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Les AVC au Maroc: etude des maladies à  risque et analyse des déterminants du degré d'handicap


par Rajae TOUZANI
CERDI / LASAARE - Master 2 économie de la santé et développement international  2013
  

Disponible en mode multipage

Laboratoire de Statistique Appliquée à l'Analyse et la Recherche en Economie

 

RAPPORT De STAge

Réalisé par : Mlle Rajae TOUZANI

Master 2 Economie de la santé dans les pays en développement et en transition (CERDI)

Encadré par : Pr. Fouzi MOURJI Co-encadré par : Pr. El ALAOUI FARIS Mustapha

Directeur de LASAARE Chef du service de neurologie à l'hôpital des spécialités

Professeur à l'Université Hassan II Professeur à l'Université de Rabat-Souissi

Casablanca Rabat

Lieu du stage : Casablanca (MAROC)

Dates : du 16/07/2012 au 02/11/2012

2

3

REMERCIEMENTS

Je tiens à remercier tout particulièrement et à témoigner toute ma reconnaissance à mon tuteur de stage Monsieur Fouzi MOURJI, pour le temps qu'il m'a consacré tout au long de mon stage au sein du LASAARE.

Je remercie vivement le Professeur El Alaoui FARIS , chef du service de neurologie à l'hôpital des spécialités de Rabat, pour les conseils qu'il m'a donné lors des différents suivis.

Le projet AVC a bénéficié du soutien de l'Académie Hassan II des sciences et techniques, que je tiens à remercier pour avoir autorisé l'accès aux données de cette enquête.

Merci à Souad pour son accueil sympathique.

Que ceux que je n'ai pas cités, trouvent ici l'expression de mon sincère remerciement et respect.

4

LISTE DES FIGURES

Figure 1: Les maladies à risque et le milieu de résidence 21

Figure 2: La distribution du niveau d'éducation 33

Figure 3: La gravité de l'handicap selon l'âge 43

Figure 4: La gravité de l'handicap selon le sexe 44

Figure 5: L'handicap et la couverture sociale selon le milieu de la résidence 46

Figure 6: La présence de l'HTA et la gravité de l'handicap 46

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1: Prévalence des maladies 18

Tableau 2: Prévalence des maladies à risque selon les tranches d'âges 19

Tableau 3 : Prévalence des maladies à risque selon les tranches d'âges de 5 ans 19

Tableau 4: Prévalence des maladies à risque selon le sexe 20

Tableau 5: Les maladies à risque et le niveau scolaire 22

Tableau 6: les maladies à risque selon le sexe et le niveau d'éducation 23

Tableau 7: Prévalence des MAR selon le comportement 24

Tableau 8: Prévalence de l'AVC selon les MAR 25

Tableau 9: Prévalence de l'AVC selon la présence de deux MAR 26

Tableau 10: Test de Wald 28

Tableau 11: Tableau de contingence 29

Tableau 12: Résultats de la régression avec Logit simple 31

Tableau 13: Resultats des EM 35

Tableau 14: Résultats des rapports de cotes 38

Tableau 15: Fréquences des individus qui ont un handicap sévère selon le sexe et le niveau d'éducation 44

Tableau 16: La gravité de l'handicap selon le milieu de résidence 45

5

SOMMAIRE

Liste des figures 4

Liste des tableaux 4

LIEU DU STAGE 6

INTRODUCTION 8

CHAPITRE I : LES DéTERMINANTS SOCIO-éCONOMIQUES ET COMPORTEMENTAUX DE LA

SURvENUE DES MALADIES À RISQUE D'AvC. 12

Section I : revue de la littérature et présentation de la base de données 12

I.1. les enseignements de la revue des écrits 12

I.2 La présentation de la base de données et de la population étudiée 16

Section II: Modélisation des maladies à risque AVC 18

II. 1 Les enseignements de l'analyse bi-variée 18

II.2. Présentation des modèles et analyse des résultats 27

Conclusion chapitre I 39

CHAPITRE II : L'IMPACT DES FACTEURS À RISQUE SUR LA GRAvITé DES SéQUELLES DE

L'AVC 40

Section I : Aspects théoriques et méthodes d'évaluation 40

I.1 Revue des écrits sur les séquelles inhérentes aux AVC 40

I.2.L'évaluation des séquelles 41

Section II : Les déterminants aggravant le risque d'handicap d'un AVC : applications sur les données

recueillies 42

II.1. L'effet des variables démographiques sur la gravité de l'handicap 43

II.2. L'effet des variables socio-économiques sur la gravité de l'handicap 44

II.3. L'effet des antécédents médicaux 46

Conclusion chapitre II 47

Conclusion générale 48

BIBLIOGRAPHIE 50

ANNEXES 53

6

LIEU DU STAGE

Le Laboratoire de Statistique Appliquée à l'Analyse et la Recherche en Economie « LASAARE » est une association créée en 1995, à l'initiative de Fouzi MOURJI, professeur à la faculté des sciences juridiques, économiques et sociales à l'Université HASSAN II - Casablanca.

C'est une structure d'accueil de stagiaires, chercheurs et doctorants souhaitant s'intéresser aux questions relatives au développement.

Les chercheurs associés au LASAARE proviennent du corps enseignant de la Faculté des Sciences Juridiques, Economiques et Sociales de l'Université Hassan II - Casablanca, et d'autres institutions. Il s'agit d'anciens stagiaires/doctorants qui y ont travaillé. Une gérante assure la permanence et se consacre aux activités du centre pour une partie importante de son temps, elle est salariée de DIS (société de Droit privé marocain), dont le LASAARE partage les locaux.

Le LASAARE entretient un partenariat avec plusieurs institutions : le département de sciences économiques de l'Université de Montréal, le service de neurologie de l'Hôpital de spécialités (Université Mohamed V Rabat-Agdal), le CERDI (Université d'Auvergne), Paris I à travers le TEAM aujourd'hui le Centre Economique de la Sorbonne (CES), Paris 12 (Val de Marne), le GATE (Université de Lyon 2), le CARE (Université de Rouen) le ScEspi (Rome)... Le LASAARE accueille fréquemment des étudiants de ces centres.

Les travaux réalisés au sein du laboratoire concernent le fonctionnement du secteur informel et les conditions de son financement, mais aussi les réformes du système financier marocain, la microfinance ainsi que l'analyse de l'impact des programmes de microcrédit. Ils portent également sur la dynamique du système productif dans un univers de libéralisation commerciale et financière, sur les déterminants et implications des mouvements migratoires internationaux, sur les déterminants de la pauvreté, sa dynamique et répartition territoriale... Ils portent enfin sur des études en économie de la santé.

Mon stage s'est déroulé sur une période de trois mois et deux semaines, du 15 Juillet au 2 novembre 2012 au sein du LASAARE. Je me suis intéressée dans un premier temps à effectuer un Logit multinomial pour traiter la question des déterminants qui impactent sur le

type de consultation (médecin, herboriste, fkih...). Cependant, bien que les modalités soient bien exclusives, la fréquence de certaines d'entre elles est très faible (88% des malades consultent un médecin)1. La variabilité est donc faible et les résultats risquent de perde en significativité.

J'ai donc laissé de côté cette question, pour m'intéresser plutôt aux maladies à risque d'AVC et analyser les séquelles provoquées par un AVC.

7

1 En annexe les premiers tableaux effectués dans ce sens.

8

INTRODUCTION

Les maladies non transmissibles (MNT) sont les principales causes de décès aujourd'hui et sont en augmentation, comme l'indique l'Organisation Mondiale de la Santé dans son rapport sur la situation mondiale des MNT. Les maladies chroniques étaient auparavant le problème de santé majeur dans les pays à revenu élevé alors que les pays à revenu faible et intermédiaire se préoccupaient des maladies transmissibles. Mais les changements socio-économiques de ces pays ont changé la tendance. Selon les données de l'OMS, 80% des décès par MNT se produisent dans les pays à revenu faible ou intermédiaire.

Sur les 57 millions de décès qui se sont produits dans le monde en 2008, 36 millions, soit près des deux tiers, étaient dus aux MNT, principalement les maladies cardiovasculaires, les cancers, le diabète et les pneumopathies chroniques. Le Dr Margaret Chan « Directeur général de l'OMS », estime que les MNT portent un double coup au développement, provoquant des milliards de dollars de pertes pour le revenu national, et entraînent chaque année des millions de personnes au-dessous du seuil de pauvreté2.

Les maladies cardio-vasculaires sont responsables de la plupart des décès par MNT (17 millions de personnes chaque année), suivies par le cancer (7,6 millions), les maladies respiratoires (4,2 millions) et le diabète (1,3 million). Selon l'OMS, ces maladies ont tous les mêmes facteurs de risque comportementaux : le tabagisme, l'usage nocif de l'alcool et une alimentation déséquilibrée.

Le Maroc a réalisé des avancées remarquables dans le domaine sanitaire. Depuis son indépendance, il a déployé des efforts pour améliorer la santé de la population. L'amélioration de l'état de santé de la population grâce à la disparition de certaines épidémies (Poliomyélite, Diphtérie, Tétanos néonatal, Rougeole, Trachome, Paludisme, Bilharziose) et la généralisation de la campagne vaccinale (95% de la population en 1996)3 n'ont pas aidé à faire avancer les indicateurs sanitaires. En effet, la santé au Maroc présente encore des indicateurs alarmants avec un taux de mortalité maternelle (TMM) de 227 pour 100.000 naissances vivantes, un taux de mortalité infantiles (TMI) de 40 pour 1000 ainsi qu'une couverture médicale ne dépassant pas les 30% de la population4.

2 Selon le rapport de la situation mondiale des maladies non transmissibles, OMS 2010.

3 Selon le rapport du ministère de la santé « stratégie 2008/2012 »

4 Des chiffres du ministère de la santé 2009

9

Trois des huit objectifs du millénaire pour le développement (OMD) sont destinés à la

santé :

- OMD 4 : Réduire la mortalité des enfants de moins de cinq ans

- OMD 5 : Améliorer la santé maternelle

- OMD 6 : Combattre le VIH/ SIDA, le paludisme et la tuberculose

Et à l'approche de la date butoir (2015), le Maroc se voit loin dans la réalisation des OMD en matière de santé. Ces derniers, sont en lien avec l'augmentation de l'épidémie des maladies non transmissibles (MNT) dues aux facteurs de la transition économique, l'urbanisation rapide et le mode de vie non sain. Les effets socio-économiques des MNT freinent aussi la réalisation des OMD qui ciblent les déterminants sociaux, tels que l'éducation pour tous et l'élimination de la pauvreté.

Le royaume du Maroc est parmi les pays qui ont connu une transition épidémiologique avec un intérêt particulier aux maladies chroniques. Cette transition est due à une modification dans l'âge de la population, des changements de style de vie (accroissement de la consommation du tabac, de l'alcool, diminution dans l'activité physique) ce qui tend à accroître la prévalence des facteurs de risques et donc le risque de survenue d'un AVC5.

On enregistre donc une augmentation dans les personnes souffrant de facteurs de risques cardiovasculaire, plus de 33% des marocains sont hypertendus, 29% ont un taux de cholestérol élevé et plus de 13% de la population sont obèses. Les MNT deviennent donc un problème majeur de la santé publique.

L'AVC est l'une des MNT constituant un problème de santé publique. Le nombre de personnes souffrant d'accident vasculaire, est en augmentation parallèlement que le vieillissement de la population.

L'OMS définit l'AVC comme « un trouble focal aigu du système nerveux central d'origine vasculaire ». Il correspond à un arrêt brutal de la circulation sanguine au niveau du cerveau, qui est dû soit à un caillot situé directement dans l'artère soit à une hémorragie en sorte de rupture de parois du vaisseau. A l'origine de cette pathologie, on trouve une perturbation de l'irrigation sanguine du cerveau, dont quelques cellules meurent en manque d'oxygène et autres composantes essentielles.

5 Le rapport « Le logement comme déterminant socio-économique du risque d'accident vasculaire cérébral au Maroc » BAGLIONE et ENGELS, Mai 2011, CERDI

10

L'AVC est aussi la première cause d'handicap à l'âge adulte, la deuxième cause de démence et la troisième cause de mortalité. Il est donc clair que cette maladie constitue un lourd fardeau humain, surtout financier.

La raison de la survenue d'un AVC est liée à divers facteurs de risque. Ces derniers représentent des variables associées à la probabilité de la survenue d'une maladie. Un facteur de risque peut être modifiable par des interventions cliniques, épidémiologiques et/ou écologiques ou bien non modifiable.

Risques non évitables. Il s'agit principalement de :

- L'âge

- Le sexe

- Les antécédents familiaux

Risques évitables. On identifie des éléments de comportement de la vie courante

déclenchant ou aggravant la survenue de l'AVC. Parmi ces comportements :

- Les maladies à grand risque : HTA, diabète, maladies cardiaques

- Le tabac

- L'alcool

- Le surpoids

Pour le Maroc, il existe une enquête exhaustive qui étudie la prévalence et l'incidence sur des données de plus de 60 000 individus résident en milieu urbain et rural, avec informations sur leurs caractéristiques socioéconomiques, comportementales (hygiène de vie) et de morbidité. L'enquête a été réalisée dans le cadre d'une coopération entre le LASAARE et l'unité de neuropsychologie de l'hôpital des spécialités avec le soutien de l'académie Hassan II des sciences et techniques. Cette base a donné lieu à plusieurs travaux sur la prévalence (Louis Faye (2009), Hazzami (2009), et Sebgo (2009)) qui ont appliqué des outils de statistique descriptive et de l'économétrie (notamment le probit). Outre la mesure prenant en compte la normalisation, ils ont mis en exergue les facteurs qui aggravent le risque AVC. Florian Léon (2011) a recouru à la méthode des groupes appariés et a pu parvenir à des résultats complémentaires des précédents. Etant donné la faible fréquence des AVC, il a pu styliser, notamment par référence aux variables relatives au régime alimentaire.

Notre travail portera sur deux aspects en amont et en aval des AVC. Nous étudierons d'un côté les déterminants socioéconomiques et comportementaux des maladies qui agissent

11

sur le risque AVC (en particulier l'HTA, les maladies cardiaques et le diabète) ; de l'autre nous analyserons la gravité des handicaps inhérents aux AVC. Nous tenterons d'apprécier l'effet des variables démographiques, à côté des variables précitées.

Ainsi le premier chapitre va être consacré à l'effet des diverses variables qui caractérisent les individus sur le risque qu'ils contractent une maladie à risque AVC.

Dans le deuxième chapitre, nous restreignons l'analyse à l'échantillon des personnes ayant subi un AVC (127 cas), et nous étudions la gravité des séquelles qu'elles en gardent. Nous analyserons, à côté des facteurs ayant précédé la survenance de l'AVC, l'âge et le niveau d'éducation ainsi que d'autres comportements qui ont un impact sur la gravité des handicaps que connaitront les individus.

12

CHAPITRE I : LES DETERMINANTS SOCIO-ECONOMIQUES ET COMPORTEMENTAUX DE LA SURVENUE DES MALADIES A RISQUE D'AVC.

Plusieurs études ont déjà traité la relation qui existe entre le statut socio-économique, le comportement individuel et l'état de santé des individus. Cette relation diffère d'une MNT à l'autre, ce qui est le cas pour l'HTA, le diabète et les maladies cardiaques. Concernant ces maladies, que nous allons traiter dans notre étude, l'augmentation du revenu se traduit directement par un changement de style de vie et d'alimentation. Ce nouveau mode de vie (ex: forte consommation de protéines animales) accroit le risque d'HTA et de diabète.

Nous allons présenter dans la section qui suit, les résultats de certaines études qui se sont intéressées, d'une part, à la relation entre les déterminants socio-économiques et les maladies à risques d'AVC. D'autre part, les déterminants comportementaux et les facteurs médicaux évitables de l'AVC. Puis dans la deuxième section, nous allons présenter la base de données utilisée dans l'étude.

SECTION I : REVUE DE LA LITTERATURE ET PRESENTATION DE LA BASE DE DONNEES

I.1. LES ENSEIGNEMENTS DE LA REVUE DES ECRITS

I.1.1. L'HYPERTENSION ARTERIELLE « HTA »

Une personne est considérée comme hypertendue si sa pression artérielle systolique (qui correspond à la pression du sang au moment où le coeur se contracte (systole) et propulse le sang dans les artères et vers les poumons à partir de l'aorte et de l'artère pulmonaire) atteignait 140 mm Hg et/ou si sa pression artérielle diastolique (qui correspond à la pression du sang au moment où les cavités ventriculaires se dilatent (diastole) pour recevoir le sang arrivant dans les oreillettes par les veines caves et les veines pulmonaires) atteignait 90 mm Hg6.

L'HTA est une pathologie à part entière qui affecte principalement le cerveau, le coeur et les reins. Selon l'OMS, elle vient en deuxième position, après le tabagisme et avant

6 Selon les critères de la classification de l'OMS de 1999.

13

l'alcoolisme, sur la liste des facteurs diminuant le nombre d'années de vie en bonne santé. L'hypertension artérielle est un des facteurs de risque majeurs d'événement vasculaire (AVC en particulier) car ils sont linéairement corrélés au niveau de pression artérielle. Certains éléments comme le stress, le tabagisme, la consommation de café, des apports faibles en calcium et magnésium peuvent favoriser l'hypertension. Cette affection cardio-vasculaire augmente la morbidité et la mortalité et elle la diminue avec un bon suivi du traitement (Marmot M. et al. ,1993).

La lutte contre l'HTA diminuerait de façon significative le risque de survenue d'évènements cardio-vasculaires (Arveux I. et al. ,2002). Et d'après Collins R. et al. (1990), une baisse de la pression artérielle systolique de 6 mm Hg entraînerait une diminution parallèle de 40 % du risque d'AVC et de 15 % celui des attaques cardiaques. Donc pour prévenir les AVC et lutter contre les maladies cardio-vasculaires, au niveau de la population, il faut réagir sur l'exposition au risque et enregistrer une baisse dans l'incidence des maladies à risques dont l'HTA.

L'étude MONICA (MONItoring of trends and determinants of CArdiovascular diseases) coordonnée par l'OMS a été réalisée dans 21 pays (38 populations) en 1985. En France, la première enquête de population, en lien avec cette grande étude, a été effectuée entre 1985 et 1987 pour mesurer les facteurs de risques cardio-vasculaires en Haute-Garonne, dans le Bas-Rhin et dans la région de Lille. Un peu plus tard (2005 à 2007), une seconde enquête de population a été réalisée pour effectuer les mêmes évaluations. Cette étude porte le nom de « Mona Lisa » dont les participants étaient âgés entre 35 et 74 ans (4 825 personnes). Il a été conclu que la prévalence de l'HTA, en France, est plus élevée chez les hommes que chez les femmes (47% contre 35 %). Elle augmente avec l'âge. Cette étude a aussi démontré, que la prévalence de l'HTA est plus importante dans la classe d'âge la plus élevée (65-74 ans) que chez les plus jeunes (80% contre 24%).

Selon une étude réalisée au Congo par le ministère de la santé en collaboration avec l'OMS (2004)7, la fréquence de l'HTA augmente avec l'âge sans différence de sexe. Ce résultat a été confirmé par Tazi M. et al. (2009)8 dans son étude réalisée sur la population marocaine. Il a démontré que le risque d'hypertension est plus élevé chez les personnes diabétiques et ceux vivant en milieu rural. Soulignant, à partir des données de l'enquête nationale marocaine de 2000, que la consommation de fruits frais et de poisson par semaine associée à une marche hebdomadaire de quelques minutes (30 à 60 minutes) diminuent le risque d'hypertension.

7 Suite à une étude préliminaire réalisée en 1980 en milieu rural Congolais où la prévalence de l'HTA était de 14,96%.

8 D'après «Risk factors for hypertension among the adult Moroccan population», étude publiée dans l'Eastern Mediterranean Health Journal, Vol. 15, No. 4, 2009

14

I.1.2. LE DIABETE

Le diabète est une maladie métabolique non transmissible et l'un des facteurs évitables de l'AVC. Dans le langage commun, le terme diabète se rapporte au diabète sucré, il représente un dysfonctionnement du système de régulation de la glycémie et peut avoir des causes diverses, exemples « sécrétion d'insuline, réponse à l'insuline... ». L'insuline est une hormone qui régule la concentration de sucre dans le sang. L'hyperglycémie, ou concentration sanguine élevée de sucre, est un effet fréquent du diabète non contrôlé qui conduit avec le temps à des atteintes graves de nombreux systèmes organiques, plus particulièrement des nerfs et des vaisseaux sanguins. Le diabète se présente sous plusieurs formes : le diabète de type 1 ou de type 2 et le diabète gestationnel. Le statut de diabétique est défini par une glycémie capillaire à jeun supérieure à 1,26 g/l dans le plasma.

Cette maladie dite de « civilisation » est l'exemple de la maladie chronique du monde moderne mais touche aussi les populations défavorisées. Toutes les études mettent en évidence la forte progression de la prévalence du diabète dans le monde, et en particulier dans les pays nouvellement industrialisés et les pays en voie de développement. Les facteurs de risque principaux de développement d'un diabète sont relativement connus et comprennent : l'âge, l'excès pondéral, une histoire familiale de diabète et l'inactivité physique (Wild, 2004). Il est important de mentionner que l'histoire familiale constitue un facteur particulièrement important et que la glycémie à jeun sera d'autant plus élevée qu'il y aura de parents affectés. Ainsi que dans certains groupes sociaux, la tendance va vers la hausse de la prévalence du diabète (Barceló A. et al, 2001).

Jeandel C 9 .dans son étude a démontré qu'un contrôle glycémique authentifié par une hémoglobine glyquée inférieure à 7% permet de retarder la survenue des complications vasculaires, cardiaques, rénales, oculaire et améliore l'espérance de vie des diabétiques.

L'occidentalisation des pays en transition épidémiologique (le cas du Maroc) est comprise comme un changement brutal des modes de vie qui sont sensibles dans les domaines de la production, de l'alimentation et d'habitat. Il s'agit d'un passage d'une mutation socio-économique qui « occidentalise » les modes de vie, qui peut être interprétée comme une

9 Support « Prévention et vieillissement disponible sur http://www.lc-maillard.org/geriatrie_jeandel.htm

15

acculturation (Imbert, 2008). Une étude réalisée sur des travailleurs salariés des Antilles-Guyane a démontré le lien qui existe entre le diabète et l'obésité. La présence d'obésité accroît le risque de contracter le diabète, sexe confondu10. Le risque d'être diabétique est multiplié par 2,4 lors de la présence d'une surcharge pondérale. Donc la mauvaise alimentation et le mauvais comportement individuel, du au mode de vie « occidental » impactent fortement sur l'apparition du diabète. Aussi le niveau socio-économique. Papoz L. et al. (2002) a écrit sur ce sujet, en expliquant que la prévalence du diabète est très élevée chez les personnes de niveau socio-économiques moins favorisé. Ainsi que les personnes diabétiques habitent plus dans les régions économiquement moins favorables que d'autres.

I.1.3. LES MALADIES CARDIAQUES

Les maladies cardiaques représentent l'ensemble de maladies qui touchent les cavités cardiaques, les valvules, le muscle cardiaque et l'enveloppe externe ainsi que les artères du coeur. En raison du rétrécissement, le muscle cardiaque ne reçoit pas suffisamment d'oxygène ce qui déclenche une crise cardiaque. Celle-ci est connue dans le domaine médical sous le nom d'infarctus du myocarde (IM). D'après Poirier et al. (2003)11 la maladie coronarienne va devenir la pathologie numéro un en 2020.

Les crises cardiaques représentent l'une des principales causes de décès tant pour les hommes que pour les femmes. Un grand nombre de ces décès pourraient être prévenus, étant donné que l'on peut agir sur certains des facteurs de risque de cette maladie12.

Parmi ces facteurs de risque que l'on peut contrôler, on retrouve la pression artérielle élevée, un taux de cholestérol élevé, et le diabète de type 2. Il existe d'autres facteurs, associés au mode de vie comme le tabagisme, l'obésité, la consommation excessive d'alcool et l'inactivité physique. Même si les traitements médicaux des maladies cardiaques ont fait beaucoup de progrès, la réduction des facteurs de risque reste la principale façon de prévenir la maladie et les décès associés. Donc la cessation du tabagisme par exemple prévient et réduit la maladie cardiaque et les AVC (Davies A.M.R., 1990).

Il est toutefois important d'agir sur les facteurs de risque modifiables comme l'obésité. En conséquence, celle-ci devrait être considérée en tant que facteur majeur pour la maladie cardiaque. Sachant qu'un indice de masse corporelle « IMC » élevé augmente le risque d'infarctus du myocarde, d'insuffisance coronarienne et de mort subite (Poirier P. et al ; 2003).

10 Suite à une étude réalisée par Jocelyn INAMO pour l'obtention de doctorat « Aspects Epidémiologiques de l'Hypertension Artérielle aux Antilles-Guyane » Université de Toulouse, 2008.

11 Article «Obésité et maladies cardiovasculaires» de Médecine sciences, Volume 19, Numéro 10, Octobre 2003, p 943-949

12 The World Health Report 2002: Reducing risks, promoting healthy life. World Health Organization.

16

M. Apfelbaum (1994)13 précise dont son étude sur les comportements alimentaires qu'une diminution dans le taux de cholestérol sanguin diminue le risque de maladie coronarienne et augmente ainsi, en fin de compte, l'espérance de vie. Dans le domaine de l'épidémiologie nutritionnelle, Ancel Keys, le fondateur de cette discipline, a d'abord constaté qu'avant dans les pays du tiers monde, l'alimentation était à la fois maigre et très pauvre en graisses d'origine animale. Le taux de cholestérol sanguin était donc bas, et la morbidité (ainsi que la mortalité) coronarienne était très basse; et qu'aux États-Unis, la consommation de lipides était forte (40 % des calories totales); le taux moyen de cholestérol sanguin était très élevé et la maladie coronarienne était la première cause de mortalité, comptant pour plus de 30% de la mortalité globale. D' où il a été tiré ce raisonnement simple et convaincant : le cholestérol alimentaire et les graisses saturées alimentaires sont les causes du taux de cholestérol élevé, et celui-ci à son tour constitue la cause des maladies cardiaques.

D'après les différents écrits traitant ce sujet, il est clair que les déterminants socio-économiques et comportementaux peuvent déterminer la probabilité d'avoir un ou plusieurs facteurs de risques d'AVC. Nous retenons les variables qui nous semblent, d'après la lecture des écrits, pertinentes. L'âge qui apparaît comme la première cause de la survenance des MNT, dont les maladies à risque que nous traitons ici. Le niveau socioéconomique, que nous allons le mesurer par le niveau d'éducation des individus. Comme facteur de risque, nous soulignons l'hygiène de vie (pratique du sport et le tabagisme) ainsi que les antécédents médicaux (présence d'autres maladies à risque). (cf. section 2)

I.2 LA PRESENTATION DE LA BASE DE DONNEES ET DE LA POPULATION ETUDIEE

I.2.1. L'ENQUETE EPIDEMIOLOGIQUE DES AVC AU MAROC

Nous allons utiliser dans notre étude les données recueillies auprès d'une vaste enquête démographique dans les régions du Grand Casablanca et Rabat-Salé entre Novembre 2008 - Avril 2009. Le but de l'enquête était de recueillir des données sur la prévalence de l'AVC et les facteurs de risque liés à l'AVC au Maroc, tant dans le milieu urbain que rural.

13.279 ménages marocains (60.031 personnes)14 ont été choisis dans une enquête porte-à-porte à travers l'utilisation d'un questionnaire. La première partie du questionnaire comprenait des questions relatives aux caractéristiques du logement et d'alimentation de chaque ménage. Deuxième partie portait sur les caractéristiques sociodémographiques (sexe, âge, éducation, etc.), les habitudes de vie (nutrition, sport, tabagisme, etc.), la présence de maladies et le type

13 Article publié dans la revue au « Nom de la science » N° 149, 1994

14 Suite à une comparaison de la population échantillonnée à la population totale marocaine il a été conclu que l'échantillon est représentatif en ce qui concerne les critères démographiques et socio-économiques.

17

de suivi de l'état de santé de la personne malade (type de consultation ...). La troisième partie du questionnaire vise à identifier d'éventuelles victimes d'AVC et aussi les ménages où une personne est morte d'un accident vasculaire cérébral.

L'enquête a été menée à la suite de deux étapes successives: d'abord, les enquêteurs formés ont recueilli les caractéristiques du ménage ainsi que le dépistage préliminaire des antécédents d'AVC. D'autre part, les cas présumés d'avoir eu un AVC ont encore été étudiés par une équipe de neurologues pour confirmer le diagnostic en utilisant une autopsie verbale spécifique.

Les patients ont été considérés comme hypertendus par la confirmation d'examens cliniques ou par l'existence d'un traitement antihypertenseur. Un diabétique était retenu en cas de traitement antidiabétique ou par l'existence d'une glycémie à jeun anormale.

I.2.2. LES PRINCIPALES CARACTERISTIQUES DE LA POPULATION DE L'ECHANTILLON

Comme nous l'avons mentionné plus haut, la base est composée de 13 279 ménages (60 031 individus), dont 127 cas ont eu un AVC. Ainsi que 2 837 souffrent d'HTA, 1 773 ont le diabète et 2 153 personnes ont le rhumatisme. 1 148 individus sont plutôt atteints des maladies cardiaques. Plus de 96% des personnes qui ont l'une des maladies à risque d'AVC consultent le médecin avec 3.7 consultation dans les derniers 12 mois.

L'âge moyen de la population enquêtée est de 29.72 ans dont 25 individus ont l'âge maximum (99 ans). Leur revenu moyen est de 2 780.93 Dh15 et le nombre d'années scolaires moyen est de 4.67 ans.

La population est divisée en trois groupes : ceux vivant en milieu urbain (49.03%), périurbain (12.19%) et le rural (38.77%).

15 Le dirham marocain (MAD) est la monnaie officielle du Maroc depuis 1958. 1€ vaut environ 11Dhs, ce taux est assez stable depuis plusieurs années.

Au niveau de l'enquête AVC plusieurs autres maladies ont été soulevées ; en lien ou non avec la maladie étudiée. D'après le tableau, 13.39% des individus de la population ont une ou plusieurs maladies indiquées. 13.18% de la population souffre d'une ou de plusieurs maladies à risque d'AVC (HTA, diabète, rhumatisme et maladies cardiaques). Les marocains souffrent surtout de l'HTA (4.73%) suivi du rhumatisme (3.59%), du diabète (2.95%) puis des maladies cardiaques (1.91%).

Tableau 1: Prévalence des maladies

Maladies

Fréquence
en %

AVC

0.21%

HTA

4.73%

Diabète

2.95%

Maladies
cardiaques

1.91%

Rhum

3.59%

Total

13.39%

18

Dans la prochaine section nous allons, à partir des données de l'enquête AVC16 au Maroc, caractériser les individus atteints d'HTA, de diabète et des maladies cardiaques en fonction des variables socio-économiques (âge, niveau d'éducation...) et des variables comportementales (sport, tabac...). Puis ensuite modéliser la survenance des maladies à risque.

SECTION II: MODELISATION DES MALADIES A RISQUE AVC

II. 1 LES ENSEIGNEMENTS DE L'ANALYSE BI-VARIEE

Pour commencer, nous allons analyser les liens qui existent entre les facteurs socio-économiques et les maladies à risque d'AVC dans le cas du Maroc. Ainsi que le lien entre les facteurs comportementaux (hygiène de vie) et la survenance des maladies à risque. Et enfin, nous allons analyser l'effet de la présence d'une ou plusieurs maladies à risque sur la survenance de l'AVC.

II.1.1.L'EFFET DES VARIABLES DEMOGRAPHIQUES SUR LES MALADIES A RISQUE

? La prévalence des maladies à risque selon l'âge17

Nous avons calculé la prévalence de chaque maladie à risque d'AVC par classe d'âge. Essayons donc de voir si la prévalence augmente en parallèle qu'une augmentation dans l'âge.

16 Dans notre premier chapitre, nous allons utiliser que la première et la deuxième partie du questionnaire, le volet médical sera utile dans le chapitre deux.

17 Les tableaux sont élaborés par nos soins à partir des résultats obtenus à l'aide du logiciel STATA 11.0

19

TABLEAU 2: PREVALENCE DES MALADIES A RISQUE SELON LES TRANCHES D'AGES

Classes d'âges

HTA

Diabète

Maladies
cardiaques

Total

< 15 ans

0.16%

0.13%

0.23%

0.52%

[15, 30[

0.99%

0.38%

0.67%

2.04%

[30, 50[

5.69%

3.55%

1.95%

11.19%

[50, 65[

14.72%

11.03%

5.40%

31.15%

65 ans et plus

26.34%

13.76%

11.32%

51.42%

Total

4.73%

2.95%

1.91%

9.59%

La prévalence des maladies à risque d'AVC est plus importante au niveau des tranches d'âges supérieures. 51.42% des personnes âgées de 65 ans et plus ont une ou plusieurs maladies à risque contre 2.04% pour les personnes âgées entre 15 et 30 ans. Nous constatons aussi, qu'un avancement dans l'âge augmente le risque d'avoir, premièrement, l'HTA (26.34%) qui représente selon la littérature l'important risque de l'AVC, suivi du diabète (13.76%) puis des maladies cardiaques (11.32%). A noter, que le test d'indépendance (test de Pearson chi-2) nous dit que la différence de prévalence entre les classes d'âges est statistiquement significative avec un risque de se tromper de 5%. (Pr = 0.00).

La prévalence des maladies à risque d'AVC devient plus importante à partir de la tranche d'âge [30,50]. Nous allons donc voir la prévalence de ces maladies à partir de 40 ans et plus en décomposant l'âge en tranches de 5 ans.

TABLEAU 3 : PREVALENCE DES MALADIES A RISQUE SELON LES TRANCHES D'AGES DE 5 ANS

Classes d'âges > 40 ans

HTA

Diabète

Maladies Cardiaques

[40, 45[

6.18%

4.04%

2.39%

[45, 50[

9.71%

6.80%

2.69%

[50, 55[

11.58%

9.71%

4.06%

[55, 60[

15.07%

11.25%

5.43%

[60, 65[

20.19%

13.17%

7.95%

[65, 70[

25.11%

14.43%

10.38%

[70, 75[

29.50%

15.62%

13.56%

[75, 80[

26.06%

12.11%

11.19%

80 et plus

25.72%

10.76%

11.02%

Total

4.73%

2.95%

1.91%

Nous remarquons que la prévalence de toutes les maladies à risque augmente en parallèle qu'une augmentation dans l'âge. Cependant, la probabilité d'avoir ces maladies diminue à

20

partir de 75 ans (Dans la population, seulement 2.55% des individus sont âgés de 75 ans et plus).

? La prévalence des maladies à risque selon le sexe

Essayons de déterminer si le sexe ratio peut influencer sur la survenance d'une ou plusieurs maladies à risque.

TABLEAU 4: PREVALENCE DES MALADIES A RISQUE SELON LE SEXE

Sexe

Répartition

HTA

Diabète

Maladies
cardiaques

Total

Femme

Dans

l'ensemble

6.38%

3.38%

2.48%

12.24%

Moins de 60
ans

4.24%

2.35%

1.62%

Plus de 60 ans

30.91%

14.91%

12.86%

Homme

Dans

l'ensemble

3.02%

2.51%

1.33%

6.86%

Moins de 60
ans

1.71%

1.61%

0.77%

Plus de 60 ans

18.40%

12.34%

7.87%

Total

4.73%

2.95%

1.91%

9.59%

Concernant la prévalence des maladies à risque d'AVC selon le sexe des individus, on

remarque qu'elle est plus importante chez les femmes (12.24% contre 6.86% pour les hommes). Même si, dans notre échantillon, le nombre d'hommes âgés de 65 et plus (4793) est plus important que les femmes (4434). Avec un risque de se tromper de 5%, le test de Pearson chi-2 (p=0.000) nous permet de constater que la survenance des maladies à risque d'AVC est associée au sexe d'individu. Ce résultat est différent de ceux obtenus dans d'autres études où le sexe n'a pas d'influence particulière sur la survenance des maladies à risque d'AVC.

Plusieurs résultats ressortent de ce tableau :

Sans prendre en considération l'âge des individus, 6.38% des femmes ont un risque d'avoir l'HTA contre seulement 3.02% des hommes. Le risque d'avoir un diabète est plus important chez les femmes que celui d'avoir une maladie cardiaque (3.38% pour le diabète et 2.48% pour les maladies cardiaques). Ce classement est gardé par les hommes (diabète= 2.51% et les maladies cardiaques= 1.33%)

Si on prend en considération l'âge des personnes, nous constatons que le risque pour toutes les maladies à risque d'AVC est très important chez les femmes et les hommes âgés de plus de 60 ans. Chez les femmes âgées de plus de 60 ans, 30.91% ont un risque d'avoir l'HTA, 14.91% ont un risque d'avoir le diabète et 12.86% d'avoir les maladies cardiaques. La prévalence de maladies à risque est moins importante chez les hommes que les femmes (âgés de plus de 60 ans).

II.1.2. L'EFFET DES VARIABLES SOCIOECONOMIQUES SUR LES MALADIES A RISQUE

? La prévalence des maladies à risque selon le milieu de résidence

6

5

4

3

2

1

0

HTA Diabète Maladies

cardiaques

Rural Urbain Périurbain

Dans cette étude nous avons trois milieux de résidence : l'urbain, le périurbain et le rural.

Dans l'urbain 11.47% des personnes ont une ou plusieurs maladies à risque d'AVC, 8.21% sont dans les zones périurbaines et 7.65% vivent dans le rural.

Figure 1: Les maladies à risque et le milieu de résidence

- Pour les personnes qui vivent dans le milieu urbain : la prévalence des trois maladies à risque est plus élevée que dans les autres milieux de résidence. En effet on trouve des pourcentages plus élevés d'urbains qui ont l'HTA, le diabète et les maladies cardiaques, respectivement 5.36%, 4.02%, 2.09% contre 4.37%, 2.6% et 1.24% pour les périurbains.

- Pour les personnes en milieu rural, on remarque que la prévalence des maladies cardiaques (1.89%) est plus élevée que pour ceux du périurbains.

Grace à un test de chi-2 de Pearson18 essayons de voir est ce que cette différence de prévalence entre les urbains, périurbains et les ruraux est statistiquement significative. Pour un risque de première espèce de 5%, nous pouvons conclure que la différence de la prévalence des maladies à risque est statistiquement indépendante du milieu de résidence (p= 0.000).

21

18 Ho : Indépendance des deux variables, H1 : Les deux variables sont dépendantes

22

? La prévalence des maladies à risque selon le niveau d'éducation

TABLEAU 5: LES MALADIES A RISQUE ET LE NIVEAU SCOLAIRE

Niveau scolaire

HTA

Diabète

Maladies
cardiaques

Total

Aucun

7.64%

4.36%

3.11%

15.11%

Primaire

3.10%

2.11%

1.29%

6.50%

Secondaire et
Lycée

2.50%

1.82%

0.99%

5.31%

Universitaire

3.43%

2.76%

1.23%

7.42%

Chi-2

287.80

104.15

294.45

Chi 2(ddl: 3= 7.81)

Total

4.73%

2.95%

1.91%

9.59%

Le tableau ci-dessus met en évidence la prévalence des maladies à risque d'AVC avec le niveau d'éducation des personnes. Pour cela nous avons déterminé quatre niveaux : « aucun » qui correspond aux individus qui ont 0 année d'étude, « primaire » pour les individus qui ont entre 1 et 6 années d'études, « secondaire et lycée » correspond a ceux qui ont entre 7 et 12 années d'études et enfin « l'universitaire » pour les individus qui ont plus de 13 années d'études.

On remarque que la prévalence de ces maladies diminue jusqu'au niveau secondaire et lycée puis elle augmente pour ceux au niveau universitaire. Nous avons 15.11% des personnes avec aucun niveau scolaire ont une ou plusieurs maladies à risque d'AVC ; 7.64% ont l'HTA, 4.36% ont le diabète et 3.11% ont les maladies cardiaques. On observe que cette prévalence est deux fois plus importante que celle des personnes dont le niveau d'éducation est le primaire (6.50% des personnes qui ont un niveau primaire ont une ou plusieurs maladies à risque).

Le risque d'avoir une ou plusieurs maladies à risque est plus important chez les personnes du niveau universitaire que ceux du niveau secondaire. Nous pouvons l'expliquer par l'augmentation du revenu de ces personnes ce qui mène à un changement dans le niveau et style de vie (consommation plus importante de viande rouge ...).

D'après le test de Pearson, la survenance des maladies à risque d'AVC est dépendante du niveau d'éducation. Ce résultat est statistiquement significatif à 10% (p =0.000), avec un risque de se tromper de 5%.

Essayons de voir si le niveau d'éducation agit de la même façon chez les deux sexes sur la prévalence des maladies à risque d'AVC. (cf. tableau ci-dessous)

23

? La prévalence des maladies à risque selon le sexe et le niveau d'éducation

TABLEAU 6: LES MALADIES A RISQUE SELON LE SEXE ET LE NIVEAU D'EDUCATION

Niveau scolaire

HTA

Diabète

Maladies
cardiaques

Femme

Homme

Femme

Homme

Femme

Homme

Aucun

9.68%

4.55%

5.09%

3.27%

3.84%

1.99%

Primaire

3.97%

2.40%

2.20%

2.04%

1.53%

1.10%

Secondaire et
Lycée

3.13%

1.99%

1.60%

2%

1.15%

0.86%

Universitaire

3.53%

3.35%

2.05%

3.35%

1.11%

1.34%

Total

4.73%

2.95%

1.91%

Nous remarquons que la prévalence de l'HTA chez les femmes quelque soit leur niveau d'éducation est plus importante que celle des hommes. Une femme avec aucun niveau d'éducation multiplie son risque d'avoir l'HTA par 2.5 qu'une femme qui a un niveau primaire ou plus. La même remarque est valable pour les maladies cardiaques. La prévalence de ces maladies ne diminue pas significativement tout en augmentant dans le niveau éducatif pour les hommes. Le risque d'avoir, pas exemple, l'HTA chez un homme du niveau primaire est 1.90 fois moins importante pour un homme avec aucun niveau scolaire.

Toutefois il faut préciser, que la prévalence des maladies cardiaques chez les hommes du niveau universitaire (1.34%) est supérieure à celle des femmes du même niveau d'éducation (1.11%). Il en est de même pour le diabète pour les niveaux secondaire et universitaire; 3.35% des hommes qui ont un niveau universitaire ont le diabète et seulement 2% des hommes qui ont un niveau scolaire secondaire contre, respectivement, 2.05% et 1.60% des femmes. Nous pouvons à partir de ces résultats dire que l'éducation contribue à baisser, jusqu'à un certain niveau, la prévalence des maladies à risque. Ainsi qu'un homme éduqué a plus de chance d'échapper à ces maladies.

Nous allons essayons de voir maintenant l'impact des variables comportementales sur la prévalence des maladies à risque d'AVC pour les personnes âgées de plus de 40 ans.

24

II.1.3. L'EFFET DE L'HYGIENE DE VIE SUR LA SURVENANCE DES MALADIES A RISQUE D'AVC

TABLEAU 7: PREVALENCE DES MAR SELON LE COMPORTEMENT

Maladies à risque

Fumer

Sport

Total

H > 40 ans

H > 40 ans

F > 40 ans

HTA

Oui

4.56%

Oui

8.93%

19.13%

4.73%

Non

10.39%

Non

8.91%

18.96%

Diabète

Oui

4.56%

Oui

11.31%

14.44%

2.95%

Non

8.77%

Non

7.38%

10.43%

Maladies Cardiaques

Oui

2.07%

Oui

3.42%

4.69%

1.91%

Non

4.06%

Non

3.56%

6.86%

Le tabagisme est associé à une augmentation de la morbidité et de la mortalité globales. Il accroît le risque d'avoir l'AVC en formant des plaques dans les artères, en augmentant le risque de caillots sanguins, en réduisant l'oxygène dans le sang et en faisant monter la pression artérielle. Or, si nous analysons nos résultats, nous remarquons que la probabilité d'avoir une maladie à risque d'AVC chez les hommes19 fumeurs âgés de plus de 40 ans est moins importante que chez les non fumeurs. Des études ont démontré qu'il faut au moins 5 ans d'arrêt du tabagisme pour diminuer le risque AVC et les maladies à risque. Ce qui peut expliquer en partie, que les personnes qui ont arrêtées de fumer20 ont encore une probabilité d'avoir l'HTA, diabète et les MC supérieure aux fumeurs.

La même remarque est valable pour la pratique du sport (hommes et femmes âgés de plus de 40 ans). Les individus qui pratiquent le sport ont une prévalence des maladies à risque supérieure à ceux qui ne le pratiquent pas.

II.1.4. L'EFFET DE LA PRESENCE D'UNE MALADIE A RISQUE SUR LA SURVENANCE D'AVC

? L'effet des maladies à risque prises isolément

Nous avons choisis trois maladies à risque d'AVC dans notre étude : HTA, diabète et les maladies cardiaques. Ce choix a été basé sur la littérature, mais aussi suite à la consultation des spécialistes du domaine médicale. Le tableau qui suit nous permet de voir, si statistiquement, la présence d'une de ces maladies à risque agit effectivement sur la prévalence de l'AVC.

19 Nous avons pris que les hommes âgés de plus de 40 ans car les réponses des femmes à la question du tabagisme ne reflètent pas la réalité.

20 Avec les données dont on dispose, nous ne pouvons pas savoir si les personnes qui ont répondues à la question du tabagisme sont des individus qui ont arrêté de fumer ou n'ont jamais fumé ni quelle est la durée d'arrêt du tabac.

25

D'après le test de Pearson, pour un risque de première espèce de 5% nous concluons qu'il y'a une dépendance significative entre les maladies à risque et l'AVC.

TABLEAU 8: PREVALENCE DE L'AVC SELON LES MAR

Maladies à risque

AVC

HTA

Oui

1.94%

Odds ratio

15.68

Non

0.13%

IC (95%)

10.81565 ; 22.64028

P-value

0.00

Diabète

Oui

1.30%

Odds ratio

7.35

Non

0.18%

IC (95%)

4.45226 ; 11.66278

P-value

0.00

Maladies cardiaques

Oui

2.35%

Odds ratio

14.15

Non

0.17%

IC (95%)

8.856972 ; 21.94048

P-value

0.00

Total

0.21%

La probabilité d'avoir l'AVC varie selon la maladie à risque dont souffre l'individu.

- Elle augmente si la personne a une maladie à risque. 2.35% des personnes qui ont les maladies cardiaques ont l'AVC, contre 1.94% de ceux qui ont l'HTA et seulement 1.30% des individus diabétiques.

- Elle diminue si l'individu n'a pas une des maladies à risque : 0.13% qui ont l'HTA ont l'AVC contre 0.18% des personnes qui ont le diabète et 0.17% des individus souffrant des maladies cardiaques.

D'après les différents écrits, le premier risque modifiable qui agit significativement sur la survenance de l'AVC est l'hypertension artérielle. Nous pouvons le démontrer suite au calcul de l'Odds-ratio.

L'Odds ratio « OR » s'interprète d'une façon similaire au risque relatif «RR». OR permet de nous donner la force, le sens et le degré de signification de l'association. Plus il est éloigné de 1, plus l'effet est important.

- OR=1 Absence d'association entre le facteur de risque et la maladie

- OR>1 L'association est positive - OR<1 L'association est inverse

D'après cette brève présentation de l'OR, nous pouvons dire que le risque d'avoir l'AVC est : 15.68 fois plus important chez les personnes qui ont l'HTA que chez les sujets non exposés à l'HTA.

26

14.15 fois plus important chez les individus qui ont les maladies cardiaques que chez les personnes non exposés à ces maladies.

Et seulement 7.35 fois plus important chez les exposés au diabète que chez les non exposés.

Ces résultats nous permettent de dire que ces maladies sont statistiquement considérées comme des facteurs de risque, et ils sont très significatifs (p=0.000).

? L'effet de la présence conjointe des maladies à risque

Le tableau ci-dessous nous met en évidence la prévalence de l'AVC suite à la combinaison de deux maladies à risque ou trois, que nous avons choisi de traiter. Nous avons donc essayés de voir si la présence, par exemple, de deux maladies à risque (HTA+diabète, diabète+maladies cardiaques..) augmentent la prévalence de l'AVC.

TABLEAU 9: PREVALENCE DE L'AVC SELON LA PRESENCE DE DEUX MAR

Maladies à risque

AVC

HTA + Diabète

Oui

2.19%

Odds ratio

11.47

Non

0.19%

IC (95%)

5.54 ; 21.47

P-value

0.00

HTA + Maladies cardiaques

Oui

3.88%

Odds ratio

21.26

Non

0.19%

IC (95%)

11.14936 ; 37.62825

P-value

0.00

Maladies cardiaques +
Diabète

Oui

3.33%

Odds ratio

17.02

Non

0.20%

IC (95%)

6.04352 ; 38.85652

P-value

0.00

HTA + Diabète + Maladies
cardiaques

Oui

2.20%

Odds ratio

10.75

Non

0.21%

IC (95%)

1.268428 ; 40.80445

P-value

0.01

Total

0.21%

Il est tout à fait normal que l'accumulation de deux maladies à risque augmentera la probabilité d'avoir l'AVC, sachant que la présence d'une seule maladie accroît le risque.

Le risque d'avoir l'AVC est très important si la personne souffre de l'HTA et des maladies cardiaques en même temps ; 3.88% des personnes souffrant de ces maladies ont l'AVC contre 0.19% des non malades. Cette combinaison de maladies augmente significativement de 21.26 fois (IC 95% 11.14936 ; 37.62825) le risque d'avoir l'AVC chez les personnes malades de l'HTA et les maladies cardiaques de ceux qui ne sont pas exposés à ces deux maladies.

27

II.2. PRESENTATION DES MODELES ET ANALYSE DES RESULTATS

II.2.1. LE CHOIX DES VARIABLES

A/ LES VARIABLES EXPLIQUEES

Dans le cadre de l'étude sur la prévalence des maladies à risque d'AVC au Maroc, les données dont nous avons besoin sont en majorité des données qualitatives. Les trois variables expliquées avec lesquelles on va former les modèles sont codées de manière binaire :

0 signifie que l'individu n'a pas la maladie étudiée

1 signifie que l'individu a la maladie présumée.

Nous allons donc estimer la probabilité d'avoir les maladies : HTA, diabète et les maladies cardiaques grâce à un modèle Logit simple. Nous n'allons utiliser que la population âgée de plus de 15 ans qui représente la population à risque dans notre étude.

B/ LES VARIABLES EXPLICATIVES

L'objectif de cette étude est de modéliser la survenance d'une maladie à risque d'AVC en fonction des caractéristiques socio-économiques et comportementales. Nous l'avons montré à travers l'analyse bi-variées, que le niveau d'éducation des individus est la variable à caractère socio-économiques, qui influence le plus la probabilité d'apparition des maladies à risque d'AVC. On s'attend, économétriquement, que le coefficient du niveau d'éducation obtient un signe négatif.

Nous le savons bien, que la probabilité d'avoir une maladie ne dépend pas seulement du fait d'être éduqué ou non, il existe bien d'autres variables. Ces dernières sont considérées comme des facteurs à risque. Nous allons choisir : l'âge, le tabac, la pratique du sport et les autres maladies à risque.

On s'attend à ce que l'âge, le tabac et les maladies agissent positivement sur la probabilité d'avoir une des maladies à risque d'AVC.

28

II.2.2. LES CARACTERISTIQUES DU MODELES RETENUS ET JUSTIFICATION

A/ LES FORMES DE LIAISON ADOPTEES

Nous allons régresser chaque variable représentant les maladies à risque d'AVC (HTA, DIABETE et CARDIAQUE) par la variable niveau d'éducation (Educ) en contrôlant par les facteurs de risque présentés plus haut.

Les trois modèles de base sont les suivants :

Modèle 1 : HTA = á1 Educ + á2 Age + á3 Tabac21 + á4 Sport + á5 Maladies + C + å

Modèle 2 : DIABETE = á1 Educ + á2 Age + á3 Tabac + á4 Sport + á5 Maladies + C + å

Modèle 3 : Maladies Cardiaques = á1 Educ + á2 Age + á3 Tabac + á4 Sport + á5 Maladies + C + å

Notre échantillon est de 43 626 individus. Nous allons effectuer des tests d'hypothèses afin de pouvoir valider nos modèles avant de commencer d'interpréter et d'analyser nos résultats.

B/ Les test préalables

Nous allons utiliser le test paramétrique économétrique de Wald. Il nous permet de tester la nullité de tous les coefficients sauf la constante. Les hypothèses de ce test sont donc : H0 : Les coefficients sont tous égal à 0

H1 : Au moins un des coefficients est différent de 0

TABLEAU 10: TEST DE WALD

Les variables explicatives

HTA

DIABETE

CARDIAQ

Educ

0

0

0

Age

0

0

0

Tabac

0

0

0

Sport

0

0

0

Diabète

0

0

0

Cardiaque

0

0

0

Chi-2 (6)

3477.19

2157.03

1501.84

Prob > chi-2

0.0000

0.0000

0.0000

21 Nous utilisons la variable quantitative « nombre de paquets fumés » au lieu de la variable dichotomique codée 1 pour les fumeurs et 0 pour les non fumeurs.

29

Nous obtenons un chi-2 (6) des trois modèles supérieur à chi-2 lu sur la table (11.07), nous rejetons H0 (Prob > chi2 = 0.000). Les coefficients de nos 6 variables explicatives ne sont pas tous nuls. Si nous appliquons le test à nos variables une à une nous obtenons les résultats suivants :

- Pour le modèle dont la variable à expliquer est la survenance de la maladie HTA, nous
remarquons que quasiment tous les coefficients des variables sont significativement différents de 0 à 5%. Sauf pour « Educ » et « Sport » qui ne sont pas significatives.

- Concernant la variable à expliquer le DIABETE, nous obtenons le même résultat sauf
pour le coefficient de la variable « Educ ». Au niveau de ce modèle, le coefficient de cette variable devient significativement différent de 0 à 5%.

- Pour le modèle où la variable à expliquer est la survenance des maladies cardiaques,
nous avons plutôt la variable « Tabac » et « Sport » qui ne sont pas significatives.

Nous allons effectuer un test de spécification. Ce test permet d'appréhender le pouvoir explicatif du modèle en calculant les discordances et les concordances entre les valeurs estimées et observées. Les résultats tirés du tableau de contingence sont les suivants :

TABLEAU 11: TABLEAU DE CONTINGENCE

Logistic
model for
HTA

True

Total

Logistic
model for
DIABETE

True

Total

Logistic
model for
CARDIAQ

True

Total

Classified

D

--D

Classified

D

--D

Classified

D

--D

+

213

252

465

+

11

47

58

+

1

2

3

-

2598

40561

43159

-

1740

41826

43566

-

1109

42512

43621

Total

2811

40813

43624

Total

1751

41873

43624

Total

1110

42514

43624

Positive
predictive
value

45.81%

Positive
predictive
value

18.97%

Positive
predictive
value

33.33%

Correctly
classified

93.47%

Correctly
classified

95.90%

Correctly
classified

97.45%

Le tableau ci-dessus nous permet de tester la qualité d'ajustement des modèles et le degré de prédiction. Pour chaque modèle nous allons interpréter les résultats obtenus dans le tableau de contingence.

- Pour les personnes qui ont eu l'HTA 213 ont été bien prédis sur 465. Nous obtenons 45.81% comme valeur positive prédite. Pour les non exposés à l'HTA 40 561 ont été bien prédits sur 43 159. Le seuil de prédiction de notre modèle est égal à 93.47%.

- Concernant les individus qui sont exposés au DIABETE, 11 ont été bien prédis sur 58, la valeur prédite positive est alors de 18.97%. Le seuil de prédiction du deuxième modèle est égal à 95.9%.

30

- 97.45% est le taux de prédiction du troisième modèle. Ainsi que la valeur positive prédite n'est que de 33.33% (Une personne a été bien prédite sur les trois exposés contre 42 512 des non exposés aux maladies cardiaques sur les 43 621).

Les taux de la valeur prédite positive des trois modèles ne sont pas négligeables. Ils représentent des seuils très corrects de notre échantillon.

II.2.3. LES RESULTATS DES ESTIMATIONS DES MODELES EXPLICATIFS DE LA SURVENANCE DES MALADIES A RISQUE

Dans cette partie nous allons présenter et analyser les résultats de chaque modèle (modèle de base) ensuite affiner le traitement en spécifiant le sexe dans chaque modèle. Nous allons effectuer une régression avec Logit simple, puis calculer les effets marginaux et enfin les rapports de côtes.

A/ L'application du logit simple

Nos variables à expliquer (HTA, DIABETE et CARDIAQUE) sont toutes qualitatives binaires codées 1 si l'individu est exposé à la maladie et 0 si non. C'est la raison pour laquelle nous allons utiliser la régression logistique. La fonction logistique est définie par :

F(x) = 1 / (1 + e-x)

Cette fonction est bien adaptée à la modélisation de probabilités car elle prend ses valeurs entre 0 et 1 selon une courbe de S. Elle est très utilisée lors de la modélisation du risque individuel de développer une maladie.

Concernant les coefficients issus de cette régression, ils n'ont pas la même signification que ceux d'un modèle linéaire simple estimé par les MCO. Pour les coefficients obtenus par une estimation par la méthode du maximum de vraisemblance seul leurs signes sont interprétables.

Nous allons estimer le modèle de base et présenter ses résultats ensuite, pour affiner les résultats nous allons estimer le modèle en spécifiant le sexe. Le tableau ci-dessous est élaboré pour présenter les résultats obtenus.

31

TABLEAU 12: RESULTATS DE LA REGRESSION AVEC LOGIT SIMPLE

Les

variables
explicatives

Sexe confondu

Hommes

Femmes

HTA

Diabète

MC

HTA

Diabète

MC

HTA

Diabète

MC

 

-0.0193606

0.0094989

-0.0293392

0.0136344

0.0437251

0.0075534

-0.0165736

-0.0188073

-0.0390999

Educ

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(-3.80)

(1.54)

(-3.67)

(1.68)

(5.12)

(0.65)

(-2.52)

(-2.05)

(-3.55)

 

0.0533932

0.0520336

0.0401499

0.0592349

0.0575523

0.0499085

0.0569493

0.0492787

0.038796

Age

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(41.97)

(36.61)

(20.32)

(25.38)

(25.98)

(13.70)

(34.59)

(25.94)

(16.12)

 

0.2110683

0.2273403

-0.1159997

0.1953259

0.2147843

-0.1623968

0.2553194

-0.2025039

-0.1304111

Tabac

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(2.93)

(2.77)

(-0.49)

(2.42)

(2.51)

(-1.11)

(0.70)

(-0.41)

(-0.24)

 

-0.1639639

0.1365691

-0.3684601

-0.1861749

0.0499531

-0.3175045

0.1479255

0.3669153

-0.2193176

Sport

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(-1.81)

(1.36)

(-2.37)

(-1.41)

(0.38)

(-1.56)

(1.15)

(2.27)

(-0.89)

 
 

1.043213

1.194082

 

1.255955

1.292978

 

0.8652625

1.054412

HTA

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(15.47)

(15.38)

 

(11.25)

(9.05)

 

(10.20)

(11.42)

 

1.091669

 

0.6307052

1.344118

 

0.574028

0.893629

 

0.6245713

Diabète

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(16.59)

 

(6.64)

(12.49)

 

(3.51)

(10.71)

 

(5.39)

Maladies

1.178567

0.5302503

 

1.270314

0.4359439

 

1.03245

0.5476356

 

Cardiaques

(14.55)

(5.26)

 

(8.52)

(2.50)

 

(10.71)

(4.48)

 

Nb d'obs

43 626

43 626

43 626

21 247

21 247

21 247

22 379

22 379

22 379

Pseudo R2

0.1804

0.1480

0.1378

0.1903

0.1579

0.1451

0.1769

0.1435

0.1294

Nous avons les coefficients de chaque variable et entre parenthèses les t-student.

32

L'application du logit simple au niveau des différents modèles, nous donne des R2 compris entre 12.94% et 19.03%. Ce faible seuil est toujours le cas des estimations sur données individuelles. On obtient un R2 du modèle HTA toujours supérieur à celui des autres modèles, au niveau de la population globale mais aussi dans les modèles avec spécification du sexe. Le modèle à variable explicative « HTA » explique 18.04% de la variabilité entre individu du risque HTA22.

Concernant le modèle à variable explicative HTA : toutes les variables sont significatives quand l'estimation se fait sur la population globale sans distinction du genre. Les signes des coefficients des variables explicatives sont exactement à quoi on s'attendait. La variable Sport devient non significative pour les hommes et le niveau d'éducation change de signe (passant de négatif à positif). Le niveau d'éducation des femmes agit significativement sur la survenance de la maladie HTA, de la même façon que celui sur la population globale. Seul le Tabac et le Sport deviennent non significatifs chez les femmes.

Pour le modèle à variable explicative DIABETE : les variables Niveau d'éducation et Sport ne sont pas significatives, pour le modèle estimé sur l'ensemble des iindividus. Quand on estime le même modèle mais en distinguant le genre, le niveau d'éducation devient significatif mais avec des signes différents. Il agit négativement sur la survenance du Diabète chez les femmes par contre chez les hommes, leur niveau d'éducation agit positivement.

Le Sport reste non significatif chez les hommes, contrairement chez les femmes mais avec un mauvais signe (agit positivement sur la survenance du diabète). Cependant le Tabac est non significatif chez les femmes.

Concernant le modèle à variable explicative les MC23 : toutes les variables explicatives agissent significativement sur la survenance des maladies cardiaques au niveau de la population globale sauf pour la variable Tabac. Cette dernière reste non significative chez les hommes et les femmes plus le sport. Par contre le niveau d'éducation agit négativement et significativement sur la survenance des maladies cardiaques chez les femmes mais devient non significatif chez les hommes.

La non significativité de la variable Tabac chez les femmes dans tous les modèles, peut être expliquée par les caractéristiques socioculturelles et religieuses du Maroc. En effet, la réponse des femmes enquêtées concernant cette question ne reflète pas la réalité. Nous n'avons obtenus que 0.37% des femmes qui fument contre 16.1% des hommes.

Le sport doit agir négativement sur la survenance des maladies à risque AVC, or nous avons remarqué que cette variable agit significativement et positivement sur la survenance du

22 La taille de l'échantillon permettrait d'introduire plus de variables, dans le cadre des travaux ultérieurs.

23 Les maladies cardiaques

33

Diabète chez les femmes. Du point de vue médical, la pratique du sport n'agit pas sur la probabilité de la survenance du Diabète. Les antécédents familiaux et la nutrition24 agissent en premier sur l'exposition à cette maladie, malgré la pratique du sport.

On s'attendait à ce que le niveau d'éducation agit négativement et significativement dans tous les modèles (le fait d'avoir un niveau d'éducation supérieur diminue la probabilité d'avoir les maladies à risque AVC). Or, nous pouvons expliquer la non significativité de cette variable dans certains modèles par sa distribution.

Kernel density estimate

0 5 10 15 20 25

nombre d'années scolaires

kernel = epanechnikov, bandwidth = 0.4851

L'étude de l'aplatissement et l'aplanissement du niveau d'éducation au niveau de la population globale nous permet d'avoir deux coefficients :

Skewness= 0.6960795 et Kurtosis= 2.422271 Cette variable a donc une distribution25 plus pointue que la loi normale centrée réduite, décalée à gauche de la moyenne avec une

queue de distribution étalée vers la droite. Figure 2: La distribution du niveau d'éducation

La signification de la distribution de cette variable nous permet de conclure qu'une part importante de la population a un faible niveau d'éducation. Ce qui implique une relative faible variabilité du niveau d'éducation et donc de sa non significativité dans certaines estimations.

Récapitulons les résultats, le niveau d'éducation impact différemment sur chaque maladie à risque et aussi différemment pour les hommes que pour les femmes. Le niveau d'éducation des femmes agit négativement et significativement sur la survenance des trois maladies à risque. Il en est de même des modèles sans distinction du genre (l'HTA et MC sont significatifs à 1%) sauf pour le Diabète.

0

Cette même variable 26 agit positivement et significativement sur la survenance des deux maladies à risque d'AVC chez les hommes (HTA et Diabète), elle est non significative pour les maladies MC. Cette différence dans les résultats peut être expliquée, du fait que les femmes les plus éduquées soignent plus correctement les maladies à risque d'AVC en suivant un régime et en prenant régulièrement les médicaments appropriés que les hommes du même niveau d'éducation. Les femmes éduquées sont plus vite sensibilisées au maintien d'une bonne hygiène de vie. Au niveau de la population dont le niveau scolaire est le secondaire et plus,

24 Possibilité d'introduire les variables en lien avec la nutrition comme la quantité de sel consommée et le régime méditerranéen dans des travaux futurs.

25 On obtient la même distribution quand on spécifie le sexe (H ou F)

26 Le niveau d'éducation est une variable quantitative. Nous avons essayé d'effectuer les estimations ont transformant le niveau d'éducation en variable qualitative à trois modalités : aucun niveau, niveau primaire puis secondaire et plus avec le niveau primaire comme modalité de référence. Nous avons obtenus les mêmes résultats que ceux de la variable quantitative.

34

20% des femmes pratiquent le sport (Dans la population avec aucun niveau scolaire, seulement 0.80% des femmes pratiquent le sport).

Cette explication n'est pas valable pour les hommes. Le fait que le niveau d'éducation agit positivement sur la survenance des maladies à risque d'AVC peut être expliqué que l'effet revenu l'emporte sur l'effet éducation. Lorsqu'il y' a une augmentation du revenu, les marocains changent d'habitude alimentaire et ont tendance à plus consommer (viande, gâteaux...). Ainsi le niveau d'éducation ne suffit plus à contrecarrer les mauvais comportements.

Nous allons calculer les effets marginaux (EM) dont les résultats sont présentés dans le tableau ci-dessous. Les signes des coefficients ne changent pas après calcul des EM.

35

B/ Les enseignements des effets marginaux

TABLEAU 13: RESULTATS DES EM

Les

variables
explicatives

Sexe confondu

Hommes

Femmes

HTA

Diabète

MC

HTA

Diabète

MC

HTA

Diabète

MC

 

-0.0022904

0.0007213

-0.0010865

0.0018793

0.0011253

0.000282

-0.0037939

-0.0009716

-0.010283

Educ

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(-3.34)

(1.56)

(-2.84)

(1.70)

(3.82)

(0.66)

(-2.36)

(-1.44)

(-1.50)

 

0.0063166

0.003951

0.0014868

0.0081645

0.0014811

0.0018635

0.0130362

0.0025457

0.0010203

Age

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(8.98)

(7.22)

(5.08)

(6.70)

(4.63)

(3.86)

(8.76)

(2.16)

(1.78)

 

0.0450725

0.0157018

-0.0032767

0.0410197

0.016172

-0.006539

0.056062

-0.0114553

-0.0036497

Tabac

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(2.38)

(1.44)

(-0.49)

(2.02)

(1.72)

(-1.14)

(0.68)

(-0.45)

(-0.25)

 

-0.0205756

0.0097964

-0.0162193

-0.0272834

0.0012556

-0.0137537

0.0330903

0.0161372

-0.0064069

Sport

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(-1.86)

(1.29)

(-2.48)

(-1.43)

(0.37)

(-1.60)

(1.13)

(1.50)

(-0.86)

 
 

0.0519651

0.0265234

 

0.0578629

0.0278768

 

0.0621227

0.0431269

HTA

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(6.08)

(4.69)

 

(4.25)

(3.42)

 

(2.24)

(1.82)

 

0.0864695

 

0.0176404

0.116053

 

0.0165891

0.1711144

 

0.0123718

Diabète

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(6.92)

 

(3.89)

(4.94)

 

(2.45)

(4.82)

 

(1.65)

Maladies

0.0904869

0.032351

 

0.1124947

0.009179

 

0.1910214

0.0222979

 

Cardiaques

(6.64)

(3.91)

 

(4.42)

(1.98)

 

(4.65)

(1.87)

 

Probabilité
d'apparition
de la maladie

0.13709884

0.08278417

0.03851452

0.05719173

0.02643357

0.03884797

0.35477344

0.0546459

0.02703035

36

La probabilité estimée d'apparition de l'HTA au niveau de la population globale est de 0.13709. Cette probabilité est plus importante chez les femmes (0.35477) que chez les hommes (0.05719). Pour les MC, la probabilité estimée d'apparition de cette maladie à risque d'AVC est moins importante que les deux autres maladies (0.03851).

A noter que parmi les facteurs à risque expliquant la survenance de la maladie HTA (population globale) l'effet marginal des MC est le plus important (le fait d'avoir une MC augmente la probabilité d'avoir l'HTA de 9.04 point de pourcentage comparativement au non exposés au MC) suivi du Diabète. Ainsi que les OR de ces deux maladies à risque sont supérieur à 1, cela signifie que les individus codés 1 au niveau de ces variables ont plus de chance d'avoir l'HTA comparativement à ceux codés 0 (cf. tableau ci-dessous). Nous obtenons des résultats similaires lorsqu'on calcule les rapports de côtes. L'OR des MC est le plus élevé, en effet, la probabilité d'avoir l'HTA est 3.25 fois plus élevée que la probabilité d'avoir l'HTA chez les individus qui ont les MC. Ce ratio est de 2.97 pour le diabète et de 0.46 pour le tabac. Or pour les variables quantitatives, l'OR de l'âge est strictement supérieur à 1. Nous pouvons donc dire qu'une année supplémentaire augmente la probabilité d'avoir l'HTA de 5.48%27 comparativement à la probabilité de ne pas avoir l'HTA. Ce ratio est inférieur à 1 pour le niveau d'éducation, il confirme l'effet négatif de cette variable.

Chez les femmes, l'effet marginal des MC et le Diabète est supérieur de 10 points que celui de la population globale (respectivement 19.10 points et 17.11 points de pourcentage). Nous soulignons aussi que l'effet marginal de la pratique du Sport est plus important que celui du niveau d'éducation. Une femme à niveau d'éducation supérieur ne diminue la probabilité d'avoir cette maladie à risque d'AVC que de 0.37 points de pourcentage comparativement à ceux à niveau d'éducation inférieur (OR=1.86%, t (-2.05)).

Pour les facteurs à risque expliquant la survenance du Diabète : nous obtenons un effet marginal très important de l'HTA (5.19 points) suivi des MC puis de l'âge (les personnes âgées augmentent la probabilité d'avoir le Diabète de 0.39 points de pourcentage comparativement aux personnes les moins âgées). Son OR est de 5.34%.

Les MC n'ont pas un très grand impact sur la survenance du Diabète chez les hommes contrairement chez les femmes (respectivement 0.91 points et 2.29 points pour les EM et 1.54 fois plus et 1.72 fois plus pour les OR). Contrairement pour le niveau d'éducation. Une femme à un niveau d'éducation supérieur diminue la probabilité d'avoir le Diabète de 0.09 points de

27 Ce ratio se calcul de la manière suivante: (100*(exp (á)-1)

37

pourcentage qu'une femme à niveau d'éducation inférieur. Contrairement aux hommes les plus instruits. Ils augmentent leur risque de Diabète de 0.11 points de pourcentage comparativement aux hommes avec un niveau d'éducation inférieur.

Au niveau de la population globale ce sont les maladies à risque (HTA et diabète) qui impactent le plus sur la probabilité de survenance des maladies cardiaques. Les personnes hypertendues augmentent la probabilité d'avoir les MC de 2.65 points de pourcentage que ceux non hypertendues (OR=3.30). Parallèlement le diabète, l'âge influence positivement sur la survenance des MC. Ceci dit une année supplémentaire augmente la probabilité d'avoir les MC de 4.09% comparativement à la probabilité de ne pas avoir les MC (EM=0.14 points). L'impact de l'éducation est moins important. La prévalence des MC diminue suite à une augmentation dans le niveau d'éducation de 2.89% (EM=0.10 points).

Avec différenciation du genre, nous remarquons que les hommes hypertendus augmentent de 3.64 fois plus leur probabilité de contracter les maladies cardiaques qu'une femme hypertendue (2.87 fois). Mais la tendance change concernant les personnes diabétiques, la prévalence des MC chez les femmes diabétiques est supérieure de 1.86 fois que celle des femmes non diabétiques (les hommes diabétiques augmentent leur probabilité d'exposition au MC de 1.77 fois plus que ceux non diabétiques).

38

C/ Les rapports de côtes (OR)

TABLEAU 14: RESULTATS DES RAPPORTS DE COTES

Les variables
explicatives

Sexe confondu

Hommes

Femmes

HTA

Diabète

MC

HTA

Diabète

MC

HTA

Diabète

MC

 

0.9808256

1.009544

0.971087

1.013728

1.044695

1.007582

0.9835629

0.9813685

0.9616546

Educ

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(-3.80)

(1.54)

(-3.67)

(1.68)

(5.11)

(0.65)

(-2.52)

(-2.05)

(-3.55)

 

1.054844

1.053411

1.040967

1.061024

1.059241

1.051175

1.058602

1.050513

1.039558

Age

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(41.97)

(36.61)

(20.32)

(25.38)

(25.98)

(13.70)

(34.59)

(25.94)

(16.12)

 

0.4666114

0.6767889

0.0095093

0.7435351

0.7861831

0.8501038

1.290874

0.8166833

0.8777345

Tabac

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(8.53)

(3.97)

(-0.89)

(2.97)

(2.24)

(-1.11)

(0.70)

(-0.41)

(-0.24)

 

0.8487727

1.146334

0.6917988

0.8301284

1.051222

0.7279634

1.159426

1.443276

0.8030666

Sport

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(-1.81)

(1.36)

(-2.37)

(-1.41)

(0.38)

(-1.56)

(1.15)

(2.27)

(-0.89)

 
 

2.838322

3.300528

 

3.511189

3.643622

 

2.37563

2.870288

HTA

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(15.47)

(15.38)

 

(11.25)

(9.05)

 

(10.20)

(11.42)

 

2.979242

 

1.878935

3.834805

 

1.775404

2.443983

 

1.867445

Diabète

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

(16.59)

 

(6.64)

(12.49)

 

(3.51)

(10.71)

 

(5.39)

Maladies

3.249716

1.699358

 

3.561972

1.546422

 

2.807936

1.72916

 

Cardiaques

(14.55)

(5.26)

 

(8.52)

(2.50)

 

(10.71)

(4.48)

 

Pseudo R2

0.1804

0.1480

0.1378

0.1903

0.1579

0.1451

0.1769

0.1435

0.1294

39

CONCLUSION CHAPITRE I

En conclusion de ce chapitre, on peut tirer plusieurs enseignements : tout d'abord que le niveau d'éducation est la meilleure variable de mesure du statut socio-économique dans nos modèles. Elle constitue le proxy du statut socio-économique qui impact sur la probabilité de survenance des maladies à risque d'AVC au Maroc mais influençable par exemple chez les hommes par le revenu. Ensuite la présence d'au moins une maladie à risque influence sur la probabilité d'avoir les autres. Surtout l'HTA et les MC qui sont liées biologiquement. Nous l'avons démontré par le calcul des OR. Comme exemple, le rapport de côte de l'HTA est très important ce qui explique l'impact fort de cette maladie chronique sur la probabilité de survenance des MC. Nous soulignons aussi l'impact des comportements à risque (sédentarité et tabagisme) mais aussi l'effet des risques non évitables (sexe et l'âge) sur la probabilité d'avoir une ou plusieurs maladies à risque. En effet, les maladies que nous avons étudiées sont fortement liées à l'âge, chose qui est inévitable mais le risque peut être minime par une meilleure prévention.

Les taux de prévalence des maladies à risque au Maroc sont certes en forte augmentation mais sont moins importants que ceux des pays développés. Et ceci est du, d'une partie, de la caractéristique de la population (pourcentage des jeunes au Maroc). Or les jeunes marocains commencent à avoir un mode de vie risqué qui pourrait changer la tendance. C'est la raison pour laquelle, le Maroc doit mener des campagnes de sensibilisation touchant cette tranche de population. Des actions de prévention sont aussi souhaitables, parmi elles:

- Une augmentation dans les prix de paquet de tabac réduirait, significativement, sa consommation par les jeunes

- Mettre en oeuvre les recommandations de l'OMS concernant l'interdiction de fumer dans les lieux publics aurait un impact sur les fumeurs passifs.

- Donner plus d'importance à la pratique du sport au sein des établissements scolaires (les lycées et les universités)

Nous avons démontré que toutes ces maladies à risque qu'on a analysé sont liées entre elles du moment qu'elles surviennent par les même facteurs de risque. Donc, toutes actions menées pour limiter les facteurs à risque au sein de la population, représentent une lutte contre les maladies à risque mais aussi une lutte indirecte contre les AVC.

40

CHAPITRE II : L'IMPACT DES FACTEURS A RISQUE SUR LA GRAVITE DES SEQUELLES DE L'AVC

SECTION I : ASPECTS THEORIQUES ET METHODES D'EVALUATION

I.1 REVUE DES ECRITS SUR LES SEQUELLES INHERENTES AUX AVC

La prévalence de l'invalidité après accident vasculaire cérébral est similaire en Afrique du Sud que dans les pays plus riches, malgré que la prévalence de l'AVC étant, elle-même, deux ou trois fois plus faible que dans les pays à revenu élevé. Cette différence dans les résultats entre les pays développés et ceux en développement est déterminée par la prise en charge en moins bonne santé dans les pays à faible revenu (Feigin, 2004).

L'AVC représente la cause la plus fréquente d'invalidité, chose très répandue dans le monde entier. La « Stroke Association » en Angleterre et au Royaume-Uni l'affirme en précisant que l'AVC est la première cause d'handicap sévère avec près de 350.000 personnes affectées à un moment donné. Adamson J. et al. (2004) confirme les propos de l'association. Il a souligné que l'AVC représente aux Etat Unis et en Australie une des causes principales d'invalidité à long terme chez les adultes. Les personnes ayant subi un AVC augmentent la probabilité de déclarer un handicap locomoteur, atteignant et d'étirements, de la dextérité, de la vue, l'ouïe, l'incontinence, la communication et le handicap comportemental.

L'AVC a donc été identifié comme causant un plus grand degré d'handicap que toutes les autres maladies. Rothwell (2001) a déclaré que par contraste avec les maladies cardiaques et le cancer, le lourd fardeau de l'AVC est l'incapacité chronique plutôt que la mort.

L'OMS a aussi souligné (1980) qu'avoir un accident vasculaire cérébral augmente les risques de handicap plus nettement que toute autres maladies chroniques. Ainsi que l'AVC provoque une plus grande gamme de handicaps que toute autre condition.

Suite a une étude que la fondation Stroke a effectuée sur 8863 personnes, il a été conclu que l'incapacité suite à un AVC est très fréquente et augmente avec l'âge ainsi que la capacité de récupération des patients est très faible en présence d'antécédents médicaux (Adamson J. 2004).

41

I.2.L'EVALUATION DES SEQUELLES

I.2.1. LES INDICATEURS DE MESURE DE L'HANDICAP

L'évolution d'un AVC mène à une régression partielle voire totale des déficits fonctionnels et peut même conduire à la mort. À en croire aux données internationales, sur une longue période la moitié des survivants d'un AVC seront dépendants, ce qui fait de cette maladie la première cause d'handicap dans le monde28. Vu le nombre important des séquelles physiques et neurologiques causées par cette maladie certaines recherches ont été consacrées à la mesure de ces handicaps.

Plusieurs échelles ont démontré la fiabilité et la validité de l'évaluation de l'handicap causé par l'AVC, y compris le National Institutes of Health Strock Scale (NIHSS), le Score Rankin modifié (MRS), l'indice de Barthel (BI), le Glasgow Outcome Scale (GOS), et Strock Impact Scale (SIS). La connaissance de ces échelles, par les neurologues, permet d'améliorer la prise en charge clinique du patient après un AVC. L'intérêt de ces derniers en pathologie neurovasculaire est de quantifier, dés la phase aiguë de l'AVC et plus précisément de l'infarctus cérébral, des prédicteurs de morbi/mortalité, ce qui peut amener à une modification de la prise en charge thérapeutique.

Chaque échelle est unique. Dans la pratique, le NIHSS est utile pour le pronostic précoce, tandis que la BI est utile pour planifier des stratégies de réadaptation. Le MRS et le GOS fournir des mesures sommaires de résultat et peut-être la plus pertinente pour les cliniciens et les patients qui envisagent une intervention précoce. Le SIS a été conçu pour mesurer la perspective du patient sur les effets de l'AVC.

Au niveau de l'étude AVC/Maroc les neurologues ont évalué l'handicap des 127 cas d'AVC avec les deux échelles : l'index de Barthel et le score Rankin. Nous utilisons pour nos analyses les résultats obtenus suite à l'échelle Rankin modifiée.

I.2.2. LE SCORE RANKIN MODIFIE

L'échelle de Rankin a été conçue en 1957 pour l'évaluation des conséquences des AVC, et a été modifiée en 1988 pour améliorer son utilité. La version modifiée, ou MRS, a depuis été couramment utilisée pour évaluer l'invalidité après un accident vasculaire cérébral. Le score Rankin tente de mesurer l'indépendance fonctionnelle, intégrant les composantes de l'OMS de

28 Selon l'Organisation Mondiale de Santé (OMS)

42

la fonction corporelle, l'activité et la participation. L'évaluation de l'handicap à l'aide de cette échelle est moins contraignante et moins coûteuse. Le recueil des informations peut se faire auprès des patients par téléphone ou par courrier, sans avoir besoin de revoir le patient. Ce qui peut être très intéressant pour des études épidémiologiques sur de larges populations.

L'indicateur Rankin est coté de 0 à 6.

- Un score de 0 : signifie que le patient n'a aucun symptôme d'handicap.

- Un score de 1 : pas de handicap important, malgré des symptômes, en mesure

d'effectuer toutes les tâches habituelles et les activités

- Un score de 2 : incapacité légère, impossible d'effectuer toutes les tâches, mais

capable de vaquer à ses occupations sans aide.

- Un score de 3 : incapacité modérée, nécessite un peu d'aide, mais capable de marcher

seul.

- Un score de 4 : invalidité modérée, incapable de marcher sans aide, et incapable de

gérer ses besoins corporels sans assistance.

- Un score de 5 : invalidité sévère, rivé au lit et nécessitant une surveillance et des soins

de nursing permanents.

- Score 6 : correspond à la mort du patient.

Les neurologues considèrent que tous les patients ayant obtenu un score supérieur ou égal à 3 sont déclarés porteurs d'un handicap sévère. Donc notre variable handicap sera dichotomisée en handicap grave contre pas grave.

SECTION II : LES DETERMINANTS AGGRAVANT LE RISQUE D'HANDICAP D'UN AVC : APPLICATIONS SUR LES DONNEES RECUEILLIES

A partir de la base de données « AVC (volet médical) », réalisée en 2008/2009, nous allons essayer d'analyser l'effet des caractéristiques individuelles et d'environnement (sexe, âge, milieu de résidence) et celui des facteurs de risque qui permettent d'expliquer la sévérité de l'handicap: notamment les antécédents médicaux...etc.

Les caractéristiques de notre échantillon se présentent comme suite, sur 60 031 personnes enquêtées, 127 ont eu un AVC durant les 12 derniers mois dont 57,94% ont gardé un handicap sévère. L'âge moyen des individus de notre échantillon est de 66,5 ans. Les hommes présentent un risque un peu plus élevé d'AVC que les femmes (51,97% contre 48,03%). On

43

remarque aussi qu'il y a eu plus de cas d'AVC au niveau rural qu'au milieu urbain et périurbain, où on a enregistré que 16 cas d'AVC.

II.1. L'EFFET DES VARIABLES DEMOGRAPHIQUES SUR LA GRAVITE DE L'HANDICAP

A/ L'âge et la gravité de l'handicap

35

30

25

20

15

10

5

0

Aucun symptôme

Pas d'handicap important

Incapacité légère

Incapacité modérée

Invalidité modérée

moins de 65 ans

plus de 65 ans

Invalidité sévère

70

non sévère sévère

moins de 65 ans

plus de 65 ans

60

50

40

30

20

10

0

FIGURE 3: LA GRAVITE DE L'HANDICAP SELON L'AGE

Sur les 127 cas d'AVC avérés, 73 cas présentent des handicaps sévères. Il semble que le fait d'avoir un AVC a un âge avancé, augmente le risque d'en garder un handicap sévère. En effet, parmi les personnes âgées de plus de 65 ans, 65.85% ont un handicap sévère, ce % est de 43,18% seulement pour celles qui ont moins de 65 ans. Ces dernières ne gardent que des handicaps importants (28.89%) et d'handicap modéré (20%). Alors que plus de la moitié des individus âgés de plus de 65 ans gardent des invalidités graves (51.22%). Nous pouvons expliquer ces résultats, du fait qu'une personne âgée à plus de mal à récupérer la totalité de sa santé après un AVC par le manque de sensibilisation de cette tranche d'âge de l'importance de la rééducation.

B/ Le sexe et la gravité de l'handicap

Selon les estimations, chez les hommes il est plus probable d'avoir un AVC (51,59% contre 48,41% pour les femmes). Qu'en est-il de l'analyse en termes de gravité de l'handicap suite à un AVC? Les résultats indiquent que 67,21% des cas d'AVC chez les femmes causent un handicap sévère, contre 50% chez les hommes.

30 25 20 15 10 5 0

 

Aucun symptôme

Pas d'handicap important Incapacité légère

Incapacité modérée Invalidité modérée Invalidité sévère

 

Hommes Femmes

FIGURE 4: LA GRAVITE DE L'HANDICAP SELON LE SEXE

Après un AVC, 40.91% des hommes n'ont gardé aucunes séquelles importantes, alors que 33.33% ont un handicap modéré à sévère. Les femmes gardent plutôt des handicaps sévères après un AVC, nous avons 49.18% de ces dernières souffrent d'invalidité grave.

Ces résultats peuvent être expliqués par le niveau scolaire des femmes (cf. tableau ci-dessous).

100% des femmes qui ont un handicap sévère n'ont aucun niveau scolaire. Ces femmes ne connaissent pas le grand risque de l'AVC et donc ne consultent pas le médecin le plutôt possible. Alors qu'une prise en charge rapide diminue fortement le degré d'handicap.

A noter que le test d'indépendance chi-2 nous permet de soulever une dépendance entre le degré d'handicap après un AVC et le sexe des individus à 5% c'est-à-dire que les différences d'handicaps entre les hommes et les femmes sont statistiquement significatives (chi-2 (1) = 3.86 p=0.049).

44

II.2. L'EFFET DES VARIABLES SOCIO-ECONOMIQUES SUR LA GRAVITE DE L'HANDICAP

A/ L'effet du niveau scolaire

TABLEAU 15: FREQUENCES DES INDIVIDUS QUI ONT UN HANDICAP SEVERE SELON LE SEXE ET LE NIVEAU D'EDUCATION

Niveau scolaire

0

1

2

3

4

5

6

Total

Sexe

Hommes

-

56.67%

46.15%

33.33%

33.33%

50%

0%

46.67%

Femmes

100%

72%

0%

0%

0%

0%

0%

66.07%

Parmi les 127 cas d'AVC, 116 n'ont pas dépassé le niveau scolaire primaire. 51,72% sont des hommes. Alors que 68.97% des 116 personnes n'ont pas dépassé la première année du niveau primaire.

D'après le tableau ci-dessus, quelque soit le niveau scolaire, 66.07% des femmes ont un handicap sévère contre 46.67% pour les hommes. Nous observons aussi que la sévérité d'handicap devient moins importante tout en avançant dans le niveau scolaire de la femme. Ce qui n'est pas le cas pour les hommes. Le test de Pearson chi-2 nous permet de conclure que la

45

sévérité de l'handicap est statistiquement dépendante du niveau scolaire de l'individu avec un risque de se tromper de 5% (p=0.016).

B/ Le milieu de résidence et la gravité de l'handicap : (urbain / rural)

Les zones urbaines (Casablanca/Rabat) présentent plus de cas d'AVC que la zone rurale de Rabat, soit 54,76%. Ceci peut être expliqué par le grand nombre de personnes enquêtées en zone urbaine.

Parmi les personnes vivant dans les zones urbaines, 61.43% ont un handicap sévère après un AVC alors que 52.63% vivent dans des milieux ruraux. La prise en charge des individus vivant dans des zones rurales est très faible du fait de leur éloignement des centres de santé, de l'absence d'équipe médicale spécialiste dans les accidents vasculaires (l'hospitalisation ne s'effectue pas très vite). Ce qui augmente le nombre et la gravité des séquelles tout en plus des individus ayant eu l'AVC dans les zones rurales qui sont mort (chance de survie sans une vitesse dans la prise en charge est minime).

TABLEAU 16: LA GRAVITE DE L'HANDICAP SELON LE MILIEU DE RESIDENCE

Handicap

Urbain

Rural

Total

Sévère

43

30

73

Total des handicaps dans les zones

70

57

127

Cependant l'urbanisation est aussi accompagnée de l'exode rural. En raison de la recherche d'emploi, les ruraux vivant en zone urbaine (périurbaine) gardent leurs habitudes. C'est ce qui explique le pourcentage important des individus dépendants après un AVC en urbain.

C/ L'effet de la couverture sociale sur la sévérité de l'handicap

FIGURE 5: L'HANDICAP ET LA COUVERTURE SOCIALE SELON LE MILIEU DE LA RESIDENCE

En général, après un AVC l'individu doit

63,83

70 entreprendre des séances de rééducation

56,52 57,14

60 dés le lendemain. C'est surtout au cours

50 des 6 premiers mois que la rééducation

40

30

25 est efficace et aide le patient à conserver

son autonomie. Ce qui entrave les

20

10 individus à effectuer ces séances c'est la

0 non adhésion à une couverture qui prend

oui non

urbain rural

en charge une partie ou la totalité des dépenses. Non pouvons remarquer,

qu'au niveau des personnes qui ont gardées un handicap sévère qui vivent dans des zones urbaines, 56.52% ont souscrits une couverture sociale contre 63.83% de ceux qui n'en bénèficent pas. En zone rurale, les individus qui gardent des séquelles graves sont ceux n'ayant pas de couverture sociale (57.14%).

II.3. L'EFFET DES ANTECEDENTS MEDICAUX

Nous avons déjà démontré que la probabilité d'avoir un AVC augmente avec l'existence des facteurs à risque (cf. chapitre I). Les antécédents médicaux à l'instar de l'HTA, du diabète et des MC favorisent-ils la probabilité de survivre avec un handicap sévère suite à un AVC ?

A/ L'handicap pour les patients ayant l'HTA

16%

10%

17%

23%

16%

18%

HTA

Aucun symptôme Pas d'handicap important Incapacité légère Incapacité modérée Invalidité modérée Invalidité sévère

46

FIGURE 6: LA PRESENCE DE L'HTA ET LA GRAVITE DE L'HANDICAP

47

Nous avons soulevé que l'hypertension est l'un des facteurs à risque les plus important de l'AVC. Le risque d'avoir l'AVC dans la population marocaine est 15.68 fois plus important chez les personnes hypertendues (cf. CH I Section II.1.4). Dans la population ayant l'HTA, 57% gardent des séquelles sévères après un AVC (score Rankin = à 3). 27% seulement des individus hypertendus s'en sortent avec aucun symptôme (handicap léger) après un AVC alors que 39% perdent leur autonomie (handicap grave).

Parmi les femmes qui sont hypertendus 25.71% gardent des invalidités sévères, alors que parmi les hommes hypertendus seulement 5.71% ont eu un score Rankin de 5.

Soulignons que 57.89% des personnes ne souffrant pas d'HTA, gardent des séquelles sévères après un AVC. La présence donc d'autres facteurs à risque influencent sur la gravité d'handicap.

B/ L'handicap pour les patients ayant le diabète

L'handicap dû à l'AVC divise la population diabétique à parts égales. Ainsi, 50% des personnes diabétiques souffrent d'handicap sévère (59.41% des non diabétiques perdent l'autonomie).

Le diabète n'a pas un grand impact sur la gravité des séquelles d'AVC. Nous avons 23.08% des personnes diabétiques souffrent d'incapacité légère contre 19.23% sont porteurs d'handicaps invalidants graves.

CONCLUSION CHAPITRE II

Suite à des données internationales recueillies et analysées par l'OMS 29 , l'AVC représente la première cause d'handicap dans le monde, car à long terme, la moitié des survivants seront dépendants. La gravité des séquelles associées à l'AVC sont diverses. Elles sont liées à la présence des facteurs de risque qu'ils soient évitables ou non. Les neurologues précisent, que les conséquences de l'AVC sont surtout liées au type pathologique de l'AVC (Ischémique, hémorragique) et à la rapidité de la prise en charge (une hospitalisation et un traitement rapides)30.

Notre analyse a porté sur les 127 cas d'AVC avérés. Elle nous a permis d'en tirer d'importantes conclusions. La gravité de l'handicap dans la population marocaine est plus

29 Rapport de l'OMS consacré aux pathologies neurologiques

30 Notre base de données sur laquelle nous travaillons manque d'informations sur l'hospitalisation après l'AVC, la durée de prise en charge, les informations sur la rééducation

48

importante chez les femmes âgées de plus de 65 ans avec des antécédents médicaux (HTA et diabète). Ainsi que l'adhésion à une couverture sociale diminue fortement la gravité des séquelles associées aux AVC, surtout dans le milieu rural.

CONCLUSION GENERALE

L'impact des maladies non transmissibles a augmenté dans les pays en développement de 10% à cause de la transition épidémiologique (Lopez. Et al, 2006). Les AVC se trouvent au premier rang dans l'épidémie de maladies non transmissibles. D'après le rapport de l'OMS de 2004, cette épidémie deviendrait la première cause de mortalité en 2020 au niveau des pays à revenus faibles et intermédiaires. Et la tendance naturelle est amenée vers l'augmentation en raison du vieillissement de la population. L'AVC représente alors un enjeu majeur de santé publique. L'étude AVC réalisée en Février 2009 au Maroc est une enquête riche. Elle permettra, dans le futur, de mettre en place une politique de santé qui vise à stopper l'augmentation des nouveaux cas d'AVC.

Notre étude sur la base de données AVC, nous a permis d'analyser l'amont et l'aval d'un AVC au Maroc. Dans le but de réduire la fréquence et les gravités des séquelles associées aux AVC. D'après nos traitements économétriques ou nous avons modélisé la survenance des trois maladies à risque en fonction des facteurs socio-économiques et comportementaux des marocains. Nous avons conclus, suite aux résultats obtenus, que la présence d'une maladie à risque expose fortement l'individu à en avoir d'autres maladies à risque d'AVC. Ensuite, le niveau d'éducation des femmes diminue la probabilité d'avoir les maladies à risque, contrairement aux hommes. Concernant l'hygiène de vie des marocains, nous l'avons mesuré par la pratique du sport et le tabagisme (nombre de paquets fumés). Ceci peut être compléter dans d'autres études par l'intégration du système nutritionnel, ce qui pourra renforcer nos résultats. Tous les facteurs à risque étudiés sont évitables (sauf l'âge) par une meilleure discipline sanitaire, hygiène de vie et alimentaire ce qui pourrait ainsi baisser indirectement la prévalence de l'AVC.

Toute fois l'élimination de l'AVC n'est pas possible du fait de la présence de facteurs de risque dont on ne pourra pas agir (sexe et âge). Nous avons soulevé suite à notre analyse de la base médicale (127 cas d'AVC), que les femmes marocaines âgées de plus de 65 ans deviennent globalement dépendantes. Et que les antécédents médicaux n'agissent pas fortement sur la gravité des séquelles. Il s'agit donc de surveiller autant que possible les facteurs de risque

49

contrôlables tout en ciblant les femmes âgées. Les prendre en charge pourrait diminuer systématiquement le degré de l'handicap et surtout la récidive.

Nous avons bien démontré que les maladies à risque (HTA, Diabète et les MC) agissent fortement sur la probabilité de la survenance de l'AVC. Donc une meilleure prévention contre cette maladie se ferait par la maitrise des facteurs à risque évitables. Ceci diminuera fortement la mortalité et la morbidité évitable, en particulier chez les personnes de moins de 65 ans.

Les AVC surviennent brutalement et ses séquelles sont d'autant moins graves que les patients sont pris en charge rapidement par des structures spécialisées. Cet objectif ne pourra pas être réalisé avec la présence d'une grande inégalité régionale (entre les zones rurales et urbaines) et les inégalités sociales en santé. Assurer l'accès à la majorité des patients à des soins de qualité serait un objectif parmi d'autres.

Finalement, il est clair que la mise en place d'actions publiques et la prévention contre les facteurs de risque permettront, non pas de réduire à zéro, mais de diminuer de manière considérable les cas d'AVC. Certaines mesures préventives doivent être réalisées par les professionnels de santé tandis que d'autres peuvent être effectuées par tout un chacun.

50

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.

homme

l'individu

a t il une

HTA

oui

non

ANNEXES

Les tableaux obtenus sur stata concernant le type de consultation

personnel

médecin

herboriste

fkih

ne se soigne pas

5

consulté

 

Percent

 

7,463

50

16

752

131

88.72 0.59 0.19 8.94 1.56

 

Freq.

8,412

 
 

herborist fkih ne se soi

 
 

17

5

365

 
 

0.49

0.15

10.60

 
 

34.00

31.25

48.54

 
 

33

11

387

 
 

0.66

0.22

7.79

 
 

66.00

68.75

51.46

 
 

50

16

752

 
 

0.59

0.19

8.94

 
 

100.00

100.00

100.00

 
 

sexe de

médecin

l'individu

2,996

87.02

Total

40.14

femme

4,467

89.90

59.86

Total

7,463

88.72

100.00

 
 
 

60

3,443

1.74

100.00

médecin

herborist

fkih

ne

se soi

45.80

40.93

5,522

44

14

 

582

71

4,969

87.97

0.70

0.22

 

9.27

1.43

100.00

73.99

88.00

87.50

 

77.39

54.20

59.07

1,941

6

2

 

170

131

1.56

8,412

100.00

90.91

0.28

0.09

 

7.96

100.00

100.00

26.01

12.00

12.50

 

22.61

5

 

7,463

50

16

 

752

115

6,277

88.72

0.59

0.19

 

8.94

1.83

100.00

100.00

100.00

100.00

 

100.00

87.79

74.62

l'individu

Total
a t il le

diabéte

non

oui

Total

53

 
 
 

0.75

100.00

12.21

25.38

131

8,412

médecin

herborist

fkih

ne

se soi

1.56

100.00

6,279

48

15

 

717

100.00

100.00

87.46

0.67

0.21

 

9.99

5

 

84.14

96.00

93.75

 

95.35

120

7,179

1,184

2

1

 

35

1.67

91.60

100.00

85.34

96.03

0.16

0.08

 

2.84

 
 

15.86

4.00

6.25

 

4.65

11

1,233

7,463

50

16

 

752

0.89

8.40

100.00

14.66

88.72

0.59

0.19

 

8.94

 
 

100.00

100.00

100.00

 

100.00

131

8,412

 

personnel consulté

Total

54

secteur d'activité

 

médecin

herborist fkih ne

se soi

5

 

l'individu

agricultute et pêche

622

4

1

88

8

 

a t il une

86.03

0.55

0.14

12.17

1.11

 

maladie

cardiaque

29.02

médecin herborist fkih ne se soi 5

25.00

16.67

31.54

22.22

 

commerce

311

3

0

45

6

 

non

85.21

0.82

6,744 46 16 721 126

0.00

12.33

1.64

7,653

 

14.51

18.75

88.12 0.60 0.21 9.42 1.65

0.00

16.13

16.67

100.00

services

531

4

90.37 92.00 100.00 95.88 96.18

1

69

14

90.98

 

85.78

0.65

0.16

11.15

2.26

 

oui

24.78

25.00

719 4 0 31 5

94.73 0.53 0.00 4.08 0.66

16.67

24.73

38.89

759

100.00

artisanat

116

0

9.63 8.00 0.00 4.12 3.82

2

17

2

9.02

 

84.67

0.00

personnel consulté

1.46

12.41

1.46

 

Total

5.41

0.00

7,463 50 16 752 131

33.33

6.09

5.56

8,412 Total

btp

184

100.00 100.00 100.00 100.00 100.00

0

88.72 0.59 0.19 8.94 1.56

1

30

2

100.00

100.00

723

 

84.79

0.00

0.46

13.82

0.92

100.00

 

8.59

0.00

16.67

10.75

5.56

29.15

administration publiq

285

4

1

19

4

365

 

91.05

1.28

0.32

6.07

1.28

100.00

 

13.30

25.00

16.67

6.81

11.11

14.72

autres secteurs

94

1

0

11

0

619

 

88.68

0.94

0.00

10.38

0.00

100.00

 

4.39

6.25

0.00

3.94

0.00

24.96

Total

2,143

16

6

279

36

137

 

86.41

0.65

0.24

11.25

1.45

100.00

 

100.00

100.00

100.00

100.00

100.00

5.52

situation dans la

profession

médecin

herborist fkih ne

se soi

5

100.00

12.62

employeur

114

2

0

5

0

106

 

94.21

1.65

personnel consulté

0.00

4.13

0.00

100.00

 

5.39

13.33

0.00

1.82

0.00

4.27

Total

indépendant

680

5

2

113

19

2,480

121

 

83.03

0.61

0.24

13.80

2.32

100.00

100.00

 

32.17

33.33

33.33

41.09

52.78

100.00

4.95

salarié

1,265

8

4

145

17

819

 

87.91

0.56

0.28

10.08

1.18

100.00

 

59.84

53.33

66.67

52.73

47.22

33.48

apprenti ou aide fama

55

0

0

12

0

1,439

 

82.09

0.00

0.00

17.91

0.00

100.00

 

2.60

0.00

0.00

4.36

0.00

58.83

Total

2,114

15

6

275

36

67

 

86.43

0.61

0.25

11.24

1.47

100.00

 

100.00

100.00

100.00

100.00

100.00

2.74

Iteration 0:

log

 
 
 
 

Iteration

1:

log

 
 
 
 

Iteration

2:

log

 

-1038.8839

(backed

 

Iteration

3:

log

 
 
 
 

Iteration

4:

log

 

-1017.0605

(backed

 

Iteration

5:

log

 
 
 
 

Iteration

6:

log

 

-1008.0911

(backed

 

Iteration

7:

log

 
 
 
 

Iteration

8:

log

likelihood =

-1053.945

-990.98153

(backed

 

Iteration

9:

log

likelihood =

-1053.3124

 
 

Iteration

10:

log

likelihood =

 
 
 

Iteration

11:

log

likelihood =

-1031.7897

 
 

Iteration

12:

log

likelihood =

 
 
 

Iteration

13:

log

likelihood =

-1010.9357

 
 

Iteration

14:

log

likelihood =

 
 
 

Iteration

15:

log

likelihood =

-999.20524

 
 

Iteration

16:

log

likelihood =

 
 
 

Iteration

17:

log

likelihood =

-987.95557

 
 

Iteration

18:

log

likelihood =

-986.60711

 
 

Iteration

19:

log

likelihood =

-982.68479

 
 

Iteration

20:

log

likelihood =

-981.72664

 
 

Iteration

21:

log

likelihood =

-979.14909

 
 

Iteration

22:

log

likelihood = likelihood =

-975.05561

-974.06046

 
 
 
 
 

up)

up)

up)

up)

likelihood =

-973.69467

likelihood =

-973.43134

likelihood =

-973.40912

likelihood =

-973.40749

likelihood =

-973.40742

Multinomial logistic regression Number of obs

LR chi2(40)

Prob > chi2

likelihood =

-973.40777

55

persoconsu~é

 

likelihood =

-973.40741

z

P>|z|

 
 

1

 
 
 

=

=

 

2

 
 
 
 

=

 

sexe1

-.0974596

Log likelihood = -973.40741 Pseudo R2

.6880949

-0.14

0.887

=

-1.446101

 

age_cor

-.0134039

.0215395

-0.62

0.534

-.0556206

 

educ

.018175

.1525896

0.12

0.905

-.2808951

 

educ2

Coef.

.0009719

Std. Err.

.0099143

0.10

0.922

[95% Conf.

-.0184598

Interval]

htag

-.6259781

.7870758

-0.80

0.426

-2.168618

 

diabéteg

(base outcome)

-15.97079

1638.446

-0.01

0.992

-3227.267

 

cardiag

-15.70328

2237.028

-0.01

0.994

-4400.198

 

rhumg

.4582134

.6065389

0.76

0.450

-.7305811

 

statutpro

-.5949729

.4099899

-1.45

0.147

-1.398538

1.251182

revenu

.0000164

7.64e-06

2.14

0.032

1.41e-06

.0288128

_cons

-2.560492

1.809778

-1.41

0.157

-6.10759

.317245

.0204036

3

 
 
 
 
 

.9166621

sexe1

2.745324

1.217866

2.25

0.024

.3583502

3195.325

age_cor

-.0184647

.0457972

-0.40

0.687

-.1082255

4368.792

educ

.1957333

.3782505

0.52

0.605

-.545624

1.647008

educ2

-.0252553

.0317463

-0.80

0.426

-.0874768

.2085926

htag

-20.66827

23.83736

-0.87

0.386

-67.38863

.0000314

diabéteg

-15.14979

2113.754

-0.01

0.994

-4158.031

.9866074

cardiag

-15.28725

2804.443

-0.01

0.996

-5511.894

 

rhumg

-53.79425

4175.023

-0.01

0.990

-8236.69

 

statutpro

-.5284078

.8264991

-0.64

0.523

-2.148316

5.132297

revenu

.0001616

.0001379

1.17

0.241

-.0001087

.0712961

_cons

-7.415025

3.970803

-1.87

0.062

-15.19766

.9370906

.0369663

4

 
 
 
 
 

26.0521

sexe1

-.2701726

.1806545

-1.50

0.135

-.624249

4127.731

age_cor

-.0160467

.0057077

-2.81

0.005

-.0272335

5481.319

educ

.0625336

.0485474

1.29

0.198

-.0326175

8129.101

educ2

-.0062209

.003939

-1.58

0.114

-.0139411

1.091501

htag

.1975195

.1719118

1.15

0.251

-.1394214

.0004319

diabéteg

-1.232816

.3211982

-3.84

0.000

-1.862353

.3676068

cardiag

-.6497124

.339404

-1.91

0.056

-1.314932

 

rhumg

.2954037

.1732401

1.71

0.088

-.0441407

 

statutpro

-.098657

.1190977

-0.83

0.407

-.3320843

.0839038

revenu

-.0002654

.0000715

-3.71

0.000

-.0004056

-.0048599

_cons

-.1618521

.5164704

-0.31

0.754

-1.174116

.1576847

.0014994

5

 
 
 
 
 

.5344604

sexe1

-.431785

.5101563

-0.85

0.397

-1.431673

-.6032789

age_cor

.0021889

.0138494

0.16

0.874

-.0249554

.0155073

educ

.0371341

.1039891

0.36

0.721

-.1666808

.634948

educ2

-.0004643

.006972

-0.07

0.947

-.0141291

.1347702

htag

-1.561196

.741487

-2.11

0.035

-3.014484

 

diabéteg

-2.081489

1.032049

-2.02

0.044

-4.104267

 

cardiag

-15.85292

1562.332

-0.01

0.992

-3077.968

 

rhumg

.3567796

.39697

0.90

0.369

-.4212672

 

statutpro

-.2886558

.2840307

-1.02

0.309

-.8453458

 

revenu

6.00e-06

.0000127

0.47

0.638

-.000019

 

_cons

-2.681012

1.270246

-2.11

0.035

-5.170649

 

56

L'exclusion du rhumatisme

LE RHUMATISME

Le rhumatisme est une inflammation des articulations. Il existe deux grandes sortes de rhumatismes: les rhumatismes inflammatoires (ex: polyarthrite rhumatoïde) et les rhumatismes d'usure (ex : l'arthrose). C'est une affection douloureuse de l'appareil locomoteur dont le degré de gravité varie et dont on distingue trois groupes principaux : le rhumatisme inflammatoire, le rhumatisme dégénératif et le rhumatisme des parties molles. Le rhumatisme s'accompagne d'une augmentation de la mortalité, principalement d'origine cardiovasculaire.

Une grande étude menée par des chercheurs danois démontre que les personnes souffrant d'arthrite (inflammation des articulations regroupée dans la grande famille des rhumatismes) majorent de 30% leur risque de faire un AVC. Pour parvenir à cette conclusion, les scientifiques de l'Université de Copenhague ont suivi 4 millions de personnes atteintes de polyarthrite rhumatoïde, pendant cinq ans. Sur 1000 personnes atteintes de polyarthrite rhumatoïde 7,6 avaient un risque d'AVC. Il faut préciser que l'augmentation du risque de maladie cardiaque mortelle reste quand même faible.

D'après les résultats obtenus dans l'une des études réalisées sur notre base de données, il a été conclu que le rhumatisme agit négativement sur la survenance de l'AVC. Ceci a été expliqué par la prise des malades souffrant du rhumatisme de l'aspirine. Ce médicament est utilisé en cas de douleur. Mais il a été démontré qu'il permet aussi la prévention de nombreuses pathologies dont les AVC par son action anticoagulante. C'est la raison pour laquelle nous ne l'intégrerons pas avec les autres maladies à risque, celles qui agissent positivement sur la survenance de l'AVC.

Les différents croisements de variables effectués avec le rhumatisme

Classes d'âges

Rhumatisme

< 15 ans

0.20%

[15, 30[

0.76%

[30, 50[

4.12%

[50, 65[

11.83%

65 ans et plus

18.99%

Total

3.59%

Sexe

Répartition

Rhumatisme

 
 

Femme

Dans

l'ensemble

4.72%

Moins de 60
ans

3.12%

Plus de 60 ans

22.13%

Homme

Dans

l'ensemble

2.42%

Moins de 60
ans

1.44%

Plus de 60 ans

13.37%

Total

3.59%

Milieu de
résidence

Rhumatisme

Urbain

2.82%

Périurbain

3.25%

Rural

4.66%

Total

3.59%

Niveau
scolaire

Rhumatisme

Aucun

6.74%

Primaire

2.01%

Secondaire
et Lycée

1.31%

Universitaire

0.92%

Khi-2

490.88

Total

3.59%

57

La prévalence du rhumatisme selon le sexe, le milieu de résidence et le niveau d'éducation

Niveau scolaire

Rhumatisme

Femme

Homme

Aucun

8.13%

4.62%

Primaire

2.32%

1.77%

Secondaire et
Lycée

1.47%

1.19%

Universitaire

1.05%

0.80%

Total

3.59%

La prévalence de l'AVC selon la présence du rhumatisme isolément et son association avec d'autres maladies à risque

Maladies à risque

AVC

Rhumatisme

Oui

0.28%

Odds ratio

1.34

Non

0.21%

IC (95%)

0.4795729 ; 2.992862

P-value

0.30

Total

0.21%

Maladies à risque

AVC

HTA + Rhumatisme

Oui

1.43%

Odds ratio

7.12

Non

0.20%

IC (95%)

2.54 ; 16.08

P-value

0.00

Rhumatisme + Diabète

Oui

0%

Odds ratio

0

Non

0.21%

IC (95%)

0 ; 13.01

P-value

0.74

HTA + Diabète + Rhumatisme

Oui

0%

Odds ratio

0

Non

0.21%

IC (95%)

0 ; 31.25

P-value

0.88

Total

0.21%

58

Caractérisation de la population

Prévalence de l'AVC selon le sexe et le niveau d'éducation

Niveau scolaire

Femme

Homme

Total

Aucun

85%

68.66%

153.66

Primaire

5%

13.43%

18.43

Secondaire et Lycée

6.67%

14.93%

21.6

Universitaire

3.33%

2.98%

6.31

Total

100

100

200

Prévalence de l'HTA selon le sexe et le niveau d'éducation

Niveau scolaire

Femme

Homme

Total

Aucun

69.99%

47.20%

117.19

Primaire

14.98%

24.50%

39.48

Secondaire et Lycée

11.58%

19.91%

31.49

Universitaire

3.45%

8.39%

11.84

Total

100

100

200

Prévalence du diabète selon le sexe et le niveau d'éducation

Niveau scolaire

Femme

Homme

Total

Aucun

69.42%

40.78%

110.2

Primaire

15.63%

25.03%

40.66

Secondaire et Lycée

11.17%

24.09%

35.26

Universitaire

3.78%

10.1%

13.88

Total

100

100

200

Prévalence du rhumatisme selon le sexe et le niveau d'éducation

Niveau scolaire

Femme

Homme

Total

Aucun

79.43%

60.08%

139.51

Primaire

11.81%

22.55%

34.36

Secondaire et Lycée

7.37%

14.85%

22.22

Universitaire

1.39%

2.52%

3.91

Total

100

100

200

59

Les matrices de corrélation des trois modèles:

La survenance de l'hypertension artérielle

 

HTA

Educ

Age

Tabac

Sport

Diabète

MC

HTA

1.0000

 

Educ

_0.0786*

0.0000

1.0000

 

Age

0.2831*

0.0000

_0.3729*

0.0000

1.0000

 

Tabac

0.0430*

0.0028

0.0060

0.6746

0.0388*

0.0000

1.0000

 

Sport

_0.0583*

0.0000

0.3343*

0.0000

_0.2200*

0.0000

_0.0308*

0.0000

1.0000

 

Diabète

0.1931*

0.0000

_0.0413*

0.0000

0.2199*

0.0000

_0.0099*

0.0152

_0.0306*

0.0000

1.0000

 

MC

0.1758*

0.0000

_0.0535*

0.0000

0.1673*

0.0000

_0.0139*

0.0007

_0.0409*

0.0000

0.1050*

0.0000

1.0000

La survenance du Diabète

 

Diabète

Educ

Age

Tabac

Sport

HTA

MC

Diabète

1.0000

 

Educ

_0.0413*

0.0000

1.0000

 

Age

0.2199*

0.0000

_0.3729*

0.0000

1.0000

 

Tabac

0.0415*

0.0039

0.0554*

0.0000

0.0388*

0.0000

1.0000

 

Sport

_0.0306*

0.0000

0.3343*

0.0000

_0.2200*

0.0000

_0.0308*

0.0000

1.0000

 

HTA

0.1939*

0.0000

_0.0786*

0.0000

0.2831*

0.0000

_0.0258*

0.0152

_0.0583*

0.0000

1.0000

 

MC

0.1050*

0.0000

_0.0535*

0.0000

0.1673*

0.0000

_0.0139*

0.0007

_0.0409*

0.0000

0.1758*

0.0000

1.0000

La survenance des MC

 

MC

Educ

Age

Tabac

Sport

HTA

Diabète

MC

1.0000

 

Educ

_0.0535*

0.0000

1.0000

 

Age

0.1673*

0.0000

_0.3729*

0.0000

1.0000

 

Tabac

0.0415*

0.0039

0.0554*

0.0000

0.0388*

0.0000

1.0000

 

Sport

_0.0409*

0.0000

0.3343*

0.0000

_0.2200*

0.0000

_0.0308*

0.0000

1.0000

 

HTA

0.1758*

0.0000

_0.0786*

0.0000

0.2831*

0.0000

_0.0258*

0.0152

_0.0583*

0.0000

1.0000

 

Diabète

0.1050*

0.0000

_0.0413*

0.0000

0.2199*

0.0000

_0.0099*

0.0152

_0.0306*

0.0000

0.1939*

0.0000

1.0000

60

Prévalence des maladies à risque selon le type d'activité (causalité)

Type d'activité

HTA

Diabète

Rhumatisme

Total

Actif

4.10%

3.08%

3.34%

10.52%

Chômeur

1.82%

1.25%

1.69%

4.72%

Femme au foyer

10.77%

5.78%

8.31%

24.86%

Elève

0.30%

0.17%

0.33%

0.8%

Retraité

19.83%

16.04%

9.65%

45.52%

Infirmier

15.55%

8.21%

12.31%

36.07%

Enfant

0.06%

0.11%

0.08%

0.25%

Autre

27.41%

6.18%

18.92%

52.51%

Khi-2

3.4e+03

2.1e+03

2.1e+03

Chi 2 (ddl : 7=14.06)

Total

4.73%

2.95%

3.59%

11.27%

Contrairement au niveau d'éducation, suite au test de Pearson, la survenance des maladies à risque n'est statistiquement pas associée au type d'activité de la personne. Le risque de se tromper est à 5%.