Diagnostic uncertainty and medical geography: what are we mapping?

The administration of the Canadian health care system requires the collection of large quantities of health data that some health researchers have used to map the spatial distribution of disease. The authors discuss the difficulty of separating genuine geographic variations in health and disease from geographic differences in how diseases are diagnosed, and how these diagnoses are represented in an administrative data system. Although there have been attempts to deal with this problem at the international scale, little research has considered the issue at intranational or intraprovincial scales. There are several strategies available that can help separate spatial patterns of disease from nonmedical confounders, though they remain largely untested in medical geography. Future research should consider the scale of the problem and the effectiveness of existing approaches in mitigating the effects of geographic diagnostic inconsistency on the representation of health statistics in space. L'administration du système de santé canadien nécessite l'accumulation d'une grande quantité de données. Quelques chercheurs dans le domaine de la santé ont utilisé ces données pour déterminer la distribution géographique de différentes maladies. Les auteurs discutent de la difficultéà séparer les variations géographiques légitimes concernant la santé et les maladies des différences géographiques dans la façon dont les problèmes de santé sont diagnostiqués, ainsi que la façon dont ces diagnostiques sont représentés dans un système de gestion de données. Bien que ce problème ait été abordéà l′échelle internationale, peu de recherches à ce sujet ont été effectuées aux échelles intra‐nationale ou intra‐provinciale. Plusieurs stratégies sont disponibles pour aider à distinguer la composante géographique des maladies de facteurs non‐médicaux pouvant l'influencer. Cependant, de telles stratégies n'ont pas été rigoureusement testées en géographie médicale. Toute recherche dans ce domaine devrait étudier l′échelle du problème et l'efficacité des approches existantes pour réduire les effets de l'inconsistance des diagnostiques géographiques sur la représentation spatiale de statistiques sur la santé.