Memoire Online - Etude des déterminants de l'utilisation des services de santé dans la zone de santé de Kadutu, province du Sud Kivu - RD Congo

Dans ce point, nous présentons les principaux résultats de l'analyse économétrique qui ont consisté à estimer un modèle de demande de soins de santé dans la ZS de KADUTU au regard de plusieurs variables retenues.

L'analyse sur la demande des soins de santé a considéré comme variable réponse, la variable Y dont les valeurs correspondent à deux éventualités : se faire soigner dans une structure sanitaire ou non. Nous présentons dans ce qui suit la régression logistique dichotomique qui permet de modéliser cette variable Y de nature nominale en fonction de plusieurs variables indépendantes (à la fois dichotomiques et polytomique).

A cette fin, les modalités ou catégories de la variable Y nominale sont étiquetées à l'aide de valeurs numériques : 1 lorsque l'individu malade est allé se faire soigner et 0 dans le cas contraire.

Plusieurs variables indépendantes sont mises en relation pour expliquer le fait d'aller ou non se faire soigner dans une structure sanitaire. Ci-après les variables explicatives retenues dans notre modèle.

Le coût à payer pour accéder aux soins de santé est un facteur qui peut guider le choix de consulter ou non un personnel soignant en cas de maladie. En effet, lorsque le coût de soins est élevé et que le patient ne dispose pas de moyens nécessaires, il peut recourir à d'autres alternatives qu'il trouve à la portée de sa bourse pour se faire soigner, ou pour ne pas se faire soigner du tout. Raison pour laquelle nous avons retenu cette variable pour expliquer le niveau d'utilisation des services de santé dans la ZS de Kadutu.

Le revenu du ménage est un des déterminants importants de la demande des soins dans un système de santé dans la mesure où il peut accroître la probabilité d'utiliser un service de santé moderne. La santé n'a pas de prix, dit-on. Lorsqu'on dispose d'un revenu assez important, l'on ne peut se priver d'un service de qualité pour protéger sa vie.

La perception qu'a la personne ou le ménage sur la maladie de son membre est un des facteurs qui poussent les malades à utiliser les services de santé. On n'a tendance à utiliser un service de santé que lorsqu'on trouve que la maladie devient grave. Dans le cas contraire on attend ou on pratique d'autres solutions alternatives.

Le type de maladie dont souffre le patient est aussi un des facteurs pouvant expliquer l'utilisation d'un établissement des soins par le malade. Certains types de maladies peuvent être soigné dans une structure de santé moderne alors que d'autres non. Pour la population, certaines affections ne peuvent être traitées que par la médecine traditionnelle, la médecine moderne s'avérant impuissante dans ces cas.

Les mutuelles de santé peuvent également expliquer le recours aux services de santé dans la mesure où celles-ci prennent en charge les coûts des soins de ses membres. Lorsqu'on est abonné à la mutuelle, on a tendance à aller se faire soigner en cas de maladie chez un professionnel soignant car étant animé d'une assurance que les soins sont pris en charge.

L'appartenance d'une structure peut stimuler la préférence d'un malade à se faire soigner dans une structure que l'autre et ainsi l'amener à utiliser un service de santé. Nous avons pensé que cette variable pourrait également jouer un rôle significatif sur l'utilisation des services de santé.

L'impact de l'âge sur l'utilisation des structures sanitaires est lié aux pathologies associées. Selon qu'on est un nouveau né ou un adulte en âge avancé, les pathologies sont différentes et peuvent guider la nature des soins à demander. Quant au sexe, selon qu'on est homme ou femme, certains facteurs biologiques et naturels peuvent prédisposer à certains besoins de santé spécifique et amener l'une ou l'autre catégorie d'utiliser le service de santé que d'autres.

Il est aussi relevé que le niveau d'instruction du chef de ménage peut apparaître comme déterminant pour l'utilisation des service de santé dans la mesure où lorsque on est instruit, on est censé disposer de plus d'information sur l'importance de fréquenter un établissement des soins ou de consulter un personnel soignant en cas de maladie que celui qui n'est pas instruit ou qui l'est moins.

La taille du ménage a été retenu parce qu'elle peut à son tour influer sur la décision d'aller ou non se faire soigner. En effet, lorsque la taille du ménage est grande et que le revenu n'est pas suffisant, en cas de maladie on réfléchit pour faire un choix entre se faire soigner où subvenir à d'autres besoins du ménage. Ce qui peut ne pas être le cas lorsque la taille du ménage est petite.

Les équations de demande des soins de santé ont fait l'objet de plusieurs estimations sur les 286 personnes qui sont tombées malades et qui se sont fait soigner d'une manière ou d'une autre. Le tableau ci-après fait apparaître les résultats d'estimations obtenues du logiciel EVIEWS 3.0 concernant la possibilité d'aller ou non se faire soigner dans un établissement de soins de santé.

Variable dépendante : Y
Variables explicatives	Coefficients	Ecart-type	z-Statistic	Probabilité.
C	0.765491	0.984986	0.777159	0.4371
ETMAL	1.134382	0.376934	3.009500	0.0026
TM1	0.344538	0.388860	0.886019	0.3756
TM2	0.523912	0.573514	0.913512	0.3610
TM3	0.302460	0.705412	0.428771	0.6681
TM4	29.97984	7104932.	4.22E-06	1.0000
REVENU	0.004702	0.003920	1.199368	0.2304
ABOMUT	-0.080965	0.573563	-0.141162	0.8877
STRUCT	1.694417	0.430900	3.932272	0.0001
TAILLE	0.074748	0.063298	1.180888	0.2376
SEXMAL	-0.356228	0.339536	-1.049161	0.2941
SEXCM	-0.568163	0.596212	-0.952956	0.3406
ETCM	0.166891	0.625382	0.266862	0.7896
AGECM	-0.012799	0.015287	-0.837256	0.4024
AGEMAL	-0.001697	0.001101	-1.540941	0.1233

- TMi = Type de la maladie (i allant de 1 à 4 : 1.Malaria ; 2.Maladies respiratoires ; 3.Diarrhées ; 4.Accouchements dystociques)

Dans l'ensemble, les résultats d'estimation permettent de comprendre que toutes les variables n'interviennent pas nécessairement dans la décision d'aller ou non se faire soigner dans un établissement sanitaire. A première vue, les estimations soutiennent que seules les variables liées à l'état de maladie et la structure institutionnelle de l'établissement sanitaire ont un impact positif sur la décision d'aller ou non se faire soigner. Aussi, ces résultats montrent que les variables liées au chef du ménage ne sont pas toutes significatives. L'on observe en effet que les paramètres associés aux sexe, âge, niveau d'étude du chef de ménage ainsi même qu'à la taille du ménage ne sont pas significativement différents de zéro. Cela pourrait trouver son explication dans le fait que la plupart des personnes tombées malades (88%) ont déclaré se prendre elles-mêmes en charge quant aux soins de santé.

Outre le fait que l'état de la maladie a un impact assez important dans la décision de se faire soigner dans une structure sanitaire, les paramètres liés aux variables indicatrices sur le type de maladie ne sont pas tous significatifs. Ce qui prouve à suffisance qu'à KADUTU, le recours aux soins de santé dans un établissement sanitaire n'intervient que dans la situation d'aggravation de la maladie plutôt que par rapport au type de la maladie elle-même.

Ce résultat est cohérent avec la situation vécue dans la zone de santé où les malades viennent se faire soigner dans une structure de santé étatique seulement après avoir épuisé toutes les autres alternatives notamment l'automédication et les structures privées. Ils arrivent ainsi au centre de santé ou à l'hôpital dans un état déjà avancé de maladie.

Ceci corrobore également avec ce qui a été relevé au tableau N°16 qui montre que pour des raisons essentiellement financières, la plupart de malades recourent à la consultation uniquement s'ils jugent la situation assez grave.

Par ailleurs, l'hypothèse d'un impact de l'appartenance à une mutuelle de santé sur la possibilité d'aller se faire soigner n'a pas été validée par les résultats d'estimation. Les issus de l'enquête ont révélé que seuls 10% de personnes malades font partie d'une mutuelle de santé ; ce qui témoigne combien cette variable se retrouve moins importante dans le choix à faire face à une maladie.

Pour ce qui est du cadre institutionnel, les établissements de soins de santé, selon qu'il s'agit d'une structure étatique ou privée, exercent un impact assez important sur la décision de se faire soigner. Avant de se faire soigner, le malade prend le temps de réfléchir sur la structure à utiliser.

Cela s'explique par le fait que les malades ont une préférence à se faire soigner là où ils trouvent que la qualité des soins leur semble meilleure. Dans l'ensemble, 60% des ménages déclarent avoir choisi une structure des soins grâce à la qualité des soins fournis. Etant donné que les structures étatiques sont en majorité constitués des HGR (87%) ; celles-ci sont considérées par la population comme des structures de dernier recours dans lesquels on ne peut recourir qu'en cas de gravité. Ce qui est appuyé par les résultats de nos enquêtes qui ont révélé que seules 17% de malades se sont fait soigné dans un établissement des soins étatiques.

Le rôle incitatif de l'Etat en matière de santé doit se traduire ici pour influencer la décision des personnes malades de visiter les établissements de soins de santé.

Le revenu des ménages, bien que présente un signe positif, ne semble pas être très significatif pour expliquer l'utilisation des services de santé dans ce premier modèle. De même pour la taille du ménage ainsi que le niveau d'instruction du chef de ménage.

Le coût de la maladie n'est pas aussi significativement différent de zéro. Ceci pourrait s'expliquer par le fait que dans notre modèle, nous n'avons tenu compte que du coût effectivement payés par ceux qui se sont fait soigner, et pour le reste de malades qui n'ont pas consulté le personnel soignant, nous avons considéré ce coût nul.

Les estimations de différents modèles logistiques ont conduit après examen des divers résultats à retenir le modèle adéquat sur base duquel les calculs des probabilités devront être effectuées. L'estimation du modèle de régression logistique de recours aux soins de santé est alors présentée en fonction des variables s'étant avérées plus significatives dans le choix à faire lorsqu'on tombe. Les résultats de ces estimations se trouvent consignés dans le tableau n° 33 ci-dessous.

Variable dépendante : Y
Variables explicatives	Coefficients	Std. Error	z-Statistic	Probabilité
ETMAL	1,20942	0,34139	3,54263	0,00040
REVENU	0,00929	0,00272	3,42084	0,00060
STRUCT	1,77252	0,40853	4,33880	0,00000
AGEMAL	-0,00171	0,00083	-2,06588	0,03880
Obs with Dep=0	54	Total obs		286
Obs with Dep=1	232

Y(X₁, X₂, X₃, X₄) = 1,2094* X₁ + 0,0093* X₂ + 1,7725* X₃ - 0,0017* X₄

Ce modèle laisse apparaître que de toutes les variables retenues au préalable, seuls l'état de maladie, le revenu, l'âge du malade ainsi que la structure de l'établissement sanitaire consulté se sont avérés plus importants dans le choix à faire quant au recours aux services de santé. Ces résultats soutiennent de ce fait les arguments avancés pour soutenir la présence de l'une ou l'autre de ces variables dans le modèle.

La probabilité (P_i) d'un malade quelconque de la commune de KADUTU d'aller se faire soigner dans un établissement sanitaire étant donnée son âge, l'état de sa maladie, le revenu de son ménage, la structure de l'établissement sanitaire qu'il voudrait se faire soigner s'obtient comme suit :

Ainsi, la probabilité d'aller se faire soigner dans un établissement sanitaire étant donné l'âge moyen du malade de 17 ans, avec un revenu moyen de 76 dollars américains pour un malade grave dans une structure sanitaire étatique sera de :

Les calculs effectués montrent que la probabilité d'aller se faire soigner dans un établissement sanitaire étant donné l'âge moyen du malade à Kadutu de 17 ans, avec un revenu moyen de 76 dollars américains pour un état de maladie grave dans une structure sanitaire étatique est de 97,49%. Autrement, la probabilité de ne pas aller se faire soigner dans un établissement sanitaire étant donné les informations fournies ci-dessus est très faible de 2,51% (soit 100% - 97,49%). Le tableau ci-après donne les différentes probabilités au regard de différentes modalités des variables explicatives.

Modalités

X₁=1

X₂=76

X₃=1

X₄=17

X₁=1

X₂=76

X₃=0

X₄=17

X₁=0

X₂=76

X₃=1

X₄=17

X₁=0

X₂=76

X₃=0

X₄=17

Y=1

97,49%

86,83%

92,05%

66,31%

Y=0

2,51%

13,17%

7,95%

33,69%

Le tableau n°34 démontre une très forte probabilité d'accès aux soins de santé pour le cas grave et pour un établissement public de soins de santé. Cette probabilité connaît une baisse sensible pour les cas moins grave dans une structure sanitaire privée. Toutefois, le niveau observé de ces probabilités au dessus de 50% prouve l'importance que joue le niveau de revenu des ménages et de l'âge de malade ; lesquels ont été fixés à leurs niveaux moyens.

Etude des déterminants de l'utilisation des services de santé dans la zone de santé de Kadutu, province du Sud Kivu - RD Congo

4.2. Estimation du modèle de demande des soins de santé