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Evaluation de l'efficacité des moustiquaires à  longue durée d'action sur la prévalence du paludisme dans la localité de Libamba


par Hokameto Rodrigue Junior EDORH
Institut Sous-régional de Statistique et d'Economie Appliquée - Ingénieur d'Application de la Statistique 2013
  

Disponible en mode multipage

M. Jean Robert TIKOUOKA Président

M. Salomon MASSODA Examinateur

M. Pierre Didier BALEGUEL Encadreur

VÉÅÅâÇtâà° ñvÉÇÉÅ|Öâx xà `ÉÇ°àt|Üx wx ÄËTyÜ|Öâx VxÇàÜtÄx

(CEMAC)

INSTITUT SOUS REGIONAL DE STATISTIQUE ET D'ECONOMIE APPLIQUEE

(ISSEA)

ztÇ|átà|ÉÇ \ÇàxÜÇtà|ÉÇtÄx

BP : 294 Yaoundé, République du Cameroun
Tel: (237) 22 22 01 34
Fax: (237) 22 22 95 21
Site web: www.issea-cemac.org

Stage effectué du 06 Février au 31 Mai 2013 à Yaounde Initiative Fondation

MEMOIRE PROFESSIONEL :

Soutenu publiquement le 14 juin 2013 devant un jury composé de :

Juin 2013

EVALUATION DE L'EFFICACITÉ DES MOUSTIQUAIRES

IMPRÉGNÉES À LONGUE DURÉE D'ACTION SUR LA RÉDUCTION

DU PALUDISME DANS LA LOCALITÉ DE LIBAMBA

Mémoire rédigé en vue de l'obtention du diplôme d'Ingénieur d'Application de la Statistique

Par:

Junior Rodrigue Hokameto EDORH,

Elève Ingénieur d'Application de la Statistique

Rédigé par Hokameto Rodrigue Junior EDORH, Elève Ingénieur d'Application de la

Statistique, 4ème Année

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EVALUATION DE L'EFFICACITE DES MOUSTIQUAIRES IMPREGNEES A LONGUE
DUREE D'ACTION SUR LA REDUCTION DU PALUDISME DANS LA LOCALITE DE

LIBAMBA

Juin

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AVERTISSEMENT

L'Institut Sous-régional de Statistique et d'Economie Appliquée (ISSEA) et Yaounde Initiative Foundation (YIF) n'entendent donner aucune approbation encore moins improbation aux opinions émises dans ce mémoire professionnel. Ces opinions sont propres à leur auteur.

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Statistique, 4ème Année

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DEDICACE

Mes Parents M. Atavi-Mensah EDORH et Mme Akuele EDORH Mes Oncles M. Maurice EDORH et M. Michel EDORH Mes Frères Emérick EDORH et Amen EDORH

XÇy|Ç

Toutes les populations d'Afrique qui souffrent chaque jour de Paludisme

Rédigé par Hokameto Rodrigue Junior EDORH, Elève Ingénieur d'Application de la

Statistique, 4ème Année

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REMERCIEMENTS

Ce travail est le fruit d'une somme d'efforts qui, pris individuellement, ont concouru à sa réalisation. Nous tenons ici à leur adresser nos sincères remerciements. Il s'agit de :

~ Dr Pierre BALEGUEL NKOT, Directeur Exécutif de YIF qui a accepté que nous fassions notre stage au sein de sa structure et aussi qui nous a encadré durant le stage ;

~ M. Pierre Didier BALEGUEL, Chef du Département Technique de YIF, qui nous a encadré tout au long de notre stage, nous a prodigué des conseils dans la rédaction de ce travail ;

~ Tout le personnel de YIF pour leur accueil chaleureux, leur convivialité et leurs aides dans ce travail ;

~ L'infirmier en chef du dispensaire de Libamba qui nous a fourni les registres des patients ;

~ M. Thierry MAMADOU ANSGAR, Directeur Général de l'ISSEA, et à travers lui tout le corps administratif et le corps enseignant, pour l'encadrement et les enseignements reçus qui nous ont permis de mener ce travail à son terme ;

~ M. Jean Robert TIKOUOKA, notre professeur correspondant à l'ISSEA, pour sa patience, sa disponibilité, ses aides et orientations ;

~ M. Harcel NANA TOMEN, Statisticien de l'Unité Régional de Lutte contre le Paludisme de la région du Sud-Ouest du Cameroun pour sa disponibilité, ses orientations et ses conseils avisés qui nous ont permis d'améliorer la rédaction de ce mémoire ;

~ M. Magnim FAROUH et M. Sassire NAPO, Ingénieurs d'Application de la Statistique, qui ont apporté leurs critiques à ce travail;

~ L'ensemble de mes promotionnaires qui m'ont aidés à mener ce travail à terme ;

~ M. Géremie DJOHOSSOU, Mlle Marie MAKUATE et Mlle Manuela TCHATCHOUA pour leurs aides dans la lecture et la correction du document.

Enfin, nous tenons à remercier tous ceux qui de près ou de loin, directement ou indirectement ont contribué à la rédaction de ce mémoire, recevez en ces quelques mots l'expression de ma profonde gratitude.

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DUREE D'ACTION SUR LA REDUCTION DU PALUDISME DANS LA LOCALITE DE

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TABLE DES MATIERES

AVERTISSEMENT i

DEDICACE ii

REMERCIEMENTS iii

TABLE DES MATIERES iv

SIGLES ET ABBREVIATIONS vii

LISTE DES TABLEAUX, FIGURES ET GRAPHIQUES viii

AVANT PROPOS x

PRESENTATION DE LA STRUCTURE D'ACCUEIL xi

RESUME xii

INTRODUCTION GENERALE 1

CHAPITRE I : REVUE DE LA LITTERATUREETCADRE DE L'ETUDE 6

1.1 Généralités sur le Paludisme 6

1.1.1 Origine, cycle de transmission et différentes formes du paludisme 6

1.1.2 Lutte contre le paludisme 9

1.1.3 Situation et prévention du paludisme au Cameroun 12

1.2 Etudes empiriques et indicateurs du paludisme 13

1.2.1 Quelques recherches actuelles 13

1.2.2 Quelques études empiriques 13

1.2.3 Les indicateurs du paludisme 15

1.3 Cadre de l'étude 15

1.3.1 Définition des concepts 16

1.3.2 Présentation de la zone d'étude 17

1.3.3 Origine des données 18

CHAPITRE II : METHODOLOGIE D'ANALYSE 20

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2.1 Méthodologie de l'enquête 20

2.1.1 Objectif de l'enquête 20

2.1.2 Champ de l'étude, population cible et méthode d'échantillonnage 20

2.1.3 Taille de l'échantillon 21

2.2 Evaluation épidémiologique 21

2.2.1 Epidémiologie descriptive 21

2.2.2 Evaluation analytique en épidémiologie 22

2.2.3 Présentation et évaluation des enquêtes cas -témoin 23

2.3 Théorie sur l'économétrie des variables qualitatives 25

2.3.1 Spécification du modèle 26

2.3.2 Interprétation des paramètres 26

2.3.3 Validation du modèle 27

CHAPITRE III : ANALYSE EXPLORATOIRE 31

3.1 Analyse de la morbidité palustre de 2007 à 2012 31

3.1.1 Evolution globale de la morbidité à Libamba de 2007 à 2012 31

3.1.2 Evolution spécifique 32

3.1.3 Influence du sexe et de l'âge sur le risque de tomber malade 34

3.1.4 Evolution du taux de morbidité à Libamba et à Kaya en 2008 36

3.2 Mesures de prévention et prévalence du paludisme en 2013 37

3.2.1 Connaissance et utilisation des MILDA 37

3.2.2 Degré d'utilisation d'autres moyens de prévention et évolution de la maladie 38

3.2.3 Lien entre la survenu de la maladie et les moyens de prévention 39

CHAPITRE IV : MESURE DE L'EFFICACITE DES MILDA 45

4.1 Épidémiologie analytique 45

4.1.1 Effet de la distribution a court terme (quatre mois après la distribution) 45

4.1.2 Effet de la distribution à moyen terme (un an après la distribution) 46

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4.1.3 Effet de la distribution à long terme (deux ans après la distribution) 47

4.2 Analyse des facteurs de confusion 48

4.2.1 Choix des variables 48

4.2.2 Interprétation des résultats et calcul des effets marginaux 49

4.2.3 Validation du modèle 51

DISCUSSION, LIMITES ET RECOMMANDATIONS 55

CONCLUSION 58

REFERENCE BIBLIOGRAPHIQUE 60

ANNEXE A : DOCUMENTS DE TRAVAIL ET ENCADRE 63

ANNEXE B : TABLEAUX 72

ANNEXE C : GRAPHIQUES 74

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SIGLES ET ABBREVIATIONS

ADN : Acide Désoxyribo Nucléique

AMF : Against Malaria Foundation

CEMAC : Communauté Economique et Monétaire de l'Afrique Centrale

EDS : Enquête Démographique et de Santé

EDS-C : Enquête Démographique et de Santé au Cameroun

EPUM : Enquête sur la Perception et l'Utilisation des MILDA

IAS : Ingénieur d'Application de la Statistique

INS : Institut National de la Statistique

ISE : Ingénieur Statisticien Economiste

ISSEA : Institut Sous-régional de Statistique et d'Economie Appliqué

MICS : Multiple Indicator of Cluster Survey

MII : Moustiquaire Imprégnée d'Insecticide

MILDA : Moustiquaire Imprégné à Longue Durée d'Action

MTN : Maladies Tropicales Négligées

ONG : Organisation Non Gouvernementale

OMS : Organisation Mondiale de la Santé

PSNLP : Plan Stratégique National de Lutte contre le Paludisme

RBM : Roll Back Malaria

RDL : Registre du Dispensaire de Libamba

TSS : Technicien Supérieur de la Statistique

TPT : Traitement Préventif Traditionnel

YIF : Yaounde Initiative Foundation

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Statistique, 4ème Année

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LISTE DES TABLEAUX, FIGURES ET GRAPHIQUES

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1: Mesures de lutte contre les vecteurs du paludisme 11

Tableau 2: Illustration d'une table de contingence 24

Tableau 3: Evaluation analytique sur quatre mois entre Libamba et Kaya 46

Tableau 4: Evaluation analytique sur douze mois entre Libamba et Kaya 46

Tableau 5: Evaluation analytique sur deux ans entre Libamba et Kaya 47

Tableau 6: Coefficients du modèle multinomial ordonné 49

Tableau 7: Table de confusion de l'échantillon d'apprentissage 52

Tableau 8: Table de confusion de l'échantillon test 53

Tableau 9: Récapitulatif des variables 72

Tableau 10: Etat de santé 72

Tableau 11: Odds ratio 73

Tableau 12: Effet marginal 73

Tableau 13: TBC des différents modèles 73

LISTE DES GRAPHIQUES

Graphique 1: Evolution du paludisme à Libamba entre 2007 et 2012 32

Graphique 2: Evolution de la morbidité suivant le sexe 33

Graphique 3: Evolution du taux de morbidité suivant les groupes d'âges 34

Graphique 4: Répartition des malades suivant le sexe 35

Graphique 5: Répartition des malades suivant l'âge 36

Graphique 6: Evolution du taux de morbidité à Libamba et à Kaya en 2008 36

Graphique 7: Degré d'utilisation des autres moyens de prévention anti-vectorielles 38

Graphique 8: Répartition de l'état de santé suivant l'utilisation des MILDA 39

Graphique 9: Répartition de l'état de santé suivant l'utilisation des Insecticides 40

Graphique 10: Répartition de l'état de santé suivant la possession de grillages aux fenêtres 41

Graphique 11: Répartition de l'état de santé suivant la destruction des eaux stagnantes 42

Graphique 12: Répartition de l'état de santé suivant le défrichage régulier 43

Graphique 13: Répartition de l'état de santé suivant l'utilisation des TPT 43

Graphique 14: Courbes de la sensibilité et de la spécificité 51

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Graphique 15: Courbe ROC 53

Graphique 16: Evolution du taux de morbidité à Libamba 74

Graphique 17: Evolution annuelle du taux de morbidité à Libamba 74

Graphique 18: Lien entre utilisation des insecticides et l'utilisation des MILDA 74

LISTE DES FIGURES

Figure 1: Cycle simplifié de transmission du paludisme 8

Figure 2: Processus de réalisation d'une enquête cas -témoin 24

Figure 3: Organigramme de YIF 63

Figure 4: Ordre de mission No 11/03/13 64

Figure 5: Ordre de mission No 14/04/13 65

Figure 6: Carte satellitaire de Libamba 1 66

Figure 7: Carte satellitaire de Libamba 2 67

Figure 8: Echantillonnage des Ménages 68

Figure 9: Reporting des registres 68

Figure 10: Questionnaire Enquête sur la Perception et l'Utilisation Des MILDA 69

LISTE DES ENCADRES

Encadré 1: Mesure de lutte antivectorielle 11

Encadré 2: Conditions d'utilisation des MILDA 64

Encadré 3: Principe du test du khi-deux 70

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AVANT PROPOS

L'Institut Sous-régional de Statistique et d'Economie Appliquée (ISSEA) est une institution spécialisée de la Communauté Economique et Monétaire de l'Afrique Centrale (CEMAC). Son principal objectif est la formation de cadres statisticiens des niveaux moyens et supérieurs (Formation initiale). Les enseignements de la formation initiale sont organisés autour de trois cycles : le cycle des Techniciens Supérieurs de la Statistique(TSS) d'une durée de deux ans, celui des Ingénieurs d'Application de la Statistique (IAS) d'une durée de quatre ans et celui des Ingénieurs Statisticiens Economistes (ISE) d'une durée de trois ans.

En ce qui concerne les élèves IAS, arrivés au terme de leur formation, ils sont tenus de faire un stage professionnel d'une durée de quatre mois dans une structure publique ou privée de leurs choix ou proposée par l'ISSEA. Ce stage présente un double objectif : d'une part, il permet à l'étudiant de s'imprégner des réalités du monde professionnel et de mettre en pratique les connaissances théoriques reçues durant la formation, d'autre part, il est le champ d'initiation à la recherche qui s'achève par la rédaction du mémoire professionnel soutenu devant un jury composé de professeurs de l'ISSEA et de son encadreur de stage. C'est dans cette logique que nous avons effectué un stage professionnel à Yaounde Initiative Foundation (YIF). Nous y avons travaillé sur le thème : « Evaluation de l'Efficacité des Moustiquaires Imprégnées à Longue Durée d'Action sur la réduction du paludisme dans la localité de Libamba ».

Nous nous proposons d'apporter une contribution à l'évolution de la lutte anti vectorielle contre le paludisme dans les localités forestières. Plus précisément nous voulons évaluer l'effet des MILDA et donner leur ordre d'importance par rapport aux autres moyens de prévention.

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PRESENTATION DE LA STRUCTURE D'ACCUEIL

Yaounde Initiative Foundation (YIF) est une Organisation Non Gouvernementale (ONG) fondée en 2004 dont le siège se trouve à Londres au Royaume-Uni et la base opérationnelle pour l'Afrique à Yaoundé au Cameroun. YIF apporte sa contribution à l'amélioration du cadre et des conditions de vie des communautés en Afrique, à travers notamment l'amélioration de la production agricole, l'amélioration de la santé des communautés et la promotion de la protection de l'environnement. YIF a pour mission principale de réduire les freins au développement et à l'épanouissement des communautés en Afrique, tout en veillant à l'appropriation progressive par ces communautés des moyens de lutte contre la pauvreté.

Pour y parvenir, YIF poursuit ses activités d'amélioration de la production agricole, d'amélioration de la santé publique et de promotion de la protection environnementale à travers :

= La lutte intégrée contre les maladies humaines transmises par les piqûres d'insectes tels que : les simulies, les moustiques et autres vecteurs des Maladies Tropicales Négligées (MTN) ;

= La lutte intégrée contre les maladies et les insectes ravageurs de cultures en champ et des denrées en stocks ;

= La recherche de solutions aux problèmes humains et environnementaux causés par les réactions inappropriées contre les insectes vecteurs et les ennemis des cultures ;

= La mise en oeuvre des programmes de sécurité environnementale et de développement du rapport coût-efficacité pour la santé publique;

= La recherche de solutions de lutte intégrée pour une meilleure rentabilité des cultures améliorées et la sécurité des consommateurs ;

= La mise en oeuvre des programmes de formation pratique à différents niveaux utilisant des outils de communication modernes et du matériel de démonstration adapté ;

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RESUME

Le paludisme est l'une des maladies les plus répandues dans le monde et plus précisément en Afrique sub-saharienne. C'est une endémie qui n'épargne aucune couche de la population. Bien que beaucoup d'efforts aient été faits, il n'existe toujours pas de vaccin contre cette maladie. Depuis 1983, l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS) préconise les Moustiquaires Imprégnées d'Insecticides (MII) comme l'une des mesures de prévention contre le paludisme. C'est ainsi que le gouvernement camerounais et ses partenaires distribuent des Moustiquaires Imprégnées à Longue Durée d'Action (MILDA) aux populations.

Le présent travail vise à évaluer l'efficacité de ces MILDA dans une zone forestière de la région du Centre du Cameroun: Libamba.

Les données utilisées proviennent des Registres du Dispensaire de Libamba (RDL) et de l'enquête sur la perception et l'utilisation des MILDA (EPUM) auprès des ménages de Libamba. Un ensemble de techniques descriptives suivi d'une évaluation de type cas témoin et d'une régression logistique ont été utilisés pour l'atteinte des objectifs que nous sommes fixés.

Les principaux résultats de ce travail sont que les cas de paludisme diminuent au niveau du dispensaire. L'appartenance à un sexe particulier n'influence pas le risque de la maladie alors que le risque diminue avec l'augmentation de l'âge. Le taux de morbidité quant à lui est à son plus bas niveau en 2008 et 2012, les périodes faisant suite aux distributions de MILDA.

Parlant des MILDA nous avons constaté qu'elles sont efficaces pour réduire le risque du paludisme dans cette localité. Cependant son efficacité diminue au fil du temps et s'estompe dès la deuxième année après la distribution. De plus, mise à part les MILDA, il a été noté que les facteurs environnementaux influents également sur la survenue de la maladie bien que les MILDA restent néanmoins la mesure la plus efficace pour la prévention.

Cette étude nous a permis de formuler quelques recommandations qui visent à mieux sensibiliser la population de Libamba sur la durée et la façon d'utiliser les MILDA. Il serait intéressant de mener une étude en vue d'évaluer la résistance des moustiques face aux insecticides utilisés pour imprégner les moustiquaires.

Mots clés : Paludisme, MILDA, Libamba

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INTRODUCTION GENERALE

0.1 Contexte de l'étude

1Le paludisme est l'une des maladies parasitaires les plus répandues dans le monde. Selon le rapport 2011 de l'OMS, le nombre de personnes ayant contracté le paludisme en 2010 se situe à 281 millions. Parmi ces cas de maladies, il a été noté environ 655 000 décès ; ce qui paraît encore très élevé. L'Afrique Sub-saharienne est la zone la plus vulnérable à cette maladie. Près de 81% des cas palustres (soit environ 174 million) y ont été constatés. Au niveau des décès, la presque totalité a été enregistrée en Afrique noire (91%).

De ce fait, pour lutter contre ce fléau, l'OMS à travers le partenariat Roll Back Malaria (RBM), s'est fixé un certain nombre de cibles à atteindre (cibles actualisées en Juin 2011). Ces cibles sont :

la réduction pratiquement à zéro du nombre de décès dus au paludisme dans le monde d'ici fin 2015 ;

la réduction de 75 % (par rapport à l'an 2000) du nombre de cas de paludisme dans le monde d'ici fin 2015 ;

le passage à l'élimination du paludisme d'ici 2015 dans dix pays supplémentaires (par rapport à 2008) et dans la région Europe de l'OMS.

Pour atteindre ces cibles, un certain nombre d'étapes ont été préconisées : atteindre et maintenir l'accès et l'utilisation universelle des mesures de prévention ; atteindre la couverture universelle en matière de prise en charge des cas dans le secteur privé ou public, ainsi qu'en matière de prise en charge communautaire (y compris l'orientation appropriée vers des services spécialisés) ; accélérer le développement des systèmes de surveillance.

Au Cameroun, le paludisme, principale cause de morbidité et de mortalité, constitue un problème majeur pour les autorités publiques (INS, 2010). En effet, en dépit du fait que l'on note un certain recul de l'endémicité, la prévalence du paludisme au Cameroun demeure une situation dramatique qui affecte l'économie de la cellule familiale et par conséquent,

1 Tous les chiffres de ce paragraphe proviennent du rapport 2011 de l'OMS

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l'économie de la nation toute entière. Elle atteint les taux les plus élevés en zone forestière, notamment dans les régions du Centre, Sud, Est, Ouest et Sud-ouest (PNLP, 2011). Cette maladie est toujours la première cause de mortalité dans les formations sanitaires du pays (INS, 2011). Les cibles les plus vulnérables que sont les femmes enceintes et les enfants de moins de cinq ans continuent d'être à la merci du paludisme à travers les différentes contrées du pays.

Face à l'ampleur du problème et pour atteindre les cibles fixées par l'OMS, le gouvernement s'est doté un Plan Stratégique National de Lutte contre le Paludisme (PSNLP) basé sur un consensus national de tous les partenaires impliqués, à savoir : le secteur privé, les agences de coopération bilatérale et multilatérale et les ONG, et cela, à tous les niveaux de la pyramide sanitaire. Ce plan définit un certain nombre d'orientations stratégiques dont la prévention par l'utilisation des moustiquaires imprégnées d'insecticide. L'utilisation de ces moustiquaires imprégnées devait dans l'immédiat diminuer l'incidence du paludisme et par ricochet la morbidité et la mortalité.

Ainsi, une distribution gratuite de Moustiquaires Imprégnées de Longue durée d'Action (MILDA) a été faite en 2008 dans certaines localités du Cameroun. Yaounde Initiative Foundation(YIF) a été en charge de la distribution de MILDA dans la localité de Libamba et ses environs. Cette distribution a été suivie par une campagne nationale en 2011 sur toute l'étendue du territoire.

0.2 Problématique

Malgré la distribution effective de MILDA dans la localité de Libamba et les messages à l'endroit des populations, les habitants de ladite localité continuent à se faire infecter par les microbes responsables du paludisme. De plus, à part les moustiquaires, il existe d'autres moyens de prévention de la maladie qui pourraient sembler efficace. Il s'avère donc légitime de s'interroger sur l'impact de la gratuité de moustiquaires imprégnées sur l'incidence et la morbidité palustre dans la localité de Libamba. Autrement dit, est-ce que les MILDA permettent réellement de réduire le paludisme à Libamba ?

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0.3 Objectif général

L'objectif principal de ce travail est d'évaluer les effets de la distribution des Moustiquaires Imprégnées d'Insecticide de Longue Durée d'Action sur la morbidité palustre dans le cas spécifique de la localité de Libamba.

0.4 Objectifs spécifiques

De façon spécifique, il sera question de :

y' Décrire la situation du paludisme à Libamba et d'évaluer le risque de la maladie suivant le sexe et l'âge entre 2007 à 2012 ;

y' Décrire la perception des habitants face à l'utilisation des MILDA et recenser les autres mesures de préventions contre le paludisme qui sont utilisées à Libamba en 2013 ;

y' Comparer l'évolution des cas palustres à Libamba avec ceux d'un village voisin n'ayant pas eu les MILDA en 2008 ;

y' Identifier parmi les différentes mesures celles qui permettent de réduire les cas de maladies et déterminer celle qui influe le plus sur l'évolution de la santé liée au paludisme à Libamba au premier semestre de 2013.

0.5 Méthodologie

Les données de 2007 à 2012 ont été recensées au dispensaire de la localité de Libamba relatives aux malades du paludisme. Une enquête a été réalisée auprès des ménages dans le but de collecter les informations sur la perception des MILDA et identifier les différentes mesures de protection.

En ce qui concerne le type d'analyse, un ensemble de statistiques descriptives a été utilisé pour l'atteinte des deux premiers objectifs. En ce qui concerne le troisième, nous avons fait une évaluation de type cas témoins. Enfin, pour identifier les mesures efficaces, nous avons réalisé une régression logistique.

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0.6 Hypothèses de recherche

Pour ce travail nous faisons quatre hypothèses de recherche :

La résistance de la maladie évolue avec l'âge mais est indépendante du sexe

Les MILDA sont efficaces pour se protéger de la maladie mais leur efficacité diminue avec le temps

Il existe d'autres mesures qui permettent de se protéger du paludisme.

Parmi tous les moyens recensés pour se protéger du paludisme, l'utilisation des MILDA reste le moyen le plus efficace.

0.7 Plan de travail

Notre travail est divisé en deux grandes parties. La première partie intitulée « Cadre conceptuel et Méthodologique » est composé de deux chapitres. Le premier est intitulé Généralité sur le paludisme et cadre de l'étude .Nous avons nommé le deuxième, Méthodologie d'analyse. La deuxième partie intitulée « Analyse empirique du paludisme à Libamba» est également divisée en deux chapitres : Analyse exploratoire du paludisme à Libamba et Mesure de l'efficacité des MILDA.

0.8 Intérêt de l'étude

Ce travail revêt un intérêt particulier dans la mesure où il permet d'évaluer l'efficacité de la lutte contre le vecteur du paludisme dans les localités forestières. En effet, à mi-chemin du temps fixé par le PSNLP pour l'atteinte de ses objectifs et étant donné que l'utilisation des MILDA est le principal moyen choisi dans le cadre de la lutte anti vectorielle, il est nécessaire d'évaluer son efficacité dans les différents faciès du Cameroun. C'est ainsi que cette étude a été menée dans l'une des localités du faciès équatorial (zone forestière).

PARTIE I :

CADRE CONCEPTUEL ET

METHODOLOGIQUE

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CHAPITRE I : REVUE DE LA LITTERATUREETCADRE
DE L'ETUDE

Avant d'évaluer l'efficacité des MILDA sur le paludisme, il est nécessaire de connaitre l'histoire du paludisme ainsi que des moustiquaires. Il faudrait aussi prendre connaissance de la localité d'étude et des différents travaux réalisés sur ce sujet. Dans ce chapitre, il sera donc question de présenter les généralités sur le paludisme et des différentes études empiriques réalisées sur l'efficacité des MILDA. Nous finirons parle cadre global de l'étude.

1.1 Généralités sur le Paludisme

Il est nécessaire de connaitre les origines de cette maladie et l'évolution de la prévention à nos jours. Nous nous attèlerons à cela dans cette partie. Ensuite, nous évoquerons la lutte anti vectorielle au Cameroun.

1.1.1 Origine, cycle de transmission et différentes formes du paludisme

Origine du paludisme

Le paludisme est une maladie infectieuse due à un parasite du genre Plasmodium, propagée par la piqûre de certaines espèces de moustiques anophèles. Elles s'attaquent aussi bien à l'Homme qu'aux animaux (OMS, 2013).

Bien que de récentes études faites sur l'ADN de Toutankhamon (Pharaon d'Egypte, mort vers 1327 avant Jésus Christ) montrent que la maladie existe depuis très longtemps (sus cité dans les travaux de Massoda, 2010), elle n'a clairement été identifiée qu'au début du XIXème siècle et les premières études sur ses causes microbiennes datent des années 1878 avec le français Charles louis Alphonse Laveran2.

Alors qu'il est envoyé en Algérie, d'abord à l'hôpital militaire de Bône, puis à Biskra et enfin à Constantine, Laveran commence à suspecter l'origine parasitaire sur les anomalies histologiques rencontrées dans le sang des paludéens. C'est en novembre 1880, qu'il eut définitivement confirmation de ses hypothèses en décrivant l'hématozoaire du paludisme. Il

2 Charles louis Alphonse Laveran (1845-1922) médecin militaire, prix Nobel de physiologie ou médecine en 1907

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soupçonna l'anophèle femelle comme étant la principale source de transmission. Ces soupçons furent confirmés en 1895 par les travaux du britannique Ronald Ross3 (Azoukalne, 2012). Ce dernier, en étudiant certains moustiques découvrit dans leur tube digestif l'existence des Plasmodium falciparum à différents stades de leur développement. Il apporta ainsi la preuve que ce sont les moustiques femelles qui transmettent la malaria. À partir de 1895, il entreprit une série d'expériences scientifiques qui prouvèrent que le paludisme est transmis par les moustiques. Il détermina également le cycle biologique du parasite paludéen chez le moustique anophèles.

Cycle de transmission et différentes formes du paludisme

Selon la description faite par l'Institut Pasteur en 2010, le cycle de transmission du paludisme est complexe et comporte deux étapes essentielles : une phase asexuée chez l'homme, et une phase sexuée chez le moustique

L'anophèle femelle injecte à l'homme le parasite sous forme de "sporozoïte". Celui-ci migre rapidement, via la circulation sanguine, vers le foie. Il pénètre dans la cellule hépatique, où il se divise très activement pour donner naissance, en quelques jours, à des dizaines de milliers de nouveaux parasites : les "mérozoïtes". La cellule du foie éclate en libérant ces parasites dans le sang : là, ils pénètrent à l'intérieur des globules rouges et se multiplient. Lorsque ces derniers éclatent à leur tour, les mérozoïtes libérés dans la circulation sanguine infectent de nouveaux globules rouges (cycle érythrocytaire).

Après quelques cycles de réplication des mérozoïtes, des parasites sexués mâles et femelles (gamétocytes) sont formés à l'intérieur des globules rouges. Lorsqu'un moustique pique une personne infectée, il ingère ces gamétocytes, qui se transforment en gamètes. Leur fécondation engendre un zygote, qui se différencie en oocyste dans le tube digestif du moustique. Les oocystes produisent des sporozoïtes, qui migrent vers les glandes salivaires du moustique. Un nouveau cycle peut alors recommencer.

Les rechutes tardives de paludisme observées lors d'infections par Plasmodium vivax et Plasmodium ovale sont dues à la possibilité pour ces espèces de subsister sous une forme latente ("hypnozoïte") dans la cellule hépatique de l'homme.

Schématiquement et de manière simplifier on a :

3 Ronald Ross 1857-1932 : médecin bactériologiste et entomologiste britannique de l'armée des indes britanniques, prix Nobel de physiologie ou médecine en 1907

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Figure 1: Cycle simplifié de transmission du paludisme

Source : Institut Pasteur, 2010

Le paludisme ainsi présenté peut se manifester sous deux formes :

· la forme simple caractérisée principalement par des fièvres, des maux de tête mais aussi des frissons, des douleurs articulaires, des pertes d'appétit, des nausées, des vomissements, des douleurs abdominales et des diarrhées

· la forme grave dont les signes sont une température très élevée, des troubles de comportement, des pertes de connaissance, des convulsions, des urines rares, la peau froide, des difficultés respiratoires, des vomissements répétés, des fatigues extrêmes, la déshydratation et la coloration jaune des yeux, des paumes des mains et des plantes des pieds.

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1.1.2 Lutte contre le paludisme

Après la découverte de la maladie et de ses formes, beaucoup de recherches furent menées dans le but de trouver non seulement un mode de guérison mais aussi un mode de prévention. Au niveau de la guérison beaucoup de prouesses ont été faites. Depuis 1920, beaucoup d'antipaludéens ont été produits d'abord à base de quinine puis à base d'Artéminisine (depuis 2001). Au niveau de la prévention par contre, les chercheurs piétinent pour trouver un vaccin assez efficace. Il n'existe jusqu'à lors aucun vaccin efficace pour lutter contre le paludisme. De même le projet d'éradication mondiale des moustiques a échoué.

Ainsi pour lutter contre la maladie, Il n'y avait souvent guère d'autre solution que de détruire les gîtes d'anophèle pour les empêcher de se propager ou encore de créer des produits permettant de les exterminer. Les premiers programmes de lutte anti-vectorielle consistaient à munir de grillages les ouvertures des habitations, à utiliser des moustiquaires, à assécher ou à combler les marécages et autres étendues d'eau servant de gîtes larvaires aux insectes et à les traiter au pétrole ou au vert de Schweinfurt4. Il fut découvert bien plus tard certains produits qui permettaient de tuer les moustiques (perméhrine, dichlorodiphényldichloréthane ou DDT...). Certains de ces produits pouvaient être efficaces plusieurs mois après leur pulvérisation. On pensa donc à en imprégner les moustiquaires. C'est ainsi qu'en 1940 les premiers moustiquaires imprégnées furent fabriqués. Ils seront prioritairement utilisés par les forces armées soviétiques, allemandes et américaines, au cours de la deuxième guerre mondiale (bien que le paludisme soit aujourd'hui un problème principalement des pays africain, il sévissait en Europe dans les années 1940). L'efficacité de cet outil a permis de relancer à la fin des années 70, des recherches qui ont révélé le rôle prépondérant des insecticides dans la lutte contre les moustiques et qui sont moins toxiques sur l'Homme. Des dosages optimaux pour diverses combinaisons de moustiquaires et d'insecticides ont été mis au point. Ainsi, la disponibilité de moustiquaires imprégnées d'insecticides (MII) était une réalité dans la médecine moderne qu'à partir de 1983. (KISITA ,2008).

Dès lors l'OMS s'intéressera aux MII comme moyen de lutte primordial contre le paludisme. Elle pensa à faire des imprégnations sur les moustiquaires pour de longues durées. C'est ainsi que les MILDA furent fabriquées, d'une durée généralement de 3 ans. L'OMS donnera ensuite une impulsion spéciale sur l'utilisation des MILDA à la conférence ministérielle sur le paludisme à Amsterdam en 1992 (OMS, 1992). Au cours de cette réunion consacrée à la

4 Encore appelé vert de Paris, le vert de Schweinfurt est un pigment vert utilisé entre autre comme poison contre les animaux et les insectes.

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définition des quatre stratégies mondiales de lutte antipaludique l'accent a été mis entre autre sur la mise en oeuvre de mesures de prévention sélectives et durables y compris la lutte anti-vectorielle. Ensuite, la volonté politique de lutter contre le paludisme a été réaffirmée lors du Sommet Africain des chefs d'Etat sur l'initiative « faire reculer le paludisme » (Roll Back Malaria RBM) en avril 2000 à Abuja, au Nigeria.

La lutte anti-vectorielle reste généralement la mesure la plus efficace pour éviter la transmission du paludisme et elle est donc l'un des quatre éléments techniques fondamentaux de la stratégie mondiale de lutte antipaludique (Diagnostic précoce et traitement prompt de la maladie ;planification et mise en oeuvre de mesures de prévention sélectives et viables, y compris la lutte contre les vecteurs ;détection précoce pour la prévention ou la limitation des épidémies; renforcement des capacités locales de recherche pour promouvoir une évaluation régulière de la situation des pays en ce qui concerne le paludisme, en particulier sur les déterminants écologiques, sociaux et économiques de la maladie).Cependant à part les MII, comme mesure de prévention, il existe aujourd'hui plusieurs autres méthodes comme : les Aspertions Intra-Domiciliaires (AID), les insecticides, les différentes mesures de propretés et de salubrités (défrichage, destructions des eaux stagnantes,...), vêtements protecteurs, les épandages des fleuves,... .

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Encadré 1: MESURE DE LUTTE ANTIVECTORIELLE

La dégradation des programmes de pulvérisations intra domiciliaires d'insecticides à effet rémanents a fini par aboutir à la résurgence du paludisme et à l'abandon de la campagne mondiale d'éradication. Finalement, cet échec a suscité un nouvel intérêt pour les mesures larvicides et la protection individuelle dans le but de réduire la transmission. La stratégie actuelle demande de sélectionner les mesures qui semblent le mieux adaptées à la situation locale, aux capacités existantes et au risque paludique. Le champ d'application des mesures anti-vectorielles varie considérablement. Adapté de Bruce-Chwatt (1985), le tableau 1 dresse la liste des mesures de lutte qui existent actuellement en fonction de leurs effets et de leurs indications : protection des communautés ou protection individuelle.

Tableau 1: Mesures de lutte contre les vecteurs du paludisme

Action

Protection individuelle et familiale

Protection de la communauté

Réduction des contacts entre l'Homme et le moustique

Moustiquaires imprégnées d'insecticide, répulsifs, vêtements protecteurs, pose d'écran anti- moustiques sur les ouvertures des habitations

Moustiquaires imprégnées d'insecticide, zoo prophylaxie

Destruction des moustiques adultes

 

Moustiquaires imprégnées d'insecticide, pulvérisations rémanentes à l'intérieur des maisons, pulvérisations aériennes, pulvérisations à très bas volume

Destruction des larves de moustiques

Assainissement autour des habitations

Traitement larvicide des eaux de surface, irrigations intermittentes, lavage, lutte biologique

Réduction de la source

Drainages à petite échelle

Assainissement de

l'environnement, drainage

Participation sociale

Motivation pour la protection individuelle et familiale

Education sanitaire, participation de la communauté

Source : OMS, 2006

 
 

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1.1.3 Situation et prévention du paludisme au Cameroun

Comme mentionné en introduction, le paludisme est la première source de morbidité et de mortalité au Cameroun. Selon la troisième Enquête Démographique et de Santé au Cameroun (EDS-C) réalisée en 2004, la distribution géographique de la transmission du paludisme montre que la maladie est endémique durant toute l'année dans presque toutes les régions du territoire.

Le Cameroun s'est donc fixé un défi d'ici 2015 ; celui de réduire de trois quart la morbidité et la mortalité liées au paludisme. Afin d'atteindre ces objectifs, l'Etat camerounais en collaboration avec ses partenaires bilatéraux et multilatéraux a consacré des financements substantiels à la lutte contre ce fléau. Cette lutte s'effectue à travers la mise en oeuvre des plans stratégiques nationaux développés par le Programme National de Lutte contre le Paludisme et ses partenaires depuis 2002. Dès lors, trois Plans Stratégiques Nationaux de Lutte contre le Paludisme ont été élaborés ; le premier allant de 2002 à 2006, le deuxième de 2007 à 2010 et le troisième de 2011 à 2015 (Ministère de la Santé Publique, 2011).

L'objectif du troisième Plan Stratégique (qui va dans le même sens que les deux premiers) est de réduire de 75% la morbidité et la mortalité liées au paludisme en particulier dans les populations à risque (Ministère de la Santé Publique, 2011). Cet objectif se décline en un certain nombre d'objectifs spécifiques d'ici 2015 qui sont:

y' Amener au moins 80% de la population à dormir sous une MILDA

y' Amener au moins 80% des ménages dans les districts cibles à pulvériser leur domicile avec des insecticides

y' 80% des populations auront accès à un traitement approprié contre le paludisme selon le protocole national;

y' 80% des femmes enceintes auront accès à la prévention contre le paludisme selon le protocole national

y' 80% de la population à risque auront accès à une mesure de lutte anti vectorielle efficace, notamment les moustiquaires aspersions intra-domiciliaires y' 80% de districts de santé à potentiel épidémiques bénéficieront d'une riposte adéquate

Au stade présent, la morbidité palustre est de 31% en 2011 ce qui est inférieur à sa valeur de 2010 (36.03%) de 2009 (38.38%) et de 2008 (41%). Le paludisme représente un peu plus de la moitié (44%) de toutes les hospitalisations. Parmi les mortalités dues aux maladies, 18.36% des personnes mortes dans les formations sanitaires ont eu le paludisme contre 24% en 2010.

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Chez les enfants de moins de 5 ans, 41 % des décès sont liés au paludisme. Bien que la situation semble s'améliorer au fil des années, les différents indicateurs sont encore très élevés (PNPL, 2011). La région du Centre du Cameroun (dont fait partie la localité de Libamba) hormis Yaounde parait être la zone où les cas de paludismes sont les plus élevés. En effet selon le rapport préliminaire d'EDS-MICS 2011, plus de la moitié des enfants de moins de cinq ans souffre de paludisme dans cette zone.

Plusieurs actions ont été menées aussi bien par le gouvernement que par ses partenaires en termes de lutte anti-vectorielle. Des AID sont faites par l'Etat dans les zones les plus à risques en fonction des financements disponibles. De plus, en Février 2008 l'ONG YIF a reçu 5000 MILDA de la Fondation Against Malaria (AMF) (YIF, 2008). Ceci leur a permis de faire une distribution en fin Février dans certains villages de la région du Centre du Cameroun dont Libamba. Cette distribution a été suivie par une campagne de sensibilisation et de distribution nationale de MILDA de Septembre à Décembre 2011 (PNLP, 2011).

1.2 Etudes empiriques et indicateurs du paludisme

De façon générale, les travaux sur le paludisme sont assez nombreux et très variés. Nous en présentons quelques-uns ici.

1.2.1 Quelques recherches actuelles

Des recherches sont souvent menées par le PNLP du Cameroun pour voir la résistance des moustiques face à certains insecticides. Ainsi en 2010, des études ont été menées dans quatre sites du Cameroun dont deux en zone forestières (Loum et Bertoua). L'étude a porté principalement sur cinq insecticides : la deltamethrine, le lambda-cyahalothrine, la permethrine, le DDT et le bendiocarb. Les trois premiers qui sont des pyréthrinoïdes sont utilisés pour l'imprégnation des moustiquaires. Dans ces deux zones forestières, il a été observé une forte résistance de l'Anophèle gambiae à tous les insecticides. Ce résultat pose déjà la question sur l'efficacité des MILDA en zone forestière (PNLP, 2010).

1.2.2 Quelques études empiriques

Certaines études empiriques localisées ont été menées dans le but d'évaluer l'impact des moustiquaires sur certains indicateurs du paludisme. Nous en présenterons quelques-unes dans cette partie.

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Faye et al dans un article publié en 1998 sur l' « impact de l'utilisation des moustiquaires pré-imprégnées de permethrine sur la transmission du paludisme dans un village hyper endémique du Sénégal » ont réussi à démontrer que les MII sont très efficaces sur la réduction de la prévalence du paludisme. Partant d'une étude qu'ils ont réalisée de juin à novembre 1995 sur deux villages forestiers (un possédant des MII et l'autre témoin), ils constatent que le taux d'infection est nettement moins élevé dans le village possédant les MII que dans l'autre. Bien qu'ils admettent l'efficacité de la distribution gratuite des MII, ils relèvent l'insuffisance de leur étude parce qu'elle n'est qu'à court terme. Ils proposent donc une étude sur deux voire trois ans pour percevoir l'impact des MII sur le moyen terme.

Dr Doudou Dimi Théodore et Al dans leur étude « perceptions des utilisateurs de l'efficacité des moustiquaires imprégnées d'insecticide à longue durée d'action (MILDA) dans les conditions de terrain en Côte d'Ivoire » menée en 2012 sur l'efficacité des MILDA sur le long terme dans deux villages de Côte d'Ivoire(N'gatty et Allaba,). Il ressort globalement de leur étude que les MILDA sont efficaces les premiers mois mais déjà après 12 mois l'effet semble s'estomper (au regard des ménages des deux villages). Ils ressortent principalement que le mauvais entretien de ces MILDA (Lavage principalement) est la cause majeure qui entrave son efficacité. Ainsi nous pouvons déjà soupçonner de leur étude que les MILDA ne sont plus efficaces dans le long terme.

Jacky KABWE KABEYA et al dans leur étude menée en 2010 sur l'« Impact de la moustiquaire imprégnée sur le paludisme parmi les enfants de moins de cinq ans : cas de la RD Congo »ont mesuré l'impact de la moustiquaire imprégnée sur le paludisme tout en intégrant une dimension environnementale pour savoir si l'impact de cette MII reste effective. Partant des données de l'EDS-2007 et de la MICS 2, ils arrivent à la conclusion que la distribution nationale des MII effectuée par le PNLP de la RDC s'est avérée efficace car les cas de suspicion de paludisme dans la population sont nettement moins élevés chez les personnes utilisant les MII que chez celles n'en utilisant pas. Cependant, ils estiment que l'environnement direct pose problème et ses effets empêchent une action efficiente de la MII. En effet, les personnes n'étant pas constamment sous MII, ils suggèrent un effort sur l'assainissement du milieu en particulier appuyé par une sensibilisation des ménages.

Il ressort de ces travaux que les MII sont efficaces pour réduire la prévalence du paludisme. Cependant l'environnement direct peu entraver l'efficacité des moustiquaires. Il est donc nécessaire d'assainir le milieu de vie par exemple le défrichage régulier (surtout pour les

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zones forestières), la destruction des eaux stagnantes. Nous en tiendrons compte dans notre travail. Les travaux sus cités posent le problème qu'ils sont effectués à court terme. Un travail de long terme serait plus efficace pour évaluer le réel impact. Enfin, nous avons remarqué que la plupart des travaux se font de façon globale. Ils évaluent une situation avant et une situation après. Nous tiendrons compte dans notre travail du lien entre l'évolution de la maladie chez les individus et l'utilisation des mesures de prévention.

1.2.3 Les indicateurs du paludisme

Les indicateurs du paludisme permettent de faire un suivi rigoureux de la maladie de sorte à évaluer l'efficacité des différentes mesures de prévention et de guérison.

La prévalence du paludisme et le taux de mortalité dans la population sont les indicateurs qui rendent comptent de la situation du paludisme dans une région donnée. Cependant disposer des cas de paludisme et de décès dans toute la population à chaque instant est un travail difficile voire impossible à réaliser. Ainsi seules des enquêtes ponctuelles peuvent permettre de connaitre la prévalence de la maladie. Cependant ces enquêtes sont assez rares du fait du manque de financement.

L'OMS a trouvé une alternative. Au lieu d'utiliser les différents indicateurs sus cités, elle utilise plutôt le taux de morbidité, le taux d'hospitalisation pour le paludisme et le taux de mortalité hospitalière qui semblent être plus faciles à collecter dans les hôpitaux. Bien que ces indicateurs ne rendent pas bien comptent de la situation du paludisme dans toute la population du fait que tous les malades ne se rendent pas systématiquement à l'hôpital, ils sont les seuls indicateurs qu'il est possible d'obtenir à chaque instant.

Nous ne tiendrons compte que de la morbidité du fait de l'indisponibilité à certains moments de la mortalité et de l'hospitalisation.

1.3 Cadre de l'étude

Cette partie renferme la définition des concepts qui seront utilisés dans la suite ainsi qu'une présentation de la zone d'étude et l'origine des données qui seront utilisées.

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1.3.1 Définition des concepts5

Pour une bonne compréhension du travail dans ce document il est important de se familiariser avec quelques termes en rapport avec le paludisme :

Anophèle : moustique des régions chaudes et tempérées, dont il existe environ 600 espèces, et chez lequel la femelle, chez environ 70 espèces, peut transmettre le paludisme. Au nombre des espèces pouvant transmettre le paludisme figurent entre autres Anopheles gambiae, Anopheles funestus, Anopheles minimus, Anopheles quadrimaculatus et Anopheles stephensi. Le premier est principalement celui qui transmet le paludisme en zone équatoriale.

Epidémiologie : Selon J.H ABRAMSON l'épidémiologie est une science qui a pour objet d'étudier la survenue, la répartition et les déterminants des états de santé et des maladies dans la population et les groupes humains.

Epidémiologie descriptive : c'est l'étude de la distribution des évènements de santé. Elle explore également les aspects métaboliques des sujets ainsi que leur cadre de vie en vue de déceler leurs liens éventuels avec l'affection.

Epidémiologie analytique : elle vise à rechercher les associations éventuelles, les antécédents et les autres facteurs causaux en rapport avec l'épidémie. Elle repose sur divers types d'études (cohorte, cas-témoins,...). Il s'agit de rechercher/expliquer à long terme, d'évaluer.

Lutte anti-vectorielle : c'est une lutte contre les vecteurs d'une maladie donnée. Pour le paludisme, la lutte anti-vectorielle consiste à combattre l'anophèle femelle aussi bien au niveau larvaire qu'au niveau adulte.

Moustiquaire : Rideau de gaze ou de mousseline dont on entoure les lits ou qu'on place aux fenêtres pour se protéger des moustiques.

Morbidité : c'est le nombre de cas de maladies rencontrées parmi les personnes consultées à un moment donné. Le taux de morbidité palustre qui est le rapport entre le nombre de malades dus au paludisme sur le nombre de personnes consultées est l'un des indicateurs les plus suivis par l'OMS (c'est un proxy de la prévalence). Au Cameroun, il est calculé en divisant le nombre de cas suspects du paludisme par le nombre de consultations.

Paludisme : (du latin paludis, « marais »), aussi appelé malaria (de l'italien mal'aria, « mauvais air », terme privilégié par les Anglo-Saxons), est une maladie infectieuse due à

5 Les différents concepts proviennent principalement des encyclopédies Encarta 2009, Dictionnaire de l'Académie Française, 38 Dictionnaires et correspondances et des sites Wikipedia , WHO et Roll back Malaria.

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un parasite du genre Plasmodium, propagée par la piqûre de certaines espèces de moustiques anophèles

Plasmodium: c'est un genre de protozoaire parasite agent du paludisme. Il en existe à ce jour 123 types dans le monde mais seulement cinq peuvent causer le paludisme chez l'Homme : Plasmodium falciparum (cause de presque tous les décès palustres), Plasmodium vivax; Plasmodium ovale, Plasmodium malariae et Plasmodium knowlesi. Les quatre premiers sont spécifiques à l'Homme. Le dernier qui jusqu'à lors ne touchait que les singes attaque depuis peu également les Hommes.

Prévalence : c'est le nombre de personnes atteintes d'une maladie dans une population à un moment donné. Le taux de prévalence est le rapport entre le nombre de personnes atteintes sur la population totale.

1.3.2 Présentation de la zone d'étude

Libamba est une petite localité de l'arrondissement de Makak dans le département du Nyong et Kéllé, région du Centre du Cameroun. Situé en pleine forêt équatoriale, Libamba est à 80 km de Yaoundé. L'accès à la zone se fait en générale par train ou par la piste (en taxi brousse).

En dépit des changements climatiques observés ces dernières années, Libamba est souvent caractérisée par un climat équatorial de type guinéen à quatre saisons :

> Une longue saison des pluies de faible intensité de Mars à Juin.

> Une petite saison sèche de Juillet à Août.

> Une courte saison des pluies de forte intensité de Septembre à Novembre. > Une longue saison sèche de Décembre à Février.

Les conditions climatiques de cette région rendent donc compte d'un important massif forestier qui recouvre une bonne partie de la région. Ce climat convient aussi bien au développement des cultures pérennes que des cultures vivrières. Cette localité prédispose également aux cultures sèches et aux cultures de bas-fonds marécageux. En plus de jouir d'une pluviométrie abondante, elle est composée de nombreuses petites collines entourées par de petites rivières à faible débit et permanentes, avec une prédominance des sols ferralitiques. Libamba est un des vieux sites protestants du Cameroun, qui a été un célèbre centre de formation scolaire de l'Afrique centrale depuis 1950. C'est un village ainsi principalement connu pour son collège qui fait partie de l'ensemble des établissements scolaires privés

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confessionnels de l'arrondissement de Makak. Desservi par le chemin de fer, le collège de Libamba est localisé entre deux gares : celle de Makak (10 km) et celle de Minka (2km). Libamba dispose également d'un dispensaire : le dispensaire évangélique de Libamba qui est l'un des seuls dispensaires en fonction à part l'hôpital de Makak. Ce dispensaire fut d'ailleurs le seul qui soignait pratiquement tous les patients de la zone entre 2011 et mi 2012 lorsque l'hôpital de Makak avait des problèmes de fonctionnement liés à l'absence d'un médecin. Ce dispensaire comprend:

Une salle de réception,

Une salle de soin,

Des chambres,

Une salle d'accouchement,

Une salle d'opération (un chirurgien de la capitale se rend mensuellement au dispensaire).

Le suivi régulier des malades et la gestion du dispensaire est effectué par une infirmière et un infirmier chef. Les infrastructures semblent encore assez bien résister au fil du temps. Le matériel médical disponible reste néanmoins modeste, voire parfois inexistant.

Pour des interventions rapides ou plus importantes, les habitants doivent se rendre à Makak ou au district de santé d'Eseka, voire à Yaoundé si besoin. En fait, c'est surtout en fonction des moyens dont dispose l'habitant, que l'on s'oriente ou non vers un autre point médical, pour améliorer la prise en charge des soins. Plusieurs habitants des villages environnants comme Minka, Kaya, Mom... viennent se soigner au dispensaire.

1.3.3 Origine des données

Les données qui seront utilisées pour ce travail proviennent de deux sources.

La première source est le Registre du Dispensaire de Libamba (RDL). Plusieurs descentes dans la localité ont été nécessaires pour collecter l'information. Les données collectées sont journalières et couvrent la période de 2007 à 2012. Après la collecte des données, une agrégation au niveau mensuel a été effectuée. Les informations que nous avons collectées sont :

· Numéro du patient : il s'agit en réalité d'une variable que nous incrémentons et qui permet d'identifier un patient

·

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Village de provenance : nous collectons l'ensemble des villages venant au dispensaire avant d'en extraire les données de Libamba et Kaya.

· Sexe du patient

· Âge du patient : étant donné que nous utilisons le registre des adultes, l'âge des patients est supérieur ou égal à cinq ans.

· Suspicion du paludisme : c'est une variable qualitative dichotomique qui prend 1 s'il a été suspecté des signes de paludisme chez le patient (principalement la fièvre et les céphalées)

Aussi à partir de ces registres, nous pouvons avoir les cas de suspicions de paludisme (grâce à certains symptômes comme la fièvre et les maux de tête).

La deuxième source de données provient d'une Enquête sur la Perception et l'Utilisation des MILDA (EPUM) qui a été menée dans la localité de Libamba. Elle a permis de recenser toutes les mesures préventives utilisées dans cette localité (y compris l'utilisation des MILDA) afin d'évaluer l'effet réel et unique des MILDA.

En somme, de ce chapitre nous retenons que le paludisme est présent depuis l'antiquité mais que les premières études datent du XIXème Siècle. Depuis sa découverte, les mesures de lutte anti-vectorielle dont l'utilisation des moustiquaires semblent être les plus efficaces pour lutter contre la maladie. Les imprégnations des moustiquaires ont réellement commencé vers les années1983. Après cela, nous avons présenté la situation du paludisme au Cameroun. Globalement il ressort que les efforts ont été faits pour réduire le paludisme mais il reste encore beaucoup à faire pour atteindre les objectifs que le PNLP s'est fixé. Ensuite nous avons présenté les travaux réalisés sur l'efficacité des MILDA et les indicateurs du paludisme. Ces travaux ont montré que les MILDA sont efficaces s'ils sont bien utilisés et à court terme. Cependant après quelques mois d'utilisation leur efficacité diminue. De plus, certains facteurs environnementaux comme la propreté peuvent jouer sur son efficacité.

Nous avons fini ce chapitre en parlant du cadre globale de l'étude. Ceci a permis de savoir que Libamba est une zone forestière (des zones en générale à forte endémicité) disposant d'un dispensaire.

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CHAPITRE II : METHODOLOGIE D'ANALYSE

Dans le chapitre précédent, nous avons exposé les généralités sur le paludisme et le cadre de notre étude. Dans le présent chapitre, nous ferons une présentation de la méthodologie qui sera utilisée pour l'atteinte des objectifs fixés. Ainsi, nous mettrons en exergue la méthodologie de l'enquête que nous avons réalisée. Ensuite, nous évoquerons la notion d'évaluation en épidémiologie. Pour finir nous rappellerons les théories sur l'économétrie des variables qualitatives plus précisément le modèle Logit dichotomique.

2.1 Méthodologie de l'enquête

Les données issues des registres d'hôpitaux ne renseignent pas sur l'utilisation effective des MILDA et sur les autres mesures de prévention utilisées à Libamba. Ainsi, pour avoir cette information, une enquête auprès des ménages de la localité est nécessaire. Cette enquête nous a permis d'avoir des données récentes sur la population de Libamba. Elle a été réalisée du quatre au six avril 2013.

2.1.1 Objectif de l'enquête

L'objectif principal de l'enquête est d'appréhender la connaissance et l'utilisation des MILDA et d'évaluer l'ensemble des autres mesures prises par les personnes de la localité de Libamba pour prévenir le paludisme.

2.1.2 Champ de l'étude, population cible et méthode d'échantillonnage

Sur le plan géographique, l'enquête couvre le village de Libamba. Les personnes à enquêtés sont les habitants de Libamba. L'unité d'enquête est toute personne de plus de 18 ans.

Les données sont issues de la collecte directe, c'est-à-dire, par des interviews menées par des enquêteurs auprès des ménages. La méthode d'échantillonnage adoptée est la méthode aléatoire simple. Il s'agit d'une méthode aléatoire basé sur la possession d'une base de sondage.

Nous ne disposons pas de base de sondage des individus à Libamba. Cependant les informations recueillies dans la localité fait état d'environ 500 personnes. De plus il est possible d'avoir une base de sondage des structures. La base de sondage est ici une carte

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satellitaire (figure 6 et7 en annexe B) obtenu grâce à Google Maps 2013donnant l'emplacement de toutes les maisons de Libamba. Grâce à cette carte qui a été numérisé, nous avons dénombré en tout 203 structures.

2.1.3 Taille de l'échantillon

( ) p (1 p )

2

r - -

1 /2

a

Une des façons de calculer la taille de l'échantillon dans une méthode aléatoire est de se fixer une marge d'erreur de certaines indicateurs importants. Nous utilisons ici une seule variable : la prévalence du paludisme et étant donné que cet indicateur est une proportion nous calculons la taille de l'échantillon en utilisant la formule des proportions données par :

n = Avec r le quantile de la loi normale d'ordre1 - a / 2 ,a : le seuil, p : la

A 2 1 - a/2

prévalence, 2

A : le taux d'erreur

Nous fixons un taux d'erreur Ade 7%. Etant donné que p est inconnue nous maximisons la

taille de l'échantillon en maximisant p(1-p).

On sait que p(1-p)£ 1/4, ainsi pour maximiser il suffit de poser p(1-p)=1/4

Pour a fixé à 10% nous obtenons donc une taille d'échantillon n H 137. En se fixant un taux

de non réponse de 2%, nous obtenons une taille totale égale à

n=140

Pour avoir notre échantillon d'enquête, nous avons fait un tirage aléatoire sans remise de 140 structures sur 203 structures. Dans chaque structures, nous enquêtons une personne. Les documents de collectes (ordre de mission, questionnaire) sont en annexe A.

2.2 Evaluation épidémiologique

De façon simple, l'évaluation consiste à déterminer la valeur de quelque chose. Dans notre cas, il sera question d'évaluer la valeur des MILDA sur le paludisme. Mais avant il est important de pouvoir décrire la population étudiée.

2.2.1 Epidémiologie descriptive

C'est l'étude de la distribution des maladies et des indicateurs de santé. Elle comprend la description de la fréquence des maladies, et l'étude des variations de cette fréquence en fonction de certaines caractéristiques des individus (âge, sexe, niveau d'instruction, profession...), du temps ou de l'espace.

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Elle a pour objectif d'étudier la fréquence des problèmes de santé dans les populations et de mesurer la variation de leur répartition en fonction des phénomènes susceptibles de les influencer (l'espace, le temps, les caractéristiques des populations concernées, ...). La connaissance de l'état de santé des populations s'exprime à partir d'indicateurs de santé.

Les caractéristiques qui seront utilisés dans ce travail sont l'âge et le sexe (à cause d'un problème de disponibilité d'information) dans un horizon temporel.

2.2.2 Evaluation analytique en épidémiologie

Les enquêtes analytiques consistent à étudier les relations existantes entre les facteurs de risque et les états pathologiques dans les populations. L'étude de ces associations consiste, à partir d'une observation faite sur un nombre limité de cas, à conclure à l'existence d'une relation dont la validité est supposée universelle et à la quantifier. Ces études reposent sur un principe simple qui consiste à comparer l'incidence de la maladie chez des sujets exposés et non exposés, ou la fréquence de l'exposition chez des malades et des non malades (Arnaud, 2011).Les outils privilégiés de l'épidémiologie analytique sont: les enquêtes de cohorte (exposés - non exposés), les enquêtes cas-témoins.

· Les enquêtes de cohorte : elles consistent à comparer la morbidité (ou la mortalité) observée dans un ou plusieurs groupes d'individus initialement indemnes de la maladie et définis en fonction de leur exposition à un facteur de risque soupçonné de la maladie faisant l'objet de l'étude. On les appelle également enquêtes longitudinales.

· Les enquêtes cas-témoins : elles comparent la fréquence de l'exposition antérieure à un facteur de risque dans un groupe de sujets malades (les cas) et dans un groupe de sujets témoins, indemnes de la maladie étudiée.

Dans notre étude, une évaluation sur les enquêtes cas-témoins paraît être la meilleur méthode d'autant plus qu'il ne s'agit pas du suivi d'une cohorte.

L'évaluation de type cas -témoin permettra de comparer la situation du paludisme à Libamba et dans un autre village voisin : Kaya. Le choix de ce village n'est pas le faite du hasard. Kaya est un village du centre au même type que Libamba. Kaya jouit ainsi des conditions climatiques similaires à Libamba. Kaya et Libamba sont en permanente interaction. De plus, Kaya n'a pas bénéficié de la distribution de MILDA de YIF en 2008. Ainsi, Kaya est le

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village adéquat pour permettre de voir si la distribution des MILDA a eu un effet sur la santé à Libamba.

2.2.3 Présentation et évaluation des enquêtes cas -témoin

- Présentation des enquêtes cas -témoin

Comme nous l'avons dit plus haut, le principe de l'enquête cas-témoin est de comparer la fréquence de l'exposition antérieure à un facteur de risque dans un groupe de sujets malades (les cas) et dans un groupe de sujets témoins, indemnes de la maladie étudiée (source). Dans notre cas le facteur est bien entendu l'utilisation des MILDA.

La planification d'une enquête cas-témoins commence par le choix de la population (dont seront issus les cas et les témoins) qui fera l'objet de l'enquête. Par définition, les cas seront atteints de la pathologie étudiée et représentatifs, pour l'exposition au facteur de risque, de l'ensemble des malades ayant cette pathologie. Le groupe témoin est construit pour servir de référence (ils seraient représentatifs pour l'exposition au facteur de risque de la population dont sont issus les cas) et fournir une fréquence de base de l'exposition au facteur de risque dans la population dont sont issus les cas. Deux sources sont le plus souvent utilisées pour le choix des témoins : la population générale et les malades hospitalisés. Le choix entre ces deux sources principales de témoins dépend de considérations pratiques et de la comparabilité avec les cas. L'inconvénient majeur du choix de témoins hospitalisés est qu'il s'agit de patients hospitalisés, ne présentant plus souvent que la population générale des facteurs de risque et qu'il est possible que la maladie dont ils sont atteints aient des facteurs de risque communs avec la maladie dont sont atteints les cas.

Pour chacun des sujets inclus dans l'enquête (cas et témoins), des informations concernant l'exposition aux facteurs de risque vont être recherchées dans leur passé. On les appelle souvent pour cette raison des enquêtes rétrospectives. Différents modes de recueil sont utilisables : recherche dans les archives, interview des sujets, auto-questionnaires etc.

Schématiquement les enquêtes cas témoins se présentent comme ceci :

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Figure 2: Processus de réalisation d'une enquête cas -témoin

Population

Echantillon des cas

Echantillon des témoins

Comparaison statistique

% des exposés

% des exposés

Temps

· Evaluation des enquêtes cas-témoins

Dans le cadre de notre travail, le recueil des données est fait à partir des registres de laboratoire des adultes du dispensaire de Libamba pour la période allant de 2007 à 2012. Pour évaluer une enquête cas témoin, les données doivent se présenter d'une façon particulière. On construit une table de contingence avec les malades et les non malades de Libamba et Kaya comme l'indique le tableau suivant.

Tableau 2: Illustration d'une table de contingence

 

Exposés (Libamba)

Non exposés (Kaya)

Total

Cas (Malades)

a

c

M1

Témoins (Non malades)

b

d

M0

Total

E1

E0

n

 

Avec a : nombre de malades de Libamba E1 : la population hospitalière de Libamba

b : nombre de non malades de Libamba E0 : la population hospitalière de Kaya

c : nombre de malades de Kaya M1 : la population des malades

d : nombre de non malades de Kaya M0 : la population des non malades
n = E0 +E1= M0+ M1 : la population hospitalière totale de Kaya et Libamba

Après la constitution du tableau de contingence, on teste l'existence d'une association à l'aide du test de Khi-deux6. Lorsque le test du khi-deux conclut à l'existence d'un lien, on calcule l'odds ratio.

6 Principe du test de Khi-deux en annexe A encadré 3

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L'odds ratio est le rapport des cotes de la maladie chez les exposés à ceux qui ne l'ont pas. C'est une mesure statistique, souvent utilisée en épidémiologie, exprimant le degré de dépendance entre des variables aléatoires qualitatives. En le notant OR on a :

OR

a/b ad

c/d bc

Si l'odds ratio est :

· proche de 1, la maladie est indépendante du facteur ;

· supérieur à 1, la maladie est plus fréquente chez les cas que chez les témoins donc le facteur est à risque ;

· inférieur à 1, la maladie est moins fréquente chez les cas que chez les témoins donc le facteur protecteur ;

Cependant la seule connaissance de l'odds ratio ne suffit pas à conclure à la causalité. Il faut calculer l'intervalle de confiance de cette ration. Ainsi si la valeur 1 est dans l'intervalle de confiance, alors la valeur de l'odds ration n'est pas significative. Dans le cas contraire, on peut conclure à une significativité de cette valeur. Plus l'odds ratio est proche de 0 plus le facteur est protecteur et plus il est supérieur à 1 plus le facteur est à risque.

2.3 Théorie sur l'économétrie des variables qualitatives

L'économétrie des variables qualitatives est utilisée pour des modèles dont la variable dépendante est qualitative et les variables explicatives sont quantitatives, qualitatives ou une combinaison des deux. Lorsque les modalités de la variable dépendante comptent deux modalités, on parle de modèle dichotomique. En fonction de la loi suivie par les résidus du modèle, on parlera de modèle Probit (s'ils suivent une loi normale) ou de modèle Logit (s'ils suivent une loi logistique). Nous présenterons le modèle Logit dichotomique dans cette partie. Le choix du modèle Logit (modèle introduit comme approximation du Probit) vient du fait qu'il est simple à mettre en oeuvre et que les résultats sont presque similaires au modèle Probit (HURLIN, 2003).

Ce modèle servira à évaluer l'efficacité des mesures de prévention sur le paludisme.

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2.3.1 Spécification du modèle

On dispose de n couples de variables aléatoires {(Yi, Xi), i=1...N} où Yi est une variable qualitative à deux modalités et Xi un vecteur de k+1 variables quantitatives ou qualitatives. Supposons Yi la manifestation d'une variable inobservable continue Yi *, elle même reliée aux variables explicatives Xi. Le modèle de régression s'écrit :

Yi *= Xif3+ åi

yi

si y *

i 1 = 0

i

*

? ? 0 si y=0

i

f3 le vecteur des coefficients et åi le terme de l'erreur.

Le modèle Logit s'écrit :

P (y= 1)

i

e

X' i

â ó

 

1+

e

X' i

â ó

Les résidus åi sont iid (indépendants et identiquement distribués) de loi logistique, de fonction de répartition F, de fonction de densité f et de variance ó 2 .

2.3.2 Interprétation des paramètres

Comme nous l'avons vu lors du calcul des probabilités, les paramètres estimés ne sont pas les f3 mais plutôt f3/a. Or dans le modèle Logit (comme le Probit) la variance a2 des erreurs est inconnue : elle est normalisée à p2/4 dans le modèle Logit. De ce fait f3 n'est identifiable qu'à 1/a près. Ainsi le paramètre estimé n'a pas d'interprétation directe dans la mesure où elle ne correspond pas aux paramètres de la spécification. La seule information directement interprétable est le signe des coefficients. Ce signe indique si la variable associée influence la probabilité à la hausse ou à la baisse.

Toutefois, pour interpréter l'impact de la variable Xi sur la probabilité de survenance d'une modalité de Yi, on calcule les effets marginaux et des odds ratio.

- Les effets marginaux

Ils mesurent la sensibilité de la probabilité P(yi = m) de l'évènement y i = m par rapport à la

variation des variables explicatives Xki (la kème composante de Xi)

ä p y = m

i ) ( ' à ) à
= f X b b

i k

ä X ki

à

bk sont les coefficients de Xki

(

p % =

où les

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Si Xi est qualitative, l'effet marginal s'obtient en faisant les différences de probabilité :

p à P ( y 1) ( 1)

ki = = - y =

i ' '

| X 1 i | X 0

ki = ki =

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Ces formules fournissent des mesures individuelles qu'il faut compléter par les effets marginaux au point moyen pour répondre a la question : quel est l'impact moyen de la

variation de Xki d'une unité ?

L'effet marginal au point moyen dans le cas d'une variable qualitative Xk est donné par :

p à P ( y 1) ( 1)

k = = - y =

i ' '

| X 1 i | X 0

k = k =

2.3.3 Validation du modèle

Il existe un certain nombre de test qui rendent compte de la significativité du modèle et des coefficients. Il s'agit entre autre au test du rapport de vraisemblance du modèle et du pseudo R2 de Mc-Fadden pour la significativité du modèle et du test de Wald et du ratio de vraisemblance pour la significativité des coefficients. Bien que ces tests soient d'une importance capitale, on ne les interprète que peu souvent dans le cadre des variables qualitatives. Pour valider le modèle, on s'intéressera plus au taux de bon classement de l'échantillon d'apprentissage et de l'échantillon test et à la courbe ROC. Nous présenterons ici ces derniers.

Taux de bonne prédiction ou taux de bon classement (TBC)

On peut comparer les performances de deux modèles en comparant leur pouvoir prédictif. On peut comparer les performances de deux modèles en comparant leur pouvoir prédictif, c'est-a-dire leur capacité à classer correctement les observations. Pour cela, il faut définir une stratégie de prédiction ou d'affectation sous la forme :

On décide que y i = k quand pà i 3 p et y i = j sinon.

En pratique, on divise l'échantillon en deux groupes :

- Un Echantillon qui permet d'élaborer le modèle appelé échantillon d'apprentissage (environ 70% de l'échantillon total)

- Un Echantillon qui permet de tester le modèle nommé échantillon test (environ 30% de l'échantillon total).

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On construit pour chacun des deux échantillons une matrice de confusion :

Prédiction

Vrai

 

Positif

Négatif

Positif

Vrai positif (VP)

Faux Négatif (FN)

Négatif

Faux Positif (FP)

Vrai Négatif (VN)

 

Le taux de bon classement est :

TBC

 

VP+VN

 
 
 
 

VP+FP+FN+VN

Le "meilleur" modèle est celui avec le plus grandTBC au niveau de l'échantillon d'apprentissage et de l'échantillon test.

En marge du TBC il est nécessaire que le taux de vrai positif (TVP) et de Vrai Négatif (TVN) soit également élevé.

Le TVP encore appelé sensibilité est donné par la formule :

TVP = Sensibilité

=

VP VP

 
 

Le TVN encore appelé spécificité est donné par :

VN VN

TVN = Spécificité = =

Négatif FP+VN

Cependant cette méthode a des désavantages dans la mesure où elle dépend de p . Par exemple, si on fixe le seuil p =0,5, elle attribuera le même résultat à deux individus ayant l'un une probabilité estimée de 0,45 et l'autre une probabilité de 0,001.

- Courbe ROC (Receiving Operating Characteristics)

Elle vient pallier les désavantages de la méthode précédente dans la mesure où le seuil p n'est plus fixe mais il varie de 0 à 1.

On calcule pour chaque valeur de p E [ 0, 1] la sensibilité et 1-spécificité (Taux de faux positif).

On trace ensuite la courbe de la sensibilité (en ordonné) en fonction de 1-spécificité (en abscisse)

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Source : RAKOTOMALALA, 2013

AUC indique la probabilité pour que la fonction SCORE (P(yi = 1)) place un positif devant

un négatif. Plus AUC est proche de 1, plus le pouvoir prédictif du modèle est élevé. Il est souhaitable qu'il se situe au dessus de 0,80). Si AUC est proche de 0,5 (la courbe est confondue avec la diagonale) le modèle ne sert à rien.

Dans ce chapitre nous avons relaté la méthodologie de notre travail en parlant de l'enquête réalisée auprès des ménages de Libamba (EPUM) qui s'est tenue du 4 au 6 avril 2010. Ensuite nous avons fait état de comment se fait l'évaluation en épidémiologie. Nous avons fini ce chapitre par la présentation du modèle de régression logistique.

PARTIE II :

ANALYSE EMPIRIQUE DU PALUDISME A

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CHAPITRE III : ANALYSE EXPLORATOIRE

Ce chapitre sera consacré à une vue exploratoire de la situation du paludisme à Libamba de 2007 à 2013. Cette analyse exploratoire se fera en deux parties. Dans la première partie nous allons, à partir des données du dispensaire de Libamba, décrire l'évolution du paludisme de 2007 à 2012. Nous allons ensuite tester l'existence d'un lien entre le paludisme et deux caractéristiques des patients (le sexe et l'âge). Nous finirons cette partie par avoir la situation du paludisme à Libamba et Kaya en 2008. Dans la deuxième partie, grâce aux données de l'enquête, nous parlerons du niveau de connaissance et d'utilisation des MILDA en 2013. Ensuite, nous rappellerons les autres mesures utilisées pour lutter contre le paludisme. Nous terminerons cette partie par évoquer l'existence ou non d'un lien entre le fait de tomber malade et l'utilisation des différentes mesures de préventions.

3.1 Analyse de la morbidité palustre de 2007 à 2012

3.1.1 Evolution globale de la morbidité à Libamba de 2007 à 2012

L'évolution du nombre de cas des malades de paludisme et de nombre de consultations semble fortement corrélée (graphique 1).Le nombre de consultation à Libamba est très élevé en 2007 allant jusqu'à 30 patients au mois de Janvier. De même le nombre de cas de paludisme en 2007 est élevé atteignant son maximum au mois d'Août. Cependant le nombre de malades diminue progressivement. Le nombre de patients atteint de paludisme diminue également jusqu'à s'annuler en fin d'année 2008. Il se stabilise ensuite entre 0 et 5 patients par mois entre 2009 et 2012. Le taux de morbidité quant à lui semble évoluer de façon aléatoire. Nous ne distinguons globalement pas une tendance à la hausse ou a la baisse (graphique 16 en annexe). Nous remarquons néanmoins que le taux parait moins élevé en 2008 par rapport à 2007. En l'agrégeant au niveau annuel, on remarque que le taux de morbidité tourne autour de 30% sur les cinq années à l'exception de 2008 et 2012 (graphique 17 en annexe C).Ces deux années coïncident aux périodes faisant suite à la distribution de MILDA (Févier 2008 et Décembre 2011). On peut déjà soupçonner un effet des MILDA au cours de ces deux périodes.

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35

janv.-07 avr.-07 juil.-07 oct.-07 janv.-08 avr.-08

j u il. -08 oct.-08 janv.-09 avr.-09 juil.-09 oct.-09 janv.-10 avr.-10 juil.-10 oct.-10 janv.-11 avr.-11 juil.-11 oct.-11 janv.-12 avr.-12 juil.-12 oct.-12

Mois

Malades du Paludisme Malades toutes causes

30

25

20

15

10

5

Effectif des malades

0

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32

Graphique 1: Evolution du paludisme à Libamba entre 2007 et 2012

3.1.2 Evolution spécifique

Morbidité suivant le sexe

A

Au vue du taux de morbidité suivant le sexe (Graphique 2), il est à noter que les hommes semblent légèrement plus malades que les femmes. En effet de 2007 à 2010, le taux de morbidité est plus élevé chez les hommes que chez les f emmes. Cependant son évolution suivant les deux sexes est quasiment la même avant 2010. Le taux de morbidité est élevé chez les deux sexes en 2007 et diminue considérablement en 2008. Ensuite, ce taux augmente en 2009 atteignant le même niveau qu'en 2007. En 2010, lorsque ce taux est pratiquement le même chez les hommes qu'en 2009, il diminue par contre légèrement chez les femmes. partir de 2011, il évolue de façon contraire chez les hommes et les femmes. Lorsque la situation semble s'améliorer chez les hommes (passant de 41% en 2010 à 31% en 2011 et 11% en 2012), elle s'aggrave chez les femmes (passant de 20% en 2010 à 37% en 2011 et 39% en 2012).

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Graphique 2: Evolution de la morbidité suivant le sexe

2012

2009 2010 2011

2007 2008

Homme Femme

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0

Morbidité suivant l'âge

La variable âge qui au départ était quantitative a été rendu qualitative

de la manière suivante

:

 

AGEi

?

?

= ?

?

??

1si 5=Age=17
2si 18=Age=34
3si 35=Age=64

4 si Age=65

 

Rédigé par Hokameto Rodrigue Junior EDORH , Elève Ingénieur d'Application de la

Statistique, 4ème Année

33

Le choix de ce découpage de l'âge a été fait pour faire ressortir les enfants/adolescents (5 à 17 ans), les jeunes ( 18 à 34 ans), les adultes (35 à 64 ans) et les vieux (65 ans et plus).

L'évolution du taux de morbidité n'est pas la même suivant les différents couches d'âges (Graphique 3).En 2007, le taux de morbidité est le plus élevé chez les jeunes enfants de 5 à 17 ans (près de 80%) alors que chez les autres groupes d'âges il varie de 10 à 40%. En 2008, on note une chute du taux chez les enfants passant à 20% . Ce taux chute également mais légèrement chez les adultes (35-65 ans). Par contre, ce taux reste constant chez les autres. Si on suppose qu'en 2008 les MILDA ont permis de réduire les cas de paludisme, il serait vraisemblable de penser que l'effet a été plus ressenti chez les jeunes. En 2009, le taux de morbidité augmente dans tous les groupes d'âges sauf chez les 17- 35ans. En 2010, il diminue

chez les enfants et les adultes

; par contre il augmente chez les jeunes (17-

35ans) et les vieux

 

(65 ans et +). En 2011, il augmente

dans toutes les couches sauf chez les enfants. En 2012, le

 

taux de morbidité diminue dans toutes les couches.

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LIBAMBA

Juin

2013

90,00%

80,00%

40,00%

70,00%

60,00%

50,00%

30,00%

20,00%

10,00%

0,00%

2007 2008 2009 2010 2011

5-17 17-35 35-65 65 et +

2012

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34

Graphique 3 : Evolution du taux de morbidité suivant les groupes d'âges

Globalement, le taux de morbidité évolue de façon aléatoire. Il n'a pas de tendance à la hausse ou à la baisse. Cependant, il est à noter que les périodes faisant suites aux distributions des MILDA, le taux de morbidité diminue comparativement à la période précédent les distributions. De plus, signalons que les enfants (5- 17ans) ont globalement les taux les plus élevés ce qui fait penser qu'elle est la couche d'âge la plus vulnérable dans la population des plus de cinq ans.

3.1.3 Influence du sexe et de l'âge sur le risque de tomber malade

Nous voulons voir ici si le fait d'être d'un sexe en particulier ou d'appartenir à un groupe d'âge a influencé le risque d'être malade de 2007 à 2012. Pour analyser ces influences, nous utiliserons la variable MALADE :

MALADE; = (1 si le patient i est suspecté du paludisme

0 sinon

Lien entre le sexe et la maladie

Au vue du graphique 4, nous pouvons remarquer que le pourcentage de femmes malades et d'hommes malades est presque similaire bien que les hommes soient légèrement plus malades que les femmes. Au vue donc de ce graphique, nous pouvons dire que la survenu de la

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Juin

2013

maladie ne dépend pas du sexe du patient. Ce constat est confirmé par le test de khi

-deux7qui

 

au seuil de 5% ne rejette pas l'indép valeur= 0.18).

endance entre la survenu du paludisme et le sexe (p

-

 

Non malade

69,26%

0,743333333

Malade

30,74%

0,256666667

Homme

Femmes

Homme Femmes

Graphique 4: Répartition des malades suivant le sexe

Lien entre l'âge et la maladie

La survenue de la maladie semble assez différente suivant l'âge du patient (graphique 5).Plus on grandit et moins on tombe malade du paludisme et inversement. Ainsi, les vieux sont les moins touchés suivis des adultes des jeunes et des enfants. La présence du lien est confirmé par le test du khi deux au seuil de 5% (p-valeur=0.000)

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35

7 L'effectif théorique minimum est de 71.98

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LIBAMBA

Juin

2013

50,00%

Non malade

66,87%

74,86%

83,67%

50,00%

33,13%

Malade

2

5,14%

16,33%

5-17ans 17-35ans 35-65ans 65 et +

0,8

0,6

0,4

0,2

1,2

0

1

Kaya Libamba

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36

Graphique 5: Répartition des malades suivant l'âge

3.1.4 Evolution du taux de morbidité à Libamba et à Kaya en 2008

Globalement le taux de morbidité diminue progressivement à Libamba en 2008. Son plus haut niveau est constaté en janvier juste avant la distribution et son plus bas niveau est en décembre. A Kaya par contre l'évolution semble assez aléatoire. Le taux de morbidité augmente et diminue rapidement. Il passe de 100% en janvier à 0% en février puis augmentent jusqu'à 80% en Aout. Au vue de ces deux évolutions, nous pouvons déjà constater que le taux de morbidité est globalement plus élevé à Kaya qu'a Libamba au courant de l'année 2008.

Graphique 6 : Evolution du taux de morbidité à Libamba et à Kaya en 2008

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37

3.2 Mesures de prévention et prévalence du paludisme en 2013

3.2.1 Connaissance et utilisation des MILDA8

Cette section s'appesantit particulièrement sur les caractéristiques globales de la population, leur connaissance et utilisation des MILDA.

Caractéristiques sociodémographiques de la population

L'échantillon d'étude comporte en majorité des hommes (60%). La moyenne d'âge des plus de 18ans se situe autour de 47 ans. Cependant, il varie énormément (écart type=16ans) allant de 19 ans à 91 ans. Ceci témoigne d'une population vieillissante d'autant plus que la moitié à plus de 45 ans. Les principales professions des adultes dans ce village sont l'agriculture et l'artisanat. Ceci se comprend parfaitement au sens où Libamba est un village forestier à forte pluviométrie. Notons au passage que les femmes sont en majorité ménagères bien que le tiers soit des agricultrices. La religion principalement pratiquée est le christianisme (près de 93%) plus précisément la religion protestante. Ceci vient sûrement du fait que Libamba est un des plus vieux sites protestants du Cameroun possédant une école et un dispensaire évangélique depuis 1950.

Connaissances, possession et utilisation des MILDA

Personne ne semble ignorer l'existence des moustiquaires. La totalité dit que ces moustiquaires protègent contre le paludisme en tuant les moustiques. Sur les 140 individus interrogées 109 en possèdent soit environ quatre individus sur cinq. A peu près 9 des individus sur 10 possédant une moustiquaire disent qu'elles sont imprégnées. Ces moustiquaires ont principalement été obtenues par la campagne de distribution nationale organisée par le gouvernement camerounais en 2011 (76.1%). Très peu de personnes ont eu à acheter eux-mêmes ces moustiquaires (8.3%). Pour ceux qui n'en possèdent pas, la raison principale est qu'il n'était pas là pendant la distribution. Aucun de ceux qui n'en possèdent pas ne pense cependant à en acheter. Ils attendent plutôt une distribution prochaine.

Presque la totalité des individus possédant les MILDA les utilisent (89.90%). Cette utilisation se fait sur toute l'année pour neuf ménages sur dix. Très peu attendent seulement la saison des

8 Récapitulatif des statistiques en annexe B tableau 9

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pluies pour l'utiliser. Pour ceux qui ne l'utilisent pas, la raison principale est qu'il fait chaud à l'intérieur.

3.2.2 Degré d'utilisation d'autres moyens de prévention et évolution de la maladie

Degré d'utilisation d'autres moyens de prévention

A l'exception les MILDA , en tout cinq moyens de prévention du paludisme ont été recensé à Libamba. Le degré d'utilisation de ces moyens varie énormément (graphique 7 ). En effet, le premier moyen de prévention outre l'utilisation des MILDA est la destruction des eaux stagnantes. Cela se comprend au sens où c'est le moyen le plus facile à pratiquer et le moins coûteux. Après vient les insecticides, entendons par là aussi bien les insecticides qu'on pulvérise(les bombes) que les spirales. Le défrichage n'est utilisé que par 27% des personnes

enquêtées. Les deux moyens

les moins utilisées sont les traitements préventifs traditionnels

 

(TPT) et les grillages aux fenêtres. Les TPT sont tous les remèdes que les individus boivent dans le but d'éviter le paludisme. Ces TPT ont été très peu utilisés au courant des trois premiers mois de 2013. Au niveau des grillages aux fenêtres, seulement un peu plus d'un ménage sur vingt en dispose. Ceci peut s'expliquer par le fait que l'installation des grillages revient souvent assez chère.

Destruction des eaux stagnantes

Traitement Préventif Traditionel

Grillage aux fenêtres

Insecticides

Défrichage

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30%

35% 40% 45%

Graphique 7: Degré d'utilisation des autres moyens de prévention anti-vectorielles

Etat de la maladie dans la localité de Libamba en 2013

La prévalence de la maladie au moment de l'enquête se situe autour de 33.6% dans notre échantillon et le taux de fréquentation du dispensaire est de 46.4%. Cependant un peu plus de

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39

la moitié des personnes dans la localité disent être tombées malades au moins une fois les trois mois précédant l'enquête (Tableau 10 en annexe B).

3.2.3 Lien entre la survenu de la maladie et les moyens de prévention9

Après avoir présenté les différents moyens de prévention et l'évolution du nombre de maladie dans les trois mois de Février, nous allons voir s'il existe un lien entre ces mesures et l'état de santé des individus.

Lien entre la maladie et l'utilisation des MILDA.

78.57% des individus qui n'ont pas utilisés les

MILDA sont tombés malades au cours des

 

trois premiers mois de 2013. Par contre chez ceux ayant utilisés les MILDA environ six sur dix n'ont pas été malades (Graphique 8 ). Nous remarquons bien que la majorité de ceux qui ont utilisés les MILDA ne sont pas tombé malades . De même la majeure partie des personnes n'ayant pas utilisés les MILDA sont tombés malades. L'utilisation des MILDA semble donc liée positivement à l'état de santé. Plus on utilise les MILDA moins on tombe malade. Cette liaison présumée est confirmée par le test de Khi -deux10 (p- valeur =0.000) effectué au seuil de 5%. Le V de cramer est de 0.337 ce qui témoigne d'un lien relativement modéré.

Non

21,43%

78,57%

Oui

58,16%41,84%

Non malade Malade

Graphique 8: Répartition de l'état de santé suivant l' utilisation des MILDA

9 Pour cette évaluation, nous n'utiliserons que les données sur les chefs de ménages

10 Effectif théorique minimum =19.8

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40

Lien entre la maladie et l'utilisation des insecticides.

Sur 10 personnes ayant utilisées les insecticides, 7 sont tombées malades au cours des trois premiers mois de 2013. De même sur 10 de celles n'ayant pas utilisées les insecticides, à peu près 6 n'ont pas été malades (graphique 9). L'utilisation des insecticides semble donc aggraver l'évolution de l'état de santé ces trois mois là. Le test de khi-deux confirme l'existence d'un lien au seuil de 5% entre ces deux variables (p-valeur=0.006)11. v de

cramer=0.23

Non malade Malade

70,73%

45,45%

29,27%

Non

54,55%

Oui

Graphique 9: Répartition de l'état de santé suivant l'utilisation des Insecticides

Lien entre la maladie et l'utilisation des grillages aux fenêtres

Le pourcentage des malades est élevé aussi bien chez ceux qui possèdent ou non des grillages aux fenêtres (Graphique 8). Il est ainsi difficile de voir un quelconque lien entre la possession des grillages aux fenêtres et l'évolution du nombre de cas de paludisme. Ce constat est confirmé par le test de Khi-deux qui ne rejette pas au seuil de 5% l'hypothèse d'indépendance

à Libamba

(p-valeur=0.391)12. Nous pouvons donc affirmer sans risque de nous tromper qu' l'utilisation des grillages aux fenêtres n'est pas une mesure de prévention efficace contre le paludisme.

11 Effectif théorique minimum =19.33

12 Effectif théorique minimum =4.74

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Graphique 10: Répartition de l'état de santé suivant la possession de grillages aux fenêtres

66,67%

48,09% 51,91%

33,33%

Non

Oui

Non malade Malade

Lien entre la maladie et destruction des eaux stagnantes

Un peu plus de six personnes sur dix détruisant régulièrement les eaux stagnantes à leurs alentours ne sont pas tombées malades au cours de la période allant de Janvier à mars 2013. De même chez ceux n'ayant pas eu à détruire les eaux stagnantes, six sur dix sont tombés malades du paludisme. Nous pouvons donc déjà soupçonner l'existence d'un lien positif entre la destruction des eaux et l'état de santé. Ne pas détruire les eaux autour des maisons semble augmenter les chances de tomber malade. Le test de khi-deux13 confirme la présence d'un lien entre eux (p-valeur=0.003). Ce lien semble modéré (V de cramer=0.251).

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41

13 Effectif théorique minimum =27.34

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Non

36,59%

63,41%

Oui

62,07%

37,93%

Non malade Malade

Graphique 11: Répartition de l'état de santé suivant la destruction des eaux stagnantes

Lien entre la maladie et défrichage

Le pourcentage de malade est très élevé chez les individus ne défrichant pas régulièrement (graphique 12). En effet, environ six personnes sur dix ne défrichant pas régulièrement sont tombés malades au cours de cette période. Par contre les individus défrichant régulièrement ne tombent malades que trois fois sur dix. Ainsi comme la plus part des autres mesures de prévention, l'absence de défrichage augmente la probabilité de tomber plusieurs fois malades. Le test de khi-deux14 confirme ainsi la présence de lien au seuil de 5% (p-valeur=0.002). Le lien est également modéré ici (V de cramer=0.260).

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14 Effectif théorique minimum = 17.91

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39,22%

Non

60,78%

68,42%

Oui

31,58%

Non malade Malade

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Graphique 12: Répartition de l'état de santé suivant le défrichage régulier

Lien entre la maladie et traitement préventif traditionnel (TPT)

Le pourcentage des malades est pratiquement le même aussi bien chez ceux se protégeant par les TPT que chez ceux n'en utilisant pas. Nous ne pouvons donc pas réellement discerner l'existence d'un lien entre les TPT et la prévention du paludisme. Le test de Khi-deux15 confirme l'indépendance de ces deux variables au seuil de 5% (p-valeur=0.863)

Non

52,54%

47,46%

Oui

45,45%

54,55%

Malade

Non malade

Graphique 13: Répartition de l'état de santé suivant l'utilisation des TPT

15 Effectif théorique minimum =10.37

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En somme, sur les six mesures recensées de prévention du paludisme, quatre sont significatives pour prétendre expliquer la survenue du paludisme chez une personne au cours des trois premiers mois de 2013.

Dans ce chapitre, nous avons vu l'évolution de la morbidité palustre à Libamba. Bien qu'en terme quantitatif la morbidité diminue au fil des années, elle représente toujours une part importante des consultations au dispensaire de Libamba. De plus, nous avons remarqué que le taux paraît moins élevé à Libamba qu'à Kaya. Au niveau des mesures de prévention nous avons distingué quatre mesures sur six (dont les MILDA) qui sont significatives pour expliquer la survenue de la maladie. Dans le prochain chapitre nous évaluerons l'efficacité des MILDA.

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CHAPITRE IV : MESURE DE L'EFFICACITE DES

MILDA

Ce chapitre sera consacré à l'évaluation de l'efficacité des MILDA. Pour ce faire, nous allons dans un premier temps faire une évaluation comparative avec le village de Kaya puis dans un second temps mesurer l'effet de tous les moyens de prévention utilisés à Libamba sur la survenue du paludisme chez ses habitants.

Sauf indication contraire, toute l'analyse dans ce chapitre a été implémentée dans le Logiciel Stata.

4.1 Épidémiologie analytique

Dans la partie analytique, il sera évalué l'effet de la distribution des MILDA de Février 2008 sur la réduction des cas de paludisme de la population de Libamba. Pour cela nous allons comparer les cas de paludisme constatés à Libamba à ceux d'un village voisin n'ayant pas eu les MILDA : Kaya. Nous ferons la comparaison progressivement, d'abord sur quatre mois, sur un an puis sur deux ans.

4.1.1 Effet de la distribution a court terme (quatre mois après la distribution)

Le tableau 3 présente les informations croisées entre les malades (Cas) et les non malades (Témoins) à Libamba (exposé) et à Kaya (non exposé). Le taux d'exposition est de 0.42 chez les malades ce qui est largement inférieur à celui des non malades qui est de 0.69. Cela suppose déjà que le facteur d'exposition (MILDA) est plus présent chez les non malades que les malades. Le rapport des côtes chez les exposés et les non exposés (odds ratio) qui est de 0.32 montre que l'effet supposé (MILDA) est un facteur protecteur. L'intervalle de confiance de ce rapport ne contient pas 1. De plus le test du Khi-deux rejette l'indépendance entre le facteur et la maladie. Ainsi, ce rapport est significatif. La distribution des MILDA a eu un effet protecteur sur la population de Libamba durant les quatre mois qui ont suivis la distribution.

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Tableau 3 : Evaluation analytique sur quatre mois entre Libamba et Kaya

Proportion

(exact) (exact)

 

Libamba Kaya

Total Exposed

Malades

10 14

24 0.4167

Non Malades

45 20

65 0.6923

Total

55 34

89 0.6180

 

Point estimate

[95% Conf. Interval]

Odds ratio

.3174603

.1072729 .9278287

Prev. frac. ex.

.6825397

.0721713 .8927271

Prev. frac.pop

0.4725275

 

chi2(1) = 5.64 Pr>chi2 = 0.0175

4.1.2 Effet de la distribution à moyen terme (un an après la distribution)

Au vue du tableau 4, il est à noter que la proportion des exposées (possesseurs de MILDA) chez les malades augmente (0.52) par rapport à sa valeur quatre mois après la distribution (0.41) . Nous pouvons déjà supposer une diminution de l'effet des MILDA. Le rapport des cotes (odds ratio) est de 0.44, ce qui est inférieur à 1. L'effet des MILDA est donc toujours un facteur protecteur pour la population de Libamba. Ce résultat est confirmé par l'intervalle de confiance de ce rapport qui ne contient pas 1 et par le test d'indépendance du Khi-deux à un degré de liberté (p-valeur=0.0182).

Tableau 4: Evaluation analytique sur douze mois entre Libamba et Kaya

Proportion

(exact) (exact)

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46

 

Libamba Kaya

 

Total

Exposé

Malades

24

22

46

0.5217

Non Malades

103

42

145

0.7103

Total

127

64

191

0.6649

 

Point estimate

 

[95% Conf.

Interval]

Odds ratio

.4448367

 

.2134471

.93429

Prev. frac. ex.

.5551633

 

.2177855

.8210377

Prev. frac.pop

.3943574

 
 
 

chi2(1) = 5.58 Pr>chi2 = 0.0182

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4.1.3 Effet de la distribution à long terme (deux ans après la distribution)

Deux ans après la distribution des MILDA , la proportion des exposés (la population de Libamba) chez les malades a nettement augmenté tendant à égaler la proportion chez les non exposés. L'égalité de ces proportions signifie que les MILDA n'ont plus aucun effet sur la santé de la population de Libamba. L'odds ratio est de 0.72 ce qui est toujours inférieur à 1. Cependant son intervalle de confiance contient la valeur 1 et le test de Khi--deux ne rejette pas l'indépendance entre l'état de santé et l'exposition. L'odds ratio ainsi calculé n'est pas significatif donc pas interprétable. L'effet des MILDA s'est donc estompé au bout de deux ans.

Tableau 5: Evaluation analytique sur deux ans entre Libamba et Kaya

Proportion

(exact) (exact)

 

Libamba Kaya

 

Total

Exposé

Malades

60

30

90

0.6667

Non Malades

159

58

217

0.7327

Total

219

88

307

0.7134

 

Point estimate

 

[95% Conf.

Interval]

Odds ratio

.7295597

 

.4161647

1.293619

Prev. frac. ex.

.27443

 

-.2936187

.58388353

Prev. frac.pop

.1981567

 
 
 

chi2(1) = 1.36 Pr>chi2 = 0.2445

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47

Nous avons évalué dans cette partie l'effet de la distribution des MILDA dans la population de Libamba en prenant le village de KAYA comme témoin. Il est ressortit de cette évaluation qu'à court terme (moins de six mois après la distribution), les MILDA semblent être un facteur protecteur très efficace ainsi qu'à moyen terme (un an). Cependant au bout de deux ans cet effet s'estompe.

Bien que tout ceci démontre que les MILDA ont un impact sur la réduction de la morbidité, il se peut qu'il y ait un effet de confusion. Il se peut qu'il existe d'autres cas de figures autre que cette causalité. L'une d'entre elle serait que l'effet existe bien mais est indirect c'est-à-dire que les MILDA et la survenue de la maladie soient liés à une autre mesure de prévention. Il est ainsi nécessaire d'isoler les autres mesures de prévention de paludisme pratiquées dans cette localité de sorte à confirmer ou infirmer l'impact réel des MILDA.

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48

4.2 Analyse des facteurs de confusion

4.2.1 Choix des variables

La variable dépendante provient de la question « Combien de fois avez-vous été malades du paludisme depuis le début de l'année ». Cette variable, qu'on appellera « ETAT », continue au départ a été rendue qualitative avec 2 modalités. Ainsi si on note Y cette nouvelle variable on

a :

Yi_ fi

si l'individu i est tombé malade

0 sinon

Les variables permettant d'expliquer Yi sont les différentes mesures de protection contre les piqûres de moustiques. Nous retiendrons ici cinq mesures (nous ne tiendrons pas compte des grillages aux fenêtres puisque la liaison n'est pas significative) : les insecticides, la destruction des eaux stagnantes, le défrichage et les MILDA

Notons INSEC l'utilisation des insecticides, DEST la destruction des eaux stagnantes, DEFRI le défrichage, MILDA l'utilisation des MILDA. Ces variables sont qualitatives et dichotomiques et s'écrivent :

insecticides

INSEC; = 1 s'il utilise les

0 sinon

DEST i= f 1 s'il détruit les eaux stagnantes

l 0 sinon

DEFRI; = (1 1 s'ildéfriche les alentours

l0 sinon *+,-.s
MILDAS; = 1 s'il utilise les

0 sinon

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49

4.2.2 Interprétation des résultats et calcul des effets marginaux

Le modèle de régression est globalement significatif (P valeur=0.0000). Cela veut dire qu'il existe au moins une variable qui explique l'état de santé de la population de Libamba (tableau 6).

Au seuil de 5%, toutes les mesures de prévention explique l'état de santé des personnes à Libamba au cours des trois premiers mois de 2013. Parmi les quatre mesures, trois ont un coefficient négatif : les eaux stagnantes, le défrichage et les MILDA. Le signe négatif des coefficients de ces trois mesures indiquent qu'elles évoluent dans l e sens contraire que notre variable d'intérêt. Ainsi, plus une personne utilise les MILDA , moins il sera malade du paludisme. Il en est de même pour le défrichage et la destruction des eaux stagnantes. Inversement, moins une personne utilisera les MILDA , défriche les alentours ou détruit les eaux stagnantes autour de lui et plus il a de forte chance d'être malade. La dernière mesure (les insecticides) a un signe positif. Cela signifie que l'utilisat ion des insecticides a augmenté la probabilité de tomber malade au cours des trois premiers mois de 2013.

Bien que le signe des coefficients

permette de savoir le sens où influe

chaque mesure de

prévention sur l'état de santé, il n'indique cependant par l'ordre de grandeur. Ainsi, il est impossible de savoir quelle mesure semble la plus efficace. Pour le savoir, il est nécessaire de calculer les odds ratio et les effets marginaux moyens.

Tableau 6: Coefficients du modèle multinomial ordonné

logit regression

 
 

Number of obs

=

99

 
 
 

LR chi2(4)

=

32.70

 
 
 

Prob > chi2

=

0.0000

Log likelihood

 
 
 
 
 

= -52.26898

 
 

Pseudo R2

=

0.2382

ETAT

Coef.

Std. Err.

z

P>z

[95% Conf.

Interval]

INSEC

1.305314

.558729

2.34

0.019

.2102251

2.400403

DESC EAU

-1.388178

.5250781

-2.64

0.008

-2.417313

-.3590443

DEFRICHAGE

-1.611991

.5997117

-2.69

0.007

-2.787405

-.436578

MILDA

-1.761426

.5768886

-3.05

0.002

-2.892107

-.6307449

_cons

1.85754

.5816248

3.19

0.001

.7175758

2.997503

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Calcul des odds ratio et des effets marginaux moyen

Au vue des odds ratio (Le tableau 11 en annexe), une personne n'utilisant pas les MILDA a environ six16 fois plus de chance de tomber malade qu'une personne dormant sous MILDA. De même une personne ne défrichant pas les alentours a 5 fois plus de chance de tomber malade que celle défrichant. En ce qui concerne les eaux stagnantes, leurs non destruction augmentent de 4 la possibilité de tomber malade. Enfin, contrairement à ces trois mesures, l'utilisation des insecticides augmente la possibilité de tomber malade d'environ 4. Les trois mesures sont des facteurs protecteurs de la maladie (leurs odds ratio sont tous inférieurs à 1). L'utilisation des insecticides est par contre un facteur à risque (odds ratio supérieur à 1). Et, l'utilisation des MILDA est le facteur le plus protecteur (son odds ratio est le plus loin de 1) suivi respectivement du défrichage et de la destruction des eaux stagnantes. Pour mieux affiner ce résultat et voir l'impact moyen sur l'état de santé d'une variation de 1% des mesures, nous allons calculer les effets marginaux au point moyen.

Ainsi, l'analyse des effets marginaux (tableau 12 en annexe) montre qu'une augmentation de1% de destruction des eaux stagnantes diminue la probabilité de tomber malade 0.33%. Une augmentation de 1%du défrichage quant à elle diminue la probabilité de tomber malade de 0.37%. De même une augmentation de l'utilisation des MILDA de 1% diminue la probabilité de tomber malade de 0.40%. Enfin l'augmentation de l'utilisation des insecticides augmenterait les chances de tomber malade de 0.31%

Au vue donc des odds ratio et effet marginaux moyen, l'utilisation des MILDA est la mesure qui a la plus puissante propension à réduire les cas de paludisme.

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16 Le chiffre six est obtenu en faisant l'inverse de l'odds ratio

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4.2.3 Validation du modèle Taux de bon classement (TBC)

du modèle

Pour déterminer le p qui permettrais d'avoir le meilleur TBC, nous croisons la courbe de la

sensibilité et de la spécificité. Comme nous pouvons le remarquer au graphique 14, le croisement nous indique un p compris entre 0.5 et 0.55.

Sensitivity/Specificity

0.00 0.25 0.50 0.75 1.00

0.00 0.25 0.50 0.75

Sensitivity Specificity

Probability cutoff

1.00

Graphique 14: Courbes de la sensibilité et de la spécificité

Pour se décider sur le

p nous calculons donc le TBC de chacun des modèles (tableau

13 en annexe). Deux modèles ont leur TBC le plus élevé (modèle 2 et 3). Ces deux modèles étant en tout point similaire nous choisissons le modèle 2.

C e modèle ainsi conçu permet de prévoir 74.75% des cas de maladie (tableau 7). Ainsi sur 10 individus dont on connaitrait les mesures qu'ils utilisent, on peut prédire avec exactitude pour sept d'entre eux s'il sera malade ou pas. En outre, on observe que la sensitivité (probabilité d'être malade sachant qu'il l'est effectivement) est de 84% et la spécificité est de 65.31 % (probabilité d'être en bonne santé sachant qu'il l'est effectivement). Notre modèle classe donc plus bien les malades que les non malades.

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Tableau 7: Table de confusion de l'échantillon d'apprentissage

 

Réelle

 

Malade

Non Malade

Total

Prédite

Malade

42

17

59

Non Malade

8

32

40

Total

50

49

99

liiClassified l'Malade' iif lP(Malade)>=0,5

 

iili Sensibilité (Se) Pr( +| D)

84.00%

Spécificité (Sp) Pr( -|~D)

65.31%

Valeur Prédite positive (VPP) Pr( D |+)

71.19%

Valeur Prédite négative( VPN) Pr(~D |-)

80.00%

1- Se Pr( +|~D)

34.69%

1- Sp Pr( - |D)

16.00%

1-VPP Pr(~D| +)

28.81%

1- VPN Pr( D |-)

20.00%

Taux de bon classement

74.75%

En ce qui concerne le pouvoir discriminant, l a courbe ROC nous donne l'information la capacité de notre modèle à discriminer les malades des biens portant. Comme nous l'avons souligné précédemment, elle est en fait une représentation de la sensibilité du modèle en fonction de sa spécificité lorsque p (la probabilité de tomber malade) varie de 0 à 1.Ainsi au

regard du graphique 15 , on remarque que la courbe ROC s'éloigne bien de la première bissectrice. Nous avons ainsi de bonnes raisons de croire que notre modèle discrimine bien nos deux groupes. De plus, l'aire en des sous de cette courbe est de 0,82 (ce qui est très proche de 1) ; ceci nous conforte que le modèle est bien spécifié.

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Graphique 15: Courbe ROC

.

Sensitivity

0.00 0.25 0.50 0.75 1.00

0.00 0.25

Area under ROC curve = 0.8176

0.50 0.75

1 - Specificity

1.00

Echantillon test

Pour se rassurer que le modèle ne se rattache pas aux données qui ont servies à la régression, nous testons le modèle sur 30% de notre échantillon qui n'ont pas servi à la régression, soit 41 personnes. Le taux de bonne prédiction de ce modèle est de 70.73 % qui est assez proche du taux de bonne prédiction de l'échantillon d'apprentissage.

Tableau 8: Table de confusion de l'échantillon test

 

Réelle

Malade

Non Malade

Total

Prédite

Malade

17

8

25

Non Malade

4

12

16

lTotal

21

20

41

Taux de bonne ii prédiction

70,73%

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En somme dans ce chapitre nous avons évalué l'efficacité des MILDA en 2008 en comparant la morbidité de Libamba à celui de Kaya. Nous avons remarqué que la morbidité était significativement moins élevée à Kaya qu'à Libamba quatre et douze mois après la distribution. A partir du vingt quatrième mois la morbidité semble similaire dans les deux villages. Pour tenir compte des potentiels effets de confusion, nous avons analysé l'effet de toutes les mesures sur la survenu de la maladie. Nous avons pu voir que trois mesures influençaient la réduction du risque de maladie. Et parmi elles, la mesure qui influence d'une manière significative la réduction des cas de paludisme et dont l'effet marginal est le plus important est la moustiquaire imprégné à longue durée d'action.

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DISCUSSION, LIMITES ET RECOMMANDATIONS

L'objectif de notre travail était d'évaluer l'efficacité des MILDA sur le paludisme à Libamba. Partant de la description de la maladie, nous nous sommes rendu compte que l'évolution du nombre des cas de paludisme est fortement lié au nombre de consultations et est présente presque toute l'année. Ceci confirme les résultats des l'EDS-C 2011 qui dit que le paludisme est endémique toute l'année au Cameroun. Cependant les cas de paludisme diminuent globalement avec le temps ceci surement du au progrès de la médecine en général et aux interventions publiques. Le taux de morbidité quant à lui à une évolution mensuelle assez aléatoire. Nous n'avons distingué aucune tendance à la hausse ou à la baisse. En agrégeant ce taux au niveau annuel nous nous sommes rendu compte que ce taux semble constant autour d'une valeur (environ 30%). Néanmoins, les plus bas niveaux de ce taux ont été constatés les périodes faisant suite aux distributions de MILDA.

Etant donné que la situation de la maladie peut être différente suivant le sexe et l'âge nous avons également observé l'évolution du taux de morbidité à ce niveau. L'analyse croisée montre que le sexe n'influence en rien la survenue du paludisme alors qu'au niveau de l'âge le risque diminue avec l'âge.

S'agissant des différents moyens de prévention, nous avons constaté que 77.86% des ménages possèdent les MILDA. Le taux d'utilisation des MILDA est élevé (89.9%). Par ordre d'importance les autres moyens sont : la destruction des eaux stagnantes, l'utilisation des insecticides, le défrichage, la consommation de TPT et les grillages aux fenêtres. Une analyse croisée avec la survenue de la maladie a montré que toutes les mesures étaient significatives pour expliquer l'état de santé d'une personne sauf les TPT et les grillages aux fenêtres. Le fait que les TPT n'aient aucun lien avec l'état de santé se comprend au sens où jusqu'à maintenant il n'y a pas réellement de traitement préventif contre le paludisme. Tous les traitements sont curatifs. L'explication pour les grillages est également simple. Très peu de personnes possèdent des grillages (6%). De plus pour ceux qui en possèdent, il s'agit de vieux grillages qui ne peuvent empêcher les moustiques de pénétrer à l'intérieur des maisons.

Cette analyse exploratoire nous a ensuite emmené à évaluer l'importance des liens entre les mesures de prévention et l'état de santé en mettant un accent particulier sur l'utilisation des MILDA. Premièrement nous avons évalué l'efficacité des MILDA en comparant l'état de santé à Libamba et dans un autre village nommé Kaya qui n'a pas eu de MILDA. Cette

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évaluation a montré des résultats très intéressant. En effet, de cette évaluation il ressort que les MILDA sont efficaces quatre et douze mois après la distribution des MILDA. Cependant à partir de la deuxième année après la distribution, on ne ressent plus une différence significative entre les malades et non malades de Libamba et Kaya. Le résultat d'efficacité à court terme confirme tous les travaux sur les MILDA. Celui de l'inefficacité après un temps donné confirme les travaux effectués par le Docteur Doudou sur deux villages de Côte-d'Ivoire ; bien que dans son travail l'efficacité s'estompe au bout de douze mois. Etant donné que les MILDA sont censés durer trois ans, les raisons de son inefficacité après deux ans sont peut être le mauvais entretient des moustiquaires selon les directives des autorités publiques17et la lassitude des personnes à dormir sous moustiquaires par présomption d'inefficacité (Doudou et Al, 2008). Une autre raison peut être une adaptation et ainsi une résistance des moustiques aux pyréthrinoïdes utilisés pour imprégner les moustiquaires comme l'a montré les recherches du PNLP sur la résistance des Anophèles gambiae dans deux zones forestières du Cameroun effectué en 2010.

Deuxièmement, pour tenir compte des éventuels facteurs de confusions, nous avons modélisé la survenue de la maladie en fonction des mesures de préventions utilisées à Libamba (nous n'avons retenu que ceux que le test d'indépendance a confirmé le lien avec l'état de santé). Au sortir de cette analyse, il s'est avéré que toutes les mesures expliquent la survenue de la maladie. Cependant, elles ne l'expliquent pas de la même façon. Lorsque les MILDA, la destruction des eaux stagnantes et le défrichage réduisent le risque de la maladie, l'utilisation des insecticides augmente la probabilité d'être malade. Ce résultat à priori paradoxal sur les insecticides trouve son explication dans le type d'insecticides utilisé et des moments où ils sont utilisés. La majeure partie des insecticides utilisés à Libamba sont en réalités les spirales. Ces spirales ont un effet assez court ne parcourant pas en général toute la nuit. Et, parmi ceux utilisant ces spirales, 44% ne dorment plus sous moustiquaires (graphique18 en annexe C) et donc s'exposent à une piqûre de moustique dans la nuit lorsque ces spirales seront épuisées. Par contre, chez les individus n'utilisant pas les insecticides, 76% utilisent les MILDA et par conséquent sont protégés contre le paludisme (graphique 18 en annexe C).Ainsi l'utilisation unique des insecticides augmentent le risque d'exposition aux moustiques et donc au paludisme.

17 Les conditions d'utilisation des MILDA en Annexe encadré 2

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Pour en revenir maintenant aux trois autres mesures, nous avons remarqué que l'utilisation des MILDA, la destruction des eaux stagnantes et le défrichage diminuent respectivement de six, cinq et quatre la survenue de la maladie par rapport à la non utilisation de ces mesures. De ces trois mesures, l'utilisation des MILDA est donc la mesure qui influence le plus l'état de santé des personnes de Libamba. Il ne faudrait cependant pas négliger l'effet des deux autres mesures. En effet comme le prouve les travaux du Dr Jacky KABWE KABEYA et ses collaborateurs (2011), l'environnement direct influence l'efficacité des MILDA. Cet environnement direct est à Libamba les mauvaises herbes et eaux stagnantes. Ainsi bien que les MILDA soient la mesure la plus importante, les deux autres ne sont pas à oublier.

Ce travail bien que permettant de montrer l'efficacité des MILDA souffre de quelques insuffisances :

~ L'impossibilité d'avoir les données des enfants de moins de cinq ans et des femmes enceintes. Ils constituent la population à risque selon l'OMS et il aurait été intéressant d'analyser l'efficacité des MILDA chez elle.

~ L'impossibilité d'avoir la totalité de l'information nécessaire au même moment. En effet évaluation cas-témoins a été faite en 2008, mais la prise en compte des facteurs de confusion n'a été possible qu'en 2013.

~ L'impossibilité d'avoir les données de Libamba à l'hôpital de Makak.

De ce travail, nous formulons quelques recommandations. Ces recommandations sont orientées vers les autorités publiques du Cameroun et ses partenaires multilatéraux:

> Sensibiliser les populations sur les MILDA surtout sur sa durée d'efficacité ;

> Sensibiliser également sur l'importance des effets de l'environnement direct sur le paludisme de sorte que le défrichage et la destruction des eaux soient systématiques. De plus il est nécessaire de sensibiliser sur le fait de toujours dormir sous MILDA même en présence des insecticides.

> Modifier la collecte de l'information chez les patients dans les hôpitaux de sorte à prendre en compte l'utilisation des MILDA et évaluer régulièrement lien entre les MILDA et la survenu de la maladie de sorte à mesurer l'efficacité des MILDA en zone hospitalière.

> Evaluer régulièrement la bio-efficacité MILDA dans chaque zone de distribution.

> Faire une enquête plus rigoureuse dans cette zone sur l'efficacité des MILDA.

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CONCLUSION

Dans ce travail, nous voulions évaluer l'efficacité des MILDA à réduire le paludisme dans la localité de Libamba. Pour y arriver, nous nous sommes fixés comme objectifs de décrire dans un premier temps la maladie de 2007 à 2012 et d'apprécier le risque de la maladie suivant le sexe et l'âge. Ensuite, nous voulions connaitre la prévalence de la maladie en 2013 tout en recensent les différentes mesures utilisées pour se prévenir de la maladie. Après cela, nous devrions comparer l'évolution des cas palustres à Libamba avec celui de Kaya, un village voisin n'ayant pas eu les MILDA en 2008. Enfin, pour finir ce travail, nous allions identifier parmi toutes les mesures, celles qui étaient efficaces tout en mettant un accent sur les MILDA.

Deux bases de données ont été utilisées pour l'atteinte de ces objectifs. La première base provenait des registres du dispensaire de Libamba. Cette base qui couvrait la période de 2007 à 2012 renseignait sur le sexe et l'âge du patient et également s'il était atteint du paludisme ou non à Libamba et à Kaya. La deuxième base provenait de l'enquête de perception et d'utilisation des MILDA réalisée en Avril 2013. De cette base, outre les caractéristiques de l'individu enquêté, nous pouvions avoir les informations sur la prévalence de la maladie, l'état de santé de l'enquêté et aussi sur l'ensemble des mesures de prévention utilisées dans son ménage. Pour analyser ces données nous avons utilisé un ensemble de statistiques descriptives suivi d'une technique d'évaluation de types cas témoins. Pour finir nous avons utilisé une régression logistique.

De l'analyse descriptive il ressortait que les cas de paludisme allaient dans le même sens que les consultations et que de 2007 à 2012 les cas de paludisme diminuent. Le taux de morbidité quant à lui évoluait de façon aléatoire. Cependant on n'a pu remarquer que les moments où ils étaient le plus bas coïncident avec les périodes de distribution de MILDA. Au niveau de sexe et de l'âge, nous avons perçu que le fait d'être un homme ou une femme n'influençait pas la survenu de la maladie mais que les enfants/adolescents avaient un risque plus élevé que les autres (constat confirmé par le test de khi-deux).

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De l'évaluation des cas de Libamba avec Kaya, il résultait que les MILDA étaient un facteur protecteur significatif quatre et douze mois après la distribution. Pourtant vingt quatre mois après, nous ne ressentions plus aucun effet significatif.

De la régression logistique, nous avons ressorti que trois mesures étaient significatives pour permettre de réduire la survenu du paludisme. Les insecticides quant à eux augmentaient plutôt le risque de la maladie. De ces trois mesures, l'utilisation des MILDA est la plus puissance pour réduire le risque de la maladie à Libamba.

Notre travail à souffert de certaines limites liées principalement à la disponibilité de informations sur la population de Libamba.

Ainsi de tout ceci, nous avons formulé quelques recommandations à l'endroit du gouvernement Camerounais ainsi que ses partenaires : augmenter la sensibilisation sur l'utilisation et la conservation des MILDA, encourager les mesures d'assainissements du village de sorte à réduire les gites des moustiques, faire un suivi régulier pour se rassurer de la bonne utilisation des MILDA et faire des études sur la résistance des moustiques aux MILDA.

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REFERENCE BIBLIOGRAPHIQUE

Ouvrages généraux

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[2] ARDILLY (P) : Les techniques de sondages, Editions TECHNIP, Paris, 2003

[3] ARNAUD (C) : Méthodologie générale de la recherche épidémiologique : les enquêtes épidémiologiques, Faculté de Médecine de Toulouse, 2011

[4] CARRAT (F), MALLET (A), MORICE (V): Biostatistique, Université Pierre et Marie Curie, 2012

[5] Encyclopédie Encarta, 2009

[6] FAILLIE (J L), Mercier (G) : épidémiologie types d'études observationnelles, Faculté de Médecine Montpellier-Nîmes, 2011

[7] FOUCAN (L) : Méthodologie des études épidémiologique : notion d'épidémiologie, Parie, 2012

[8] HURLIN (C) : Econométrie des Variables Qualitatives, Université d'Orléans, 2003

[9] MINSANTE : Plan stratégique National de Lutte contre le Paludisme au Cameroun 20112015

[10] OMS : Paludisme : lutte anti vectorielle et protection individuelle, 2006.

[11] RAKOTOMALALA (R) : Courbe ROC, Université de Lyon 2, 2010.

Articles et Revues

[1] DOUDOU (T) et Al «perceptions des utilisateurs de l'efficacité des moustiquaires imprégnées d'insecticide a longue durée d'action (MILDs) dans les conditions de terrain en Côte d'Ivoire, European Scientific Journal, Edition vol. 8, No.11, Mai 2012, p41-54.

[2] FAYE et Al : « impact de l'utilisation des moustiquaires pré-imprégnées de permethrine sur la transmission du paludisme dans un village hyper endémique du Sénégal », Médecine tropical, 1998, p355-360.

[3] KABWE KABEYA (J) et Al : Impact de la moustiquaire imprégnée sur le paludisme parmi les enfants de moins de cinq ans : cas de la RD Congo, 6ème conférence sur la population, Ouagadougou, 2011

[4] OMS : le paludisme, Aide mémoire No14, 2013

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Mémoires et thèses

[1] AZOUKALNE (M) : Étude de la transmission du paludisme dans la région du SUD-OUEST Cameroun: une approche par la Morbidité, Ingénieur d'Application de la Statistique, ISSEA, 2012

[2] MASSODA TONYE (SG) : étude de la transmission du paludisme : une approche épidémiologique par la morbidité, Master en statistique et économétrie, université de Toulouse 1

[3] KALEBO WATANGA (J) : adhésion à l'utilisation des moustiquaires imprégnées d'insecticides à Bukavu: handicaps et pistes de solution, License en santé publique, 2008

[4] KISITANTUMBA (M) : perceptions et usages de la moustiquaire imprégnée d'insecticide pour la lutte antipaludique, 2008

[5] NGOUEM (D M) : Prévention du paludisme à travers l'utilisation des MII par les habitants de la localité péri-urbaine de Minkoameyos : Mémoire de fin d'études en vue de l'obtention du Diplôme d'Etat d'Infirmier, l'Université Catholique d'Afrique Centrale, 2010.

Rapports

[1]INS : Enquête Démographique et de Santé Cameroun 2004, Yaoundé, 2005

[2] INS : Evaluation externe de l'intervention de population services international (psi) sur l'impact de la prise en charge communautaire des cas de paludisme sur la mortalité infanto-juvénile, Août 2010

[3]INS : Rapport préliminaire EDS-MICS, Yaoundé, 2011

[4]INSTITUT PASTEUR : le paludisme, 2010

[5] PNLP : Rapport d'activité, Yaoundé, 2010

[6] PNLP : Rapport d'activité, Yaoundé, 2011

[7] OMS : rapport de la conférence ministérielle sur le paludisme, octobre1992

[8] OMS: Word Malaria Report, 2011

[9] YIF, Rapport de distribution des MILDA, Yaoundé, 2008. Sites internet

[1] www.pasteur.fr

[2] www.rbm.who.org

[3] www.who.int

[4] www.wikipedia.org

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ANNEXE

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ANNEXE A : DOCUMENTS DE TRAVAIL ET ENCADRE

Figure 3: Organigramme de YIF

Laborantin

Source YIF, 2013

Assistante
Technique
Administrative

Assistant Financier

Assistante de Direction

CONSEIL DES DIRECTEURS

PRESIDENT

Directeur de la
Programmation et
des Opérations

DirecteurGénéral

Directeur Technique

Directeur Financier

Chef du Département
Scientifique

ComitéScientifiqueet
Technique

Chef du Département Technique

Responsable de la communication

Techniciens

Personnel d'appui Agent d'entretien Chauffeurs/Coursiers Magasinier

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Figure 4: Ordre de mission No 11/03/13

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Figure 5: Ordre de mission No 14/04/13

EVALUATION DE L'EFFICACITE DES MOUSTIQUAIRES IMPREGNEES A LONGUE DUREE D'ACTION SUR LA REDUCTION DU PALUDISME DANS LA LOCALITE DE

LIBAMBA

Juin

2013

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66

Figure 6: Carte satellitaire de Libamba 1

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Figure 7: Carte satellitaire de Libamba 2

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Figure 8: Echantillonnage des Ménages

Ménages enquêtés

1

27

56

85

117

146

172

2

28

57

88

118

149

173

3

29

59

89

119

150

174

4

31

60

90

121

151

175

5

32

61

92

123

152

178

7

33

62

93

124

153

179

8

34

63

94

125

154

180

9

38

65

95

126

155

181

10

39

66

97

128

156

182

11

41

67

98

129

157

183

12

43

68

99

131

159

187

13

44

69

101

132

161

188

14

45

70

102

135

162

189

17

47

72

103

137

165

193

18

48

73

105

138

166

194

20

50

74

107

139

167

196

21

51

79

108

140

168

198

23

53

80

112

141

169

199

24

54

81

115

143

170

200

25

55

84

116

145

171

202

Source : Nos travaux, 2013

Figure 9: Reporting des registres

Source : YIF, Nos travaux, 2013

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Figure 10 : Questionnaire Enquête sur la Perception et l'Utilisation Des MILDA

Source : YIF, Nos travaux, 2013

Encadré 2: CONDITIONS D'UTILISATION DES MILDA

~ Avant la première utilisation, laissez les MILDA à l'extérieur pendant 24 heures

~ Pour s'assurer du protectionnisme maximal, assurez- vous que votre MILDA soit pendu de manière à ce qu'il touche le sol ou qu'il soit bien inséré sous votre matelas.

~ Lavez votre MILDA doucement avec de l'eau savonneuse. Ne le laissez pas tremper. Notez chaque lavage sur l'étiquette.

~ Après lavage, suspendez votre MILDA à l'ombre pour le sécher. N'exposez jamais votre MILDA au soleil.

Source : MINSANTE, 2011

Encadré 3: PRINCIPE DU TEST DU KHI-DEUX

Soit X et Y deux variables qualitatives. X a I modalité et Y a J modalités Les hypothèses du test de khi-deux sont :

H0 : Les variables X et Y sont indépendantes
H1 : Les variables X et Y sont liées

Nous considérons donc le tableau suivant :

 

Modalité 1

...

Modalité j

...

Modalité J

Total

Modalité 1

m11

 

m1j

 

m1j

m1.

 
 
 
 
 
 
 

Modalité i

mi1

 

mij

 

mij

mi.

 
 
 
 
 
 
 

Modalité I

mI1

 

mIj

 

mIj

mI.

Total

m.1

 

m.j

 

m.J

n

mi j correspond aux nombre d'individus observés ayant la modalité i pour X et la modalité j pour Y.

Le principe du test consiste à comparer les effectifs tels que nous les avons, à la répartition que nous aurions si les variables étaient indépendantes. Dans ce cas, en considérant que les marges

(m1. ,... , mi . , , m I . , m .1,..., m . j ,..., m . J ) sont fixées, nous pouvons calculer cette répartition théorique dans

chacun des échantillons.

et .

mi

=

1

1

J

=

m ij

j

I

m m

. j = ij

i

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Nous avons alors : c =

ij n

m m

i . . j

Il s'agit donc des effectifs théoriques sous l'hypothèse d'indépendance H0. Afin d'étudier l'écart entre ces deux répartitions, observée et théorique, nous adoptons la statistique c 2de Pearson suivante :

I J

c 2

obs = ??

i = 1 j = 1 ij

c

Les conditions d'application du test sont : cij >5 et n>50

Sous l'hypothèse nulle H0 et lorsque les conditions d'application du test sont remplies, 2

cobs est une réalisation

d'une variable aléatoire qui suit approximativement une loi du ÷2 à (I - 1)(J - 1) degrés de liberté. Pour un seuil fixé á, les tables de la loi du ÷2 à (I - 1)(J - 1) degrés de liberté, nous fournissent une valeur critique c telle que

P(c2((I-1)(J-1)) £ c) = 1-a

règle de décision : on rejette H0 pour les grandes valeurs de 2

cobs c'est-à-dire si 2

c obs 3 c

En présence d'un lien, on peut quantifier la force de ce lien à l'aide du V de cramer (V)

si

0<V<0.2 Faible liaison

0.2<V<0.5 Liaison modérée

0.5<V<0.9 Liaison forte

0.9<V<1 Liaison parfaite

2

(m - c

ij ij )

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ANNEXE B : TABLEAUX

Tableau 9: Récapitulatif des variables

Variables Modalités

Effectifs

Pourcentage

Variables Modalités

Effectifs

Pourcentage

Sexe Masculin

84

60,0

Connaissez- Oui

vous les

moustiquaires?

140

100,0

Féminin

56

40,0

Oui

109

77,9

 
 
 

En avez-vous?

 
 

Agriculteur

49

35,0

Non

31

22,1

Artisan

16

11,4

Sont-elles Oui

96

88,1

Elève

2

1,4

imprégnées? Non

13

11,9

Ménagère

22

15,7

Par achat

9

8,3

Fonctionnaire

Profession

13

9,3

Distribution

comment gratuite
l'avez-vous eu?

93

85,3

Commerçant

11

7,9

Autres

7

6,4

Autres

25

17,9

Utilisez-vous la Oui

98

89,9

manquant

2

1,4

moustiquaire? Non

11

10,1

Christianisme

130

92,9

2002 et 2007

3

2,8

Animiste

5

3,6

2008

6

5,5

Religion

 
 
 
 
 

Autre

2

1,4

2010

3

2,8

manquant

3

2,1

Année

2011

d'obtention

83

76,1

 
 
 
 

2012

7

6,4

 

Min-Max

Moyenne

Ecart type

 
 
 

âge

19-91

, 47,0741

16,62206

2013

7

6,4

Tableau 10: Etat de santé

Variables

Modalités

Effectifs

Pourcentage

malade depuis le début

Non malade

69

49,3

de l'année

Malade

71

50,7

 

Oui

65

46,4

Hôpital

Non

75

53,6

 

Oui

47

33,6

Malade au moment de
l'enquête

Non

93

66,4

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Tableau 11: Odds ratio

Logit regression

Log likelihood = -52.26898

 
 

Number of obs LR chi2(5) Prob > chi2

Pseudo R2

=

=

=

=

99

32.70

0.0000

0.2382

ETAT

Odds Ratio

Std. Err.

z

P>z

[95% Conf.

Interval]

INSEC DESC EAU DEFRICHAGE MILDA

3.688847 .2495294 .19949 .1717997

2.061066 .1310224 .1196365 .0991093

2.34 -2.64 -2.69 -3.05

0.019 0.008 0.007 0.002

1.233956 .0891609 .0615808 .0554593

11.02761 .6983434 .6462441 .5321952

Tableau 12: Effet marginal

Marginal effects after logit

Y= Pr(ETAT) (predict,)

= 0,5050767

 
 
 
 
 

variable

dy/dx Std. Err.

z

P>z

[ 95%

C.I. ]

X

INSEC DESC EAU DEFRICHAGE MILDA

.3103113 .12073

-.3328085 .1156

-.3728854 .11786

-.4014563 .10971

2.57 -2.88 -3.16 -3.66

0.010 0.004 0.002 0.000

.073677 -.559379 -.603894 -.616485

.546946 - .106238 - .141877 - .186427

.313131 .40404 .272727 .707071

Tableau 13: TBC des différents modèles

l

Modèles

P

TBC

l Modèle 1

0,5

71,72

l Modèle 2

0,51

74,75

l Modèle 3

0,52

74,75

l Modèle 4

0,53

71,72

l Modèle 5

0,54

71,72

l Modèle 6

0,55

70,71

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DUREE D'ACTION SUR LA REDUCTION DU PALUDISME DANS LA LOCALITE DE

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Juin

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ANNEXE C : GRAPHIQUES

100,00%

40,00%

80,00%

60,00%

20,00%

0,00%

janv.-07 avr.-07 juil.-07 oct.-07 janv.-08

avr.-08

juil.-08 oct.-08 janv.-09 avr.-09 juil.-09 oct.-09 janv.-10 avr.-10 juil.-10 oct.-10 janv.-11 avr.-11

juil.-11

oct.-11 janv.-12 avr.-12 juil.-12 oct.-12

Graphique 16: Evolution du taux de morbidité à Libamba

Graphique 17: Evolution annuelle du taux de morbidité à Libamba

 

0,4

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

0,3 0,2 0,1 0

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2007 2008 2009 2010 2011

2012

 
 
 
 
 

Taux de Morbidité

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Graphique 18: Lien entre utilisation des insecticides et l'utilisation des MILDA

0,757575758

0,242424242

0,43902439

0,56097561

INSEC Non

INSEC Oui

MILDA Non MILDA Oui

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