Publications

    Direction des études analytiques : documents de recherche

    Les effets du cancer sur l'emploi et les gains des survivants du cancer

    Les effets du cancer sur l'emploi et les gains des survivants du cancer

    Warning Consulter la version la plus récente.

    Information archivée dans le Web

    L’information dont il est indiqué qu’elle est archivée est fournie à des fins de référence, de recherche ou de tenue de documents. Elle n’est pas assujettie aux normes Web du gouvernement du Canada et elle n’a pas été modifiée ou mise à jour depuis son archivage. Pour obtenir cette information dans un autre format, veuillez communiquer avec nous.

    par Sung-Hee Jeon

    Passer au texte

    Début du texte

    Résumé

    L’étude examine les effets du cancer sur la situation d’emploi et sur les gains annuels des survivants du cancer qui avaient un niveau élevé de participation à la vie active avant leur diagnostic. Le groupe de contrôle est composé de travailleurs semblables qui n’ont jamais reçu de diagnostic de cancer. L’étude est fondée sur un fichier de couplage de Statistique Canada qui regroupe des microdonnées du Recensement de 1991, du Registre canadien du cancer, des dossiers de décès et des dossiers fiscaux des particuliers. L’étude évalue les changements dans l’ampleur des effets du cancer au cours des trois premières années suivant l’année du diagnostic au moyen d’un grand échantillon de survivants du cancer qui ont reçu un diagnostic dans la plage d’âge de 25 à 61 ans. La stratégie empirique combine des modèles d’appariement et des modèles de régression pour traiter les différences observées et non observées entre l’échantillon de survivants du cancer et l’échantillon de contrôle, et pour améliorer l’inférence causale. Les résultats montrent les effets négatifs modérés du cancer sur la situation d’emploi et les gains annuels. Les constatations générales laissent entendre que, à long terme, le cancer est plus susceptible d’influer sur la situation d’emploi des survivants que sur leurs gains.

    Mots clés : cancer, emploi, gains annuels

    Classification du JEL : I1, J2, J3

    Sommaire

    L’étude examine les effets du cancer sur certains résultats sur le marché du travail des survivants du cancer au moyen de données de couplage nouvellement accessibles qui regroupent les microdonnées du Recensement du Canada de 1991 et les dossiers administratifs du Registre canadien du cancer, du registraire de l’état civil et des dossiers longitudinaux de l’impôt sur le revenu des particuliers. Ces données uniques servent à évaluer les effets du cancer sur les résultats sur le marché du travail des survivants du cancer canadiens pour tous les types de cancer. Les résultats sur le marché du travail des survivants du cancer sont comparés à ceux de l’échantillon de contrôle, tiré des mêmes fichiers de données composés de personnes possédant des caractéristiques semblables, mais qui n’ont jamais reçu de diagnostic de cancer. L’étude s’intéresse principalement à deux résultats sur le marché du travail — la situation d’emploi et les gains annuels — concernant les survivants du cancer qui ont reçu un diagnostic dans la plage d’âge de 25 à 61 ans et qui avaient un niveau élevé de participation à la vie active avant le diagnostic. L’étude mesure les changements dans l’ampleur des effets du cancer durant les trois années civiles (T+1, T+2 et T+3) après l’année du diagnostic (T). Elle examine aussi les différences entre les effets du cancer dans les sous-groupes ayant certaines caractéristiques observables et l’effet moyen du cancer pour l’ensemble de l’échantillon des personnes ayant reçu un diagnostic de cancer.

    Les résultats de l’étude montrent que les survivants du cancer sont moins susceptibles de travailler comparativement aux personnes qui n’ont jamais reçu de diagnostic de cancer dans les trois périodes après le diagnostic. La probabilité de travailler dans la période T+1 est inférieure de 3,0 points de pourcentage, en moyenne, pour le groupe de survivants du cancer par rapport au groupe de contrôle. La différence des probabilités augmente et atteint 3,7 points de pourcentage dans la période T+2, et 4,8 points de pourcentage dans la période T+3. L’ampleur de l’effet négatif est plus grande pour les types de cancer qui ont un faible taux de survie que pour ceux qui ont un taux élevé de survie. La probabilité de travailler dans la période T+1 pour les survivants du cancer dont le taux de survie est faible est inférieure de 11,0 points de pourcentage à la probabilité de travailler dans le groupe de contrôle. Chez les personnes atteintes d’un type de cancer dont le taux de survie est élevé, cette probabilité est inférieure de 2,0 points de pourcentage à celle du groupe de contrôle.

    Les gains annuels moyens des survivants du cancer sont aussi inférieurs à ceux des personnes de l’échantillon de contrôle. L’étude a révélé que les survivants du cancer gagnent en moyenne environ 12 % de moins dans la période T+1 que leurs homologues qui n’ont jamais reçu de diagnostic de cancer, lorsque nous tenons compte des transitions de l’emploi à une situation de non-emploi en incluant les personnes sans revenu dans l’échantillon. Lorsque nous examinons seulement les personnes qui ont gagné un revenu annuel, l’estimation de la perte de revenu moyenne des survivants du cancer dans la période T+1 est de l’ordre de 10 % à 11 %. Dans la deuxième et la troisième année après l’année du diagnostic, l’écart des gains entre les survivants du cancer et le groupe de contrôle se rétrécit, tout particulièrement lorsque les survivants du cancer continuent de travailler après avoir reçu leur diagnostic. Les effets du cancer sur les gains annuels sont plus grands et durent plus longtemps chez les survivants d’un cancer à faible taux de survie, ce qui est conforme aux résultats relatifs à la situation d’emploi.

    Les constatations de l’étude laissent aussi entendre que, à long terme, l’effet négatif du cancer sur la situation d’emploi des survivants atteints du cancer à un plus jeune âge que l’âge moyen dans l’échantillon de survivants du cancer, soit 48 ans, est plus faible que l’effet moyen observé pour l’ensemble de l’échantillon de survivants du cancer. À l’inverse, l’ampleur de l’effet négatif sur la situation d’emploi est plus importante chez les survivants du cancer sans diplôme d’études secondaires que l’effet moyen observé dans l’échantillon. Toutefois, de façon plus générale, les tendances des pertes de revenu après un diagnostic de cancer sont variables parmi les survivants du cancer ayant différentes caractéristiques.

    Les résultats sur le marché du travail observés dans les données sont déterminés par l’offre et la demande dans le marché du travail. Toutefois, en raison du manque d’information dans les données, il est impossible d’examiner le rôle que joue chaque côté du marché du travail dans la réduction de la probabilité d’emploi des survivants du cancer par rapport à ceux qui n’ont jamais reçu de diagnostic de cancer.

    1 Introduction

    En 2012, on prévoyait environ 1 638 910 nouveaux cas de cancer diagnostiqués aux États-Unis, et le décès d’environ 577 190 Américains des suites du cancer cette même année (American Cancer Society, 2012). Au Canada, la Société canadienne du cancer (SCC) estimait qu’il y aurait environ 186 400 nouveaux cas de cancer diagnostiqués et 75 700 décès liés au cancer en 2012 (SCC, 2012). Les données de la SCC montrent que l’incidence du cancer dans la population canadienne s’est accrue de façon constante de 1983 à 2007 — en grande partie en raison de la croissance démographique et du vieillissement — même si les taux normalisés selon l’âge sont demeurés relativement stables pendant cette période. En revanche, les taux de mortalité attribuable au cancer parmi les hommes du Canada ont reculé lentement depuis la fin des années 1980 et, parmi les femmes, depuis le milieu des années 1990Note 1 (SCC, 2012). La plupart des pays membres de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) ont connu un recul des taux de mortalité attribuable au cancer depuis 1980 (OCDE, 2007). Des diagnostics plus rapides, des améliorations apportées au traitement du cancer et de meilleurs soins de suivi ont considérablement augmenté le nombre de survivants du cancer. Le taux relatif de survie après cinq ansNote 2 pour tous les types de cancer au Canada a augmenté, passant de 56 % en 1992-1994 à 62 % en 2004-2006, selon les estimations de la SCC pour 2004-2006. De la même façon, le taux de survie après cinq ans aux États-Unis pour tous les types de cancer diagnostiqués dans la période de 2001 à 2007 était de 67 %, en hausse par rapport à 49 % en 1975-1977, et le nombre de survivants du cancer a atteint près de 12 millions en 2007 (American Cancer Society, 2012; Centers for Disease Control and Prevention, 2011).

    La présente étude examine les effets du cancer sur les résultats sur le marché du travail des survivants du cancer. Elle utilise des données de couplage nouvellement accessibles qui combinent les microdonnées du Recensement du Canada de 1991 et les dossiers administratifs du Registre canadien du cancer et du registraire de l’état civil, et des dossiers longitudinaux de l’impôt sur le revenu des particuliers. Ces données uniques servent à évaluer les effets du cancer sur les résultats sur le marché du travail des survivants du cancer canadiens pour tous les types de cancer. Les résultats sur le marché du travail des survivants du cancer sont comparés à ceux de l’échantillon de contrôle, composé de personnes n’ayant jamais reçu de diagnostic de cancer et tiré des mêmes fichiers de données. L’étude s’intéresse particulièrement aux résultats des survivants du cancer en âge de travailler qui avaient un niveau élevé de participation à la vie active avant leur diagnostic et aux effets du cancer sur les résultats sur le marché du travail des survivants environ une à quatre années après le diagnostic de cancer. L’étude mesure les changements dans l’ampleur des effets négatifs sur le marché du travail, associés au cancer, pour les trois années suivant l’année civile du diagnostic. L’étude fait aussi l’examen des différences entre les effets du cancer dans les sous-groupes ayant certaines caractéristiques observables et l’effet moyen du cancer dans l’ensemble de l’échantillon des survivants du cancer.

    Alors que le taux de survie au cancer augmente, les chercheurs tentent de plus en plus de comprendre l’effet du cancer sur les résultats économiques des survivants du cancer. Jusqu’à aujourd’hui, le cancer du sein a été le plus souvent traité dans ces publications, d’une part parce qu’il est le type de cancer le plus courant chez les personnes en âge de travailler et, d’autre part, parce que les personnes qui reçoivent un diagnostic de cancer du sein ont un taux de survie supérieur comparativement à celles qui ont d’autres types de cancer. Dans les études récentes, Bradley et coll. (2005) constatent que les personnes ayant survécu à un cancer du sein qui se trouvent dans la plage d’âge de 30 à 64 ans sont moins susceptibles de travailler peu de temps après le diagnostic (au cours des six prochains mois) comparativement aux autres femmes. Toutefois, lorsque Bradley et coll. examinent une plus longue période après le diagnostic, soit de 12 à 18 mois, ils constatent peu d’indications d’un effet négatif (Bradley et coll., 2007). Moran et coll. (2011), qui ont étudié les effets à long terme (de deux à six ans après le diagnostic) de tous les types de cancer sur l’emploi des travailleurs âgés de 28 à 54 ans, ont constaté que les survivants du cancer ont des taux d’emploi plus faibles que les autres adultes du même âge.

    Une grande partie de la documentation sur les résultats économiques des survivants du cancer est assez récente, et les données présentées jusqu’ici sont variables, particulièrement en ce qui concerne les effets à long terme. La rareté des données démographiques qui contiennent le diagnostic de cancer et l’information sur le marché du travail a beaucoup nui aux chercheurs. Les enquêtes-ménages courantes sur la population contenant de l’information sur le marché du travail ne comprennent pas habituellement d’information sur le cancer : même si les survivants du cancer peuvent être déterminés dans ces enquêtes — soit généralement les travailleurs plus âgés — l’échantillon est très petit (Bradley et coll., 2002). D’autres sources de données peuvent contenir de l’information sur le marché du travail parce qu’elles sondent un échantillon de survivants du cancer repérables à l’aide des dossiers des patients atteints d’un cancer, auquel cas l’information sur le marché du travail pour l’échantillon de contrôle doit être obtenue auprès d’autres sources de données (Bradley et coll., 2005; Moran et coll., 2011). Toutefois, dans ces cas, les données sont recueillies dans une zone locale ciblée et pourraient ne pas être représentatives à l’échelon national. Le manque de données longitudinales concernant les résultats sur le marché du travail — particulièrement de données sur les gains — pour toute période prolongée avant et après un diagnostic de cancer constitue un autre problème courant. Les études antérieures qui examinaient les effets à long terme du cancer sur les résultats en matière d’emploi faisaient appel à des questions rétrospectives pour déterminer les antécédents sur le marché du travail avant le diagnostic (p. ex., Moran et coll., 2011); par conséquent, les résultats sont susceptibles de comporter d’importantes erreurs de mesure.

    Cette étude examine deux résultats sur le marché du travail : la situation d’emploi (travailleur ou chômeur) et le total des gains annuels. L’un des atouts particuliers de cette étude est que ces variables des résultats sur le marché du travail sont fondées sur des données très précises au niveau de la personne, lesquelles proviennent des dossiers fiscaux du revenu annuel des particuliers pour les périodes avant et après le diagnostic de cancer. Cependant, à la différence de la plupart des études découlant de sondages, cette étude ne peut examiner explicitement l’effet du cancer sur l’offre de main-d’œuvre des survivants du cancer — leur activité sur le marché du travail ou leurs heures de travail — parce que ces variables, généralement accessibles dans les données d’enquête, ne sont pas accessibles dans les données administratives. En théorie, toutefois, un diagnostic de cancer peut influer sur les décisions d’offre de main-d’œuvre d’une personne et, par conséquent, sur ses résultats sur le marché du travail d’au moins deux façons importantes. Premièrement, le cancer modifie la répartition du temps d’une personne : elle doit consacrer du temps à un traitement contre le cancer et à son rétablissement. Par conséquent, les survivants du cancer peuvent disposer de moins de temps à allouer au travail, et donc réduire leurs heures de travail ou simplement cesser de travailler. Il est toutefois probable que la situation entraîne la diminution temporaire de l’offre de main-d’œuvre d’une personne et, par conséquent, le recul des heures d’emploi ou des gains ne durerait pas longtemps. Deuxièmement, non seulement le cancer et le traitement du cancer réduisent-ils physiquement la quantité de temps dont disposent les survivants du cancer pour travailler durant la journée, mais comme pour tous les chocs au niveau de la santé, le cancer peut aussi réorienter les préférences d’une personne du travail aux loisirs. Dans ce cas, la réduction de l’offre de main-d’œuvre durerait plus longtemps et pourrait devenir permanente. Cette situation entraînerait un recul constant de l’emploi ou des gains observés dans les données longitudinalesNote 3.

    Selon les recommandations présentées dans Ho et coll. (2007), cette étude combine l’appariement et les modèles paramétriques pour améliorer les inférences causales des estimations fondées sur des données observationnelles. Les données sont prétraitées au moyen de la méthode d’appariement exacte avec groupement (Coarsened Exact Matching ou CEM) et de la repondération de l’échantillon de contrôle à l’aide des pondérations appariées de la méthode CEM pour que l’échantillon de contrôle soit le plus semblable possible à l’échantillon de survivants du cancer (Iacus et coll., 2012). La régression pondérée tient compte des effets confondants potentiels des caractéristiques observables avant le diagnostic de cancer, comme l’âge et les études, sur l’incidence du cancer et les résultats sur le marché du travail des survivants du cancer. De plus, l’étude tente de contrôler la corrélation potentielle parmi les caractéristiques inobservables, l’incidence du cancer et les résultats sur le marché du travail en combinant l’appariement à la méthode de la « différence dans les différences » (DDD) corrigée par régression (Heckman et coll., 1997, 1998).

    Les résultats montrent que le taux d’emploi parmi tous les survivants du cancer était inférieur au taux d’emploi parmi les personnes n’ayant jamais reçu de diagnostic de cancer dans les trois périodes après le diagnostic. Toutefois, l’ampleur estimée de l’écart dans les taux d’emploi est relativement modérée (3 points de pourcentage dans la première année après le diagnostic de cancer). L’ampleur de l’effet négatif est plus importante pour les types de cancer ayant de faibles taux de survie que pour ceux qui ont des taux de survie élevés. Les gains annuels moyens des survivants du cancer sont aussi modérément inférieurs aux gains moyens de l’échantillon de contrôle (12,1 % dans la première année après le diagnostic de cancer). Les gains des survivants du cancer qui sont toujours sur le marché du travail dans la première année suivant l’année du diagnostic sont inférieurs à ceux de leurs homologues de l’échantillon de contrôle. Toutefois, ceux qui travaillaient après le diagnostic n’affichaient aucune différence statistiquement significative dans la deuxième et la troisième années pour ce qui est de la moyenne des gains annuels en comparaison avec les personnes n’ayant jamais reçu de diagnostic de cancer. Dans l’ensemble, les constatations laissent entendre qu’à long terme le cancer est plus susceptible d’influer sur la situation d’emploi que sur les gains des survivants.

    Voici le plan du document : la section 2 décrit la stratégie empirique de détermination de l’incidence causale du cancer sur les résultats sur le marché du travail. La section 3 décrit toutes les sources des données et explique la règle de sélection pour les échantillons de survivants du cancer et de contrôle. La section 3 contient aussi des statistiques descriptives pour les échantillons de survivants du cancer et de contrôle, avant et après l’appariement. La section 4 expose les résultats. La conclusion se trouve à la section 5.

    2 Stratégie empirique et modèle

    2.1 Facteurs de confusion observables influant sur le cancer et les résultats sur le marché du travail

    Un premier examen des données révèle que le cancer ne touche pas les personnes de l’échantillon de façon aléatoire. De plus, l’incidence du cancer est corrélée avec certaines caractéristiques observables : une indication est que les caractéristiques moyennes de l’échantillon des survivants du cancer sont différentes de celles de l’échantillon de contrôle. Le fait de ne pas tenir compte de ces facteurs causerait un biais considérable dans les résultats. (Des statistiques sommaires détaillées des deux échantillons seront présentées dans la prochaine section.) La première préoccupation est que les facteurs qui augmentent les chances d’avoir le cancer ont aussi un impact direct sur les résultats sur le marché du travail. Le vieillissement, par exemple, augmente l’incidence du cancer et diminue en même temps la probabilité de travailler. Pour tenir compte de l’effet confondant des états préalables au cancer sur l’incidence du cancer et les variables des résultats, il est important de veiller à ce que les caractéristiques de l’échantillon de contrôle soient plus semblables à celles de l’échantillon de survivants du cancer.

    L’étude applique la méthode CEM pour apparier l’échantillon de survivants du cancer à l’échantillon de contrôle en fonction des caractéristiques observables préalables à la période de cancer (Iacus et coll., 2012). Le CEM est un algorithme d’appariement exact multidimensionnel appliqué aux cellules produites par la division des variables continues en intervalles discrets ou par le regroupement des variables catégoriques en un moins grand nombre de catégories groupéesNote 4. L’algorithme CEM crée un ensemble de strates à partir des mêmes valeurs groupées de variables d’appariement; il réduit aussi les données appariées aux zones de soutien empirique communes en élaguant les observations non appariées des échantillons de traitement et de contrôle. Pour chaque strate, le CEM produit des pondérations (nt/ncNc/Nt)MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaaiikaiaad6 gadaWgaaWcbaGaamiDaaqabaGccaGGVaGaamOBamaaBaaaleaacaWG JbaabeaakiabgEHiQiaad6eadaWgaaWcbaGaam4yaaqabaGccaGGVa GaamOtamaaBaaaleaacaWG0baabeaakiaacMcaaaa@41CB@ Note 5 qui peuvent servir à repondérer les observations dans l’échantillon de contrôle apparié et à équilibrer les répartitions empiriques des variables d’appariement entre les échantillons de survivants du cancer et de contrôle.

    Ho et coll. (2007) démontrent que le prétraitement des données brutes à l’aide de procédures d’appariement transforme les modèles paramétriques en un outil beaucoup plus fiable d’analyse empirique des effets causaux. Plus précisément, les estimations des effets causaux sont moins sensibles au choix de la spécification du modèleNote 6. L’une des propriétés démontrées de la méthode CEM est qu’elle réduit le degré de dépendance du modèle (Iacus et coll., 2012)Note 7. Pour faire une inférence causale, les pondérations d’appariement sont utilisées dans l’analyse de régression des résultats sur le marché du travail. De plus, la méthode de régression contrôle le reste du déséquilibre puisque, selon les groupements, il peut rester un certain déséquilibre dans les données appariées. Les estimations de l’effet du cancer dans le modèle mesurent les effets moyens du cancer sur les variables de résultats des survivants du cancerNote 8.

    2.2  Facteurs de confusion non observables influant sur le cancer et les résultats sur le marché du travail

    On s’inquiète également de la corrélation entre l’incidence du cancer et les caractéristiques individuelles non observables — qu’on appelle aussi « sélection en fonction de facteurs non observables » dans les documents relatifs à l’évaluation. Tout comme les différences observées, les différences non observées entre les échantillons de survivants du cancer et de contrôle peuvent aussi produire des résultats différents sur le marché du travail pour ces deux groupes. À titre d’exemple, le développement d’un cancer peut être corrélé à un mode de vie malsain non observé dans les données (p. ex., tabagisme ou mauvaise alimentation), ce qui, en retour, peut dépendre de caractéristiques individuelles précises non observées liées à la motivation personnelle. Les personnes ayant ces caractéristiques seraient moins susceptibles de développer un cancer (p. ex., en s’abstenant de fumer) et, en même temps, seraient plus susceptibles de gagner un revenu supérieur. Même si l’effet de confusion des caractéristiques non observées dans cet exemple n’est pas particulièrement fort, le défaut de contrôler la différence moyenne dans les caractéristiques non observées des groupes des survivants du cancer et de contrôle entraînerait la surestimation de l’effet négatif du cancer sur les résultats sur le marché du travailNote 9.

    Heckman et coll. (1997, 1998) ont proposé de combiner les démarches de DDD et d’appariement pour éliminer les différences non observables intemporelles entre les deux groupes. Toutefois, cette démarche nécessite des données recueillies avant et après le diagnostic, lesquelles font maintenant partie des données de couplages nouvellement accessibles utilisées dans cette étude. En adoptant la stratégie de Heckman et coll. (1997, 1998), la différence dans les gains des particuliers avant et après un diagnostic de cancer sert de variable dépendante pour laquelle on calcule une régression sur la variable du cancer à l’aide des pondérations d’appariement de la méthode CEMNote 10.

    2.3 Spécification du modèle

    Dans le modèle statistique, T correspond à l’année du diagnostic de cancer dans l’échantillon de survivants du cancer et à l’année d’appariement dans l’échantillon de contrôle. Les années civiles avant et après l’année du diagnostic de cancer (ou les années d’appariement dans l’échantillon de contrôle) correspondent à T-jMathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbaiaa=rfacaWFTaacfiGaa4NAaaaa@3A6D@  et T+j, où j=1,...,JMathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbbjxAHX garmWu51MyVXgaruWqVvNCPvMCG4uz3bqefqvATv2CG4uz3bIuV1wy Ubqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqj=hEeeu0xXdbb a9frFj0=OqFfea0dXdd9vqaq=JfrVkFHe9pgea0dXdar=Jb9hs0dXd bPYxe9vr0=vr0=vqpWqaaeaabiGaciaacaqabeaadaabauaaaOqaai aadQgacqGH9aqpcaaIXaGaaiilaiaac6cacaGGUaGaaiOlaiaacYca caWGkbaaaa@3EDF@ . Les résultats sur le marché du travail pour les années T+1, T+2 et T+3 sont modélisés en fonction d’un indicateur du cancer et de caractéristiques individuelles, et en fonction de caractéristiques d’emploi :

    Résultatsurlemarchédutravail=f(cancer,caractéristiquesindividuelles,caractéristiquesd'emploi)+ε.MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGceaqabeaacaWGsb Gaamy6aiaadohacaWG1bGaamiBaiaadshacaWGHbGaamiDaiaayIW7 caaMi8Uaam4CaiaadwhacaWGYbGaaGjcVlaayIW7caWGSbGaamyzai aayIW7caaMi8UaamyBaiaadggacaWGYbGaam4yaiaadIgacaWGPdGa aGjcVlaayIW7caWGKbGaamyDaiaayIW7caaMi8UaamiDaiaadkhaca WGHbGaamODaiaadggacaWGPbGaamiBaiabg2da9Gqaaiaa=zgacaGG OaGaam4yaiaadggacaWGUbGaam4yaiaadwgacaWGYbGaaiilaiaayI W7caaMi8UaaGjcVlaadogacaWGHbGaamOCaiaadggacaWGJbGaamiD aiaadMoacaWGYbGaamyAaiaadohacaWG0bGaamyAaiaadghacaWG1b GaamyzaiaadohacaaMi8UaaGjcVlaadMgacaWGUbGaamizaiaadMga caWG2bGaamyAaiaadsgacaWG1bGaamyzaiaadYgacaWGSbGaamyzai aadohacaGGSaGaaGjcVlaayIW7aeaacaWGJbGaamyyaiaadkhacaWG HbGaam4yaiaadshacaWGPdGaamOCaiaadMgacaWGZbGaamiDaiaadM gacaWGXbGaamyDaiaadwgacaWGZbGaaGjcVlaayIW7caWGKbGaai4j aiaadwgacaWGTbGaamiCaiaadYgacaWGVbGaamyAaiaacMcacqGHRa WkcqaH1oqzcaGGUaaaaaa@AF0E@

    Les caractéristiques individuelles sont notamment l’âge, le carré de l’âge, l’état matrimonial (en couple ou célibataire), un indicateur d’une incapacité de longue durée en 1991 et la province de résidence. Les variables utilisées pour l’appariement — le sexe, le niveau de scolarité, l’appartenance à une minorité visible — font aussi partie de la spécification du modèleNote 11. Les caractéristiques professionnelles sont des indicateurs d’un revenu non nul provenant d’un travail autonome et de l’affiliation syndicale (association professionnelle). Les variables nominales du quintile pour le total des gains pour l’année T-1MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4xmaaaa@3A33@  et les variables nominales de l’année font aussi partie du modèle.

    3 Données

    Le Recensement de 1991 – Fichier de données longitudinales sur la main-d’œuvre (FDLMO) est un ensemble de données unique qui contient des données provenant de quatre sources : le Recensement de la population du Canada de 1991, la Base canadienne de données sur la mortalité (BCDM), la Base canadienne de données sur le cancer (BCDC) et le FDLMO.

    La BCDM contient les enregistrements de décès des particuliers à partir de 1950. Les bureaux de l’état civil des provinces et des territoires fournissent ces enregistrements annuellement à Statistique Canada pour l’analyse à l’échelon national.

    La BCDC est une banque de données qui combine deux sources de données sur le cancer : le Registre canadien du cancer (RCC) et le Système national de déclaration des cas de cancer (SNDCC). Le premier est une base de données sur les tumeurs axée sur la personne, qui comprend des renseignements cliniques et démographiques sur les résidents canadiens ayant un cancer depuis 1992 (Statistique Canada, 2008). La deuxième source est une base de données historique axée sur les tumeurs, qui contient les cas de cancer diagnostiqués datant d’aussi loin que 1969 (Carpenter et coll., 2008). Les dossiers personnels sur le cancer provenant du RCC servent à l’analyse; les renseignements historiques provenant du SNDCC servent à vérifier que les personnes qui figurent dans le RCC n’ont pas d’antécédents de cancer.

    Le FDLMO représente 10 % de l’échantillon aléatoire des Canadiens qui ont produit une déclaration de revenus des particuliers (formulaire T1 général, Déclaration de revenus et de prestations) ou qui ont reçu un état de la rémunération (formulaire T4, État de la rémunération payée) de leur employeur chaque année à partir de 1983. Lorsque les personnes sont sélectionnées dans le FDLMO, elles sont suivies aussi longtemps qu’elles produisent une déclaration de revenus (formulaire T1 général) ou que leurs revenus sont déclarés à l’Agence du revenu du Canada (ARC) par leurs employeurs, peu importe leur situation d’emploi. La version actuelle du FDLMO contient des renseignements sur les salaires, les traitements et le revenu provenant d’un travail autonome, ainsi que des renseignements au niveau des entreprisesNote 12. Les salaires et traitements proviennent des feuillets T4 émis par les employeurs. Le revenu provenant d’un travail autonome et les renseignements de base personnels (l’état matrimonial, la province de résidence, etc.) sont tirés des déclarations de revenus des particuliers (T1)Note 13.

    La Division de l’analyse de la santé de Statistique Canada a couplé au départ des renseignements personnels sélectionnés de la BCDM et de la BCDC aux dossiers individuels des personnes de 25 ans et plus dans le fichier du Recensement de 1991Note 14. Ce premier couplage des données s’appelle la « cohorte du recensement canadien de 1991 : suivi de la mortalité et de l’incidence du cancer ». Les enregistrements de décès jusqu’en 2006 et les enregistrements de cancer jusqu’en 2003 ont été tirés des deux banques de données, soit la BCDM et la BCDCNote 15. Par la suite, les enregistrements du FDLMO ont été couplés à la cohorte du recensement canadien de 1991 pour produire la composante du revenu indispensable.

    L’échantillon de données du Recensement de 1991 – FDLMO contient 263 674 enregistrements individuels qui correspondent à environ 1,4 % de la population canadienne âgée de 25 ans et plus en 1991. Environ 58,8 % de la cohorte du Recensement de 1991 – FDLMO a été observée pendant les 28 années que couvre le FDLMO, de 1983 à 2010; la moyenne du nombre d’années de présence d’une personne dans l’échantillon est de 24,8. Les taux de déclaration de revenus étaient légèrement inférieurs dans les années 1980 comparativement aux décennies plus récentes; de 1990 à 2010, 66,9 % des 263 638 personnes sont observées pendant toute la période de 21 ans, et la moyenne du nombre d’années d’observation d’une personne dans l’échantillon est de 18,5.

    3.1 Échantillon de survivants du cancer

    Dans un premier temps, les personnes atteintes d’un cancer pour la première fois dans la période de 1992 à 2000 sont sélectionnées dans la cohorte du Recensement de 1991 – FDLMO. Puisque l’étude s’intéresse aux résultats sur le marché du travail des survivants du cancer, l’échantillon englobe seulement les personnes qui étaient âgées de moins de 62 ans lorsqu’elles ont reçu leur diagnostic de cancer. Les données du Recensement de 1991 – FDLMO contiennent seulement les sièges du cancer, mais ne contiennent aucun renseignement sur la gravité et le stade du cancer. Toutes les tumeurs sont d’abord regroupées selon les 26 sièges du cancer les plus courants, conformément au groupement du SEER (Surveillance, Epidemiology, and End Results)Note 16 et aux codes de la Classification statistique internationale des maladies, 9e édition (CIM-9) et de la Classification internationale des maladies : Oncologie, deuxième et troisième éditions (CIM-O-2/3) accessibles dans les données. Dans le cas des personnes qui avaient de multiples enregistrements de tumeur pour une année donnée, on a sélectionné l’enregistrement contenant une tumeur maligne et le siège primaire de la tumeur ayant le plus faible taux de survie selon les études précédentes sur les taux de survie au cancer (Ellison et coll., 2011). Ensuite, les 26 sites sont regroupés en trois catégories — taux de survie élevé, moyen et faible — selon le ratio de survie relatif pendant cinq ans (ci-après appelée la « catégorie de taux de survie au cancer ») pour chaque siège du cancer (Ellison et coll., 2011). Ces catégories de cancer servent d’approximation pour la gravité moyenne du cancer afin de déterminer l’impact de la gravité du cancer pour les résultats sur le marché du travail des survivants du cancer.Note 17

    Les données du Recensement de 1991 – FDLMO contiennent 5 185 personnes (2 120 hommes et 3 065 femmes) ayant reçu un diagnostic de cancer pour la première fois dans la période de 1992 à 2000 qui étaient âgées de 61 ans ou moins dans l’année du diagnosticNote 18. Le tableau A.1 en annexe indique le nombre de cas pour chacun des 26 sièges du cancer. Parmi les 5 185 cas de cancer, environ 8 % (412) sont des tumeurs qui ne correspondent pas aux 26 sièges courants du cancer. Les sièges de cancer les plus courants sont le sein (21,5 %), les poumons et les bronches (10 %), le col utérin (7,9 %), la prostate (5,9 %) et le côlon (5,8 %). Lorsqu’on répartit les cancers selon la catégorie de taux de survie au cancer, 2 023 (39 %) cas appartiennent à la catégorie du taux de survie élevé, 1 659 (32 %) à la catégorie du taux moyen, et 1 091 (21 %) à la catégorie du taux faible. De plus, 2 020 enregistrements (39 % du total de l’échantillon) sont appariés aux enregistrements de décès provenant des données sur la mortalité dans la BCDM (la dernière année accessible étant 2006). Selon les catégories de taux de survie au cancer, 19,1 % des enregistrements de la catégorie du taux de survie élevé, 34,3 % des enregistrements de la catégorie du taux de survie moyen et 81,5 % de la catégorie du faible taux de survie sont appariés à des enregistrements de décès.

    Pour effectuer l’analyse, 3 716 personnes qui ont survécu pendant au moins trois ans après avoir reçu un diagnostic de cancer sont conservées dans l’échantillon, et 77 personnes qui étaient atteintes de multiples nouveaux cancers au cours de ces trois années sont exclues de l’échantillon. Enfin, en fonction de la participation au marché du travail avant d’avoir reçu un diagnostic du cancer, l’échantillon des survivants du cancer englobe seulement les personnes qui travaillaient dans l’année où elles ont reçu un diagnostic (T) ainsi que dans les deux années précédentes (T-1MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4xmaaaa@3A33@  et T-2MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4Nmaaaa@3A34@ ), puisque l’étude est centrée sur les effets du cancer sur le marché du travail parmi les personnes qui participaient très activement au marché du travail avant de recevoir leur diagnostic de cancerNote 19. La sous-section 3.3 présentera de plus amples détails sur les mesures des résultats sur le marché du travail. En raison de cette restriction, 1 042 personnes sont encore soustraites de l’échantillon de survivants du cancer. En résumé, l’échantillon de survivants du cancer est composé de 2 597 survivants du cancer qui ont reçu un diagnostic de cancer pour la première fois dans la période de 1992 à 2000, et qui étaient âgés de 61 ans ou moins au moment du diagnostic. Ces personnes travaillaient au cours de l’année où elles ont reçu le diagnostic et les deux années précédentes; elles ont survécu au moins trois ans après le diagnostic et n’ont eu aucun autre diagnostic subséquent durant ces trois années.

    Le tableau 1 illustre les types de cancer dans l’échantillon de survivants du cancer. Puisque l’échantillon de survivants du cancer contient uniquement les personnes qui ont reçu un diagnostic de cancer et qui ont survécu pendant plus de trois ans, il contient proportionnellement moins de personnes dans la catégorie du faible taux de survie par rapport à ce qui est illustré dans l’annexe A. La moitié de l’échantillon de survivants du cancer appartient à la catégorie de survie élevée. La deuxième colonne du tableau 2 dans la prochaine sous-section contient les caractéristiques générales de l’échantillon de survivants du cancer.

    3.2 Échantillon de contrôle

    La présente section décrit la sélection de l’échantillon de contrôle dont les résultats sur le marché du travail sont comparés à ceux de l’échantillon de survivants du cancer. Les critères généraux de sélection utilisés pour choisir l’échantillon de survivants du cancer sont d’abord appliqués : les personnes sont présélectionnées en fonction du diagnostic de cancer, de l’année, de l’âge, de l’enregistrement de décès et des antécédents professionnels provenant des mêmes données du Recensement de 1991 – FDLMO. Les personnes du groupe de 192 537 personnes qui n’ont pas d’enregistrement de cancer dans le RCC ou dans le SNDCC (enregistrements historiques de tumeurs) pour toutes les années accessibles sont choisies au départ dans les données. Comme dans l’échantillon de survivants du cancer, l’échantillon de contrôle est formé de personnes âgées de 61 ans ou moins pour chaque année de la période de 1992 à 2000. Ensuite, pour chaque année, les personnes qui ont vécu au moins trois ans suivant l’année T (ce critère exclut 1 053 personnes) et qui ont travaillé dans l’année T et les deux années précédentes (T-1MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4xmaaaa@3A33@  et T-2MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4Nmaaaa@3A34@ ) (ce critère exclut encore 22 576 personnes) sont conservées dans l’échantillon. À cette étape, 168 908 personnes sont présélectionnées dans les données du Recensement de 1991 – FDLMO, et le nombre d’observations regroupées pour les neuf années de 1992 à 2000 atteint 1 228 551.

    À l’étape suivante, la méthode CEM est appliquée pour apparier cet échantillon présélectionné avec l’échantillon de survivants du cancer afin d’obtenir un échantillon de contrôle apparié. Les variables d’appariement sont notamment l’âge dans l’année T, le sexe, le niveau de scolarité, l’appartenance à une minorité visible, l’année T et la province de résidence dans l’année T-1MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4xmaaaa@3A33@ . Les âges sont regroupés en intervalle de cinq ans. L’appartenance à une minorité visible est répartie en trois catégories : ceux qui ne font pas partie des minorités, les Asiatiques et les autres minorités. Les Territoires du Nord-Ouest, le Nunavut et le Yukon sont regroupés en une seule catégorie (territoires du Nord). La méthode CEM limite automatiquement les échantillons de survivants du cancer et de contrôle aux domaines de soutien empirique communs en élaguant les observations non appariées des deux échantillons. Dans le groupe de survivants du cancer, quatre personnes sur 2 597 ne peuvent être appariées à qui que ce soit dans le groupe de contrôle. Le groupe de contrôle apparié est composé de 624 835 observations (données annuelles totalisées pour 142 196 personnes)Note 20. Le tableau 2 contient les statistiques sommaires des variables d’appariement pour le groupe de survivants du cancer et le groupe de contrôle, avant et après l’appariement. Les statistiques sommaires des autres variables, qui ne sont pas utilisées dans la procédure d’appariement, mais qui sont utilisées pour l’analyse de régression, figurent dans le tableau A.2 en annexe. La dernière colonne du tableau 2 contient les différences dans les moyennes (proportions) des variables entre l’échantillon de survivants du cancer et l’échantillon de contrôle avant l’appariement et les tests t afin de déceler les différences entre ces deux échantillonsNote 21.

    L’âge moyen dans l’échantillon de survivants du cancer est supérieur à celui dans l’échantillon de contrôle apparié au préalable. La répartition selon l’âge illustre que l’incidence du cancer a une corrélation positive avec l’âge. L’échantillon de survivants du cancer compte aussi proportionnellement un plus grand nombre de personnes qui n’ont pas de diplôme d’études secondaires que l’échantillon de contrôle. Les publications récentes contiennent des données probantes sur l’incidence causale du niveau de scolarité atteint sur la santé et un mode de vie sain (Jones et coll., 2011). L’échantillon de survivants du cancer renferme proportionnellement plus de femmes que l’échantillon de contrôle préapparié. Le cancer du sein, qui est le type de cancer le plus courant chez les femmes, est aussi le type de cancer le plus répandu dans l’échantillon de l’étude. Chez les hommes, le cancer de la prostate est le type de cancer le plus courant, mais il se développe habituellement plus tard dans la vie à un âge qui ne fait pas partie de l’échantillon d’enquête. Les données sont aussi conformes au fait que le cancer est généralement moins fréquent chez les Asiatiques que dans les populations non minoritaires.

    Comme l’illustre la quatrième colonne, la répartition repondérée (après l’appariement) est pratiquement identique dans l’échantillon de survivants du cancer et dans l’échantillon de contrôle apparié. Les procédures d’appariement et de repondération nous permettent d’envisager le cancer comme un « traitement » assigné de façon aléatoire en fonction de caractéristiques observables (avant le cancer) et appariées de l’échantillon.

    Le tableau A.2 en annexe contient les statistiques sommaires pour les gains des deux années ( T-1MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4xmaaaa@3A33@  et T-2MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4Nmaaaa@3A34@ ) précédant le diagnostic de cancer dans l’échantillon de survivants du cancer, ainsi que les gains correspondant dans l’échantillon de contrôle apparié. En raison de l’appariement, les gains moyens et les répartitions moyennes dans l’échantillon de survivants du cancer dans les années précédant le diagnostic de cancer sont pratiquement identiques à ceux de l’échantillon de contrôle non apparié. Cette observation a deux répercussions : d’abord, le total des gains annuels peut être prévu de façon exacte dans les échantillons d’étude en fonction des variables utilisées pour l’appariement. Ensuite, s’il n’y avait pas eu de diagnostic de cancer, les gains moyens de l’échantillon de survivants du cancer auraient suivi la même tendance commune que celle de l’échantillon de contrôle apparié. Cette observation est particulièrement importante, et elle est conforme à l’hypothèse principale de la démarche DDD utilisée dans l’analyse empiriqueNote 22.

    3.3 Mesures des résultats sur le marché du travail

    L’étude examine deux variables des résultats sur le marché du travail. La première est une variable binaire annuelle de la situation d’emploi; la seconde, une variable continue pour les gains annuels totaux (en dollars de 2010). Les gains annuels totaux d’une personne désignent la somme de tous les salaires et traitements touchés une année donnée, plus le revenu net provenant d’un travail autonome dans la même année. Les personnes qui avaient des gains non nuls — soit positifs ou négatifs — sont considérées comme ayant travaillé au cours de l’année. Dans les données, les fréquences des variables des résultats sont annuelles. Les données ne contiennent aucune information sur le nombre de mois ou de semaines qu’a travaillé chaque survivant du cancer avant ou après le diagnostic de cancer au cours de l’année du diagnostic. Pour s’assurer que les personnes n’avaient pas arrêté de travailler avant de recevoir leur diagnostic de cancer, l’échantillon de survivants du cancer englobe seulement les personnes qui ont des gains non nuls pour l’année du diagnostic de cancer (T), ainsi que pour les deux années précédentes (T-1MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4xmaaaa@3A33@  et T-2MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4Nmaaaa@3A34@ ). L’étude examine l’effet du cancer sur les résultats sur le marché du travail au cours des années suivant le diagnostic en comparant les résultats sur le marché du travail de l’échantillon de survivants du cancer et de l’échantillon de contrôle pendant trois périodes consécutives : T+1, T+2 et T+3.

    Il convient de souligner que T correspond à l’année civile, plutôt qu’au moment précis du diagnostic. Par conséquent, T+j correspond aux années civiles suivant l’année du diagnostic, plutôt qu’aux intervalles de temps écoulés depuis le moment exact du diagnostic. À titre d’exemple, supposons qu’un survivant du cancer avait des gains nuls dans l’année T+1 (l’année suivant l’année du diagnostic). On sait que cette personne n’a pas travaillé pendant au moins 12 mois, mais cette période pourrait correspondre à une période aussi longue que 24 mois à partir du moment du diagnostic, si la personne a reçu son diagnostic au début de l’année T. Toutefois, si un survivant du cancer a des gains positifs pour l’année T+1, ces gains reflètent les gains totaux pour la période de 12 à 24 mois à partir du diagnostic du cancer. Par conséquent, la période de travail réelle à partir du jour du diagnostic du cancer jusqu’à la fin de l’année T+1 dépend du moment du diagnostic au cours de l’année T. Par conséquent, les données ne sont pas appropriées pour l’analyse des effets à court terme (p. ex., moins d’une année) d’un diagnostic de cancer sur les résultats sur le marché du travail; c’est pourquoi seuls les résultats à long terme sur le marché du travail sont examinés. Le tableau A.3 de l’annexe contient les moyennes non corrigées de l’emploi et des gains pour les années T+1, T+2 et T+3 selon l’état du cancer et la catégorie du taux de survie au cancerNote 23. Les différences moyennes non corrigées dans l’emploi et les gains entre l’échantillon de survivants du cancer et l’échantillon de contrôle apparié sont -4,36 % et -9 022 $ pour l’année T+1

    4 Résultats

    4.1  Effet du cancer sur l’emploi

    Le volet de gauche du tableau 3 montre les estimations des effets du cancer sur la probabilité de travailler au cours des années T+1, T+2 et T+3. Puisque toutes les personnes dans l’échantillon travaillaient au cours des années T, T-1MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4xmaaaa@3A33@  et T-2MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4Nmaaaa@3A34@ , l’estimation de la probabilité de travailler pour chaque période correspond à l’estimation de la probabilité de la transition de l’emploi au non-emploi entre l’année T et T+1, T et T+2 et T et T+3, respectivement Note 24. Ici, l’effet du cancer sur l’emploi à la fin de chaque intervalle combine divers aspects de toutes les transitions sur le marché du travail qui ont eu lieu entre la période T et la période finale. Certaines personnes, par exemple, peuvent arrêter de travailler temporairement après un diagnostic de cancer pour suivre un traitement et se rétablir après le traitement, mais retourner au travail dans les périodes subséquentes. D’autres pourraient ne pas quitter le marché du travail immédiatement après le diagnostic de cancer, mais partiront dans les périodes subséquentes. Certaines personnes pourraient quitter le marché du travail de façon permanente après un diagnostic de cancer. Les différences entre les groupes de survivants et de contrôle dans la probabilité de travailler à la fin de chaque période reflètent l’effet cumulatif du cancer sur l’emploi à partir de l’année T jusqu’à cette période.

    Le volet dans le coin supérieur gauche montre que la probabilité de travailler dans l’année T+1 est inférieure, en moyenne, de 3,0 points de pourcentage dans le groupe de survivants du cancer par rapport au groupe de contrôle. La différence des probabilités augmente et atteint 3,7 au cours de l’année T+2, et 4,8 points de pourcentage au cours de l’année T+3.

    Le volet de droite du tableau 3 présente les effets du cancer sur la probabilité de travailler en fonction d’un emploi continu suivant le diagnostic de cancer jusqu’à l’année T+1, T+2 ou T+3. Cela équivaut à estimer la probabilité de quitter son emploi entre deux périodes consécutives (un taux de départ plus courant). Les résultats dans le volet en haut à droite laissent entendre que, même si le cancer n’interrompt pas la participation d’une personne au marché du travail peu après le diagnostic, il peut influer sur son départ du marché du travail à plus long terme. Le taux de départ diminue au fil des années après le diagnostic de cancer, mais il est toujours supérieur de 1,3 point de pourcentage au taux de départ moyen des personnes qui n’ont jamais reçu de diagnostic de cancer dans l’année T+3, et la différence est statistiquement significative.

    Dans le volet inférieur, à la place d’une variable binaire du cancer dans le modèle, trois catégories de taux de survie au cancer — taux élevé, taux moyen et taux faible — font partie du modèle d’estimation. Parmi ces trois catégories, l’effet négatif du cancer sur l’emploi est le plus important chez les survivants du cancer de la catégorie du faible taux de survie pour les trois périodes, comparativement aux personnes n’ayant jamais reçu de diagnostic de cancer. Dans le volet inférieur, la probabilité de travailler dans l’année T+1 pour les survivants du groupe du faible taux de survie est inférieure de 11 points de pourcentage à la probabilité de travailler dans le groupe de contrôle. Par ailleurs, le volet en bas à droite montre que, pour la catégorie du faible taux de survie, les taux de départ qui dépendent du travail au cours des trois années précédentes demeurent aussi élevés et statistiquement significatifs pour les trois périodes suivant le diagnostic. Toutefois, dans la catégorie du taux de survie élevé, pour ceux qui continuent de travailler après le diagnostic de cancer, le taux de départ estimé pour l’année T+3 ne diffère plus de façon significative de la moyenne observée dans le groupe de contrôle.

    4.2 Effet du cancer sur les gains

    L’effet du cancer sur les gains annuels totaux est estimé au moyen d’une régression linéaire pondérée. Le volet de gauche du tableau 4 montre les estimations de l’effet du cancer pour chaque période sans condition relative au travail. Les gains annuels nuls font partie de l’analyse; par conséquent, les résultats présentés dans le volet de gauche comprennent les pertes de gain résultant des transitions d’une situation d’emploi avant un diagnostic de cancer au non-emploi après le diagnostic. Les estimations dans le volet de droite du tableau 4 sont conditionnelles au travail dans chaque période (gains nuls exclus). Ces résultats sont proches de l’effet du cancer dans la marge intensive des résultats sur le marché du travail et peuvent être comparés aux effets estimés dans la marge extensive figurant dans le tableau 3.

    En moyenne, les survivants du cancer gagnent 5 079 $, ou 12,1 %, de moins dans l’année T+1 que leurs homologues qui n’ont jamais reçu de diagnostic de cancer. Toutefois, l’effet négatif du cancer est moins grand dans l’année T+2, 9,7 %, et encore moins grand dans l’année T+3, 9,3 % (volet en haut à gauche dans le tableau 4). Lorsque l’effet du cancer est estimé en fonction du travail, les travailleurs qui ont reçu un diagnostic de cancer dans l’année T gagnent 4 675 $ (10,6 %) de moins dans l’année T+1 que leurs homologues de l’échantillon de contrôle. L’effet négatif du cancer est moins important dans l’année T+2 (6,6 %) et dans l’année T+3 (5,4 %) que dans l’année T+1. En comparant ces résultats aux effets du cancer sur la probabilité de travailler illustrée dans le tableau 3, l’impact du cancer sur la situation d’emploi semble être plus persistant que son impact sur les gains annuels dans les périodes suivant le diagnostic.

    Le volet inférieur du tableau 4 montre les résultats pour le modèle dans lequel la variable du cancer est répartie en trois catégories de taux de survie. Autant dans le volet de droite que dans celui de gauche, le recul des gains, par rapport à l’échantillon de contrôle, est supérieur pour les survivants de la catégorie du faible taux de survie comparativement à ceux de la catégorie du taux de survie élevé. Les effets du cancer sont plus importants et durent plus longtemps pour la catégorie du faible taux de survie que pour les autres catégories, ce qui est conforme aux résultats applicables à la situation d’emploi qui figurent dans le tableau 3. Avec le temps, les gains annuels moyens des survivants du cancer demeurant sur le marché du travail semblent s’apparenter aux gains annuels moyens des travailleurs ayant des caractéristiques semblables et n’ayant jamais reçu un diagnostic de cancer, particulièrement les travailleurs dont les taux de survie sont élevés.

    4.3 Association de la méthode de la différence dans les différences avec l’appariement

    L’étude vérifie ensuite les différences entre les échantillons de survivants du cancer et de contrôle en faisant la différence entre les caractéristiques intemporelles non observées qui peuvent être associées à la fois à l’incidence du cancer et aux gains. Les gains dans l’année T-1MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4xmaaaa@3A33@  sont soustraits des gains dans les années T+1, T+2 et T+3. Ces trois différences, avant et après le diagnostic, servent ensuite de variables dépendantes dans la régression pondérée de la différence dans les différences (DDD). Le volet supérieur du tableau 5 présente les résultats des régressions pondérées de la DDD pour les gains annuels. À titre de comparaison, le volet central du tableau 5 montre de nouveau les résultats de la régression linéaire pondérée déclarés au tableau 4 : le volet inférieur montre les résultats de la régression linéaire fondés sur l’échantillon non pondéré (avant l’appariement).

    Le tableau 5 montre plusieurs tendances notables parmi les résultats de ces trois modèlesNote 25. Premièrement, dans le volet supérieur, après avoir tenu compte, en outre, des différences non observables entre les échantillons de survivants du cancer et de contrôle, les effets négatifs du cancer perdent de l’importance comparativement à ceux du volet central, là où seules les différences observables entre les deux échantillons sont prises en compte. Ces différences dans les estimations témoignent des modestes différences intemporelles non observables entre l’échantillon de survivants du cancer (apparié) et l’échantillon de contrôle : cela mène à la surestimation de l’effet négatif du cancer dans le modèle présenté dans le tableau 4 (volet central du tableau 5). Deuxièmement, la comparaison des résultats du volet central à ceux du volet inférieur montre que, conformément à Ho et coll. (2007), le contrôle de la sélection des caractéristiques observables effectué par l’application de pondérations d’appariement améliore l’inférence causale, particulièrement dans l’année T+1 — une période relativement à court terme dans la présente étude. Toutefois, à plus long terme (T+3), la prise en compte de la sélection des caractéristiques observables dans le modèle semble moins importante. Troisièmement, la prise en compte des associations simultanées entre les caractéristiques individuelles intemporelles non observables et le cancer, d’une part, et ces caractéristiques et les résultats sur le marché du travail, d’autre part, semble plus importante pour estimer les effets à plus long terme du cancer sur les gains que pour estimer les effets à court terme.

    4.4 Hétérogénéité de l’effet du cancer

    Jusqu’à maintenant, l’analyse a été centrée sur l’effet général du cancer sur certains résultats sur le marché du travail. La question est maintenant de savoir si les effets du cancer sur les sous-groupes ayant certaines caractéristiques observables sont différents de l’effet moyen du cancer estimé pour l’ensemble de l’échantillonNote 26. Pour répondre à cette question, on estime des modèles d’interactions entre l’indicateur du cancer et les variables catégoriques d’âge, de niveau de scolarité et de gains préalables au diagnostic. Les interactions entre chaque ensemble de catégories et l’indicateur du cancer sont considérées séparément dans chaque régression; toutes les variables de contrôle des régressions précédentes sont aussi considérées. Tout d’abord, on calcule les effets moyens du cancer propres à un groupe; ensuite, les différences entre ces effets et l’effet moyen général (illustrées dans les tableaux 3 et 4) font l’objet d’un test de signification statistique. On utilise un modèle incluant les termes d’interaction plutôt que d’estimer des modèles distincts pour chaque catégorie afin d’obtenir la constante de l’incidence du cancer pour tous les sous-groupes en utilisant les pondérations CEM obtenues pour l’ensemble de l’échantillon. Parce que l’incidence pondérée du cancer est la même pour l’ensemble de l’échantillon et pour chaque sous-groupe (p. ex., les personnes âgées de 35 à 44 ans, les personnes ayant un grade universitaire, etc.), ces différences entre les effets estimés propres à un groupe et à l’ensemble de l’échantillon peuvent être interprétées comme reflétant les différences dans les caractéristiques (préalables au cancer) entre les sous-groupes et l’ensemble de l’échantillon plutôt qu’à titre de différences dans l’incidence du cancer.

    Les différences dans les effets du cancer (ΔCE)MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaaiikaiabfs 5aejaadoeacaWGfbGaaiykaaaa@3A48@  entre chaque sous-groupe ([EC|×=1])MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaaiikaGGaai ab=TfaBjaadweacaWGdbGaaGjcVlaayIW7caaMi8UaaGjcVlaacYha caaMi8UaaGjcVlaayIW7cqGHxdaTcqGH9aqpcaaIXaGae8xxa0LaaG jcVlaacMcaaaa@4CC5@  et l’effet général estimé pour l’ensemble de l’échantillon ([EC])MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaaiikaGGaai ab=TfaBjaadweacaWGdbGae8xxa0Laaiykaaaa@3B66@  sont présentés dans les tableaux 6-1 et 6-2. Voici les hypothèses du test :

    [ pr^(travail|cancer=1etx=1)pr^(travail|cancer=0etx=1)][pr^(travail|cancer=1)pr^(travail|cancer=0)]=[ECtravail|x=1][ECtravail]=0(1)MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqbaeqabeabaa aaeaqabeaaiiaacqWFBbWwcqWFGaaidaqiaaqaaiaadchacaWGYbaa caGLcmaacaGGOaGaamiDaiaadkhacaWGHbGaamODaiaadggacaWGPb GaamiBaiaacYhacaWGJbGaamyyaiaad6gacaWGJbGaamyzaiaadkha cqGH9aqpcaaIXaGaaGjcVlaayIW7caWGLbGaamiDaiaayIW7caaMi8 UaaGjcVlaadIhacqGH9aqpcaaIXaGaaiykaiabgkHiTmaaHaaabaGa amiCaiaadkhaaiaawkWaaiaacIcacaWG0bGaamOCaiaadggacaWG2b GaamyyaiaadMgacaWGSbGaaiiFaiaadogacaWGHbGaamOBaiaadoga caWGLbGaamOCaiabg2da9iaaicdacaaMi8UaaGjcVlaayIW7caWGLb GaamiDaiaayIW7caaMi8UaaGjcVlaadIhacqGH9aqpcaaIXaGaaiyk aiab=1faDjabgkHiTiab=TfaBnaaHaaabaGaamiCaiaadkhaaiaawk WaaiaacIcacaWG0bGaamOCaiaadggacaWG2bGaamyyaiaadMgacaWG SbGaaiiFaiaadogacaWGHbGaamOBaiaadogacaWGLbGaamOCaiabg2 da9iaaigdacaGGPaaabaGaeyOeI0YaaecaaeaacaWGWbGaamOCaaGa ayPadaGaaiikaiaadshacaWGYbGaamyyaiaadAhacaWGHbGaamyAai aadYgacaGG8bGaam4yaiaadggacaWGUbGaam4yaiaadwgacaWGYbGa eyypa0JaaGimaiaacMcacqWFDbqxcqGH9aqpcqWFBbWwcaWGfbGaam 4qamaaBaaaleaacaWG0bGaamOCaiaadggacaWG2bGaamyyaiaadMga caWGSbaabeaakiaacYhacaWG4bGaeyypa0JaaGymaiab=1faDjabgk HiTiab=TfaBjaadweacaWGdbWaaSbaaSqaaiaadshacaWGYbGaamyy aiaadAhacaWGHbGaamyAaiaadYgaaeqaaOGae8xxa0Laeyypa0JaaG imaaaabaaabaaabaGaaiikaiaaigdacaGGPaaaaaaa@C3E8@

    [ E(gains|cancer=1etx=1)E(gains|cancer=0etx=1)][Ε(gains|cancer=1)E(gains|cancer=0)]=[ECgains|x=1][ECgains]=0(2)MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqbaeqabeabaa aaeaqabeaaiiaacqWFBbWwcqWFGaaicaWGfbGaaiikaiaadEgacaWG HbGaamyAaiaad6gacaWGZbGaaiiFaiaadogacaWGHbGaamOBaiaado gacaWGLbGaamOCaiabg2da9iaaigdacaaMi8UaaGjcVlaayIW7caWG LbGaamiDaiaayIW7caaMi8UaaGjcVlaadIhacqGH9aqpcaaIXaGaai ykaiabgkHiTiaadweacaGGOaGaam4zaiaadggacaWGPbGaamOBaiaa dohacaGG8bGaam4yaiaadggacaWGUbGaam4yaiaadwgacaWGYbGaey ypa0JaaGimaiaayIW7caaMi8UaaGjcVlaadwgacaWG0bGaaGjcVlaa yIW7caaMi8UaamiEaiabg2da9iaaigdacaGGPaGae8xxa0fabaGaey OeI0IaaGjcVlaayIW7caaMi8Uae83waSfcciGae4xLduKaaiikaiaa dEgacaWGHbGaamyAaiaad6gacaWGZbGaaiiFaiaadogacaWGHbGaam OBaiaadogacaWGLbGaamOCaiabg2da9iaaigdacaGGPaGaeyOeI0Ia amyraiaacIcacaWGNbGaamyyaiaadMgacaWGUbGaam4CaiaacYhaca WGJbGaamyyaiaad6gacaWGJbGaamyzaiaadkhacqGH9aqpcaaIWaGa aiykaiab=1faDjabg2da9iab=TfaBjaadweacaWGdbWaaSbaaSqaai aadEgacaWGHbGaamyAaiaad6gacaWGZbaabeaakiaacYhacaWG4bGa eyypa0JaaGymaiab=1faDjabgkHiTiab=TfaBjaadweacaWGdbWaaS baaSqaaiaadEgacaWGHbGaamyAaiaad6gacaWGZbaabeaakiab=1fa Djabg2da9iaaicdaaaqaaaqaaaqaaiaacIcacaaIYaGaaiykaaaaaa a@B7BE@

    Le tableau 6-1 présente les ΔECMathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeuiLdqKaam yraiaadoeaaaa@38EF@  pour la probabilité de travailler dans la période T+1 et T+3, ainsi que les résultats de l’essai pour l’équation (1) pour chaque ensemble de caractéristiques de l’échantillon. Les effets du cancer sur la probabilité de travailler pour les groupes d’âge plus jeunes (de 25 à 34 ans et de 35 à 44 ans) sont supérieurs de 1 à 2 points de pourcentage dans l’année T+1 par rapport à l’effet du cancer estimé pour l’ensemble de l’échantillon (-0,030 dans le tableau 3), où la moyenne d’âge est de 48Note 27 : cette différence est statistiquement significative au niveau de 10 %. Les ΔECMathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeuiLdqKaam yraiaadoeaaaa@38EF@  pour les deux groupes d’âge les plus jeunes sont plus importantes et plus statistiquement significatives dans l’année T+3 que dans l’année T+1. Toutefois, les ΔECMathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeuiLdqKaam yraiaadoeaaaa@38EF@  pour les groupes d’âge plus avancé (de 45 à 54 ans et de 55 à 61 ans) ne sont pas statistiquement significatives pour l’une ou l’autre des périodes. Ce résultat laisse entendre que, pour les personnes atteintes d’un cancer lorsqu’elles sont plus jeunes, l’ampleur de l’effet négatif du cancer sur la probabilité de travailler est moins importante que l’effet moyen estimé pour l’ensemble de l’échantillon, particulièrement à long terme.

    Les ΔECMathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeuiLdqKaam yraiaadoeaaaa@38EF@  sont aussi statistiquement significatives dans certaines catégories de niveau de scolarité. Dans l’année T+1, la seule ΔECMathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeuiLdqKaam yraiaadoeaaaa@38EF@  significative est observée chez les survivants du cancer ayant un grade universitaire pour qui l’effet du cancer sur la probabilité de travailler est supérieur de 2 points de pourcentage à l’effet général. Dans l’année T+3, la seule ΔECMathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeuiLdqKaam yraiaadoeaaaa@38EF@  significative s’observe pour les personnes sans diplôme d’études secondaires; elle est inférieure de 1,9 point de pourcentage à l’effet général du cancer sur la probabilité de travailler dans l’année T+3. En d’autres mots, dans l’année T+3, l’effet négatif du cancer sur la situation d’emploi chez les personnes sans diplôme d’études secondaires est plus important en fait d’ampleur (-0,048-0,019=-0,067)MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbaiaa=HcacaWFTaGaa8hmaiaa=XcacaWFWaGaa8hnaiaa=HdacaWF TaGaa8hmaiaa=XcacaWFWaGaa8xmaiaa=LdacaWF9aGaa8xlaiaa=b dacaWFSaGaa8hmaiaa=zdacaWF3aGaa8xkaaaa@4684@  que l’effet moyen général (-0,048)Note 28.

    Chez les survivants du cancer dans le quintile inférieur (20 %) de la répartition des gains dans l’année T-1MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4xmaaaa@3A33@ , la ΔECMathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeuiLdqKaam yraiaadoeaaaa@38EF@  dans l’année T+1 est de -0,042, ce qui signifie que l’effet négatif est supérieur de 4,2 points de pourcentage à l’effet général (-0,030). En revanche, pour ceux de la partie supérieure (60 %) de la répartition des gains dans l’année T-1MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiFu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeaaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaqefeKCPfgBaG qbciaa=rfaiuaacaGFTaGaa4xmaaaa@3A33@ , la ΔECMathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeuiLdqKaam yraiaadoeaaaa@38EF@  dans l’année T+1 (0,023) est positive et statistiquement significative; par conséquent, les effets négatifs du cancer sur la situation d’emploi pour ces groupes sont près de zéro dans l’année T+1 (-0,030 + 0,023 = -0,007). Dans l’année T+3, les ΔECMathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeuiLdqKaam yraiaadoeaaaa@38EF@  correspondantes sont beaucoup moins importantes et ne sont pas statistiquement significatives.

    Le tableau 6-2 présente les ΔECMathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaeuiLdqKaam yraiaadoeaaaa@38EF@  pour les gains annuels et les résultats de l’essai de l’équation (2) dans l’année T+1 et T+3. Les pertes de gains subies après un diagnostic de cancer sont généralement petites pour les survivants du cancer compris dans le groupe d’âge des 25 à 34 ans
    (-5 079,37 + 4 337,53 = -741,87). Pour ce groupe d’âge, l’effet négatif du cancer sur la probabilité de travailler est plus petit que l’effet global de l’âge. Toutefois, les tendances des effets propres aux groupes sur les gains du cancer sont moins évidentes que celles observées pour la situation d’emploi montrées au tableau 6-1.

    5  Conclusion

    Des diagnostics plus rapides, des améliorations dans le traitement du cancer et de meilleurs soins de suivi ont considérablement augmenté le nombre de survivants du cancer au cours des deux dernières décennies. Alors que le taux de survie au cancer augmente, les chercheurs s’intéressent beaucoup à la vie dans différents domaines après le traitement du cancer. Pour leur part, les économistes s’intéressent particulièrement aux effets du cancer sur les choix et les résultats sur le marché du travail des survivants du cancer.

    À l’aide de données de couplage uniques provenant du Recensement du Canada de 1991, des dossiers administratifs sur le cancer, des dossiers de mortalité et des dossiers longitudinaux de l’impôt sur le revenu, l’étude évalue les effets du cancer sur certains résultats sur le marché du travail des survivants du cancer en comparant leurs résultats à ceux du groupe de contrôle composé de personnes n’ayant jamais reçu de diagnostic de cancer. De manière générale, le cancer réduit la probabilité de travailler dans la première année suivant l’année du diagnostic de 3 points de pourcentage par rapport à l’échantillon de contrôle. La perte de gains moyenne des survivants du cancer dans la première année après le diagnostic est de l’ordre de 12 %, lorsque les transitions de l’emploi au non-emploi sont prises en compte en incluant dans l’échantillon les personnes dont les gains sont nuls. Lorsqu’on considère seulement les personnes dont la rémunération est différente de zéro, la perte moyenne estimée des gains des survivants du cancer est de l’ordre de 10 % à 11 %. Dans la deuxième et la troisième années après l’année du diagnostic, le cancer réduit la probabilité de travailler chez les survivants du cancer. Toutefois, l’écart des gains entre les survivants et les personnes du groupe de contrôle s’amenuise, particulièrement lorsque les survivants du cancer continuent de travailler après avoir reçu un diagnostic de cancer. En plus de tenir compte des différences dans les caractéristiques observables entre les personnes atteintes du cancer et celles qui n’ont jamais reçu de diagnostic de cancer, il semble important de prendre en compte les associations simultanées (1) entre les caractéristiques individuelles intemporelles non observables et le cancer, et (2) entre ces caractéristiques et les résultats sur le marché du travail pour estimer les effets à long terme du cancer sur les gains.

    Les constatations de l’enquête laissent aussi entendre que les effets du cancer sur les résultats sur le marché du travail diffèrent pour diverses catégories de taux de survie, lesquelles servent d’approximation de la gravité du cancer dans cette étude. La probabilité de travailler et les gains annuels sont considérablement inférieurs chez les survivants de la catégorie du faible taux de survie que chez ceux de la catégorie du taux de survie élevé, pour toutes les périodes après le cancer. À long terme, l’effet négatif du cancer sur la situation d’emploi des personnes ayant reçu un diagnostic avant l’âge moyen dans l’échantillon est moins important que l’effet moyen observé dans l’ensemble de l’échantillon de survivants du cancer. À l’inverse, l’effet négatif du cancer sur la situation d’emploi des survivants du cancer sans diplôme d’études secondaires est plus important que l’effet moyen observé dans l’ensemble de l’échantillon.

    Dans l’ensemble, les constatations laissent entendre qu’à long terme le cancer est plus susceptible d’influer sur la situation d’emploi des survivants (marge extensive de résultats sur le marché du travail) que sur leurs gains (marge intensive de résultats sur le marché du travail). L’amélioration de la compréhension générale du rôle que jouent l’offre et la demande dans la réduction de la probabilité d’emploi des survivants du cancer par rapport à ceux qui n’ont jamais reçu de diagnostic de cancer est une importante avenue de recherche.

    6 Annexe

    Notes


    Date de modification :