Écoute usagers & satisfaction Éclairer Pratiquer C 🩺 Données de santé — anonymisation requise ⚠️ Mouvant

Analyse des verbatims de satisfaction (e-Satis, questionnaires, CDU/CVS)

Synthétiser et thématiser les commentaires libres (verbatims) issus des questionnaires de satisfaction patients/résidents/familles, dégager tendances et signaux faibles, préparer les restitutions en CDU (sanitaire) ou CVS (médico-social).

Responsable Qualité & GDR (sanitaire) · Responsable / Référent Qualité ESSMS · Direction générale / d’établissement — Outils : Claude Chat, Claude for Excel

🩺 Données de santé — anonymisation requise. Ce cas manipule des données de santé ou des données sensibles (art. 9 RGPD ; secret, art. L.1110-4 CSP). Règle d'or : jamais de données identifiantes dans un outil IA non certifié — anonymiser/pseudonymiser systématiquement avant tout traitement. Voir Gouvernance et garde-fous.

Pourquoi ce cas

La HAS a elle-même intégré un algorithme d'IA pour classer les verbatims e-Satis — signe de la maturité et de la valeur du cas. Temps gagné : le dépouillement des commentaires libres, au profit de l'interprétation et des actions.

Points de vigilance

Les verbatims peuvent contenir des données de santé et des éléments identifiants (situations reconnaissables) : anonymisation stricte avant tout traitement — badge 🩺, voir Gouvernance et garde-fous.

Données mobilisées

Les verbatims de vos questionnaires de satisfaction, anonymisés avant tout traitement, et votre grille thématique.

Résultat attendu & valeur décisionnelle

Thématisation des verbatims, tonalité par thème, matrice points forts / axes prioritaires / signaux faibles, trame de restitution. De quoi choisir les axes d'amélioration à présenter en CDU ou en CVS, appuyés sur des tendances objectivées.

Garde-fous

Sources

Statut de fiabilité : C Corroboré — sources secondaires.

La fiche complète est sous code.

Le prompt, les données types et le déroulé d'atelier de ce cas sont transmis après un premier échange, ou lors d'un atelier.

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