Rapports sur la santé
Couplage de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes et de la Base canadienne de données sur la mortalité : une source de données améliorée pour l’étude de la mortalitéRapports sur la santé
Couplage de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes et de la Base canadienne de données sur la mortalité : une source de données améliorée pour l’étude de la mortalité

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par Claudia Sanmartin, Yves Decady, Richard Trudeau, Abel Dasylva, Michael Tjepkema, Philippe Finès, Rick Burnett, Nancy Ross et Douglas G. Manuel

Dans la plupart des pays industrialisés, les registres de la statistique de l’état civil et les enquêtes nationales sur la santé sont les pierres angulaires de la surveillance de la santé.

Les données sur la mortalité compilées par les registres de la statistique de l’état civil à des fins administratives peuvent être totalisées selon des caractéristiques démographiques de base (âge et sexe), la province et la cause du décès. Toutefois, on sait peu de choses concernant les caractéristiques socioéconomiques, culturelles ou linguistiques des personnes qui décèdent, ou encore au sujet de l’incidence du mode de vie et des facteurs sociaux sur le risque de mortalité.

Les enquêtes sur la santé, par contre, servent à recueillir des données concernant l’état de santé et les comportements en matière de santé des participants, ainsi que sur leurs caractéristiques socioéconomiques et culturelles. Toutefois, ces enquêtes sont habituellement transversales et aucune donnée n’est fournie concernant la santé des participants, outre la date de l’enquête.

Lorsque des enquêtes sur la santé et des données administratives complémentaires sont combinées grâce au couplage d’enregistrements^{Note 1Note 2Note 3}, les rapports entre les déterminants sociaux et les résultats pour la santé, comme le décès, peuvent être analysés de façon approfondie^{Note 4Note 5Note 6Note 7Note 8}. Par exemple, au Canada, les données sur la mortalité ont été couplées aux résultats du recensement pour examiner les différences dans le risque de décès entre les groupes socioéconomiques^{Note 9Note 10}. Ces données couplées ont aussi été utilisées pour calculer les taux de mortalité de sous-populations, comme les immigrants et les groupes autochtones^{Note 11Note 12Note 13}. De même, les chercheurs d’autres pays ont utilisé les données couplées pour examiner la mortalité chez les immigrants, les Autochtones et les prisonniers^{Note 14Note 15Note 16Note 17}. Une étude repère en Ontario a utilisé les données couplées des enquêtes sur la santé et de la mortalité pour explorer les associations avec l’usage du tabac, un mauvais régime alimentaire, l’inactivité physique et un niveau élevé de stress. Les résultats ont démontré que 60 % des décès en Ontario étaient attribuables à ces facteurs de risque^{Note 18}

Le couplage décrit dans la présente étude regroupe des données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes et des données sur la mortalité de la Base canadienne de données sur la mortalité. Le présent article explique le processus de couplage des enregistrements et décrit les résultats concernant les associations entre les comportements en matière de santé et la mortalité dans un échantillon représentatif de Canadiens.

Données et méthodes

Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes

L’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) est une enquête transversale qui a pour but de recueillir des données sur la santé, les comportements en matière de santé et l’utilisation des soins de santé de la population à domicile de 12 ans et plus ne vivant pas en établissement. L’enquête exclut les membres à temps plein des Forces canadiennes et les habitants des réserves et de certaines régions éloignées, qui représentent ensemble environ 4 % de la population cible. L’ESCC a été menée pour la première fois en 2000-2001 (cycle 1), et de nouveau en 2003 (cycle 2) et en 2005 (cycle 3), chaque fois à partir d’un échantillon d’environ 130 000 participants. À partir de 2007, l’enquête a été menée sur une base annuelle (taille d’échantillon de 65 000). Les taux de réponse ont varié de 69,8 % à 78,9 %. Des détails concernant la stratégie d’échantillonnage et le contenu sont accessibles dans le site Web de Statistique Canada (www.statcan.gc.ca)^{Note 19}.

Les enregistrements de L’ESCC admissibles au couplage avec la Base canadienne de données sur la mortalité correspondaient aux participants qui avaient consenti à partager leurs données avec les ministères provinciaux et fédéral de la Santé, et à coupler leurs réponses avec des données administratives. Dans l’ensemble, 85,3 % (n = 614 774) des participants à l’ESCC étaient admissibles au couplage (tableau 1). Des poids d’échantillonnage spéciaux ont été créés pour les données couplées de l’ESCC pour tenir compte des personnes qui n’avaient pas consenti au partage et au couplage.

Base canadienne de données sur la mortalité

La Base canadienne de données sur la mortalité (BCDM) est un recensement de tous les décès enregistrés au Canada. Les décès sont déclarés à Statistique Canada par les registres provinciaux et territoriaux de la statistique de l’état civil. L’information fournie comprend la cause et la date du décès, les noms, la date de naissance et le code postal au moment du décès. Les données sur la cause de décès sont codées au moyen de la version de la Classification internationale des maladies (CIM) en vigueur au moment du décès. Les enregistrements de la BCDM admissibles au couplage correspondent aux décès de personnes de 12 ans et plus (n = 2,774 millions) survenus du 1er janvier 2000 au 31 décembre 2011 inclusivement.

Fichier de données fiscales sommaires historiques

Le Fichier de données fiscales sommaires historiques (FDFSH) est une compilation des fichiers annuels de l’impôt sur le revenu représentant des particuliers pour lesquels une déclaration de revenu a été produite au cours d’une année donnée. Le FDFSH renferme uniquement des données d’identification personnelles (noms, date de naissance, sexe et code postal) tirées du Fichier maître des particuliers de l’impôt sur le revenu T1, lequel ne comprend pas de données sur le revenu. Statistique Canada utilise le FDFSH pour faciliter le couplage des enregistrements, en particulier grâce aux autres données de couplage qui s’y trouvent (noms, code postal), ainsi que dans la résolution manuelle des couplages douteux.

Les données du FDFSH pour la période de 1996 à la fin de 2011, qui représentent environ 33,5 millions d’enregistrements, ont servi au couplage. Les données tirées du FDFSH et utilisées pendant le couplage ont été supprimées du fichier d’analyse final.

Couplage

Le couplage comprenait les trois étapes suivantes : 1) préparation des données; 2) couplage des enregistrements; 3) évaluation de la qualité. Le couplage a été approuvé par le Conseil exécutif de gestion de Statistique Canada^{Note 20}. L’utilisation des données couplées est régie par la Directive sur le couplage d’enregistrements^{Note 21}.

Préparation des données

Les variables suivantes, qui ont été choisies sur la base des aspects communs aux ensembles de données, de la qualité des données et du pouvoir discriminant, ont servi au couplage : prénom, nom, date de naissance, sexeet code postal. Une réponse invalide fournie à l’une ou l’autre des variables était fixée à « données manquantes ».

Le taux de données manquantes pour les variables de couplage était habituellement inférieur à 3 %. Le nom saisi dans le cadre de l’ESCC faisait exception. En moyenne, lorsqu’on tenait compte de tous les cycles de l’enquête, 10 % des participants avaient des données manquantes pour le nom. Ce pourcentage allait de 4,1 % en 2000-2001 à 17,1 % en 2011. Par suite du couplage avec le FDFSH, le pourcentage de participants à l’ESCC dont le nom était manquant a diminué, pour passer à 2 %. Pour réduire le nombre de couplages manqués en raison d’erreurs d’orthographe, tous les noms (prénoms et noms) ont été convertis à leur forme phonétique au moyen du New York State Individual Intelligence System.

Le pouvoir discriminant des variables de couplage a été évalué au moyen des scores d’entropie de Shannon^{Note 22}. Des niveaux élevés d’entropie reflètent un grand pouvoir discriminant. Les variables comportant un plus grand nombre de valeurs distinctes (p. ex. le nom) ont un pouvoir discriminant et des niveaux d’entropie plus élevés comparativement aux variables comportant moins de valeurs distinctes (p. ex. le sexe)^{Note 23}. Les niveaux d’entropie parmi les variables de couplage allaient de 0,43 pour le prénom à 0,85 pour le code postal (données non présentées dans les tableaux). On a tenu compte de ces renseignements dans la stratégie de couplage d’enregistrements, aux fins d’attribution des poids de couplage initiaux.

Une seule cohorte de couplage a été créée en concaténant les variables de couplage de tous les cycles de l’ESCC. Cette approche est plus efficace et réduit la probabilité de faux couplages comparativement au couplage de chaque cycle séparément. D’autres détails concernant le couplage d’enregistrements sont disponibles dans un document interne^{Note 24}.

Couplage d’enregistrements

Le couplage d’enregistrements de l’ESCC et de la BCDM s’est fait en deux étapes. Tout d’abord, les enregistrements des participants à l’ESCC qui y étaient admissibles ont été couplés au FDFSH, en vue d’y joindre d’autres codes postaux et noms possibles. Ces renseignements ont servi à la deuxième étape, au moment du couplage de l’ESCC et de la BCDM. Les enregistrements de tous les participants à l’ESCC admissibles ont été couplés à la BCDM, peu importe si l’enregistrement était couplé au FDFSH.

Les couplages ont été effectués en G-Coup, selon la méthode de couplage probabiliste fondée sur la théorie du couplage d’enregistrements de Fellegi-Sunter^{Note 25}. G-Coup est un logiciel de couplage d’enregistrements généralisé tournant sous SAS, élaboré par Statistique Canada pour faciliter le couplage probabiliste à grande échelle^{Note 26}.

L’ESCC a été couplée au FDFSH en fonction des variables suivantes : prénom et nom, date de naissance, code postal et sexe. L’ESCC a été couplée à la BCDM à partir des mêmes variables, présentes dans les deux ensembles de données. Dans le cas des enregistrements couplés au FDFSH, les variables suivantes ont également été utilisées : autres codes postaux, autres noms (p. ex. nom de fille, nom du père), date du décès et date de l’entrevue. On a déterminé que l’accès à d’autres codes postaux dans le FDFSH améliore les taux de couplage, particulièrement au fil du temps^{Note 27}.

Les taux de couplage ont été calculés pour le couplage de l’ESCC et du FDFSH et pour celui de l’ESCC et de la BCDM. Les taux représentent le nombre de participants à l’ESCC dont les enregistrements ont fait l’objet d’un couplage divisé par le nombre de participants à l’ESCC qui étaient admissibles au couplage (non pondérés et pondérés).

Évaluation de la qualité

On a procédé à une validation interne et externe pour évaluer la précision du processus de couplage et l’adaptation des données à l’analyse.

Validation interne

On a calculé les taux de faux positifs et de faux négatifs. Un examen manuel (à l’aveugle) a été effectué relativement à un échantillon aléatoire de 1 000 paires sélectionnées uniformément dans huit strates de poids de couplage représentant la gamme complète de poids de couplage supérieurs au seuil (c.-à-d. les couplages), mais seulement une fourchette étroite de poids juste en deçà du seuil (les non-couplages). Cette approche est recommandée compte tenu du nombre important de non-couplages générés au moment de la création initiale des paires. Si ce nombre était pleinement représenté, cela entraînerait un taux de faux négatifs artificiellement faible^{Note 28}.

Trois examinateurs ont procédé individuellement à un examen manuel des mêmes données que celles utilisées pour le couplage (noms, date de naissance, code postal et sexe). Parmi les autres renseignements dont on disposait aux fins de l’examen manuel figurait la date de décès, dans le FDFSH, des participants à l’ESCC ayant fait l’objet d’un couplage avec les données fiscales et qui étaient décédés. On a ensuite attribué le statut de couplage ou de non-couplage à chacune des paires.

Les résultats de l’examen manuel ont été comparés à ceux de G-Coup, afin de calculer les estimations par strate des couplages faussement positifs et faussement négatifs^{Note 26Note 29}. Les taux globaux de faux positifs et de faux négatifs ont été estimés au moyen d’une fonction de pondération fondée sur la répartition de toutes les paires possibles. Même si on a eu recours à une répartition d’échantillon uniforme pour sélectionner les paires dans chaque strate de poids, les fractions d’échantillonnage différaient parce que certaines strates comprenaient davantage de paires que d’autres. Environ 75 % des paires appartenaient à la première strate, dans laquelle les poids de couplage étaient les plus faibles; moins de 1 % des paires appartenaient à la dernière strate (strate 8), dans laquelle les poids de couplage étaient les plus élevés.

Validation externe

Les taux de couplage avec la BCDM ont été calculés selon les caractéristiques de base des participants (p. ex. âge et sexe). On prévoyait que les tendances des taux de couplage refléteraient le risque différentiel de décès parmi les groupes les plus à risque, comme les hommes et les adultes les plus âgés^{Note 30Note 31}.

Les données couplées ont également fait l’objet d’une validation externe, qui consistait à comparer la répartition des décès pour la cohorte issue du couplage avec celle calculée à partir de la BCDM uniquement, pour les personnes de 12 ans et plus. On a examiné les répartitions selon la région géographique, l’âge, le sexe et la principale cause de décès. On a calculé les taux de mortalité normalisés selon l’âge (TMNA) par année civile pour chaque cycle de l’ESCC, puis on a comparé ceux-ci aux statistiques officielles sur la mortalité^{Note 32}.

Finalement, des modèles de survie à risques proportionnels de Cox (corrigés selon l’âge) ont servi à évaluer les répercussions de plusieurs facteurs de risque comportementaux sur la mortalité. L’analyse portait sur les participants à l’ESCC de 20 ans et plus ayant fait l’objet d’un couplage à partir des données de 2003 et 2005 de l’enquête. Le suivi de la mortalité s’est échelonné sur une période maximale de huit ans. À cause des résultats de la validation externe, la première année de suivi a été exclue de l’analyse.

Covariables

Les résultats du couplage sont présentés selon la province et le territoire, le sexe, et l’âge au moment de l’entrevue de l’ESCC. Les résultats de l’analyse de survie sont déclarés pour les cinq facteurs de risque suivants, au sens de l’ESCC : situation d’usage du tabac, indice de masse corporelle (IMC), consommation d’alcool, activité physique et consommation de fruits et de légumes. Les valeurs autodéclarées d’IMC ont été corrigées au moyen du facteur de correction recommandé^{Note 33}. On a utilisé les poids d’échantillonnage spéciaux dans les analyses pour tenir compte de l’exclusion des participants à l’ESCC qui n’avaient pas consenti au partage et au couplage de leurs données.

Respect de la vie privée des participants à l’enquête

Statistique Canada assure le respect de la vie privée des participants aux enquêtes au cours du processus de couplage et de l’utilisation subséquente des fichiers couplés. Seuls les employés participant directement au processus ont accès aux données d’identification uniques requises pour le couplage (comme les noms). Ils n’ont pas accès aux données liées à la santé. Une fois le couplage de données terminé, on crée un fichier d’analyse, duquel les données d’identification sont supprimées. Les analystes ont par la suite accès au fichier anonymisé aux fins de validation et d’analyse.

Résultats

Couplage

Une grande majorité (84,2 %) des participants à l’ESCC qui étaient admissibles au couplage ont fait l’objet d’un appariement au FDFSH, les taux variant de 79,3 % à 86,6 % (tableau 2) sur la période s’étirant de la première à la dernière année d’enquête visée par l’étude. Les taux de couplage étaient faibles (78 %) pour la Colombie-Britannique et le Nunavut comparativement aux autres régions (données non présentées dans les tableaux). De même, les taux de couplage étaient faibles chez les participants de moins de 25 ans (74,3 %) ou de plus de 74 ans (79,4 %), et élevés chez les participants de 25 à 34 ans (89 %) (données non présentées dans les tableaux). Ces tendances selon la région et l’âge ont persisté tout au long de la période couvrant les années d’enquête (données non présentées).

Dans l’ensemble, 5,3 % des participants à l’ESCC qui étaient admissibles ont fait l’objet d’un appariement à la BCDM (tableau 2). Le taux de couplage à la BCDM était légèrement plus élevé parmi les participants à l’ESCC pour lesquels s’était produit un couplage au FDFSH (6,0 %). Comme on pouvait s’y attendre, compte tenu de la période de suivi plus courte, les taux de couplage étaient plus faibles dans le cas des années d’enquête récentes. Les participants des territoires étaient moins susceptibles de faire l’objet d’un couplage à la BCDM (2,4 % à 3,0 %) que ceux des autres régions.

Évaluation de la qualité

Les taux de faux positifs et de faux négatifs étaient de 0,04 % et 2,43 % respectivement (données non présentées dans les tableaux). Comme on pouvait s’y attendre, les taux de couplage (non pondérés) avec la BCDM étaient plus élevés chez les hommes (5,8 %) que chez les femmes (5,0 %) et augmentaient avec l’âge. Ils étaient les plus élevés chez les 75 ans et plus (27,0 %) (tableau 3). Ce profil de taux de couplage était similaire d’une année d’enquête à l’autre (données non présentées dans les tableaux).

Les répartitions géographiques des décès dans les données tirées du couplage entre l’ESCC et la BCDM étaient similaires à celles calculées à partir de la BCDM seulement. La majorité des décès se sont produits dans les grandes provinces (Ontario, Québec et Colombie-Britannique) (tableau 4). Même si les tendances globales se sont maintenues, la répartition pondérée des décès d’une province et d’un territoire à l’autre se rapprochait davantage des résultats de la BCDM que les répartitions non pondérées. Les différences étaient évidentes particulièrement dans le cas des provinces de l’Atlantique.

La répartition des décès selon le groupe d’âge a révélé l’augmentation à laquelle on s’attendait aux âges avancés (tableau 4). Toutefois, en pourcentage de tous les décès, 49 % ont été enregistrés chez les personnes de 75 ans et plus dans les données couplées, comparativement à 61 % dans les données de la BCDM. La différence reflète en grande partie les décès non représentés dans les données de l’ESCC et de la BCDM couplées parmi les résidents d’établissements saisis dans la BCDM. Lorsque seuls étaient pris en compte les décès enregistrés dans la BCDM chez les personnes de 12 à 74 ans inclusivement, les répartitions étaient similaires (données non présentées). La répartition des décès selon la cause, établie à partir des données couplées, était similaire à la répartition fondée sur la BCDM (tableau 4).

Les taux de mortalité annuels normalisés selon l’âge (TMNA) calculés à partir des données couplées de l’ESCC et de la BCDM étaient généralement moins élevés que ceux calculés à partir des taux de mortalité officiels (figure 1). Les TMNA étaient les plus faibles la première année de suivi pour chaque année de l’ESCC visée par l’étude, ce qui montre un biais possible dû à l’effet du « participant en santé », lequel constitue une raison à l’appui de la décision d’exclure la première année de suivi des modèles de survie.

Analyse de la survie

En général, l’analyse de la survie révèle des rapports de risques (RR) élevés pour la mortalité parmi les groupes les plus à risque (tableau 5). Les gros fumeurs (hommes = 2,36; femmes = 2,91) et les fumeurs légers (hommes = 1,92; femmes = 1,81) avaient des RR plus élevés comparativement aux non-fumeurs. Le risque de mortalité associé à l’IMC suivait une courbe en forme de U, les RR s’avérant élevés chez les personnes faisant partie de la catégorie d’IMC de l’insuffisance pondérale (hommes = 1,77; femmes = 1,50) et de celle de l’obésité de classe II et plus (hommes = 1,51; femmes = 1,20). Les RR pour les anciens buveurs (hommes = 1,65; femmes = 1,56) étaient élevés comparativement à ceux chez les personnes buvant modérément. Le fait de déclarer ne faire aucune activité physique ou en faire moins de 30 minutes par jour était associé à un risque de mortalité plus élevé comparativement au fait d’en déclarer 60 minutes ou plus. Enfin, le fait de consommer moins de cinq portions de fruits et de légumes par jour était associé à un risque élevé de mortalité comparativement à plus de cinq portions. Les résultats associés à aucune portion de fruits et de légumes n’étaient pas significatifs, probablement en raison des petites tailles d’échantillon.

Discussion

Dans l’ensemble, 5,3 % des participants à l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes qui étaient admissibles au couplage ont fait l’objet d’un appariement à un enregistrement de décès dans la Base canadienne de données sur la mortalité. Les taux de faux positifs et de faux négatifs étaient de 0,04 % et 2,43 %, respectivement. L’utilisation du Fichier de données fiscales sommaires historiques a produit des taux de couplage avec la BCDM légèrement plus élevés. La validation externe a révélé dans les données couplées de l’ESCC et de la BCDM des profils de taux de mortalité qui étaient comparables aux estimations déclarées à l’échelle nationale. Ces profils attestent la qualité des données couplées et leur pertinence pour la recherche sur la mortalité au niveau de la population.

Les taux de mortalité normalisés selon l’âge calculés à partir des données couplées étaient uniformément plus faibles au cours des première et deuxième années de suivi, comparativement aux estimations nationales officielles de la mortalité. Cela était à prévoir, étant donné que les estimations officielles sont fondées sur l’ensemble de la population, qui comprend les personnes vivant en établissement, tandis que les taux estimés à partir des données couplées de l’ESCC et de la BCDM représentent uniquement la population à domicile.

Des TMNA faibles au cours des deux premières années de suivi peuvent aussi être le résultat d’un biais associé à l’effet du « participant en santé ». Les participants à l’ESCC peuvent présenter un profil de morbidité et de mortalité plus favorable que les non-participants. Il se peut que les personnes malades ou en fin de vie soient moins susceptibles de répondre à une enquête. Les données d’une enquête écossaise sur la santé couplées à des données sur la mortalité ont révélé des taux de mortalité plus élevés parmi les non-participants (55 ans et plus) que les participants^{Note 34}. De même, en Finlande, des données d’enquête couplées avec des données sur la mortalité ont montré des taux de mortalité plus élevés chez les non-participants que chez les participants à l’enquête annuelle sur la santé^{Note 35}.

Les différences dans les taux de mortalité pourraient tenir en partie à la situation démographique et socioéconomique des participants à l’enquête par rapport aux non-participants^{Note 35Note 36}. En outre, il se peut que les non-participants présentent un risque plus élevé de mortalité liée à l’alcool, à la drogue et à l’usage du tabac que les participants^{Note 37}. Cela porte à croire que la non-participation à l’enquête pourrait entraîner la sous-estimation de la mortalité globale et de l’incidence des comportements à risque.

Conformément aux résultats internationaux^{Note 18Note 38Note 39Note 40Note 41}, l’analyse de la survie fondée sur les données couplées de l’ESCC et de la BCDM ont révélé des rapports de risques de mortalité plus élevés chez les fumeurs, les personnes ayant un IMC très faible ou très élevé, celles ayant déclaré moins de cinq portions de fruits et de légumes par jour, et celles ayant déclaré moins de 30 minutes d’activité physique par jour.

Pendant plus d’un demi-siècle, des études épidémiologiques importantes ont documenté les risques de mortalité prématurée liée à l’usage du tabac^{Note 42}. Une courbe en forme de U pour l’IMC et la mortalité figurait dans les recherches canadiennes et américaines^{Note 43}. Le profil de consommation d’alcool et de mortalité est conforme à une méta-analyse internationale^{Note 44}, et le risque plus élevé parmi les anciens buveurs comparativement aux personnes buvant modérément appuie l’effet de l’« ex-buveur malade » (personnes qui arrêtent de boire en raison de l’apparition d’une maladie)^{Note 45}.

Des recherches récentes^{Note 46Note 47} ont indiqué que, paradoxalement, certains facteurs de risque traditionnels peuvent s’inverser dans les faits aux âges avancés, hypothèse que l’on pourrait vérifier à partir des données couplées de l’ESCC et de la BCDM dans des analyses futures. D’autres déterminants sociaux de la santé, comme les interactions et le soutien social, qui peuvent contribuer au risque de mortalité, particulièrement chez les personnes âgées^{Note 48Note 49Note 50Note 51} pourraient être examinés à partir des données couplées.

Limites

Un niveau de prudence est justifié quant à l’utilisation des données couplées de l’ESCC et de la BCDM. Les faibles taux de mortalité la première année de suivi portent à croire à un biais attribuable à l’effet du « participant en santé ». Par conséquent, il est recommandé qu’au moins la première année de suivi soit exclue des estimations de la mortalité. De même, bien que l’ESCC soit une enquête transversale, il se peut que les personnes soient représentées plus d’une fois dans un cycle donné et d’un cycle à l’autre. Ces participants n’ont pas été supprimés, mais on les a plutôt identifiés et étiquetés, afin de les coupler au même enregistrement de décès. Toutefois, cela touche uniquement les analyses nécessitant plus d’une année d’enquête.

Mot de la fin

L’ESCC peut être couplée à la BCDM pour examiner les associations entre les facteurs de risque pour la santé et la mortalité. Le couplage représente une ressource pour la recherche sur les résultats au chapitre de la mortalité. Ces données peuvent servir à préciser les estimations des associations entre les comportements à risque et la mortalité dans des modèles prédictifs de la mortalité toutes causes confondues et de la mortalité par cause.

Remerciements

Les auteurs sont reconnaissants pour le financement reçu de Santé Canada, de l’Institut de recherche en services de santé/l’Institut de recherche de l’Hôpital d’Ottawa et de l’Université McGill pour appuyer le projet de couplage.