L’incertitude est une composante intrinsèque de la capacité décisionnelle du médecin généraliste : métasynthèse qualitative

Contexte :
L’incertitude est inhérente à l’exercice de la médecine générale. Face aux plaintes des patients, le médecin généraliste (MG) peut se sentir démuni et doit trouver un moyen d’intégrer cette incertitude dans sa prise de décision. Cette composante a été étudiée dans diverses études qualitatives.
Objectif :
Apporter une analyse compréhensive de l’incertitude médicale dans la prise de décision en soins premiers, à partir d’une métasynthèse qualitative.
Méthode :
Analyse secondaire des études qualitatives : métasynthèse de 57 études qualitatives recherchées de façon systématique sur les bases de données de médecine générale sur la période 2000-2018 (53 études), puis sur 2019 (4 études).
Sélection des études qualitatives selon des critères d’inclusion et de qualité (grille CASP).
Identification de thèmes clés et « translation réciproque » des différents thèmes entre les études permettant d’aboutir à une synthèse globale avec une nouvelle interprétation.
Rédaction de la synthèse à l’aide du protocole ENTREQ et du guide eMERge.
Triangulation par deux chercheurs à chaque étape de l’étude.
Les articles pertinents ne répondant pas aux critères d’inclusion prédéfinis ont été utilisés pour la discussion.
Résultats :
Dans la synthèse des 53 articles inclus, la prise de décision médicale en situation d’incertitude en soins premiers a pu être définie par 5 thèmes tertiaires.
Discussion :
Cette synthèse originale précise comment la décision médicale partagée et l’approche centrée-patient permettent au MG de mieux tolérer son incertitude. Celle-ci est une composante intrinsèque complexe du métier de MG et doit être considérée comme une compétence à enseigner dès le début de la formation. Elle ne disparait pas avec l’expérience mais la façon de l’appréhender peut s’améliorer par une posture réflexive et en lien avec les valeurs du médecin.
juin 10 @ 14:00
14:00 — 14:30 (30′)

Salle 205

BREDILLET Anne Sophie | DUMG Université de MONTPELLIER

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