Santé

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Nombre et pourcentage de naissances vivantes, selon l'état matrimonial de la mère, de 1991 à l'année la plus récente.

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Nombre et pourcentage de naissances vivantes, selon le groupe d'âge et l'état matrimonial de la mère, de 1991 à l'année la plus récente.

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Nombre et pourcentage de naissances vivantes, selon le groupe d'âge et la parité de la mère, de 1991 à l'année la plus récente.

Description : Nombre et pourcentage de naissances vivantes, selon le poids à la naissance (grammes) et le sexe du nouveau-né, de 2000 à l'année la plus récente.

Description : Poids moyen et poids médian à la naissance, selon le sexe du nouveau-né, de 2000 à l'année la plus récente.

Description : Nombre et pourcentage de naissances vivantes, selon les caractéristiques de la mère (âge, parité, état matrimonial, et lieu de naissance) et de l'enfant (sexe, simple ou multiple naissances, et semaines de gestation) en fonction du poids à la naissance, de 2000 à l'année la plus récente.

Description : Nombre et pourcentage de naissances vivantes, selon les semaines de gestation et le sexe du nouveau-né, de 2000 à l'année la plus récente.

Description : Nombre et pourcentage de naissances vivantes, selon les caracteristiques de la mère (âge, parité, état matrimonial, et lieu de naissance) et de l'enfant (sexe, simple ou multiple naissances, et du poids à la naissance) en fonction des semaines de gestation, de 2000 à l'année la plus récente.

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Nombre de morts foetales (mortinaissances - 20 semaines et plus de gestation) et de morts foetales tardives (mortinaissances - 28 semaines et plus de gestation), de 1991 à l'année la plus récente.

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Nombre de naissances vivantes et de morts foetales (mortinaissances), selon le type de naissance (simple ou multiple), de 1991 à l'année la plus récente.

Description : Ce tableau contient 30 séries, avec des données pour les années 1990 - 1994 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons), et sa mise à jour n'a plus lieu. Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (1 élément : Canada), Sexe (2 éléments : Hommes; Femmes), Groupe d'âge (3 éléments : 11 ans; 13 ans; 15 ans), Réponse (5 éléments : Très facile; Facile; Difficile; Très difficile; ...).

Description : e tableau contient 640 séries, avec des données pour les années 1990 - 1998 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons), et sa mise à jour n'a plus lieu. Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (27 éléments : Autriche; Belgique; Belgique (de langue flamande); Belgique (de langue française); ...), Sexe (2 éléments : Hommes; Femmes), Groupe d'âge (3 éléments : 11 ans; 13 ans; 15 ans), Réponse (4 éléments : Très facile; Facile; Difficile; Très difficile).

Description : Ce tableau contient 462 séries, avec des données pour les années 1990 - 1998 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons), et sa mise à jour n'a plus lieu. Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (26 éléments : Autriche; Belgique (de langue flamande); Belgique (de langue française); Canada; ...), Sexe (2 éléments : Hommes; Femmes), Groupe d'âge (3 éléments : 11 ans; 13 ans; 15 ans), Réponse (3 éléments : Plus d'un(e); Un(e); Aucun(e)).

Description : Ce tableau contient 770 séries, avec des données pour les années 1990 - 1998 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons), et sa mise à jour n'a plus lieu. Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (26 éléments : Belgique (de langue flamande); Belgique (de langue française); Canada; République tchèque; ...), Sexe (2 éléments : Hommes; Femmes), Groupe d'âge (3 éléments : 11 ans; 13 ans; 15 ans), Temps épuisé (5 éléments : Tous les jours; De 4 à 6 fois par semaine; 2 à 3 fois par semaine; Une fois par semaine ou moins; ...).

Description : Ce tableau contient 696 séries, avec des données pour les années 1990 - 1998 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons), et sa mise à jour n'a plus lieu. Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (29 éléments : Autriche; Belgique; Belgique (de langue flamande); Belgique (de langue française); ...), Sexe (2 éléments : Hommes; Femmes), Groupe d'âge (3 éléments : 11 ans; 13 ans; 15 ans), Réponse (4 éléments : Très heureux(euses); Assez heureux(euses); Pas très heureux(euses); Pas heureux(euses) du tout).

Description : Ce tableau contient 288 séries, avec des données pour les années 1990 - 1998 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons), et sa mise à jour n'a plus lieu. Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (1 élément : Canada), Sexe (2 éléments : Hommes; Femmes), Groupe d'âge (3 éléments : 11 ans; 13 ans; 15 ans), Sentiment (16 éléments : J'ai du mal à prendre des décisions; Je suis content(e) de moi; Il m'arrive souvent de regretter une chose que j'ai faite; J'ai confiance en moi; ...), Réponse (3 éléments : Oui; Non; Ne sais pas).

Description : Ce tableau contient 696 séries, avec des données pour les années 1990 - 1998 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons), et sa mise à jour n'a plus lieu. Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (30 éléments : Autriche; Belgique; Belgique (de langue flamande); Belgique (de langue française); ...), Sexe (2 éléments : Hommes; Femmes), Groupe d'âge (3 éléments : 11 ans; 13 ans; 15 ans), Réponse (4 éléments : Très souvent; Assez souvent; Parfois; Jamais).

Description : Ce tableau contient 696 séries, avec des données pour les années 1990 - 1998 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons), et sa mise à jour n'a plus lieu. Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (30 éléments : Autriche; Belgique; Belgique (de langue flamande); Belgique (de langue française); ...), Sexe (2 éléments : Hommes; Femmes), Groupe d'âge (3 éléments : 11 ans; 13 ans; 15 ans), Réponse (4 éléments : Excellent; Bon; Moyen; Inférieur à la moyenne).

Description : Ce tableau contient 720 séries, avec des données pour les années 1990 - 1998 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons), et sa mise à jour n'a plus lieu. Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (30 éléments : Autriche; Belgique; Belgique (de langue flamande); Belgique (de langue française); ...), Sexe (2 éléments : Hommes; Femmes), Groupe d'âge (3 éléments : 11 ans; 13 ans; 15 ans), Réponse (4 éléments : Beaucoup; Un peu; Pas tellement; Pas du tout).

Description : Ce tableau contient 1392 séries, avec des données pour les années 1994 - 1998 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons), et sa mise à jour n'a plus lieu. Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (29 éléments : Autriche; Belgique (de langue flamande); Belgique (de langue française); Canada; ...), Sexe (2 éléments : Hommes; Femmes), Groupes d'âge (3 éléments : 11 ans; 13 ans; 15 ans), Réponses des étudiants (2 éléments : Oui; Non), Membre de la famille (4 éléments : Mère; Père; Belle-mère; Beau-père).

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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.

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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.

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La plupart des grands organismes de recherche par sondage américains et canadiens n'utilisent pas les numéros de téléphone sans fil lorsqu'ils effectuent des enquêtes à composition aléatoire auprès des ménages. Dans le présent article, nous présentons les estimations les plus à jour disponibles de l'importance et des caractéristiques démographiques des utilisateurs de la téléphonie sans fil uniquement produites par le National Center for Health Statistics des États-Unis et par Statistique Canada. Puis, nous présentons des données sur la santé et l'accès aux services de santé des adultes n'utilisant que la téléphonie sans fil provenant de la National Health Interview Survey réalisée aux États-Unis, et nous examinons le risque de biais de couverture lorsque les études sur la santé s'appuient sur des données provenant d'enquêtes à composition aléatoire n'incluant pas les numéros de téléphone sans fil.

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Afin d'augmenter le taux de réponse et de réduire les coûts, un grand nombre d'organismes d'enquête ont commencé à utiliser plusieurs modes de collecte pour recueillir des données pertinentes. Bien que la National Health Interview Survey (NHIS), une enquête polyvalente sur la santé des ménages menée annuellement par le National Center for Health Statistics des Centers for Disease Control and Prevention, soit essentiellement une enquête par interview sur place, il arrive que les interviewers réalisent certaines interviews par téléphone. Cette situation soulève des questions quant à la qualité des données résultantes. Pour y répondre, les données de la NHIS de 2005 sont utilisées pour analyser l'effet du mode de collecte sur huit indicateurs clés de la santé.

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De nombreuses enquêtes sur la population recueillent des données sur la consommation d'aliments en recourant à la formule du rappel alimentaire de 24 heures pour consigner de façon détaillée la quantité d'aliments ingérés dans une journée. Afin d'estimer l'ingestion d'aliments et de nutriments à plus long terme à partir de ces données, des méthodes ont été mises au point qui nécessitent une deuxième interview de rappel auprès d'un sous-ensemble de répondants pour estimer la variabilité d'un jour à l'autre. Dans le cadre de l'Enquête thématique sur la nutrition comprise dans l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (cycle 2.2), la plupart des premières interviews ont été menées en personne et la plupart des interviews de rappel, au téléphone. Le présent article examine les effets de la méthode utilisée pour les interviews sur les aliments et nutriments ingérés déclarés à la fois le premier jour et le jour du rappel, ainsi que sur l'estimation de la variabilité chez une même personne entre la première et la deuxième interview.

Description : Les régions sociosanitaires, définies par les provinces, correspondent à des unités ou des régions administratives qui présentent un intérêt pour les autorités en matière de santé. Ce produit contient les fichiers de correspondance (qui permettent de faire le lien entre les régions sociosanitaires et les codes géographiques du recensement les plus récents) et les fichiers numériques des limites. La documentation à l'intention de l'utilisateur donne un aperçu des régions sociosanitaires et décrit les sources, les méthodes, les limites et le produit (format des fichiers et des clichés d'enregistrement).

En plus des fichiers géographiques, ce produit comprend aussi les données du Recensement pour les régions sociosanitaires (profil de base).

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Le présent rapport traite de l’identité autochtone, de l’ascendance autochtone, du groupe autochtone, du statut d’Indien inscrit ou des traités, de l’appartenance à une Première Nation ou à une bande indienne, de l’appartenance à une organisation ou à un établissement métis et de l’inscription en vertu d’un accord sur les revendications territoriales des Inuits. Il contient des explications sur les concepts, la qualité des données, la comparabilité historique et la comparabilité avec d’autres sources, de même que des renseignements sur la collecte, le traitement et la diffusion des données.

Description :

Créé en collaboration avec l'Agence de la santé publique du Canada (ASPC), ce guide de l'utilisateur des données avec son dictionnaire de données annexé fournit aux Canadiens et aux chercheurs les informations nécessaires pour pouvoir utiliser le tableau des informations préliminaires détaillées sur les cas confirmés de COVID-19 (révisé).

Le guide de l'utilisateur des données avec le dictionnaire de données annexé décrit les informations générales sur la COVID-19 ainsi que les objectifs, la couverture, le contenu du tableau, les limites et les problèmes de qualité des données de l'ensemble des données.

Description : L'Enquête canadienne sur l'incapacité (ECI) est une enquête nationale qui vise les Canadiens de 15 ans et plus dont les activités quotidiennes sont limitées par un état ou un problème de santé à long terme. Le guide des concepts et des méthodes de l'ECI de 2022 est conçu pour aider les utilisateurs de données en leur fournissant des renseignements pertinents sur le contenu et les concepts de l'enquête, le plan de sondage, les méthodes de collecte, le traitement des données, la qualité des données et la disponibilité des produits.

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L'Indice canadien de défavorisation multiple (ICDM) est un indice géographique fondé sur les microdonnées du Recensement de la population qui mesure quatre dimensions clés de la défavorisation au niveau de l'aire de diffusion (AD) : l'instabilité résidentielle, la dépendance économique, la vulnérabilité situationnelle et la composition ethnoculturelle. L'ICDM permettra de comprendre les inégalités dans diverses mesures de la santé et du bien-être social. Alors qu’il s’agit d’un indice géographique de défavorisation et marginalisation, il peut aussi servir de mesure de substitution pour les particuliers. L'ICDM pourrait être largement utilisé par les chercheurs pour des études sur divers sujets liés à la recherche socio-économique. Parmi les autres utilisations possibles de l'indice, mentionnons la planification et l'évaluation des politiques, ou l'affectation des ressources.

Description : L'Indice canadien de défavorisation multiple (ICDM) est un indice géographique fondé sur les microdonnées du Recensement de la population qui mesure quatre dimensions clés de la défavorisation au niveau de l'aire de diffusion (AD) : l'instabilité résidentielle, la dépendance économique, la vulnérabilité situationnelle et la composition ethnoculturelle.

L'ICDM permettra de comprendre les inégalités dans diverses mesures de la santé et du bien-être social. Alors qu’il s’agit d’un indice géographique de défavorisation et marginalisation, il peut aussi servir de mesure de substitution pour les particuliers. L'ICDM pourrait être largement utilisé par les chercheurs pour des études sur divers sujets liés à la recherche socio-économique. Parmi les autres utilisations possibles de l'indice, mentionnons la planification et l'évaluation des politiques, ou l'affectation des ressources.

Description : Cette publication électronique présente la méthodologie sous-jacente à la production des tables de mortalité pour le Canada, les provinces et les territoires.

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Le guide de l’utilisateur pour l’indice canadien de défavorisation multiple (ICDM) décrit les utilisations de l’indice, ainsi qu’une brève description sur la méthodologie qui sous-tend l'élaboration pour l’indice. Ce guide de l’utilisateur fournit également des instructions sur l’utilisation de l'indice ainsi que des considérations relatives aux données de l’ICDM.

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Le mandat de la Direction des études analytiques (DEA) est de fournir des renseignements actuels, pertinents et de haute qualité sur des questions économiques, sociales et de santé qui importent aux Canadiens. La Direction tire profit des connaissances spécialisées et d’un large éventail de sources statistiques de façon stratégique afin de décrire la nature évolutive de l’économie et de la société canadiennes et de tirer des conclusions et des constats objectifs reposant sur des données scientifiques sur celle-ci. Pour étudier les questions de recherche, la Direction a recours à des méthodes de pointe, y compris la microsimulation et l’analyse prédictive, en se fondant sur une gamme de données administratives et d’enquête couplées et intégrées. Dans l’optique de l’accroissement de l’accès aux données, les données couplées de la DEA sont mises à la disposition des chercheurs et des décideurs externes pour appuyer la prise de décisions fondées sur des données probantes. La Direction diffuse les résultats de recherche sur divers supports (c.-à-d. des documents de recherche, des études, des infographies, des vidéos et des blogues) pour répondre aux besoins des utilisateurs. La Direction offre également un soutien en matière d’analyse et de la formation, de la rétroaction et des services d’assurance de la qualité au vaste éventail de programmes menés au sein et à l’extérieur de Statistique Canada.

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Cet article décrit le processus qui a mené à la création des nouvelles Questions d’identification des incapacités (QII), développées conjointement par Statistique Canada et Emploi et développement social Canada. Les QII forment un nouveau module qui peut être placé sur des enquêtes s’adressant à la population générale, pour permettre de comparer les personnes avec et sans incapacité. L’article explique pourquoi il existe deux versions des QII — une longue et une courte — , la différence entre les deux et comment chaque version peut être utilisée.