« Penser à voix haute »

La méthode « Think-Aloud », pour comprendre la décision en mammographie

La méthode Think-Aloud, qui consiste à demander aux participants de verbaliser leurs pensées pendant l’exécution d’une tâche, permet d'analyser les processus cognitifs mobilisés dans la prise de décision professionnelle. Dans une étude, des chercheurs l'ont appliquée à l’évaluation de la qualité des images en mammographie, afin de mieux comprendre comment les manipulateurs radio jugent la conformité des clichés, notamment lors de la vue cranio-caudale.

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Le 17/03/26 à 7:00 Lecture 2 min.

La question centrale de la recherche était : « quels processus et quelles stratégies de raisonnement clinique les manipulateurs utilisent-ils lors d’une évaluation de la vue cranio-caudale pour la qualité de l’image positionnée ? » © Carla Ferrand

La méthode Think-Aloud : « Penser à voix haute », est une technique de recherche qualitative qui consiste à demander aux participants de verbaliser leurs pensées pendant l’exécution d’une tâche. Ces protocoles verbaux, permettent de comprendre les stratégies cognitives mobilisées lors de la résolution de problèmes. « Il est désormais clairement établi que Penser à voix haute n’est pas une forme d’introspection, et que la pensée peut être explicitée par le langage parlé et la pensée à voix haute, évite l’interprétation du participant et suppose un processus de verbalisation simple », indique une étude parue dans Radiography. [1]

Étudier la qualité des images mammographiques

Dans cette recherche des chercheurs ont discuté de l’utilisation de la méthodologie Think-Aloud lors de la prise de décision du manipulateur afin d’examiner comment ces derniers évaluent la qualité des images en mammographie dans le diagnostic du cancer du sein. « L’imagerie mammographique nécessite l’application const

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Bibliographie

  1. Sweeney R-J, McEntee M, Jimenez Y, Lewis S (2026) Using Think-Aloud methodology and protocol analysis in mammographic practice research. Radiography 32:103383. https://doi.org/10.1016/j.radi.2026.103383

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