Université de Lille Impact des réseaux sociaux sur la perception et la gestion de la santé des femmes : étude miroir de la relation médecin-patient Médias sociaux prévention primaire santé publique médecine générale 610 Réseaux sociaux Réseaux sociaux (Internet) Médias sociaux Femmes -- Santé et hygiène Relations médecin-patient Réseautage social Réseautage social en ligne Santé des femmes Relations médecin-patient Contexte : À l’ère du numérique, les réseaux sociaux sont devenus des vecteurs incontournables d’information en santé, particulièrement chez les femmes. Entre l’émergence de nouveaux formats visuels courts comme Instagram et l’arrivée de l’intelligence artificielle générative, les patientes disposent d’un accès à des conseils médicaux, parfois au détriment de l'expertise scientifique. Cette mutation soulève des enjeux majeurs pour la médecine générale : modification du recours aux soins, remise en question thérapeutique et évolution de la relation médecin-patient. L'objectif de ce travail était d'analyser le décalage de perception entre les patientes et leurs médecins face à ces nouveaux usages. Matériel et Méthode : Une étude quantitative "en miroir" a été réalisée à l'aide de deux questionnaires diffusés en ligne. Le premier s'adressait aux femmes de plus de 18 ans et le second aux médecins généralistes installés. Les questionnaires ont été élaborés de manière à confronter les habitudes déclarées des utilisatrices avec la vision clinique des praticiens sur des thématiques clés : la fiabilité perçue des informations santé sur les réseaux sociaux, la contestation thérapeutique et le recours au médecin généraliste. Résultats : L'étude révèle un ancrage massif des réseaux sociaux dans le quotidien des patientes (98 % d'usage). Un lien statistiquement significatif (p < 0,001) a été établi entre une confiance élevée dans ces outils et une diminution du recours au médecin traitant (15 % des cas). L’étude met en évidence la notion de "non-observance invisible" : si 19,2% des patientes déclarent avoir contesté ou modifié un traitement suite à une information numérique, seuls 2,6 % des médecins perçoivent ce phénomène (p = 0,01). Electronic Thesis or Dissertation Text fr application/pdf 1 : 0 Ko https://pepite-depot.univ-lille.fr/RESTREINT/Th_Medecine/2026/2026ULILM020.pdf El Kadaoui Kenza 1995-08-14 FR 295196009 2026ULILM020 2026-01-29 Médecine générale Université de Lille (2022-...) thesis.degree.grantor_1 259265152 Doctorat de médecine non oui Kaddouri Nour El Iman intervenant_1 277727634 ddc:610 Kaddouri Nour El Iman Université de Lille (2022-...) Université de Lille Unicode PDF 50 restriction 2026-01-29 2027-01-31