Comparación de los sujetos observados en el momento pre y post-intervención
Se compararon las características de los sujetos y de las OHM entre el periodo pre y post-intervención con el objetivo de estudiar la distribución de los factores en ambos periodos. Se evaluó la asociación entre variables cualitativas con el test de chi- cuadrado o prueba exacta de Fisher, en el caso de que más de un 25% de los esperados fueran menores de 5. Las comparaciones de medias se realizaron mediante el test de la t de Student, previa realización del test de homogeneidad de varianzas de Levene si las variables siguieran una distribución normal. Para las variables que se describen con mediana y RIC se utilizó el test no paramétrico de la mediana.
Efectividad global de la intervención
Se calculó el cambio en el porcentaje de cumplimiento correcto de HM entre el momento post y pre-intervención, a través del cálculo de la diferencia absoluta entre proporciones junto con su IC al 95%. De la misma manera se calculó el cambio absoluto en el porcentaje de cumplimiento correcto de HM entre ambos periodos por servicio y para cada una de las categorías de los factores de estudio. La evaluación de la modificación del efecto del cambio entre el momento pre y post-intervención por cada categoría dentro de los factores evaluados, se estudió introduciendo en el modelo de regresión logística, modelada a través de GEE, el término de interacción entre la variable periodo (pre y post-intervención) y cada uno de los factores de estudio.
Con el objetivo de evaluar la efectividad de la campaña ajustada por factores relacionados con el no cumplimiento de HM, se ajustó un modelo de regresión logística, modelada a través de GEE, introduciendo la variable periodo de intervención y los factores que en el análisis univariado presentaran un nivel de significación p<0,15 y/o fueran clínicamente relevantes. Se presentan Las OR ajustadas junto a sus intervalos de confianza al 95%.
Efectividad global de la intervención en función de la definición de higiene de manos
Se calculó el cambio en el porcentaje de cumplimiento correcto de HM en función de las tres definiciones de cumplimiento descritas previamente entre el momento post y pre-intervención, a través del cálculo de la diferencia absoluta entre proporciones junto con su IC al 95%. Se comparó el cambio producido tras la intervención en función de la definición, a través de un modelo de regresión logística binaria donde la variable dependiente fue la realización de HM y las variables independientes el periodo de estudio (pre y post-intervención), la definición de HM y el término de interacción.
Efecto de las sesiones formativas sobre la higiene de manos
Se evaluó el efecto de la asistencia a las sesiones formativas mediante un modelo de regresión logística, modelada a través de GEE, ajustado por los factores que en los modelos anteriormente descritos se relacionaran de manera independiente con el no cumplimiento correcto de HM.
En base a un análisis ecológico de los datos siendo la unidad de análisis los servicios participantes, se estudió la relación entre el porcentaje de asistencia a las sesiones formativas y el cambio absoluto en el porcentaje correcto de cumplimiento de manos entre el momento post y pre-intervención. Se aplicó a cada servicio el porcentaje de asistencia a las sesiones formativas que presentaron durante la campaña. Para este análisis se agregó la base de datos segmentando por servicio y por periodo de estudio. Se calculó el coeficiente de correlación no paramétrico de Spearman junto a su IC al 95%. Este coeficiente presenta la propiedad de estar comprendido entre +1 (asociación lineal perfecta positiva) y -1 (asociación lineal perfecta negativa). Un valor nulo no indica ausencia de relación, sino ausencia de asociación lineal entre las variables.
La variable dependiente de este análisis fue el cambio absoluto entre el momento post y pre-intervención. La variable independiente porcentaje de asistencia se dividió en tertiles y se evaluó la tendencia lineal existente en la distribución del cambio en el cumplimiento de HM a través del test no paramétrico de tendencia de Jonckheere-Terpstra. Se ajustó un modelo de regresión lineal simple introduciendo como variables independientes los tertiles de participación (se seleccionó el primer
tertil como categoría de referencia). Los parámetros ß del modelo de regresión lineal cuantifican los efectos sobre la respuesta (cambio en el cumplimiento de HM) del incremento de la variable independiente en una unidad. Los parámetros ß del modelo de regresión son los valores medios para esa variable, ajustando por el resto de variables del modelo, y se expresarán con su correspondiente intervalo de confianza al 95%. El modelo se acompaña junto al coeficiente de determinación r2 que es una medida de ajuste del modelo a los datos, se obtiene a partir de la razón entre la variación explicada y la total. Expresa la proporción de la variación total explicada por la recta de regresión, toma valores entre 1 (ajuste perfecto) y 0 (ajuste nulo). Se evaluó el componente lineal y cuadrático del porcentaje de participación agrupada en tertiles introduciendo en el modelo de regresión lineal simple las categorías como polinomios ortogonales [176]. Se realizó un diagnostico del modelo de regresión lineal múltiple comprobando el supuesto de normalidad de la distribución de residuales a través del gráfico de probabilidad normal y de la prueba de normalidad de Shapiro- Wilks.