Présentation et discussion des résultats
À retenir
Cadre programme : référentiel infirmier 2026 (arrêté du 20 février 2026), Domaine E, UE E.1 « Recherche, méthodes et données probantes ». Correspond à l'ex-UE 3.4 (référentiel 2009).
Pourquoi c'est central pour l'IDE : savoir présenter des résultats de façon claire et les discuter honnêtement est la compétence finale du chercheur infirmier et la marque d'un raisonnement scientifique rigoureux.
01Distinction résultats / discussion : une règle absolue
La séparation entre résultats et discussion est une règle fondamentale de la rigueur scientifique.
| Section | Contenu autorisé | Contenu interdit |
|---|---|---|
| Résultats | Ce qui a été observé ou mesuré, de façon objective et factuelle | Interprétations, comparaisons avec d'autres études, opinions |
| Discussion | Interprétation des résultats, comparaison avec la littérature, limites, implications | Résultats non encore présentés, nouvelles données |
Erreur classique : présenter un résultat directement accompagné de son interprétation (« Le score EVA a diminué de 3 points, ce qui prouve que notre protocole est efficace »). Le mot « prouve » appartient à la Discussion, pas aux Résultats.
02Présenter les résultats quantitatifs
2.1 Les statistiques descriptives
Les statistiques descriptives résument les caractéristiques de l'échantillon et les principales mesures de l'étude. Elles doivent toujours précéder les analyses inférentielles.
Tableau de description de l'échantillon (obligatoire dans tout article quantitatif) :
| Caractéristique | Groupe expérimental (n = 50) | Groupe contrôle (n = 50) | p |
|---|---|---|---|
| Âge moyen (années) ± écart-type | 72,4 ± 8,1 | 73,1 ± 7,9 | 0,68 |
| Femmes, n (%) | 28 (56 %) | 30 (60 %) | 0,68 |
| Score de Braden moyen | 14,2 ± 2,3 | 14,5 ± 2,1 | 0,52 |
| Diabète, n (%) | 18 (36 %) | 16 (32 %) | 0,68 |
Ce tableau vérifie que les deux groupes sont comparables au départ (absence de différence significative : p > 0,05).
Indicateurs descriptifs clés :
| Indicateur | Usage | Formule simplifiée |
|---|---|---|
| Moyenne (M) | Variable quantitative, distribution symétrique | Somme des valeurs / nombre de sujets |
| Médiane (Me) | Variable quantitative, distribution asymétrique ou présence d'extrêmes | Valeur centrale quand les données sont triées |
| Mode | Valeur la plus fréquente | Valeur qui revient le plus souvent |
| Écart-type (ET) | Dispersion autour de la moyenne | Mesure l'étalement des valeurs |
| Fréquences et pourcentages | Variables qualitatives | n/N × 100 |
| Intervalle de confiance à 95 % (IC 95 %) | Précision de l'estimation | Fourchette dans laquelle se situe la vraie valeur avec 95 % de probabilité |
À retenir
Mnémo : Moyenne pour les données symétriques, Médiane pour les données asymétriques (ex. durée de séjour hospitalier : quelques patients très longs séjours tirent la moyenne vers le haut, la médiane est plus représentative).
2.2 Les statistiques inférentielles (notions)
Les statistiques inférentielles permettent de tester si les différences observées entre les groupes sont dues au hasard ou à l'intervention.
| Test | Usage courant |
|---|---|
| Test du Chi² (chi carré) | Comparer des proportions entre deux groupes (variables qualitatives) |
| Test de Student (t-test) | Comparer des moyennes entre deux groupes (variables quantitatives) |
| ANOVA | Comparer des moyennes entre plus de deux groupes |
| Corrélation de Pearson | Mesurer l'association linéaire entre deux variables quantitatives |
Le seuil de signification :
- La valeur p (p-value) exprime la probabilité d'observer le résultat par hasard si l'hypothèse nulle (absence d'effet) est vraie.
- Convention : p < 0,05 = résultat statistiquement significatif (moins de 5 % de chances que ce soit dû au hasard).
- Attention : p < 0,05 ne signifie pas « cliniquement important » : voir section 3.
2.3 Les tableaux et figures
Règles de présentation :
- Chaque tableau et chaque figure doivent être autonomes : un titre clair, des légendes complètes, les unités de mesure précisées.
- Les tableaux présentent des données précises ; les figures illustrent des tendances ou des distributions.
- Chaque tableau ou figure est cité dans le texte avant d'apparaître.
- Pas de données redondantes entre texte et tableau.
Types de figures courants :
- Histogramme : distribution d'une variable quantitative.
- Diagramme en secteurs (camembert) : répartition d'une variable qualitative.
- Box plot : médiane, quartiles, valeurs extrêmes.
- Courbe de survie (Kaplan-Meier) : délai de survenue d'un événement.
- Forest plot : résultats d'une méta-analyse, taille d'effet par étude.
03Présenter les résultats qualitatifs
3.1 Les catégories thématiques
En recherche qualitative, les résultats se présentent sous forme de catégories thématiques ou de thèmes émergents des données. Chaque catégorie est illustrée par des verbatims (extraits textuels d'entretiens, entre guillemets, anonymisés).
Structure type d'un résultat qualitatif :
- Nommer le thème ou la catégorie.
- Décrire ce qu'elle signifie et comment elle a émergé.
- L'illustrer par un ou deux verbatims représentatifs.
- Éventuellement mentionner les cas contraires (si certains participants ont exprimé l'inverse : nuancer).
Exemple :
Thème 1 : Le sentiment d'impuissance face à la souffrance des proches.
Les soignants interrogés ont fréquemment décrit un sentiment d'impuissance lorsqu'ils ne pouvaient pas soulager la détresse des familles en phase terminale.
« Des fois je ressors d'une chambre et je me dis que j'ai rien pu faire pour elle, pour la maman. Je lui ai tenu la main mais ça suffisait pas. » (IDE, 8 ans d'expérience, service de soins palliatifs)
« On est formés pour les soins techniques mais là, tu vois la souffrance de la famille et t'es démunie. » (IDE, 3 ans d'expérience)
3.2 Présenter la saturation des données
Dans un TFE ou un article qualitatif, les résultats précisent à quel moment la saturation des données a été atteinte. Cela justifie le nombre de participants recruté (voir la fiche « La méthodologie qualitative »).