Projections démographiques pour le Canada (2018 à 2068), les provinces et les territoires (2018 à 2043) : rapport technique sur la méthodologie et les hypothèses
Chapitre 4 : Projection de la mortalité

par Yu Zhang, Nora Galbraith et Patrice Dion

Passer au texte

Début du texte

Introduction

L’espérance de vie à la naissance est l’un des indicateurs les plus couramment utilisés pour témoigner du bien-être d’une population (Mayhew et Smith, 2015a; Hiam et coll., 2018; Ho et Hendi, 2018). Ainsi, l’évolution future de l’espérance de vie en dit long sur le niveau général d’optimisme que peut avoir la société à l’égard des années à venir.

Parmi les composantes de la croissance démographique, celle de la mortalité est peut-être la plus pertinente pour la planification des dépenses publiques et des programmes de bien-être social, en particulier les régimes publics de pension et de soins de santé. À preuve, à la suite d’une période de ralentissement marqué (et d’une année de renversement) des tendances à la hausse de l’espérance de vie au Royaume-Uni, l’Institute and Faculty of Actuaries a récemment révisé à la baisse sa projection de l’espérance de vieNote , ce qui pourrait réduire de plusieurs milliards de livres sterling l’estimation du passif des régimes de retraite Royaume-UniNote .

Contrairement à l’immigration et à la fécondité, qui ont tendance à fluctuer d’une année à l’autre, l’espérance de vie à la naissance au Canada suit une tendance à la hausse pour les deux sexes depuis 1931 (figure 4.1). À l’échelle mondiale, les fluctuations annuelles de l’espérance de vie découlant d’événements particuliers comme les guerres, les épidémies ou les récessions économiques se sont amoindries au cours des dernières décennies (Cardona et Bishai, 2018). Cette progression quasi-constante de l’espérance de vie semblerait simplifier l’exercice de projection de la mortalité. Toutefois, comme l’ont notamment fait remarquer Keilman (2018) et Mayhew et Smith (2015), les démographes ont eu tendance à sous-estimer les hausses futures de l’espérance de vie. Cette tendance reflète, dans certains cas, la croyance d’un « plafond » à longévité humaine (Olshansky et coll., 1990), une thèse qui est aujourd’hui remise en question (Oeppen et Vaupel, 2002). Le conservatisme dont font habituellement preuve les démographes en formulant des hypothèses de projection de la mortalité est également liée au fait que le rythme d’amélioration de l’espérance de vie a considérablement ralenti depuis la « période d’essor de la santé publique »Note  au milieu du 20e siècle (Cardona et Bishai, 2018). De plus, il est difficile d’imaginer d’importants progrès technologiques ou des changements radicaux dans les systèmes de santé qui pourraient avoir une incidence fondamentale sur l’espérance de vie (Kontis, 2017). Selon certains chercheurs, il est probable que tout développement en ce sens donne, au mieux, un résultat décroissant en matière d’amélioration de l’espérance de vie future (Cardona et Bishai, 2018).

Description de la figure 4.1 Espérance de vie à la naissance, hommes et femmes, Canada, 1931 à 2016

Description de la figure 4.1 
Tableau de données de la figure 4.1
Espérance de vie à la naissance, hommes et femmes, Canada, 1931 à 2016

Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Espérance de vie à la naissance. Les données sont présentées selon Année (titres de rangée) et Hommes et Femmes, calculées selon en années unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Année Hommes Femmes
en années
1931 60,0 62,1
1941 63,0 66,3
1951 66,3 70,8
1956 67,6 72,9
1961 68,4 74,2
1966 68,8 75,2
1971 69,3 76,4
1976 70,2 77,5
1981 72,0 79,1
1982 72,3 79,4
1983 72,7 79,6
1984 72,9 79,7
1985 73,1 79,8
1986 73,3 79,9
1987 73,5 80,1
1988 73,7 80,3
1989 73,9 80,5
1990 74,3 80,7
1991 74,5 80,9
1992 74,7 80,9
1993 74,8 81,0
1994 74,9 80,9
1995 75,2 81,0
1996 75,4 81,1
1997 75,7 81,3
1998 76,0 81,4
1999 76,3 81,6
2000 76,6 81,8
2001 76,9 81,9
2002 77,1 82,0
2003 77,4 82,2
2004 77,6 82,3
2005 77,9 82,6
2006 78,1 82,7
2007 78,3 82,9
2008 78,5 83,0
2009 78,8 83,3
2010 79,1 83,5
2011 79,4 83,6
2012 79,6 83,8
2013 79,7 83,9
2014 79,8 83,9
2015 79,9 84,0
2016 79,9 84,0

Parallèlement à cette incertitude générale quant à l’évolution future de l’espérance de vie, une récente perturbation des tendances de la mortalité à l’échelle internationale vient compliquer davantage le processus d’élaboration d’hypothèses de mortalité à court et à long terme. En 2015, de nombreux pays ont connu une importante diminution de l’espérance de vie à la naissance par rapport à l’année précédente. Il s’agissait de la première fois depuis des décennies où la mortalité avait augmenté de façon aussi généralisée et prononcée (Jasilionis, 2018). Cet incident, jumelé à un ralentissement général de l’amélioration de l’espérance de vie depuis 2011 dans la plupart des pays, est susceptible d’encourager des tendances prudentes en ce qui a trait aux perspectives de baisse des taux de mortalité dans de nombreux pays.


Tableau 4.1
Variation de l'espérance de vie à la naissance (pourcentage), certains pays, 2013-2014, 2014-2015 et 2015-2016
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Variation de l'espérance de vie à la naissance (pourcentage). Les données sont présentées selon Pays (titres de rangée) et Hommes, Femmes, 2013-
2014, 2014-
2015 et 2015-
2016, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Pays Hommes Femmes
2013-
2014
2014-
2015
2015-
2016
2013-
2014
2014-
2015
2015-
2016
pourcentage
Allemagne 0,77 -0,51 0,38 0,72 -0,60 0,48
Australie 0,25 0,12 0,00 0,12 0,12 0,12
Autriche 0,64 -0,38 0,63 0,24 -0,36 0,48
Belgique 0,90 -0,13 0,38 0,84 -0,60 0,72
Canada 0,13 0,13 0,13 0,12 0,00 0,12
Chili 0,26 0,39 0,00 0,12 0,24 0,00
Corée 0,64 0,51 0,38 0,47 0,24 0,23
Danemark 0,51 0,13 0,25 0,49 -0,12 0,12
Espagne 0,25 -0,37 0,50 0,12 -0,58 0,70
Estonie -0,55 1,10 0,14 0,24 0,37 0,00
États-Unis 0,13 -0,26 -0,26 0,12 -0,25 0,00
Finlande 0,51 0,38 -0,13 0,00 0,36 0,00
France 0,63 -0,38 0,00 0,47 -0,58 0,00
Grèce 0,13 -0,38 0,51 0,12 -0,48 0,36
Hongrie 0,14 0,00 0,41 0,38 -0,50 0,89
Irlande 0,51 0,38 0,38 0,48 -0,12 0,24
Islande 0,99 -0,12 -0,99 0,96 -0,83 0,36
Israël 0,00 -0,25 0,75 0,24 0,00 0,12
Italie 0,50 -0,50 0,87 0,47 -0,82 0,82
Japon 0,37 0,37 0,25 0,23 0,23 0,11
Lettonie -0,29 0,87 0,14 0,63 0,13 0,13
Lituanie 1,02 0,00 0,43 0,63 -0,50 0,50
Luxembourg -0,50 0,76 0,12 1,55 -0,59 0,83
Mexique 0,56 0,28 0,41 0,13 0,26 0,13
Norvège 0,38 0,50 0,25 0,48 0,00 0,00
Nouvelle-Zélande 0,25 0,25 0,13 0,12 0,12 0,00
Pays-Bas 0,63 -0,12 0,13 0,36 -0,36 0,00
Pologne 0,96 -0,27 0,54 0,62 -0,12 0,49
Portugal 0,52 0,13 0,00 0,48 -0,12 0,00
République slovaque 0,55 -0,27 0,96 0,50 -0,37 0,62
République tchèque 0,80 -0,13 0,53 0,86 -0,49 0,61
Royaume-Uni 0,38 -0,38 0,25 0,36 -0,48 0,24
Slovénie 1,30 -0,51 0,51 0,60 -0,24 0,48
Suède 0,25 0,00 0,25 0,48 -0,12 0,00
Suisse 0,50 -0,37 1,11 0,47 -0,35 0,59
Turquie 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Dans la section qui suit, nous examinons les tendances récentes de la mortalité au Canada et à l’échelle internationale, en mettant l’accent sur les débats émergents et les questions entourant les tendances futures de l’espérance de vie. Pour obtenir une analyse détaillée de l’évolution de la mortalité au Canada selon l’âge, le sexe, la région et la cause du décès de 1921 à 2011, les lecteurs sont invités à consulter Bourbeau et Ouellette (2016). Pour les lecteurs qui s’intéressent à de plus récents développements, Shumanty (2018) décrit les tendances de la mortalité au Canada de 2014 à 2016.

Analyse des tendances

Le ralentissement ou le renversement des tendances de l’espérance de vie à l’échelle internationale en 2015

Parmi 36 pays de l’OCDE, la majorité ont connu une diminution ou n’ont pas affiché de hausse de l’espérance de vie à la naissance des femmes et des hommes de 2014 à 2015 (tableau 4.1). Bien que certains de ces pays aient périodiquement inscrit de légères baisses annuelles de l’espérance de vie à la naissance au cours des dernières décennies, les variations observées entre 2014 et 2015 ont été exceptionnelles du point de vue de leur étendue et de leur importance (Ho et Hendi, 2018).

Dans la plupart des pays, la diminution de l’espérance de vie enregistrée en 2015 était essentiellement attribuable aux décès liés aux maladies respiratoires à des âges avancés, lesquels étaient directement et indirectement corrélés avec une saison grippale particulièrement grave cette année-là (Jasilionis, 2018). Raleigh (2018) prévoit que ce phénomène pourrait se reproduire en 2018 après une longue saison de grippe hivernale. Les baisses constatées de 2014 à 2015 ont généralement été suivies d’une augmentation ou d’une stabilisation de l’espérance de vie de 2015 à 2016, sauf chez les hommes aux États-Unis et en Islande.

La tendance relativement positive qui a été observée ces dernières années au Canada par rapport à d’autres pays peut s’expliquer en grande partie par des différences de mesure. En effet, bien que les tables de mortalité officielles de Statistique Canada soient diffusées annuellement, elles sont calculées à partir de trois années de données plutôt qu’une seule année : il est donc moins probable qu’une seule année atypique de tendances de la mortalité se répercute sur l’estimation de l’espérance de vie.

Ce qui apparaît clairement, c’est que le Canada connaît un ralentissement de l’augmentation de l’espérance de vie depuis 2010. Ce ralentissement touche les deux sexes, qu’il s’agisse de l’espérance de vie à la naissance ou à l’âge de 65 ans (figure 4.2). Des ralentissements semblables de l’amélioration de l’espérance de vie, alliés à d’occasionnelles augmentations de la mortalité concentrées parmi la population âgée, ont été observés dans de nombreux pays depuis 2011 (Office for National Statistics, 2018; Hiam et coll., 2018; Raleigh, 2018). Ce « parallélisme » des tendances de l’espérance de vie dans de nombreux pays à revenu élevé se manifeste depuis des décennies, ce qui porte à croire qu’aucun facteur unique relatif au mode de vie ou à la santé publique n’est à l’origine de ces tendances (Leon, 2011).

Description de la figure 4.2 Variation annuelle moyenne (pourcentage) de l'espérance de vie à la naissance et à 65 ans, selon le sexe, Canada, 2006 à 2010 contre 2011 à 2016

Description de la figure 4.2 
Tableau de données de la figure 4.2
Variation annuelle moyenne (pourcentage) de l'espérance de vie à la naissance et à 65 ans, selon le sexe, Canada, 2006 à 2010 contre 2011 à 2016
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Variation annuelle moyenne (pourcentage) de l'espérance de vie à la naissance et à 65 ans. Les données sont présentées selon Période (titres de rangée) et À la naissance, À 65 ans, Hommes et Femmes, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Période À la naissance À 65 ans
Hommes Femmes Hommes Femmes
pourcentage
2006 à 2011 0,33 0,24 0,99 0,75
2011 à 2016 0,13 0,07 0,53 0,27

Le « choc » quasi universel qui a secoué les tendances de la mortalité dans les pays à revenu élevé en 2015 soulève de nouvelles questions et de nouveaux débats sur l’orientation future de l’espérance de vie dans ces pays. Selon Jasilionis (2018), les experts en projections devraient examiner attentivement le fait que les systèmes de soins de santé de pointe des pays à revenu élevé n’ont pas été en mesure de s’attaquer adéquatement à l’épidémie de grippe imprévue de 2015. Cela laisse notamment présager que de plus graves et potentiellement plus longues crises sanitaires pourraient survenir dans un avenir rapproché. En effet, Green (2018, page 38) se demande si le monde n’est pas en train de passer « d’une ère d’amélioration constante de la santé de la population à un nouvel âge caractérisé par une instabilité de la santé de la population largement dictée par des déterminants sociaux et politiques de la santé » [traduction libre]. Néanmoins, les experts en projections doivent aussi tâcher de résister au « biais de disponibilité » — le fait d’accorder plus de poids, dans le processus d’élaboration des hypothèses, aux tendances les plus récemment observées, sans tenir compte de la tendance à long terme de l’augmentation continue de l’espérance de vie (Keilman, 2018). Dans les sections suivantes, nous examinons certains de ces enjeux.

Les récents ralentissements de l’amélioration de l’espérance de vie signifient-ils que nous nous approchons de la limite de la longévité humaine?

Bien qu’il ne s’agisse pas d’un nouvel enjeu, le changement de tendance observé dans la mortalité à l’échelle internationale en 2015 a relancé la question de savoir, d’une part, s’il existe un « plafond » à la longévité humaine, d’autre part, si l’humanité s’en approche rapidement. Dong et coll. (2016) semblent répondre par l’affirmative à ces deux questions, l’âge au décès de la personne la plus âgée du monde n’ayant pas augmenté depuis les années 1990, ce qu’ils attribuent vraisemblablement à la présence de programmes génétiques fixes de développement et de reproduction chez les humains. En 1990, Olshansky et coll. ont affirmé que l’espérance de vie à la naissance ne devrait pas dépasser 85 ans en l’absence d’importantes percées médicales modifiant le rythme naturel du vieillissement biologique. Pourtant, malgré l’absence de telles percées dans la décennie qui a suivi, l’espérance de vie à la naissance des femmes en 2016 a atteint ou dépassé 85 ans en France, en Italie, au Japon, en Corée, en Espagne et en SuisseNote .

En revanche, de nombreux chercheurs soutiennent que l’humanité ne s’approche pas d’un plafond de l’espérance de vie (Tuljapurkar et coll., 2000; Oeppen et Vaupel, 2002, 2019; Lenart et Vaupel, 2017; Barbi et coll., 2018). Après une période de ralentissement de l’amélioration de l’espérance de vie, le Japon, un chef de file mondial de l’espérance de vie, a récemment connu une reprise du rythme d’amélioration de l’espérance de vie, ce qui semble démentir les théories selon lesquelles le pays s’approche d’une limite à la longévité humaine (Office for National Statistics, 2018). Ce constat suggère que les pays où la tendance à l’augmentation de l’espérance de vie a ralenti, voire s’est renversée, peuvent récupérer le terrain perdu et continuer d’enregistrer des hausses appréciables à ce chapitre.

D’autres chercheurs font valoir que l’espérance de vie devrait continuer d’augmenter pendant plusieurs décennies, en particulier dans les pays dotés d’un système de soins de santé de grande qualité (Kontis et coll., 2017), quoiqu’à un rythme beaucoup plus lent que celui observé au cours du 20e siècle. Bien qu’il soit presque impossible de prévoir les nouveaux progrès technologiques et les percées médicales visant les problèmes de santé observés à des âges avancés, les systèmes de soins de santé sont passés d’une approche préventive au milieu du 20e siècle à une approche plus réactive et plus axée sur le traitement, d’où la difficulté accrue de faire progresser davantage l’espérance de vie (Cardona et Bishai, 2018; Jasilionis, 2018).

L’espérance de vie pourrait-elle un jour diminuer pendant une période plus soutenue?

Le « choc » du recul de l’espérance de vie survenu en 2015, dans de nombreux pays a soulevé la question de savoir si l’espérance de vie pourrait un jour diminuer de nouveau pendant une période plus soutenue. En particulier, la hausse des taux d’obésité et, plus récemment, les décès liés à la consommation et aux surdoses de drogues pourraient-ils entraîner une réduction de l’espérance de vie au Canada et dans d’autres pays.

Il est difficile d’estimer les effets directs de l’obésité sur la mortalité. Il est notamment probable que l’obésité ait des répercussions plus importantes sur l’espérance de vie en santé (ou sans incapacité) que sur l’espérance de vie réelle (Bourbeau et Ouellette, 2016). Cela dit, Preston et coll. (2014) concluent d’un examen portant sur les États-Unis que tout effet négatif de la croissance des taux d’obésité sur l’espérance de vie sera plus que contrebalancé par une réduction simultanée du tabagisme. Cela laisse entendre qu’au Canada, où les taux d’obésité sont nettement plus faibles qu’aux États-UnisNote , il est peu probable que l’obésité ait un effet considérable sur l’évolution de l’espérance de vie. L’obésité semble pourtant avoir un lien étroit avec l’espérance de vie : parmi les pays de l’OCDE, plusieurs de ceux dont le taux d’obésité chez les adultes comptait parmi les six plus faibles en 2016 (le Japon, l’Italie, la Suisse, la Suède et la Norvège) figuraient également au nombre des six pays où l’espérance de vie à la naissance était la plus élevée cette année-làNote .

La contribution de la consommation et des surdoses de drogues à la surmortalité est devenue un sujet de préoccupation aux États-Unis en particulier, où l’espérance de vie présente, ces dernières années, un écart croissant avec celle observée dans d’autres pays à revenu élevé (Ho et Hendi, 2018). En effet, la mortalité par empoisonnement aux drogues, principalement celle liée à la consommation d’opioïdes, a entraîné une réduction de l’espérance de vie de la population blanche non hispanique aux États-Unis entre 2000 et 2014 (Kochanek et coll., 2016; Dowell et coll., 2017; Hedegaard et coll., 2017; Ho et Hendi, 2018).

Des préoccupations semblables ont été soulevées récemment au sujet de l’incidence des décès liés aux opioïdes sur l’espérance de vie au Canada (Agence de la santé publique du Canada, 2018). Comme le montre la figure 4.3, la probabilité de décès chez les jeunes adultes de 25 à 34 ans était légèrement plus élevée en 2015 qu’en 2010. Ho et Hendi (2018) constatent que des niveaux relatifs plus élevés de surdose de drogues expliquent en partie la variation de l’espérance de vie chez les hommes au Canada entre 2014 et 2015. Les décès liés aux opioïdes sont également liés à la diminution de l’espérance de vie dans certaines provinces depuis 2014 (Ye et coll., 2018; Statistique Canada, 2019a) et à la stagnation de l’espérance de vie à la naissance entre 2016 et 2017 (Statistique Canada, 2019a).

Description de la figure 4.3 Quotients de mortalité selon l'âge et le sexe, Canada, 2010 et 2016

Description de la figure 4.3 
Tableau de données de la figure 4.3
Quotients de mortalité selon l'âge et le sexe, Canada, 2010 et 2016
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Quotients de mortalité selon l'âge et le sexe. Les données sont présentées selon Âge (titres de rangée) et 2010, 2016, Hommes et Femmes, calculées selon quotient de mortalité unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Âge 2010 2016
Hommes Femmes Hommes Femmes
quotient de mortalité
0 0,0052 0,0045 0,0046 0,0042
1 0,0003 0,0002 0,0003 0,0002
2 0,0002 0,0002 0,0002 0,0002
3 0,0002 0,0001 0,0002 0,0001
4 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001
5 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001
6 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001
7 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001
8 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001
9 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001
10 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001
11 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001
12 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001
13 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001
14 0,0002 0,0001 0,0002 0,0001
15 0,0003 0,0002 0,0002 0,0002
16 0,0004 0,0002 0,0003 0,0002
17 0,0005 0,0003 0,0004 0,0002
18 0,0006 0,0003 0,0005 0,0003
19 0,0007 0,0003 0,0006 0,0003
20 0,0007 0,0003 0,0007 0,0003
21 0,0007 0,0003 0,0007 0,0003
22 0,0008 0,0003 0,0008 0,0003
23 0,0008 0,0003 0,0008 0,0004
24 0,0007 0,0003 0,0009 0,0004
25 0,0007 0,0003 0,0009 0,0004
26 0,0007 0,0003 0,0009 0,0004
27 0,0007 0,0003 0,0009 0,0004
28 0,0007 0,0003 0,0009 0,0004
29 0,0007 0,0003 0,0009 0,0004
30 0,0007 0,0004 0,0010 0,0004
31 0,0008 0,0004 0,0010 0,0005
32 0,0008 0,0004 0,0010 0,0005
33 0,0009 0,0005 0,0011 0,0005
34 0,0009 0,0005 0,0011 0,0005
35 0,0010 0,0006 0,0011 0,0006
36 0,0010 0,0006 0,0011 0,0006
37 0,0011 0,0007 0,0011 0,0006
38 0,0012 0,0007 0,0012 0,0006
39 0,0012 0,0008 0,0012 0,0007
40 0,0013 0,0008 0,0013 0,0008
41 0,0014 0,0009 0,0014 0,0008
42 0,0015 0,0010 0,0015 0,0009
43 0,0017 0,0011 0,0017 0,0010
44 0,0018 0,0012 0,0018 0,0011
45 0,0019 0,0013 0,0020 0,0012
46 0,0021 0,0014 0,0021 0,0014
47 0,0023 0,0015 0,0023 0,0015
48 0,0025 0,0017 0,0025 0,0016
49 0,0027 0,0018 0,0027 0,0018
50 0,0030 0,0020 0,0029 0,0019
51 0,0033 0,0022 0,0032 0,0021
52 0,0036 0,0023 0,0035 0,0023
53 0,0040 0,0026 0,0038 0,0025
54 0,0044 0,0028 0,0042 0,0027
55 0,0048 0,0031 0,0045 0,0029
56 0,0053 0,0034 0,0049 0,0032
57 0,0059 0,0037 0,0054 0,0035
58 0,0064 0,0040 0,0059 0,0038
59 0,0071 0,0044 0,0065 0,0042
60 0,0078 0,0049 0,0071 0,0046
61 0,0086 0,0053 0,0078 0,0050
62 0,0095 0,0059 0,0085 0,0055
63 0,0104 0,0064 0,0093 0,0060
64 0,0114 0,0071 0,0103 0,0066
65 0,0126 0,0078 0,0113 0,0073
66 0,0139 0,0086 0,0124 0,0081
67 0,0153 0,0095 0,0136 0,0089
68 0,0168 0,0105 0,0150 0,0098
69 0,0185 0,0116 0,0165 0,0108
70 0,0204 0,0128 0,0182 0,0120
71 0,0225 0,0142 0,0201 0,0132
72 0,0247 0,0157 0,0222 0,0147
73 0,0273 0,0174 0,0245 0,0163
74 0,0300 0,0193 0,0270 0,0181
75 0,0331 0,0215 0,0299 0,0201
76 0,0365 0,0238 0,0331 0,0223
77 0,0402 0,0265 0,0366 0,0249
78 0,0443 0,0295 0,0405 0,0277
79 0,0488 0,0328 0,0449 0,0309
80 0,0538 0,0365 0,0498 0,0345
81 0,0593 0,0407 0,0553 0,0386
82 0,0654 0,0454 0,0614 0,0432
83 0,0722 0,0507 0,0682 0,0483
84 0,0796 0,0567 0,0758 0,0542
85 0,0878 0,0634 0,0843 0,0608
86 0,0968 0,0709 0,0939 0,0683
87 0,1068 0,0794 0,1045 0,0768
88 0,1178 0,0890 0,1165 0,0864
89 0,1300 0,0998 0,1299 0,0973
90 0,1434 0,1120 0,1450 0,1098
91 0,1579 0,1254 0,1615 0,1235
92 0,1733 0,1399 0,1790 0,1385
93 0,1893 0,1554 0,1976 0,1545
94 0,2060 0,1719 0,2170 0,1717
95 0,2184 0,1885 0,2375 0,1913
96 0,2354 0,2065 0,2580 0,2106
97 0,2529 0,2255 0,2792 0,2310
98 0,2709 0,2453 0,3008 0,2522
99 0,2893 0,2657 0,3227 0,2742
100 0,3080 0,2867 0,3447 0,2967
101 0,3269 0,3081 0,3665 0,3196
102 0,3458 0,3297 0,3881 0,3426
103 0,3646 0,3513 0,4093 0,3655
104 0,3832 0,3728 0,4298 0,3881
105 0,4015 0,3940 0,4495 0,4102
106 0,4194 0,4146 0,4684 0,4316
107 0,4367 0,4346 0,4863 0,4521
108 0,4535 0,4539 0,5031 0,4717
109 0,4696 0,4722 0,5188 0,4902
110 + 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000

Jasilionis (2018) et Ho et Hendi (2018) font remarquer que la croissance des inégalités sociales peut entraîner une diminution de l’espérance de vie, en raison de l’augmentation de ce qu’on appelle les « décès par désespoir » (suicides, accidents et surdoses de drogues). Étant le seul pays de l’OCDE où il n’y a pas de système de soins de santé universel, et parce qu’ils sont aux prises avec des inégalités marquées et grandissantes en matière de santé, les États-Unis sont souvent mentionnés comme un pays où l’espérance de vie pourrait un jour diminuer en raison des inégalités sociales croissantes (Kontis, 2017).

De récentes préoccupations au sujet de l’incidence de la croissance des inégalités sociales sur l’espérance de vie ont aussi été soulevées au Royaume-Uni (Bennett et coll., 2015; Hiam et coll., 2018; Raleigh, 2018). Hiam et coll. (2018) constatent que les inégalités en matière d’espérance de vie entre les différentes « autorités locales » au Royaume-Uni se sont élargies depuis 2010. Ils proposent comme facteur explicatif possible les mesures d’austérité adoptées au cours de la période. Il a été constaté que les mesures d’austérité ont eu un impact négatif sur la santé des populations en Europe (Green, 2018). Toutefois, comme l’a signalé Raleigh (2018), le ralentissement de l’amélioration de l’espérance de vie s’est opéré dans de nombreux pays qui n’ont pas mis en place de telles mesures d’austérité, tandis que les ralentissements survenus dans des pays comme la Grèce, l’Espagne et le Portugal — qui ont mis en œuvre des mesures d’austérité plus sévères — ont été moins marqués que ceux observés pendant la même période au Royaume-Uni.

Au Canada, l’inégalité en matière d’espérance de vie selon le statut socioéconomique est plus faible qu’elle ne l’est dans la plupart des autres pays aux revenus élevés. Il existe cependant un écart important entre l’espérance de vie des membres des Premières Nations, des Inuits et des Métis et celle du reste de la population (Agence de la santé publique du Canada, 2018). Cette inégalité en matière de santé devient évidente lorsqu’on examine les différences entre le taux de mortalité infantile et l’espérance de vie à la naissance au Nunavut (où la grande majorité de la population est inuite) et les données correspondantes dans les autres provinces et territoires du Canada (figures 4.4 et 4.5). Au cours des dernières années, le classement relatif ainsi que l’écart entre l’espérance de vie la plus faible et l’espérance de vie la plus élevée parmi les provinces et les territoires ont été assez stables.

Description de la figure 4.4 Taux de mortalité infantile, deux sexes, Canada, provinces et territoires, 2010 et 2016

Description de la figure 4.4 
Tableau de données de la figure 4.4
Taux de mortalité infantile, deux sexes, Canada, provinces et territoires, 2010 et 2016
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Taux de mortalité infantile. Les données sont présentées selon Région (titres de rangée) et 2010 et 2016, calculées selon pour mille naissances vivantes unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Région 2010 2016
pour mille naissances vivantes
Canada 4,9 4,4
T.-N.-L. 5,8 4,3
Î.-P.-É. 3,7 3,9
N.-É. 4,3 4,2
N.-B. 4,2 3,9
Qc 4,6 4,3
Ont. 4,9 4,4
Man. 6,9 6,2
Sask. 6,5 5,9
Alb. 5,5 4,5
C.-B. 3,7 3,3
Yn 4,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise
T.N.-O. 8,0 5,7
Nt 19,2 13,1

Description de la figure 4.5 Espérance de vie à la naissance, deux sexes, Canada, provinces et territoires, 2010 et 2016

Description de la figure 4.5 
Tableau de données de la figure 4.5
Espérance de vie à la naissance, deux sexes, Canada, provinces et territoires, 2010 et 2016
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Espérance de vie à la naissance. Les données sont présentées selon Région (titres de rangée) et 2010 et 2016, calculées selon en années unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Région 2010 2016
en années
Canada 81,4 82,0
T.-N.-L. 79,6 79,6
Î.-P.-É. 80,6 82,0
N.-É. 80,2 80,4
N.-B. 80,6 80,7
Qc 81,5 82,5
Ont. 81,8 82,5
Man. 79,7 80,0
Sask. 79,6 80,2
Alb. 81,1 81,5
C.-B. 82,1 82,3
Yn 78,0 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer
T.N.-O. 77,6 77,1
Nt 71,3 72,1

Dans quelle mesure l’écart entre l’espérance de vie des femmes et celle des hommes pourrait-il encore diminuer?

Au-delà des différences de mortalité selon la région et les caractéristiques socioéconomiques, l’écart entre l’espérance de vie des hommes et celle des femmes existe depuis longtemps au Canada et dans d’autres pays. Après avoir atteint un sommet en 1978 (7,4 ans), l’avantage des Canadiennes par rapport à leurs homologues de sexe masculin au chapitre de l’espérance de vie à la naissance a diminué de façon assez constante au cours des années suivantes, bien qu’il demeure constant depuis 2014, se situant à 4,1 ans (figure 4.6). Cette réduction du différentiel d’espérance de vie entre les sexes est principalement attribuable au fait que le mode de vie et les comportements des femmes sont devenus plus semblables à ceux des hommes (Bourbeau et Ouellette, 2016), une tendance observée dans de nombreux pays (Mayhew et Smith, 2015).

Description de la figure 4.6 Différence (en années) entre l'espérance de vie à la naissance des femmes et des hommes, Canada, 1945 à 2016

Description de la figure 4.6 
Tableau de données de la figure 4.6
Différence (en années) entre l'espérance de vie à la naissance des femmes et des hommes, Canada, 1945 à 2016
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Différence (en années) entre l'espérance de vie à la naissance des femmes et des hommes. Les données sont présentées selon Année (titres de rangée) et Différence, calculées selon en années unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Année Différence
en années
1945 3,5
1946 3,6
1947 4,1
1948 4,1
1949 4,2
1950 4,4
1951 4,4
1952 5,1
1953 5,1
1954 5,1
1955 5,4
1956 5,3
1957 5,7
1958 5,8
1959 5,7
1960 5,9
1961 6,1
1962 6,0
1963 6,1
1964 6,5
1965 6,4
1966 6,6
1967 6,7
1968 6,7
1969 6,8
1970 6,9
1971 7,0
1972 7,1
1973 7,2
1974 7,2
1975 7,2
1976 7,3
1977 7,3
1978 7,4
1979 7,3
1980 7,1
1981 7,1
1982 7,1
1983 6,9
1984 6,8
1985 6,7
1986 6,7
1987 6,6
1988 6,6
1989 6,6
1990 6,4
1991 6,4
1992 6,2
1993 6,2
1994 6,0
1995 5,9
1996 5,7
1997 5,6
1998 5,4
1999 5,3
2000 5,2
2001 5,0
2002 4,9
2003 4,8
2004 4,7
2005 4,7
2006 4,6
2007 4,6
2008 4,5
2009 4,5
2010 4,4
2011 4,3
2012 4,2
2013 4,2
2014 4,1
2015 4,1
2016 4,1

Des recherches ont permis d’établir que l’avantage des femmes en matière de longévité s’explique par plusieurs phénomènes, dont les différences biologiques, comportementales et environnementales entre les hommes et les femmes (Ortiz-Ospina et Beltekien, 2018). Toutefois, certains chercheurs font valoir que les différences entre l’espérance de vie des femmes et celle des hommes qui découlent actuellement de causes et de conditions externes, comme les maladies cardiovasculaires, pourraient un jour être réduites au minimum, ce qui signifie que l’avantage des femmes au chapitre de l’espérance de vie pourrait diminuer considérablement (Bennett et coll., 2015; Kontis et coll., 2017). Les critiques de ces affirmations insistent pour dire que l’avantage biologique des femmes quant à la longévité ne pourrait pas être modifié à un tel degré (Peters et coll., 2015). Pour appuyer la thèse de l’avantage biologique des femmes en matière d’espérance de vie, on évoque souvent le paradoxe de la mortalité et de la morbidité selon lequel « l’homme meurt, la femme tombe malade » — en d’autres termes, les femmes affichent des taux de mortalité inférieurs à ceux des hommes tout au long de leur vie, mais elles présentent des taux plus élevés de maladies physiques, de séjours à l’hôpital et de consultations chez le médecin (Verbrugge et Wingward, 1987; Kulminski et coll., 2008). À l’inverse, ce paradoxe peut refléter des normes sociétales sexospécifiques et pas simplement des différences biologiques sur le plan de la résistance (Singh-Manoux et coll., 2008; Ortiz-Ospina et Beltekian, 2018).

L’importance de la contribution apportée par des facteurs non biologiques au différentiel d’espérance de vie entre les sexes devient évidente lorsque ce différentiel est comparé entre les pays (figure 4.7). Dans tous les pays de l’OCDE, l’espérance de vie à la naissance des femmes est invariablement plus élevée que celle des hommes depuis 2000. Toutefois, l’ampleur de l’écart entre les sexes varie considérablement : en 2015, l’écart variait d’aussi peu que 2,6 ans (en Islande) à pas moins de 10,5 ans (en Lituanie). Depuis 2000, le différentiel moyen d’espérance de vie entre les sexes au Canada et parmi les pays de l’OCDE diminue lentement, mais de façon constante, l’écart étant de 4,1 ans au Canada en 2015, en deçà de la moyenne de 5,4 ans de l’OCDE pour cette même année. Dans leurs récentes projections probabilistes qui tiennent compte de l’incertitude liée au choix du modèle de prévisionNote , Kontis et coll. (2017) estiment que l’avantage des femmes en matière d’espérance de vie au Canada sera ramené à environ 3,1 ans d’ici 2030.

Description de la figure 4.7 Différence (en années) entre l'espérance de vie à la naissance des femmes et des hommes, pays de l'OCDE (minimum, maximum et la différence moyenne) et Canada, 2000 à 2016

Description de la figure 4.7 
Tableau de données de la figure 4.7
Différence (en années) entre l'espérance de vie à la naissance des femmes et des hommes, pays de l'OCDE (minimum, maximum et la différence moyenne) et Canada, 2000 à 2016
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Différence (en années) entre l'espérance de vie à la naissance des femmes et des hommes. Les données sont présentées selon Année (titres de rangée) et Pays de l'OCDE, Canada, Minimum, Maximum et Moyenne, calculées selon en années unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Année Pays de l'OCDE Canada
Minimum Maximum Moyenne
en années
2000 3,8 10,8 6,3 5,3
2001 3,9 11,5 6,3 5,2
2002 3,9 11,6 6,4 5,0
2003 3,0 11,3 6,2 4,9
2004 4,2 11,5 6,2 4,8
2005 3,9 12,2 6,2 4,7
2006 3,4 12,1 6,1 4,7
2007 3,7 12,7 6,1 4,6
2008 3,3 11,7 6,0 4,6
2009 3,7 11,6 6,0 4,5
2010 3,8 11,3 5,9 4,5
2011 3,4 11,2 5,8 4,4
2012 2,7 11,2 5,6 4,2
2013 3,2 11,1 5,6 4,2
2014 3,2 10,9 5,6 4,2
2015 2,6 10,5 5,4 4,1
2016 3,2 10,6 5,4 4,1

Résultats de l’Enquête auprès d’experts sur les tendances démographiques futures de 2018

Dix experts en démographie canadiens ont donné leurs points de vue sur l’évolution future de la mortalité au CanadaNote . Les experts ont d’abord été invités à décrire les arguments, les tendances, les théories ou les possibilités dont ils ont tenu compte au moment de formuler leurs points de vue sur la distribution probable de l’espérance de vie à la naissance des hommes et des femmes au Canada en 2043 (25 ans après la date de l’enquête). À long terme, de nombreux experts ont fait état d’une tendance à l’augmentation continue et très stable de l’espérance de vie à la naissance au Canada. De plus, certains ont laissé entendre que, pour cette raison, le recours à des modèles de séries chronologiques pourrait mieux convenir que l’opinion d’experts, particulièrement lorsqu’on projette la mortalité. L’opinion la plus fréquemment exprimée par les experts était que l’espérance de vie devrait continuer d’augmenter au cours des décennies à venir, mais à un rythme plus lent, conformément à la tendance des dernières décennies.

En ce qui concerne les facteurs qui pourraient faire augmenter l’espérance de vie à un rythme plus rapide au cours des années à venir, les progrès ou les percées de la technologie médicale ont souvent été mentionnés, tout comme un virage médical vers les soins préventifs, des modes de vie plus sains (y compris la réduction du tabagisme) et des conditions de travail plus sécuritaires.

Par contraste avec les tendances positives susmentionnées, les experts ont décrit de nombreux facteurs qui pourraient avoir une incidence défavorable sur l’espérance de vie future. La crise des opioïdes, la hausse des taux d’obésité, les changements climatiques, des catastrophes imprévues, la récente légalisation du cannabis et la légalisation de l’aide médicale à mourir ont notamment été mentionnés.

Pour ce qui est des différentiels d’espérance de vie entre les sexes, les experts semblaient unanimement envisager une convergence continue de l’espérance de vie des hommes et des femmes au cours des années à venir.

À la suite de leurs arguments qualitatifs, on a demandé aux experts de communiquer quantitativement leurs points de vue sur l’évolution probable de l’espérance de vie à la naissance des hommes et des femmes au Canada en 2043. Autrement dit, en élaborant une distribution de probabilités qui illustre leur opinion, ainsi que leur niveau d’incertitude, quant aux valeurs que l’espérance de vie à la naissance pourrait prendre dans 25 ans. Plus précisément, chaque expert a été prié de fournir les paramètres suivants (pour les hommes et les femmes, séparément) :

  • les limites inférieure et supérieure d’une fourchette couvrant presque toutes les valeurs plausibles de l’espérance de vie à la naissance au Canada en 2043;
  • Leur niveau de confiance (exprimé au pourcentage, avec un seuil minimal de 90 %) que l’espérance de vie à la naissance observé en 2043 se trouve à l’intérieur de la fourchette précisée en étape (a);
  • la valeur médiane de la fourchette établie à l’étape (a), c’est-à-dire la valeur où la probabilité que l’espérance de vie à la naissance soit supérieure ou inférieure à la médiane est égale (50-50);
  • les probabilités de voir l’espérance de vie à la naissance en 2043 soit inférieur et supérieur au point milieu de l’intervalle entre :
    • la limite inférieure de la fourchette établie à l’étape (a) et la médiane établie à l’étape (c); et
    • la médiane établie à l’étape (c) et la borne supérieur de la fourchette établie à l’étape (a)Note .

À partir de ces paramètres, une représentation visuelle de la distribution des probabilités résultante a été présentée aux experts à l’aide de l’algorithme métalogistique de Keelin (2016; 2018). Après quoi, chaque expert a été encouragé à modifier ses entrées jusqu’à ce qu’il parvienne à une représentation satisfaisante de ses opinions. Les différentes distributions de probabilités qui illustrent le point de vue des 10 experts sur la probable espérance de vie à la naissance des hommes et des femmes au Canada en 2043 sont présentées à la figure 4.8 (lignes grises).

Description de la figure 4.8a

Description de la figure 4.8a

Cette figure linéaire montre les distributions de probabilité individuelles (lignes grises) et la distribution de mélange agrégée (ligne rouge) de l'espérance de vie à la naissance des hommes au Canada en 2043, selon les répondants de l'Enquête auprès des experts sur les tendances démographiques futures de 2018. L’axe horizontal représente l'espérance de vie à la naissance en années. L’axe vertical représente la densité de probabilité.

Description de la figure 4.8b

Description de la figure 4.8b

Cette figure linéaire montre les distributions de probabilité individuelles (lignes grises) et la distribution de mélange agrégée (ligne rouge) de l'espérance de vie à la naissance des femmes au Canada en 2043, selon les répondants de l'Enquête auprès des experts sur les tendances démographiques futures de 2018. L’axe horizontal représente l'espérance de vie à la naissance en années. L’axe vertical représente la densité de probabilité

L’ensemble des distributions de probabilités des experts ont été agrégées sous forme d’une distribution de mélangeNote , dont les résultats sont illustrés par un trait rouge dans la figure 4.8. Pour les femmes, cette agrégation a donné lieu à une distribution de probabilités bimodale (comportant un pic autour de 87,2 ans et l’autre à 87,9 ans), dont l’espérance de vie à la naissance médiane est de 87,5 ans, et dont les 10e et 90e centiles sont respectivement de 85,4 ans et de 89,9 ans.

Pour les hommes, la distribution de probabilités agrégée consiste en une distribution asymétrique à gauche, dont la médiane est de 85,3 ans, et dont les 10e et 90e centiles sont de 82,6 ans et de 87,1 ans.

Prises ensemble, les estimations médianes pour chaque sexe supposeraient un écart de 2,2 ans entre l’espérance de vie à la naissance des femmes et celle des hommes, soit près de la moitié de ce qu’il est actuellement (4,1 ans en 2016).

Méthodologie

Aperçu

En tant que volet clé de la projection de la population, la mortalité est projetée au moyen d’un processus d’extrapolation. Le modèle a été ajusté à partir des données des tables de mortalité de 1981 à 2016Note . Comme dans l’édition précédente, nous avons utilisé l’adaptation de Li-Lee (2005) de la méthode Lee-Carter (1992) pour des projections cohérentes, sauf que nous l’avons élargie de façon à y introduire trois composantes : population totale, population par sexe et population par sexe et province/territoire. Ces changements permettent d’assurer la cohérence des résultats entre les deux sexes et parmi les provinces/territoires.

Les intrants du modèle sont les taux de mortalité par âge selon la province et le territoire, tirés des tables de mortalité récemment publiées par Statistique Canada (2019a). Les taux de mortalité annuels provenant de ces tables de mortalité ont été calculés à partir de moyennes sur trois ans et sont lissés par splines. Aux âges avancés, les taux de mortalité sont extrapolés à l’aide de la méthode Kannisto (Statistique Canada, 2019b). Ces méthodes accroissent la robustesse des tendances de la mortalité tout en réglant les problèmes associés aux régions où les effectifs de décès ou de population sont plus faibles. Pour les trois territoires et l’Île-du-Prince-Édouard, seules des tables de mortalité abrégées étaient disponibles. Nous avons donc produit les taux de mortalité par âge en utilisant la structure par âge nationale comme distribution de référence. Pour le Yukon, les données manquantes pour l’année 2017 ont été imputées en fonction de la tendance de la variation de la mortalité de 2014 à 2016.

Méthodes de projection cohérente

Lorsque les taux de mortalité sont projetés de façon indépendante pour des groupes donnés (c.-à-d. sexe, région) de la population, les tendances projetées pour chaque groupe tendent à diverger indéfiniment au fil du temps. Toutefois, il est probable que les forces qui influent sur la mortalité (comme l’évolution technologique, la pollution, etc.) touchent tous les groupes de la même façon. Cette proposition est corroborée par le fait qu’il n’y a pas eu de preuve solide de la divergence de la mortalité entre les sexes et entre les régions par le passé. Pour cette raison, nous avons utilisé des méthodes de projection cohérente de la mortalité pour limiter le degré de divergence entre les régions et entre les sexes.

La méthode Li-Lee offre un moyen d’établir des prévisions cohérentes entre les groupes tout en conservant la simplicité et la robustesse de la méthode Lee-Carter (Lee et Miller, 2001; Booth, 2006). Dans notre modèle élargi, nous avons ajouté une composante supplémentaire pour permettre des projections cohérentes non seulement entre les sexes, mais aussi entre chaque combinaison différente de sexe et de région.

Estimation des paramètres

Selon la nouvelle méthode, le logarithme des taux de mortalité par âge est calculé de la manière suivante :
ln( m x,t,s,i )=  μ x,s,i + B x K t + b x,s k t,s + β x,s,i κ t,s,i + ϵ x,t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qaciGGSbGaaiOBamaabmaapaqaa8qacaWGTbWdamaaBaaaleaapeGa amiEaiaacYcacaWG0bGaaiilaiaadohacaGGSaGaamyAaaWdaeqaaa GcpeGaayjkaiaawMcaaiabg2da9iaabckacqaH8oqBpaWaaSbaaSqa a8qacaWG4bGaaiilaiaadohacaGGSaGaamyAaaWdaeqaaOWdbiabgU caRiaadkeapaWaaSbaaSqaa8qacaWG4baapaqabaGcpeGaey4fIOIa am4sa8aadaWgaaWcbaWdbiaadshaa8aabeaak8qacqGHRaWkcaWGIb WdamaaBaaaleaapeGaamiEaiaacYcacaWGZbaapaqabaGcpeGaey4f IOIaam4Aa8aadaWgaaWcbaWdbiaadshacaGGSaGaam4CaaWdaeqaaO WdbiabgUcaRiabek7aI9aadaWgaaWcbaWdbiaadIhacaGGSaGaam4C aiaacYcacaWGPbaapaqabaGcpeGaey4fIOIaeqOUdS2damaaBaaale aapeGaamiDaiaacYcacaWGZbGaaiilaiaadMgaa8aabeaak8qacqGH RaWktuuDJXwAK1uy0HwmaeHbfv3ySLgzG0uy0Hgip5wzaGqbciab=v =aY=aadaWgaaWcbaWdbiaadIhacaGGSaGaamiDaiaacYcacaWGZbGa aiilaiaadMgaa8aabeaaaaa@7B58@
x, t, s, i représentent respectivement le facteur de l’âge, du temps, du sexe et de la région. Alors que m x,t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGTbWdamaaBaaaleaapeGaamiEaiaacYcacaWG0bGaaiilaiaa dohacaGGSaGaamyAaaWdaeqaaaaa@3D4F@  est le taux de mortalité spécifique au groupe, μ x,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacqaH8oqBpaWaaSbaaSqaa8qacaWG4bGaaiilaiaadohacaGGSaGa amyAaaWdaeqaaaaa@3C6A@  représente la moyenne de ln( m x,t,s,i ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qaciGGSbGaaiOBamaabmaapaqaa8qacaWGTbWdamaaBaaaleaapeGa amiEaiaacYcacaWG0bGaaiilaiaadohacaGGSaGaamyAaaWdaeqaaa GcpeGaayjkaiaawMcaaaaa@40F5@  sur l’ensemble des années, B x K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGcbWdamaaBaaaleaapeGaamiEaaWdaeqaaOWdbiabgEHiQiaa dUeapaWaaSbaaSqaa8qacaWG0baapaqabaaaaa@3B61@ représente le facteur commun appliqué à l’ensemble des sexes et des régions, b x,s k t,s MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGIbWdamaaBaaaleaapeGaamiEaiaacYcacaWGZbaapaqabaGc peGaey4fIOIaam4Aa8aadaWgaaWcbaWdbiaadshacaGGSaGaam4Caa Wdaeqaaaaa@3EF1@ est le facteur spécifique au sexe appliqué à l’ensemble des régions, β x,s,i κ t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacqaHYoGypaWaaSbaaSqaa8qacaWG4bGaaiilaiaadohacaGGSaGa amyAaaWdaeqaaOWdbiabgEHiQiabeQ7aR9aadaWgaaWcbaWdbiaads hacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaapaqabaaaaa@43A9@ représente le facteur spécifique au sexe et à la région pour chaque combinaison de sexe et de région, et ϵ x,t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaWefv3ySLgznf gDOfdaryqr1ngBPrginfgDObYtUvgaiuGaqaaaaaaaaaWdbiab=v=a Y=aadaWgaaWcbaWdbiaadIhacaGGSaGaamiDaiaacYcacaWGZbGaai ilaiaadMgaa8aabeaaaaa@4858@  est le terme de variance aléatoire. Il convient de souligner que la transformation logarithmique empêche d’obtenir des valeurs de mortalité négatives.

Pour quantifier les variations du taux de mortalité, nous avons décomposé chaque composante de la modélisation en une structure par âge, B x( ,s,i ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGcbWdamaaBaaaleaapeGaamiEamaabmaapaqaa8qacaGGSaGa am4CaiaacYcacaWGPbaacaGLOaGaayzkaaaapaqabaaaaa@3D23@ , et en une structure temporelle, K t( ,s,i ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGlbWdamaaBaaaleaapeGaamiDamaabmaapaqaa8qacaGGSaGa am4CaiaacYcacaWGPbaacaGLOaGaayzkaaaapaqabaaaaa@3D28@ , en utilisant une décomposition en valeur singulière (ou SVD, de l’anglais : Singular Value Decomposition). Cette technique de réduction de la dimensionnalité a servi à obtenir les vecteurs de premier ordre B x( ,s,i ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGcbWdamaaBaaaleaapeGaamiEamaabmaapaqaa8qacaGGSaGa am4CaiaacYcacaWGPbaacaGLOaGaayzkaaaapaqabaaaaa@3D23@  et K t( ,s,i ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGlbWdamaaBaaaleaapeGaamiDamaabmaapaqaa8qacaGGSaGa am4CaiaacYcacaWGPbaacaGLOaGaayzkaaaapaqabaaaaa@3D28@ , avec les contraintes qui assureraient le caractère unique de la solution : la somme de tous les coefficients portant sur l’âge doit être égale à un, et la somme de tous les coefficients temporels doit être égale à zéro.

Nous avons d’abord obtenu le facteur au niveau national, B x K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGcbWdamaaBaaaleaapeGaamiEaaWdaeqaaOWdbiabgEHiQiaa dUeapaWaaSbaaSqaa8qacaWG0baapaqabaaaaa@3B61@ , par la décomposition d’une matrice de données dans laquelle chaque élément est la différence du logarithme des taux de mortalité par âge observés, ln( m x,t ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qaciGGSbGaaiOBamaabmaapaqaa8qacaWGTbWdamaaBaaaleaapeGa amiEaiaacYcacaWG0baapaqabaaak8qacaGLOaGaayzkaaGaaiiOaa aa@3ED2@ , et de la moyenne de ces taux (en logarithme) au cours de la période, μ x MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacqaH8oqBpaWaaSbaaSqaa8qacaWG4baapaqabaaaaa@3923@ , en utilisant une décomposition SVD. Il s’agit du facteur commun à chaque combinaison de sexe et de région. Un facteur spécifique au sexe, b x,s k t,s MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGIbWdamaaBaaaleaapeGaamiEaiaacYcacaWGZbaapaqabaGc peGaey4fIOIaam4Aa8aadaWgaaWcbaWdbiaadshacaGGSaGaam4Caa Wdaeqaaaaa@3EF0@ , a ensuite été obtenu par une décomposition des résidus du modèle contenant le facteur national seulement, que nous calculons au moyen de la formule ln( m x,s,t )  μ x,s B x K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qaciGGSbGaaiOBamaabmaapaqaa8qacaWGTbWdamaaBaaaleaapeGa amiEaiaacYcacaWGZbGaaiilaiaadshaa8aabeaaaOWdbiaawIcaca GLPaaacqGHsislcaGGGcGaeqiVd02damaaBaaaleaapeGaamiEaiaa cYcacaWGZbaapaqabaGcpeGaeyOeI0IaamOqa8aadaWgaaWcbaWdbi aadIhaa8aabeaak8qacqGHxiIkcaWGlbWdamaaBaaaleaapeGaamiD aaWdaeqaaaaa@4C6E@ . La matrice résultante contient seulement les variations qui ne sont pas encore représentées par le facteur national global. De même, nous avons obtenu un facteur spécifique au sexe et à la région, β x,s,i κ t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacqaHYoGypaWaaSbaaSqaa8qacaWG4bGaaiilaiaadohacaGGSaGa amyAaaWdaeqaaOWdbiabgEHiQiabeQ7aR9aadaWgaaWcbaWdbiaads hacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaapaqabaaaaa@43A9@ , par une décomposition de la matrice de résidus après soustraction des effets estimés dans le modèle pour le facteur national global et le facteur spécifique au sexe.

À chaque niveau (national, spécifique au sexe, et spécifique au sexe et à la région), les facteurs variant dans le temps résultants, K t( s,i ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGlbWdamaaBaaaleaapeGaamiDamaabmaapaqaa8qacaWGZbGa aiilaiaadMgaaiaawIcacaGLPaaaa8aabeaaaaa@3C77@ , ont été ajustés au moyen d’un processus itératif de sorte que, pour chaque année, l’espérance de vie modélisée corresponde aux valeurs observées. Les écarts sont principalement attribuables au fait que le modèle est ajusté aux logarithmes des taux de mortalité plutôt qu’aux taux de mortalité mêmes. Ce sont ces facteurs temporels ajustés qui servent à l’estimation à l’étape suivante.

Prévision des facteurs temporels

Pour projeter les taux de mortalité dans l’avenir, nous avons extrapolé les K t( ,s,i ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGlbWdamaaBaaaleaapeGaamiDamaabmaapaqaa8qacaGGSaGa am4CaiaacYcacaWGPbaacaGLOaGaayzkaaaapaqabaaaaa@3D27@  à l’aide d’un modèle de série chronologique. Au niveau national, la structure temporelle est une série hautement linéaire prévisible. Un processus de marche aléatoire avec dérive (ou RWD, de l’anglais : Random Walk with Drift) a servi à la prévision des valeurs K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGlbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdaeqaaaaa@383A@  futures, qui sont calculées de la manière suivante :
K t = K t1 +d+ e t σ,       e t ~N( 0,1 ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGlbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdaeqaaOWdbiabg2da9iaa dUeapaWaaSbaaSqaa8qacaWG0bGaeyOeI0IaaGymaaWdaeqaaOWdbi abgUcaRiaadsgacqGHRaWkcaWGLbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWd aeqaaOWdbiabgEHiQiabeo8aZjaacYcacaqGGcGaaeiiaiaabccaca qGGaGaaeiiaiaabckacaWGLbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdaeqa aOWdbiaac6hacaWGobWaaeWaa8aabaWdbiaaicdacaGGSaGaaGymaa GaayjkaiaawMcaaaaa@5270@ d représente le terme de dérive déterministe reflétant la tendance temporelle, e t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGLbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdaeqaaaaa@3854@  est le terme de marche aléatoire, et σ MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacqaHdpWCaaa@37DA@  est un élément stochastique reflétant l’écart-type des variations aléatoires de K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGlbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdaeqaaaaa@383A@ . Ainsi, la projection des taux de mortalité par âge au niveau global du Canada est établie de la manière suivante :
m x,t = e μ x + B x K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGTbWdamaaBaaaleaapeGaamiEaiaacYcacaWG0baapaqabaGc peGaeyypa0Jaamyza8aadaahaaWcbeqaa8qacqaH8oqBpaWaaSbaaW qaa8qacaWG4baapaqabaWcpeGaey4kaSIaamOqa8aadaWgaaadbaWd biaadIhaa8aabeaal8qacqGHxiIkcaWGlbWdamaaBaaameaapeGaam iDaaWdaeqaaaaaaaa@45B7@ Les facteurs spécifiques au sexe, k t,s MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGRbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaiaacYcacaWGZbaapaqabaaa aa@3A02@ , et les facteurs pour chaque combinaison de sexe et de région, κ t,s,i MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacqaH6oWApaWaaSbaaSqaa8qacaWG0bGaaiilaiaadohacaGGSaGa amyAaaWdaeqaaaaa@3C62@ , ont fait l’objet de prévisions reposant sur des modèles de séries chronologiques auto-régressifs de premier ordre (AR1) :
k t,s =c 0 s +c 1 s k t1,s + e t,s σ t,s ,        e t,s ~N( 0,1 ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGRbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaiaacYcacaWGZbaapaqabaGc peGaeyypa0Jaam4yaiaaicdapaWaaSbaaSqaa8qacaWGZbaapaqaba GcpeGaey4kaSIaam4yaiaaigdapaWaaSbaaSqaa8qacaWGZbaapaqa baGcpeGaey4fIOIaam4Aa8aadaWgaaWcbaWdbiaadshacqGHsislca aIXaGaaiilaiaadohaa8aabeaak8qacqGHRaWkcaWGLbWdamaaBaaa leaapeGaamiDaiaacYcacaWGZbaapaqabaGcpeGaey4fIOIaeq4Wdm 3damaaBaaaleaapeGaamiDaiaacYcacaWGZbaapaqabaGcpeGaaiil aiaabckacaqGGcGaaeiiaiaabccacaqGGaGaaeiiaiaabccacaWGLb WdamaaBaaaleaapeGaamiDaiaacYcacaWGZbaapaqabaGcpeGaaiOF aiaad6eadaqadaWdaeaapeGaaGimaiaacYcacaaIXaaacaGLOaGaay zkaaaaaa@632B@
et
κ t,s,i =c 0 s,i +c 1 s,i k t1,s,i + e t,s,i σ t,s,i ,        e t,s,i ~N( 0,1 ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacqaH6oWApaWaaSbaaSqaa8qacaWG0bGaaiilaiaadohacaGGSaGa amyAaaWdaeqaaOWdbiabg2da9iaadogacaaIWaWdamaaBaaaleaape Gaam4CaiaacYcacaWGPbaapaqabaGcpeGaey4kaSIaam4yaiaaigda paWaaSbaaSqaa8qacaWGZbGaaiilaiaadMgaa8aabeaak8qacqGHxi IkcaWGRbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaiabgkHiTiaaigdacaGGSaGa am4CaiaacYcacaWGPbaapaqabaGcpeGaey4kaSIaamyza8aadaWgaa WcbaWdbiaadshacaGGSaGaam4CaiaacYcacaWGPbaapaqabaGcpeGa ey4fIOIaeq4Wdm3damaaBaaaleaapeGaamiDaiaacYcacaWGZbGaai ilaiaadMgaa8aabeaak8qacaGGSaGaaeiOaiaabckacaqGGaGaaeii aiaabccacaqGGaGaaeiiaiaadwgapaWaaSbaaSqaa8qacaWG0bGaai ilaiaadohacaGGSaGaamyAaaWdaeqaaOWdbiaac6hacaWGobWaaeWa a8aabaWdbiaaicdacaGGSaGaaGymaaGaayjkaiaawMcaaaaa@6F3F@

Dans l’équation, c0 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGJbGaaGimaaaa@37B9@  et c1 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGJbGaaGymaaaa@37BA@  sont des moyennes spécifiques au modèle et des coefficients de pente spécifiques à chaque groupe, et σ t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacqaHdpWCpaWaaSbaaSqaa8qacaWG0baapaqabaaaaa@392D@ représente l’écart-type. Le modèle permet aux effets du sexe et aux effets du sexe et de la région de finalement converger vers une moyenne fixe (Li et Lee, 2005). Ainsi, alors que la tendance projetée par le facteur commun évolue continuellement au cours de la projection, les facteurs spécifiques finissent par atteindre un niveau constant. Par conséquent, ces facteurs spécifiques au groupe, qui créent des tendances distinctes liées à la mortalité dans chaque groupe, deviendraient de plus en plus faibles au fil du temps, menant à une projection cohérente entre les sexes et entre les régions (avec le temps, la projection pour chaque combinaison de sexe et de région tend à refléter une trajectoire commune). Ainsi, malgré la grande incertitude entourant les niveaux de mortalité futurs, la méthode de projection cohérente offre un moyen de projeter un portrait plausible des différences prévues de mortalité entre les sexes et entre les provinces et les territoires à long terme.

Ajustement de la structure par âge

Ajustements à des âges avancés

En tant que conséquence possible de la procédure de modélisation des tables de mortalité à des âges avancés, le B x MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGcbWdamaaBaaaleaapeGaamiEaaWdaeqaaaaa@3835@  résultant du modèle donne souvent des valeurs négatives à 90 ans et plus. Cela pourrait changer la forme de la courbe de mortalité et faire en sorte que la mortalité à des âges avancés soit plus élevée dans les dernières années de la projection que dans les années antérieures de la projection. Pour cette raison, une autre série de B x MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGcbWdamaaBaaaleaapeGaamiEaaWdaeqaaaaa@3835@  a été calculée à l’aide d’une approximation exponentielle du B x MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGcbWdamaaBaaaleaapeGaamiEaaWdaeqaaaaa@3835@  original (à partir de 80 ans), de façon que toutes les valeurs soient positives et convergent vers zéro à mesure que l’âge avance. L’âge de début de l’application de ce B x MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGcbWdamaaBaaaleaapeGaamiEaaWdaeqaaaaa@3835@  modifié en remplacement de celui d’origine a été déterminé en fonction de la distance entre la valeur initiale et la valeur modifiée, l’objectif étant de réduire au minimum l’écart créé. Parce qu’elle empêche les valeurs négatives de B x MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGcbWdamaaBaaaleaapeGaamiEaaWdaeqaaaaa@3835@ , la structure par âge modifiée permet d’éviter tout croisement des courbes de mortalité à des âges avancés au cours de la projection.

Rotation des structures par âge

La décroissance des taux de mortalité par âge a évolué au cours des dernières décennies, s’accélérant aux âges avancés et ralentissant aux jeunes âges. Il est toutefois difficile de prévoir ces variations — qui consistent en des différences de second ordre — sans un solide fondement empirique. Dans ce contexte, Li et coll. (2013) ont suggéré, comme simple préalable, que la future structure de la mortalité par âge devrait rester en forme de U. Ils défendent cette hypothèse en soulignant que cette forme s’est avérée persistante au fil du temps, s’étant même maintenue malgré d’importantes réductions des maladies infectieuses. Les auteurs concluent qu’elle doit être influencée par des mécanismes de l’évolution naturelle favorisant la capacité de reproduction. Ces forces expliqueraient, par exemple, pourquoi la survie est relativement élevée aux âges de maturité sexuelle et aux âges où les adultes peuvent contribuer au succès reproductif des enfants adultes. Ainsi, Li et coll. (2013) ont proposé un modèle de « rotation » où B x MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGcbWdamaaBaaaleaapeGaamiEaaWdaeqaaaaa@3835@  évolue graduellement vers une structure plus lisse au fil du temps. Après avoir effectué la rotation, le nouveau B x MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGcbWdamaaBaaaleaapeGaamiEaaWdaeqaaaaa@3835@  final devient progressivement plus plat et présente moins de variations selon l’âge, à mesure que grandit l’incertitude. Enfin, les valeurs K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGlbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdaeqaaaaa@383A@  ont été itérées de façon à ce que l’espérance de vie nouvellement projetée demeure la même que celle qui précédait la rotation. La figure 4.9 met en contraste, au niveau du Canada, la structure finale de la variation par âge, ajustée aux âges avancés, puis effectuant une rotation suivant les méthodologies de Li et coll. (2013), avec une structure par âge initiale estimée au moyen d’une décomposition SVD.

Description de la figure 4.9 Schémas ultime et original de la structure par âge, Canada

Description de la figure 4.9 
Tableau de données de la figure 4.9
Schémas ultime et original de la structure par âge, Canada
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Schémas ultime et original de la structure par âge. Les données sont présentées selon Âge (titres de rangée) et Beta original et Beta ultime, calculées selon beta unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Âge Beta original Beta ultime
beta
0 0,01081 0,01126
1 0,01637 0,01126
2 0,01833 0,01126
3 0,01985 0,01126
4 0,02092 0,01126
5 0,02154 0,01126
6 0,02171 0,01126
7 0,02144 0,01126
8 0,02072 0,01126
9 0,01955 0,01126
10 0,01829 0,01126
11 0,01726 0,01126
12 0,01648 0,01126
13 0,01595 0,01126
14 0,01566 0,01126
15 0,01561 0,01126
16 0,01548 0,01126
17 0,01493 0,01126
18 0,01395 0,01126
19 0,01282 0,01126
20 0,01182 0,01126
21 0,01093 0,01126
22 0,01017 0,01126
23 0,00952 0,01126
24 0,00899 0,01126
25 0,00858 0,01126
26 0,00825 0,01126
27 0,00802 0,01126
28 0,00789 0,01126
29 0,00786 0,01126
30 0,00791 0,01126
31 0,00802 0,01126
32 0,00812 0,01126
33 0,00822 0,01126
34 0,00832 0,01126
35 0,00842 0,01126
36 0,00851 0,01126
37 0,00858 0,01126
38 0,00864 0,01126
39 0,00868 0,01126
40 0,00870 0,01126
41 0,00873 0,01126
42 0,00879 0,01126
43 0,00887 0,01126
44 0,00897 0,01126
45 0,00910 0,01126
46 0,00926 0,01126
47 0,00944 0,01126
48 0,00965 0,01126
49 0,00988 0,01126
50 0,01014 0,01126
51 0,01040 0,01126
52 0,01064 0,01126
53 0,01086 0,01126
54 0,01105 0,01126
55 0,01123 0,01126
56 0,01138 0,01126
57 0,01151 0,01126
58 0,01162 0,01126
59 0,01171 0,01126
60 0,01178 0,01126
61 0,01183 0,01126
62 0,01185 0,01126
63 0,01186 0,01126
64 0,01184 0,01126
65 0,01180 0,01126
66 0,01175 0,01126
67 0,01167 0,01126
68 0,01156 0,01126
69 0,01144 0,01126
70 0,01130 0,01126
71 0,01113 0,01110
72 0,01095 0,01091
73 0,01074 0,01071
74 0,01051 0,01048
75 0,01026 0,01023
76 0,00999 0,00996
77 0,00970 0,00967
78 0,00939 0,00936
79 0,00905 0,00902
80 0,00870 0,00867
81 0,00832 0,00829
82 0,00792 0,00789
83 0,00749 0,00747
84 0,00705 0,00702
85 0,00658 0,00656
86 0,00608 0,00606
87 0,00556 0,00555
88 0,00502 0,00500
89 0,00445 0,00435
90 0,00385 0,00401
91 0,00325 0,00370
92 0,00267 0,00341
93 0,00212 0,00314
94 0,00159 0,00289
95 0,00077 0,00267
96 0,00030 0,00246
97 -0,00015 0,00227
98 -0,00056 0,00209
99 -0,00094 0,00193
100 -0,00129 0,00177
101 -0,00160 0,00164
102 -0,00188 0,00151
103 -0,00212 0,00139
104 -0,00233 0,00128
105 -0,00249 0,00118
106 -0,00263 0,00109
107 -0,00273 0,00100
108 -0,00279 0,00092
109 -0,00283 0,00085
110 -0,00284 0,00079

La figure 4.10 montre les taux de mortalité par âge pour les années 2017, 2043 et 2068. Les lignes en tirets représentent les courbes de mortalité projetées au moyen de la structure initiale par âge, ajustée aux âges avancés. Les lignes pleines représentent plutôt les courbes projetées selon la structure par âge effectuant une rotation. À mesure que l’horizon prévisionnel augmente, il tend à y avoir de plus en plus d’incertitude et de variations dans les courbes projetées. Toutefois, le modèle de rotation permet de lisser ces variations et de mieux préserver la forme en crochet des taux de mortalité.

Description de la figure 4.10 Taux de mortalité selon l'âge, hommes et femmes, Canada, certaines années projetées

Description de la figure 4.10 
Tableau de données de la figure 4.10
Taux de mortalité selon l'âge, hommes et femmes, Canada, certaines années projetées
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Taux de mortalité selon l'âge. Les données sont présentées selon Âge (titres de rangée) et Hommes, Femmes, 2017 Ajusté, 2068, Pas de rotation et Ajusté, calculées selon pour mille unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Âge Hommes Femmes
2017 Ajusté 2068 2017 Ajusté 2068
Pas de rotation Ajusté Pas de rotation Ajusté
pour mille
0 -5,4 -6,4 -6,4 -5,5 -6,5 -6,5
1 -8,4 -9,9 -9,6 -8,4 -9,9 -9,5
2 -8,7 -10,3 -9,9 -8,7 -10,4 -9,9
3 -9,0 -10,7 -10,2 -9,0 -10,9 -10,2
4 -9,2 -11,0 -10,5 -9,2 -11,2 -10,4
5 -9,4 -11,3 -10,7 -9,4 -11,4 -10,6
6 -9,5 -11,4 -10,8 -9,5 -11,6 -10,7
7 -9,6 -11,5 -10,9 -9,6 -11,6 -10,8
8 -9,6 -11,4 -10,9 -9,6 -11,6 -10,8
9 -9,6 -11,3 -10,8 -9,6 -11,4 -10,7
10 -9,5 -11,2 -10,7 -9,5 -11,2 -10,7
11 -9,4 -10,9 -10,6 -9,4 -11,0 -10,6
12 -9,2 -10,7 -10,4 -9,3 -10,8 -10,4
13 -9,0 -10,4 -10,1 -9,1 -10,6 -10,2
14 -8,7 -10,1 -9,8 -8,9 -10,4 -10,0
15 -8,4 -9,8 -9,5 -8,7 -10,1 -9,8
16 -8,0 -9,4 -9,2 -8,5 -9,9 -9,6
17 -7,8 -9,1 -8,9 -8,3 -9,7 -9,4
18 -7,6 -8,8 -8,7 -8,3 -9,6 -9,3
19 -7,5 -8,6 -8,5 -8,2 -9,4 -9,3
20 -7,4 -8,4 -8,4 -8,2 -9,3 -9,2
21 -7,3 -8,3 -8,3 -8,2 -9,2 -9,2
22 -7,3 -8,2 -8,3 -8,2 -9,1 -9,2
23 -7,3 -8,1 -8,2 -8,1 -9,0 -9,1
24 -7,3 -8,1 -8,2 -8,1 -8,9 -9,1
25 -7,3 -8,1 -8,2 -8,1 -8,9 -9,1
26 -7,3 -8,1 -8,2 -8,1 -8,8 -9,1
27 -7,3 -8,1 -8,2 -8,1 -8,8 -9,0
28 -7,3 -8,0 -8,2 -8,0 -8,7 -9,0
29 -7,3 -8,0 -8,2 -8,0 -8,7 -8,9
30 -7,3 -8,0 -8,2 -7,9 -8,6 -8,9
31 -7,2 -7,9 -8,1 -7,9 -8,6 -8,8
32 -7,2 -7,9 -8,1 -7,8 -8,5 -8,8
33 -7,2 -7,9 -8,0 -7,7 -8,5 -8,7
34 -7,1 -7,8 -8,0 -7,7 -8,4 -8,6
35 -7,1 -7,8 -8,0 -7,6 -8,4 -8,6
36 -7,0 -7,8 -7,9 -7,6 -8,3 -8,5
37 -6,9 -7,7 -7,9 -7,5 -8,3 -8,5
38 -6,9 -7,6 -7,8 -7,4 -8,2 -8,4
39 -6,8 -7,6 -7,7 -7,3 -8,1 -8,3
40 -6,7 -7,5 -7,6 -7,2 -8,0 -8,2
41 -6,6 -7,4 -7,6 -7,1 -7,9 -8,1
42 -6,6 -7,3 -7,5 -7,0 -7,8 -8,0
43 -6,5 -7,3 -7,4 -6,9 -7,7 -7,9
44 -6,4 -7,2 -7,3 -6,8 -7,6 -7,8
45 -6,3 -7,1 -7,2 -6,7 -7,5 -7,7
46 -6,2 -7,1 -7,2 -6,6 -7,4 -7,6
47 -6,1 -7,0 -7,1 -6,5 -7,4 -7,5
48 -6,1 -6,9 -7,0 -6,5 -7,3 -7,4
49 -6,0 -6,9 -6,9 -6,4 -7,2 -7,4
50 -5,9 -6,8 -6,9 -6,3 -7,2 -7,3
51 -5,8 -6,7 -6,8 -6,2 -7,1 -7,2
52 -5,7 -6,7 -6,7 -6,1 -7,1 -7,1
53 -5,6 -6,6 -6,6 -6,0 -7,0 -7,0
54 -5,5 -6,5 -6,5 -5,9 -6,9 -7,0
55 -5,5 -6,5 -6,4 -5,9 -6,9 -6,9
56 -5,4 -6,4 -6,4 -5,8 -6,8 -6,8
57 -5,3 -6,3 -6,3 -5,7 -6,7 -6,7
58 -5,2 -6,2 -6,2 -5,6 -6,7 -6,6
59 -5,1 -6,1 -6,1 -5,5 -6,6 -6,5
60 -5,0 -6,0 -6,0 -5,4 -6,5 -6,4
61 -4,9 -6,0 -5,9 -5,3 -6,4 -6,3
62 -4,8 -5,9 -5,8 -5,2 -6,3 -6,3
63 -4,7 -5,8 -5,7 -5,1 -6,2 -6,2
64 -4,6 -5,7 -5,6 -5,0 -6,1 -6,1
65 -4,5 -5,6 -5,5 -4,9 -6,0 -6,0
66 -4,4 -5,5 -5,4 -4,9 -5,9 -5,9
67 -4,3 -5,4 -5,3 -4,8 -5,8 -5,8
68 -4,2 -5,3 -5,2 -4,7 -5,7 -5,7
69 -4,1 -5,1 -5,1 -4,6 -5,6 -5,6
70 -4,0 -5,0 -5,0 -4,5 -5,5 -5,5
71 -3,9 -4,9 -4,9 -4,4 -5,4 -5,3
72 -3,8 -4,8 -4,8 -4,2 -5,2 -5,2
73 -3,7 -4,7 -4,7 -4,1 -5,1 -5,1
74 -3,6 -4,5 -4,5 -4,0 -5,0 -5,0
75 -3,5 -4,4 -4,4 -3,9 -4,9 -4,8
76 -3,4 -4,3 -4,3 -3,8 -4,7 -4,7
77 -3,3 -4,1 -4,1 -3,7 -4,6 -4,6
78 -3,2 -4,0 -4,0 -3,6 -4,4 -4,4
79 -3,1 -3,9 -3,8 -3,5 -4,3 -4,3
80 -2,9 -3,7 -3,7 -3,4 -4,1 -4,1
81 -2,8 -3,6 -3,6 -3,2 -4,0 -4,0
82 -2,7 -3,4 -3,4 -3,1 -3,8 -3,8
83 -2,6 -3,3 -3,3 -3,0 -3,7 -3,7
84 -2,5 -3,1 -3,1 -2,9 -3,5 -3,5
85 -2,4 -2,9 -2,9 -2,8 -3,3 -3,3
86 -2,2 -2,8 -2,8 -2,6 -3,2 -3,2
87 -2,1 -2,6 -2,6 -2,5 -3,0 -3,0
88 -2,0 -2,4 -2,4 -2,4 -2,8 -2,8
89 -1,9 -2,3 -2,2 -2,2 -2,6 -2,6
90 -1,7 -2,1 -2,1 -2,1 -2,5 -2,5
91 -1,6 -1,9 -1,9 -2,0 -2,3 -2,3
92 -1,5 -1,8 -1,8 -1,9 -2,2 -2,2
93 -1,4 -1,7 -1,7 -1,7 -2,0 -2,0
94 -1,3 -1,5 -1,5 -1,6 -1,9 -1,9
95 -1,2 -1,4 -1,4 -1,5 -1,8 -1,7
96 -1,1 -1,3 -1,3 -1,4 -1,6 -1,6
97 -1,0 -1,2 -1,2 -1,3 -1,5 -1,5
98 -0,9 -1,1 -1,1 -1,2 -1,4 -1,4
99 -0,8 -1,0 -1,0 -1,1 -1,3 -1,3
100 -0,7 -0,9 -0,9 -1,0 -1,2 -1,2
101 -0,6 -0,8 -0,8 -0,9 -1,1 -1,1
102 -0,6 -0,7 -0,7 -0,8 -1,0 -1,0
103 -0,5 -0,7 -0,7 -0,8 -0,9 -0,9
104 -0,5 -0,6 -0,6 -0,7 -0,8 -0,8
105 -0,4 -0,5 -0,5 -0,6 -0,7 -0,7
106 -0,4 -0,5 -0,5 -0,6 -0,7 -0,7
107 -0,3 -0,4 -0,4 -0,5 -0,6 -0,6
108 -0,3 -0,4 -0,4 -0,5 -0,5 -0,5
109 -0,2 -0,3 -0,3 -0,4 -0,5 -0,5
110 -0,2 -0,3 -0,3 -0,4 -0,4 -0,4

La prise en compte de l’incertitude

Un aspect important de l’approche Lee-Carter est l’approche probabiliste à partir de laquelle certaines mesures de l’incertitude peuvent être obtenues en fonction de l’ajustement statistique. Il est d’ailleurs possible d’élaborer d’autres hypothèses en utilisant l’intervalle de confiance de K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGlbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdaeqaaaaa@383A@ , obtenu à partir de la projection reposant sur le processus RWD. Toutefois, comme il contient seulement un nombre limité de paramètres et qu’il exclut l’information d’autres sources, le modèle a tendance à sous-estimer l’incertitude (D’Amato et coll., 2011; Liu et Braun, 2010; Koissi et coll., 2006). Pour cette raison, nous avons complété le processus d’élaboration des hypothèses en intégrant les résultats de l’Enquête auprès d’experts sur les tendances démographiques futures de 2018. Cela s’est fait en cinq étapes :

  1. Projeter l’espérance de vie d’après une hypothèse de mortalité faible et une hypothèse de mortalité forte selon l’approche originale Lee-Carter.
  2. Calculer les cibles d’espérance de vie pour l’hypothèse de mortalité faible et l’hypothèse de mortalité forte en 2043 pour chaque sexe au niveau national en utilisant un intervalle de confiance de 80 % fondée sur les résultats de l’enquête.
  3. Dériver les cibles d’espérance de vie pour l’hypothèse de mortalité faible et l’hypothèse de mortalité forte pour chaque province et territoire en fonction des cibles obtenues au niveau national en 2043. À cette fin, on a appliqué le ratio de l’espérance de vie projetée d’une région à l’espérance de vie projetée du Canada en 2043, toutes deux calculées à l’étape 1, à la nouvelle cible d’espérance de vie canadienne calculée à l’étape 2.
  4. Interpoler l’espérance de vie cible de 2017 à 2042 de sorte qu’elle atteigne de manière graduelle et lisse la cible nouvellement ajustée en 2043. Les cibles d’espérance de vie pour 2043 et les années suivantes ont été calculées en maintenant constante et égale, par rapport à celles créées en 2043, la distance entre la nouvelle espérance de vie et l’espérance de vie initiale obtenues à l’étape 1.
  5. Itérer les valeurs K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGlbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdaeqaaaaa@383A@ obtenues à l’étape 1 afin que la projection donne les cibles d’espérance de vie calculées à l’étape 3. Il convient de souligner que, à ce stade-ci, le vecteur initial K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGlbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdaeqaaaaa@383A@ a été transformé en 26 vecteurs distincts, un pour chaque combinaison de sexe et de région.
  6. Exécuter les projections en utilisant les nouvelles valeurs itérées K t MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGlbWdamaaBaaaleaapeGaamiDaaWdaeqaaaaa@383A@ .

Contrairement à une projection directe des valeurs de l’espérance de vie, l’approche Lee-Carter est sensible aux caractéristiques distinctes que les régions peuvent présenter, telles que leurs structures par âge et la façon dont leurs taux de mortalité ont évolué par le passé. Par exemple, les régions pour lesquelles les taux de mortalité sont relativement élevés aux jeunes âges ont une marge d’amélioration plus importante à ces âges. Ils affichent donc une plus grande variation de l’espérance de vie prévue comparativement aux autres régions. Par contre, l’ajustement des résultats au moyen des valeurs issues de l’enquête auprès d’experts permet d’obtenir un niveau d’incertitude plus large et plus raisonnable, qui n’est pas uniquement fondé sur les données historiques. C’est aussi une façon uniforme de prendre en compte l’incertitude d’une composante à l’autre de la projection, puisque les données de l’enquête ont également été utilisées pour d’autres composantes de la projection, telles que la fécondité, l’immigration, les résidents non permanents et l’émigration. L’approche retenue combine la force de l’approche originale Lee-Carter avec les avantages du recours à l’opinion d’experts.

Hypothèses de mortalité

Selon les trois hypothèses de mortalité, l’espérance de vie à la naissance devrait augmenter dans toutes les provinces et territoires et pour les deux sexes, mais à des rythmes différents. L’écart entre l’espérance de vie des hommes et celle des femmes continuerait de diminuer. La figure 4.11 montre l’espérance de vie à la naissance observée et projetée au Canada, pour les hommes et les femmes séparément, de 1981 à 2068.

Description de la figure 4.11 Espérance de vie à la naissance, selon le sexe, Canada, historique (1981 à 2016) et projetée (2017 à 2068) selon les hypothèses de mortalité faible, moyenne et forte

Description de la figure 4.11 
Tableau de données de la figure 4.11
Espérance de vie à la naissance, selon le sexe, Canada, historique (1981 à 2016) et projetée (2017 à 2068) selon les hypothèses de mortalité faible, moyenne et forte
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Espérance de vie à la naissance. Les données sont présentées selon Année (titres de rangée) et Hommes, Femmes, Historique, Projetée, Mortalité faible, Mortalité moyenne et Mortalité forte, calculées selon en années unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Année Hommes Femmes
Historique Projetée Historique Projetée
Mortalité faible Mortalité moyenne Mortalité forte Mortalité faible Mortalité moyenne Mortalité forte
en années
1981 72,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 79,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1982 72,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 79,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1983 72,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 79,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1984 72,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 79,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1985 73,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 79,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1986 73,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 79,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1987 73,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1988 73,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1989 73,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1990 74,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1991 74,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1992 74,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1993 74,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1994 74,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1995 75,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1996 75,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1997 75,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1998 75,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
1999 76,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2000 76,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2001 76,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2002 77,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2003 77,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2004 77,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2005 77,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2006 78,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2007 78,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2008 78,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2009 78,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2010 79,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2011 79,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2012 79,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2013 79,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2014 79,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2015 79,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2016 79,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise
2017 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,2 80,1 80,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,3 84,2 84,1
2018 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,5 80,2 80,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,5 84,3 84,1
2019 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 80,7 80,4 80,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,8 84,5 84,1
2020 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,0 80,6 80,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,0 84,6 84,2
2021 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,2 80,7 80,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,3 84,7 84,3
2022 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,5 80,9 80,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,5 84,9 84,3
2023 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,7 81,0 80,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,7 85,0 84,4
2024 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 81,9 81,2 80,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,0 85,2 84,4
2025 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,2 81,4 80,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,2 85,3 84,5
2026 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,4 81,5 80,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,4 85,4 84,6
2027 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,6 81,7 80,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,6 85,6 84,7
2028 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 82,8 81,8 80,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,8 85,7 84,8
2029 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,0 82,0 80,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,0 85,8 84,9
2030 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,2 82,1 81,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,1 86,0 84,9
2031 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,3 82,3 81,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,3 86,1 85,0
2032 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,5 82,4 81,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,5 86,2 85,1
2033 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,7 82,6 81,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,6 86,4 85,2
2034 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 83,8 82,7 81,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,8 86,5 85,4
2035 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,0 82,9 81,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,9 86,6 85,5
2036 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,1 83,0 81,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,0 86,7 85,6
2037 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,3 83,1 81,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,2 86,9 85,7
2038 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,4 83,3 81,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,3 87,0 85,8
2039 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,5 83,4 82,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,4 87,1 86,0
2040 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,6 83,6 82,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,5 87,2 86,1
2041 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,8 83,7 82,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,6 87,3 86,2
2042 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 84,9 83,8 82,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,7 87,5 86,4
2043 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,0 84,0 82,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,8 87,6 86,5
2044 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,1 84,1 82,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,9 87,7 86,6
2045 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,2 84,2 82,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 89,0 87,8 86,7
2046 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,4 84,4 83,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 89,1 87,9 86,8
2047 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,5 84,5 83,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 89,3 88,0 87,0
2048 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,6 84,6 83,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 89,4 88,1 87,1
2049 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,8 84,8 83,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 89,5 88,2 87,2
2050 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 85,9 84,9 83,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 89,6 88,4 87,3
2051 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,0 85,0 83,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 89,7 88,5 87,4
2052 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,1 85,1 83,8 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 89,8 88,6 87,5
2053 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,3 85,3 83,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 89,9 88,7 87,6
2054 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,4 85,4 84,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 90,0 88,8 87,7
2055 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,5 85,5 84,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 90,1 88,9 87,8
2056 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,6 85,6 84,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 90,2 89,0 87,9
2057 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,8 85,8 84,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 90,3 89,1 88,0
2058 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 86,9 85,9 84,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 90,4 89,2 88,1
2059 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,0 86,0 84,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 90,5 89,3 88,2
2060 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,1 86,1 84,7 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 90,6 89,4 88,3
2061 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,2 86,2 84,9 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 90,7 89,5 88,4
2062 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,4 86,3 85,0 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 90,8 89,6 88,5
2063 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,5 86,5 85,1 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 90,9 89,7 88,6
2064 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,6 86,6 85,2 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 91,0 89,8 88,7
2065 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,7 86,7 85,3 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 91,1 89,9 88,8
2066 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,8 86,8 85,4 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 91,2 90,0 88,9
2067 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 87,9 86,9 85,5 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 91,3 90,0 89,0
2068 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 88,0 87,0 85,6 Note ..: indisponible pour une période de référence précise 91,4 90,1 89,1

Au Canada, selon l’hypothèse de mortalité moyenne, l’espérance de vie à la naissance des hommes devrait passer de 79,9 ans en 2016 à 83,9 ans en 2043, pour finalement atteindre 87,0 ans en 2068. Selon l’hypothèse de mortalité forte, l’espérance de vie des hommes devrait atteindre 82,6 ans en 2043 et 85,6 ans en 2068. En revanche, l’espérance de vie des hommes atteindrait 84,9 ans en 2043 et 88,0 ans en 2068 selon l’hypothèse de mortalité faible.

L’espérance de vie des femmes devrait passer de 84,0 ans en 2016 à 87,5 ans en 2043, pour finalement atteindre 90,1 ans en 2068, selon l’hypothèse de mortalité moyenne. Selon l’hypothèse de mortalité forte, l’espérance de vie des femmes atteindrait 86,4 ans en 2043 et 89,0 ans en 2068, comparativement à 88,7 et à 91,3 ans, respectivement, selon l’hypothèse de mortalité faible. L’espérance de vie à la naissance projetée selon le sexe et la province ou le territoire pour certaines années selon les hypothèses de mortalité faible, moyenne et forte est présentée dans les tableaux 4.2, 4.3 et 4.4.


Tableau 4.2
Espérance de vie à la naissance, selon le sexe, Canada, provinces et territoires, historique (1981 à 2016) et projetée selon l'hypothèse de mortalité moyenne (2017-2018 à 2067-2068), pour certaines années ou périodes
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Espérance de vie à la naissance. Les données sont présentées selon Sexe / Région (titres de rangée) et 1981, 1986, 1991, 1996, 2001, 2006, 2011, 2016, 2017-
2018, 2022-
2023, 2027-
2028, 2032-
2033, 2037-
2038, 2042-
2043, 2047-
2048, 2052-
2053, 2057-
2058, 2062-
2063 et 2067-
2068(figurant comme en-tête de colonne).
Sexe / Région 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 2017-
2018
2022-
2023
2027-
2028
2032-
2033
2037-
2038
2042-
2043
2047-
2048
2052-
2053
2057-
2058
2062-
2063
2067-
2068
Hommes en années
Canada 72,0 73,3 74,5 75,4 76,9 78,1 79,4 79,9 80,2 81,0 81,7 82,5 83,2 83,9 84,6 85,2 85,8 86,4 87,0
T.-N.-L. 71,9 72,9 73,7 74,4 75,3 75,7 77,3 77,5 77,8 78,8 79,7 80,6 81,4 82,2 83,0 83,7 84,4 85,0 85,7
Î.-P.-É. 72,9 73,7 74,6 75,6 76,6 77,6 78,8 80,0 80,2 81,0 81,9 82,6 83,4 84,1 84,7 85,4 86,0 86,6 87,1
N.-É. 71,0 72,4 73,7 74,8 76,2 76,9 78,1 78,2 78,5 79,5 80,4 81,3 82,1 82,9 83,6 84,3 85,0 85,6 86,2
N.-B. 71,1 72,6 74,2 74,8 76,2 77,4 78,4 78,6 78,9 79,9 80,8 81,6 82,5 83,2 83,9 84,6 85,3 85,9 86,5
Qc 71,2 72,2 73,7 74,6 76,3 78,0 79,5 80,6 80,9 81,6 82,4 83,1 83,8 84,4 85,1 85,7 86,3 86,8 87,4
Ont. 72,4 73,7 74,9 75,8 77,3 78,5 79,8 80,4 80,6 81,4 82,2 82,9 83,7 84,4 85,0 85,7 86,3 86,8 87,4
Man. 72,3 73,3 74,6 75,2 75,6 76,7 77,8 77,9 78,2 79,2 80,1 81,0 81,8 82,6 83,4 84,1 84,8 85,5 86,1
Sask. 72,5 73,8 75,3 75,4 76,2 76,9 77,5 77,9 78,2 79,2 80,1 81,0 81,9 82,7 83,5 84,2 85,0 85,6 86,3
Alb. 72,2 73,7 75,0 75,9 77,1 77,9 79,1 79,2 79,5 80,4 81,3 82,1 82,9 83,7 84,4 85,1 85,7 86,4 86,9
C.-B. 72,8 74,4 75,2 76,1 78,0 78,7 80,3 80,1 80,5 81,6 82,5 83,2 83,9 84,6 85,2 85,8 86,4 87,0 87,5
Yn 67,2 68,2 69,3 70,5 71,6 72,9 74,1 75,5 75,8 76,8 77,9 78,8 79,8 80,7 81,5 82,3 83,1 83,9 84,6
T.N.-O. Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 73,0 73,7 74,5 75,2 75,5 76,6 77,7 78,6 79,6 80,5 81,4 82,2 83,0 83,7 84,4
Nt Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 67,0 68,2 69,6 71,0 71,4 72,6 73,8 74,9 75,9 76,9 77,9 78,8 79,7 80,6 81,4
Femmes
Canada 79,1 79,9 80,9 81,1 81,9 82,7 83,7 84,0 84,2 85,0 85,6 86,3 86,9 87,5 88,1 88,6 89,1 89,6 90,1
T.-N.-L. 78,8 79,2 79,5 80,2 80,6 80,7 82,1 81,7 82,0 82,9 83,7 84,5 85,3 86,0 86,7 87,3 87,9 88,4 89,0
Î.-P.-É. 80,5 80,9 81,4 81,8 82,3 82,8 83,3 83,8 84,1 84,8 85,5 86,2 86,9 87,5 88,1 88,6 89,2 89,7 90,2
N.-É. 78,5 79,4 80,2 80,5 81,1 81,9 82,5 82,6 82,8 83,7 84,5 85,3 86,0 86,7 87,3 87,9 88,5 89,0 89,5
N.-B. 79,1 80,1 80,8 81,2 81,8 82,3 83,2 82,9 83,2 84,0 84,8 85,6 86,2 86,9 87,5 88,1 88,7 89,2 89,7
Qc 78,8 79,6 80,8 81,0 81,9 82,8 83,6 84,2 84,4 85,1 85,7 86,3 86,9 87,4 88,0 88,5 89,0 89,4 89,9
Ont. 79,1 80,0 80,9 81,2 82,0 83,0 84,0 84,4 84,6 85,1 85,8 86,4 87,0 87,6 88,2 88,8 89,3 89,8 90,2
Man. 78,9 79,9 80,7 80,5 81,1 81,6 82,1 82,1 82,4 83,3 84,1 84,9 85,6 86,3 87,0 87,6 88,2 88,8 89,3
Sask. 79,9 80,6 81,6 81,4 81,5 81,8 82,3 82,7 82,9 83,8 84,6 85,3 86,0 86,7 87,3 87,9 88,5 89,1 89,6
Alb. 79,2 80,2 81,1 81,3 81,9 82,7 83,6 83,8 84,0 84,9 85,6 86,3 87,0 87,6 88,2 88,8 89,3 89,8 90,3
C.-B. 79,7 80,7 81,4 81,8 82,6 83,2 84,3 84,6 84,8 85,5 86,2 86,9 87,5 88,0 88,6 89,1 89,6 90,1 90,5
Yn 73,5 74,6 75,7 76,9 78,1 79,4 80,7 82,0 82,2 82,7 83,4 84,1 84,7 85,4 86,0 86,6 87,2 87,7 88,2
T.N.-O. Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 78,2 78,5 78,9 79,3 79,6 80,5 81,4 82,3 83,1 83,9 84,7 85,4 86,0 86,7 87,3
Nt Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 70,7 71,6 72,5 73,5 73,9 75,0 76,1 77,1 78,1 79,1 80,0 80,9 81,7 82,6 83,3

Tableau 4.3
Espérance de vie à la naissance, selon le sexe, Canada, provinces et territoires, historique (1981 à 2016) et projetée selon l'hypothèse de mortalité forte (2017-2018 à 2067-2068), pour certaines années ou périodes
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Espérance de vie à la naissance. Les données sont présentées selon Sexe / Région (titres de rangée) et 1981, 1986, 1991, 1996, 2001, 2006, 2011, 2016, 2017-
2018, 2022-
2023, 2027-
2028, 2032-
2033, 2037-
2038, 2042-
2043, 2047-
2048, 2052-
2053, 2057-
2058, 2062-
2063 et 2067-
2068(figurant comme en-tête de colonne).
Sexe / Région 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 2017-
2018
2022-
2023
2027-
2028
2032-
2033
2037-
2038
2042-
2043
2047-
2048
2052-
2053
2057-
2058
2062-
2063
2067-
2068
Hommes en années
Canada 72,0 73,3 74,5 75,4 76,9 78,1 79,4 79,9 80,0 80,3 80,7 81,2 81,9 82,6 83,2 83,8 84,4 85,0 85,6
T.-N.-L. 71,9 72,9 73,7 74,4 75,3 75,7 77,3 77,5 77,6 77,9 78,3 78,9 79,5 80,2 80,9 81,6 82,3 83,0 83,6
Î.-P.-É. 72,9 73,7 74,6 75,6 76,6 77,6 78,8 80,0 80,0 80,2 80,5 80,9 81,4 82,1 82,7 83,3 83,9 84,5 85,1
N.-É. 71,0 72,4 73,7 74,8 76,2 76,9 78,1 78,2 78,3 78,6 79,0 79,5 80,1 80,8 81,6 82,3 82,9 83,5 84,2
N.-B. 71,1 72,6 74,2 74,8 76,2 77,4 78,4 78,6 78,6 79,0 79,4 79,9 80,5 81,2 81,9 82,6 83,2 83,9 84,5
Qc 71,2 72,2 73,7 74,6 76,3 78,0 79,5 80,6 80,7 80,8 81,1 81,4 81,9 82,4 83,0 83,6 84,2 84,8 85,3
Ont. 72,4 73,7 74,9 75,8 77,3 78,5 79,8 80,4 80,4 80,6 80,9 81,3 81,8 82,3 83,0 83,6 84,2 84,8 85,3
Man. 72,3 73,3 74,6 75,2 75,6 76,7 77,8 77,9 78,0 78,3 78,7 79,3 79,9 80,6 81,4 82,1 82,8 83,4 84,1
Sask. 72,5 73,8 75,3 75,4 76,2 76,9 77,5 77,9 78,0 78,3 78,8 79,3 79,9 80,7 81,5 82,2 82,9 83,6 84,2
Alb. 72,2 73,7 75,0 75,9 77,1 77,9 79,1 79,2 79,3 79,5 79,9 80,4 81,0 81,6 82,3 83,0 83,7 84,3 84,9
C.-B. 72,8 74,4 75,2 76,1 78,0 78,7 80,3 80,1 80,2 80,4 80,8 81,3 81,9 82,6 83,2 83,8 84,4 84,9 85,5
Yn 67,2 68,2 69,3 70,5 71,6 72,9 74,1 75,5 75,6 76,0 76,5 77,1 77,8 78,6 79,5 80,3 81,1 81,8 82,5
T.N.-O. Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 73,0 73,7 74,5 75,2 75,3 75,7 76,3 76,9 77,6 78,5 79,3 80,1 80,9 81,6 82,4
Nt Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 67,0 68,2 69,6 71,0 71,1 71,7 72,3 73,1 74,0 74,9 75,9 76,8 77,7 78,5 79,3
Femmes
Canada 79,1 79,9 80,9 81,1 81,9 82,7 83,7 84,0 84,1 84,3 84,7 85,2 85,8 86,4 87,0 87,5 88,1 88,5 89,0
T.-N.-L. 78,8 79,2 79,5 80,2 80,6 80,7 82,1 81,7 81,7 82,1 82,5 83,0 83,6 84,4 85,0 85,6 86,2 86,8 87,3
Î.-P.-É. 80,5 80,9 81,4 81,8 82,3 82,8 83,3 83,8 83,9 84,1 84,4 84,8 85,2 85,8 86,4 87,0 87,5 88,0 88,5
N.-É. 78,5 79,4 80,2 80,5 81,1 81,9 82,5 82,6 82,6 82,9 83,3 83,8 84,4 85,0 85,7 86,3 86,8 87,3 87,9
N.-B. 79,1 80,1 80,8 81,2 81,8 82,3 83,2 82,9 83,0 83,3 83,6 84,1 84,6 85,3 85,9 86,5 87,0 87,5 88,0
Qc 78,8 79,6 80,8 81,0 81,9 82,8 83,6 84,2 84,2 84,4 84,6 84,9 85,3 85,8 86,3 86,8 87,3 87,8 88,3
Ont. 79,1 80,0 80,9 81,2 82,0 83,0 84,0 84,4 84,4 84,5 84,8 85,1 85,5 86,0 86,6 87,1 87,6 88,1 88,6
Man. 78,9 79,9 80,7 80,5 81,1 81,6 82,1 82,1 82,2 82,5 82,9 83,4 84,0 84,7 85,3 85,9 86,5 87,1 87,6
Sask. 79,9 80,6 81,6 81,4 81,5 81,8 82,3 82,7 82,7 83,0 83,4 83,8 84,4 85,0 85,7 86,3 86,8 87,4 87,9
Alb. 79,2 80,2 81,1 81,3 81,9 82,7 83,6 83,8 83,8 84,0 84,4 84,8 85,3 86,0 86,6 87,1 87,6 88,1 88,6
C.-B. 79,7 80,7 81,4 81,8 82,6 83,2 84,3 84,6 84,6 84,8 85,0 85,4 85,8 86,4 86,9 87,5 88,0 88,4 88,9
Yn 73,5 74,6 75,7 76,9 78,1 79,4 80,7 82,0 82,0 82,2 82,4 82,8 83,2 83,8 84,4 84,9 85,5 86,0 86,6
T.N.-O. Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 78,2 78,5 78,9 79,3 79,4 79,8 80,2 80,8 81,5 82,2 83,0 83,7 84,4 85,0 85,6
Nt Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 70,7 71,6 72,5 73,5 73,7 74,2 74,9 75,6 76,5 77,4 78,3 79,2 80,0 80,8 81,6

Tableau 4.4
Espérance de vie à la naissance, selon le sexe, Canada, provinces et territoires, historique (1981 à 2016) et projetée selon l'hypothèse de mortalité faible (2017-2018 à 2067-2068), pour certaines années ou périodes
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Espérance de vie à la naissance. Les données sont présentées selon Sexe / Région (titres de rangée) et 1981, 1986, 1991, 1996, 2001, 2006, 2011, 2016, 2017-
2018, 2022-
2023, 2027-
2028, 2032-
2033, 2037-
2038, 2042-
2043, 2047-
2048, 2052-
2053, 2057-
2058, 2062-
2063 et 2067-
2068(figurant comme en-tête de colonne).
Sexe / Région 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 2017-
2018
2022-
2023
2027-
2028
2032-
2033
2037-
2038
2042-
2043
2047-
2048
2052-
2053
2057-
2058
2062-
2063
2067-
2068
Hommes en années
Canada 72,0 73,3 74,5 75,4 76,9 78,1 79,4 79,9 80,3 81,6 82,7 83,6 84,3 84,9 85,6 86,2 86,8 87,4 88,0
T.-N.-L. 71,9 72,9 73,7 74,4 75,3 75,7 77,3 77,5 78,0 79,4 80,6 81,6 82,5 83,2 84,0 84,7 85,4 86,1 86,7
Î.-P.-É. 72,9 73,7 74,6 75,6 76,6 77,6 78,8 80,0 80,4 81,7 82,8 83,7 84,5 85,1 85,7 86,4 87,0 87,6 88,1
N.-É. 71,0 72,4 73,7 74,8 76,2 76,9 78,1 78,2 78,7 80,1 81,3 82,3 83,2 83,9 84,6 85,3 86,0 86,6 87,3
N.-B. 71,1 72,6 74,2 74,8 76,2 77,4 78,4 78,6 79,0 80,4 81,6 82,7 83,5 84,2 85,0 85,7 86,3 87,0 87,6
Qc 71,2 72,2 73,7 74,6 76,3 78,0 79,5 80,6 81,0 82,3 83,3 84,2 84,9 85,4 86,1 86,7 87,3 87,8 88,4
Ont. 72,4 73,7 74,9 75,8 77,3 78,5 79,8 80,4 80,8 82,1 83,1 84,1 84,8 85,4 86,0 86,7 87,3 87,9 88,4
Man. 72,3 73,3 74,6 75,2 75,6 76,7 77,8 77,9 78,4 79,8 81,0 82,1 82,9 83,7 84,4 85,2 85,9 86,6 87,2
Sask. 72,5 73,8 75,3 75,4 76,2 76,9 77,5 77,9 78,4 79,8 81,1 82,1 83,0 83,8 84,5 85,3 86,0 86,7 87,3
Alb. 72,2 73,7 75,0 75,9 77,1 77,9 79,1 79,2 79,6 81,0 82,2 83,2 84,0 84,7 85,4 86,1 86,8 87,4 88,0
C.-B. 72,8 74,4 75,2 76,1 78,0 78,7 80,3 80,1 80,5 81,9 83,1 84,1 84,9 85,6 86,2 86,8 87,4 88,0 88,5
Yn 67,2 68,2 69,3 70,5 71,6 72,9 74,1 75,5 76,0 77,5 78,8 79,9 80,9 81,7 82,6 83,4 84,2 85,0 85,7
T.N.-O. Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 73,0 73,7 74,5 75,2 75,7 77,2 78,6 79,7 80,7 81,5 82,4 83,2 84,0 84,8 85,5
Nt Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 67,0 68,2 69,6 71,0 71,5 73,2 74,6 76,0 77,1 78,0 79,0 79,9 80,8 81,7 82,5
Femmes
Canada 79,1 79,9 80,9 81,1 81,9 82,7 83,7 84,0 84,4 85,6 86,7 87,5 88,2 88,7 89,3 89,9 90,4 90,9 91,3
T.-N.-L. 78,8 79,2 79,5 80,2 80,6 80,7 82,1 81,7 82,1 83,5 84,7 85,7 86,6 87,2 87,9 88,5 89,1 89,7 90,2
Î.-P.-É. 80,5 80,9 81,4 81,8 82,3 82,8 83,3 83,8 84,2 85,5 86,6 87,5 88,2 88,7 89,3 89,9 90,4 90,9 91,4
N.-É. 78,5 79,4 80,2 80,5 81,1 81,9 82,5 82,6 83,0 84,3 85,5 86,5 87,3 87,9 88,6 89,2 89,7 90,3 90,8
N.-B. 79,1 80,1 80,8 81,2 81,8 82,3 83,2 82,9 83,4 84,7 85,8 86,8 87,5 88,2 88,8 89,4 89,9 90,5 91,0
Qc 78,8 79,6 80,8 81,0 81,9 82,8 83,6 84,2 84,6 85,8 86,7 87,5 88,2 88,6 89,2 89,7 90,2 90,7 91,1
Ont. 79,1 80,0 80,9 81,2 82,0 83,0 84,0 84,4 84,8 86,0 87,0 87,8 88,4 88,9 89,4 90,0 90,5 91,0 91,5
Man. 78,9 79,9 80,7 80,5 81,1 81,6 82,1 82,1 82,6 83,9 85,1 86,1 86,9 87,6 88,2 88,9 89,5 90,1 90,6
Sask. 79,9 80,6 81,6 81,4 81,5 81,8 82,3 82,7 83,1 84,4 85,6 86,5 87,3 87,9 88,6 89,2 89,8 90,3 90,9
Alb. 79,2 80,2 81,1 81,3 81,9 82,7 83,6 83,8 84,2 85,5 86,6 87,5 88,3 88,9 89,5 90,0 90,6 91,1 91,5
C.-B. 79,7 80,7 81,4 81,8 82,6 83,2 84,3 84,6 85,0 86,2 87,2 88,1 88,8 89,3 89,8 90,4 90,9 91,3 91,8
Yn 73,5 74,6 75,7 76,9 78,1 79,4 80,7 82,0 82,4 83,6 84,6 85,5 86,1 86,6 87,2 87,8 88,4 89,0 89,5
T.N.-O. Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 78,2 78,5 78,9 79,3 79,8 81,2 82,5 83,5 84,4 85,2 85,9 86,7 87,3 88,0 88,6
Nt Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise Note ..: indisponible pour une période de référence précise 70,7 71,6 72,5 73,5 74,1 75,7 77,1 78,4 79,5 80,4 81,4 82,2 83,1 83,9 84,7

Globalement, à court terme, l’espérance de vie projetée suit des trajectoires distinctes selon le sexe et la province ou le territoire. Ces divergences ont cependant tendance à s’estomper au fil du temps, en raison de l’utilisation du modèle de projection cohérente. Par conséquent, l’écart projeté entre l’espérance de vie des hommes et celui des femmes diminue avec le temps, mais l’espérance de vie des hommes ne dépasse jamais celle des femmes. La même cohérence est observée entre les provinces et les territoires, ce qui signifie que les différences historiques entre les juridictions sont maintenuesNote .

Références

Agence de la santé publique du Canada. 2018. Rapport de l’administratrice en chef de la santé publique sur l’état de la santé publique au Canada 2018 : Prévenir la consommation problématique de substances chez les jeunes.

Barbi, E., F. Lagona, M. Marsili, J.W. Vaupel et K.W. Wachter. 2018. « The plateau of human mortality: Demography of longevity pioneers », Science, volume 360, pages 1 459 à 1 461.

Bennett, J.E., G. Li, K. Foreman, N. Best, V. Kontis, C. Pearson, P. Hambly et M. Ezzati. 2015. « The future of life expectancy and life expectancy inequalities in England and Wales: Bayesian spatiotemporal forecasting », The Lancet, volume 386, pages 163 à 170.

Booth, H. 2006. « Demographic forecasting: 1980 to 2005 in review », Working Papers in Demography, numéro 100, The Australian National University, Canberra.

Bourbeau, R. et N. Ouellette. 2016. « Trends, patterns and differentials in Canadian mortality over nearly a century (1921-2011) », Canadian Studies in Population, volume 43, numéro 1-2, pages 48 à 77.

Cardona, C. et D. Bishai. 2018. « The slowing pace of life expectancy gains since 1950 », BMC Public Health, volume 18, numéro 151.

D’Amato, V., G. Piscopo et M. Russolillio. 2011. « The mortality of the Italian population: Smoothing techniques on the Lee-Carter model », The Annals of Applied Statistics, volume 5, numéro 2A, pages 705 à 724.

Dong, X., B. Milholland and J. Vijg. 2016. « Evidence for a limit to human lifespan », Nature, volume 538, pages 257 à 259.

Dowell, D., E. Arias, K. Kochanek, R. Anderson, G.P. Guy Jr., J.L. Losby et G. Baldwin. 2017. « Contribution of Opioid-Involved Poisoning to the Change in Life Expectancy in the United States, 2000-2015 », Journal of the American Medical Association, volume 318, numéro 11, pages 1 065 à 1 067.

Green, M.A. 2018. « Austerity and the new age of population health? », Scandinavian Journal of Public Health, volume 46, pages 38 à 41.

Hedegaard, H., M. Warner et A.M. Minino. 2017. « Drug overdose deaths in the United States, 1999-2016 », NCHS Data Brief, numéro 294, décembre 2017.

Hiam, L., D. Harrison, M. McKee et D. Dorling. 2018. « Why is life expectancy in England and Wales ‘stalling’? », Journal of Epidemiology and Community Health, Epub: doi: 10.1136/jech-2017-210401.

Ho, J.Y. et A.S. Hendi. 2018. « Recent trends in life expectancy across high income countries: retrospective observational study », British Medical Journal, volume 35, numéro K2562.

Jasilionis, D. 2018. « Reversals in life expectancy in high income countries? », British Medical Journal, volume 362, numéro K3399.

Keelin, T.W. 2016. « The Metalog Distributions », Decision Analysis, volume 13, numéro 4.

Keelin, T.W. 2018. « The Metalog Distributins – Excel workbook », http://www.metalogdistributions.com/excelworkbooks.html.

Keilman, N. 2018. « Increasing (but insufficient?) optimism about future life expectancy », N-IUSSP, 15 octobre 2018, http://www.niussp.org/article/increasing-but-insufficient-optimism-about-future-life/.

Kochanek, K.D., E.A. Arias et B.A. Bastian. 2016. « The effect of changes in selected age-specific causes of death on non-Hispanic white life expectancy between 2000 and 2014 », NCHS Data Brief, numéro 250, National Center for Health Statistics, juin 2016.

Koissi, M.C., A.F. Shapiro et G. Hognas. 2006. « Evaluating and extending Lee-Carter model for mortality forecasting: Bootstrap confidence intervals », Insurance Mathematics and Economics, volume 38, pages 1 à 20.

Kontis, V., J.E. Bennett, C.D. Mathers, G. Li, K. Foreman et M. Ezzati. 2017. « Future life expectancy in 35 industrialized countries: projections with a Bayesian model ensemble », The Lancet, volume 389, pages 1 323 à 1 335.

Kulminiski, A.M., I.V. Culminskaya, S.V. Ukrainsteva, K.G. Arbeev, K.C. Land et A.I. Yashin. 2008. « Sex-specific health deterioration and mortality: the morbidity-mortality paradox over age and time », Experimental Gerontology, volume 43, numéro 12, pages 1 052 à 1 057.

Lee, R.D. et L. Carter. 1992. « Modeling and forecasting the time series of U.S. mortality », Journal of the American Statistical Association, volume 78, pages 659 à 671.

Lee, R. et T. Miller. 2001. « Evaluating the performance of the Lee-Carter method for forecasting mortality », Demography, volume 38, pages 537 à 549.

Leon, D.A. 2011. « Editorial: Trends in European life expectancy: A salutary view », International Journal of Epidemiology, volume 40, pages 271 à 277.

Lenart, A. et J.W. Vaupel. 2017. « Questionable evidence for a limit to the human lifespan », Nature, volume 546, E13-E14.

Li, N. et R. Lee. 2005. « Coherent mortality forecasts for a group of populations: An extension of the Lee-Carter method », Demography, volume 42, pages 575 à 594.

Liu, X. et W.J. Braun. 2010. « Investigating mortality uncertainty using the block bootstrap », Journal of Probability and Statistics, volume 2010, pages 1 à 15.

Mayhew, L. et D. Smith. 2015. « On the decomposition of life expectancy and limits to life », Population Studies, volume 69, numéro 1, pages 73 à 89.

Oeppen, J. et J.W. Vaupel, 2002. « Broken limits to life expectancy », Science, volume 296, numéro 70, pages 1 029 à 1 031.

Oeppen, J. et J.W. Vaupel. 2019. « The linear rise in the number of our days », Old and New Perspectives on Mortality Forecasting, Springer Open Access Books, pages 159 à 166.

Office for National Statistics. 2018. « Changing trends in mortality: an international comparison: 2000 to 2016 », 7 août 2018.

Olshansky, S.J., B.A. Carnes et C. Cassel. 1990. « In Search of Methuselah: Estimating the Upper Limits to Human Longevity », Science, volume 250, pages 634 à 640.

Ortiz-Ospina, E. et D. Beltekian. 2018. « Why do women live longer than men? », Our World in Data: Blog, https://ourworldindata.org/why-do-women-live-longer-than-men.

Peters, F., C. Bohk-Ewald et R. Rau. 2015. « Correspondence: Future inequalities in life expectancy in England and Wales », The Lancet, volume 386, page 2 391.

Preston, S.H., A. Stokes, N.K. Mehta et B. Cao. 2014. « Projecting the effect of changes in smoking and obesity on future life expectancy in the United States », Demography, volume 51, numéro 1, pages 27 à 49.

Raleigh, V.S. 2018. « Stalling life expectancy in the UK », British Medical Journal, volume 362, numéro K4050.

Shumanty, R. 2018. « Mortalité: Aperçu, 2014 à 2016 », Rapport sur l’état de la population du Canada, 91-209-X au catalogue de Statistique Canada.

Singh-Manoux, A., A. Guéguen, J. Ferrie, M. Shipley, P. Martikainen, S. Bonenfant, M. Goldberg et M. Marmot. 2008. « Gender differences in the association between morbidity and mortality among middle-aged men and women », American Journal of Public Health, volume 98, numéro 12, pages 2 251 à 2 257.

Statistique Canada. 2019a. « Variation de l’espérance de vie selon certains causes de décès, 2017 », Le Quotidien, 30 mai 2019, https://www150.statcan.gc.ca/n1/daily-quotidien/190530/dq190530d-eng.htm.

Statistique Canada. 2019b. Méthodologie des tables de mortalité pour le Canada, les provinces et les territories, 84-538-X au catalogue de Statistique Canada.

Tuljapurkar, S., N. Li et C. Boe, C. 2000. « A universal pattern of mortality decline in the G7 countries », Nature, volume 405, pages 789 à 792.

Vaupel, J., K. Manton et E. Stallard. 1979. « The Impact of Heterogeneity in Individual Frailty on the Dynamics of Mortality », Demography, volume 16, pages 439 à 454.

Verbrugge, L.M. et D.L. Wingward. 1987. « Sex differentials in health and mortality », Women and Health Review, volume 12, numéro 2, pages 103 à 145.

Ye, X., J. Sutherland, B. Henry, M. Tyndall et P.R.W. Kendall. 2018. « Impact of drug overdose-related deaths on life expectancy at birth in British Columbia », At-a-Glance, Health Promotion and Chronic Disease Prevention in Canada, volume 38, numéro 6, pages 248 à 251.

 
Signaler un problème sur cette page

Quelque chose ne fonctionne pas? L'information n'est plus à jour? Vous ne trouvez pas ce que vous cherchez?

S'il vous plaît contactez-nous et nous informer comment nous pouvons vous aider.

Avis de confidentialité

Date de modification :