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La couleur de peau ou le genre entrent-ils en compte dans le triage des patients aux urgences ?
Pour répondre à cette question, des chercheurs montpelliérains ont mené une vaste étude publiée dans la revue internationale European journal of emergency medicine. 1500 soignants, issus de 159 villes en France, Belgique, Suisse et à Monaco y ont participé.
Les cas des femmes noires jugés moins graves
Ainsi, le cas est jugé moins grave quand c’est une femme par rapport aux hommes. C’est le cas aussi quand la personne est noire. Dans les chiffres, le cas d’une femme noire est jugé grave dans 40% des cas ; celui d’un homme blanc dans 60% des cas. « Le gap est énorme, cela fait 50% de chance en plus d’être classé dans les urgences vitales pour les hommes blancs, c’est énorme, on ne s’attendait pas à cela, et on ne peut pas le tolérer », reconnaît le professeur héraultais.
A noter aussi, ces résultats sont identiques selon le genre des soignants. Les femmes ont les mêmes préjugés que les hommes. Cela démontre l’importance de ce qu’on appelle le diagnostic intuitif, « basé sur l’expérience, lié aux préjugés, et qui ont un impact sur le travail des soignants, tout cela est profond », avance Xavier Bobbia. Selon lui, c’est surtout le reflet des préjugés présents dans la société, qui touchent aussi les soignants.
Objectiver la prise en charge
Cette étude a été lancée pour comprendre si « les préjugés sexistes et ethniques » dans certaines prises en charge aux urgences pouvaient être liés à une évaluation différenciée de la gravité au moment du triage de patients. « On avait cette intuition, surtout concernant les préjugés sexistes », explique le Pr Xavier Bobbia, « mais on a été surpris de l’ampleur des résultats ».
Fort de ce constat, les chercheurs espèrent que cela permettra d’avancer. Xavier Bobbia voit trois réponses à apporter. D’abord, il faut prendre conscience de ces résultats, les communiquer. Il faut ensuite élaborer « des outils d’objectivation, des échelles de triage basés sur des résultats plus objectifs pour standardiser les choses ». Enfin, l’urgentiste croit en l’intelligence artificielle : « Nous avons lancé une étude sur la capacité du machine-learning à essayer de prédire des diagnostics de gravité chez des patients, mais basées sur une analyse plus objective des données ».
