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Principes pour une utilisation appropriée des données relatives à la race et aux données connexes de l’ICES

Nous avons traduit les « Principes pour une utilisation appropriée des données relatives à la race et aux données connexes» de l’ICES, reconnu comme un chef de file en matière de protection et de sécurité des renseignements médicaux et financé par le ministère de la Santé de l’Ontario.
31 mars 2026

Avec l’autorisation de l’ICES et en collaboration avec leur équipe, nous avons traduit les « Principes pour une utilisation appropriée des données relatives à la race et aux données connexes » qui sont évoqués dans le document Guidance Document and Framework for Anti-Racist Approaches to Research and Analytics at ICES. Nous vous recommandations également de lire le rapport de recommandations intitulé ICES Peoples’ Panel Summary Report qui évoque les principes et recommandations pour une utilisation antiraciste et axée sur les communautés des données relatives à la race, à l’origine ethnique et à l’immigration au sein de l’ICES.

1) Signaler les biais/ limites et collaborer avec des chercheuses et chercheurs spécialisés en équité et issus de nombreuses disciplines et communautés afin de mener des recherches appropriées et de les contextualiser.
2) Collaborer avec les communautés de manière respectueuse afin de déterminer comment les données sont utilisées, interprétées et partagées, et financer des analyses de recherche pour répondre aux besoins identifiés par les communautés.
3) Expliquer clairement les raisons de l’utilisation des données relatives à la race et des données connexes dans la recherche et examiner les pratiques de recherche avec des membres représentatifs de la communauté et des expertes et experts en équité en matière de santé.
4) Discuter du racisme et évaluer l’impact des politiques de santé sur les populations racisées.
5) Définir clairement les limites des études et collaborer avec les expertes et experts des différentes disciplines afin de contextualiser les études qui utilisent des données sur la race et les données connexes.
6) Reconnaître que la « race » et l’« ethnicité » sont des concepts différents sans définition fixe et ne représentent pas des groupes homogènes génétiquement distincts.
7) Utiliser les données relatives à la race et les données connexes pour illustrer l’impact du racisme sur la santé et faire progresser l’équité en matière de santé.
8) Intégrer l’autoréflexion et la positionnalité tout au long du processus de recherche.
9) Contextualiser les résultats de la recherche en explorant le racisme systémique et ses influences plus larges sur d’autres déterminants sociaux et structurels de la santé.
10) Prendre en compte l’interaction entre les déterminants sociaux importants de la santé, tels que la pauvreté et l’éducation, ainsi que la manière dont diverses formes de discrimination, telles que le racisme, le sexisme et le capacitisme, se recoupent.
  • Équité, diversité, inclusion, sexe et genre
  • Gestion des données optimisée, éthique et transparente