Une approche algorithmique des difficultés de raisonnement clinique : étude d’utilité, d’acceptabilité et de faisabilité

Résumé: INTRODUCTION Si les cliniciens enseignants détectent aisément les difficultés des apprenants, ils sont souvent peu outillés pour les étapes subséquentes, du diagnostic à la remédiation. Quoique des outils aient été développés pour les guider face aux difficultés de raisonnement clinique de leurs apprenants, ces outils peuvent être moins familiers des cliniciens et moins adaptés à des contextes de supervision ponctuelle et de soins aigus comme l’urgence. Nous avons donc développé une application algorithmique, à partir de la taxonomie d’Audétat et al. (2010), pour guider les cliniciens enseignants juste-à-temps face aux difficultés de raisonnement clinique. MÉTHODOLOGIE Une étude descriptive interprétative a été réalisée afin d’évaluer l’utilité, l’acceptabilité et la faisabilité d’utiliser cette application à l’urgence. Des entrevues semi-dirigées ont été menées auprès d’un échantillon de convenance de douze urgentistes, avant et après une période d’essai de l’outil de trois mois. RÉSULTATS L’application a été perçue comme particulièrement utile pour préciser les difficultés de raisonnement clinique des apprenants. Utiliser l’outil a été considérée acceptable et faisable en contexte d’urgence, en particulier grâce au format mobile. DISCUSSION Ces résultats suggèrent que l’outil peut être considéré utile pour faciliter l’identification des difficultés des apprenants, mais aussi pour offrir un soutien professoral accessible. Le format mobile et algorithmique semble avoir été un facteur facilitant, ce format étant déjà utilisé par les cliniciens pour consulter ponctuellement de l’information lors de la résolution de problèmes cliniques. CONCLUSION L’étude a démontré globalement une bonne utilité, acceptabilité et faisabilité de l’outil dans un contexte de supervision ponctuelle en soins aigus, ce qui soutient son utilisation par les cliniciens enseignants dans ce contexte. L’étude corrobore également l’intérêt d’un format mobile et algorithmique pour favoriser le transfert de connaissances en pédagogie médicale.