Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête sur l'Impact sur la Qualité de Vie des Participants à un essai clinique en utilisant l'analyse d'enquête alimentée par l'IA, afin que vous puissiez transformer rapidement les retours en idées exploitables.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche que vous utilisez pour analyser les réponses d'enquête dépend du type et de la structure des données que vous collectez. Voici un rapide résumé de la manière de traiter les deux :
Données quantitatives : Si vous vous intéressez aux chiffres—comme le nombre de participants ayant choisi une réponse en particulier ou leur note moyenne—les outils classiques comme Excel ou Google Sheets suffisent. Vous comptez, faites la moyenne, ou créez des graphiques simples.
Données qualitatives : Pour les réponses ouvertes ou les suivis détaillés, cela se complique. Lire chaque réponse vous-même n'est tout simplement pas pratique (surtout lorsque vous avez des dizaines ou des centaines de participants). Ici, l'IA est votre meilleur allié—elle trie le bruit, trouve ce qui est important, et délivre les messages clés.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour analyse IA
Vous pouvez copier vos données d'enquête exportées dans ChatGPT ou un outil IA similaire et poser des questions sur les données.
Il y a une commodité ici—il suffit de coller vos réponses et de commencer à discuter. Mais gérer les réponses d'enquête de cette manière n'est pas idéal. Gérer de nombreuses données, jongler avec des réponses désordonnées, ou essayer de passer d'une question à l'autre prend du temps et est sujet à des erreurs. Le manque de structure rend facile de perdre ses repères.
Outil tout-en-un comme Specific
Un outil alimenté par l'IA comme Specific est spécialement conçu pour analyser les réponses à des enquêtes—surtout les réponses ouvertes.
Specific fait plus que discuter. Il collecte vos données d'enquête, pose automatiquement des questions de suivi pour des réponses plus riches et plus sincères, puis utilise l'IA pour résumer instantanément, trouver des thèmes, montrer des motifs, et fournir des conclusions claires. Sans tableurs, vous économisez un temps considérable.
Vous pouvez discuter directement avec l'IA des résultats. Tout comme dans ChatGPT, mais le tout est organisé contextuellement—avec des fonctionnalités supplémentaires qui vous permettent de contrôler ce qui est envoyé à l'IA, de suivre votre analyse et de travailler avec votre équipe.
La qualité compte ici : Dans la recherche clinique, 81 % des sponsors disent que comprendre la qualité de vie des participants est crucial pour améliorer la rétention et la conception future des protocoles, pourtant seulement 46 % utilisent des technologies avancées pour l'analyse des retours. Les bons outils peuvent combler cet écart et améliorer considérablement vos idées. [1]
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses à l'enquête sur l'Impact sur la Qualité de Vie des Participants
De bons prompts sont la clé pour obtenir le plus de substance de vos données lors de l'analyse des réponses des participants à un essai clinique. Voici comment je procède à l'analyse d'enquête avec des prompts—adaptez-les à vos outils ou collez-les directement dans Specific ou ChatGPT pour des informations fiables.
Prompt pour les idées principales : Pour analyser des piles de réponses et révéler les thèmes clés, utilisez ce prompt (il est intégré dans Specific, mais fonctionne partout) :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), celle mentionnée le plus en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
L'IA donne toujours des résultats plus pertinents si vous lui donnez du contexte—comme le contexte de votre étude, le but de l'enquête, ou des détails sur le protocole ou la phase d'essai. Voici un exemple :
« Cette enquête a recueilli des retours des participants à un essai clinique sur la façon dont leurs routines quotidiennes, leurs relations et leur bien-être sont affectés par le protocole de traitement. Mon objectif est de découvrir des schémas exploitables et des préoccupations majeures afin que nous puissions affiner notre approche pour les études futures et mieux soutenir les participants. »
Approfondir : Pour explorer un thème soulevé par l'IA, utilisez:
Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)
Vérifier des sujets spécifiques : Vous voulez voir si quelqu'un a discuté des effets secondaires ou des obstacles logistiques ?
Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? Incluez des citations.
Explorer les points douloureux et les défis : C'est essentiel pour comprendre l'impact dans le monde réel.
Analysez les réponses de l'enquête et dressez la liste des points douloureux, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Réaliser une cartographie de personas distincts : Connaître les types de participants à votre essai vous donne des nuances que vous pourriez sinon manquer.
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes citations ou motifs pertinents observés dans les conversations.
Comprendre les motivations et les moteurs : Cela vous dit pourquoi les gens rejoignent ou restent dans votre étude.
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Effectuer une analyse de sentiments : Évaluez l'optimisme, l'ambivalence, ou la détresse en quelques secondes.
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (e.g., positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Découvrir les suggestions et les opportunités non satisfaites : Les participants savent souvent mieux ce qui pourrait aider les autres comme eux.
Identifiez et dressez la liste de toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants de l'enquête. Organisez-les par sujet ou par fréquence, et incluez des citations directes lorsque pertinent.
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes ou opportunités d'amélioration mis en avant par les répondants.
Si vous souhaitez en savoir plus sur les questions les plus efficaces pour ces enquêtes, consultez ce guide sur les questions d'enquête pour la recherche sur la qualité de vie.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Specific (et les outils similaires avancés) adapte son analyse au type de question, vous donnant organisation, structure, et granularité—des aspects cauchemardesques à gérer dans du texte brut ou même avec des outils IA de base.
Questions ouvertes avec ou sans suivis : Vous obtenez des résumés clairs et instantanés pour chaque lot de réponses, y compris les clarifications, histoires, ou contextes des questions de suivi. Cela aide à faire ressortir les thèmes qui comptent le plus pour les participants.
Choix avec suivis : Si votre enquête inclut des choix (e.g., "Comment évalueriez-vous votre expérience ?") et des questions de suivi pour chacun, Specific crée un résumé par choix—vous donnant un aperçu détaillé de ce qui a motivé différentes réponses.
Questions NPS (Net Promoter Score) : Les retours NPS sont divisés en détracteurs, passifs, et promoteurs. Les réponses de suivi de chaque groupe sont résumées séparément. Cela vous aide à comprendre ce qui distingue les participants les plus positifs et les moins satisfaits—essentiel pour agir sur les retours.
Vous pouvez faire la même chose avec ChatGPT (un groupe à la fois), mais il est beaucoup plus de travail d'organiser.
Curieux de savoir comment fonctionnent les suivis automatiques ? Consultez cette étude approfondie sur l'exploration par IA.
Si vous souhaitez créer une enquête sur la qualité de vie pour des essais cliniques à partir de zéro, essayez le générateur d'enquêtes par IA pour les participants à des essais cliniques.
Comment relever les défis avec les limites de contexte de l'IA
Chaque IA a des limites quant à la quantité de données qu'elle peut "voir" à la fois (la taille du contexte). Essayez de coller 500 réponses ouvertes dans ChatGPT, et vous atteindrez rapidement cette limite. Specific résout cela de manière élégante—vous pouvez donc garder votre flux de travail fluide, peu importe la quantité de retours que vous avez collectés.
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations afin que l'IA n'analyse que les enquêtes où les utilisateurs ont répondu à certaines questions ou ont fait des choix spécifiques. Cela réduit les données à ce qui est pertinent pour votre question.
Recadrage des questions : Sélectionnez manuellement les questions d'enquête sur lesquelles vous voulez que l'IA se concentre. Cette mise au point garde les choses dans les limites de contexte, et signifie que vous pouvez analyser des sous-ensembles approfondis de vos données (comme uniquement les réponses à "plus grands changements dans la vie quotidienne").
Ces options sont intégrées, mais si vous travaillez avec d'autres outils, vous aurez peut-être besoin de couper vos données manuellement—ce qui peut devenir fastidieux rapidement.
Le gain d'efficacité est clair—les enquêtes qui tirent parti de ces approches voient les temps d'analyse des réponses réduits jusqu'à 70 %. [2]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes sur les Participants à des essais cliniques
L'analyse collaborative est essentielle lorsque vous traitez une enquête détaillée sur l'Impact sur la Qualité de Vie des Participants à un essai clinique. Vous pourriez faire partie d'une équipe interfonctionnelle, avec des chercheurs, des cliniciens, et des coordinateurs d'études qui souhaitent tous voir et utiliser les retours, et un outil partagé rend cela bien moins pénible.
L'analyse des données basée sur la discussion dans Specific donne l'impression que vous êtes rassemblé autour d'une table avec votre équipe—et mieux encore, vous n'avez pas besoin d'échanger des tableurs versionnés. Vous voulez aborder des points douloureux dans une piste séparée des retours de protocole ? Créez une autre discussion. Chaque discussion indique qui l'a créée, et vous pouvez appliquer différents filtres pour chaque ligne de questionnement.
Identifiez vos coéquipiers, mentionnez-les @, et voyez les avatars des uns et des autres directement dans le journal de discussion. Ce niveau de visibilité change la donne pour interpréter ensemble les données cliniques et décider des prochaines étapes.
Transparence et organisation : Avec des discussions clairement étiquetées et des informations sur l'expéditeur visibles, vous savez toujours qui creuse dans quelle zone de l'enquête, rendant les suivis ou la documentation beaucoup plus simples.
Pour apprendre à facilement créer des enquêtes pour ce public et sujet, consultez ce guide étape par étape sur la création d'enquêtes pour les participants à des essais cliniques.
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