Combien faut-il d’experts dans une enquête Delphi ? Étude de simulation

• Published in: Revue d'épidémiologie et de santé publique Vol. 65; p. S74
• Main Authors: Boulkedid, R., Schroedt, J., Mathoulin Pelissier, S., Boizeau, P., Alberti, C.
• Format: Journal Article
• Language: French
• Published: Elsevier Masson SAS 01.05.2017
• Subjects: Composition; Delphi; Experts; Nombre; Panel; Nombre; Panel; Composition; Experts; Delphi
• ISSN: 0398-7620
• DOI: 10.1016/j.respe.2017.03.056

La méthode Delphi est une méthode structurée communément utilisée pour établir un consensus auprès d’experts. La taille du panel semble jouer un rôle important dans la pertinence et la fiabilité des résultats de l’enquête Delphi. Cependant, il n’y a pas d’accord ou de recommandations sur la taille et la composition du panel d’experts à inclure. Cette confusion peut affecter la qualité globale du consensus final. L’objectif de ce travail est d’étudier l’influence de la variation du nombre d’experts et de la composition du panel participant au Delphi sur les résultats de l’enquête. En utilisant la méthode de bootstrap, différentes tailles de panel (n=5 à n=500) ont été générées à partir des données de deux enquêtes Delphi en deux tours réalisées respectivement auprès de 52 et 32 experts. Le nombre d’items à évaluer au premier tour était respectivement de 24 et 224. Dans chaque enquête, la combinaison d’items sélectionnés par ces panels était considérée comme la combinaison d’origine. Mille réplications ont été générées pour chaque taille de panel. Des tailles d’échantillons différentes ont également été générées en modifiant la proportion des différentes strates constituées à partir du nombre d’années d’expérience ou des habitudes de prescription des experts. Le nombre de combinaisons d’items sélectionnés par chaque panel et la proportion de panel ayant sélectionné la combinaison d’origine ont été calculé. L’alpha de Cronbach a été calculé pour chaque réplication afin d’évaluer la cohérence interne et l’homogénéité des résultats de l’enquête. Le nombre de combinaisons d’items sélectionnés diminuait avec l’augmentation du nombre d’experts (respectivement dans chaque enquête : 410 ou 729 pour n=5 experts versus 5 ou 1 pour n=500), avec toutefois une stabilisation obtenue autour d’une taille de panel de 100. La proportion de panels ayant sélectionné la combinaison d’origine augmente avec la taille du panel (de 4 % ou 0 % pour n=5 experts à 80 % ou 100 % pour n=500). De plus, plus le nombre d’items à noter au premier tour est élevé, plus le nombre d’items retenus est élevé surtout avec les panels de petites tailles. La variabilité de l’alpha de Cronbach diminuait avec l’augmentation de la taille du panel (range de 0,95 ou 1 pour n=5 et 0,04 ou 0 pour n=500). De plus, pour certains panels de petite taille, l’à de Cronbach était proche de 0, ce qui indique un manque de cohérence interne et un consensus non-atteint pour ces échantillons. Cette étude exploratoire montre que la variation du nombre d’experts et la composition du panel ont un impact sur les résultats d’une enquête Delphi. Les panels de petite taille donnent des résultats non-reproductibles d’un panel à l’autre. Cela suggère que lorsque la même enquête Delphi est menée dans différents panels de petite taille, les résultats seront différents d’une enquête à l’autre. Une taille de panel de 100 pourrait être considérée comme optimale pour limiter cette variabilité. Il est également important de maintenir des strates de taille identique, sinon, les participants les plus représentés, pourraient influencer significativement le résultat final.