1
Q
processus de mesure et d’évaluation permet au clinicien de :
A
- Se documenter sur la condition du client
- Orienter ses interventions
- Déterminer quand il est temps de mettre fin aux interventions
2
Q
processus de mesure et d’évaluation permet au chercheur de :
A
- Quantifier la caractéristique à l’étude
- Quantifier le volume d’interventions appliquées
3
Q
processus de mesure et d’évaluation contribue à ?
A
la crédibilité d’une profession
4
Q
concept de mesure
A
un processus systématique par lequel les phénomènes observés sont différenciés à partir de leurs attributs et caractéristiques.
5
Q
Caractéristiques du concept de Mesure
A
- Mesure = donnée obtenue en mesurant
- Permet au thérapeute de développer un portrait juste des besoins et des problèmes de son client
- Une mesure est obtenue en appliquant une échelle spécifique à une variable afin de transformer une observation en un système de pointage
- La mesure fait partie du processus d’évaluation
- une mesure peut refléter la qualité d’une caractéristique et non seulement ses dimensions, sa quantité ou sa capacité. Prenons par exemple le sexe ou l’origine ethnique d’un individu.
- les systèmes de pointage utilisés pour effectuer une mesure ne sont pas toujours numériques. Des symboles peuvent aussi être utilisés.
6
Q
étape 1 du processus de mesure
A
Définir la ou les caractéristiques à mesurer
7
Q
Étape 2 processus de mesure
A
Choisir l’instrument de mesure approprié
8
Q
Étape 3 processus de mesure
A
Administrer l’instrument de mesure
9
Q
Étape 4 processus de mesure
A
Colliger l’information recueillie
10
Q
Définition du concept d’évaluation
A
- Démarche permettant de porter un jugement sur la valeur d’une situation, d’un processus ou d’un élément donné à partir de normes ou de critères établis.
- Exemple : AA en flexion de l’épaule sous la moyenne des individus de l’âge du client
- l’évaluation réfère à la notion de « jugement » que l’on porte sur la valeur d’une situation ou d’une caractéristique à partir d’informations qualitatives et/ou quantitatives qui auront fait l’objet d’un processus de mesure. Donc, sans mesure, pas d’évaluation!
- on doit se référer à des critères ou des normes qui sont essentiels pour porter un jugement sur les informations collectées.
11
Q
Caractéristiques du concept d’évaluation
A
- Une évaluation implique de porter un jugement sur une caractéristique mesurée
- L’évaluation permet au clinicien de porter un jugement clinique sur la condition de son client et la qualité des services qu’il dispense
- L’évaluation des résultats des interventions implique la répétition de l’évaluation à 2 reprises (avant et après l’intervention)
- Le jugement porté sur une mesure fait partie du processus d’évaluation
- un point essentiel du concept d’évaluation est qu’elle implique de porter un jugement
12
Q
Qu’est-ce que le processus d’évaluation
A
C’est le processus général de sélection et d’utilisation de plusieurs outils de mesure et sources d’information afin d’éclairer les décisions à prendre tout au long du processus thérapeutique.
13
Q
étapes du processus d’évaluation
A
voir diapo page 11
-processus de sélection, d’utilisation et d’interprétation de plusieurs outils de mesure et source d’information.
14
Q
description processus d’évaluation
A
- « Évaluer », pris dans le sens d’un processus,
« c’est comprendre, éclairer l’action de façon à pouvoir décider avec justesse de la suite des événements. » - évaluation -> Décision clinique -> Intervention -> évaluation
15
Q
définition de résultat
A
Conséquence d’une action (intervention) ou d’un événement.
C’est l’effet clinique observable ou mesurable d’une intervention ou d’un processus.
16
Q
définition mesure de résultat
A
Un outil de mesure qui sera utilisé pour déterminer si une intervention a donné le résultat attendu sur une caractéristique donnée.
17
Q
différence entre variable et échelle de mesure
A
- Variable :
> Caractéristique ou représentation d’un phénomène qui peut prendre des états différents
> Inverse de la constante - Échelle de mesure :
> Façon de mesurer une variable qui peut être exprimée en termes de niveau, de quantité ou de degré.
18
Q
2 types de variables
A
- Discrète: La variable ne peut qu’adopter un groupe de valeurs distinctes.
> P.ex. Nombre de lancers réussis sur 10 tentatives -> Valeurs possibles [012345678910] seulement
> Variable dichotomique: variable discrète dont seulement 2 valeurs sont possibles (p. ex. sexe) - Continue: La variable peut adopter n’importe quelle valeur
> P.ex. Force mesurée en dynamométrie
Valeurs possibles: Théoriquement toutes…par contre limitées par la
résolution de la technologie utilisée
19
Q
schéma type de variable
A
voir diapo 16
20
Q
Comment différentier les phénomènes?
A
- Utilisation des noms :
P.ex. « en sous poids », « de poids normal » ou « en surpoids » - Utilisation des chiffres (numerals) :
P.ex.1=«en sous poids», 2= «de poids normal», 3=«en surpoids » - Utilisation des nombres :
P.ex. Identifier les individus en utilisant leur % de tissu adipeux
21
Q
Les 3 propriétés des échelles de mesure
A
- Ordre: Les valeurs plus grandes sont associées à une plus grande quantité de la caractéristique mesurée
- Distance: La quantité de différence dans la caractéristique mesurée entre chaque valeur de l’échelle est constante ou logarithmique (même multiplicateur).
- Origine: La valeur 0 de l’échelle correspond à l’absence de la caractéristique mesurée
22
Q
les 4 types d’échelle de mesure
A
- Nominal : la valeur n’est que nommée
- Ordinale : La valeur ne peut être qu’ordonnée
- Par intervalle : l’intervalle est identique entre deux valeurs
- Proportionnelle : l’origine de l’échelle est à zero
23
Q
caractéristique échelle nominale
A
- Propriétés:
pas Ordonnée
pas de Distance constante
pas d’Origine - Opération mathématique possible
Aucune - Exemples d’échelles nominales
Sexe: Homme VS Femme
Dominance manuelle: Droitier VS Gaucher - forme la plus simple des échelles de mesure
24
Q
caractéristiques échelle ordinale
A
- Propriétés:
Ordonnée
pas de Distance constante
pas d’Origine - Opération mathématique possible
Aucune - Exemples d’échelles ordinales
Échelle d’indépendance à la marche
Classement de la LNH (rang)
25
caractéristique échelle par intervalle
- Propriétés:
Ordonnée
Distance constante
Pas d'Origine
- Opérations mathématiques possibles :
+, -
- Exemples d’échelles par intervalles:
Position de la cheville durant le cycle de marche.
Échelle de température en degrés Celsius.
26
caractéristique échelle proportionnelle
- Propriétés:
Ordonnée
Distance constante
Origine
- Opérations mathématiques possibles :
+,-,×,÷
- Exemples d’échelles proportionnelles
Force mesurée avec un dynamomètre.
Échelle de température en degrés Kelvin.
27
le score vrai et l'erreur de mesure
la théorie classique des tests énonce que le score qui sera mesuré ou observé (X) est composé de deux éléments: le score vrai (V) et une composante d’erreur (e). Ce score observé varie d’une répétition à l’autre du même test. Au contraire du score observé, le score vrai et l’erreur de mesure ne sont pas connus. Ce sont des entités théoriques qui ne sont pas mesurables en tant que tel. Le score vrai a une valeur fixe (bien qu’elle nous soit inconnue!) et l’erreur de mesure est donc la composante qui fait varier le score observé
28
les types d'erreur de mesure
-L'erreur aléatoire : Une erreur est aléatoire lorsque, d'une mesure à l'autre, la valeur obtenue peut être surévaluée ou sous-évaluée par rapport à la valeur réelle.
Lorsque la mesure est prise avec un grand nombre d’essais, sa moyenne tendra vers zéro. Un exemple : la mesure du temps avec un chronomètre. L'erreur vient du temps de réaction de l'expérimentateur au démarrage et à l'arrêt du chronomètre. Une diminution de l’erreur aléatoire tend à donner de la précision aux résultats mais ne garantit pas qu’ils soient exacts.
-L'erreur systémique : Une erreur est systématique lorsqu'elle contribue à toujours surévaluer (ou toujours sous-évaluer) la valeur mesurée. Un exemple d'erreur systématique est celui où l'on utiliserait une règle dont il manque le premier centimètre : toutes les mesures seraient surévaluées. Si une balance enregistre 2 kilogrammes lorsque le plateau n'est pas chargé, toutes les mesures fourniront une valeur trop élevée.
29
comment réduire l'erreur de mesure
- Réaliser un test pilote de l’outil de mesure avant son utilisation clinique avec des usagers.
- Procéder à une formation des évaluateurs afin de maintenir une consistance dans les procédures.
- Réduire les biais reliés à l’administration des outils ou à l’utilisation d’un instrument de mesure.
30
la théorie de la réponse à l'item
Ce modèle constitue l'approche mathématique la plus simple utilisée dans le cadre de la théorie des réponses aux items. Son but est de modéliser la relation entre le trait latent (compétence, capacité, aptitude, etc.) de l'individu et sa probabilité de réussir correctement un item dans un questionnaire. Cette relation est exprimée par une fonction mathématique et elle est représentée par une courbe en forme de S illustrée dans la diapositive. En fait, la courbe montre que la relation entre le score total à un test (axe vertical) et l’habileté ou la capacité réelle des personnes (axe horizontal) n’est pas linéaire mais suit une fonction logistique en S. Cette approche permet de vérifier si les items mesurent bien la caractéristique d’intérêt (habileté, compétence, etc) et s’ils peuvent discriminer entre les niveaux de cette caractéristique chez les individus de l’échantillon. Cette capacité à discriminer est essentielle à la qualité d’un outil de mesure et certains de ceux que vous analyserez au cours de la session pourraient avoir été validés avec l’analyse de Rasch.
31
processus de standardisation (validation)
Processus visant à développer un protocole d’administration de la procédure ou de l’outil de mesure, à déterminer une méthode de calcul des valeurs (scoring) et à évaluer les qualités métrologiques de l’outil.
PHT-1007 mesure et éval
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