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Tout (10) ((10 résultats))

  • Articles et rapports : 12-001-X201900100001
    Description :

    On presse de plus en plus les démographes de désagréger leurs estimations et leurs prévisions selon des caractéristiques comme la région, l’ethnicité ou le revenu. Les méthodes démographiques classiques ont été conçues pour de grands échantillons et donnent de piètres résultats lorsqu’elles portent sur des données désagrégées. Les méthodes reposant sur des modèles statistiques bayésiens en bonne et due forme produisent de meilleurs résultats. Nous illustrerons notre propos par des exemples tirés d’un projet à long terme visant à la conception d’approches bayésiennes d’estimation et de prévision démographiques. Dans notre premier exemple, nous estimons les taux de mortalité désagrégés selon l’âge et le sexe pour une petite population; dans le second, nous estimons et prévoyons simultanément la prévalence de l’obésité désagrégée selon l’âge. Nous concluons en répondant à deux objections habituelles à l’utilisation de méthodes bayésiennes par les organismes statistiques.

    Date de diffusion : 2019-05-07

  • Articles et rapports : 82-003-X201100311533
    Géographie : Canada
    Description :

    L'étude compare le biais dans les valeurs autodéclarées de taille, de poids et d'indice de masse corporelle provenant des cycles de 2008 et de 2005 de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes et de l'Enquête canadienne sur les mesures de la santé menée de 2007 à 2009. On évalue la faisabilité de l'emploi d'équations de correction pour ajuster les valeurs autodéclarées à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2008 afin qu'elles s'approchent davantage des valeurs mesurées.

    Date de diffusion : 2011-08-17

  • Articles et rapports : 82-003-X201100311534
    Géographie : Canada
    Description :

    Au moyen des données provenant de l'Enquête canadienne sur les mesures de la santé menée de 2007 à 2009, on examine dans la présente étude le biais qui existe lorsque la taille, le poids et l'indice de masse corporelle sont fondés sur les valeurs déclarées par les parents. Les facteurs associés à l'erreur de déclaration sont utilisés pour déterminer s'il est possible d'établir des équations de correction afin d'ajuster les estimations déclarées par les parents.

    Date de diffusion : 2011-08-17

  • Articles et rapports : 11-522-X200800011002
    Description :

    La présente étude s'appuie sur un échantillon représentatif de la population canadienne pour quantifier le biais dû à l'utilisation de données autodéclarées sur la taille, le poids et l'indice de masse corporelle (IMC) au lieu de mesures directes. Nous comparons les associations entre les catégories d'IMC et certains problèmes de santé afin de déterminer si les erreurs de classification résultant de l'utilisation de données autodéclarées modifient les associations entre l'obésité et les problèmes de santé. L'analyse est fondée sur 4 567 répondants à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 2005 qui, durant une interview sur place, ont déclaré leur taille et leur poids, puis ont été mesurés et pesés par un intervieweur ayant reçu une formation appropriée. En se basant sur les données autodéclarées, une proportion importante de personnes ayant un excès de poids ont été classées incorrectement dans des catégories d'IMC plus faible. Ces erreurs de classification se sont soldées par des associations plus fortes entre l'excès de poids ou l'obésité et la morbidité.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800011003
    Description :

    Le but de la présente étude est d'examiner la possibilité d'élaborer des facteurs de correction pour rajuster les mesures de l'indice de masse corporelle fondées sur des données autodéclarées afin d'obtenir des valeurs plus proches de celles calculées d'après des données mesurées. Les données proviennent de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2005 (ESCC) dans le cadre de laquelle on a demandé aux répondants d'indiquer leur taille et leur poids, lesquels ont ensuite été mesurés. Des analyses par régression ont été effectuées pour déterminer quelles caractéristiques sociodémographiques et relatives à la santé sont associées aux écarts entre les valeurs fondées sur des données autodéclarées et des données mesurées. L'échantillon a ensuite été divisé en deux groupes. Pour le premier, on a procédé à la régression de l'indice de masse corporelle (IMC) fondé sur des données autodéclarées et des prédicteurs des écarts sur l'IMC fondé sur des données mesurées. Des équations de correction ont été établies en utilisant toutes les variables explicatives ayant un effet significatif au seuil de signification de p<0,05. Puis, ces équations de correction ont été testées dans le deuxième groupe afin de calculer des estimations de la sensibilité, de la spécificité et de la prévalence de l'obésité. La relation entre l'IMC fondé sur des données mesurées, déclarées et corrigées, d'une part, et les problèmes de santé liés à l'obésité, d'autre part, a été examinée par régression logistique. Les estimations corrigées ont produit des mesures plus exactes de la prévalence de l'obésité, de l'IMC moyen et des niveaux de sensibilité. Les données autodéclarées exagéraient la relation entre l'IMC et les problèmes de santé, tandis que dans la plupart des cas, les estimations corrigées produisaient des rapports de cotes plus semblables à ceux obtenus pour l'IMC fondé sur des données mesurées.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 82-003-X200800410704
    Géographie : Canada
    Description :

    Les données d'un rappel alimentaire de 24 heures obtenues auprès de 16 190 participants de 12 ans et plus à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes - Nutrition ont été utilisées pour déterminer l'apport d'énergie et de nutriments. Afin d'identifier les personnes dont la déclaration était plausible, un intervalle de confiance a été construit pour la dépense totale d'énergie calculée d'après les équations établies par l'Institute of Medicine. Les estimations de l'apport énergétique et de nutriments pour les personnes dont la déclaration était plausible ont été comparées à celles pour l'ensemble des participants à l'enquête.

    Date de diffusion : 2008-10-15

  • Articles et rapports : 82-003-X200800310680
    Géographie : Canada
    Description :

    La présente étude examine la faisabilité de définir des facteurs pour corriger les mesures autodéclarées de l'indice de masse corporelle de façon qu'elles se rapprochent davantage des valeurs mesurées. Les données proviennent de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2005, où les répondants ont été priés de déclarer leur taille et leur poids et ont par la suite été mesurés.

    Date de diffusion : 2008-09-17

  • Articles et rapports : 82-003-X200800210564
    Géographie : Canada
    Description :

    Le présent article compare les associations entre les catégories d'indice de masse corporelle attribuées d'après les données autodéclarées et les données mesurées et certains problèmes de santé. L'objectif est de déterminer si les erreurs de classification résultant de l'utilisation de données autodéclarées modifient les associations entre le poids corporel excessif et ces problèmes de santé. L'analyse porte sur 2 667 participants à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 40 ans et plus.

    Date de diffusion : 2008-05-14

  • Articles et rapports : 82-003-X200800210569
    Géographie : Canada
    Description :

    La présente étude s'appuie sur un échantillon représentatif de la population canadienne pour quantifier le biais résultant de l'utilisation de mesures autodéclarées de la taille, du poids et de l'indice de masse corporelle plutôt que de mesures directes. L'analyse porte sur 4 567 participants à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) menée en 2005, qui ont fourni des mesures autodéclarées de leur taille et de leur poids et ont ensuite été mesurés.

    Date de diffusion : 2008-05-14

  • Articles et rapports : 12-001-X20050018089
    Description :

    Nous utilisons des modèles hiérarchiques bayésiens pour analyser les données sur l'indice de masse corporelle (IMC) des enfants et des adolescents en présence de non réponse non-ignorable, c'est-à-dire informative, tirées de la troisième National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III). Notre objectif est de prédire l'IMC moyen en population finie et la proportion de répondants pour les domaines formés par l'âge, la race et le sexe (covariables dans les modèles de régression) pour chacun des 35 grands comtés, en tenant compte des non répondants. Nous utilisons des méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov pour ajuster les modèles (deux modèles de sélection et deux modèles de mélange de schémas d'observation) aux données sur l'IMC provenant de la NHANES III. Au moyen d'une mesure de déviance et d'une étude de validation croisée, nous montrons que le modèle de sélection sous non réponse non-ignorable est le meilleur des quatre modèles. Nous montrons aussi que l'inférence au sujet de l'IMC n'est pas trop sensible au choix du modèle. Nous obtenons une amélioration en incluant une régression spline dans le modèle de sélection pour tenir compte de l'évolution de la relation entre l'IMC et l'âge.

    Date de diffusion : 2005-07-21
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Analyses (10)

Analyses (10) ((10 résultats))

  • Articles et rapports : 12-001-X201900100001
    Description :

    On presse de plus en plus les démographes de désagréger leurs estimations et leurs prévisions selon des caractéristiques comme la région, l’ethnicité ou le revenu. Les méthodes démographiques classiques ont été conçues pour de grands échantillons et donnent de piètres résultats lorsqu’elles portent sur des données désagrégées. Les méthodes reposant sur des modèles statistiques bayésiens en bonne et due forme produisent de meilleurs résultats. Nous illustrerons notre propos par des exemples tirés d’un projet à long terme visant à la conception d’approches bayésiennes d’estimation et de prévision démographiques. Dans notre premier exemple, nous estimons les taux de mortalité désagrégés selon l’âge et le sexe pour une petite population; dans le second, nous estimons et prévoyons simultanément la prévalence de l’obésité désagrégée selon l’âge. Nous concluons en répondant à deux objections habituelles à l’utilisation de méthodes bayésiennes par les organismes statistiques.

    Date de diffusion : 2019-05-07

  • Articles et rapports : 82-003-X201100311533
    Géographie : Canada
    Description :

    L'étude compare le biais dans les valeurs autodéclarées de taille, de poids et d'indice de masse corporelle provenant des cycles de 2008 et de 2005 de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes et de l'Enquête canadienne sur les mesures de la santé menée de 2007 à 2009. On évalue la faisabilité de l'emploi d'équations de correction pour ajuster les valeurs autodéclarées à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2008 afin qu'elles s'approchent davantage des valeurs mesurées.

    Date de diffusion : 2011-08-17

  • Articles et rapports : 82-003-X201100311534
    Géographie : Canada
    Description :

    Au moyen des données provenant de l'Enquête canadienne sur les mesures de la santé menée de 2007 à 2009, on examine dans la présente étude le biais qui existe lorsque la taille, le poids et l'indice de masse corporelle sont fondés sur les valeurs déclarées par les parents. Les facteurs associés à l'erreur de déclaration sont utilisés pour déterminer s'il est possible d'établir des équations de correction afin d'ajuster les estimations déclarées par les parents.

    Date de diffusion : 2011-08-17

  • Articles et rapports : 11-522-X200800011002
    Description :

    La présente étude s'appuie sur un échantillon représentatif de la population canadienne pour quantifier le biais dû à l'utilisation de données autodéclarées sur la taille, le poids et l'indice de masse corporelle (IMC) au lieu de mesures directes. Nous comparons les associations entre les catégories d'IMC et certains problèmes de santé afin de déterminer si les erreurs de classification résultant de l'utilisation de données autodéclarées modifient les associations entre l'obésité et les problèmes de santé. L'analyse est fondée sur 4 567 répondants à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 2005 qui, durant une interview sur place, ont déclaré leur taille et leur poids, puis ont été mesurés et pesés par un intervieweur ayant reçu une formation appropriée. En se basant sur les données autodéclarées, une proportion importante de personnes ayant un excès de poids ont été classées incorrectement dans des catégories d'IMC plus faible. Ces erreurs de classification se sont soldées par des associations plus fortes entre l'excès de poids ou l'obésité et la morbidité.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800011003
    Description :

    Le but de la présente étude est d'examiner la possibilité d'élaborer des facteurs de correction pour rajuster les mesures de l'indice de masse corporelle fondées sur des données autodéclarées afin d'obtenir des valeurs plus proches de celles calculées d'après des données mesurées. Les données proviennent de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2005 (ESCC) dans le cadre de laquelle on a demandé aux répondants d'indiquer leur taille et leur poids, lesquels ont ensuite été mesurés. Des analyses par régression ont été effectuées pour déterminer quelles caractéristiques sociodémographiques et relatives à la santé sont associées aux écarts entre les valeurs fondées sur des données autodéclarées et des données mesurées. L'échantillon a ensuite été divisé en deux groupes. Pour le premier, on a procédé à la régression de l'indice de masse corporelle (IMC) fondé sur des données autodéclarées et des prédicteurs des écarts sur l'IMC fondé sur des données mesurées. Des équations de correction ont été établies en utilisant toutes les variables explicatives ayant un effet significatif au seuil de signification de p<0,05. Puis, ces équations de correction ont été testées dans le deuxième groupe afin de calculer des estimations de la sensibilité, de la spécificité et de la prévalence de l'obésité. La relation entre l'IMC fondé sur des données mesurées, déclarées et corrigées, d'une part, et les problèmes de santé liés à l'obésité, d'autre part, a été examinée par régression logistique. Les estimations corrigées ont produit des mesures plus exactes de la prévalence de l'obésité, de l'IMC moyen et des niveaux de sensibilité. Les données autodéclarées exagéraient la relation entre l'IMC et les problèmes de santé, tandis que dans la plupart des cas, les estimations corrigées produisaient des rapports de cotes plus semblables à ceux obtenus pour l'IMC fondé sur des données mesurées.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 82-003-X200800410704
    Géographie : Canada
    Description :

    Les données d'un rappel alimentaire de 24 heures obtenues auprès de 16 190 participants de 12 ans et plus à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes - Nutrition ont été utilisées pour déterminer l'apport d'énergie et de nutriments. Afin d'identifier les personnes dont la déclaration était plausible, un intervalle de confiance a été construit pour la dépense totale d'énergie calculée d'après les équations établies par l'Institute of Medicine. Les estimations de l'apport énergétique et de nutriments pour les personnes dont la déclaration était plausible ont été comparées à celles pour l'ensemble des participants à l'enquête.

    Date de diffusion : 2008-10-15

  • Articles et rapports : 82-003-X200800310680
    Géographie : Canada
    Description :

    La présente étude examine la faisabilité de définir des facteurs pour corriger les mesures autodéclarées de l'indice de masse corporelle de façon qu'elles se rapprochent davantage des valeurs mesurées. Les données proviennent de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2005, où les répondants ont été priés de déclarer leur taille et leur poids et ont par la suite été mesurés.

    Date de diffusion : 2008-09-17

  • Articles et rapports : 82-003-X200800210564
    Géographie : Canada
    Description :

    Le présent article compare les associations entre les catégories d'indice de masse corporelle attribuées d'après les données autodéclarées et les données mesurées et certains problèmes de santé. L'objectif est de déterminer si les erreurs de classification résultant de l'utilisation de données autodéclarées modifient les associations entre le poids corporel excessif et ces problèmes de santé. L'analyse porte sur 2 667 participants à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 40 ans et plus.

    Date de diffusion : 2008-05-14

  • Articles et rapports : 82-003-X200800210569
    Géographie : Canada
    Description :

    La présente étude s'appuie sur un échantillon représentatif de la population canadienne pour quantifier le biais résultant de l'utilisation de mesures autodéclarées de la taille, du poids et de l'indice de masse corporelle plutôt que de mesures directes. L'analyse porte sur 4 567 participants à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) menée en 2005, qui ont fourni des mesures autodéclarées de leur taille et de leur poids et ont ensuite été mesurés.

    Date de diffusion : 2008-05-14

  • Articles et rapports : 12-001-X20050018089
    Description :

    Nous utilisons des modèles hiérarchiques bayésiens pour analyser les données sur l'indice de masse corporelle (IMC) des enfants et des adolescents en présence de non réponse non-ignorable, c'est-à-dire informative, tirées de la troisième National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III). Notre objectif est de prédire l'IMC moyen en population finie et la proportion de répondants pour les domaines formés par l'âge, la race et le sexe (covariables dans les modèles de régression) pour chacun des 35 grands comtés, en tenant compte des non répondants. Nous utilisons des méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov pour ajuster les modèles (deux modèles de sélection et deux modèles de mélange de schémas d'observation) aux données sur l'IMC provenant de la NHANES III. Au moyen d'une mesure de déviance et d'une étude de validation croisée, nous montrons que le modèle de sélection sous non réponse non-ignorable est le meilleur des quatre modèles. Nous montrons aussi que l'inférence au sujet de l'IMC n'est pas trop sensible au choix du modèle. Nous obtenons une amélioration en incluant une régression spline dans le modèle de sélection pour tenir compte de l'évolution de la relation entre l'IMC et l'âge.

    Date de diffusion : 2005-07-21
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