À l’instar de plusieurs systèmes de santé, les centres hospitaliers québécois ont amorcé l’informatisation du dossier patient sous forme papier pour la transition vers un dossier clinique informatisé (DCI). Ce changement complexe s’est parfois traduit par des répercussions sur les pratiques de soins, la sécurité et la qualité des soins offerts. L’adoption de la part des utilisateurs de technologies de l’information (TI) est considérée comme un facteur critique de succès pour la réalisation de bénéfices suite au passage à un DCI. Cette étude transversale multicentrique avait pour objectifs d’examiner des facteurs explicatifs de l’adoption, de l’utilisation réelle d’un DCI, de la satisfaction des infirmières et de comparer les résultats au regard du sexe, de l’âge, de l’expérience des infirmières et des stades de déploiement du DCI. Un modèle théorique s’appuyant sur la Théorie unifiée de l’adoption et de l’utilisation de la technologie a été développé et testé auprès d’un échantillon comptant 616 infirmières utilisant un DCI hospitalier dans quatre milieux de soins différents. Plus particulièrement, l’étude a testé 20 hypothèses de recherche s’intéressant aux relations entre huit construits tels la compatibilité du DCI, le sentiment d’auto-efficacité des infirmières, les attentes liées à la performance, celles qui sont liées aux efforts à déployer pour adopter le DCI, l'influence sociale dans l’environnement de travail, les conditions facilitatrices mises de l’avant pour soutenir le changement et ce, relativement à l’utilisation réelle du DCI et la satisfaction des infirmières. Au terme des analyses de modélisation par équations structurelles, 13 hypothèses de recherche ont été confirmées. Les résultats tendent à démontrer qu’un DCI répondant aux attentes des infirmières quant à l’amélioration de leur performance et des efforts à déployer, la présence de conditions facilitatrices dans l’environnement de travail et un DCI compatible avec leur style de travail, leurs pratiques courantes et leurs valeurs sont les facteurs les plus déterminants pour influencer positivement l’utilisation du DCI et leur satisfaction. Les facteurs modélisés ont permis d’expliquer 50,2 % de la variance des attentes liées à la performance, 52,9 % des attentes liées aux efforts, 33,6 % de l’utilisation réelle du DCI et 54,9 % de la satisfaction des infirmières. La forte concordance du modèle testé avec les données de l’échantillon a notamment mis en lumière l’influence des attentes liées à la performance sur l’utilisation réelle du DCI (r = 0,55 p = 0,006) et sur la satisfaction des infirmières (r = 0,27 p = 0,010), des conditions facilitatrices sur les attentes liées aux efforts (r = 0,45 p = 0,009), de la compatibilité du DCI sur les attentes liées à la performance (r = 0,39 p = 0,002) et sur celles qui sont liées aux efforts (r = 0,28 p = 0,009). Les nombreuses hypothèses retenues ont permis de dégager l’importance des effets de médiation captés par le construit des attentes liées à la performance et celui des attentes liées aux efforts requis pour utiliser le DCI. Les comparaisons fondées sur l’âge, l’expérience et le sexe des répondants n’ont décelé aucune différence statistiquement significative quant à l’adoption, l’utilisation réelle du DCI et la satisfaction des infirmières. Par contre, celles qui sont fondées sur les quatre stades de déploiement du DCI ont révélé des différences significatives quant aux relations modélisées. Les résultats indiquent que plus le stade de déploiement du DCI progresse, plus on observe une intensification de certaines relations clés du modèle et une plus forte explication de la variance de la satisfaction des infirmières qui utilisent le DCI. De plus, certains résultats de l’étude divergent des données empiriques produites dans une perspective prédictive de l’adoption des TI. La présente étude tend à démontrer l’applicabilité des modèles et des théories de l’adoption des TI auprès d’infirmières œuvrant en centre hospitalier. Les résultats indiquent qu’un DCI répondant aux attentes liées à la performance des infirmières est le facteur le plus déterminant pour influencer positivement l’utilisation réelle du DCI et leur satisfaction. Pour la gestion du changement, l’étude a relevé des facteurs explicatifs de l’adoption et de l’utilisation d’un DCI. La modélisation a aussi mis en lumière les interrelations qui évoluent en fonction de stades de déploiement différents d’un DCI. Ces résultats pourront orienter les décideurs et les agents de changement quant aux mesures à déployer pour optimiser les bénéfices d’une infostructure entièrement électronique dans les systèmes de santé. / Like many other healthcare systems, healthcare institutions in Quebec are in the process of transitioning from paper-based patient records to Electronic Patient Records (EPRs). For some time now, this considerable and complex transition has had a high failure rate and unexpected consequences on care practices and the quality and safety of the care provided to patients. The acceptance of information technology by users is considered to be a critical success factor in realizing the benefits of EPR implementation. The goal of this multicenter cross-sectional study was to examine the explanatory factors of the adoption and actual use of an EPR by nurses and their satisfaction. It also aimed at comparing the outcomes by gender, age and experience and by EPR adoption stage. To do so, a theoretical model based on the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) was developed and tested on a sample of 616 nurses who use an EPR in four different acute care facilities. Specifically, the study tested 20 research hypotheses on the relationships among eight different constructs, namely EPR compatibility, self-efficacy, performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions explaining the actual use of an EPR by nurses and their satisfaction. Fifteen research hypotheses were supported following structural equation modeling analysis. The results revealed that performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions and compatibility of the EPR (with preferred work style, existing work practices and values of nurses) were strong determinants of the actual use of an EPR by nurses and their satisfaction. The variables explained 50.2% of the variance of performance expectancy, 52.9% of effort expectancy, 33.6% of actual use of an EPR by nurses and 54.9% of their satisfaction. The strong fit of the model tested with the sample data showed the influence of performance expectancy on the actual use of the EPR by nurses (r = .55 p = .006) and on their satisfaction (r = .27 p = .010), the influence of the facilitating conditions on effort expectancy (r = .45 p = .009), EPR compatibility on performance expectancy (r = .39 p = .002) and on effort expectancy (r = .28 p = .009). The numerous hypotheses supported highlight the importance of the mediation effects captured by the performance expectancy and effort expectancy constructs. Comparisons based on age, experience and gender of the respondents did not reveal any statistically significant differences in terms of the acceptance and actual use of an EPR by nurses and their satisfaction. However, those based on the four EPR adoption stages revealed significant differences in terms of the relationships modelled. The results suggest that certain key relationships become more intense as the EPR adoption stages progress, thereby providing a better explanation of the variance in the satisfaction of nurses. Some results of the study also differ from the empirical data produced in a predictive perspective of information technology adoption. The study shows the applicability of the technology acceptance models and theories for nurses working in hospital centres. The results suggest that an EPR that meets performance expectancies is the most determining factor in positively influencing the actual use of the EPR and the satisfaction of nurses. To manage change, the study identified some explanatory factors of the acceptance and use of an EPR, and the model testing revealed how the relationships evolve based on the various EPR adoption stages. The results could help guide decision makers and change agents in determining the measures to implement in order to maximize the benefits of a fully electronic infostructure in healthcare systems.