Données probantes « meilleures que les meilleures »?

Contexte

Comme l’illustre la Figure 1, la transposition à 2 sens du savoir repose sur la prémisse que les utilisateurs d’information, comme les MF en pratique, ont une expertise pertinente. Pour paraphraser Richard Smith, ancien rédacteur en chef du BMJ, la plupart des MF ne sont pas des scientifiques⁴. La majorité des MF n’ont pas suivi d’études supérieures en recherche et ils s’adonnent rarement à la recherche ou à la synthèse critique de la recherche; toutefois, ils ont une «expertise technique spéciale en conséquence de leur expérience»⁵, ce qui confère de la légitimité à leurs opinions au sujet de l’information fondée sur la recherche. La production d’une information basée sur la recherche met à contribution 3 types d’expertise: expérientielle, contributoire et interactive. Les personnes qui ont une expertise expérientielle (p. ex. les MF) ont une expérience pratique du sujet dont il est question dans l’information fondée sur la recherche. Les chercheurs scientifiques, qui ont «assez d’expérience pour contribuer à la science de ce domaine»⁵, ont une expertise contributoire. Les personnes qui ont une expertise interactive (p. ex. les rédacteurs) ont «assez d’expertise pour interagir de manière intéressante» avec les chercheurs et peuvent faire la synthèse de la recherche. Ces 3 types d’expertise ne sont pas des «genres idéaux» qui s’excluent réciproquement. Par exemple, une personne pourrait combiner les 3 types d’expertise et être à la fois chercheur, praticien et rédacteur clinique. Pour avoir un processus efficace de transposition à 2 sens du savoir, notre expérience laisse croire que les fournisseurs d’information doivent reconnaître que les utilisateurs de renseignements sont des experts techniquement qualifiés pour donner des suggestions afin de préciser ou d’enrichir le contenu, ainsi que pour porter une attention éditoriale aux plus récents développements dans le domaine, aux données probantes contradictoires et aux différences régionales dans les recommandations.

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Figure 1.

Reconnaître 3 types d’expertise pour la transposition à 2 sens du savoir

Évaluation longitudinale d’un programme de FMC

Nous avons exploré la question suivante: l’incitation des MF à donner de la rétroaction pourrait-elle améliorer encore davantage l’information basée sur la recherche envoyée par courriel? Trois organisations ont participé à une évaluation longitudinale prospective d’un programme de FMC: l’Association des pharmaciens du Canada (APhC) à Ottawa, en Ontario, le Collège des médecins de famille du Canada (CMFC) à Mississauga, en Ontario, et l’Université McGill à Montréal, au Québec. Nous avons obtenu l’approbation du Bureau de l’éthique en recherche de la Faculté de médecine de l’Université McGill en ce qui a trait à l’éthique de l’étude. L’APhC publie e-Thérapeutique+, une SES qui présente des recommandations thérapeutiques à jour et fondées sur des données probantes. Nous avons choisi 51 faits saillants dans le contenu de e-Thérapeutique+ et les avons envoyés par courriel aux quelque 17 000 membres du CMFC en 2010².

Le questionnaire Information Assessment Method (IAM ou méthode d’évaluation de l’information) a servi à inciter les médecins à donner leurs commentaires et à recueillir la rétroaction. Le questionnaire IAM est une méthode validée pour évaluer la valeur de l’information sur le plan de sa pertinence, de son impact cognitif, de son utilisation et de ses bienfaits prévus pour la santé⁶. Les participants ont été appelés à coter chaque fait saillant à l’aide du questionnaire IAM et ils pouvaient aussi exprimer leurs commentaires en texte libre. Pour chaque fait saillant évalué, les répondants recevaient 0,1 crédit Mainpro-M1. En 2010, 5 346 membres du CMFC ont coté au moins 1 fait saillant à l’aide du questionnaire IAM, ce qui en a fait l’un des programmes de FMC de ce genre le plus populaire au Canada^2,3.

Nous avons passé en revue tous les commentaires en texte libre pour cerner «la rétroaction potentiellement constructive» (c.-à-d. les commentaires susceptibles d’améliorer e-Thérapeutique+). La sélection de la rétroaction possiblement constructive se fondait sur des critères élaborés en partenariat avec des chercheurs de McGill et des rédacteurs de l’APhC. Ces commentaires ont ensuite été envoyés aux rédacteurs de l’APhC qui ont fait des recherches plus approfondies et ont travaillé avec des auteurs et des évaluateurs experts de l’APhC pour réviser, au besoin, le contenu de e-Thérapeutique+.

Nous avons défini les commentaires de rétroaction constructive comme étant ceux ayant effectivement entraîné des changements au contenu. Ces commentaires étaient codés selon 4 types de rétroaction constructive par 2 évaluateurs indépendants à l’aide d’un barème de codage (D.L.T., P.P.). Ce barème de codage avait été antérieurement élaboré en 3 étapes: à l’aide d’un échantillon de commentaires, 2 chercheurs proposaient des codes initiaux qui étaient ensuite peaufinés par des chercheur et des rédacteurs de l’APhC, puis mis à l’essai et révisés par 2 chercheurs (P.P., R.G., C.R., B.J., D.L., D.L.T., V.G.). Les scores de fiabilité interévaluateurs (test statistique κ de Cohen) ont été calculés au moyen de la version 19 du logiciel SPSS. Les scores de fiabilité ont été interprétés comme étant indicateurs d’un accord substantiel (0,61 à 0,80) ou d’un parfait accord (0,81 à 1,00)⁷.

Commentaires de rétroaction constructive reçus

Nous avons reçu 31 429 questionnaires complétés, dont 4 166 (13,3 %) contenaient des commentaires en texte libre. Au total, 682 (2,2 %) commentaires ont été cernés comme étant une rétroaction potentiellement constructive et ils ont été présentés à l’APhC. Dans l’ensemble, 126 (0,4 %) commentaires ont été confirmés comme étant une rétroaction constructive menant à des changements dans e-Thérapeutique+. Au total, 116 MF ont exprimé des commentaires de rétroaction constructive sur 31 faits saillants. Ils ont soumis en moyenne 1,1 commentaire de rétroaction constructive (minimum 1; maximum 3). Chacun des 31 faits saillants était associé à 4,1 commentaires de rétroaction constructive en moyenne (minimum 1; maximum 25). Nous avons classifié les 126 commentaires de rétroaction constructive en utilisant le test statistique κ de Cohen pour calculer chaque type: contenu additionnel, réserves ou désaccord, données probantes contradictoire et nécessité d’une clarification. Il y a eu 79 suggestions de contenu additionnel (62,7 % des commentaires; κ = 0,82), 26 commentaires qui exprimaient des réserves ou un désaccord à l’égard du contenu (20,6 % des commentaires; κ = 0,74), 24 suggestions de tenir compte de données probantes contradictoires (19,0 % des commentaires; κ = 1,00), et 9 commentaires concernant la nécessité de préciser le contenu (7,1 % des commentaires; κ = 0,65). Étant donné que 12 commentaires de rétroaction constructive étaient codés sous 2 types, le pourcentage cumulatif est supérieur à 100 %. En se fondant sur le test statistique κ, les évaluateurs étaient considérablement ou totalement d’accord; par conséquent, le barème de codage proposé pour catégoriser les commentaires de rétroaction constructive est fiable et il est présentement utilisé manuellement pour choisir la rétroaction potentiellement constructive pour l’APhC.