Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des patients sur l'adhérence médicamenteuse, surtout si vous souhaitez utiliser l'IA pour l'analyse des réponses d'enquête.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses d'enquête
L'approche que vous utilisez pour analyser les données d'enquête dépend vraiment du type et de la structure des réponses que vous avez recueillies auprès des patients sur l'adhérence médicamenteuse. Voici le décryptage :
Données quantitatives : Ce sont des éléments comme combien de patients ont sélectionné « Je prends toujours mes médicaments », ou ont choisi « J'oublie parfois ». Les chiffres, évaluations et décomptes sont faciles à gérer avec des outils comme Excel, Google Sheets ou tout tableur basique. Vous pouvez utiliser des fonctions intégrées pour calculer les taux d'adhérence et repérer rapidement des schémas importants.
Données qualitatives : Réponses ouvertes, réponses de suivi et histoires de patients sur leurs habitudes médicamenteuses ? C’est là que ça devient compliqué. Lire des centaines de réponses longues n’est pas possible quand le temps est compté. C’est là que les outils d'analyse d'enquête par IA interviennent : ils « lisent » les données pour vous, résumant les idées et thèmes qui comptent.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil similaire GPT pour l'analyse IA
Si vous utilisez ChatGPT ou un autre grand modèle linguistique, vous pouvez copier vos données exportées (CSV ou tableur) et coller de grandes parties dans la fenêtre de discussion de l'IA pour discuter des principales conclusions. Cela fonctionne, mais ce n'est pas idéal — vous passerez du temps à bricoler avec le formatage des données, à segmenter les réponses pour qu’elles tiennent dans le contexte de la discussion, et il est facile de perdre le fil de ce que vous avez déjà couvert.
Discuter de vos données d'enquête dans des outils génériques comme ChatGPT semble maladroit. Vous atteignez souvent des limites sur la quantité de données que vous pouvez coller, et définir les bonnes invites à chaque fois devient répétitif.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour les enquêtes auprès des patients et l'analyse de données qualitatives. Il propose à la fois la collecte de données—votre enquête conversationnelle par IA qui pose des questions de suivi intelligentes en temps réel—et des fonctionnalités d'analyse par IA intégrées. Parce que Specific gère tout le flux de travail, vous bénéficiez du bonus de réponses de meilleure qualité : l'IA continue de sonder jusqu'à ce qu'elle comprenne ce que le patient signifie, rendant ainsi chaque conversation plus profonde. Intéressé par en créer une vous-même ? Essayez les fonctionnalités d'analyse des réponses d'enquête par IA de Specific—elles sont conçues exactement pour ces cas d'utilisation.
Analyse pilotée par IA avec Specific : Après la collecte des données, l'IA intégrée résume toutes les réponses ouvertes, trouve les thèmes principaux et rend les conclusions exploitables — sans avoir besoin de copier et coller dans un autre outil. Si vous le souhaitez, vous pouvez même discuter directement avec l'IA de vos résultats, un peu comme avec ChatGPT, mais avec des invites d'enquête personnalisées et des contrôles avancés qui vous permettent de filtrer ou de rogner les données avant chaque analyse.
Fonctionnalités remarquables : Discutez avec l'IA des résultats, gérez la quantité de données que l'IA « voit » et obtenez des insights instantanés. Pour les équipes, vous bénéficiez également de fonctionnalités collaboratives adaptées, afin que tout le monde obtienne plus de données.
Prompt utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des enquêtes sur l'adhérence médicamenteuse des patients
Si vous souhaitez analyser les réponses qualitatives des enquêtes avec l'IA, les invites que vous utilisez sont tout. Voici mes invites préférées pour capturer des insights significatifs sur l'adhérence médicamenteuse à partir des retours de patients. Cela fonctionne que vous utilisiez Specific, ChatGPT ou une autre IA conversationnelle. Rappelez-vous simplement : plus vous ajoutez de contexte de votre étude et de vos objectifs, mieux sont les insights.
Invite pour les idées principales : Utilisez ceci pour faire émerger rapidement les grands thèmes des réponses recueillies auprès des patients :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utilisez des chiffres, pas des mots), le plus mentionné 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
Augmentez vos résultats en donnant plus de contexte à l'IA : L'IA fonctionne mieux lorsque vous partagez des informations de fond sur votre enquête, ce que vous essayez d'atteindre, le public de l'enquête et les domaines particuliers de préoccupation (par exemple, oublis des patients ou obstacles à l'adhérence—car environ 39% des patients oublient simplement de prendre leurs médicaments [1]). Par exemple, ajoutez une introduction comme :
Vous analysez des réponses d'enquête d'un groupe de patients atteints de maladies chroniques. Notre objectif est de comprendre les principaux défis auxquels ils font face avec l'adhérence médicamenteuse et d'identifier des opportunités d'amélioration des résultats et de réduire les hospitalisations. Extrayez au moins 5 thèmes et expliquez chacun d'eux.
Approfondissez un thème : Après avoir identifié vos idées principales, utilisez :
Parlez-moi plus de [idée principale]
Invite pour sujet spécifique : Validez si les patients ont discuté d'un facteur ou d'une préoccupation spécifique :
Quelqu'un a-t-il parlé de [effets secondaires, coût, oublis, etc.] ? Inclure des citations.
Invite pour les personas : Ceci peut être particulièrement utile pour comprendre la variété parmi les groupes de patients. Essayez :
En vous basant sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts, similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes citations ou tendances pertinentes observées dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et défis : Crucial pour faire remonter les principaux obstacles empêchant les patients de respecter leurs plans :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez les tendances ou la fréquence d'occurrence.
Invite pour les motivations & leviers : Approfondissez la raison pour laquelle certains patients restent fidèles :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons principales que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires ensemble et fournissez une preuve à l'appui à partir des données.
Invite pour les suggestions & idées : Rassemblez des améliorations directes que les patients pourraient suggérer :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants de l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes si pertinent.
Besoin de plus d'inspiration ? Consultez ce guide sur les meilleures questions pour les enquêtes sur l'adhérence médicamenteuse des patients ou commencez à créer une enquête personnalisée à partir de zéro avec notre générateur d'enquêtes par IA.
Comment Specific analyse les données qualitatives, par type de question
Le type de question détermine comment l'IA dans Specific traite l'analyse :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé succinct pour toutes les réponses, plus des résumés plus approfondis pour chaque suivi — l'IA renvoie chaque insight à vos questions et sondages originaux.
Questions à choix avec suivis : Chaque réponse à un choix spécifique est analysée séparément, vous voyez donc ce que les patients qui ont choisi « J'oublie parfois » mentionnent comme leurs principaux obstacles, frustrations ou besoins dans leurs suivis.
Questions NPS : Dans les enquêtes sur l'adhérence médicamenteuse, tous les commentaires des patients sont groupés et résumés par catégorie — détracteurs, passifs et promoteurs. Il est clair où se produisent les échecs d'adhérence, et qui sont vos plus fervents partisans.
Vous pouvez faire quelque chose de similaire dans ChatGPT ou d'autres outils LLM, mais cela demande plus de travail manuel — copier, coller, et trier vos réponses par type avant de demander une analyse.
Si vous envisagez de mener bientôt une enquête auprès des patients et souhaitez voir ce qui rend une enquête qualitative précieuse, consultez cet étape par étape sur comment créer une enquête sur l'adhérence médicamenteuse des patients.
Traiter les limites de taille de contexte lors de l'analyse de grandes ensembles de données d'enquête auprès des patients
Même les meilleurs outils d'IA ont une fenêtre de contexte — c'est-à-dire qu'ils ne peuvent « voir » qu'une quantité limitée de données à la fois. Donc, que faire si vous avez des douzaines ou des centaines de réponses de patients sur l'adhérence médicamenteuse ? Voici comment je le gère (et comment Specific facilite les choses) :
Filtrage : Concentrez l'analyse sur les conversations où les patients ont répondu à certaines questions ou ont fait des choix spécifiques. Par exemple, vous pourriez analyser uniquement ceux qui ont eu du mal avec l'oubli — après tout, environ la moitié des patients atteints de maladies chroniques ne respectent pas les ordonnances prescrites [1]. De cette façon, l'IA approfondit les données les plus pertinentes sans submerger sa capacité.
Élagage des questions pour l'analyse : N'envoyez que les questions sélectionnées (comme les grandes ouvertures ou les suivis NPS) à l'IA pour traitement. Cette approche vous aide à rester bien dans les limites de contexte et garde votre analyse fermement axée sur des insights exploitables.
Envie de l'essayer ? Testez le chat d'analyse des réponses d'enquête par IA prêt à l'emploi de Specific—il intègre par défaut le filtrage, l'élagage, et des invites avancées.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête des patients
L'analyse des enquêtes, dans le fond, doit être un sport d'équipe — spécialement quand on aborde des défis complexes de la vie réelle comme l'adhérence médicamenteuse des patients, qui touche cliniciens, administrateurs, et chercheurs à la fois.
Analyse collaborative dans Specific : Vous n'avez pas à travailler seul. Avec Specific, vous analysez les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA en équipe. Chaque session de chat est distincte — vous pouvez définir des filtres spécifiques pour chaque analyse, et la plateforme enregistre qui a créé chaque chat. Cela rend facile d'organiser les insights, partager les conclusions, et établir un consensus, même si votre équipe est éparpillée à travers différents départements.
Savoir qui a dit quoi : Pendant que vous discutez des thèmes clés ou des surprises des patients, chaque chat IA montre l'avatar de l'expéditeur, rendant évident qui dirige quelle partie de l'analyse et assurant la responsabilité et le contexte pour l’ensemble du groupe.
Curieux de lancer une enquête conversationnelle par IA pour votre étude sur l'adhérence médicamenteuse des patients ? Essayez le générateur guidé pour les enquêtes sur l'adhérence médicamenteuse des patients — c'est un énorme gain de temps, et votre équipe vous en sera reconnaissante.