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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
  

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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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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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