Introduction à la recherche quantitative en soins infirmiers présenté par Dr. Anita Gagnon.

1. Introduction à la recherche
quantitative en soins infirmiers
le 16 novembre 2014
Prof. Anita J Gagnon, Inf/RN, MPH, PhD
L’Université McGill et
L’Institut de Recherche du Centre Universitaire de Santé McGill
Montréal, Québec, Canada
email: anita.gagnon@mcgill.ca
Remerciements à : Rezi Amiri pour la préparation du recueil de textes et
son assistance dans la préparation des diapositifs, Lisa Merry pour ses
diapositifs, et Nathalie Gagnon-Joseph pour l’assistance avec les
traductions. 1

2. 2
Méthodes quantitatives:
Éléments fondamentaux
 P = Population
 I = Intervention/ exposition
 C = Comparaison
 O = Résultat

3. 3
Populations
Population
visée
Population
source/étudiée
Échantillon
Groupe pour lequel le chercheur
veut faire appliquer ses résultats
finaux de manière générale
Petit groupe d’intérêt chez qui on
prend notre échantillon
Participants à l’étude

4. 4
Populations: exemple
Femmes qui
accouchent en
Haïti
Femmes qui
accouchent dans
les hôpitaux X,Y, Z.
Femmes qui
participent à
l’étude
Petit groupe d’intérêt chez qui on
prend notre échantillon
Participants à l’étude
Groupe pour lequel le chercheur
veut faire appliquer ses résultats
finaux de manière générale

5. 5
Intervention/exposition
 …c’est la variable indépendante
◦ Peut être manipulée
(ex: intervention éducative)
◦ Peut se présenter “naturellement”
(ex: le tabagisme, le sexe)

6. 6
Comparaison
 Les résultats des différents groupes ou
les résultats au sein d’un seul groupe
sont comparés entre eux (exposé vs
non-exposé)

7. 7
Résultat
 …c’est la variable dépendante
◦ Ex: qualité de vie, augmentation des
connaissances, changement de
comportement.

8. 8
Buts de la recherche
quantitative
 Descriptive
◦ Déterminer la prévalence ou l’incidence de
maladie/résultat
 D’Intervention
◦ Évaluer l’efficacité des interventions en santé
 Étiologique
◦ Déterminer les causes/facteurs de risque de
maladies/résultats de santés nuisibles.
 Pronostic
◦ Déterminer la probabilité d’un résultat qui a été exposé
à une condition/maladie
 Diagnostique
◦ Évaluer l’exactitude d’un test à dépister une maladie

9. 9
 Un nouveau examen tuberculose,
est-il exact?
 Est-ce qu’un programme de
vaccination VPH réduira les taux de
cancer du col de l’utérus dans le
Plateau Central?
 Y-a-t’il un lien entre la pollution
chimique et le dévelopment infantile
retardé à Cabaret?
 Est-ce que les femmes obèses sont
plus à risque d’avoir un césarienne?
 Quelles sont les expériences de
l’insécurité alimentaire dans la
période post-partum chez les
femmes récemment arrivées à Port-
Diagnostique
D’intervention
Étiologique
Pronostic
Descriptive
Exemples de recherche
quantitative

10. 10
Présentation de conceptions de
recherche quantitatives
A. Exploratoire/
Descriptive
1. Étude de cas
2. Transversale
B. Comparative/analytiqu
e
1. Transversale
2. Cas-témoin
3. Cohorte
4. Évaluation de
diagnostiques
A. Expérimental (c.a.d.,
manipulation de la variable
indépendante)
1. ECR
2. Séries temporelles
(avant-après)
3. Groupe-comparaison
non-équivalent
B. Non-expérimental
1. Groupe-comparaison
non-équivalent
2. Séries temporelles
(avant-après)
Études sans
intervention
[aucune manipulation de variables
indépendantes]
Études avec
intervention
[manipulation de la variable
indépendante possible; analytique
(hypothèses)]

11. 11
Résumé de conceptions d’études
quantitatives
A. Exploratoire/
Descriptive
1. Étude de cas
2. Transversale
B. Comparative/analytique
1. Transversale
2. Cohorte
3. Cas-témoin
4. Évaluation de
diagnostiques
Études sans intervention
[aucune manipulation de variables
indépendantes]

12. 12
Études sans intervention
 Pas de variable indépendante; ou
 Pas de manipulation de la variable
indépendante

13. 13
Études sans intervention –
exploratoire/descriptive: Étude de cas
 Décrire en détail les caractérisitques
d’un ou d’un nombre limité de cas
(patient, centre de santé, village)
 Lorsqu’une maladie ou une population
est peu connue

14. 14
Études sans intervention –
exploratoire/descriptive: Transversale
 Un aperçu du “monde” à un moment donné
◦ Sondage (ex: Census)
◦ Décrit les caractéristiques d’une population
(prévalence)
◦ Possibilités de faire des comparaisons entre
différents groupes au sein d’une population
 Limitations:
◦ Difficile de faire des liens causaux
◦ Pas généralement utilisé pour déterminer ce qui se
produit au fil du temps (ex: incidence)

15. 15
Études sans intervention: Cohorte
 Un échantillon de sujets (exposé et non-exposé) sont
suivis au fil du temps (longitudinal) jusqu’au
développement de résultat(s)
◦ Prospective
◦ Rétrospective
 Limitations:
◦ Prenant temps, coûteux (pas utile pour les
résultats rares)
◦ Perte potentielle
◦ Si rétrospective, la collecte des données est
généralement déjà faite (base de données)

16. 16
Études sans intervention: Cohorte

17. 17
Études sans intervention: Cohorte

18. 18
Études sans intervention: Cas-
témoin
 Identifier les sujets suivant le statut de leur
résultat (cas et cas-témoins) et vérifier
l’historique pour voir les différences de
statut d’exposition
◦ Utilisé pour découvrir les “causes” d’un
résultat
 Limitations
◦ Un groupe témoin inapproprié peut mener à
des conclusion erronées

19. 19
Études sans intervention: Cas-témoin

20. 20
Études sans intervention: Évaluer
un test diagnostique
 Définir le standard d’excellence ou le
test de référence
◦ Recruter les patients consécutifs pour qui
le test est indiqué et administrer le test de
référence
◦ Séparer les malades des non-malades
 Administrer le “nouveau” test
diagnostique aux mêmes patients

21. 21
Résumé de conceptions d’études
quantitatives
A. Expérimental (c.a.d.,
manipulation de la variable
indépendante)
1. ECR
2. Séries temporelles
(avant-après)
3. Groupe-comparaison
non-équivalent
B. Non-expérimental
1. Groupe-comparaison
non-équivalent
2. Séries temporelles
(avant-après)
Études avec intervention
[manipulation de la variable indépendante
possible; analytique (hypothèses)]

22. 22
Études d’intervention
 Expérimental
◦ Manipulation de la variable indépendante par le
chercheur
◦ Peut être la randomisation
◦ Peut être un groupe-comparaison
 Non-expérimental
◦ Existence d’une intervention à tester qui n’a pas été
manipulée par le chercheur
◦ Pas de randomisation
◦ Peut être un groupe-comparaison

23. 23
Études d’intervention: Essai Clinique
Randomisé
 Les participants sont
placés dans les
groupes intervention ou
non-intervention de
façon aléatoire et suivi
jusqu’au résultat
 Défis: dissimulation de
l’allocation, mise en
aveugle, perte pour le
suivi, et possibilité de
généralisation des
résultats.
Randomisation
Point de départ
Intervention
Suivi
Point de départ
Pas d’intervention
Suivi

24. 24
Études d’intervention:
Série temporelle (‘Avant et après’)
Point de
départ
Intervention
Suivi
• Les participants
sont soumis à
l’intervention et au
suivi jusqu’au
résultat.
• Limitations: aucun
groupe de
comparaison (les
effets d’histoire au
lieu d’intervention
sont possible)

25. 25
Études d’intervention:
Groupe-comparaison non-équivalent
 Les participants sont
placés dans les
groupes intervention
ou non-intervention
et suivi jusqu’au
résultat
 Limitations: les
groupes ne seront
peut-être pas
d’accord sur les
variables pouvant
introduire des
Affectations au
groupes
Point de départ
Intervention
Suivi
Point de départ
Pas d’intervention
Suivi

26. 26
Activité de conception

27. 27
Exemple 1
 Objectif: Tester l’efficacité d’une
intervention en prévention du VIH qui
vise à augmenter l’utilisation de
préservatifs et à augmenter les tests de
dépistage du VIH chez les conducteurs
de camion haïtiens.

28. 28
Exemple 2
 Objectif: Comparer les expériences des
soins maternité pour les femmes qui
viennent d’arriver à Port-au-Prince (≤ 2
ans) aux expériences de celles qui on
vécu à Port-au-Prince pendant toute
leurs vie.

29. 29
Exemple 3
 Objectif: Déveloper et tester
l’efficacité d’un programme
d’éducation de pairs au VIH/SIDA
dans le but d’améliorer les
connaissance du VIH/SIDA et l’auto-
efficacité des adolescents haïtiens
d’une école en Haïti.

30. 30
Exemple 4
 Objectif: Identifier les facteurs de
risque de départ associés à la malaria.

31. 31
Exemple 5
 Objectif: Évaluer l’influence de
l’ethnicité du père (haitien) sur le poids
à la naissance d’un bébé et le taux de
césarienne chez les femmes
philippina.

32. 32
Composantes des protocoles de
recherche
 Contexte – Pourquoi ce projet???
◦ Qu’est ce qui est connu du sujet?
◦ Qu’avez-vous fait pour préparer le projet?
◦ Quelle est votre structure conceptuel/théorique?
◦ Quelle est votre question de recherche (des variables clairement
définis)?
 Méthodes:
◦ Conception
◦ Recrutement (assurer la faisabilité)
◦ Collecte de données & analyse
◦ Éthiques
◦ Limitations/contraintes (assurer l’absence de biais et la faisabilité)
 Et alors? – qu’est ce qui changera à cause de
votre projet?

33. 33
Recrutement
 Cadre d’échantillonage? (population cible)
◦ Toute une ‘population’? Hôpitaux? Écoles?
Usines?
 Méthode d’échantillonnage?
◦ Échantillonage de probabilité: échantillonnage
aléatoire
◦ Échantillonnae sans probabilité: processus
non-aléatoire utilisé pour identifier les
participants

34. 34
Recrutement
 Échantillonnage de probabilité
◦ Échantillon simple aléatoire: chaque
unité/personne a une chance égale d’être
sélectionnée
◦ Échantillon aléatoire stratifié: Séparer la
population en sous-ensembles pour lesquels
les résultats devraient être différents (grappes)
 Échantillonnage sans probabilité
◦ Facilité: groupe facile d’accès
◦ Avec objectif: un groupe qui est ciblé
◦ “Boule de neige”: les participants ont été
envoyés par d’autres participants

35. 35
Recrutement
 Participants: critères
d’inclusion/d’exclusion
◦ Sexe, age, langue…
◦ Le groupe controle devrait être similaire au
groupe expérimental
 Processus de recrutement:
◦ Sélectionner attentivement les sites de
recrutement
◦ Qui ira vers les participants potentiels?
 Temps
N.B. Après le recrutement, utiliser des stratégies
pour minimiser les pertes pour le suivi et suivre

36. 36
Collecte de données
 Questionnaires/outils/équipement
◦ Faire la collecte de toutes les données nécessaires (ainsi que
les variables ayant des facteurs à confusion)
◦ S’assurer de la fluidité des questions et de l’exhaustivité des
options de réponses (si les questions sont fermées)
◦ Utiliser des questionnaires valides et fiables (langue, adapté à la
culture)
◦ Utiliser de l’équipement ajusté convenablement
◦ Entraîner le personnel et évaluer leur fiabilité interévaluateurs;
le personnel devrait être “aveugle” quant à la question de
recherche
◦ Déveloper un protocole pour la collecte de données (où, quand,
par qui)
◦ Collecte de données sur les variables présentants des facteurs à
confusion)
 Entrée de données
◦ Besoin d’un livre de codes
◦ Entrer les données en tant que valeurs numériques

37. 37
Déchets entrants=
Déchets sortants

38. 38
Analyse
 Variables continues:
◦ Moyennes, test t/ANOVA, régression
linéaire
 Variables catégoriques:
◦ Fréquences, chi carré, régression
logistique

39. Conception d'une étude de
recherche
39

40. Questions????
40
À VOUS!