Modélisation multiniveaux bivariée de la santé mentale perçue et du sentiment d’appartenance au quartier chez les jeunes adultes de Sherbrooke

Les inégalités sociales de santé recouvrent les différences d’état de santé entre individus ou groupes d’individus, liées à des facteurs individuels et contextuels. La communauté dans laquelle cohabitent et interagissent les individus exerce une influence sur leurs états de santé. Par exemple, l’isolement social et un faible sentiment d’appartenance au quartier de résidence, tous deux associés à divers états de santé, sont plus prévalents chez les personnes plus défavorisées. Plusieurs chercheurs ont tenté de comprendre comment différents aspects de l’environnement physique et social interagissent avec les caractéristiques des individus pour produire une différence de santé entre eux, mais peu d’études ont mené une analyse par approche mixte, notamment l’approche hiérarchique avec un outcome bivarié pour mieux comprendre ce problème. Cette approche tient compte de la corrélation entre les individus d’une même grappe et permet d’estimer le lien entre un outcome bivarié et les covariables ; ce que ne fait pas le modèle linéaire simple. L’équipe de Martine Shareck mène actuellement une étude qui vise à mieux comprendre comment l’environnement physique et social des quartiers de Sherbrooke peut influencer le sentiment d’appartenance au quartier, les liens sociaux et le bien-être chez les jeunes et à déterminer si ces éléments divergent entre groupes sociaux. Il est question d’estimer le lien entre un outcome bivarié et des covariables avec des données hiérarchiques, les participants à l’étude (niveau 1) imbriqués dans des communautés locales de Sherbrooke prises comme quartiers (niveau 2). Lorsque les données présentent une structure en grappe, une approche couramment utilisée est le modèle mixte. L’objectif de ce mémoire est de voir comment il est possible d’utiliser l’approche du modèle mixte pour mieux comprendre les différences de santé mentale perçue et du sentiment d’appartenance au quartier chez les jeunes adultes après avoir contrôlé pour les facteurs individuels (âge, genre, éducation, revenu. . .) et contextuel (niveau de défavorisation matérielle relative au quartier). Nous avons donc estimé un modèle à deux niveaux avec un outcome bivarié qui est un modèle mixte. Les deux outcomes sont le score de santé mentale perçue et le score du sentiment d’appartenance au quartier. Les données individuelles proviennent des jeunes participants à l’étude résidents de Sherbrooke (Québec), au moment de remplir le questionnaire en ligne. Les données caractérisant les quartiers de Sherbrooke sont notamment le niveau de défavorisation matérielle et proviennent du tableau de bord des communautés de l’Estrie. Nous avons posé deux principales hypothèses que nous avons testées : les perceptions du quartier exercent différentes influences sur la santé mentale perçue et sur le sentiment d’appartenance au quartier chez les jeunes adultes ; le niveau de défavorisation matérielle exerce plus d’influence sur le score du sentiment d’appartenance au quartier que sur le score de santé mentale perçue des jeunes adultes. Suivant les principes du modèle mixte et la stratégie d’analyse multiniveaux multivariée, la première série d’analyses a introduit uniquement les deux outcomes pour former un modèle de base. Ensuite, nous avons estimé le modèle vide au niveau 1. L’objectif est d’obtenir certaines statistiques et la déviance du modèle qui seront utilisées pour tester l’effet d’une covariable par la suite. Dans la deuxième série d’analyses, une covariable est incluse dans le modèle. L’objectif est de déterminer s’il y a une différence significative en moyenne d’au moins un des outcomes pour une covariable donnée. Si un effet global significatif de covariable est présent, alors l’effet de la covariable pour chaque outcome est estimé et testé pour sa signification. Dans la troisième série d’analyses, nous avons testé si l’impact d’une covariable est le même pour chaque outcome en contraignant les effets fixes à être égaux, puis nous avons testé la différence d’ajustement en utilisant les déviances entre ce modèle contraint et le modèle où les effets sont estimés librement. Le niveau du quartier est inclus finalement dans le modèle d’analyse par la suite avec de multiples prédicteurs. Les paramètres des effets fixes et de variances-covariances ont été estimés. Les paramètres de variances-covariances ont permis d’évaluer la part de variabilité imputable au niveau du quartier pour chacun des deux outcomes.

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