Rapports sur la santé
Disparités socioéconomiques en matière d’espérance de vie et d’espérance de vie en santé au sein de la population à domicile au Canada

par Tracey Bushnik, Michael Tjepkema et Laurent Martel

Date de diffusion : le 15 janvier 2020

DOI : https://www.doi.org/10.25318/82-003-x202000100001-fra

L’espérance de vie (EV) et l’espérance de vie en santé ont augmenté presque partout dans le mondeNote 1, y compris au CanadaNote 2Note 3. Cependant, cette augmentation du nombre d’années de vie et du nombre d’années de vie en bonne santé n’est pas répartie uniformément dans les divers groupes de population. Des disparités existent, surtout en ce qui a trait à la situation socioéconomique. Il est de plus en plus pertinent de comprendre l’ampleur, la répartition et la variation au fil du temps de ces disparités pour que l’élaboration et la planification de politiques permettent de promouvoir l’équité en santéNote 1Note 4.

Dans de nombreux pays — notamment aux États-Unis, en Norvège, au Danemark et en Belgique, on a signalé que les gens moins scolarisés ou ayant un faible revenu subissent un désavantage sur le plan de l’espérance de vie et de l’espérance de vie en santé et que ce désavantage persiste ou s’accentue au fil du tempsNote 5Note 6Note 7Note 8Note 9. Les résultats d’études antérieures et actuelles donnent à penser que ces disparités existent également au CanadaNote 4Note 10Note 11. Cependant, étant donné l’utilisation de différentes méthodologies et sources de données, il est difficile de vérifier de quelle façon, et même si, ces disparités ont varié au fil du temps.

Dans le cadre de la présente étude, les données des Cohortes santé et environnement du recensement canadien de 1996 et de 2011 et celles des périodes de suivi de la mortalité de cinq ans ont permis d’estimer l’EV de la population à domicile. On y a également intégré les données de deux enquêtes nationales sur la santé pour produire des estimations de l’espérance de vie ajustée sur la santé (EVAS).

La présente étude a pour objectifs d’examiner l’EV, l’EVAS et les disparités en matière d’EV et d’EVAS chez les hommes et les femmes de 25 ans et de 65 ans dans les cohortes de 1996 et de 2011, et ce, selon le plus haut niveau de scolarité atteint et le quintile de revenu du ménage, d’examiner ces disparités selon la combinaison du niveau de scolarité et du revenu dans la cohorte de 2011 et d’examiner la façon dont les disparités en matière d’EV et d’EVAS qui sont liées au niveau de scolarité et au revenu ont varié au fil du temps.

Méthodes

Sources de données

Cohortes santé et environnement du recensement canadien de 1996 et de 2011

Les Cohortes santé et environnement du recensement canadien (CSERCan) de 1996 et de 2011 sont des ensembles de données couplées qui sont fondés sur la population et qui permettent un suivi de la population excluant les pensionnaires d’établissements institutionnels au moment du recensement pour différents résultats en matière de santé comme la mortalité, le cancer et les hospitalisationsNote 12Note 13. Sommairement, on a couplé les enregistrements des années de recensement 1996 et 2011 aux données sur la mortalité dans l’Environnement de couplage de données sociales (ECDS) de Statistique Canada. Les enregistrements de 1996 comportaient seulement les données des personnes de 19 ans ou plus qui ont répondu au questionnaire détaillé obligatoire du recensementNote 14 dans environ 1 ménage non institutionnel sur 5, y compris les logements collectifs. Les enregistrements de 2011 comportaient les données des participants à l’Enquête nationale auprès des ménages (ENM), une enquête à participation volontaireNote 15, pour environ 1 ménage sur 3 vivant dans un logement privé; aucune restriction d’âge n’était appliquée. L’ECDS permet de créer des fichiers de données couplées sur la population à des fins d’analyse sociale grâce au couplage avec le Dépôt d’enregistrements dérivés (DED), une base de données relationnelle dynamique qui renferme uniquement des identificateurs personnels de base. Aux fins de la présente analyse, on a retenu les enregistrements des personnes qui avaient 25 ans ou plus le jour du recensement et qui vivaient dans des logements privés. Il en a résulté un échantillon analytique de 3 203 700 personnes pour la cohorte de 1996 et de 4 526 300 personnes pour la cohorte de 2011 (chiffres arrondis à la centaine près).

Mortalité

Les données sur la mortalité étaient tirées de la Base canadienne de données sur les décès de la Statistique de l’état civil, qui a été couplée au DED. Le taux de couplage des décès avec le DED a dépassé 99 % pour 1996 et 2011.

Enquête nationale sur la santé de la population et Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes

Les estimations de l’indice de l’état de santé, soit le Health Utilities Index Mark 3 (HUI3), sont produites à partir des réponses à l’Enquête nationale sur la santé de la population (ENSP) de 1994-1995 et à l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 2009 et de 2010. On peut obtenir des renseignements sur ces deux enquêtes au www.statcan.gc.ca. La population cible du volet ménages de l’ENSP était les résidents de ménages privés dans les provinces, à l’exclusion des personnes vivant dans les réserves indiennes, sur les bases des Forces armées canadiennes et dans certaines régions éloignées de l’Ontario et du Québec. Les taux de réponse des ménages sélectionnés et des personnes sélectionnées étaient de 88,7 % et de 96,1 % respectivement. La population cible de l’ESCC était la population à domicile âgée de 12 ans ou plus dans les provinces et les territoires, et les exclusions étaient semblables à celles de l’ENSP (elles représentent moins de 3 % de la population cible de l’ESCC). Le taux de réponse combiné des ménages sélectionnés et des personnes sélectionnées pour l’ESCC de 2009 et de 2010 était de 72,3 %.

La présente étude repose sur les données des personnes interrogées dont l’indice HUI3 était valide. En général, le taux de non-réponse pour l’indice HUI3 était inférieur à 1 % pour l’une ou l’autre des années d’enquête, ce qui a donné un échantillon analytique de 15 989 personnes pour l’ENSP et de 121 606 personnes pour l’ESCC.

Mesures

Indice de l’état de santé (Health Utilities Index Mark 3)

L’indice de l’état de santé HUI3 mesure huit attributs de l’état de santé autodéclaré : la vision, l’ouïe, la parole, la mobilité, la dextérité, l’émotion, la cognition et la douleurNote 16. Les niveaux d’attribut d’une personne interrogée (allant de normal à une incapacité grave) sont résumés par une fonction de score pondéré en une valeur unique qui représente l’état de santé général de la personne. Cette valeur peut aller de -0,36 (un état pire que la mort, car 0 représente la mort) à 1,00 (le meilleur état de santé possible).

Plus haut niveau de scolarité atteint

Le plus haut niveau de scolarité atteint est le certificat, le diplôme ou le grade le plus élevé obtenu par une personne dont les données ont été recueillies dans le cadre du recensement et de l’ENM ainsi que de l’ENSP et de l’ESCC. Il a été classé en quatre catégories distinctes : sans diplôme d’études secondaires (E1), diplôme d’études secondaires ou certificat d’une école de métiers (E2), certificat ou diplôme d’études postsecondaires sauf grade universitaire (E3) et grade universitaire ou l’équivalent (E4). Le tableau 1 en annexe présente la proportion d’hommes et de femmes dans chaque catégorie.

Quintiles de revenu

Des données autodéclarées sur le revenu ont été recueillies dans le cadre de l’ENSP et de l’ESCC ainsi que lors du Recensement de 1996. Pour l’ENM de 2011, 73 % des participants ont autorisé l’utilisation des renseignements sur le revenu tirés de leurs données fiscalesNote 17. Les quintiles pondérés — Q1 (le plus bas), Q2, Q3, Q4 et Q5 (le plus élevé) — ont été calculés à partir des données de toutes les sources du revenu total annuel avant impôts des ménages, après correction en fonction de la taille du ménageNote 18. Pour l’ENSP et l’ESCC, ces quintiles ont été totalisés pour chaque région métropolitaine de recensement (RMR) ou région résiduelle provinciale. Pour le recensement et l’ENM, les quintiles pondérés ont été calculés pour chaque RMR, agglomération de recensement ou région résiduelle provinciale.

Analyse statistique

Espérance de vie

Pour chaque CSERCan, le nombre de décès pendant une période de suivi de cinq ans a été totalisé selon le sexe, le groupe d’âge et la mesure socioéconomique (le niveau de scolarité et le revenu en 1996 et en 2011, la mesure composite en 2011 seulement). Le nombre de personnes qui étaient en vie pendant les périodes de suivi (c.-à-d. la population à risque) a également été totalisé selon le sexe, l’âge et la mesure socioéconomique. Les années-personnes à risque ont été calculées en fonction de la date du recensement et de la date de décès ou de la fin du suivi. Comme la plupart des personnes qui étaient en vie pendant la période de suivi n’avaient pas le même âge pendant une année de suivi complète, l’année à risque a été scindée en deux âges et, le cas échéant, en deux groupes d’âge. Par exemple, une personne qui a eu 50 ans exactement au milieu de l’année de suivi a contribué 0,5 année-personne à risque au groupe des 45 à 49 ans et 0,5 année-personne à risque au groupe des 50 à 54 ans. Une période de suivi de cinq ans a été établie pour veiller à ce que le nombre de décès soit suffisant pour fournir des estimations fiables et réduire au minimum le chevauchement des décès entre les périodes de suivi des différentes CSERCan.

L’espérance de vie (EV) correspond au nombre d’années qu’une personne d’un âge donné peut s’attendre à vivre si les taux de mortalité observés au cours d’une période donnée persistent pendant le reste de sa vie. Aux fins de la présente étude, des tables de mortalité abrégées du moment (en fonction de groupes d’âge de cinq ans allant de 25 ans à 90 ans et plus) ont été produites selon la méthode ChiangNote 19, à l’aide des données de chaque CSERCan sur les décès et les années-personnes à risque chez les hommes et les femmes selon la catégorie de niveau de scolarité et le quintile de revenu; une table supplémentaire fondée sur une mesure composite du niveau de scolarité et du revenu selon le sexe a été produite seulement pour la CSERCan de 2011. En raison des contraintes relatives aux données, il était impossible de produire des estimations pour créer une table de la mesure composite pour la CSERCan de 1996. L’application du poids de cohorte a permis de s’assurer que les estimations de l’EV étaient représentatives de la population cible (les personnes de 25 ans ou plus vivant dans des logements privés le jour du recensement), et l’utilisation de poids de rééchantillonnage bootstrap a permis d’estimer les erreurs-types appropriées et les intervalles de confiance à 95 %Note 20.

Espérance de vie ajustée sur la santé

Pour estimer l’espérance de vie ajustée sur la santé (EVAS), les scores moyens de l’indice HUI3 selon le sexe et le groupe d’âge ont été totalisés en fonction de la catégorie de niveau de scolarité et du quintile de revenu pour l’ENSP de 1994-1995 et l’ESCC de 2009 et de 2010 et en fonction de la mesure composite du niveau de scolarité et du revenu pour l’ESCC de 2009 et de 2010 seulement. Les groupes d’âge étaient les suivants : 25 à 44 ans, 45 à 54 ans, 55 à 64 ans, 65 à 79 ans, et 80 ans et plus. Ils permettaient de maximiser la taille de l’échantillon et représentaient des groupes d’âge dans lesquels les scores moyens de l’indice HUI3 — évalués pour l’ensemble de la population — demeuraient relativement stables. L’application des poids de sondage a permis de produire des estimations moyennes de l’indice HUI3 qui étaient représentatives de l’état de santé des populations cibles sous-jacentes, et l’application des poids bootstrap a servi à estimer les erreurs-types de façon à tenir compte du plan d’échantillonnage complexe de chaque enquêteNote 20. Le tableau 1 en annexe présente les estimations pour les groupes d’âge de 25 à 44 ans et de 65 à 79 ans selon les catégories de niveau de scolarité et de revenu. Une différence du score moyen de l’indice HUI3 qui atteint 0,03 ou plus est considérée comme étant cliniquement importanteNote 21.

Pour chaque cohorte, on a estimé l’EVAS en employant une version modifiée de la méthode de SullivanNote 22. Les renseignements sur l’espérance de vie provenant de chaque ensemble de tables de mortalité abrégées du moment fondées sur la CSERCan ont été pondérés en fonction du nombre d’années de vie à un âge donné x à l’aide du score moyen de l’indice HUI3 pour cet âge ainsi que le sexe et la mesure socioéconomique. Ensuite, on a obtenu l’EVAS en faisant la somme des années de vie au-delà de l’âge x corrigées, puis en la divisant par le nombre de survivants à cet âgeNote 23. La variance de l’EVAS a été estimée à l’aide de la méthode proposée par MathersNote 24,qui tient compte des fluctuations stochastiques des quotients de mortalité observés et des scores globaux moyens de l’indice HUI3. Le ratio de l’EVAS à l’EV (EVAS/EV) a été multiplié par 100 de sorte qu’il est exprimé sous forme de pourcentage. La variance du ratio EVAS/EV a été estimée en tenant compte de la variance des taux de mortalité selon l’approche de Jagger et coll.Note 25 (équation 1 en annexe).

Test d’égalité

L’égalité de deux estimations de l’EV, de l’EVAS ou du ratio EVAS/EV dans les différents groupes (disparités) ou au fil du temps (2011 par rapport à 1996) a été vérifiée de façon prudente à l’aide du score Z suivantNote 25 (équation 2 en annexe).

Résultats

Niveau de scolarité et revenu

Dans la cohorte de 2011, 17 % des hommes et des femmes n’avaient pas de diplôme d’études secondaires (E1), tandis que 23 % des hommes et 24 % des femmes avaient un grade universitaire (E4) (tableau 1 en annexe). Dans la cohorte de 1996, 32 % des hommes et 33 % des femmes faisaient partie de la catégorie E1, tandis que 16 % des hommes et 13 % des femmes faisaient partie de la catégorie E4. Dans les deux cohortes, une plus grande proportion d’hommes se trouvait dans le quintile de revenu le plus élevé (Q5) que dans le quintile de revenu le plus bas (Q1). Dans la cohorte de 1996, 21 % des femmes se trouvaient dans le Q1 et 19 % des femmes se trouvaient dans le Q5, tandis que dans la cohorte de 2011, 20 % des femmes se trouvaient dans le Q1 et le Q5. Dans la cohorte de 2011 seulement, 5 % des hommes et 6 % des femmes appartenaient à la catégorie combinée de niveau de scolarité et de revenu la moins élevée (E1, Q1), tandis que 9 % des hommes et des femmes appartenaient à la catégorie la plus élevée (E4, Q5) (données non présentées).

Disparités liées au niveau de scolarité

L’espérance de vie à 25 ans (EV25) et l’espérance de vie ajustée sur la santé à 25 ans (EVAS25) des hommes et des femmes augmentaient de manière monotone de la catégorie E1 à la catégorie E4 (tableau 1). La disparité en matière d’EV25 entre les catégories E1 et E4 était significativement plus grande chez les hommes (7,8 ans) que chez les femmes (6,7 ans). La disparité en matière d’EVAS25 était plus grande que celle de l’EV25, mais la disparité en matière d’EVAS25 était similaire chez les hommes (11,3 ans) et chez les femmes (10,6 ans). La disparité du ratio EVAS25/EV25 était également similaire pour les deux sexes. Les hommes et les femmes de la catégorie E1 pouvaient s’attendre à passer respectivement 81 % et 79 % des années qu’ils leur restaient à vivre en bonne santé, comparativement à 89 % des hommes et à 87 % des femmes de la catégorie E4. Pour ce qui est de l’espérance de vie à 65 ans (EV65), de l’espérance de vie ajustée sur la santé à 65 ans (EVAS65) et du ratio EVAS65/EV65, les disparités liées au niveau de scolarité étaient similaires pour les deux sexes, mais elles étaient moins importantes qu’à l’âge de 25 ans.

Disparités liées au revenu

On a observé un gradient positif de l’EV25, de l’EVAS25 et du ratio EVAS25/EV25 du quintile de revenu le plus bas (Q1) au quintile de revenu le plus élevé (Q5) (tableau 1). La disparité en matière d’EV25 et d’EVAS25 du Q1 au Q5 était significativement plus grande chez les hommes (7,7 ans et 12,2 ans) que chez les femmes (5,4 ans et 10,1 ans), et la disparité du ratio EVAS25/EV25 était de 10 points de pourcentage chez les hommes et de 9 points de pourcentage chez les femmes. En ce qui concerne l’EV65 et l’EVAS65, les disparités liées au revenu étaient plus grandes chez les hommes que chez les femmes, mais elles étaient moins importantes qu’à l’âge de 25 ans.

Disparités liées au niveau de scolarité à l’intérieur des quintiles de revenu

Dans l’ensemble, le gradient de l’EV25 et de l’EVAS25 chez les hommes et les femmes persistait selon le niveau de scolarité à l’intérieur des quintiles de revenu et entre ces derniers (figure 1 et figure 2). Cependant, chez les femmes qui avaient un grade universitaire (E4), l’EV variait peu selon le revenu. Celles qui faisaient partie de la catégorie socioéconomique combinée la moins élevée (E1, Q1) présentaient le plus grand désavantage sur le plan de l’EV25 et de l’EVAS25, un désavantage qui était encore plus important que ceux observés pour la catégorie E1 et pour la catégorie Q1. L’EV25 des hommes et des femmes appartenant à la catégorie combinée E1, Q1 était respectivement de 13,0 ans et de 9,7 ans plus courte que l’EV25 des hommes et des femmes de la catégorie combinée E4, Q5. Le désavantage en matière d’EVAS25 était encore plus grand : l’EVAS25 était de 19,9 ans plus courte chez les hommes et de 16,2 ans plus courte chez les femmes. On a également observé un gradient du ratio EVAS25/EV25 dans les diverses catégories socioéconomiques combinées. Les personnes dans la catégorie combinée E1, Q1 pouvaient s’attendre à passer environ 75 % de leur espérance de vie totale en bonne santé; la proportion correspondante était de 89 % à 91 % chez les personnes qui faisaient partie de la catégorie combinée E4, Q5. Les gradients de l’EV65 et de l’EVAS65 dans les différentes catégories combinées étaient évidents mais atténués, et le gradient du ratio  EVAS65/EV65 lié au niveau de scolarité était moins important à l’intérieur des catégories de revenu (données non présentées).

L’espérance de vie et les disparités en matière d’espérance de vie ont augmenté au fil du temps

Le gradient de l’EV25 observé dans les différentes catégories de niveau de scolarité et de revenu en 2011 était également présent en 1996 (tableau 2). Bien que l’EV25 ait augmenté de manière considérable de 1996 à 2011 dans tous les groupes — une plus grande augmentation ayant été observée chez les hommes que chez les femmes — en 2011, le gradient était plus fort pour les deux sexes en raison de l’augmentation plus important de l’EV25 chez les personnes étant plus scolarisées ou ayant un revenu plus élevé. Ce gradient plus fort a entraîné une augmentation considérable de la disparité entre les catégories E1 et E4 et entre les quintiles Q1 et Q5 chez les hommes et les femmes pendant la période visée. La plus grande augmentation relative de l’EV25 au fil du temps dans la catégorie E4 par rapport à la catégorie E1 et dans le quintile Q5 par rapport au quintile Q1 était plus forte chez les femmes que chez les hommes. Cependant, en termes absolus, les hommes ont gagné plus d’années d’EV25 et présentaient de plus grandes disparités en matière d’EV25 que les femmes. L’EV65 a également augmenté pendant la période visée pour tous les groupes, tout comme la disparité entre les catégories E1 et E4 chez les hommes et entre les quintiles Q1 et Q5 pour les deux sexes (tableau 2 en annexe).

L’espérance de vie ajustée sur la santé et les disparités en matière d’espérance de vie ajustée sur la santé ont augmenté au fil du temps

Comme pour l’EV25, le gradient de l’EVAS25 en 2011 était aussi évident en 1996, mais il était plus fort en 2011 en raison de l’augmentation plus importante de l’EVAS25 au fil du temps chez les personnes étant plus scolarisées ou ayant un revenu plus élevé (tableau 3). Les augmentations observées dans la catégorie E4 par rapport à la catégorie E1 étaient plus importantes chez les hommes que chez les femmes, tandis que les augmentations observées dans le quintile Q5 par rapport au quintile Q1 étaient plus importantes chez les femmes que chez les hommes. En conséquence, il y avait une augmentation considérable de la disparité entre les catégories E1 et E4 pendant la période visée chez les hommes (2,7 ans, p = 0,003), mais non chez les femmes (1,5 an, p = 0,149), tandis que la disparité entre les quintiles Q1 et Q5 a augmenté de manière importante chez les femmes (2,6 ans, p = 0,030), mais non chez les hommes (1,1 an, p = 0,202). Comme pour l’EV25, les disparités en matière d’EVAS25 étaient généralement plus grandes en termes absolus chez les hommes que les femmes. Le gradient de l’augmentation de l’EVAS65 au fil du temps était moins important dans les différentes catégories de niveau de scolarité et de revenu; par conséquent, les disparités en matière d’EVAS65 demeuraient à peu près inchangées (tableau 2 en annexe).

Discussion

La présente étude permet de constater qu’il existe encore des disparités en matière d’EV et d’EVAS au Canada. Les personnes dont le niveau de scolarité ou le revenu est plus élevé ont une espérance de vie plus longue et peuvent s’attendre à être en bonne santé pour une plus grande partie de ces années comparativement aux personnes dont le niveau de scolarité ou le revenu est plus faible. De plus, le gradient de l’EV et de l’EVAS est nettement progressif selon le niveau de scolarité tant à l’intérieur des quintiles de revenu qu’entre ces derniers. Des données probantes indiquent que les disparités sont plus grandes qu’il y a 15 ans, mais pas nécessairement dans la même mesure chez les personnes des deux sexes ou d’âges différents.

Les façons dont la situation socioéconomique peut avoir une incidence sur les résultats en matière de santé sont multifactorielles et complexesNote 26. On utilise fréquemment le niveau de scolarité et le revenu comme indicateurs de la situation socioéconomique dans les études sur les disparités en matière de santéNote 27 et, bien qu’ils soient apparentés, ils ne sont pas considérés comme interchangeablesNote 28. On estime généralement que le niveau de scolarité accroît les connaissances et la littératie en matière de santé, lesquelles peuvent à leur tour favoriser l’adoption d’un mode de vie plus sain et faciliter l’accès à des soins de santé adéquatsNote 26Note 29. Un revenu plus élevé donne accès à des ressources matérielles de meilleure qualité — comme la nourriture et le logement — et permet d’améliorer, de faciliter ou d’accélérer l’accès aux services, ce qui peut avoir un effet direct (p. ex. les services de santé) ou indirect (p. ex. le niveau de scolarité) sur la santéNote 27. Le fait que la présente étude démontre la présence de gradients de l’EV, de l’EVAS et du ratio EVAS/EV selon le niveau de scolarité ou le revenu concorde avec d’autres étudesNote 29Note 30Note 31 et témoigne du rôle bien connu de la stratification sociale dans la détermination des résultats en matière de santéNote 32. De plus, le gradient progressif de l’EV et de l’EVAS observé selon le niveau de scolarité à l’intérieur des strates de revenu montre la façon dont de multiples aspects du désavantage social peuvent se recouper dans leur association avec les résultats en matière de santéNote 29. C’est ce que souligne la constatation indiquant que les personnes dans les catégories socioéconomiques combinées les moins élevées subissaient un plus grand désavantage sur le plan de l’EV et de l’EVAS que les personnes dans une catégorie de niveau de scolarité moins élevée ou dans un quintile de revenu plus bas.

De nombreuses études ont porté sur les disparités liées au niveau de scolarité en raison de la disponibilité des données sur le niveau de scolarité et de l’attrait qu’il présente comme indicateur du statut socioéconomiqueNote 11Note 26. Bien que l’utilisation de différentes méthodologies, définitions et sources de données limite la comparabilité directe de ces études, il est possible de comparer les tendances globales. La présente étude a permis de constater que, chez les personnes des deux sexes, il y a des disparités importantes en matière d’EV à 25 ans et à 65 ans entre la catégorie de niveau de scolarité la moins élevée et la catégorie de niveau de scolarité la plus élevée et que les écarts sont plus grands chez les hommes que chez les femmes. Ces résultats concordent avec ce qui a été signalé dans de nombreux pays de l’Organisation de coopération et de développement économiquesNote 11Note 29Note 30. L’écart grandissant en matière d’EV lié au niveau de scolarité qui a été observé chez les personnes des deux sexes de 1996 à 2011 dans le cadre de la présente étude a également été signalé ailleursNote 5Note 9Note 33. On a attribué cet écart grandissant en partie à la diminution importante de la taille de la population faisant partie de la catégorie de niveau de scolarité la moins élevée, une catégorie qui apparemment se composerait de plus en plus de personnes présentant des caractéristiques qui aggravent le risque de mauvaise santé et de décès.Note 34 La présente étude montre que l’état de santé des personnes qui faisaient partie de la catégorie de niveau de scolarité la moins élevée s’est détérioré de 1996 à 2011. Cependant, on a souligné que le changement de composition ne peut expliquer entièrement la diminution de l’EV chez les personnes qui sont les moins scolarisées, en particulier chez les femmesNote 33.

Les constatations de la présente étude concernant les disparités importantes et grandissantes en matière d’EV qui sont liées au revenu ont également été signalées dans d’autres travauxNote 6Note 35Note 36, malgré l’importante hétérogénéité de la définition du revenu (p. ex. les salaires de carrière par rapport aux données fiscales, les données couplées à l’échelle de la personne ou fondées sur la région). On considère que l’alcool et l’usage de la cigarette contribuent considérablement aux différences en matière d’EV qui sont liées au revenuNote 37Note 38. De tels comportements nuisibles à la santé pourraient aussi permettre d’expliquer les raisons pour lesquelles les personnes qui font partie de la catégorie combinée de niveau de scolarité et de revenu la moins élevée dans la présente étude subissaient le plus grand désavantage sur le plan de l’EV.

L’espérance de vie en santé permet d’aller encore plus loin que l’EV en donnant une estimation du nombre d’années qu’une population peut s’attendre à vivre en bonne santé1. Les disparités en matière d’EVAS — la mesure de l’espérance de vie en santé utilisée dans la présente étude — et les disparités du ratio EVAS/EV étaient beaucoup plus grandes à 25 ans dans les différentes catégories de niveau de scolarité et de revenu chez les personnes des deux sexes que les disparités en matière d’EV. Autrement dit, non seulement les personnes ayant le niveau de scolarité et le revenu les plus élevés vivaient plus longtemps que celles dont le revenu ou le niveau de scolarité était moins élevé, mais elles étaient aussi en bonne santé fonctionnelle pendant un plus grand nombre d’années. Cette observation concorde avec d’autres publications, peu importe la mesure qui a servi à estimer l’espérance de vie en santéNote 9Note 39Note 40, et elle donne à penser que les disparités seraient plus généralisées à l’égard de la qualité de vie plutôt que du nombre d’années qu’il reste à vivreNote 31. Cependant, la disparité en matière d’EVAS65 était considérablement moins grande que la disparité en matière d’EVAS25. Ce résultat pourrait témoigner de la théorie de « l’effet nivelant de l’âge », qui postule que les écarts de vie en santé qui sont observés plus tôt dans la vie se rétréciront à un âge avancéNote 41.

Les disparités en matière d’EVAS25 ont augmenté de 1996 à 2011 dans les différentes catégories de niveau de scolarité chez les hommes et dans les différents quintiles de revenu chez les femmes. La première observation témoigne en partie du fait que la santé fonctionnelle des hommes dans la catégorie de niveau de scolarité la moins élevée s’est détériorée au fil du temps, tandis qu’elle est demeurée relativement stable chez les hommes dans la catégorie de niveau de scolarité la plus élevée. L’inverse s’est produit chez les femmes. La santé fonctionnelle des femmes se trouvant dans le quintile de revenu le plus bas est demeurée stable, tandis qu’elle s’est améliorée chez les femmes se trouvant dans le quintile de revenu le plus élevée. Ces constatations donnent à penser qu’il pourrait y avoir des différences selon le sexe quant à l’évolution de l’association entre les différentes composantes des désavantages sociaux et les résultats en matière de santé.

La présente étude comporte de nombreuses forces. Les Cohortes santé et environnement du recensement canadien sont de grandes cohortes représentatives à l’échelle nationale qui ont été créées selon une méthodologie uniforme et qui permettent de mener un examen robuste de la variation au fil du temps. On a examiné deux déterminants sociaux de la santé qui sont importants — le niveau de scolarité et le revenu — et qui ont été mesurés à l’échelle des personnes de 25 ans ou plus. Le niveau de scolarité procure l’avantage de présenter un faible risque de « causalité inverse » avec la santéNote 11, tandis que le revenu du ménage est un bon indicateur du niveau de vie matérielNote 32. Ces deux déterminants mesurés à l’échelle de la personne ont rarement fait partie de la même étude des disparités en matière d’EV ou d’EVAS. Les estimations de l’EVAS reposent sur l’indice HUI3, soit une échelle continue, ce qui rend l’EVAS moins sensible aux erreurs de mesure que les estimations dichotomiques de l’état de santé.

Il faut aussi reconnaître la présence de plusieurs limites. L’analyse n’a pas tenu compte des autres caractéristiques de la population (p. ex. l’appartenance ethnique, l’état matrimonial) qui peuvent avoir varié au fil du temps à l’intérieur des différentes catégories de niveau de scolarité ou de revenu et qui peuvent du même coup avoir contribué aux disparités observées. Les résultats se rapportent uniquement à la population à domicile, car des contraintes relatives aux données ont empêché l’inclusion dans la présente étude de la population vivant en établissement. Il a été démontré que l’exclusion de cette population fait considérablement augmenter les estimations démographiques de l’EVAS et du ratio EVAS/EVNote 2. Lorsqu’on interprète les résultats de la présente étude, il faut garder en tête les changements qui surviennent au fil du temps quant au libellé des questions, au mode de collecte et aux taux de réponse dans le cadre de chaque recensement et enquête sur la santéNote 14Note 15Note 42Note 43. Plus précisément, les modifications apportées au Recensement de 2006 pour corriger la sous-déclaration relative à l’obtention du diplôme d’études secondaires qu’on avait déjà observéeNote 44conjuguées à une plus grande homogénéité potentielle au fil du temps des personnes faisant partie de la catégorie de niveau de scolarité la moins élevée peuvent venir compliquer l’interprétation des tendances. De plus, 2006 a été la première année de recensement au cours de laquelle les personnes interrogées ont eu la possibilité d’autoriser le couplage de leurs dossiers fiscaux plutôt que de déclarer elles-mêmes les données sur leur revenu. Cette nouveauté a permis de réduire le regroupement des données en fonction des montants « arrondis » au dollar près, comme 30 000 $, ce qui a accru la variabilité de la répartition du revenu comparativement aux recensements précédentsNote 45. Cependant, le fait que, dans la présente étude, les quintiles de revenu aient été calculés séparément pour chaque cohorte a contribué à réduire les répercussions potentielles d’une variation de la répartition des groupes de revenu au fil du tempsNote 46. Bien qu’on ait conçu les poids de cohorte pour atténuer le biais associé au couplage des données, il se peut qu’un biais inconnu existe si les personnes exclues des cohortes différaient systématiquement de celles incluses dans les cohortes.

Conclusion

Les disparités en matière d’espérance de vie et d’espérance de vie en santé qui sont liées au niveau de scolarité et au revenu persistent et pourraient être plus grandes qu’il y a 15 ans au sein de la population à domicile au Canada. Ces résultats soulignent l’importance de l’élaboration continue de données dans le but d’assurer une surveillance régulière des tendances au chapitre de la mortalité et de la morbidité, ce qui peut du même coup guider l’élaboration et la planification de politiques en vue de promouvoir l’équité en santé.

Remerciements

Les auteurs tiennent à remercier Philippe Finès d’avoir fourni la syntaxe ayant permis de produire les estimations de l’espérance de vie et de l’espérance de vie ajustée sur la santé qui sont fondées sur les Cohortes santé et environnement du recensement canadien.

Appendix

Équation 1
Calculer la variance du ratio de l’EVAS à l’EV (EVAS/EV)

Var ( EVAS EV )= EVA S 2 E V 2 *[ Var( EVAS ) EVA S 2 Var( nonEVAS )Var( EV )Var( EVAS ) EVAS*EV + Var( EV ) E V 2  ] MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGwbGaamyyaiaadkhacaGGGcWaaeWaa8aabaWdbmaalaaapaqa a8qacaWGfbGaamOvaiaadgeacaWGtbaapaqaa8qacaWGfbGaamOvaa aaaiaawIcacaGLPaaacqGH9aqpdaWcaaWdaeaapeGaamyraiaadAfa caWGbbGaam4ua8aadaahaaWcbeqaa8qacaaIYaaaaaGcpaqaa8qaca WGfbGaamOva8aadaahaaWcbeqaa8qacaaIYaaaaaaakiaacQcadaWa daWdaeaapeWaaSaaa8aabaWdbiaadAfacaWGHbGaamOCamaabmaapa qaa8qacaWGfbGaamOvaiaadgeacaWGtbaacaGLOaGaayzkaaaapaqa a8qacaWGfbGaamOvaiaadgeacaWGtbWdamaaCaaaleqabaWdbiaaik daaaaaaOGaeyOeI0YaaSaaa8aabaWdbiaadAfacaWGHbGaamOCamaa bmaapaqaa8qacaWGUbGaam4Baiaad6gacaWGfbGaamOvaiaadgeaca WGtbaacaGLOaGaayzkaaGaeyOeI0IaamOvaiaadggacaWGYbWaaeWa a8aabaWdbiaadweacaWGwbaacaGLOaGaayzkaaGaeyOeI0IaamOvai aadggacaWGYbWaaeWaa8aabaWdbiaadweacaWGwbGaamyqaiaadofa aiaawIcacaGLPaaaa8aabaWdbiaadweacaWGwbGaamyqaiaadofaca GGQaGaamyraiaadAfaaaGaey4kaSYaaSaaa8aabaWdbiaadAfacaWG HbGaamOCamaabmaapaqaa8qacaWGfbGaamOvaaGaayjkaiaawMcaaa WdaeaapeGaamyraiaadAfapaWaaWbaaSqabeaapeGaaGOmaiaaccka aaaaaaGccaGLBbGaayzxaaaaaa@8415@

Var = variance et nonEVAS = différence entre l’EV et l’EVAS.

Équation 2
Tester l’égalité de deux estimations de l’EV, EVAS ou le ratio de l’EVAS à l’EV (EVAS/EV)

score Z= EV (AS) 1 EV ( AS ) 2 ( S 2 EV ( AS ) 1 + S 2 EV ( AS ) 2 ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGZbGaam4yaiaad+gacaWGYbGaamyzaiaacckacaWGAbGaeyyp a0ZaaSaaa8aabaWdbiaadweacaWGwbGaaiikaiaadgeacaWGtbGaai yka8aadaWgaaWcbaWdbiaaigdaa8aabeaak8qacqGHsislcaWGfbGa amOvamaabmaapaqaa8qacaWGbbGaam4uaaGaayjkaiaawMcaa8aada WgaaWcbaWdbiaaikdaa8aabeaaaOqaa8qadaGcaaWdaeaapeGaaiik aiaadofapaWaaWbaaSqabeaapeGaaGOmaaaakiaadweacaWGwbWaae Waa8aabaWdbiaadgeacaWGtbaacaGLOaGaayzkaaWdamaaBaaaleaa peGaaGymaaWdaeqaaOWdbiabgUcaRiaadofapaWaaWbaaSqabeaape GaaGOmaaaakiaadweacaWGwbWaaeWaa8aabaWdbiaadgeacaWGtbaa caGLOaGaayzkaaWdamaaBaaaleaapeGaaGOmaaWdaeqaaaWdbeqaaO Gaaiykaaaaaaa@5D49@

EV(AS) = espérance de vie (ajustée sur la santé) ou EVAS/EV, et S2EV(AS) = variance de l’espérance de vie (ajustée sur la santé) ou EVAS/EV.

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