Enquête auprès des cliniques de soins de santé au Canada (ECSSC)

Information détaillée pour 2022

En recueillant des renseignements sur les cliniques médicales et diagnostiques au Canada, cette enquête vise à mieux comprendre l'accès aux tests d'IRM, de tomodensitométrie et d'échographies administrés au Canada et à mettre à jour les informations dans le Registre des entreprises du Canada. Les réponses à l'Enquête auprès des cliniques de soins de santé au Canada demeureront confidentielles.

Date de la parution - 23 janvier 2025

• Aperçu
• Sources de données et méthodologie
• Exactitude des données

Aperçu

L'enquête auprès des cliniques de soins de santé au Canada vise à mieux comprendre l'accès des patients aux soins au Canada, avec l'année 2022 de l'enquête se concentrant sur les cliniques médicales et de diagnostiques.

Les estimations pour cette période de référence sont modélisées à partir des données du cycle de collecte de l'année de référence 2023 et agrégées avec les données administratives de l'année de référence 2022.

Période de référence : L'année civile ou l'exercice financier de 12 mois dont le dernier jour se situe entre le 1er avril de l'année de référence et le 31 mars de l'année suivante.

Sujets

• Santé
• Services de soins de santé

Sources de données et méthodologie

Population cible

La population cible est constituée de tous les établissements du secteur privé classés selon le code 621510 - Laboratoires médicaux et d'analyses diagnostiques du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) 2022 pendant l'année de référence.

La population cible est constituée de tous les établissements du secteur privé classés selon les codes 621110 - Cabinets de médecins, 621494 - Centres communautaires de soins de santé et 621510 - Laboratoires médicaux et d'analyses diagnostiques du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) 2022 pendant l'année de référence.

Élaboration de l'instrument

Ce type de méthodologie ne s'applique pas à ce programme statistique.

Échantillonnage

Il s'agit d'une enquête transversale par échantillon.

Unité d'échantillonnage :

L'unité d'échantillonnage est l'établissement, telle qu'elle est définie dans le Registre des entreprises.

Méthode de stratification :

Avant la sélection d'un échantillon aléatoire, les établissements sont classés dans des groupes homogènes (c.-à-d. des groupes ayant les mêmes codes du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord, la même zone géographique et la même structure de propriété). Ensuite, chaque groupe est divisé en sous-groupes (c.-à-d. petit, moyen ou grand) qu'on appelle les strates, en fonction du revenu annuel.

Échantillonnage et sous-échantillonnage :

Suite à la stratification, un échantillon d'une taille prédéterminée est réparti dans chaque strate. L'objectif est d'optimiser la qualité générale de l'enquête tout en respectant les ressources disponibles. La répartition de l'échantillon peut donner lieu à deux types de strates : des strates à tirage complet, où la sélection de toutes les unités est certain, et des strates à tirage partiel, où la sélection des unités échantillonnées se fait de manière aléatoire.

Sources des données

Les données sont tirées de fichiers administratifs et utilisées avec les données du cycle de collecte de l'année de référence 2023, qui ont été recueillies du 2024-10-03 au 2024-12-20.

Détection des erreurs

La détection des erreurs fait partie intégrante des activités de collecte et de traitement des données. Des règles de validation automatisées sont appliquées aux enregistrements de données durant la collecte afin de repérer les erreurs de déclaration et de saisie. Ces règles permettent de repérer les erreurs potentielles d'après les variations d'une année à l'autre des variables clés, des totaux et des ratios qui dépassent les seuils de tolérance, ainsi que les problèmes de cohérence des données recueillies (p. ex. le total d'une variable n'est pas égal à la somme de ses parties). D'autres règles de validation sont utilisées durant le traitement des données afin de détecter automatiquement les erreurs ou les incohérences qui subsistent après la collecte. Ces règles comprennent les contrôles de valeurs (p. ex. Valeur > 0, Valeur > -500, Valeur = 0), les contrôles d'égalité linéaire (p. ex. Valeur1 + Valeur2 = Valeur Totale), les contrôles d'inégalité linéaire (p. ex. Valeur1 >= Valeur2) et les contrôles d'équivalence (p. ex. Valeur1 = Valeur2). Les erreurs repérées peuvent être corrigées en suivant le processus de suivi des questionnaires rejetés au contrôle durant la collecte ou par imputation. Les valeurs extrêmes sont aussi signalées comme étant des valeurs aberrantes, au moyen de méthodes automatisées fondées sur la répartition des renseignements recueillis. Les valeurs détectées font ensuite l'objet d'un examen visant à en évaluer la fiabilité. L'examen manuel d'autres unités peut entraîner la détection d'autres valeurs aberrantes. Ces valeurs sont exclues du calcul des ratios et des tendances utilisés pour l'imputation et durant l'imputation par donneur. En général, tous les efforts ont été déployés pour réduire les erreurs non dues à l'échantillonnage, à savoir les erreurs d'omission, de dédoublement, de classification erronée, de déclaration et de traitement.

Imputation

Les méthodes d'imputation par donneur et d'imputation historique ont été utilisées lorsque des enregistrements étaient manquants ou qu'ils contenaient des chiffres erronés.

Estimation

L'estimation des totaux se fait à l'aide d'une simple agrégation des valeurs pondérées de toutes les unités d'estimation qui se trouvent dans le domaine d'estimation. Les estimations sont calculées pour plusieurs domaines d'estimation tels que les groupes industriels et les provinces ou les territoires, en se fondant sur les données de classification les plus récentes disponibles pour l'unité d'estimation et la période de référence de l'enquête. Il est à noter que ces données de classification peuvent différer de la classification initiale utilisée à l'échantillonnage parce que la taille, l'industrie ou l'emplacement pourraient avoir changé dans les enregistrements. Les changements de classification sont immédiatement pris en compte dans les estimations.

Évaluation de la qualité

Avant la publication, les résultats combinés de l'enquête sont analysés afin d'en évaluer la comparabilité. Il s'agit généralement d'un examen détaillé des réponses individuelles (particulièrement pour les grandes entreprises), de la conjoncture économique générale, de la cohérence avec les résultats des indicateurs économiques connexes, des tendances historiques et des renseignements provenant d'autres sources externes (p. ex. associations, publications spécialisées ou articles de journaux).

Contrôle de la divulgation

La loi interdit à Statistique Canada de divulguer toute information recueillie qui pourrait dévoiler l'identité d'une personne, d'une entreprise ou d'un organisme sans leur permission ou sans en être autorisé par la loi. Diverses règles de confidentialité s'appliquent à toutes les données diffusées ou publiées afin d'empêcher la publication ou la divulgation de toute information jugée confidentielle. Au besoin, des données sont supprimées pour empêcher la divulgation directe ou par recoupement de données reconnaissables.

Révisions et désaisonnalisation

Il n'y a pas de désaisonnalisation. Les données pourraient être révisées en fonction de renseignements plus à jour.

Exactitude des données

La méthodologie de l'enquête a pour objectif de contrôler les erreurs et de réduire leurs effets éventuels sur les estimations. Les résultats de l'estimation peuvent néanmoins contenir des erreurs dont l'erreur d'échantillonnage n'est que l'une des composantes de l'erreur d'enquête totale. L'erreur d'échantillonnage survient lorsque les observations sont faites uniquement sur un échantillon et non sur l'ensemble de la population. Toutes les autres erreurs commises aux diverses phases de l'enquête sont appelées erreurs non dues à l'échantillonnage. Par exemple, des erreurs de ce type peuvent survenir quand un répondant fournit des renseignements erronés ou qu'il ne répond pas à certaines questions; lorsqu'une unité dans la population cible est oubliée ou dénombrée plus d'une fois; lorsque les données sur la TPS pour les enregistrements qui ont été modélisés pour un mois en particulier ne sont pas représentatives de l'enregistrement actuel pour diverses raisons; lorsqu'une unité hors du champ de l'enquête y est incluse erronément ou que des erreurs sont commises lors du traitement des données, comme des erreurs de codage ou de saisie.

Avant la publication, les résultats combinés de l'enquête sont analysés afin d'en évaluer la comparabilité; il s'agit généralement d'un examen détaillé des réponses individuelles (particulièrement celles des grandes entreprises), de la conjoncture économique générale et des tendances historiques.