Glossaire

Afin de déterminer si une donnée est statistiquement différente d’une autre, il faut utiliser les intervalles de confiance (IC). Si les intervalles de confiance se chevauchent, les valeurs ne sont pas considérées comme statistiquement différentes. À l’opposé, si les intervalles de confiance ne se chevauchent pas, les valeurs sont considérées statistiquement différentes.

Un exemple d’écart non statistiquement significatif:

Prenons l’exemple réel de la prévalence du TDA/H en Gaspésie-Îles-de-la-Madeleine en 2021-2022. Elle est estimée à 6,3 % (IC : 5,9 – 6,8), comparée avec la valeur du Saguenay-Lac-Saint-Jean à 5,7 % (IC : 5,5 – 6,0). Comme les intervalles de confiance des deux régions se chevauchent, l’écart de 0,7 % observé entre ces deux régions n'est pas considéré statistiquement significatif, i.e. on ne peut pas conclure que la prévalence du TDA/H est plus élevée en Gaspésie-Îles-de-la-Madeleine qu’au Saguenay-Lac-Saint-Jean. 

Un exemple d’écart statistiquement significatif:

Prenons toujours l’exemple de la Gaspésie-Îles-de-la-Madeleine pour la prévalence du TDA/H dont la valeur est de 6,3 % (IC : 5,9 – 6,8), comparée avec la valeur de Chaudière-Appalaches à 4,7 % (IC : 4,6 – 4,9). Comme les intervalles de confiance des deux régions ne se chevauchent pas, l’écart observé de 1,6 % entre ces deux régions est considéré statistiquement significatif, i.e. on peut conclure que la prévalence du TDA/H est plus élevée en Gaspésie-Îles-de-la-Madeleine qu’en Chaudière-Appalaches.

Plus de détails sont disponibles sur les intervalles de confiance et les seuils alpha dans la section Intervalles de confiance.

L’espérance de vie à la naissance correspond à la durée moyenne qu’un nouveau-né peut espérer vivre s’il était soumis aux taux de mortalité de l’année en question pour les années subséquentes de sa vie. On l’appelle également « Espérance de vie du moment ».

C’est un indicateur d’état de santé de la population très utilisé et comparable à la fois dans le temps et avec d’autres territoires où les décès sont bien enregistrés. Cependant, comme les conditions de mortalité évoluent forcément dans le temps, ce scénario ne peut être extrapolé à une cohorte d’individus. L’espérance de vie du moment ne doit pas être confondue avec l’espérance de vie des générations.

L’intervalle de confiance est une mesure statistique de la précision d’une estimation. Une incertitude plus ou moins grande est toujours rattachée aux nombres, taux ou proportions présentés. Un intervalle de confiance représente l’étendue de valeurs possibles pour l’indicateur en question. Il est exprimé sous la forme de deux chiffres qui indiquent les bornes inférieure et supérieure de cette étendue. Plus l’étendue de valeurs est étroite, plus la donnée est précise; plus elle est large, plus elle est imprécise.

Les intervalles de confiance sont également utilisés pour déterminer si l’écart entre deux estimations est statistiquement significatif. Consultez la section Comparaison statistique de données pour en connaître davantage sur l’utilisation des I.C. pour comparer des données.

Un I.C. dont le niveau de confiance s’élève à 99 %, ce qui représente un seuil alpha de 0,01, correspond à une plage de valeurs estimée dans laquelle la valeur réelle devrait se situer 99 fois sur 100.

Un I.C. dont le niveau de confiance s’élève à 95 %, soit un seuil alpha de 0,05, correspond à une plage de valeurs estimée dans laquelle la valeur réelle devrait se situer 95 fois sur 100, ou 19 fois sur 20.

Voici un exemple :

En 2021-2022, la prévalence du TDA/H en Gaspésie-Îles-de-la-Madeleine est estimée à 6,3 % (IC : 5,9 – 6,8), à un niveau de confiance de 99 %. En d’autres termes, si un rééchantillonnage avait lieu, la prévalence du TDA/H en Gaspésie-Îles-de-la-Madeleine serait situé entre 5,9 % et 6,8 % et ce, 99 fois sur 100.

Voici un tableau récapitulatif du seuil alpha utilisé pour les indicateurs selon la source de données:

Lorsque des taux ou des proportions sont comparés, il arrive souvent que la structure d’âge des populations à partir desquelles ils sont calculés influence le résultat. Par exemple, le taux de mortalité sera nécessairement plus élevé dans une population âgée qu’une population jeune. Pour que les taux ou proportions soient comparés sur un pied d’égalité, il est habituel d’utiliser une population de référence pour procéder à l’ajustement des taux ou proportions, aussi appelé standardisation ou normalisation.

Cette méthode consiste à ajuster mathématiquement une ou plusieurs populations pour leur donner la même structure par âge qu’une population de référence, qui peut être fictive ou réelle. Cet ajustement permet d'obtenir des taux comparables.

Avant de procéder à l’ajustement d’un taux ou d’une proportion, il faut ainsi choisir la population de référence, aussi appelée population type. Pour assurer une homogénéité et une bonne comparabilité entre les résultats publiés par différents groupes, il est préférable d’utiliser des populations de référence dont les structures d’âge ont été publiées et sont largement répandues (Bouyer et autres, 1993).

Voici les populations de référence utilisées pour les taux ajustés des indicateurs :

Pour les données du Québec au fil du temps : la population sexes réunis du Québec de 2016 (RED); ou de 2011 (SISMACQ).

Pour les données des provinces canadiennes : la population sexes réunis du Canada de 2011.

Pour les données des états américains : la population sexes réunis des États-Unis de 2000.

Pour les données des pays de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) : la population sexes réunis de l’OCDE de 2015.

Puisque les taux et proportions du Québec ont été calculés à l’aide de plusieurs différentes populations de référence, des différences dans les estimations sont attendues en fonction des comparaisons canadiennes, américaines ou internationales.

Référence : Bouyer, J. et autres. (1993). Épidémiologie : Principes et méthodes quantitatives, Paris, France : INSERM.

La prévalence est définie comme le nombre de cas d’une maladie ou d’une condition au cours d’une période donnée dans une population, exprimé en proportion. Elle correspond à une « photographie » d’une maladie dans une population donnée à un moment précis. Elle peut être brute ou ajustée.

Prévalence brute

La prévalence brute est le nombre de personnes atteintes de la maladie au sein de la population, au cours d’une période donnée. La prévalence brute reflète la situation réelle observée dans une population. Elle est surtout utilisée pour illustrer le fardeau épidémiologique soutenu par cette population (Cadre méthodologique des indicateurs du Plan national de surveillance à l’Infocentre de santé publique, 2024).

La prévalence brute n’est pas recommandée lorsqu’on souhaite faire des comparaisons territoriales ou temporelles. Par exemple, si la prévalente brute de l’Alzheimer est de 6,8 % en 2021-2022, on ne peut la comparer avec la prévalence brute des années antérieures à cause du vieillissement de la population qui a pu modifier la structure d'âge de la population au fil du temps. Dans ce cas-ci, ce sont les prévalences ajustées pour l’âge qu’il faudrait utiliser pour cette comparaison temporelle.

Prévalence ajustée

La prévalence ajustée est privilégiée lorsque l’on souhaite faire des comparaisons temporelles ou territoriales. Elle ne représente pas la situation réelle observée dans une population puisque sa valeur a été standardisée par une population de référence. Par exemple, si la prévalence ajustée du diabète est de 9,0 % en 2021-2022, on ne peut pas affirmer que 9,0 % de la population québécoise est atteinte de diabète en 2021-2022; c’est la prévalence brute qui nous le dira.

L’ajustement ou la standardisation permet de placer les populations comparées sur un pied d’égalité au niveau de la structure par âge, celle-ci pouvant affecter grandement l’ampleur de la maladie ou de la condition étudiée. Par exemple, la prévalence de la maladie d’Alzheimer sera nécessairement plus élevée dans une population plus vieille.

À noter que dans le contexte de L'Indicateur de santé publique, les prévalences ajustées du Québec peuvent varier d’un graphique à un autre en raison de différentes populations de référence utilisées (évolution temporelle, régions, provinces, états américains, pays). La valeur de la prévalence ajustée du Québec ne sera comparable qu’à l’intérieur d’un même graphique.

Devrait-on utiliser la prévalence brute ou ajustée?

Tout dépend de l’objectif recherché et de l’indicateur étudié. Si l’utilisateur veut connaître la proportion de la population atteinte d’une maladie dans une année donnée, la prévalence brute est de mise. Par contre, s’il veut comparer la proportion de la population atteinte d'une maladie entre des régions sociosanitaires ou entre les années, la prévalence ajustée est préférable.

Ce choix peut être fait dans le menu déroulant des indicateurs. Par défaut, les prévalences ajustées sont présentées.

Prévalence à vie et prévalence annuelle

La prévalence à vie, aussi appelée prévalence cumulative, d’une année donnée correspond à tous les individus identifiés par la définition de cas dans l’année ainsi que tous ceux identifiés précédemment.

La prévalence annuelle requiert la requalification annuelle pour qu’un individu soit identifié comme un cas pour une année donnée.

Indicateurs se basant sur la prévalence annuelle: TDAH, troubles anxio-dépressifs.

Indicateurs se basant sur une prévalence à vie: TSA, prévalence du diabète, de l’hypertension artérielle, des cardiopathies ischémiques, de l’asthme, des MPOC, de l’Alzheimer.

Un taux est une mesure utilisée lorsque l’on veut comparer des indicateurs ayant des tailles de populations différentes. Par exemple, le nombre de cas dans la région sociosanitaire de Montréal sera sans doute plus élevé que dans la région sociosanitaire du Bas Saint-Laurent compte tenu de la taille de leurs populations respectives. Pour mieux comparer la situation des deux régions, il est utile de présenter le nombre de cas divisé par leur population respective.

Il existe des taux bruts, des taux spécifiques selon l’âge et des taux ajustés (aussi appelés normalisés ou standardisés).

Taux brut

Le taux brut est le rapport du nombre de cas sur la population à risque de développer l’événement au cours d’une période. Les taux ou proportions bruts reflètent la situation réelle observée dans une population et sont surtout utilisés pour illustrer le fardeau épidémiologique soutenu par cette population (Cadre méthodologique des indicateurs du Plan national de surveillance à l’Infocentre de santé publique, 2024).

Les taux bruts représentent l’état réel de la population et les données recueillies permettent de prévoir les budgets sanitaires et de planifier les besoins en santé publique. […]. (Pages 69-70, Hennekens, Buring et Mayrent, 1998) »

Taux spécifique

Si un taux, à défaut d’être calculé sur la population totale, est plutôt appliqué à un croisement spécifique, tel le sexe, l’âge ou la cause de décès, il est appelé « taux spécifique ».

Taux ajusté (ou standardisé ou normalisé)

Lorsque des taux sont comparés, il arrive souvent que la structure d’âge des populations à partir desquelles ils sont calculés influence le résultat des taux. Par exemple, le taux brut de mortalité sera nécessairement plus élevé dans une population âgée qu’une population jeune. Pour que les taux soient comparés sur un pied d’égalité, il est habituel d’utiliser des taux ajustés, aussi appelés standardisés ou normalisés. Cette méthode consiste à ajuster mathématiquement une ou plusieurs populations pour leur donner la même structure par âge qu’une population de référence, qui peut être fictive ou réelle. Cet ajustement permet d'obtenir des taux comparables. Cependant, la valeur du taux ajusté n’a de signification que s’il est comparé dans le temps ou avec d’autres territoires.

À noter que dans le contexte de L'Indicateur de santé publique, les taux ajustés du Québec peuvent varier d’un graphique à un autre en raison de différentes populations de référence utilisées (évolution temporelle, régions, provinces, états américains, pays). La valeur du taux ajusté du Québec ne sera comparable qu’à l’intérieur d’un même graphique.

« Les taux ajustés, en éliminant les différences de structure entre populations, donnent une valeur de base qui permet normalement de comparer des groupes ou d’effectuer des comparaisons dans le temps. La valeur réelle d’un taux ajusté n’a cependant pas de sens, puisque sa construction statistique est basée sur le choix d’un standard. (Pages 69-70, Hennekens, Buring et Mayrent, 1998) »

Référence :

Hennekens, C.H., Buring, J.E. et Mayrent, S.L. (1998). Épidémiologie en médecine, Paris, France : Éditions Frison-Roche.