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Analyse de la mortalité infanto-juvénile en Cote d'Ivoire

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par NOHOUA TRAORE
Université de Cocody-Abidjan - DEA en économie du développement 2010
  

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Section 2 : MODELE ET DONNEES D'ANALYSE

La présente section a un double objectif, celui de présenter le modèle et les données de notre étude d'une part et de décrire les variables prises en compte d'autre part.

2-1 Modèle économétrique

Le modèle économétrique envisagé pour cette étude relève du domaine de l'économétrie des variables qualitatives. En effet, la variable que nous cherchons à expliquer est la probabilité de décès d'un enfant avant son cinquième anniversaire.

Nous pouvons considérer ce modèle comme un modèle dichotomique dans lequel la mortalité infanto-juvénile notée ??MORTA», est la variable expliquée.

2-1-1 Justification du modèle

Nous faisons l'hypothèse selon laquelle certaines variables favorisent le décès des enfants. Cela équivaut, à déterminer les facteurs qui influencent la probabilité de mourir.

Nous utiliserons dans cette étude le modèle Logit qui consiste à déterminer selon un choix binaire les facteurs qui influencent la probabilité de décéder avant le cinquième anniversaire. Le choix de ce modèle se justifie pour plusieurs raisons :

- ce modèle est un modèle à variable qualitative binaire, il est donc plus indiqué de l'utiliser dans le cas de notre étude parce que la variable dépendante prend la valeur 0 ou 1.

- dans le modèle Logit la variable qualitative prend comme valeur un attribut et non ne valeur numérique. Par exemple la variable MORTA prend les attributs meurt ou survi. Lorsque le nombre d'attribut est deux, l'on parle de variable dichotomique, tandis que s'il est supérieur à deux, l'on parle de variable polytomique,

-historiquement, les modèles Logit ont été introduits comme des approximations des modèles Probit permettant des calculs plus simples. Des lors, il n'existe que peu de différences entre ces deux modèles dichotomiques. Ceci s'explique par la proximité des familles de lois logistiques et normales,

-le modèle logit est l'un des modèles à variable qualitative le plus utilisé par ce qu'il a une forme plus explicite, il est plus simple, plus facile à estimer ; c'est ce qui justifie son utilisation par certains auteurs comme Berkson (1944 ,1951), Daniel L. McFadden (1974), James J. Heckman (1976).

Morbidité

Facteurs Economiques

Facteurs Socio-économiques

Facteurs Sociaux

Facteurs
Culturels

Caractéristiqu es de l'enfant

Caractéristiques biodémographiques de la mère et de l'enfant

Facteurs
Maternels

2-1-2 Le modèle théorique

Le modèle Logit établit une relation non linéaire entre la probabilité pi d'avoir un choix particulier (parmi deux éventualités 1 et 0, par exemple mourir ou non) et un vecteur de variables explicatives pertinentes. Cette probabilité appartient évidemment à l'intervalle [0 ,1] puisqu'il s'agit d'un choix dichotomique. Il consiste à déterminer suivant un choix binaire (Logit), les facteurs influençant la probabilité qu'un enfant de moins de cinq ans meurt. Nous notons MORTA cette variable binaire. En effet, l'événement que nous cherchons à expliquer est la probabilité de décès d'un enfant avant son cinquième anniversaire.

Nous nous sommes intéressés à trois grands groupes de facteurs :

Les facteurs socio-économiques, les facteurs culturels, et les facteurs biodémographiques de la mère et de l'enfant.

De manière conceptuelle, nous présentons ces facteurs dans la figure 3-1.

Figure 3-1 Modèle conceptuel

Déterminants de la mortalité
Infanto-juvénile

Mortalité

Source : réalisé par l'auteur

2-1-3 Spécification et estimation du modèle

La régression logistique permet d'une part d'analyser dans quelle proportion les variables explicatives concourent à la formation de la variable d'intérêt, d'autre part, le modèle ainsi réalisé peut être utilisé à des fins prédictives.

La variable binaire yi valant 1 ou 0 est la variable expliquée mortalité notée "morta" qui prend la valeur :

1 si l'enfant meurt (1)

0 sinon

La variable yi est liée aux caractéristiques exprimées par le vecteur des variables explicatives Xi par la relation

yi =Xib+ åi (2)

yi est la matrice de la variable dépendante Xi est la matrice des variables explicatives b est le vecteur des coefficients associés X åi est le terme de l'erreur

Selon Mc Fadden (op,cite), la probabilité que l'enfant i décède est :

exp ( )

X â

P(yi= 1) (3)

i

=

1 exp

+ ( â)

X i

et la probabilité qu'il survive est donnée par :

1

P y

( ) ( iâ)

0 (4)

i = =

1 exp

+ X

yi est le vecteur de variable dépendante Xi est la matrice des variables explicatives â est le vecteur des coefficients associés à X

La méthode d'estimation utilisée est la méthode du maximum de vraisemblance (MMV). Sa fonction s'écrit :

n 1 yi

L ( ) [ ( ) ] [ ( ) ]yi

â = ? -

1 F x i â F x i â

(5)

i= 1

2-2 Présentation des données et modélisation empirique

Il s'agira d'abord de présenter les données d'enquête utilisées dans le cadre de ce travail, ensuite procéder à l'application empirique du modèle.

2-2-1 Présentation des données

La présente étude est fondée sur les données d'enquêtes nationales (EDS, EIS, MICS) et celles collectées aux archives de pédiatrie II au CHU de Yopougon, portant sur un échantillon de 305 pour 1185 enfants malades reçus en 2008.

Ces données d'archives ont l'avantage d'être fiables dans la mesure où lorsqu'elles étaient produites, elles ne visaient pas un objectif de recherche particulier. Cependant, outre, les difficultés d'obtention de ces données qui demandent un codage fastidieux, notre étude présente quelques difficultés inhérentes à la qualité des données notamment le manque d'information sur certaines variables montrées pertinentes par la littérature tels que le revenu du ménage, intervalle inter génésique, etc.

Par ailleurs, le manque d'information sur les enfants référés, évadés ou ceux dont les parents ont signé une décharge nous a conduit à diminuer la taille de notre échantillon. Cela nous a conduit à limiter notre analyse économétrique aux enfants exéats et décédés compte tenu de l'objectif de celle-ci. En conséquence, il est retenu 230 enfants sur 305 cas pour l'analyse économétrique.

L'enquête a été effectuée au CHU de Yopougon parce qu'il est à une périphérie de la capitale (CHU périurbain) et aurait de ce fait l'avantage de recevoir une population plus hétérogène du fait de son accessibilité favorisée par sa situation géographique. Le service retenu est celui de pédiatrie II. Ce service à été choisi parce qu'il a en charge la population ciblée par l'étude. Pour des raisons de contraintes de temps et de difficulté d'accès, nous n'avons pu avoir des informations sur l'enfant de pédiatrie I où se trouvent les enfants de moins de 28 jours.

La méthode d'échantillonnage utilisée est la méthode par sondage empirique plus précisément la méthode des quotas. Le choix de cette méthode s'est justifié par l'absence de base de sondage, par le peu de moyens à mettre en oeuvre et la relative liberté de sélection de l'échantillon. Cette méthode est plus rapide et moins onéreuse que les procédés de sélection purement probabilistes. L'enquête a duré trois mois (de juillet à septembre 2009). La population enquêtée se chiffre à 305 enfants mais pour nos estimations, elle a été réduite à 230 c'est à dire aux exéats et décès car notre analyse consiste à expliquer la survenue ou non

de la mortalité chez les enfants de moins de cinq ans. Nous n'avons pas d'informations sur les cas de décharge, les référés et les évadés. Par conséquent, nous ne pouvions prendre le risque de les considérer comme décédés ou exéats au risque de biaiser notre analyse.

2-2-2 Application empirique du modèle

Nous faisons l'hypothèse que certaines variables contribuent à expliquer le phénomène de mortalité chez les enfants de moins de cinq ans. Il faut donc estimer un modèle dans lequel on considère deux groupes d'enfants ceux qui sont morts et ceux qui ont survécu. Le modèle consiste à déterminer suivant un choix binaire (Logit), les facteurs influençant la probabilité qu'un enfant décède avant son cinquième anniversaire. Nous notons MORTA cette variable binaire.

( ) ( )

exp X ( ) i 1, ,10

i â

=

Prob(MORTA = 1 ) F X = avec =

i â 1 exp

+ X i â

(6)

La variable que nous cherchons à expliquer est la variable binaire morta, elle prend la valeur 1 si l'enfant décède et 0 si non.

Notre modèle économétrique se présente comme suit :

MORTA

â â

+ 1 mod

0

alait rangnais

+ â +

2

â statvacc ageenf depjc agemerea

+ â + â + â +

3 4 5 6

â 7

nivinstr sexe actmere religion t

+ â â

+ + â + å

8 9 10

MORTA : désigne la mortalité infanto-juvénile âi: est le vecteur des coefficients associés X MODALAIT : le mode d'allaitement

RANGNAIS : le rang de naissance

STATVACC : le statut vaccinal

AGEENF : l'âge de l'enfant

DEPJC : la dépense journalière de consommation AGEMEREA : l'âge de la mère à l'accouchement NIVINSTR : le niveau d'instruction de la mère SEXE : le sexe de l'enfant.

ACTMERE : l'activité de la mère

RELIGION : la religion de la mère

åi : terme de l'erreur (perturbations)

2-2-3 Les variables du modèle

La variable expliquée dans notre étude est la mortalité infanto-juvénile. La littérature a permis de recenser trois types de variables explicatives qui sont :

les facteurs socio-économiques, facteurs biodémographiques de la mère et de l'enfant et les facteurs culturels. Les variables entrant dans la spécification du modèle sont les suivantes :

+ La variable expliquée

Morta : c'est une variable qualitative qui désigne la probabilité qu'un enfant de moins de cinq ans décède. Elle est modélisée comme une variable dichotomique prenant la valeur 1 si l'enfant décède et 0 si non.

Les variables suivantes sont celles qui pourraient influencer la mortalité des enfants.

+ Les variables explicatives

Les variables explicatives choisies sont au nombre de dix (le mode d'allaitement, le rang de naissance, le statut vaccinal, âge de l'enfant, la dépense de consommation journalière, âge de la mère à l'accouchement, niveau d'instruction de la mère, le sexe de l'enfant, activité de la mère, la religion). Elles constituent les caractéristiques individuelles explicatives du décès des enfants.

-Le statut vacinal (statvacc)

La vaccination de l'enfant est une variable quantitative, elle s'apprécie par le nombre de vaccin reçu par l'enfant conformément aux recommandations de l'OMS. Selon l'OMS, un enfant est complètement vacciné lorsqu'il a reçu le BCG (protection contre la tuberculose), le vaccin contre la rougeole et trois doses de vaccin contre la polio et le DTCOQ (protection contre la diphtérie, tétanos et coqueluche). C'est une variable polytomique avec vacc pour l'enfant complètement vacciné et nvacc si non.

C'est un facteur important dans l'analyse de la mortalité des enfants. Le signe attendu doit être négatif.

-Activité de la mère (actmere)

Cette variable désigne l'occupation de la mère. En effet, compte tenu de la difficulté de saisir
le revenu du ménage, les activités du couple sont considérées comme des indicateurs de cette
variable. Mais, ici nous considérons celle de la mère. Cette étude mesure l'activité de la mère

par son lieu de service ou son occupation qui joue un rôle important à notre avis dans la détermination des soins qu'elle accorde à son enfant et la fréquence du tété de l'enfant. C'est une variable polytomique, avec les caractéristiques suivantes : semploi, salarié, autoempl, etuelev. Quoi que l'activité de la mère puisse jouer en défaveur du mode d'allaitement conseillé, elle peut favoriser la pratique des soins prénataux par son caractère rémunérateur. Le signe attendu peut être négatif.

-Niveau d'instruction (nivinstr)

C'est le niveau d'étude atteint par la femme dans un système scolaire formel. Le niveau d'instruction peut être perçu de par diverses manières : Par le nombre d'années passé à l'école, soit par le plus haut diplôme obtenu, la dernière classe achevée ou le cycle d'études achevées ou encore la fonction de la mère. Le niveau d'instruction de la mère est une variable polytomique on s'attend à ce qu'elle soit négativement liée à la variable expliquée car l'individu instruit aurait une plus forte propension à pratiquer les soins du fait de la compréhension qu'il a du système sanitaire.

Nous la recodons en aucunniv, primaire, secondaire et supérieur.

-Dépense journalière de consommation (depjc)

C'est une variable polytomique a une double importance car elle peut rendre compte à la fois le niveau de vie du ménage et l'état nutritionnel de l'enfant. La depjc est une nouvelle variable introduite dans le cas de notre étude car n'étant pas prise en compte par la littérature et pourrait être déterminante dans l'explication du phénomène de mortalité des enfants. On s'attend à une relation négative entre cette dépense et la mortalité infantile.

-Mode d'allaitement (modalait)

Cette variable permet d'appréhender si l'enfant était allaité au sein ou non. En tenant compte des autres alternatives, nous avons dégagé deux modalités : allaitsein si l'enfant est allaité au sein et allaitmix si l'enfant en plus du lait maternel, consomme d'autre aliments de complément. Le signe attendu doit être négatif.

-Rang de naissance (rangnais)

Il ressort de la revue de littérature, que la mortalité des enfants de moins de cinq ans est élevée pour ceux de rang 1 et de rang élevé. Pour mieux appréhender l'influence de cette variable sur la mortalité des enfants, nous avons pris chaque rang comme modalité. Plus une

femme donnera davantage naissance à des enfants, le couple disposera de moins de moyens pour s'en occuper et cela combiné à l'effet d'épuisement physique de la mère qui pourrait favoriser la vulnérabilité de l'enfant à certaines maladies. C'est une variable polytomique avec rangnais 1, rangnais 2, rangnais 3, rangnais 4, rangnais 5. Le signe attendu doit être négatif.

-Age de la mère (agemerea)

Dans la littérature, il est montré que cette variable est pertinente dans l'analyse de la mortalité des enfants. Pour expliquer la différence de mortalité des enfants selon l'âge de la mère à l'accouchement, nous avons recodé cette variable en trois modalités : le groupe d'âge moins de 20 ans ; 20 à 34 et 35 ans ou plus. Le signe attendu peut être positif.

-Age de l'enfant (ageenf)

Cette variable permet d'observer des niveaux de mortalité différents chez les enfants dans la population des enfants de moins de cinq ans, nous avons les enfants de moins d'un an et ceux de plus d'un an qui n'ont pas encore atteint leur cinquième anniversaire. Il se peut que pour des différents niveaux d'âge, qu'on observe une différence de mortalité. On s'attend à ce que le signe soit négatif.

-Sexe de l'enfant (sexe)

La variable sexe est polytomique, nous notons sexefem pour le sexe féminin et sexema pour le sexe masculin. On s'attend à ce que le signe soit négatif.

-La Religion (religion)

Les enfants sont classés selon l'appartenance religieuse de la mère selon qu'elle soit musulmane ou chrétienne. Le signe attendu peut être négatif.

Ces variables explicatives utilisées dans notre modèle sont résumées dans le tableau 3-1 avec les différents signes attendus.

Tableau 3-1 : Résumé des variables et des signes attendus

Variables

Libellé

Codification

Effet
escompté

Allaitsein

Allaitement au sein

1= si oui

0= si non

Négatif

rangnais 2

Deuxième rang de naissance

1= si oui

0= si non

Négatif

rangnais 1

Premier rang de naissance

1= si oui

0= si non

Positif

rangnais 3

Troisième rang de naissance

1= si oui

0= si non

Négatif

rangnais 4

Quatrième rang de naissance

1= si oui

0= si non

Négatif

rangnais 5

Cinquième rang de naissance

1= si oui

0= si non

Positif

Vacc

Vaccination des enfants

1= si oui

0= si non

Négatif

Ageenf

L'âge de l'enfant

 
 

Négatif

Depjc

Dépense journalière de consommation

 
 

Négatif

Agemèrea

Age de la mère à l'accouchement

 
 

Positif

secondaire

Niveau d'étude secondaire

1= si oui

0= si non

Négatif

Primaire

Niveau d'étude primaire

1= si oui

0= si non

Positif

Salarié

Salarié

1= si oui

0= si non

Négatif

Sexema

Enfant de sexe masculin

1= si oui

0= si non

Négatif

Autoempl

Activité privée

1= si oui

0= si non

Négatif

Étuélèv

Elève ou étudiant

1= si oui

0= si non

Négatif

Chrétienne

Religion chrétienne

1= si oui

0= si non

Négatif

Source : réalisé par l'auteur

Par ailleurs, le calcul des moyennes des variables, nous renseigne sur certaines caractéristiques de la population étudiée qui sont résumées dans le tableau 3-2.

L'analyse du tableau 3-2 montre qu'en moyenne 25,33% des enfants reçus au CHU de Yopougon sont morts et 80% des mères pratiquent l'allaitement maternel. Ils indiquent que les enfants du rang 1 et 2 sont les plus nombreux et les moins nombreux sont ceux des rangs 4 et 5. De tous les enfants malades, 52,45% d'entre eux sont du sexe masculin.

Dans la population des femmes, la plus jeune a 14 ans et la plus âgée a 48 ans avec un âge moyen de 27 ans pour l'ensemble contre 1 an et demi chez les enfants. En ce qui concerne les dépenses, les ménages dépensent en moyenne environ 1350 F CFA et chacun d'eux dépense au moins 200 et au plus 4500 par jour. Par ailleurs, notre analyse montre que seulement 7,8% des mères ont un niveau d'étude secondaire et 30,49% d'entre elles ont un niveau d'étude primaire.

Les mères élèves ou étudiantes représentent 7,21% de cette population et les femmes exerçant une activité privée sont en moyenne 28, 52% contre 5, 57% pour celles qui ont un emploi permanent. Enfin, notre étude indique que plus de la moitié des mères des enfants sont chrétiennes.

Tableau 3-2 Résultat descriptif et définition des variables

NOM DE LA VARIABLE

MONYENNE ECART-TYPE

DESCRIPTION DE LA
VARIABLE

Morta

0,2533

0,44

proportion de décès

Allait sein

0,8

0,40

=1 si c'est enfant allaité au sein

Rangnais 1

0,2754

0,45

=1 si c'est le premier enfant

Rangnais 2

0,2951

0,46

=1 si c'est le deuxième enfant

Rangnais 3

0,2098

0,40

=1si c'est le troisième enfant

Rangnais 4

0,0918

0,29

=1 si c'est le quatrième enfant

Rangnais 5

0,0754

0,26

=1 si c'est le cinquième enfant

Vacc

0,5115

0,50

=1 si l'enfant est vacciné

Ageenf

1,5149

1,11

âge de l'enfant

Agemera

27,6230

7,10

âge de la mère à l'accouchement

Depjc

1338,197

658,70

dépense journalière de consommation du ménage

Primaire

0,3049

0,46

= 1 si mère a un niveau primaire

Secondaire

0,0787

0,27

= 1 si mère a un niveau secondaire

Etuelev

0,0721

0,26

= 1 si la mère est élève ou étudiante

Autoempl

0,2852

0,45

= 1 si mère exerce une activité privée

Salarié

0,0557

0,23

= 1 si mère a un emploi permanent

Sexema

0,5246

0,50

= 1 si l'enfant est de sexe masculin

Chrétienne

0,5

0,50

= 1 si la femme est chrétienne

Source : Réalisé par l'auteur à partir des données d'enquête

CHAPITRE IV : LES EFFETS DES VARIABLES EXPLICATIVES SUR LA
MORTALITE INFANTO-JUVENILE

Dans ce chapitre, il s'agira dans un premier temps de présenter les résultats de nos estimations et dans un second temps, d'en tirer une interprétation économique .Pour l'analyse économétrique, c'est le logiciel STATA 9 qui a été utilisé. Ce logiciel a permis d'estimer les paramètres du modèle logit dichotomique qui a été utilisé pour ressortir les facteurs déterminants dans l'explication de la mortalité infanto-juvénile en Côte d'Ivoire.

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