Processus décisionnel en contexte de détection du sepsis pédiatrique

Le sepsis, un syndrome d’infection générale grave, est une importante cause de décès dans le monde et a un impact considérable sur le taux de mortalité dans le département des soins intensifs des hôpitaux. Plusieurs médecins soutiennent que le diagnostic de sepsis est fréquemment omis, menant ainsi à de graves conséquences pour l’état de santé du patient. Considérant cette problématique, la présente étude a pour buts de déterminer les caractéristiques du processus décisionnel des médecins en situation de triage et de prise en charge du sepsis pédiatrique, d’évaluer la performance des médecins en contexte de détection du sepsis pédiatrique et enfin, de valider une méthode permettant de développer un modèle cognitif de prise de décision relié à cette condition médicale. Une tâche décisionnelle à l’aide d’un tableau d’information est administrée aux participants. Les résultats sont analysés selon une combinaison de méthodes : la théorie de détection de signal, l’identification de la règle décisionnelle et l’extraction du processus décisionnel. Le personnel médical a une capacité de discrimination moyenne. Leurs réponses tendent vers un biais libéral. La comparaison entre un arbre décisionnel normatif et les arbres décisionnels individuels a démontré une mésestimation de l’importance des critères diagnostics pertinents. Il y a présence d’hétérogénéité quant aux critères utilisés par les médecins pour poser le diagnostic. Ces résultats permettent de cibler davantage la problématique de détection du sepsis pédiatrique et démontre la pertinence de développer un outil d’aide à la détection afin de soutenir les médecins dans leurs décisions. Les résultats de la présente étude fournissent des lignes directrices quant au développement d’un tel outil. Les résultats montrent également que la combinaison de la théorie de détection de signal, de l’identification de la règle décisionnelle et de l’extraction du processus décisionnel fournie une méthode adaptée afin de développer des modèles de prise de décision