Rapports sur la santé
Rôle des quartiers quant au risque d’hospitalisation chez les personnes diabétiques ou ayant des problèmes de santé connexes : analyse de cohorte fondée sur la population selon les indices d’éloignement et de défavorisation

par Neeru Gupta, Dan Lawson Crouse, Pablo Miah et Tim Takaro

DOI: https://www.doi.org/10.25318/82-003-x202201200001-fra

Résumé

Contexte

La plupart des études socioépidémiologiques sur l’incidence et la prévalence du diabète ou l’hospitalisation en raison du diabète portent sur des facteurs de risque individuels. La présente étude de cohorte basée sur la population visait à améliorer la compréhension des liens entre les caractéristiques contextuelles et le risque d’hospitalisation évitable liée au diabète chez les Canadiens à risque.

Données et méthodologie

Une cohorte nationale a été créée à partir de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2013-2014, laquelle représente 5,1 millions de personnes âgées de 35 ans et plus qui ont déclaré avoir reçu un diagnostic de diabète, d’hypertension ou de maladie du cœur. Leurs renseignements ont été couplés longitudinalement aux données sur les hospitalisations de la Base de données sur les congés des patients de 2013-2014 à 2017-2018, ainsi qu’à des mesures de variabilité géographique fondées sur l’indice de défavorisation matérielle et sociale et de l’indice d’éloignement. Des modèles de régression de Cox ont été utilisés pour examiner les liens entre les indices contextuels et la première occurrence d’une hospitalisation évitable liée au diabète.

Résultats

Les résidents des collectivités les plus rurales et éloignées étaient 50 % plus susceptibles (rapport de risque instantané (RRI) : 1,51; intervalle de confiance (IC à 95 %) : 1,26 à 1,80) de faire l’objet d’une hospitalisation évitable liée au diabète comparativement aux résidents des collectivités les plus urbanisées et accessibles, et les résidents des quartiers les plus défavorisés sur le plan social étaient beaucoup plus susceptibles (RRI : 1,44; IC à 95 % : 1,26 à 1,65) d’être hospitalisés comparativement aux résidents des quartiers les plus favorisés sur le plan social, en tenant compte des caractéristiques sociodémographiques des personnes et des comportements influant sur la santé. La défavorisation matérielle du quartier n’a pas exercé une influence statistiquement significative sur le risque d’hospitalisation après correction pour tenir compte des autres caractéristiques résidentielles.

Interprétation

Il existe un gradient clair et significatif pour le risque d’hospitalisation liée au diabète chez les Canadiens atteints d’un problème cardiométabolique sous-jacent selon le degré d’éloignement résidentiel et de défavorisation sociale du quartier, indépendamment des caractéristiques individuelles et malgré le système de soins de santé universel du Canada.

Mots-clés

Caractéristiques de résidence, couplage de données, déterminants sociaux de la santé, diabète sucré, hospitalisation, indice de défavorisation sociale, répartition entre les régions rurales et urbaines

Auteurs

Neeru Gupta et Pablo Miah travaillent à l’Université du Nouveau-Brunswick, à Fredericton, au Canada. Dan Lawson Crouse travaille au Health Effects Institute, à Boston, aux États-Unis. Tim Takaro travaille à l’Université Simon Fraser, à Vancouver, au Canada.

Début de l'encadré

Fin de l'encadré

Introduction

La prévalence du diabète sucré chez les adultes augmente au Canada et dans le monde entier en raison du vieillissement de la population ainsi que de divers facteurs socioenvironnementaux et génétiques^{Note 1Note 2Note 3}. Le diabète est une maladie chronique qui coexiste fréquemment avec d’autres problèmes de santé, et peut provoquer un large éventail de complications aiguës et à long terme qui peuvent entraîner des limitations physiques et mentales, des incapacités et la nécessité d’obtenir des services hospitaliers coûteux^{Note 4Note 5}. Certains estiment depuis longtemps que de nombreuses hospitalisations liées au diabète peuvent être évitées ou reportées grâce à des soins primaires et communautaires convenables^{Note 6Note 7Note 8Note 9}. Étant donné le fardeau croissant que le diabète impose sur les plans de la santé et de l’économie aux familles, aux collectivités, aux milieux de travail et aux systèmes de santé^Note 10, la recherche s’intéresse de plus en plus aux caractéristiques sociales des patients, notamment les facteurs de risque et de protection en matière d’hospitalisation pour cause de diabète et autres conditions propices aux soins ambulatoires^{Note 8Note 11Note 12Note 13Note 14Note 15}, qui pourraient servir à éclairer les options politiques pour réduire les disparités en matière de santé. Jusqu’à récemment, les études épidémiologiques sur le diabète avaient tendance à se concentrer sur les prédicteurs individuels potentiels de l’incidence ou de la prévalence de la maladie et de son contrôle, mais il est de plus en plus reconnu que des facteurs socioéconomiques et environnementaux physiques du quartier peuvent également contribuer à des inégalités dans les résultats défavorables en matière de santé^Note 16. Différentes caractéristiques du milieu de vie peuvent influencer la répartition des facteurs de risque, comme les facteurs de stress chroniques, l’insécurité alimentaire, les milieux fumeurs, la concentration de la pauvreté et la qualité des soins de santé^{Note 16Note 17Note 18}.

Les perspectives de recherche pour évaluer les déterminants socioenvironnementaux des hospitalisations évitables liées au diabète se multiplient grâce à une plus grande accessibilité aux ensembles de données sur les caractéristiques géographiques permettant le couplage avec les données au niveau de la personne, provenant notamment de dossiers de patients hospitalisés et d’enquêtes-ménages^{Note 19Note 20}. Certaines études ont utilisé des données couplées pour examiner les liens entre les caractéristiques individuelles et résidentielles comportant des hospitalisations potentiellement évitables parmi certaines populations urbaines^{Note 21Note 22Note 23}, tandis que d’autres enquêtes nationales ont fait état de différences entre les régions urbaines et rurales comme mesure dichotomique^{Note 5Note 24}. La façon dont ces caractéristiques influencent le risque d’hospitalisation évitable liée au diabète dans l’ensemble du continuum urbain et rural est moins connue. En d’autres termes, peu d’études reconnaissent explicitement qu’il y a rarement une frontière claire entre les régions rurales et urbaines, mais plutôt un continuum de variations des caractéristiques communautaires physiques et sociales pour l’ensemble de la population^{Note 25Note 26}.

La présente étude avait pour objectif d’examiner différentes caractéristiques individuelles et des quartiers, ainsi que leurs associations indépendantes avec le risque d’hospitalisation liée au diabète (de type 1 ou 2) et à certaines comorbidités courantes chez les adultes à risque élevé au Canada. Pour tenir compte de l’état de santé dans l’évaluation des hospitalisations liées à des conditions propices à des soins ambulatoires^Note 7, les personnes âgées de 35 ans et plus qui ont déclaré être atteintes de diabète, d’hypertension ou d’une maladie du cœur ont été incluses comme présentant un risque plus élevé d’hospitalisation évitable liée au diabète. Les comorbidités courantes du diabète comprenaient cinq problèmes de santé chroniques faisant l’objet de plans de gestion qui chevauchent quelque peu la gestion du diabète, aussi appelées problèmes de santé connexes du diabète : hypertension, syndrome coronarien, insuffisance cardiaque, arythmie cardiaque et accident vasculaire cérébral^{Note 27Note 28}. Grâce à plusieurs ensembles de données couplées, l’analyse de la cohorte fondée sur la population a permis de répondre à la question suivante : Après la prise en compte des facteurs sociodémographiques et des comportementaux individuels, les adultes à risque élevé résidant dans des quartiers défavorisés, matériellement marginalisés ou plus éloignés présentent-ils un risque plus élevé d’hospitalisation évitable? L’analyse a été davantage stratifiée en fonction du sexe afin de tenir compte des différences dans les normes sociales qui peuvent avoir une incidence distinctive sur le mécanisme par lequel les milieux de vie influent sur les résultats en matière de santé des hommes et des femmes^{Note 17Note 29Note 30Note 31}.

Données et méthodologie

Plan d’étude et population cible

La présente étude d’observation de cohorte repose sur des données sur la population vivant dans une collectivité tirées de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 2013-2014 de Statistique Canada couplées à des données d’hospitalisation sur plusieurs années provenant de la Base de données sur les congés des patients (BDCP)^{Note 32Note 33}. La cohorte de référence a été tirée de deux années de cycles de l’ESCC regroupés, qui comprenaient des renseignements sur un éventail de variables liées à la santé, y compris certains problèmes cardiométaboliques. Le taux de réponse à l’enquête au niveau de la personne a été de 87,3 %^{Note 32}. Pour la présente analyse, les personnes âgées de 35 ans et plus qui ont déclaré avoir été diagnostiquées par un professionnel de la santé avec au moins un problème cardiométabolique, dont le diagnostic comprenait le diabète (n’importe quel type), l’hypertension (ou le fait de prendre des médicaments contre l’hypertension) ou une maladie du cœur, ont été retenues. Étant donné que les études qui ne tiennent pas compte de l’état de santé des personnes compromettent les estimations du risque d’hospitalisation liée aux conditions propices aux soins ambulatoires^Note 7, les répondants qui ont déclaré n’avoir aucun de ces problèmes de santé ont été exclus.

La deuxième source de données utilisée dans la présente étude, la BDCP, contient des renseignements administratifs, cliniques et démographiques normalisés sur tous les patients hospitalisés au Canada (sauf au Québec), recueillis par exercice financier (couvrant la période du 1er avril d’une année donnée au 31 mars de l’année civile suivante). Les données des répondants de l’ESCC ont été couplées longitudinalement aux dossiers des hospitalisations de la BDCP au moyen d’une approche de couplage probabiliste, qui a été détaillée sur le plan méthodologique ailleurs^{Note 34Note 35Note 36}. La présente analyse a permis de suivre la cohorte de référence par rapport aux dossiers de la BDCP sur cinq exercices financiers, soit de 2013-2014 à 2017-2018. Bien que les patients puissent avoir eu plusieurs dossiers hospitaliers (pour un ou plusieurs problèmes de santé), seule la première admission observée liée au diabète pour chaque personne a été conservée. Étant donné les différences dans les déclarations de morbidité hospitalière en provenance du Québec, les résidents de cette province ont été exclus de la présente étude

Une troisième source de données, soit des ensembles de données géocodées d’indices de marginalisation socioéconomique du quartier et d’éloignement communautaire, a ensuite été utilisée pour examiner le rôle des facteurs aréaux comme déterminant social des résultats en matière de santé en milieu hospitalier. Les données géographiques ont été tirées de l’indice de défavorisation matérielle et sociale, rendu disponible à des fins de recherche par l’entremise du Canadian Urban Environmental Health Research Consortium (CANUE)^{Note 20Note 37} et du nouvel indice d’éloignement, élaboré par Statistique Canada comme outil pour la classification de la ruralité et de l’éloignement des collectivités en tant que concept relatif plutôt qu’absolu^{Note 38Note 39}. Les données de la cohorte au niveau de la personne ont été couplées aux données aréales du recensement classées par code postal résidentiel au niveau de référence à l’aide du Fichier de conversion des codes postaux plus (FCCP+)^{Note 40}.

Hospitalisation liée au diabète et à des problèmes de santé connexes

Le résultat d’intérêt était le risque pour une personne de faire l’objet d’une première admission à l’hôpital liée au diabète au cours de la période d’observation (de 2013-2014 à 2017-2018). Les hospitalisations enregistrées dans la BDCP ont été signalées en fonction du diagnostic principal correspondant à la durée du séjour, codées selon la Classification internationale des maladies normalisée, y compris le diabète de type 1 et 2 (codes E10 à E14 de la CIM-10-CA) et les problèmes de santé chroniques connexes du diabète : hypertension, syndrome coronarien, insuffisance cardiaque, arythmie cardiaque et AVC (codes I10 à I13, I15, I20, I22 à I25, I50.0, I50.1, I50.9, I48.0, I48.1 et I60 à I64)^{Note 41}.

Variables prédictives

Les prédicteurs hypothétiques contextuels d’une hospitalisation évitable liée au diabète ont été calculés à partir de deux ensembles de données en libre accès. Premièrement, l’indice de défavorisation matérielle et sociale comprend deux indicateurs fondés sur la population mesurés au niveau géographique le plus bas du recensement, à savoir les aires de diffusion (appelées couramment quartiers, chacune visant à couvrir environ 400 à 700 résidents). Les dimensions quantifiées comprennent : 1) un indice de défavorisation matérielle, synthétisant les mesures aréales de la disponibilité des biens et des commodités, comme un logement adéquat et l’accès à Internet haute vitesse et à des aires récréatives, et 2) un indice de défavorisation sociale, englobant des réseaux sociaux fragiles comme les proportions de personnes vivant seules ou dans une famille monoparentale^{Note 37}. Les indices matériels et sociaux ont été estimés pour l’ensemble du Canada sous forme de centiles de population variant de 1 (les quartiers les moins défavorisés) à 100 (les quartiers les plus défavorisés). Dans le cadre de la présente étude, les versions des indices de 2016 ont été utilisées et cartographiées le plus près possible du contexte environnemental de la cohorte pour la période d’observation. La cohorte de référence a été classée en groupes de quintiles par rapport à la répartition nationale en centiles (où le quintile 1 représente 20 % des adultes atteints d’un problème cardiométabolique et résidant dans les quartiers les moins défavorisés du pays et le quintile 5 représente 20 % de la population étudiée résidant dans les quartiers les plus défavorisés du pays).

Deuxièmement, l’ensemble de données de l’indice d’éloignement permet d’évaluer la proximité géographique et l’accessibilité des centres de services et de population pour toutes les subdivisions de recensement peuplées (appelées couramment collectivités, considérées comme des équivalents des municipalités)^{Note 38Note 42}. L’indice d’éloignement relatif varie de 0 (les collectivités les moins éloignées, comme celles des régions les plus urbanisées du sud de l’Ontario, se rapprochant de la plus grande disponibilité et variété de services de santé et autres) à 1 (la plupart des collectivités rurales et éloignées, comme certaines collectivités du Nord qui ne sont pas reliées à longueur d’année à un réseau routier principal). Dans le cadre de la présente étude, la cohorte de référence a été classée en quintiles de catégories d’éloignement en fonction des valeurs de l’indice de 2016 (où le quintile 1 représente les résidents des 20 % des collectivités les plus facilement accessibles et le quintile 5, les résidents des 20 % des collectivités les plus éloignées).

La présente étude a également tenu compte de plusieurs covariables au niveau individuel, saisies dans l’ESCC et largement attribuées dans la littérature aux risques distinctifs de complications cardiométaboliques graves et d’hospitalisation. Plus précisément, l’âge a été mesuré comme une variable temporelle qui varie (c.-à-d. de l’âge au niveau de référence à l’âge à l’hospitalisation ou à la fin de la période d’étude pour les personnes non hospitalisées), portant sur trois grands groupes dans la vie adulte : les personnes de 35 à 54 ans, de 55 à 74 ans et de 75 ans et plus. Le sexe (homme ou femme) et l’état matrimonial (marié ou en union libre) ont été inclus comme variables démographiques qui ne varient pas dans le temps. Le niveau de scolarité (si le répondant a ou non terminé au moins une partie de ses études postsecondaires) a été considéré comme un indicateur du statut socioéconomique au niveau individuel. Deux indicateurs de comportements influant sur la santé ont également été inclus : la situation vis-à-vis de l’usage du tabac (si le répondant fume ou non du tabac) et l’activité physique (si le répondant est actif ou modérément actif dans le domaine du transport et des loisirs, en fonction des dépenses quotidiennes totales en énergie)^{Note 32}.

Analyse statistique

À la suite d’une analyse descriptive des données, des modèles de régression à risques proportionnels de Cox ont été utilisés pour examiner les liens entre les mesures contextuelles de l’éloignement et de la marginalisation et le moment de la première hospitalisation évitable liée au diabète, après correction pour tenir compte des autres caractéristiques individuelles présentées ci-dessous dans l’équation 1 :

où t représente le temps et h(t) est la fonction de risque déterminée par un ensemble de covariables (x₁, x₂, x₃……x_p), l’âge étant un facteur variant dans le temps et toutes les autres variables étant des mesures qui ne varient pas dans le temps. Les coefficients(b₁, b₂, b₃……b_p) mesurent l’incidence des facteurs confusionnels, h₀ représentant le risque de référence. Les résultats sont exprimés sous forme de rapports des risques instantanés (RRI), c’est-à-dire exp ⁡(b_i) dans l’équation 1, qui mesure le risque de la probabilité (de 0 à 1) d’une hospitalisation liée au diabète. Des modèles distincts ont été utilisés pour les deux sexes combinés, puis stratifiés selon le sexe. Seules les observations n’ayant pas de valeurs manquantes pour toutes les variables d’intérêt ont été incluses dans les analyses finales.

Pour tenir compte du plan d’échantillonnage complexe de l’ESCC et de la non-réponse^{Note 32}, des poids bootstrap ont été appliqués aux données couplées afin d’assurer la représentation de la population et des intervalles de confiance (IC) robustes à 95 %. Les poids d’échantillonnage ont été corrigés par un facteur de deux pour tenir compte de la mise en commun de deux années de données d’enquête (une approche utilisée pour accroître l’efficacité statistique)^{Note 36}. Les ensembles de données anonymisées ont été consultés dans les installations sécurisées du Centre de données de recherche du Nouveau-Brunswick, à l’Université du Nouveau-Brunswick. Les chiffres d’échantillon (non pondérés) et de population (pondérés) ont été arrondis pour respecter les protocoles de confidentialité et de divulgation des données de Statistique Canada au moyen de bases de données qui peuvent être couplées.

Résultats

Détermination de la population étudiée

Parmi les 127 462 personnes âgées de 12 ans et plus qui ont répondu à l’ESCC de 2013-2014^{Note 32}, 101 740 (79,8 %) ont accepté que leurs données soient partagées et couplées à d’autres ensembles de données (figure 1). Parmi elles, 27 235 répondants étaient âgés de 35 ans et plus et ont déclaré avoir au moins un des problèmes cardiométaboliques sélectionnés. Après avoir exclu de l’échantillon ceux pour lesquels il manquait des renseignements sur l’une ou l’autre des covariables fondées sur l’enquête (1 450 répondants ou 5,3 %) ou des indices contextuels (1 455 répondants ou 5,3 %), la cohorte finale dénombrait 24 330 répondants. Leurs données ont été couplées à 21 600 dossiers d’hospitalisation pour le diabète et les problèmes de santé connexes, dont 7 340 concernaient le premier séjour de la personne au cours de la période quinquennale de 2013-2014 à 2017-2018 (les autres dossiers concernaient des réadmissions, au même hôpital ou à un autre, et n’ont pas été pris en compte dans les présentes analyses).

La représentation au niveau de la population de l’échantillon de la cohorte finale était de 5 138 000 (IC à 95 % : de 5 027 000 à 5 249 000) années-personnes atteintes de diabète, d’hypertension ou d’une maladie du cœur. La population cible a été répartie uniformément selon le sexe (figure 2). Au total, 1 personne sur 6 (16 %) fumait, 41 % avaient terminé leurs études secondaires tout au plus et 53 % étaient physiquement inactifs dans leur vie quotidienne. Parallèlement à la forte concentration géographique de la population et de points de prestation de services du Canada^{Note 42}, les deux tiers (68 %) des adultes âgés de 35 ans et plus atteints d’un problème cardiométabolique vivaient dans l’une des régions les plus urbanisées et les plus accessibles du pays (20 %), alors que seulement 2 % résidaient dans les régions les plus éloignées.

Analyse descriptive

Le taux de première hospitalisation pour cause de diabète et d’autres problèmes de santé connexes au cours de la période d’observation de cinq ans s’élevait en moyenne à 9,9 (IC à 95 % : 9,7 à 10,1) par 100 années-personnes atteintes de diabète, d’hypertension ou d’une maladie du cœur. Les proportions de personnes ayant fait l’objet d’une hospitalisation évitable liée au diabète étaient plus élevées chez les personnes plus âgées, de sexe masculin, qui ne vivaient pas avec un partenaire conjugal, qui avaient tout au plus un diplôme d’études secondaires, qui étaient physiquement inactives ou qui fumaient le tabac (figure 3).

Une tendance directe entre le taux d’hospitalisations et le degré d’éloignement résidentiel a été observée. Le taux augmentait progressivement selon le quintile d’éloignement de la collectivité, à partir de 9,3 (IC à 95 % : 9,0 à 9,6) par 100 années-personnes chez les résidents des collectivités les moins éloignées jusqu’à un maximum de 12,9 (IC à 95 % : 12,3 à 13,7) par 100 années-personnes dans les collectivités les plus éloignées (figure 4). Une tendance semblable a été observée en ce qui concerne le degré de défavorisation sociale du quartier; le taux variait de 8,0 (IC à 95 % : 7,7 à 8,3) pour 100 années-personnes dans les quartiers les moins défavorisés sur le plan social à 12,2 (IC à 95 % : 11,8 à 12,5) pour 100 années-personnes dans les quartiers les plus défavorisés sur le plan social. Il y avait moins d’hétérogénéité dans les taux d’hospitalisations selon les quintiles de défavorisation matérielle du quartier, avec 9,6 (IC à 95 % : 9,2 à 9,9) hospitalisations pour 100 années-personnes chez les résidents des quartiers les moins défavorisés sur le plan matériel et 10,5 (IC à 95 % : 10,0 à 10,9) pour 100 années-personnes chez les résidents des quartiers les plus défavorisés sur le plan matériel.

Analyse multivariable pour les prédicteurs d’hospitalisation liée au diabète

Les résultats de l’analyse de régression de Cox ont montré un gradient clair et significatif du risque d’hospitalisation selon le quintile d’éloignement de la collectivité, après correction pour tenir compte d’autres facteurs. Comparativement aux personnes vivant dans les collectivités les plus urbanisées, les résidents des collectivités délimitées dans le quintile 4 de l’indice d’éloignement étaient 30 % plus susceptibles de faire l’objet d’une hospitalisation évitable liée au diabète dans les cinq ans suivant le niveau de référence (RRI : 1,29; IC à 95 % : 1,14 à 1,46), et ceux du quintile 5 étaient 50 % plus susceptibles d’avoir été hospitalisés (RRI : 1,51; IC à 95 % : 1,26 à 1,80), toutes choses étant égales par ailleurs (tableau 1). La même tendance significative s’est maintenue lorsqu’on a tenu compte de chaque sexe séparément. Par exemple, les hommes résidant dans les collectivités les plus rurales et éloignées étaient beaucoup plus susceptibles de faire l’objet d’une hospitalisation évitable liée au diabète comparativement à leurs homologues les moins ruraux (RRI : 1,57; IC à 95 % : 1,21 à 2,05), tout comme les femmes (RRI : 1,40; IC à 95 % : 1,09 à 1,81).

En ce qui concerne la défavorisation sociale du quartier, bien que le gradient de risque ne fût pas statistiquement évident de manière uniforme dans l’ensemble des quintiles, les résidents des régions les plus défavorisées sur le plan social étaient beaucoup plus susceptibles de faire l’objet d’une hospitalisation évitable liée au diabète que leurs homologues des régions les moins défavorisées sur le plan social (RRI : 1,44; IC à 95 % : 1,26 à 1,65). La tendance s’est maintenue dans les modèles désagrégés selon le sexe à la fois chez les hommes (RRI : 1,46; IC à 95 % : 1,20 à 1,77) et les femmes (RRI : 1,41; IC à 95 % : 1,16 à 1,71).

La défavorisation matérielle du quartier n’a pas eu d’incidence significative sur le risque d’hospitalisation après correction pour tenir compte des autres caractéristiques résidentielles. Les facteurs individuels comme le jeune âge, le sexe féminin, le fait d’être en couple, le niveau de scolarité plus élevé et l’activité physique accrue ont tous été confirmés comme assurant une protection indépendante contre les hospitalisations liées au diabète.

Discussion

La présente étude inédite de cohorte a permis d’obtenir et de coupler plusieurs ensembles de données au niveau de la personne et fondées sur les régions afin d’examiner un ensemble disparate de corrélations potentielles de l’hospitalisation évitable liée au diabète. Chez les Canadiens de 35 ans et plus atteints d’un problème cardiométabolique, le taux d’au moins une hospitalisation pour le diabète ou une maladie connexe s’élevait en moyenne à 9,9 (IC à 95 % : 9,7 à 10,1) pour 100 années-personnes à risque. L’analyse a montré un gradient clair et significatif pour le risque d’hospitalisation évitable liée au diabète selon le degré d’éloignement de la collectivité : les résidents des collectivités les plus rurales et éloignées étaient 50 % plus susceptibles d’être hospitalisés (RRI : 1,51; IC à 95 % : 1,26 à 1,80) comparativement aux résidents des collectivités les plus urbanisées, toutes choses étant égales par ailleurs. Ces variations géographiques, qui ont également été maintenues dans les modèles désagrégés selon le sexe, reflètent peut-être une utilisation inégale des services de soins primaires et d’autres déterminants distaux de la santé, comme l’isolement social et le fardeau du transport^{Note 43Note 44}. On a relevé certains liens significatifs entre la défavorisation sociale accrue du quartier et le risque d’hospitalisation évitable liée au diabète, mais on a constaté que la défavorisation matérielle du quartier n’était pas associée de façon indépendante au risque d’hospitalisation. La présente recherche contribue donc à la littérature naissante sur l’éloignement relatif comme mesure importante de la variabilité géographique de la santé et de l’utilisation des soins de santé dans le système de santé universel du Canada^{Note 43}.

Parallèlement, les facteurs individuels comme le jeune âge, le sexe féminin, le fait d’être en couple, un niveau de scolarité plus élevé et le fait d’être actif physiquement se sont tous révélés être des facteurs de protection indépendants contre les admissions liées au diabète. Les études antérieures examinant les conséquences négatives pour la santé des maladies liées à l’âge qui se limitent aux marqueurs traditionnels de la situation socioéconomique — le revenu, la scolarité et la profession — ont peut-être posé problème, car ces marqueurs peuvent avoir des significations différentes chez les adultes plus âgés. La constatation selon laquelle les mesures du contexte du quartier étaient également associées de façon significative aux résultats en matière de santé des adultes plus âgés a confirmé que l’influence de la défavorisation persistait jusqu’à l’âge le plus avancé^{Note 45}.

Les résultats de la présente étude étaient, à certains égards, cohérents avec ceux d’autres études appuyant un solide lien entre certains indicateurs du statut socioéconomique du quartier et la prévalence, l’incidence et le contrôle du diabète^Note 16. Cependant, les preuves demeurent limitées sur les façons dont les facteurs du quartier contribuent aux inégalités dans les hospitalisations, qui figurent parmi les événements les plus coûteux pour les systèmes de soins de santé. Peu d’études canadiennes fondées sur des ensembles de données couplées d’hôpitaux et d’enquêtes évaluant les hospitalisations potentiellement évitables pour des conditions propices aux soins ambulatoires portaient expressément sur le diabète^Note 14, se penchaient sur les personnes les plus à risque (c.-à-d. atteintes d’au moins un problème cardiométabolique)^Note 8, examinaient le rôle à la fois du statut socioéconomique au niveau de l’individu et du quartier^Note 15 ou considéraient la variation géographique au niveau des petites régions^{Note 46}. Aucune étude n’a évalué le rôle de l’éloignement relatif dans le cadre des hospitalisations liées au diabète chez les Canadiens à risque élevé. Les résultats actuels fournissent des renseignements uniques sur la variation des hospitalisations évitables liées au diabète selon le degré de ruralité résidentielle, c’est-à-dire en reconnaissant que les collectivités rurales sont très hétérogènes. Dans les provinces semi-rurales, un nombre restreint, mais croissant, de recherches utilisant les ensembles de données du CANUE intègrent plusieurs indicateurs aréaux pour évaluer le rôle de différents facteurs environnementaux, mais les résultats sont mitigés. D’autres recherches sont nécessaires pour mieux comprendre les effets interactifs des caractéristiques individuelles et des contextes socioenvironnementaux sur les facteurs de protection et de risque pour les résultats en matière de maladies chroniques au niveau de la population dans les petits établissements urbains et ruraux^{Note 47Note 48}.

Forces et limites de la présente étude

L’un des principaux points forts de la présente étude d’observation a été l’utilisation de plusieurs types d’ensembles de données qui peuvent être couplées, ce qui a permis des analyses plus complètes que l’utilisation à elle seule de données d’enquête, hospitalières ou aréales. Comme les patients hospitalisés atteints de diabète souffrent souvent de comorbidités^{Note 49}, il a été possible de repérer ceux qui avaient des problèmes de comorbidités cardiométaboliques souvent diagnostiqués en soins primaires (des renseignements qui ne figurent pas régulièrement dans les dossiers hospitaliers). L’utilisation de trois indices géographiques a fourni des indications que l’indice d’éloignement pourrait mieux saisir les variations socioenvironnementales des hospitalisations évitables liées au diabète que l’indice de défavorisation matérielle plus largement utilisé, surtout à l’extérieur des grands centres urbains. Pour faciliter l’interprétation, en l’absence de seuils universellement acceptés pour les classifications géographiques^{Note 39}, la présente analyse a permis d’agréger la population cible à risque élevé en cinq groupes égaux parmi les intervalles de défavorisation sociale aréale relative, de défavorisation matérielle et d’éloignement. Cette approche a peut-être donné lieu à une asymétrie de la répartition au profit des régions où les valeurs de défavorisation et d’éloignement sont plus élevées que celles de la population générale, car la marginalisation socioéconomique résidentielle et l’éloignement ont été associés à une prévalence accrue du diabète, à de plus faibles taux de contrôle du diabète et à des besoins en soins de santé non satisfaits plus importants^{Note 16Note 43}. D’autres recherches sont nécessaires sur la pertinence d’autres catégories d’indices géographiques au-delà des cinq catégories distinctes qui peuvent être liées aux résultats pour la santé et le système de santé, afin de compléter les classifications urbaines-rurales traditionnelles^{Note 39}.

Certaines limites de la présente étude sont notées. L’approche de cohorte a signalé des événements hospitaliers survenus au cours de la période quinquennale de 2013-2014 à 2017-2018. Toutefois, il faut reconnaître que certaines personnes ont peut-être été hospitalisées avant l’entrevue, ont peut-être reçu un diagnostic au moment de l’hospitalisation après l’entrevue à la période de référence ou sont peut-être décédées à l’extérieur de l’hôpital pendant la période de suivi. Une autre limite de l’analyse était la caractérisation statique et les différences d’échelle des environnements résidentiels des patients^Note 16, à savoir que les ensembles de données sur la défavorisation aréale^{Note 37} et l’éloignement^{Note 38} n’étaient évalués qu’à un seul moment dans le temps (selon le Recensement de 2016), mais aussi à deux niveaux géographiques (les quartiers et les collectivités, respectivement). Les effets possibles du biais découlant de valeurs prédictives manquantes ou d’exclusions dans la couverture de l’échantillonnage (notamment, certaines Premières Nations et collectivités très éloignées de l’ESCC, et les établissements du Québec provenant de la BDCP) sur l’évaluation du risque d’hospitalisation demeurent inconnus. Enfin, l’analyse n’a pas tenu compte des grappes potentielles d’interactions entre les caractéristiques individuelles et les caractéristiques contextuelles mesurées^Note 16. La présente étude n’a pas été en mesure de déterminer comment les obstacles non financiers des personnes à l’accès aux services de soins primaires et à leur utilisation (p. ex. la qualité et la continuité des soins, les expériences de discrimination, les réseaux de soutien à l’autogestion) peuvent avoir interagi avec les indices de disponibilité des services dans leurs collectivités locales^{Note 7Note 43}. De tels obstacles peuvent s’avérer particulièrement importants pour les populations autochtones du Canada qui ont tendance à être surreprésentées dans les régions éloignées du pays^{Note 43}.

Conclusion

Les résultats de la présente étude contribuent au nombre croissant de publications démontrant que les caractéristiques contextuelles contribuent, indépendamment des caractéristiques individuelles, aux iniquités relatives au risque d’hospitalisation potentiellement évitable d’adultes canadiens atteints d’un problème cardiométabolique. Plus précisément, la présente étude fournit des données probantes selon lesquelles, après correction pour tenir compte de l’état de santé des personnes, de leur statut socioéconomique et de leurs comportements influant sur la santé, les résidents des quartiers les plus défavorisés sur le plan social et des collectivités les plus rurales et éloignées courent un plus grand risque d’hospitalisation liée au diabète que les personnes résidant dans des collectivités plus socialement favorisées et accessibles.

Remerciements

Les Instituts de recherche en santé du Canada ont fourni du soutien financier pour la présente recherche dans le cadre de la subvention de fonctionnement pour l’analyse de données à partir de bases de données et de cohortes existantes (octroi numéro DA4-170257). L’analyse des données a été effectuée au Centre de données de recherche du Nouveau-Brunswick (CDR-NB), qui fait partie du Réseau canadien des centres de données de recherche. Les services et activités fournis par le CDR-NB sont offerts grâce au soutien financier ou en nature du Conseil de recherches en sciences humaines, des Instituts de recherche en santé du Canada, de la Fondation canadienne pour l’innovation, de Statistique Canada et de l’Université du Nouveau-Brunswick. Les bailleurs de fonds et les partenaires n’ont joué aucun rôle dans la conception de la présente étude, l’analyse et l’interprétation des données, la préparation du manuscrit ou la décision de le soumettre aux fins de publication.