La décision de recourir à un dépistage prénatal est complexe, mais pourrait être facilitée par les outils d'aide à la décision (OAD). Par des méthodes mixtes, nous avons exploré les facteurs influençant l'intention d'utiliser un OAD basé sur une application mobile (mDA) pour prendre la décision en lien avec le dépistage prénatal des trisomies 21, 18 et 13 au Québec chez les femmes enceintes. L'intention et les variables psychosociales susceptibles de l'expliquer (influence sociale, croyances en les capacités, norme morale, croyances en les conséquences) ont été mesurées à l'aide d'un questionnaire autoadministré validé, le DPC-Reaction. Des entretiens ont exploré l'expérience avec l'OAD papier, l'intérêt pour la version mobile, les fonctionnalités appréciées et les caractéristiques souhaitées afin de soutenir la prise de décision. La sélection des variables indépendantes et les analyses ont été guidées par le modèle intégrateur de Godin et al, ainsi que par une revue systématique sur les prédicteurs de l'intention d'utiliser des applications mobiles de santé chez les femmes enceintes. Nous avons effectué des analyses descriptives, bivariées et multivariées pour évaluer l'intention et identifier ses prédicteurs et aussi une analyse thématique des transcriptions d'entretiens. L'étude a inclus 67 femmes enceintes, majoritairement canadiennes (88,1%), francophones (89,6%), de 25 à 34 ans (59,7%), fortement instruites, utilisant leur téléphone 1 à 3 heures par jour (55,2 %). Le score moyen d'intention était de 4,92 ± 2,03 sur 7. L'influence sociale (β:1,21; p<0,0001) et les croyances sur les conséquences (β:0,17; p=0,03) lui étaient positivement associées. Parmi les femmes enceintes ayant évalué le mDA lors des entretiens (47/67), 89,9 % étaient familières avec les applications et l'ont apprécié. La compréhension de l'influence de ces facteurs sur l'intention des femmes enceintes d'utiliser le mDA pourrait contribuer à l'élaboration de stratégies efficaces pour promouvoir son utilisation afin de soutenir des choix éclairés en dépistage prénatal. / The decision to undergo prenatal screening is a complex one, but could be facilitated by decision support tools (DSTs). Using mixed methods, we explored the factors influencing pregnant women's intention to use an DST based on a mobile application (mDA) to make the decision about prenatal screening for trisomy 21, 18 and 13 in Quebec. Intention and the psychosocial variables likely to explain it (social influence, beliefs in abilities, moral norm and beliefs in consequences) were measured using a validated self-administered questionnaire, the DPC-Reaction. Interviews explored experience with the paper-based DST, interest in the mobile version, features valued and features desired to support decision making. Independent variable selection and analyses were guided by the integrative model of Godin et al, as well as by a systematic review on predictors of intention to use mobile health applications among pregnant women. We performed descriptive, bivariate and multivariate analyses to assess intention and identify its predictors, as well as a thematic analysis of the interview transcripts. The study included 67 pregnant women, mostly Canadian (88.1%), French-speaking (89.6%), aged 25 to 34 (59.7%), highly educated, using their telephone 1 to 3 hours a day (55.2%). The mean intention score was 4.92 ± 2.03 out of 7. Social influence (β:1.21, p < 0.0001) and beliefs about consequences (β:0.17, p = 0.03) were positively associated with it. Of the pregnant women who rated the paper-based version of the app during a personal interview (47/67), 89.9% were familiar with and appreciated pregnancy apps. Understanding the influence of these factors on pregnant women's intention to use the mDA could contribute to the development of effective strategies to promote its use in order to support informed choices in prenatal screening.

Les solutions fondées sur la nature (SFN) sont des systèmes d'ingénierie inspirés de la nature, tels que les zones humides, les cellules de biorétention, les toits verts, les sols poreux ou les jardins de pluie, qui peuvent offrir de nombreux avantages dans un environnement urbain. Elles sont de plus en plus étudiées par la communauté scientifique et considérées par les décideurs comme des actions durables permettant de relever de nombreux défis urbains liés au changement climatique et au développement socio-économique des villes. En effet, elles ont le potentiel de réduire les effets des îlots de chaleur urbains, d'améliorer l'esthétique, d'accroître la biodiversité, d'apporter une gestion de l'eau pluviale à la source, etc. Cette diversité de bénéfices rend l'utilisation de méthodes d'aide multicritère à la décision (AMCD) pertinente pour aider à la prise de décision pour la planification des NBS et ainsi maximiser les bénéfices qu'elles pourraient apporter à l'environnement urbain. Dans cette thèse, nous présentons un état des lieux de la pratique actuelle de la planification des NBS en nous intéressant de près à l'approche par scénarios et aux outils de conception et de planification pour la gestion des eaux pluviales les plus couramment utilisés. Nous présentons également un état des lieux des méthodes et outils AMCD et des processus participatifs qui permettent l'application de ces méthodes. De plus, nous effectuons une revue de littérature des outils et pratiques AMCD-SFN en examinant où ces pratiques sont appliquées, pourquoi et comment ce processus est mené, et qui y est impliqué. Les études sur la planification des SFN utilisant des méthodes AMCD impliquent rarement les parties prenantes au cours du processus et sont généralement menées sur la base d'une étude de cas unique, en utilisant des méthodes AMCD simplifiées et des outils SIG développés pour un contexte spécifique et qui ne sont pas partagés d'une façon ouverte et en ligne par leurs développeurs. Au regard de ces constats, cette thèse a développé i) une approche participative et collaborative impliquant les décideurs, les chercheurs et les parties prenantes pertinentes pour la planification des SFN en suivant la méthode AMCD MACBETH, ii) une méthode qui combine l'outil d'ingénierie de l'eau UrbanBEATS et la méthode MACBETH pour l'évaluation des alternatives d'implantation des SFN, iii) des lignes directrices pour les décideurs concernant l'utilisation des résultats, des méthodes et des outils afin de faciliter le transfert de connaissances et l'utilisation des résultats, et iv) une démonstration de la flexibilité et de l'adaptabilité de la méthode AMCD-SFN dans différents contextes géographiques, socio-politiques et urbains. Cette nouvelle méthode AMCD-SFN comporte cinq étapes : (1) identification des parties prenantes, (2) développement du modèle multicritère, (3) génération d'alternatives d'implantation des SFN, (4) évaluation des alternatives d'implantation des SFN, et (5) présentation et discussion des résultats avec les parties prenantes. Nous présentons trois études de cas avec des municipalités situées dans différents pays et continents : Trois-Rivières au Canada, Toulouse en France et Melbourne en Australie pour démontrer la pertinence et l'adaptabilité de la planification basée sur le AMCD-SFN pour soutenir le processus de prise de décision. / Nature-Based Solutions (NBS) are engineered nature-inspired systems such as wetlands, bioretention cells, green roofs, porous pavement or rain gardens that can provide many benefits in an urban environment. They are increasingly being studied by the scientific community and considered by decision-makers as sustainable actions to address many of the urban challenges associated with climate change and the socio-economic development of cities. Indeed, they have the potential to reduce urban heat island effects, improve aesthetics, increase biodiversity, manage stormwater at source, etc. This diversity of benefits makes the use of multicriteria decision analysis (MCDA) relevant to help decision making for NBS planning and then maximise the benefits they could bring to the urban environment. In this thesis, we present a state-of-the-art of the current practice of NBS planning with a close look at the scenario planning approach, and the different design and planning tools commonly used for stormwater management. We also present a state-of-the-art of the MCDA methods and tools and the participative processes that allow the application of these methods. Moreover, we carry out a critical literature review on MCDA-NBS tools and practices by looking where these practices are applied, why and how this process is conducted, and who is involved in it. We found that studies for NBS planning using MCDA rarely involve stakeholders during the process and are usually conducted on a single case study basis, using simple MCDA methods and GIS tools developed for a specific context and not shared online and open source by their developers. Therefore, this thesis developed i) a participatory and collaborative approach involving decision-makers, researchers, and relevant stakeholders for NBS planning following the MACBETH MCDA method, ii) a method that combines the UrbanBEATS water engineering tool and the MACBETH MCDA method for evaluating NBS alternatives, iii) guidelines for decision-makers in the use of results, methods, and tools to facilitate knowledge transfer and the usability of results, and iv) a demonstration of the flexibility and adaptability of the MCDA-NBS method to different geographical, socio-political, and urban contexts. This new MCDA-NBS method has five steps: (1) identifying stakeholders, (2) developing the multicriteria model, (3) generating NBS alternatives, (4) evaluating NBS alternatives, and (5) presenting and discussing results with stakeholders. We present three municipality case studies located in different countries and continents: Trois-Rivières in Canada, Toulouse in France and Melbourne in Australia, to demonstrate the relevance and adaptability of MCDA-NBS-based planning to support the decision-making process.

Plusieurs aînés canadiens sont confrontés à la décision de rester chez eux ou déménager et ont besoin de soutien pour prendre cette décision difficile. Notre objectif est l'évaluation de l'intention des aînés canadiens d'utiliser un outil d'aide à la décision en version électronique (eOAD) dans le contexte du choix du milieu de vie et l'identification des facteurs influençant l'intention. Nous avons mené une étude transversale consistant en une enquête en ligne distribuée dans les provinces et territoires canadiens auprès des aînés à l'aide d'un panel Web pancanadien (Léger Marketing). Nous avons élaboré et distribué un questionnaire auto-administré. Nous avons adapté la Théorie unifiée de l'acceptation et de l'utilisation de la technologie (TUAUT) pour mesurer l'intention des aînés d'utiliser l'eOAD ainsi que les facteurs l'influençant (performance espérée, effort attendu, influence sociale et conditions facilitatrices). Nous avons également évalué la littératie en cybersanté, en utilisant des mesures subjectives et objectives. Nous avons réalisé des statistiques descriptives, puis des analyses de régression linéaire bivariées et multivariées afin d'identifier les facteurs influençant l'intention. Au total, 1000 participants ont répondu à l'enquête. L'âge moyen est de 72,5 ± 5,59 ans. Les scores moyens pour la littératie subjective en cybersanté sont de 27,8 ± 5,88 sur 40 et de 3,00 ± 0,97 sur 5 pour la littératie objective en cybersanté. Dans notre échantillon, le score moyen d'intention est de 4,74 ± 1,7 sur 7. Dans le modèle final, les facteurs influençant l'intention sont la langue maternelle, la littératie objective en cybersanté, la performance espérée, l'influence sociale et les conditions facilitatrices. L'intention des aînés canadiens d'utiliser l'eOAD dans le contexte du choix du milieu de vie est similaire aux scores d'intention d'autres études utilisant la TUAUT. Les facteurs influençant l'intention qui ont été identifiés guideront les stratégies futures de l'implantation de l'eOAD auprès des aînés. / Many Canadian older adults face the decision of whether to stay at home or move to a care facility and may need support for this difficult decision. We sought to assess Canadian older adults' intention to use an electronic decision aid (eDA) to make such decisions and to identify the factors influencing their intention. We conducted a cross-sectional study using an online survey with Canadian older adults distributed across Canadian provinces and territories using Leger Marketing, Canada's largest and most representative private online panel. We developed and distributed a self-administered questionnaire based on the Unified Theory of Acceptance and Use of technology (UTAUT). We measured older adults' intention to use an eDA for housing decisions, as well as the constructs of intention (performance expectancy, effort expectancy, social influence and facilitating conditions). We also assessed e-Health literacy in older adults, using both subjective and objective measures. We performed descriptive statistics, then bivariate and multivariate linear regression analyses to identify factors influencing intention to use the eDA. One thousand participants completed the survey. The mean age was 72.5 ± 5.59 years. Mean scores for subjective e-Health literacy were 27.8 ± 5.88 out of 40 and 3.00 ± 0.973 out of 5 for objective e-Health literacy. Intention score was 4.74 ± 1.7 out of 7. In the final model, factors associated with intention included mother tongue, objective e-Health literacy, performance expectancy, social influence and facilitating conditions. Our results regarding Canadian older adults' intention to use an eDA to make housing decisions are similar to findings in other studies using UTAUT. Factors identified as influencing intention will guide future strategies for implementing the eDA.

La revue des méthodes de classification révèle des forces et des faiblesses dans chacun des paradigmes de la classification. Notre ambition est d 'étendre le champ d'application de certaines méthodes, en essayant de concilier les avantages de l'apprentissage statistique et ceux de l'Aide Multicritère à la Décision. Cette thèse vise le développement de modèles de classification supervisée dans un cadre multi-classes et multicritère. Elle apporte particulièrement des éléments de réponse aux questions de recherche suivantes: Sous quelles conditions la classification multi-classes se réduit-elle à la classification binaire? Quel est le lien entre cette réduction et la pénalisation des erreurs? Est-il possible de déterminer des bornes multi-classes simultanées? De telles bornes peuvent-elles être à la fois calculables et serrées? Peut-on concevoir un modèle de classification qui satisfait d'une part les différentes exigences de l'aide multicritère à la décision et qui offre d'autre part une gamme « suffisante » d'arbitrages entre précision et complexité? Cette thèse offre une revue du champ de la classification. Pour bien saisir ce champ, il s'avère nécessaire de s'arrêter sur les différentes approches de classification et de caractériser les méthodes de classification connues. C'est ainsi que cette thèse adopte une vision multidisciplinaire pour adresser les questions de recherche posées. Des bornes multi-classes simultanées pour mesurer la performance des classificateurs multi-classes sont développées. En énonçant et démontrant le principe de réduction, nous montrons le lien entre l'asymétrie de la structure de pénalisation des erreurs et la nature multi-classes du problème de classification. Nous généralisons par la suite les bornes de la classification binaire dans le cas multi-classes. Ainsi, nous développons des bornes optimales pour évaluer, voire estimer des classificateurs multi-classes. Un modèle à base de pavés pour l'estimation d'un classificateur multi-classes et multicritère est proposé. Ce modèle établit la preuve qu'il est possible de concilier les concepts et les avantages de l'apprentissage statistique et de l'aide multicritère à la décision. La faisabilité du modèle est vérifiée sur un exemple de taille réduite. Nous illustrons aussi un arbitrage fondamental entre précision et complexité des classificateurs.

Objectif: De nombreux centres de santé à travers le monde utilisent des critères d'évaluation des préférences cliniques (CPAC) pour donner la priorité aux patients pour accéder aux chirurgies électives. Le processus de priorisation clinique du patient utilise à cette fin les caractéristiques du patient et se compose généralement de critères cliniques, d'expériences de patients précédemment hospitalisés et de commentaires sur les réseaux sociaux. Le but de la hiérarchisation des patients est de déterminer un ordre précis pour les patients et de déterminer combien chaque patient bénéficiera de la chirurgie. En d'autres termes, la hiérarchisation des patients est un type de problème de prise de décision qui détermine l'ordre de ceux qui ont le plus bénéficié de la chirurgie. Cette étude vise à développer une méthodologie hybride en intégrant des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques de prise de décision multicritères (MCDM) afin de développer un nouveau modèle de priorisation des patients. L'hypothèse principale est de valider le fait que l'intégration d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'outils MCDM est capable de mieux prioriser les patients en chirurgie élective et pourrait conduire à une plus grande précision. Méthode: Cette étude vise à développer une méthodologie hybride en intégrant des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques de prise de décision multicritères (MCDM) afin de développer un modèle précis de priorisation des patients. Dans un premier temps, une revue de la littérature sera effectuée dans différentes bases de données pour identifier les méthodes récemment développées ainsi que les facteurs de risque / attributs les plus courants dans la hiérarchisation des patients. Ensuite, en utilisant différentes méthodes MCDM telles que la pondération additive simple (SAW), le processus de hiérarchie analytique (AHP) et VIKOR, l'étiquette appropriée pour chaque patient sera déterminée. Dans la troisième étape, plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique seront appliqués pour deux raisons: d'abord la sélection des caractéristiques parmi les caractéristiques communes identifiées dans la littérature et ensuite pour prédire les classes de patients initialement déterminés. Enfin, les mesures détaillées des performances de prédiction des algorithmes pour chaque méthode seront déterminées. Résultats: Les résultats montrent que l'approche proposée a atteint une précision de priorisation assez élevée(~70 %). Cette précision a été obtenue sur la base des données de 300 patients et elle pourrait être considérablement améliorée si nous avions accès à plus de données réelles à l'avenir. À notre connaissance, cette étude présente la première et la plus importante du genre à combiner efficacement les méthodes MCDM avec des algorithmes d'apprentissage automatique dans le problème de priorisation des patients en chirurgie élective. / Objective: Many healthcare centers worldwide use Clinical Preference Assessment criteria (CPAC) to prioritize patients for accessing elective surgeries [44]. The patient's clinical prioritization process uses patient characteristics for this purpose and usually consists of clinical criteria, experiences of patients who have been previously hospitalized, and comments on social media. The sense of patient prioritization is to determine an accurate ordering for patients and how much each patient will benefit from the surgery. This research intends to build a hybrid approach for creating a new patient prioritizing model by combining machine learning algorithms with multi-criteria decision-making (MCDM) methodologies. The central hypothesis is to validate that the integration of machine learning algorithms and MCDM tools can better prioritize elective surgery patients and lead to higher accuracy. Method: As a first step, a literature review was performed in different databases to identify the recently developed methods and the most common criteria in patient prioritization. Then, using various MCDM methods, including simple additive weighting (SAW), analytical hierarchy process (AHP), and VIKOR, the appropriate label for each patient was determined. As the third step, several machine learning algorithms were applied to predict each patient's classes. Finally, we established the algorithms' precise prediction performance metrics for each approach. Results: The results show that the proposed approach has achieved relatively high prioritization accuracy (~70%). This accuracy has been obtained based on the data from 300 patients, and it could be significantly improved if we have access to more accurate data in the future. To the best of our knowledge, this research is the first of its type to demonstrate the effectiveness of combining MCDM methodologies with machine learning algorithms in patient prioritization problems in elective surgery.

Cette étude a évalué les propriétés psychométriques d’un outil de dépistage du conflit décisionnel cliniquement significatif, le test SURE, auprès de patients présentant une infection aigüe des voies respiratoires et devant prendre une décision quant à la prise ou non d’antibiotiques. Au moyen d’un questionnaire auto-administré qui leur était fourni immédiatement après la consultation médicale, les 712 patients recrutés dans neuf unités de médecine familiale rattachées à l’Université Laval devaient répondre aux questions du test SURE et par la suite à celles de l’Échelle de Conflit Décisionnel (ÉCD), la mesure de référence du conflit décisionnel. Le coefficient de fidélité Kuder-Richardson 20 du SURE a été de 0,7, et les mesures d’association et de corrélation entre les résultats continus de l’ÉCD et ceux du SURE se sont avérées significatives (P&lt; 0,0001). La sensibilité et la spécificité ont été respectivement de 94,3% (79,4-99,0) et 85,2% (82,2-87,8). Cette étude suggère que le test SURE est adéquat pour dépister le conflit décisionnel en soins primaires. La validité du test dans différents contextes décisionnels devra être évaluée. / This study validated the psychometric properties of a screening tool assessing decisional conflict, the SURE test, in patients with acute respiratory infection who had to make a decision about taking antibiotics or not. Using a self-administered questionnaire which was provided immediately after the medical encounter, 712 patients recruited in nine family practice teaching units related to Laval University were asked to respond to SURE and Decisional Conflict Scale (DCS) questions, the gold-standard measure of decisional conflict. The internal consistency using Kuder-Richardson 20 coefficient was 0.7, and there was a significant correlation between DCS and SURE scores (P&lt; 0.0001). Sensitivity and specificity were 94.3% (79.4-99.0) and 85.2% (82.2-87.8, respectively. This study suggests that the SURE test is appropriate to screen for decisional conflict in primary care. The validity of the test in different decisional contexts should be evaluated.

Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2007-2008. / La présente thèse porte sur la formation de concepts dans une tâche de catégorisation de stimuli visuels multidimensionnels. Elle s'intéresse particulièrement à l'apprentissage dans une tâche de catégorisation de stimuli constitués de caractéristiques séparables psychologiquement et permettant un traitement analytique. Les deux principales questions de recherche portent sur l'apprentissage de règles logiques de classification. La première question s'intéresse au lien entre la représentation logique d'un concept et le niveau de difficulté observé pour apprendre celui-ci. La deuxième question porte sur la modélisation du processus de vérification d'une règle. Les résultats démontrent que la difficulté subjective des concepts ne correspond pas toujours à leur description algébrique minimale, mais s'explique mieux dans certains cas par l'emploi de règles non-minimales. L'occurrence de ces règles non-minimales est expliquée par un processus d'apprentissage par tests d'hypothèses (Nosofsky, Palmeri et McKinley, 1994). Ce projet vise à modéliser les temps de réponse, les proportions de choix et des jugements de typicité des stimuli dans une tâche de catégorisation. Le cadre théorique proposé s'inspire des travaux de Martin et Caramazza (1980) et de Trabasso, Rollins et Shaughnessy (1971). Cette approche consiste à approximer des arbres de décision permettant de représenter la série de tests des caractéristiques effectuée pour classifier chacun des stimuli. Ces arbres de décision permettent de décrire le processus de vérification des critères énoncés dans une règle de classification. Le travail de modélisation s'effectue en trois analyses successives. L'Étude I et II modélisent les données de Lamberts (2000) et de Cohen et Nosofsky (2003). Celles-ci permettent de comparer les modèles d'arbres de décision aux deux modèles les plus reconnus du domaine. L'Étude III rapporte une expérience et modélise les résultats à partir d'arbres de décision obtenus par une méthode déductive (Sayeki, 1969). L'utilité prédictive de différents modèles est évaluée à l'aide d'une méthode de validation croisée (Stone, 1974). L'appui en faveur du concept théorique d'arbre décisionnel tient non seulement des excellentes descriptions quantitatives obtenues, mais aussi de sa capacité à prédire comment l'humain généralise ses apprentissages. / The present thesis is about concept formation in a perceptual categorization task with multidimensional stimuli. Its particular focus is on tasks that involve categorizing visual stimuli composed of psychologically separable features allowing analytical processing. The two main research questions relate to the learning of logical classification rules. The first question concerns the link between a concept's logical representation and the level of difficulty for humans to learn that concept. The second question is how to model the rule verification process when attempting to classify a stimulus. Results demonstrate that the subjective difficulty of concepts does not always correspond to their minimal algebraic description and that in some cases it is better explained by non-minimal rules. The occurrence of these non-minimal rules is explained by a learning process described as hypothesis-testing (Nosofsky, Palmeri and McKinley, on 1994). This project aims to model categorization response times, choice proportions, and subjective typicality judgments for each of the different stimuli presented to the participants. The proposed theoretical framework is inspired by that of Martin and Caramazza (1980) and by Trabasso, Rollins and Shaughnessy (1971). This approach consists in approximating decision trees that represent the sequence of feature tests performed when classifying each of the stimuli. Decision trees describe the verification process of the criteria expressed in a classification rule. The present modeling effort consists in three successive analyses. Study I and II attempt to model the data of Lamberts (2000) and Cohen and Nosofsky (2003). These studies compare the accounts of decision tree models to those from the two most successful models in the field. Study III reports an experiment and attempts to model the results using decisions trees obtained by a deductive method (Sayeki, 1969). The predictive utility of decision tree models is estimated by means of a cross validation procedure (Stone, 1974). The theoretical value of the concept of decision trees comes not only from the excellent quantitative descriptions obtained, but also from its capability to predict how human beings classify novel instances.

Ce mémoire est consacré à l'étude du comportement des acheteurs misant lors d'enchères à valeur commune. Pour ce faire, j'ai programmé une simulation qui permet de reproduire les résultats d'une expérience sur les enchères à valeur commune ayant déjà eu lieu en laboratoire (Kagel, Levin and Harstaad, 1995, KLH dorénavant). Dans ma simulation, les acheteurs se comportent selon deux modèles de base maintes fois employés dans la littérature, soit le modèle Naïf et le modèle de Nash avec neutralité au risque (RNN). Ces modèles caractérisent les stratégies de mise des acheteurs lors d'enchères à valeur commune. Mes simulations suivent le protocole employé par KLH. J'utilise les mêmes paramètres que ceux fixés lors de l'expérience et simule toutes les combinaisons possibles d'acheteurs de types Naïf et RNN dans la population. Je recherche la composition de types d'acheteurs qui reproduit les résultats obtenus lors de l'expérience de KLH. Après analyse de ma simulation, l'acheteur de type Naïf bénéficierait plus d'une telle composition de la population que l'acheteur de type RNN.

Cette étude randomisée visait à comparer l’efficacité et l’impact sur le processus de décision clinique en médecine familiale de deux moteurs de recherche médicaux : InfoClinique et TRIP Database. Quinze résidents en médecine familiale ont répondu à 20 questions cliniques portant sur des interventions thérapeutiques ou préventives avant et après une recherche initiée au hasard avec InfoClinique ou TRIP Database. En plus de donner les réponses aux questions cliniques, les participants ont rempli des questionnaires en ligne pour évaluer l’impact du moteur de recherche sur le processus de prise de décision. L’efficacité à trouver une réponse correcte aux questions et l’impact des informations trouvées sur le processus de prise de décision clinique ont été similaires à la suite de la recherche initiée avec InfoClinique et TRIP Database. La proportion de réponses correctes observée avant la recherche (25%) a augmenté de façon importante et similaire après la recherche initiale avec les deux moteurs de recherche passant à 63%. Le choix d’utiliser l’un ou l’autre des moteurs de recherche pourrait reposer sur des préférences ergonomiques, géographiques ou linguistiques.

La variété d'approches thérapeutiques disponibles pour le traitement nutritionnel d'une maladie reliée à l'alimentation rend possible la personnalisation du plan de traitement nutritionnel en fonction des valeurs et préférences du patient. Ce contexte clinique représente un terreau fertile à l'exercice de la prise de décision partagée (PDP), un processus décisionnel accompli conjointement par le professionnel de la santé et son patient dans le choix d'un traitement. Son exercice intègre une approche centrée sur le patient puisqu'il suggère l'implication du patient dans toutes les étapes décisionnelles reliées à la prise en charge de sa condition médicale. Concrètement, la PDP nécessite l'exercice de comportements spécifiques en consultation de la part du professionnel de la santé et du patient. Cependant, il n'existe aucune évidence documentant sa présence dans la pratique actuelle des diététistes. L'objectif de cette maîtrise fut donc d'étudier l'exercice de comportements de PDP lors de consultations nutritionnelles. À cette fin, le degré d'implication du patient par la diététiste fut d'abord évalué en milieu hospitalier (motifs variés de consultation). Il fut observé que l'exercice de comportements des diététistes favorisant l'implication de leurs patients est sous-optimal. Ensuite, un second projet fut effectué en contexte ambulatoire lors de consultations axées sur le traitement nutritionnel d'une dyslipidémie. En se basant sur la Théorie du comportement planifié, ce projet visa l'étude des déterminants psycho-sociaux sous-jacents à l'intention des diététistes et des patients à adopter en consultation deux comportements phares de la PDP. Seule la perception de contrôle, soit la croyance individuelle de la présence de facteurs pouvant influencer l'adoption d'un comportement, fut significativement reliée à l'intention des diététistes et des patients d'adopter les deux comportements étudiés. Malgré l'intention favorable des participants envers les comportements étudiés et la motivation supérieure des patients à participer activement à la prise de décision, l'implication du patient par la diététiste, à nouveau étudiée dans ce second projet, fut sous-optimale. Les travaux de cette maîtrise permettent de constater que la PDP est peu pratiquée en nutrition et, conséquemment, de suggérer la pertinence d'interventions futures en implantation de la PDP qui devraient considérer et intervenir spécifiquement sur la perception de contrôle des diététistes et des patients face à l'adoption de comportements étant reliés à son exercice.