Rapports sur la santé
Tendances des inégalités en matière de mortalité au sein de la population adulte à domicile

par Emma Marshall-Catlin, Tracey Bushnik et Michael Tjepkema

DOI : https://www.doi.org/10.25318/82-003-x201901200002-fra

Les inégalités en matière de santé peuvent se définir comme les différences évitables de l’état de santé entre les groupes de population^{Note 1}. On a attribué ces différences à des facteurs individuels, sociaux, économiques et environnementaux. Par exemple, le revenu a été associé aux résultats en matière de santé dans la mesure où les personnes à faible revenu ont moins accès aux services de santé et aux ressources matérielles de qualité supérieure (comme l’hébergement et la nourriture) et les connaissances et les compétences acquises dans le cadre d’une formation scolaire peuvent influer sur la compréhension des messages portant sur la santé ainsi que sur la capacité à obtenir rapidement des services de santé^{Note 2}. Il est important de mesurer régulièrement les indicateurs de la santé de la population comme la mortalité afin d’évaluer les progrès réalisés dans la réduction des inégalités; il s’agit d’une priorité au Canada^{Note 3}. Même si les taux de mortalité ont généralement diminué au fil du temps^{Note 4}, des inégalités demeurent. Dans le passé, les personnes classées dans les groupes socioéconomiques supérieurs affichaient des taux de mortalité plus bas que les personnes ayant un revenu et un niveau de scolarité inférieurs^{Note 5}. Malgré une attention accrue et les mesures prises^{Note 3}, des études régionales semblent indiquer que les inégalités en matière de mortalité entre les groupes socioéconomiques augmentent au Canada, surtout chez les femmes^{Note 6Note 7Note 8}.

De nombreuses estimations des inégalités en matière de santé reposaient antérieurement sur des mesures des indicateurs socioéconomiques fondées sur la région.^{Note 9Note 10} Cependant, les mesures fondées sur la région décèlent seulement une proportion des inégalités sociales en santé, et des données individuelles sont nécessaires pour mesurer le lien de manière plus précise.^{Note 11} Les Cohortes santé et environnement du recensement canadien (CSERCan) permettent désormais d’obtenir des mesures plus précises. Pour chaque année de cohorte accessible (de 1991 à 2011), les CSERCan combinent les données sur la mortalité avec des renseignements sociodémographiques au niveau individuel pour des millions d’enregistrements, ce qui permet de réaliser une analyse robuste du lien entre le statut socioéconomique et la mortalité au fil du temps.

La présente étude évalue les taux de mortalité en 1991, en 1996, en 2001, en 2006 et en 2011 selon les mesures individuelles du revenu et du niveau de scolarité. Elle a pour objectif principal de quantifier les inégalités en matière de mortalité pour l’ensemble de ces mesures au sein de la population adulte à domicile au Canada et de vérifier si ces inégalités ont évolué au fil du temps.

Données et méthodes

Les Cohortes santé et environnement du recensement canadien (CSERCan) sont des ensembles de données couplées qui sont fondés sur la population et qui permettent un suivi de la population excluant les pensionnaires d’établissements institutionnels (la population à domicile) au moment du recensement pour divers résultats en matière de santé, comme la mortalité, le cancer et les hospitalisations. La CSERCan de 2006 et celle de 2011 ont été élaborées à l’aide de l’Environnement de couplage de données sociales (ECDS) de Statistique Canada^{Note 12}. L’ECDS facilite la création de fichiers de données couplées sur la population aux fins d’analyse sociale en permettant de coupler des données avec le Dépôt d’enregistrements dérivés (DED), une base de données relationnelle dynamique contenant uniquement des identificateurs personnels de base. Les données d’enquête et les données administratives sont couplées au DED à l’aide d’un logiciel généralisé de couplage d’enregistrements qui prend en charge le couplage déterministe et le couplage probabiliste. On a constitué les CSERCan de 1991, de 1996 et de 2001 avant la création du DED en utilisant le même logiciel généralisé de couplage d’enregistrements qui a été normalisé^{Note 13Note 14Note 15}. Au cours des derniers mois, les données des CSERCan de 1991, de 1996 et de 2001 ont été couplées d’une manière déterministe avec le DED à l’aide des numéros d’assurance sociale afin de mettre à jour et de joindre différents résultats en matière de santé (c.-à-d. la mortalité, le cancer et les hospitalisations) selon une approche cohérente à celle adoptée pour les CSERCan de 2006 et de 2011.

Dans le cadre des recensements de 1991, de 1996, de 2001 et de 2006, un questionnaire détaillé obligatoire a été transmis à la population à domicile (environ 1 ménage sur 5), y compris les personnes habitant dans des logements collectifs (c.-à-d. les maisons de chambres et les hôtels) qui vivent habituellement au Canada le jour du recensement. En 2011, le questionnaire détaillé du recensement a été remplacé par l’Enquête nationale auprès des ménages (ENM) de 2011, une enquête à participation volontaire réalisée auprès de la population excluant les pensionnaires d’établissements institutionnels et vivant dans des logements privés (environ 1 ménage sur 3, à l’exclusion des logements non privés, comme les maisons de chambres et les hôtels).

Pour chaque CSERCan, on a créé un poids de cohorte qui tient compte du plan de sondage du recensement de même que des poids bootstrap et de non-couplage qui permettent d’obtenir une estimation appropriée de la variance. L’application des poids permet de veiller à ce que les estimations soient représentatives de la population à domicile pour l’année de recensement correspondante.

La présente étude comprend les membres des CSERCan qui avaient 25 ans et plus le jour du recensement et qui ne vivaient pas dans un logement collectif au moment du recensement.

Mortalité

Les données sur la mortalité sont tirées de la base canadienne de données sur les décès de la Statistique de l’état civil, dont les données ont été couplées au DED. Le taux de couplage des données sur les décès avec le DED a dépassé 99 % pour la période de 1991 à 2016.

Définitions

On a calculé les quintiles de revenu en additionnant le revenu total avant impôt de toutes les sources pour l’ensemble des membres de la famille économique ou des personnes hors famille pour l’année précédant le recensement, puis en calculant le ratio de ce revenu total par rapport au seuil de faible revenu de Statistique Canada pour la taille de la famille, le groupe de taille de collectivité et l’année appropriés^{Note 16}. Pour chaque cohorte, les quintiles pondérés ont été calculés en fonction de ce ratio pour chaque région métropolitaine de recensement, agglomération de recensement ou résidu provincial.

Le niveau de scolarité est le plus haut niveau de scolarité atteint au jour du recensement. Il y avait quatre catégories possibles : sans diplôme d’études secondaires, diplôme d’études secondaires (ou certificat d’une école de métiers), certificat ou diplôme d’études postsecondaires (sauf grade universitaire), et grade universitaire ou l’équivalent.

Analyse statistique

La période de suivi de la mortalité pour chaque CSERCan a été restreinte à cinq ans après le jour du recensement. Une période de suivi de cinq ans a été retenue pour veiller à ce que le nombre de décès soit suffisant pour fournir des estimations robustes de la mortalité et réduire au minimum le chevauchement des décès entre les périodes de suivi des différentes CSERCan.

Le nombre de décès survenus au cours d’une période de suivi de cinq ans a été calculé pour chaque CSERCan selon le sexe, le groupe d’âge et le groupe de population. Le nombre de personnes qui étaient vivantes au cours des périodes de suivi (c.-à-d. la population à risque) a aussi été calculé selon le sexe, l’âge et le groupe de population. Les années-personnes à risque ont été calculées en fonction de la date du recensement et de la date du décès ou de la fin de la période de suivi, selon le cas, puis elles ont été classées dans le groupe d’âge approprié. Par exemple, puisque la plupart des personnes n’avaient pas le même âge pendant une année de suivi complète, une personne qui célébrait son 65e anniversaire au milieu de l’année représentait 0,5 année-personne à risque dans le groupe des personnes de 60 à 64 ans et 0,5 année-personne à risque dans le groupe des personnes de 65 à 69 ans pour l’année de suivi en question.

Pour chaque catégorie de niveau de scolarité et de revenu, on a calculé les taux de mortalité normalisés selon l’âge (TMNA) pour 100 000 années-personnes à risque pour toutes les causes de décès et selon le sexe. Les taux de mortalité ont été normalisés selon l’âge en fonction de la population canadienne type^{Note 17} de 2011 répartie en groupes d’âge de cinq ans. Il y avait 13 groupes d’âge au total : le premier commençait à 25 ans et le dernier groupe était celui des 85 ans et plus. Le calcul du TMNA était fondé sur le nombre de décès et d’années-personnes à risque dans chaque groupe d’âge. Pour analyser les tendances du TMNA au fil du temps, on a calculé la variation moyenne en pourcentage (VMP) en fonction de cinq points dans le temps.

Les différences absolues entre les taux et les rapports de taux relatifs comparant la catégorie la plus basse (premier quintile de revenu; sans diplôme d’études secondaires) à la catégorie la plus élevée (cinquième quintile de revenu; grade universitaire ou l’équivalent) ont été calculés en fonction des TMNA, pour lesquels les limites de confiance ont été calculées d’après les erreurs-types des TMNA.

Toutes les estimations de la mortalité ont été pondérées à l’aide d’un poids de cohorte et calculées à l’aide de la procédure PROC RATIO dans SUDAAN grâce à la version 5.1 du logiciel SAS Enterprise Guide. Les erreurs-types ont été estimées à l’aide de 500 poids bootstrap fournis avec chaque CSERCan. La VMP au fil du temps a été évaluée à l’aide de la version 4.6.0.0 de Joinpoint. Pour chaque catégorie de revenu et de niveau de scolarité, on a calculé une VMP en utilisant un modèle de régression linéaire qui supposait un taux de changement constant dans le logarithme des taux pondérés normalisés selon l’âge d’une année de cohorte à l’autre. Les modèles comportaient les erreurs-types appropriées; les tests de signification utilisaient une méthode de permutation Monte Carlo; la pente estimée par chaque modèle a ensuite été reconvertie en VMP.

Résultats

Le tableau 1 présente la répartition des hommes et des femmes qui composaient les cohortes en fonction du quintile de revenu et du niveau de scolarité. De 1991 à 2011, la proportion de la population adulte à domicile qui n’avait pas obtenu de diplôme d’études secondaires a diminué, tant chez les hommes que chez les femmes. La proportion pondérée de femmes de plus de 25 ans ayant un grade universitaire a augmenté, passant de 11 % en 1991 à 24 % en 2011. Chez les hommes, la proportion est passée de 15 % à 23 %.

Inégalité en matière de mortalité selon le quintile de revenu

Les TMNA les plus élevés s’observaient chez les personnes du quintile de revenu le plus bas, tant chez les hommes que chez les femmes, pour tous les points dans le temps (tableau 2). De 1991 à 2011, les taux de mortalité ont diminué de manière considérable chez les hommes de tous les quintiles de revenu (la variation moyenne d’une année de cohorte à l’autre allait de -1,9 au premier quintile à -2,7 au cinquième quintile, p ≤ 0,05) ainsi que chez les femmes de tous les quintiles de revenu, à l’exception du quintile le plus bas (la variation moyenne allait de -1,1 au deuxième quintile à -2,0 au cinquième quintile, p ≤ 0,05) (figure 1). Un gradient de la baisse moyenne en pourcentage au fil du temps a été observé, la baisse moyenne des TMNA étant plus importante chez les hommes et les femmes des quintiles de revenu supérieurs que chez les personnes des quintiles de revenu inférieurs.

La différence des TMNA en termes absolus entre les personnes du quintile de revenu le plus élevé et celui le plus bas a diminué de manière importante au fil du temps chez les hommes, passant d’une différence de taux (DT) de 827 décès (intervalle de confiance [IC] à 95 % : 719 à 935) pour 100 000 années-personnes à risque en 1991 à une DT de 672 décès (IC à 95 % : 636 à 707) en 2011 (tableau 3). Chez les femmes, la tendance était moins évidente en raison des grands intervalles de confiance de l’estimation pour 1991, et ce, même si les résultats semblent indiquer qu’il y a eu une hausse en termes absolus de 1996 à 2011. Chez les femmes et chez les hommes, la différence entre les taux de mortalité en termes relatifs a augmenté de manière considérable de 1991 à 2011 (passant d’un rapport de taux [RT] de 1,4 [IC à 95 % : 1,3 à 1,5] à un RT de 1,7 [IC à 95 % : 1,6 à 1,7] pour les femmes et d’un RT de 1,7 [IC à 95 % : 1,6 à 1,8] à un RT de 1,9; [IC à 95 % : 1,9 à 2,0] pour les hommes) (tableau 3).

Inégalité en matière de mortalité selon la catégorie du niveau de scolarité

Les femmes et les hommes n’ayant pas achevé leurs études secondaires affichaient les TMNA les plus élevés par rapport aux personnes ayant un niveau de scolarité supérieur. Cette différence persistait au fil du temps (tableau 2). Les TMNA chez les hommes de tous les niveaux de scolarité ont diminué au fil du temps (la variation moyenne entre chaque point dans le temps allait de -1,5 pour ceux n’ayant pas de diplôme d’études secondaires à -2,4 pour ceux ayant un grade universitaire, p ≤ 0,05), tandis que seules les femmes ayant un diplôme d’études postsecondaires ou un diplôme supérieur ont affiché une baisse moyenne statistiquement significative de leur TMNA de 1991 à 2011 (figure 2).

La différence absolue en ce qui concerne les TMNA des personnes n’ayant pas achevé leurs études secondaires et celles ayant un grade universitaire ou l’équivalent a augmenté au fil du temps chez les femmes, passant d’une DT de 261 décès (IC à 95 % : 133 à 389) pour 100 000 années-personnes à risque en 1991 à une DT de 379 décès (IC à 95 % : 354 à 404) en 2011 (tableau 3). Chez les hommes, il y avait peu de changements au fil du temps en termes absolus, mais il y avait une hausse notable de la différence relative, qui passait d’un RT de 1,5 (IC à 95 % : 1,3 à 1,7) en 1991 à un RT de 1,9 (IC à 95 % : 1,8 à 1,9) en 2011. Chez les femmes, le RT a également augmenté au fil du temps, passant de 1,4 (IC à 95 % : 1,2 à 1,7) à 1,8 (IC à 95 % : 1,7 à 1,9).

Discussion

Dans l’ensemble, les taux de mortalité ont diminué au Canada^{Note 4}. Cependant, comme le montre la présente étude, cette baisse n’était pas répartie également entre tous les niveaux de revenu et de scolarité, et les changements au fil du temps n’étaient pas les mêmes chez les hommes et les femmes. Même si les taux de mortalité normalisés selon l’âge (TMNA) pour toutes les causes de décès et pour les deux sexes ont baissé en termes absolus de 1991 à 2011 indépendamment du revenu ou du niveau de scolarité, les taux ont diminué de manière plus importante chez les hommes que chez les femmes. En ce qui a trait à l’inégalité en matière de mortalité associée au revenu, la différence des TMNA en termes absolus entre les hommes du quintile de revenu le plus bas et ceux du quintile de revenu le plus élevé a diminué considérablement de 1991 à 2011, tandis qu’elle a augmenté chez les femmes de 1996 à 2011. En termes relatifs, le rapport du TMNA du quintile de revenu le plus bas au quintile de revenu le plus élevé a augmenté pour les deux sexes au fil du temps. L’inégalité en matière de mortalité selon la catégorie du niveau de scolarité chez les femmes suivait la même tendance que l’inégalité associée au revenu, tandis que la différence absolue des taux entre les hommes n’ayant pas achevé leurs études secondaires et les hommes ayant un grade universitaire est demeurée à peu près la même au cours de la période.

Habituellement, les hommes affichent des taux de mortalité supérieurs par rapport aux femmes, ce qui s’explique entre autres par l’adoption de comportements plus risqués, la biologie et le recours au système de santé^{Note 6}. La présente étude conclut que l’écart entre les sexes en matière de mortalité a rétréci en raison d’une baisse plus prononcée des taux de mortalité chez les hommes que chez les femmes, indépendamment du revenu ou du niveau de scolarité. Ces résultats concordent avec la littérature récente qui semble indiquer que l’amélioration des traitements des maladies cardiovasculaires combinée à la prévalence accrue de ces maladies chez les femmes constituent des facteurs contributifs^{Note 4}.

Les résultats concernant l’inégalité en matière de mortalité associée au revenu montraient des tendances différentes chez les hommes et les femmes. Chez les hommes, les baisses absolues des TMNA étaient plus grandes et les baisses relatives étaient plus petites au fil du temps pour le quintile de revenu le plus bas par rapport au quintile de revenu le plus élevé, ce qui a entraîné une diminution de l’inégalité absolue en matière de mortalité, mais un accroissement de l’inégalité relative en matière de mortalité. Chez les femmes, celles qui se trouvaient dans le quintile de revenu le plus bas affichaient une baisse absolue et une baisse relative du TMNA plus petites par rapport aux femmes du quintile de revenu le plus élevé, ce qui a entraîné un accroissement des inégalités absolues et relatives en matière de mortalité au fil du temps. Cette tendance d’inégalité croissante chez les femmes a été observée en Ontario grâce à des mesures fondées sur la région^{Note 6Note 8} ainsi qu’ailleurs dans le monde^{Note 18}, et elle pourrait traduire différents aspects défavorables, dont possiblement l’adoption croissante par les femmes de comportements risqués comme le tabagisme^{Note 4} ainsi que la prévalence accrue de ce comportement chez les femmes à plus faible revenu au Canada^{Note 19} et les inégalités croissantes en matière d’accès aux soins de santé^{Note 20}.

Chez les femmes, l’inégalité en matière de mortalité en fonction des catégories du niveau de scolarité était semblable à l’inégalité associée au revenu, puisqu’il y a eu une hausse des inégalités absolues et relatives au fil du temps entre les personnes n’ayant pas achevé leurs études secondaires et celles ayant un grade universitaire ou l’équivalent. Chez les hommes, la différence absolue des TMNA entre ceux n’ayant pas achevé leurs études secondaires et ceux ayant un grade universitaire ou l’équivalent n’a pas vraiment changé au fil du temps, même si la différence relative des TMNA entre les deux groupes a augmenté au cours de la période. Comme pour les personnes à faible revenu, le désavantage des personnes moins scolarisées quant au déclin de la mortalité a été attribué en partie à des facteurs de risque comportementaux comme le tabagisme et la consommation d’alcool^{Note 21}. En outre, la taille de la population peu scolarisée a diminué grandement et il se peut que cette population soit de plus en plus homogène en ce qui a trait aux caractéristiques qui augmentent le risque d’être en mauvaise santé^{Note 22}. Par exemple, il a été montré que de 1998 à 2011, les inégalités en matière de santé associées au niveau de scolarité ont augmenté de manière considérable chez les femmes au Canada^{Note 23}.

Forces et limites

Les mesures absolues et relatives de l’inégalité en matière de mortalité servent toutes deux à suivre les progrès réalisés dans la réduction ou l’élimination des inégalités en matière de santé^{Note 16Note 24}. Parmi les forces de la présente étude, il y a le fait qu’elle présente les deux types de mesures. Une autre force est l’utilisation des Cohortes santé et environnement du recensement canadien, de vastes cohortes de recensement représentatives à l’échelle nationale dont les données individuelles sur le revenu et le niveau de scolarité sont couplées à des données administratives sur la mortalité. Même si les mesures fondées sur la région permettent de mieux comprendre les effets du quartier sur les inégalités en matière de santé^{Note 25}, le fait que la présente étude repose sur une analyse des données individuelles permet de réduire la classification erronée des caractéristiques sociodémographiques. Les cinq cohortes ont permis l’analyse des tendances sur une période de 20 ans; cependant, une collecte de données s’étalant sur deux décennies a soulevé des préoccupations quant à la comparabilité des données. Lors de l’interprétation des résultats de la présente étude, il ne faut pas oublier les changements qui ont été apportés à la formulation des questions et au mode de collecte des recensements au cours de cette période^{Note 26Note 27Note 28Note 29}. Plus particulièrement, en 2006, des changements substantiels ont été apportés aux questions sur le niveau de scolarité et, pour la première fois, les personnes qui ont répondu au recensement pouvaient autoriser le couplage des données à celles de leurs dossiers fiscaux au lieu de déclarer les données sur leur revenu. Le premier changement a permis de corriger la sous-déclaration de l’achèvement des études secondaires au cours des années de recensement antérieures^{Note 30}, tandis que le deuxième changement a permis de réduire le regroupement des résultats en fonction des montants arrondis au dollar près (comme 30 000 $), ce qui a fait que la répartition des revenus variait davantage par rapport aux recensements précédents^{Note 31}. Cependant, le recours aux quintiles de revenu dans le cadre de la présente analyse a aidé à réduire au minimum les répercussions d’une variabilité accrue de la répartition des revenus depuis 2006.

Les résultats sont limités à la population à domicile âgée de 25 ans et plus; ainsi, ils ne tiennent pas compte de la population vivant dans des établissements institutionnels au Canada. Parmi les autres limites, il y a le possible biais d’inclusion associé au couplage de données. Même si les poids de cohorte ont été conçus pour atténuer ce biais, il se peut que des biais inconnus existent si les personnes qui étaient absentes des cohortes différaient de façon systématique de celles qui en faisaient partie.

Conclusion

Même si les taux de mortalité ont diminué de manière considérable au cours des 20 dernières années, les inégalités en matière de mortalité associées au revenu et au niveau de scolarité persistent au sein de la population adulte à domicile au Canada, et elles ont augmenté chez les femmes. D’autres travaux de recherche visant à déterminer les raisons sous-jacentes de ces tendances pourraient aider à relever le défi complexe de la réduction des inégalités en matière de santé au Canada.