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Identifier les situations douloureuses en médecine générale à l’aide d’un outil de description des diagnostics en soins primaires.

Anne-Sophie JACQUET (VALLETEAU de MOULLIAC)

Est-il possible d’identifier les situations douloureuses en consultation de médecine générale à l’aide d’un outil de description des diagnostics en soins primaires ?

Thèse soutenue le 23 octobre 2014, par Anne-Sophie Jacquet Valleteau de Mouillac,
à l'université Versailles, Saint-Quentin-en-Yvelines.

RESUME

Objectifs : Les consultations pour motifs douloureux sont le quotidien des médecins généralistes. Il parait important d’être capable de repérer cette douleur. Nous nous intéresserons à son repérage sémantique à travers le Dictionnaire des Résultats de Consultation (DRC) établi par la SFMG. Nous essaierons de marquer les différentes situations douloureuses afin d’analyser leur poids dans notre pratique.

Méthodologie : Nous avons identifié les mots de la douleur de façon à aboutir à une liste de « marqueurs de la douleur ». Nous avons soumis ces marqueurs à une recherche dans les items du Dictionnaire des Résultats de Consultation (DRC), puis avons marqué les Résultats de Consultation (RC) en quatre niveaux de douleur. Nous avons pris l’année 2010 pour exemple afin de quantifier les situations douloureuses de chaque niveau.

Principaux résultats observés : La liste des marqueurs de la douleur obtenue compte trente-deux mots. 84.3% d’entre eux sont présents dans le DRC. 55.6% des RC du DRC dans sa dernière version sont douloureux. Parmi eux, 45.1% des RC sont obligatoirement douloureux, 19.6% sont possiblement douloureux et 35.3% sont facultativement douloureux. 44.4% des RC sont donc non douloureux. En 2010 les RC douloureux semblent regrouper plus de femmes, plus de pathologies aigues.

Conclusion : Le vocabulaire pour décrire la douleur est varié. Il permet un bon repérage de cette douleur dans le DRC, outil utilisé par de nombreux médecins. Nous apportons une fois de plus la preuve que la douleur est au coeur de notre pratique de médecin généraliste et qu’il est important de la prendre en compte. Notre marquage au sein du DRC va permettre d’élargir ces résultats par des analyses rétrospectives grâce aux bases de données de l’Observatoire de la Médecine Générale.

Mots clés : Douleur. Médecine Générale. Analyse sémantique.

ABSTRACT

Objectives: Pain consults are everyday life for general practitioners (GPs). It seems important to be able to detect this pain. We will look deeper into its semantic occurrences through the Dictionnaire des Résultats de Consultation - the French Dictionary of Consultation Results - which has been created by the Société Française de Médecine Générale (SFMG). We will try to identify the different pain situations in order to analyse their importance in our practice.

Methodology: We have identified the semantic field of pain, in order to form a list of "pain flags". We searched these flags in the entries of the Dictionary of Consultation Result (DCR), and then we classified these Consultation Results (CR) in 4 levels of pain. We analysed the year 2010 as an example in order to quantify the pain situations in each level.

Main results: The list of pain flags we obtained contains thirty-two words. 84.3% of them can be found in the DCR. 55.6% of CR's in the last version of the DRC are painful. Amongst them, 45.1% of the CR's are necessarily painful, 19.6% are possibly painful and 35.3% are optionally painful. Therefore, 44.4% of the CR's are not painful. In 2010, it seems that the painful CR's gathered a larger percentage of women, and of acute pathologies.

Conclusion: The semantic field used to describe pain is very rich. It enables to better identify this pain in the DRC, which is a tool frequently used by GPs. Once more, we demonstrate here that pain is at the heart of our practice as general practitioner and that it is important to take it into account. Our flags within the DRC will enable to widen these results with retrospective analyses, thanks to the database of the General Practice Observatory (GPO).

Keywords: Pain, General Practice, Semantic analyse

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