Qu’entend-on par « données provisoires »?
Les données provisoires désignent toutes les données reçues et utilisées avant qu’elles aient été soumises au processus exhaustif de traitement et d’assurance de la qualité visant à les préparer en vue d’une déclaration complète. Puisque la collecte et la soumission de données ainsi que les activités d’assurance de la qualité des données se déroulent de façon continue, les données provisoires doivent être interprétées avec prudence.
Cycles de données
La nature des données provisoires varie selon le fonctionnement de la base de données. La plupart des bases de données suivent un cycle annuel comportant des échéances officielles de soumission des données. Toutes les données reçues avant la fin du processus de traitement et d’assurance de la qualité sont provisoires. Pour les bases de données qui reçoivent des soumissions à l’année (p. ex. selon un calendrier mensuel ou trimestriel), les données provisoires peuvent être utilisées de façon beaucoup plus rapide, surtout au début de l’année de déclaration.
À la fin du cycle de données, certaines bases de données ont une date de clôture définitive après laquelle aucun changement n’est accepté. C’est le cas de la Base de données sur les congés des patients (BDCP) et du Système national d’information sur les soins ambulatoires (SNISA), qui contiennent des données hospitalières. D’autres bases de données demeurent ouvertes, mais comportent tout de même des échéances de soumission, au terme desquelles le traitement de fin de cycle débute et les changements sont censés être minimes. Le Système d’information sur les soins de longue durée (SISLD) et le Système d’information sur les services à domicile (SISD), qui contiennent des données sur les soins spécialisés, en sont des exemples.
- Vous trouverez de plus amples renseignements sur les bases de données de l’ICIS à la page Banques de données de son site Web.
- Pour en savoir plus sur la soumission de données, y compris les échéances, consultez la page Normes et soumission de données.
Que faut-il savoir sur l’utilisation de données provisoires?
Les données provisoires peuvent changer
Les données provisoires pour une même population et une même période pourraient changer tous les mois. En effet, les données peuvent changer si les vérifications régulières de la qualité des données relèvent des erreurs et que les fournisseurs de données corrigent et soumettent les données de nouveau. Elles peuvent également changer si les soumissions initiales comprennent uniquement des données partielles qui sont complétées par des soumissions ultérieures en cours d’exercice. Les changements peuvent avoir une incidence sur les analyses, les points de référence et les tendances.
Les données provisoires peuvent être incomplètes
Bien que les données provisoires soient plus actuelles que celles d’un exercice clos, elles ne sont pas nécessairement complètes ou peuvent présenter d’autres problèmes de qualité tels qu’une couverture inégale. En comprenant ce compromis en matière de qualité, vous serez en mesure de déterminer si les données peuvent être utilisées aux fins prévues. Les facteurs suivants sont aussi à considérer :
- En général, la soumission de données s’effectue selon un cycle prévisible, mais certains fournisseurs de données suivent un calendrier de soumission différent. Par exemple, certaines autorités compétentes imposent une soumission mensuelle alors que d’autres augmentent la soumission graduellement tout au long de l’année.
- Certains fournisseurs de données peuvent suivre différents processus d’assurance de la qualité qui déterminent leur façon de revoir ou de corriger les données et à quel moment ils le font. Par exemple, certains soumettent des valeurs par défaut ou inconnues, qu’ils corrigent plus tard au cours de l’exercice lorsqu’ils disposent des données définitives.
- Les périodes de l’année, ou fluctuations saisonnières, peuvent aussi influer sur le contenu des soumissions de données et sur les analyses et interprétations qui s’ensuivent. Par exemple, le nombre de chirurgies non urgentes est généralement moins élevé pendant l’été en raison des vacances.
- Les événements, perturbations et tendances du système de santé peuvent affecter la disponibilité et la comparabilité des données. Par exemple, les pandémies comme celle de la COVID-19 ébranlent tout le système de santé de différentes façons et l’on peut s’attendre à des changements perceptibles dans les données (p. ex. une diminution du nombre de visites au service d’urgence ou chez le médecin). Les événements de moins grande ampleur (inondations, feux de forêt, etc.) auront quant à eux une incidence plus localisée, par exemple :
- report de la soumission des données ou soumission de données incomplètes provenant de secteurs sous pression;
- besoin accru de données aux fins de la prise de décisions qui pourrait perturber provisoirement l’actualité et la disponibilité des données (p. ex. soumissions plus fréquentes ou obligatoires);
- réaffectation temporaire des ressources ou modification des flux de données existants des établissements;
- introduction de nouveaux éléments de données qui pourraient évoluer au fil du temps.
Analyses et rapports
Avant d’utiliser des données provisoires à des fins d’analyse, prenez en considération leur couverture et leur exhaustivité. Il est important de comprendre dans quelle mesure les données provisoires représentent votre population cible. Par exemple, elles peuvent permettre de décrire une région précise sans toutefois représenter l’ensemble de la province. Au niveau de l’enregistrement, vérifiez la disponibilité des variables analytiques en examinant les taux de valeurs manquantes, par défaut ou inconnues. L’examen des volumes de données historiques ou des tendances peut vous aider à évaluer l’exhaustivité des données. Toutefois, vous devez aussi tenir compte des événements du système de santé.
Lorsque vous produisez des rapports à partir de données provisoires, tenez compte du public cible. Il est important d’indiquer clairement qu’il s’agit de données provisoires et de préciser à l’intention de vos utilisateurs les limites réelles ou possibles des données sur le plan de la qualité. En faisant preuve de transparence, vous vous assurerez que les utilisateurs de vos rapports interprètent l’information correctement. L’utilisation de données provisoires ne convient peut-être pas dans les cas suivants :
- Analyses fondées sur de faibles volumes ou des mesures nécessitant un ajustement en fonction des risques
- Rapports comparatifs
- Rapports sur la performance et les indicateurs