Comment les connaissances comportementales peuvent favoriser l’amélioration de la qualité

Introduction et contexte

« Tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles. » Cet aphorisme souvent cité, attribué à George Box, souligne le défi que représente l’utilisation de modèles pour expliquer ou explorer des situations extrêmement complexes. Le défi consistant à améliorer la prestation des soins de santé à l’aide de modèles et d’outils en est un exemple. Depuis plus de 30 ans, l’amélioration de la qualité des soins de santé (AQ) se concentre sur l’application de modèles adaptés de l’industrie et de la gestion organisationnelle pour traiter les problèmes liés aux processus, aux interactions et aux systèmes. Cependant, il est reconnu que certains des défis récurrents dans ce domaine nécessitent une plus grande attention au changement adaptatif, c’est-à-dire au côté humain du changement.

Le recours à des interventions visant à modifier le comportement des patients et à améliorer la prestation de services s’est révélé être une stratégie prometteuse. L’une de ces interventions est l’analyse comportementale (Behavioral Insights, BI), qui fait référence à des connaissances empiriquement testées issues de la psychologie, des sciences cognitives et des sciences sociales sur ce qui façonne le comportement humain de manière prévisible. L’analyse comportementale vise ainsi à comprendre les facteurs qui limitent et favorisent le changement de comportement et à utiliser ces connaissances pour concevoir des interventions efficaces en matière de changement.

Depuis plusieurs années, nous utilisons le Model for Improvement des Associates in Process Improvement pour soutenir le changement dans les milieux de soins de santé. De plus, nous avons tous deux suivi une formation en BI. La question que nous nous sommes posée était la suivante : « Et si les modèles et les outils de BI étaient appliqués à l'amélioration de la qualité comme moyen d'accroître notre compréhension des mécanismes psychologiques impliqués dans le changement ? » Voici une brève introduction à certains travaux que nous avons entrepris dans un hôpital de Copenhague, au Danemark.

Résumé du projet

Dans un hôpital universitaire de 530 lits à Copenhague, au Danemark, l'équipe qualité interne a été invitée par les responsables cliniques à animer un projet d'amélioration de la qualité axé sur le passage des antibiotiques intraveineux (IV) aux antibiotiques oraux pour les patients en soins intensifs dès que cela est cliniquement approprié. Les recherches dans ce domaine soulignent que l'utilisation prolongée d'antibiotiques IV a été associée à des complications liées au cathéter, à une durée d'hospitalisation plus longue, à une augmentation des coûts de traitement et à une augmentation du temps consacré par les infirmières à l'administration. Néanmoins, l'utilisation prolongée d'antibiotiques IV pour les patients en soins intensifs était courante à l'hôpital. L'objectif du projet d'amélioration de la qualité était de réduire de 10 % le nombre moyen de jours d'antibiotiques IV. Les données ont été collectées via le système électronique de données cliniques des patients sur tous les patients recevant au moins une dose d'antibiotiques IV. Ces données ont ensuite été analysées chaque semaine, en utilisant un contrôle statistique des processus. L'utilisation prolongée d'antibiotiques IV est le résultat de comportements et de choix cliniques, et par conséquent, l'amélioration nécessite un changement de comportement. Notre objectif était d’explorer la possibilité d’utiliser des modèles et des outils de BI pour aider à la compréhension des mécanismes psychologiques du changement pour le personnel clinique, et d’utiliser les connaissances acquises pour développer une théorie du changement informée par BI.

Principales conclusions

Dans un article publié récemment dans le Journal of Patient Safety , nous décrivons en détail le processus que nous avons utilisé pour étudier cette question, les résultats du projet QI, ainsi que certains des avantages et inconvénients de la combinaison de modèles issus de l’intelligence artificielle et de modèles issus de l’intelligence artificielle. Nous souhaitons ci-dessous donner un aperçu du travail en décrivant brièvement le modèle BI que nous avons utilisé, certains des outils qui nous ont aidés à comprendre les mécanismes psychologiques du personnel impliqué dans le travail, ainsi que des exemples des types d’obstacles que nous avons identifiés et des interventions que nous avons testées.

Nous avons utilisé le modèle BASIC, développé par Pelle Guldborg Hansen et utilisé par l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE). Le modèle fournit des conseils sur la manière d'appliquer l'intelligence décisionnelle, et son nom est un mnémonique des différentes étapes du processus de développement d'interventions efficaces en matière d'intelligence décisionnelle : comportement, analyse, stratégie, intervention et changement. Un élément clé du processus d'analyse est la roue ABCD, qui représente quatre aspects du comportement qui entraînent des écarts par rapport au comportement ciblé : l'attention, la formation des croyances, le choix et la détermination (voir la figure 1).

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Figure 1. Roue ABCD. La roue ABCD se concentre sur quatre facteurs clés des problèmes comportementaux : l'attention, la formation des croyances, le choix et la détermination, ainsi que les stratégies de changement correspondantes. Reproduit avec l'autorisation de Pelle Guldborg Hansen.

La roue ABCD est un outil de diagnostic qui peut être utilisé pour identifier les mécanismes psychologiques impliqués dans un processus donné et aider à associer les stratégies de changement comportementales correspondantes. La roue peut aider à répondre à la question de savoir pourquoi certaines interventions fonctionnent et d'autres non. Ces caractéristiques la rendent particulièrement utile pour l'intégration dans l'amélioration de la qualité.

Un autre outil clé tiré du BASIC est l'utilisation d'organigrammes comportementaux pour identifier les actions et les procédures impliquées dans le processus de prise de décision en matière d'antibiotiques. L'organigramme est élaboré à partir d'observations, d'entretiens et de commentaires du personnel impliqué dans le processus. L'un des points forts de cet outil est sa capacité à identifier les opportunités de prise de décision, ainsi que les obstacles ou les facilitateurs vers le comportement souhaité (c'est-à-dire le changement de voie d'administration des antibiotiques).

Grâce à ces outils, nous avons pu identifier les moments clés du processus clinique où des décisions concernant les antibiotiques pouvaient ou devaient être prises. Nous avons également identifié les obstacles à la prise de décision et les interventions appropriées fondées sur des données probantes pour les surmonter. Par exemple, « par défaut » et « l’inertie mentale » ont été identifiés comme des obstacles au changement dans le diagramme de comportement. Nous savons grâce à l’analyse de données que la volonté est une ressource limitée. Par conséquent, dans des situations très complexes, avec de grandes quantités d’informations à traiter sous la pression du temps, l’épuisement de la volonté se traduit généralement par le maintien de la valeur par défaut. Dans les contextes de soins intensifs, les antibiotiques par voie intraveineuse sont l’option par défaut. En conséquence, les données suggèrent que le fait de faciliter le processus de décision, de fournir des plans et des commentaires et de créer des attentes sociales favorisera le changement de comportement.

Ces interventions constituent de vastes idées de changement, qui peuvent ensuite être testées au moyen de cycles de planification, d’exécution, d’étude et d’action (PDSA). Dans notre projet, pour soutenir la prise de décision clinique face à la « défaillance » et à l’« inertie mentale », nous avons testé deux idées de changement. Tout d’abord, les cliniciens ont reçu un guide de poche contenant un arbre de décision facile à utiliser décrivant quand et pour qui le changement est approprié. Ensuite, des modifications ont été apportées au dossier médical électronique pour inclure des marqueurs visuels et des informations soulignant la possibilité de passer de la voie intraveineuse à la voie orale.

Comme vous pouvez le voir dans le diagramme ci-dessous, plusieurs obstacles ont été identifiés et des interventions ont été testées.

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Figure 2. Diagramme de pilote incluant les facteurs BI.

Conclusion

Le projet a atteint son objectif de réduire de 10 % le nombre moyen de jours d’IV. Il est également important de noter que cette réduction a été maintenue au-delà de la durée de vie du projet d’amélioration de la qualité. Bien qu’il ne s’agisse que d’un seul exemple, nous avons constaté que l’utilisation de cette approche systématique d’identification, de diagnostic et d’intervention constituait un complément convaincant aux méthodes d’amélioration actuelles spécifiques aux aspects comportementaux du changement.

En outre, l’utilisation de l’intelligence artificielle peut également contribuer à relever le défi de l’amélioration de la qualité en matière de rigueur scientifique et de reconnaissance de l’incertitude quant aux méthodes efficaces et aux conditions dans lesquelles elles fonctionnent. L’application des stratégies d’analyse et d’intervention dérivées de la roue ABCD peut apporter des éclaircissements sur les mécanismes psychologiques qui sous-tendent un processus de changement réussi, ce qui faciliterait la reproductibilité et la diffusion.

L’article aborde de nombreux autres aspects, ainsi que nos réflexions sur les avantages et les inconvénients possibles de la combinaison BI et QI. Nous serions ravis d’entendre l’avis d’autres personnes qui pourraient être intéressées par l’adoption d’une approche similaire (ou l’ont déjà fait) afin que nous puissions constituer un corpus d’expérience et de connaissances autour de cet aspect important du travail d’amélioration.

Rie Johansen est consultante spéciale au département de la qualité et de l'éducation de l'hôpital universitaire de Bispebjerg et Frederiksberg, à Copenhague.

Simon Tulloch est psychologue et conseiller principal à la Société danoise pour la sécurité des patients, à Copenhague.

Crédit photo : melitas