Différents modèles d'évaluation peuvent être utilisés. Le modèle expérimental (essai clinique aléatoire) est de loin la méthode idéale pour apprécier les avantages de toute intervention. Cependant, ce modèle ne s'applique pas aux pratiques de tous les jours. De plus, le modèle d'essai clinique aléatoire ne permet pas d'apporter des ajustements qui devraient peut-être être implantés dans votre établissement.

Il existe une multitude de modèles valables pour évaluer l'impact de vos interventions. Le DMAA Outcomes Guide ¹ dresse une liste de 12 « caractéristiques de modèles d'étude » différentes (liste disponible seulement en anglais)

1. randomized controlled trial (essai clinique aléatoire))
2. pre-post with the patient as their own control
3. pre-post historical control design with concurrent control
4. pre-post historical control with actuarial adjustment based savings analysis
5. pre-post historical control with no actuarial adjustment trend of the non-diseased population
6. pre-post multiple baseline (with randomized controls) available comparison group
7. benchmark study
8. pre-post time series
9. post-only control group
10. post-only/no control group
11. cross-sectional (no comparison)
12. simple time-series (e.g. run charts).

Comme tel, le modèle d'essai clinique aléatoire n'est pas réalisable ou approprié pour l'implantation sur le terrain. De nombreux modèles différents sont disponibles, mais toutes ont leurs limites. Principe important à retenir : faire de son mieux pour qu'il soit possible de faire des comparaisons avec des groupes référents. De plus, les facteurs parasites devraient être évalués, car ils devront être pris en considération lors de l'analyse et de l'interprétation des résultats.

Il existe différentes façons de recueillir des données. Notre choix sera orienté par les questions auxquelles nous tentons de répondre et les résultats que nous voulons mesurer. De même, il y a des avantages et des désavantages propres à l'utilisation de toute méthode de collecte de données.

 [1] Outcomes Consolidation Steering Committee. Disease management program guide: including principles for assessing disease management programs. Washington, DC: DMAA, 2005: 33.

L’évaluation consiste à systématiquement rassembler et analyser des données relatives à une intervention/
programme/
cheminement et à en rendre compte afin de faciliter les prises de décisions.