Comment intégrer la théorie de l’intersectionnalité dans les analyses quantitatives d’équité en santé? Une revue rapide et liste de vérification de pratiques prometteuses

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Organisation : Agence de la santé publique du Canada

Publiée : 2022-06-13

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Organisation : Agence de la santé publique du Canada

Publiée : 2022-06-13

Faits saillants

Faits saillants du rapport technique d’orientation « Comment intégrer la théorie de l’intersectionnalité dans les analyses quantitatives d’équité en santé? Une revue rapide et une liste de vérification des pratiques prometteuses ».

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Aperçu
Méthodologie
Principales constatations
Conclusion

Aperçu

Le fardeau des maladies et des problèmes de santé n’est pas partagé de façon égale entre tous les Canadiens. Certaines personnes sont plus susceptibles de tomber malades ou de mourir en raison de leurs conditions sociales et économiques. Nous les appelons « inégalités en santé ».

Il existe plusieurs façons de mesurer les inégalités en santé. L’une des principales approches consiste à comparer des groupes de personnes, sur la base d’un seul facteur. Par exemple, nous pouvons calculer les inégalités en santé en fonction du sexe. Nous pourrions donc comparer la santé des hommes à celle des femmes.

Pourtant, ce type d’analyse n’est pas parfait. Lorsque nous ne considérons qu’un seul facteur, deux choses peuvent se produire. D’une part, nous pouvons passer à côté d’autres caractéristiques personnelles importantes, comme l’âge ou l’origine ethnique, qui peuvent également influer sur la santé. D’autre part, lorsque nous nous concentrons sur un seul facteur, nous pouvons ne pas comprendre comment il est lié à d’autres facteurs.

Dans les années 1970 et 1980, des chercheuses universitaires féministes noires aux États-Unis ont exploré ce sujet. L’une de ces universitaires s’appelait Kimberlé Crenshaw. Elle a écrit sur les expériences des femmes noires, qui évoluent dans le monde d’une manière différente que les hommes noirs ou les femmes blanches. En effet, les femmes noires sont victimes de discriminations fondées sur leur statut de femme et sur leur statut de personne racisée.

Madame Crenshaw a ainsi inventé le terme « intersectionnalité ». L’intersectionnalité fait référence à la manière dont les sources de discrimination se chevauchent et se renforcent mutuellement. Le terme fait également référence au fait que, dans la réalité, nous avons tous plusieurs identités qui se croisent et qui font de nous ce que nous sommes.

En santé publique, nous pouvons appliquer la théorie de l’intersectionnalité pour mieux comprendre les inégalités en santé. L’Agence de la santé publique du Canada (ASPC) est prête à le faire. Cela dit, l’ASPC doit avant tout élaborer une feuille de route sur la manière de s’y prendre afin d’intégrer l’intersectionnalité à l’analyse des inégalités en santé. Ces renseignements sont cruciaux pour les futurs rapports de l’ Initiative liée aux rapports pancanadiens sur les inégalités en matière de santé (IPIS). L’IPIS a comme objectif de surveiller et rapporter sur les inégalités en santé au Canada, pour orienter les politiques publiques de santé et assurer la santé et le bien-être de tous.

Ce rapport contribue à combler ce manque de données probantes. Il résume une revue de la littérature. Cette revue a exploré comment appliquer l’intersectionnalité dans les analyses de données sur les inégalités en santé.

Méthodologie

L’ASPC a effectué une revue rapide de la littérature. Nous avons examiné 34 études portant sur les inégalités en santé et qui visaient à intégrer la théorie de l’intersectionnalité.

En les lisant, nous avons analysé comment elles appliquaient la théorie. Pour ce faire, nous avons utilisé un cadre existant, soit le cadre d’analyse « Intersectionality-Based Policy Analysis Framework » (IBPA) (Traduction : Cadre d’analyse des politiques axé sur l’intersectionnalité ou cadre d’analyse IBPA). Ce cadre a défini les huit principes directeurs de la théorie de l’intersectionnalité :

Catégories croisées
Analyse multiniveau
Pouvoir
Équité
Justice sociale
Espace et temporalité
Diversité des connaissances
Réflexivité

Nous avons examiné chacune des études pour voir comment elles intégraient les huit principes. Ensuite, nous avons résumé nos résultats.

Principales constatations

Nous avons relevé plus de 35 pratiques prometteuses sur la manière d’intégrer la théorie de l’intersectionnalité. Ces pratiques comprennent les étapes à suivre lors de la conception d’une analyse. Par exemple, il importe de:

Mobiliser les communautés qui subissent les inégalités étudiées;
Examiner les données probantes qualitatives et quantitatives.
Les pratiques prometteuses comprennent également des mesures à prendre lors de l’étape de l’analyse des données :
Explorer l’évolution des inégalités à travers le temps;
Analyser les déterminants qui pourraient être traités par des interventions.

Il ne s’agit là que de quelques exemples. Nous présentons la liste complète des pratiques prometteuses sous forme de liste de vérification. Nous appelons cette nouvelle liste de vérification la liste pour « Renforcer l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en santé » (RITIAIS). La liste de vérification se trouve à la section 3.5 du rapport.

Conclusion

L’intégration de la théorie de l’intersectionnalité sera utile pour la santé publique. Elle nous aidera à étudier comment les sources de discrimination se chevauchent et se renforcent mutuellement. En retour, cela peut nous aider à mieux comprendre comment les inégalités en matière de santé se forment.

La liste de vérification « Renforcer l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en matière de santé » est un outil destiné à guider l’Initiative liée aux rapports pancanadiens sur les inégalités en matière de santé. Il s’agit également d’un outil pour les chercheurs en santé et l’action de surveillance. Cette liste de vérification devrait permettre aux études futures d’intégrer de manière significative la théorie de l’intersectionnalité à la pratique.

Index des figures

Figure 1: Diagramme de flux de la sélection des études
Figure 2: Mesures de stratification sociale (exposition) utilisées dans les 34 études examinées
Figure 3: Mesures dépendantes (indicateurs) de santé utilisées dans les 34 études examinées
Figure 4: Intégration des principes d’intersectionnalité, par sous-sections des études (n=34 études)

Index des tableaux

Tableau 1: Termes de revue rapide de la littérature
Tableau 2: Éléments de données extraits des articles retenus
Tableau 3: Définitions du principe d’intersectionnalité et analyse déductive employée
Tableau 4: Pratiques prometteuses pour intégrer la théorie de l’intersectionnalité dans le bien-fondé de l’analyse quantitative de l’équité en santé
Tableau 5: Pratiques prometteuses pour intégrer la théorie de l’intersectionnalité dans la conception analytique de l’analyse quantitative de l’équité en santé
Tableau 6: Pratiques prometteuses pour intégrer la théorie de l’intersectionnalité dans la phase d’interprétation de l’analyse quantitative de l’équité en santé
Tableau 7: Liste de vérification RITIAIS (renforcer l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en santé)

Résumé

Contexte

Issue du domaine des études féministes noires de la fin des années 1980, la théorie de l’intersectionnalité peut servir de cadre analytique afin de mieux comprendre, décrire et gérer les inégalités en matière de santé de manière à tenir compte des déterminants structuraux de la santé et à promouvoir la justice sociale et l’équité en santé. À ce titre, l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans les activités de surveillance des inégalités en santé est l’un des nombreux sujets, théories et méthodes prioritaires concernant l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé et, plus largement, la surveillance des inégalités en santé au Canada. Cependant, il manque actuellement dans la littérature scientifique un résumé des pratiques prometteuses en vue de la mise en pratique de cette théorie, en particulier dans son intégration à toutes les étapes de l’analyse quantitative : de la détermination du problème à la conception méthodologique jusqu’à l’interprétation des résultats. La présente revue rapide de la littérature visait à combler ce manque actuel dans les connaissances.

Objectif

L’objectif global de cette revue de la littérature était de recenser les pratiques prometteuses afin d’intégrer de manière pertinente la théorie de l’intersectionnalité dans les analyses quantitatives des inégalités en santé entre divers groupes de la population. Plus précisément, nous avons cherché à déterminer comment les études qui ont appliqué ce cadre théorique ont intégré ses principes centraux dans chaque étape de leurs analyses, de la définition du problème et la définition du raisonnement jusqu’à la conception méthodologique et l’interprétation des résultats. Dans le présent document, nous ne prétendons pas que les tentatives recensées d’intégration des principes de la théorie de l’intersectionnalité peuvent ou doivent être considérées comme des pratiques normalisées ou « exemplaires ». Elles représentent plutôt des orientations prometteuses qu’il y aurait lieu de continuer à explorer, en collaboration, dans le cadre d’analyses ultérieures visant à intégrer de manière pertinente la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en santé.

Objet de ce rapport et publics cibles

Le principal objectif du présent rapport technique est d’orienter les travaux ultérieurs d’analyse quantitative des données sur les inégalités en santé entre les sous-groupes de la population, qui sera renforcée par l’intégration de l’intersectionnalité, dans le cadre de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé. Le présent rapport est donc destiné à un public averti de professionnels de la santé publique et d’autres acteurs du système de santé ayant une formation en épidémiologie et en biostatistique, qui ont effectué des lectures initiales sur la théorie de l’intersectionnalité et qui ont une connaissance de base de celle-ci. Le présent document contient une liste de lecture ainsi qu’un glossaire qui définissent les principes clés de la théorie de l’intersectionnalité et la terminologie pertinente. Nous recommandons aux lecteurs qui ne connaissent pas la théorie de l’intersectionnalité d’effectuer les lectures initiales et de consulter le glossaire du rapport avant de lire le reste du rapport.

Méthodes

Nous avons effectué une revue rapide de travaux scientifiques explicitement conçus pour intégrer la théorie de l’intersectionnalité dans leur analyse quantitative des inégalités en santé. Des articles ont été sélectionnés au moyen d’une recherche dans les bases de données Scopus et Medline. Pour guider notre évaluation de la manière dont la théorie de l’intersectionnalité a été intégrée dans ces études, nous nous sommes inspirés des huit « principes directeurs » du cadre d’analyse « Intersectionality-Based Policy Analysis (IBPA) » (Traduction : cadre d’analyse des politiques fondée sur l’intersectionnalité). Ces principes, qui seront définis en détails plus loin, comprennent les catégories croisées, l’analyse multiniveau le pouvoir, l’espace et la temporalité, les diverses connaissances, la justice sociale, l’équité, et la réflexivité (voir le glossaire pour les définitions). L’information a été extraite de publications pertinentes. Nous avons effectué une synthèse narrative de la manière dont chacun des huit principes pourrait être intégré dans le cadre de la surveillance des inégalités en santé à l’aide de sources de données quantitatives.

Résultats

Nous avons recensé plus de 35 pratiques prometteuses concernant les moyens d’intégrer les principes fondamentaux de la théorie de l’intersectionnalité dans les analyses quantitatives des inégalités en santé, à chaque étape de la conception de la recherche ou de la surveillance, de la conceptualisation à la production du rapport. L’application d’analyses stratifiées ou fondées sur l’interaction n’est pas suffisante pour intégrer cette théorie dans la pratique de façon significative. Un résumé des pratiques prometteuses qui permettraient d’intégrer de manière plus significative la théorie de l’intersectionnalité est présenté sous la forme d’une liste de vérification. Le prototype de liste de vérification pour « renforcer l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en santé » (RITIAIS) est proposé (Résultats, section 3.5). Cet outil peut orienter les futures analyses de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé ainsi que les méthodologies de recherche, d’évaluation et de surveillance, afin qu’elles puissent surmonter les limites précédemment constatées dans les analyses quantitatives des inégalités en santé fondées sur l’intersectionnalité.

1. Introduction

En 2018, les responsables de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé ont publié le rapport « Les principales inégalités en santé au Canada : un portrait national »^{Note de bas de page 1}, qui a fourni une description de base complète de l’état des inégalités en santé au Canada. Le rapport décrit divers sous-groupes de la population au Canada étant touchés de manière disproportionnée par des problématiques de santé ainsi que des difficultés au niveau social. Le rapport, s’appuyant sur le cadre des déterminants sociaux de la santé^{Note de bas de page 2}, souligne comment ces inégalités en santé sont déterminées par des systèmes et des structures qui représentent des déterminants « structurels » de la santé^{Note de bas de page 3} et comment ces systèmes ou structures ont généralement tendance à s’entrecroiser. En effet, des chercheurs ont décrit les « systèmes de domination » qui déterminent la santé, tels que le racisme, le sexisme et le colonialisme, comme étant « co-constitutifs » (c.-à.-d. essentiels à l’existence de chacun). Ces systèmes co-constitutifs se renforcent mutuellement^{Note de bas de page 4},^{Note de bas de page 5} en raison de la manière dont ils se croisent ou s’imbriquent pour renforcer mutuellement les distributions inéquitables des ressources et du pouvoir en matière de santé au sein des sociétés. Cependant, le rapport de 2018 de l’Initiative sur les inégalités en santé^{Note de bas de page 1} a reconnu qu’il :

« ne vis[ait] pas non plus à distinguer les croisements multiples entre plusieurs positions sociales ou déterminants de la santé. Or, c’est un fait connu que les inégalités en santé dépendent d’un système complexe de facteurs sociaux (les déterminants structurels et intermédiaires de la santé), qui n’ont pas encore été pleinement étudiés et compris ». (p. 26)

Plusieurs traditions théoriques ont exploré le lien entre les nombreux déterminants structurels de la santé. Parmi ces traditions figure le domaine de la théorie de l’intersectionnalité. Ainsi, cette théorie a été ciblée comme l’un des nombreux sujets, théories et méthodes prioritaires à explorer dans les futurs rapports de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé.

1.1 Qu’est-ce que la théorie de l’intersectionnalité?

De manière générale, la théorie de l’intersectionnalité est un cadre analytique et un paradigme de recherche qui souligne la nécessité de tenir compte de la façon dont les divers systèmes et structures interconnectés de pouvoir fonctionnent dans le temps et l’espace et selon les niveaux de société afin de construire des identités et situations sociales qui s’entre croisent (p. ex. sur des axes tels que la race, le genre, la classe, l’orientation sexuelle, etc. (Encadré 1) par des processus de privilège et d’oppression^{Note de bas de page 6},^{Note de bas de page 7}. L’élaboration de la théorie féministe intersectionnelle remonte aux défis uniques auxquels sont confrontées les femmes afro-américaines aux États-Unis, qui doivent faire face à des systèmes d’oppression qui fonctionnent à différents niveaux et qui sont souvent imbriqués les uns dans les autres^{Note de bas de page 4}. La théorie de l’intersectionnalité a été élaborée comme paradigme théorique qui permet d’aller au-delà de l’analyse des catégories individuelles de différence^{Note de bas de page 8},^{Note de bas de page 9} . Les premières versions de la théorie de l’intersectionnalité ont été élaborées à la fin des années 1970, sous l’impulsion du Combahee River Collective^{Note de bas de page 10} et abordaient la manière dont diverses formes de discrimination, notamment le racisme, le classisme et l’hétérosexisme, façonnaient simultanément la vie des femmes noires et contribuaient à de multiples inégalités sociales^{Note de bas de page 9},^{Note de bas de page 11} . La théoricienne critique de la race et juriste Kimberlé Crenshaw ainsi que la sociologue Patricia Hill-Collins sont considérées comme des pionnières dont les travaux permettent une compréhension plus contemporaine de cette perspective théorique. Elles ont expliqué comment les formes multiples d’oppression s’imbriquent et donnent lieu à des modèles et processus distincts des formes singulières de discrimination. Il est important de noter que ces chercheuses ont souligné la manière dont les systèmes de pouvoir et d’oppression imbriqués entraînent des modèles de domination, de privilège et d’inégalité continue^{Note de bas de page 12}-^{Note de bas de page 14} . La théorie de l’intersectionnalité cherche à aborder la convergence de ces systèmes de pouvoir par lesquels la marginalisation multiple (qui se produit sur des axes tels que la race, le sexe, le genre, la classe, l’orientation sexuelle et l’(in)capacité), sur les plans individuel et structurel, nécessite une analyse et des solutions sous forme de politiques qui peuvent agir sur les mécanismes par lesquels l’intersection de ces catégories crée et maintient l’inégalité^{Note de bas de page 11},^{Note de bas de page 15} .

Encadré 1 : Terminologie et concepts clés de la théorie de l'intersectionnalité

Le glossaire de ce rapport fournit des définitions de plusieurs termes et concepts clés qui se rapportent au sujet de la théorie de l'intersectionnalité.

Tout au long du texte, le terme « identité » servira à désigner les marqueurs des sous-groupes définis selon les catégories de différence. Par exemple, l’identité noire est un sous-groupe qui marque la catégorie construite de la différence de race^{Note de bas de page 5}.

Dans la suite du présent rapport, nous présenterons un aperçu des principales références historiques, des théoriciens, des concepts et des applications de la théorie de l’intersectionnalité. D’importantes conversations théoriques se poursuivent sur la meilleure façon d’appliquer cette théorie dans les domaines et contextes scientifiques. La présentation d’une histoire approfondie de ce cadre théorique et de ces débats ne faisait pas partie du cadre du rapport. D’autres publications présentent cette histoire (par exemple, voir Hancock, AM. Intersectionality. An Intellectual History. Oxford University Press, 2016).

1.2 Comment la théorie de l’intersectionnalité a-t-elle été appliquée dans la recherche sur la santé?

La théorie de l’intersectionnalité a été appliquée dans un large éventail de disciplines, y compris, plus récemment, dans la recherche quantitative en santé publique et en épidémiologie. Au sein du gouvernement fédéral du Canada, elle constitue le fondement théorique du « plus » de l’Analyse comparative entre les sexes plus (ACS Plus)^{Note de bas de page 16}.

Selon un examen systématique mené récemment sur l’application de la théorie de l’intersectionnalité dans les études de recherche quantitative^{Note de bas de page 17}, la majorité des études publiées intégrant cette théorie utilisent ce que Leslie McCall^{Note de bas de page 18} et d’autres ont décrit comme une approche d’analyse « inter-catégorielle ». Cette approche repose sur le principe selon lequel des relations complexes d’inégalité existent entre les groupes sociaux au sein des identités et entre elles, et cherche à concentrer l’analyse sur ces relations^{Note de bas de page 18}. D’un point de vue opérationnel, l’analyse inter-catégorielle utilise de multiples mesures catégorielles (ou ce que l’on appelle les « catégories de différence », voir le glossaire pour les définitions) pour étudier l’expérience des groupes, définis selon de multiples axes d’identité^{Note de bas de page 18},^{Note de bas de page 19} . Par exemple, une analyse inter-catégorielle peut chercher à explorer la prévalence de certains problèmes de santé (p. ex. le diabète) en fonction des quintiles de revenu et du sexe, afin d’étudier comment la relation entre le revenu et le risque de diabète diffère pour les hommes et les femmes.

Les analyses inter-catégorielles sont souvent définies par opposition à deux autres approches. Plus courante dans les méthodologies de recherche qualitative telles que la recherche ethnographique, la première est l’approche « anti-catégorielle » , qui rejette la notion selon laquelle les « catégories de différence » sont immuables (c.-à-d. qu’elles ne changent pas selon le moment, le lieu ou le contexte)^{Note de bas de page 18}. Une analyse anti-catégorielle s’intéresse à la remise en question des limites des catégories construites (p. ex. les études qui cherchent à déterminer si les catégories binaires de genre telles que « hommes » et « femmes » sont complètes). La seconde est l’approche « intra-catégorielle », qui explore les expériences d’une seule sous-population ou d’un seul groupe (p. ex. les Arabes aux États-Unis) et qui étudie les différences au sein du groupe selon un ou plusieurs points d’intersection (p. ex. la classe, le genre, l’orientation sexuelle), p. ex. l’étude des issues de santé parmi les « [femmes] hétérosexuelles arabo-américaines de la classe moyenne »^{Note de bas de page 18}. Ces deux dernières approches sont courantes dans les études de recherche qualitative^{Note de bas de page 17} et peuvent également être utilisées dans les analyses quantitatives.

Dans le domaine de la recherche quantitative sur les inégalités en santé fondée sur l’intersectionnalité, les types courants d’analyses statistiques comprennent l’analyse descriptive stratifiée ou l’analyse de régression, ainsi que la modification de la mesure de l’effet ou l’analyse d’interaction par régression, la modélisation multiniveau, la modélisation par équation structurelle, l’arbre de décision ou de classification, la médiation, la décomposition, l’analyse de structure latente et l’analyse par grappes, ainsi que l’analyse multiniveau de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire (voir le glossaire pour les définitions)^{Note de bas de page 17}.

Cependant, l’application de la théorie de l’intersectionnalité dans les analyses quantitatives des inégalités en santé a fait l’objet de critiques. Premièrement, des chercheurs ont critiqué le manque d’intégration des principes centraux de la théorie de l’intersectionnalité dans les études menées^{Note de bas de page 17},^{Note de bas de page 20},^{Note de bas de page 21} . Dans certaines études, la théorie n’est pas définie^{Note de bas de page 17}, ou les auteurs se concentrent principalement sur les différences de résultats entre les différentes identités sociales, sans analyse approfondie des déterminants plus structuraux de la discrimination à l’échelle des politiques et pratiques institutionnelles^{Note de bas de page 22}. D’autres études ne se concentrent pas explicitement sur le principe de la justice sociale^{Note de bas de page 21} qui est au cœur de la compréhension des dimensions de pouvoir et d’oppression de la théorie d’intersectionnalité^{Note de bas de page 12}-^{Note de bas de page 14},^{Note de bas de page 21}. Un recours significatif à la théorie est considéré comme « essentiel pour maintenir le côté critique et transformateur de l’intersectionnalité » [traduction]^{Note de bas de page 19}.

Deuxièmement, l’accent mis par les analyses inter-catégorielles sur les différences entre les groupes peut masquer l’hétérogénéité au sein des groupes et reproduire des constructions binaires qui nient la nature fluide et dynamique de l’appartenance à un groupe et de ses intersections^{Note de bas de page 23}. Troisièmement, de nombreuses études décrivent les inégalités sans toutefois explorer les mécanismes qui expliquent les différences observées et qui pourraient être abordés par une politique sanitaire ou sociale. Des méthodes telles que les analyses de médiation ou de décomposition peuvent aider à recueillir les connaissances manquantes^{Note de bas de page 23}. Bauer et coll. établissent une distinction entre ces approches de l’intersectionnalité comme étant « descriptives » et « analytiques », respectivement^{Note de bas de page 17},^{Note de bas de page 24} , et notent que dans de nombreuses études, il n’y a pas d’approche analytique orientée sur une question de recherche centrale claire. Quatrièmement, de nombreuses études explorent les différences de résultats entre les mesures du sexe et du genre, de la race et de l’ethnicité ainsi que du statut socioéconomique, sans tenir compte des autres catégories intersectionnelles^{Note de bas de page 23}. Cinquièmement, les études sur les inégalités en santé examinent souvent les inégalités à la fois sur une échelle absolue ou additive et relative ou multiplicative, ou sur les deux (p. ex. les écarts et les ratios de prévalence, respectivement)^{Note de bas de page 25}. Cependant, les études qui mesurent les inégalités sur une échelle multiplicative n’explorent pas toutes les différences d’effets des positions sociales sur les identités croisées (p. ex. l’interaction ou la modification de la mesure de l’effet) sur une échelle additive. L’échelle additive est désignée comme étant la plus pertinente pour les applications en santé publique^{Note de bas de page 17}, car l’écart par rapport à l’additivité met en évidence les cas où le fardeau de la maladie dépend de la mesure dans laquelle deux facteurs ou plus sont présents ensemble chez les mêmes personnes^{Note de bas de page 26}.

Encadré 2 : L'importance de la modification additive des effets pour la santé publique

Il y a interaction additive (ou écart par rapport à l’additivité) lorsque le risque attribuable chez les personnes exposées à un facteur de risque, A, varie en fonction d’un autre facteur de risque, B. Par exemple, si le facteur de risque A est le tabagisme et le facteur de risque B le diabète, si le risque attribuable d’une maladie telle que le cancer du poumon est plus élevé chez les fumeurs et les personnes avec diabète, par exemple 20 cas/100 000 habitants, et plus faible chez les fumeurs non diabétiques, par exemple 5 cas/100 000 habitants, il s’agit d’une information importante pour orienter les interventions de santé publique. En effet, il se peut que le fait de cibler un programme d’abandon du tabac sur les diabétiques entraîne une réduction plus importante du nombre de cas de cancer du poumon. De plus amples détails sur l'interaction additive ou la modification de l'effet ont été publiés précédemment^{Note de bas de page 27}.

1.3 Objectifs et objet du rapport

En somme, l’intérêt pour cette théorie est croissant, mais il existe peu d’orientations sur les moyens d’intégrer la théorie de manière systématique et rigoureuse dans les études quantitatives de santé publique et d’épidémiologie. En effet, dans leur récente revue systématique des études quantitatives fondées sur l’intersectionnalité, Bauer et coll.^{Note de bas de page 17} soulignent la nécessité de se disposer de lignes directrices et de recommandations pour une meilleure application de l’intersectionnalité dans les rapports d’analyse et futures recherches dans le domaine de l’équité en santé.

Dans le but de contribuer à combler cette lacune dans la littérature scientifique, la présente revue vise à recenser les pratiques prometteuses afin d’intégrer la théorie de l’intersectionnalité dans les analyses quantitatives des inégalités en santé à travers les populations canadiennes. Plus précisément, nous avons cherché à déterminer comment les études qui ont appliqué ce cadre théorique ont intégré ses principes centraux dans chaque étape de l’analyse, depuis la définition du problème et la définition du raisonnement jusqu’à la conception méthodologique et à l’interprétation des résultats. Pour ce faire, nous avons effectué une rapide revue des écrits scientifiques qui ont été conçus expressément pour intégrer la théorie de l’intersectionnalité dans leur analyse des inégalités en santé entre des sous-groupes de population. Pour orienter notre évaluation de la manière dont la théorie de l’intersectionnalité a été intégrée dans ces études, nous nous sommes inspirés des huit principes directeurs qui sous-tendent le cadre d’analyse « Intersectionality-Based Policy Analysis » (IBPA)^{Note de bas de page 16}. Ce cadre d’analyse fournit un résumé des huit principes directeurs de la théorie de l’intersectionnalité. Ces principes, qui sont définis en détails ci-dessous, sont : les catégories croisées, l’analyse multiniveau, le pouvoir, la réflexivité, l’espace et la temporalité, les diverses connaissances (voir le glossaire et la section 2.6b des Méthodes pour les définitions), la justice sociale et l’équité. Nous avons évalué comment chacun des huit principes pouvait être intégré dans les analyses quantitatives des inégalités en santé.

2. Méthodes

2.1 Énoncé de positionnalité

Dans le domaine de la recherche tenant compte de l’intersectionnalité, il est d’usage que les chercheurs fournissent une réflexion écrite sur les positions sociales et les contextes opérationnels de l’équipe d’auteurs, sa position au sein des systèmes ou des structures de pouvoir ainsi que sur les présuppositions scientifiques ou analytiques sous-jacentes, avant d’aborder leur travail en détails. Ces détails représentent les « énoncés de positionnalité » ou « énoncés de réflexivité »^{Note de bas de page 28}. Cet exercice de réflexion peut aider les praticiens à reconnaître et à déconstruire les hypothèses ou les pratiques sous-jacentes qui, souvent involontairement, renforcent les structures de pouvoir ou d’oppression^{Note de bas de page 16}. Afin de garantir que ce rapport est conforme aux principes fondamentaux de la théorie de l’intersectionnalité, à savoir le principe de réflexivité, nous (les auteurs) commencerons par dire quelques mots sur la position de notre équipe et le contexte général dans lequel nous avons mené nos travaux :

Nous (les auteurs) travaillons à l’agence nationale de santé publique du Canada (l’Agence de santé publique du Canada), en tant que responsables analytiques de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé. Nous venons d’horizons disciplinaires divers (épidémiologie, santé publique, sociologie, psychiatrie, santé au travail, sciences de l’environnement). Nous sommes également issus de divers milieux économiques, raciaux, ethniques, de genre et d’orientation sexuelle. Cependant, aucun des membres de notre équipe ne s’identifie comme autochtone. Nous reconnaissons respectueusement que chacun d’entre nous a contribué au présent rapport en se trouvant sur des territoires traditionnels et non cédés des Premières Nations. Plus précisément, le rapport a été élaboré à Montréal, sur le territoire traditionnel et non cédé de la Nation mohawk (Kanien'kehá:ka), à Toronto, sur le territoire traditionnel des Wendats, des Anishnaabeg, des Haudenosaunee, des Métis et de la Première Nation des Mississaugas de New Credit, ainsi qu’à Ottawa, sur le territoire traditionnel et non cédé des Algonquins Anishnaabe.

Le mandat de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé consiste à surveiller et rapporter sur les inégalités en santé au Canada afin d’orienter les politiques sociales et les politiques de santé axées sur l’équité en santé^{Note de bas de page 1}. L’Initiative est motivée par le fait qu’il est impossible de s’attaquer aux inégalités en santé sans intervenir sur les grands facteurs sociaux, économiques et politiques qui sont à l’origine des hiérarchies sociétales, les renforcent et influencent les conditions sociales et matérielles dans lesquelles les individus naissent, grandissent, vivent, travaillent et vieillissent^{Note de bas de page 1}. Cette compréhension des déterminants structurels de la santé est axée sur plusieurs des principes clés de la théorie de l’intersectionnalité, à savoir l’équité et la justice sociale.

L’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé s’inspire d’une tradition empirique positiviste de surveillance épidémiologique quantitative^{Note de bas de page 29} et des conceptions socio-épidémiologiques de la santé populationnelle^{Note de bas de page 30} et du cadre des déterminants sociaux de la santé^{Note de bas de page 2}. La méthodologie de la présente étude s’inspire ainsi de ces paradigmes. En effet, puisque la présente revue a été conçue pour orienter les futures analyses menées dans le cadre de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé, nous avons cherché à recenser les pratiques prometteuses d’application de la théorie de l’intersectionnalité dans les analyses épidémiologiques quantitatives des inégalités en santé à travers les sous-groupes de la population. Bien que l’application de méthodes purement qualitatives ait été en dehors de la portée d’analyses de données menées antérieurement dans le cadre de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé, nous reconnaissons l’importance des analyses qualitatives et des méthodes mixtes pour la recherche et la pratique de santé publique et de santé populationnelle.

De plus, en tant qu’employés du gouvernement fédéral du Canada, nous sommes conscients de notre position au sein d’une institution de pouvoir et de privilège qui, en raison de la façon dont le racisme systémique est « au cœur de nombreuses institutions »,^{Note de bas de page 31} a perpétué et continue de perpétuer des préjudices envers plusieurs groupes et communautés, préjudices qui entravent l’atteinte des objectifs d’équité en santé ^{Note de bas de page 32}-^{Note de bas de page 36}. Étant donné notre position au sein de cette institution, nous voulions nous assurer que les méthodes employées dans la présente étude ne contribuent pas à la récupération, déjà documentée, de la théorie de l’intersectionnalité^{Note de bas de page 37} - un paradigme théorique radical, anti-oppression et découlant d’une perspective de mouvement populaire - pour renforcer l’oppression ou la domination. Notre travail est aligné sur les valeurs directrices de la stratégie fédérale de lutte contre le racisme, à savoir la justice, l’équité, les droits de la personne, la diversité, l’inclusion, la décolonisation, l’intégrité, la lutte contre l’oppression et la réconciliation^{Note de bas de page 38}. C’est pourquoi nous avons conçu les méthodes d’analyse et d’extraction des données de l’étude en veillant à recenser de la manière la plus exhaustive possible les pratiques prometteuses significatives qui pourraient être employées à chaque étape de la conception de l’étude, que ce soit avant ou après l’étape de l’analyse des données.

La présente étude a été conçue et réalisée dans le cadre d’un moment de l’histoire du Canada qui, sur les plans social et politique, dépasse la portée de l’étude. L’étude a été menée en 2021, au cours de la deuxième année de la pandémie mondiale de COVID-19, et après le meurtre de George Floyd et la reconnaissance, partout dans le monde, de la brutalité policière commise auprès des populations noires aux États-Unis et dans d’autres pays, dont le Canada. Cette année a également mis en lumière les répercussions durables du colonialisme et du racisme systémique au Canada^{Note de bas de page 39}, notamment par la mort de Joyce Echaquan^{Note de bas de page 40} et la découverte de fosses communes au pensionnat autochtone de Kamloops, sur le territoire de la nation Tk'emlúps te Secwépemc^{Note de bas de page 41}, et dans d’autres pensionnats du pays. Ces décès ont attiré l’attention sur la violence et le traumatisme permanent du colonialisme et du système des pensionnats du Canada, comme l’ont décrit les rapports de la Commission de vérité et réconciliation^{Note de bas de page 42}. Dans la société canadienne, y compris dans la fonction publique fédérale, on reconnaît de plus en plus la violence permanente, le racisme systémique et la discrimination à l’égard des populations racisées et autochtones, et on dispose de plus en plus de preuves de l’inégalité des effets sanitaires et socio-économiques de la pandémie de COVID-19^{Note de bas de page 42} . Le présent rapport fait suite à plusieurs rapports produits par l’administratrice en chef de la santé publique du Canada, la D^re Theresa Tam, qui ont porté sur la stigmatisation et l’équité en santé pendant la pandémie de COVID-19^{Note de bas de page 43},^{Note de bas de page 44}. Ces rapports soulignent l’importance de la justice sociale et de l’équité pour la promotion de la santé, ainsi que la nécessité d’une action transformatrice pour s’attaquer aux structures de pouvoir, ce qui est conforme aux principes fondamentaux de la théorie de l’intersectionnalité.

Ce contexte a mis en évidence la nécessité, au sein des institutions de santé publique, telles que l’ASPC, de s’appuyer sur des cadres théoriques, comme la théorie de l’intersectionnalité, qui abordent ouvertement des sujets tels que le racisme, le colonialisme et d’autres systèmes d’oppression. La présente étude est donc façonnée et guidée par ce contexte historique et contemporain global.

Enfin, étant donné que ce rapport a été produit au cours de la deuxième année de la pandémie mondiale de COVID-19 et que notre équipe a dû faire face à plusieurs priorités simultanées, nous n’avons pas disposé du temps ni des ressources humaines nécessaires pour réaliser une revue systématique complète. Nous avons donc utilisé un modèle de revue rapide.

2.2 Conception du processus

Un modèle de revue rapide a été choisi pour atteindre les objectifs de la présente étude. Les revues rapides sont de plus en plus reconnues comme une méthode utile de synthèse de la littérature scientifique, en particulier pour étayer et guider les initiatives d’orientation dans les contextes gouvernementaux^{Note de bas de page 45}. Tout en suivant les étapes méthodologiques rigoureuses similaires à celles d’un examen systématique, la revue rapide se concentre sur une approche non systématique permettant de trouver des preuves, ce qui permet de réaliser la revue dans un délai plus court. En raison de l’utilisation d’une approche non systématique de recensement des études, certaines études pertinentes risquent d’échapper aux revues rapides^{Note de bas de page 46}. Cependant, les données probantes mettent de l’avant que, dans l’ensemble, les conclusions générales et les messages à retenir sont souvent similaires entre les revues rapides et les revues systématiques qui sont réalisées dans un délai de trois à six mois^{Note de bas de page 47}.

2.3 Critères d’admissibilité

La présente revue rapide visait à recenser les études présentant les caractéristiques suivantes : 1) études explicitement guidées par la théorie de l’intersectionnalité, et 2) études qui appliquaient une conception quantitative ou une conception à méthodes mixtes avec un élément d’analyse quantitative. De plus, étant donné que la présente revue a été conçue pour recenser les pratiques prometteuses qui permettront d’intégrer la théorie de l’intersectionnalité dans les analyses quantitatives des inégalités en santé entre les sous-groupes de la population, les études d’intérêt devaient 3) comprendre une analyse d’une issue de santé - le domaine de ces issues de santé a intentionnellement été maintenu vaste pour recueillir un plus grand nombre d’études pertinentes - aux intersections de 4) deux mesures d’exposition ou plus qui illustrent les « catégories de différence » (voir le glossaire pour les définitions) (p. ex. l’âge, la race, le genre), c’est-à-dire en appliquant une approche dite d’« analyse intersectionnelle inter-catégorielle » qui compare les résultats entre les groupes (nous expliquons ci-dessous pour quelle raison les analyses intra-catégorielles ou anti-catégorielles ont été exclues). En outre, 5) la population cible retenue et leur plan d’échantillonnage étaient suffisamment larges pour permettre des résultats pouvant être généralisés à une large population et donc significatifs pour la santé de la population. Les études pouvaient provenir de n’importe quel pays, contexte ou époque, mais 6) elles devaient être rédigées en anglais ou en français, en raison des compétences linguistiques des auteurs du présent rapport.

Ainsi, les études ont été exclues si elles 1) n’intégraient pas explicitement la théorie de l’inter-sectionnalité dans un élément quelconque de la conception de l’étude. Plus précisément, les articles décrivant l’importance de la théorie de l’intersectionnalité sans application pratique ou intégration de la théorie dans la conception de l’étude ont été exclus. Les études qui présentaient le concept d’intersectionnalité et utilisaient la théorie pour élaborer les objectifs et la conception de l’étude, même si elles ne fournissaient pas de définition complète de la théorie, n’ont pas été exclues, car nous avons supposé que le lectorat de certaines revues pouvait connaître la théorie et ne pas avoir besoin d’une définition. Les études ont été exclues si elles 2) n’exploraient pas les inégalités en santé entre deux ou plusieurs groupes (c.-à.-d. qu’elles utilisaient une approche dite « inter-catégorielle », voir le glossaire pour les définitions). Nous avons utilisé ce critère pratique plutôt que d’exclure les études considérées comme faisant appel à l’analyse « anti-catégorielle » ou « intra-catégorielle », dans la mesure où des examens précédents ont relevé des difficultés dans l’application des typologies de McCall^{Note de bas de page 18} dans les analyses quantitatives^{Note de bas de page 17}. Par exemple, en fonction de ses objectifs et de sa portée, une analyse des intersections entre la race et l’orientation sexuelle au sein d’un sous-échantillon de femmes pourrait être considérée comme une analyse intra-catégorielle ou inter-catégorielle. Puisque notre objectif était de cibler les pratiques prometteuses d’intégration de l’intersectionnalité dans l’étude des inégalités en santé entre les groupes, nous avons exclu les études qui ne comportaient aucune forme d’estimation des inégalités. Nous avons également exclu les études qui 3) portaient uniquement sur des mesures dépendantes de nature clinique ou qui 4) étaient uniquement qualitatives. Enfin, nous avons exclu 5) les commentaires, les éditoriaux, les résumés de conférence et les protocoles de recherche enregistrés, car ils ne présentaient pas suffisamment d’informations pour évaluer comment la théorie de l’intersectionnalité était intégrée à la conception des méthodes à l’analyse et à l’interprétation des résultats.

2.4 Stratégie de recherche

Les études ont été recensées au moyen des bases de données Scopus et Medline (par l’entremise de Pubmed, d’Ovid Medline et de Global Health Ebsco). Les chaînes de recherche ont été construites en fonction de trois thèmes : 1) les constructions ou concepts liés à l’intersectionnalité; 2) la santé publique et l’équité en santé et 3) l’analyse quantitative ou mixte, comme il est indiqué dans le tableau 1 (les chaînes de recherche détaillées sont décrites dans la section du fichier supplémentaire 7.1 Stratégie de recherche). Selon l’intention du cadre de revue rapide de la littérature consistant à recenser rapidement l’ensemble des articles les plus pertinents pour répondre à la question de l’étude^{Note de bas de page 48}, nous avons appliqué une stratégie de recherche restrictive, de sorte que le titre ou le résumé de l’article devait contenir les termes « intersectionnalité » ou « intersectionnel » (tableau 1). Enfin, une approche de recherche de type boule-de-neige a été utilisée pour recenser les études appliquées de l’intégration de l’intersectionnalité dans l’analyse quantitative auxquels d’autres articles ont fait référence, mais qui n’ont pas été trouvées lors de la stratégie de recherche initiale.

Tableau 1 : Termes de revue rapide de la littérature
Thème	Termes de recherche
1) Concepts liés à l’intersectionnalité	Intersectionnalité, intersectionnel
2) Santé publique et équité en santé	Disparités de l’état de santé, indicateurs de l’état de santé, déterminants de la santé, déterminants sociaux de la santé, santé des minorités, mal desservies, santé publique, santé, santé populationnelle, équité en santé, inégalités en santé, épidémiologie, déterminants sociaux de la santé, marginalisation, marginalisé, opprimé, discrimination, stigmatisé, stigmatisation, identité* sociale, position sociale, vulnérabilité, vulnérable, race, racisé, fondé sur la race, ethnicité, groupe ethnoculturel, concentration ethnoculturelle, LGBTQ2, LGBT, LGBTQ, orientation sexuelle, minorité sexuelle, fondé sur le genre, statut socioéconomique, peuple autochtone, appartenance à un groupe autochtone, rural, urbain, immigrant, capacité, incapacité, âge
3) Analyse quantitative ou méthode mixte	Quantitative, mixte, recherche empirique, études d’évaluation, statistique
* Indique un terme de recherche avec « troncature » ou « caractère générique »

2.5 Recensement des études

La sélection initiale des titres et des résumés a été effectuée à l’aide du logiciel Rayyan^{Note de bas de page 49}. Tout d’abord, un examinateur (AES) a filtré tous les titres et résumés des études recensées au moyen de la stratégie de recherche. Un deuxième examinateur indépendant (DC) a passé en revue 20 % des études recensées pour vérifier leur compatibilité avec l’examen d’AES. Dans ce sous-ensemble d’articles, le choix des deux examinateurs indépendants correspondait à 92 %. Les deux examinateurs se sont réunis pour discuter des désaccords éventuels et parvenir à un consensus. Les études retenues ont été conservées pour un examen de l’intégralité du texte. Un processus d’examen similaire a été réalisé pour l’étape d’examen de l’intégralité du texte. Un examinateur (AES) a passé en revue tous les textes complets. Un deuxième examinateur indépendant (DC) a passé en revue les textes complets de 20 % des articles retenus. Dans ce sous-ensemble d’articles, le choix des deux examinateurs indépendants correspondait à 86 %. Les deux examinateurs se sont réunis pour discuter des désaccords éventuels et parvenir à un consensus. À cette avant-dernière étape, un troisième examinateur (AB) a examiné le texte intégral de tous les articles admissibles retenus (100 %) afin de valider si toutes les études relevées répondaient aux critères d’inclusion. Tous les désaccords ont fait l’objet d’une discussion avec l’examinateur principal (AES) afin de parvenir à un consensus sur la série finale d’articles inclus dans la revue.

2.6 Extraction et analyse des données

a) Éléments de données

Les éléments de données extraits des articles inclus dans la revue se répartissent en trois thèmes : 1) informations générales sur le bien-fondé, les questions et la théorie de l’étude; 2) données sur la conception et les méthodes de l’étude et 3) données sur des exemples concrets de l’intégration des principes de la théorie de l’intersectionnalité dans les sections du bien-fondé, de la conception analytique et de l’interprétation des études, respectivement (tableau 2).

Tableau 2 : Éléments de données extraits des articles retenus
Thème	Élément de données
Bien-fondé, objectifs et théorie de l’étude	Nom de famille du premier auteur Année de publication Bien-fondé et objectifs Définition fournie de la théorie de l’intersectionnalité Utilisation d’un autre cadre conceptuel ou d’une autre théorie (préciser)
Conception de l’étude et méthodes	Contexte Population et taille de l’échantillon Sources des données et dates de collecte Type d’étude/conception de l’étude Mesures d’exposition (catégories de différence) Mesure(s) dépendantes (indicateurs) Mesure(s) des covariables Mesure(s) des inégalités Méthodes d’analyse Analyses de sensibilité
Intégration des principes de la théorie de l’intersectionnalité dans l’ensemble de l’étude	Recommandations de l’étude pour une initiative d’orientation (oui/non, description) Intégration des principes d’intersectionnalité dans le bien-fondé Intégration des principes d’intersectionnalité dans la conception analytique Intégration des principes d’intersectionnalité dans l’interprétation

b) Analyse de l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité

Dans une revue systématique effectuée récemment^{Note de bas de page 17}, les chercheurs ont examiné la manière dont la théorie de l’intersectionnalité était appliquée dans les analyses de données quantitatives en évaluant si les articles 1) incluaient une définition de la théorie, 2) citaient ses auteurs fondateurs, 3) citaient des « articles sur les méthodes d’intersectionnalité quantitative » [traduction] (en fonction d’une liste préétablie) en plus d’évaluer si 4) les mesures de la « position sociale » ou les catégories de différence (voir le glossaire pour les définitions) utilisées dans les études étaient liées au concept de pouvoir social, et 5) si les résultats étaient estimés et communiqués pour toutes les intersections étudiées en matière de position sociale. Dans l’analyse de leurs résultats, les auteurs de cette dernière revue^{Note de bas de page 17} ont mis en évidence les lacunes des études existantes et ont relevé la nécessité de directives sur les moyens d’intégrer la théorie de manière plus systématique et rigoureuse dans l’analyse quantitative en santé publique et en épidémiologie.

Ainsi, en tenant compte de cette étude, nous avons adopté une approche méthodologique différente pour la présente revue rapide. Autrement dit, afin de guider une application plus systématique de la théorie dans les analyses futures, la présente revue a cherché à explorer comment les études fondées sur l’intersectionnalité ont intégré 1) chaque principe majeur de la théorie de l’intersectionnalité 2) à chaque étape de l’analyse (de la définition du problème et du bien-fondé de l’étude, à la conception méthodologique jusqu’à l’interprétation des résultats).

Pour ce faire, nous avons d’abord dû sélectionner un cadre conceptuel permettant de définir chacun des grands principes centraux de la théorie de l’intersectionnalité. Nous nous sommes donc appuyés sur les huit « principes directeurs » du cadre d’analyse des politiques fondée sur l’intersectionnalité. Le cadre d’analyse « Intersectionality-Based Policy Analysis Framework » (IBPA) (Traduction : Cadre d’analyse des politiques axé sur l’intersectionnalité ou cadre d’analyse IBPA) a été conçu comme un outil permettant de « mettre en lumière la manière dont les politiques construisent le pouvoir et les privilèges relatifs des individus et des groupes au regard de leur statut socioéconomique et politique, de leur santé et de leur bien-être » [traduction]^{Note de bas de page 50}. Le cadre d’analyse IBPA comporte deux composantes : 1) un recueil de principes directeurs et 2) une liste de questions primordiales qui guident l’analyse. Il est important de noter, aux fins de la présente revue, que les huit principes directeurs du cadre d’analyse des politiques fondée sur l’intersectionnalité sont conçus pour [traduction] « faire progresser les principes centraux de l’intersectionnalité »^{Note de bas de page 16}. Les huit principes, décrits en détail ci-dessous, sont les suivants :

Catégories croisées
Analyse multiniveau
Pouvoir
Réflexivité
Espace et temporalité
Diversité des connaissances
Justice sociale
Équité

Pour évaluer la manière dont la théorie de l’intersectionnalité a été intégrée dans les études sélectionnées dans la présente revue, nous avons utilisé comme lentille analytique les huit principes directeurs du cadre d’analyse des politiques fondée sur l’intersectionnalité pour nous assurer d’avoir saisi chacun des principes centraux de la théorie de l’intersectionnalité. Plus précisément, nous avons utilisé une approche d’analyse thématique déductive^{Note de bas de page 51},^{Note de bas de page 52}, dans laquelle chaque étude a été analysée afin de déterminer la manière dont les auteurs ont utilisé chacun des huit principes précisés au préalable dans le bien-fondé de l’étude, sa conception analytique et les interprétations des résultats. Comme des revues précédentes l’ont mentionné^{Note de bas de page 21}, les pratiques et méthodes définies ci-dessous, utilisées seules, ne doivent pas être interprétées comme étant intrinsèquement « fondées sur l’intersectionnalité » ou comme étant suffisantes pour qu’une étude soit considérée comme « intersectionnelle ». L’objectif de l’analyse de la présente revue était plutôt de définir les pratiques prometteuses qui, lorsqu’elles sont appliquées ensemble, pourraient permettre aux analystes d’intégrer de manière plus significative chacun des principes clés de la théorie de l’intersectionnalité dans leur travail.

Le Tableau 3 fournit des huit principes d’intersectionnalité qui ont été examinés ainsi que la manière dont les analyses thématiques ont été menées pour évaluer l’intégration de chaque principe dans chaque étude. L’information a été extraite pour déterminer si le principe a été intégré (oui/non) et comment il a été intégré. Une analyse quantitative complémentaire a été réalisée, dans laquelle, pour chaque section de l’étude, une note de 1 a été attribuée si le principe a été intégré et une note de 0 a été attribuée s’il n’a pas été intégré. Les notes allaient de 0 à 8 par section d’étude (bien-fondé, conception analytique, interprétation). Il convient de noter que, puisque l’objectif de cette revue était de cibler les pratiques prometteuses permettant d’intégrer la théorie de l’intersectionnalité, nous avons fait preuve de souplesse dans la catégorisation des méthodes dans les catégories de principes directeurs; certaines approches ou méthodes ont été attribuées à plus d’un principe (p. ex. à la fois « espace et temps » et « analyse multiniveau »). En raison du manque de temps, aucune évaluation de la qualité n’a été effectuée sur les travaux examinés.

Tableau 3 : Définitions du principe d’intersectionnalité et analyse déductive employée
Principe d’intersectionnalité	Définition	Stratégie d’analyse déductive
Catégories croisées	Désigne la façon dont « l’intersectionnalité conceptualise les catégories sociales^{Note de bas de page } comme interagissant et se co-constituant les unes les autres pour créer les identités et circonstances sociales uniques^{Note de bas de page } qui varient selon dans le temps et l’espace. Ce sont ces intersections et leurs effets qui régissent l’analyse d’intersectionnalité » [traduction] (p.35 dans^{Note de bas de page 16}).	L’intégration de ce principe a été évaluée en explorant la manière dont les études ont opérationnalisé plusieurs mesures de stratification sociale (c.-à.-d. des « catégories de différence » ou des « catégories sociales »), telles que la race, l’appartenance à un groupe autochtone, le genre, etc. et ont considéré leur intersection ou interaction potentielle. Remarque : nous n’avons pas évalué explicitement si les auteurs ont exploré la co-constitution des catégories sociales ni comment ils l’ont fait, le cas échéant.
Analyse multiniveau	Désigne l’importance de « comprendre les effets entre les différents niveaux de la société, y compris les niveaux macro (institutions et politiques mondiales et nationales), méso ou intermédiaires (institutions et politiques provinciales et régionales) et micro (institutions et politiques à l’échelle communautaire et par les populations, ainsi que sur le plan individuel). » [traduction] (p.35 dans^{Note de bas de page 16}).	Nous avons évalué l’intégration de ce principe en déterminant si les études ont pris en compte, sur le plan conceptuel et analytique, des déterminants de la santé à plusieurs niveaux, y compris des processus sociaux, des structures de pouvoir et des politiques, ainsi que des associations du niveau individuel au niveau structurel ou systémique.
Pouvoir	Désigne les notions selon lesquelles « les positions sociales et les catégories de sujets (p. ex. la « race ») sont construites et façonnées par des processus et des systèmes de pouvoir (p. ex. la racialisation et le racisme); [...] ces mécanismes fonctionnent conjointement pour façonner les expériences de privilège et d’oppression entre les groupes. » [traduction] (p. 35-36 dans^{Note de bas de page 16}).	L’intégration de ce principe a été évaluée par la recherche permettant de déterminer si les études ont considéré, d’un point de vue conceptuel ou analytique, comment les systèmes de pouvoir^{Note de bas de page *} fonctionnent, se croisent, sont reproduits ou comment on peut y résister. Une attention particulière a été accordée à la définition de la manière dont les études vont au-delà d’une conceptualisation additive de l’oppression ou de la marginalisation (p. ex. pour simplement définir les groupes les plus vulnérables), vers une analyse des systèmes ou structures qui créent et permettent les inégalités.
Réflexivité	La réflexivité fait référence aux « pratiques qui amènent une conscience critique de soi, une conscience des rôles, une interrogation sur le pouvoir et les privilèges et la remise en question des présuppositions et des vérités » [traduction] (p. 36 dans^{Note de bas de page 16}).	Nous avons cherché à savoir si les études faisaient preuve de pratiques réflexives et de quelle manière, le cas échéant, c’est-à-dire déterminer si et comment les chercheurs reconnaissaient leurs propres positions, leurs expériences de privilèges, leurs présuppositions méthodologiques sous-jacentes ou leurs perspectives théoriques et comment ces dernières peuvent être façonnées par des systèmes de pouvoir plus larges et des expériences de position sociale.
Espace et temporalité	Désigne la notion selon laquelle les « expériences et les compréhensions du temps et de l’espace dépendent fortement du moment et du lieu ou contexte où les gens vivent et interagissent, ainsi que de leurs cadres épistémologiques^{Note de bas de page *}, ou modes de connaissance, et des cadres culturels de signification qu’ils utilisent pour donner un sens au monde. [...] Les privilèges et les désavantages, y compris les identités croisées et les processus qui déterminent leur valeur, changent avec le temps et le lieu. » [traduction] (p. 36 dans^{Note de bas de page 16}).	Nous avons évalué si les études intégraient, sur le plan conceptuel et analytique, les notions de variation temporelle ou spatiale des contextes sociopolitiques, des expériences, des risques ou des enjeux de santé et avons évalué de quelle manière elles le faisaient, le cas échéant.
Diversité des connaissances	Désigne l’intérêt de l’intersectionnalité « pour les épistémologies^{Note de bas de page *} (théories de la connaissance) et le pouvoir, en particulier en ce qui concerne la relation entre le pouvoir et la production de connaissances. Le fait de tenir compte des perspectives et des visions du monde des personnes qui sont généralement marginalisées ou exclues dans la production de la connaissance peut contribuer à perturber les forces du pouvoir qui sont activées par la production de connaissances. » [traduction] (p. 37 dans^{Note de bas de page 16})	L’intégration de ce principe suppose la reconnaissance et la prise en compte des perspectives de diverses voix et communautés. Nous avons évalué l’intégration de ce principe en déterminant si les travaux reconnaissaient les connaissances produites par des méthodes de recherche qualitatives et quantitatives, si les populations touchées par les inégalités étudiées participaient à l’un des éléments de la conception de l’étude.
Justice sociale	Désigne l’intérêt de l’intersectionnalité de s’attaquer à la source des inégalités, notamment en « transformant la façon dont les ressources et les relations sont produites et distribuées afin que tous puissent vivre dignement d’une manière écologiquement durable. » [traduction] (p. 38 dans^{Note de bas de page 16} )	Nous avons évalué si les études intégraient les concepts d’équité, de justice, de défense des intérêts et la nécessité d’un changement de politique ou de système, le cas échéant.
Équité	Désigne la préoccupation relative à l’équité : « Des iniquités existent lorsque des différences sont injustes ou inéquitables » [traduction] (p. 38 dans^{Note de bas de page 16})	Nous avons évalué de quelle manière, le cas échéant, les études conceptualisaient, mesuraient et décrivaient les inégalités injustes et évitables (« iniquités » ou « disparités ») entre les groupes de la population au croisement de multiples positions et systèmes de pouvoir.
Note de bas de page 1 Voir le glossaire pour les définitions. Retour à la référence de la note de bas de page *

Nous avons intentionnellement analysé l’intégration des principes de la théorie séparément dans chaque section de l’article, plutôt que d’examiner l’application de la théorie dans l’article dans son ensemble. Nous avons procédé ainsi pour deux raisons. Premièrement, nous avons émis l’hypothèse selon laquelle certaines études pourraient intégrer des principes de la théorie de l’intersectionnalité dans les sections d’introduction ou d’interprétation des résultats, sans toutefois intégrer ces mêmes principes dans la conception analytique (ou vice versa)^{Note de bas de page 23}. Deuxièmement, nous avons émis l’hypothèse selon laquelle les manières dont les principes sont intégrés dans chaque phase d’une étude peuvent varier et peuvent donc donner un aperçu des manières concrètes d’opérationnaliser les principes d’intersectionnalité à travers toutes les études de la réalisation de l’étude. L’application de ces connaissances dans les travaux futurs de recherche et de surveillance s’avère bénéfique pour éviter de commettre les mêmes erreurs et les mêmes oublis commis dans d’études précédentes. En effet, ces études ont été critiquées par les chercheurs parce qu’elles n’intégraient pas de manière significative toutes les dimensions de la théorie de l’intersectionnalité^{Note de bas de page 19},^{Note de bas de page 21},^{Note de bas de page 24} . Tout de même, les applications superficielles de la théorie peuvent être appropriées si elles négligent de reconnaître la nécessité d’un changement social transformateur pour s’attaquer aux systèmes d’oppression croisés qui façonnent les inégalités sociales et les inégalités en santé^{Note de bas de page 19},^{Note de bas de page 21},^{Note de bas de page 24} .

3. Résultats

3.1 Description des études

En tout, 230 articles ont été recensés au moyen de la stratégie de recherche décrite précédemment. Parmi ces articles, 34 répondaient à tous les critères d’inclusion (figure 1) (les résultats extraits se trouvent dans la section Documents supplémentaires 7.2 Résultats : Extraction des données). Les principales raisons d’exclusion étaient les suivantes : utilisation d’un modèle d’étude purement qualitatif, utilisation d’une seule mesure de stratification sociale plutôt que de plusieurs, et brève mention de la théorie de l’intersectionnalité sans qu’elle soit accompagnée d’un objectif explicite d’intégration de la théorie dans l’étude.

a) Conception et cadre

La plupart des études (24 sur 34, soit 71 %) ont utilisé des données provenant des États-Unis et ont été réalisées dans ce pays. Trois études ont été menées au Canada (8 %), y compris une étude^{Note de bas de page 53} dont les données provenaient à la fois du Canada et des États-Unis. Dans six articles (18 %), les données utilisées ont été recueillies en Europe, dont trois en Suède, un en Allemagne, un en Norvège et un qui a porté sur des indicateurs dans 27 pays européens. Seules deux des études incluses provenaient de pays autres que l’Europe et l’Amérique du Nord. Il s’agit d’études dans lesquelles les données utilisées ont été recueillies en Inde et au Brésil.

Plusieurs études ont exploré des mesures dépendantes dans des milieux et contextes en particulier, à savoir les écoles (n=4, 12 %) et les environnements liés à la santé (n=3, 9 %) tels que les établissements de soins de longue durée, les cliniques de consultations obstétricales ou les centres de santé sexuelle. Près de la moitié des études (n=14, 41 %) ont étudié les mesures dépendantes ou indicateurs de santé dans des sous-groupes de la population, notamment les personnes qui s’injectent des drogues, les femmes enceintes, les mères, les étudiants, les groupes de minorités sexuelles, les personnes qui ont le VIH ou qui consomment de l’alcool). Les autres études ont exploré les indicateurs de santé dans la population générale dans son ensemble, ou dans des groupes d’âge en particulier de la population générale (jeunes, personnes âgées).

Sur les 34 études examinées, une majorité (n=31, 91 %) d’études comportaient un plan d’observation transversal, tandis que dans trois études (9 %), un plan longitudinal a été utilisé. Parmi ces dernières, deux études ont utilisé une méthode mixte intégrant des sources de données qualitatives et quantitatives^{Note de bas de page 41},^{Note de bas de page 42}.

Figure 1. La version textuelle suit. — **Figure 1. Diagramme de flux de la sélection des études**

b) Cadre conceptuel et définitions

Toutes les études présentent un certain contexte théorique de l’intersectionnalité. Cependant, six études (18 %) ne donnent pas de définition explicite de la théorie de l’intersectionnalité. Ces études ont néanmoins été incluses dans l’examen, car elles ont utilisé la théorie pour élaborer les objectifs et la conception de leur étude.

Sur les 28 (82 %) études qui ont fourni une définition explicite, cinq (15 %)^{Note de bas de page 41}-^{Note de bas de page 45} définissent le concept d’ « intersectionnalité » comme faisant référence à des identités ou à des positions sociales qui se croisent ou qui interagissent, et qui doivent être analysées simultanément plutôt qu’indépendamment pour tenir compte des expériences des populations marginalisées. Ces dernières études ne mentionnent pas comment les identités et expériences sociales croisées sont liées ou façonnées par des systèmes de pouvoir, d’oppression et de privilèges imbriqués ou par des facteurs de niveau macro, institutionnel ou structurel. Les 23 études restantes (68 % de tous les articles examinés) fournissent une définition de la théorie de l’intersectionnalité qui intègre les notions de systèmes d’oppression imbriqués et la manière dont les expériences individuelles sont façonnées par des facteurs multiniveaux.

Presque toutes les études (n=33, 97 %) font référence à des auteurs clés et à des travaux fondateurs de la théorie de l’intersectionnalité, tels que Kimberly W. Crenshaw - qui a inventé le terme « intersectionnalité » en 1989^{Note de bas de page 12} - Patricia H. Collins^{Note de bas de page 13},^{Note de bas de page 14}, le Combahee River Collective^{Note de bas de page 10} et Deborah K. King^{Note de bas de page 56}. Une seule étude ne fait référence à aucun de ces auteurs^{Note de bas de page 57}, mais fait référence à d’autres auteurs importants qui ont contribué à la théorie de l’intersectionnalité, tels que Lisa Bowleg^{Note de bas de page 6},^{Note de bas de page 58} et Olena Hankivsky^{Note de bas de page 16},^{Note de bas de page 59}-^{Note de bas de page 61} .

En plus de la théorie de l’intersectionnalité, 18 des études examinées (53 %) ont introduit un cadre ou une théorie supplémentaire dans leur raisonnement, en combinaison avec la théorie de l’intersectionnalité. Plusieurs études ont fait référence à des théories propres à la santé liées à des inégalités systématiques : quatre études ont fait référence à la théorie écosociale de Nancy Krieger^{Note de bas de page 62} et deux ont fait référence à la théorie des causes fondamentales de Link et Phelan^{Note de bas de page 63}. D’autres cadres ou théories ont été consultés, dont plusieurs sont issus de domaines extérieurs à la recherche en sciences de la santé. Chacun n’est apparu que dans une seule des études, respectivement. Il s’agit notamment de la théorie et approche de la justice environnementale de Chavis et Lee (1987)^{Note de bas de page 64}, de la théorie de l’universalisme proportionné de Marmot et Bell (2012)^{Note de bas de page 65}, du cadre de la pathologie identitaire^{Note de bas de page 66}, de la théorie féministe^{Note de bas de page 67}, de la théorie de la vulnérabilité structurelle^{Note de bas de page 68}, de la théorie syndromique^{Note de bas de page 69}, de la théorie de la discrimination^{Note de bas de page 70}, du modèle du stress des minorités^{Note de bas de page 71}, du cadre des déterminants sociaux de la santé^{Note de bas de page 2} et du modèle écologique social^{Note de bas de page 72}. Issues de domaines de la recherche en santé, y compris l’épidémiologie sociale, nombre de ces théories ont été utilisées en complément de la théorie de l’intersectionnalité et de ses principes clés, notamment pour fournir un contexte théorique supplémentaire sur les associations particulières entre les expositions et les indicateurs de santé étudiés.

c) Mesures d’exposition et d’indicateurs de santé

Toutes les études comprenaient au moins deux mesures d’exposition, et l’étude moyenne comprenait quatre mesures d’exposition. Les mesures de stratification sociale les plus couramment utilisées étaient celles de la race et de l’ethnicité (79 % des articles), suivies par le sexe et le genre (74 %), le niveau de scolarité (38 %), les mesures de l’orientation sexuelle et de la sexualité (29 %), le revenu (26 %), le statut d’immigration ou de citoyenneté (18 %), le lieu de résidence (milieu urbain ou rural) (15 %) et l’âge (15 %) (figure 2). Les trois études canadiennes ont exploré les mesures d’exposition de la race et de l’ethnicité^{Note de bas de page 40},^{Note de bas de page 60},^{Note de bas de page 61}, de l’appartenance à une minorité sexuelle ou de genre^{Note de bas de page 53}, de l’orientation sexuelle, de l’état civil, de l’âge, de l’éducation, du revenu, du lieu de résidence (milieu urbain, milieu rural, banlieue)^{Note de bas de page 73}, du genre et du statut d’immigrant^{Note de bas de page 74}.

Différents indicateurs de santé (mesures dépendantes) ont été étudiées. Il s’agit notamment des mesures de santé mentale et physique, de comportements liés à la santé, ainsi que des conditions ou expériences sociales telles que l’expérience de la discrimination, de la violence, de l’incarcération, le niveau de revenu ou la situation ou la satisfaction en matière d’emploi. Les mesures dépendantes les plus couramment utilisées étaient les mesures relatives à la santé affective ou mentale (29 % des articles), à l’état de santé déclaré par la personne (15 %) et au tabagisme (12 %) (figure 3). Les mesures dépendantes d’intérêt dans les trois études canadiennes étaient la prévalence de l’hypertension, du diabète et de l’asthme, ainsi que l’auto-évaluation de la santé^{Note de bas de page 74}; les rapports sexuels sans préservatif, la consommation de substances, les tendances suicidaires, l’anxiété et la dépression^{Note de bas de page 73} ainsi que la détresse psychologique^{Note de bas de page 24}.

Figure 2. La version textuelle suit. — **Figure 2. Mesures de stratification sociale (exposition) utilisées dans les 34 études examinées.**

Mesures de stratification sociale (exposition)	Nombre d’études (n)	Pourcentage (%)
Race/Ethnicité	27	79
Sexe/Genre	25	74
Études	13	38
Sexualité	10	29
Revenu	9	26
Statut d’immigration/de la citoyenneté	6	18
Résidence en milieu urbain/rural	5	15
Âge	5	15
Composition du ménage	2	6
Poids corporel	2	6
Statut professionnel	2	6
État matrimonial	2	6
Statut de vétéran	1	3
Pauvreté (au niveau régional)	1	3
Statut de logement	1	3
Statut de travailleur du sexe	1	3
Religion	1	3
Caste	1	3
Situation de handicap	1	3
Couverture d’assurance maladie	1	3
Taux de criminalité (au niveau régional)	1	3
Recours aux traitements médicaux	1	3

Figure 3. La version textuelle suit. — **Figure 3. Mesures dépendantes (indicateurs) de santé utilisées dans les 34 études examinées.**

Mesures des résultats (dépendants)	Nombre d’études (n)	Pourcentage (%)
Santé mentale	10	29
Santé autodéclarée	5	15
Tabagisme	4	12
Consommation d’alcool	3	9
IMC (indice de masse corporelle)	3	9
Consommation de substances illicites	3	9
Troubles de l’alimentation	2	6
Tension artérielle	2	6
Situation de handicap	2	6
Discrimination	2	6
Emploi	2	6
Issue de la grossesse	2	6
Dépistage de la santé sexuelle	1	3
Risque de cancer	1	3
Régime alimentaire	1	3
Taux de cholestérol	1	3
Utilisation du préservatif	1	3
Expériences d’agression ou de violence	1	3
Incarcération	1	3
Revenu/Salaire	1	3
Vaccination	1	3
Utilisation des technologies de la santé	1	3
Asthme	1	3
Diabète	1	3
Maladies cardiaques	1	3
Sérologie du virus de l’immunodéficience humaine (VIH)	1	3

d) Portée des recommandations en matière de politiques

Vingt-deux des 34 articles (64 %) portaient sur les répercussions de leur recherche en matière de politiques et comportaient des recommandations en matière de politiques. Les interventions les plus couramment recommandées en matière de politiques consistaient à améliorer l’accès à des soins de santé culturellement sûrs et appropriés^{Note de bas de page 54},^{Note de bas de page 55},^{Note de bas de page 75}-^{Note de bas de page 79} et à mettre en œuvre des politiques, des programmes ou des interventions de lutte contre la discrimination^{Note de bas de page 24},^{Note de bas de page 53},^{Note de bas de page 73}-^{Note de bas de page 75}. D’autres orientations politiques comprenaient la mise en œuvre d’initiatives de lutte contre la stigmatisation^{Note de bas de page 24},^{Note de bas de page 75},^{Note de bas de page 80},^{Note de bas de page 81}, notamment au moyen d’activités éducatives. Quatre études ont recommandé que les programmes de santé publique en place soient adaptés culturellement et visent des groupes de la population qui doivent composer avec un fardeau de maladie ou de problème de santé plus élevé que la moyenne^{Note de bas de page 42},^{Note de bas de page 67}-^{Note de bas de page 69}. Cette constatation cadre avec les deux études qui recommandent une approche d’universalisme proportionné pour les interventions de santé publique^{Note de bas de page 83},^{Note de bas de page 80}. D’autres études ont largement recommandé une collaboration intersectorielle^{Note de bas de page 84} et des interventions structurelles^{Note de bas de page 85},^{Note de bas de page 86}. Enfin, cinq études ont formulé des recommandations précises sur les moyens de remédier aux inégalités en matière de déterminants sociaux de la santé, notamment en améliorant la sécurité financière^{Note de bas de page 84}, les conditions de travail^{Note de bas de page 44},^{Note de bas de page 72}, l’aide pour les services de garde^{Note de bas de page 85} et la réglementation en matière de pollution^{Note de bas de page 87}. Toutes les études ont également formulé des recommandations concernant l’orientation des analyses et des recherches futures relatives au sujet étudié.

3.2 Intégration de l’intersectionnalité dans le bien-fondé de l’étude

Dans le présent rapport, la section du « bien-fondé » des articles désigne leur introduction ou leur contexte; ces sections comprennent du contenu sur l’examen de la documentation sur le sujet (y compris l’introduction du cadre conceptuel et des théories) ainsi que les objectifs et hypothèses de recherche.

En moyenne, cinq des huit principes ont été intégrés dans la section du bien-fondé des études examinées. Les études comprenaient généralement de trois à sept principes, et aucune étude n’a intégré les huit principes. Une étude^{Note de bas de page 87} a intégré sept principes, tandis que la plupart ont incorporé cinq principes (mode=5).

Les deux principes les plus couramment intégrés dans le bien-fondé des 34 articles examinés étaient les principes de « catégories croisées » (100 % des articles) et de l’« équité » (100 % des articles) ( Figure 4). Cette proportion accrue est probablement attribuable aux critères d’admissibilité appliqués pour la présente revue, qui exigeaient que les articles inclus explorent « des mesures conjointes ou croisées de la position ou du processus social » et « des inégalités entre deux ou plusieurs groupes ». Par ordre décroissant, les autres principes les plus couramment intégrés dans cette section des articles sont les éléments liés aux « analyses multiniveaux » (82 % des articles), au « pouvoir » (79 % des articles), à la « justice sociale » (62 % des articles), au « temps et à l’espace » (18 % des articles) et à la « réflexivité » (12 % des articles). Dans deux articles (<10 %) les principes de « diversité des connaissances » ont été intégrés (Figure 4).

Un résumé narratif de la façon dont ces principes ont été intégrés dans les sections du bien-fondé est présenté ici, accompagné d’une revue des pratiques prometteuses résumées dans le Tableau 4 ci-dessous.

Figure 4. La version textuelle suit. — **Figure 4. Intégration des principes d’intersectionnalité, par sous-sections des études (n=34 études)**

	Principaux principes d’intersectionnalité
	Catégories croisées	Analyse multiniveaux	Pouvoir	Réflexivité	Espace et temporalité	Diversité des connaissances	Justice sociale	Équité
Sections des articles	Pourcentage (%) d’études intégrant chaque principe
Justification	100	82	79	12	18	6	62	100
Conception analytique	100	21	15	24	24	6	12	100
Interprétation	100	82	68	29	41	21	50	100

a) Catégories croisées

Analyse de la littérature

Dans leur analyse de la littérature, deux études^{Note de bas de page 53},^{Note de bas de page 88} ont décrit les différences entre l’analyse intra-catégorielle et de l’intersectionnalité. Les auteurs de ces études font référence à ces concepts pour expliquer l’importance de l’utilisation de mesures catégorielles multiples pour étudier l’expérience des groupes à chacun des croisements de diverses positions sociales, intégrant ainsi le principe des catégories croisées.

Objectifs

Dans une majorité d’études (n=25, 74 %), ce principe est intégré dans les questions et objectifs d’étude. Bien que les formulations varient, les objectifs consistaient généralement à explorer les différences des expériences des groupes ou d’explorer la modification de la mesure de l’effet entre deux ou plusieurs mesures de stratification sociale. Par exemple, les études visaient à :

évaluer les indicateurs de santé dans les différents groupes, définis par deux ou plusieurs identités ou positions sociales;
évaluer comment deux ou plusieurs identités sociales influencent conjointement le ou les indicateurs socio-sanitaires;
évaluer la modification potentielle de l’effet d’une certaine identité ou position sociale sur l’association entre une autre mesure de stratification sociale et les indicateurs de santé (mesures dépendantes).

Le concept épidémiologique de modification de la mesure de l’effet était particulièrement courant dans les études examinées, même s’il n’était pas toujours décrit au moyen de cette terminologie. Par exemple, trois études^{Note de bas de page 44},^{Note de bas de page 62},^{Note de bas de page 74} ont formulé leurs objectifs en utilisant des formulations différentes comme :

Explorer si l’effet combiné des identités et positions sociales est différent (plus important ou moindre) que la somme des effets individuels de chaque identité sur l’indicateur de santé d’intérêt;
Explorer comment les positions ou identités sociales interagissent pour influer sur les inégalités en matière de santé entre les sous-groupes.

b) Analyse multiniveau

Analyse de la littérature

Les 28 études qui ont intégré le principe de l’analyse à plusieurs niveaux dans le résumé documentaire de leur bien-fondé l’ont fait en faisant référence aux facteurs à plusieurs niveaux (p. ex. du niveau individuel au niveau de la communauté et de la société) qui façonnent la santé et les inégalités en santé [p. ex.^{Note de bas de page 79}] et en introduisant la notion de structures et de systèmes de pouvoir qui fonctionnent au-dessus du niveau individuel, pour façonner les expériences, les identités et les positions au niveau individuel lors de la définition de la théorie de l’intersectionnalité [p. ex.^{Note de bas de page 80}]. Comme nous l’avons mentionné précédemment, les auteurs de cinq études ont également intégré des cadres théoriques complémentaires [p. ex.^{Note de bas de page 89}] tels que la théorie écosociale ou les modèles socioécologiques, qui posent l’hypothèse selon laquelle les expériences au niveau individuel sont façonnées par des déterminants à plusieurs niveaux.

Objectifs

Dans cinq études (14 %), les auteurs ont indiqué que l’étude visait à améliorer la compréhension de la façon dont les expériences au niveau individuel sont façonnées par des déterminants au niveau contextuel ou structurel; ces études intégraient donc le principe de l’analyse à plusieurs niveaux. Par exemple, une étude^{Note de bas de page 90} a pris en compte les facteurs de position sociale sur le plan individuel, tels que la race, la classe et le genre, ainsi que les caractéristiques du contexte des écoles (p. ex. le statut d’école défavorisée, mesuré par rapport aux revenus du ménage des élèves) et des quartiers (p. ex. le statut de pauvreté du quartier), pour déterminer la consommation de cigarettes chez les adolescents. L’objectif a été formulé comme suit :

Examiner comment les positions et identités sociales au niveau individuel interagissent avec les caractéristiques contextuelles pour produire une variation dans un indicateur de santé dans l’ensemble d’une population.

Deux études^{Note de bas de page 87},^{Note de bas de page 91} portaient sur les caractéristiques des quartiers et leurs relations indépendantes avec les indicateurs de santé. Les objectifs des études étaient formulés ainsi :

A. Évaluer l’interaction possible entre les caractéristiques au niveau de la zone d’habitation (quartier) et leur association avec la santé de la population et les inégalités en santé;
B. Définir les secteurs qui sont particulièrement vulnérables à l’apparition d’un enjeu de santé;
Évaluer à quel point les mesures contextuelles expliquent les écarts de résultats entre les sous-groupes, au-delà des mesures au niveau individuel.

c) Pouvoir

Analyse de la littérature

Les sept études qui n’ont pas intégré le principe du pouvoir dans la section de leur bien-fondé sont celles qui ont introduit la théorie de l’intersectionnalité uniquement en présentant la manière dont les expériences individuelles sont façonnées par le croisement de diverses identités ou positions sociales, sans référence aux systèmes imbriqués de pouvoir, d’oppression ou de privilège qui façonnent ces expériences au niveau individuel. Les autres études font référence au rôle que jouent les systèmes de pouvoir, d’oppression et de privilège dans la détermination de l’état de la santé.

Objectifs

Dans au moins deux études, les auteurs ont intégré le principe de pouvoir en présentant les objectifs de leur étude^{Note de bas de page 77},^{Note de bas de page 84}. Par exemple, une étude^{Note de bas de page 84} visait à:

examiner les inégalités en santé en fonction des mesures de stratification sociale qui rendent compte de l’aisance, du statut social et du pouvoir relatifs des groupes (p. ex. le genre, le niveau de revenu);
mieux comprendre les inégalités en santé entre les groupes ayant relativement plus de pouvoir (groupes dominants) et ceux ayant relativement moins de pouvoir (groupes subordonnés), en effectuant une analyse de décomposition qui permet de déterminer la contribution relative de diverses mesures sociales et économiques à l’inégalité observée.

d) Réflexivité

Analyse de la littérature

Comme nous le mentionnons dans la section 3.1b, toutes les études reconnaissent le cadre théorique intersectionnel sous-jacent de leur étude et fournissent un certain contexte théorique sur l’intersectionnalité. En outre, les auteurs d’une étude ont intégré le principe de réflexivité dans leur analyse documentaire de base en reconnaissant que toutes les analyses sont sous-tendues par des hypothèses et des valeurs sous-jacentes, même si elles ne sont pas visibles^{Note de bas de page 86}. L’étude a noté l’importance de la pratique réflexive consistant à faire référence aux théories sous-jacentes pour noter les hypothèses sous-jacentes^{Note de bas de page 86}. Dans une autre étude, les auteurs ont décrit leur position théorique au début de leur étude. Ils notent que la recherche qu’ils proposent est « positionnée dans la documentation de l’intersectionnalité, de la justice environnementale et des déterminants sociaux de la santé » [traduction]^{Note de bas de page 87}. L’incorporation de cadres théoriques critiques, issus de contextes multidisciplinaires, y compris, mais sans s’y limiter, la théorie de l’intersectionnalité, a été désignée comme une orientation future importante pour la recherche quantitative sur la santé^{Note de bas de page 8}.

Objectifs

Nous avons constaté que deux études ont intégré le principe de réflexivité dans la description de leurs questions et hypothèses de recherche. Dans une étude, les auteurs ont précisé qu’ils cherchaient à identifier les sous-populations confrontées à un fardeau de maladie le plus élevé^{Note de bas de page 73}. En se référant à la théorisation de Hankivsky^{Note de bas de page 61}, les auteurs notent que « l’intersectionnalité permet de croire que l’importance d’un facteur donné, ou d’un ensemble de facteurs, ne devrait pas être prédéterminée, mais plutôt révélée de manière inductive par le processus de recherche (Hankivsky, 2012) » [traduction] (p.510-511 dans ^{Note de bas de page 61}). Guidés par cette hypothèse sous-jacente, les auteurs expliquent qu’ils n’ont pas cherché à vérifier une hypothèse précise quant au sous-groupe en particulier étudié qui pourrait subir le plus grand fardeau de santé, selon « les multiples axes de l’identité sexuelle, de l’état civil, de l’âge, du niveau de scolarité, du revenu, de l’ethnicité et du milieu de vie » [traduction] (p. 510 dans ^{Note de bas de page 60}).

De même, dans une autre étude^{Note de bas de page 82}, les auteurs ont reconnu que les analyses épidémiologiques standard des inégalités en santé fondées sur des comparaisons entre des sous-groupes et une catégorie de référence standard peuvent « renforcer les notions d’une identité par défaut ou d’une identité normalisée » [traduction]. Ils donnent l’exemple de la comparaison de groupes non blancs à des populations blanches et montrent comment et de la façon dont cela peut « renforcer les jugements de valeur culturellement chargés, comme l’idée selon laquelle les Blancs (ou d’autres groupes privilégiés) sont la norme à laquelle les autres doivent être comparés » [traduction] (p. 2619 dans ^{Note de bas de page 64}). En réfléchissant à ces présuppositions méthodologiques sous-jacentes, les auteurs ont précisé que leur objectif était de comparer l’état de santé de sous-groupes de populations à une moyenne générale.

Encadré 3 : L'utilisation de groupes de référence dans les analyses de IPIS

Les analyses et rapports antérieurs sur les données de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé (IPIS)^{Note de bas de page 1} ont tenu compte des risques liés au centrage des expériences des groupes blancs ou dominants en utilisant ces groupes comme groupes de référence pour les analyses des inégalités en santé. Cependant, animés par un principe similaire de réflexivité, les auteurs des analyses de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé ont choisi d’utiliser des groupes de référence (plutôt que des moyennes de population à titre d’exemples). Les catégories de référence choisies étaient fondées sur la compréhension et les hypothèses sur les groupes qui ont habituellement un meilleur accès aux ressources sociales et économiques favorisant la santé. Les comparaisons par rapport à ces groupes dominants ont été interprétées comme des indications de lacunes injustes et possiblement évitables dans la promotion de la santé et la prévention au sein des populations.

e) Espace et temporalité

Analyse de la littérature

Cinq études relevées ont intégré le principe de l’espace et de la temporalité dans leur analyse documentaire de base. Ces études ont résumé la compréhension de la documentation existante sur les déterminants des changements de l’état de santé au niveau géographique et temporel. En intégrant les notions selon lesquelles les privilèges ou les désavantages peuvent évoluer dans le temps^{Note de bas de page 16}, deux études ont examiné comment les expériences et les déterminants de la santé peuvent varier ou s’accumuler tout au long de la vie de manière à façonner les risques pour la santé^{Note de bas de page 76},^{Note de bas de page 83}. La perspective du cours de la vie nécessite la prise en compte de concepts temporels tels que l’année civile, les cohortes de naissance et l’âge. Une autre étude a mis en évidence le rôle des changements séculaires historiques et géographique dans les expositions (p. ex. les niveaux d’immunisation) et la manière dont ces variations de contextes façonnent la santé de la population et les inégalités en santé^{Note de bas de page 77}.

En ce qui concerne le concept d’espace, une étude a décrit comment les systèmes d’oppression peuvent fonctionner différemment selon les contextes locaux^{Note de bas de page 92}. Dans une autre étude, les auteurs ont décrit le rôle des expositions au niveau du quartier dans la détermination des risques individuels pour la santé^{Note de bas de page 87}.

Objectifs

Trois études relevées ont intégré les principes de l’espace et de la temporalité lors de la définition de leurs objectifs de recherche ^{Note de bas de page 41},^{Note de bas de page 63},^{Note de bas de page 64}. Ces études visaient à étudier les variations spatiales ou temporelles de l’état de santé et des inégalités en santé au fil du temps. Par exemple, ces études correspondaient aux objectifs suivants :

Évaluer les tendances dans la prévalence ou la distribution des identités sociales ou des indicateurs de santé dans l’espace (par exemple, par région) et à travers le temps ;
Évaluer les changements dans l’association entre les identités sociales identifiées et les indicateurs de santé au fil du temps et entre les régions;
Évaluer si les déterminants interagissent pour changer l’état de santé dans le temps et de quelle manière, le cas échéant.

f) Diversité des connaissances

Objectifs

Deux études (6 % des articles examinés) ont intégré le principe de la diversité des connaissances lors de la définition des objectifs de l’étude. Ces deux études visaient à appliquer une méthode mixte pour explorer les perspectives à la première personne et les expériences perçues de populations en particulier, à savoir les personnes qui s’injectent des drogues^{Note de bas de page 81} et les femmes latino-américaines enceintes^{Note de bas de page 54}, en fonction de leurs autres positions, identités ou contextes sociaux. Par exemple, Morris et coll.^{Note de bas de page 54} avaient pour but d’explorer les expériences de naissance des femmes, selon les catégories d’ethnicité et la région de l’accouchement. Cependant, aucune des deux études n’a indiqué si les populations vulnérables ont pris part à la définition des questions de recherche, à la conception de l’étude, au développement des instruments de collecte des données, à l’analyse, à l’interprétation des données et à la mobilisation des connaissances.

g) Justice sociale

Analyse de la littérature

Trois études relevées ont intégré le principe de justice sociale dans leur analyse documentaire de base en introduisant les concepts d’équité et de justice. Par exemple, des études ont décrit les inégalités systématiques et évitables observées comme étant « injustes », « inéquitables » ou « discriminatoires » et devant être corrigées ^{Note de bas de page 84},^{Note de bas de page 93},^{Note de bas de page 94}.

Une étude a évoqué l’importance de s’attaquer aux injustices sociales ou environnementales, en particulier^{Note de bas de page 84},^{Note de bas de page 93},^{Note de bas de page 94}. Plusieurs études ont également indiqué la « nécessité » ou l’« importance » d’étudier et de traiter les inégalités évitables. Au moins quatre études reconnaissent la nécessité de fournir de l’information susceptible d’aider les praticiens ou les décideurs de la santé publique à mettre en œuvre des politiques pertinentes pour lutter contre les inégalités^{Note de bas de page 44},^{Note de bas de page 70},^{Note de bas de page 79},^{Note de bas de page 81}.

h) Équité

Analyse de la littérature

Toutes les études relevées ont intégré le principe d’équité dans leur analyse de la documentation existante, notamment en résumant et en décrivant les inégalités systématiques et évitables comme étant « inéquitables » ou comme étant des « iniquités » ou des « disparités ». De nombreuses études ont fait référence à la conceptualisation et aux définitions des disparités et de l’équité en santé de Paula Braveman^{Note de bas de page 96}. M^me Braveman cite la définition de la « disparité en santé » donnée par l’initiative américaine « Healthy People 2020 », à savoir : « un type particulier de différence en matière de santé qui est étroitement lié à un désavantage économique, social ou environnemental » [traduction]^{Note de bas de page 96}. M ^me Braveman (2014) souligne comment le principe d’équité est inextricablement lié aux principes de non-discrimination et d’égalité et comment les inégalités en santé touchent habituellement les groupes qui sont depuis longtemps confrontés à la discrimination^{Note de bas de page 96}. Au moins quatre études décrivent des populations qui subissent un « désavantage » ou une « marginalisation » [p. ex.^{Note de bas de page 74},^{Note de bas de page 79},^{Note de bas de page 80},^{Note de bas de page 83}].

Objectifs

Comme nous l’avons mentionné précédemment, une majorité des objectifs des études visaient à explorer et à mieux comprendre les différences d’expériences entre les groupes ou à explorer la modification de la mesure de l’effet entre deux ou plusieurs mesures de stratification sociale, qui façonnent les inégalités entre les groupes.

De nombreuses études ont utilisé les types d’objectifs décrits dans la section 3.2a des Résultats : Catégories croisées. En outre, deux études ont exploré le rôle de la discrimination ^{Note de bas de page 88},^{Note de bas de page 93} dans la formation des différences au niveau de la population concernant les indicateurs de santé. Les objectifs ont été définis comme suit :

Explorer comment les expériences vécues de discrimination influencent les associations entre les mesures de stratification sociale et l’état de santé.
Trois études ont proposé des objectifs visant à mieux comprendre les facteurs ou les déterminants des inégalités évitables^{Note de bas de page 53},^{Note de bas de page 84},^{Note de bas de page 94}, notamment par des analyses de médiation et de décomposition. Dans ces cas, les objectifs ont été formulés comme suit :
Évaluer si les mesures de stratification sociale ou les expériences sont responsables des inégalités observées en matière de santé et évaluer de quelle manière, le cas échéant.

Tableau 4 : Pratiques prometteuses pour intégrer la théorie de l’intersectionnalité dans le bien-fondé de l’analyse quantitative de l’équité en santé


CONTEXTE	Catégories croisées	Analyse multiniveau	Pouvoir	Réflexivité	Espace et temporalité	Diversité des connaissances	Justice sociale	Équité
Analyse documentaire	Décrire la portée du problème ou de l’analyse et, le cas échéant, l’utilisation par l’étude d’une approche d’analyse inter-catégorielle.	Décrire les notions selon lesquelles les systèmes de pouvoir fonctionnent au-dessus du niveau individuel pour façonner, sur le plan individuel, les positions sociales, la discrimination et l’accès aux ressources qui favorisent la santé Mentionner de façon explicite des déterminants de la santé à plusieurs niveaux Utiliser d’autres théories à plusieurs niveaux (théorie écosociale, théorie de la justice environnementale).	Décrire la notion d’intersectionnalité selon laquelle des systèmes de pouvoir imbriqués façonnent les positions sociales et les inégalités en santé sur le plan individuel.	Fournir une définition claire et bien documentée de la théorie de l’intersectionnalité^{Note de bas de page a} Donner une définition et une description claires des autres cadres ou présuppositions théoriques qui sous-tendent l’étude.	Inclure une mention explicite de la manière dont les expériences, les déterminants et les indicateurs de santé peuvent varier dans l’espace et le temps. Inclure une mention explicite des déterminants des inégalités en matière de santé à l’échelle de la région Intégrer une perspective du cours de la vie	Intégrer des données probantes qualitatives et issues de méthodes mixtes dans la documentation examinée Inclure une mention explicite des voix ou des formes de connaissances qui existent dans la documentation. Intégrer des cadres théoriques supplémentaires (au-delà de la théorie de l’intersectionnalité), au besoin.	Décrire les inégalités systématiques et évitables comme « injustes », « inéquitables » ou « discriminatoires ». Faire référence à l’importance de la justice sociale et à la nécessité d’informer et de guider l’action politique.	Résumer les inégalités observées entre les groupes et indiquer si les inégalités sont systématiques et évitables.
Objectifs	Tenter de faire ce qui suit : (Q1) évaluer l’état de santé dans les différents groupes, définis par deux ou plusieurs identités ou positions sociales; (Q2) Évaluer la modification de la mesure de l’effet d’une certaine mesure de stratification sociale sur l’association entre d’autres mesures de stratification sociale et un indicateur de santé.	Tenter de faire ce qui suit : (Q2) Évaluer comment les positions sociales sur le plan individuel sont modifiées par les mesures contextuelles (et vice versa) dans la formation des inégalités en santé. (Q3) Désigner les régions géographiques ou les populations qui peuvent être particulièrement vulnérables sur le plan de la santé. (Q4) Évaluer à quel point les mesures contextuelles expliquent les inégalités.	Tenter de faire ce qui suit : (Q5) Examiner les inégalités en santé à l’aide de mesures qui rendent compte de l’aisance, du statut social et du pouvoir relatifs des groupes (p. ex. le genre, le niveau de revenu). (Q4) Évaluer dans quelle mesure les expériences ou les positions sociales ou économiques expliquent les inégalités en santé (il peut s’agir d’une question de décomposition ou de médiation).	Décrire clairement les présuppositions de l’étude ou l’absence d’présupposition. Fournir une justification claire des populations étudiées, y compris les groupes de référence.	Tenter de faire ce qui suit : (Q5) Évaluer les tendances dans la prévalence ou la distribution des identités sociales ou des indicateurs de santé dans l’espace et au fil du temps; (Q6) Évaluer les changements dans l’association entre les identités sociales identifiées et les indicateurs de santé au fil du temps et entre les régions; (Q7) Évaluer si les déterminants interagissent pour changer l’état de santé au fil du temps et de quelle manière, le cas échéant.	Intégrer des objectifs de recherche qualitative tels que ceux qui visent à explorer les perspectives et les expériences de sous-groupes de la population. Mobiliser les communautés ou les populations qui subissent les inégalités étudiées lors de la définition des objectifs.		Tenter de faire ce qui suit : (Q4) Évaluer dans quelle mesure les expériences ou les positions sociales ou économiques expliquent les inégalités en santé évitables (il peut s’agir d’une question de décomposition ou de médiation) (Q8) Explorer comment les expériences de discrimination influencent les associations entre les mesures de stratification sociale et les indicateurs de santé.
Note de bas de page 1 Remarque : c’est-à-dire une définition qui fait référence à 1) ses origines théoriques, 2) à la notion de systèmes de pouvoir imbriqués, 3) au fait que ces systèmes façonnent les identités et les positions sociales, 4) au fait que les personnes évoluent et font l’expérience du pouvoir ou des désavantages à de multiples niveaux de la société. Retour à la référence de la note de bas de page a

3.3 Intégration de l’intersectionnalité dans la conception analytique

Dans le présent document, la section « conception analytique » des articles fait référence à la section de la méthodologie des textes, y compris le contenu sur les sources de données, les mesures de l’étude et les analyses.

En moyenne, trois des huit principes ont été intégrés dans la section de la conception analytique des études. Les études ont inclus entre deux et six principes dans cette section, et aucune étude n’a intégré les huit principes. La plupart des articles ont intégré trois principes (mode=3).

Un peu comme dans la section de le bien-fondé, les deux principes les plus couramment intégrés dans la section de la conception analytique des 34 articles examinés étaient les principes de « catégories croisées » (100 % des articles) et de l’ « équité » (100 % des articles). Cependant, par rapport à leur utilisation dans les sections de le bien-fondé des articles examinés, les six autres principes n’étaient pas aussi souvent intégrés à l’étape de la conception analytique. Par ordre décroissant, les autres principes les plus fréquemment intégrés sont les éléments de « espace et temporalité » et de « réflexivité » (24 % des articles, chacun respectivement), les « analyses à plusieurs niveaux » (21 % des articles), le « pouvoir » (15 % des articles) et la « justice sociale » (12 % des articles). Dans moins de trois articles (<10 %), les principes de « diversité des connaissances » ont été intégrés. Dans l’ensemble, les études dans lesquelles un plus grand nombre de principes était intégré dans la section de la conception analytique ont eu tendance à intégrer également un plus grand nombre de principes dans les deux autres sections examinées (sections de le bien-fondé et de l’interprétation). Un résumé narratif de la manière dont ces principes ont été intégrés est présenté ici, et un résumé figure dans le Tableau 5.

a) Catégories croisées

Mesures

Les auteurs de nombreuses études ont élaboré des mesures de stratification conjointe pour saisir l’intersection des identités ou des positions sociales. Les mesures conjointes de stratification étaient des variables catégoriques qui permettaient de décrire les résultats pour deux mesures d’« exposition » indépendantes ou plus [p. ex. le genre et la caste^{Note de bas de page 77}, ou le genre, la race et le comportement sexuel^{Note de bas de page 82}]. Ces variables de « strates sociales » construites désignent toutes les combinaisons de strates possibles de deux mesures supplémentaires. Par exemple, une mesure conjointe de stratification catégorielle regroupant les intersections entre la race (3 catégories : Noir, Latino-Américain, Blanc) et le sexe ou le genre (2 catégories : hommes, femmes) pourraient inclure les six catégories suivantes : Femmes noires, hommes noirs, femmes blanches, hommes blancs, femmes latino-américaines, hommes latino-américains.

Les auteurs de six études ont combiné un niveau plus élevé de lieux sociaux (c.-à.-d. plus de trois variables croisées)^{Note de bas de page 80},^{Note de bas de page 87} et ont opérationnalisé des mesures pour gérer ce niveau supérieur de variables. Par exemple, les auteurs d’une étude^{Note de bas de page 87} ont créé un code à 5 chiffres, dans lequel chaque chiffre saisit la valeur de cinq mesures d’exposition distinctes (une illustration est fournie dans le fichier supplémentaire, section 5.2). Ces types de mesures de stratification conjointe d’ordre supérieur sont généralement utilisés dans les analyses multiniveaux de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire^{Note de bas de page 90},^{Note de bas de page 95},^{Note de bas de page 97},^{Note de bas de page 98} ou dans les analyses similaires [p. ex. le « modèle à plusieurs niveaux éco-intersectionnel »^{Note de bas de page 87}].

Analyses

Dans quinze des études, l’intégration du principe de catégories croisées dans les analyses statistiques s’est faite par l’inclusion d’un terme d’interaction (produit) entre deux ou plusieurs mesures dans les analyses de régression^{Note de bas de page 55},^{Note de bas de page 57},^{Note de bas de page 99}-^{Note de bas de page 102},^{Note de bas de page 74},^{Note de bas de page 75},^{Note de bas de page 77},^{Note de bas de page 78},^{Note de bas de page 83},^{Note de bas de page 91},^{Note de bas de page 94},^{Note de bas de page 95}. Par ailleurs, comme nous l’avons mentionné précédemment, au moins six études ont directement inclus des mesures conjointes de stratification qui englobent dans leurs modèles chaque combinaison de strates entre deux ou plusieurs mesures^{Note de bas de page 87},^{Note de bas de page 90},^{Note de bas de page 95},^{Note de bas de page 97},^{Note de bas de page 98}.

Des termes d’interaction ont été inclus dans les modèles pour évaluer la modification de la mesure de l’effet. Cependant, comme on l’entend dans la théorie statistique, ces analyses sont influencées par l’échelle. Des modèles logistiques, log-binomiaux et à hasards proportionnels ont été utilisés dans plusieurs études et peuvent contribuer à cibler une interaction statistique sur une échelle multiplicative. Lorsque ces types de modèles ont été appliqués, les auteurs de certaines études ont procédé à des analyses supplémentaires pour estimer également la modification de la mesure de l’effet sur l’échelle additive, en utilisant des mesures telles que le risque excessif relatif attribuable à l’interaction^{Note de bas de page 55},^{Note de bas de page 78},^{Note de bas de page 79},^{Note de bas de page 88},^{Note de bas de page 94}.

Deux études ont évalué les expériences et les identités inter-catégorielles au moyen d’une approche d’analyse de médiation causale^{Note de bas de page 53},^{Note de bas de page 91}. Les auteurs de ces études ont appliqué des analyses qui ont été fondées sur le cadre d’analyse de la médiation de Baron et Kenny^{Note de bas de page 103} et qui ont été conçues pour améliorer la validité^{Note de bas de page 104}. En utilisant les informations sur les indicateurs de santé dans l’ensemble des mesures conjointes de stratification, telles que définies par les mesures d’exposition et de médiation, l’analyse de médiation peut être utilisée pour estimer les effets directs et indirects d’une mesure principale d’« exposition » (voir le glossaire pour les définitions) (p. ex. une mesure de position sociale telle que la race) et le rôle d’une voie de médiation potentielle ou d’un médiateur (p. ex. les expériences de discrimination) pour déterminer l’état de santé de la population.

Dans une étude, une analyse de décomposition a été appliquée pour explorer les déterminants possibles des inégalités entre deux groupes, sur la base d’une mesure du revenu^{Note de bas de page 84}. Cette méthode a permis d’explorer des indicateurs santé pour différentes mesures conjointes de stratification, telles que définies par les déterminants hypothétiques et la mesure du revenu.

Les auteurs de six études ont exploré l’association entre des mesures indépendantes et des mesures conjointes de stratification en utilisant des analyses stratifiées^{Note de bas de page 54},^{Note de bas de page 73},^{Note de bas de page 74},^{Note de bas de page 92},^{Note de bas de page 101},^{Note de bas de page 105} qui peuvent contribuer à détecter des différences dans les associations ou les modèles de mesures dépendantes dans les sous-groupes. Ces types d’analyses étaient plus réalisables lorsqu’un plus petit nombre de mesures de stratification était utilisé et lorsque la taille des échantillons permettait cette désagrégation.

Enfin, les auteurs de six études ont appliqué d’autres méthodes telles que l’analyse multiniveau de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire^{Note de bas de page 90},^{Note de bas de page 95},^{Note de bas de page 97},^{Note de bas de page 98} ou des analyses semblables (p. ex. le « modèle à plusieurs niveaux éco-intersectionnel »^{Note de bas de page 87} ainsi que des analyses par arbre de classification et de régression^{Note de bas de page 85}. Ces types d’analyses permettent de détecter des groupes de la population marqués par certaines positions ou caractéristiques conjointes et qui peuvent connaître un fardeau de maladie plus ou moins élevé. Les analyses multiniveaux de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire ne nécessitent pas l’utilisation de termes d’interaction. Dans ces analyses, on utilise plutôt des mesures conjointes de stratification qui englobent toutes les combinaisons possibles de mesures de stratification sociale (comme décrit ci-dessus). La technique de modélisation est utilisée pour évaluer la variance et les effets aléatoires entre les sous-groupes relevés.

Dans la section suivante, nous examinons plus en détail comment les auteurs des études ont incorporé des mesures ou des analyses de mesures qui englobent les caractéristiques, et comment les analyses multiniveaux de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire opérationnalisent les dimensions à plusieurs niveaux.

b) Analyse multiniveau

Mesures

Le principe de l’analyse à plusieurs niveaux a été intégré dans les mesures opérationnalisées des études de deux manières. Tout d’abord, certaines études comprenaient des mesures qui capturaient des unités d’agrégation ou de « regroupement » de population, au sein de laquelle il y avait une interdépendance potentielle des mesures dépendantes dans l’ensemble des populations cibles mesurées. Il s’agit, par exemple, de la province, de l’État ou de la région de résidence^{Note de bas de page 77},^{Note de bas de page 99}, du secteur de recensement de résidence^{Note de bas de page 87}, des écoles^{Note de bas de page 95} ou des cliniques de soins de santé en particulier dans lesquelles les patients recevaient des services^{Note de bas de page 82}.

Deuxièmement, les auteurs d’autres études ont utilisé des mesures sur le plan individuel et sur le plan régional pour représenter des facteurs contextuels et structurels, respectivement. Par exemple, les expériences de traumatisme autodéclarées ont été utilisées pour illustrer les contextes de vie, et la densité de pauvreté et le faible niveau de scolarité au niveau régional ont servi à mesurer l’inégalité économique structurelle^{Note de bas de page 91}.

De même, dans les études qui ont appliqué les analyses multiniveaux de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire, les lieux sociaux sont considérés comme des résultats de systèmes. Comme l’explique Merlo (2018), les analyses multiniveaux de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire peuvent être appliquées lorsque des caractéristiques telles que le revenu individuel, l’éducation ou la race sont considérées comme des « contextes façonnés par les systèmes sociétaux d’oppression et de privilège, où les processus sociaux et les déterminants sociaux conditionnent les expériences des personnes au sein des différentes strates intersectionnelles » [traduction]^{Note de bas de page 106}. Comme indiqué ci-dessus dans la section 3.3b des résultats, ces études ont construit des mesures de strates conjointes pour englober ces strates intersectionnelles. Bien que l’analyse multiniveau de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire puisse être appliquée à des variables qui tiennent compte à la fois des expositions au niveau individuel (p. ex. la race, le revenu) et des expositions environnementales (p. ex. le niveau de criminalité au niveau du quartier), elle peut également être appliquée à une série de caractéristiques sur le plan individuel (p. ex. le revenu, l’éducation, la race ou l’ethnicité). Une description de la manière dont ces caractéristiques sont opérationnalisées dans les analyses à plusieurs niveaux est résumée ci-dessous.

Analyses

Le principe de l’analyse à plusieurs niveaux a été intégré dans la conception statistique de plusieurs manières. Premièrement, les auteurs de certaines études ont effectué des analyses stratifiées par unité d’agrégation (p. ex. par province ou région)^{Note de bas de page 77}. Deuxièmement, les auteurs de plusieurs études ont utilisé des analyses de régression qui tenaient compte du regroupement potentiel des individus au sein de l’échantillon. Il s’agit notamment des modèles linéaires généralisés à effets mixtes^{Note de bas de page 82},^{Note de bas de page 99} et des modèles à valeur aléatoire à l’origine^{Note de bas de page 95}. Enfin, plusieurs études ont été menées au moyen d’analyses multiniveaux de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire (voir le glossaire pour les définitions). L’analyse multiniveau de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire est décrite comme une forme d’ « analyse à plusieurs niveaux » dans la mesure où elle est conçue pour permettre la décomposition de la variance au sein et entre les strates intersectionnelles afin d’évaluer la contribution de chaque strate conjointe sur l’hétérogénéité individuelle sur l’état de santé^{Note de bas de page 106}. Comme Evans et coll. l’expliquent, « les modèles à plusieurs niveaux divisent la variation résiduelle d’un modèle en une variation au sein du groupe (niveau 1) et une variation entre les groupes (niveau 2) » [traduction]^{Note de bas de page 95}. Les mesures sur le plan individuel ou régional peuvent être utilisées dans ces analyses. Comme nous l’avons mentionné précédemment, les études examinées interprètent les mesures sur le plan individuel et régional comme des approximations des déterminants contextuels et structurels^{Note de bas de page 91}.

c) Pouvoir

Dans la présente section, nous examinons comment les auteurs des études ont intégré le principe du pouvoir sociopolitique (plutôt que le pouvoir statistique) dans leur conception analytique :

Mesures

Les auteurs de six études ont intégré le principe de pouvoir dans leurs sections de conception analytique, notamment en sélectionnant des mesures et en les formulant comme des approximations de structures de pouvoir potentielles^{Note de bas de page 84},^{Note de bas de page 85},^{Note de bas de page 87},^{Note de bas de page 90},^{Note de bas de page 95}. La plupart des mesures qui ont été utilisées comme telles étaient des mesures fondées sur la région qui englobaient les contextes des structures de pouvoir^{Note de bas de page 90}. Par exemple, les auteurs d’une étude ont utilisé une mesure du niveau d’éducation sur le plan régional (pourcentage des résidants ayant suivi des études supérieures), en plus d’une mesure du revenu sur le plan régional (revenu médian des ménages), comme indicateur du capital social et du pouvoir sur le plan de la région. Les communautés disposant d’un capital social et d’un pouvoir plus élevés ont été décrites comme étant plus susceptibles d’être protégées contre les risques sanitaires environnementaux au niveau local^{Note de bas de page 87}. À l’inverse, la même étude a utilisé une mesure de la concentration des ménages dirigés par des femmes dans la région comme indicateur de dépossession potentielle et de pouvoir ou de privilège plus faible^{Note de bas de page 87}.

En utilisant des données sur le plan individuel, l’étude a utilisé des mesures telles que le revenu individuel et le genre comme marqueurs du pouvoir social relatif et a utilisé ces mesures pour cibler et expliquer les différences de santé entre les groupes « dominants » et les groupes non dominants ou « subordonnés » ^{Note de bas de page 84}. Cela n’a pas été fait dans l’intention de désigner les groupes « les plus » dominants (ou non dominants) de la société. Les auteurs ont plutôt décrit leur approche d’opérationnalisation des variables comme une façon d’englober les groupes qui « ont un avantage structurel [supposé] le long d’un axe »; (p. ex. ici, le revenu ou le genre)^{Note de bas de page 84}.

Les auteurs d’une autre étude ont utilisé des mesures telles que la composition du ménage, le statut du soutien économique du ménage et le soutien social perçu^{Note de bas de page 85} pour englober les processus potentiellement modifiables qui créent des relations de pouvoir inégales entre les groupes de sexe et de genre.

Analyses

Une étude dans laquelle des mesures environnementales ont servi d’indicateurs des structures et des contextes de pouvoir a appliqué une analyse multiniveau de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire^{Note de bas de page 90}. Dans la présente étude, on a considéré que les individus étaient imbriqués dans des strates conjointes de types de contexte (p. ex. en fonction de la proportion d’élèves bénéficiant de l’aide publique dans chaque école étudiée; en fonction du statut de quartier défavorisé). Dans cette analyse, les effets de ces contextes de pouvoir ont pu varier en fonction des mesures de l’identité et de la position sociales au niveau individuel. Cette méthode a servi à évaluer les façons dont les processus sociaux croisés influencent les inégalités en santé^{Note de bas de page 90}.

d) Réflexivité

Pour évaluer comment le principe de réflexivité a été intégré dans la conception de l’étude, nous avons cherché à savoir si les études faisaient preuve de pratiques réflexives et de quelle manière, le cas échéant, c’est-à-dire déterminer si et comment les chercheurs reconnaissaient leurs propres positions, leurs expériences de privilèges, leurs présuppositions méthodologiques sous-jacentes ou leurs perspectives théoriques et comment ces dernières peuvent être façonnées par des systèmes de pouvoir plus larges et des expériences de position sociale.

Dans l’ensemble, aucune des études examinées ne comportait d’énoncé explicite de position ou de réflexivité (voir le glossaire pour les définitions) concernant l’équipe de recherche ou ses pratiques. Une réflexion sur la diversité relative des équipes de recherche, en matière d’antécédents personnels, professionnels et généraux, a été recommandée pour servir d’orientation importante pour les recherches futures sur la santé des populations fondée sur l’intersectionnalité^{Note de bas de page 8}.

Mesures

Comme nous l’avons indiqué précédemment, cinq études illustraient clairement comment ces mesures ont été choisies et ce qu’elles étaient censées représenter, en termes d’approximations de systèmes de pouvoir plus larges^{Note de bas de page 84},^{Note de bas de page 85},^{Note de bas de page 87},^{Note de bas de page 90},^{Note de bas de page 95}. Une étude a également proposé une réflexion sur le choix et la signification des catégories de référence établies^{Note de bas de page 82}.

Analyses

Deux études ont présenté des graphiques acycliques dirigés (voir le glossaire pour les définitions) pour décrire l’orientation supposée des associations (c.-à.-d. l’ordre de causalité) des mesures de l’étude^{Note de bas de page 53},^{Note de bas de page 79}. Les graphiques acycliques dirigés ont été élaborés a priori, en fonction de la documentation existante, pour guider la sélection des variables et éclairer le choix des covariables pour l’ajustement statistique. Les auteurs ont utilisé les graphiques acycliques dirigés pour désigner un ensemble de facteurs d’ajustement qui englobent les mesures qui suscitent de la confusion plutôt que les voies de médiation potentielles. Une autre pratique réflexive appliquée au stade de l’analyse statistique consistait à énoncer les présuppositions et les limites analytiques potentielles et à mettre à l’essai les incidences possibles de ces présuppositions et limites à l’aide d’analyses de sensibilité. Cela n’a été fait que dans quelques études^{Note de bas de page 53},^{Note de bas de page 82}. Par exemple, une étude a appliqué des corrections de Bonferroni lorsqu’elle a mis à l’essai des associations multiples entre diverses mesures de l’étude^{Note de bas de page 92}. Enfin, une étude a choisi de comparer les caractéristiques des sous-groupes de la population à ceux de la moyenne de l’ensemble de la population, afin d’éviter de devoir sélectionner un groupe de référence statique^{Note de bas de page 82}.

e) Espace et temporalité

Sources de données

Le principe du temps a été intégré dans les cinq études dans lesquelles un plan longitudinal^{Note de bas de page 57},^{Note de bas de page 76},^{Note de bas de page 83},^{Note de bas de page 98} ou transversal répété^{Note de bas de page 77} a été appliqué. Ces types de conception ont supposé l’utilisation de sources de données qui ont englobé les expériences des individus ou des communautés à plusieurs moments, ce qui a permis une analyse de la variation temporelle des expositions et des indicateurs de santé.

Mesures

Les auteurs de ces dernières études ont utilisé des mesures pour englober les changements dans les expositions et des indicateurs de santé dans l’ensemble et entre les groupes, entre deux ou plusieurs moments^{Note de bas de page 77},^{Note de bas de page 83},^{Note de bas de page 98}.

Comme nous l’avons indiqué précédemment, le principe de l’espace a été intégré dans la conception de l’étude au moyen de mesures qui ont englobé les unités spatiales d’agrégation de la population (ou « regroupement » spatial). Il s’agit, par exemple, de l’utilisation de mesures pour tenir compte de la province, de l’État ou de la région de résidence^{Note de bas de page 77},^{Note de bas de page 78},^{Note de bas de page 99}, du secteur de recensement de résidence^{Note de bas de page 87}, des écoles^{Note de bas de page 95}, des cliniques de soins de santé en particulier dans lesquelles les patients recevaient des services^{Note de bas de page 82} ou des secteurs géographiques d’un pays telles que les villes frontalières^{Note de bas de page 54}.

Analyses

Au stade de l’analyse, plusieurs pratiques ont été utilisées pour évaluer les variations spatiales et temporelles des expositions et des indicateurs de santé. Comme nous l’avons indiqué ci-dessus, les auteurs de plusieurs études ont effectué des analyses stratifiées par unité d’agrégation (p. ex. par province ou région^{Note de bas de page 76}) ou par l’application d’analyses de régression qui tiennent compte du regroupement spatial possible des individus. Il s’agit notamment des modèles linéaires généralisés à effets mixtes^{Note de bas de page 82},^{Note de bas de page 99} et des modèles à valeur aléatoire à l’origine^{Note de bas de page 95}.

De même, dans deux des études, des analyses stratifiées par période ont été effectuées et ont permis la mise à l’essai de changements d’indicateurs de santé entre les périodes au moyen d’une modélisation fondée sur la régression^{Note de bas de page 77},^{Note de bas de page 98}.

f) Diversité des connaissances

Le principe de diversité des connaissances de la théorie de l’intersectionnalité fait référence à l’intégration de données et d’informations provenant d’un large éventail d’acteurs et d’experts, y compris d’individus et de groupes qui ne sont traditionnellement pas inclus dans les processus de décision scientifiques ou politiques. Le principe de la diversité des connaissances a été intégré dans la conception analytique de seulement deux des études examinées.

Sources de données

L’examen de la manière dont les études ont reconnu ou mobilisé des communautés typiquement marginalisées ou intégré diverses voix ou formes de connaissances a permis de constater que deux études ont intégré le principe de « diversité des connaissances » dans la sélection de leurs sources de données. Dans les deux études, une conception à méthodes mixtes a été utilisée^{Note de bas de page 54},^{Note de bas de page 81}. Les auteurs d’une étude ont mené des entretiens ouverts avec des informateurs clés pour recueillir des données qualitatives^{Note de bas de page 81}, en plus d’une enquête. L’enquête a été menée auprès de personnes qui s’injectent des drogues, tandis que des entretiens ont été menés avec des personnes offrant des services de santé ou de réduction des méfaits aux personnes qui consomment des drogues, en Californie^{Note de bas de page 81}. L’autre étude comportait des questions ouvertes dans son plan d’enquête, ce qui a permis de recueillir des données qualitatives plus détaillées^{Note de bas de page 54}. L’enquête a été menée auprès de femmes qui ont accouché, en fonction de la proximité de la frontière des États-Unis avec le Mexique^{Note de bas de page 54}. L’utilisation d’approches de recherche à méthodes mixtes est considérée comme une orientation future importante pour l’intégration de l’intersectionnalité dans la recherche quantitative sur la santé^{Note de bas de page 8}.

Analyses

Dans les deux études décrites ci-dessus, des analyses thématiques qualitatives de ces réponses ouvertes et ont utilisé cette source d’information supplémentaire pour compléter leur analyse et leur interprétation des données quantitatives issues des enquêtes^{Note de bas de page 54},^{Note de bas de page 81}. Cependant, les auteurs d’aucune de ces études n’ont indiqué si les populations ciblées - étant donné leur connaissance unique des contextes historiques, des déterminants sociaux et des besoins communautaires - ont participé à la conception des analyses ni de quelle manière, le cas échéant. Ces détails étaient absents des études.

g) Justice sociale

Mesures

Pour déterminer si les études intégraient le principe de justice sociale, on a notamment déterminé comment leurs mesures d’expositions et des indicateurs de santé ont été sélectionnées. Les auteurs de deux études ont utilisé des mesures d’exposition considérées comme modifiables et nommées et utilisées comme telles, pour leur potentiel en tant que cibles d’intervention stratégique^{Note de bas de page 53},^{Note de bas de page 85}. Autrement dit, les auteurs ont explicitement choisi d’étudier des mesures qui, selon eux, pouvaient se prêter à une intervention stratégique. En tant que tel, ce choix de conception méthodologique a été interprété comme étant conforme au principe de justice sociale. Cette approche est conforme aux appels à la recherche sur la santé des populations tenant compte de l’intersectionnalité et permet de déterminer comment leurs analyses orienteront les politiques et les interventions visant à améliorer l’équité en matière de santé et la justice sociale^{Note de bas de page 8}.

Plus précisément, elle est axée sur la notion de nécessité d’orienter la recherche vers l’élaboration de politiques susceptibles de remédier aux injustices et aux inégalités. Les auteurs d’une étude ont utilisé des mesures pour englober les processus considérés comme modifiables qui créent des relations de pouvoir inégales entre les groupes de sexe et de genre^{Note de bas de page 85}. Il s’agissait de mesures telles que le statut du soutien économique du ménage et le soutien social perçu^{Note de bas de page 85}. Une autre étude s’est concentrée sur une mesure médiatrice de la discrimination, qui était également supposée être modifiable^{Note de bas de page 53}. Les auteurs d’une autre étude ont intégré le principe de justice sociale dans leur choix de la mesure dépendantes (indicateurs de santé)^{Note de bas de page 87}. Les auteurs de cette étude ont exploré le risque de cancer attribuable aux polluants atmosphériques et ont explicitement choisi cette mesure (et l’évaluation des inégalités dans sa distribution) comme une mesure de l’injustice environnementale. L’injustice environnementale désigne ici les inégalités systématiques et évitables en matière d’exposition aux risques environnementaux au sein des communautés, en fonction du revenu, de la race et d’autres marqueurs de la position sociale^{Note de bas de page 87}. L’étude présente la mesure du risque de cancer comme une cible pour la défense des intérêts et l’action en faveur de la justice sociale et environnementale.

Analyses

Au stade de l’analyse, les auteurs d’une étude ont appliqué une analyse de médiation causale^{Note de bas de page 53}, en utilisant un facteur médiateur considéré comme modifiable par une intervention en matière de politique. Il s’agissait d’un projet réalisé explicitement de manière à pouvoir orienter les stratégies et les domaines d’intervention potentiels afin de réduire les inégalités.

h) Équité

Mesures

Dans toutes les études examinées, des mesures d’exposition (indépendantes) ont été utilisées pour cibler des sous-populations (c.-à.-d. des strates de population) pouvant être comparées de manière à permettre le calcul des estimations des inégalités en santé. Comme nous l’avons mentionné ci-dessus, les mesures conjointes de stratification ont souvent été construites au moyen de ces mesures^{Note de bas de page 77},^{Note de bas de page 80},^{Note de bas de page 82},^{Note de bas de page 87}. L’utilisation de ces mesures a permis de cibler les inégalités évitables (iniquités) dans l’état de santé entre les groupes.

Analyses

Dans les articles examinés, des statistiques descriptives et des approches de modélisation par régression ont été utilisées pour mesurer l’ampleur des inégalités évitables (c.-à-d. les iniquités) entre les groupes. Il s’agit notamment de l’estimation des ratios de prévalence ou de taux^{Note de bas de page 55},^{Note de bas de page 78}-^{Note de bas de page 80},^{Note de bas de page 83},^{Note de bas de page 88}, des rapports de risque^{Note de bas de page 57}, des rapports des cotes [p. ex.^{Note de bas de page 75},^{Note de bas de page 91},^{Note de bas de page 95},^{Note de bas de page 98},^{Note de bas de page 100}], des différences de prévalence ou de risque^{Note de bas de page 53},^{Note de bas de page 76},^{Note de bas de page 98},^{Note de bas de page 100},^{Note de bas de page 84},^{Note de bas de page 87},^{Note de bas de page 89},^{Note de bas de page 91},^{Note de bas de page 93}-^{Note de bas de page 95},^{Note de bas de page 97}.

Les auteurs d’une étude ont utilisé les mesures de la courbe de concentration, de l’indice de concentration et du coefficient de Gini^{Note de bas de page 77}. Ces mesures représentent la proportion cumulative de la population par rapport à la proportion cumulative de la partie de la population chez qui le résultat a été constaté. Si le résultat est également distribué, ces deux proportions devraient coïncider.

Tableau 5 : Pratiques prometteuses pour intégrer la théorie de l’intersectionnalité dans la conception analytique de l’analyse quantitative de l’équité en santé


CONCEPTION ANALYTIQUE	Catégories croisées	Analyse multiniveau	Pouvoir	Réflexivité	Espace et temporalité	Diversité des connaissances	Justice sociale	Équité
Sources des données	Recueillir ou utiliser des données qui permettent de comparer des caractéristiques croisées	Recueillir ou utiliser des données qui désignent les unités potentielles d’agrégation (écoles, villes, provinces)			Utiliser des données transversales ou longitudinales répétées pour englober les changements dans le temps	Inclure des données qualitatives (entretiens, questionnaires d’enquête ouverte)		Recueillir ou utiliser des données qui permettent de comparer plusieurs groupes
Mesures	Utiliser des mesures de strates conjointes qui englobent la combinaison possible de deux ou plusieurs expositions (identités, mesures de stratification sociale, expériences, etc.)	Mesurer les unités d’agrégation (écoles, villes, provinces)	Explorer les mesures de stratification qui représentent des approximations du capital social ou du pouvoir (p. ex. l’éducation à l’échelle de la zone, le pourcentage de ménages dirigés par des femmes à l’échelle de la zone)	Indiquer ce que les mesures sont censées représenter Indiquer la direction présumée des associations entre les mesures (p. ex. dans un graphique acyclique dirigé) Justifier les catégories de référence	Mesurer les unités d’agrégation (écoles, villes, provinces) Mesurer les résultats sur plusieurs périodes		Explorer les mesures de stratification qui représentent des cibles pour une action potentielle (facteurs modifiables) Inclure et encadrer les mesures qui représentent des indicateurs de l’injustice sociale (p. ex. les risques sanitaires environnementaux)	Utiliser des mesures de stratification sociale pour englober les résultats dans les sous-groupes
Analyses	Effectuer une analyse de la modification de l’effet en utilisant 1) des analyses stratifiées, 2) des termes d’interaction, 3) des mesures d’interaction additive et multiplicative Appliquer une analyse de médiation causale Appliquer des analyses statistiques permettant de dégager des tendances en matière de santé parmi des sous-groupes distincts (analyse multiniveau de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire) Appliquer une analyse de décomposition	Stratifier les analyses par unités d’agrégation (le cas échéant) Effectuer des analyses statistiques qui tiennent compte du regroupement et de l’autocorrélation des erreurs (interdépendance des échantillons)	Appliquer des analyses statistiques qui peuvent prendre en compte les mesures fondées sur la zone qui sont utilisées comme approximations des structures de pouvoir	Dans les analyses multivariables, n’inclure que les variables confusionnelles supposées Établir et mettre à l’essai les présuppositions analytiques sous-jacentes à l’aide d’analyses de sensibilité	Stratifier les analyses par unités d’agrégation ou de temps (le cas échéant) Effectuer des analyses statistiques qui tiennent compte du regroupement et de l’autocorrélation des erreurs (interdépendance des échantillons) Effectuer des analyses statistiques pour mettre à l’essai des changements statistiquement significatifs entre les périodes	Faire participer les populations sous-représentées à la conception d’analyses. Inclure l’analyse de données qualitatives	Appliquer des analyses statistiques pour cibler les déterminants structures des inégalités observées (p. ex. analyses de décomposition fondées sur la régression), ou les voies médiatrices potentielles des inégalités en santé qui pourraient être modifiées par une intervention stratégique (p. ex. analyse de médiation causale)	Décrire et mettre à l’essai statistiquement les inégalités absolues (c.-à.-d. sur l’échelle additive) et relatives entre les groupes

3.4 Intégration de l’intersectionnalité dans l’interprétation des résultats

Dans le présent document, la section « Interprétation » des articles fait référence aux sections des résultats et de discussion des textes, y compris le contenu sur la présentation, l’interprétation des résultats, et la discussion des implications et limites de l’étude.

Les études dans cette section ont inclus entre deux et huit principes, et une seule étude a intégré les huit principes. La plupart des articles ont intégré cinq principes (mode=5).

Comme dans la section de le bien-fondé, les deux principes les plus couramment intégrés dans la section de l’interprétation des 34 articles examinés étaient les principes de « catégories croisées » (100 % des articles) et de l’ « équité » (100 % des articles). Par ordre décroissant, les autres principes les plus couramment intégrés dans cette section des articles sont les éléments liés aux « analyses multiniveaux » (82 % des articles), au « pouvoir » (68 %), à la « justice sociale » (50 %), au « temps et à l’espace » (41 %), à la « réflexivité » (21 %) et à la « diversité des connaissances » (21 %) (Figure 4). Un résumé narratif de la manière dont ces principes ont été intégrés est présenté ici, et un résumé figure dans le Tableau 6.

a) Catégories croisées

Présentation et interprétation des résultats

Comme mentionné précédemment, toutes les études ont abordé deux mesures de stratification sociale ou plus, certaines construisant des mesures de stratification conjointes pour englober des mesures croisées d’identité ou de position sociale. Conformément au principe des catégories croisées, les études examinées ont présenté des valeurs de résultats (p. ex. prévalence, taux d’incidence) ainsi que des mesures d‘inégalités (p. ex. rapports de cotes, ratios des taux, différences de taux, etc.) stratifiées par sous-groupes identifiés [p. ex.^{Note de bas de page 53}]. Les articles qui ont produit une analyse de modification de la mesure de l’effet ou d’interaction ont présenté et décrit les résultats de ces analyses^{Note de bas de page 79},^{Note de bas de page 100}. Les auteurs ont précisé les interprétations en indiquant si une interaction additive ou multiplicative avait été observée [p. ex.^{Note de bas de page 91}].

Analyse des répercussions

Conformément au principe des catégories croisées, les études ont recommandé de ne pas privilégier l’analyse et la communication des inégalités en matière de santé selon un seul axe (p. ex. le genre), mais de plutôt privilégier l’analyse selon deux ou plusieurs axes d’identité sociale et d’étudier la modification des effets^{Note de bas de page 97},^{Note de bas de page 98}. Cependant, des auteurs tels que Evans et coll.^{Note de bas de page 98} soulignent que, même si les expériences des sous-groupes peuvent être distinctes, il n’est pas toujours possible de percevoir des différences statistiques (p. ex. une interaction significative sur le plan statistique) au niveau de la santé de la population. Cela est particulièrement vrai lorsque les échantillons sont petits et que la puissance statistique n’est pas suffisante pour identifier les effets de faible ampleur. Une présentation et une interprétation soignées des résultats nuls sont nécessaires afin d’expliquer qu’une absence de résultats statistiquement significatifs ne signifie pas qu’il y a une véritable absence de différences vécues.

En analysant les implications politiques de leurs constatations, les auteurs de sept études ont souligné l’importance des interventions en matière de politiques et de programmes qui s’attaquent aux multiples formes simultanées de discrimination ou de désavantage interpersonnel et institutionnel^{Note de bas de page 8},^{Note de bas de page 53},^{Note de bas de page 55},^{Note de bas de page 76},^{Note de bas de page 81},^{Note de bas de page 84},^{Note de bas de page 88}.

b) Analyse multiniveau

Présentation et interprétation des résultats

Comme nous l’avons mentionné ci-dessus, de nombreuses études ont utilisé des mesures d’agrégation spatiale, telles que la province ou la région de résidence. Conformément au principe de l’analyse multiniveau, les études ont présenté, lors de la description des résultats, les valeurs des résultats (p. ex. les taux de prévalence et d’incidence) ainsi que les mesures d’inégalité (p. ex. les rapports de cotes, les ratios des taux ou les différences de taux) stratifiées par sous-groupes géographiques [p. ex.^{Note de bas de page 77}]. De même, les articles ayant appliqué des analyses de régression multiniveaux ont présenté et décrit les résultats de ces analyses [p. ex.^{Note de bas de page 87}].

Dans l’ensemble, les auteurs des études ont fait référence à leurs cadres théoriques directeurs pour interpréter les inégalités (intersectionnalité et autres)^{Note de bas de page 54},^{Note de bas de page 55},^{Note de bas de page 57},^{Note de bas de page 82},^{Note de bas de page 88},^{Note de bas de page 91},^{Note de bas de page 92},^{Note de bas de page 102},^{Note de bas de page 105}. Par exemple, dans certaines études, les auteurs ont examiné comment les inégalités observées dans de multiples sous-groupes sont probablement façonnées par des facteurs qui agissent au-delà du niveau individuel, tels que les forces du marché du travail ou les politiques d’immigration et de soins de santé [p. ex.^{Note de bas de page 57},^{Note de bas de page 92}]. Cette reconnaissance des déterminants de la santé à plusieurs niveaux est conforme au principe de l’analyse multiniveau.

Analyse des répercussions

Certaines études ont souligné l’importance d’une intervention en matière de politiques et de programmes qui ciblerait les facteurs à l’échelle de la zone ou de la structure, plutôt que les facteurs au niveau individuel seulement^{Note de bas de page 76},^{Note de bas de page 80},^{Note de bas de page 81},^{Note de bas de page 86},^{Note de bas de page 87}. Par exemple, une étude sur les déterminants environnementaux du risque de cancer a souligné l’importance de la mise en œuvre de politiques de réglementation de la pollution et de stratégies d’application des politiques pour réduire les inégalités dans l’exposition résidentielle aux émissions nocives [p. ex.^{Note de bas de page 87}]. Une autre étude a souligné l’importance des interventions visant à réduire la discrimination structurelle (p. ex. les stratégies visant à améliorer l’accès des groupes marginalisés aux soins de santé), au-delà des stratégies visant à réduire la discrimination interpersonnelle^{Note de bas de page 76}.

c) Pouvoir

Présentation et interprétation des résultats

Faisant écho aux définitions de l’intersectionnalité présentées dans la section raisonnement des articles, onze études ont interprété les résultats observés de la modification de l’effet et de l’interaction entre diverses positions sociales, par rapport à la compréhension des systèmes de pouvoir imbriqués issue de la théorie de l’intersectionnalité^{Note de bas de page 57},^{Note de bas de page 76},^{Note de bas de page 102},^{Note de bas de page 77},^{Note de bas de page 85},^{Note de bas de page 86},^{Note de bas de page 89},^{Note de bas de page 92},^{Note de bas de page 94},^{Note de bas de page 97},^{Note de bas de page 101}.

De même, l’étude qui a appliqué des méthodes de décomposition statistique afin d’évaluer les déterminants des inégalités observées [p. ex.^{Note de bas de page 84}] a interprété les résultats à l’aide de la théorie de l’intersectionnalité, en soulignant le rôle des systèmes de pouvoir et de privilège dans le façonnement de la santé et des différences sociales en matière de risque [p. ex.^{Note de bas de page 84}]. Cette dernière étude a souligné l’importance de considérer les groupes tout au long de la hiérarchie ou du spectre du pouvoir, et non seulement ceux qui se trouvent à l’échelon le plus élevé ou le plus bas^{Note de bas de page 84}.

Analyse des répercussions

Tel que mentionné précédemment, plusieurs études ont souligné l’importance d’une intervention sur le plan des politiques et des programmes qui ciblerait les facteurs de niveau structurel afin de remédier aux inégalités de pouvoir [p. ex.^{Note de bas de page 41},^{Note de bas de page 62},^{Note de bas de page 63},^{Note de bas de page 76}].

L’une des études, dont les auteurs ont utilisé l’analyse multiniveau de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire, a recommandé que ce type d’analyse soit utilisé pour désigner les populations qui pourraient être les plus désavantagées par les systèmes de pouvoir imbriqués^{Note de bas de page 90}.

En analysant les répercussions de leurs constatations sur les politiques, les auteurs de cinq études ont souligné l’importance des interventions sur le plan des politiques et des programmes pour s’attaquer aux déterminants médiateurs des inégalités de pouvoir^{Note de bas de page 8},^{Note de bas de page 53},^{Note de bas de page 79},^{Note de bas de page 84}, plus particulièrement la promotion d’interventions visant à renforcer les capacités des groupes défavorisés et à réduire les obstacles auxquels ils peuvent être confrontés pour atteindre la santé ou le bien-être social. Dans le cas d’une étude qui a révélé que les facteurs liés aux soins de santé ont entraîné la médiation des effets croisés de la race, de l’ethnicité et de l’orientation sexuelle sur le dépistage du cancer du col de l’utérus par le test Pap, les auteurs ont abordé la pertinence de la promotion de l’accès à l’assurance maladie pour réduire les inégalités observées^{Note de bas de page 75}. Les auteurs d’études utilisant une approche fondée sur l’analyse de médiation ont recommandé cette conception analytique précisément pour sa capacité à trouver les sources de différentiels de pouvoir qui pourraient faire l’objet d’une intervention en matière de politique^{Note de bas de page 53}.

d) Réflexivité

Discussion sur les limites

Toutes les études ont reconnu les limites de leurs sources de données et de leurs analyses. La section discussions des articles représente une précieuse occasion de réflexivité. Parmi les limites importantes relevées par les articles, qui étaient alignées sur le principe de réflexivité de la théorie de l’intersectionnalité par rapport au pouvoir et aux privilèges, mentionnons les suivantes : premièrement, la reconnaissance de l’absence de voix ou de perspectives diverses intégrées tout au long du processus d’étude pour mieux comprendre les facteurs des inégalités^{Note de bas de page 57},^{Note de bas de page 78},^{Note de bas de page 80},^{Note de bas de page 91}. La mobilisation des communautés et des intervenants concernés par le sujet de recherche, tout au long du processus d’étude, a été désignée comme une orientation clé pour les prochaines recherches quantitatives en santé tenant compte de l’intersectionnalité^{Note de bas de page 8}.

Deuxièmement, les études reconnaissent un manque de données qui pourraient illustrer la variation dans l’espace^{Note de bas de page 94},^{Note de bas de page 95} ou dans le temps^{Note de bas de page 53},^{Note de bas de page 78},^{Note de bas de page 100}, ou des déterminants sur le plan structurel^{Note de bas de page 78}. Troisièmement, les études ont également noté une reconnaissance des limites possibles des catégories utilisées lors de l’opérationnalisation des mesures de l’étude^{Note de bas de page 97}.

Les auteurs d’au moins une étude ont reconnu ne pas avoir pleinement intégré tous les principes centraux de la théorie de l’intersectionnalité puisqu’ils n’ont pas été en mesure de formuler des recommandations en matière de politiques, ni d’explorer les déterminants à plusieurs niveaux des résultats sur le plan de la santé ou sur le plan social^{Note de bas de page 101}.

e) Espace et temporalité

Présentation et interprétation des résultats

Comme mentionné précédemment, les auteurs de certaines études ont utilisé des mesures de l’espace ou du temps afin d’explorer la variation spatiale et temporelle des résultats ou des inégalités. Conformément au principe de considérer l’espace et la temporalité, une étude a présenté des valeurs de résultats (p. ex. prévalence, taux d’incidence) ainsi que des mesures des inégalités (p. ex. rapports de cotes, ratios des taux différences de taux, etc.) stratifiées par mesures d’espace et du temps^{Note de bas de page 77}. Une autre étude a inclus un résumé des changements relatifs ou absolus des résultats dans le temps^{Note de bas de page 98}. L’information sur les changements dans les trois composantes (valeurs des résultats globaux, inégalités absolues et relatives) fournit des éléments d’information essentiels permettant d’interpréter si les inégalités ont changé au fil du temps et comment, le cas échéant.

Discussion sur les limites

En discutant des répercussions de leurs résultats pour les recherches à venir, trois études ont souligné l’importance de prendre en compte l’espace et le contexte (qu’il s’agisse de comparer les zones rurales et urbaines, des provinces ou des pays, des secteurs professionnels, etc.) lorsqu’on cherche à explorer et à mieux comprendre les inégalités en santé^{Note de bas de page 76},^{Note de bas de page 81},^{Note de bas de page 90}. Une étude a également souligné comment les résultats peuvent ne pas être généralisables à tous les contextes géographiques ou à toutes les unités d’agrégation^{Note de bas de page 92}.

f) Diversité des connaissances

Présentation et interprétation des résultats

Dans les deux études à méthodes mixtes, des extraits de récits à la première personne ont été présentés dans la section des résultats^{Note de bas de page 54},^{Note de bas de page 81}. Par exemple, dans l’une des études, il s’agissait de citations directes d’informateurs clés qui étaient soit des personnes offrant des services de réduction des méfaits aux personnes qui s’injectent des drogues, soit des personnes ayant déclaré avoir consommé des drogues injectables au cours de l’année précédant l’étude^{Note de bas de page 81}. Les auteurs de ces deux études ont interprété les résultats de leur analyse quantitative par rapport aux thèmes qui ont émergé des analyses qualitatives^{Note de bas de page 54},^{Note de bas de page 81}.

Analyse des répercussions

Comme nous l’avons mentionné dans la section 3.1d des résultats de ce présent rapport, les auteurs de quatre études ont recommandé que les programmes de santé publique soient adaptés culturellement et visent des sous-populations diverses qui sont confrontées à un fardeau de maladie ou de problème de santé accru^{Note de bas de page 55},^{Note de bas de page 82},^{Note de bas de page 83},^{Note de bas de page 102}. De même, les auteurs de six études ont recommandé d’améliorer les soins de santé culturellement sûrs et appropriés^{Note de bas de page 54},^{Note de bas de page 55},^{Note de bas de page 75}-^{Note de bas de page 77},^{Note de bas de page 79}. Par exemple dans une étude, qui constate des inégalités dans le recours au test Pap pour le dépistage du cancer du col de l’utérus, les auteurs ont discuté de l’importance de programmes de santé publique ciblés qui pourraient contribuer à dissiper les craintes ou les mythes concernant le VPH et le test Pap au sein des sous-groupes de minorités raciales ou sexuelles^{Note de bas de page 75}. Les auteurs d’une autre étude ont souligné la nécessité d’interventions culturellement adaptées pour lutter contre les problèmes d’alcool, en suggérant que les programmes soient ciblés dans des espaces culturellement sûrs et pertinents^{Note de bas de page 83}. Ces recommandations ont été interprétées comme des exemples d’interprétation des résultats qui reconnaissent des perspectives diverses, en particulier celles des populations vulnérables ou marginalisées. Cependant, les auteurs d’aucune de ces études n’ont indiqué si les populations ciblées - étant donné leur connaissance unique des contextes historiques, des déterminants sociaux et des besoins communautaires - pourraient ou devraient participer à la conception, à la mise en œuvre ou à l’évaluation de ces interventions. Ces détails étaient absents des études.

Discussion sur les limites

Comme nous l’avons mentionné précédemment, au moins quatre études ont reconnu les limites de leurs sources de données et de leurs analyses et ont souligné la nécessité d’intégrer des méthodes de recherche qui font participer activement les membres des groupes marginalisés tout au long du processus de recherche^{Note de bas de page 80}, y compris l’utilisation de méthodologies de recherche qualitative^{Note de bas de page 57},^{Note de bas de page 78},^{Note de bas de page 80},^{Note de bas de page 91}.

g) Justice sociale

Analyse des répercussions

Lors de l’examen des répercussions de leurs résultats sur le plan des politiques, les auteurs de 11 études ont souligné la nécessité d’agir sur les déterminants sociaux structurels de la santé de la population afin d’améliorer la santé au niveau de la population et de réduire les inégalités en matière de santé^{Note de bas de page 54},^{Note de bas de page 57},^{Note de bas de page 105},^{Note de bas de page 77},^{Note de bas de page 79},^{Note de bas de page 80},^{Note de bas de page 84},^{Note de bas de page 86},^{Note de bas de page 91},^{Note de bas de page 101},^{Note de bas de page 102}. Comme nous l’avons mentionné précédemment, plusieurs études ont souligné l’importance d’une intervention sur le plan des politiques et des programmes qui ciblerait les facteurs de niveau structurel afin de remédier aux inégalités de pouvoir [p. ex.^{Note de bas de page 76},^{Note de bas de page 80},^{Note de bas de page 81}]. Ce type de recommandations en matière de politiques s’inscrit dans le cadre du principe de justice sociale ou plus précisément, la nécessité de transformer les structures sociales et les systèmes de pouvoir qui créent des inégalités^{Note de bas de page 16}.

Trois études ont noté comment l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité comme cadre théorique directeur est en soi un pas vers l’intégration du principe de justice sociale dans la pratique de la recherche^{Note de bas de page 73},^{Note de bas de page 85},^{Note de bas de page 105}.

h) Équité

Présentation et interprétation des résultats

Comme nous l’avons mentionné précédemment, toutes les études ont exploré les inégalités dans les résultats entre les groupes. Conformément au principe d’équité, les articles présentaient des mesures d’inégalité (p. ex. des rapports de cotes, des ratios des taux, des différences de taux, etc.), sous forme de tableaux ou de graphiques (notamment des diagrammes à barres ou des graphiques en forêt, p. ex. [84]). Des exemples des techniques de visualisation des données utilisées sont présentés dans la section Documents supplémentaires 7.4 Résultats : Visualisations de données. De même, les articles dont les auteurs ont effectué une anaylyse de modification de la mesure de l’effet ou d’interaction, une analyse de médiation ou de décomposition, ou des analyses multiniveaux de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire, ont présenté et décrit les résultats de ces analyses [p. ex.^{Note de bas de page 79},^{Note de bas de page 84},^{Note de bas de page 100}]. Parmi ceux qui ont effectué des analyses de modification de l’effet, certains ont précisé les interprétations en indiquant si l’on observait une interaction additive ou multiplicative [p. ex.^{Note de bas de page 91}].

Analyse des répercussions

En ce qui concerne les répercussions en matière de résultats sur le plan des politiques, les auteurs de certaines études ont souligné l’importance de concevoir des politiques visant précisément à réduire les inégalités en santé observées, tout en améliorant la santé globale de la population [p. ex.^{Note de bas de page 75},^{Note de bas de page 80},^{Note de bas de page 102}]. Bon nombre des actions proposées impliquent de combiner des politiques universelles avec des interventions ciblées pour les groupes les plus défavorisés^{Note de bas de page 75},^{Note de bas de page 77},^{Note de bas de page 80}. Par exemple, il pourrait s’agir d’apporter des changements à des politiques pour améliorer l’accès général à l’assurance maladie et aux soins, tout en promouvant des programmes publics locaux destinés précisément aux communautés défavorisées [p. ex.^{Note de bas de page 75}]. Cette démarche est conforme à l’approche de l’universalisme proportionné visant à réduire les inégalités en santé^{Note de bas de page 65}.

Comme nous l’avons mentionné précédemment, les auteurs de plusieurs études ont souligné l’importance d’une intervention sur le plan des politiques et des programmes qui ciblerait les facteurs de niveau structurel afin de remédier aux inégalités de pouvoir [p. ex.^{Note de bas de page 76},^{Note de bas de page 80},^{Note de bas de page 81}]. Ces types de recommandations en matière de politiques s’inscrivent dans le principe d’équité. Plus précisément, ces recommandations reconnaissent que les inégalités sont évitables et nécessitent une intervention^{Note de bas de page 16}.

Tableau 6 : Pratiques prometteuses pour intégrer la théorie de l’intersectionnalité dans la phase d’interprétation de l’analyse quantitative de l’équité en santé


INTERPRÉTATION	Catégories croisées	Analyse multiniveau	Pouvoir	Réflexivité	Espace et temporalité	Diversité des connaissances	Justice sociale	Équité
Présentation et interprétation des résultats	Présenter et interpréter : Estimations stratifiées par sous-groupes pertinents Interactions additives et multiplicatives Faire référence aux principes d’intersectionnalité pour interpréter les résultats	Données actuelles sur le plan de l’état de santé ou des inégalités, stratifiées par unités géographiques Faire référence aux principes d’intersectionnalité pour interpréter les résultats : discuter des déterminants à plusieurs niveaux	Faire référence aux principes de la théorie de l’intersectionnalité pour interpréter les résultats : discuter des systèmes de pouvoir imbriqués		Données actuelles sur le plan de l’état de santé ou des inégalités, stratifiées par unités temporelles et géographiques	Présenter et interpréter : Constatations issues des sources de données distinctes utilisées Résultats qualitatifs, si disponibles		Présenter et analyser les inégalités observées Distinguer les inégalités et les effets d’interaction additifs et multiplicatifs
Analyse des répercussions	Discuter de la pertinence d’étudier les inégalités en fonction de multiples axes de position sociale	Proposer des répercussions en matière de politiques du niveau individuel au niveau structurel	Discuter : des politiques visant à s’attaquer aux facteurs structurels qui favorisent les systèmes de pouvoir Discuter des répercussions sur les groupes dans un continuum de désavantages (voir le glossaire pour les définitions)			Discuter des politiques qui prennent en compte les différents besoins des groupes Reconnaître l’importance de la sécurité culturelle* Faire participer les populations sous-représentées à l’interprétation des résultats	Proposer des répercussions possibles en matière de politiques en mettant l’accent sur les déterminants structurels du pouvoir et les déterminants structurels de la santé	Discuter des politiques visant à s’attaquer aux facteurs structurels qui favorisent les systèmes de pouvoir Reconnaître l’importance de l’universalisme proportionné
Discussion sur les limites	Reconnaître : comment les différences statistiques ne sont pas toutes observables malgré les expériences distinctes des sous-groupes les limites des mesures	Reconnaître si des mesures ou des analyses à plusieurs niveaux n’ont pas été utilisées et les répercussions possibles de cette lacune		Reconnaître : les limites des sources de données et de l’analyse comment les principes d’intersectionnalité n’ont pas été intégrés dans l’étude	Reconnaître si les mesures de temps ou d’espace n’ont pas été prises en compte et les répercussions possibles de cette lacune	Reconnaître si des voix diverses n’ont pas été considérées ou incluses et les répercussions possibles de cette lacune

3.5 Résumé des pratiques prometteuses : Liste de vérification pour renforcer l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en santé (RITIAIS)

Une synthèse des pratiques prometteuses observées, résumées dans les sections 3.1 à 3.4 et dans les tableaux 4-5, est présentée dans les pages qui suivent. Les résultats sont résumés à l’aide d’une liste de vérification, inspirée de listes de contrôle telles que les lignes directrices e STROBE (Strengthening the Reporting of Observational studies in Epidemiology ou [traduction] « renforcement de la présentation des études observationnelles en épidémiologie »)^{Note de bas de page 107} (voir la section 7.5 Lignes directrices STROBE pour plus de détails). Ici, la liste de vérification RITIAIS (renforcer l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en santé) est proposée. Révisée par uniquement un petit groupe d’experts (N=10) et fondée sur un ensemble limité d’études (N=34), cette liste de vérification doit être interprétée comme un prototype qui peut et doit évoluer dans le temps, en fonction, comme le note l’initiative STROBE, [traduction] « des commentaires, des critiques et des nouvelles preuves »^{Note de bas de page 107}. Nous ne prétendons pas que les procédures et méthodes désignées doivent être définies comme une liste exhaustive de pratiques normalisées ou « exemplaires ». Elles représentent plutôt des orientations qu’il y aurait lieu de continuer à explorer, en collaboration, dans le cadre d’analyses ultérieures visant à intégrer de manière pertinente la théorie de l’intersectionnalité dans les analyses des inégalités en santé entre des sous-groupes de la population. Idéalement, la liste de vérification RITIAIS serait utilisée en combinaison avec d’autres listes de vérification telles que les lignes directrices STROBE^{Note de bas de page 107}, qui visent à garantir la rigueur méthodologique et la transparence, afin de guider la planification et la communication des analyses des inégalités en santé. Enfin, il convient de noter qu’en raison de l’accent mis par la présente revue sur les études qui ont exploré les inégalités entre les sous-populations pour guider les futures analyses de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé, la liste de vérification proposée sera probablement plus utile pour les analyses de données dites « inter-catégorielles » (voir le glossaire pour les définitions)^{Note de bas de page 18}. Un prolongement futur de la liste de vérification, pour une application dans d’autres types d’analyses, sera probablement justifié.

Tableau 7 : Liste de vérification RITIAIS (renforcer l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en santé)
Section de l’étude ou du rapport	Élément	Pratique prometteuse	Section de référence dans le présent rapport
Introduction
Contexte/ Justification	1.	Fournir une définition bien documentée de la théorie de l’intersectionnalité qui fait allusion à ses principes centraux^{Note de bas de page *}.	3.1b 3.2 c
	2.	Décrire les inégalités qui sont observées de manière constante entre les groupes de population et qui sont censées être évitables, comme étant « injustes/ inéquitables » et nécessitant une mesure.	3.2g 3.2h
	3.	Décrire les déterminants connus du ou des indicateurs de santé d’intérêt, qui agissent au niveau individuel et au-delà.	3.2b
	4.	Énoncer et décrire les présuppositions sous-jacentes à l’étude, y compris une déclaration de réflexivité^{Note de bas de page } ou de positionnalité^{Note de bas de page } de l’équipe de recherche.	3.2d 3.3d
	5.	Intégrer et résumer les preuves développées au moyen de la recherche et de l’analyse qui mettent en cause des populations touchées par les inégalités étudiées ou des formes de connaissances qui ont été sous-représentées dans la pratique de la santé publique.	3.1b 3.4f
Objectifs	6.	S’appuyer sur la documentation et les cadres théoriques complémentaires (y compris ceux qui ne relèvent pas du domaine des sciences de la santé) et les décrire, le cas échéant, pour justifier et encadrer les questions et les objectifs de la recherche.	3.1b 3.2d
	7.	Explorer un ou plusieurs objectifs relatifs à la théorie de l’intersectionnalité, notamment :
		a) Évaluer la modification de l’effet ou l’interaction entre deux ou plusieurs mesures englobant des axes de marginalisation, dans la détermination de l’état de santé et des inégalités en santé.	3.2a
		b) Explorer dans quelle mesure les inégalités en santé sanitaires et sur le plan social observées s’expliquent par un sous-ensemble donné de caractéristiques ou de facteurs sur les plans individuel, communautaire ou sociétal.	3.2b 3.2d 3.2h
		c) Évaluer les changements dans les déterminants, les indicateurs de santé (mesures dépendantes) et les inégalités qui en découlent (c.-à.-d. les associations entre les déterminants et les indicateurs de santé), dans le temps et dans les différents contextes.	3.2e
	8.	Consulter des personnes et des populations touchées par les inégalités étudiées lors de la définition des questions et des objectifs de recherche.	3.2f 3.4d
Méthodes
	9.	Consulter des populations touchées par les inégalités étudiées, lors de la conception des méthodes.	3.3f
Sources de données		Lorsque cela est possible et pertinent pour la question de recherche :
	10.	Recueillir ou utiliser des données qui permettent de comparer les indicateurs de santé entre des positions sociales croisées^{Note de bas de page *}.	3.3a
	11.	Recueillir ou utiliser des données permettant d’évaluer l’hétérogénéité des déterminants et des indicateurs de santé^{Note de bas de page *} entre les unités sociales ou spatiales d’agrégation (p. ex. les écoles, les régions).	3.3b 3.3e
	12.	Recueillir ou utiliser des données qui permettent d’évaluer l’hétérogénéité des résultats dans le temps (y compris les contextes temporels fondés sur le temps calendaire et les perspectives intergénérationnelles et du cours de la vie).	3.3e
	13.	Recueillir ou utiliser des données qui permettent d’évaluer des mesures indépendantes qui sont hypothétiquement modifiables et donc susceptibles de faire l’objet d’une intervention.	3.3g
	14.	Recueillir ou utiliser des données qualitatives (p. ex. en utilisant des entretiens, des groupes de discussion, des questions d’enquête ouvertes, des évaluations de programmes, etc.) pour compléter les sources de données quantitatives, dans le cadre d’une approche de conception de recherche à méthodes mixtes.	3.3f
Mesures		Lorsque cela est pertinent pour la question de recherche, rendre opérationnelles des mesures indépendantes qui permettent d’évaluer l’état de santé ou des inégalités de santé selon :
	15.	Deux axes de marginalisation ou plus;	3.3a
	16.	Des unités d’agrégation ou de regroupement social ou spatial;	3.3b 3.3e
	17.	Des contextes temporels (y compris les contextes basés sur le temps calendaire et les perspectives intergénérationnelles et du parcours de vie).	3.3e
	18.	Opérationnaliser et utiliser des mesures indépendantes qui sont hypothétiquement modifiables, et donc susceptibles de faire l’objet d’une intervention.	3.3g
	19.	Décrire les présuppositions concernant la relation entre les mesures de l’étude, y compris la direction et l’ordre temporel supposés des associations, à l’aide d’une carte causale ou d’un graphique acyclique dirigé^{Note de bas de page *}.	3.3d
	20.	Décrire les présuppositions concernant les phénomènes sociaux plus larges que les mesures sont censées saisir ou représenter.	3.3 c
	21.	Décrire et justifier les catégories de référence sélectionnées.	3.3d
Analyse
	22.	Sélectionner ou concevoir les analyses en fonction des objectifs de l’étude. Par exemple :
		a) pour l’objectif 7a (évaluer la modification de l’effet entre deux mesures ou plus), les analyses potentielles pourraient inclure i) des analyses stratifiées, ii) des analyses fondées sur la régression avec des termes d’interaction ou iii) des analyses multiniveaux de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire	3.2a 3.3a
		b) Pour l’objectif 7b (explorer les déterminants des inégalités), les analyses potentielles pourraient inclure i) la médiation causale ou ii) les analyses de décomposition	3.2h 3.3a
		c) Pour l’objectif 7c (évaluer les changements dans le temps et l’espace), les analyses potentielles pourraient inclure i) des analyses descriptives stratifiées fondées sur des contextes sociaux, temporels ou géographiques, ii) des analyses de régression à effets mixtes multivariables	3.3b 3.3e
	23.	Évaluer les inégalités absolues et relatives entre les groupes.	3.3a
	24.	Dans les analyses fondées sur la régression, utiliser un ensemble limité de variables d’ajustement fondé sur la carte causale décrite (point 19).	3.3d
	25.	Établir et mettre à l’essai les présuppositions analytiques sous-jacentes à l’aide d’analyses de sensibilité.	3.3d
	26.	Lorsque cela est pertinent pour la question de recherche, analyser les données qualitatives, en utilisant les méthodes les plus appropriées aux objectifs de l’étude.	3.3f
Résultats
	27.	Présenter et analyser les déterminants, les indicateurs de santé (mesures dépendantes) et les inégalités qui en découlent, stratifiés par i) sous-groupes pertinents, ii) unités d’espace, iii) unités de temps.	3.4a 3.4b 3.4e
	28.	Présenter et interpréter les résultats d’analyses de la modification de l’effet, en établissant une distinction entre l’interaction additive et l’interaction multiplicative.	3.4a
	29.	S’ils sont disponibles et pertinents pour la question de recherche, présentez les résultats des méthodes mixtes ou des analyses qualitatives qui ont été effectuées (point 26), y compris les principales citations illustratives.	3.4f
Discussion
	30.	Consulter les populations touchées par les inégalités étudiées, pour l’examen et l’interprétation des résultats.	3.4f
Constatations
	31.	Faire référence aux principes de la théorie de l’intersectionnalité pour interpréter les mécanismes plausibles expliquant les résultats.	3.4 c
Répercussions
	32.	Décrire les répercussions de l’étude pour la pratique de la santé publique ainsi que pour le changement dans les politiques et les systèmes.	3.1d 3.4g
	33.	Décrire les répercussions de l’étude pour les populations cibles potentielles de l’intervention (p. ex. politique universelle, politique universaliste ciblée/proportionnelle).	3.4h
Limites
	34.	Décrire comment les principes clés et essentiels de l’intersectionnalité ont été intégrés dans l’étude ou n’y ont pas été intégrés.	3.4d 3.4f 3.4g
	35.	Décrire toute limite des sources de données (y compris la puissance statistique), des mesures et des analyses, ainsi que leurs répercussions.	3.4d 3.4f 3.4g
	36.	Inclure la réflexivité sur le pouvoir investi dans les méthodes utilisées et reproduit par ces méthodes.	3.4d
Note de bas de page 1 Voir le glossaire pour les définitions. Retour à la référence de la note de bas de page *

4. Discussion

La théorie de l’intersectionnalité offre une perspective théorique utile qui permet de mieux comprendre l’étiologie ainsi que les domaines d’intervention potentiels contre les inégalités en santé et sur le plan social qui sont évitables et systématiques. Cependant, son application et son utilisation dans des domaines d’études substantiels, tels que la santé publique et l’épidémiologie, sont entravées par un manque de conseils clairs sur la manière de rendre opérationnel et d’intégrer chacun des principes de la théorie^{Note de bas de page 17},^{Note de bas de page 21}, en particulier à chaque étape méthodologique, de la recherche de base à la définition des objectifs, en passant par la conception méthodologique et l’interprétation des résultats. La présente revue avait pour objectif de cibler les moyens prometteurs d’intégrer chacun des principes de la théorie de l’intersectionnalité dans les analyses quantitatives des inégalités en santé entre les sous-groupes de la population.

En appliquant un modèle de revue rapide et en utilisant les huit principes du cadre d’analyse des politiques fondée sur l’intersectionnalité^{Note de bas de page 16} pour guider notre analyse, nous avons ciblé un sous-ensemble (N=34) d’études qui visaient à intégrer la théorie de l’intersectionnalité dans leur analyse des inégalités en santé ou des inégalités liées à la santé. Dans ces 34 études, nous avons relevé plus de 35 pratiques qui représentent des directions prometteuses pour l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans les analyses quantitatives des inégalités en santé. Ces pratiques ont été mises en œuvre à toutes les étapes de la conception de la recherche et de la surveillance, de la conceptualisation à la production du rapport. Nous résumons ces pratiques sous forme de liste de vérification, dans la section 3.5 des résultats du présent rapport, dans la liste de vérification proposée pour « renforcer intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en santé » (RITIAIS). Nous ne prétendons pas que les procédures et méthodes désignées doivent être définies comme des pratiques normalisées ou « exemplaires ». Elles représentent plutôt des orientations qu’il y aurait lieu de continuer à explorer, en collaboration, dans le cadre d’analyses ultérieures visant à intégrer de manière pertinente la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en santé.

Plusieurs des pratiques relevées sont alignées sur celles proposées dans des études et des examens antérieurs, afin de combler les lacunes existantes dans l’analyse quantitative tenant compte de l’intersectionnalité^{Note de bas de page 17},^{Note de bas de page 20}. En effet, les pratiques prometteuses ciblées visent à garantir une utilisation significative des principes de la théorie de l’intersectionnalité^{Note de bas de page 17},^{Note de bas de page 20}, y compris la reconnaissance des formes structurelles de discrimination inscrites dans les politiques et les pratiques institutionnelles^{Note de bas de page 22}. Les pratiques relevées invitent également à réfléchir à la construction des mesures de l’étude^{Note de bas de page 23} et intègrent des objectifs et des méthodes à la fois descriptifs et analytiques^{Note de bas de page 17},^{Note de bas de page 24} .

4.1 Répercussions pour l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé

Le principal objectif du présent rapport technique était d’orienter et d’améliorer les travaux ultérieurs d’analyse quantitative des données de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé. Les analyses antérieures et actuelles de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé visaient à évaluer la présence et l’ampleur des inégalités en santé au Canada pour les principaux indicateurs sociaux et indicateurs de santé, à l’aide d’un ensemble prédéfini de mesures des inégalités en santé.

Encadré 4 : L'Outil de données sur les inégalités en santé de l’IPIS

L'Outil de données sur les inégalités en santé de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé (IPIS) décrit les inégalités sociales et de santé entre les sous-groupes de population à l'aide de plusieurs mesures. Ceux-ci comprennent : les ratios de taux, les différences de taux, les fractions attribuables, les taux attribuables à la population, les fractions attribuables à la population et les chiffres d'impact sur la population.

L'Outil de données sur les inégalités en santé est disponible en ligne : https://sante-infobase.canada.ca/inegalites-en-sante/mesures-dinegalites

Pour atteindre ces objectifs, l’équipe de l’Initiative a utilisé une stratégie de conception d’analyse principalement bivariée (parmi les exceptions, mentionnons l’estimation des taux standardisés selon l’âge), avec une stratification de l’analyse par sexe, et par province et territoire de résidence. Sur la base des résultats de cette revue, unea prochaine étape recommandée pour l’amélioration de la planification de l’analyse de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé consistera à tenter de mettre en œuvre les pratiques prometteuses résumées dans la liste de vérification pour renforcer l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en santé (RITIAIS) de la section 3.5 des résultats, pour un petit sous-ensemble de questions de recherche et d’indicateurs clés en matière de santé. Alors que l’outil Données des inégalités en santé de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé présente une visualisation des données bivariées ou bivariées stratifiées à l’aide d’histogrammes (diagrammes à barres), la visualisation des données pour ces analyses pilotes multivariées potentielles pourrait ressembler à celles présentées dans la section 7.4 Résultats : Visualisations de données des Documents supplémentaires.

Ces analyses pilotes seront utiles pour évaluer la faisabilité de l’application des pratiques proposées, à l’aide de sources de données canadiennes, dans le contexte d’une initiative nationale, multipartite et intergouvernementale de production de rapports sur les inégalités en santé. Bien que la liste de vérification, le langage et les références utilisés dans le présent rapport représentent des ressources importantes qui peuvent être exploitées pour de futurs rapports, des informations supplémentaires seront probablement recueillies au cours du processus d’application des pratiques définies. Cette nuance supplémentaire peut être utilisée pour adapter de manière progressive la liste de vérifier pour renforcer l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en santé (RITIAIS) et ses pratiques prometteuses recommandées pour l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé et au-delà.

4.2 Répercussions pour la production de rapports sur les inégalités en santé

Dans l’ensemble, on peut s’attendre à ce que l’intégration des principes de la théorie de l’intersectionnalité dans les analyses et les rapports sur les inégalités en santé au Canada et ailleurs ait plusieurs répercussions importantes sur l’amélioration de la santé de la population et de l’équité en santé. Tout d’abord, la théorie de l’intersectionnalité invite à une réflexion sur les philosophies et théories sous-jacentes, les méthodes et les concepts construits implicites à la conception analytique^{Note de bas de page 8}. Une meilleure prise en compte et une remise en question des présuppositions sous-jacentes peuvent aider à problématiser des traditions de longue date qui peuvent involontairement perpétuer les préjudices et l’oppression^{Note de bas de page 17}. Deuxièmement, l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité peut permettre aux analyses de prendre en considération la manière dont les systèmes d’oppression et les catégories sociales sont co-constitutifs et se renforcent mutuellement. Au lieu d’examiner un système ou une catégorie de différence à la fois, cette approche encourage la prise en compte de la cooccurrence des systèmes^{Note de bas de page 18},^{Note de bas de page 19} , par exemple, la façon dont les inégalités de revenu sont liées au genre ou à la race, etc. Ainsi, cette approche alignera les analyses futures sur la compréhension de la santé de la population selon laquelle les inégalités en santé sont déterminées par des systèmes et des structures qui se croisent et qui représentent des déterminants « structurels » de la santé^{Note de bas de page 3}. Troisièmement, la théorie de l’intersectionnalité tient compte du fait que les déterminants et l’état de santé de la population peuvent varier dans le temps et dans les contextes. L’intégration de ces considérations dans la conception analytique peut aider à orienter les interventions ciblées^{Note de bas de page 21}. Enfin, la théorie de l’intersectionnalité met l’accent sur l’importance des changements de politiques et de systèmes qui peuvent contribuer à réduire et à éliminer les inégalités. La conception des analyses et l’interprétation des résultats dans cette optique orientée vers l’action peut contribuer à garantir le caractère conséquent des analyses des inégalités en santé afin de chercher à améliorer la santé de la population et l’équité en santé.

4.3 Limites

Les résultats de cette étude doivent être interprétés dans le contexte de certaines limites. Premièrement, la stratégie de recherche n’était pas exhaustive et a donc probablement manqué d’autres exemples d’études sur les inégalités en santé qui appliquaient la théorie de l’intersectionnalité. Il est possible que d’autres pratiques prometteuses puissent être définies afin de tirer parti des conclusions de la présente étude. Par exemple, aucune des études examinées ici n’a donné lieu à l’application de l’analyse de structure latente ou l’analyse en composante principale, qui ont été abordées dans des revue d’études antérieures^{Note de bas de page 21},^{Note de bas de page 108}. Comme ces méthodes ne fournissent pas de référence ou de groupe de comparaison clair,^{Note de bas de page 21} elles sont moins pertinentes pour des analyses telles que celles effectuées par l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé concernant les inégalités en santé entre les sous-groupes de la population. Néanmoins, elles peuvent jouer un rôle important pour la production d’hypothèses^{Note de bas de page 21}. Plus les études épidémiologiques intégrant la théorie de l’intersectionnalité seront nombreuses, plus il sera justifié de mener une revue actualisée des méthodes statistiques. La revue systématique de Guan et coll. (2022) des méthodes statistiques d’évaluation de l’intersectionnalité^{Note de bas de page 21} est une ressource riche que les lecteurs peuvent explorer de concert avec la liste de vérification décrite dans la section 3.5 du présent rapport.

Deuxièmement, en raison des limites de la portée de la revue, certains domaines d’analyse n’ont pas été explorés. Par exemple, dans nos analyses de l’intégration par les études du principe des « catégories croisées », nous n’avons pas évalué si les auteurs ont exploré la co-constitution des catégories sociales ni comment, le cas échéant. Cela représente un sujet important pour les analyses futures. De même, étant donné que l’objectif de la présente revue est de guider les futures analyses de l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en santé qui portent sur les inégalités entre deux ou plusieurs sous-groupes, la présente revue a porté exclusivement sur les études qui ont exploré les analyses dites inter-catégorielles. Elle n’a pas porté sur la manière dont les études opérationnalisent et explorent les mesures intra-catégorielles telles que le « racisme lié au genre »^{Note de bas de page 24},^{Note de bas de page 109}. Ce sujet ne figure donc pas dans la présente revue ni dans la liste de vérification pour renforcer l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en santé (RITIAIS) et représente un domaine important à considérer dans les revues et analyses futures.

Troisièmement, aucune des études examinées n’indiquait si les populations victimes des inégalités étudiées avaient participé à la définition des questions de recherche, à la conception de l’étude, à l’élaboration des instruments de collecte des données, à l’analyse, à l’interprétation des données et à la mobilisation des connaissances. Cette pratique a été identifiée comme prometteuse pour l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité^{Note de bas de page 8}, en particulier pour le principe directeur de la diversité des connaissances. Cependant, son application n’a pas été observée dans les travaux examinés. Les revues futures, ainsi que les applications de la liste de vérification pour renforcer l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en santé (RITIAIS) dans les contextes de pratique, nécessiteront une réflexion sur la manière dont la mobilisation communautaire est réalisée d’une manière qui ne renforce pas les structures de pouvoir existantes. La documentation existante sur la recherche communautaire^{Note de bas de page 8} constituera une ressource essentielle pour ces projets futurs.

Quatrièmement, la présente revue rapide ne comportait pas d’évaluation de la qualité du plan de recherche des études incluses. Il faudrait éviter de reproduire les études recensées sans envisager les moyens d’améliorer la qualité et la rigueur des méthodes utilisées. Néanmoins, conformément à son objectif principal, la présente revue a inclus une évaluation de la qualité de l’intégration des principes de la théorie de l’intersectionnalité dans la conception des études. Ces informations sont nouvelles et visent à fournir une feuille de route plus complète pour l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans les futures initiatives de recherche et de surveillance des inégalités en santé.

5. Conclusion

Une mobilisation significative de la théorie de l’intersectionnalité a été identifiée comme [traduction] « essentielle pour maintenir le caractère critique et transformateur de l’intersectionnalité »^{Note de bas de page 19}, afin de garantir que nos analyses contribuent à lutter contre les structures et les processus d’oppression. La présente revue a permis de déterminer comment les études existantes ont tenté d’intégrer la théorie de l’intersectionnalité à chaque étape de la recherche ou de la conception de la surveillance, à partir de la conceptualisation jusqu’à la production du rapport. Ensemble, ces approches peuvent orienter les futures méthodologies de recherche, d’évaluation et de surveillance et contribuer à renforcer les analyses quantitatives des inégalités de santé fondées sur l’intersectionnalité.

Lectures recommandées

Textes d’introduction à l’intersectionnalité pour guider les lecteurs du présent rapport :

Hankivsky, O. Intersectionality 101. Vancouver : The Institute for Intersectionality Research and Policy, Université Simon Fraser, 2014. https://bccampus.ca/wp-content/uploads/2020/07/Hankivsky-Intersectionality101-2014.pdf
Morrison, V. Inégalités de santé et intersectionnalité, Montréal, QC : Centre de collaboration nationale sur les politiques publiques et la santé, 2014. https://www.ncchpp.ca/docs/2015_Ineg_Ineq_Intersectionnalite_Fr.pdf
Hankivsky, O., Grace, D., Hunting, G., Ferlatte, O., Clark, N., Fridkin, A., Giesbrecht, M., Rudrum, S. et Laviolette, T. Intersectionality-Based Policy Analysis. Vancouver : the Institute for Intersectionality Research and Policy, Université Simon Fraser. https://data2.unhcr.org/en/documents/download/46176
Hankivsky, O., Doyal, L., Einstein, G., Kelly, U., Shim, J., Weber, L., Repta, R. The odd couple : using biomedical and intersectional approaches to address health inequities ,Glob Health Action, janv.-déc. 2017;10(sup2):1326686.
doi : 10.1080/16549716.2017.1326686.

Glossaire

Définitions des termes clés de l’analyse de l’intersectionnalité et de l’inégalité (par ordre alphabétique) :

Analyse anticatégorielle :: définie dans McCall (2005), cette approche analytique s’intéresse à la déconstruction des catégories analytiques. Elle part du principe que la vie sociale est considérée comme trop irréductiblement complexe pour que les catégories fixes ne soient que des fictions sociales simplificatrices qui produisent des inégalités dans le processus de production des différences^{Note de bas de page 18}. Voir McCall (2005) pour plus de détails et d’exemples^{Note de bas de page 18}.
Analyse inter-catégorielle :: Définie dans McCall (2005), cette approche analytique s’intéresse aux relations d’inégalité entre les groupes sociaux, définis selon plusieurs axes d’identité ou de position sociale. Elle utilise des catégories pour mieux comprendre ces relations^{Note de bas de page 18}.
Analyse intra-catégorielle :: Définie dans McCall (2005), cette approche analytique s’intéresse à l’étude de groupes sociaux particuliers qui existent à des points d’intersection négligés, afin de révéler la complexité de l’expérience vécue au sein de ces groupes. Cette approche consiste à interroger le processus de création et de définition des frontières, qui consiste à créer et à définir des groupes sociaux et des « catégories de différence » (voir ci-dessus). Elle reconnaît les relations stables et même durables que les catégories sociales représentent à un moment donné, tout en maintenant une position critique à l’égard des catégories^{Note de bas de page 18}.
Cadres épistémologiques ou cadrage :: Voir « épistémologie ».
« Catégories de différence » :: Définies par Dhamoon (2010), il s’agit de mesures, de facteurs ou de concepts qui rendent compte des différences entre les groupes de la société. Il peut s’agir par exemple du genre ou de la race^{Note de bas de page 5}. En épidémiologie, on pourrait les utiliser comme mesures de l’ « exposition » ou des « facteurs de risque ».
Catégories sociales :: Voir « catégories de différence ». Les catégories sociales sont des constructions de la différence entre les groupes de la société, comme le genre, la race, l’ethnie, la classe, la sexualité, la capacité^{Note de bas de page 5}. Dans le contexte de la théorie de l’intersectionnalité, ces catégories sont reconnues comme étant socialement construites et pouvant varier dans le temps et les contextes^{Note de bas de page 16}. En épidémiologie, on pourrait les considérer comme mesures de l’ « exposition » ou des « facteurs de risque ».
Continuum de désavantages :: Ce concept fait référence aux inégalités qui peuvent se produire entre les groupes sociaux tout au long de « catégories de différence » qui sont généralement de nature continue, comme le niveau de revenu, par rapport à un groupe dominant (p. ex. ceux qui se trouvent dans le décile de revenu le plus élevé). Dans les sciences de la santé, on parle de « gradient »^{Note de bas de page 110}. Par exemple, les chercheurs font référence au gradient de l’espérance de vie entre les niveaux de revenu, dans lequel l’espérance de vie augmente plus les revenus augmentent, plutôt qu’à un seuil de revenu (p. ex. en dessous ou au-dessus d’une valeur de revenu en particulier)^{Note de bas de page 110}.
Diversité des connaissances :: Fondé sur l’un des principes clés de la théorie critique de la race, qui consiste à placer au cœur de la démarche les voix et les perspectives des groupes sous-représentés, le concept de « diversité des connaissances » de l’analyse des politiques fondée sur l’intersectionnalité fait référence à l’importance d’inclure les perspectives et les visions du monde des personnes qui sont généralement exclues de la production de connaissances. Cela peut contribuer à perturber les discours dominants et à redistribuer le pouvoir^{Note de bas de page 16}.
Épistémologie :: Il s’agit de [traduction] « la théorie philosophique de la connaissance - comment nous savons ce que nous savons »^{Note de bas de page 111}. L’épistémologie est l’étude de [traduction] « l’origine de la connaissance; la place de l’expérience dans la production de la connaissance, et la place de la raison dans cette production; la relation entre la connaissance et la certitude, et entre la connaissance et l’impossibilité de l’erreur; la possibilité d’un scepticisme universel et les formes changeantes de la connaissance qui découlent de nouvelles conceptualisations du monde »^{Note de bas de page 112}.
Exposition :: En épidémiologie, le terme « exposition » sert à désigner tout facteur susceptible d’être associé à un indicateur de santé d’intérêt (voir la définition de indicateur plus loin) qui est étudié^{Note de bas de page 113}. Dans le contexte des analyses qui tiennent compte de l’intersectionnalité, les « catégories de différence » ou les « lieux sociaux » pourraient être traités comme des « expositions » dans les analyses statistiques.
Graphique acyclique dirigé :: Les graphiques acycliques dirigés sont des représentations graphiques de la direction supposée des associations entre diverses mesures. Développés a priori avant les analyses épidémiologiques, ils sont utilisés pour éclairer la sélection des variables pour le conditionnement statistique^{Note de bas de page 114}.
Identité ou identités :: Les marqueurs des sous-groupes définis selon les catégories de différence (voir : catégories de différence, plus haut). Il peut s’agir par exemple d’identités noires, féminines, queer^{Note de bas de page 5}.
Interaction :: En général, l’interaction désigne une situation dans laquelle deux ou plusieurs choses ou facteurs ont un effet l’un sur l’autre^{Note de bas de page 112}. En épidémiologie, il y a interaction lorsque le risque d’un enjeu de santé (maladie, état, etc.) en présence de deux facteurs de risque ou plus (c.-à.-d. des expositions) diffère du risque qui devrait résulter des effets individuels de chaque facteur de risque. Interaction statistique désigne [traduction] « l’interdépendance entre les effets de deux facteurs ou plus dans les limites d’un modèle de risque donné » [p. 74 dans^{Note de bas de page 115}] (également appelée modification de l’effet^{Note de bas de page 116}, voir plus haut). Interaction biologique désigne [traduction] « l’action interdépendante de deux ou plusieurs causes pour produire une maladie « [p. 74 dans^{Note de bas de page 115}].
Justice sociale :: Il s’agit de l’objectif de parvenir à l’équité dans la société, notamment en remettant en cause les sources ou les causes des inégalités, y compris les relations, les structures ou les politiques^{Note de bas de page 16}.
Lieu social :: Il s’agit d’une [traduction] « situation imposée de l’extérieur qui découle de l’attribution systématique de qualités positives et négatives à des identités sociales perçues » [p. 48 dans^{Note de bas de page 117}]. Elle résulte de la manière dont les catégories d’identité [traduction] « interagissent en termes de privilèges et de désavantages et fonctionnent à un niveau plus pratique ou quotidien » [p. 45 dans^{Note de bas de page 117}].
MAIHDA :: Acronyme de « multilevel analysis of individual heterogeneity and discriminatory accuracy » (analyses multiniveaux de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire). Ce type d’analyse est conçu pour permettre la décomposition de la variance au sein et entre les strates intersectionnelles afin d’évaluer la contribution de chaque strate conjointe sur l’hétérogénéité individuelle dans l’indicateur de santé^{Note de bas de page 106}. Cette approche est décrite comme suit par Guan et coll. (2022) : [traduction] « La première étape de l’approche MAIHDA (analyses multiniveaux de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire) consiste à créer une variable « strate sociale » qui correspond à chaque position sociale d’intérêt. Par exemple, si l’on s’intéresse au genre (homme/femme) et à la race (Blanc, Noir, Latino-américain), l’analyse multiniveau de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire créera une variable de strate sociale avec six catégories uniques. Le modèle MAIHDA (analyse multiniveau de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire) emboîte les individus (niveau 1) dans leurs strates sociales (niveau 2). Il existe plusieurs modèles MAIHDA et des interprétations correspondantes. Dans un modèle nul, la variation totale entre les strates sociales est représentée par le paramètre de variance entre strates. Dans un modèle MAIHDA avec ajustement des effets principaux, le résidu spécifique à la strate peut être interprété comme l’ « effet d’interaction » total qui demeure inexpliqué par les effets principaux »^{Note de bas de page 21}. Ce dernier peut être décrit comme l’effet attribuable à l’intersection du genre et de la race.
Mesure(s) de stratification sociale :: Voir « catégories de différence ». Il s’agit de mesures qui saisissent les constructions de la différence entre les groupes de la société, par exemple, le genre, la race. En épidémiologie, on pourrait les décrire comme des mesures d’ « exposition » ou de « facteur de risque ».
Modification de l’effet :: Également appelée « modification de la mesure de l’effet » ou « hétérogénéité »^{Note de bas de page 116}, il s’agit d’un phénomène épidémiologique selon lequel [traduction] « deux facteurs de risque ou plus modifient l’effet de chacun d’entre eux en ce qui concerne l’occurrence ou le niveau d’un indicateur donné » [p. 185 dans^{Note de bas de page 27}]. Selon le contexte, elle peut également être décrite comme une « modification d’association »^{Note de bas de page 27} ou une « modification de la différence de risque » ou une « modification du rapport de risque »^{Note de bas de page 116}. Cependant, le terme « modification de l’effet » est largement utilisé dans la documentation pour décrire à la fois les [traduction] « interactions causales et non causales » [p.185 dans^{Note de bas de page 27}].
« Olympiades de l’oppression » :: Selon Martinez (1993), ce phénomène se produit lorsque [traduction] « des groupes se disputent le titre de « plus opprimé » afin d’obtenir un soutien politique, des ressources économiques et une reconnaissance. L’intersectionnalité rejette donc un modèle additif d’oppression qui laisse inchangés les systèmes qui créent les différences de pouvoir » [p. 36 dans^{Note de bas de page 16}].
Oppression(s) imbriquée(s) :: Ce terme fait référence aux systèmes d’oppression co-constitutifs et qui se renforcent mutuellement, qui créent des positions sociales et des hiérarchies de domination et de subordination^{Note de bas de page 117}.
Position sociale :: Voir « catégories de différence ».
Positionnalité :: La positionnalité fait référence au [traduction] « pouvoir inhérent aux positions sociales respectives immédiates [des personnes], [qui] influence considérablement les différences dans ce à quoi les personnes ont accès dans la société » [p. 26 dans^{Note de bas de page 28}]. Un « énoncé de positionnalité » fait souvent référence à une déclaration écrite dans laquelle les chercheurs réfléchissent à leur position sociale ou à leur place dans les systèmes de pouvoir, ainsi qu’aux hypothèses qui les sous-tendent. Voir aussi : « Réflexivité ».
Pouvoir :: Dans le présent rapport et dans la documentation sur l’intersectionnalité, le terme « pouvoir » fait généralement référence au pouvoir sociopolitique tel qu’il est décrit et théorisé par des chercheurs comme Michel Foucault^{Note de bas de page 118}. Le pouvoir désigne les dispositions qui régissent les relations entre les personnes. Les systèmes de pouvoir (voir également « systèmes de domination ») façonnent les positions sociales telles que la race (voir « catégories de différence »), ainsi que les [traduction] « expériences de privilège et d’oppression entre et parmi les groupes de la population » [p. 35 dans^{Note de bas de page 16}]. Dans le contexte de la santé de la population, les systèmes de pouvoir déterminent la répartition des pouvoirs et l’accès aux ressources de promotion de la santé au sein des populations ainsi que les types de connaissances et d’expériences qui sont inclus ou exclus de la recherche ou de la prise de décision^{Note de bas de page 16}.
Processus de différenciation :: Défini par Dhamoon (2010), il s’agit de la somme des processus par lesquels les « catégories de différence » (voir ci-dessus) sont construites et les populations sont différenciées^{Note de bas de page 5}. Mentionnons par exemple les processus de racialisation, de différenciation selon le genre, de sexualisation, etc.^{Note de bas de page 5}.
Réflexivité :: Ce principe d’intersectionnalité fait référence à l’importance de reconnaître le pouvoir (voir « pouvoir ») sur le plan individuel et dans nos relations avec les autres, ainsi que dans les sphères supérieures de la société. Dans le contexte de la recherche et de l’analyse des politiques, la réflexivité fait référence à la nécessité pour les praticiens de reconnaître et de déconstruire les présuppositions et les structures d’oppression sous-jacentes^{Note de bas de page 16}.
Indicateur de santé :: Dans ce rapport, le terme « indicateur de santé » est utilisé pour désigner tout facteur considéré comme une variable dépendante dans les analyses statistiques qui concerne l’état de santé de la population^{Note de bas de page 113}. Une étude peut explorer un indicateur de santé (p. ex. le diabète). Cependant, les déterminants sociaux (p. ex. le revenu, le niveau d’éducation) pourraient également être étudiés en tant que mesures dépendantes, comme cela se fait couramment dans d’autres domaines (sciences sociales, économie, démographie, etc.). Par exemple, une étude pourrait explorer l’association entre le genre et le niveau d’éducation.
Risque excessif relatif attribuable à l’interaction (RERI) :: Lorsque l’on étudie deux facteurs de risque binaires, par exemple A et B, et que l’on a mesuré le risque relatif de l’exposition B sur un indicateur de santé Y en présence de A (RR_B,A=1) et en l’absence de A (RR _B,A=o), ainsi que le risque relatif de l’exposition A sur Y en l’absence de B (RR_A.B=o), la mesure RERI saisit [traduction] « l’écart de l’additivité des effets [entre A et B sur Y] sur une échelle de risque relatif » [p. 1 dans^{Note de bas de page 119}]. On l’applique comme suit : RERI = RR_B=1,A=1 - RR_B=1,A=o - RR_A=1.B=o + 1.
Sécurité culturelle :: ce concept est né en Nouvelle-Zélande dans le domaine de la formation du personnel infirmier. Il s’agit d’un cadre de pratique qui ne se limite pas à [traduction] « comprendre la culture autochtone » (p. 30 dans^{Note de bas de page 120}. Au contraire, ce cadre [traduction] « tient compte des contextes sociaux et historiques des inégalités en matière de santé et de soins de santé » [p. 30 dans^{Note de bas de page 120}]. Dans ce cadre, les praticiens appliquent une pratique d’autoréflexion pour examiner leur rôle et leur position de pouvoir par rapport aux clients ou aux patients^{Note de bas de page 120}. La sécurité est [traduction] « définie par ceux qui reçoivent le service, et non par ceux qui le fournissent » [p. 30 dans^{Note de bas de page 120}].
Stratification conjointe (mesure) :: Ce terme fait référence aux variables qui sont opérationnalisées pour tenir compte de l’intersection des identités ou des positions sociales. Ces variables construites désignent toutes les combinaisons de strates possibles de deux mesures supplémentaires. Par exemple, une mesure de stratification conjointe englobant les intersections entre une mesure de la race avec deux catégories opérationnelles (Noir, Blanc) et une mesure du sexe ou du genre avec deux catégories opérationnelles (hommes, femmes), comprendrait les quatre catégories suivantes : Femmes noires, hommes noirs, femmes blanches, hommes blancs.
Systèmes de domination :: Définis par Dhamoon (2010), ils font référence aux [traduction] « structures de domination historiquement constituées » [p. 5 dans^{Note de bas de page 5}]. En d’autres termes, il s’agit des structures qui permettent la soumission de certaines personnes ou populations, au profit d’autres. Le racisme, le colonialisme, le sexisme, le patriarcat, l’hétérosexisme sont des exemples de ces systèmes de domination^{Note de bas de page 5}.
Systèmes de pouvoir :: Voir « systèmes de domination ».
Systèmes d’oppression :: Voir « systèmes de domination ».
Systèmes imbriqués :: Voir « oppressions imbriquées ». Ce terme fait référence à des systèmes interdépendants, qui « ont besoin les uns des autres » [p. 2 dans^{Note de bas de page 5}] pour fonctionner et persister.
Théorie de l’intersectionnalité :: Issue de la théorie féministe noire^{Note de bas de page 10},^{Note de bas de page 12},^{Note de bas de page 13}, la théorie de l’intersectionnalité est un cadre théorique permettant de comprendre comment les systèmes de pouvoir et d’oppression imbriqués et co-constitutifs fonctionnent à travers le temps, l’espace et les niveaux sociétaux pour construire et alimenter de multiples situations sociales selon des axes tels que la race, le genre, la classe et l’orientation sexuelle. Il s’agit d’une approche analytique qui met l’accent sur la nécessité de prendre en considération les dimensions multiples et imbriquées de la position sociale ainsi que leurs déterminants structurels.
Universalisme proportionné :: Définie par Marmot et Bell (2012), une approche universelle proportionnée, dans le cadre de l’élaboration de politiques publiques, consiste à prendre en compte « à la fois les personnes situées au bas du gradient de santé ainsi que le gradient dans son ensemble, en veillant à ce que leur impact [des politiques] soit proportionnellement plus important au bas du gradient » (p. S 10), là où les besoins sont les plus importants^{Note de bas de page 65}.

6. Références

Note de bas de page 1

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Note de bas de page 77

Joe W. Intersectional inequalities in immunization in India, 1992-93 to 2005-06: A progress assessment. Health Policy Plan. 2015;30(4).

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Note de bas de page 78

Reynolds CA, Beccia A, Charlton BM. Multiple marginalisation and unintended pregnancy among racial/ethnic and sexual minority college women. Paediatr Perinat Epidemiol. 2021;35(4).

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Note de bas de page 79

Beccia AL, Baek J, Jesdale WM, Austin SB, Forrester S, Curtin C, et al. Risk of disordered eating at the intersection of gender and racial/ethnic identity among U.S. high school students. Eat Behav. 2019;34.

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Note de bas de page 80

Axelsson Fisk S, Lindström M, Perez-Vicente R, Merlo J. Understanding the complexity of socioeconomic disparities in smoking prevalence in sweden: A cross-sectional study applying intersectionality theory. BMJ Open. 2021;11(2).

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Note de bas de page 81

Friedman J, Syvertsen JL, Bourgois P, Bui A, Beletsky L, Pollini R. Intersectional structural vulnerability to abusive policing among people who inject drugs: A mixed methods assessment in california’s central valley. Int J Drug Policy. 2021;87.

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Note de bas de page 82

Lockhart E, Turner DA, Ficek J, Livingston T, Logan RG, Marhefka SL. Understanding Technology Fit Among People with HIV Based on Intersections of Race, Sex, and Sexual Behavior: An Equitable Approach to Analyzing Differences Across Multiple Social Identities. AIDS Behav. 2021;25(8).

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Note de bas de page 83

Glass JE, Rathouz PJ, Gattis M, Joo YS, Nelson JC, Williams EC. Intersections of poverty, race/ethnicity, and sex: alcohol consumption and adverse outcomes in the United States. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol. 2017;52(5).

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Note de bas de page 84

Gustafsson PE, Sebastián MS, Mosquera PA. Meddling with middle modalities: a decomposition approach to mental health inequalities between intersectional gender and economic middle groups in northern Sweden. Glob Health Action. 2016;9(1).

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Note de bas de page 85

Mena E, Bolte G. CART-analysis embedded in social theory: A case study comparing quantitative data analysis strategies for intersectionality-based public health monitoring within and beyond the binaries. SSM - Popul Heal. 2021;13.

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Note de bas de page 86

Wemrell M, Mulinari S, Merlo J. Intersectionality and risk for ischemic heart disease in Sweden: Categorical and anti-categorical approaches. Soc Sci Med. 2017;177.

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Note de bas de page 87

Alvarez CH, Evans CR. Intersectional environmental justice and population health inequalities: A novel approach. Soc Sci Med. 2021;269.

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Note de bas de page 88

Wesson P, Vittinghoff E, Turner C, Arayasirikul S, McFarland W, Wilson E. Intercategorical and intracategorical experiences of discrimination and HIV prevalence among transgender women in San Francisco, CA: A quantitative intersectionality analysis. Am J Public Health. 2021;111(3).

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Note de bas de page 89

Evans CR, Williams DR, Onnela JP, Subramanian S V. A multilevel approach to modeling health inequalities at the intersection of multiple social identities. Soc Sci Med. 2018;203.

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Note de bas de page 90

Evans CR. Reintegrating contexts into quantitative intersectional analyses of health inequalities. Heal Place. 2019;60.

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Note de bas de page 91

Seng JS, Lopez WD, Sperlich M, Hamama L, Reed Meldrum CD. Marginalized identities, discrimination burden, and mental health: Empirical exploration of an interpersonal-level approach to modeling intersectionality. Soc Sci Med. 2012;75(12).

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Note de bas de page 92

Gkiouleka A, Huijts T. Intersectional migration-related health inequalities in Europe: Exploring the role of migrant generation, occupational status & gender. Soc Sci Med. 2020;267.

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Note de bas de page 93

Grollman EA. Multiple Disadvantaged Statuses and Health: The Role of Multiple Forms of Discrimination. J Health Soc Behav. 2014;55(1).

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Note de bas de page 94

Jackson JW, Williams DR, VanderWeele TJ. Disparities at the intersection of marginalized groups. Vol. 51, Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology. 2016.

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Note de bas de page 95

Evans CR. Adding interactions to models of intersectional health inequalities: Comparing multilevel and conventional methods. Soc Sci Med. 2019;221.

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Note de bas de page 96

Braveman P. What are health disparities and health equity? we need to be clear. Public Health Rep. 2014;129(SUPPL. 2).

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Note de bas de page 97

Beccia AL, Baek J, Austin SB, Jesdale WM, Lapane KL. Eating-related pathology at the intersection of gender identity and expression, sexual orientation, and weight status: An intersectional Multilevel Analysis of Individual Heterogeneity and Discriminatory Accuracy (MAIHDA) of the Growing Up Today Study coh. Soc Sci Med. 2021;281.

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Note de bas de page 98

Evans CR, Erickson N. Intersectionality and depression in adolescence and early adulthood: A MAIHDA analysis of the national longitudinal study of adolescent to adult health, 1995–2008. Soc Sci Med. 2019;220.

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Note de bas de page 99

Albright DL, McDaniel J, Suntai Z, Horan H, York M. Pregnancy and Binge Drinking: An Intersectionality Theory Perspective Using Veteran Status and Racial/Ethnic Identity. Matern Child Health J. 2021;25(8).

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Note de bas de page 100

Godbolt D, Vaghela P, Burdette AM, Hill TD. Religious Attendance and Body Mass: An Examination of Variations by Race and Gender. J Relig Health. 2018;57(6).

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Note de bas de page 101

Hinze SW, Lin J, Andersson TE. Can we capture the intersections? older black women, education, and health. Women’s Heal Issues. 2012;22(1).

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Note de bas de page 102

Mereish EH, Bradford JB. Intersecting identities and substance use problems: Sexual orientation, gender, race, and lifetime substance use problems. J Stud Alcohol Drugs. 2014;75(1).

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Note de bas de page 103

Baron RM, Kenny DA. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. J Pers Soc Psychol. 1986;51(6).

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Note de bas de page 104

Naimi AI, Schnitzer ME, Moodie EEM, Bodnar LM. Mediation Analysis for Health Disparities Research. Am J Epidemiol. 2016;184(4).

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Note de bas de page 105

Rakovski CC, Price-Glynn K. Caring labour, intersectionality and worker satisfaction: An analysis of the National Nursing Assistant Study (NNAS). Sociol Heal Illn. 2010;32(3).

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Note de bas de page 106

Merlo J. Multilevel analysis of individual heterogeneity and discriminatory accuracy (MAIHDA) within an intersectional framework. Vol. 203, Social Science and Medicine. 2018.

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Note de bas de page 107

von Elm E, Altman DG, Egger M, Pocock SJ, Gøtzsche PC, Vandenbroucke JP. The strengthening the reporting of observational studies in epidemiology (STROBE) statement: Guidelines for reporting observational studies. Int J Surg. 2014;12(12).

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Note de bas de page 108

Bauer GR, Mahendran M, Walwyn C, Shokoohi M. Latent variable and clustering methods in intersectionality research: systematic review of methods applications. Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology. 2021.

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Note de bas de page 109

Lewis JA, Neville HA. Construction and initial validation of the gendered racial microaggressions scale for black women. J Couns Psychol. 2015;62(2).

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Note de bas de page 110

Deaton A. Policy implications of the gradient of health and wealth. Health Aff. 2002;21(2).

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Note de bas de page 111

Scott J, Marshall G. Identity - Oxford Reference. In: A Dictionary of Sociology (3 rev ed). 2012.

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Note de bas de page 112

Oxford reference dictionary. 2021 [cité le 2021 Nov 24]. Disponible ici: https://www.oxfordreference.com/view/10.1093/oi/authority.20110803095755106

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Note de bas de page 113

Lee TA, Pickard AS. Exposure Definition and Measurement. In: Developing a Protocol for Observational Comparative Effectiveness Research: A User’s Guide. 2013.

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Note de bas de page 114

Piccininni M, Konigorski S, Rohmann JL, Kurth T. Directed acyclic graphs and causal thinking in clinical risk prediction modeling. BMC Med Res Methodol. 2020;20(1).

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Note de bas de page 115

L. Gordis, Epidemiology, 5th ed. Elsevier, Philadelphia, PA, 2014.

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Note de bas de page 116

Rothman KJ, Greenland S, Lash, TS. Modern Epidemiology, 3rd Edition. Wolters Kluwer, Philadelphia : 2014.

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Note de bas de page 117

Hulko W. The time- and context-contingent nature of intersectionality and interlocking oppressions. Affil - J Women Soc Work. 2009;24(1).

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Note de bas de page 118

Foucault M. Discipline and Punish: The birth of the prison (A. Sheridan, Trans.). Vintage Books. (Original work published 1977). 1995.

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Note de bas de page 119

Chu H, Nie L, Cole SR. Estimating the relative excess risk due to interaction: A Bayesian approach. Epidemiology. 2011;22(2).

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Note de bas de page 120

Ward C, Branch C, Fridkin A. What Is Indigenous cultural safety—and why should I care about it? Vision. 2016;11(4).

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7. Documents supplémentaires

7.1 Stratégie de recherche

PubMed

Requête : (((Intersectionnalité [titre/résumé] OU intersectionnel [titre/résumé])) ET (santé publique OU santé de la population OU équité en santé OU inégalités en santé OU épidémiologie OU déterminants sociaux de la santé OU marginalisation OU marginalisation OU marginalisé OU opprimé OU discrimination OU stigmatisé OU stigmatisation ou stigmatisation OU stigmatisé OU identité sociale* OU position sociale* OU vulnérabilité ou vulnérable OU race OU racialisé ou basé sur la race OU ethnicité OU groupe ethnoculturel* OU concentration ethnoculturelle OU LGBTQ2+ OU LGBTQ2+ OU LGBTQ2+ OU LGBTQ2+fondée sur la race OU l’ethnicité OU groupe ethnoculturel* OU concentration ethnoculturelle OU LGBTQ2+ OU LGBT OU LGBTQ OU orientation sexuelle OU minorité sexuelle OU fondée sur le genre OU statut socio-économique OU peuple autochtone* OU statut autochtone OU rural OU urbain OU immigrant* OU capacité* ou handicap* ou âge)) ET (quantitative ou mixte)

Recherche effectuée : Le 7 juillet 2021

Total : 166 résultats

Medline

Base(s) de données : Ovid MEDLINE(R) TOUT de 1946 au 28 juin 2021
Stratégie de recherche :


N^o	Recherches	Résultats
1.	disparités en matière d’état de santé/ ou accessibilité des services de santé/ ou indicateurs de l’état de santé/ ou équité en matière de santé/ ou déterminants sociaux de la santé/ ou santé des minorités/	122865
2	(inégalit* ou égalit* ou équit* ou inéquit* ou disparit* ou sous-servi ou marginali#é ou discriminat* ou vulnérab*).tw,kw,kf.	552170
3	(1 ou 2)	643789
4	recherche empirique/ ou études d’évaluation comme sujet/	125923
5	(quantitative* ou mixte ou statistique).ti,kf. ou (quantitative ou mixte ou statistique*).ab. /freq=2	690956
6	(4 ou 5)	811910
7	intersectionnel*.tw,kf.	2206
8	3 et 6 et 7	54

Global Health (Ebsco)

Base(s) de données : Santé mondiale 1973 à 2021 Semaine 25
Stratégie de recherche :


N^o	Recherches	Résultats
1	inégalités en santé/ ou indicateurs de santé prév./ ou déterminants de la santé/	9430
2	(inégalit* ou égalit* ou équit* ou inéquit* ou disparit* ou sous-servi ou marginali#é ou discriminat* ou vulnérab*).tw,id.	112482
3	(1 ou 2)	113661
4	(quantitative* ou mixte ou statistique).ti,id. ou (quantitative ou mixte ou statistique*).ab. /freq=2	110676
5	intersectionnel*.tw,id.	549
6	3 et 4 et 5	22

Scopus

(TITRE (inégalité* OU égalit* OU équit* OU inéquit* OU « in-équit* ») OU disparit* OU sous-servi OU marginali?é OU discriminat* OU vulnérab*) OU AUTHKEY (inequalit* OU égalit* OU équit* OU inéquit* OU « in-équit* » OU disparit* OU sous-servi OU marginali?é OU discriminat* OU vulnerab*)) ET (TITRE (quantitative* OU mixte OU statistique* ) OU AUTHKEY (quantitative* OU mixte OU statistique* )) ET (TITRE ( intersectionnel* ) OU AUTHKEY ( intersectionnel* ) ) 21 résultats

7.2 Résultats : Extraction des données

Une copie du tableau d’extraction des données de l’étude (fichier Excel) est disponible sur demande auprès de :

phac.health.inequalities-inegalites.en.sante.aspc@canada.ca

7.3 Résultats : Illustration de mesures

Pour les analyses de type MAIHDA (analyse multiniveau de l’hétérogénéité individuelle et de l’exactitude discriminatoire), les auteurs des études peuvent créer un code de mesure indépendant à plusieurs chiffres, dans lequel chaque chiffre saisit la valeur de cinq mesures d’exposition distinctes. Voici une illustration de ce que peut représenter ce code :


Valeur du code à plusieurs chiffres	Signification du groupe
« 23110 »	2= Noir (Blanc=0, Latino-américain=1) 3=Tercile de revenu 3 (par rapport aux terciles 1 et 2) 1=Tercile 1 de l’éducation (par rapport aux terciles 2 et 3) 1=Urbain (Rural=0) 0=Ménage dirigé par une femme (dirigé par un homme=1)
« 03110 »	0= Blanc (Latino-américain=1, Noir=2) 3=Tercile de revenu 3 (par rapport aux terciles 1 et 2) 1=Tercile 1 de l’éducation (par rapport aux terciles 2 et 3) 1=Urbain (Rural=0) 0=Ménage dirigé par une femme (dirigé par un homme=1)

7.4 Résultats : Outils de visualisation de données

Cette section présente des exemples d’outils de visualisation des données présentés dans les études examinées (n=34) pour afficher les résultats de leurs analyses en tenant compte de l’intersectionnalité.

a) Graphique de carte thermique

Exemple: Friedman J, Syvertsen JL, Bourgois P, Bui A, Beletsky L, Pollini R. Intersectional structural vulnerability to abusive policing among people who inject drugs: A mixed methods assessment in California’s central valley. Int J Drug Policy. 2021;87. https://doi.org/10.1016/j.drugpo.2020.102981

Un exemple de graphique de carte thermique se trouve dans la figure 1 de cet article, intitulée « Figure 1. Multivariate Associations between Vulnerability Factors and Police Interaction Outcomes » (Traduction: Figure 1. Associations multivariées entre les facteurs de vulnérabilité et les interactions avec la police). Il représente un tableau, avec 6 lignes de mesures indépendantes qui représentent des « facteurs de vulnérabilité » ; six colonnes de mesures dépendantes qui captent des mesures « d'interaction avec la police ». Les cellules présentent le rapport de cotes ajusté aux covariables (avec des intervalles de confiance à 95 % entre parenthèses) entre chaque ensemble de variables. Les cellules plus foncées indiquent des associations plus fortes, tandis que les cellules plus claires indiquent des associations plus faibles. L'échelle de couleurs indique la direction de l'association, où le vert représente un facteur de protection (risque réduit) et le violet indique un risque accru.

b) Graphiques à barres (histogrammes)

Exemple 1: Albright DL, McDaniel J, Suntai Z, Horan H, York M. Pregnancy and Binge Drinking: An Intersectionality Theory Perspective Using Veteran Status and Racial/Ethnic Identity. Matern Child Health J. 2021;25(8). https://doi.org/10.1007/s10995-021-03171-x

Un exemple de graphique à barres peut être trouvé dans la Figure 1 de cet article, intitulée « Figure 1. Prevalence of binge drinking among pregnant women by veteran status and race/ethnicity, 2016-2018 » (Traduction : Figure 1. Prévalence de la consommation excessive d'alcool chez les femmes enceintes par statut d'ancien combattant et race/ethnie, 2016-2018). L'axe horizontal représente le statut d'ancien combattant (oui ou non), l'axe vertical représente la prévalence de la consommation excessive d'alcool (%). Il y a deux barres par groupe de statut d'ancien combattant : une barre pour les répondants appartenant à une minorité raciale ou ethnique, une autre pour les répondants blancs. Les valeurs de prévalence sont présentées pour chaque groupe : anciens combattants appartenant à une minorité raciale/ethnique, anciens combattants blancs, non-anciens combattants appartenant à une minorité raciale/ethnique, non-anciens combattants blancs.

Exemple 2: Bauer GR, Scheim AI. Methods for analytic intercategorical intersectionality in quantitative research: Discrimination as a mediator of health inequalities. Soc Sci Med. 2019;226. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2018.12.015

Un exemple de graphique à barres horizontales horizontales se trouve dans la Figure 4 de cet article, intitulée « Figure 4. Intersectional components of effects on psychological distress, mediated by past-year day-to-day discrimination » (Traduction : Figure 4. Composantes intersectionnelles des effets sur la détresse psychologique, médiatisés par la discrimination au jour le jour de l'année précédente). Cette figure (qui est disponible uniquement en anglais) comporte 3 panneaux verticaux. Pour chaque panneau, l'axe horizontal représente les tailles d'effet (ici, par rapport aux différences dans les scores de détresse psychologique autodéclarés), et l'axe vertical identifie les sous-groupes de répondants (ici, par identité raciale/ethnique). Dans le premier panneau, les barres horizontales représentent l'effet direct, l'effet indirect et l'effet d'interaction médiatisé de la discrimination pour chacun des sous-groupes de race/ethnicité. Ces effets sont le résultat d'analyses de médiation causale.

Exemple 3: Beccia AL, Baek J, Jesdale WM, Austin SB, Forrester S, Curtin C, et al. Risk of disordered eating at the intersection of gender and racial/ethnic identity among U.S. high school students. Eat Behav. 2019;34. https://doi.org/10.1016/j.eatbeh.2019.05.002

Un exemple de graphique à barres cumulatif peut être trouvé dans la Figure 1 de cet article, intitulée « Figure 1. Age-adjusted relative excess risk of disordered eating due to additive interaction (RERI) between girl gender and Hispanic/Latino ethnic identity, using White boys as the reference group) » (Traduction: Figure 1. Risque excédentaire relatif dû à une interaction additive (RERI), ajusté selon l'âge, de troubles de l'alimentation entre le sexe des filles et l'identité ethnique hispanique/latino, en utilisant les garçons blancs comme groupe de référence). Cette figure comporte 4 panneaux verticaux. Pour chaque panneau, l'axe vertical représente les ratios de risque (sur une échelle logarithmique) et l'axe horizontal représente trois sous-groupes de répondants distincts : les garçons hispaniques/latinos, les filles blanches et les filles hispaniques/latinas. Chaque panneau présente des résultats pour une mesure distincte des troubles de l'alimentation. Dans chaque panneau, les barres verticales cumulatives représentent le risque associé à l'identité ethnique marginalisée, à l'identité de genre marginalisée et au risque excédentaire relatif dû à l'interaction, respectivement. De plus, une zone de texte est ajoutée à chaque figure pour décrire la valeur du risque excédentaire relatif dû à l'interaction (RERI).

c) Diagrammes de dispersion et graphiques en forêt

Exemple 1: Axelsson Fisk S, Lindström M, Perez-Vicente R, Merlo J. Understanding the complexity of socioeconomic disparities in smoking prevalence in sweden: A cross-sectional study applying intersectionality theory. BMJ Open. 2021;11(2). https://doi.org/10.1136/bmjopen-2020-042323

Un exemple de diagramme de dispersion vertical stratifié peut être trouvé dans la Figure 2 de cet article, intitulée « Figure 2: Absolute risk (ie, prevalence) and 95% Cis of smoking in different intersectional strata according the National health survey in Sweden between 2004 and 2018 » (Traduction : Figure 2 : Risque absolu (c.-à-d. prévalence) et intervalles de confiance à 95% du tabagisme dans différentes strates intersectionnelles selon l'Enquête nationale sur la santé en Suède entre 2004 et 2018). L'axe vertical de la figure (qui est disponible uniquement en anglais) présente les taux de prévalence du tabagisme. L'axe horizontal représente les sous-groupes stratifiés, selon le statut d'immigrant, situation familiale, le sexe, l'âge et le revenu. Les points de données du graphique illustrent les estimations de la prévalence pour chaque sous-groupe, avec des barres d'erreur d'intervalle de confiance à 95 %.

Exemple 2: Friedman J, Syvertsen JL, Bourgois P, Bui A, Beletsky L, Pollini R. Intersectional structural vulnerability to abusive policing among people who inject drugs: A mixed methods assessment in California’s central valley. Int J Drug Policy. 2021;87. https://doi.org/10.1016/j.drugpo.2020.102981

Un exemple de nuage de points vertical peut être trouvé dans la figure 4 de cet article, intitulée « Figure 4. Risk of Police Interaction Outcomes with Increasing Numbers of Vulnerability Factors » (Traduction : Figure 4. Risque d'interaction avec la police à travers un nombre croissant de facteurs de vulnérabilité). Cette figure représente une manière de visualiser le risque intersectionnel pour les expériences d’interaction avec la police, associées à un nombre croissant de facteurs de vulnérabilité personnelle. Cette figure comporte six panneaux. Un panneau est affiché pour chaque type d’interaction avec la police. Pour chaque panneau, l'axe vertical représente la prévalence des mesures dépendantes, l'axe horizontal représente des sous-groupes distincts de répondants : la population globale, les hommes, les hommes habitant des zones rurales, les hommes habitant des zones rurales qui sont sans abri, les hommes des zones rurales qui sont sans abri et ont un faible éducation. Chaque panneau présente des résultats pour une mesure distincte de l'interaction policière. Dans chaque panneau, les points de dispersion représentent la prévalence des mesures d’interaction avec la police, dans chaque sous-groupe. Le groupe de référence, qui n'a aucun facteur de vulnérabilité, est représenté à l'extrême gauche. Les facteurs de vulnérabilité sont introduits de manière progressive en fonction de l'ampleur de l'association positive observée dans les rapports de cotes ajustés.

Exemple 3: Evans CR, Erickson N. Intersectionality and depression in adolescence and early adulthood: A MAIHDA analysis of the national longitudinal study of adolescent to adult health, 1995–2008. Soc Sci Med. 2019;220. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2018.10.019

Un exemple de diagramme de dispersion vertical stratifié peut être trouvé dans la figure 1 de cet article, intitulée « Predicted Values of CESD by Stratum in Wave 1 » (Traduction : Valeurs prédites du CESD par strate dans la vague 1 ). L'axe vertical de la figure présente les valeurs de prévalence prédites des scores de dépression. L'axe horizontal représente les sous-groupes stratifiés, par sexe, race/ethnicité et groupe de revenu. Les points de données dans le graphique représentent les valeurs du score de dépression pour chaque sous-groupe, avec des barres d'erreur d'intervalle de confiance à 95 % pour chaque point. Les estimations sont ajustées en fonction de l'âge.

Exemple 4: Alvarez CH, Evans CR. Intersectional environmental justice and population health inequalities: A novel approach. Soc Sci Med. 2021;269. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2020.113559

Un exemple de graphique en forêt peut être trouvé dans la Figure 2 de cet article, intitulée « Figure 2. Predicted Cancer Risk by Stratum, ranked from low to high » (Traduction : Figure 2. Risque de cancer prédit par strate, classé de faible à élevé). La figure comporte deux panneaux, présentant les résultats avec et sans observations aberrantes. Pour chaque panneau, l'axe vertical de la figure présente le risque de cancer prédit. L'axe horizontal représente le rang des strates de groupes sociaux (basé sur la taille du risque prédit, classé de faible [rang 1] à élevé [rang 2016]). Un point du diagramme de dispersion est présenté pour chaque strate de groupe social, avec des barres d'erreur d'intervalle de confiance à 95 % pour chaque point.

d) Arbres de décision

Exemple: Mena E, Bolte G. CART-analysis embedded in social theory: A case study comparing quantitative data analysis strategies for intersectionality-based public health monitoring within and beyond the binaries. SSM - Popul Heal. 2021;13. https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2020.100722

Un exemple de diagramme d'arbre de décision peut être trouvé dans la Figure 1 de cet article, intitulée « Figure 1. Splitting variables, proportion of study population and prevalence of FMD within subgroups (nodes) detected by CART-analysis based on binary sex/gender variable and intersectional variables of the full sample (Model1) » (Traduction : Figure 1. Variables de fractionnement, proportion de la population étudiée et prévalence de la fièvre aphteuse dans les sous-groupes (nœuds) détectés par l'analyse CART basée sur le sexe binaire / variable de genre et variables intersectionnelles de l'échantillon complet (Modèle 1)). Ici, « FMD » fait référence à une détresse mentale fréquente. Cette figure représente une structure de type organigramme, qui commence par une zone de texte centrale. À partir de ce point initial, des nœuds émergent, chacun se connectant à une zone de texte suivante, et ainsi de suite, de sorte qu'un réseau de nœuds et de boîtes est présenté. Dans cette figure, chaque zone de texte présente des informations sur la prévalence de la détresse mentale, pour un sous-groupe de population distinct, en fonction du sexe, de l'état matrimonial et du statut d'invalidité.

e) Courbes de concentration

Example: Joe W. Intersectional inequalities in immunization in India, 1992-93 to 2005-06: A progress assessment. Health Policy Plan. 2015;30(4). https://doi.org/10.1093/heapol/czu023

Un exemple de courbe de concentration peut être trouvé dans la Figure 1 de cet article, intitulée « Figure 1. Concentration curves for immunization in India, 1992-93 and 2005-06 » (Traduction : Figure 1. Courbes de concentration pour la vaccination en Inde, 1992-93 et 2005-06). La figure comporte trois panneaux. Pour chaque panneau, l'axe vertical de la figure présente la proportion du fardeau dans la population (0 % à 100 %). L'axe horizontal représente la proportion de la population (0 % à 100 %). Une ligne "d'égalité" s'étend à 45 degrés sur chaque panneau, pour indiquer un véritable état d'égalité. Deux courbes sont représentées sur les figures, indiquant la répartition du fardeau de la non-vaccination pour deux périodes, respectivement.

7.5 Lignes directrices STROBE

Lignes directrices STROBE pour la présentation des études observationnelles en épidémiologie des éléments qui devraient être inclus dans les rapports d’études observationnelles :


	Article n^o	Recommandation
Titre et résumé	1	(a) Indiquer la conception de l’étude par un terme couramment utilisé dans le titre ou le résumé
Titre et résumé	1	(b) Fournir dans le résumé un sommaire informatif et équilibré de ce qui a été fait et de ce qui a été constaté
Introduction
Contexte/bien-fondé	2	Expliquer le contexte scientifique et le bien-fondé de l’enquête faisant l’objet du rapport
Objectifs	3	Indiquer les objectifs spécifiques, y compris toute présupposition définie au préalable
Méthodes
Conception de l’étude	4	Présenter les éléments clés de la conception de l’étude dès le début du document
Contexte	5	Décrire le cadre, les lieux et les dates pertinentes, y compris les périodes de recrutement, d’exposition, de suivi et de collecte de données
Participants	6	(a ) Étude de cohorte - Donner les critères d’admissibilité ainsi que les sources et les méthodes de sélection des participants. Décrire les méthodes de suivi Étude cas-témoins - présenter les critères d’admissibilité, ainsi que les sources et les méthodes d’identification des cas et de sélection des témoins. Justifier le choix des cas et des témoins Étude transversale - indiquer les critères d’admissibilité, ainsi que les sources et les méthodes de sélection des participants
Participants	6	(b) Étude de cohorte - Pour les études jumelées, indiquer les critères de jumelage et le nombre de groupes exposés et non exposés Étude cas-témoins - Pour les études jumelées, indiquer les critères de jumelage et le nombre de témoins par cas
Variables	7	Définir clairement tous les mesures dépendantes, expositions, prédicteurs, facteurs de confusion potentiels et modificateurs d’effets. Indiquer les critères de diagnostic, le cas échéant
Sources et mesures des données	8^{Note de bas de page *}	Pour chaque variable d’intérêt, indiquer les sources de données et les détails des méthodes d’évaluation (mesure). Décrire la comparabilité des méthodes d’évaluation s’il y a plus d’un groupe
Biais	9	Décrire tous les efforts déployés pour traiter les sources potentielles de biais
Taille de l’étude	10	Expliquer comment la taille de l’étude a été déterminée
Variables quantitatives	11	Expliquer comment les variables quantitatives ont été traitées dans les analyses. S’il y a lieu, décrire les regroupements choisis et pourquoi
Méthodes statistiques	12	a ) Décrire toutes les méthodes statistiques, y compris celles utilisées pour contrôler les facteurs de confusion
		(b) Décrire toute méthode utilisée pour examiner les sous-groupes et les interactions
		(c) Expliquer comment les données manquantes ont été traitées
		(d) Étude de cohorte -le cas échéant, expliquer comment la perte de suivi a été traitée Étude cas-témoins - S’il y a lieu, expliquer comment le jumelage des cas et des témoins a été effectué Étude transversale - Le cas échéant, décrire les méthodes d’analyse en tenant compte de la stratégie d’échantillonnage
		(e) Décrire toute analyse de sensibilité
Résultats
Participants	13^{Note de bas de page *}	(a) Indiquer le nombre d’individus à chaque étape de l’étude – p. ex. le nombre d’individus potentiellement admissibles, dont l’admissibilité a été examinée, dont l’admissibilité a été confirmée, qui ont été inclus dans l’étude, qui participent au suivi et qui ont été analysés
		(b) Donner les raisons de la non-participation à chaque étape
		(c) Envisager l’utilisation d’un diagramme de flux
Données descriptives	14^{Note de bas de page *}	(a) Donner les caractéristiques des participants à l’étude (p. ex. démographiques, cliniques, sociales) et des informations sur les expositions et les facteurs de confusion potentiels
		(b) Indiquer le nombre de participants pour lesquels il manque des données pour chaque variable d’intérêt
		(c) Étude de cohorte : résumer la durée du suivi (p. ex. durée moyenne et totale)
Données sur les résultats	15^{Note de bas de page *}	Étude de cohorte : rapport sur les indicateurs ou de mesures sommaires dans le temps
		Étude cas-témoins : nombre de personnes dans chaque catégorie d’exposition, ou mesures sommaires de l’exposition
		Étude transversale - Nombre d’événements ou de mesures sommaires
Principaux résultats	16	(a) Donner les estimations non ajustées et, le cas échéant, les estimations ajustées en fonction des facteurs de confusion et leur précision (p. ex. intervalle de confiance à 95 %). Indiquer clairement quels facteurs de confusion ont été ajustés et pourquoi ils ont été inclus
		(b) Signaler les limites des catégories lorsque les variables continues ont été catégorisées
		(c) Le cas échéant, envisager de convertir les estimations du risque relatif en risque absolu pour une période significative
Autres analyses	17	Signaler les autres analyses effectuées, par exemple les analyses de sous-groupes et d’interactions, et les analyses de sensibilité
Discussion
Principaux résultats	18	Résumer les principaux résultats en faisant référence aux objectifs de l’étude
Limites	19	Discuter des limites de l’étude, en tenant compte des sources de biais ou d’imprécision potentiels. Discuter à la fois de la direction et de l’ampleur de tout biais potentiel
Interprétation	20	Donner une interprétation globale prudente des résultats en tenant compte des objectifs, des limites, de la multiplicité des analyses, des résultats d’études similaires et d’autres éléments pertinents
Caractère généralisable	21	Discuter du caractère généralisable (validité externe) des résultats de l’étude
Autres informations
Financement	22	Indiquer la source de financement et le rôle des bailleurs de fonds pour la présente étude et, le cas échéant, pour l’étude originale sur laquelle le présent article est fondé
Remarque : La liste est disponible ici: https://www.strobe-statement.org/ Note de bas de page 1 Recommandation : Présenter des informations séparément pour les cas et les témoins dans les études cas-témoins et, le cas échéant, pour les groupes exposés et non exposés dans les études de cohorte et transversales. Retour à la référence de la note de bas de page *

8. Auteurs et remerciements

Auteurs

À l’ASPC, le présent rapport a été préparé par une équipe de base au sein de l’équipe d’analyse de l’équité et de recherche sur les politiques de la Division des déterminants sociaux de la santé : D^re Alexandra Blair, Ali El-Samra, D^re Dolon Chakravartty, Colin Steensma, D^re Madeleine Bird, D^re Beth Jackson, D^re Malgorzata Miszkurka.

Remerciements

Le présent rapport vise à orienter l’Initiative pancanadienne sur les inégalités en matière de santé. Cette initiative se veut un effort concerté entre l’Agence de la santé publique du Canada (ASPC), Statistique Canada, l’Institut canadien d’information sur la santé (ICIS) et le Réseau pancanadien de santé publique (RSP). Le RSP est un organisme de coordination des ministères fédéral, provinciaux et territoriaux de la Santé publique.

Nous tenons à remercier Katherine Merucci de la bibliothèque de Santé Canada pour son aide dans la recherche documentaire, ainsi que Radhika Sultania pour son aide dans la rédaction des références et de la bibliographie du rapport, ainsi que Natalie Osorio pour son travail sur la préparation de ce rapport pour publication en ligne. Nous tenons à remercier les Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC), qui ont facilité l’examen par les pairs du présent rapport.

Nous tenons également à remercier les généreuses contributions des examinateurs qui ont fourni des commentaires critiques sur le présent rapport et sur la liste de vérification proposée pour renforcer l’intégration de la théorie de l’intersectionnalité dans l’analyse des inégalités en santé : D^re Greta Bauer, D^re Carla Hilario, Agneta Enns (ASPC), Geoff Hynes (ICIS), Mayuri Mahendran (ICIS), Christina Catley (ICIS), Julie Stratton (ICIS), Brian Schnarch (ICIS), Nicole Aitken (Centre de données sur la santé de la population, Statistique Canada) et Lawson Greenberg (Centre de données sur la santé de la population, Statistique Canada). Les analyses et les conclusions du présent rapport ne reflètent pas nécessairement celles des pairs examinateurs et de leurs organisations affiliées.

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Date de modification :: 2022-09-15