Méthodologie

Conception modulaire du questionnaire

CareVoice n’est pas un questionnaire unique. C’est un menu de douze micro-sondages opt-in, chacun centré sur une seule dimension des conditions de travail. La répondante choisit un sujet, y répond en 60 à 120 secondes, et part. Elle peut revenir un autre jour pour un autre sujet. Chaque soumission est atomique — terminer un sujet n’oblige à terminer aucun autre.

Les douze modules en rotation actuelle : épuisement (CBI-6), abus au travail, vie personnelle et familiale, représailles après un signalement, violence institutionnelle (TSO et ratios), intention de quitter, première année / premières années en pratique, agence et personnel de remplacement, grossesse et postpartum au travail, harcèlement et discrimination, quasi-incidents de sécurité des patients, et témoignage ouvert.

Le format modulaire est un compromis assumé face aux grands sondages omnibus annuels de la FCSII et de SHCWEP. Le coût : toutes les répondantes ne couvrent pas toutes les dimensions. Le bénéfice : un engagement de 60 secondes par session, ce qui rejoint des infirmières qui ne donneraient jamais vingt minutes — et donne à chaque dimension son propre dénominateur k-anonyme au lieu d’imposer toutes les questions à toutes les répondantes.

Démographie de base

Trois questions courtes sont posées une fois par soumission, avant le module thématique : province (requise), type d’unité (optionnel), années de pratique en tranches (optionnel). La province est requise parce que toute publication est découpée par province ; l’unité et l’expérience sont optionnelles parce qu’une case oubliée ne doit pas bloquer le registre.

La couche de base est stockée séparément des réponses au module. N’importe quel module peut donc être croisé avec n’importe quelle dimension de la couche de base à l’étape d’analyse, sans que les réponses individuelles se mélangent.

On ne demande jamais le nom d’un employeur, d’un hôpital, d’un CIUSSS ou d’un CISSS, d’une gestionnaire, ni d’un patient. Seulement des catégories.

Épuisement — Copenhagen Burnout Inventory (CBI-6)

L’épuisement professionnel est mesuré avec la sous-échelle « work-related » du Copenhagen Burnout Inventory (Kristensen et coll., 2005, doi : 10.1080/02678370500297720). L’instrument est dans le domaine public, validé en français québécois (Dion & Tessier 1994), plus court que ProQOL, et évite l’hypothèse de dépersonnalisation qui rend Maslach inadéquat en contexte infirmier.

Six items, échelle de fréquence à cinq points (Toujours · Souvent · Parfois · Rarement · Jamais/presque jamais). Le scoring serveur mappe vers 100 / 75 / 50 / 25 / 0 ; la moyenne par item donne un score global 0–100. Seuil sévère : ≥ 50. Critique : ≥ 75.

Les scores individuels ne sont jamais affichés. Les agrégats du module ne sont publiés qu’à n ≥ 30. Une répondante qui ne complète que le module épuisement produit une ligne ; cette ligne ne devient un chiffre publié qu’après qu’au moins 29 autres répondantes aient répondu au même item dans des conditions démographiques comparables.

Taxonomie des abus au travail

Quatre types d’actes apparaissent comme tuiles distinctes, jamais regroupées : abus verbal, agression physique, agression sexuelle ou contact sexuel non désiré, et menaces de violence. La séparation entre physique et sexuel est une amélioration méthodologique délibérée par rapport à la FCSII 2017, où l’agression sexuelle est noyée dans le bucket « physique » et disparaît du gros titre.

La source de l’abus est captée séparément en sélection multiple : patient ou résident, famille ou visiteur, collègue (infirmière ou personnel de soutien), médecin, gestionnaire, haute direction. La tuile médecin existe seule — fusionnée avec « collègue » dans les instruments antérieurs, ce qui produisait un taux médecin-perpétrateur artificiellement bas.

La fréquence dans la fenêtre de rappel de 30 jours est captée par tranches (1, 2-3, 4-9, 10+). Les tranches permettent de publier l’intensité (« X % ont vécu un abus 4+ fois en 30 jours ») sans exposer des comptes exacts qui se composeraient avec la couche de base en cellules ré-identifiables.

Logique de saut et embranchements

Plusieurs modules portent des branches conditionnelles qui acheminent la répondante à travers des questions différentes selon ses réponses précédentes. Le module représailles est le plus conséquent : la première question divise l’échantillon en trois populations — celles qui ont signalé formellement un incident dans les 12 derniers mois, celles qui y ont pensé sans le faire, et celles qui n’avaient rien à signaler. Chaque branche a ses propres questions de suivi ; les populations ne partagent jamais de dénominateur.

La logique de saut est encodée de façon déclarative dans la base de données, pas dans le code client. Chaque règle a la forme « si une réponse antérieure correspond, sauter à une question précise plus loin ou terminer le module ». Les règles composées utilisent des combinateurs ET/OU. Le moteur du formulaire évalue les règles dans l’ordre ; le premier match l’emporte.

C’est l’embranchement qui distingue cet instrument d’une batterie Likert plate. Le taux de chilling effect (la population qui voulait signaler mais ne l’a pas fait, ventilée par raison) est un nombre qui n’existe dans aucun jeu de données canadien à l’échelle de population. C’est la branche qui le rend mesurable.

K-anonymat et suppression de cellules

Aucune cellule publiée n’affiche moins de 5 réponses. C’est le plancher ; plusieurs modules le relèvent.

Sur le tableau de bord et la carte par province, le seuil est n ≥ 5. Sur les croisements à trois variables ou plus (province × unité × type d’incident, par exemple), le seuil est n ≥ 10. Sur le module sécurité des patients en particulier, n ≥ 25 s’applique à toute coupe combinant le type d’incident avec la localisation — la responsabilité de co-publication sous Crookes v Newton y est la plus haute, et on accepte la résolution statistique réduite comme contrepartie.

Le module harcèlement-et-discrimination supprime les cellules dimension-d’identité × petite-région sous n = 10, parce que la combinaison « harcèlement linguistique + Saguenay + soins intensifs » peut ré-identifier une seule répondante sur une petite unité même quand chaque dimension prise séparément est k-anonyme.

Les règles de suppression sont appliquées à la couche d’analyse, pas par caviardage a posteriori. Les cellules sous le seuil ne sont jamais générées en premier lieu.

Chiffrement et chaîne de modération

Les témoignages en texte libre — quand un module en contient un — sont chiffrés à la couche applicative en AES-256-GCM avant de toucher la base de données. La clé de chiffrement est stockée dans une variable d’environnement, séparée des identifiants de base de données. Une fuite de la base sans la clé n’expose toujours aucun texte.

La colonne chiffrée n’est jamais publiée. Une seconde colonne contient la version caviardée par un humain que le modérateur a approuvée ; c’est la seule narration que le public voit. Les soumissions dont le témoignage ne peut pas être désidentifié de façon sécuritaire sont rejetées et la colonne caviardée reste vide à jamais — l’original chiffré est effacé à la rotation standard de 90 jours.

La modération se fait par une file d’admin authentifiée qui déchiffre les témoignages une ligne à la fois, dans un contexte privilégié, jamais depuis le navigateur. Le nom d’utilisateur du modérateur est consigné sur chaque approbation / rejet / retrait à des fins d’audit. Une répondante qui veut faire retirer son témoignage plus tard peut écrire à l’adresse de contact ; le retrait efface la ligne publiée et est consigné avec horodatage.

Règles de caviardage

Chaque témoignage publié passe par les mêmes sept règles. Chaque règle est appliquée manuellement par le modérateur avant que le témoignage entre dans l’archive publique.

• Remplacer tout nom propre de personne par un rôle : « Dr Smith » → « un médecin », « Marie » → « une collègue ».
• Remplacer les noms d’hôpitaux, de CIUSSS, de CISSS et de cliniques par le rôle plus la région : « CHSLD Saint-Joseph à Laval » → « un CHSLD dans les Laurentides ».
• Remplacer les dates exactes par des fenêtres relatives : « 14 mars 2024 » → « un mardi ». Les mois et les années sont généralement sécuritaires ; les jours et dates précis ne le sont pas.
• Remplacer les numéros de chambre, identifiants d’unité, numéros d’employé et numéros de permis par des marqueurs génériques.
• Retirer les titres professionnels qui, combinés à l’unité et à la province, deviennent identifiants — par exemple, l’unique IPS d’une petite unité rurale.
• Préserver la voix de la répondante. Si les coupes compromettent le sens, marquer la ligne rejetée plutôt que la réécrire vers la neutralité.
• Si le témoignage nomme un événement précis sur une unité ayant moins de 10 rapports au registre, supprimer la publication entièrement et marquer rejeté.

Bilinguisme sans traduction

L’anglais canadien et le français québécois sont traités comme langues de premier rang sur ce site. Aucune n’est une traduction de l’autre. Le copy des questions est rédigé en français québécois d’abord et adapté à l’anglais canadien ensuite, parce que le vocabulaire syndical et institutionnel québécois (TSO, CHSLD, CIUSSS, CISSS, FIQ, OIIQ, Comité paritaire SST) ne survit pas à une traduction fidèle depuis l’anglais.

Un petit nombre d’options n’existent que dans l’instrument FR-QC. L’exemple le plus net est la tuile « Comité paritaire SST » dans la question des canaux de signalement du module représailles — un comité paritaire santé-sécurité spécifique au Québec, sans équivalent ontarien exact. Le schéma permet ces tuiles QC-uniquement via un drapeau sur l’option ; le déclencheur de base de données vérifie qu’aucune autre option ne peut exister de façon asymétrique entre les deux langues.

Les agrégations qui combineraient des tuiles FR-QC-uniquement avec des soumissions EN-CA ne sont pas publiées — les dénominateurs diffèrent.

Échantillonnage et limites

CareVoice est un échantillon de commodité auto-sélectionné. Ce n’est pas un sondage probabiliste. Les répondantes parviennent au registre par les réseaux infirmiers, les médias sociaux, et la recommandation directe ; la base d’échantillonnage est inconnue.

Les comparaisons avec FCSII 2017 (Enough is Enough), FCSII 2022 (Outside Looking In), StatCan SHCWEP 2021, RNAO 2022, OIIQ 2022-2023, et Havaei et coll. (UBC, 2021-2023) sont directionnelles, pas statistiques. Quand un taux CareVoice diverge de l’une de ces références, la divergence est lue comme un signal — à investiguer, pas à invalider — et jamais comme une mesure plus exacte.

Les avantages structurels du registre par rapport aux sondages académiques annuels sont : une fenêtre de rappel glissante de 30 jours (vs annuelle), une granularité provinciale (vs nationale), et des données au niveau de l’incident avec leur outcome (vs perception générale). Son désavantage structurel est la base d’échantillonnage inconnue.

Versionnage et changelog

Chaque modification d’un module — une nouvelle question, une option renommée, un seuil de suppression resserré — produit une migration de base de données horodatée. Les migrations sont append-only ; aucune ligne historique du registre n’est jamais réécrite en place.

Les rapports trimestriels citent les versions de modules actives pendant la fenêtre de rapport. Une infirmière qui répond sous la version 1 d’un module n’est jamais reclassée comme ayant répondu à la version 2, même si la version 2 modifie la formulation.

Quand une décision méthodologique change, cette page est mise à jour et le texte précédent est conservé dans le dépôt de documentation du projet. La première version de cette page a été publiée en mai 2026.

Normes éditoriales

CareVoice publie deux types de contenu distincts : le registre CareVoice (signalements anonymes des infirmières, derrière des seuils de k-anonymat) et la surface de recherche (citations tierces : FCSII, ICIS, OCDE, articles à comité de lecture, sondages gouvernementaux). Les deux restent sur des pages séparées et ne sont jamais combinés dans un même graphique.

Chaque statistique externe porte : organisation source, nom de la publication, année, URL et une date `lastVerified` au format ISO. Les chiffres de plus de cinq ans sont marqués `archival` ; ceux de plus de deux ans sont marqués `stale`. La règle de fraîcheur est appliquée par le code, pas par le jugement d'un éditeur.

Les chiffres affichés sur ce site ne sont pas paraphrasés depuis la couverture médiatique. Quand un média a rapporté une source primaire, CareVoice cite la source primaire directement. Quand seule une couverture secondaire existe pour une affirmation, l'affirmation n'est pas ancrée sur la surface de recherche.

Politique de corrections

Si tu repères une erreur — un chiffre faux, une source mal attribuée, une URL périmée, une mauvaise traduction entre EN et FR — écris à contact@nursio.io avec l'URL et ce qui ne va pas. On vise à corriger les erreurs factuelles vérifiables dans les cinq jours ouvrables.

Les corrections matérielles (un chiffre remplacé ou retiré) sont enregistrées dans le changelog du dépôt du projet avec la date, l'ancienne valeur, la nouvelle valeur et la raison. Le `dateModified` au niveau de la page reflète la correction vérifiée la plus récente parmi toutes les statistiques citées.

Les modifications cosmétiques (coquilles, espacement, liens) ne sont pas enregistrées mais ne changent pas le `datePublished` de la page. L'instrument avec lequel les données ont été collectées n'est jamais révisé en silence — voir Versionnage ci-dessus.

Conflits d'intérêts

CareVoice ne reçoit aucun revenu publicitaire, aucun parrainage d'hôpitaux ou d'employeurs en santé, aucun financement d'ordres professionnels, et aucun financement gouvernemental conditionnel à l'accès aux données. Le projet est personnellement financé par son fondateur via Nursio (1001511837 ONTARIO INC.).

Le fondateur est une infirmière formée au Québec. Le permis d'exercice et l'emploi actuel du fondateur sont divulgués au registre d'incorporation mais ne sont pas rendus publics sur ce site, conformément au même principe d'anonymat que CareVoice étend aux répondantes.

Si le modèle de financement change — par exemple si CareVoice accepte un jour une subvention de fondation — le changement sera divulgué sur cette page dans les sept jours, et la propriété `funder` du JSON-LD Organization sera mise à jour en conséquence.