• Comment identifier précisément la problématique?

• Comment baliser, définir et orienter la recherche de données provenant de la littérature et de la pratique?

• Quelles sont les hypothèses à vérifier?

• Est-ce que les hypothèses à vérifier sont liées à une prise de décision?

Étape 1 : se familiariser avec le sujet

• Lectures à caractère général (exemple: manuels généraux, encyclopédie, sites Internet)

• Discussions informelles avec des experts du domaine et des acteurs du terrain

Étape 2 : faire une liste de mots clés

• Qui ? (Exemple: Enfants)

• Quoi ? (Exemple: Apnée du sommeil)

• Comment ? (Exemple: Effets indésirables)

• Quand ? (Exemple: Surveillance postopératoire)

• Où ? (Exemple: Salle de réveil)

Étape 3 : dresser une bibliographie sommaire spécialisée pour émettre des hypothèses

• Guides de pratique

• Études de synthèse

• Études majeures dans le domaine de pratique

Étape 4 : recueillir des données sommaires à l’interne sur le contexte et la pratique

• Pratique actuelle

• Données clinico-administratives

Étape 5 : utiliser l’outil «PICO»

L’outil PICO permet de structurer les questions et de définir les critères d’inclusion et d’exclusion pour la recherche documentaire ainsi que les besoins d’enquêtes ou d’études sur le terrain.

Éléments du PICO

Population : Personnes visées par la technologie ou l’intervention (âge, problèmes de santé, traitement, etc.)

Intervention : Technologie ou mode d’intervention à l’étude (principales caractéristiques)

Comparateur : Technologie(s) ou intervention(s) habituellement utilisée(s) ou autres interventions

Résultats (Outcomes) : Indicateurs de résultats

• Bénéfices

• Risques

• Conséquences organisationnelles, éthiques, légales, économiques et environnementales

• Expérience patient

Étape 6 : formuler la question décisionnelle

Une seule question décisionnelle claire doit être définie en collaboration avec les personnes impliquées dans l’évaluation, la prise de décision, et l’utilisation de la technologie ou de l’intervention pour une compréhension commune.

Exemple: «Est-ce que les pratiques de surveillance postopératoire des enfants avec apnée obstructive du sommeil confirmée ou suspectée devraient être modifiées au CHU de Québec-Université Laval (CHU) ?»

Étapes 7 : formuler les questions d’évaluation

Les questions d’évaluation précisent les différents résultats recherchés pour évaluer la technologie ou l’intervention.

Exemple:

1. Quelles sont les recommandations de pratique clinique concernant les niveaux et les méthodes de surveillance postopératoire des enfants avec apnée obstructive du sommeil?

2. Quelle est l’efficacité des pratiques de surveillance postopératoire des enfants avec apnée obstructive du sommeil confirmée ou suspectée à prévenir les complications postopératoires?

3. Quels sont les effets indésirables des pratiques de surveillance postopératoire des enfants avec apnée obstructive du sommeil?

4. Quels sont les niveaux et les méthodes de soins implantés au CHU ainsi que dans les autres établissements québécois et canadiens quant à la surveillance postopératoire des enfants avec apnée obstructive du sommeil?

Objectifs

• Identifier les meilleures preuves disponibles sur l’intervention à évaluer

• Documenter l’efficacité, la sécurité et, selon le cas, les enjeux sociaux, économiques, éthiques, juridiques, environnementaux et organisationnels

Étape 1 : identifier des sources de données

Sources documentaires : 

• Bases de données sur l'innocuité et la sécurité

• Bases de données bibliographiques

• Rapports d'organismes en ETMIS

• Documents gouvernementaux

• Guides de pratiques d'organisations professionnelles

• Thèses et mémoires

• Recherche générale sur le web

• Bibliographies

• Études en cours

Exemples :

• Bases de données bibliographiques : MEDLINE (Pubmed), Embase

• Rapports d’organismes en ETMIS : Agence des médicaments du Canada (CDA-AMC), Haute Autorité de santé (HAS), National Institute for Health and Care Excellence (NICE)

• Documents gouvernementaux : Santé Canada, Food and Drug Administration (FDA)

Étape 2 : rechercher dans les bases de données bibliographiques

Identifier les mots-clés relatifs à la question de recherche (voir fiche 1)

• Vocabulaire libre: langage courant

• Vocabulaire contrôlé: langage utilisé dans chaque base de données pour décrire le contenu des articles scientifiques qui y sont indexés (exemple: MeSH dans MEDLINE)

Élaborer une stratégie de recherche

Pour lier les mots clés en vocabulaire libre et contrôlé, utiliser des opérateurs booléens:

• AND : Pour associer différents concepts et identifier des citations qui incluent tous les mots clés de la recherche (exemple: child AND asthma)

• OR : Pour identifier au moins l’un des mots clés de la recherche ou pour lier des synonymes (exemple: infant OR child)

• (…) : Pour établir l’ordre d’exécution des opérations et, considérer plusieurs mots clés comme un concept unique (exemple: (infant OR child) AND (asthma OR pneumonia))

• * : Pour tronquer des mots et identifier toutes les terminaisons des mots (exemple: adolescen* va permettre d’identifier «adolescence», «adolescent», «adolescents», etc.)

• "…" : Pour identifier une expression précise contenant au moins deux mots (exemple: "bronchial asthma", "oxygen monitoring")

Exemple de stratégie de recherche :

("Pediatrics"[MeSH] OR "Infant"[MeSH] OR "Child" [MeSH] OR "Adolescent"[MeSH] OR pediatric* OR infant* OR child* OR adolescent*) AND ("Pneumonia"[Mesh] OR "Asthma"[Mesh] OR pneumoni* OR asthma OR "bronchial asthma") AND ("Oximetry"[Mesh] OR "oxygen monitoring" OR oxymetr*)

Utiliser des filtres

Pour affiner la recherche, il est possible d’utiliser des filtres proposés par les bases de données:

• Dates de publication, langue, types de documents recherchés (exemple: revues systématiques), groupes d’âge visés (exemple: adultes ou enfants)

Étape 3 : explorer d’autres sources de données

Une recherche documentaire peut être réalisée à partir d’autres sources de données:

• Sites Internet d’organismes d’ETMIS, de sociétés savantes et d’associations professionnelles

• Moteurs de recherche sur le Web (Google, Google Scholar)

• Registres répertoriant des études en cours de réalisation

• Bibliographies des études identifiées au préalable

• Consultation auprès d’experts du domaine

Le recours à une bibliothécaire peut être envisagé au besoin

• Outil visuel pour identifier les différentes composantes d’une technologie ou d’une intervention et comprendre leurs interactions autour d’une problématique.

• Permet de clarifier les concepts liés aux questions d’évaluation en orientant la démarche évaluative et en structurant la présentation des résultats.

 Il y a toujours place à la créativité

La forme du modèle logique peut varier d’un projet à l’autre. L’objectif est de bien illustrer les éléments clés.

Principales approches de modèle logique

Trois approches principales peuvent être envisagées lors de la
conception d’un modèle logique.

• L’approche «a priori» consiste à développer le modèle dès le début de la phase de cadrage du projet.

• L’approche «par étapes» prévoit une élaboration initiale lors du cadrage, suivie de modifications à des moments précis selon un calendrier prédéfini.

• L’approche «itérative» repose sur une conception initiale au début du cadrage, mais prévoit des révisions et des ajustements continus tout au long du processus d’évaluation.

Principales étapes préalables à la création d’un modèle logique

1. Définir le contexte et les objectifs

• Identifier la problématique

• Préciser les parties prenantes

2. Décrire la technologie ou l'intervention

• Préciser la technologie ou le mode d'intervention

• Préciser la population cible

• Identifier les comparateurs

3. Identifier les résultats attendus

• Se référer au PICO (voir fiche 1)

• Choisir les indicateurs de résultats (voir fiche 4)

4. Formuler des hypothèses et faire des liens de causalité

• Considérer les facteurs contextuels

• Considérer les facteurs de risques

• Identifier les moyens de prévention

Création et opérationnalisation d’un modèle logique

1. Représentation visuelle

• Positionner les éléments

• Établir des relations entre les éléments

• Utiliser une application graphique si besoin

2. Validation avec les parties prenantes

• Ajuster si nécessaire

• Assurer une compréhension commune

3. Guider l'évaluation

• Orienter la sélection de la littérature et la compréhension du contexte

• Identifier les sources de données

Exemple d'éléments à considérer dans l'élaboration d'un modèle logique

• Population à l’étude (exemple: adultes, enfants, nourrissons, type de pathologie)

• Milieu d’évaluation (exemple: unité hospitalière, un service externe, domicile)

• Problématique

• Composantes pouvant influencer la problématique (exemple: facteurs de risque, moyens de prévention, activités, soins, processus en place) 

• Technologie ou mode d’intervention en santé 

• Résultats attendus (exemple: cliniques, organisationnels, économiques, expérientiels)

Un indicateur de résultats est une mesure utilisée pour évaluer, entre autres, l’efficacité, la sécurité, l’innocuité ou l’impact sur les ressources humaines, organisationnelles et financières d’une technologie ou d’un mode d’intervention en santé. L’indicateur de résultats, représenté par le «O» (outcomes) dans l’outil PICO (voir fiche 1), constitue un élément important pour la sélection des études.

Les indicateurs de résultats permettent de:

• Synthétiser des résultats (moyenne, médiane)

• Évaluer la fréquence d’un résultat (%, prévalence, incidence)

• Mesurer l’association entre deux variables (rapport de risques, rapport de cotes) afin d’appuyer des décisions sur des données probantes

Les indicateurs de résultats devraient être:

• Déterminés a priori

• Valides, fiables et applicables au contexte

• Spécifiques, mesurables et temporellement définis

• Utiles pour éclairer les décisions des cliniciens, des patients, des gestionnaires

Types d’indicateurs de résultats

Les indicateurs de résultats peuvent apporter de l’information autant sur des aspects cliniques (exemple: nombre de journées sous ventilation), organisationnels (exemple: durée de séjour hospitalier) ou économiques (exemple: coût de la médication), que sur des aspects contextuels, éthiques, d’expérience patient ou de gestion des risques.

Indicateurs primaires

• Rapportent le ou les résultats en lien avec l’objectif principal de l’évaluation

• Idéalement, il ne devrait pas y en avoir plus de trois

Indicateurs secondaires

• Se rapportent aux volets complémentaires à aborder dans le cadre d’une évaluation

Des indicateurs finaux plutôt qu’intermédiaires devraient être privilégiés afin de prédire avec précision des résultats de santé cliniquement significatifs.

Indicateurs intermédiaires

• Mesures qui, sans avoir d’intérêt direct pour le patient, peuvent refléter des résultats importants

Indicateurs finaux

• Mesures qui reflètent directement l’effet ultime recherché par l’intervention, généralement en lien avec l’état de santé, la qualité de vie ou la satisfaction du patient

Exemple:

Indicateurs intermédiaires

• Hypertension

• Diabète

• Dyslipidémie

Indicateur final

• Infarctus du myocarde

Éléments requis pour définir les indicateurs de résultats

Par exemple, dans un projet visant à évaluer un type de psychothérapie:

• Définition du domaine ou du thème de l’indicateur: anxiété

• Instrument ou technique de mesure: échelle d’anxiété de Hamilton

• Mesure retenue pour évaluer le changement: différence des scores avant et après l’intervention

• Méthode d’agrégation et mesure de dispersion des résultats: moyenne et écart-type

• Moment de la mesure à considérer: avant l’intervention et 3 mois après

Les études quantitatives peuvent être comparatives (ex. : avant/après l’implantation d’un mode d’intervention, avec/sans intervention) ou non comparatives.

En plus de tenir compte des limites générales associées à chacun des types d'études (cf. infra), les limites et les biais possibles de chaque étude retenue sont évalués à l’aide de grilles d'analyse.

Types d’études quantitatives

Les essais cliniques randomisés (ECR)

Les participants sont répartis de manière aléatoire (randomisation) dans différents groupes pour comparer les effets entre deux ou plusieurs interventions. Pour évaluer la qualité de l'étude, l'UETMIS utilise la grille d'essai randomisé.

Principaux points forts

• Uniformité entre les groupes grâce à des critères de sélection des participants établis au départ et à la randomisation des participants;

• Contrôle de facteurs externes qui pourraient avoir une influence sur les résultats de l’étude (variables confondantes) : la randomisation et la méthodologie rigoureuse permet de réduire l’impact de ces facteurs (ex. : âge, statut tabagique);

• Possibilité d’établir un lien de causalité entre une intervention et les effets observés.

Principales limites

• Validité externe limitée : en raison des critères de sélection stricts, les résultats peuvent ne pas être généralisables à l’ensemble de la population (biais de sélection);

• Suivi des participants généralement à court ou à moyen terme;

• Financement fréquent de l’industrie (apparence de conflit d’intérêt).

Les études croisées

Chaque participant est son propre témoin et reçoit successivement l’intervention à l’étude et le comparateur, généralement dans un ordre aléatoire.
Principaux points forts

• Contrôle de plusieurs variables confondantes;

• Réduction de l’hétérogénéité associée aux caractéristiques individuelles (ex. : poids, âge).

Principales limites

• Effet résiduel possible : persistance des effets du premier traitement influençant les résultats du second;

• Biais temporel : des changements peuvent survenir entre les deux interventions (ex. : état de santé).

Les études observationnelles prospectives

Les participants sont suivis pendant une période donnée à la suite d’une intervention (ou d’un comparateur dans le cas des études comparatives). Les données peuvent être recueillies tout au long du suivi. Pour évaluer la qualité de l'étude, l'UETMIS utilise la grille d'études observationnelles.
Principaux points forts

• Suivi temporel : observation des événements au fur et à mesure qu’ils se produisent;

• Contexte et population généralement plus proches du milieu réel.

Principales limites

• Absence de randomisation pouvant induire un biais dans la sélection des participants et une hétérogénéité des groupes;

• Pertes fréquentes de participants au cours des suivis dans le temps, ce qui peuvent nuire à la qualité des données.

Les études observationnelles rétrospectives

Les données analysées sont déjà existantes (ex. : issues de bases de données), aucun participant n’est recruté. Pour évaluer la qualité de l'étude, l'UETMIS utilise la grille d'études observationnelles.
Principal point fort

• Utiles pour explorer des maladies ou des événements rares en consultant des données historiques ou de vastes bases de données.

Principales limites

• Possibles de différents biais (sélection, information et confusion);

• Qualité variable des données.

Les études qualitatives explorent les perceptions, les expériences, les motivations, les attitudes, les comportements et les interactions des personnes. Elles permettent de décrire en profondeur et d’expliquer des phénomènes complexes. Elles produisent des données descriptives (transcriptions, descriptions, notes de terrain).

Types d’études qualitatives

• Phénoménologique : Comprendre l’expérience vécue et le sens donné par les participants

• Théorie ancrée : Faire émerger des concepts et une théorie à partir des données

• Étude de cas : Analyser un cas spécifique en profondeur

• Recherche-action : Améliorer les pratiques par l’action concertée

• Ethnographique : Comprendre une culture ou une communauté

Principales méthodes de collecte des données

 Entretiens individuels semi-dirigés

• Exploration détaillée de l'expérience individuelle

• Permettent d'établir un climat de confiance et des relances ciblées

 Questionnaire

• Réponses riches en nuances, utiles en complément d'autres méthodes

 Groupes de discussion (focus group)

• Recueil des perceptions collectives et des dynamiques de groupe

• Utiles pour dégager des convergences et des divergences

 Observations

• Compréhension des comportements

• Pertinentes pour étudier les pratiques professionnelles

 Analyse documentaire qualitative

• Analyse de documents, journaux, politiques, communications

Échantillonnage

• Généralement intentionnel et non probabiliste (par pertinence, en boule de neige);

• Taille de l’échantillon guidée par la saturation des données (lorsque de nouvelles collectes n’apportent plus d’informations significatives);

• Accent mis sur l’identification d’informateurs clés pertinents et la profondeur de l’information plutôt que sur la quantité.

Points forts et limites

Principaux points forts

• Compréhension en profondeur des phénomènes complexes et contextualisés;

• Accès à des dimensions difficilement quantifiables (ex. : sens, valeurs, vécus, expériences);

• Flexibilité pour adapter la collecte en cours d’étude;

• Approche centrée sur les personnes concernées (ex. : patients, cliniciens, gestionnaires).

Principales limites

• Généralisation limitée (échantillons restreints, peu représentatifs de l’ensemble d’un groupe);

• Risque de subjectivité et de biais d’interprétation si la rigueur est insuffisante (ex. : analyse des données ou classement des thèmes non validés par un second évaluateur);

• Processus d’analyse exigeant en temps et en compétences;

• Synthèse et comparaisons des résultats entre les études plus difficiles.

Les études qualitatives en ETMIS peuvent :

• Être incluses dans la recherche documentaire ou être réalisées pour produire des données probantes;

• Documenter l’acceptabilité, la faisabilité ainsi que l’expérience des patients et des utilisateurs des technologies et des interventions en santé;

• Identifier les barrières et les facilitateurs à l’implantation d’une pratique ou d’une technologie en santé d’un point de vue organisationnel, professionnel ou en lien avec les patients;

• Éclairer les enjeux éthiques, sociaux et organisationnels;

• Compléter ou expliquer les résultats issus d’études quantitatives;

• Préparer des études quantitatives (phase exploratoire), notamment en :
  - repérant les éléments d’évaluation jugés importants par les patients ou les autres parties prenantes;
  - contribuant au développement de questionnaires à questions fermées.

Il existe plusieurs types d’articles de synthèse de la littérature scientifique :

• les synthèses narratives portant sur une thématique clinique (ex. : revue narrative, consensus d’experts, guide de pratique clinique)

• les synthèses systématiques relatives à un sujet de recherche précis (ex. : revue systématique avec ou sans méta-analyse, rapport d’évaluation des technologies)

Dans tous les cas, les auteurs s’appuient sur les résultats d’études originales pour répondre à une ou à plusieurs questions de recherche ou de pratique clinique, ce qui les différencie des manuels de référence qui couvrent un plus large spectre de connaissances.

Les deux principaux documents de synthèse utilisés en ETMIS sont les guides de pratique clinique et les Revue systématique avec ou sans méta-analyse*.

Objectif

  Guide de pratique clinique

• Soutenir les professionnels de la santé dans la prise de décision pour des situations de soins spécifiques

• Uniformiser les pratiques

  Revue systématique avec ou sans méta-analyse

• Fournir une analyse systématique des preuves disponibles sur un sujet précis
   

Auteurs

  Guide de pratique clinique

• Associations ou groupes professionnels, experts du domaine

  Revue systématique avec ou sans méta-analyse

• Chercheurs, cliniciens, professionnels en évaluation clinique
   

Publics cibles

  Guide de pratique clinique

• Professionnels de la santé, gestionnaires et décideurs en santé

  Revue systématique avec ou sans méta-analyse

• Communauté scientifique, professionnels de la santé, gestionnaires et décideurs en santé
   

Méthodologie

  Guide de pratique clinique

• Méthodes validées de consultation des experts

• Participation multidisciplinaire

• Considération du contexte (local, régional, national, international)

• Actualisation périodique

  Revue systématique avec ou sans méta-analyse

• Protocole de recherche pré-établi

• Recherche exhaustive

• Stratégie de recherche explicite

• Évaluation critique des biais

• Synthèse quantitative (méta-analyse) ou narrative des résultats

Recommandations

  Guide de pratique clinique

• Oui

• Recommandations pratiques, applicables

• Gradation possible des recommandations selon le niveau de preuve

  Revue systématique avec ou sans méta-analyse

• Non

• Résultats quantitatifs ou qualitatifs

• Conclusion des auteurs

Limites

  Guide de pratique clinique

• Données parfois limitées ou de faible qualité

• Applicabilité variable selon les contextes

• Potentiels conflits d’intérêts

• Risque d’obsolescence des recommandations si absence de mise à jour

  Revue systématique avec ou sans méta-analyse

• Qualité variable des études incluses

• Hétérogénéité entre les études

• Risque de biais de publication

• Résultats bruts difficiles à interpréter, à contextualiser ou à généraliser

Forces

  Guide de pratique clinique

• Permettre une standardisation des soins

• Soutenir la décision clinique

  Revue systématique avec ou sans méta-analyse

• Méthodologie rigoureuse et reproductible

• Vision globale des résultats (plusieurs études)

• Hiérarchie des preuves

• Estimation plus précise de l’effet (méta-analyse)

• Identification des manques de connaissances

* Une méta-analyse combine les données de plusieurs études de manière quantitative pour donner un résultat global et mesurer l’effet observé. C’est une preuve scientifique de haut niveau lorsqu’elle s’appuie sur des études originales de bonne qualité.