Titre 2. Approche méthodologique
Afin de bien mener ce travail, une approche
méthodologique mixte a été utilisée : il s'agit de
l'approche quantitative et de l'approche qualitative.
27
2.1. Approche quantitative 2.1.1. Recueil des
données
L'analyse quantitative a été
réalisée en grande partie à travers le traitement de
données issues de la base de données (i) de la carte sanitaire
(version 2015), élaborée par le Ministère de la
Santé, de l'Hygiène Publique et de l'Accès Universel aux
Soins (MSHPAUS).
Des données complémentaires de
démographie et de statistiques sanitaires recueillies respectivement
auprès de l'Institut National de la Statistique, des Etudes Economiques
et Démographiques (INSEED) (ii) et auprès de la division de
l'information sanitaire du MSHPAUS (iii) ont été également
utilisées, afin de faire une triangulation et procéder aux
différentes projections.
· (i) Données de la carte
sanitaire
La carte sanitaire a été élaborée
pour servir de base de données de différentes informations
sanitaires couvrant la période 2015, voire antérieure. Elle a
fait l'objet d'une enquête réalisée auprès des
formations sanitaires aussi bien publiques que privées recensées
sur l'ensemble du territoire togolais au cours de l'année 2015. Cette
enquête a porté sur un total de 1273 Formations Sanitaires (FS)
sanitaires inventoriées à travers plusieurs localités dont
la répartition par région et par district se trouve dans le
tableau ci-après :
Tableau 2 : Répartition par
district et par région des FS enquêtées
Régions
|
|
Districts
|
Nombre de FS
|
|
LOME COMMUNE
|
|
District 1
|
|
26
|
|
|
153
|
|
|
37
|
|
|
28
|
|
|
93
|
|
Sous-Total 1
|
337
|
|
MARITIME
|
|
Ave
|
|
42
|
|
|
12
|
|
|
43
|
|
|
36
|
|
|
37
|
|
|
27
|
|
|
45
|
|
Sous-Total 2
|
242
|
|
|
28
PLATEAUX
|
Agou
|
|
37
|
|
|
23
|
|
|
32
|
|
|
19
|
|
|
19
|
|
|
19
|
|
|
24
|
|
|
37
|
|
|
19
|
|
|
16
|
|
|
26
|
|
|
36
|
|
Sous-Total 3
|
307
|
|
CENTRALE
|
|
Blitta
|
|
20
|
|
|
24
|
|
|
18
|
|
|
65
|
|
Sous-Total 4
|
127
|
|
KARA
|
|
Assoli
|
|
9
|
|
|
18
|
|
|
16
|
|
|
16
|
|
|
22
|
|
|
15
|
|
|
56
|
|
Sous-Total 5
|
152
|
|
SAVANES
|
|
CINKASSE
|
|
8
|
|
|
15
|
|
|
26
|
|
|
20
|
|
|
39
|
|
Sous-Total 6
|
108
|
|
|
Total général
|
1273
|
|
|
Source : DivPCS, Carte sanitaire,
2015
· (ii) Données des annuaires
statistiques
En complément à la carte sanitaire, nous avons
eu recours aux données issues des annuaires statistiques des
années 2015 à 2019, produit par le MSHPAUS à travers sa
division en charge de l'information sanitaire (DGePIS).
29
Les données recueillies dans ces annuaires concernent
entre autres :
- L'évolution du nombre de consultations annuelles par
région sanitaire de 2016 à 2019 ; - L'évolution du nombre
de FS sur le plan national de 2016 à 2019 ; et
- L'évolution du nombre du personnel de santé par
région sanitaire de 2016 à 2019.
· (iii) Données démographiques de
l'INSEED
Grâce à l'INSEED notamment à travers sa
cellule de prospective, nous avons pu avoir des estimations de
l'évolution de la population togolaise sur les prochaines années
jusqu'en 2030, données qui nous ont été utiles lors des
différents tests et projections sur 2030.
2.1.2. Consolidation et traitement des
données
L'ensemble de ces trois (03) différentes
catégories de données ont été regroupées et
compilées dans une seule base grâce au logiciel Excel (version
365) ; ce qui a facilité son exportation vers le logiciel Stata, pour
effectuer des traitements et des tests statistiques.
2.1.3. Fiabilité et qualité des
données
La pertinence d'un document scientifique dépend de
plusieurs facteurs dont évidemment l'exactitude de sa démarche
méthodologique ainsi que la qualité et la fiabilité des
données recueillies et utilisées.
Pour ce travail, les données issues de la carte
sanitaire ont été collectées entièrement par du
personnel qualifié, à travers les régions et districts
sanitaires concernés. Par ailleurs, ces données ont
été validées par un comité interministériel
qui a procédé à toute correction ; avant de servir dans
l'élaboration du document de la carte sanitaire.
Pour ce qui est des données des annuaires statistiques
considérées, nos investigations ont révélé
qu'ils ont suivi une procédure de validation identique à celle de
la carte sanitaire.
En ce qui concerne les données démographiques,
elles ont été recueillies grâce à l'INSEED qui est
une institution spécialisée et certifiée au plan national
dans la production de données statistiques, utilisées dans de
divers travaux de recherches empiriques et de terrain.
En somme, vu l'authenticité des données
utilisées dans cette recherche, il est clair que celles-ci soient de
qualité et fiables. Néanmoins, il y a lieu de souligner que
plusieurs opérations de calculs ont été effectuées
sur les données et le présent mémoire n'en présente
qu'une synthèse.
30
A cet effet, les résultats assortis ne constituent
qu'une base factuelle en support à une planification stratégique
et/ou opérationnelle du secteur sanitaire togolais.
2.1.4. Méthode d'analyse des données et
démarche méthodologique
Selon Deslauriers (1991), en matière de recherche,
l'analyse doit être effectuée dans l'objectif de «
produire une synthèse explicative des informations recueillies »
par traitement des données. En s'inscrivant dans cette
logique, nous avons analysé nos données en procédant en 03
grandes étapes :
· Dans un premier temps, nous avons
procédé à une analyse situationnelle de l'offre et de la
demande de soins de santé au Togo, à travers une synthèse
des données de la carte sanitaire, et des données
démographiques par régions. L'extension XLS-STAT du Logiciel
Excel a été utilisée à cet effet.
· En second lieu, des tests ont été
réalisés sur l'ensemble des données afin de s'assurer de
leur linéarité dans le temps, condition sine-qua-non pour
réaliser les projections de l'étape suivante. Ensuite, des
analyses de corrélations ont été effectuées sur les
variables de l'étude afin de s'assurer de l'existence d'une relation
linéaire entre celles-ci. Le logiciel STATA a été
utilisé pour cela.
· En dernier lieu, nous avons procédé aux
différentes projections pour calculer à la fin le taux
théorique de couverture sanitaire à l'horizon 2030 du Togo (avec
Excel).
2.1.5. Variables et indicateurs de recherche
Pour cette étude, la démarche adoptée
passe essentiellement par l'analyse des principaux facteurs (l'offre et la
demande) ayant un impact sur l'accessibilité aux soins de santé
au Togo, dans un contexte spécifique de CSU. Pour cela, la
spécification de la variable dépendante et celles
indépendantes considérées s'avère importante :
Ainsi, deux (02) variables indépendantes (variables
explicatives) sont ressorties, il s'agit de :
- « l'offre de soins » qui sera analyser
principalement sous un angle de disponibilité d'infrastructures
sanitaires ; et
- « la demande de soins » à travers le
nombre de consultations recensé par région et par an, sur
l'ensemble du territoire national.
Quant à la variable dépendante (variable
à expliquer), elle est mesurée par « la couverture de soins
de santé » qui sera traduit par le taux de couverture
sanitaire.
31
Le tableau 3 ci-après présente les autres aspects
des variables et indicateurs retenus. Tableau 3 :
Tableau sommaire des variables et indicateurs de recherche
Variables
|
Indicateurs
|
Définition et calcul
|
Intérêt pour l'analyse et
l'interprétation
|
Type
|
Libellé
|
|
Couverture
sanitaire
|
Taux de couverture sanitaire
|
Ratio (Nombre de FS / Population)
|
Appréciation du nombre de population couverte par les
FS
|
Indépendantes
|
Offre de soins
|
Disponibilité d'infrastructures sanitaires
|
Cumul du nombre de FS au cours des années
|
Evaluation de
l'évolutions du nombre de FS par année ;
Vue d'ensemble de l'organisation et la disponibilité de
l'offre de soins
Mesure du dynamisme et de la concentration du infrastructures
privées et publiques pour une optimisation ultérieure
|
|
Répartition spatiale des infrastructures sanitaires
|
|
Nombre et % d'établissement des secteurs publics &
privés de soins
|
|
Recensement du nombre de personnel par catégories
disponible par année
|
Situation des différentes catégories de personnel
disponibles
|
|
Taille de
population par région sanitaire
|
Recensement du nombre de populations dans la région
sanitaire
|
Importance du
peuplement des régions et districts ; niveau de
dispersion des habitats
|
|
Ratio population /superficie de région
|
Importance du
peuplement des régions
Appréciation du niveau de dispersion des habitants selon
les régions sanitaires
|
|
Cumul du nombre de consultations recensé par
région et par an
|
Evaluation de l'évolution du nombre de consultations par
région
|
|
2.2. Approche qualitative
L'approche qualitative utilisée dans la présente
étude se résume à la recherche documentaire et à
quelques recueils d'opinions menés auprès des acteurs clés
du MSHPAUS et du Ministère délégué chargé de
l'Accès Universel aux Soins (MDAUS).
En effet, la recherche documentaire s'est déroulée
en prélude et nous a permis de recenser, de collecter et de constituer
l'ensemble des informations déjà disponibles sur la CSU dans
le
32
contexte mondial, africain et togolais. Ainsi, les documents
consultés varient des rapports internationaux (de l'OMS par exemple),
aux documents scientifiques (mémoires, thèses et articles)
portant sur la CSU et l'accessibilité aux soins de santé des
populations. Ces documents ont été consultés dans un
esprit empirique, sur internet et à travers les bibliothèques de
l'Université de Lomé et de Kara (UK).
Par ailleurs, grâce aux recueils d'opinions, un
croisement et une triangulation des informations collectées sont faits
pour les coder en variables susceptibles d'être présentées
et commentées.
Ces différentes approches ont permis de réaliser
une analyse des variables retenues dans notre cadre d'étude. Cependant,
de la recherche documentaire jusqu'à l'analyse nous sommes
confrontés à des difficultés comme dans toute
activité de recherche scientifique.
2.3. Difficultés rencontrées
Les difficultés rencontrées lors de ce travail de
recherche sont à mentionner sur plusieurs plans.
D'abord, la recherche documentaire n'a pas été
facile à réaliser d'autant plus que rares sont
généralement, les documents qui portent sur la CSU au Togo, et
plus spécifiquement ceux qui concernent l'offre et la demande de soins
dans un contexte similaire.
Ensuite, il n'a pas été chose facile, d'adapter
les données de la carte sanitaire produites en 2015 dans la
présente recherche, car en effet, l'étude prévoyait
utiliser des données récentes (de 2019 & 2020)
c'est-à-dire mises à jour dans une nouvelle base sanitaire mais
faute d'exhaustivité (base incomplète avec des données
manquantes), le Ministère a posé un refus catégorique de
partage voire d'utilisation à des fins de publication.
C'est dans ce sens que nous étions contraints
d'utiliser la base de 2015, qui aussi était pour sa part complexe et
dense (car son questionnaire faisant plus de 20 pages avec une multitude de
variables), où il a nécessité un travail fastidieux de
traitement avant de faire sortir les variables nécessaires à
cette recherche.
Par ailleurs, il est à relever
l'indisponibilité de nombreux acteurs clés de la CSU du
ministère, qui étaient acculés en raison de la pression du
contexte actuel de COVID-19 ; ce qui n'a pas permis à cette étude
d'aborder des aspects qualitatifs de recueil de données notamment les
entretiens individuels voire de groupes.
2.4. Considérations éthiques
33
Ce travail étant un exercice inscrit dans le cadre de
la préparation du mémoire de fin de parcours au master
professionnel en planification du développement, il s'est fait dans une
optique scientifique avec un aspect intégrant les normes d'études
en milieu professionnel, que nous avons expérimenté au cours de
notre stage au MDAUS.
Dans ce sens, ces contributions sont sans doute d'une grande
importance dans la prise en compte des actions et décisions
orientées vers la CSU mais d'une part, il serait judicieux de mener
selon le besoin, d'ultérieures analyses plus approfondies, notamment des
analyses désagrégées par niveau à partir des
différentes bases de données utilisées. D'autre part,
certains résultats doivent être interprétés avec
prudence en termes de précision, à cause des biais possibles de
validité des sources de données, et des limites liées
à l'indisponibilité de certaines données, ayant conduit
à des choix de variables plutôt simplistes.
34
Chapitre 3 :
PRESENTATION, ANALYSE ET DISCUSSIONS
DES
RESULTATS
Il serait question dans ce chapitre de présenter,
d'analyser et d'interpréter les résultats issus des
différents traitements effectués sur la base de données.
Cette présentation se fera en deux (02) grands titres.
Titre 1. Présentation des résultats de la
recherche 1.1. Analyse situationnelle de base
Pour faire cette analyse, nous avons utilisé les
données sanitaires de 2015 puis les données démographiques
du RGPH-4.
1.1.1. Etat des lieux de l'offre sanitaire
L'offre de soins est évaluée à travers le
nombre de formations sanitaires disponibles par région en relation avec
les effectifs de population, et les données complémentaires sur
le personnel de santé de 2015. Mais, un premier regard serait d'abord
porté sur la répartition de la population.
Tableau 4 : Répartition de la
population par région sanitaire selon la superficie
REGION
|
Population (hbts)
|
Superficie (km2)
|
Densité
(hbts/km2)
|
|
%
|
Totale
|
%
|
|
945 755
|
13,6%
|
90,4
|
0,2%
|
10 464,2
|
Maritime
|
1 983 042
|
28,4%
|
6 009,6
|
10,6%
|
330,0
|
Plateaux
|
1 549 095
|
22,2%
|
16 975
|
30,0%
|
91,3
|
Centrale
|
696 019
|
10,0%
|
13 317
|
23,5%
|
52,3
|
Kara
|
867 322
|
12,4%
|
11 738
|
20,7%
|
73,9
|
Savanes
|
932 977
|
13,4%
|
8 470
|
15,0%
|
110,2
|
Total
|
6 974 210
|
100%
|
56 600
|
100%
|
123,2
|
|
Source : Données
du RGPH4-2010 et de l'INSEED-2015
Les données présentées dans le tableau 4
font ressortir l'inégale répartition de la population togolaise
sur l'ensemble du territoire. La région des plateaux affiche la plus
grande superficie (30%) mais habite cependant 22,2% de la population soit, une
densité de 91,3 habitants par
35
km2. Par contre, la région sanitaire de
Lomé-Commune, qui occupe 0,2% du territoire national, rassemble 13,6 %
de la population nationale soit une densité de 10 464
habitants/km2. Elle est donc la plus peuplée en termes de
densité, suivie par les régions Maritime et Savanes avec des
densités respectives de 330 et 110 habitants/km2.
Tableau 5 : Répartition des
Formations Sanitaires (FS) par région en 2015
Région
|
Formations Sanitaires
|
Densité (hbts/km2)
|
|
Pourcentage
|
|
127
|
9,98 %
|
10 464,2
|
Maritime
|
152
|
11,94 %
|
330,0
|
Plateaux
|
337
|
26,47 %
|
91,3
|
Centrale
|
242
|
19,01 %
|
52,3
|
Kara
|
307
|
24,12 %
|
73,9
|
Savanes
|
108
|
8,48 %
|
110,2
|
Total
|
1273
|
100 %
|
123,2
|
|
Source : Données
de la carte sanitaire, 2015
Tableau 6 : Répartition des FS
par région selon le type
REGION
|
AUTRES*
|
CHR
|
CHU
|
HOPITAL
I
|
HOPITAL
II
|
HOPITAL
SPECIALISE
|
INFIR
MERIE
|
USP I
|
USP II
|
Grand Lomé
|
6
|
1
|
2
|
3
|
2
|
-
|
6
|
89
|
20
|
Maritime
|
3
|
1
|
-
|
5
|
3
|
-
|
8
|
100
|
31
|
Plateaux
|
42
|
1
|
-
|
41
|
7
|
1
|
20
|
156
|
67
|
Centrale
|
36
|
1
|
-
|
9
|
3
|
1
|
-
|
135
|
57
|
Kara
|
58
|
1
|
1
|
6
|
11
|
1
|
1
|
174
|
55
|
Savanes
|
4
|
1
|
-
|
6
|
3
|
1
|
6
|
67
|
20
|
Total
|
149
|
6
|
3
|
70
|
29
|
4
|
41
|
721
|
250
|
|
Source : Données
de la carte sanitaire, 2015
Les données ci-dessus présentent une vue
d'ensemble des infrastructures de soins disponibles au Togo ainsi que leur
répartition. Au total, on dénombre 1273 FS reparties selon le
type, comme suit (cf. Tableau 5) :
- 1012 USP de type 1 et 2 (CMS) combinées aux infirmeries
;
36
- 03 Centres Hospitaliers Universitaires (CHU) ;
- 06 Centres Hospitaliers Régionaux (CHR) à raison
de 1 par région sanitaire ;
- 103 hôpitaux de références ; et
- 149 autres structures de soins (*qui sont
pour la majorité de type confessionnelle).
Pour ce qui est de la répartition de ces FS par
région, la région des plateaux est la plus dotée car
comptant 337 FS sur les 1273 recensées, soit un taux de 26,47%, suivi
des régions de la Kara (24,12%) et Centrale (19,01%).
Cependant, le rapport entre le nombre de FS et la
densité régionale (Population / superficie régionale)
montre que la région des plateaux bien qu'ayant le plus grand nombre de
FS n'a pas une population assez dense comparé à Grand Lomé
et Maritime. Ce fait s'explique en partie par l'étendue du territoire de
la région, qui lui confère plus de FS, même si la
densité de la population n'est pas assez consistante.
Par ailleurs du Tableau 6, il ressort que Grand Lomé
est la seule région qui dispose de 02 CHU et 01 CHR, suivi de la
région de la Kara qui possède 01 CHU et 01 CHR.
Considérant les USP de type 1, la région de la Kara dispose du
plus grand nombre (174) suivi de la région des plateaux qui en compte
(156).
Figure 3 : Répartition des FS par
secteur (public ou privé)
Infrastructures étatiques Infrastructures
privées
41.10%
58.90%
Source : Données
de la carte sanitaire, 2015
L'analyse des données schématisées par
la Figure 3 révèle que l'offre de soins au Togo, est fournie en
majeure partie par le secteur public (58,9% contre 41, 1%). Mais la grande
partie des infrastructures privées sont localisées dans la
région sanitaire du Grand Lomé (cf. annexe 3), ce qui dote la
région en question de plus de FS privées que les autres,
comparé à sa superficie
37
(cf. analyse complémentaire en Tableau 7). De ce fait,
nous remarquons donc que le secteur privé au Togo n'offre ses soins que
dans les zones urbaines dans lesquelles les populations disposent d'un pouvoir
d'achat conséquent. La prise en charge sanitaire à
l'intérieur du pays, repose presqu'exclusivement sur le secteur public.
Ainsi, le secteur public dans ses prévisions futures, devrait prioriser
les zones rurales pour vite atteindre la CSU, elle pourra opter pour l'appui
des structures privées dans la région du Grand Lomé.
A l'issu de ces répartitions, il est clair au premier
constat que l'offre de soins au Togo, en général, est fonction de
certains critères tels que la population ou l'étendue des
régions. Toutefois, des croisements de ces variables seront fait par la
suite pour avoir plus de précisions sur la répartition de l'offre
de soins afin de la comparer à la demande.
Figure 4 : Répartition des FS par
région selon la taille de la population
2500
1,983
932
867
108
152
337
1,549
242
696
307
945
127
Grand Lomé Maritime Plateaux Centrale Kara Savanes
Formations Sanitaires Population (en milliers d'Hbts)
2000
1500
1000
500
0
Source : Données
de la carte sanitaire, 2015
En portant un regard sur la Figure 4, il est à
remarquer que la région maritime malgré sa taille de population
valant le double de celle du grand Lomé compte uniquement 1,2 fois de FS
que ce dernier.
Afin de faire une comparaison nette, le taux de couverture en
FS de chaque région est calculé sur une base de 10.000 habitants,
selon la formule suivante :
Taux de couverture (FS) = (Nombre de FS par
région / Population de la région) * 10 000
38
Les résultats sont consignés dans la figure 5.
Figure 5 : Répartition de la
couverture sanitaire des FS par région
4.0
|
3.5
3.5
|
3.5
|
|
3.0
|
|
|
|
2.5
|
|
|
2.0
|
2.2
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1.0
|
|
|
|
|
|
1.2
|
|
|
|
0.5
|
|
|
|
|
|
|
0.0
|
|
|
|
|
|
|
Grand Lomé Maritime Plateaux Centrale Kara Savanes
|
|
Ratio (FS/Pop(sur 10000 hbts)
Source : Données
de la carte sanitaire, 2015
En calculant le rapport FS/Population, on s'est rendu compte
que le Togo comptait en moyenne 1,8 FS pour 10.000 habitants contrairement aux
normes préconisées par le pays (1 FS pour 5000 habitants, soit 2
FS pour 10 000 habitants). Au regard de ce ratio avec la population de
l'époque, on pourrait conclure qu'en 2015, le Togo avoisinait le nombre
requis d'infrastructures sanitaires.
Cependant, ce ratio n'est pas homogène sur
l'étendue du territoire ; les régions Centrale et Kara comptent
environ 3,5 établissements pour 10 000 habitants alors que la
région Maritime en compte 0,8 pour 10.000 hbts soit 1 FS pour 12 500
habitants. Au regard de ces données, les régions Grand
Lomé, Maritime et Savanes doivent être impérativement
dotées de FS et sont prioritaires face aux trois autres régions
(Plateaux, Centrale et Kara), dans une dynamique de couverture plus optimale en
FS afin de progresser dans l'atteinte de la CSU.
En dehors des infrastructures, un regard a été
porté sur le personnel de santé (Figure 6) au plan national, en
vue d'apporter des éléments complémentaires sur la
disponibilité de l'offre de soins. En réalité, l'offre de
soins de santé n'est garantie que lorsque trois (03)
éléments essentiels sont assurés (l'infrastructure, le
personnel et les produits de santé). Ainsi, le personnel
considéré pour cette analyse est un effectif composé des
:
39
-
|
IDE (Infirmiers D'Etat)
|
|
- Médecins,
- Sage Femmes ; et
- Pharmaciens.
Figure 6 : Répartition par
région de la densité du personnel de santé pour 10 000
hbts
25
20
15
10
0
5
CENTRALE KARA LOME
COMMUNE
6
8
15
MARITIME PLATEAUX SAVANES GLOBAL
5 4
4
6
Source : Données
de la carte sanitaire, 2015
Les données de la figure 6 révèlent
ainsi que globalement le pays dispose de 06 personnels de santé pour 10
000 habitants. La région Lomé-commune affiche un ratio
au-delà du double de la moyenne et compte près de 15 personnels
de santé pour 10 000 habitants, soit 5 personnels pour 3333 habitants
(cf. annexe 4).
Toutefois, bien que la région maritime se trouve la
moins dotée en FS, elle présente paradoxalement le ratio le plus
élevé en termes d'effectif du personnel. Il est donc
irréfutable que le personnel de santé ait une
préférence absolue pour cette région qui semble la plus
proche de Lomé. La réflexion est donc celle du refus du personnel
de santé d'être affecté dans les milieux
défavorisés. Autrement, même lorsque ces milieux
défavorisés sont dotés de FS, le problème majeur
restera l'indisponibilité ou le manque de personnel de santé.
1.1.2. Etat des lieux de la demande de soins
La demande de soins est évaluée à
travers le nombre de consultations recensées par régions au cours
de l`année 2015 et se présente dans le tableau ci-après
comme suit :
40
Tableau 7 : Répartition des
consultations recensées en 2015 par région et par district
Régions
|
Districts
|
Nombre de consultations
|
Populations
|
LOME COMMUNE
|
District 1
|
|
60258
|
|
393002
|
|
|
437756
|
|
67624
|
|
|
95110
|
|
29149
|
|
|
28184
|
|
211297
|
|
|
274759
|
|
244683
|
|
Sous-Total 1
|
896067
|
|
945755
|
|
MARITIME
|
|
Ave
|
|
47409
|
|
105677
|
|
|
46894
|
|
100083
|
|
|
237431
|
|
824518
|
|
|
103724
|
|
193921
|
|
|
96550
|
|
236645
|
|
|
73979
|
|
186540
|
|
|
134025
|
|
335657
|
|
Sous-Total 2
|
740012
|
|
1983042
|
|
PLATEAUX
|
|
Agou
|
|
47732
|
|
95627
|
|
|
19027
|
|
70118
|
|
|
72195
|
|
118383
|
|
|
45512
|
|
140729
|
|
|
13148
|
|
43642
|
|
|
82773
|
|
137193
|
|
|
90537
|
|
279547
|
|
|
80143
|
|
156629
|
|
|
46021
|
|
85102
|
|
|
17710
|
|
87061
|
|
|
112373
|
|
221319
|
|
|
47597
|
|
113745
|
|
Sous-Total 3
|
674768
|
|
1549095
|
|
CENTRALE
|
|
Blitta
|
|
59745
|
|
155069
|
|
|
116482
|
|
178463
|
|
|
83923
|
|
148328
|
|
|
150850
|
|
214160
|
|
Sous-Total 4
|
411000
|
|
696019
|
|
KARA
|
|
Assoli
|
|
50755
|
|
58004
|
|
|
88485
|
|
134859
|
|
|
41451
|
|
78914
|
|
|
39666
|
|
147257
|
|
|
47180
|
|
88581
|
|
|
23808
|
|
105958
|
|
|
184607
|
|
253750
|
|
41
Sous-Total 5
|
475952
|
|
867322
|
SAVANES
|
|
Cinkasse
|
|
46080
|
88532
|
|
|
53173
|
174707
|
|
|
48464
|
214643
|
|
|
74621
|
132890
|
|
|
148476
|
322206
|
|
Sous-Total 6
|
370814
|
|
932977
|
|
Total général
|
3568613
|
|
6974210
|
|
Source :
Données-annuaire statistique, 2015
Les données consignées dans le tableau 6
montrent qu'au cours de l'année 2015, 3 568 613 de personnes ont
été reçues en consultations dans les FS concernées
par la présente étude. La répartition de ces consultations
qui traduisent « la demande de soins » dans chaque région se
présente comme suit : Lome commune : 896067 ; Maritime : 740012 ;
Plateaux : 674768 ; Centrale : 411000 ; Kara : 475952 et Savanes : 370814. Se
basant sur ces chiffres, la région Lomé commune est celle ayant
une grande demande en soins de santé.
Mais, en mettant en relation le nombre de consultations des
régions avec l'effectifs de leurs populations, les
interprétations révèlent d'autres aspects
complémentaires, contenus dans la figure 7, qui ressort d'ailleurs les
taux de fréquentations régionales des FS.
Figure 7 : Répartition des taux
de fréquentation des FS par région
94.75
100.00
90.00
80.00
70.00
60.00
54.88
59.05
50.00
40.00
30.00
20.00
10.00
0.00
51,17
37.32
43.56
39.75
Grand Lomé Maritime Plateaux Centrale Kara Savanes
Source :
Données-annuaire statistique, 2015 Les Taux de
fréquentation ont été calculés par la formule
suivante :
Taux de
fréquentation =
|
Nombre de consultations X 100
|
|
|
|
42
A l'issu des divers calculs, environ 51,17 % des populations
au plan national fréquentent en moyenne les structures de santé
recensées par la présente étude. De façon
spécifique, la région de Grand Lomé enregistre le plus
grand taux de fréquentation (94,75%), contre la région maritime
ou des savanes qui enregistrent respectivement 37,32% et 39,75%. De ce fait, il
serait important de mener plus d'actions dans ces deux régions pour
augmenter leurs taux de fréquentations aux FS.
Tableau 8 : Répartition des
consultations par région selon le type de FS
REGION
|
ASSOCIATIF/
COMMUNAUTAIRE
|
PRIVEE
|
PUBLIQUE
|
GRAND
TOTAL
|
Grand Lomé
|
41444
|
40194
|
770297
|
896067
|
Maritime
|
23955
|
34664
|
562813
|
740012
|
Plateaux
|
57823
|
17584
|
515623
|
674768
|
Centrale
|
38751
|
13332
|
325151
|
411000
|
Kara
|
33966
|
13200
|
375945
|
475952
|
Savanes
|
16744
|
2458
|
316536
|
370814
|
Total
|
212683
|
121432
|
2866365
|
3568613
|
|
Source :
Données-annuaire statistique, 2015
Les données du Tableau 8 qui donnent des informations
sur la répartition des consultations selon les types de FS, montre que
la plupart des consultations sont faites dans des structures publiques, car
ayant recensé jusqu'à 2 866 365, soit 23,60 fois plus que les FS
privées. A ce stade, on peut conclure que les populations ont recours
plus aux FS publiques à cause des frais de soins qui sont moins chers,
réservant les FS privées aux classes sociales plus
aisées.
Pour cela, il est impératif que le gouvernement dans
ces actions de politiques publiques, puisse associer les FS privées et
communautaires pour une couverture sanitaire plus optimale, comme c'est le cas
dans le cadre du Programme National d'Accompagnent de la Femme enceinte
(PNAFE).
43
1.2. Détermination de la corrélation entre
les variables de l'étude
Les tests de corrélation de Karl Person effectués
sur les variables afin de déterminer leurs liaisons sont
présentés dans le tableau suivant :
Tableau 9 : Test de corrélation
entre le nombre de formations sanitaires, la population et le nombre de
consultations
|
Population
|
Nombre de FS
|
Nombre de
Consultations
|
Population
|
1
|
|
|
Nombre de FS
|
0,762*
|
1
|
|
0,634*
|
0,927**
|
1
|
|
* p < 0,05 ; ** p < 0,01 ; *** p
< 0,001
Source : Calculs de
l'auteur, 2022
Les tests de corrélation dont les résultats
sont mentionnés dans le tableau 9 montrent qu'à un seuil de
confiance évalué à 5%, il existe une relation de
corrélation positive entre le nombre de FS et la taille de la population
(0,762*), ainsi qu'entre le nombre de consultations et la population
(0,634*). Ceci permet de conclure que « plus la population
croit en taille, plus le nombre de consultations et de FS augmentent aussi par
conséquent » : ce qui confirme les premières conclusions
issues de l'état des lieux de l'offre et de la demande de soins.
Par ailleurs, au seuil de 1%, le nombre de FS et le nombre de
consultations sont fortement corrélés de manière positive,
car ayant jusqu'à 92,7% d'effets de corrélation. Les conclusions
tirées de ces résultats faisant état du lien positif qui
existe entre les 03 variables, cela nous permet de pouvoir procéder aux
différentes projections.
1.3. Projections et analyses actuarielles
Pour faire les projections, la démarche suivie a
été conforme à ce que le ministère de la
santé a lui-même préconisé dans son rapport sur la
carte sanitaire avec les propos suivants : « Des projections des
besoins en infrastructures sanitaires doivent encore être faites (...) en
se basant sur la croissance démographique, l'inventaire de l'existant
(infrastructures sanitaires) et les normes d'implantation des structures de
santé en vigueur (définie dans le PNDS à 1FS pour 5000
habitants) » (MSHPAUS, Rapport carte sanitaire ; p.83).
44
1.3.1. Projection de la demande de soins
Cette projection a été faite sur la base de
l'évolution des données de demande de soins sur la période
couvrant 2015 à 2019, avec la prise en compte des données de
l'année 2014.
Tableau 10 : Evolution des consultations
par région de 2015 à 2019
Région
|
2014
|
2015
|
2016
|
2017
|
2019
|
Lomé Commune
|
243 112
|
249 878
|
391 348
|
593 952
|
500 157
|
Maritime
|
398 359
|
468 288
|
798 313
|
712 240
|
916 895
|
Plateaux
|
506 023
|
669 533
|
676 197
|
692 227
|
790 453
|
Centrale
|
405 340
|
437 108
|
429 600
|
428 176
|
518 888
|
Kara
|
440 048
|
464 537
|
467 635
|
480 775
|
572 261
|
Savanes
|
298 359
|
367 723
|
405 852
|
432 272
|
518 399
|
Ensemble
|
2 291 241
|
3 568 613
|
3 168 945
|
3 339 642
|
3 817 053
|
|
Source : Données
des annuaire statistiques de 2015 à 2019
Figure 8 : Cumul de l'évolution
des consultations (au niveau national) de 2015 à 2019
4500000
3,817,053
3,168,945
4000000
3,568,613
3500000
3,339,642
2,291,241
2000000
1500000
1000000
500000
0
2014 2015 2016 2017 2019
3000000
2500000
Source : Données des
annuaires statistiques de 2015 à 2019
Le tableau 10 présente l'évolution par
région, du nombre de consultations recensées au cours des
années 2015, 2016, 2017 et 2019. La figure 8 quant à lui donne
l'évolution au niveau
45
national et il est à constater une augmentation
constante des consultations au fil des années, plus
particulièrement de 2016 (3 168 945 consultations) à 2019 (3 817
053 consultations).
Cette évolution ayant démontré une
constante augmentation dans le temps, il est possible de pouvoir calculer le
« taux de progression annuelle des consultations », à travers
la méthode traduite par la formule de CAGR. En effet, le CAGR (en
anglais « Compound Annual Growth Rate ») correspond au taux
de croissance annuel sur une période donnée. Il est l'une des
formules souvent utilisées en projections actuarielles. Il permet de
calculer et d'établir un taux de croissance annuel moyen, lequel serait
équivalent à plusieurs taux intermédiaires répartis
sur plusieurs années.
Du fait de sa simplicité et faute de méthodes
plus adéquates, nous avons eu recours à cette méthode de
projection à travers la formule suivante :
Taux de croissance annuel = ((
valeur initiale)
) - 1
valeur finale
1/Nombre d'années
Figure 9 : Projections des consultations
(au niveau national) de 2020 à 2030
Unité : en millions
3,800
3,700
3,600
3,500
3,868
0,01%
4,308
4,367
4,251
4,028
3,921
4,194
2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
4,426
4,500
4,400
4,300
4,200
3,974
4,100
4,000
3,900
4,138
4,082
Source : Calculs de
l'auteur, 2022
En prenant en compte les valeurs d'accroissement du nombre de
consultations entre 2015 et
2019, le CAGR estimé à une valeur
de : 0,013551329, soit 0,013 par arrondissement en défaut.
En appliquant cette valeur du CAGR, sur les prochaines
années tels que mentionné dans la figure 9 ci-dessus, il est
à constater que le nombre de consultations a évolué de 3
868 779 en 2020 pour atteindre 4 426 204 en 2030, soit une augmentation de 557
425 nouveaux cas.
Ce chiffre bien que paraissant réduit (comparé
aux différences de consultations des années
précédentes) trouve son explication dans les actions sanitaires
progressives que le gouvernement est tenu de mettre en place en vue
d'améliorer l'état de santé des populations. Ce faisant,
les impacts positifs issus de ces dernières conduiront ainsi à
une réduction de nombre de consultations.
En exemple, les données de la Figure 8 en donnent une
illustration, car sur la période de 2015 à 2019, il y a eu une
légère augmentation du nombre de consultations (passant de 3 568
613 à 3 817 053) comparée à la période 2014, 2015
où il est observé une plus grande différence
d'augmentation (de 2 291 241 en 2014 à 3 568 613 en 2015).
1.3.2. Projection de l'évolution de la population
togolaise
L'INSEED a élaboré en 2015, un document mettant
en perspective l'évolution démographique du Togo de 2011 à
2031. Dans les projections dudit document, trois (03) scénarii ont
été formulés sur différentes bases de
probabilités. Il s'agit du :
- du « Scénario moyen » qui prévoit
à ce que la population atteigne 9,767 millions d'habitants en 2030 ;
- du « Scénario bas » qui estime la population
à 9,76 millions d'habitants ; et enfin - le « Scénario bas
», qui prévoit atteindre 9,505 millions d'habitants.
Des trois (03) hypothèses, celle dite de
référence et recommandée par l'INSEED est le « moyen
» et c'est ce scénario qui sera pris en compte dans nos
différents calculs, car il semble refléter l'évolution
réelle de la population togolaise au cours de ces dernières
années.
Par exemple selon ce scénario, la population togolaise
en 2022 serait de à 8 068 000 habitants et dans les faits, le site de
production de données démographiques et statistiques «
PopulationData » dénombre la population à 8 067 378
habitants13 en 2022. Ces éléments sont à la
base du choix porté sur l'utilisation du scénario « moyen
» dans la suite de ce travail.
46
13 extrait des données du 104e palmarès,
regroupés sur le profil de
PopulationDatanet.com
47
Figure 10 : Projection de la population
togolaise de 2014 à 2030
12000
2,8%
10000
8000
7,352 7,706
6000 6,669 6,835 7,006
8,068
8,812
9,384 9,575
9,192
2000
0
4000
2,5%
8,437
2014 2015 2016 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2029 2030
Source :
Données-INSEED (projection selon le scénario
moyen), 2015
Selon les données de l'hypothèse de
référence consignées dans la Figure 10, la population du
Togo passera de 6,9 millions d'habitants en 2015 à 7,6 millions en 2020,
puis évoluera à 9,4 millions d'habitants en 2031, soit un taux
d'accroissement annuel moyen de l'ordre de 2,8% entre 2022 et 2031. En
conséquence, cette évolution de la population a induit
l'augmentation du nombre de consultations (tel constaté à travers
la figure 9), vu le lien existant entre les deux.
1.3.3. Projection de l'évolution du nombre de
FS
Figure 11 : Projection du nombre de FS
sur 2030
1400
1337
1350
1321 1328
1297 1303
1309 1315
1334
1359 1365
1346 1353
1340
1300
1273
1250
1224
1200
1150
2015 2016 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028
2029 2030
Source : Calculs de
l'auteur, 2022
48
La figure 11 montre l'évolution du nombre de FS de 2015
à 2019, puis projette cette évolution de 2020 à 2030. La
projection a été faite en utilisant la même
méthode14 que celle utilisée lors de la projection du
nombre de consultations. Ainsi, il est à relever qu'en théorie,
le nombre de FS atteindra le seuil de 1365 FS en 2030. Une augmentation de 92
FS est à constater par rapport à l'année de base
(2015).
Les projections étant effectuées et les
données à horizon 2030 sur le nombre de FS, consultations et
populations étant connues, il s'agit maintenant de déterminer le
taux de couverture sanitaire du Togo en 2030, puis le comparer aux normes
sanitaires afin de conclure si des progrès consistants sont en
théorie envisagées pour atteindre la CSU.
1.3.4. Détermination du taux de couverture
sanitaire en 2030 Dans la détermination de ce taux, deux (02)
scénarii sont considérés :
Le premier (scénario 1) considère uniquement
les valeurs théoriques précédemment calculées dans
la détermination du taux de couverture. Quant au second (scenario 2), il
prend en compte l'effectif théorique de la population de 2030 et les
chiffres d'un des projets phares du gouvernement « le projet SSEQCU »
qui envisage construire 200 FS au cours des années prochaines selon les
ambitions de la FDR 2020-2025.
Scénario 1 :
En premier scénario, le taux de couverture en 2030 est
déterminé selon la formule suivante :
(Valeur Théorique du Nombre de
FS 2030 * population couverte
Taux de couverture 2030 =
Valeur projetée de la Population 2030
|
|
En appliquant la formule aux valeurs théoriques
considérées, on a :
1365 * 10000hts
Taux de couverture 2030 = ~ 9575000
Taux de couverture 2030 = 1,425 ?
14 Méthode de CAGR
49
Ainsi, selon les résultats, en 2030, le taux de couverture
en FS au Togo serait de 1, 425 FS pour 10 000 hbts, soit 1 FS pour 7 125
habitants. Néanmoins, ce taux de couverture n'est pas encore conforme
à la norme de 1 FS pour 5000 habitants que le pays prévoit
idéalement.
Scénario 2 :
En scénario 2, le taux de couverture en 2030 est
déterminé selon la formule suivante :
Taux de couverture 2030 = (N??mbre de FS
e?? 2022 + ????mbre FS SS????????
V????e??r ??r??je??ée de ????
P?????????????????? 2030 ) * ????????????????????
c????v????????
|
|
En appliquant la formule aux valeurs réelles, on a :
Taux de couverture 2030 = ( 1315 + 200 ) *
10000h????
9575000
Taux de couverture 2030 = 1,582 ?
Selon les résultats du second scénario, en
2030, le taux de couverture en FS au Togo serait de 1, 582 FS pour 10 000 hbts,
soit 1 FS pour 7 910 habitants. Ce taux de couverture également n'est
pas conforme à la norme de 1 FS pour 7910 habitants que le pays
prévoit idéalement.
On retient en définitive que le nombre des FS en 2030,
selon les prévisions et quel que soit le scénario (1 ou 2),
restera insuffisant pour assurer une totale couverture à toute la
population togolaise. En effet, une totale couverture sanitaire signifierait,
en se basant sur les normes sanitaires (1 FS pour 5000 habitants) qu'en 2030,
le Togo devrait posséder près de 1915 FS afin de couvrir les 9
575 000 habitants établis en théorie. Or selon les deux (02)
scénarii établis, le nombre de FS calculé reste
inférieur à ce chiffre. Les différentes conclusions sur la
présentation et analyse des résultats de recherches conduisent
à la section suivante dédiée à leur discussion.
| 
