Horloge canadienne de la mortalité: Notes techniques

Sur cette page

• Sources des données
• Hypothèses et limites
• Calcul de la mortalité estimée au Canada
• Visualisation des calculs de régression linéaire

Sources des données

Liens et explications des données utilisées pour la mortalité et la population.

Décès

En utilisant le Tableau 13-10-0394-01 de Statistique Canada, nous avons extrait des données sur les principales causes de décès chez les personnes vivant au Canada entre 2015 et 2024. Les données comprenaient des stratifications selon l’âge et le sexe.

Les causes de décès sont classées selon la 10e révision de la classification statistique internationale des maladies et des problèmes de santé connexes (CIM-10). La CIM-10 est la norme internationale de classification des diagnostics. La CIM-10 utilise un système de lettres et de chiffres (qui forment un code) pour représenter les différentes causes de décès. Elle permet de stocker, de gérer et d’analyser plus facilement les données sur la morbidité. De plus amples informations sont disponibles sur le site Web de la CIM-10 (seulement la version de 2008 est disponible en français).

Tout au long de cette horloge canadienne de la mortalité, les causes de décès ont été traduites à partir de leurs codes de la CIM-10 et de leurs descriptions officielles dans un langage plus connu. Par exemple, pour « Néoplasmes malins [C00-C97] », nous utilisons la description plus connue des « cancers ».

Population

Nous avons utilisé le Tableau 17-10-0005-01 de Statistique Canada pour extraire le nombre estimé de personnes vivant au Canada au 1er juillet pour chaque année entre 2015 et 2025. Ces données sont également ventilées selon l’âge et le sexe.

Hypothèses et limites

En plus de ceux mentionnés dans les sources de données de Statistique Canada, cet outil de données émet ses propres hypothèses et a ses propres limites.

• La méthode de répartition (hypothèse d’une « chaîne de montage ») a été utilisée pour estimer le nombre de décès survenus au cours de la journée et de l’année. Cette méthode suppose que les décès se produisent à un rythme constant. Cela ne correspond pas à la réalité, car les décès sont sporadiques. En outre, la fréquence des décès pour de nombreuses causes fluctue en fonction de l’heure de la journée, de la période de l’année, ou des deux.
• Nous avons fait des prédictions en utilisant la régression linéaire et en estimant des valeurs qui n’apparaissent pas dans un ensemble de données (extrapolation). Il en résulte des niveaux élevés d’incertitude dans les valeurs estimées. Les valeurs estimées incluses dans cet outil de données sont uniquement illustratives et probablement imprécises.
• Il est simpliste d’utiliser uniquement l’évolution de la population pour estimer le nombre de décès dus à des causes spécifiques au sein de groupes de population spécifiques au cours d’une année donnée. Ce chiffre ne reflète pas les nombreux facteurs qui contribuent au nombre de décès pour différentes causes et dans différents groupes de population d’une année à l’autre.

Calcul de la mortalité estimée au Canada

Pour calculer le nombre total estimé de décès au Canada, nous avons d’abord calculé une régression linéaire du nombre de décès en fonction de la population du pays sur 10 ans. Cette régression linéaire a été calculée pour chaque stratification et pour chacune des 10 premières causes de décès dans chaque stratification en 2024. Nous avons utilisé les fonctions linéaires obtenues pour estimer le nombre projeté de personnes qui décéderaient en 2026 sur la base des dernières estimations démographiques.

Nous avons utilisé une méthode différente pour :

• les régressions linéaires qui projettent un nombre négatif de décès pour une cause dans une stratification
• les estimations du nombre de décès par « Toutes les autres causes »

Dans cette méthode alternative, nous avons multiplié le nombre de décès liés à cette cause par le facteur de croissance de la population pour la stratification spécifique entre 2024 et 2025 (estimation pour 2025 divisée par l’estimation pour 2024).

Enfin, pour calculer le temps estimé qui s’est écoulé entre les décès pour chaque cause, nous avons divisé le nombre de secondes dans une année (en supposant que les jours ont exactement 24 heures et que l’année compte 365,2422 jours) par le nombre total de décès.

Estimations par régression linéaire

Pour trouver la ligne qui correspond le mieux au nombre de décès en fonction de la population, nous avons d’abord calculé la population moyenne et le nombre moyen de décès entre 2015 et 2024 pour chacune des 10 principales causes de décès pour chaque répartition de la population.

$Population\; moyenne\; (<mi\; style="border-top:1px\; solid\; black;">x</mi>)=\frac{\sum _{i=1}^{n}xi}{n}$

Avec les valeurs moyennes de mortalité et de population, nous pouvions alors trouver la pente de la ligne de meilleur ajustement à l’aide de la méthode des moindres carrés, comme suit :

$Pente\; (<mi>m</mi>)=\frac{\sum _{i=1}^n\left((xi-x)\right)\left((di-d)\right)}{\sum _{i=1}^n{\left((xi-x)\right)}^2}$

Remarque :

• i : observation individuelle (une année de décès ou de données démographiques)
• n : nombre d’observations (nombre total d’années de données sur les décès ou la population)

Ensuite, nous avons calculé l’interception pour chaque ligne de meilleur ajustement à l’aide de l’équation suivante :

$Interception\; (<mi>b</mi>)=d-mx$

Enfin, nous pourrions prédire le nombre de décès en 2026 en fonction de la population en 2025, à l’aide de la ligne calculée du meilleur ajustement, selon la formule suivante :

$Nombre\; de\; décès\; prévu\; en\; 2026\; (<mi>d</mi><mi\; style="font-size:12px;\; position:relative;\; bottom:-2px;">2026</mi>)=mx\mathrm{2025}+b$

Estimations basées sur les données sur les décès les plus récentes et la croissance de la population

Comme indiqué, chaque fois que le nombre prédit de décès était négatif (et pour prédire les décès par « Toutes les autres causes »), nous avons estimé le nombre de décès en 2026 sur la base du nombre en 2024 et de l’évolution de la population entre 2024 et 2025. Pour ce faire, nous avons utilisé le formulaire suivant :

$Nombre\; estimé\; de\; décès\; en\; 2026\; (<mi>d</mi><mi\; style="font-size:12px;\; position:relative;\; bottom:-2px;">2026</mi>)=d\mathrm{2024}\frac{x\mathrm{2025}}{x\mathrm{2024}}$

Calcul du délai entre les décès par cause

Après avoir estimé le nombre de décès pour chaque cause dans chaque stratification, nous avons calculé le délai moyen entre les décès pour chaque estimation. Pour ce faire, nous avons divisé le nombre de secondes dans une année (selon une année de 365,2422 jours) par le nombre total de décès :

$Délai\; entre\; les\; décès=\frac{60\times 60\times 24\times \mathrm{365,2422}}{d\mathrm{2026}}$

Visualisation des calculs de régression linéaire

Figure 1 : Régressions linéaires (le cas échéant) pour les 10 principales causes de décès chez

Figure 1 : Texte descriptif