Facteurs associés au rendement des optométristes en Alberta, Canada :

une analyse prédictive

Résumé

Contexte : Les facteurs de risque et de protection qui influencent le rendement des professionnels de la santé sont d’un grand intérêt pour les organismes de réglementation et le public. Nous avons cherché à élaborer un modèle prédictif pour cerner ces facteurs afin de fournir des renseignements pour améliorer la surveillance réglementaire et appuyer des interventions ciblées.
Méthodologie : Dans notre étude de cohorte rétrospective, nous avons analysé les données d’évaluation des optométristes inscrits entre 1987 et 2019 au programme de maintien des compétences (PMC) de l’Alberta College of Optometrists afin de développer un modèle prédictif des résultats de l’évaluation de la pratique dans le cadre du PMC. Nous avons examiné les évaluations fondées sur des autoévaluations, des visites sur place et des évaluations cliniques, avec le statut de réussite ou d’échec comme résultat principal. Les principales covariables comprenaient le sexe, l’âge, le lieu de la formation et les résultats des évaluations précédentes. Nous avons utilisé un modèle additif généralisé avec une fonction de lien logit et évalué ses performances à l’aide d’une validation croisée à cinq plis. La sensibilité et la spécificité ont été évaluées au moyen d’un ensemble de données d’exclusion.
Résultats : Nous avons analysé 2 075 évaluations de 916 optométristes inscrits au PMC. Parmi ces évaluations, 75,6 % ont reçu une note de passage. Les praticiens ayant été évalués sont principalement des hommes (51,7 % contre 48,3 % de femmes) et ont été formés aux États-Unis (49,8 %) ou au Canada (46,2 %). Les prédicteurs significatifs du résultat de l’évaluation étaient le sexe, le lieu de formation, la note de l’évaluation précédente, la note de l’évaluation de suivi, l’âge (inclus comme effet non linéaire variant selon le sexe) et le nombre d’années écoulées depuis la dernière évaluation. Dans l’élaboration d’un outil de sélection pour les évaluations futures, nous avons remplacé l’âge par le nombre d’années écoulées depuis l’obtention du diplôme et supprimé le lieu de formation. Parmi les 388 praticiens sélectionnés pour l’évaluation depuis 2021, les praticiens signalés comme présentant un risque élevé avaient des taux d’échec significativement plus élevés (16,1 %) que les praticiens sélectionnés aléatoirement (3,0 %).
Discussion : Le sexe masculin, le nombre d’années écoulées depuis l’obtention du diplôme et les mauvais résultats obtenus lors des évaluations précédentes sont apparus comme des prédicteurs significatifs de l’échec à une prochaine évaluation. L’outil de sélection mis au point a permis d’identifier efficacement les praticiens à risque élevé en vue d’une réévaluation, favorisant ainsi une allocation équitable et efficace des ressources dans le cadre du programme de maintien des compétences.
Conclusions : Nous avons identifié les facteurs clés qui influencent les résultats de l’évaluation du PMC et élaboré un outil de sélection pour garantir l’équité entre les sous-groupes définis par l’âge et le sexe.