Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des patients sur l'accessibilité pour les personnes en situation de handicap en utilisant des outils d'IA et des approches éprouvées pour l'analyse des réponses à l'enquête.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquête
La meilleure approche et les meilleurs outils pour l'analyse des réponses à une enquête commencent toujours par le type et la structure de vos données.
Données quantitatives : Si les données de votre enquête sont principalement numériques (par exemple, combien de patients ont choisi une certaine réponse), des outils traditionnels comme Excel ou Google Sheets sont parfaits. Le comptage et l'agrégation simple sont faciles à réaliser ici.
Données qualitatives : Lorsque vous traitez des réponses ouvertes ou des réponses de suivi riches, les choses deviennent beaucoup plus difficiles. Il est presque impossible de tout lire et de synthétiser manuellement, surtout lorsque le nombre de réponses augmente. C’est la principale raison pour laquelle les outils d'intelligence artificielle sont si précieux pour l'analyse qualitative des enquêtes.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire de GPT pour l'analyse par IA
Copier les données dans ChatGPT peut être une manière rapide et facile de commencer. Vous pouvez coller les réponses d'enquête exportées et inciter l'IA à synthétiser les idées principales, à rechercher le sentiment ou à résumer les tendances. Cela fonctionne—mais le processus est souvent maladroit, surtout si vous devez copier, coller et reformuler les invites de manière répétée pour obtenir des informations nuancées.
Traiter les données avec ChatGPT n'est pas très pratique pour les grandes bases de données. Il y a peu de structure, donc garder le contexte, suivre les suivis et explorer les sous-ensembles de réponses devient vite accablant—surtout pour les projets traitant de sujets détaillés comme les barrières d'accessibilité pour les personnes handicapées ou les retours longitudinaux de patients.
Un outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu spécifiquement pour l'analyse des enquêtes par IA (voir la fonctionnalité d'analyse des réponses aux enquêtes par IA). Voici comment il fonctionne :
Collecte de données et suivis : Le format d'enquête conversationnel de Specific vous aide à capturer des données qualitatives profondes et de haute qualité—chaque réponse peut déclencher des questions de suivi (découvrez comment fonctionne le suivi par IA), vous obtenez donc un contexte plus riche par rapport aux formulaires d'enquête plats.
Analyse alimentée par l'IA : Lorsque les réponses aux enquêtes arrivent, Specific résume instantanément les réponses ouvertes et de suivi, met en évidence les thèmes clés et transforme de grands ensembles de réponses en informations exploitables. Vous n'avez jamais à exporter ou à gérer des feuilles de calcul.
IA conversationnelle pour l'exploration des données : Vous pouvez en réalité discuter avec l'IA de vos résultats d'enquête, approfondir certains sous-ensembles spécifiques et demander des éclaircissements—de la même manière que vous le feriez avec ChatGPT, mais conçu pour les flux de travail d'enquête et avec des outils supplémentaires pour la gestion du filtrage et du contexte.
Les résultats sont faciles à partager et à organiser pour une analyse collaborative, ce qui en fait un choix idéal pour les équipes qui souhaitent impliquer les parties prenantes ou travailler en mode itératif.
Vous pouvez voir comment cela fonctionne ou lancer le vôtre en utilisant le générateur d'enquête par IA pour les enquêtes sur l'accessibilité des patients ou commencer à partir de zéro avec le créateur d'enquête flexible.
Quel que soit l'approche que vous choisissez, des outils robustes sont essentiels pour garder votre analyse concentrée et découvrir ce qui importe vraiment—surtout avec des thèmes d'enquête critiques comme l'accessibilité des soins de santé. À l'échelle mondiale, 15 % des personnes présentent une forme de handicap, ce qui rend ce sujet à la fois urgent et à grand impact [1].
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des réponses à l'enquête auprès des patients
Une grande partie de l'analyse des enquêtes par IA repose sur l'utilisation des bonnes invites ou instructions. Voici plusieurs invites éprouvées que j'utilise pour analyser les données des enquêtes auprès des patients concernant l'accessibilité pour les personnes handicapées—elles fonctionnent aussi bien pour les outils GPT comme ChatGPT que pour les outils comme Specific.
Invitation pour les idées principales : Cette invite extractive est indispensable pour faire émerger les principaux sujets à partir d'un grand ensemble de données. C'est par défaut dans Specific, mais vous pouvez l'utiliser partout :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Préciser combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte des idées principales :** texte explicatif
2. **Texte des idées principales :** texte explicatif
3. **Texte des idées principales :** texte explicatif
L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui fournissez plus de contexte sur votre enquête, votre public, et vos objectifs. Voici comment vous pourriez intégrer le contexte dans votre invitation :
Vous analysez les réponses d'une enquête auprès des patients sur les obstacles à l'accessibilité pour les personnes handicapées dans les établissements de santé. Notre objectif est d'identifier les principaux obstacles auxquels les patients sont confrontés et de suggérer des étapes concrètes pour l'administration hospitalière.
Après avoir mis en lumière les idées principales, allez plus loin :
Invitation pour des détails sur un sujet : « Dites-moi en plus sur XYZ (idée principale). » Cela vous aide à explorer des problèmes spécifiques, tels que les attitudes envers l'accès physique ou la technologie d'assistance.
Invitation pour validation d'un sujet spécifique : « Quelqu'un a-t-il parlé de l'accessibilité en fauteuil roulant ? » (Vous pouvez également ajouter « Inclure des citations. ») Cela trouve instantanément des voix réelles soutenant ou remettant en question un thème.
Invitation pour les personas : « Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—à la manière dont les 'personas' sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations. » Utile pour comprendre la diversité des patientes dans leurs besoins en matière d'accessibilité.
Invitation pour les points de douleur et défis : « Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun et notez les modèles ou la fréquence d'occurrence. » Ceci est vital, car 72% des Canadiens en situation de handicap ont signalé avoir rencontré un ou plusieurs obstacles à l'accessibilité au cours de l'année écoulée [3].
Invitation pour les motivations et moteurs : « Extrait des conversations d'enquête, identifiez les motivations, désirs ou raisons principales exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données. »
Invitation pour l'analyse des sentiments : « Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Invitation pour suggestions et idées : « Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence et incluez des citations directes si pertinent. »
Invitation pour les besoins non satisfaits et opportunités : « Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration mise en avant par les répondants. » Étant donné que seuls 44% des lieux de travail au UK sont entièrement accessibles pour les employés en situation de handicap [4], vous pouvez vous attendre à des lacunes similaires dans les environnements de soins de santé—faire émerger ces besoins non satisfaits est le début d'un meilleur design.
Pour plus d'idées d'invitations et de questions, je recommande cette guide des questions d'enquête sur l'accessibilité ou l'éditeur d'enquête par IA pour itérer sur la structure de votre enquête elle-même.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Je veux aborder la manière dont l'analyse des enquêtes par IA fonctionne différemment en fonction des types de questions posées. Voici comment Specific structure sa synthèse—en rendant intelligible même de grands volumes de retours qualitatifs provenant de patients sur l'accessibilité pour les personnes handicapées :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific génère un résumé clair de toutes les réponses, et synthétise les idées issues des réponses de suivi, vous offrant une vue d'ensemble pour chaque question ouverte.
Questions à choix avec suivis : Chaque choix de réponse obtient son propre mini-rapport. Pour chaque groupe, vous recevez un résumé de ce que les répondants ayant sélectionné ce choix ont dit dans les questions de suivi, révélant les raisons sous-jacentes et les nuances.
Questions NPS : Chaque catégorie NPS—détracteur, passif, promoteur—obtient son propre résumé des retours sur l'accessibilité dans les soins de santé, indiquant si le retour est négatif, passif ou positif.
Si vous n'utilisez pas Specific, vous pouvez toujours le faire dans ChatGPT—cela nécessite simplement de copier et de filtrer les données à la main, ce qui devient rapidement fastidieux pour les grands ensembles de données.
Si vous souhaitez créer des enquêtes par vous-même, consultez ce guide sur la création d'enquêtes.
Comment surmonter les limitations de taille de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
Si vous avez déjà collé des données d'enquête dans ChatGPT et reçu un avertissement indiquant une limite de texte dépassée (« contexte ») que l'IA peut gérer à la fois—crucial si vous traitez d'épaisses bases de données qualitatives, comme celles que vous recevez dans des projets de feedbacks patient complets.
Specific propose quelques approches éprouvées pour maintenir l'analyse ciblée et explorer ce qui est le plus essentiel dans votre analyse des réponses à l'enquête :
Filtrage : Focalisez-vous sur des sous-ensembles spécifiques de conversations—seules les conversations où les patients ont répondu à certaines questions ou ont donné certaines réponses sont envoyées à l'IA pour une analyse détaillée. Cela simplifie l'exploration, par exemple : des réponses aux questions concernant l'accès numérique (ou ignorer les questions méta), vous pouvez recadrer les questions d'enquête qui doivent être incluses ou non dans l'analyse par IA.
Recadrage : Sélectionnez les questions de l'enquête qui doivent être incluses dans l'analyse par l'IA. Si vous vous intéressez uniquement aux réponses aux questions sur l'accès numérique (ou si vous souhaitez ignorer les questions meta), vous pouvez recadrer les questions à inclure dans l'analyse par l'IA. Cela facilite l'exploration de raisons pour lesquelles, par exemple, les patients ayant opté pour certaines réponses ont réagi ainsi lors de questions de suivi—révélant raisons sous-jacentes et nuances.
Ces méthodes permettent de gérer des explorations par l'IA à grande échelle—et vous maintiennent concentré sur les parties les plus exploitables de votre analyse des réponses à l'enquête.
Fonctions collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes auprès des patients
Les collaborations améliorent les résultats et préviennent la pensée de groupe, surtout lorsque l'enjeu est crucial pour les patients en situation de handicap qui pourraient être confrontés à des défis uniques ou intersectionnels.
Collaborez sans effort avec Specific pour analyser en temps réel les réponses aux enquêtes des patients. Vous pouvez avoir plusieurs « discussions avec l'IA » par enquête—chacune pouvant être filtrée pour un segment différent de votre public de patients (par exemple : « patients utilisant des aides à la mobilité » contre « patients avec des déficiences cognitives »), ce qui signifie que différentes équipes peuvent poser des questions uniques et obtenir des données résumées pertinentes instantanément.
Chaque discussion montre qui a posé quelle question. Lorsque l'on collabore, il est facile de voir qui a créé tel ou tel fil de discussion et qui a contribué aux commentaires. La collaboration en temps réel est cruciale lorsque le sujet est aussi complexe et sensible que l'accessibilité des soins de santé pour les personnes en situation de handicap, afin d'obtenir des idées diversifiées et de garder l'ensemble du processus transparent et flexible.
Créez votre enquête auprès des patients sur l'accessibilité pour les personnes en situation de handicap dès maintenant
Obtenez des informations plus approfondies et analysez les retours des patients comme un professionnel en utilisant une enquête conversationnelle par IA, qui vous permet de collecter des retours de patients et de les analyser comme un pro.