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Stratégie de recherche
Une requête par mots-clés a été effectuée en interrogeant la base de données bibliographiques MEDLINE avec le moteur de recherche PubMed pour la période allant de janvier 2005 à décembre 2019, en utilisant les termes Mesh (National Library of Medicine, 1998) suivants : (« Stress, Psychological »[Mesh] OR « Reward »[Mesh] OR « Job Satisfaction »[Mesh]) AND « Physicians »[Majr]. Une autre requête a été envoyée sur PsycARTICLES et PsycINFO avec le moteur de recherche EBSCOhost et formulée comme suit : (« effort » OR « reward » OR « stress » OR « job satisfaction ») AND « Physicians », en utilisant le terme « occupational stress » comme descripteur majeur, couvrant la période de 2005 à 2019.
Sélection des études
Une première sélection d’articles a été effectuée par deux lecteurs indépendants sur la base des titres et des résumés. Des références supplémentaires, identifiées via d’autres sources (références bibliographiques), ont été ajoutées à la sélection. Seuls les articles rédigés en français, en anglais ou en allemand, portant sur les médecins, quelle que soit leur spécialité, et sans limitation géographique ont été sélectionnés. Les articles indisponibles ou hors sujet ont été exclus. L’éligibilité des articles pour la revue de la littérature a été évaluée après parcours des manuscrits par deux lecteurs. En cas de désaccord, un troisième lecteur indépendant est intervenu. Par la suite, les articles n’ont été inclus que s’ils rapportaient des résultats concernant la prévalence du déséquilibre effort-récompense et/ou des résultats sur au moins l’une des dimensions évaluées par l’outil d’évaluation du déséquilibre effort-récompense.
Outil d’évaluation du déséquilibre effort-récompense
Cette approche du stress est basée sur un questionnaire utilisant trois dimensions psychosociales : d’une part l’échelle des efforts extrinsèques, qui se composent des impératifs professionnels dus aux exigences du travail (contraintes de temps, interruptions, responsabilités et charge physique), d’autre part l’échelle des récompenses qui se composent des aspects matériels (gains monétaires, perspectives de promotion et sécurité de l’emploi) et des aspects non-matériels (estime reçue des collègues et des supérieurs et reconnaissance du travail accompli) (5).
Concernant les dimensions « effort » et « récompense », les auteurs ont construit le questionnaire en utilisant respectivement de 3 à 6 items et de 5 à 11 items. Les réponses à chaque question ont été cotées sur des échelles de Likert de quatre (1 à 4) ou cinq points (1 à 5). Le score individuel pour chaque dimension est calculé en additionnant chaque valeur obtenue sur l’échelle de Likert de l’ensemble des items constituant la dimension (14).
Le ratio entre les efforts extrinsèques et les récompenses ou « effort-reward ratio » (ERR) qui représente le rapport entre le score d’effort et le score de récompense est utilisé pour mesurer le niveau de stress au travail. Pour calculer ce rapport, le score d’effort est placé en numérateur et le score de récompense en dénominateur : ERR=E/(R.c) où E est le score d’effort, R le score de récompense et c un facteur de correction qui ajuste le nombre inégal d’items utilisés pour chaque dimension, obtenu en divisant le nombre d’items de récompense par le nombre d’items d’effort extrinsèque.
Diverses valeurs seuils sont utilisées par les auteurs pour définir la survenue d’un déséquilibre entre des efforts importants et de faibles récompenses. Dans cette méta-analyse, la prévalence du stress professionnel est définie par des valeurs du ratio supérieures à 1, indiquant un déséquilibre important entre les efforts et les récompenses et signifiant un niveau de stress élevé (6).
Une troisième dimension intégrée au questionnaire est l’échelle des efforts intrinsèques (overcommitment) définis par des attitudes et des motivations individuelles en réponse à un engagement excessif dans le travail. Toutefois cette dimension n’a pas été incluse dans cette méta-analyse car n’étant pas comptabilisée dans le calcul du ratio effort-récompense. Ce facteur pourrait jouer un rôle aggravant en cas de déséquilibre effort-récompense (15).
Le questionnaire du déséquilibre effort-récompense explorant ces trois dimensions existe de manière standard en trois versions qui se composent de 16, 23 et 46 items selon le nombre d’items utilisés pour évaluer les efforts intrinsèques.
Extraction et analyse statistique des données
Les informations transcrites dans chaque article ont été extraites par un lecteur puis vérifiées par un second lecteur. Ces informations ont été extraites à l’aide d’une grille d’analyse systématique comprenant : premier auteur, année de publication, année de l’enquête, pays, spécialités des médecins, design de l’étude, étapes des études prospectives, définition du déséquilibre effort-récompense selon l’auteur, nombre d’items pour chaque dimension, nombre de points de l’échelle de Likert, nombre de répondants, prévalence du déséquilibre effort-récompense et score moyen +/- écart-type pour chaque dimension.
Des études transversales, transversales répétées et longitudinales, portant à la fois sur les médecins et sur d’autres professionnels paramédicaux, ont été incluses mais seuls les résultats concernant les médecins en ont été extraits et présentés dans cette méta-analyse.
Le taux de prévalence du déséquilibre effort-récompense, défini lorsque ERR est supérieur à 1, et le score moyen des dimensions « effort » et « récompense » ont été extraits ou calculés à partir des articles répondant aux critères d’inclusion.
Les taux de prévalence et les intervalles de confiance à 95% (IC 95%) ont été transformés à l’aide de la « transformation de Freeman-Tukey à double arc-sinus » afin de surmonter l’instabilité de la variance (16). Le poids de chaque étude a été calculé à l’aide du modèle de l’inverse de la variance. Il s’agit d’un modèle basé sur l’optimisation du maximum de vraisemblance visant à favoriser l’estimation de la prévalence combinée avec une meilleure probabilité de couverture et une variance observée plus faible que les modèles fixes et aléatoires (17).
Les auteurs ayant utilisé plusieurs versions du questionnaire de Siegrist, les scores moyens d’effort et de récompense ont été calculés sur plusieurs intervalles. Ainsi, les scores moyens des variables « effort » et « récompense » ont été normalisés sur une échelle de 0 à 100 afin de fournir des résultats comparables.
L’hétérogénéité des études a été déterminée à l’aide du test Q de Cochran et de l’indice I2. L’indice I2 présente le pourcentage de variabilité due à l’hétérogénéité des résultats entre les études plutôt que celle due au hasard (18). Pour tenter d’identifier la source de cette hétérogénéité, des analyses en sous-groupes ont été effectuées. Ces sous-groupes ont été constitués en fonction du nombre d’items formant chaque dimension, ainsi qu’en fonction du nombre de points formant l’échelle de Likert. Afin de prendre en compte les biais de publication, l’indice Luis Furuya-Kanamori (LFK) a été utilisé pour mesurer l’asymétrie du diagramme de Doi. Si l’indice LFK est compris entre -2<LFK index<+2, il existe alors une asymétrie mineure. À l’inverse, un LFK index≤-2 ou LFK index≥+2 témoigne d’une asymétrie majeure laissant suspecter un probable biais de publication (19). Enfin, des analyses de sensibilité ont été réalisées pour évaluer l’impact de l’exclusion d’une étude sur les estimations de la prévalence par sous-groupe. Une étude était considérée comme influente si l’intervalle de confiance de la prévalence sur l’ensemble des études n’incluait pas la prévalence moyenne calculée sans ladite étude. Ces analyses ont été réalisées avec MetaXL© (version 5.3).
Méta-analyse des scores d‘effort et de récompense
Trente-et-une études ont fourni les moyennes des scores d’effort et de récompense pour 45 échantillons. Parmi ces échantillons, six échelles différentes évaluant la dimension « effort » ont été utilisées. Sept échantillons avaient un score d’effort issu d’une échelle de 3 à 12 pour une variation des scores moyens de 5,8 à 9,9. Pour les quatre échantillons dont les scores ont été calculés sur une échelle de 4 à 16, les moyennes variaient de 14,4 à 15,9. Pour les quatre échantillons dont les scores ont été calculés sur une échelle de 4 à 20, les moyennes variaient de 11,1 à 12,5. Pour les quatre échantillons dont les scores ont été calculés sur une échelle de 6 à 24, les moyennes variaient de 8,2 à 17,9. Pour les quatre échantillons dont les scores ont été calculés sur une échelle de 5 à 25, les moyennes variaient de 15,1 à 17,9. Enfin, pour les vingt-deux échantillons dont les scores ont été calculés sur une échelle de 6 à 30, les moyennes présentaient une variation de 12,5 à 21,0. Sur une échelle standardisée de 0 à 100, le score moyen de la dimension « effort » après la méta-analyse était de 58,5 [53,8-63,2].
Le résultat du test Q d’hétérogénéité s’est révélé non-significatif (Q=60,5 ; p=0,05). La valeur I2 d’environ 27% [25,2-28,8] indiquait une faible hétérogénéité de la variance observée. L’indice LFK était de 1,04, signifiant une légère asymétrie dans le diagramme en entonnoir de Doi. La présence de 5 points à l’extérieur de l’entonnoir confirmait une faible hétérogénéité des résultats du score d’effort entre les études.
Ces différences de résultats entre les études ont été réduites en conduisant des analyses en sous-groupes selon le nombre d’items utilisés pour calculer le score. Dans les études utilisant trois, quatre ou cinq items pour évaluer le score d’effort, le score moyen standardisé global était de 62,1 [56,2-67,9] (Q=31,0) contre 50,5 [44,8-56,1] (Q=18,3) pour les études utilisant six items. Plus en détails, le score d’effort moyen était de 63,8 [53,2-74,4] pour le groupe utilisant la version à trois items, 61,7 [51,7-71,7] pour la version à quatre items et 62,4 [49,4-75,5] pour la version à cinq items.
Parmi les mêmes échantillons, sept échelles différentes évaluant la dimension « récompense » ont été utilisées. Cinq échantillons avaient un score de récompense issu d’une échelle allant de 5 à 20 pour une variation des moyennes de 13,3 à 13,8. Pour les quatre échantillons dont les scores ont été calculés sur une échelle de 5 à 25, les moyennes variaient de 7,6 à 12,6. Pour les cinq échantillons dont les scores ont été calculés sur une échelle de 7 à 28, les moyennes variaient de 11,6 à 17,9. Pour les quatre échantillons dont les scores ont été calculés sur une échelle de 11 à 44, les moyennes variaient de 13,0 à 31,2. Un échantillon avait un score moyen de 42,1 sur une échelle de 9 à 45. Un autre échantillon avait un score moyen de 38,3 sur une échelle de 10 à 50. Enfin, pour les vingt-cinq échantillons dont les scores de récompense ont été calculés sur une échelle de 11 à 55, les moyennes de ce groupe variaient de 22,8 à 51,5. Sur une échelle standardisée de 0 à 100, le score de récompense après la méta-analyse était de 48,9 [38,7-59,1].
Le résultat du test d’hétérogénéité Q s’est révélé significatif (Q=255,8 ; p < 0,001). La valeur I2 indiquait que 83% [78.3-87.7] de la variance observée s’expliquait par des hétérogénéités entre les études. L’indice LFK à 5,48 signifiait une asymétrie majeure dans le diagramme en entonnoir de Doi. La présence de 20 points au-dessus de l’entonnoir confirmait une grande hétérogénéité des résultats du score de récompense entre les études.
Ces différences de résultats se manifestaient aussi dans les analyses en sous-groupes par nombre d’items utilisés pour le calcul du score de récompense. Ainsi, la moyenne standardisée était de 40,7 [27,7-52,6] pour les études ayant utilisé cinq items, 49,0 [40,1-57,9] pour les études utilisant sept items et 56,7 [44,3-69,0] pour les études utilisant onze items.
Résultats de la méta-analyse
La grande variabilité de la prévalence du stress au travail chez les médecins (de 3,50% à 96,9%) est assez proche de celle constatée par Huy Nguyen Van et al. chez les professionnels de santé, incluant des médecins, mais pas exclusivement (de 3,50% à 80,7%) (7). Cette variabilité se matérialise par une forte hétérogénéité entre les résultats des études incluses dans la méta-analyse (score Q = 6667,0 ; I2 =99%).
Dans cette méta-analyse, nous avons tenté d’expliquer une partie de cette hétérogénéité à travers les principales approches méthodologiques utilisées par les auteurs.
En ce qui concerne les résultats du taux de prévalence global du stress au travail, l’évaluation via l’échelle de Likert en quatre points aboutissait à un taux de prévalence cumulé 3,3 fois plus élevé que l’évaluation via l’échelle en cinq points (70,2% vs. 21,1%). Ainsi, il parait probable que les modalités de cotation de réponses choisies par les auteurs en termes de nombre de points sur l’échelle de Likert soit le premier facteur influençant la variabilité des résultats des taux de prévalence dans la littérature. Dans le guide d’application du questionnaire d’évaluation du déséquilibre effort-récompense, Siegrist conseille d’utiliser l’échelle de Likert à quatre points (14). Il est courant que le résultat d’une échelle de cotation dépende de sa structure paire ou impaire. Il semble que dans des situations d’échelles impaires, une partie des sujets choisisse naturellement la réponse centrale. Cela suggère, selon la méthodologie utilisée par les auteurs, la possible émergence soit d’une surestimation soit d’une sous-estimation de la valeur de la variable étudiée (61,62).
Quelle que soit la méthode employée, il est important de constater qu’entre 2 et 7 médecins sur 10 étaient exposés à un risque élevé de stress professionnel. Ce taux semble supérieur à celui observé dans la population générale active européenne, évalué à 31.7% [8-51] par une méta-analyse portant sur 90 164 individus et couvrant la période de 1985 à 2005 (63).
Il en est de même en comparant avec l’ensemble des professionnels de santé non-médecins (infirmiers, techniciens, dentistes, personnels de soin) chez qui les taux de prévalence variaient de 4,4 à 80,7% en Europe (4,4 à 20,7% sans la Grèce) et de 12,2 à 57,1% en Asie selon les études. Plus spécifiquement chez les infirmiers, le taux de prévalence variait de 10,1 à 20,7% en Europe et de 7.8% au Brésil parmi les études incluses la revue de Nguyen et Al. (7).
Ce constat corrobore la nécessité de poursuivre les investigations dans ce domaine afin de mieux en prévenir les conséquences physiques, psychiques et sociales.
Concernant l’évaluation de la variabilité des taux de prévalence entre les études, il est difficile de conclure quant à la réduction de l’hétérogénéité en stratifiant les études en fonction du nombre de points de l’échelle de Likert. En effet, le score Q dépend directement du nombre d’études incluses et l’indice I2, construit afin de standardiser le score Q, n’est pas assez fiable lorsque le nombre d’études incluses est faible (64). De ce fait, en déclinant le taux de prévalence global par modalité d’échelle de Likert, le nombre d’études incluses dans chaque sous-groupe est devenu trop faible et par corollaire l’estimation de l’hétérogénéité est devenue imprécise.
Il convient de noter que l’intervalle de confiance (IC à 95%) de la prévalence était plus étroit dans le groupe d’études utilisant l’échelle de Likert à cinq points (delta = 9,8), par rapport aux études utilisant l’échelle de Likert à quatre points (delta = 15,3). L’équilibre entre la réduction de la variabilité des résultats, d’une part, et la sensibilité de l’outil diagnostic, d’autre part, est à discuter. Concernant les scores moyens standardisés de la dimension « effort », le score combiné en fonction de la construction en 3, 4 ou 5 items ne variait que de 2,1 points entre les deux valeurs extrêmes. Cependant, les scores combinés d’effort obtenus via 3, 4 ou 5 items étaient supérieurs à ceux évalués avec 6 items avec une différence de de 11,6 points entre ces deux groupes. Par ailleurs, pour chaque score combiné décliné par nombre d’items, l’intervalle de confiance était étroit (IC 95% = score ± 5,7). Il convient de remarquer que la sixième question sur l’échelle de l’effort, traitant de l’effort physique, avait été exclue par certains auteurs qui estimaient que, les contraintes physiques étant limitées chez les médecins, la question n’était pas pertinente. Cela laisse supposer que, si tous les auteurs avaient retenu la sixième question, le score global aurait naturellement été réduit.
La faible hétérogénéité des scores d’effort entre les études (Q=60,45 ; I2=27%) montre que les scores moyens des études incluses sont répartis de manière homogène autour du score combiné. Cela suggère donc que la perception de l’effort est similaire entre les médecins et que cette dimension n’est peut-être pas discriminante du stress professionnel parmi les médecins. La variation des indices I2 entre le score global et les scores en sous-groupes déclinés par nombre d’items n’est pas significative. Le nombre d’items utilisés ne semble donc pas être une source d’hétérogénéité pour la dimension « effort ».
En ce qui concerne les scores moyens standardisés de la dimension « récompense », il y avait une différence de 8,3 points entre les échantillons évalués via 5 et 7 items. Il y avait également une différence de 7,7 points entre les échantillons évalués via 7 et 11 items. Aussi, la différence était de 16,0 points entre les échantillons évalués via 5 et 11 items. De plus, chaque score combiné décliné par nombre d’items dans la dimension « récompense » présente un intervalle de confiance élevé du score (IC 95% ≈ score +/-12).
La grande hétérogénéité des résultats entre les études concernant la dimension « récompense » (Q=255,76 ; I2 = 83%) signifie que les scores moyens des études incluses sont répartis de manière hétérogène autour du score combiné. Cela suggère que cette dimension du stress professionnel est particulièrement sensible chez les médecins. La variation des indices I2 entre le score global et les scores déclinés par nombre d’items dans cette dimension n’est pas significative. Ainsi, le nombre d’items de récompense n’est probablement pas une source d’hétérogénéité.
En conclusion, la variation des scores était plus importante pour la dimension « récompense » que pour la dimension « effort ». Il y a lieu de se demander si cette différence est due à une différence d’approche méthodologique entre les échelles d’effort et de récompense ou à une plus grande sensibilité de la dimension « récompense » dans la population médicale.
Ici, sur les 41 études utilisant le questionnaire de Siegrist incluses dans l’analyse, 26 d’entre elles sont soit allemandes (dix-neuf), soit suisses (sept). D’ailleurs, Johannes Siegrist, le concepteur du questionnaire, est un sociologue de la santé de nationalité suisse qui a occupé un poste à l’université de médecine de Düsseldorf en Allemagne.
Résultats de l’étude
L’analyse globale des taux de prévalence a montré une hétérogénéité entre les études qui suggère l’existence d’une variabilité substantielle de la prévalence du stress au travail. Aussi, l’approche méthodologique n’est pas suffisante pour expliquer cette variabilité d’une étude à l’autre, ce qui confirme la nécessité de poursuivre les recherches sur les facteurs expliquant cette variabilité. Le contexte motivant la réalisation d’une étude n’est pas souvent précisé. Dans un cas extrême, cela a conduit au résultat de Leutgeb et al., où le taux de prévalence était de 96,9% alors que la moyenne des autres études utilisant également une échelle de Likert à cinq points est de 21,1% et que le deuxième taux de prévalence le plus élevé de cette catégorie était de 33,0% (55). Les médecins inclus dans l’étude de Leutgeb et al. étaient particulièrement susceptibles d’être exposés aux dimensions du stress puisqu’il s’agissait exclusivement de médecins exerçant dans des zones rurales en horaires atypiques afin de compenser le manque de ressources médicales sur leur territoire (23).
Dans leurs études prospectives suisses, Budderberg-Fisher et al. ont montré une augmentation des taux de prévalence du déséquilibre effort-récompense entre 2003 et 2007, évalué à 17,6% en 2003, 20,3% en 2005 et 25,1% en 2007 (55). Des études allemandes transversales utilisant l’échelle de Likert à cinq points suggèrent une augmentation significative du taux de prévalence du stress entre 2006 et 2015. Le taux de prévalence semble avoir augmenté de 19,5% en 2006 à 22,3% en 2012 et jusqu’à 28,4% en 2015 (31,38,51). Selon le même raisonnement, des études allemandes utilisant l’échelle de Likert à quatre points montrent également une augmentation significative de ce taux de prévalence entre 2012 et 2017, de 30,4% entre les deux périodes. En effet, en 2012, Bauer et al. ont montré un déséquilibre entre les efforts et les récompenses parmi 64,6% des répondants (39). En 2015, il était de 82,0% et en 2017, il était de 95,0% (20,26).
Considérant le sexe comme facteur de risque éventuel de déséquilibre effort-récompense, la littérature est divergente. Peter et al. ont montré une différence significative entre le taux de prévalence du déséquilibre effort-récompense des hommes (31,0%) et celui des femmes (27,0%) sur un échantillon composé de 4 744 sujets (65). Lau n’a montré aucune différence significative de déséquilibre effort-récompense entre les hommes et les femmes sur un échantillon composé de 4 515 sujets (66).
La littérature montre une tendance à des scores plus élevés chez les employés plus âgés dans la population générale active (67–69). Dans les résultats de notre méta-analyse, en se focalisant uniquement sur les articles publiés en 2012, nous pouvons remarquer que les taux de prévalence du déséquilibre effort-récompense et les moyennes d’âge dans les pays semblent corrélés. En Allemagne, le taux de prévalence était de 27,6% et l’âge moyen des médecins de 53,7 ans (43). En Suisse, le taux de prévalence était de 21,6% et l’âge moyen de 42,2 ans (41). En Chine, le taux de prévalence était de 19,1% et l’âge moyen de 37,1 ans (42). Au japon, le taux de prévalence était de 57% pour une moyenne d’âge de l’échantillon de 58 ans (45). Dans leur revue de la littérature, Nguyen et al. font état d’une variation des résultats de la prévalence du stress entre les nations, en raison de l’existence de divergences en termes d’éthique, d’équilibre économique, d’exigences des systèmes de santé et de gestion des durées du séjour (7).
Points forts et limites
Notre étude a présenté certaines limites. En effet, l’utilisation de trois bases de données bibliographiques pour une revue systématique limite le nombre d’articles trouvés et réduit donc potentiellement le nombre d’études incluses. Cependant, nos requêtes sur ces bases de données ont permis de trouver 3 787 résultats parmi lesquels 50 articles ont été sélectionnés dans l’examen systématique, ce qui semble être un résultat pertinent. Medline, PsycARTICLES et PsycINFO sont des bases de données bien connues, dans les domaines médical et psychosocial, référençant des documents de bonne qualité. En outre, notre requête par mots clés basée sur les termes Mesh et l’utilisation de descripteur majeur pourraient restreindre le nombre d’études identifiées. C’est ainsi que trois des articles référencés dans ces bases de données ont été inclus ultérieurement dans la revue.
En concentrant la méta-analyse sur un outil unique d’évaluation du stress au travail, nous avons voulu sélectionner des articles dont les résultats présentent un maximum d’homogénéité. En établissant le seuil de déséquilibre effort-récompense à un ERR>1, nous avons cherché à normaliser la méthodologie d’évaluation, ce seuil étant le plus utilisé par les évaluateurs pour définir un niveau élevé de stress professionnel. La standardisation des résultats moyens des dimensions « effort » et « récompense » sur une échelle de 0 à 100 a permis d’inclure une grande partie des résultats de la littérature dans la même méta-analyse. De plus, la conduite d’analyses en sous-groupes par modalité de l’échelle de Likert et par nombre d’items utilisés dans les questionnaires a permis de réduire en partie la variabilité des résultats.
Finalement, il reste une certaine hétérogénéité parmi les études sélectionnées. L’outil de Siegrist étant un auto-questionnaire et le design transversal des études rendant le processus de sélection de la population dépendante du volontariat des répondants, un biais de non-réponse peut apparaître.
Enfin, la représentativité de notre étude est renforcée par un nombre important d’articles inclus impliquant de nombreux sujets (21 939 dans la prévalence groupée) ainsi que par la réalisation de multiples analyses de sensibilité.
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Table des matières
Résumé
Introduction
Méthode
Stratégie de recherche
Sélection des études
Outil d’évaluation du déséquilibre effort-récompense
Extraction et analyse statistique des données
Résultats
Méta-analyse des scores d‘effort et de récompense
Méta-analyse des taux de prévalence du déséquilibre effort-récompense
Discussion
Résultats de la méta-analyse
Résultats de l’étude
Points forts et limites
Conclusion
Références
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