Aperçu

Résumé (français)

Contexte : L?objectif de la présente étude était de créer l?ensemble de données sur l?environnement alimentaire canadien (Can-FED) et d?en démontrer la validité. Données et méthodes : Les données sur les points de vente d?aliments ont été extraites du Registre des entreprises (RE) de 2018 de Statistique Canada. Les mesures relatives à l?accès à l?environnement de l?alimentation au détail (tant les mesures absolues que relatives) ont été calculées au moyen de zones tampons fondées sur le réseau routier autour du centroïde de 56 589 aires de diffusion au Canada. Une approche d?analyse par grappes à k-médianes a été utilisée pour créer des variables catégoriques de l?environnement alimentaire qui étaient faciles à utiliser et qui se prêtaient à la diffusion. La validité des mesures a été évaluée en comparant les mesures de l?environnement alimentaire du Can-FED et les mesures créées au moyen des données du fichier « Enhanced Points of Interest » (EPOI) de DMTI Spatial Inc. et des données provenant d?une liste d?inspection de la santé publique d?une municipalité. La validité a également été évaluée en calculant la variabilité géographique des environnements alimentaires entre les régions métropolitaines de recensement (RMR) et en évaluant les liens entre les environnements alimentaires au niveau des RMR et les indicateurs de la santé au niveau des RMR. Résultats : Deux versions du Can-FED ont été créées : un fichier destiné aux chercheurs auquel il faut accéder dans un environnement sécurisé de Statistique Canada et un fichier à utilisation générale disponible en ligne. La concordance entre les mesures de l?environnement alimentaire du Can-FED et celles provenant d?un ensemble de données exclusives et d?une liste d?inspection de la santé publique d?une municipalité variait de rs = 0,28 pour la densité des dépanneurs à rs = 0,53 pour la densité des restaurants. Au niveau des RMR, il y a de grandes variations géographiques dans l?environnement alimentaire ainsi que des données probantes indiquant un modèle selon des indicateurs de la santé. Interprétation : Le Can-FED est un ensemble de données pancanadien valide et accessible renfermant des mesures relatives à l?environnement alimentaire qui a été créé à partir du RE, une source de données qui n?a pas été entièrement explorée pour la recherche en santé.

Résumé (anglais)

Background: The objective of this study was to create the Canadian Food Environment Dataset (Can-FED) and to demonstrate its validity. Data and methods: Food outlet data were extracted from Statistics Canada’s Business Register (BR) in 2018. Retail food environment access measures (both absolute and relative measures) were calculated using network buffers around the centroid of 56,589 dissemination areas in Canada. A k-medians clustering approach was used to create categorical food environment variables that were easy to use and amenable to dissemination. Validity of the measures was assessed by comparing the food environment measures from Can-FED with measures created using Enhanced Points of Interest data by DMTI Spatial Inc. and data from a municipal health inspection list. Validity was also assessed by calculating the geographic variability in food environments across census metropolitan areas (CMAs) and assessing associations between CMA-level food environments and CMA-level health indicators. Results: Two versions of Can-FED were created: a researcher file that must be accessed within a secure Statistics Canada environment and a general-use file available online. Agreement between Can-FED food environment measures and those derived from a proprietary dataset and a municipal health inspection list ranged from rs=0.28 for convenience store density and rs=0.53 for restaurant density. At the CMA level, there is wide geographic variation in the food environment with evidence of patterning by health indicators. Interpretation: Can-FED is a valid and accessible dataset of pan-Canadian food environment measures that was created from the BR, a data source that has not been explored fully for health research.