Les données manquantes importent-elles dans le questionnaire Attitude des Patients vis-à-vis de la Déprescription? Une revue systématique et deux analyses de cas. (communication orale, session recherche)
Résumé
Contexte
Le questionnaire Attitude des Personnes Âgées vis-à-vis de la Déprescription (APAD) a été développé pour recueillir les perceptions des patients concernant la déprescription. Généralement, les données manquantes et leurs méthodes de gestion ne sont pas suffisamment rapportées dans les études par questionnaire. Pourtant, les mécanismes sous-jacents liés aux données manquantes peuvent avoir un impact sur les résultats.
Objectifs de l'étude
L'objectif de cette étude était d'évaluer les données manquantes dans les études utilisant l’ APAD par le biais d'une revue systématique et l’impact de leur gestion dans deux études de déprescription.
Méthodes
Tout d'abord, nous avons mis à jour une revue systématique sur l’APAD. Les recherches ont été effectuées dans Medline, EMBASE, Scopus, Web of Science jusqu'au 31 janvier 2023. Les données manquantes et les méthodes pour les gérer ont été recueillies. Ensuite, deux analyses de cas provenant de deux études de déprescription en médecine générale ont été réalisées. Les données ont été analysées avec trois méthodes de gestion des données manquantes : analyse des cas complets, substitution par la moyenne et imputation multiple. Nous avons comparé les scores de chaque domaine et les associations des domaines avec deux questions de l’APAD pour souligner comment l'utilisation de différentes méthodes peut influencer l'interprétation des résultats de l'étude.
Résultats
Nous avons identifié 49 études : 31 (63 %) nouvelles études et 18 (37 %) de la revue systématique précédente. La question/domaine pour lequel il manquait le plus de données a pu être identifié dans 9 études (18,4 %). La gestion des données manquantes a été rapportée dans 19 études (38,8 %). Dans une analyse de cas, le domaine "Fardeau" était significativement associé à la question "J'aimerais essayer d'arrêter un de mes médicaments pour voir comment je me sentirais sans celui-ci" en utilisant l'analyse des cas complets (p=0,044) ou l'imputation multiple (p=0,038), mais pas en utilisant la substitution par la moyenne (p=0,057).
Discussion
La principale force est l'exploitation des données de deux études en vie réelle mais ceci a pu limiter la portée de nos résultats. Les méthodes de gestion des données manquantes doivent être choisies avec soin car nos analyses suggèrent qu'elles peuvent avoir un impact sur l'interprétation des résultats du questionnaire.
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