Harmonisation de donnés pour supporter la recherche collaborative sur le vieillissement: Pourquoi devrions-nous favoriser un tel ordre du jour?

Introduction

Malgré une reconnaissance de longue date que le processus de vieillissement est inextricablement lié à des changements multiples et variés qui se produisent au cours de la vie d'un individu (du niveau cellulaire aux facteurs psychologiques et comportementaux jusqu'aux divers contextes sociaux), une image claire des interactions en cause et de leurs effets combinés n'a pas encore été établie. En outre, les impacts des interrelations entre les facteurs biologiques, psychologiques, environnementaux et sociaux peuvent prendre des années à se manifester, apportant des défis supplémentaires au développement d'études portant sur ces interactions complexes. Malgré ces défis, les progrès récents en science et technologie (par exemple, la capacité de générer des génotypes à très faible coût, et le développement de mesures spécialisées adaptées aux études de populations âgées) permettent de pressentir de nouvelles avenues prometteuses pour le développement de la recherche. Cependant, afin d'améliorer notre compréhension des relations causales ayant tant des effets favorables qu'indésirables chez les aînés d'aujourd'hui et de demain, il est essentiel d'investir dans des infrastructures qui permettent la collecte longitudinale d'un vaste éventail de données, et répondent aux nouveaux potentiels et exigences de recherche. L'Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement (ELCV) (Raina et coll., 2009) est un exemple d'étude qui fournira une telle infrastructure de recherche au Canada.

La cohorte ELCV inclura 50 000 participants (45-85 ans) qui seront suivis pendant 20 ans. L'ELCV prévoit collaborer avec un large éventail d'initiatives nationales et internationales telles que l'étude canadienne multicentrique sur l'ostéoporose (www.camos.org), le projet CARTaGENE (www.cartagene.qc.ca), l'étude EPIC des aînés (http://epic.iarc.fr/research/elder.php) et le « Health and Retirement Study » (HRS) (http://hrsonline.isr.umich.edu). Ces collaborations viseront entre autre à réaliser des projets de recherche portant sur les facteurs étiologiques et les politiques publiques qui affectent la santé et le bien être des ainés.

La présence de devis d'études et d'objectifs scientifiques variés entre ces cohortes offre des opportunités uniques, et permet aux chercheurs d'apprendre de leurs expériences mutuelles. Cependant, afin d'avoir un impact notable sur les avancées scientifiques et la mise en place de politiques publiques, il est essentiel de pouvoir intégrer ou comparer de façon valide les données recueillies par ces cohortes. Heureusement, le potentiel scientifique de la recherche comparative et de l'harmonisation de données est largement reconnu (National Research Council, 2001). Un nombre croissant de pays développent des initiatives menant à la création d'ensembles de données harmonisés ou compatibles qui permettent l'étude des multiples aspects de la vie des personnes âgées et de leurs familles (Lee, 2007). Via diverses initiatives, le Canada accroît également les efforts d'harmonisation entre les infrastructures existantes et émergentes, tant au niveau national qu'international.

Construire des cohortes pour soutenir la recherche

Les études de cohortes sont des ressources inestimables pour la communauté scientifique et ce, dans un grand nombre de domaines de recherche. Les informations recueillies par les cohortes sont essentielles pour stimuler la recherche canadienne en sciences sociales et en santé, pour soutenir la formation de la prochaine génération de chercheurs, et pour assurer l'avancement des connaissances sur les voies de causalité d'une grande variété de facteurs sociaux et de santé. Toutefois, l'impact de ces études sur l'avancement des connaissances dépend directement de la qualité et de l'étendue des informations recueillies. Les chercheurs responsables de ces cohortes doivent donc faire face à d'importants défis financiers, scientifiques et techniques afin d'assurer la collecte d'informations détaillées d'une grande variété de caractéristiques de santé, de facteurs de risques et de facteurs pronostiques...