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- Articles et rapports : 12-001-X200800110615Description :
Nous considérons les taux d'échantillonnage optimaux dans des plans d'échantillonnage par élément, quand l'analyse prévue est la régression linéaire pondérée par les poids de sondage et que les paramètres à estimer sont des combinaisons linéaires des coefficients de régression provenant d'un ou de plusieurs modèles. Nous commençons par élaborer des méthodes en supposant que des renseignements exacts sur les variables du plan existent dans la base de sondage, puis nous les généralisons à des situations où l'information pour certaines variables du plan n'est disponible que sous forme d'agrégat pour des groupes de sujets éventuels ou provient de données inexactes ou périmées. Nous envisageons également un plan d'échantillonnage pour l'estimation de combinaisons de coefficients provenant de plus d'un modèle. Une généralisation supplémentaire permet d'utiliser des combinaisons flexibles de coefficients choisies pour améliorer l'estimation d'un effet tout en en contrôlant un autre. Les applications éventuelles comprennent l'estimation des moyennes pour plusieurs ensembles de domaines chevauchants, ou l'amélioration des estimations pour des sous populations telles que les races minoritaires par échantillonnage non proportionnel des régions géographiques. Dans le contexte de la conception d'un sondage sur les soins reçus par les cancéreux (l'étude CanCORS) qui a motivé nos travaux, l'information éventuelle sur les variables du plan d'échantillonnage comprenait des données de recensement au niveau de l'îlot sur la race/ethnicité et la pauvreté, ainsi que des données au niveau individuel. Pour un emplacement de l'étude, un plan d'échantillonnage avec probabilités inégales en utilisant les adresses résidentielles des sujets et des données de recensement réduirait la variance de l'estimateur d'un effet du revenu de 25 %, ou de 38 % si la race des sujets avait été connue également. Par pondération flexible des contrastes du revenu selon la race, la variance de l'estimateur serait réduite de 26 % en utilisant les adresses résidentielles seulement et de 52 % en utilisant les adresses et les races. Nos méthodes seraient utiles dans les études où l'on considère un suréchantillonnage géographique selon la race ethnicité ou les caractéristiques socioéconomiques, ou dans toute étude où les caractéristiques pour lesquelles des données sont disponibles dans les bases de sondage sont mesurées avec une erreur.
Date de diffusion : 2008-06-26 - Articles et rapports : 12-001-X200800110618Description :
La National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) fait partie d'une série de programmes ayant trait à la santé parrainés par le National Center for Health Statistics des États-Unis. Une caractéristique unique de la NHANES est que tous les répondants de l'échantillon sont soumis à un examen médial complet. Afin de normaliser la façon dont ils sont effectués, ces examens ont lieu dans des centres d'examen mobiles (CEM). L'examen comprend des mesures physiques, des tests tels que l'examen de la vue et des dents, ainsi que le prélèvement d'échantillons de sang et d'urine pour des analyses biologiques. La NHANES est une enquête annuelle continue sur la santé réalisée auprès de la population civile des États-Unis ne résidant pas en établissement. Les principaux objectifs analytiques comprennent l'estimation du nombre et du pourcentage de personnes dans la population des États-Unis et dans des sous groupes désignés qui présentent certaines maladies et certains facteurs de risque. Le plan d'échantillonnage de la NHANES doit permettre d'établir un juste équilibre entre les exigences liées à l'obtention d'échantillons annuels et pluriannuels efficaces et la souplesse requise pour pouvoir modifier les paramètres essentiels du plan afin de mieux adapter l'enquête au besoin des chercheurs et des décideurs qui élaborent les politiques en matière de santé. Le présent article décrit les défis associés à la conception et à la mise en oeuvre d'un processus d'échantillonnage permettant d'atteindre les objectifs de la NHANES.
Date de diffusion : 2008-06-26 - Articles et rapports : 11-522-X200600110370Description :
De nombreux pays mènent des enquêtes portant spécifiquement sur la santé de leur population. Puisque la santé tient une place de premier plan dans la plupart des aspects de la vie, des données sur la santé sont également recueillies dans des enquêtes auprès de la population qui traitent d'autres sujets. Les enquêtes sur la santé de la population comprennent généralement la santé physique et mentale, la santé dentaire, les incapacités, la toxicomanie, les facteurs de risque pour la santé, la nutrition, la promotion de la santé, l'utilisation et la qualité des soins de santé, la protection en matière de santé et les coûts. Certaines enquêtes portent sur des problèmes de santé bien précis, alors que d'autres visent à évaluer l'état général de santé. La santé est souvent une composante importante des études longitudinales, notamment dans les cohortes de naissance et les cohortes vieillissantes. Les renseignements sur la santé peuvent être recueillis par l'entremise des déclarations faites par les répondants (sur eux-mêmes et parfois sur d'autres), d'examens médicaux ou de mesures biologiques. L'exactitude des renseignements sur la santé déclarés par les répondants soulève des préoccupations réelles. La logistique, le coût et la collaboration des répondants sont des considérations de taille lorsque les renseignements sont recueillis par des examens médicaux. Enfin, les questions d'éthique et de protection de la vie privée sont souvent importantes, surtout lorsque de l'ADN et des biomarqueurs sont en cause. La comparabilité internationale des mesures de la santé gagne en importance. Le présent article analyse la méthodologie de diverses enquêtes sur la santé et examine les défis que pose la collecte de données exactes dans ce domaine.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110394Description :
Statistique Canada a mené en 2004 l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes sur la nutrition. L'objectif principal de l'enquête était d'estimer les distributions d'apports alimentaires habituels des Canadiens au niveau provincial pour 15 groupes d'âge et de sexe. En général, on estime de telles distributions à l'aide du logiciel SIDE, mais obtenir ces estimations en tenant compte des choix qui ont été faits en termes de plan d'échantillonnage et de méthode d'estimation de la variabilité d'échantillonnage n'est pas chose facile. Cet article traite des défis méthodologiques reliés à l'estimation de distributions d'apports habituels à l'aide de SIDE avec les données de l'enquête.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110395Description :
Cette étude a pour but d'examiner les facteurs associés à l'obésité au Canada et aux États-Unis à l'aide de données provenant de l'Enquête conjointe Canada-États-Unis sur la santé de 2002 2003, enquête téléphonique réalisée de concert par Statistique Canada et le National Center for Health Statistics des États-Unis. Les deux pays ont utilisé essentiellement le même questionnaire au même moment, ce qui a produit un ensemble de données garantissant une comparabilité sans précédent des estimations nationales calculées pour les deux pays. L'analyse des distributions empiriques de l'indice de masse corporelle (IMC) révèle que les Américaines sont sensiblement plus grosses que les Canadiennes, mais que la distribution de l'IMC est presque la même pour les hommes, qu'ils soient Américains ou Canadiens. Les facteurs susceptibles d'expliquer les écarts observés chez les femmes sont examinés.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110396Description :
À partir des données sur l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, il est possible d'estimer les distributions des apports habituels de nutriments. Il est plus difficile d'estimer la consommation habituelle d'aliments. Cette dernière doit être estimée en jumelant la fréquence de consommation de l'aliment avec la distribution de l'apport habituel de l'aliment chez les consommateurs. Il peut être difficile d'estimer cette distribution pour des aliments plus rares et il est pratiquement impossible d'obtenir des estimations fiables de la fréquence de consommation de l'aliment en se fiant sur seulement deux jours de données par répondant. L'utilisation d'une source extérieure ou d'une hypothèse paramétrique peut solutionner en partie ce problème. Une alternative est d'utiliser une approche indirecte pour estimer l'impact d'un aliment sur la distribution de l'apport habituel d'un nutriment en éliminant ou en remplaçant en tout ou en partie l'aliment par un autre.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110399Description :
Dans le contexte des études sur la santé, il est assez fréquent de recueillir des réponses binaires ou numériques répétées au moyen d'un ensemble de covariables multidimensionnelles durant une courte période auprès d'un grand nombre de familles indépendantes. Ces familles sont sélectionnées dans une population finie, conformément à certains plans de sondage complexes. Il est intéressant d'examiner les effets des covariables sur les réponses familiales longitudinales après voir tenu compte de la variation des effets familiaux et des corrélations longitudinales des réponses répétées. Cette communication traitera des avantages et des inconvénients des méthodes existantes d'estimation des effets de régression, de la variance des effets familiaux et des corrélations longitudinales. On décrira ensuite les avantages d'une nouvelle méthode unifiée généralisée de quasi vraisemblance pour analyser les données familiales longitudinales fondées sur un plan de sondage complexe. On analysera certaines études numériques existantes en vue d'illustrer les méthodes prises en considération dans la communication.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110400Description :
On peut obtenir des estimations du nombre attribuable de décès (DA), toutes causes confondues, en commençant par estimer le risque attribuable corrigé (RA) au sein de la population pour tenir compte des covariables confusionnelles, puis en multipliant le RA par le nombre de décès, déterminé d'après les statistiques de l'état civil sur la mortalité, survenus pendant une période de référence précise. Nous obtenons par la méthode de régression à risques proportionnels des estimations des risques relatifs corrigés basées sur des données sur la mortalité provenant du suivi d'une cohorte ou d'une enquête que nous combinons à une distribution conjointe du facteur de risque et des covariables confusionnelles pour calculer un risque attribuable (RA) corrigé. Nous examinons deux estimateurs du RA corrigé, qui se distinguent par la population de référence d'après laquelle la distribution conjointe du facteur de risque et des variables confusionnelles est obtenue. Les deux populations de référence considérées sont : i) la population qui est représentée par la cohorte de référence et : ii) une population extérieure à la cohorte. Nous appliquons des méthodes fondées sur la théorie de la fonction d'influence pour obtenir des expressions permettant d'estimer la variance de l'estimateur du nombre attribuable de décès (DA). Ces estimateurs de la variance peuvent être appliqués à des données recueillies auprès d'échantillons allant de l'échantillon aléatoire simple à l'échantillon en grappes stratifié à plusieurs degrés pondéré par les poids de sondage utilisés pour réaliser les enquêtes nationales auprès des ménages. Nous illustrons l'estimation de la variance du nombre attribuable de décès au moyen d'une analyse de la surmortalité liée à l'indice de masse corporelle non idéal dans une population réalisée sur des données provenant de la deuxième étude de la mortalité basée sur la National Health and Examination Survey (NHANES) et de la NHANES de 1999-2002. Ces méthodes peuvent également être utilisées pour estimer le nombre attribuable de décès par cause d'une maladie ou de nouveaux cas ainsi que leurs erreurs types, lorsque la période de référence est brève.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110404Description :
Les efforts des programmes d'enquête en vue de réduire les coûts et le fardeau de réponse se sont traduits par une utilisation croissante de l'information disponible dans les bases de données administratives. Le couplage des données provenant de ces deux sources est un moyen d'exploiter leur nature complémentaire et de maximiser leur utilité respective. Le présent article décrit diverses méthodes suivies pour procéder au couplage des enregistrements des bases de données de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) et de l'Information santé orientée vers la personne (ISOP). Les fichiers résultant de certaines de ces méthodes de couplage sont utilisés pour analyser les facteurs de risque d'hospitalisation pour une maladie cardiaque. La sensibilité de l'analyse est évaluée en fonction des diverses approches de couplage.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110408Description :
Malgré les progrès réalisés en vue d'améliorer la santé de la population des États Unis, des disparités en matière de santé persistent entre divers groupes raciaux/ethniques et socioéconomiques. Les sources habituelles de données pour évaluer la santé d'une population d'intérêt comprennent les enquêtes à grande échelle, qui contiennent souvent des questions à réponse autodéclarée, comme « Un médecin ou un autre professionnel de la santé vous a t-il déjà dit que vous souffrez de problème de santé d'intérêt ? Les réponses à de telles questions pourraient ne pas refléter la prévalence réelle des problèmes de santé (p. ex., si le répondant n'a pas accès à un médecin ou à un autre professionnel de la santé). De même, les renseignements autodéclarés concernant des données quantitatives telles que la taille et le poids pourraient être entachés d'erreurs de déclaration. Ce genre d'« erreurs de mesure » dans les données sur la santé pourraient avoir une incidence sur les inférences relatives aux mesures de la santé et aux disparités en matière de santé. Dans la présente étude, nous ajustons des modèles d'erreur de mesure aux données de la National Health and Nutrition Examination Survey, qui comprend un volet d'interview durant lequel sont posées des questions à réponse autodéclarée et un volet d'examen durant lequel sont obtenues des mesures physiques. Puis, nous élaborons des méthodes permettant d'utiliser les modèles ajustés pour améliorer l'analyse des données autodéclarées provenant d'une autre enquête ne comportant pas de volet d'examen. Enfin, nous appliquons ces méthodes, qui comportent l'imputation multiples de valeurs fondées sur les données recueillies par examen à l'enquête ne produisant que des données autodéclarées, à la National Health Interview Survey dans des exemples ayant trait au diabète, à l'hypertension et à l'obésité. Les résultats préliminaires laissent entendre que les ajustements pour l'erreur de mesure peuvent causer des variations non négligeables des estimations des mesures de la santé.
Date de diffusion : 2008-03-17
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- Articles et rapports : 12-001-X200800110615Description :
Nous considérons les taux d'échantillonnage optimaux dans des plans d'échantillonnage par élément, quand l'analyse prévue est la régression linéaire pondérée par les poids de sondage et que les paramètres à estimer sont des combinaisons linéaires des coefficients de régression provenant d'un ou de plusieurs modèles. Nous commençons par élaborer des méthodes en supposant que des renseignements exacts sur les variables du plan existent dans la base de sondage, puis nous les généralisons à des situations où l'information pour certaines variables du plan n'est disponible que sous forme d'agrégat pour des groupes de sujets éventuels ou provient de données inexactes ou périmées. Nous envisageons également un plan d'échantillonnage pour l'estimation de combinaisons de coefficients provenant de plus d'un modèle. Une généralisation supplémentaire permet d'utiliser des combinaisons flexibles de coefficients choisies pour améliorer l'estimation d'un effet tout en en contrôlant un autre. Les applications éventuelles comprennent l'estimation des moyennes pour plusieurs ensembles de domaines chevauchants, ou l'amélioration des estimations pour des sous populations telles que les races minoritaires par échantillonnage non proportionnel des régions géographiques. Dans le contexte de la conception d'un sondage sur les soins reçus par les cancéreux (l'étude CanCORS) qui a motivé nos travaux, l'information éventuelle sur les variables du plan d'échantillonnage comprenait des données de recensement au niveau de l'îlot sur la race/ethnicité et la pauvreté, ainsi que des données au niveau individuel. Pour un emplacement de l'étude, un plan d'échantillonnage avec probabilités inégales en utilisant les adresses résidentielles des sujets et des données de recensement réduirait la variance de l'estimateur d'un effet du revenu de 25 %, ou de 38 % si la race des sujets avait été connue également. Par pondération flexible des contrastes du revenu selon la race, la variance de l'estimateur serait réduite de 26 % en utilisant les adresses résidentielles seulement et de 52 % en utilisant les adresses et les races. Nos méthodes seraient utiles dans les études où l'on considère un suréchantillonnage géographique selon la race ethnicité ou les caractéristiques socioéconomiques, ou dans toute étude où les caractéristiques pour lesquelles des données sont disponibles dans les bases de sondage sont mesurées avec une erreur.
Date de diffusion : 2008-06-26 - Articles et rapports : 12-001-X200800110618Description :
La National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) fait partie d'une série de programmes ayant trait à la santé parrainés par le National Center for Health Statistics des États-Unis. Une caractéristique unique de la NHANES est que tous les répondants de l'échantillon sont soumis à un examen médial complet. Afin de normaliser la façon dont ils sont effectués, ces examens ont lieu dans des centres d'examen mobiles (CEM). L'examen comprend des mesures physiques, des tests tels que l'examen de la vue et des dents, ainsi que le prélèvement d'échantillons de sang et d'urine pour des analyses biologiques. La NHANES est une enquête annuelle continue sur la santé réalisée auprès de la population civile des États-Unis ne résidant pas en établissement. Les principaux objectifs analytiques comprennent l'estimation du nombre et du pourcentage de personnes dans la population des États-Unis et dans des sous groupes désignés qui présentent certaines maladies et certains facteurs de risque. Le plan d'échantillonnage de la NHANES doit permettre d'établir un juste équilibre entre les exigences liées à l'obtention d'échantillons annuels et pluriannuels efficaces et la souplesse requise pour pouvoir modifier les paramètres essentiels du plan afin de mieux adapter l'enquête au besoin des chercheurs et des décideurs qui élaborent les politiques en matière de santé. Le présent article décrit les défis associés à la conception et à la mise en oeuvre d'un processus d'échantillonnage permettant d'atteindre les objectifs de la NHANES.
Date de diffusion : 2008-06-26 - Articles et rapports : 11-522-X200600110370Description :
De nombreux pays mènent des enquêtes portant spécifiquement sur la santé de leur population. Puisque la santé tient une place de premier plan dans la plupart des aspects de la vie, des données sur la santé sont également recueillies dans des enquêtes auprès de la population qui traitent d'autres sujets. Les enquêtes sur la santé de la population comprennent généralement la santé physique et mentale, la santé dentaire, les incapacités, la toxicomanie, les facteurs de risque pour la santé, la nutrition, la promotion de la santé, l'utilisation et la qualité des soins de santé, la protection en matière de santé et les coûts. Certaines enquêtes portent sur des problèmes de santé bien précis, alors que d'autres visent à évaluer l'état général de santé. La santé est souvent une composante importante des études longitudinales, notamment dans les cohortes de naissance et les cohortes vieillissantes. Les renseignements sur la santé peuvent être recueillis par l'entremise des déclarations faites par les répondants (sur eux-mêmes et parfois sur d'autres), d'examens médicaux ou de mesures biologiques. L'exactitude des renseignements sur la santé déclarés par les répondants soulève des préoccupations réelles. La logistique, le coût et la collaboration des répondants sont des considérations de taille lorsque les renseignements sont recueillis par des examens médicaux. Enfin, les questions d'éthique et de protection de la vie privée sont souvent importantes, surtout lorsque de l'ADN et des biomarqueurs sont en cause. La comparabilité internationale des mesures de la santé gagne en importance. Le présent article analyse la méthodologie de diverses enquêtes sur la santé et examine les défis que pose la collecte de données exactes dans ce domaine.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110394Description :
Statistique Canada a mené en 2004 l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes sur la nutrition. L'objectif principal de l'enquête était d'estimer les distributions d'apports alimentaires habituels des Canadiens au niveau provincial pour 15 groupes d'âge et de sexe. En général, on estime de telles distributions à l'aide du logiciel SIDE, mais obtenir ces estimations en tenant compte des choix qui ont été faits en termes de plan d'échantillonnage et de méthode d'estimation de la variabilité d'échantillonnage n'est pas chose facile. Cet article traite des défis méthodologiques reliés à l'estimation de distributions d'apports habituels à l'aide de SIDE avec les données de l'enquête.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110395Description :
Cette étude a pour but d'examiner les facteurs associés à l'obésité au Canada et aux États-Unis à l'aide de données provenant de l'Enquête conjointe Canada-États-Unis sur la santé de 2002 2003, enquête téléphonique réalisée de concert par Statistique Canada et le National Center for Health Statistics des États-Unis. Les deux pays ont utilisé essentiellement le même questionnaire au même moment, ce qui a produit un ensemble de données garantissant une comparabilité sans précédent des estimations nationales calculées pour les deux pays. L'analyse des distributions empiriques de l'indice de masse corporelle (IMC) révèle que les Américaines sont sensiblement plus grosses que les Canadiennes, mais que la distribution de l'IMC est presque la même pour les hommes, qu'ils soient Américains ou Canadiens. Les facteurs susceptibles d'expliquer les écarts observés chez les femmes sont examinés.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110396Description :
À partir des données sur l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, il est possible d'estimer les distributions des apports habituels de nutriments. Il est plus difficile d'estimer la consommation habituelle d'aliments. Cette dernière doit être estimée en jumelant la fréquence de consommation de l'aliment avec la distribution de l'apport habituel de l'aliment chez les consommateurs. Il peut être difficile d'estimer cette distribution pour des aliments plus rares et il est pratiquement impossible d'obtenir des estimations fiables de la fréquence de consommation de l'aliment en se fiant sur seulement deux jours de données par répondant. L'utilisation d'une source extérieure ou d'une hypothèse paramétrique peut solutionner en partie ce problème. Une alternative est d'utiliser une approche indirecte pour estimer l'impact d'un aliment sur la distribution de l'apport habituel d'un nutriment en éliminant ou en remplaçant en tout ou en partie l'aliment par un autre.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110399Description :
Dans le contexte des études sur la santé, il est assez fréquent de recueillir des réponses binaires ou numériques répétées au moyen d'un ensemble de covariables multidimensionnelles durant une courte période auprès d'un grand nombre de familles indépendantes. Ces familles sont sélectionnées dans une population finie, conformément à certains plans de sondage complexes. Il est intéressant d'examiner les effets des covariables sur les réponses familiales longitudinales après voir tenu compte de la variation des effets familiaux et des corrélations longitudinales des réponses répétées. Cette communication traitera des avantages et des inconvénients des méthodes existantes d'estimation des effets de régression, de la variance des effets familiaux et des corrélations longitudinales. On décrira ensuite les avantages d'une nouvelle méthode unifiée généralisée de quasi vraisemblance pour analyser les données familiales longitudinales fondées sur un plan de sondage complexe. On analysera certaines études numériques existantes en vue d'illustrer les méthodes prises en considération dans la communication.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110400Description :
On peut obtenir des estimations du nombre attribuable de décès (DA), toutes causes confondues, en commençant par estimer le risque attribuable corrigé (RA) au sein de la population pour tenir compte des covariables confusionnelles, puis en multipliant le RA par le nombre de décès, déterminé d'après les statistiques de l'état civil sur la mortalité, survenus pendant une période de référence précise. Nous obtenons par la méthode de régression à risques proportionnels des estimations des risques relatifs corrigés basées sur des données sur la mortalité provenant du suivi d'une cohorte ou d'une enquête que nous combinons à une distribution conjointe du facteur de risque et des covariables confusionnelles pour calculer un risque attribuable (RA) corrigé. Nous examinons deux estimateurs du RA corrigé, qui se distinguent par la population de référence d'après laquelle la distribution conjointe du facteur de risque et des variables confusionnelles est obtenue. Les deux populations de référence considérées sont : i) la population qui est représentée par la cohorte de référence et : ii) une population extérieure à la cohorte. Nous appliquons des méthodes fondées sur la théorie de la fonction d'influence pour obtenir des expressions permettant d'estimer la variance de l'estimateur du nombre attribuable de décès (DA). Ces estimateurs de la variance peuvent être appliqués à des données recueillies auprès d'échantillons allant de l'échantillon aléatoire simple à l'échantillon en grappes stratifié à plusieurs degrés pondéré par les poids de sondage utilisés pour réaliser les enquêtes nationales auprès des ménages. Nous illustrons l'estimation de la variance du nombre attribuable de décès au moyen d'une analyse de la surmortalité liée à l'indice de masse corporelle non idéal dans une population réalisée sur des données provenant de la deuxième étude de la mortalité basée sur la National Health and Examination Survey (NHANES) et de la NHANES de 1999-2002. Ces méthodes peuvent également être utilisées pour estimer le nombre attribuable de décès par cause d'une maladie ou de nouveaux cas ainsi que leurs erreurs types, lorsque la période de référence est brève.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110404Description :
Les efforts des programmes d'enquête en vue de réduire les coûts et le fardeau de réponse se sont traduits par une utilisation croissante de l'information disponible dans les bases de données administratives. Le couplage des données provenant de ces deux sources est un moyen d'exploiter leur nature complémentaire et de maximiser leur utilité respective. Le présent article décrit diverses méthodes suivies pour procéder au couplage des enregistrements des bases de données de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) et de l'Information santé orientée vers la personne (ISOP). Les fichiers résultant de certaines de ces méthodes de couplage sont utilisés pour analyser les facteurs de risque d'hospitalisation pour une maladie cardiaque. La sensibilité de l'analyse est évaluée en fonction des diverses approches de couplage.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110408Description :
Malgré les progrès réalisés en vue d'améliorer la santé de la population des États Unis, des disparités en matière de santé persistent entre divers groupes raciaux/ethniques et socioéconomiques. Les sources habituelles de données pour évaluer la santé d'une population d'intérêt comprennent les enquêtes à grande échelle, qui contiennent souvent des questions à réponse autodéclarée, comme « Un médecin ou un autre professionnel de la santé vous a t-il déjà dit que vous souffrez de problème de santé d'intérêt ? Les réponses à de telles questions pourraient ne pas refléter la prévalence réelle des problèmes de santé (p. ex., si le répondant n'a pas accès à un médecin ou à un autre professionnel de la santé). De même, les renseignements autodéclarés concernant des données quantitatives telles que la taille et le poids pourraient être entachés d'erreurs de déclaration. Ce genre d'« erreurs de mesure » dans les données sur la santé pourraient avoir une incidence sur les inférences relatives aux mesures de la santé et aux disparités en matière de santé. Dans la présente étude, nous ajustons des modèles d'erreur de mesure aux données de la National Health and Nutrition Examination Survey, qui comprend un volet d'interview durant lequel sont posées des questions à réponse autodéclarée et un volet d'examen durant lequel sont obtenues des mesures physiques. Puis, nous élaborons des méthodes permettant d'utiliser les modèles ajustés pour améliorer l'analyse des données autodéclarées provenant d'une autre enquête ne comportant pas de volet d'examen. Enfin, nous appliquons ces méthodes, qui comportent l'imputation multiples de valeurs fondées sur les données recueillies par examen à l'enquête ne produisant que des données autodéclarées, à la National Health Interview Survey dans des exemples ayant trait au diabète, à l'hypertension et à l'obésité. Les résultats préliminaires laissent entendre que les ajustements pour l'erreur de mesure peuvent causer des variations non négligeables des estimations des mesures de la santé.
Date de diffusion : 2008-03-17
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