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  • Articles et rapports : 82-003-X201000411389
    Géographie : Canada
    Description :

    Cette analyse fondée sur la population s'appuie sur les données de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes fournit des estimations de la prévalence de la douleur chronique selon des caractéristiques sociodémographiques pour un échantillon de 660 participants à l'enquête de 12 à 44 ans.

    Date de diffusion : 2010-12-15

  • 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-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 (5)

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  • Articles et rapports : 82-003-X201000411389
    Géographie : Canada
    Description :

    Cette analyse fondée sur la population s'appuie sur les données de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes fournit des estimations de la prévalence de la douleur chronique selon des caractéristiques sociodémographiques pour un échantillon de 660 participants à l'enquête de 12 à 44 ans.

    Date de diffusion : 2010-12-15

  • 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-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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