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1. Modèles régionaux fondés sur des données provenant d'enquêtes multiples Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016717
Description :
Aux États-Unis, la National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) est couplée à la National Health Interview Survey (NHIS) au niveau de l'unité primaire d'échantillonnage (les mêmes comtés, mais pas nécessairement les mêmes personnes, participent aux deux enquêtes). La NHANES est réalisée auprès d'environ 5 000 personnes par année, tandis que la NHIS l'est auprès d'environ 100 000 personnes par année. Dans cet article, on expose les propriétés de modèles qui permettent d'utiliser les données de la NHIS et des données administratives comme information auxiliaire pour estimer les valeurs des variables étudiées dans le cadre de la NHANES. La méthode, qui est apparentée aux modèles régionaux de Fay Herriot (1979) et aux estimateurs par calage de Deville et Sarndal (1992), tient compte des plans de sondage dans la structure de l'erreur.
Date de diffusion : 2004-09-13
2. Comparaison de diverses méthodes de modélisation de la santé et de l'environnement Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016719
Description :
Dans cette étude, on examine les méthodes de modélisation utilisées pour les données sur la santé publique. Les spécialistes de la santé publique manifestent un regain d'intérêt pour l'étude des effets de l'environnement sur la santé. Idéalement, les études écologiques ou contextuelles explorent ces liens au moyen de données sur la santé publique étoffées de données sur les caractéristiques environnementales à l'aide de modèles multiniveaux ou hiérarchiques. Dans ces modèles, le premier niveau correspond aux données des personnes sur la santé et le deuxième, aux données des collectivités. La plupart des données sur la santé publique proviennent d'enquêtes à plan d'échantillonnage complexe qui obligent, lors de l'analyse, à tenir compte de la mise en grappes, de la non-réponse et de la post-stratification pour obtenir des estimations représentatives de la prévalence des comportements posant un risque pour la santé.
Cette étude est basée sur le Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS). Il s'agit d'un système américain de surveillance des facteurs de risque pour la santé selon l'État exploité par les Centers for Disease Control and Prevention en vue d'évaluer chaque année les facteurs de risque pour la santé chez plus de 200 000 adultes. Les données du BRFSS sont maintenant produites à l'échelle de la région métropolitaine statistique (MSA pour metropolitan statistical area) et fournissent des données de qualité sur la santé pour les études des effets de l'environnement. Les exigences conjuguées du plan d'échantillonnage et des analyses à plusieurs niveaux compliquent encore davantage les analyses à l'échelle de la MSA combinant les données sur la santé et sur l'environnement.
On compare trois méthodes de modélisation dans le cadre d'une étude sur l'activité physique et certains facteurs environnementaux à l'aide de données du BRFSS de 2000. Chaque méthode décrite ici est un moyen valide d'analyser des données d'enquête à plan d'échantillonnage complexe complétées de données environnementales, quoique chacune tienne compte de façon différente du plan d'échantillonnage et de la structure multiniveau des données. Ces méthodes conviennent donc à l'étude de questions légèrement différentes.
Date de diffusion : 2004-09-13
3. Étude de l'élaboration et de la mise à l'essai d'une méthode de mise à jour des indicateurs fondés sur les données du recensement Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016727
Description :
Les données tirées du recensement sont largement utilisées pour procéder à la répartition et au ciblage des ressources aux échelons national, régional et local. Au Royaume-Uni, un recensement de la population est mené tous les 10 ans. En s'éloignant de la date du recensement, les données du recensement deviennent périmées et moins pertinentes, ce qui rend la répartition des ressources moins équitable. Dans cette étude, on analyse les différentes méthodes pour résoudre ce problème.
Plusieurs méthodes aréolaires ont été mises au point pour produire des estimations postcensitaires, y compris la technique d'estimation préservant la structure mise au point par Purcell et Kish (1980). Cette étude porte sur la méthode de modélisation linéaire variable pour produire des estimations postcensitaires. On teste la validité de la méthode au moyen de données simulées à partir du registre de population de la Finlande et on applique la technique aux données britanniques pour produire des estimations mises à jour pour plusieurs indicateurs du recensement de 1991.
Date de diffusion : 2004-09-13

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Analyses (3)

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1. Modèles régionaux fondés sur des données provenant d'enquêtes multiples Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016717
Description :
Aux États-Unis, la National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) est couplée à la National Health Interview Survey (NHIS) au niveau de l'unité primaire d'échantillonnage (les mêmes comtés, mais pas nécessairement les mêmes personnes, participent aux deux enquêtes). La NHANES est réalisée auprès d'environ 5 000 personnes par année, tandis que la NHIS l'est auprès d'environ 100 000 personnes par année. Dans cet article, on expose les propriétés de modèles qui permettent d'utiliser les données de la NHIS et des données administratives comme information auxiliaire pour estimer les valeurs des variables étudiées dans le cadre de la NHANES. La méthode, qui est apparentée aux modèles régionaux de Fay Herriot (1979) et aux estimateurs par calage de Deville et Sarndal (1992), tient compte des plans de sondage dans la structure de l'erreur.
Date de diffusion : 2004-09-13
2. Comparaison de diverses méthodes de modélisation de la santé et de l'environnement Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016719
Description :
Dans cette étude, on examine les méthodes de modélisation utilisées pour les données sur la santé publique. Les spécialistes de la santé publique manifestent un regain d'intérêt pour l'étude des effets de l'environnement sur la santé. Idéalement, les études écologiques ou contextuelles explorent ces liens au moyen de données sur la santé publique étoffées de données sur les caractéristiques environnementales à l'aide de modèles multiniveaux ou hiérarchiques. Dans ces modèles, le premier niveau correspond aux données des personnes sur la santé et le deuxième, aux données des collectivités. La plupart des données sur la santé publique proviennent d'enquêtes à plan d'échantillonnage complexe qui obligent, lors de l'analyse, à tenir compte de la mise en grappes, de la non-réponse et de la post-stratification pour obtenir des estimations représentatives de la prévalence des comportements posant un risque pour la santé.
Cette étude est basée sur le Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS). Il s'agit d'un système américain de surveillance des facteurs de risque pour la santé selon l'État exploité par les Centers for Disease Control and Prevention en vue d'évaluer chaque année les facteurs de risque pour la santé chez plus de 200 000 adultes. Les données du BRFSS sont maintenant produites à l'échelle de la région métropolitaine statistique (MSA pour metropolitan statistical area) et fournissent des données de qualité sur la santé pour les études des effets de l'environnement. Les exigences conjuguées du plan d'échantillonnage et des analyses à plusieurs niveaux compliquent encore davantage les analyses à l'échelle de la MSA combinant les données sur la santé et sur l'environnement.
On compare trois méthodes de modélisation dans le cadre d'une étude sur l'activité physique et certains facteurs environnementaux à l'aide de données du BRFSS de 2000. Chaque méthode décrite ici est un moyen valide d'analyser des données d'enquête à plan d'échantillonnage complexe complétées de données environnementales, quoique chacune tienne compte de façon différente du plan d'échantillonnage et de la structure multiniveau des données. Ces méthodes conviennent donc à l'étude de questions légèrement différentes.
Date de diffusion : 2004-09-13
3. Étude de l'élaboration et de la mise à l'essai d'une méthode de mise à jour des indicateurs fondés sur les données du recensement Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016727
Description :
Les données tirées du recensement sont largement utilisées pour procéder à la répartition et au ciblage des ressources aux échelons national, régional et local. Au Royaume-Uni, un recensement de la population est mené tous les 10 ans. En s'éloignant de la date du recensement, les données du recensement deviennent périmées et moins pertinentes, ce qui rend la répartition des ressources moins équitable. Dans cette étude, on analyse les différentes méthodes pour résoudre ce problème.
Plusieurs méthodes aréolaires ont été mises au point pour produire des estimations postcensitaires, y compris la technique d'estimation préservant la structure mise au point par Purcell et Kish (1980). Cette étude porte sur la méthode de modélisation linéaire variable pour produire des estimations postcensitaires. On teste la validité de la méthode au moyen de données simulées à partir du registre de population de la Finlande et on applique la technique aux données britanniques pour produire des estimations mises à jour pour plusieurs indicateurs du recensement de 1991.
Date de diffusion : 2004-09-13

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Date de modification :: 2024-04-19

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