Série de documents de travail de la recherche sur la santé
Groupes de régions sociosanitaires homologues – document de travail, 2023

Objet

Le présent document a pour objet de définir le concept de groupe de régions sociosanitaires homologues, de décrire la manière dont ces groupes sont formés, et de démontrer leur utilité. La classification des groupes de régions sociosanitaires homologues de 2023 y est également présentée.

1 Introduction

Le lancement de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) en 2000, combiné à l’expansion des produits de données existants à l’échelle des régions sociosanitaires, a suscité de l’intérêt pour la mise au point d’une méthode permettant de comparer les régions ayant des déterminants socioéconomiques de la santé similaires. La raison d’être d’une telle méthode est d’avoir la possibilité de comparer les régions au moyen de mesures de l’état de santé, après la prise en compte des effets de diverses caractéristiques sociales et économiques que l’on sait avoir une incidence sur la santé. Cette méthode permet la comparaison de l’efficacité relative des activités de prévention et de promotion de la santé entre les régions. Par conséquent, les régions sociosanitaires ont été regroupées en fonction de caractéristiques socioéconomiques similaires à l’aide d’une technique de groupement. Les groupes ainsi créés sont appelés « groupes de régions sociosanitaires homologues ».

Les critères ayant servi à définir les groupes de régions homologues ont été établis en tenant compte de l’utilisation prévue des groupes. L’établissement de groupes de régions homologues ayant pour but de comparer des situations ayant trait à la santé, toutes les variables décrivant directement la santé ont, en fin de compte, été éliminées comme critère éventuel de formation de ces groupes. En outre, on souhaitait disposer, pour toutes les variables, de données fiables pour toutes les régions sociosanitaires. Par souci d’objectivité, la formation des groupes de régions homologues devait aussi se fonder sur des méthodes empiriques. Enfin, pour simplifier les comparaisons et en assurer la pertinence, chaque groupe devait compter de 5 à 10 régions sociosanitaires environ. L’application des paramètres susmentionnés a donné lieu à plusieurs contraintes qui ont entraîné certaines modifications. Tous les critères ont été respectés dans la mesure du possible, et tout écart est expliqué en détail dans ce document.

La classification initiale des groupes de régions sociosanitaires homologues de 2000, diffusée en 2002, s’est fondée sur les données du Recensement de 1996 et sur les limites des régions sociosanitaires définies par les provinces et les territoires en 2000. Pour tenir compte de la disponibilité de données et des définitions des limites des régions sociosanitaires les plus récentes, la classification des groupes de régions sociosanitaires homologues doit être périodiquement mise à jour. Ces mises à jour ont eu lieu dans le cadre de la classification de groupes de régions homologues de 2003, 2007, 2014 et 2018. La classification des groupes de régions homologues de 2023 est fondée sur les données du Recensement de 2021 et sur les limites des régions sociosanitaires en date du mois de septembre 2023. Cette classification a donné lieu, en définitive, à la création de neuf groupes de régions homologues, représentant toutes les régions sociosanitaires du Canada.

Dans le présent document, le processus utilisé pour créer les groupes de régions homologues est décrit. La classification de groupes de régions homologues de 2023 est présentée, et les résultats sont comparés avec ceux de groupes antérieurs. Enfin, l’utilisation de groupes de régions homologues pour analyser les enjeux liés à la santé est illustrée au moyen d’un exemple.

2 Données

Un ensemble de 23 variables décrivant les déterminants socioéconomiques et sociodémographiques de la santé dans les régions sociosanitaires partout au Canada a généralement été utilisé dans l’algorithme de mise en grappes pour produire les groupes de régions homologues. Ces variables englobent divers sujets, y compris la structure démographique, le statut social et économique, l’origine ethnique, l’identité autochtone, le logement, l’urbanisation, l’inégalité des revenus et les conditions du marché du travail. Il convient de noter qu’on a volontairement omis d’utiliser les variables relatives à la santé pour la création des groupes de régions homologues.

Certaines modifications ont été apportées au fil du temps, mais la majorité des variables sont demeurées constantes depuis la création de la classification de groupes de régions homologues de 2000. La plus récente classification de groupes de régions homologues repose sur les mêmes 23 variables que lors de la création des groupes de régions homologues en 2018. Ces variables sont fondées sur les données du Recensement de 2021. Les variables employées pour l’analyse, de même que leurs sources respectives, sont décrites à l’annexe A.

3 Méthodologie

L’analyse par grappes (ou classification automatique) non hiérarchique a été utilisée comme méthode de formation des groupes de régions homologues. L’analyse par grappes vise essentiellement à attribuer les observations aux groupes (grappes) en fonction d’une mesure de la distance qui les sépare l’une de l’autre, de sorte que les observations au sein de chaque groupe soient similaires relativement aux variables ou attributs d’intérêt. En d’autres termes, l’objectif est de regrouper les observations en grappes homogènes et distinctes. Les algorithmes non hiérarchiques visent à répartir un ensemble d’observations en un ensemble prédéfini de groupes fractionnés à l’aide d’un critère d’optimisation spécifié. Cette approche a été jugée la plus appropriée pour atteindre les objectifs originaux du projet de groupes de régions homologues, principalement pour utiliser une technique empirique afin de créer un nombre prédéfini de groupes de régions homologues, chacun comprenant entre 5 et 10 régions sociosanitaires environ.

Les groupes de régions homologues ont été créés dans SAS à l’aide de la procédure FASTCLUS. Cette procédure a recours à un algorithme à k-moyennes pour attribuer les observations à un ensemble prédéterminé de k grappes. Le lecteur trouvera dans Johnson et Wicheren (2002) la description de la mise en grappes à k moyennes et de plusieurs variantes de cette méthode. Les principales étapes de la répartition des observations en k grappes sont les suivantes :

1. Choisir k observations comme valeurs initiales de grappe (centres initiaux des groupes).
2. Attribuer chaque observation à la grappe ayant la valeur initiale la plus proche. Une fois toutes les observations attribuées, les valeurs initiales de grappe sont remplacées par leur moyenne de grappe respective. Cette étape est répétée jusqu’à ce que la variation dans les valeurs initiales de grappe devienne négligeable ou atteigne zéro.
3. Former les grappes définitives en attribuant chaque observation à la grappe ayant la valeur initiale la plus proche.

Vous trouverez des détails complets de la procédure FASTCLUS dans les documents de programmation SASR® 9.4 et SAS® Viya® 3.5.

3.1 Nombre de grappes

L’une des principales difficultés de l’analyse par grappes est la sélection du nombre approprié de grappes initiales. Les divers critères proposés (Everitt et coll., 2001) comprennent généralement l’optimisation d’au moins un test statistique. En pratique, il revient souvent à l’analyste de déterminer le nombre de grappes le plus approprié pour un besoin particulier. Pour les besoins de la classification des groupes de régions homologues de 2023, un nombre maximal de 15 groupes a été retenu. Cela donnerait un nombre moyen de sept régions sociosanitaires à chaque groupe de régions homologues^Note , ce qui correspond aux objectifs de l’étude. Le nombre maximal de grappes retenu en 2018 était de 16. Le nombre de régions sociosanitaires en 2023 est également inférieur à celui de 2018.

4. Résultats

4.1 Normalisation des variables

On procède souvent à la normalisation des variables mesurées sur différentes échelles ou sur une même échelle avec des variances différentes, afin d’atténuer l’effet de ces différences entre les variables. Dans le présent exercice, les 23 variables socioéconomiques ont été normalisées (moyenne de 0 et variance de 1) avant l’analyse par grappes.

Certaines variables comportaient des valeurs manquantes ou nulles pour indiquer que ces renseignements n’étaient pas disponibles dans certaines régions sociosanitaires. La proportion de personnes à faible revenu dans les ménages privés (LOWPOP) et la proportion d’enfants à faible revenu (LOWKIDS) contenaient des valeurs manquantes, parce que le recensement ne dérive pas de données sur le faible revenu pour les trois territoires et les réserves indiennes. Les régions pour lesquelles il manquait des valeurs pour ces variables étaient la région des Terres-Cries-de-la-Baie-James (2418) et les territoires. On a établi à zéro toutes les valeurs manquantes aux fins de l’analyse, avant de normaliser les variables.

Une autre variable du fichier du recensement avait une valeur de zéro pour certaines régions sociosanitaires. Une valeur de zéro pour la variable de la ZIM (zone d’influence métropolitaine) signifie simplement qu’il n’y a pas de grande région métropolitaine dans la région sociosanitaire. Par conséquent, une valeur de zéro dans le fichier de données n’est pas nécessairement une indication que la variable n’a pas pu être dérivée.

4.2 Création des groupes de régions homologues

Afin d’établir un point de départ, l’algorithme de mise en grappes a été utilisé pour regrouper les régions sociosanitaires en 15 grappes. Cinq des grappes ainsi obtenues ne comptaient qu’une seule région sociosanitaire. Cela suggère que le recours à 15 grappes peut être excessif, car le but premier de la création de groupes de régions homologues est de faciliter les comparaisons entre des régions sociosanitaires similaires. L’analyse par grappes a été effectuée de nouveau avec un plus petit nombre de valeurs initiales de grappe.

Les résultats de l’analyse par grappes finale effectuée à l’aide de PROC FASTCLUS sont présentés dans le tableau 4.2.1. On y voit le nombre de régions sociosanitaires dans chaque groupe de régions homologues, de même que diverses statistiques relatives aux groupes. L’écart-type est une mesure de la variabilité des points de données autour du centre de la grappe. Le rayon correspond à la plus grande distance euclidienne mesurée entre le centre de la grappe et toute observation à l’intérieur de cette grappe. La grappe la plus proche renvoie au groupe de régions homologues séparé par la distance euclidienne la plus petite. Enfin, la dernière colonne du tableau indique la distance séparant le centre de la grappe en question du centre de sa plus proche voisine. Pour toutes ces statistiques, le centre de la grappe est le point dont les coordonnées correspondent à la moyenne de toutes les observations de la grappe. La distance euclidienne est une mesure statistique de distance entre deux points.



Deux grappes (E et I) contenaient la majorité des régions sociosanitaires. Elles affichaient un faible écart-type et la plus faible distance entre les centres de grappe. Le fait qu’elles étaient les plus proches voisines indique également que toutes les régions de ces grappes étaient très similaires. Par conséquent, malgré la taille de ces grappes et le fait qu’elles vont à l’encontre de l’objectif de disposer d’environ 5 à 10 régions par groupe de régions homologues, il ne semblait pas y avoir de raison valable de les diviser en plus petits groupes.

4.3 Regroupement des petites grappes

Les résultats du tableau 4.2.1 représentent des grappes réparties à peu près uniformément et dont la variance à l’intérieur de la grappe est minime, selon les paramètres utilisés par l’algorithme de mise en grappes. Les résultats indiquent la formation de 10 grappes, dont la taille varie de 2 à 29 régions sociosanitaires. Toutefois, il n’est pas pratique qu’une grappe comprenne moins de cinq régions, car cela limite les options de comparaison. Pour améliorer la comparabilité, les grappes comptant moins de cinq membres ont été combinées avec leur plus proche voisine. La grappe C (Montréal, Toronto, Vancouver et Richmond) constitue l’exception. La grappe C n’a pas été fusionnée à une autre grappe parce que ses régions sociosanitaires tendent à être très différentes des autres régions du pays.

Une grappe a été fusionnée à sa plus proche voisine. La grappe D (régions sociosanitaires 6001 et 6101) a été combinée à sa grappe voisine la plus proche E. Le regroupement des grappes D et E a produit une grappe de 20 régions sociosanitaires. Aucun regroupement supplémentaire n’était donc nécessaire. La grappe combinée porte le nom de grappe E. Le regroupement des petites grappes a permis de ramener les 10 groupes de régions homologues issus de l’analyse par grappes fondée sur la procédure FASTCLUS et présentés dans le tableau 4.2.1 à neuf groupes. Pour maintenir la continuité de la nomenclature alphabétique des groupes de régions homologues, la grappe J a été renommée grappe D. Une liste des régions sociosanitaires catégorisées par les groupes de régions homologues finaux figure à l’annexe D.

4.4 Régions de Santé Ontario (RSO)

Il existe deux niveaux géographiques en Ontario : six Régions de Santé Ontario (RSO) et 34 circonscriptions sanitaires. En raison de la relation entre les deux niveaux géographiques, il a été possible de les incorporer tous deux dans la classification des groupes de régions homologues. Les informations au niveau des circonscriptions sanitaires ont servi à créer les groupes de régions homologues. Lors de la dernière étape de l'analyse de mise en grappes, la géographie au niveau des RSO a été ajoutée aux groupes existants. Les RSO n'ont cependant pas influencé le placement des autres régions sociosanitaires dans les groupes de régions homologues finaux. Dans une analyse impliquant les groupes de régions homologues, un seul niveau géographique de l’Ontario devrait être utilisé.



5 Discussion

5.1 Prédicteurs les plus puissants

Afin de déterminer les variables ayant joué un rôle déterminant dans l’établissement des groupes de régions sociosanitaires homologues, on a effectué une analyse discriminante pas à pas des grappes finales en fonction de chacune des 23 variables. La valeur du carré du coefficient de corrélation partiel (R2 partiel) a été fixée à 0,15 pour l’introduction dans le modèle et le retrait de celui-ci. Toute variable dont le coefficient R2 était égal ou supérieur à 0,5 lors de la régression en fonction d’une variable déjà incluse dans le modèle a été supprimée de l’analyse. Dans l’ensemble, cinq variables se sont révélées comme étant les prédicteurs les plus puissants. Ces résultats sont résumés dans le tableau 5.1.1.



Les prédicteurs les plus puissants des groupes définitifs de régions homologues étaient l’identité autochtone et la densité de population. Quatre variables (LNEPRNT, OWNDWL, POP20 et POSTSEC) ont été retirées de l’analyse lors de leur régression en fonction de l’identité autochtone, tandis que la variable LOWPOP a été retirée de l’analyse lors de sa régression en fonction de la densité de population.

5.2 Analyse en composantes principales

L’analyse en composantes principales est une technique multidimensionnelle visant à ramener le nombre de variables dans les données à quelques facteurs appelés « composantes principales ». Les composantes principales sont des combinaisons linéaires des variables d’origine et ne sont pas corrélées. Ces composantes sont établies par ordre décroissant d’importance, pour que la majeure partie de la variance totale puisse être expliquée par le plus petit nombre possible de facteurs. Par conséquent, la première composante principale est la plus importante, car elle représente la plus grande proportion de la variance totale présente dans l’ensemble de données.

Les 23 variables socioéconomiques employées dans l’analyse par grappes ont été soumises à une analyse en composantes principales. Les deux premières composantes principales expliquent un peu plus de 57 % de la variabilité totale. La première composante principale semble représenter des facteurs associés à l’« urbanisation », y compris l’abordabilité du logement, la proportion de minorités visibles, la proportion d’immigrants, la valeur moyenne des logements et la population vivant dans des régions métropolitaines de recensement. La deuxième composante principale semble indiquer des caractéristiques liées au profil familial, y compris la proportion de la population âgée de 65 ans et plus, la proportion de familles monoparentales, la proportion de la population âgée de 0 à 19 ans, la proportion de logements occupés par le propriétaire, et la proportion de la population autochtone. Pour ce qui est de la troisième composante principale, elle pourrait être interprétée comme reflétant l’inégalité des revenus, comme en témoignent des variables comme le revenu médian des ménages, la proportion de l’ensemble du revenu provenant des transferts gouvernementaux, la proportion d’enfants à faible revenu et la proportion de particuliers à faible revenu au sein d’un ménage privé. Les six premières composantes principales représentent plus de 88 % de la variabilité totale dans les données, de sorte que les 23 variables peuvent être ramenées à six facteurs sans grande perte d’information. Ces résultats s’apparentent à ceux des classifications antérieures des groupes de régions homologues, ce qui indique que les variables les plus importantes dans l’analyse demeurent assez constantes au fil du temps.

5.3 Description des groupes de régions homologues

Les cinq variables principales déterminées par l’analyse discriminante pas à pas ont été utilisées pour représenter chacune des grappes. Les valeurs moyennes de ces cinq variables calculées pour chaque groupe de régions homologues figurent à l’annexe B. Pour chacune des cinq variables, un certain nombre de percentiles ont été calculés et utilisés pour classer les groupes homologues. Les valeurs ont été classées selon les intervalles suivants.

• Très élevée : X > 85^e percentile
• Élevée : 65^e percentile < X ≤ 85e percentile
• Moyenne : 35^e percentile < X ≤ 65^e percentile
• Faible : 15^e percentile < X ≤ 35^e percentile
• Très faible : X ≤ 15^e percentile

Les résultats de cette classification sont présentés dans le tableau 5.3.1. Même si cette méthodologie est un outil descriptif simpliste, elle distingue efficacement les caractéristiques d’un groupe de régions homologues par rapport à un autre. Comme le montre le tableau ci-dessous, aucun groupe de régions homologues ne partage la même catégorie pour les cinq variables. Par exemple, le groupe de régions homologues C (comprenant Montréal, Toronto, Vancouver et Richmond) est le seul groupe caractérisé par une très faible proportion de personnes se déclarant Autochtones, une très forte densité de population, une très forte proportion d’immigrants arrivés entre 2011 et 2021, et une valeur moyenne très élevée des logements.



Les résultats de cette classification ont servi à préparer un sommaire des neuf groupes de régions homologues fondé sur les cinq principales variables de l’analyse discriminante. Ce sommaire est présenté à l’annexe C.

5.4 Limites géographiques

Chaque province ou territoire définit les limites géographiques de ses régions sociosanitaires en fonction de préférence administrative, et la définition de ces limites peut changer au fil du temps. Les régions sociosanitaires peuvent être strictement urbaines ou rurales, ou une combinaison des deux. Les mesures de la santé peuvent varier considérablement au sein de régions sociosanitaires en raison du manque d’homogénéité géographique. Cette variabilité devrait être prise en considération au moment de faire des inférences au sujet d’une région donnée. Par exemple, même si les indicateurs de la santé observés pour les résidents de Vancouver se comparent favorablement aux moyennes canadiennes, ils ne peuvent être interprétés comme signifiant que les résidents du cœur du centre-ville de Vancouver jouissent d’une santé supérieure à la moyenne. Ce manque d’homogénéité de la définition des limites des régions sociosanitaires complique le processus d’attribution des régions sociosanitaires à des groupes de régions homologues. Cette variabilité peut avoir une incidence importante sur la façon dont une variable particulière représente l’ensemble de la région; dans certains cas, des facteurs déterminants importants peuvent être négligés.

Une grande variabilité peut également exister entre les régions sociosanitaires d’un même groupe de régions homologues quant aux facteurs socioéconomiques utilisés dans l’analyse par grappes. Il convient d’en tenir compte lors de la comparaison des régions d’un groupe donné de régions homologues. Cette variabilité est évidente parmi les groupes de régions homologues de 2023 énumérés à l’annexe B, montrant la diversité entre les cinq variables clés cernées au moyen d’une analyse discriminante pas à pas.

5.5 Représentation géographique des groupes de régions homologues définitifs

La carte ci-dessous fournit une représentation visuelle claire des regroupements géographiques des régions sociosanitaires dans les neuf groupes de régions homologues définitifs. Montréal, Toronto, Vancouver et Richmond constituent la plus petite grappe en raison de leurs différences marquées sur le plan de la taille et de la diversité démographique comparativement aux autres régions sociosanitaires, différences qui font qu’elles se prêtent mal à une combinaison avec un autre groupe de régions homologues.

Des grappes de régions sociosanitaires se sont clairement formées, en raison notamment de leurs caractéristiques communes attribuables à leur emplacement géographique au pays. Par exemple, les régions du Nord se sont regroupées en fonction de la composition autochtone de leurs collectivités et de leur faible densité de population.

Régions sociosanitaires et groupes de régions homologues du Canada, 2023 PDF

Description de la carte

Cette carte montre les neuf groupes de régions sociosanitaires homologues au Canada. Le groupe de régions homologues A est en vert pâle. Le groupe de régions homologues B est en beige. Le groupe de régions homologues C est en rouge. Le groupe de régions homologues D est en jaune pâle. Le groupe de régions homologues E est en orange. Le groupe de régions homologues F est en mauve. Le groupe de régions homologues G est en vert. Le groupe de régions homologues H est en brun. Le groupe de régions I est en rose. Les régions sociosanitaires sont encadrées d'une mince ligne noire et étiquetées en texte noir comprenant leur code à quatre chiffres.

Les routes et les traits hydrographiques sont affichés et étiquetés sur la carte à titre de référence. Les traits hydrographiques linéaires sont affichés sur la carte en une fine ligne bleue, tandis que les étendues d'eau sont en bleu. Quelques villes sont étiquetées sur la carte en texte noir.

Appendix D - Health Region Peer Groups

Groupe de régions homologues A

• 2417 Région du Nunavik
• 2418 Région des Terres-Cries-de-la-Baie-James
• 4604 Northern Regional Health Authority
• 4721 Far North
• 6201 Nunavut

Groupe de régions homologues B

• 1021 Eastern Rural Zone
• 1022 Central Zone
• 1023 Western Zone
• 1201 Zone 1 - Western
• 1202 Zone 2 - Northern
• 1203 Zone 3 - Eastern
• 1304 Zone 4 (région d’Edmundston)
• 1305 Zone 5 (région de Campbellton)
• 1306 Zone 6 (région de Bathurst)
• 1307 Zone 7 (région de Miramichi)
• 2411 Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine
• 3526 Circonscription sanitaire du district d’Algoma

Groupe de régions homologues C

• 2406 Région de Montréal
• 3595 Circonscription sanitaire de la cité de Toronto
• 5931 Richmond Health Service Delivery Area
• 5932 Vancouver Health Service Delivery Area

Groupe de régions homologues D

• 3536 Circonscription sanitaire régionale de Halton
• 3551 Circonscription sanitaire de la ville d’Ottawa
• 3553 Circonscription sanitaire régionale de Peel
• 3570 Circonscription sanitaire régionale de York
• 4832 Calgary Zone
• 4834 Edmonton Zone
• 5923 Fraser South Health Service Delivery Area

Groupe de régions homologues E

• 1024 Labrador-Grenfell Zone
• 3549 Circonscription sanitaire du Nord-Ouest
• 3556 Circonscription sanitaire de Porcupine
• 3562 Circonscription sanitaire de Thunder Bay
• 3563 Circonscription sanitaire de Timiskaming
• 4602 Prairie Mountain Health Region
• 4603 Interlake-Eastern Health Region
• 4605 Southern Health Region
• 4722 North Central West
• 4723 North Central East
• 4725 South West
• 4726 South East
• 4831 South Zone
• 4833 Central Zone
• 4835 North Zone
• 5951 Northwest Health Service Delivery Area
• 5952 Northern Interior Health Service Delivery Area
• 5953 Northeast Health Service Delivery Area
• 6001 Yukon
• 6101 Territoires du Nord-Ouest

Groupe de régions homologues F

• 2401 Région du Bas-Saint-Laurent
• 2402 Région du Saguenay–Lac-Saint-Jean
• 2403 Région de la Capitale-Nationale
• 2404 Région de la Mauricie et du Centre-du-Québec
• 2405 Région de l’Estrie
• 2408 Région de l’Abitibi-Témiscamingue
• 2409 Région de la Côte-Nord
• 2410 Région du Nord-du-Québec
• 2412 Région de Chaudière-Appalaches
• 2414 Région de Lanaudière
• 2416 Région de la Montérégie

Groupe de régions homologues G

• 1020 Eastern Urban Zone
• 1204 Zone 4 - Central
• 2407 Région de l’Outaouais
• 2413 Région de Laval
• 3537 Circonscription sanitaire de la cité de Hamilton
• 3544 Circonscription sanitaire de Middlesex-London
• 3565 Circonscription sanitaire de Waterloo
• 3568 Circonscription sanitaire de Windsor-comté d’Essex
• 4601 Winnipeg-Churchill Health Region
• 4724 Saskatoon
• 4727 Regina

Groupe de régions homologues H

• 3530 Circonscription sanitaire régionale de Durham
• 3566 Circonscription sanitaire de Wellington-Dufferin-Guelph
• 5921 Fraser East Health Service Delivery Area
• 5922 Fraser North Health Service Delivery Area
• 5933 North Shore/Coast Garibaldi Health Service Delivery Area
• 5941 South Vancouver Island Health Service Delivery Area

Groupe de régions homologues I

• 1100 Île-du-Prince-Édouard
• 1301 Zone 1 (région de Moncton)
• 1302 Zone 2 (région de Saint John)
• 1303 Zone 3 (région de Fredericton)
• 2415 Région des Laurentides
• 3527 Circonscription sanitaire du comté de Brant
• 3533 Circonscription sanitaire de Grey Bruce
• 3534 Circonscription sanitaire de Haldimand-Norfolk
• 3535 Circonscription sanitaire du district de Haliburton, Kawartha et Pine Ridge
• 3538 Circonscription sanitaire des comtés de Hastings et Prince Edward
• 3540 Circonscription sanitaire de Chatham-Kent
• 3541 Circonscription sanitaire de Kingston, Frontenac et Lennox et Addington
• 3542 Circonscription sanitaire de Lambton
• 3543 Circonscription sanitaire du district de Leeds, Grenville et Lanark
• 3546 Circonscription sanitaire régionale de Niagara
• 3547 Circonscription sanitaire du district de North Bay Parry Sound
• 3550 Circonscription sanitaire de Huron Perth
• 3555 Circonscription sanitaire du comté et de la cité de Peterborough
• 3557 Circonscription sanitaire du comté et du district de Renfrew
• 3558 Circonscription sanitaire de l’Est de l’Ontario
• 3560 Circonscription sanitaire du district de Simcoe Muskoka
• 3561 Circonscription sanitaire de Sudbury et son district
• 3575 Circonscription sanitaire d’Oxford Elgin-St. Thomas
• 5911 East Kootenay Health Service Delivery Area
• 5912 Kootenay-Boundary Health Service Delivery Area
• 5913 Okanagan Health Service Delivery Area
• 5914 Thompson/Cariboo Health Service Delivery Area
• 5942 Central Vancouver Island Health Service Delivery Area
• 5943 North Vancouver Island Health Service Delivery Area

6 Les groupes de régions homologues à l’œuvre

La présente section vise à démontrer l’utilité des groupes de régions homologues. Deux types d’analyses fort utiles, mais distinctes, sont possibles grâce aux groupes de régions homologues, soit la comparaison d’indicateurs liés à la santé entre des groupes de régions homologues, et au sein de tels groupes. Les groupes de régions homologues étant formés de régions aux caractéristiques socioéconomiques similaires, on s’attend à observer des différences entre ces groupes. Les groupes de régions homologues présentant de meilleurs indicateurs de la situation socioéconomique sont susceptibles d’obtenir de meilleurs résultats en matière de mesures de l’état de santé. De plus, les estimations d’un seul groupe de régions homologues peuvent être comparées aux moyennes nationales, afin d’évaluer le rendement global du groupe de régions. La deuxième analyse possible, peut-être plus pertinente, est la comparaison des régions sociosanitaires au sein d’un groupe. Une fois supprimés les effets des diverses caractéristiques socioéconomiques connues pour influencer l’état de santé, une comparaison plus significative entre les régions devient possible en fonction des mesures de l’état de santé.

L’exemple utilisé dans la section 6.1 est une simple illustration du moment où il est possible d’utiliser les groupes de régions homologues, et de la façon de s’y prendre. L’exemple est fondé sur la classification des groupes de régions homologues de 2023 et sur les données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 2019-2020. Une analyse plus détaillée axée sur les groupes de régions homologues est présentée dans l’article « La santé dans les collectivités canadiennes », de Margot Shields et Stéphane Tremblay de Statistique Canada (2002).

6.1 Exemple : maladies du cœur

Cet exemple est centré sur la prévalence des maladies du cœur dans la population âgée de 18 ans et plus dans les différentes régions du pays. On demande à chaque répondant de l’ESCC s’il est atteint d’une maladie du cœur. La prévalence nationale des maladies du cœur au sein de la population adulte était de 5,0 % en 2019-2020. Le taux de données manquantes pour cet indicateur de santé est inférieur à 0,5 %. Dans cet exemple, les valeurs manquantes ont été exclues.

La prévalence des maladies du cœur dans chaque groupe de régions homologues est illustrée dans le tableau 6.1.1, accompagnée d’une description de chaque groupe. La prévalence des maladies du cœur dans le groupe de régions homologues D est inférieure de 1 point de pourcentage à la moyenne nationale. Elle est également inférieure de 1,6 point de pourcentage au taux de maladies du cœur du groupe de régions homologues E. Ces deux différences sont statistiquement significatives (valeur de p < 0,01). Le groupe de régions homologues D est composé de grandes villes et de banlieues en Ontario, en Alberta et en Colombie-Britannique, caractérisées par une très forte densité de population. Ce groupe présente un faible taux de tabagisme (11,7 %), un faible taux de consommation abusive d’alcool (15,8 %) et un taux d’exercice supérieur à la moyenne (72,3 %). En revanche, le groupe de régions homologues E comprend principalement les régions du Nord de l’Ontario et de la Colombie-Britannique ainsi que les régions rurales des Prairies à faible densité de population. Ce groupe présente un taux de tabagisme supérieur (19,7 %), un taux supérieur de consommation abusive d’alcool (21,6 %) et un taux inférieur d’activité physique (66,0 %). Sauf pour ce qui est du tabagisme, les différences dans les taux de ces facteurs de risque entre les groupes de régions homologues D et E sont statistiquement significatives (valeur de p < 0,01).



Le groupe de régions homologues D comprend sept régions sociosanitaires. Le tableau 6.1.2 montre la prévalence des maladies du cœur dans chacune de ces régions. Dans 6 régions sur 7, la prévalence est égale ou inférieure à la prévalence nationale de 5,0 %. La prévalence la plus élevée de maladies du cœur est de 5,1 %, et elle est observée dans la région sociosanitaire 3551. La prévalence la plus faible, de 3,3 %, est observée dans la région sociosanitaire 4832.



Il convient de noter que les prévalences de maladies du cœur présentées dans les tableaux 6.1.1 et 6.1.2 ci-dessus peuvent toutes être publiées sans mise en garde particulière, car un nombre suffisant de répondants ont été inclus dans leurs calculs. L’intervalle de confiance peut être utilisé pour évaluer la fiabilité de l’estimation elle-même.

Pour les groupes de régions homologues comprenant des régions sociosanitaires plus éloignées, il peut ne pas être possible de faire la même analyse en raison du petit nombre de répondants. Habituellement, dans de tels cas, les résultats sont publiés à l’échelle de la province, afin d’obtenir des tailles d’échantillon supérieures et des estimations plus fiables. Les groupes de régions homologues offrent une solution de rechange aux provinces dans ces types de situations.

7 Résumé

La modification des limites des régions sociosanitaires en date de septembre 2023 et la diffusion des données du Recensement de 2021 ont rendu nécessaire la mise à jour de la classification des groupes de régions homologues de 2018. Comme dans le document de travail original, l’objectif était de produire une classification des régions sociosanitaires permettant de rassembler en groupes de régions homologues celles dont les déterminants socioéconomiques de la santé sont similaires. En tout, 23 variables couvrant un vaste éventail de dimensions sociales, économiques et démographiques ont été utilisées pour regrouper les régions sociosanitaires.

À partir d’un ensemble initial de 15 grappes et en s’assurant que chaque groupe comportait au moins deux régions sociosanitaires, les résultats indiquent que les régions se sont naturellement regroupées en 10 groupes distincts de régions homologues. Les groupes de régions homologues comptant moins de cinq régions sociosanitaires ont été combinés avec leur plus proche voisin. Cela a été fait pour assurer un nombre adéquat de régions sociosanitaires au sein d’un groupe de régions homologues à des fins de comparaison. La grappe C, composé de Montréal, Toronto, Vancouver et Richmond, n’a pas été fusionnée avec une autre grappe, car ces régions sociosanitaires ont plus de similitudes entre elles qu’avec d’autres. Le résultat final comprenait neuf groupes de régions homologues de taille allant de 4 à 29 régions.

L’analyse discriminante pas à pas a permis de cerner les variables ayant le plus d’incidence sur la détermination des groupes définitifs de régions homologues. Les cinq variables les plus importantes étaient l’identité autochtone, la densité de population, la proportion d’immigrants arrivés entre 2011 et 2021, la valeur moyenne du logement et le taux de chômage à long terme. Chaque groupe de régions homologues compte au moins un facteur distinctif associé à ces cinq variables.

Les groupes de régions homologues sont utiles pour analyser les indicateurs liés à la santé, car après prise en compte des effets de diverses caractéristiques sociales et économiques connues pour influencer l’état de santé, une comparaison plus significative entre les régions devient possible. Les indicateurs de la santé peuvent être comparés entre les groupes de régions homologues et au sein de ceux-ci. En outre, les groupes de régions homologues offrent une solution de rechange aux données publiées au niveau de la province, lorsque les résultats d’une analyse ne peuvent être présentés au niveau de la région sociosanitaire en raison d’un échantillon trop petit ou d’une variabilité d’échantillonnage trop élevée.

8 Références

Andberg, M. R. 1973. Cluster Analysis for Applications, New York, Academic Press.

Everitt, B.S., S. Landau, M. Leese et D. Stahl. 2001. Cluster Analysis, 5th Edition, John Wiley and Sons Ltd, Chichester, Royaume-Uni.

Johnson, R. et D. Wicheren. 2002. Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice Hall

Sarafin, C. 2009. « Guide méthodologique sur les groupes de régions homologues, 2007 », Indicateurs de la santé (document interne), Statistique Canada.

SAS Institute Inc., SAS/STAT® User’s Guide.

Shields, M. et S. Tremblay. 2002. « La santé dans les collectivités canadiennes », supplément aux Rapports sur la santé, vol. 13, Statistique Canada.

Wannell, B. 2009. « Groupes de régions homologues, 2007 », Indicateurs de la santé (document interne), Statistique Canada.

Annexes

Annexe A : Définition des variables : Les variables utilisées pour la création des groupes de régions homologues de 2023 proviennent du Recensement de 2021



Annexe B : Statistiques descriptives des groupes de régions homologues définitifs



Annexe C : Sommaire descriptif des groupes de régions homologues définitifs



Annexe D : Groupes de régions sociosanitaires homologues

Groupe de régions homologues A

• 2417 Région du Nunavik
• 2418 Région des Terres-Cries-de-la-Baie-James
• 4604 Northern Regional Health Authority
• 4721 Far North
• 6201 Nunavut

Groupe de régions homologues B

• 1021 Eastern Rural Zone
• 1022 Central Zone
• 1023 Western Zone
• 1201 Zone 1 - Western
• 1202 Zone 2 - Northern
• 1203 Zone 3 - Eastern
• 1304 Zone 4 (région d’Edmundston)
• 1305 Zone 5 (région de Campbellton)
• 1306 Zone 6 (région de Bathurst)
• 1307 Zone 7 (région de Miramichi)
• 2411 Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine
• 3526 Circonscription sanitaire du district d’Algoma

Groupe de régions homologues C

• 2406 Région de Montréal
• 3595 Circonscription sanitaire de la cité de Toronto
• 5931 Richmond Health Service Delivery Area
• 5932 Vancouver Health Service Delivery Area

Groupe de régions homologues D

• 3536 Circonscription sanitaire régionale de Halton
• 3551 Circonscription sanitaire de la ville d’Ottawa
• 3553 Circonscription sanitaire régionale de Peel
• 3570 Circonscription sanitaire régionale de York
• 4832 Calgary Zone
• 4834 Edmonton Zone
• 5923 Fraser South Health Service Delivery Area

Groupe de régions homologues E

• 1024 Labrador-Grenfell Zone
• 3549 Circonscription sanitaire du Nord-Ouest
• 3556 Circonscription sanitaire de Porcupine
• 3562 Circonscription sanitaire de Thunder Bay
• 3563 Circonscription sanitaire de Timiskaming
• 4602 Prairie Mountain Health Region
• 4603 Interlake-Eastern Health Region
• 4605 Southern Health Region
• 4722 North Central West
• 4723 North Central East
• 4725 South West
• 4726 South East
• 4831 South Zone
• 4833 Central Zone
• 4835 North Zone
• 5951 Northwest Health Service Delivery Area
• 5952 Northern Interior Health Service Delivery Area
• 5953 Northeast Health Service Delivery Area
• 6001 Yukon
• 6101 Territoires du Nord-Ouest

Groupe de régions homologues F

• 2401 Région du Bas-Saint-Laurent
• 2402 Région du Saguenay–Lac-Saint-Jean
• 2403 Région de la Capitale-Nationale
• 2404 Région de la Mauricie et du Centre-du-Québec
• 2405 Région de l’Estrie
• 2408 Région de l’Abitibi-Témiscamingue
• 2409 Région de la Côte-Nord
• 2410 Région du Nord-du-Québec
• 2412 Région de Chaudière-Appalaches
• 2414 Région de Lanaudière
• 2416 Région de la Montérégie

Groupe de régions homologues G

• 1020 Eastern Urban Zone
• 1204 Zone 4 - Central
• 2407 Région de l’Outaouais
• 2413 Région de Laval
• 3537 Circonscription sanitaire de la cité de Hamilton
• 3544 Circonscription sanitaire de Middlesex-London
• 3565 Circonscription sanitaire de Waterloo
• 3568 Circonscription sanitaire de Windsor-comté d’Essex
• 4601 Winnipeg-Churchill Health Region
• 4724 Saskatoon
• 4727 Regina

Groupe de régions homologues H

• 3530 Circonscription sanitaire régionale de Durham
• 3566 Circonscription sanitaire de Wellington-Dufferin-Guelph
• 5921 Fraser East Health Service Delivery Area
• 5922 Fraser North Health Service Delivery Area
• 5933 North Shore/Coast Garibaldi Health Service Delivery Area
• 5941 South Vancouver Island Health Service Delivery Area

Groupe de régions homologues I

• 1100 Île-du-Prince-Édouard
• 1301 Zone 1 (région de Moncton)
• 1302 Zone 2 (région de Saint John)
• 1303 Zone 3 (région de Fredericton)
• 2415 Région des Laurentides
• 3527 Circonscription sanitaire du comté de Brant
• 3533 Circonscription sanitaire de Grey Bruce
• 3534 Circonscription sanitaire de Haldimand-Norfolk
• 3535 Circonscription sanitaire du district de Haliburton, Kawartha et Pine Ridge
• 3538 Circonscription sanitaire des comtés de Hastings et Prince Edward
• 3540 Circonscription sanitaire de Chatham-Kent
• 3541 Circonscription sanitaire de Kingston, Frontenac et Lennox et Addington
• 3542 Circonscription sanitaire de Lambton
• 3543 Circonscription sanitaire du district de Leeds, Grenville et Lanark
• 3546 Circonscription sanitaire régionale de Niagara
• 3547 Circonscription sanitaire du district de North Bay Parry Sound
• 3550 Circonscription sanitaire de Huron Perth
• 3555 Circonscription sanitaire du comté et de la cité de Peterborough
• 3557 Circonscription sanitaire du comté et du district de Renfrew
• 3558 Circonscription sanitaire de l’Est de l’Ontario
• 3560 Circonscription sanitaire du district de Simcoe Muskoka
• 3561 Circonscription sanitaire de Sudbury et son district
• 3575 Circonscription sanitaire d’Oxford Elgin-St. Thomas
• 5911 East Kootenay Health Service Delivery Area
• 5912 Kootenay-Boundary Health Service Delivery Area
• 5913 Okanagan Health Service Delivery Area
• 5914 Thompson/Cariboo Health Service Delivery Area
• 5942 Central Vancouver Island Health Service Delivery Area
• 5943 North Vancouver Island Health Service Delivery Area