Hésitation vaccinale et déclaration des évènements indésirables ICOVAC

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Le projet aidera à mieux comprendre les mécanismes d’attribution des évènements indésirables par le public ce qui aidera notamment à favoriser leur signalement dans les cas où cette attribution est plausible mais aussi à deviser des politiques de communication permettant d’éduquer le public quant aux fausses attributions. Le projet contribuera aussi à l’avancée des réflexions en Sciences Humaines et Sociales sur l’expérience de la vaccination et des médicaments.
L’objectif est à la fois de mieux comprendre les dynamiques sociales au cœur de l’expérience des effets secondaires ainsi que les processus psychosociaux par lesquels les personnes en viennent à attribuer (ou non) un évènement indésirable à un vaccin.
Il s’agit donc d’étudier les facteurs sociaux et psychologiques sous-jacents à :
a) la déclaration d’évènements indésirables,
b) au surgissement de véritables effets indésirables via l’effet nocebo,
c) l’attribution erronée d’évènements indésirables aux vaccins.

L’analyse combinera des méthodes qualitatives et quantitatives :

Une première phase consistera dans l’exploration et l’analyse qualitatives sur un échantillon de déclarations constitué aléatoirement. Cette phase permettra à la fois de formuler des premières hypothèses mais aussi de constituer les répertoires de mots clés qui seront nécessaires à la réalisation de la phase quantitative de l’analyse. Pour le volet qualitatif de l’analyse, il faudra combiner à la fois de l’analyse thématique classique (repérage de thèmes récurrents), une attention particulière aux cas où les usagers argumentent en faveur d’un lien de causalité entre un évènement indésirable et un vaccin (repérage des éléments qu’ils utilisent comme « preuve » ou qui font naitre chez eux cette suspicion) ainsi qu’aux cas où les usagers évoquent la question de la confiance dans le travail de régulation de la sécurité des vaccins par les autorités sanitaires (dont l’ANSM).

Dans un second temps, il faudra mobiliser les méthodes de linguistique computationnelle (Name Recognition Techniques, Natural language Processing) afin de repérer une récurrence des thèmes, des séquences et évènements-types ainsi que des structures de réflexions communes. Cela impliquera notamment de réaliser des codages systématiques sur un échantillon de déclaration afin d’entrainer les algorithmes à repérer systématiquement ces thèmes, évènements et séquences. Cette analyse quantitative implique donc des allers-retours permanents avec l’analyse qualitative.
Ces analyses permettront d’attribuer à chaque déclaration spontanée un ensemble de propriétés fondées sur les textes écrits spontanément par les déclarants. Ces propriétés seront croisées avec certaines propriétés renseignées au moment de la déclaration (âge, vaccin utilisé, moment de la déclaration…) à l’aide de techniques de statistiques plus classiques. Ces données seront aussi comparées aux déclarations réalisées par les professionnels de santé afin de proposer une réflexion sur les différences d’attributions entre le patient et les professionnels de santé.

Les analyses seront réalisées sur R et Python au sein d’un environnement clos sur un serveur de type HDS (pas de sortie des données). Il sera utilisé une grande diversité de packages relevant soit des statistiques classiques soit des méthodes de statistiques et Intelligence artificielle appliquée au traitement du langage.

La population visée est l’ensemble des personnes ayant déclaré des évènements indésirables auprès de l’ANSM entre mai 2021 et juin 2023. Cela regroupe environ 150 000 déclarations au total.