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Le développement de cette presentation a été rendue possible grâce à une contribution financière de l’Agence de
la santé publique due Canada. Les opinions exprimées ici ne représentent pas nécessairement celles de
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16 février 2022
Présenteur : David Buckeridge
Facilitatrice : Leah Hagerman
Une vision éclairée par des données probantes
concernant l’établissement d’un système de données en
santé publique au Canada
Financé par l’Agence de la santé publique du Canada | Affilié à l’Université McMaster
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publique de Canada et rapports associés
Une vision éclairée par des données
probantes pour un système de données en
santé publique au Canada
• Rapport 2021 de l’ACSP:
• Canada.ca/rapportACSP.
• Les 3 autres rapports qui ont été
commandés dans le but d’éclairer le rapport
2021 de l’ACSP
• https://ccnsp.ca/projects/reports-to-accompany-
the-chief-public-health-officer-of-canadas-report-
2021/
Présenteur
David Buckeridge
Professeur, Département
d'épidémiologie, de
biostatistique et de santé
au travail, L'Université
McGill
Une vision éclairée par des
données probantes
concernant l’établissement
d’un système de données en
santé publique au Canada
David Buckeridge, MD PhD FRCPC
Professeur, l’École de santé des popula?ons et de santé mondiale, L’Universi?e McGill
Chaires de recherche du Canada, Informa?que de santé et science des données
david.buckeridge@mcgill.ca
Établir un système de données en santé publique
canadien
La structure
du système
Le volet
humain et
social
Les TI et
l’informatique
Considéra;ons
fondamentales
Clarifier les objec.fs communs
Définir la proposi.on de valeur pour les par.cipants
Élaborer un modèle de gouvernance
Réaliser une consulta.on publique afin d’établir la confiance
Élaborer une stratégie globale visant à améliorer les données et les habiletés
numériques
Établir des mécanismes qui mobilisent l’expertise universitaire et industrielle
Encourager la transformation numérique coordonnée
Élaborer une feuille de route pour l’interopérabilité des systèmes de données
en santé publique
Proposer une organisa.on qui assurera le leadership et l’exper.se technique
Élaborer un plan progressif de mise en œuvre
Établir un système de données en santé
publique
Pourquoi? Contexte et fondements conceptuels
Où? Une vision éclairée par des données
probantes
Quoi? Éléments favorisants
Comment? Établir et maintenir les éléments favorisants
Établir un système de données en santé
publique
Pourquoi? Contexte et fondements conceptuels
Où? Une vision éclairée par des données
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Contexte de ce rapport
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volets sont semblables dans tous les cadres de référence.
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Voir le rapport pour les cita;ons à l’appui et l’annexe pour la
méthodologie détaillée.
h"ps://www.cdc.gov/publichealthgateway/publichealthservices/
essen8alhealthservices.html
Chiolero A, Buckeridge D. Glossary for public health surveillance in the age
of data science. J Epidemiol Community Health. 2020 Jun;74(7):612-616.
Établir un système de données en santé
publique
Pourquoi? Contexte et fondements conceptuels
Où? Une vision éclairée par des données
probantes
Quoi? Éléments favorisants
Comment? Établir et maintenir les éléments favorisants
Une vision concernant l’établissement d’un
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fonc+ons et des rôles de tous les par+cipants du système dans
l’exercice de ces fonc+ons;
La capacité d’accéder aux données et la capacité analy+que
nécessaire à l’exercice des fonc+ons essen+elles de santé
publique, quel que soit l’emplacement de ces ressources dans le
système global.
Établir un système de données en santé
publique
Pourquoi? Contexte et fondements conceptuels
Où? Une vision éclairée par des données
probantes
Quoi? Éléments favorisants
Comment? Établir et maintenir les éléments favorisants
Favoriser un système de données en santé
publique
La structure du système
Le volet humain et social
Les TI et l’informatique
La structure du système
Plusieurs systèmes contenant des données per+nentes aux fonc+ons
de santé publique fonc+onnent indépendamment dans plusieurs
secteurs et à plusieurs niveaux.
Ces systèmes de données doivent collaborer pour former un système
de données en santé publique efficace.
Ce système complexe doit être conçu pour former un système de
systèmes (SdS) efficace
Un système intégré à grande échelle, composé de sous-systèmes fonc.onnant
indépendamment et connectés ensemble dans un but commun.
L’expérience de systèmes à grande échelle (comme GEOSS) met en
relief les facteurs de succès d’un SdS :
Des objec.fs explicites partagés par les par.cipants,
Le partage de la gouvernance globale,
Une compréhension claire des avantages de la par.cipa.on.
Le volet humain et social
La par&cipa&on et la confiance du public sont
nécessaires.
Pour le partage de données et la volonté poli;que.
La par;cipa;on doit être vaste et significa;ve.
Les communautés autochtones doivent jouer un rôle
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Il faut du personnel formé.
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Il faut des habiletés en santé publique et :
Ges?on et analyse de données,
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Gouvernance et partage des données.
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sociotechnique dont le succès dépend des éléments sociaux et humains.
Les TI et l’informatique
Pour interagir avec un système plus large, les systèmes de
données indépendants doivent pouvoir récupérer,
emmagasiner et échanger des données de façon standard.
En santé publique, plusieurs systèmes de données sont
désuets ou offrent des fonctionnalités limitées, ce qui crée
une « dette technique » qui doit être combattue.
Des systèmes indépendants peuvent être maillés grâce à une
approche fédérée (comme Sentinel) dans laquelle :
Les données désagrégées (microdonnées) demeurent dans les
systèmes de données indépendants, comme des enclaves,
Les analyses « visitent » les données au besoin et renvoient les
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indépendants.
Favoriser un système de données en santé
publique
La structure du
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Le volet humain
et social
Les TI et
l’informa;que
Des objec.fs explicites partagés par les par.cipants au système
Le partage de la gouvernance, des poli.ques et du financement
Une perception claire des avantages de la participation au
système
La participation et la confiance du public
Du personnel formé pour interagir avec le système
Des systèmes uniques qui correspondent à l’objec.f poursuivi
Un mécanisme favorisant un maillage efficace des systèmes
Établir un système de données en santé
publique
Pourquoi? Contexte et fondements conceptuels
Où? Une vision éclairée par des données
probantes
Quoi? Éléments favorisants
Comment? Établir et maintenir les éléments favorisants
Établir les éléments favorisants Considéra3ons
fondamentales
La structure du système
Le volet humain et social
Les TI et l’informatique
ConsidéraEons fondamentales
Établir la structure du système
(les objec3fs, la gouvernance, les avantages)
Les fonc2ons essen2elles de santé publique fournissent le fondement des
objec2fs.
Une plus grande précision en ce qui concerne les fonc+ons pourrait permeTre de
définir les exigences du système.
Toutes les fonc+ons, y compris la recherche, devraient être considérées.
L’u2lité de la par2cipa2on doit être évidente.
Il faut des ressources pour se lancer dans la gouvernance et pour modifier les
systèmes.
L’u+lité peut varier en fonc+on des par+es prenantes, mais elle devrait être axée sur le
fait de permeTre l’exercice plus facile des fonc+ons essen+elles de santé publique.
La métagouvernance requiert des ressources et des capacités
organisa2onnelles qui y sont consacrées.
Les organisa+ons individuelles auraient aussi besoin de ressources pour adapter leur
planifica+on et leurs ac+vités de façon à pouvoir par+ciper au système plus large.
Établir le volet social et humain
(par3cipa3on, confiance, habileté)
La collabora&on avec une grande diversité de par&es prenantes est nécessaire pour
développer et communiquer de façon transparente les objec&fs et les valeurs du
système.
Pour que les gens fassent confiance au partage de données, il faut que le système se conforme
aux lois existantes sur la vie privée et la sécurité, et qu’un ensemble robuste de pra;ques et de
poli;ques soient mis en place.
Il faut une stratégie globale de forma&on qui dépasse les compétences de base
actuelles pour aborder les habiletés qui concernent les données et les systèmes
numériques.
Des mécanismes novateurs sont nécessaires pour soutenir l’u;lisa;on efficace des technologies
numériques.
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Établir les technologies de l’information et
l’informatique
(robustesse, interopérabilité)
Il faudra des investissements considérables pour s’attaquer à la dette technique.
La modernisation stimulerait une transformation numérique de la santé publique au Canada, et
les technologies numériques serviraient à atteindre les objectifs de santé publique.
Cela pourrait stimuler une évolution convergente et éclairée par des données probantes vers
l’interopérabilité.
Passer d’une approche centralisée et hiérarchique à un modèle fédéré.
La gouvernance des données clarifie qui peut avoir accès à quelles données dans quel but.
Les normes relatives aux messages et aux données (y compris un modèle commun de données)
ont besoin de coordination.
Il existe des approches qui préservent la vie privée tout en permettant le couplage et l’analyse
des données.
Considérations fondamentales
La connaissance des faiblesses des systèmes de données en santé publique n’est pas
nouvelle.
On peut >rer des leçons des revues précédentes.
Panorama a mis en relief la nécessité d’objec>fs communs, d’agilité et de leadership en santé
publique.
Il faut de l’exper+se technique et du leadership en ma+ère d’informa+que en santé
publique et dans d’autres domaines pour guider la créa+on et la mise en œuvre.
Trois modèles ont été proposés :
U>liser les structures FPT existantes : la période qui a suivi l’épidémie de SRAS a mené à la créa>on
de l’ASPC. Cela mobilise les provinces et territoires, mais ça peut être lent et influencé par des
considéra>ons poli>ques à court terme
Adapter une organisa>on pancanadienne existante : Inforoute Santé du Canada et Panorama après
le SRAS. L’ICIS est un modèle opéra>onnel et de gouvernance promeSeur.
Créer une nouvelle organisa>on : comme ce fut le cas de la Société canadienne du sang et d’Héma-
Québec. De nouvelles organisa>ons axées sur les données de santé publique ont été créées dans
d’autres pays.
Établir un système de données en santé publique
canadien
La structure
du système
Le volet
humain et
social
Les TI et
l’informa;que
Considérations
fondamentales
Clarifier les objectifs communs
Définir la proposition de valeur pour les participants
Élaborer un modèle de gouvernance
Réaliser une consulta.on publique afin d’établir la confiance
Élaborer une stratégie globale visant à améliorer les données et les habiletés
numériques
Établir des mécanismes qui mobilisent l’exper.se universitaire et industrielle
Encourager la transforma.on numérique coordonnée
Élaborer une feuille de route pour l’interopérabilité des systèmes de données
en santé publique
Proposer une organisation qui assurera le leadership et l’expertise technique
Élaborer un plan progressif de mise en œuvre
Des Ques'ons?
Une vision éclairée par des
données probantes
concernant l’établissement
d’un système de données en
santé publique au Canada
David Buckeridge, MD PhD FRCPC
Professeur, l’École de santé des popula?ons et de santé mondiale, L’Universi?e McGill
Chaires de recherche du Canada, Informa?que de santé et science des données
david.buckeridge@mcgill.ca
Partagez votre histoire!
• Utilisez-vous la PDFDP dans vos pratiques? Nous voulons vous
entendre!
• Écrivez-nous : ccnmo@mcmaster.ca
• Avez-vous besoin d’aide relativement à la PDFDP? Demandez-nous
du soutien!
• Écrivez-nous : ccnmo@mcmaster.ca
• Nous répondons habituellement en moins de 24 heures ouvrables.
10
Rétroactions sur le webinaire
Vos réponses demeureront complètement anonymes pour les autres participants du webinaire.
Veuillez indiquer votre degré d’accord ou de désaccord à l’égard des affirmations suivantes :
1. Ma participation à ce webinaire a amélioré mes connaissances et ma compréhension de la mise en pratique de la
PDFDP.
2. J’utiliserai l’information du webinaire d’aujourd’hui dans ma propre pratique.
3. Laquelle des affirmations suivantes correspond le mieux à votre expérience lors du webinaire d’aujourd’hui
(sélectionnez toutes celles qui s’appliquent) :
□ Le webinaire était pertinent pour moi et pour ma pratique de santé publique.
□ La présentation du webinaire était efficace.
□ Le webinaire offrait des occasions de participer
□ Le webinaire était facile à suivre.
□ Le webinaire a répondu à mes attentes.
Tout à fait d’accord D’accord Je ne sais pas En désaccord Tout à fait en
désaccord
Tout à fait d’accord D’accord Je ne sais pas En désaccord Tout à fait en
désaccord
Webinaires du CCNMO
Apprenez en plus de nos webinaires :
https://www.nccmt.ca/fr/developpement-des-
capacites/webinaires
12
Merci!
Pour plus d’information :
Site du CCNMO : www.ccnmo.ca
Courriel : ccnmo@mcmaster.ca
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la santé publique due Canada. Les opinions exprimées ici ne représentent pas nécessairement celles de
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Une vision éclairée par des données probantes concernant l’établissement d’un système de données en santé publique au canada

  • 1. Bienvenue! • Ce webinaire sera enregistré. • Votre microphone et votre caméra seront éteints durant tout le webinaire. • Pour assurer l’accessibilité pour tous, le sous-titrage en direct peut être activé dans le panneau de contrôle. Financé par l’Agence de la santé publique du Canada | Affilié à l’Université McMaster Le développement de cette presentation a été rendue possible grâce à une contribution financière de l’Agence de la santé publique due Canada. Les opinions exprimées ici ne représentent pas nécessairement celles de l’Agence de la santé publique du Canada.
  • 2. 16 février 2022 Présenteur : David Buckeridge Facilitatrice : Leah Hagerman Une vision éclairée par des données probantes concernant l’établissement d’un système de données en santé publique au Canada Financé par l’Agence de la santé publique du Canada | Affilié à l’Université McMaster Le développement de cette presentation a été rendue possible grâce à une contribution financière de l’Agence de la santé publique due Canada. Les opinions exprimées ici ne représentent pas nécessairement celles de l’Agence de la santé publique du Canada.
  • 3. Questions administratives • Connection issues • Nous recommandons une connexion Internet filaire. • Si vous rencontrez des problèmes techniques, veuillez envoyer un message privé aux administrateurs. • Servez-vous de la fenêtre publique de clavardage pour poser des questions ou écrire des commentaires durant le webinaire. • Publiez vos questions dans la fenêtre publique de clavardage. • Si vous avez des difficultés techniques, écrivez à Alanna Miller dans une fenêtre privée de clavardage. • Sondage
  • 4. Après aujourd’hui Les diapositives des présentations (en français et en anglais) et un enregistrement vidéo (en français et en anglais) seront mis en ligne. Ces ressources pourront être consultées à : • PowerPoint : https://www.slideshare.net/NCCMT/presentations • Enregistrement audio : https://www.youtube.com/user/nccmt/videos
  • 5. Sondages 1. Combien de personnes participent à la séance d’aujourd’hui avec vous? A) Il n’y a que moi B) De 1 à 3 C) De 4 à 5 D) De 6 à 10 E) Plus de 10 2. Avez-vous visité le site Web du CCNMO ou utilisé ses outils auparavant? A) Oui B) Non 3. Si vous avez répondu OUI à la question précédente, combien de fois avez-vous utilisé les ressources du CCNMO? A) Une fois B) 2-3 fois C) 4-10 fois D) 10 fois ou +
  • 6.
  • 7. Produits et services du CCNMO Registre des méthodes et des outils Possibilités d’apprentissage en ligne Ateliers Multimédia Public Health+ Réseautage et relations externes
  • 8. Rapport 2021 de l’administratrice en chef de la santé publique de Canada et rapports associés Une vision éclairée par des données probantes pour un système de données en santé publique au Canada • Rapport 2021 de l’ACSP: • Canada.ca/rapportACSP. • Les 3 autres rapports qui ont été commandés dans le but d’éclairer le rapport 2021 de l’ACSP • https://ccnsp.ca/projects/reports-to-accompany- the-chief-public-health-officer-of-canadas-report- 2021/
  • 9. Présenteur David Buckeridge Professeur, Département d'épidémiologie, de biostatistique et de santé au travail, L'Université McGill
  • 10. Une vision éclairée par des données probantes concernant l’établissement d’un système de données en santé publique au Canada David Buckeridge, MD PhD FRCPC Professeur, l’École de santé des popula?ons et de santé mondiale, L’Universi?e McGill Chaires de recherche du Canada, Informa?que de santé et science des données david.buckeridge@mcgill.ca
  • 11. Établir un système de données en santé publique canadien La structure du système Le volet humain et social Les TI et l’informatique Considéra;ons fondamentales Clarifier les objec.fs communs Définir la proposi.on de valeur pour les par.cipants Élaborer un modèle de gouvernance Réaliser une consulta.on publique afin d’établir la confiance Élaborer une stratégie globale visant à améliorer les données et les habiletés numériques Établir des mécanismes qui mobilisent l’expertise universitaire et industrielle Encourager la transformation numérique coordonnée Élaborer une feuille de route pour l’interopérabilité des systèmes de données en santé publique Proposer une organisa.on qui assurera le leadership et l’exper.se technique Élaborer un plan progressif de mise en œuvre
  • 12. Établir un système de données en santé publique Pourquoi? Contexte et fondements conceptuels Où? Une vision éclairée par des données probantes Quoi? Éléments favorisants Comment? Établir et maintenir les éléments favorisants
  • 13. Établir un système de données en santé publique Pourquoi? Contexte et fondements conceptuels Où? Une vision éclairée par des données probantes Quoi? Éléments favorisants Comment? Établir et maintenir les éléments favorisants
  • 14. Contexte de ce rapport Un rapport commandé* pour le rapport 2021 de l’ACSP, qui présente une vision concernant l’établissement d’un système de santé publique renforcé. De nombreux efforts passés et actuels ont décrit les limites des systèmes de données en santé publique au Canada. Ce rapport s’inspire de ces expériences ainsi que d’autres. Ce rapport est tourné vers l’avenir afin de définir les lacunes et les manières d’y remédier. *h#ps://nccph.ca/projects/reports-to-accompany-the-chief-public-health-officer-of-canadas-report-2021
  • 15. Fondements et méthodes Santé publique Services essen;els, y compris la recherche. Les principaux volets sont semblables dans tous les cadres de référence. Informa2que biomédicale Les « données » incluent les données, les informa;ons, les connaissances et les données probantes. Interopérabilité des systèmes de données. Théorie des systèmes Un cadre de référence permeEant de considérer la manière dont des en;tés peuvent collaborer efficacement. Revue de li=érature exploratoire et consulta2ons Voir le rapport pour les cita;ons à l’appui et l’annexe pour la méthodologie détaillée. h"ps://www.cdc.gov/publichealthgateway/publichealthservices/ essen8alhealthservices.html Chiolero A, Buckeridge D. Glossary for public health surveillance in the age of data science. J Epidemiol Community Health. 2020 Jun;74(7):612-616.
  • 16. Établir un système de données en santé publique Pourquoi? Contexte et fondements conceptuels Où? Une vision éclairée par des données probantes Quoi? Éléments favorisants Comment? Établir et maintenir les éléments favorisants
  • 17. Une vision concernant l’établissement d’un système de données en santé publique Les Canadiens et les Canadiennes peuvent accéder aux données dont ils ont besoin pour prendre les meilleures décisions afin d’améliorer la santé publique à travers : L’interfonc+onnement coordonné de systèmes indépendants qui relèvent de différentes organisa+ons en sou+en aux fonc+ons essen+elles de santé publique; Une compréhension commune des fonc+ons essen+elles de santé publique, des exigences rela+ves aux données de ces fonc+ons et des rôles de tous les par+cipants du système dans l’exercice de ces fonc+ons; La capacité d’accéder aux données et la capacité analy+que nécessaire à l’exercice des fonc+ons essen+elles de santé publique, quel que soit l’emplacement de ces ressources dans le système global.
  • 18. Établir un système de données en santé publique Pourquoi? Contexte et fondements conceptuels Où? Une vision éclairée par des données probantes Quoi? Éléments favorisants Comment? Établir et maintenir les éléments favorisants
  • 19. Favoriser un système de données en santé publique La structure du système Le volet humain et social Les TI et l’informatique
  • 20. La structure du système Plusieurs systèmes contenant des données per+nentes aux fonc+ons de santé publique fonc+onnent indépendamment dans plusieurs secteurs et à plusieurs niveaux. Ces systèmes de données doivent collaborer pour former un système de données en santé publique efficace. Ce système complexe doit être conçu pour former un système de systèmes (SdS) efficace Un système intégré à grande échelle, composé de sous-systèmes fonc.onnant indépendamment et connectés ensemble dans un but commun. L’expérience de systèmes à grande échelle (comme GEOSS) met en relief les facteurs de succès d’un SdS : Des objec.fs explicites partagés par les par.cipants, Le partage de la gouvernance globale, Une compréhension claire des avantages de la par.cipa.on.
  • 21. Le volet humain et social La par&cipa&on et la confiance du public sont nécessaires. Pour le partage de données et la volonté poli;que. La par;cipa;on doit être vaste et significa;ve. Les communautés autochtones doivent jouer un rôle dans le développement et la gouvernance. Il faut du personnel formé. Un besoin largement reconnu, mais peu d’avancées. Il faut des habiletés en santé publique et : Ges?on et analyse de données, U?lisa?on efficace des nouvelles technologies numériques, Gouvernance et partage des données. Un système de données en santé publique canadien serait un système sociotechnique dont le succès dépend des éléments sociaux et humains.
  • 22. Les TI et l’informatique Pour interagir avec un système plus large, les systèmes de données indépendants doivent pouvoir récupérer, emmagasiner et échanger des données de façon standard. En santé publique, plusieurs systèmes de données sont désuets ou offrent des fonctionnalités limitées, ce qui crée une « dette technique » qui doit être combattue. Des systèmes indépendants peuvent être maillés grâce à une approche fédérée (comme Sentinel) dans laquelle : Les données désagrégées (microdonnées) demeurent dans les systèmes de données indépendants, comme des enclaves, Les analyses « visitent » les données au besoin et renvoient les résultats. Une approche de négociation peut aider à limiter les ressources nécessaires à la participation des systèmes indépendants.
  • 23. Favoriser un système de données en santé publique La structure du système Le volet humain et social Les TI et l’informa;que Des objec.fs explicites partagés par les par.cipants au système Le partage de la gouvernance, des poli.ques et du financement Une perception claire des avantages de la participation au système La participation et la confiance du public Du personnel formé pour interagir avec le système Des systèmes uniques qui correspondent à l’objec.f poursuivi Un mécanisme favorisant un maillage efficace des systèmes
  • 24. Établir un système de données en santé publique Pourquoi? Contexte et fondements conceptuels Où? Une vision éclairée par des données probantes Quoi? Éléments favorisants Comment? Établir et maintenir les éléments favorisants
  • 25. Établir les éléments favorisants Considéra3ons fondamentales La structure du système Le volet humain et social Les TI et l’informatique ConsidéraEons fondamentales
  • 26. Établir la structure du système (les objec3fs, la gouvernance, les avantages) Les fonc2ons essen2elles de santé publique fournissent le fondement des objec2fs. Une plus grande précision en ce qui concerne les fonc+ons pourrait permeTre de définir les exigences du système. Toutes les fonc+ons, y compris la recherche, devraient être considérées. L’u2lité de la par2cipa2on doit être évidente. Il faut des ressources pour se lancer dans la gouvernance et pour modifier les systèmes. L’u+lité peut varier en fonc+on des par+es prenantes, mais elle devrait être axée sur le fait de permeTre l’exercice plus facile des fonc+ons essen+elles de santé publique. La métagouvernance requiert des ressources et des capacités organisa2onnelles qui y sont consacrées. Les organisa+ons individuelles auraient aussi besoin de ressources pour adapter leur planifica+on et leurs ac+vités de façon à pouvoir par+ciper au système plus large.
  • 27. Établir le volet social et humain (par3cipa3on, confiance, habileté) La collabora&on avec une grande diversité de par&es prenantes est nécessaire pour développer et communiquer de façon transparente les objec&fs et les valeurs du système. Pour que les gens fassent confiance au partage de données, il faut que le système se conforme aux lois existantes sur la vie privée et la sécurité, et qu’un ensemble robuste de pra;ques et de poli;ques soient mis en place. Il faut une stratégie globale de forma&on qui dépasse les compétences de base actuelles pour aborder les habiletés qui concernent les données et les systèmes numériques. Des mécanismes novateurs sont nécessaires pour soutenir l’u;lisa;on efficace des technologies numériques. Les capacités de la recherche et des partenaires commerciaux peuvent être mobilisées. Le blocage de l’informa&on doit être combaCu.
  • 28. Établir les technologies de l’information et l’informatique (robustesse, interopérabilité) Il faudra des investissements considérables pour s’attaquer à la dette technique. La modernisation stimulerait une transformation numérique de la santé publique au Canada, et les technologies numériques serviraient à atteindre les objectifs de santé publique. Cela pourrait stimuler une évolution convergente et éclairée par des données probantes vers l’interopérabilité. Passer d’une approche centralisée et hiérarchique à un modèle fédéré. La gouvernance des données clarifie qui peut avoir accès à quelles données dans quel but. Les normes relatives aux messages et aux données (y compris un modèle commun de données) ont besoin de coordination. Il existe des approches qui préservent la vie privée tout en permettant le couplage et l’analyse des données.
  • 29. Considérations fondamentales La connaissance des faiblesses des systèmes de données en santé publique n’est pas nouvelle. On peut >rer des leçons des revues précédentes. Panorama a mis en relief la nécessité d’objec>fs communs, d’agilité et de leadership en santé publique. Il faut de l’exper+se technique et du leadership en ma+ère d’informa+que en santé publique et dans d’autres domaines pour guider la créa+on et la mise en œuvre. Trois modèles ont été proposés : U>liser les structures FPT existantes : la période qui a suivi l’épidémie de SRAS a mené à la créa>on de l’ASPC. Cela mobilise les provinces et territoires, mais ça peut être lent et influencé par des considéra>ons poli>ques à court terme Adapter une organisa>on pancanadienne existante : Inforoute Santé du Canada et Panorama après le SRAS. L’ICIS est un modèle opéra>onnel et de gouvernance promeSeur. Créer une nouvelle organisa>on : comme ce fut le cas de la Société canadienne du sang et d’Héma- Québec. De nouvelles organisa>ons axées sur les données de santé publique ont été créées dans d’autres pays.
  • 30. Établir un système de données en santé publique canadien La structure du système Le volet humain et social Les TI et l’informa;que Considérations fondamentales Clarifier les objectifs communs Définir la proposition de valeur pour les participants Élaborer un modèle de gouvernance Réaliser une consulta.on publique afin d’établir la confiance Élaborer une stratégie globale visant à améliorer les données et les habiletés numériques Établir des mécanismes qui mobilisent l’exper.se universitaire et industrielle Encourager la transforma.on numérique coordonnée Élaborer une feuille de route pour l’interopérabilité des systèmes de données en santé publique Proposer une organisation qui assurera le leadership et l’expertise technique Élaborer un plan progressif de mise en œuvre
  • 32. Une vision éclairée par des données probantes concernant l’établissement d’un système de données en santé publique au Canada David Buckeridge, MD PhD FRCPC Professeur, l’École de santé des popula?ons et de santé mondiale, L’Universi?e McGill Chaires de recherche du Canada, Informa?que de santé et science des données david.buckeridge@mcgill.ca
  • 33. Partagez votre histoire! • Utilisez-vous la PDFDP dans vos pratiques? Nous voulons vous entendre! • Écrivez-nous : ccnmo@mcmaster.ca • Avez-vous besoin d’aide relativement à la PDFDP? Demandez-nous du soutien! • Écrivez-nous : ccnmo@mcmaster.ca • Nous répondons habituellement en moins de 24 heures ouvrables. 10
  • 34. Rétroactions sur le webinaire Vos réponses demeureront complètement anonymes pour les autres participants du webinaire. Veuillez indiquer votre degré d’accord ou de désaccord à l’égard des affirmations suivantes : 1. Ma participation à ce webinaire a amélioré mes connaissances et ma compréhension de la mise en pratique de la PDFDP. 2. J’utiliserai l’information du webinaire d’aujourd’hui dans ma propre pratique. 3. Laquelle des affirmations suivantes correspond le mieux à votre expérience lors du webinaire d’aujourd’hui (sélectionnez toutes celles qui s’appliquent) : □ Le webinaire était pertinent pour moi et pour ma pratique de santé publique. □ La présentation du webinaire était efficace. □ Le webinaire offrait des occasions de participer □ Le webinaire était facile à suivre. □ Le webinaire a répondu à mes attentes. Tout à fait d’accord D’accord Je ne sais pas En désaccord Tout à fait en désaccord Tout à fait d’accord D’accord Je ne sais pas En désaccord Tout à fait en désaccord
  • 35. Webinaires du CCNMO Apprenez en plus de nos webinaires : https://www.nccmt.ca/fr/developpement-des- capacites/webinaires 12
  • 36. Merci! Pour plus d’information : Site du CCNMO : www.ccnmo.ca Courriel : ccnmo@mcmaster.ca Financé par l’Agence de la santé publique du Canada | Affilié à l’Université McMaster Le développement de cette presentation a été rendue possible grâce à une contribution financière de l’Agence de la santé publique due Canada. Les opinions exprimées ici ne représentent pas nécessairement celles de l’Agence de la santé publique du Canada.