Le blog de Michaël

La revue de littérature chercher à synthétiser les connaissances sur une question donnée. Là encore, il est préférable pour vous de faire une revue de littérature sur « le rôle d’Helicobacter pylori dans la pathogenèse de la maladie d’Alzheimer » plutôt que « la maladie d’Alzheimer » ou « Helicobacter pylori ».

Nous allons garder le même plan que pour les études qualitatives et les études quantitatives des deux précédents billets : choisir un type d’étude (selon votre objectif) – puis recueillir des données – puis les analyser.

Choisir le type d’étude

Il existe plusieurs types de revue de littérature :

• Revue narrative de la littérature (narrative review ou literature review) : vous ne cherchez pas l’exhaustivité ; c’est une méthode intégrative (et non agrégative) où vous organiserez les études en catégories logiques, avant de les décrire et les résumer ;
• Revue systématique de la littérature (systematic review) : c’est la « revue de littérature » classique qui répond à une question précise, en cherchant l’exhaustivité dans le recueil des études puis des données, et en évaluant le risque de biais des études (puis de la revue) ;
• Revue parapluie (umbrella review) : c’est une revue systématique… de revues systématiques !
• Revue rapide de la littérature (rapid review) : c’est une revue systématique… mais en omettant des méthodes spécifiques, pour gagner du temps (notamment pour répondre rapidement, par exemple aux débuts de pandémie COVID-19)
• Revue de la portée / de la délimitation de l’étendue (scoping review) : c’est comme une revue systématique… mais la question de recherche et le phénomène ne sont ni très précis, ni spécifiques. On l’utilise dans un domaine où la recherche est émerge (par exemple aux débuts des recherches sur le COVID Long).
• Méta-analyse : c’est une méthode statistique qui permet de résumer les résultats de plusieurs études en des estimations chiffrées (car le Petit Prince avait raison).
• etc.

Les grandes personnes aiment les chiffres. Quand vous leur parlez d’un nouvel ami, elles ne vous questionnent jamais sur l’essentiel. Elles ne vous disent jamais : quel est le son de sa voix ? Quels sont les jeux qu’il préfère ? Est-ce qu’il collectionne les papillons ? Elles vous demandent : Quel âge a-t-il ? Combien a-t-il de frères ? Combien pèse-t-il ? Combien gagne son père ? Alors seulement elles croient le connaître. — Antoine de Saint-Exupéry, Le Petit Prince.

En qualitatif, il existe également des méthodes de synthèse visant à créer un consensus : on a déjà parlé brièvement des groupes nominaux et de la méthode Delphi… Il en existe d’autres, uniquement sur la littérature :

• revue narrative qualitative : idem à la revue narrative quantitative ;
• méta-synthèse qualitative et méta-ethnographie : similaire à une revue systématique, sur des études qualitatives, afin de synthétiser (et générer) de nouvelles connaissances ;
• revues critiques, revues réalistes : évaluer ou expliquer les phénomènes ;
• etc.

Recueillir des données : modalités de recueil et modalités d’échantillonnage

Nous nous attarderons ici sur la revue systématique de littérature.

Elle répond à des étapes claires, précises, rigoureuses et transparentes (pour être reproductible), notamment détaillées par la revue Cochrane :

• définir la question de recherche (avec le cadre PICO)
• rédiger un protocole avec les critères d’inclusion et d’exclusion des études
• choix des bases de données à interroger et méthodes d’analyses prévues
• création de l’équation de recherche
• recherche exhaustive dans les bases de données choisies
• sélection des études en double aveugle
• analyse des études avec leurs résultats et leurs biais (selon la grille Cochrane par exemple)
• synthèse des résultats : qualitative ou parfois quantitative (méta-analyse)
• évaluation de la qualité des preuves (GRADE)

Insistons ici sur l’importance de tout noter dès le départ : votre diagramme de flux listera les études incluses, exclues, le stade et motif d’exclusion (doublons, hors sujet à la lecture du titre car sur l’animal / sur une autre population etc., exclus après lecture du résumé, exclus après lecture de l’article complet).

Quand s’arrêter ?

Dans une revue systématique de littérature, on vise l’exhaustivité sur une période choisie.

Cela soulève surtout la question du temps (si on part de 15 000 études, c’est… compliqué pour une thèse de médecine). Il convient donc de prévoir une question (et donc une équation) de recherche réaliste, visant un problème précis, éventuellement dans un sous-groupe…

Logiciels d’analyse

Il existe plusieurs outils et logiciels d’analyse pour la revue systématique de littérature, tels que Covidence… payant à 289$/an par étudiant. Voici des alternatives gratuites :

• Rayyan
• Collandr
• Abstrackr
• Systematic review accelerator
• DistillersR 

Il y a aussi Systematic Review Toolbox qui permet de trouver des outils selon le type de votre revue, et le stade (protocole, sélection, analyse…)

Analyse des données

Le travail va se baser en 3 temps : transcrire – décrire (coder) – analyser (organiser)

Transcrire

Vous allez synthétiser les données recueillies dans des tableaux prévus à cet effet (notamment ceux de la grille PRISMA – nous reparlerons dans 2 jours des grilles, sujet que j’ai pour l’instant choisi de garder de côté pour essayer d’avoir des billets assez courts et didactiques).

La sélection des études en double aveugle permet d’améliorer la qualité de votre sélection et donc de votre revue.

Décrire

Vous allez reporter des éléments tels que :

• le nom de l’étude (par exemple Auteur. Revue (Année) [réf]),
• le type d’étude,
• les années,
• le public,
• le test choisi,
• les résultats principaux

Analyser

L’analyse peut être textuelle et/ou faire appel à des techniques de méta-analyse :

• identifier les thématiques principales (sections de votre chapitre résultats)
• repérer les convergences et divergences (qui seront discutées : méthodologies différentes, populations différentes, biais, etc.)
• synthétiser avec des tableaux (et éventuellement des graphiques ou diagrammes – forest-plot pour une méta-analyse notamment).

Une attention particulière est portée aux biais dans les revues de littérature et méta-analyse :

• biais des études sélectionnées : sont-elles de qualité ?
• biais de la littérature : y’a-t-il des biais de publication ? (recours à un funnel plot)
• biais de la revue elle-même : biais de sélection, etc.

Après avoir balayé les principales méthodes utilisées en thèse de médecine, nous allons parler de réglementation, et entrer un peu plus dans le détail en fournissant des outils utiles pour préparer l’étude… avant d’attaquer les résultats.

Après un point de vue général sur le qualitatif, faisons de même sur le quantitatif avec le même plan. Là encore, vous allez : choisir un type d’étude (selon votre objectif) – puis recueillir des données – puis les analyser.

Choisir le type d’étude

En qualitatif, vous pouvez étudier le vécu d’un individu face à un phénomène (approche par analyse interprétative phénoménologique – souvent abrégé en phénoménologie), étudier les réactions et comportements d’individus autour d’un phénomène (approche par théorisation ancrée), étudier les dynamiques de groupe face à un phénomène (ethnographie)… ou autres méthodes que nous avons peu détaillées.

En quantitatif, en reprenant le terme de phénomène (qu’on pourrait plutôt remplacer par « variable »), vous pouvez :

• étudier la survenue d’un phénomène (une maladie, une habitude médicamenteuse, une fréquence d’effets indésirables…) par des études épidémiologiques descriptives
• étudier l’association entre deux phénomènes (tabagisme et revenu socio-économique ; tabagisme et cancer du poumon, etc.) par des études épidémiologiques analytiques
• étudier les valeurs diagnostiques d’un test, par des études diagnostiques
• étudier l’efficacité et la tolérance d’un traitement par des études thérapeutiques

Comme pour la partie qualitative, nous resterons focalisés sur ces grands types d’études. Il en existe d’autres, notamment les études médico-économiques (coût-efficacité, coût-utilité…) ou les modélisations mathématiques. Une liste est disponible ici.

Pour reprendre l’exemple de la poule avec un couteau… La phénoménologie nous avait appris le ressenti et le vécu d’une poule face à un tel ustensile ; la théorisation ancrée nous avait permis de construire un modèle du couteau selon les poules ; l’ethnographie nous avait fait étudier la dynamique d’un groupe de poules face à un couteau.
Cette fois :

• l’étude épidémiologie descriptive va calculer le nombre de couteaux par poulailler (prévalence), éventuellement par an (incidence) ;
• l’étude épidémiologie analytique va déterminer si le nombre (ou la forme) des couteaux varie en fonction de la taille, la localisation régionale, la densité de pop(o)ulation autour de la ferme ;
• l’étude diagnostique va nous permettre de déterminer la sensibilité et la spécificité des caméras à infrarouges dans le poulailler pour repérer le couteau ;
• l’étude thérapeutique va étudier l’efficacité et la tolérance d’un gilet pare-couteau chez les poules

Recueillir des données : modalités de recueil et modalités d’échantillonnage

Le recueil de données vise idéalement à l’exhaustivité… ou à défaut, à la constitution d’un échantillon représentatif de la cible.
Par exemple, si vous voulez connaître la moyenne en mathématiques de la classe de 6ème 4 du collège Albert Camus de votre ville, l’exhaustivité est possible ; si vous voulez connaître la moyenne en mathématiques des 6ème en France, vous allez peut-être devoir constituer un échantillon (ou profiter des grandes bases de données).

ll existe plusieurs méthodes de recueil :

• Observations avec mesures directes : collecte d’informations mesurables sur le terrain (clinique, biologique, radiologique, éventuellement avec des outils connectés…)
• Bases de données existantes : réutilisation de données ; pour vous donner une idée de ce qu’il y a dans le SNDS : https://health-data-hub.shinyapps.io/dico-snds/
• Questionnaire (standardisés idéalement) : en papier, en ligne ; souvent structuré, parfois avec des commentaires libres ;
• Expérimentation contrôlée

Concernant l’échantillonnage, il pourra être idéalement probabiliste :

• aléatoire (sélection aléatoire)
• systématique (sélection selon un ordre décidé : par exemple le premier patient de chaque jour)
• stratifié (sélection aléatoire dans des sous-groupes/strates homogènes selon une caractéristique)
• en grappe (sélection aléatoire de sous-groupes organisationnels ou géographiques)

Un échantillonnage non probabiliste est possible, mais moins puissant car plus soumis à des biais de sélection notamment :

• par convenance (les plus accessibles)
• intentionnel / par jugement (ceux qui semblent pertinent selon le chercheur)
• par quotas (celle des sondages : on a des quotas en sexe, âge, profession… et on remplit)
• par effet boule de neige (idem en qualitatif : utile pour des populations rares)

Quand s’arrêter ?

Le nombre de sujets nécessaires doit être calculé a priori. Vous pouvez retrouver les informations sur le site Objectif Thèse d’Emmanuel Chazard.

Logiciels d’analyse

Il existe plusieurs outils et logiciels d’analyse :

• Excel ou Calc par LibreOffice : vous pouvez faire de nombreuses analyses avec, et les tutoriels sont nombreux aussi sur internet ; vous pouvez trouver des exemples sur le site Objectif Thèse.
• R et RStudio (interface graphique utile !) : logiciel gratuit opensource, auquel vous pouvez ajouter des paquets (extensions) gratuites. C’est puissant… mais ça demande une appropriation un peu longue. Si vous êtes intéressés, voici quelques ressources :
  • Cours de Bruno Falissard : https://www.youtube.com/@statb.falissard7434
  • Blog de Claire Della Vedova : https://delladata.fr/blog/
  • Site d’Aymeric Duclert : https://www.duclert.org/
  • R pour les débutants d’Emmanuel Paradis : https://cran.r-project.org/doc/contrib/Paradis-rdebuts_fr.pdf
  • R pour les statophobes de Denis Poinsot : https://perso.univ-rennes1.fr/denis.poinsot/Statistiques_%20pour_statophobes/R%20pour%20les%20statophobes.pdf
  • … et de manière générale, vous pouvez trouver des tutoriels sur des points très spécifiques (par exemple les cartes par Milos Popovic : https://milospopovic.net/blog)
• Jamovi : autre logiciel opensource, beaucoup plus récent et avec moins d’extension. Il a une interface plus facile que R.
• SPSS ou SAS : logiciels statistiques payants, avec une interface plus facile que R (plus anciens que Jamovi, et davantage utilisés).
• BiostatTGV : site gratuit de biostatistiques repris par le réseau Sentinelles. C’est intuitif, didactique mais pas très pratique pour croiser des données car il faut tout rentrer à nouveau ;
• https://epitools.ausvet.com.au/ : autre site gratuit… avec les mêmes qualités et les mêmes défauts.
• pvalue.io : site internet gratuit permettant d’importer votre base de données, de réaliser des analyses univariées et multivariée, et d’obtenir des graphiques personnalisables.

Analyse des données

Le travail va se baser en 3 temps : transcrire – décrire (coder) – analyser (organiser)

Transcrire

Vous devez vérifier la qualité de vos données.

Pour cela, le plus simple est de tout regarder visuellement, en décrivant les variables une à une, par exemple en boîte à moustache (boxplot) : ça vous permettra de supprimer / corriger les données du patient de 451 ans, celui qui mesure 1180 cm, pèse 4 kg, etc. Ca vous permettra aussi d’homogénéiser s’il y a un patient qui prend du « paracétamol » avec celui qui prend du « paracetamol » ou celui qui prend du « paracétamol  » (avec 3 espaces après).

Il est aussi pertinent de préciser ce que vous ferez des données manquantes :

• suppression (le plus courant) ;
• imputation (remplacer par de « fausses » données probables…) : c’est un outil purement statistique, qui peut être discutable. Il faut surtout savoir que ça existe, mais c’est rare pour une thèse de médecine.

Décrire

Quel que soit votre type d’étude, la description (Tableau 1) est indispensable. C’est l’analyse univariée : vous décrivez une variable à la fois.
Les méthodes sont variées :

• Moyenne et écart-type (mesure de dispersion)
• Médiane et intervalle interquartiles
• Nombre (%)

Les mesures de dispersion peuvent aussi être des intervalles de confiance à 95 % si la variable suite une loi normale.

Je l’ai déjà dit et je le répéterai : un tableau 1 c’est super, ça permet de synthétiser énormément d’informations en peu de pages (des heures de travail en un seul petit tableau : frustrant peut-être, magique assurément). Un tableau vaut 10 ou 20 graphiques lorsqu’il s’agit de décrire des variables (un graphique peut parfois être pertinent pour ça… mais c’est rare qu’il fasse mieux que le tableau !)

Analyser

Ensuite, vous pouvez procéder aux autres analyses. C’est là où vous verrez des petits p… il n’y en a pas en univarié et descriptif seul.

En pratique, on pose en général l’hypothèse nulle ou standard H0 : « il n’y a pas d’interaction entre les variables ». Cette hypothèse va être testée avec des… tests statistiques, pour rejeter (ou non) l’hypothèse au seuil alpha de 5 % (donc « avec 5 % de risque de nous tromper, nous affirmons qu’il existe une interaction / une différence statistiquement significative entre les 2 groupes »).
C’est ce qu’on appelle la démarche hypothético-déductive (qui est aussi celle que vous utilisez auprès de vos patients : vous formulez des hypothèses diagnostiques à l’interrogatoire, vous testez à l’examen physique, vous déduisez que leur probabilité diminue/augmente en conséquence, et vous formulez donc une conclusion… qui est parfois fausse).

Il y a 2 grands types d’analyse :

• bivariées : est-ce que la variable X influence/explique/est associée à la variable Y ?
• multivariées : c’est la même chose, sauf que la variable à expliquer Y peut l’être maintenant par plusieurs variables, afin de limiter les biais de confusion.

Vous avez plusieurs tests existants selon la nature des variables (continu, binaire, etc.) : test t de Student, ANOVA, Chi2, régression linéaire, régression logistique, etc.

Si vous vous lancez dans une étude quantitative, vous pouvez lire la page de LEPCAM ou Objectif Thèse.

(Billet tardif aujourd’hui parce que : la bourre…)

Deux situations existent :

• vous pouvez avoir une idée de thème vague sans question précise (éventuellement grâce aux méthodes évoquées dans ce billet) : dans ce cas, je vous conseille dans le billet d’hier de naviguer sur plusieurs bases (LiSSa, PubMed, Google Scholar notamment, Sudoc éventuellement…), en cherchant des sujets dans votre thématique, en lisant la section Discussion > Perspectives, en regardant les sujets similaires (utiliser BibliZap peut être utile aussi) ;
• votre travail peut commencer très tôt par une question de recherche : très bien, il faut peut-être l’affiner.

Déjà, à ce stade de votre travail, où rien n’est lancé, tout est possible ! Je vous conseille même de ne pas vous contenter d’une seule question de recherche : cherchez-en plusieurs, et choisissez celle qui vous semble « la mieux ».

Mais qu’est-ce qui est « mieux » ? C’est le sujet de ce billet où on va parler de la bonne question de recherche.

Votre intérêt pour le sujet

Nous l’avons déjà dit plusieurs fois : ce qui compte avant tout, c’est votre intérêt pour le sujet. Je ne reviens pas dessus, mais c’est un point primordial pour votre motivation. Il doit être en tête de vos critères.

Plutôt qualitatif ou quantitatif ?

(A lire avec la voix de Bernard Campan dans les Trois frères en mode « plutôt Braaaaque, Vasarely » :D)

Si on veut être puriste, le choix de la méthode dépend uniquement de la question de recherche née de votre connaissance approfondie d’un sujet.

Je vous ai dit auparavant qu’il n’était pas indispensable d’avoir une connaissance approfondie pour une thèse de médecine (c’est différent pour une thèse d’université), mais de réfléchir à l' »arène du récit » comme dans un roman : si dans votre livre de fantasy, vous avez une magie basée sur les crayons de couleur, vous avez tout intérêt à connaître la taille, la forme, le prix de ces crayons (mais dans la plupart des livres de science-fiction/fantasy, ça n’est pas un élément détaillé ou connu par l’auteur) ; de la même façon, si votre thèse a besoin d’informations épidémiologiques, vous les donnez et s’il n’a pas besoin d’informations de physiopathologie, vous pouvez les connaître ou non…

Ici, j’ajouterais que le choix de la méthode dépend en réalité de ce que vous avez envie de faire. C’est le cas majoritaire de toute façon : un étudiant se dit « j’ai envie de faire du quantitatif » / « j’ai envie de faire du qualitatif » et réfléchit à son sujet en fonction. Tant pis pour le purisme, vive le pragmatisme 😀

Nous reviendrons plus en détail sur quantitatif / qualitatif plus loin, mais de façon brève (et utile à ce stade) :

• le qualitatif vise à comprendre des phénomènes, expériences, comportements sociaux… Les données ne sont pas numériques mais textuelles ; l’analyse passe par une interprétation, des codages…
• le quantitative vise à mesurer, comparer, associer des variables… Les données sont numériques ; l’analyse passe par des statistiques descriptives (moyenne, médiane, etc.) ou des tests (Student, Chi2, etc.)

Il ne faut pas « craindre » le quantitatif : vous pouvez pour votre thèse faire quelque chose de descriptif, il n’y a pas besoin d’utiliser forcément des modèles complexes et incompréhensibles.
Il ne faut pas non plus « sous-estimer » le qualitatif : c’est parfois vu (à tort) comme plus simple, car sans calcul… Ce n’est pas le cas, il y a d’autres difficultés, notamment sur l’analyse et la discussion des résultats !

Pour des raisons qui vous concernent, vous pouvez vouloir forcément un sujet quantitatif ou qualitatif.

Le pragmatisme !

On revient ici sur un point essentiel, mais si votre sujet est « comment traiter efficacement la maladie d’Alzheimer ? »… ça va être un tantinet complet !

Les essais cliniques ne sont pas faisables pour une thèse de médecine, pour des raisons de temps (sauf à s’intégrer à un gros essai en cours).

Comme on l’a déjà dit également, utiliser des bases existantes en open data (par exemple cette liste ici) permet de gagner du temps par rapport à la constitution d’une nouvelle. Il ne s’agit évidemment pas de dissuader à créer de nouvelles bases (la plupart du temps, ce sera nécessaire !), mais de réfléchir à ce qui est faisable… si votre département de médecine générale l’autorise bien sûr ! Un exemple

Ecrire sa question de recherche : PICO, PICo ou sans PICO ?

Il existe 2 acronymes proches : PICO (études quantitatives) et PICo (études qualitatives).

En quantitatif, le modèle PICO est un acronyme pour Population, Intervention, Comparison, Outcome (résultat).

Concrètement : chez la population P, l’intervention I est-elle associée au (meilleur) résultat O par rapport à l’intervention C ?

Ce modèle sera utile pour construire votre question de recherche précise dans :

• les études épidémiologiques analytiques ;
• les études diagnostiques (O est souvent « un diagnostic plus précis », selon des valeurs diagnostiques : sensibilité, spécificité, valeurs prédictives) ;
• les essais cliniques ;
• les revues systématiques ou méta-analyses.

Par contre, ce modèle n’est pas nécessaire dans :

• les études qualitatives (explorer des perceptions, des comportements ou des expériences, sans intervention, comparaison et résultat attendu) ;
• les études quantitatives exploratoires ou descriptives (sans intervention / comparaison) ;
• ou encore la recherche fondamentale…

Si votre question est : « quel est le taux de consommation des AINS chez les patients courant au marathon de Paris ? »… il n’y a pas d’intervention (donc pas de contrôle) et pas d’outcome. C’est pourtant une question de recherche.
Si vous vous demandez « chez les coureurs de plus de 60 ans (P), est-ce que la consommation d’AINS (I) est associée à davantage d’abandon lors d’un marathon (O) que chez les coureurs de 18-59 ans (C) ? », il s’agit d’une étude épidémiologique analytique (comparant 2 groupes), et vous pouvez donc généralement utiliser le modèle PICO.

En qualitatif, le modèle PICo est un acronyme pour Population, Interest, Context

Concrètement : Quelles sont les expériences de population P pour le phénomène d’intérêt I dans le contexte C ? (ou que signifie I pour P dans le contexte Co ?) Par exemple :

• « quelles sont les expériences des étudiants en médecine (P) pour l’utilisation des flashcards (I) dans le contexte de la préparation de leurs examens (Co) ? »
• « que signifie être en bonne santé (I) pour les hommes de plus de 80 ans (P) polymédiqués (C) ? »

Dans les 2 cas, on peut ajouter T pour la temporalité (entre 2010 et 2020, sur les 50 dernières années etc.)

Un autre modèle a été proposé en français dans Initiation à la recherche qualitative en santé, dirigé par Jean-Pierre Lebeau : RAPaCE pour recherche (qualitative, quantitative ou mixte), approche méthodologique, phénomène analysé, concept mobilisé (attitudes, perspectives, expériences, etc.), échantillonnage.

Finaliser le premier jet de l’introduction

Une fois la question de recherche posée, votre premier jet d’introduction peut être finalisé…

L’introduction s’écrit un peu comme une nouvelle : tout le texte va mener à l’inéluctable chute de la (des) dernière(s) phrase(s). Là, votre introduction va devoir définir les termes de votre question de recherche puis y amener progressivement, par un chemin logique.

Nous sommes encore une fois dans une écriture itérative : votre question de recherche s’est nourrie de vos recherches qui ont permis de commencer à écrire votre introduction… et une fois la question posée, c’est votre introduction qui se nourrit se ses termes, et mène à de nouvelles recherches pour peaufiner.

Rien à voir mais le calendrier de juste avent des fictions sonores est lancé : j’ai eu le plaisir de l’inaugurer le 9 décembre (parce que j’étais le dernier retardataire à proposer un mono à François TJP)… Bonne écoute ! (Et comme annoncé, mon édito dans Egora est bien paru).

A travers les précédents billets, nous avons vu comment se motiver, comment trouver un sujet, comment utiliser Word efficacement (sans casser la mise en page, en ayant des outils pour une typographie et syntaxe de qualité)…
De manière générale, nous avons aussi vu comment rédiger efficacement : rédiger directement sans brouillon, utiliser les titres dans les styles de Word pour planifier les parties et les découper en sous-parties, écrire rapidement le premier jet pour avoir une trame générale — faire 80 % du travail en 20 % du temps —, puis peaufiner chaque partie avec l’amour de la précision et du retour aux sources initiales… tout en ajoutant évidemment la plus-value du travail avec des résultats inédits !
Enfin, nous avons vu comment sourcer avec Zotero, et comment récupérer des articles en entier (avec la BU, avec Sci-Hub, en demandant à l’auteur, etc.)

Maintenant que nous avons tous ces éléments qui définissent le cadre de travail, nous allons reprendre par partie… et voir comment faire des recherches sur les principales bases pour creuser votre sujet — notamment dans l’introduction, et dans la discussion !

(Attention, on ne parle pas ici de faire une vraie revue de littérature ; on évoquera ça plus tard. Il s’agit là de « papillonner » pour définir progressivement votre question de recherche en retrouvant les généralités, ce qui est connu sur le sujet, ce qui n’est pas connu… bref, en écrivant votre introduction !)

Casser les murs et trouver de nouveaux mots-clés

Un objectif souvent évoqué est de trouver les bons mots-clés et termes pour pouvoir réaliser des recherches efficaces, notamment les mots-clés MeSH (Medical Subject Headings) ; MeSH est un thésaurus biomédical publié par la National Library of Medicine (qui gère MEDLINE / PubMed) pour indexer les références et qu’on s’y retrouve facilement… ça tombe bien, c’est ce qu’on veut !

Oui… sauf que ça n’est pas toujours facile !

Pour ce billet, partons du principe que vous voulez travailler sur la surcharge administrative des médecins généralistes français. Vous n’avez pas encore de question de recherche précise, mais c’est ça votre thématique… Alors allons-y, voici plusieurs possibilités (plus ou moins ordonnées) pour avancer dans le sujet et les mots-clés en papillonnant (et en conservant une trace des articles intéressants à la fois dans Zotero ET en une-deux phrases dans votre thèse bien sûr !) :

1. Taper « surcharge administrative médecins généralistes français » sur Google :
   • il y a des articles de presse, des questions au gouvernement (qui renvoie vers la mission flash de janvier 2023), et le site certificats-absurdes.fr ;
2. Traduire l’expression sur DeepL (ou autre traducteur)
   • ici « administrative overload French GPs » ;
3. Aller sur HeTop (ou MeSH Inserm) pour essayer de trouver un mot-clé MeSH à partir du terme français :
   • ici, on trouve « organization and administration » ;
4. Aller sur LiSSa pour rechercher de la littérature scientifique francophone sur le sujet :
   • par exemple cet article qui a pour mots-clés : Épuisement professionnel; Stress professionnel
5. Aller sur PubMed et entrer l’expression traduite (« administrative overload GPs ») :
   • par exemple cet article va nous apporter les mots-clés : general practitioners; job satisfaction; loss of meaning in work; primary health care.
6. Aller sur Google Scholar, et tenter en français et en anglais :
   • par exemple ce rapport suisse qui parle de bureaucratie
7. Réitérer le processus avec de nouveaux termes identifiés, par exemple ici avec bureaucratie :
   • Sur LiSSa : cet article parle de démocratie sanitaire ; celui-ci titre « La Recherche face au défi d’Homo bureaucraticus » ce qui est amusant.
   • Sur PubMed : cet édito dans BMJ qui parle de « ridiculous bureaucracy » en Angleterre ; celui-ci permet de trouver le mot-clé workload
   • Sur HeTop, retraduire les mots-clés en français <> anglais (par exemple, workload <> charge de travail)
   • Sous certains articles, comme celui-ci, les « similar articles » vous donnent déjà un panel étendu d’articles à lire sur votre thématique.
8. Utiliser BibliZap à partir d’un article proche de votre thématique :
   • par exemple, avec celui évoqué juste au-dessus (« GPs’ perceptions of workload in England: a qualitative interview study »), vous explorez les principaux articles liés (cités ou qui citent) cet article et vous trouvez : « Clinical workload in UK primary care: a retrospective analysis of 100 million consultations in England, 2007–14« 

En résumé, vous n’avez pas trouvé un seul mot clé MeSH, mais vous avez quand même trouvé plusieurs termes utiles et trouvé de très nombreux articles qualitatifs et quantitatifs pour votre thématique.

L’ASTUCE « SPEEDRUNNER SA THÈSE »
Ne lisez rien à ce stade ! (Ou très peu, principalement les résumés…)
Un des problèmes de ce « papillonnage » entre les bases est qu’on peut y passer des jours et des semaines, en accumulant plein d’articles plus ou moins reliés sur la thématique, en se perdant en route…
Ne perdez jamais de vue les objectifs que vous avez aux différentes étapes de votre thèse : là, il s’agit de trouver les mots-clés, trouver quelques articles très proches de ce que vous aimeriez faire et éviter des scotomes importants sur votre sujet.
Pour éviter de passer trop de temps dans cette étape, donnez-vous un temps court pour avancer sur votre question de recherche par cette méthode, par exemple « dans 2 heures, je fais un point sur ce que j’ai trouvé et je propose au moins une idée de question de recherche ». Travailler avec des objectifs et des deadlines courts mais réalistes pourra vous aider à éviter de vous perdre.

Et pour un travail qualitatif ?

A ce travail ci-dessus (PubMed, LiSSa notamment), vous pouvez ajouter d’autres bases de données :

• Persée : une base gérée par l’Ecole normale supérieure de Lyon et le CNRS ;
• CAIRN : une base d’éditeurs francophones de SHS ;
• PsycInfo : la base de l’American Psychological Association consacrée à la psychologie, aux sciences du comportement et à la santé mentale ;
• JSTOR : une librairie numérique, parfois accessible via votre université ;
• … et n’hésitez pas à voir les ressources en ligne proposées par votre université (par exemple ici à Lille).

Encore une fois, nous sommes ici à un stade précoce, où vous transformez une idée (créative, impulsive, palpitante, vague et sans contrainte) en une question (méthodique, réfléchie, stable et pondérée, formalisée ou conceptualisée, contrainte par le temps et le budget) (d’après les termes de Martinez L et Berkhout C, exercer 2009).

Construire une requête

Si votre question de recherche est définie, vous pouvez construire votre requête pour faire des recherches.

Il y a 6 opérateurs à connaître :

• les connecteurs booléens : AND (et), OR (ou), NOT (sauf) vous permettent respectivement d’associer des mots-clés (violence ET enfants), d’utiliser des synonymes (violence OU agressivité) ou d’exclure des mots-clés (violence SAUF animale) ;
• les guillemets permettent de faire une recherche d’expression et pas seulement de mots (avec « domestic violence » vous avez 14 000 références ; avec health democracy, vous en avez 57 000) ;
• l’astérisque permet de tronquer un mot : * permet par exemple de chercher anim* pour animal, animaux, animalier, etc.
• les parenthèses permettent de regrouper les mots-clés par concept, comme en mathématiques : par exemple ici (violence OU aggressivité) ET enfants SAUF anim*

Il existe aussi un constructeur de requêtes bibliographiques médicales, conçu par l’université de Rouen… qui aurait pu remplacer les étapes 2, 3, 4 et 5 ci-dessus puisqu’il traduit en anglais le mot-clé que vous proposez, permet d’associer des mots-clés avec connecteurs, et de trouver les articles sur LiSSA et PubMed !

Par exemple, si vous cherchez « organisation et administration » ET « charge de travail » ET « médecine générale », vous obtenez 5 articles LiSSa (dont un sur la délégation de tâches) et 1568 sur PubMed avec la requête ci-dessous… ou 14 si vous ajouter France dans les termes MeSH.

( ( ( (((((« workload »[MH] OR (« staff workload »[TW] OR « staff work load »[TW] OR « staff workloads »[TW] OR « workload, staff »[TW] OR « work loads »[TW] OR « workloads »[TW] OR « employee work loads »[TW] OR « employee work load »[TW] OR « work load, staff »[TW] OR « staff work loads »[TW] OR « workload »[TW] OR « employee workloads »[TW] OR « work loads, staff »[TW] OR « workloads, employee »[TW] OR « employee workload »[TW] OR « work load »[TW] OR « work loads, employee »[TW] OR « workload, employee »[TW] OR « work load, employee »[TW] OR « workloads, staff »[TW]))))) OR ((« workload »[MH] OR (« staff workload »[TW] OR « staff work load »[TW] OR « staff workloads »[TW] OR « workload, staff »[TW] OR « work loads »[TW] OR « workloads »[TW] OR « employee work loads »[TW] OR « employee work load »[TW] OR « work load, staff »[TW] OR « staff work loads »[TW] OR « workload »[TW] OR « employee workloads »[TW] OR « work loads, staff »[TW] OR « workloads, employee »[TW] OR « employee workload »[TW] OR « work load »[TW] OR « work loads, employee »[TW] OR « workload, employee »[TW] OR « work load, employee »[TW] OR « workloads, staff »[TW])))) ) AND (((« organization and administration »[MH] OR (« organization and administration »[TW] OR « administrative technics »[TW] OR « administration »[TW] OR « supervision »[TW] OR « administrative technic »[TW] OR « administrative techniques »[TW] OR « technique, administrative »[TW] OR « techniques, administrative »[TW] OR « administrative coordination »[TW] OR « administration and organization »[TW] OR « administrative technique »[TW] OR « coordination, administrative »[TW] OR « technics, administrative »[TW] OR « technic, administrative »[TW]))) OR ((« organization & administration »[SH] OR (« administrative management »[TIAB] OR « organizational structure »[TIAB] OR « organization »[TIAB] OR « organizational management »[TIAB] OR « organization & administration »[TIAB] OR « organization & administration »[TIAB] OR « administrative structure »[TIAB]))) OR ((((« organization and administration »[MH] OR (« organization and administration »[TW] OR « administrative technics »[TW] OR « administration »[TW] OR « supervision »[TW] OR « administrative technic »[TW] OR « administrative techniques »[TW] OR « technique, administrative »[TW] OR « techniques, administrative »[TW] OR « administrative coordination »[TW] OR « administration and organization »[TW] OR « administrative technique »[TW] OR « coordination, administrative »[TW] OR « technics, administrative »[TW] OR « technic, administrative »[TW])))))) ) AND (((« general practice »[MH] OR (« family medicine »[TW] OR « general practice »[TW] OR « practice, general »[TW]))) OR ((((« general practice »[MH] OR (« family medicine »[TW] OR « general practice »[TW] OR « practice, general »[TW])))))) ) AND (((« france »[MH] OR (« corsica »[TW] OR « france »[TW] OR « st. pierre and miquelon »[TW] OR « miquelon and saint pierre »[TW] OR « saint pierre and miquelon »[TW] OR « miquelon and st. pierre »[TW]))) OR ((((« france »[MH] OR (« corsica »[TW] OR « france »[TW] OR « st. pierre and miquelon »[TW] OR « miquelon and saint pierre »[TW] OR « saint pierre and miquelon »[TW] OR « miquelon and st. pierre »[TW]))))))

Que faut-il lire et dans quel ordre ?

Déjà, je le redis, il ne faut pas tout lire. Vous pouvez — ça n’est pas interdit —, mais ça n’est pas du tout indispensable.

Ce qui compte c’est :

• de ne pas passer à côté d’un paramètre important de votre sujet : pour éviter ça, lisez un ou deux articles généraux sur le sujet (à défaut de page wikipedia, survoler la première page Google permet de lire qu’il y a eu un rapport remis au ministère de la santé, qu’il y a un site certificats-absurdes porté par le collège de la médecine générale, etc.). Le rapport et le site vous donneront déjà beaucoup d’éléments ;
• de répondre ponctuellement à des questions qui vous sont utiles pour arriver à votre question de recherche (introduction) ou pour comparer votre recherche à la littérature (discussion).

Dans les études scientifiques, vous devrez privilégier dans vos références bibliographiques :

• les méta-analyses et revues de littérature (notamment en début d’introduction pour les généralités sur le sujet)
• les grosses revues : NEJM, BMJ, Lancet, JAMA, etc. (Cancer, Neurologie… dans les disciplines correspondantes)
• les « sources » : si un score utile a été publié pour la première fois en 1958 dans une obscure revue, vous pouvez citer cette référence (et pas un article de 2024 qui utilise ce score).
• les revues plus modestes, indexées et/ou faisant référence dans votre discipline : Revue d’épidémiologie santé publique, Exercer, Thérapie, etc.
• les rapports (HAS, Insee, DREES, InCA, ANSM, rapport de mission flash, etc.)
• les thèses (via SUDOC)

C’est la même chose dans vos lectures : ça ne sert pas vraiment de lire xx thèses sur un sujet, privilégiez des ressources plus encyclopédiques (soit vraie encyclopédie type UpToDate, ClinicalKeys, etc. ; soit article de synthèse dans une grosse revue).

Enfin, quand vous lisez un document et que vous trouvez une idée, notez-la en une phrase sur votre thèse (idéalement dans la bonne sous-partie) AVEC la référence Zotero.

Et si je n’y arrive pas tout seul ?

Votre directeur de thèse peut bien sûr vous aider.

Sinon, les bibliothécaires sont aussi d’une aide précieuse, notamment lorsque vous voudrez faire une requête pour votre travail, pour une revue de littérature… Ils savent vérifier la qualité et l’exhaustivité des mots clefs et de la requête, sauront vous expliquer comment utiliser PubMed (il existe des formations, comme pour Zotero dont on a parlé ici). Certaines BU peuvent aider à distance, comme celle de la BIU Santé médecine.