Nous venons de terminer le premier week-end de nos études de maîtrise à temps partiel et nous avons dû lire un bel article pour préparer une conférence. Cela a suscité de grandes pensées et nous a fait réfléchir. Plus d'informations ci-dessous.
Jetez un coup d'œil à la grille ci-dessus. Vous voyez probablement des points noirs dans la matrice ci-dessus, n'est-ce pas ? Même s'ils ne sont pas là, vous les voyez quand même - du moins vous le pensez, ou mieux, votre cerveau pense qu'ils sont là.
Vous pouvez rencontrer le même problème lors de l'évaluation d'un patient. Vos décisions doivent être de la meilleure qualité possible car elles ont un effet sur la santé de votre patient. Comme le montre la grille ci-dessus, il existe des pièges similaires qui affectent votre prise de décision clinique : les biais cognitifs. Votre cerveau vous joue un tour et vous incite à tirer des conclusions hâtives en utilisant des heuristiques au lieu de prendre des décisions systématiques.
Il existe plusieurs pièges possibles que nous pouvons rencontrer dans notre pratique ou notre prise de décision clinique :
1. L'heuristique de représentativité
Il décrit l'hypothèse selon laquelle une chose qui semble similaire à d'autres choses d'une certaine catégorie est elle-même un membre de cette catégorie.
Exemple :
Les participants ont reçu des descriptions de personnes issues d'un groupe fictif composé de 30 ingénieurs et de 70 avocats. Il leur a ensuite été demandé d'évaluer la probabilité que la personne décrite soit un ingénieur. Sachant que seuls 30 % des participants étaient des ingénieurs, le jugement des participants a été beaucoup plus influencé par la mesure dans laquelle la description correspondait au stéréotype de l'ingénieur (par ex. "Steve est conservateur et prudent") que par le taux de base (30% étaient des ingénieurs). Cela montre que la représentativité a un effet plus important sur les jugements que la connaissance des probabilités. (Kahneman & Tversky)
La même heuristique a été démontrée dans le domaine des soins infirmiers. Les infirmières ont reçu deux scénarios fictifs de patients présentant des symptômes évocateurs d'une crise cardiaque ou d'un accident vasculaire cérébral et ont été invitées à poser un diagnostic. Le scénario de la crise cardiaque comportait parfois l'information supplémentaire que le patient avait été récemment licencié, et le scénario de l'accident vasculaire cérébral comportait parfois l'information que l'haleine du patient sentait l'alcool. Les informations supplémentaires ont eu un effet très significatif sur le diagnostic et ont rendu moins probable - conformément à l'heuristique de représentativité - que les infirmières attribuent les symptômes à une cause physique grave. L'effet des informations supplémentaires était similaire pour les infirmières diplômées et les étudiantes, ce qui suggère que la formation avait peu d'effet sur la mesure dans laquelle les heuristiques influençaient les décisions de diagnostic. (Klein, 2005).
La représentativité a un effet plus important sur les jugements que la connaissance des probabilités.
2. L'heuristique de disponibilité
Accorder une importance particulière aux exemples de choses qui viennent facilement à l'esprit, car elles sont facilement mémorisées ou ont été récemment rencontrées fréquemment.
Exemple :
Vous venez de lire un excellent éditorial sur l'incidence de la dysfonction de l'articulation sacro-iliaque dans la lombalgie. Soudain, un grand nombre de patients souffrant de lombalgie que vous consultez DOIVENT ABSOLUMENT AVOIR des problèmes d'articulation sacro-sainte. Cela vous semble évident dans le feu de l'action, car les choses qui vous viennent facilement à l'esprit sont probablement communes, mais il y a de fortes chances que votre cerveau vous induise en erreur. Pour éviter cela, demandez-vous si l'information est vraiment pertinente, plutôt que simplement facilement accessible.
3. Confiance excessive
Il s'agit d'une question délicate. Nous pensons tous que nous sommes les maîtres de notre métier, n'est-ce pas ?) Mais pour utiliser efficacement nos connaissances, nous devons en connaître les limites. Il est essentiel d'identifier les lacunes dans nos connaissances qui conduisent à un traitement sous-optimal. L'excès de confiance peut également entraîner une prise de décision hâtive dans le cadre d'un diagnostic clinique. Il est donc essentiel d'être conscient des limites de nos connaissances et de les actualiser. Prenez l'habitude de demander l'avis de vos collègues et faites des recherches pour vous tenir au courant.
4. Le biais de confirmation
Il s'agit de la tendance à rechercher des informations qui confirment les attentes préexistantes. D'autre part, les informations qui contredisent les attentes préexistantes peuvent être ignorées.
Poser des questions, ou pire cesser de poser des questions, lors de l'anamnèse du patient lorsque les informations obtenues correspondent à votre première hypothèse. Pour éviter le biais de confirmation, posez plutôt des questions susceptibles de contredire ou d'écarter votre première hypothèse et ne considérez pas ces informations comme non pertinentes.
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5. La corrélation illusoire
Celle-ci est particulièrement répandue dans l'analyse statistique. C'est la tendance à percevoir deux événements comme ayant un lien de causalité alors que le lien entre eux est, tout au plus, coïncident ou même inexistant. Il y a certainement un chevauchement avec le biais de confirmation lorsqu'un résultat correspond à des idées préexistantes. Un exemple populaire est l'affirmation que l'homéopathie fonctionne lorsqu'un patient s'améliore après avoir reçu un médicament homéopathique, alors qu'il n'existe aucune preuve solide. Les homéopathes se souviendront probablement d'occasions où un patient s'est amélioré après un traitement - une corrélation illusoire.
Ne vous laissez pas séduire par ces croyances erronées qui peuvent, à leur tour, conduire à une pratique sous-optimale.
Cela nous a sûrement fait réfléchir et nous a incités à rester attentifs aux préjugés et à avoir l'esprit ouvert chaque fois que nous voyons un patient.
Merci beaucoup pour votre lecture,
Andreas
