Suivi : Zone d'intervention Matane

(18-08-2024)

En réponse à la publication d'hier concernant la zone de réponse de Matane, le lecteur Allan Katz a demandé : « Quelle est l'explication de la différence entre les données fournies aux députés et les données fournies par le CISSS ? »

Ma réponse initiale était :
« Bonne question. Une raison possible pourrait être que les données fournies aux députés sont probablement incomplètes et basées sur les informations disponibles au moment de la publication par rapport à l'ensemble de données complet que j'ai demandé au CISSS (du 1er janvier au 31 décembre). »

Une autre explication pourrait être le biais de sélection et le biais de rapportage dans le contexte de la fourniture d'un temps de réponse moyen des ambulances.

Biais de sélection

Le biais de sélection se produit lorsque les données choisies pour l'analyse ne sont pas représentatives de l'ensemble de la population ou de la région étudiée.

Scénario: Imaginez que vous calculez le temps de réponse moyen des ambulances pour une région qui comprend un mélange de zones urbaines, suburbaines et rurales. Cependant, la majorité des données utilisées dans votre calcul provient d'une zone urbaine où les ambulances arrivent généralement plus rapidement en raison de la proximité des hôpitaux et de routes plus accessibles.

Impact: Le temps de réponse moyen qui en résulte refléterait principalement les temps de réponse plus rapides dans la zone urbaine, négligeant les temps de réponse plus longs qui pourraient se produire dans les zones suburbaines et rurales. Cette moyenne pourrait suggérer que la région dans son ensemble bénéficie de services d'urgence excellents, alors que les résidents des zones rurales pourraient connaître des temps de réponse significativement plus lents.

Résultat: La moyenne calculée est biaisée parce que la sélection des données (principalement de la zone urbaine) ne représente pas avec précision l'ensemble de la région. Cela pourrait conduire à des décisions ou des conclusions qui négligent les besoins des résidents des zones suburbaines ou rurales.

Biais de rapportage

Le biais de rapportage se produit lorsque la manière dont les données sont présentées met en avant certains aspects tout en ignorant ou en sous-représentant d'autres.

Scénario: Après avoir calculé le temps de réponse moyen, les données sont rapportées d'une manière qui met en évidence les temps de réponse plus rapides dans la zone urbaine sans aborder adéquatement les temps plus lents dans les zones suburbaines ou rurales.

Impact: Si seul le temps de réponse moyen pour la zone urbaine est rapporté ou mis en avant, les parties prenantes (comme le public, les décideurs ou les agences de financement) pourraient être amenées à croire que les services ambulanciers fonctionnent bien dans toute la région.

Résultat: Ce genre de rapportage pourrait masquer la réalité des temps de réponse plus lents dans les zones moins densément peuplées, ce qui pourrait entraîner un sous-financement ou un manque d'améliorations là où elles sont le plus nécessaires.

Points clés à retenir

Le biais de sélection conduit à une moyenne trompeuse parce que les données choisies ne sont pas représentatives de l'ensemble de la région. L'analyse reflète de manière disproportionnée l'expérience de la zone urbaine et ignore la variabilité entre les différentes zones.

Le biais de rapportage conduit à des conclusions trompeuses parce que la présentation des données met en avant certains aspects favorables (comme les temps de réponse plus rapides dans les zones urbaines) tout en minimisant ou en ignorant les aspects moins favorables (comme les temps plus lents dans les zones rurales).

Les deux biais peuvent entraîner des décisions ou des perceptions qui ne reflètent pas la situation réelle dans l'ensemble de la région, affectant finalement la qualité des services prehospitaliers d'urgence et l'équité dans la distribution des services.

In response to yesterday's post about the Matane response zone, reader Allan Katz asked, "What is the explanation for the difference between the data provided to the deputies and the data provided by the CISSS?"

My initial response was:

"Good question. One possible reason could be that the data provided to MNAs is likely incomplete and based on information available at the time of publication versus the full dataset I requested from CISSS (January 1 to December 31)."

An alternative explanation could be selection bias and reporting bias in the context of providing an average ambulance response time.

Selection Bias

Selection bias occurs when the data chosen for analysis is not representative of the entire population or region being studied.

Scenario: Imagine you're calculating the average ambulance response time for a region that includes a mix of urban, suburban, and rural areas. However, most of the data used in your calculation comes from an urban area where ambulances typically arrive quickly due to closer proximity to hospitals and more accessible roads.

Impact: The resulting average response time would primarily reflect the faster response times in the urban area, neglecting the longer response times that might occur in the suburban and rural areas. This average might suggest that the region as a whole has excellent emergency services, even though residents in the rural areas might experience significantly slower response times.

Result: The calculated average is biased because the selection of data (mostly from the urban area) does not accurately represent the entire region. This could lead to decisions or conclusions that overlook the needs of those in suburban or rural areas.

Reporting Bias

Reporting bias occurs when the way data is presented highlights certain aspects while ignoring or under-representing others.

Scenario: After calculating the average response time, the data is reported in a way that emphasizes the faster response times in the urban area without adequately addressing the slower times in suburban or rural areas.

Impact: If only the average response time for the urban area is reported or highlighted, stakeholders (like the public, policymakers, or funding agencies) might be led to believe that the ambulance services are performing well across the entire region.

Result: This kind of reporting could mask the reality of slower response times in less densely populated areas, potentially leading to under-funding or lack of improvements where they are most needed.

Key Takeaways

Selection Bias leads to a misleading average because the data chosen is not representative of the entire region. The analysis disproportionately reflects the urban area's experience and ignores the variability across different areas.

Reporting Bias leads to misleading conclusions because the presentation of data emphasizes certain favorable aspects (like faster response times in urban areas) while downplaying or ignoring less favorable aspects (like slower times in rural areas).

Both biases can result in decisions or perceptions that do not reflect the true situation across the entire region, ultimately affecting the quality of emergency prehospital services and the equity of service distribution.