Rapports sur la santé
Caractéristiques sociales et économiques des personnes hospitalisées en raison d’une intoxication aux opioïdes

par Gisèle Carrière, Rochelle Garner et Claudia Sanmartin

Date de diffusion : le 17 octobre 2018

Une crise des opioïdes sévit actuellement au Canada. Le nombre de décès liés aux opioïdes continue d’augmenter et il a presque atteint le chiffre de 4 000 en 2017Note 1. La consommation problématique d’opioïdes a aussi une incidence sur l’utilisation des services hospitaliersNote 2. Selon un rapport produit par l’Institut canadien d’information sur la santé (ICIS), le taux d’hospitalisations liées à une intoxication aux opioïdes (HIO) a augmenté de 56 %, de l’exercice de 2007-2008 à celui de 2016-2017, pour s’établir à 15,6 personnes pour 100 000 habitants. Près de la moitié de la hausse a été observée au cours des trois dernières années. Les taux étaient les plus élevés parmi les personnes âgées de 45 ans ou plus (environ 20 personnes pour 100 000 habitants), mais la hausse la plus marquée a été observée chez les personnes âgées de 15 à 24 ans, soit de 6,5 à 13,3 personnes pour 100 000 habitants. Au cours de la dernière décennie, les taux ont été plus élevés chez les femmes que chez les hommes jusqu’à l’exercice 2016-2017. À ce moment, le taux chez les hommes (15,8 personnes pour 100 000 habitants) a dépassé celui chez les femmes (15,5 personnes pour 100 000 habitants). Les taux étaient plus élevés dans les provinces de l’Ouest (Saskatchewan, Alberta et Colombie-Britannique) et dans les territoires que dans les provinces de l’EstNote 3.

Il existe des renseignements sur la répartition démographique et géographique des événements liés aux opioïdes au Canada. Cependant, les données nationales sur les conditions sociales et économiques des personnes subissant ces événements sont limitées. Selon un examen récent des rapports de surveillance provinciaux et territoriaux de l’Agence de la santé publique du Canada, la crise des opioïdes a des répercussions plus importantes sur plusieurs groupes, notamment les itinérants, les détenus et les personnes issues d’une Première NationNote 4. Dans l’ensemble, l’accent a été mis sur le besoin immédiat de faire de la prévention et d’offrir des traitements, mais on se penche désormais sur les déterminants potentiels de cette criseNote 5Note 6 comme la pauvreté, le logement, le chômage. Le fait de comprendre les circonstances des personnes qui subissent des événements indésirables relatifs aux opioïdes aidera à élaborer des politiques tenant compte des facteurs en amont.

La présente étude s’appuie sur les données nouvellement couplées qui regroupent de l’information socioéconomique complète et des données administratives des hôpitaux pour décrire les caractéristiques des personnes faisant l’objet d’hospitalisations liées aux opioïdes.

Méthodes

Couplage des données

Les données de l’Enquête nationale auprès des ménages (ENM) de 2011 ont été couplées à la Base de données sur les congés des patients (BDCP) de l’ICIS et à la Base de données sur les décès de la Statistique de l’état civil, au moyen de l’Environnement de couplage de données sociales (ECDS) de Statistique Canada. L’ECDS aide à créer des fichiers de données couplés sur la population en vue d’une analyse sociale par l’intermédiaire du couplage avec le Dépôt d’enregistrements dérivés (DED), une base de données relationnelle dynamique qui contient uniquement des identificateurs personnels de baseNote 7. Les données de l’enquête et les données administratives sont couplées au DED au moyen de G-Coup, un logiciel SAS de couplage d’enregistrements généralisé qui soutient le couplage déterministe et probabiliste créé à Statistique CanadaNote 8. Le couplage a été approuvé par la haute direction de Statistique CanadaNote 9 et il est régi par la Directive sur le couplage de microdonnéesNote 10.

L’ENM est une enquête volontaire, réalisée en mai 2011, auprès d’environ 4,5 millions (30 %) de logements privés choisis aléatoirement à partir du Recensement de la population de 2011. L’ENM porte sur toutes les personnes qui vivent habituellement au Canada, y compris les résidents permanents et non permanents, ainsi que les personnes qui vivent dans une réserve des Premières Nations, dans un établissement métis ou dans une communauté inuite. Lors de l’ENM de 2011, 36 réserves des Premières Nations ont été partiellement dénombréesNote 11. Dans 13 de ces réserves, le dénombrement a été retardé en raison des feux de forêt dans le nord de l’Ontario. Il a eu lieu à une date ultérieure. L’ENM exclut les résidents d’établissements institutionnels (comme les hôpitaux, les établissements de soins infirmiers et les établissements correctionnels) et de logements collectifs (comme les campements de chantier, les hôtels et les refuges). Parmi les renseignements fournis par l’enquête, mentionnons la participation à la vie active, la scolarité, le revenu, le logement, l’appartenance à une minorité visible et l’identité autochtone autodéclaréeNote 11.

Les enregistrements d’environ 6,7 millions de répondants à l’ENM étaient admissibles au couplage; 97 % des données ont été couplées au DED au moyen d’une approche probabiliste fondée sur le numéro de téléphone, les noms de famille, les prénoms, la date de naissance et le lieu de résidenceNote 12. Aucune différence concernant les taux de couplage n’a été observée par mode de collecte, province, sexe ou décennie de naissanceNote 12. Pour assurer la représentativité de la cohorte couplée, des poids ont été calculés après correction en fonction du non-couplage.

La BDCP contient des données démographiques, administratives et cliniques pour toutes les sorties d’un hôpital de soins de courte durée (et pour certaines sorties d’un hôpital psychiatrique, d’un hôpital de réadaptation chronique ou d’un hôpital de chirurgie ambulatoire) dans l’ensemble des provinces et des territoires, à l’exception du QuébecNote 13. L’ICIS fournit les données chaque année à Statistique Canada. Les sorties qui se sont produites entre le 1er avril 1994 et le 31 mars 2017 étaient admissibles au couplage (n = 84,8 millions); 91 % des données ont été couplées au DED au moyen d’une approche probabiliste fondée sur la date de naissance, le code postal, le sexe et le numéro d’assurance-maladie. L’analyse des enregistrements couplés et non couplés de la BDCP n’a pas permis de prouver la présence d’un biais, mais la répartition des caractéristiques individuelles était similaire (âge, sexe, et province et territoire de résidenceNote 14).

La Base de données sur les décès de la Statistique de l’état civil contient de l’information sur tous les décès qui se sont produits au Canada. Les données sont obtenues tous les ans auprès des bureaux de la statistique de l’état civil provinciaux et territoriauxNote 15. Les enregistrements de décès faits jusqu’au 31 décembre 2016 étaient admissibles au couplage; 90 % des données ont été couplées au DED au moyen d’une approche probabiliste fondée sur les noms de famille, les prénoms, la date de naissance et la géographie (province, ville et code postal)Note 16.

Cohorte à l’étude

La cohorte à l’étude est constituée de tous les répondants à l’ENM (à l’exception des résidents du Québec) couplés au DED (n = 4 900 320). Le nombre d’hospitalisations liées aux opioïdes des membres de la cohorte entre le 1er avril 2011 et le 31 décembre 2016 (n = 3 200, soit 17 480 hospitalisations au cours de la période de six ans) a été déterminé au moyen d’un protocole établi par l’ICIS qui comprenait les codes suivants de la Classification statistique internationale des maladies et des problèmes de santé connexes, Canada, dixième version (CIM-10-CA), qui déterminent les intoxications associées aux opioïdes :T40.0, T40.1, T40.2, T40.3, T40.4 et T40.6. D’autres codes de diagnostic ont été utilisés pour veiller à ce que seules les hospitalisations liées à une intoxication importante aux opioïdes soient comprisesNote 17. Le nombre de décès des membres de la cohorte à l’étude (toutes les causes) entre 2011 et 2016 (n = 159 105) a été utilisé pour censurer le dénominateur dans le calcul des taux.

Covariables

Les caractéristiques socioéconomiques des personnes ayant été hospitalisées en raison d’une intoxication aux opioïdes ont été tirées de l’ENM de 2011.

Le lieu de résidence a été catégorisé en fonction de la taille de la population : grande région urbaine (100 000 habitants ou plus), région urbaine de moyenne taille (de 30 000 à 99 999 habitants), région urbaine de petite taille (moins de 30 000 habitants) et région rurale.

Des répondants ont déclaré faire partie des minorités visibles, comme le définit la Loi sur l’équité en matière d’emploi (à l’exception des Autochtones). De manière distincte, des répondants se sont définis comme des Premières Nations, des Métis ou des Inuits. L’emplacement géographique a servi à catégoriser les personnes issues d’une Première Nation en deux groupes : celles vivant dans une réserve ou celles vivant hors réserve.

Les quintiles de revenu ont été obtenus par région métropolitaine de recensement, selon le revenu après impôts total corrigé en fonction de la taille du ménage. On entend par « scolarité » le plus haut niveau de scolarité atteint par les personnes âgées de 15 ans ou plus.

La participation à la vie active (répondants âgés de 15 ans ou plus) était fondée sur l’emploi au cours de la semaine précédant l’enquête : personne occupée (travail contre rémunération ou travail autonome), personne en chômage (sans travail rémunéré ou sans travail autonome, mais disponible pour travailler) ou personne inactive (qui n’est pas une personne occupée ni une personne en chômage). La dernière catégorie a été subdivisée selon l’âge (moins de 65 ans et 65 ans ou plus) pour identifier les personnes possiblement à la retraite. Parmi les personnes occupées, le groupe d’occupation a été déterminé au moyen des codes de la Classification nationale des professions de 2011.

On entend par « situation des particuliers » le lien entre les membres du ménage.

Le ratio des coûts d’habitation par rapport au revenu du ménage total a été calculé. Un ratio de 0,30 ou plus montrait le prix inabordable du logement. Pour faciliter l’interprétation, des catégories pour ce ratio ont été créées à 15 %, à 30 % et à 50 %. Plus de renseignements sur les concepts des variables de l’ENM sont accessibles ailleursNote 18.

Méthodes statistiques

Les taux d’hospitalisation normalisés selon l’âge (THNA) et bruts pour 100 000 habitants et les ratios de taux ont été calculés. Les taux étaient fondés sur le dénombrement total des HIO pour tous les exercices financiers (numérateur) et le nombre total de répondants à l’ENM par exercice financier moins les décès (dénominateur). La normalisation selon l’âge a observé la méthode directe, et la structure par âge du Recensement de la population de 2011 a été appliquée aux groupes d’âge suivants : moins de 15 ans, de 15 à 24 ans, de 25 à 44 ans, de 45 à 64 ans et 65 ans ou plus. Toutes les analyses ont été pondérées en fonction des effets de l’échantillon et du couplage.

Résultats

Sexe, âge et résidence

Les taux d’HIO bruts et normalisés selon l’âge étaient plus élevés chez les femmes que chez les hommes, ainsi que parmi les personnes âgées de 45 ans ou plus, par rapport aux groupes d’âge plus jeunes (tableau 1). Les taux étaient relativement élevés dans les provinces de l’Ouest (Saskatchewan, Alberta et Colombie-Britannique) et dans les territoires, et ils étaient relativement faibles au Manitoba et à Terre-Neuve-et-Labrador (données non présentées). Les taux étaient 2,4 fois supérieurs parmi les personnes vivant dans des régions urbaines de taille moyenne par rapport à celles vivant dans de grandes régions urbaines (tableau 1).

Minorité visible et identité autochtone

Les taux d’HIO normalisés selon l’âge étaient plus faibles chez les minorités visibles par rapport aux personnes qui ne faisaient pas partie des minorités visibles (2,9 contre 13,0 pour 100 000 habitants). Par rapport à la population non autochtone, les taux étaient plus élevés dans toutes les populations autochtones, plus particulièrement chez les personnes issues d’une Première Nation vivant dans des réserves (taux 5,6 fois supérieur à celui de la population non autochtone) (tableau 1).

Revenu et scolarité

Le taux brut d’HIO était inversement associé au revenu du ménage, les taux variant de 23,4 personnes pour 100 000 habitants chez les personnes du quintile de revenu le plus bas à 6,6 personnes pour 100 000 habitants chez les personnes du quintile de revenu le plus élevé (tableau 2). Le taux parmi les personnes se classant dans le quintile de revenu le plus bas a augmenté légèrement lorsqu’il était corrigé selon l’âge (25,8 personnes pour 100 000 habitants), tout comme le taux des personnes dans le deuxième quintile de revenu le plus bas (13,6 personnes pour 100 000 habitants).

En outre, le niveau de scolarité était inversement associé au taux d’HIO; le THNA chez les personnes qui n’ont pas de diplôme d’études secondaires était 2,1 fois supérieur au THNA chez les personnes ayant un diplôme collégial ou ayant fait des études universitaires sans avoir obtenu de baccalauréat (tableau 2).

Emploi

Les taux d’HIO étaient les plus élevés chez les personnes en chômage (17,0 pour 100 000 habitants) et les personnes âgées de moins de 65 ans qui font partie de la population inactive (22,5 pour 100 000 habitants). Des variations ont été observées selon le type d’emploi. Les taux bruts étaient les plus élevés chez les personnes œuvrant dans les domaines des « métiers, transport, machinerie et domaines apparentés », des « ventes et services » et de la santé. Cependant, le taux normalisé selon l’âge le plus élevé a été observé parmi les personnes œuvrant dans les domaines de la fabrication et des services d’utilité publique (10,6 pour 100 000 habitants) (tableau 2).

Situation des particuliers dans le ménage et logement

Les taux d’HIO normalisés selon l’âge ont été les plus élevés parmi les parents et les enfants de ménages monoparentaux. Le THNA des locataires était 2,8 fois supérieur à celui des propriétaires. Un lien positif a été observé entre les THNA et les frais de logement par rapport au revenu (tableau 3).

Discussion

La présente étude fournit les premiers renseignements nationaux sur les caractéristiques socioéconomiques des personnes vivant dans des logements privés qui ont été hospitalisées en raison d’une intoxication aux opioïdes en fonction des données de l’enquête et des données couplées des hôpitaux. Les répartitions démographiques et géographiques sont semblables aux conclusions publiées par l’ICIS en fonction des données des hôpitaux seulement. Cette constatation donne à penser que les données couplées sont une source valide d’information dans l’étude des hospitalisations liées aux opioïdes.

Les taux d’HIO plus élevés chez les Autochtones et les personnes à faible revenu vont de pair avec les tendances observées en ce qui concerne les surdoses et les décès dans les provinces sélectionnées. Par exemple, en Colombie-Britannique, les personnes issues d’une Première Nation étaient cinq fois plus susceptibles de faire une surdose d’opioïdes et trois fois plus susceptibles de mourir d’une surdose apparente d’opioïdes, par rapport aux personnes qui ne sont pas issues d’une Première NationNote 19. Des tendances semblables ont été observées en AlbertaNote 20. Des taux plus élevés de toxicomanie dans les communautés autochtones ont été associés aux effets de la colonisation, du racisme, des traumatismes intergénérationnels et d’un accès réduit aux services de santé mentaleNote 19Note 21. En Alberta, des taux plus élevés de décès liés aux opioïdes ont été observés dans les quartiers à revenu inférieur et à revenu moyenNote 22.

Il existe très peu de renseignements sur le lien entre la consommation problématique d’opioïdes et le statut d’emploi. Les résultats de la National Survey on Drug Use and Health aux États-Unis ont montré que les personnes en chômage et celles qui font partie de la population inactive avaient des cotes supérieures concernant la consommation à des fins non médicales d’opioïdes sur ordonnance et de stimulants, respectivement, par rapport aux personnes occupéesNote 23. Dans le même ordre d’idées, l’analyse a montré des taux plus élevés d’HIO corrigés en fonction de l’âge chez les personnes en chômage et les personnes âgées de moins de 65 ans qui font partie de la population inactive. Il est évident qu’il faut obtenir davantage de données pour mieux comprendre ces associations.

Limites

Les résultats de la présente étude doivent être examinés dans le contexte de plusieurs limites.

Tout d’abord, l’analyse est fondée sur l’hospitalisation de résidents de logements privés en 2011. Les HIO chez les résidents d’établissements institutionnels, les détenus, les personnes vivant dans des logements collectifs (refuges, établissements de soins infirmiers), les itinérants, les personnes arrivées au Canada ou nées après mai 2011 ne sont pas prises en considération. Ainsi, les taux d’HIO peuvent être sous-estimés parmi des sous-groupes clés (p. ex. les personnes à faible revenu) qui sont plus susceptibles d’être représentés dans les populations exclues.

Ensuite, il n’était pas possible de coupler les données des hôpitaux du Québec. L’absence de telles données aura une incidence sur la présente étude dans la mesure où les facteurs associés à l’HIO diffèrent au Québec par rapport au reste du pays.

Troisièmement, les caractéristiques des personnes hospitalisées en raison d’une intoxication aux opioïdes sont fondées sur les valeurs de 2011; les analyses ne tiendront pas compte des changements durant le suivi (p. ex. le lieu de résidence ou le revenu).

Finalement, la présente étude porte uniquement sur les personnes admises à l’hôpital; les surdoses ou les décès liés aux opioïdes qui ne faisaient pas partie des données des hôpitaux ne seront pas pris en considération.

Conclusion

Il est essentiel de comprendre les déterminants sociaux associés à la consommation problématique d’opioïdes pour établir des politiques visant à s’attaquer aux causes fondamentales. Quoique les données administratives en santé, y compris les dossiers d’hospitalisation et les statistiques sur la mortalité, dressent un portrait complet des dimensions démographiques et géographiques de la situation, elles ne comportent pas d’information sur les caractéristiques sociales et économiques. Grâce au couplage des données de l’enquête et de celles des hôpitaux, il est possible de tenir compte de cette lacune.

La présente étude est la première d’une série d’études qui s’appuient sur des données couplées pour examiner les déterminants sociaux des hospitalisations liées aux opioïdes au moyen de données couplées. D’autres études mettront l’accent sur la surveillance des tendances au fil du temps et sur les analyses multivariées pour comprendre l’incidence d’un ensemble de facteurs sur le risque de résultats négatifs et connaître les principaux facteurs qui contribuent à la situation.

Références
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