Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête sur l'expérience aux urgences auprès des patients, en utilisant l'IA pour obtenir des informations rapides et exploitables.
Choisissez les bons outils pour l'analyse des réponses aux sondages
Votre approche et vos outils dépendent de la structure de vos données d'enquête — décomposons cela pour éviter des maux de tête inutiles.
Données quantitatives : Pensez aux chiffres et options sélectionnées (comme "Combien de temps avez-vous attendu ?"). Ces données sont simples et vous pouvez facilement les analyser avec Excel ou Google Sheets.
Données qualitatives : Il s'agit de commentaires ouverts — comment les gens décrivent leurs expériences, ce qu'ils ont aimé et ce qui les a frustrés. Lorsque vous avez de nombreuses réponses de ce type, il n'est pas réaliste de toutes les lire, surtout avec les enquêtes hospitalières où les détails comptent. C’est là que l'analyse qualitative par l'IA change radicalement la donne.
Il existe deux principales approches d'outils pour analyser les réponses aux enquêtes qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter vos données qualitatives et les coller dans ChatGPT, Gemini ou un autre chatbot IA bien connu. Cela vous offre de la flexibilité et vous permet d'expérimenter les invites et de voir différents types de résumés.
Cependant, traiter les données d'enquête de cette manière est souvent peu pratique. Vous devez surveiller les problèmes de formatage, copier seulement ce qui tient dans la limite de contexte de l'IA, et répéter ce processus pour chaque lot de réponses. Si vous souhaitez partager l'analyse ou comparer plusieurs questions, cela devient rapidement chronophage.
Outil complet comme Specific
Les plateformes entièrement intégrées comme Specific sont conçues pour ce cas d'utilisation. Vous pouvez gérer tout le processus — création de l'enquête, collecte de données et analyse alimentée par l'IA — en un seul endroit.
Les enquêtes d'IA conversationnelle de Specific collectent de meilleures données en posant des questions de suivi intelligentes et automatiques — résultant en des détails plus riches et des insights de meilleure qualité. Découvrez comment fonctionnent les suivis automatiques d'IA.
Côté analyse, Specific résume instantanément les thèmes, met en évidence les commentaires importants et transforme le tout en insights exploitables — sans feuilles de calcul ni manipulation manuelle des données. Vous pouvez discuter avec l'IA de vos résultats tout comme avec ChatGPT, mais bénéficier de contrôles supplémentaires (filtrage, segmentation, focus par question) adaptés aux données d'enquête.
Pour beaucoup, cette approche tout-en-un économise énormément de temps, et vous éviterez le cauchemar de l'exportation, du reformatage et du copier-coller. Voici un guide sur l'élaboration d'une enquête efficace auprès des patients si vous partez de zéro.
En dehors de ces outils, des outils professionnels comme NVivo, MAXQDA et ATLAS.ti existent également, se concentrant sur les chercheurs — chacun utilisant le codage assisté par IA pour rationaliser l'analyse qualitative de grands ensembles de données complexes. [1][2][3]
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des patients sur l'expérience aux urgences
Faisons en sorte que l'IA soit vraiment utile ! Des invites bien conçues débloquent la puissance des outils basés sur le GPT. Voici des invites pratiques et éprouvées pour analyser les résultats des enquêtes auprès des patients sur leur expérience aux urgences :
Invite pour les idées principales : C'est votre outil “grande image en quelques secondes” — idéal pour identifier les principaux problèmes ou tendances positives à partir d'une multitude d'expériences de patients. Cela fonctionne à merveille dans Specific, et vous obtiendrez de solides résultats en le collant dans ChatGPT ou d'autres IA similaires.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication longue de jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifiée (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée 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
Plus il y a de contexte donné à votre IA, mieux seront vos résultats. Par exemple, vous pouvez ajouter ceci avant votre invite principale :
Ces données proviennent d'une enquête récente auprès de patients hospitalisés sur leur expérience aux urgences. L'objectif est d'identifier les motifs de satisfaction, les points de douleur, et les suggestions d'amélioration.
Après avoir extrait les idées principales, forgez dans plus de détails :
Invite pour l'élaboration : “En dis moi plus sur [idée principale, par exemple : ‘temps d'attente longs’]”
Invite pour se concentrer sur des sujets spécifiques : “Quelqu'un a-t-il parlé de [XYZ, par ex. 'communication des infirmières'] ?” Vous pouvez toujours ajouter, “Inclure des citations,” pour faire ressortir des verbatims directs.
Invite pour les personas : Utilisez cela pour regrouper les réponses de votre enquête en archétypes — vraiment utile si vous souhaitez adapter les interventions.
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à l'utilisation des