Les résultats en matière de santé et l’utilisation des services de santé par les immigrants au Nouveau-Brunswick : une enquête utilisant des données administratives couplées


Équipe de recherche : Ted McDonald, Université du Nouveau-Brunswick; Brent Cruikshank, Université du Nouveau-Brunswick; Zikuan Liu, New Brunswick Institute for Research, Data and Training (NB-IRDT)

Partenaires institutionnels : Charles Ayles, Gouvernement du Nouveau-Brunswick – Division Croissance démographique; Nancy Roberts, Gouvernement du Nouveau-Brunswick – Ministère de la Santé

Il existe un grand intérêt pour la santé des immigrants au Canada comme dans d’autres pays accueillant des immigrants étant donné les flux importants d’immigrants vers ces pays et le fait que l’éventail des pays dont ils proviennent est large et présente donc de grandes variations dans les caractéristiques et expériences des immigrants. Cela a mené à de nombreux travaux examinant l’état de santé, l’utilisation des services de santé et les comportements en matière de santé des immigrants, souvent en comparaison avec les non-immigrants. Une conclusion commune à beaucoup de ces travaux est que les immigrants se trouvent être sensiblement en meilleure santé (mesurée de façon variée) que les résidents non-immigrants de groupes comparables, mais que cet avantage se perd au fur et à mesure qu’ils passent du temps dans le pays d’accueil. Cependant, à part quelques exceptions, ces travaux reposent sur des données d’enquêtes auto-déclarées, et cela est potentiellement problématique étant donné les biais de déclaration bien documentés pour les conditions chroniques comme pour l’utilisation des services de santé. Par ailleurs, les données biaisées de déclaration peuvent varier selon les caractéristiques des immigrants telles que le pays de naissance (reflétant des différences culturelles et linguistiques et d’autres facteurs), ou encore la mise en lumière de résultats trompeurs sur les différences réelles en matière de santé. Les bases de données d’enquête sont aussi typiquement transversales, ce qui limite la possibilité d’observer les transitions en matière de santé à travers le temps. Les bases de données longitudinales au Canada ont, soit un échantillon d’immigrants trop petit (ENSP), ou soit peu d’informations sur la santé (ELIC). En revanche, les données administratives sur la santé sont généralement disponibles mais offrent seulement des informations démographiques très limitées comme l’âge, le sexe et le lieu de résidence. Par conséquent, il y a encore beaucoup d’inconnues concernant la santé des immigrants, comment elle se compare à celle des non-immigrants, et comment elle évolue avec le temps passé dans le pays d’accueil.

Ce projet profitera de la disponibilité des données administratives provinciales au travers du New Brunswick Institute for Research, Data and Training, un dépositaire de données provinciales à l’Université du Nouveau-Brunswick. Provenant de la Division Croissance démographique du gouvernement du Nouveau-Brunswick, les informations détaillées sur tous les candidats de la province arrivés au Nouveau-Brunswick dans les dix dernières années seront couplées avec les données individuelles figurant sur la facturation des médecins et les dossiers de sortie des hôpitaux pour chaque année au Nouveau-Brunswick. Ces bases de données sur la santé offrent des informations très détaillées sur tous les services de santé accessibles au travers du système provincial et un ensemble de conditions chroniques peuvent être identifiées en utilisant des codes de diagnostic. Les résultats en matière de santé et l’utilisation des services de santé par ces immigrants pourront être suivis au fil des années et comparés aux résidents non-immigrants du Nouveau-Brunswick dans le même groupe (prenant en compte l’âge, le sexe, le lieu de résidence et l’année). L’analyse statistique dépendra de la variable d’intérêt voulue, mais normalement reposera sur des modèles logistiques d’incidence ou des modèles pour l’estimation de la fréquence d’utilisation des services de santé. Ces méthodes reflèteront également la nature longitudinale des données disponibles.