Analyse des données

Chaque entrevue a été écoutée en entier une première fois avant de réaliser la transcription. Puis, le verbatim intégral de chaque entrevue a été transcrit par la chercheuse principale de l'étude, en assurant la confidentialité des données. Par la suite, les entrevues ont été écoutées à nouveau dans le but de valider la transcription réalisée. Puis, le verbatim entier a été lu une première fois afin de s'imprégner des échanges réalisés avec les participantes avant de commencer l'analyse des données.

Ensuite, l'analyse des données s'est faite selon la méthode d'analyse de contenu qualitative. Selon Sandelowski (2000), il s'agit de la méthode d'analyse de choix pour l'étude de type qualitatif descriptif. Pour certains auteurs, l'analyse de contenu est en fait un terme assez général, qui renvoie à différentes stratégies (Vaismoradi, Turunen, & Bondas, 2013). Pour d'autres, elle représente une méthode d'analyse à part entière (Elo & Kyngäs, 2008). Dans tous les cas, il s'agit en fait d'une approche de codage systématique et de catégorisation utilisée afin d'explorer de l'information et d'en faire ressortir les tendances, les thèmes importants, les patterns, la fréquence des mots utilisés, ainsi que les relations et les structures des discours (Vaismoradi et al., 2013 ; Fortin, 2010). Le degré d'interprétation des données est alors faible, puisque l'étude est à visée descriptive (Vaismoradi et al., 2013). L'analyse de contenu qualitative est appropriée pour l'analyse des phénomènes qui ont été peu étudiés, ainsi que pour les phénomènes à facettes multiples, comme c'est souvent le cas en science infirmière (Elo & Kyngäs, 2008). Ce type d'analyse des données correspond donc bien à la présente étude.

Spécifiquement, l'approche utilisée afin d'analyser les données de notre recherche est l'analyse de contenu dirigé (directed content analysis), telle que décrite par Hsieh et Shannon (2005). D'un côté, cette méthode est déductive, puisque la majorité des catégories de codes sont prédéterminées en fonction du modèle théorique, soit la TCP, et appliquées aux données. D'un autre côté, elle laisse aussi place à de nouveaux codes émergeant des données qui ne correspondent pas aux codes issus du cadre conceptuel (Hsieh & Shannon, 2005). Cette

approche convient lorsqu'il y a de la théorie existante au sujet d'un phénomène, mais que ce dernier bénéficierait d'une description plus détaillée. Dans notre cas, la Théorie du comportement planifié (TCP) a largement été employée afin d'étudier et de prédire des comportements professionnels en santé. Cependant, le comportement étudié dans le cadre de notre projet de recherche, soit « faire l’évaluation de l’adhésion pharmacologique du patient atteint d'IC lors des consultations infirmières en clinique externe qui sont faites actuellement », a peu été exploré dans la littérature. Ainsi, bien que nos données spécifiques à ce comportement soient novatrices et qu'elles permettent de décrire un phénomène jusqu'alors méconnu, elles peuvent aussi s'inscrire dans le cadre théorique de la TCP. Concrètement, lors de la codification initiale, les codes prédéterminés relevaient des construits de la TCP, et des composantes de notre but de recherche. L'ensemble de ces codes prédéterminés est présenté dans la Tableau 1.

Tableau 1.

Codes prédéterminés et appliqués lors de la codification initiale

Construit de la TCP ou composante de l'objectif de recherche associé

Code prédéterminé

1. Attitude 1.1 Avantages

1.2 Inconvénients 1.3 Attributs positifs 1.4 Attributs négatifs

2. Norme subjective 2.1 Référents sociaux positifs 2.2 Référents sociaux négatifs 3. Contrôle comportemental perçu 3.1 Facteurs facilitants

3.2 Barrières

4. Intention 4.1 Intention

5. Rôles infirmiers 5.1 Rôles infirmiers

6. Comment 6.1 Stratégies et moyens d'évaluations 6.2 Interventions faites face à un problème de non-adhésion pharmacologique

7. Quand 7.1 Moments où l'adhésion

pharmacologique est ou n'est pas évaluée 7.2 Fréquence à laquelle l'adhésion

La codification du verbatim a été faite indépendamment par deux investigateurs, soit une infirmière clinicienne et la chercheuse principale de l'étude. Le logiciel d'analyse qualitative NVivo (QSR International Pty Ltd. Version 10, 2014) a été utilisé afin de coder les données obtenues. Tel que le stipule l'analyse de contenu dirigé, tous les verbatims ont été codés en entier, en appliquant directement les codes issus des construits de la TCP aux extraits pertinents. Les passages clés d'intérêt qui ne correspondaient pas aux codes préétablis se sont vus attribuer un nouveau code, émergeant directement des données. Par exemple, les participantes ont souvent nommé d'elles-mêmes le professionnel qui, selon elles, devrait être responsable de l'évaluation de l'adhésion pharmacologique. Aucun code à ce sujet n'avait été déterminé a priori. Un nouveau code a alors été créé pour regrouper ces différentes mentions. Une fois la codification initiale faite par l'infirmière clinicienne et la chercheuse principale, l'ensemble de la codification a été vérifié et discuté en présence de Mme Maria-Cécilia Gallani, directrice du projet de recherche. Lorsqu'il y avait des divergences entre les deux codifications, une discussion avait lieu entre les trois investigateurs jusqu'à l'obtention d'un consensus. Il avait été prévu que la co-directrice de recherche, Mme Julie Houle, serait interpellée si un consensus n'était pas atteint, mais cette situation ne s'est pas produite. Il est à noter que seul le contenu manifeste a été codé, soit les propos tenus par les participantes, et non pas le contenu latent, comme les hésitations et le comportement non-verbal.

Puis, les codes de chaque catégorie, comme les avantages, les barrières et autres, ont été classés en croyances saillantes. Ces croyances saillantes correspondaient, par exemple, à l'avantage concret qui était perçu et qui émergeait des propos des participantes. Ensuite, l'ensemble des croyances saillantes identifiées a été analysé et modifié au besoin, lors d'une discussion entre Mme Maria-Cécilia Gallani, Mme Julie Houle, et la chercheuse principale. En s'inspirant de la proposition méthodologique de Gagné et Godin (1999), les croyances saillantes identifiées ont été quantifiées par le nombre de fois où elles ont été mentionnées et par le nombre d’infirmières et d'IPS les ayant exprimées. Par la suite, seulement les croyances saillantes modales ont été retenues, c’est-à-dire, celles qui avaient été le plus souvent mentionnées, jusqu'à l'atteinte d'un seuil global de 75 % de mentions. Exceptionnellement,

certaines croyances ont été retenues, même si le seuil de mention de 75% avait déjà été atteint, parce qu’elles ont été considérées comme pertinentes pour le contexte de l’étude.