Une plateforme web pour les dossiers médicaux prénataux à faible risque, intégrant la gestion numérique des soins et la validation de l’ergonomie avec les professionnels de santé

Résumé

Ce travail détaille le développement et la validation de l’utilisabilité d’une application web conçue pour numériser les dossiers issus de consultations prénatales à faible risque. L’outil a été développé pour optimiser la documentation des informations cliniques, automatiser les calculs obstétricaux et améliorer la continuité des soins maternels, en répondant aux limites inhérentes à la tenue manuelle des registres.

Résumé

La qualité et l’exhaustivité des dossiers prénataux sont essentielles pour garantir des soins maternels et fœtaux efficaces. Cependant, l’utilisation conventionnelle des manuels imprimés pour documenter les consultations prénatales introduit des limitations importantes, notamment des entrées incomplètes, l’illisibilité et le risque de dommages ou de pertes physiques. Ces contraintes peuvent compromettre la continuité des soins et la fiabilité des informations cliniques. Pour atténuer ces problèmes, ce travail présente le développement et l’évaluation préliminaire de l’utilisabilité d’une application web conçue pour numériser et optimiser les dossiers de consultation prénatale. L’objectif du protocole est de fournir un système numérique structuré et efficace pour l’enregistrement, la consultation et la gestion des données prénatales, intégrant des calculs obstétricaux automatisés et des outils de visualisation pour soutenir la prise de décision clinique. Les exigences du système ont été identifiées grâce à une analyse biblique des meilleures pratiques en documentation des soins prénataux et en systèmes d’information de santé. La solution proposée a été mise en œuvre comme une application web réactive respectant les normes d’ergonomie et d’accessibilité afin de faciliter l’intégration dans les flux de travail cliniques courants. L’évaluation de l’utilisabilité impliquait des professionnels de santé ayant une expérience préalable utilisant le manuel imprimé. Les données quantitatives ont été collectées à l’aide de l’échelle d’utilisabilité du système (SUS), tandis que des analyses qualitatives ont été obtenues par des entretiens semi-structurés. La candidature a obtenu un score SUS moyen de 77,50, indiquant une bonne utilisabilité et une bonne acceptation. Les participants ont souligné la pertinence du système pour la pratique clinique, son potentiel à réduire les erreurs et sa capacité à améliorer la continuité et la qualité des soins prénataux. Les résultats démontrent que le protocole proposé montre effectivement des promesses pour aligner la documentation numérique sur les besoins opérationnels des professionnels de santé prénatale. Le système a obtenu un score moyen sur l’échelle d’utilisabilité du système de 77,5, dépassant le seuil industriel de 68 et indiquant une bonne acceptation de l’utilisabilité parmi les professionnels évalués. Ces résultats suggèrent que la plateforme proposée est une approche réalisable et acceptable pour l’utilisateur afin de numériser les dossiers médicaux prénataux.

Introduction

Au Brésil, les soins prénataux sont une politique de santé publique clé pour promouvoir le bien-être maternel^{et infantile 1}. Un suivi prénatal adéquat englobe plusieurs dimensions des soins, incluant des actions cliniques telles que les examens et les vaccinations, ainsi qu’un soutien aux besoins sociaux et émotionnels de la^patiente. Dans ce contexte, le dossier médical de la femme enceinte sert de document officiel utilisé pour enregistrer et suivre les données cliniques tout au long de la^{grossesse 3}.

Malgré son importance, la version imprimée du dossier médical présente des limitations importantes, notamment des entrées manuscrites sujettes à des erreurs, à l’incomplétude, à l’illisibilité et à des problèmes liés à la perte ou aux dommages aux^{documents 4}. Ces déficiences pèsent sur les professionnels de santé des tâches administratives et entravent la continuité des soins. La mauvaise qualité des données prénatales a un impact négatif sur la sécurité des patients et la prise de décision éclairée, réduisant finalement l’efficacité des actions de soins primaires. Des études antérieures ont démontré une association directe entre la qualité des soins prénataux et les résultats néonatals, montrant qu’un suivi insuffisant est corrélé à la naissance prématurée et à un faible poids^{à la naissance 5}.

À l’échelle mondiale, l’Organisation mondiale de la santé (OMS) souligne que la transformation numérique en santé maternelle est une priorité stratégique pour atteindre les Objectifs de développement durable (ODD), en particulier l’ODD 3, qui vise à garantir une vie saine et à promouvoir le bien-être de tous^{les 6,7}. La Stratégie de santé numérique 2020–2025 de l’OMS préconise l’adoption de systèmes numériques interopérables afin d’améliorer la coordination des soins, la qualité des données et la continuité entre les services de santé. Dans plusieurs pays, les dossiers de santé maternelle électroniques ont été mis en œuvre avec succès pour améliorer la prise de décision basée sur les données, la détection précoce des complications et l’intégration entre soins primaires et^{spécialisés 8,9}.

La mise en œuvre de telles technologies contribue à réduire les taux de mortalité maternelle et néonatale, qui restent élevés dans les pays à revenu faible et intermédiaire malgré les efforts mondiaux. Les outils numériques permettent le partage de données en temps réel, des alertes automatisées pour les grossesses à haut risque et des rapports standardisés, essentiels pour améliorer la qualité et la sécurité des soins prénataux. De plus, la conception centrée sur l’utilisateur et la validation de l’utilisabilité sont reconnues comme des éléments essentiels pour garantir l’adoption et la durabilité à long terme des systèmes d’information de^{santé 10,11}.

Face à ces défis mondiaux et nationaux, le développement de systèmes technologiques pour optimiser la gestion de l’information clinique est devenu de plus en plus pertinent. Ces outils cherchent à décharger les professionnels de santé des tâches manuelles de tenue de registres, leur permettant de se concentrer sur les soins directs aux^{patients 12}. Cette étude présente le développement et l’évaluation préliminaire de l’utilisabilité d’un prototype logiciel web pour la numérisation des dossiers médicaux des femmes enceintes, spécifiquement conçu pour les grossesses à faible risque. Le système a été développé en mettant l’accent sur l’organisation et l’accessibilité des données cliniques, suivant une architecture^{épurée 13} et une approche de conception centrée sur^{l’utilisateur 14}. L’objectif est de présenter les résultats des tests d’utilisabilité réalisés avec les professionnels de santé afin de valider l’admission des patients, les flux de travail de consultation et les processus de suivi individualisés.

À la connaissance de l’auteur, il s’agit de l’une des premières études à combiner une architecture logicielle axée sur le domaine et cliniquement fondée, basée sur le Domain-Driven Design et l’Architecture Hexagonale, avec un protocole structuré d’évaluation de l’utilisabilité spécifiquement appliqué à la numérisation du dossier médical de la femme enceinte brésilienne dans des contextes prénataux à faible risque. Les principales contributions de ce travail incluent le développement d’un système de soins prénataux en ligne conçu pour numériser le dossier médical de la femme enceinte pour les grossesses à faible risque, améliorant ainsi la gestion, l’accessibilité et la fiabilité des données cliniques dans les environnements de soins primaires. De plus, l’étude présente une évaluation préliminaire de l’utilisabilité menée avec des professionnels de santé, avec des résultats suggérant que le système peut améliorer l’efficacité des flux de travail, réduire les erreurs de documentation et soutenir des soins maternels plus centrés sur le patient et fondés sur les données.

Protocole

Cette étude a impliqué une évaluation de l’utilisabilité au cours de laquelle des professionnels de santé ont donné des avis professionnels sur un prototype logiciel. Aucune donnée personnelle, clinique ou identifiable n’a été collectée auprès des participants, et tous les dossiers des patients utilisés lors des séances étaient fictifs. Comme l’étude ne présentait aucun risque pour les participants et n’a recueilli aucune donnée sensible, elle a été considérée comme exemptée de l’examen formel du comité d’éthique. Tous les participants ont été informés des objectifs de l’étude et ont donné leur consentement verbal avant la participation.

L’interface web méthodologique proposée dans ce travail a été structurée pour garantir un processus reproductible pour la conception, le développement et l’évaluation de l’application proposée de soins prénataux basée sur un outil. Le processus a été organisé en phases séquentielles comprenant l’analyse des^{besoins 15}, le prototypage, la définition de l’architecture système, la mise en œuvre et l’évaluation de l’ergonomie. Cette structure proposée a permis le développement d’un outil numérique robuste, orienté utilisateur et sensible au contexte pour soutenir l’optimisation de la documentation des soins prénataux et de la prise de décision clinique, voir Figure 1.

Figure 1 : Modèle de processus de développement illustrant les cinq phases séquentielles adoptées dans cette étude. (1) Analyse des exigences, comprenant une revue de littérature et des sessions de co-conception avec un expert du domaine ; (2) Prototypage, impliquant la validation de fils de fil de fil basse fidélité ; (3) Définition de l’architecture, basée sur les principes de conception pilotée par le domaine et d’architecture hexagonale ; (4) Implémentation, couvrant le développement frontend, backend et bases de données ; et (5) Tests d’utilisabilité, réalisés avec cinq professionnels de santé à l’aide de l’échelle d’utilisabilité du système et du protocole think-loud. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Exigences système
La phase des exigences du système visait à identifier les besoins fonctionnels et opérationnels essentiels au développement de la demande de soins prénataux proposée. Le processus d’élicitation des besoins a combiné une revue structurée de la littérature avec des séances de co-conception menées avec une infirmière obstétricale spécialiste en soins prénataux primaires. La revue a été réalisée sur SciELO, PubMed/MEDLINE et Scopus, en utilisant des chaînes de recherche combinant : (« soins prénataux » OU « soins prénataux ») ET (« santé numérique » OU « dossier de santé électronique » OU « système d’information de santé ») ET (« utilisabilité » OU « conception centrée sur l’utilisateur »). Des études publiées en anglais et en portugais examinant les outils numériques pour la documentation prénatale ou l’évaluation de l’utilisabilité des systèmes d’information en santé ont été envisagées. La revue de littérature a permis d’identifier les limitations dans le dossier médical sur papier et d’établir les paramètres cliniques à numériser. Les sessions de co-conception comprenaient des entretiens structurés et un prototypage collaboratif de faible fidélité, au cours desquels l’expert du domaine validait la séquence logique de saisie des données et la pertinence clinique de chaque fonctionnalité système avant la mise en œuvre. Un résultat central de ce processus a été l’établissement d’un langage omniprésent, un vocabulaire partagé entre l’équipe de développement et l’expert clinique, garantissant que des termes spécifiques au domaine tels que « Admission du patient », « Âge gestationnel », « Hauteur utérine » et « Fréquence cardiaque fœtale » soient constamment reflétés à la fois dans l’interface utilisateur et dans le modèle de domaine du système. Cette approche a réduit l’écart entre les exigences cliniques et la solution mise en œuvre et a validé les deux modules principaux.

Pour les besoins de ce système, une grossesse à faible risque est définie conformément aux directives du ministère brésilien de la Santé (en portugais, Cadernos de Atenção Básica. n° 32, 2012) comme une grossesse sans conditions maternelles préexistantes (par exemple, hypertension, diabète sucré, maladies auto-immunes), sans complications obstétricales survenant lors du suivi prénatal, et sans anomalies fœtales identifiées lors des consultations. Les patients classés comme à haut risque ne sont pas dans le cadre de ce système et doivent être orientés vers des soins materno-fœtaux spécialisés.

Sur la base des résultats, deux modules principaux ont été établis : (i) le module de consultation et (ii) le module de suivi. Chaque module a été conçu pour refléter les routines cliniques réelles, favorisant une navigation intuitive et une saisie efficace des données pendant les soins aux patients. Le module de consultation englobe plusieurs cas d’usage clés, alignés sur le processus typique de consultation prénatale. La fonctionnalité d’admission permet l’enregistrement de nouveaux patients en saisissant leur nom complet, leur numéro national de carte de santé (SNC) et la date de leurs dernières règles (LMP). Les spécifications des champs, les exigences de format et les règles de validation appliquées au niveau client et serveur sont détaillées dans le Tableau 1. Pour garantir l’intégrité des données, le système empêche automatiquement les saisies en double basées sur l’identifiant CNS. La fonction Start Consultation permet aux professionnels de santé d’initier une nouvelle consultation pour un patient déjà inscrit, redirigeant l’utilisateur vers l’interface de consultation.

Terrain	Format	Règle de validation	Exemple
Nom du patient	Texte libre	Minimum de 3 caractères ; caractères alphabétiques et espaces uniquement.	« Maria da Silva »
CNS (National Carte de santé)	15 numériques chiffres	Validé à l’aide d’un algorithme basé sur Luhn ; doit être unique pour chaque patient.	“70000000 0000001”
LMP Date	DD/MM/YYYY	Il ne doit pas y avoir une date future et doit tomber dans les 42 semaines avant la date actuelle.	“01/01/2026”

Tableau 1 : Spécifications du champ d’admission des patients, exigences de format et règles de validation. Les champs sont organisés selon les exigences démographiques, d’identification et d’enregistrement clinique afin d’assurer une intégration standardisée des patients et la cohérence des données lors de l’admission prénatale.

Le flux de travail de la consultation suit un processus séquentiel et structuré conçu pour soutenir une gestion prénatale efficace. Tout d’abord, le professionnel de santé accède à la liste principale des patients et localise le patient cible par nom ou numéro CNS à l’aide de la fonction de recherche. Après avoir sélectionné le patient, le professionnel initie la consultation en cliquant sur « commencer la consultation ». À ce stade, le système crée un nouveau dossier de consultation lié au patient sélectionné et redirige l’utilisateur vers l’interface de consultation, organisée en quatre sections : examen physique, analyses de laboratoire, échographie et résumé.

Lors de l’examen physique, le professionnel enregistre les paramètres cliniques généraux, tels que le poids, la taille, la tension artérielle et les plaintes signalées, ainsi que les paramètres obstétriques, y compris la taille utérine et le rythme cardiaque fœtal. Le système calcule et affiche automatiquement l’indice de masse corporelle et l’âge gestationnel afin d’aider la prise de décision clinique. Dans la section des tests de laboratoire, les résultats des examens trimestriels peuvent être enregistrés via les contrôles d’entrée correspondants, tandis que les examens terminés et en attente sont distingués visuellement pour faciliter le suivi des protocoles prénataux.

Lorsque disponibles, les informations sur l’échographie peuvent également être intégrées à la consultation. Le professionnel peut accéder à la zone d’enregistrement échographique et remplir le formulaire correspondant avec les données du rapport. Après que toutes les informations pertinentes ont été saisies, la consultation est finalisée via la fonction de soumission. Le système valide ensuite les champs requis et, si le processus est mené à bien, redirige l’utilisateur vers l’écran de suivi du patient.

L’écran de suivi offre un aperçu consolidé de l’historique clinique du patient, incluant des graphiques de tendance pour l’indice de masse corporelle et la taille utérine, ainsi qu’une liste chronologique des consultations précédentes. Cette structure permet un suivi continu de la santé maternelle tout au long des soins prénataux.

Dans le cadre du flux de travail de consultation, des fonctionnalités spécifiques ont été mises en place pour soutenir l’enregistrement des données cliniques et diagnostiques. La section d’examen physique permet de documenter les paramètres généraux et obstétricaux selon des protocoles de mesure clinique standardisés. Le poids est enregistré en kilogrammes (plage acceptable : 30–200 kg) et la hauteur en mètres (plage acceptable : 1,00–2,50 m), avec un IMC calculé automatiquement en poids (kg) / hauteur² (m²). La pression artérielle est enregistrée en mmHg sous forme de valeurs systoliques/diastoriques (par exemple, 120/80 mmHg), suivant la mesure sphygmomanométrique standard avec le patient assis. La hauteur utérine (hauteur du fond) est mesurée en centimètres de la symphyse pubienne au fond utérin à l’aide d’un ruban à mesure non élastique, avec la patiente en décubitus dorsal (plage acceptable : 16–40 cm, dépendant de l’âge gestationnel). Le rythme cardiaque fœtal est enregistré en battements par minute (plage normale : 110–160 bpm). D’autres domaines incluent la présentation fœtale (céphalique/siège/transverse) et la notation de l’œdème ou de l’exanthème en cas de présent.

L’interface des tests de laboratoire permet d’enregistrer les résultats de tests par trimestre, avec des indicateurs visuels montrant les examens terminés et en attente pour éviter la redondance. Le système permet de documenter les examens prénataux standards recommandés par le ministère brésilien de la Santé, organisés par trimestre gestationnel comme détaillé dans le tableau 2. Le module d’échographie est optionnel et s’active lorsque les données d’examen sonographique sont disponibles pour la documentation. Les champs comprennent la date d’examen (DD/MM/AAAA), l’âge gestationnel à l’examen basé sur la PMM (semaines), l’âge gestationnel déterminé par la biométrie par échographie (semaines), le poids fœtal estimé (grammes), la localisation placentaire (antérieure/postérieure/fondaire/latérale) et l’évaluation du liquide amniotique. L’écart entre les estimations d’âge gestationnel basées sur la PGM et basées sur l’échographie est conservé dans le dossier pour soutenir la prise de décision clinique concernant la révision de la date prévue. Tous les champs sauf la date d’examen sont optionnels.

Examen	1er Trimestre	2e Trimestre	3e Trimestre
ABO/Rh	Obligatoire	–	–
Glycémie à jeun	Obligatoire	–	–
Test de tolérance au glucose oral	Obligatoire	–	–
Syphilis — Test rapide	Obligatoire	–	–
VDRL	Obligatoire	–	–
Indirect Coombs Test	Obligatoire	–	–
VIH / Anti-VIH	Obligatoire	Répétez	–
Hépatite B (HBsAg)	Obligatoire	Répétez	–
Toxoplasmose	Obligatoire	Répétez	Répétez
Hémoglobine / Hématocrite	Obligatoire	Répétez	Répétez
Analyse d’urine (EAS)	Obligatoire	Répétez	Répétez
Uriculture	Obligatoire	Répétez	Répétez

Tableau 2 : Examens prénataux standards en laboratoire soutenus par le système, organisés par trimestre gestationnel. Les examens sont regroupés selon les périodes de suivi prénatales recommandées afin de soutenir le respect des protocoles et de faciliter le suivi longitudinal de la santé maternelle.

Enfin, la fonctionnalité de consultation finale consolide et sauvegarde toutes les données enregistrées, redirigeant automatiquement le professionnel vers l’écran de suivi du patient, où un résumé intégré des informations de santé du patient est disponible. Le rapport de suivi présente un aperçu consolidé de l’historique clinique, des résultats de laboratoire et des tendances graphiques des paramètres clés tels que l’indice de masse corporelle (IMC) et la taille utérine, soutenant des soins maternels continus et fondés sur les données.

Le système calcule automatiquement trois paramètres obstétricaux clés à partir de la dernière date menstruelle (LMP) saisie lors de l’admission. L’âge gestationnel (GA) en semaines est calculé comme la différence en jours entre la date actuelle et la PMM divisée par sept : GA = (Date actuelle − PMM) / 7. La date limite estimée (EDD) est obtenue en ajoutant 280 jours (40 semaines) au PMM : EDD = PMM + 280 jours. L’indice de masse corporelle (IMC) est calculé à partir du poids (kg) et de la taille (m) enregistrés lors de l’examen physique :

(1)

Ces calculs sont effectués automatiquement lors de la saisie des données, éliminant ainsi les calculs manuels et réduisant les erreurs de transcription.

Technologies et architecture système
Le système a été développé selon une architecture client–serveur, dans laquelle une interface web interagit avec un service backend via une API^{RESTful 17}. Cette approche permet la modularité, la scalabilité et l’interopérabilité, garantissant que le système puisse être étendu ou intégré à d’autres systèmes d’information en santé à l’avenir. La figure 2 illustre le diagramme entité–relation (RE) de l’application, en mettant en évidence les principales entités, patient, consultation, examen et échographie, ainsi que leurs associations respectives. L’entité patient sert de cœur au modèle, conservant les données personnelles et d’identification liées à de multiples consultations. Chaque dossier de consultation est à son tour associé à un ensemble d’examens et d’échographies optionnelles, permettant un suivi longitudinal détaillé des paramètres de santé maternelle. Cette structure relationnelle permet une organisation cohérente des données cliniques et soutient la génération de rapports de suivi consolidés, facilitant ainsi une gestion prénatale complète et continue. Chaque entité utilise une clé primaire UUID et implémente la suppression douce via un champ dédié deletedAt ., garantissant la traçabilité des données sans suppression permanente. Les contraintes clés incluent : le champ CNS dans l’entité patient est appliqué comme unique au niveau de la base de données, empêchant l’enregistrement en double des patients ; Les signes vitaux de consultation (poids, taille, hauteur utérine) sont enregistrés sous forme de décimales pour préserver la précision clinique ; et l’entité Ultrasound est entièrement optionnelle, liée à un patient par identifiant sans contrainte obligatoire de clé étrangère. La définition complète du schéma, incluant tous les types de champs et contraintes, est disponible dans le dépôt public à https://github.com/caderneta-digital-da-gestante/api.

Figure 2 : diagramme entité–relation (ER) de la base de données système. Quatre entités principales sont représentées : le patient (stocke les données d’identification et de référence obstétricale, incluant le numéro de SNC et la date de la PMR), la consultation (liée à chaque visite du patient), l’examen (résultats des analyses de laboratoire trimestriels associés à chaque consultation) et l’échographie (données échographiques optionnelles liées à chaque consultation). Un patient peut avoir plusieurs consultations ; chaque consultation peut être associée à plusieurs examens et à zéro ou un seul dossier d’échographie. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Le backend a été implémenté en utilisant Node.js comme environnement d’exécution, combiné au cadre Express.js pour une gestion efficace des routes et des requêtes HTTP. La persistance des données était gérée via le système de gestion de bases de données relationnelles PostgreSQL, choisi pour sa robustesse et sa conformité aux principes ACID. Pour faciliter l’accès à la base de données et garantir la sécurité des types, la bibliothèque ORM Prisma a été adoptée, permettant une interaction efficace et maintenable entre la logique applicative et la couche^{de données 18}.

La interface a été construite en utilisant React en conjonction avec le framework Next.js afin de fournir une interface web rapide, réactive et optimisée pour les moteurs de recherche. L’interaction utilisateur et la gestion des formulaires ont été implémentées en utilisant React Hook Form pour la gestion de l’état et Zod pour la validation basée sur le schéma, assurant la cohérence des données et réduisant les erreurs d’entrée. La récupération et la mise en cache des données côté client étaient gérées par TanStack Query, permettant des performances optimisées et une synchronisation en temps réel avec le backend.

Pour le contrôle de version et le déploiement, le projet utilisait git et github, en respectant la norme de commits conventionnelle afin de maintenir un historique de développement clair et traçable. Le déploiement suivait une approche conteneurisée. Les prérequis incluent Docker 27.x, un compte Vercel (frontend) et un compte Render (backend et base de données). Le backend nécessite un fichier .env avec deux variables d’environnement : DATABASE_URL (chaîne de connexion PostgreSQL fournie par Render) et DIRECT_URL (URL de connexion directe pour les migrations Prisma). Pour déployer le backend, l’image Docker est construite avec l’API -t cdg. build docker et poussée vers Render en tant que service web, avec la commande start node dist/index.js et la variable d’environnement API_PORT définie. L’interface est déployée sur Vercel en connectant le dépôt gitHub via le tableau de bord Vercel ; la variable d’environnement NEXT_PUBLIC_API_URL doit être définie sur l’URL du backend Render. Les migrations de bases de données sont appliquées via un déploiement de migration prisma lors du premier déploiement.

En ce qui concerne la sécurité et la confidentialité des données, le prototype actuel ne met pas en œuvre l’authentification par l’utilisateur final, ce qui reflète sa caractère initial. Les données des patients sont stockées dans une base de données PostgreSQL hébergée sur l’infrastructure cloud de Render, l’accès à la base de données étant restreint par des identifiants au niveau de l’environnement non exposés dans le code source. Pour les besoins de cette étude d’utilisabilité, tous les dossiers patients utilisés lors des séances de test étaient fictifs ; Aucune donnée réelle des patients n’a été collectée ou traitée. L’authentification et le contrôle d’accès sont identifiés comme des exigences pour une future version prête à la production, ainsi que l’évaluation de conformité au titre de la Loi générale brésilienne sur la protection des données (LGPD — Loi n° 13.709/2018).

Le système implémente à la fois la validation côté client et côté serveur. En frontend, React Hook Form avec schémas Zod empêche la soumission du formulaire lorsque les champs requis sont vides ou mal formatés, affichant des messages d’erreur en ligne. En arrière-plan, toutes les requêtes entrantes sont analysées et validées via des schémas Zod avant d’atteindre la couche de domaine ; les entrées invalides retournent HTTP 400 avec une réponse d’erreur structurée indiquant le champ et le message affectés. La validation au niveau du domaine est appliquée via des objets de valeur : le champ CNS est validé pour la longueur, le format à chiffres uniquement, et l’algorithme de somme de contrôle (prenant en charge à la fois le CNS permanent commençant par les chiffres 1–2 et le CNS provisoire commençant par 7–9). Les entrées dupliquées du CNS sont rejetées au niveau de la base de données via une contrainte unique. En cas d’erreur de domaine, l’API renvoie HTTP 400 avec un message d’erreur descriptif ; les opérations réussies retournent HTTP 201 (création) ou HTTP 200 (récupération).

Tests d’utilisabilité
L’évaluation de l’utilisabilité du système a été réalisée à l’aide de l’échelle d’utilisabilité du système (SUS) afin d’obtenir une mesure quantitative de la satisfaction des utilisateurs et de l’utilisabilité^{globale 19,20}. Des scénarios et tâches représentatifs ont été conçus en fonction des activités typiques réalisées avec le dossier médical physique de la femme enceinte, garantissant que le test reflète les flux de travail cliniques^{réels 21}.

L’évaluation comprenait huit tâches couvrant l’ensemble du flux de travail de consultation prénatale, comme décrit dans le tableau 3.

Tâche	Instruction donnée au participant	Critères de réussite
1	Comment commenceriez-vous une consultation pour le patient X ?	Localisez le patient dans la liste ou la barre de recherche → cliquez sur « Commencer la consultation ».
2	Quelles étapes entreprendriez-vous pour saisir les données d’examen physique et obstétrical du patient X ?	Accédez à l’onglet Examen physique → remplissez les champs requis → cliquez sur Suivant ou allez vers un autre onglet.
3	Quelles étapes entreprendriez-vous pour ajouter un examen de laboratoire pendant la consultation et vérifier les données saisies ?	Accédez à l’onglet Examens → cliquez sur « + » pour l’examen et le trimestre → remplissez le formulaire → cliquez sur Enregistrer → cliquez sur Visualiser.
4	Quelles démarches entreprendriez-vous pour enregistrer un résultat d’échographie ?	Accédez à l’onglet Échographie → cliquez sur « Recevoir l’échographie » → remplissez le formulaire.
5	Quelles étapes entreprendriez-vous pour finaliser la consultation ?	Assurez-vous que le formulaire est valide → cliquez sur Envoyer.
6	Comment suivriez-vous la progression de l’état nutritionnel et la courbe de croissance utérine du patient Y ?	Retournez à la page principale → localisez le patient Y → cliquez sur « Caderneta » → accédez à l’onglet Informations → consultez les dossiers.
7	Pouvez-vous me montrer quels examens de laboratoire ont déjà été réalisés pour le patient Y ?	Accédez à la caderneta du patient Y → allez dans l’onglet Examens.
8	Combien de consultations le patient Y a-t-il eues, et pouvez-vous en voir les détails ?	Accédez à l’onglet Consultations → cliquez sur « Voir les détails ».

Tableau 3 : Tâches d’évaluation de l’utilisabilité et critères de réussite. Les tâches sont structurées pour évaluer les fonctionnalités principales du système, y compris la recherche de patients, le flux de consultation des patients, la saisie de données et la revue de suivi, avec des critères prédéfinis pour une réussite de réalisation.

Au total, cinq professionnels de santé ont été recrutés par échantillonnage en boule de neige, selon trois critères : disponibilité, expérience pratique préalable du dossier médical imprimé de la femme enceinte dans un cadre prénatal, et orientation par des professionnels impliqués dans la phase d’élicitation des besoins ou par des participants déjà recrutés. Aucun questionnaire démographique formel n’a été administré ; La collecte de données démographiques structurées est identifiée comme une limite de cette étude et une cible pour de futures évaluations. Cette taille d’échantillon est conforme aux lignes directrices établies pour les études de formativité sur l’utilisabilité, qui indiquent que cinq participants suffisent pour identifier les problèmes d’utilisabilité critiques dans une interface²². Bien que ce chiffre limite la généralisabilité statistique, il est approprié pour la nature exploratoire de cette évaluation préliminaire. Lors des sessions de test, les participants étaient invités à explorer l’application web, en réalisant les tâches prédéfinies tout en réfléchissant à voix haute. Avant la séance, les participants ont été brièvement initiés à la technique de pensée à voix haute grâce à un exercice d’échauffement sans rapport avec le système. Ils ont été instruits de verbaliser leurs pensées, actions et difficultés de manière continue tout au long des tâches, sans demander d’aide à l’évaluateur. Aucun retour correctif n’a été fourni lors de l’exécution de la tâche. Un observateur formé a enregistré des notes de terrain structurées documentant les difficultés observées, les hésitations et les commentaires verbaux pour chaque^{tâche 23}.

À la fin de chaque session, les participants remplissaient le questionnaire SUS en portugais brésilien. Les items standards du SUS ont été adaptés au contexte du domaine des soins prénataux, par exemple, en remplaçant les références génériques au « système » par des références spécifiques aux flux de travail cliniques, telles que : « enregistrer et consulter les données de la femme enceinte », « suivi prénatal à faible risque ». Ces adaptations ont préservé la structure de notation originale tout en améliorant leur pertinence pour le groupe d’utilisateurs cible. Le SUS se compose de 10 énoncés notés sur une échelle de Likert à 5 points (1 = fortement en désaccord, 5 = fortement d’accord), alternant entre des items positifs et négatifs. Les scores étaient calculés selon la méthode standard : pour les items impaires, la contribution est la position sur l’échelle moins 1 (R − 1) ; pour les éléments pairs, la contribution est de 5 moins la position de l’échelle (5 − R). La somme de toutes les contributions est multipliée par 2,5, donnant un score final de 0 à 100, où les scores supérieurs à 68 indiquent une utilisabilité supérieure^{à la moyenne 24}. De plus, deux questions ouvertes ont été administrées pour recueillir des retours qualitatifs sur les points forts du système et les axes d’amélioration. Les réponses ont été analysées à l’aide d’une analyse thématique : les thèmes récurrents des réponses des participants et des observations de pensée à voix haute ont été codés indépendamment par deux chercheurs et regroupés en catégories. Les divergences ont été résolues par discussion. Les catégories résultantes, vue d’ensemble des soins consolidés, relation professionnel-patient, continuité des soins, dépendance à la connectivité, absence de fonctionnalités d’exportation et besoins de soutien utilisateur, ont été tirées de manière inductive des réponses des participants et sont présentées dans le tableau des résultats qualitatifs.

Les sessions d’ergonomie ont été menées à distance. Chaque participant accédait au système via une URL publique accessible via son propre appareil et son navigateur web par défaut ; Les spécifications matérielles, les systèmes d’exploitation et les versions du navigateur n’étaient ni contrôlées ni enregistrées. Cela reflète une condition d’utilisation réelle mais constitue une limitation, car la variabilité des performances entre les appareils peut avoir influencé l’expérience d’interaction. Les futures évaluations devraient standardiser l’environnement de test afin d’isoler les problèmes d’utilisabilité des variables matérielles et de connectivité.

Résultats

La section des résultats présente les résultats de l’évaluation de l’utilisabilité, incluant des mesures quantitatives issues d’échelles standardisées et des retours qualitatifs des professionnels de santé. L’analyse se concentre sur l’évaluation de l’efficacité, de l’efficience et de l’acceptation par les utilisateurs de l’application de soins prénataux en ligne. L’évaluation de l’ergonomie du prototype a donné un score global de 77,5 sur l’échelle d’utilisabilité du système (SUS), dépa...

Discussion

Le prototype du dossier de grossesse numérique a obtenu un score SUS moyen de 77,5 (SD = 9,35), indiquant une utilisabilité acceptable selon les critères établis. Ce résultat suggère que la combinaison des principes de conception pilotée par le domaine^25,26 et de l’architecture^{hexagonale 13}, en alignant étroitement le système avec les flux de travail cliniques réels, contribue positivement à la perception ...

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
Axios	Axios Contributors	1.8.4	N/A
Backend repository	Author	N/A	N/A
Docker	Docker, Inc.	27.x	N/A
Express.js	OpenJS Foundation	5.1.0	N/A
Frontend repository	Author	N/A	N/A
Next.js	Vercel	15.2.4	N/A
Node.js	OpenJS Foundation	22.x	N/A
PostgreSQL	PostgreSQL Global Dev. Group	15.x	N/A
Prisma ORM	Prisma Data, Inc.	6.5.0	N/A
React	Meta Platforms, Inc.	19.0.0	N/A
React Hook Form	react-hook-form Contributors	7.55.0	N/A
Recharts	recharts Contributors	2.15.3	N/A
Render	Render Services, Inc.	N/A	N/A
TanStack Query	TanStack	5.74.4	N/A
TypeScript	Microsoft	5.8.2	N/A
Vercel	Vercel, Inc.	N/A	N/A
Zod	Colin McDonnell	3.24.2	N/A