VERS UN SYSTEME DE GESTION DE LAQUALITE

Les actions du Comité de Lutte contre les Infections Nosocomiales (CLIN) ou du Comité d'Hygiène Hospitalière ( CHH en Belgique)s'insèrent dans le cadre de l'amélioration de la qualitédes soins, elle-même faisant partie d'un programme hospitalier de qualitétotale.
Le CLIN ou le CHH est par définition le lieu de surveillance - oude contrôle - de la qualité des soins dans le domaine de laprévention des infections nosocomiales et partant, il peut lui-mêmeériger son propre système de gestion dynamique de la qualitébasé sur des indicateurs ou critères.

Les indicateurs de contrôle de qualité se divisent en 3 groupesdevenus classiques depuis Donabedian (1988) :
- des indicateurs de structure
- des indicateurs de processus
- des indicateurs de résultats.
Ensemble, ces groupes s'articulent et se complètent pour former unsystème global de gestion de la qualité en hygiène hospitalière.

1. INDICATEURS DE STRUCTURE

Après avoir mis en place une infrastructure hospitalière adéquate(installations sanitaires, circuits, stérilisation centrale ...),les indicateurs de structure - qui font l'objet d'une surveillance permanente- se rapportent à l'environnement dans le contexte des soins. Ilssont rapportés mensuellement à la réunion du CLIN (CHH) par le(a) technicien(ne) en hygiène hospitalière et concernentles contrôles que l'on peut citer à titre exemplatif .


Des actions ou enquêtes sont entreprises si un des seuils critiques est atteint ou dépassé.
 
 

2. INDICATEURS DE PROCESSUS

Ces indicateurs repèrent la prévalence d'un événement dans le temps et indiquent les seuils au-delà desquels une action sejustifie. La manière la plus simple pour représenter l'évolution d'un processus s'effectue par des graphiques de contrôle, bien connus dans l'industrie pour le contrôle des processus de fabrication.
Cette méthode étant moins connue ou moins employée enhygiène hospitalière, elle mérite une description plusdétaillée.

Tout comme un défaut dans la fabrication d'un tissu ou d'une pièceusinée, une infection nosocomiale n'est autre qu'une défectuositécausée au malade au cours du processus d'hospitalisation.

Le principe de base repose sur le fait que les éléments duprocessus induisant des infections nosocomiales, fluctuent de façon interne autour d'une moyenne et peuvent être interprétés en termes statistiques. Autrement dit, si on observe l'évolution dela fréquence des infections au cours du temps (p.ex. un an), les valeursobservées pendant une période donnée (p.ex. un mois)suivront une distribution normale autour de la moyenne (généralement sous la forme d'une courbe de Gauss). Les éléments vont donc fluctuer à l'intérieur de cette courbe dont la moyenne +/- 2S (sigma) englobe 95 % des événements.

Connaissant l'évolution dans le temps, on peut utiliser cette informationpour déterminer à un moment donné si un événements'accorde statistiquement avec les données historiques ou s'il s'enécarte, ce qui supposera la mise en oeuvre d'actions de correction.

Autrement dit, si on connaît le nombre mensuel de bactériémies nosocomiales sur une période de 12 ou 24 mois, ces résultats peuvent être utilisés pour en décrire la variation statistiquepar rapport à la moyenne. De cette manière, on peut apprécieroù se situe une valeur mensuelle, indépendamment de la valeurdu mois précédent.

Pour fixer les idées, pratiquement, on place les intervalles detemps en abscisse (axe des x = p.ex. des mois) et les valeurs observées en ordonnée (axe des y). Une ligne horizontale, parallèle àl'abscisse, représente la moyenne des valeurs observées, calculéessur la base des observations antérieures. On calcule l'écart-type (S) et on trace les lignes parallèles au-dessus et en dessous,correspondant à 2 sigma (S) et à 3 sigma.

Les lignes des 2 S sont appelées lignes d'alerte supérieure (haute) et inférieure (basse) (LAH et LAB) et les lignes des 3 S sontconnues comme les limites de contrôle supérieure (haute) etinférieure (basse) (LCH et LCB), encore appelées limites d'action.

Selon les données utilisées, 3 types de graphiques peuvent être construits (Sellick, 1993). Deux d'entre eux sont les plus utiles.

Premier type : graphique de type "c"

Dans le cas d'apparition d'événements peu fréquents dans l'ensemble de la population hospitalière (ex : bactériémies), la distribution de Poisson est indépendante du dénominateur (population hospitalière), à condition qu'elle soit très importante comparativement au nombre d'événements et que sataille soit relativement stable.

Dans ces cas, il n'est donc pas nécessaire de connaître exactementla population. On calcule la moyenne (n) des événements pourobtenir la ligne de base et l'écart-type qui se calcule simplement : S = la racine carrée de "n ", où "n" est la moyenne des observations.

Il suffit d'une calculatrice de poche pour construire ce type de graphique !.
Selon Ishikawa (1990), dans l'industrie, on dit que le graphique de contrôlede type "c" (c'est ainsi qu'il s'appelle) indique le nombre de défautsdans un grand échantillon de taille courante.

Pour les graphiques de type "c", on part de l'hypothèse que la populationhospitalière est stable et qu'il n'y a pas eu de modification,ni du niveau de surveillance, ni de la technique de dépistage, nidu nombre de recherches effectuées.

Il est évident que lorsqu'on détermine la moyenne des évènements sur une année et, que au cours de cette annéeil y a eu des points se situant au dessus de 2 et/ou de 3 sigma, ces pointsseront négligés pour établir la moyenne.

Examinons un exemple : la surveillance du nombre de souches de Staphylococcus aureus méthiciline-résistants (MRSA) observées aulaboratoire de microbiologie d'un hôpital universitaire de 900 litsaccueillant 30.000 malades par an en hospitalisation.
 

- D'avril à juillet 93, on note une tendance ascendante avec 2points sur 3 points consécutifs au-delà de 2 S (LAH) mais inférieursà 3 S d'un même côté de la moyenne.

- Dès le mois d'août, une politique rigoureuse de lavage desmains et de contrôle a été instaurée avec isolementdes malades présentant des lésions avec MRSA.

- On observe que, suite à cette action, 12 points sur 13 sont endessous de la moyenne démontrant un effet très significatif d'amélioration en 94.

Lorsque le graphique est bien construit, l'interprétation est simple.La localisation des points est examinée et des tests statistiques sontappliqués. L'objectif visé par le tracé d'un graphiquede contrôle consiste en effet à déterminer, au vudu mouvement des points, quels sont les changements qui ont eu lieu.

On ne se limite donc pas à examiner la distance d'une valeur donnéepar rapport à la moyenne, mais on examine également la distributiondes points au cours du temps ainsi que les tendances entre les limites d'alerteet de contrôle en appliquant un certain nombre de tests.

Quels sont les tests statistiques qui doivent déclencher une action ?

* 1) Un point est au-delà de la limite de contrôle supérieure ou inférieure (> 3 S)

* 2) Deux sur 3 points consécutifs supérieurs à lalimite d'alerte (> à 2 S) (ex : fig. 1) mais inférieurs àla limite de contrôle (< 3 S) d'un même côté dela moyenne (aussi 3 points sur 7 ou 4 sur 10)

* 3) Quatre sur 5 points consécutifs dépassent 1 S mais sontinférieurs à 2 S d'un côté de la moyenne

* 4) Une tendance : un ensemble de points montrant une croissance ou unedécroissance, soit six points consécutifs croissants ou décroissants

* 5) Une série : des points (< 1 S) s'alignent d'un seul côté de la moyenne : 7 points consécutifs ou 10 sur 11 ou 12 sur 14. Parexemple, dans la fig. 1, on note à la fois 10 points sur 11 et 12points sur 14 d'un côté de la moyenne.

Si aucun test n'est rencontré, la situation est dite "sous contrôle".
Si un de ces tests est rencontré, il est improbable que la distribution des points soit due uniquement au hasard : la situation est dite "hors decontrôle". Tout signal de ce genre doit entraîner une recherche épidémiologique avant d'introduire une modification de procédure.
 

Il va de soi que ces mêmes tests peuvent être utilisés pour évaluer des effets significatifs d'améliorations apportées dans les procédures (si le processus de surveillance n'a pas été moins actif !). Dans l'exemple (fig. 1), nous constatons une amélioration statistiquement significative.

Deuxième type : graphique de type "u"

On peut aussi utiliser la distribution de Poisson pour un deuxième type de graphique qui se rapporte à des événements assezrares par sous-groupes de taille variable tels que les bactériémies par jour/patient sous perfusion par voie centrale ou encore, dans les services de réanimation, le nombre d'infections (totales, sanguines, pulmonaires, urinaires) par jour-patient, ou mieux, par jour-patient soumis au risque instrumental.Les sous-groupes auront une taille minimale de l'ordre de 50 à 100jours.

On calcule la moyenne u (nombre total d'événements / par nombre total d'unités de tous les sous-groupes) (p.ex. : le nombretotal de bactériémies sur un an / nombre total de jours-patientsavec cathéter central sur un an) et, mensuellement, pour chaque sous-groupe, on calcule :
S= racine carrée de u/n où "n" est le nombre de jours-patientsd'un mois donné

Si "n " est petit, le S est élevé; si "n " est grand, leS se resserre.
Les limites d'alerte et de contrôle se présentent en escalier.
 

Lorsque les dénominateurs individuels "n" des sous-groupes ne s'écartentpas plus de 20 % de leur moyenne, le dénominateur moyen n peutêtre utilisé à la place de n et on calcule :
S = racine carrée de u/n
Dans ce cas fréquent, les limites d'alerte et de contrôle sontdes lignes droites.

Prenons comme exemple le nombre de bactériémies par jour-patient chez les malades porteurs d'un cathéter central dans une unité d'oncologie hématologie de 20 lits, traitant essentiellement des leucémies.
- En 1992, on observe 9,1 bactériémies par 1.000 jours-patients; la situation est sous contrôle (un seul point au-delà de 2 S)
 

- En 93, une action intensive de surveillance est mise en place à l'occasion de l'essai en double aveugle de nouveaux cathéters imprégnés d'antiseptique.
La moyenne 93 tombe à 6,1 et la moyenne cumulée sur 2 ans seramène à 7,6 (fig.3).
 

Entre 92 - où on observe 9,1 - et 93 - où on observe 6,1 -, on constate une amélioration de 50 %, ce qui souligne qu'une surveillanceattentive et une action de formation peut induire une nette améliorationde la qualité, sans que l'effet de l'imprégnation des cathéterspar l'antiseptique n'ait pu être démontré.

Bien que les graphiques de contrôle soient des outils utiles et puissantspour l'analyse des résultats, le fait qu'un processus soit "sous contrôle"ne signifie pas qu'il ne puisse pas être amélioré, nique la meilleure qualité soit atteinte. Dans l'exemple qui précède,une meilleure qualité a été obtenue, alors que le processusétait sous contrôle.
Pour apprécier des variations, le processus doit être stableet en dehors d'épisodes épidémiques.

Le processus doit être à l'abri d'influences externes :
Ainsi, si on surveille l'admission à l'hôpital de malades coloniséspar Staphylococcus aureus méthiciline-résistant, une modificationde la population adressée à l'hôpital peut modifier laligne de base.

Le processus doit être à l'abri d'influences internes etle mode d'enregistrement doit être stable.
Ainsi, si on passe d'un mode de surveillance à partir du laboratoire, à un mode de surveillance directe des malades, la ligne de base estmodifiée.
Si la politique de prélèvement d'hémocultures est modifiée,en plus ou en moins, la ligne de base peut être modifiée enplus ou en moins.

Alors que les indicateurs de structure et de processus se prêtent à une analyse mensuelle au sein de l'hôpital, le contrôle des indicateurs de résultats se rapporte à des analyses plus ponctuelles. Cet aspect, le troisième constituant du tripode.

3. INDICATEURS DE RESULTATS

Pour évaluer un niveau de qualité, il faut disposer d'indicateurs qui expriment le degré de performance à  atteindre par comparaison à des observations inter-hospitalières utilisant les mêmes critères. Un hôpital seul ne peut jamais affirmer qu'il atteint de bons résultats tant qu'il ne s'est pas comparé à d'autres. (Archibald etGaynes, 1997)

Lors de la troisième réunion décennale internationale sur les infections nosocomiales organisée par les CDC à Atlanta en 1990, des indicateurs de qualité, en termes de résultats, ont été présentés dans trois domaines: les infectionspostopératoires de plaies, les infections aux soins intensifs et ennéonatologie.

1. Infections postopératoires de plaies.

Par l'analyse des circonstances d'apparition de 2.376 infections de plaiesau décours de 84.691 intervention dans 44 hôpitaux, de janvier1987 à décembre 1990, Culver et al. (1991) démontrent que l'on peut isoler trois facteurs de risque d'infection, indépendants les uns des autres:
- les classes d'intervention III et IV selon Altemeier,
- un score de risque d'anesthésie (score ASA : American Society ofAnesthesiology) supérieur à 2,
- une durée d'intervention supérieure au temps habituel (percentile75) pour un groupe donné d'opérations.

Globalement, ces auteurs relèvent que s'il n'y a aucun facteur derisque, le taux s'élève à 1.5 % (1,2); s'il y a un facteurde risque, le taux s'élève à 2.9 % (1,9); s'il y a deuxfacteurs de risque, le taux s'élève à 6.8 % (4,5); s'ily a trois facteurs de risque, le taux s'élève à 13.0% (12,6).

Mais un taux global d'infections de plaie ne permet pas d'apprécier le niveau de qualité atteint dans un hôpital particulier en raisonde la grande variété des pathologies traitées d'uneinstitution à l'autre. C'est pourquoi, pour apprécier le niveaude qualité, il faut choisir un ou plusieurs groupes d'interventions les plus fréquentes dans un hôpital, ajuster chaque caspour ses facteurs de risque et comparer le niveau de performance par rapport aux données de la littérature.

Si les premières données permettant de tels calculs ont étéfournies dans l'étude présentée par Culver et al. en1991., un premier  rapport (juin 1998) et  quatre suivants (juin1999 - juin 2001 - juin 2002 - juin 2004) permettent la mise à jour des taux d'infection des principaux groupes d'interventions pour chaque facteurde risque. Ces données figurent dans le tableau ci-après. Lesdonnées de ce tableau peuvent être téléchargées en format PDF.

Infections du site opératoire

En dehors  des classes d'intervention III et IV et un score ASA supérieur à 2, les durées d'intervention, facteur de risque, s'établissentcomme suit:


2. Les infections aux soins intensifs.

Les services des soins intensifs sont un autre secteur qui doit faire l'objetd'une surveillance attentive, car on y relève près de 25 %de toutes les infections hospitalières.

Pour tenir compte du taux d'utilisation des disposifs invasifs (sonde urinaire,voie centrale, ventilation artificielle), variable d'un service àl'autre, Jarvis et al.(1991) ont proposé un dénominateur "épidémiologique",exprimant le nombre d'infections par 1.000 jours d'exposition du malade aurisque instrumental. De plus, il paraît nécessaire de faireune distinction entre les divers types d'unités et il a récemmentété montré qu'il faut faire la distinction entre lesunités de chirurgie générale et de chirurgie cardio-thoracique( Keita-Persé et al, 1998). Jarvis et al. (1991) ont publiéles premiers résultats de la surveillance d'octobre 86 à décembre90. Ces données ont été mises à jour dans lerapport du système NNIS de 1998, puis de 1999 et 2002, plus récemmentdans le rapport publié en 2004. Ces dernièresfigurent dans le tableau ci-dessous qui peut aussi être téléchargé en format PDF.

Les infections urinaires sont celles qui sont associées à la présence d'une sonde urinaire.
Les infections pulmonaires sont les pneumonies associées à laventilation artificielle.
Les infections sanguines sont celles qui sont associées à laprésence d'une voie centrale

Pour  mieux se situer par rapport à la médiane et aupercentile 75 ou 90, on pourrait faire appel à divers scores pourévaluer la gravité de la pathologie traitée dans lesunités de soins intensifs, mais - à notre connaissance ( saufle SAPS - résultats non publiés) - aucun n'a encore étévalidé jusqu'ici.

Comme les infections sanguines et respiratoires sont fréquentes et particulièrement grevée de mortalité dans les unités de soins intensifs, leur taux MOYEN observé aux Etats-Unis dansdes unités de divers types sont reprises dans le tableau ci-dessous . ( Rapport NNIS - Juin 2004 - données de Janvier 2002 à Juin2004)
 

UNITE INF. URINAIRES INF. RESPIR. INF. SANGUINES
RESPIRATOIRE 6,4  4,9 4,8
NEUROCHIRURGICALE 6,7 11,2 4,6
MEDICO-CHIRURGICALE 3,9/3,3 5,4/5,1 4,0/3,2
TRAUMATOLOGIQUE 6,0  15,2  7,4
CHIRURGICALE 4,4  9,3  4,6
CARDIO-THORACIQUE 3,0  7,2  2,7
MEDICALE 5,1  4,9  5,0
CORONAIRE 4,5  4,4  3,5
PEDIATRIQUE 4,0  2,9  6,6
BRULES 6,7  12,0  7,0

3. Les infections en néonatologie.

Les mêmes dénominateurs "épidémiologiques" qu'auxsoins intensifs sont retenus pour exprimer les résultats liésaux infections et le facteur de risque se rapporte au poids. Gaynes et al.(1991) rapportent les premiers résultats de 1986 à 1990 établissant la différence entre des poids inférieurs et supérieurs à 1.500 grammes. Au delà ils ne trouvent pas de différence. Ces résultats ont été affinés et mis à jour dans le rapport du système NNIS de Juin 1998. Les resultats de Juin 2004 figurent dans le  tableau  ci-dessous qui peut aussi être téléchargé en format PDF

Comme ci-dessus, les infections pulmonaires sont les pneumonies associées à la ventilation artificielle, mais les infections sanguines sont cellesqui sont associées aux voies ombilicales et/ou centrales.

Conclusion:

A partir de ces indicateurs, et à la conditions que les définitions du C.D.C. soient respectées ( Garner et al. 1986) , chaque hopital, par l'enregistrement des infections peut se situer par rapport aux données les plus récentes et les plus cohérentes publiées dansla littérature.

Enfin, dans un dernier domaine, une surveillance aisée peut être organisée à partir du laboratoire, en y détectant lesinfections sanguines (bactériémies - fungémies ...) pour 2 hémocultures positives plus de 48 h après l'admission, comme paramètre d'appréciation globale de l'état général de l'hygiène hospitalière de l'hôpital.

En Belgique, pour les septicémies nosocomiales, Kurz et coll. (1993),rapportent les résultats de l'analyse effectuée pendant 2 moispour 49 hôpitaux aigus totalisant 89.740 admissions.

 HOPITAUX
( nombre de lits )
NOMBRE
d'hôpitaux
INCIDENCE
par 1.000  admissions
LIMITES de 95 % de confiance
moins de 200 lits 11 6,0 4,3 - 7,6
 200 à 399 26 6,0 5,2 - 6,7
400 à 599 9,6 7,9 - 11,2
600 lits et plus 6 9,4 8,2 - 10,5

Un taux de 10,3/1000 admissions dans des hôpitaux universitaires - où il existe un programme de contrôle rigoureux aux Etats-Unis - a été mentionné par Scheckler et coll. en 1991. Cen'est qu'en se comparant à de tels indicateurs de résultats, obtenus par des comparaisons inter-hospitalières, qu'un hôpital peut évaluer son propre niveau de qualité.

Savey et coll. (1995) ont  démontré comment des outils de ce type - moteurs de promotion de la qualité - ont été mis en place dans le cadre du Centre de Coordination de la Lutte contre lesInfections Nosocomiales (C.CLIN) dans l'inter-région Sud-Est. L'améliorationde la qualité est un processus lent et permanent, dans lequel chacunse fait naturellement un point d'honneur de ne pas être moins bon quel'autre, induisant ainsi des progrès constants.

L'organisation de comparaisons inter-hospitalières est dès lors un levier indispensable et puissant :

- par la motivation qu'il génère

- pour susciter une qualité toujours meilleure par un effet "boule de neige"

Autres paramètres de qualité sur base des données de la littérature:

     - en rapport avec les infectionssanguines : moins de 3 % d'hémocultures faussement positives par contamination

     - en rapport avec l'hémodialyse rénale chronique: incidence d'épisodes septicémiques égale ou inférieure à 0,087 par patient et par an ou0,7 par 100 mois-patients.
 

En résumé, nous proposons un système de gestionde la qualité en hygiène hospitalière basé :

1. sur des indicateurs de structure avec des seuils critiques pour le contrôle de l'environnement et du matériel

2. sur des indicateurs de processus représentés par des graphiques de contrôle pour le suivi dynamique des processus internes, liés directement aux soins des malades.

Dans la pratique, on peut mentionner la surveillance mensuelle :
- des bactériémies nosocomiales,
- des infections de plaies,
- des infections pulmonaires,
- du nombre de souches multi-résistantes dépistées aulaboratoire pour :

Staphylococcus aureus
Xanthomonas maltophilia
Entérococcus ...
Ces 2 groupes d'indicateurs font l'objet de rapports mensuels au sein du CLIN (CHH) de l'hôpital.

3. sur des indicateurs de résultats qui ne peuvent s'apprécier que dans le cadre de comparaisons inter-hospitalières :

- pour les infections de plaies de certains groupes d'interventions chirurgicalesfréquentes,

- pour les bactériémies nosocomiales,

- pour les diverses infections rencontrées dans les services deréanimation (soins intensifs) d'adultes, d'enfants et de prématurés.

Retour à la Table des Matières

BIBLIOGRAPHIE

Donabedian A
The quality of care; How can it be assessed ?
J. Amer. Med. Assoc. 1988, 260 : 1743-1748

Sellick J.A.
The Use of Statistical Process Control Charts in Hospital Epidemiology
Inf. Control Hosp. Epidemiol. 1993, 14 : 649-656

Ishikawa K.
La gestion de la qualité. Outils et applications pratiques.
Graphiques de contrôle - chapitre 8 (83-93)
Ed. Bordas, Paris, 1990

Archibald L.K., Gaynes R.P.
Hospital-acquired infections in the United States: The importance of interhospitalcomparisons.
Inf. Dis. Clin. N. Amer.,1997,11:245 - 245

Culver D.H., Horan T.C., Gaynes R.P. et al.
Surgical wound infection rates by wound class, operative procedure and patientrisk index
Amer. J. Med., 1991, 91 (suppl. 3B) : 152S - 157S

Mertens R., Jans B., Kurz X.
A computerized nationwide network for nosocomial infection surveillance inBelgium
Inf. Control Hospit. Epidemiol. 1994, 15 : 171-179

National Nosocomial Infections Surveillance (NNIS) System Report, Data Summary from October 1986 - April 1998, Issued June 1998
Amer. J. Infect. Control, 1998, 26 : 522 - 533

National Nosocomial Infections Surveillance (NNIS) System Report, Data Summary from January 1990 - May 1999, Issued June 1999
Amer. J. Infect. Control, 1999, 27 : 520 - 532

National Nosocomial Infections Surveillance (NNIS) System Report, Data Summary from January 1992 - June 2001, Issued Augiust 2001
Amer. J. Infect. Control, 2001, 29 : 404 - 421

National Nosocomial Infections Surveillance (NNIS) System Report, Data Summary from January 1992 - June 2002, Issued August 2001
Amer. J. Infect. Control, 2002, 30 : 458 - 475

National Nosocomial Infections Surveillance (NNIS) System Report, Data Summary from January 1992 - June 2004, Issued October 2004
Amer. J. Infect. Control, 2004, 32 : 470 - 485

Jarvis W.R., Edwards J.R., Culver D.H. et al.
Nosocomial infection rates in adult and pediatric intensive care units inthe United States
Amer. J. Med., 1991, 91 (suppl. 3B) : 185S-191S

Keita-Persé, Edwards J.R., Culver D.H., Gaynes R.P.
Comparing nosocomial infection rates among surgical intensive-care units:the importance of separating cardiothoracic and general surgery intensive-careunits.
Inf.Control Hosp.Epidemiol., 1998,19:260- 261.

Gaynes R.P., Martone W.J., Culver D.H. et al.
Comparison of rates of nosocomial infections in neonatal intensive care unitsin the United States
Amer. J. Med., 1991, 91 (suppl. 3B) : 192S-196S

Garner J.S., Jarvis W.R., Emori T.G., Horan T.C., Hugues J.M.
CDC definitions for nosocomial infections.
Amer. J. Infect.Control, 1988,16 : 128 - 140

Kurz X., Mertens R., Jans B.
N.S.I.H. - Un réseau informatisé pour la surveillance des infectionsnosocomiales
Hygiène Hospitalière - Bulletin d'information - 1993, 15 (n°3): 4-11

Scheckler W.E., Scheibel W. and Kresge D.
Temporal trends in septicemia in a Community Hospital
Amer. J. Med., 1991, 91 (suppl. 3B) : 90S-94S

Savey A. , Haffar J., Lepape A., Mallaret M.R. et Fabry J.
Les réseaux de surveillance dans l'inter-région Sud-Est : unoutil partagé
Hygiènes 1995, n° 9 : 43

Retour à la Table des Matières