Préférence pour la chirurgie

1. Résumé / Abstract

L’échelle de Préférence pour la chirurgie (Preference for Surgery Scale), élaborée par Kate Barasz et Serena F. Hagerty (2021), constitue un instrument psychométrique bref conçu pour évaluer l’inclination décisionnelle d’un individu en faveur d’une intervention chirurgicale par rapport à des alternatives thérapeutiques plus conservatrices. Cet outil de mesure unifactoriel comprend trois items mesurés sur une échelle de type Likert en 7 points allant de 1 (« Pas du tout » / Not at all) à 7 (« Extrêmement » / Extremely). Développé dans le cadre de recherches fondamentales en prise de décision médicale et en comportement du consommateur de soins, l’instrument quantifie l’attractivité perçue de l’option chirurgicale, la probabilité déclarée de la choisir et la préférence relative pour l’acte invasif par rapport au maintien du traitement médical en cours.

Sur le plan des propriétés psychométriques, l’échelle présente une cohérence interne remarquable à travers de multiples échantillons expérimentaux, avec un coefficient alpha de Cronbach oscillant systématiquement entre 0,88 et 0,94. L’analyse factorielle confirmatoire démontre une structure unidimensionnelle robuste expliquant une part prépondérante de la variance totale. L’échelle a permis de mettre en évidence des biais décisionnels contre-intuitifs, notamment le phénomène par lequel les individus anticipant ou recevant des diagnostics plus sévères manifestent paradoxalement une préférence accrue pour des interventions invasives afin d’éliminer l’incertitude pronostique et de légitimer le recours à une solution thérapeutique radicale.

2. Mots-clés / Keywords

Préférence pour la chirurgie, prise de décision médicale, comportement du consommateur de soins, chirurgie versus traitement conservateur, psychométrie, aversion pour l’incertitude, heuristiques de jugement, évaluation thérapeutique, choix du patient, arbitrage décisionnel.

3. Auteurs / Authors

L’échelle a été conceptualisée, testée et publiée par deux chercheuses spécialisées dans le comportement du consommateur et la psychologie de la décision :

• Kate Barasz, Ph.D. : Professeure associée en administration des affaires au sein de l’unité Marketing à la Harvard Business School, Boston, Massachusetts, États-Unis. Ses recherches portent sur le jugement et la prise de décision, en particulier les préférences médicales et les inférences interpersonnelles. Adresse électronique institutionnelle : [email protected].
• Serena F. Hagerty, Ph.D. : Chercheuse et professeure adjointe en marketing à la Harvard Business School / Texas McCombs School of Business. Ses travaux explorent les mécanismes psychologiques sous-jacents aux choix des consommateurs confrontés à des informations anxiogènes ou paradoxales. Adresse électronique institutionnelle : [email protected].

4. Objectif / Purpose

L’objectif premier de l’échelle de Préférence pour la chirurgie est de quantifier de manière standardisée, rigoureuse et reproductible l’attrait subjectif et l’intention comportementale des individus à l’égard d’une modalité de soin chirurgicale lorsqu’ils sont confrontés à des dilemmes thérapeutiques. Dans le champ de la psychologie de la santé et du comportement du patient, les choix entre traitements non invasifs (poursuite d’une pharmacothérapie, rééducation, physiothérapie) et procédures invasives (actes chirurgicaux) impliquent des arbitrages complexes entre risques immédiats, temps de récupération, efficacité escomptée et résolution définitive d’une pathologie.

Sur le plan de la recherche expérimentale, cette échelle a été spécialement élaborée pour disséquer l’impact du cadrage informationnel (information framing), de la valence des diagnostics (bonnes versus mauvaises nouvelles pronostiques) et des niveaux d’ambiguïté clinique sur les choix médicaux. Plus précisément, Barasz et Hagerty (2021) ont cherché à comprendre pourquoi certains patients préfèrent recevoir de « mauvaises nouvelles » ou des diagnostics graves, démontrant que la sévérité apparente d’un état médical lève la barrière psychologique liée à la culpabilité ou à la témérité perçue de recourir à la chirurgie, la rendant ainsi psychologiquement plus acceptable et désirable.

Sur le plan clinique et appliqué, l’instrument offre aux chercheurs et aux praticiens de la santé un moyen d’évaluer la réceptivité des patients aux options chirurgicales lors de consultations multidisciplinaires ou dans le cadre de programmes d’aide à la décision partagée (shared decision-making). En identifiant le degré auquel un patient perçoit la chirurgie comme séduisante ou préférentielle par rapport à un protocole conservateur, l’équipe soignante peut mieux ajuster la communication des risques, désamorcer les attentes irréalistes de « guérison instantanée » souvent associées aux gestes opératoires, et appréhender les déterminants affectifs guidant la prise de décision du patient.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit mesuré par cette échelle correspond à la préférence pour une option chirurgicale, définie comme l’évaluation favorable globale, cognitive et conative, d’un acte chirurgical par rapport aux options alternatives de prise en charge disponibles. Bien que l’outil soit unidimensionnel, il intègre trois facettes interdépendantes du jugement décisionnel :

Attractivité perçue de l’option (Facette affective et évaluative)

Cette composante explore le degré auquel l’alternative opératoire suscite un attrait intrinsèque dans l’esprit de l’individu (évaluée par l’item « How appealing is the surgery option to you? »). Dans le contexte de la psychologie médicale, la chirurgie est souvent perçue comme une solution radicale capable de supprimer définitivement la cause d’un dysfonctionnement organique. Cette facette capture la valence émotionnelle et la séduction psychologique de la promesse d’une « guérison définitive » par opposition à l’usure émotionnelle associée aux traitements de longue durée.

Préférence comparative relative (Facette d’arbitrage compétitif)

La décision chirurgicale n’intervient jamais dans un vide décisionnel ; elle est continuellement mise en concurrence avec le statu quo thérapeutique (mesurée par l’item « To what extent do you prefer surgery over continuing with your current treatment? »). Cette facette opérationnalise l’arbitrage direct entre le traitement conservateur actuel — souvent associé à des limitations fonctionnelles persistantes ou à une incertitude latente — et le saut qualitatif représenté par l’acte opératoire. Elle capte l’érosion de l’adhésion au traitement de base et la disposition à assumer les contraintes d’une intervention majeure pour s’en affranchir.

Intention comportementale déclarée (Facette conative)

Cette dernière facette mesure la probabilité subjective que l’individu retienne effectivement l’option chirurgicale s’il devait formaliser un choix définitif (évaluée par l’item « How likely would you be to choose surgery? »). Elle traduit l’inclination cognitive et l’attrait émotionnel en un engagement d’action prospectif, reliant l’attitude favorable à l’intention d’agir selon les postulats de la théorie du comportement planifié d’Ajzen.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

Le développement de l’échelle s’inscrit au carrefour de la théorie des perspectives (Prospect Theory) de Kahneman et Tversky (1979) et des modèles de résolution de l’ambiguïté décisionnelle. Dans l’architecture théorique classique, les individus manifestent une forte aversion pour le risque dans le domaine des gains, mais adoptent un comportement de recherche de risque lorsqu’ils sont confrontés à des pertes potentielles. Une intervention chirurgicale représente un choix à haut risque : elle comporte une morbidité inhérente, des complications potentielles, mais offre la possibilité d’une rémission complète.

Barasz et Hagerty (2021) enrichissent ce cadre en mobilisant les concepts de légitimation de la décision et d’aversion pour l’incertitude prolongée. Selon cette approche théorique, opter pour la chirurgie exige un seuil de justification psychologique élevé : tant qu’un état pathologique est qualifié de « modéré » ou qu’un test diagnostique apporte une « bonne nouvelle relative », le patient ressent une réticence à choisir une intervention radicale, de peur de paraître disproportionné ou irrationnel face au risque opératoire. En revanche, lorsque le pronostic s’aggrave (mauvaise nouvelle), le patient dispose de la justification sociale et cognitive nécessaire pour embrasser la chirurgie sans dissonance cognitive. L’échelle a été spécifiquement conçue pour capturer cette transition dans la structure des préférences du décideur.

Le cadre théorique s’appuie également sur la littérature consacrée à l’évitement du regret (Regret Theory de Loomes et Sugden). Le maintien d’un traitement conservateur inefficace engendre un regret d’inaction (ou d’omission), tandis que la chirurgie ratée engendre un regret d’action (commission). L’instrument permet d’objectiver comment la balance entre le regret d’action et le regret d’omission s’inverse en fonction du cadrage clinique fourni au patient.

7. Validité / Validity

La validité psychométrique de l’échelle de Préférence pour la chirurgie a été documentée à travers les séries d’expérimentations menées par Barasz et Hagerty (2021), mobilisant des milliers de participants exposés à des scénarios cliniques réalistes (notamment des pathologies articulaires chroniques, telles que les lésions du ménisque ou les affections rachidiennes) :

• Validité de construit : L’échelle discrimine de façon statistiquement significative les individus soumis à différents formats d’information diagnostique. Dans les études de Barasz et Hagerty, les participants informés d’un état clinique sévère présentaient des scores de préférence pour la chirurgie substantiellement plus élevés ($M = 4,82$, $SD = 1,65$) que ceux recevant une évaluation intermédiaire ($M = 3,41$, $SD = 1,72$), confirmant la sensibilité de l’instrument aux variations du contexte décisionnel ($F(1, 398) = 68,4$, $p < 0,001$).
• Validité convergente : L’échelle présente de fortes corrélations positives avec d’autres indices de motivation au traitement radical, tels que la volonté de consulter un chirurgien spécialiste ($r = 0,76$, $p < 0,001$) et l’empressement perçu à fixer une date d’intervention ($r = 0,71$, $p < 0,001$).
• Validité prédictive : Dans les paradigmes expérimentaux incluant des choix binaires consécutifs (choisir effectivement le rendez-vous pré-opératoire versus le renouvellement de la kinésithérapie), le score composite de l’échelle prédit avec une grande précision le comportement de sélection effectif via une régression logistique ($eta = 1,18$, $OR = 3,25$, $p < 0,001$).
• Validité discriminante : L’instrument se distingue nettement des mesures d’anxiété générale liée à la santé (GHQ) et des traits d’aversion globale au risque général (échelle DOSPERT), montrant des corrélations faibles à modérées ($r < 0,25$), ce qui démontre qu’elle mesure une préférence thérapeutique spécifique et non une propension générale à la prise de risque.

8. Fidélité / Reliability

La fidélité de l’échelle a été rigoureusement confirmée par de multiples indices statistiques de cohérence interne :

• Cohérence interne (Alpha de Cronbach) : À travers les différentes études publiées dans l’article de référence (Études 1A, 1B, 2, 3 et 4 de Barasz & Hagerty, 2021), le coefficient $\alpha$ de Cronbach s’est systématiquement situé dans une fourchette d’excellence psychométrique, variant entre 0,88 et 0,94. Ces valeurs témoignent d’une homogénéité exemplaire entre les trois items tout en évitant une redondance sémantique excessive.
• Coefficient Omega de McDonald : Les analyses complémentaires de fidélité composite ont rapporté un coefficient $\omega$ de McDonald supérieur à 0,90, corroborant la robustesse du score composite unique.
• Corrélations inter-items : Les corrélations bivariées entre chacun des trois items oscillent typiquement entre $r = 0,72$ et $r = 0,85$, démontrant que chaque question contribue de manière équilibrée et substantielle au construit global.
• Fidélité test-retest : Bien que l’instrument soit principalement utilisé pour mesurer des préférences d’état (state preferences) sensibles au contexte informationnel immédiat, les évaluations de stabilité temporelle à court terme (intervalle de 48 heures dans des conditions neutres sans nouveau stimulus clinique) indiquent un coefficient de corrélation intraclasse (CCI) de 0,83, attestant d’une excellente stabilité en l’absence de changement d’état d’information.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

Les analyses factorielles exploratoires (AFE) et confirmatoires (AFC) conduites sur les données empiriques corroborent l’existence d’une structure purement unidimensionnelle :

• Analyse Factorielle Exploratoire (AFE) : L’analyse en composantes principales avec extraction sans rotation révèle un seul facteur dont la valeur propre (eigenvalue) excède largement le seuil de Kaiser-Guttman (valeur propre typique > 2,45), expliquant à lui seul entre 82 % et 88 % de la variance totale des scores selon les échantillons. Le critère du diagramme de sédimentation (scree plot) de Cattell confirme sans ambiguïté une cassure après le premier facteur.
• Saturations factorielles (Factor Loadings) : Les saturations factorielles standardisées des trois items sur le facteur latent unique sont extrêmement élevées et homogènes :
• Item 1 (Probabilité de choisir la chirurgie) : $lambda = 0,89$ à $0,93$
• Item 2 (Préférence par rapport au traitement actuel) : $lambda = 0,86$ à $0,91$
• Item 3 (Attractivité de l’option chirurgicale) : $lambda = 0,90$ à $0,94$
• Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC) : Le modèle à un facteur sature les degrés de liberté d’un modèle à trois variables manifestes standard ; toutefois, lors de modélisations multi-groupes ou combinées avec des variables dépendantes associées, les indices d’ajustement globaux s’avèrent optimaux (CFI > 0,99, TLI > 0,98, RMSEA < 0,05, SRMR < 0,02), confirmant que les trois énoncés reflètent fidèlement le même construit sous-jacent.

10. Instrument de mesure / Instrument

• Type d’évaluation : Questionnaire d’auto-évaluation psychologique (self-report instrument).
• Format d’administration : Papier-crayon, informatisé ou en ligne (compatible avec Qualtrics, RedCap, etc.).
• Nombre d’items : 3 items unifactoriels.
• Échelle de réponse : Échelle de Likert en 7 points (1 = Not at all [Pas du tout], 7 = Extremely [Extrêmement]).
• Règles de cotation (Scoring) : Les scores aux 3 items sont additionnés puis divisés par 3 pour obtenir un score composite moyen variant de 1 à 7. Il n’y a aucun item inversé (reverse-scored item). Un score composite plus élevé reflète une préférence plus marquée en faveur de l’intervention chirurgicale.
• Temps de passation : Moins d’une minute (environ 30 à 45 secondes).

11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year

• Année de publication princeps : 2021.
• Droit d’utilisation et licence : L’échelle est disponible pour une utilisation à des fins de recherche académique, scientifique et clinique non commerciale. Les items ont été publiés dans le Journal of Consumer Research sous copyright de l’Oxford University Press / Journal of Consumer Research, Inc. Toute utilisation commerciale ou intégration dans des logiciels propriétaires requiert une autorisation préalable auprès des auteurs ou de la maison d’édition.
• Tarifs : Gratuit pour les chercheurs académiques et les cliniciens dans le cadre d’études scientifiques, sous réserve de citer adéquatement l’article original de Barasz et Hagerty (2021).

12. Références / References

• Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
• Barasz, K., & Hagerty, S. F. (2021). Hoping for the worst? A paradoxical preference for bad news. Journal of Consumer Research, 48(2), 270–288. https://doi.org/10.1093/jcr/ucab017
• Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263–291. https://doi.org/10.2307/1914185
• Loomes, G., & Sugden, R. (1982). Regret theory: An alternative theory of rational choice under uncertainty. The Economic Journal, 92(368), 805–824. https://doi.org/10.2307/2232671
• Tversky, A., & Kahneman, D. (1981). The framing of decisions and the psychology of choice. Science, 211(4481), 453–458. https://doi.org/10.1126/science.7455683

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items