II-2-3 : quelques limites de la base de données
utilisées
· Effets de sélection
De façon générale, les études
ciblant un groupe d'individus donnés par rapport à un
phénomène quelconque, posent un problème d'effet de
sélection. Pour la présente étude, nous posons
l'hypothèse d'indépendance selon laquelle les
décédés de moins de cinq ans auraient
bénéficier de la même prise en charge médicale que
ceux en vie en cas de paludisme. Ainsi, les enfants de moins de cinq ans
étudiés dans ce cas ne constituent pas un groupe
sélectionné. En effet, dans la réalité, cette
hypothèse est confirmée, car dans la littérature, les
causes de décès par paludisme chez les enfants de moins de cinq
ans sont dues entre autres au manque de traitement efficace et/ou à
l'accès tardif aux soins.
· L'accès fébrile en tant
qu'indicateur d'un accès palustre
L'inconvénient majeur des données
utilisées dans cette étude réside dans
l'appréhension du paludisme à travers la présence de
fièvre et l'utilisation des antipaludiques (plus de 70% en cas de
fièvre) dans les deux semaines ayant précédé
l'enquête.
En outre, en Afrique sub saharienne l'OMS conseille devant
tout syndrome fébrile de prescrire un traitement présomptif avec
un antipaludique usuel dans les zones où le paludisme est
endémique (Santé Publique, 2003).
Compte tenu de ce qui précède, nous allons,
malgré cette limite, appréhender l'accès palustre à
travers la présence de fièvre. En faisant cela, nous estimons que
cela n'aura aucun impact sur les résultats, parce que les questions
relatives à la prise en charge médicale ont concerné le
cas de fièvre et les types de traitements administrés. Or
l'administration des antipaludéens est un indicateur d'une
présomption d'accès palustre.
II-2-4 Méthode d'analyse
Nous distinguerons deux niveaux d'analyse : l'analyse bi
variée et l'analyse multi variée
II-2-4-1. Analyse bi
variée
Ce premier niveau concerne l'examen des associations entre
chaque variable indépendante et le type de prise en charge.. Cela permet
de voir les relations éventuelles entre ces variables. La mesure du
degré d'association entre ces variables se fait à l'aide du test
de Khi deux. Cette statistique permet de rejeter ou non l'hypothèse
selon laquelle les deux variables sont indépendantes. Cependant, les
relations éventuelles observées peuvent être fallacieuses
car elles ne prennent pas en compte les effets des autres facteurs pouvant
perturber ces relations. C'est ainsi qu'il s'avère nécessaire de
procéder en second lieu à une analyse multivariée.
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