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  • Articles et rapports : 11-522-X200600110408
    Description :

    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

  • Articles et rapports : 11-522-X200600110440
    Description :

    Alors que prennent fin une journée d'ateliers et deux journées bien remplies de séances, j'ai l'immense plaisir de vous livrer le mot de la fin et, surtout, de souligner les efforts déployés par ceux qui ont contribué au succès du Symposium de cette année. J'admets avec force qu'il s'agit d'une réussite.

    Date de diffusion : 2008-03-17
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Articles et rapports (2)

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  • Articles et rapports : 11-522-X200600110408
    Description :

    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

  • Articles et rapports : 11-522-X200600110440
    Description :

    Alors que prennent fin une journée d'ateliers et deux journées bien remplies de séances, j'ai l'immense plaisir de vous livrer le mot de la fin et, surtout, de souligner les efforts déployés par ceux qui ont contribué au succès du Symposium de cette année. J'admets avec force qu'il s'agit d'une réussite.

    Date de diffusion : 2008-03-17
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