Le traitement des adolescents qui ont des démêlés avec la justice : Nouvelle méta-analyse

2.0 Méthode

2. Méthode

2.1 Modèle d'étude : méta-analyse

Les techniques méta-analytiques comme méthode de compilation des connaissances sont utilisées dans plusieurs domaines d'étude, dont l'éducation et la médecine, et ont été adoptées dernièrement au sein des sciences sociales (Lipsey et Wilson, 1993) comme moyen d'évaluer à la fois la probabilité et le traitement du comportement criminel. Comme la méthode de recherche quantitative classique, la méta-analyse comporte trois étapes fondamentales, soit :

  • l'étude documentaire - inventaire et examen des études pertinentes;
  • la collecte de données - extraction de données suivant des procédures de codage préétablies;
  • l'analyse des données - analyse des données ainsi compilées à l'aide de techniques statistiques.

Rosenthal (1991) affirme que « [traduction] la méta-analyse va plus loin que l'étude (documentaire) conventionnelle en ce sens qu'elle est plus systématique, plus explicite, plus exhaustive et plus quantitative. Pour toutes ces raisons, elle est plus susceptible d'aboutir à un bilan plus complet, plus précis et plus impartial ou objectif » (p.17).

Généralement parlant, une méta-analyse désigne l'examen statistique d'une collection d'études visant à évaluer l'importance de la corrélation entre deux ou plusieurs variables (Glass, McGaw et Smith, 1981). Ces études diffèrent habituellement, toutefois, relativement à plusieurs caractéristiques importantes comme l'opérationnalisation de variables dépendantes et indépendantes, la taille de l'échantillon, les techniques d'échantillonnage et la qualité de la conception. Une méta-analyse peut éclairer les chercheurs sur la durée type de la corrélation examinée, le degré de signification statistique, la variation et leur permettre d'inventorier les variables modératrices éventuelles. Le résultat d'une méta-analyse, l'ampleur de l'effet (AE), peut être interprétée comme étant l'effet estimé de la variable indépendante sur la variable dépendante. Un effet moyen estimé à + 0,05 signifie que la variable indépendante (comme le traitement) fait varier de 5 % la variable dépendante (comme la récidive).

2.2 Échantillon : critères de sélection des études

Pour inventorier les études admissibles à la méta-analyse, on a passé en revue tous les écrits produits depuis 50 ans sur le traitement des jeunes contrevenants, y compris des thèses de doctorat inédites et des rapports gouvernementaux sur le sujet. On a effectué une recherche complémentaire à l'aide des bibliographies pertinentes, des méta-analyses antérieures et de l'Internet. Un ensemble de critères de sélection a été établi. Pour figurer dans la méta-analyse, une étude devait remplir les conditions suivantes :

  1. traiter de l'efficacité d'une intervention non conventionnelle à l'endroit des jeunes contrevenants (autre que l'habituelle ordonnance de probation ou de placement sous garde rendue par le tribunal);
  2. traiter essentiellement des adolescents de moins de 18 ans qui ont commis une infraction selon les normes en vigueur pour les adultes;
  3. utiliser un groupe témoin ou de référence qui n'a pas reçu le traitement à l'étude (ou fournir suffisamment de données avant-après traitement);
  4. fournir suffisamment de données statistiques pour pouvoir en dégager l'ampleur de l'effet;
  5. mesurer l'incidence du traitement sur au moins UN des résultats suivants :
    • la récidive;
    • la fréquentation et la performance scolaires;
    • le bien-être mental;
    • les rapports familiaux;
    • la situation d'emploi;
    • les aptitudes sociales;
    • les attitudes antisociales;
    • la toxicomanie;
    • la maîtrise de la colère;
    • l'influence des pairs antisociaux ;
    • les aptitudes cognitives.

2.3 Extraction de données : procédures de codage

On a dégagé des données uniformisées de chaque étude à l'aide d'un manuel de codage existant. Conformément aux techniques méta-analytiques standard, on a accepté des définitions multiples de chacun des domaines d'intervention retenus. Par exemple, la récidive s'entendait d'une nouvelle condamnation ou d'un nouveau chef d'accusation. Lorsqu'une étude ne fournissait pas de données statistiques pertinentes, mais faisait état d'une corrélation non significative entre le traitement et le résultat visé, l'ampleur de l'effet a été estimée à zéro. Pour générer suffisamment de données aux fins d'analyse, on a utilisé plusieurs techniques de codage. Par exemple, lorsque l'échantillon de l'étude se composait à 70 % ou plus de sujets de sexe masculin, nous l'avons codé comme « programme à prédominance masculine »; lorsqu'il se composait à 70 % ou plus de délinquants primaires, nous l'avons codé comme « programme à prédominance de délinquants primaires ». Par ailleurs, plusieurs variables ont été codées seulement lorsque les auteurs en faisaient explicitement mention. Par exemple, à la question de savoir s'il existait un guide du programme ou une formation à l'intention du personnel, on a répondu par « oui » seulement lorsque les auteurs le confirmaient expressément. Les comparaisons sont donc faites dans le présent rapport sous réserve de cette restriction. Il convient de noter, toutefois, que celle-ci vaut pour toutes les méta-analyses.

2.4 Analyse des données : calcul de l'ampleur de l'effet

Conformément aux techniques méta-analytiques de Rosenthal (1991), on a utilisé le coefficient phi (coefficient de corrélation de Pearson appliqué aux variables dichotomiques) pour estimer l'ampleur de l'effet. Lorsque une même étude utilisait plusieurs groupes de référence, les résultats ont été combinés pour donner un seul chiffre concernant l'ampleur de l'effet par programme. En outre, lorsque une même étude faisait état de plusieurs périodes de suivi, la plus longe période a été retenue.

Une fois calculée l'ampleur de l'effet dans chaque étude, une série d'analyses des résultats retenus ont été effectuées. En premier lieu, on a calculé l'ampleur de l'effet moyen global, ainsi que les intervalles de confiance correspondants. On a ensuite effectué des analyses complémentaires pour vérifier si certaines variables avaient une incidence modératrice sur l'ampleur de l'effet. Par exemple, là où les données disponibles le permettaient, on a examiné les domaines d'intervention ciblés ou l'intensité de traitement (nombre d'heures de participation au programme) pour en évaluer l'incidence possible sur la réussite du programme. Cela a permis d'isoler les caractéristiques particulières de programme à approfondir.

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