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Analyse prédictive de la mortalité due au paludisme grave chez les enfants de moins de 5 ans en utilisant le modèle de bayes (cas des CUK, HGK et hopital st joseph)


par John KAMWINA KEBELA
Université de Kinshasa/Faculté de médecine/Ecole de santé publique - Maitrise en santé publique 2008
Dans la categorie: Biologie et Médecine
   
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UNIVERSITÉ DE KINSHASA
FACULTÉ DE MÉDECINE

KAMWINA KEBELA John

Licencié en Sciences Informatiques.

DIRECTEURS :

- Prof. Dr. MAPATANO MALA ALI. (ESP) -Prof. Dr. Jacques KAZADI N'DUBA (FASEG)

Adresse: kamwinakebela@yahoo.fr

Année académique 2007-2008

ECOLE DE SANTE PUBLIQUE
Programme Économie de la Santé

ANALYSE PRÉDICTIVE DE LA MORTALITÉ DUE AU PALUDISME
GRAVE CHEZ LES ENFANTS DE MOINS DE 5 ANS EN UTILISANT
LE MODÈLE DE BAYES (Cas des CUK, HGK et H St Joseph).
Par

PLAN DE PRESENTATION

I. INTRODUCTION

II. METHODOLOGIE

III. RESULTATS

IV. DISCUSSION

V. CONCLUSION

VI. RECOMMANDATION.

I. INTRODUCTION.

U Le paludisme est l'une des maladies les plus courantes et les plus graves du monde, potentiellement mortelle ;

U Transmise à l'homme par un moustique : l'anophèle femelle;

U Cette maladie constitue aujourd'hui un fléau pour lequel les nations du monde entier adoptent diverses stratégies pour le combattre.

UPour la moitié de la population mondiale, le paludisme constitue un énorme problème de santé publique,

Uavec des ramifications sociales et économiques, alimentant le cycle de la pauvreté et freinant le développement ainsi que les investissements

UChaque année, le paludisme est à l'origine de plus d'un million de décès et de 300 à 500 millions de cas cliniques.

U Sur le nombre de décès dus au paludisme,
90% surviennent en Afrique subsaharienne.

U Tous les jours, environ 3000 personnes meurent du paludisme dans cette région, dont la plupart sont des enfants.

UEn R.D.C, le paludisme figure parmi les principales causes de morbidité et de mortalité.

U A Kinshasa, les études menées en 2000 par le PNLP ont montré que 86% des cas reçus à la salle d'urgence pédiatrique de l'HGK étaient consécutifs à une anémie palustre.

U Parmi les groupes à haut risque, on trouve les enfants de moins de 5 ans, les femmes enceintes, les voyageurs, les réfugiés, les personnes déplacées et les travailleurs arrivant dans des zones endémiques.

Le principe de base de prise en charge des personnes atteintes du paludisme veut que:

Ucelle-ci soit précoce,

Ucorrecte et

Uavec des médicaments efficaces

Tant au niveau de la communauté que des formations sanitaires et au niveau de tous les échelons de la pyramide sanitaire.

UNul n'ignore que l'incertitude est un compagnon permanent de l'activité médicale,

UDans le quotidien du médecin, nombreuses sont les décisions qui doivent être prises malgré l'insuffisance des informations disponibles.

ULes médecins expérimentés se distinguent par leur capacité à évaluer correctement, souvent de manière tout à fait intuitive, la probabilité de certaines maladies à l'aide de l'anamnèse, des symptômes et des signes cliniques.

Les inconvénients de la méthode intuitive sont:

U une reproductibilité insuffisante,

U la difficulté de la transmission didactique,

U et surtout la fiabilité incertaine de notre mémoire.

Nous mémorisons en effet mieux les événements récemment vécus que d'autres plus anciens

U Ainsi nous avions montré dans ce travail comment l'application conséquente d'un concept mathématique simple permet un diagnostic plus rationnel.

UDeux conditions préalables jouent un rôle prépondérant en matière de précision d'un diagnostic.

Il s'agit de:

1. la capacité d'évaluer la probabilité de la maladie présumée (prévalence ou probabilité avant test)

2. et la connaissance du potentiel de performance (sensibilité et spécificité) du test utilisé.

ULe théorème de Bayes exprime ces relations de manière reproductible sous la forme d'un principe mathématique.

U D'où la mise en place d'un modèle mathématique de prédiction sera indispensable pour :

v' permettre au corps médical de détecter

rapidement les différents facteurs du paludisme grave chez les enfants de moins de 5 ans

v' et prédire d'avance ceux qui peuvent arriver si le soin approprié n'est pas donné à l'enfant.

LJAinsi le modèle de Bayes nous aidera à mettre sur pied cet instrument de prédiction pour un bon diagnostic de détection rapide des cas de paludisme chez les enfants de moins de 5 ans.

LJLe but de ce travail est de contribuer à l'amélioration de la prise en charge des enfants de moins de 5 ans souffrant du paludisme.

OBJECTIF

1.OBJECTIF GENERAL.

Élaborer le modèle prédictif de la mortalité due au paludisme grave chez les enfants de moins de 5 ans.

2. OBJECTIFS SPECIFIQUES

1) Identifier les facteurs conduisant à la mortalité due au paludisme grave chez les enfants de moins de 5 ans aux cliniques universitaire de Kinshasa.

2) Déterminer l'impact de chaque facteur sur la mort de l'enfant qui a souffert du paludisme grave.

3) Estimer la probabilité de mourir d'un enfant soufrant du paludisme grave reçu aux cliniques universitaire de Kinshasa.

4) Proposer des recommandations pour maximiser la survie des enfants souffrants du paludisme grave aux cliniques universitaire de Kinshasa.

5) Proposer des recommandations au PNLP pour le meilleur diagnostic des enfants souffrants du paludisme grave.

 

II. METHODOLOGIE

II.1. POPULATION D'ÉTUDE.

Notre population d'étude est constituée des enfants de moins de 5 ans qui souffrent du paludisme grave

II.2. TYPE D'ÉTUDE Il s'agit d'une étude transversale descriptive.

II.3. L'ECHANTILLONNAGE II.3.1. Unités statistiques

Nos unités statistiques sont les enfants de moins de 5 ans qui souffrent du paludisme grave et les opinions des experts en pédiatrie.

II.3.2. Taille de l'échantillon

Cette étude porte sur 50 enfants de moins de 5 ans souffrant du paludisme grave et de l'opinion de 10 experts en pédiatrie.

 

II.4. TECHNIQUES DE COLLECTES DES
DONNEES

Dans notre étude, nous avions utilisé des données existantes et consulté les experts (Médecins spécialistes en pédiatrie, les infirmiers ayant fait au moins 5 ans dans le service de pédiatrie et les parents).

Nous avions aussi utilisé le questionnaire écrit pour collecter les données réelles qui nous a permis à valider notre modèle de prédiction.

II.5. PLAN D'ANALYSE DES DONNEES.

>Le masque de saisie de notre questionnaire d'enquête a été élaboré à l'aide du logiciel EPI DATA.

> Après avoir saisie nos données sous Epi Data, nous avions exporté nos données sur l'SPSS 12.0 for Windows et sur Eviews 3.0.

> Et pour la validation externe de notre modèle nous avions appliqué la régression logistique.

III. PRESENTATION DES

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