Santé

Description :

Le présent article fait le point sur le recours à l'examen mammographique par les Canadiennes de 50 à 69 ans et en expose les tendances provinciales de 1990 à 2008.

Description :

Le présent article présente les estimations du dépistage déclaré du cancer colorectal parmi la population canadienne âgée de 50 ans et plus en 2008.

Description : Indice de masse corporelle (IMC) mesuré chez les jeunes, selon le groupe d'âge et le sexe, population à domicile de 12 à 17 ans excluant les femmes enceintes, Canada (sauf les territoires).

Description : Test du saignement occulte fécal (RSOS) obtenu au cours des 2 dernières années ou, coloscopie ou sigmoïdoscopie obtenue au cours des 5 dernières années, selon le groupe d'âge et le sexe, 50 et plus, Canada, provinces, territoires, régions sociosanitaires (limites de juin 2007) et groupes homologues.

Description : Mammographie obtenue au cours des 2 dernières années, selon le groupe d'âge, femmes de 50 à 69 ans, Canada, provinces, territoires, régions sociosanitaires (limites de 2007) et groupes de régions homologues.

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Le présent article traite de l'estimation pour petits domaines de la proportion de personnes sans assurance maladie dans divers groupes minoritaires. Les petits domaines sont définis par le croisement de l'âge, du sexe et d'autres caractéristiques démographiques. Des méthodes d'estimation bayésiennes hiérarchiques ainsi qu'empiriques sont appliquées. En outre, des approximations exactes jusqu'à l'ordre deux des erreurs quadratiques moyennes des estimateurs bayésiens empiriques et des estimateurs corrigés du biais de ces erreurs quadratiques moyennes sont fournies. La méthodologie générale est illustrée au moyen d'estimations de la proportion de personnes non assurées pour plusieurs petits domaines de la sous population asiatique.

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Les données longitudinales montrent que l'incapacité peut être temporaire ou épisodique. De 1999 à 2004, seulement 13 % des personnes ayant déclaré une incapacité ont été touchées durant ces six années. À mesure que s'allonge la période d'incapacité, les personnes sont plus susceptibles d'avoir une scolarité moindre, d'être des femmes, d'être plus âgées, de vivre seules et de travailler un nombre inférieur d'heures par année. En outre, les effets de l'incapacité se font souvent sentir au-delà de la période d'incapacité.

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Le présent article porte sur les relations longitudinales entre le poids corporel et l'estime de soi chez un échantillon probabiliste représentatif de la population nationale d'enfants canadiens. Les données proviennent des premier, deuxième et troisième cycles de l'Enquête nationale longitudinale sur les enfants et les jeunes.

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Le présent article examine les variations géographiques des taux de revascularisation dans les 30 jours et les taux de mortalité à l'hôpital dans les 30 jours des patients ayant fait une crise cardiaque (infarctus aigu du myocarde) au Canada. Les données proviennent de la Base de données de l'information santé orientée vers la personne et portent sur les régions sociosanitaires qui comptaient au moins 100 000 habitants dans sept provinces en 1995 1996 et 2003 2004.

Description : Ce tableau contient 255 séries, avec des données pour les années 1986 - 2006 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons). Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (85 éléments : Terre-Neuve-et-Labrador; Côte-ouest-Northern Peninsula-Labrador; Terre-Neuve-et-Labrador; Côte-sud-Burin Peninsula; Terre-Neuve-et-Labrador; Avalon Peninsula; Terre-Neuve-et-Labrador ...) Sexe (3 éléments : Les deux sexes; Hommes; Femmes ...).

Description : Ce tableau contient 57024 séries, avec des données pour les années 2000 - 2000 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons). Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (les combinaisons ne sont pas toutes disponibles): Groupe d'âge (11 éléments: Total; 18 ans et plus; 18 à 24 ans; 25 à 34 ans; 18 à 34 ans ...), Sexe (3 éléments: Les deux sexes; Femmes; Hommes ...), Utilisation des services de soins à domicile (4 éléments: Total; services à domicile reçus; Services à domicile reçus au cours des 12 derniers mois; Utilisation des services de soins à domicile; non déclarés; Services à domicile non reçus au cours des 12 derniers mois ...), Caractéristiques (8 éléments: Nombre de personnes; Limite supérieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes; Coefficient de variation pour le nombre de personnes; Limite inférieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes ...).

Description : Ce tableau contient 76416 séries, avec des données pour les années 2000 - 2000 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons). Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (199 éléments : Canada; Terre-Neuve-et-Labrador; Health and Community Services Eastern Region; Terre-Neuve-et-Labrador (Groupe de régions homologues D); Health and Community Services St. John's Region; Terre-Neuve-et-Labrador (Groupe de régions homologues H) ...) Groupe d'âge (8 éléments : Total; 40 ans et plus; 45 à 54 ans; 45 à 64 ans; 40 à 44 ans ...) Test de l'antigène prostatique spécifique (APS) (6 éléments : Total; test de l'antigène prostatique spécifique; Test de l'antigène prostatique spécifique; il y a entre 1 an et moins de 2 ans; Test de l'antigène prostatique spécifique; il y a 2 ans ou plus; Test de l'antigène prostatique spécifique; moins d'un an ...) Caractéristiques (8 éléments : Nombre de personnes; Limite inférieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes; Limite supérieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes; Coefficient de variation pour le nombre de personnes ...).

Description : Ce tableau contient 101088 séries, avec des données pour les années 2000 - 2000 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons). Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Groupe d'âge (9 éléments : Total; 15 à 59 ans; 15 à 19 ans; 20 à 34 ans; 20 à 24 ans ...) Sexe (3 éléments : Les deux sexes; Hommes; Femmes ...) Utilisation d'un condom (6 éléments : Total; utilisation d'un condom; Utilisation d'un condom; habituellement; Utilisation d'un condom; occasionnellement; Utilisation d'un condom; toujours ...) Caractéristiques (8 éléments : Nombre de personnes; Limite supérieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes; Limite inférieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes; Coefficient de variation pour le nombre de personnes ...).

Description : Ce tableau contient 267456 séries, avec des données pour les années 2000 - 2000 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons). Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (199 éléments : Canada; Health and Community Services St. John's Region; Terre-Neuve-et-Labrador (Groupe de régions homologues H); Health and Community Services Eastern Region; Terre-Neuve-et-Labrador (Groupe de régions homologues D); Terre-Neuve-et-Labrador ...) Groupe d'âge (14 éléments : Total; 12 ans et plus; 15 à 19 ans; 12 à 14 ans; 12 à 19 ans ...) Sexe (3 éléments : Les deux sexes; Femmes; Hommes ...) Utilisation des variantes du tabagisme (4 éléments : Total; utilisation des variantes du tabagisme; Variantes du tabagisme; non déclarées; Variantes du tabagisme; utilisées; Variantes du tabagisme; non utilisées ...) Caractéristiques (8 éléments : Nombre de personnes; Limite inférieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes; Limite supérieure de l'intervalle de confiance de 95 % ; nombre de personnes; Coefficient de variation pour le nombre de personnes ...).

Description : Ce tableau contient 185808 séries, avec des données pour les années 2000 - 2000 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons). Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Groupe d'âge (14 éléments : Total; 12 ans et plus; 15 à 19 ans; 12 à 14 ans; 12 à 19 ans ...) Sexe (3 éléments : Les deux sexes; Femmes; Hommes ...) Outils pour cesser de fumer (7 éléments : Total; outils pour cesser de fumer; Outils pour cesser de fumer non utilisés; ancien fumeur; Outils pour cesser de fumer utilisés; a essayé d'arrêter; Outils pour cesser de fumer utilisés; ancien fumeur ...) Caractéristiques (8 éléments : Nombre de personnes; Limite supérieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes; Coefficient de variation pour le nombre de personnes; Limite inférieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes ...).

Description : Ce tableau contient 8064 séries, avec des données pour les années 2000 - 2000 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons). Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Groupe d'âge (14 éléments : Total; 12 ans et plus; 15 à 19 ans; 12 à 14 ans; 12 à 19 ans ...) Sexe (3 éléments : Les deux sexes; Femmes; Hommes ...) Examen général (6 éléments : Total; examen général; Examen général; il y a entre 1 an et moins de 3 ans; Examen général; au cours des 12 derniers mois; Examen général; il y a 3 ans ou plus ...) Caractéristiques (8 éléments : Nombre de personnes; Limite supérieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes; Coefficient de variation pour le nombre de personnes; Limite inférieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes ...).

Description : Ce tableau contient 4032 séries, avec des données pour les années 2000 - 2000 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons). Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Groupe d'âge (14 éléments : Total; 12 ans et plus; 12 à 19 ans; 12 à 14 ans; 15 à 19 ans ...) Sexe (3 éléments : Les deux sexes; Hommes; Femmes ...) Examens de la vue (6 éléments : Total; examens de la vue; Examen de la vue; au cours des 12 derniers mois; Examen de la vue; il y a entre 1 an et moins de 3 ans; Examen de la vue; il y a 3 ans ou plus ...) Caractéristiques (8 éléments : Nombre de personnes; Limite inférieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes; Coefficient de variation pour le nombre de personnes; Limite supérieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes ...).

Description : Ce tableau contient 155232 séries, avec des données pour les années 2000 - 2000 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons). Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Groupe d'âge (14 éléments : Total; 12 ans et plus; 12 à 19 ans; 12 à 14 ans; 15 à 19 ans ...) Sexe (3 éléments : Les deux sexes; Femmes; Hommes ...) Visites chez le dentiste (6 éléments : Total; visites chez le dentiste; Visite chez le dentiste; il y a 3 ans ou plus; Visite chez le dentiste; il y a entre 1 an et moins de 3 ans; Visite chez le dentiste; au cours des 12 derniers mois ...) Caractéristiques (8 éléments : Nombre de personnes; Limite inférieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes; Coefficient de variation pour le nombre de personnes; Limite supérieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes ...).

Description : Ce tableau contient 39072 séries, avec des données pour les années 2000 - 2000 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons). Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (74 éléments : Terre-Neuve-et-Labrador; Health and Community Services St. John's Region; Terre-Neuve-et-Labrador (Groupe de régions homologues H); Health and Community Services Eastern Region; Terre-Neuve-et-Labrador (Groupe de régions homologues D) ...) Groupe d'âge (11 éléments : Total; 18 ans et plus; 18 à 24 ans; 25 à 34 ans; 18 à 34 ans ...) Examens des seins (6 éléments : Total; examens des seins; Examen des seins; au cours des 12 derniers mois; Examen des seins; il y a entre 1 an et moins de 5 ans; Examen des seins; il y a 5 ans ou plus ...) Caractéristiques (8 éléments : Nombre de personnes; Limite inférieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes; Coefficient de variation pour le nombre de personnes; Limite supérieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes ...).

Description : Ce tableau contient 48048 séries, avec des données pour les années 2000 - 2000 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons). Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Groupe d'âge (11 éléments : Total; 18 ans et plus; 18 à 34 ans; 25 à 34 ans; 18 à 24 ans ...) Auto-examens des seins (6 éléments : Total; auto-examens des seins; Auto-examen des seins; aux 2 ou 3 mois; Auto-examen des seins; moins qu'aux 2 ou 3 mois; Auto-examen des seins; mensuellement ...) - Caractéristiques (8 éléments : Nombre de personnes; Limite inférieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes; Limite supérieure de l'intervalle de confiance de 95 %; nombre de personnes; Coefficient de variation pour le nombre de personnes ...).

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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.

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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.

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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.

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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.

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Survey of Occupational Illnesses and Injuries (SOII) des États Unis est une enquête à grande échelle effectuée auprès des établissements et réalisée par le Bureau of Labor Statistics. Elle a pour but de mesurer les taux d'incidence et les conséquences des maladies et des blessures professionnelles dans certaines industries à l'échelle du pays et de l'État. À l'heure actuelle, cette enquête s'appuie sur des méthodes relativement simples pour la détection et le traitement des valeurs aberrantes. Les méthodes de détection des valeurs aberrantes reposent sur la comparaison des taux d'incidence déclarés en ce qui concerne l'établissement à la distribution correspondante des déclarations dans des cellules particulières définies par le croisement des classifications selon l'État et selon l'industrie. Les méthodes de traitement comportent le remplacement des poids probabilistes type par un poids dont la valeur est fixée à un, suivi par un étalonnage.

Des méthodes plus complexes pourraient être utilisées pour la détection et le traitement des valeurs aberrantes dans la SOII, par exemple des méthodes de détection qui s'appuient sur des fonctions d'influence, des poids probabilistes et des observations multivariées, ou des méthodes de traitement fondées sur la winsorisation ou l'estimation M. L'évaluation des avantages pratiques de ces méthodes plus complexes nécessite la prise en considération de trois facteurs importants. Premièrement, les valeurs très extrêmes sont relativement rares, mais lorsqu'elles se produisent, elles peuvent avoir un effet important sur les estimateurs de la SOII dans les cellules définies par le croisement des États et des industries. Par conséquent, l'évaluation pratique de l'effet des méthodes de détection des valeurs aberrantes se concentre principalement sur les queues des distributions des estimateurs, plutôt que sur les mesures de performance agrégées normalisées, comme la variance ou l'erreur quadratique moyenne. Deuxièmement, les évaluations analytiques et fondées sur des données sont axées sur l'amélioration progressive obtenue grâce à l'utilisation de méthodes plus complexes, comparativement aux résultats produits par les méthodes simples suivies à l'heure actuelle. Troisièmement, l'élaboration des outils susmentionnés nécessite le recours à une théorie asymptotique qui n'est pas tout à fait standard pour refléter les compromis en ce qui a trait aux effets associés à, respectivement, l'accroissement de la taille des échantillons, l'accroissement du nombre de cellules pour la publication et l'évolution des queues des distributions sous jacentes des observations.

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L'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes comporte deux enquêtes transversales menées en alternance sur un cycle annuel. Les deux enquêtes recueillent des renseignements généraux sur la santé; la deuxième, de moindre envergure, recueille des renseignements supplémentaires sur des aspects précis de la santé. Même si la taille des échantillons est importante, les utilisateurs sont intéressés à combiner les cycles de l'ESCC afin d'améliorer la qualité des estimations et de produire des estimations pour les petits domaines géographiques ou pour des caractéristiques ou des populations rares. Le présent document porte sur certains enjeux liés à la combinaison des cycles de l'ESCC, dont les interprétations possibles du résultat combiné, ainsi que sur certaines méthodes de combinaison des cycles.

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L'Enquête canadienne sur les mesures de la santé (ECMS) est la première enquête de Statistique Canada qui s'appuie sur un ensemble complet de mesures physiques directes de la santé. L'ECMS permettra de recueillir des données sur la santé, par mesures directes, auprès d'un échantillon représentatif de 5 000 Canadiens âgés de 6 à 79 ans de 2007 à 2009. Après une interview approfondie sur la santé menée à domicile, les répondants se rendent à un centre d'examen mobile où des mesures directes de leur santé sont prises. Parmi ces mesures figurent l'évaluation de la condition physique, des mesures anthropométriques, l'évaluation objective de l'activité physique, des mesures spirométriques, la pression artérielle, l'évaluation de la santé bucco-dentaire et le prélèvement d'échantillons de sang et d'urine. Les analyses de sang et d'urine permettent de détecter des maladies chroniques et des maladies infectieuses, et de fournir des indicateurs de la nutrition et des biomarqueurs environnementaux. Cette enquête pose de nombreux défis bien particuliers qui se manifestent rarement dans les autres enquêtes de Statistique Canada. Le présent article fait état de certains de ces défis. Les données recueillies dans le cadre de l'ECMS sont uniques en leur genre et représentent un outil précieux de surveillance et de recherche en matière de santé au Canada.

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National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) est réalisée par le National Center for Health Statistics depuis plus de quarante ans. Cette enquête est conçue pour recueillir des renseignements sur la santé et l'état nutritionnel de la population des États Unis au moyen d'interviews sur place et d'examens physiques normalisés effectués dans des centres d'examen mobiles. Au cours de ces quarante années, nous avons tiré de nombreux enseignements tirés sur la façon de réaliser une enquête qui s'appuie sur des mesures physiques directes. Nous présentons des exemples de ces « enseignements » et offrons des indications à l'intention d'autres organismes et pays qui planifient des enquêtes similaires.

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En Finlande, les premières enquêtes de santé nationales par examen ont eu lieu durant les années 1960. Des enquêtes complètes auprès d'échantillons représentatifs de la population nationale ont été réalisées de 1978 à 1980 (Enquête sur la santé Mini Finlande) et de 2000 à 2001 (Santé 2000). Des enquêtes sur les facteurs de risque de maladie cardiovasculaire, appelées enquêtes FinRisk, ont été menées à intervalle de cinq ans en vue d'évaluer les tendances de ces facteurs. Les enquêtes de santé par examen représentent un outil important de surveillance de la santé et, lorsque leurs données sont couplées à celles des registres, constituent une riche source d'information pour les études épidémiologiques. L'article donne aussi des exemples de rapports publiés en s'appuyant sur plusieurs de ces études.

Description :

La recherche sur les services de santé s'appuie habituellement sur des données d'observation afin de comparer les résultats chez des patients recevant des traitements différents. La comparaison de groupes de patients participant à des études par observation peut être biaisée, car les résultats diffèrent à la fois en raison des effets du traitement et de ceux liés au pronostic fait sur le patient. Dans certains cas, particulièrement lorsque les données recueillies ont trait à des facteurs de risque cliniques précis, il est possible de tenir compte de ces différences en utilisant des méthodes statistiques ou épidémiologiques. Dans d'autres cas, où des caractéristiques non mesurées de la population de patients ont une incidence sur la décision de prodiguer le traitement ainsi que sur le résultat, il est impossible d'éliminer ces différences par des techniques courantes. L'utilisation de données administratives sur la santé pour entreprendre des études par observation demande des précautions particulières, puisque d'importants renseignements cliniques font défaut. Nous discutons de plusieurs méthodes statistiques et épidémiologiques visant à éliminer le biais manifeste (mesurable) et caché (non mesurable) dans les études par observation. Ces méthodes comprennent l'ajustement de la composition des groupes de cas, l'appariement fondé sur la propension, la redéfinition des variables d'exposition d'intérêt et la technique économétrique d'analyse avec variables instrumentales (VI). Nous illustrons ces méthodes à l'aide d'exemples extraits de publications médicales, dont la prédiction de la mortalité un an après une crise cardiaque, le rendement des dépenses en soins de santé, en ce qui a trait aux avantages cliniques et financiers, dans les régions des États-Unis où les dépenses sont élevées, ainsi que les avantages du traitement effractif des patients ayant fait une crise cardiaque liés à la survie à long terme. Il est possible d'utiliser des données administratives sur la santé pour réaliser des études par observation à condition de veiller soigneusement à résoudre les problèmes liés à la causalité inverse et au facteur de confusion non mesuré.

Description : Cette enquête sert à recueillir les données financières et les données d'exploitation nécessaires à l'élaboration des politiques et des programmes économiques nationaux et régionaux.

Description : L'objectif principal de l'Enquête sur la santé maternelle est de recueillir, auprès des mères biologiques, des renseignements à propos de leur accouchement et de la période postnatale.

Description : Les données contiennent des cas confirmés détaillés de maladie à coronavirus (COVID-19) au Canada, qui sont compilés par l'Agence de la santé publique du Canada, avec la contribution des ministères provinciaux et territoriaux de la Santé.

Description : Ce projet de collecte de données par approche participative vise à comprendre les répercussions de la COVID-19 sur les travailleurs de la santé canadiens en mettant un accent particulier sur l'accès à l'équipement de protection individuelle (EPI) ainsi que sur les mesures de prévention et de contrôle des infections (PCI) en milieu de travail.

Description : La Cohorte de surdoses d'opioïdes de Simcoe Muskoka (CSOSM) est une extension d'un projet pilote qui a été mené avec la province de la Colombie-Britannique pour mieux comprendre les caractéristiques des personnes qui ont fait une surdose d'opioïdes. L'objectif de la CSOSM était de créer une cohorte de personnes qui ont fait une surdose mortelle ou non mortelle dans la région de Simcoe Muskoka, en Ontario, au cours de la période de janvier 2018 à décembre 2019.

Description : Cette enquête a pour objectif de comprendre les répercussions de la pandémie de COVID-19 sur les travailleurs de la santé au Canada.

Description : Cette enquête se penche sur des sujets comme l'accès aux soins de santé primaires et aux soins spécialisés et leur utilisation, la coordination des soins, les obstacles aux soins, les médicaments sur ordonnance et les dépenses non remboursées. Les résultats peuvent être utilisés par Santé Canada, l'Agence de la santé publique du Canada et les ministères provinciaux de la santé pour orienter la prestation des services de soins de santé et pour élaborer et améliorer des programmes et des politiques afin de mieux servir la population canadienne.