Comment mener une scoping review :dessiner la carte plutôt que chercher la réponse
« Qu'a-t-on réellement étudié dans ce domaine, et dans quelle mesure ? » Quand on aborde un nouveau sujet, on a parfois besoin d'une vue d'ensemble du terrain avant de pouvoir poser une question plus précise. La scoping review (ou revue de cadrage) est la méthode conçue exactement pour cela. On la prend souvent pour une revue systématique allégée, mais c'est passer à côté de l'essentiel. Une scoping review n'est pas une revue qui répond à une question : c'est une revue qui cartographie un domaine. Les deux servent des objectifs fondamentalement différents. Cet article explique comment dessiner cette carte.
Publié: 2026-07-22
Revues « réponse » et revues « carte »
Une revue systématique pose une question qui appelle une réponse : « Cette intervention est-elle efficace ? » Une scoping review interroge la distribution plutôt que l'effet : « Quelles études existent dans ce domaine, combien, et de quel type ? »
Les livrables diffèrent en conséquence. La première produit une conclusion synthétisée ; la seconde produit une carte — un panorama organisé des types d'études, des populations, des méthodes et des périodes, y compris les zones blanches (les lacunes de la recherche).
Formuler la question avec le PCC, pas avec le PICO
Les scoping reviews utilisent le cadre PCC plutôt que le PICO.
P (Population), C (Concept : de quoi parle la recherche ?) et C (Contexte : dans quel cadre, quel lieu, quelle situation ?). L'absence notable est la Comparaison — parce qu'il ne s'agit pas d'une revue qui compare des effets. Une question pourrait s'énoncer ainsi : « Les recherches sur la télérééducation (Concept) chez les personnes âgées (Population) à domicile (Contexte). »
Chercher large et peu profond — délibérément
Là où la recherche d'une revue systématique se resserre sur une question précise, celle d'une scoping review est volontairement large. Elle inclut généralement sans restriction les études quantitatives, qualitatives et les retours de pratique.
Ne craignez pas de ramasser trop large ; craignez de laisser des trous dans la carte. Telle est la philosophie de recherche ici. Le nombre de résultats sera élevé : planifiez votre charge de tri dès le départ.
Les critères de sélection restent fixés à l'avance
Ratisser large ne veut pas dire travailler sans critères. Les critères d'inclusion et d'exclusion, dérivés de votre PCC, sont fixés à l'avance, et le tri est mené avec la même rigueur documentaire qu'une revue systématique.
Un cadre de rédaction dédié existe : l'extension PRISMA pour les scoping reviews (PRISMA-ScR). Pour les détails de conduite et de rédaction, appuyez-vous sur PRISMA-ScR, sur les exigences de la revue visée et sur les indications de votre encadrant.
La tâche centrale est le « charting » : trier et consigner plus que lire en profondeur
Une fois les études sélectionnées, l'activité centrale n'est pas l'analyse critique approfondie, mais un travail appelé charting. Pour chaque source, vous extrayez dans un tableau — selon des champs définis au préalable — l'auteur, l'année, le pays, la population, le devis d'étude, la manière dont le concept est traité et les principaux résultats.
Notez que l'évaluation du risque de biais n'est généralement pas requise dans une scoping review — l'objectif est de comprendre la distribution de la recherche, pas d'en noter la qualité. Les pratiques varient toutefois selon l'objectif et la revue de destination : confirmez avec votre équipe.
Lire les « lacunes » sur la carte
Le tableau achevé, prenez du recul et regardez la carte. Quelles populations ou quels contextes concentrent la recherche ? Quels devis dominent ? Comment le domaine a-t-il évolué au fil du temps ?
La découverte la plus précieuse est la lacune. « Seules des études qualitatives existent pour cette population. » « Rien n'a été publié dans ce contexte depuis dix ans. » Nommer les lacunes de la recherche est le relais que la scoping review transmet à l'étude suivante — qui pourrait bien être la vôtre.
Où l'IA aide : trier et rédiger à grande échelle
Parce qu'elles brassent de gros volumes de références, les scoping reviews se prêtent particulièrement bien à l'assistance de l'IA. Survoler les résumés, préremplir les champs du tableau, proposer des pistes de classification : tout cela fait gagner un temps réel.
Le principe reste néanmoins le même que pour toute revue : ce qui entre dans le tableau est vérifié dans le PDF original, et toute erreur d'interprétation de l'IA est corrigée à la main. Les champs interprétatifs, comme « la manière dont le concept est traité », ne se tranchent jamais à partir d'un simple résumé.
Construire la carte dans Paperfy
Dans Paperfy, chaque article collecté dispose d'une page qui réunit son résumé IA, ses figures, ses tableaux et le PDF original. Pendant que vous parcourez les articles pour le charting, vous pouvez ajouter vos notes de classification directement dans le résumé modifiable — « P : personnes âgées / Concept : télérééducation / Contexte : domicile / Devis : qualitatif » — et le matériau de votre carte s'accumule sur la page de l'article lui-même.
Au moment de la rédaction, quand vous vous demandez « sur quoi repose cette classification ? », le texte original est juste là, sur la même page. Vous obtenez l'étendue qu'exige la carte sans perdre le chemin du retour vers vos preuves.
Check-list de la scoping review
- J'ai formulé la question avec le PCC (Population, Concept, Contexte).
- J'ai conçu une recherche large, avec des critères fixés et consignés à l'avance.
- J'ai défini les champs de mon tableau avant de commencer à trier la littérature.
- J'ai mis les lacunes de la recherche en mots à partir de la carte.
Dessinez la carte du domaine sans perdre le chemin vers vos preuves
Avec Paperfy, un grand corpus de littérature s'organise à raison d'une page par article, et vos notes de classification renvoient toujours au PDF original. Servez-vous-en comme charpente pour votre carte.
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