Sources des données, méthodes, limites, et notes techniques

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Sources des données

La présente étude s'appuie sur deux sources de données. La première, qui a fourni des renseignements sur la santé des Autochtones, est l'Enquête auprès des peuples autochtones (EAPA) de 2006. La deuxième, qui a fourni des renseignements sur la santé des non-Autochtones, est l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 2007, cycle 4.1. Les deux enquêtes contenaient des questions similaires sur la santé et les caractéristiques sociodémographiques qui ont été utilisées pour comparer la santé et les conditions socioéconomiques chez les membres des Premières Nations, les Métis, les Inuits et les non-Autochtones adultes (20 ans et plus).

L'Enquête auprès des peuples autochtones (EAPA) a fourni des données sur les conditions socioéconomiques des membres des Premières Nations vivant hors réserve, des Métis et des Inuits âgés de six ans et plus. Réalisée en tant qu'enquête postcensitaire, l'EAPA de 2006 s'appuyait pour l'échantillonnage sur les réponses au Recensement de 2006. D'autres renseignements sur l'EAPA peuvent être consultés ailleurs²². L'échantillon de l'EAPA utilisé dans la présente étude était limité aux personnes de 20 ans et plus (n=25 236).

Au recensement, ainsi que dans l'EAPA, les répondants ont indiqué s'ils s'auto-identifiaient comme étant un(e) Autochtone. Plus précisément, ils ont indiqué s'ils s'auto-identifiaient comme un(e) membre des Premières Nations (Indien(ne) de l'Amérique du Nord), un(e) Métis(se) ou un(e) Inuit(e). Les personnes qui ont répondu affirmativement à une seule catégorie d'identité autochtone ont été retenues dans l'échantillon de répondants autochtones (n=20 086). Les personnes qui ne se sont pas auto-identifiées comme un(e) Autochtone (n=4 231), celles qui ont répondu à plusieurs catégories à la question sur l'identité autochtone (n=472) ou celles qui ont indiqué qu'elles faisaient partie d'une autre population d'identité autochtone (n=447) ont été exclues de l'échantillon. L'échantillon final d'adultes autochtones comptait 4 040 Inuits, 7 279 Métis et 8 767 membres des Premières Nations vivant hors réserve.

Comme nous l'avons mentionné, l'EAPA de 2006 a été réalisée uniquement hors des réserves. Par conséquent, dans tout le document, le terme « Premières Nations » fait référence uniquement aux membres des Premières Nations vivant hors réserve et ne doit pas être interprété comme se rapportant aux membres des Premières Nations vivant dans les réserves.

L'ESCC est une enquête transversale conçue pour recueillir des renseignements sur l'état de santé, l'utilisation des soins de santé et les déterminants de la santé de la population canadienne à domicile de 12 ans et plus des dix provinces et des trois territoires. Sont exclues du champ de l'ESCC les personnes vivant dans les réserves indiennes, les personnes vivant en établissement, les membres à temps plein des Forces armées canadiennes et les habitants des régions éloignées du pays. D'autres renseignements sur le plan de sondage et la base de sondage de l'ESCC peuvent être consultés ailleurs²³. L'échantillon de l'ESCC utilisé dans la présente étude est limité aux personnes de 20 ans et plus (n=58 957).

Dans le cadre de l'ESCC, on a demandé aux participants : « Êtes-vous un(e) Autochtone, c'est-à-dire un(e) Indien(ne) de l'Amérique du Nord, un(e) Métis(se) ou un(e) Inuit(e)? ». Les personnes qui ont répondu affirmativement ont été exclues de l'échantillon de l'ESCC utilisé dans la présente étude (n=2 671). Les autres répondants constituent l'échantillon de non-Autochtones dans les analyses.  L'échantillon final comptait 56 286 non-Autochtones adultes.

Méthodes

Les statistiques descriptives (proportions, moyennes) ont été comparées au moyen de tests Z et de tests t pour échantillons indépendants. Étant donné les méthodes différentes de construction des poids bootstrap utilisées dans les deux enquêtes, nous avons appliqué les poids de sondage, mais non les poids bootstrap aux modèles de régression dans lesquels étaient inclus à la fois des répondants autochtones et non autochtones. Comme cela pourrait produire des estimations de variance artificiellement petites, nous avons utilisé une valeur p (0,01) plus prudente dans ces analyses pour déterminer la signification statistique des estimations. Cependant, en utilisant les méthodes appropriées, nous avons appliqué les poids bootstrap aux proportions, aux moyennes et aux modèles de régression qui ont été calculés séparément pour chaque groupe d'identité autochtone.

Modèles de régression séquentielle : interprétation des rapports de cotes et ordre de sélection des variables

L'analyse par le modèle séquentiel avait pour but d'examiner l'effet cumulé de divers facteurs socioéconomiques, liés au mode de vie et d'accès aux soins de santé sur la santé des membres des Premières Nations, des Métis et des Inuits adultes comparativement aux non-Autochtones adultes. Nous examinons cet effet en nous servant des rapports de cotes, qui comparent la cote exprimant le risque ou les chances d'un résultat particulier pour les membres des Premières Nations, les Métis et les Inuits adultes comparativement aux non-Autochtones adultes, après neutralisation de l'effet d'autres facteurs. Comme les non-Autochtones adultes forment le groupe de référence, la valeur par défaut de leur cote est 1,0, qui est représentée par une droite horizontale dans les figures 4 à 8. Dans ces figures, les rapports de cotes (barres) et les intervalles de confiance à 99 % connexes qui ne contiennent pas la valeur 1,0, ou ne chevauchent pas la droite horizontale, indiquent que les cotes exprimant le risque d'observer le résultat en matière de santé chez les membres des Premières Nations, les Métis ou les Inuits adultes diffèrent significativement de celles pour les adultes non autochtones.

Les variables auraient pu être ajoutées dans les modèles de plusieurs façons, mais la logique qui dicte la séquence d'introduction des variables est la suivante. Les variables ajoutées à l'étape 1 sont l'âge et le sexe, car on sait que les structures par âge des populations autochtones et non autochtones diffèrent, et que l'âge et le sexe sont étroitement associés à la santé. Les variables ajoutées à l'étape 2 sont le revenu et le niveau de scolarité, car l'un des objectifs de l'étude était de déterminer si les inégalités en matière de santé entre les adultes autochtones et non autochtones étaient attribuables à des différences socioéconomiques. Les trois autres étapes de la construction des modèles évoluent des facteurs individuels (c.-à-d. tabagisme et catégorie d'IMC) aux facteurs contextuels (c.-à-d. lieu de résidence en région urbaine) afin de tenir compte des déterminants plus généraux de la santé. L'ordre choisi pourrait avoir une incidence sur les estimations des modèles intermédiaires (étapes 1 à 4), mais les estimations obtenues à l'étape 5 seraient les mêmes quelque soit l'ordre d'inclusion des variables.

Détermination du type de diabète dans l'ESCC

Durant le cycle 4.1 de l'ESCC réalisée en 2007, on n'a pas demandé aux répondants qui ont indiqué avoir reçu un diagnostic de diabète de quel type il s'agissait. Cependant, en utilisant d'autres renseignements fournis par l'enquête, il est possible de se servir de l'algorithme de Ng-Dasgupta-Johnson²⁷ pour imputer le type de diabète.

Cet algorithme en sept étapes permet de déterminer le type de diabète en utilisant les renseignements suivants : chez les femmes diabétiques, le diagnostic de diabète a-t-il été posé à un autre moment que durant la grossesse; des comprimés ont-ils été pris au cours du mois qui a précédé l'enquête pour traiter le diabète; la personne prenait-elle de l'insuline au moment de l'enquête; l'âge de la personne au moment du diagnostic du diabète; le temps écoulé entre le diagnostic et le début du traitement à l'insuline, ainsi que l'âge du répondant au moment de l'interview.

À la dernière étape de l'algorithme de Ng-Dasgupta-Johnson, les diabétiques qui n'ont pas été classés dans une catégorie de type de diabète aux étapes précédentes sont classés dans la catégorie de type 2. Afin de maintenir la comparabilité avec l'information fournie dans le cadre de l'EAPA, où les diabétiques peuvent indiquer qu'ils ne connaissent pas leur type de diabète, les diabétiques de l'échantillon de l'ESCC non classés ailleurs à la septième étape de l'algorithme ont été classés dans la catégorie de diabète « de type indéterminable ». Par conséquent, le taux de cas de diabète de type 2 présentés dans le rapport peut différer de celui publié par d'autres utilisant la même source de données.

Pour plus de renseignements sur les méthodes utilisées dans la présente étude, consulter la section Notes techniques.

Limites

Contrairement à l'ESCC, l'EAPA n'a pas été conçue comme une enquête sur la santé, mais plutôt comme une enquête omnibus. Par conséquent, le nombre et la portée des questions ayant trait à la santé y sont limités. D'autres mesures plus spécifiques de la santé pourraient avoir mieux décrit l'état de santé des Autochtones. Cependant, un certain nombre de questions de l'EAPA ayant trait à la santé étaient comparables à celles de l'ESCC, ce qui a permis des comparaisons entre les enquêtes.

De plus, d'autres différences entre l'ESCC et l'EAPA pourraient aussi contribuer aux écarts significatifs entre les populations. Ces différences pourraient inclure, mais sans s'y limiter, les procédures d'échantillonnage et les méthodes d'interview. Par conséquent, les écarts significatifs observés entre les échantillons pourraient être attribuables à des différences de plan de sondage et ne pas refléter nécessairement les écarts réels entre les populations. Cependant, ces effets seront vraisemblablement minimes dans le cas des comparaisons entre les populations dans l'échantillon de l'EAPA, c'est-à-dire les comparaisons entre les adultes inuits, métis et membres des Premières Nations vivant hors réserve.

Comparativement à l'échantillon de non-Autochtones, l'échantillon d'Inuits adultes était relativement petit. Donc, certaines différences pourraient ne pas avoir atteint le seuil de signification statistique à cause de contraintes de puissance. Néanmoins, le nombre proprement dit d'Inuits au Canada étant faible, l'échantillon de répondants inuits fournis par l'EAPA est beaucoup plus grand que celui obtenu pour d'autres enquêtes à l'échelle de l'ensemble de la population. Cet échantillon plus petit empêchait aussi d'examiner de nombreuses mesures de la santé au niveau provincial/territorial, particulièrement pour la population inuite.

Bien que le nombre de répondants autochtones fourni par l'EAPA soit beaucoup plus grand que celui issu d'autres enquêtes, la petite taille de l'échantillon comparativement à celui des répondants non autochtones nous a également empêchés de subdiviser les échantillons afin de refléter des groupes plus spécifiques. Par exemple, l'échantillon de membres des Premières Nations pourrait avoir été subdivisé selon que les personnes étaient des Indiens inscrits ou non. De même, les Inuits pourraient avoir été classés comme vivant dans l'Inuit Nunangat, c'est-à-dire la terre des Inuits, ou dans le Sud. Ces subdivisions auraient peut-être permis de mettre en relief d'autres différences entre les groupes, mais la taille de l'échantillon n'a pas permis ce genre d'analyse.

Tous les renseignements relatifs à la santé tirés de l'ESCC et de l'EAPA sont fondés sur des données autodéclarées. Même si l'on a démontré qu'une grande partie de l'information autodéclarée est valide et fiable, certaines mesures pourraient être biaisées. Cependant, nous ignorons si le biais éventuellement causé par l'autodéclaration s'applique de manière uniforme aux adultes autochtones et non autochtones, ou si la grandeur ou la direction de ce biais varie selon le groupe d'identité autochtone.

Notes techniques

L'ESCC et l'EAPA contiennent tous deux des poids de sondage permettant à l'analyste de calculer des estimations généralisables à l'ensemble de la population. Chaque fichier d'enquête contient aussi des poids bootstrap qui sont utilisés pour tenir compte de la complexité du plan de sondage dans les estimations de la variance. Cependant, le nombre et la nature des échantillons bootstrap ne sont pas les mêmes dans les deux enquêtes. Pour l'ESCC, le nombre de poids de rééchantillonnage est de 500, tandis que pour l'EAPA de 2006, il est de 1 000. En outre, l'estimation de la variance doit être corrigée par le facteur de Fay si l'on utilise les poids bootstrap de l'EAPA de 2006, mais non si l'on utilise ceux de l'ESCC. Comme ces différences entre les enquêtes ne pouvaient pas être prises en compte dans un modèle ou un test unique, nous avons recouru à d'autres méthodes dans les analyses comportant des comparaisons entre les répondants autochtones et non autochtones (p. ex. comparaison de proportions ou de moyennes), ou dans les analyses fondées sur un seul modèle appliqué à des échantillons d'Autochtones ainsi que de non-Autochtones.

Calcul et comparaison des statistiques descriptives

Les statistiques descriptives (proportions, moyennes) ont été calculées séparément pour les répondants autochtones et non autochtones, en utilisant les poids de sondage et les poids bootstrap appropriés pour l'enquête en question. Pour comparer les proportions estimées pour les répondants autochtones et non autochtones, nous avons utilisé l'équation suivante :

où p₁ et p₂ sont les proportions pour chaque échantillon, et se_p1 et se_p2 sont les erreurs types des proportions.

Pour comparer les moyennes estimées pour les répondants autochtones et non autochtones, nous avons utilisé l'équation suivante :

où et   sont les moyennes estimées pour les deux échantillons indépendants, et se_x1

et se _x2  sont les erreurs types estimées des deux moyennes.

Comparaison des estimations issues d'un seul modèle de régression logistique

Pour certaines analyses, les données de l'ESCC et de l'EAPA ont été incluses dans un seul modèle afin de comparer l'effet relatif de l'identité autochtone sur un résultat particulier. Dans ce genre d'analyse où le modèle englobait des répondants autochtones ainsi que non autochtones, nous avons utilisé un poids de sondage normalisé pour pondérer le modèle. Au lieu de soumettre le modèle au bootstrap, ce qui corrigerait normalement les estimations de la variance afin de tenir compte du plan de sondage complexe, mais n'a pu être entrepris à cause des différences susmentionnées concernant le nombre et la nature des poids bootstrap pour les deux enquêtes, nous avons utilisé une valeur alpha plus prudente (p<0,01) pour déceler les effets statistiquement significatifs. Donc, au lieu des intervalles de confiance à 95 %, nous présentons les intervalles de confiance à 99 % pour ce genre d'analyse.

Comparaison des estimations issues de modèles de régression logistiques distincts

Une série d'analyses présentées dans le rapport consistait à déterminer si les caractéristiques socioéconomiques ou les comportements liés au mode de vie avaient les mêmes effets sur les mesures de la santé chez les adultes autochtones et non autochtones. Pour ce faire, nous avons comparé les coefficients de régression logistique (ou leurs rapports de cotes respectifs) obtenus pour des échantillons indépendants. Un problème souvent ignoré dans ce genre de comparaison est attribuable au fait que la variation résiduelle ne suit pas nécessairement la même loi dans les divers échantillons indépendants^39,40. Si la variation résiduelle n'est pas la même pour les divers échantillons, les différences apparentes entre les coefficients pourraient être causées par des différences de variation résiduelle et non par des différences réelles d'effet entre les deux échantillons.

Pour résoudre ce problème, nous avons exécuté les analyses de plusieurs façons. Premièrement, nous avons exécuté les modèles logistiques séparément pour chaque groupe d'identité autochtone (non-Autochtones, membres des Premières Nations vivant hors réserve, Métis et Inuits) en utilisant les poids de sondage, les poids bootstrap et les procédures appropriées pour l'enquête en question. Nous avons exécuté ces analyses au moyen du logiciel SUDAAN (version 10) appelable dans SAS. Les rapports de cotes générés pour ces modèles sont présentés aux tableaux 7 à 11.

Ensuite, pour aborder la question des différences entre les variations résiduelles, et pour pouvoir effectuer des tests de signification des différences d'effet entre les modèles, nous avons réexécuté les modèles en utilisant le logiciel Mplus (version 4.1). En nous servant des options de paramétrage thêta, nous avons imposé que la variation résiduelle soit la même dans tous les modèles. Cette variation résiduelle étant ainsi égale, nous avons pu comparer les coefficients résultants afin de déterminer s'il existait des différences réelles d'effet entre les échantillons. Nous avons comparé les coefficients des divers modèles en utilisant la formule suivante :

où β_1A et β_1B représentent les coefficients pour les effets de la même caractéristique dans les échantillons A et B, respectivement, et où SEβ_1A et SEβ_1B  sont les erreurs types de ces coefficients. Les tests de signification pour lesquels p<0,05 sont désignés par des indices supérieurs dans les tableaux 7 à 11.