Memoire Online - Déterminants liés à l'adhésion des populations aux mutuelles de santé au Bénin. Cas de la commune d'Abomey-Calavi ( Bénin )

Cette partie expose la méthodologie adoptée pour notre étude qui porte sur les déterminants de l'accès des populations aux mutuelles de santé : cas de la Commune d'Abomey-Calavi et comprend cinq (05) parties telles que la

population cible, les variables de l'étude, les techniques et outils de collecte des données, les outils d'analyse et le traitement des données.

La population cible de notre étude est celle constituée par les ménages de la Commune d'Abomey-Calavi. L'unité statistique est un ménage résidant dans la Commune d'Abomey-Calavi. Un échantillonnage en grappes a été utilisé.Les arrondissements constituent des grappes. Ce qui donne un total de 09 grappes pour l'ensemble de la Commune. Pour ce faire nous avons effectué un échantillonnage aléatoire.

	2002		2011
ARRONDISSEMENTS	POPULATION	NOMBRE DE MENAGES	Population	NOMBRE DE MENAGES PROJETES
AKASSATO	17197	3388	23032	4538
GODOMEY	153447	33130	205515	44372
GLO-DJIGBE	12827	2228	17179	2984
HEVIE	13450	2689	18014	3601
KPANROUN	7421	1631	9939	2184
OUEDO	10067	2011	13483	2693
TOGBA	18674	3471	25010	4649
ZINVIE	13212	2836	17695	3798
ABOMEY-CALAVI	61450	13217	82301	17702
TOTAL	307745	64601	412168	86521

Le calcul de la taille de l'échantillon nécessaire pour faire une inférence sur la population donne :

Ce qui donne un échantillon de : [(1.96)². (0.2). (0.8)] / (0.05)² = 246 ménages.

P : proportion des ménages concernés par le problème d'adhésion aux mutuelles de santé : nombre total de ménages/ population totale = 0.2

Q : proportion des ménages qui ne sont pas concernés par le problème d'utilisation des services de santé est : 1-p = 0.5

Pour ne pas tomber en dessous de la taille minimale qui garantit la précision dans l'estimation des paramètres, cet échantillon a été ramené à 300 ménages. Ces ménages ont été répartis de manière proportionnelle à la taille de la population pour chacun des arrondissements de la commune d'Abomey-calavi.

Le tableau 1.3 donne la répartition des ménages enquêtés par arrondissement.

ARRONDISSEMENTS	NOMBRE DE MENAGES PROJETES	Pourcentage %	Nombre de ménages enquêtés
AKASSATO	4538	5	16
GODOMEY	44372	51	154
GLO-DJIGBE	2984	3	10
HEVIE	3601	4	12
KPANROUN	2184	3	8
OUEDO	2693	3	9
TOGBA	4649	5	16
ZINVIE	3798	4	13
ABOMEY-CALAVI	17702	20	61
TOTAL	86521	100	300

Les arrondissements les plus représentés dans notre échantillon sont ceux de Godomey et d'Abomey-Calavi. Cette représentativité s'explique par la forte densité de la population de ces arrondissements dans celle de la Commune d'Abomey-Calavi.

Il s'agit du choix d'adhésion des populations aux mutuelles de santé. C'est une variable binaire. Le choix d'adhésion peut être une acceptation ou un refus d'adhésion à une mutuelle de santé.

Les variables indépendantes retenues dans le cadre de notre étude sont : l'âge du chef de ménage, sa religion, son niveau d'instruction, son revenu, l'alternative de recours aux soins, la qualité des soins de santé, l'appartenance à une structure communautaire, l'état matrimonial du chef de ménage et la taille du ménage. Ces variables peuvent être classées en trois grandes catégories : les caractéristiques du ménage, l'alternative de recours aux soins et l'accessibilité aux soins de santé.

Les caractéristiques du ménage concernent l'âge, la religion, la taille du ménage, le niveau d'instruction et le revenu du chef de ménage.

La religion est considérée comme un facteur d'intégration sociale. Elle peut être en effet la source d'un mouvement de solidarité. Elle est divisée en quatre modalités : catholique, protestant, musulman, animiste et autres.

La taille du ménage a été retenue parce qu'elle peut influer sur la décision d'aller ou non se faire soigner. En effet, lorsque la taille du ménage est grande et que le revenu n'est pas suffisant, on réfléchit pour faire un choix entre se faire soigner ou subvenir à d'autres besoins du ménage. Ce qui peut ne pas être le cas lorsque la taille du ménage est petite.

État matrimonial : il peut influer la décision du CM à adhérer à une mutuelle de santé. Elle a été divisée en quatre (4) modalités à savoir : mariés, divorcés, veufs (veuves) et célibataires.

Le niveau d'instruction quant à lui est divisé en cinq modalités : primaire, collège, supérieur, alphabétisé en langues locales, non alphabétisé.

Le revenu du chef de ménage est un des déterminants importants de la demande des soins dans un système de santé dans la mesure où il peut accroître la probabilité d'utiliser un service santé. Cependant, la mesure du revenu est toujours une opération délicate. Il est difficile de connaître avec précision le revenu d'une famille paysanne qui produit elle-même ses moyens de subsistance et vend un surplus sur le marché local; ou celui d'un ménage citadin dont les membres tirent leurs ressources des petits métiers du secteur informel. Ainsi, nous estimons le revenu grâce aux dépenses courantes des populations. En effet, les dépenses courantes constituent une meilleure mesure du revenu permanent car il est moins sensible aux fluctuations temporelles. Pour pouvoir quantifier le revenu, nous l'avons décomposé en plusieurs postes de dépenses tels que les dépenses alimentaires, présence d'eau courante, moyens de déplacements etc...

L'appartenance à une structure communautaire peut motiver le choix d'adhésion d'un CM à une mutuelle de santé.

Il s'agit ici de voir le mode choisi par le ménage pour bénéficier des soins. Le ménage peut faire une automédication (moderne ou traditionnelle) ou fréquenter un centre de santé (moderne ou traditionnel). Le ménage qui fréquente un centre de santé peut être prêt à accepter une adhésion à une mutuelle, compte tenu des difficultés qu'il a à s'octroyer des soins de santé.

La qualité des soins reçus par un membre d'un ménage est bonne ou mauvaise. Cette qualité est mesurée par l'accueil accordé au patient lors des prestations et la capacité des prestations à guérir la maladie dont il souffre.

Après le choix de notre domaine d'étude, nous avons fait une recherche documentaire et quelques entrevues avant de passer à l'enquête proprement dite.

La recherche documentaire a été permanente tout au long de notre étude. Il faut signaler que très peu de documents font le point sur les mutuelles de santé au Bénin.

Les centres de documentation visités pour collecter les ouvrages qui nous ont permis d'approfondir le sujet sont ceux :

Ø de la représentation du Fonds des Nations Unies pour l'Enfance (UNICEF) au Bénin.

Il faut signaler enfin que quelques sites Internet ont été consultés en vue d'une connaissance plus approfondie du thème choisi.

Les entrevues avec des personnes ressources ont permis de cerner certains aspects techniques sur les mutuelles de santé. Ces entrevues nous ont ainsi permis de recueillir des données nécessaires pour une bonne organisation et un meilleur déroulement de notre travail de recherche.

L'enquête sur questionnaire a été à passage unique. Elle s'est déroulée dans le mois de juillet 2012.

Le questionnaire initial a été testé avant d'obtenir la forme définitive présentée en annexes. Les informations recueillies sont relatives à l'identification ; à la description des ménages; au revenu du chef de ménage (CM), aux comportements sanitaires et à l'appartenance à une structure communautaire.

L'enquêteur, une fois arrivé dans un village, essaye de choisir au hasard les ménages contactés dans la zone ciblée, seuls ceux qui étaient présents et ont accepté de répondre aux questions ont été pris en compte.

L'objectif de notre étude étant de déterminer les variables significativement liées au choix d'adhésion des populations à une structure mutualiste, trois techniques d'analyse ont été utilisées pour tester les résultats obtenus. Il s'agit de la description analytique, de l'analyse bivariée et de l'analyse multivariée.

L'analyse descriptive a été utilisée pour exposer les caractéristiques des ménages de l'échantillon. Elle donne les répartitions des ménages selon les différentes variables explicatives.

Les variables de notre étude étant nominales, l'outil d'analyse utilisé ici est le Chi-carré de Pearson. Le principe du test de Chi-2 est de prouver l'indépendance entre deux variables qualitatives, à partir d'un tableau de contingence à L lignes et C colonnes.

Pour vérifier cette liaison entre les deux variables, on détermine pour chaque effectif calculé (Ec) dans l'hypothèse d'indépendance, le produit total de sa ligne par le total de sa colonne divisé par le total général.

Pour l'ensemble des cases avec E_Tl'effectif théorique. Le degré de liberté est déterminé par la formule d.l = (L-1) x (C-1).

On choisit un seuil á et si la probabilité P associée à la valeur du Chi-2 calculé est inférieure à á, on rejette l'hypothèse d'indépendance des variables concernées.

Les modèles économétriques à variables dépendantes qualitatives peuvent se présenter sous plusieurs formes (Amemiya, 1981 ; Griffiths et al, 1993) dont trois sont les plus couramment utilisées : la fonction de

probabilité linéaire, la forme probit et la forme logit (Amemiya, 1981, Maddala, 1983).

La fonction de probabilité linéaire est inadéquate pour estimer les modèles de probabilité. Par ailleurs le choix entre les deux modèles (Probit et Logit) est difficile.

En effet Griffiths et al (1993), Amemiya (1981) Maddala (1983), et Polson et Spencer (1991) sont arrivés à la conclusion que les modèles probit et logit conduisent aux mêmes résultats et la base de choix entre les deux modèles est très limitée. La seule différence entre les deux modèles réside dans la distribution du terme d'erreur qui suit une loi normale pour le modèle probit et une loi logistique pour le modèle logit.

Le modèle a été estimé par la méthode de maximum de vraisemblance. La variable dépendante étant une variable aléatoire, le modèle cherche à déterminer la probabilité P_i que le chef de ménage CM_i accepte d'adhérer à une mutuelle de santé, c'est-à-dire : P_i = Probabilité (accept_i = 1).

La décision d'adhérer à une mutuelle de santé intervient seulement lorsque l'effet combiné des facteurs atteint une valeur à partir de laquelle le CM accepte d'adhérer ou non à une mutuelle de santé.

En supposant que l'effet est mesuré par un indice non observable Ii pour le CM_i et I*_i la valeur critique de l'indice à partir de laquelle il accepte d'adhérer à une mutuelle de santé :

L'indice I_cm pour le chef de ménage (CM) est une combinaison linéaire de variables qui déterminent le choix d'adhésion à une mutuelle de santé et des coefficients inconnus (à estimer). Son expression est :

où Xcm représente la n^ième variable indépendante qui explique le choix d'adhésion à une mutuelle de santé par le CM et n le paramètre à estimer correspondant à la variable Xcm_i.

Si on désigne par B un vecteur des paramètres à estimer et X un vecteur de variables indépendantes, l'équation (2) devient : I = BX. La probabilité P_i pour qu'un CM accepte d'adhérer à une mutuelle de santé est alors

L'indice I*_i étant une variable aléatoire, si on désigne par F(.) sa fonction de probabilité cumulée, on a :

La forme de F (.) est déterminée par celle de la fonction de densité de probabilité de la variable aléatoire I_i.

Les différentes variables du modèle Logit et leur niveau de mesure sont résumés dans le tableau 1.4

Tableau 1.4 : Liste des variables indépendantes, leur niveau de mesure et leur signe attendu.

Niveins

Binaire

Alphabétisé : 1

Non alphabétisé: 0

+
5	ARS	Binaire	Centre de santé : 1 Auto médication; praticien de la médecine traditionnelle : 0	+
6	Qual	Binaire	Qualité de soins reçus par les membres du ménage Bonne : 1 faible : 0	-
7	Taille du ménage	continue	Nombre d'individus vivant dans un ménage	+
8	RevCM	continue	Revenu mensuel moyen du CM en FCFA	+
9	ASC	Binaire	Membre d'une structure communautaire Oui : 1 Non : 0	+

Le modèle Logit est estimé par la méthode itérative du maximum de vraisemblance. Pour apprécier la significativité des coefficients et la qualité de l'estimation, trois tests ont été faits :

Le test classique T de Student reste valable dans le cas des modèles Probit et Logit et permet de tester l'hypothèse nulle selon laquelle le coefficient n est égal à zéro.

Il s'agit de vérifier si les signes des paramètres concordent avec ceux prédits par les hypothèses de base. Ce test n'a de sens que pour les paramètres significativement différents de zéro (Liao 1994).

Contrairement aux régressions classiques, où un test unique F suffit pour tester la qualité de l'estimation, pour les modèles Logit et Probit, il n'existe pas de test unique optimal (Amemiya 1981, p.1503).

Nous avons choisi le test de ratio du Maximum de vraisemblance (LR) et le pourcentage de prédictions exactes comme mesures de la validité du modèle.

Le test est basé sur l'hypothèse que chaque coefficient estimé est nul, toutes choses étant égales par ailleurs. Si l'hypothèse est retenue, on conclut

que la variable associée n'a aucun effet sur le phénomène étudié. Dans ce cas la statistique LR suit la loi de Chi-2 à k degré de liberté (où k est le nombre de variables introduites dans le modèle).

Si LR > X²lu dans la table, alors on rejette l'hypothèse que tous les coefficients n sont égaux à zéro et on accepte qu'il existe au moins un coefficient significativement différent de zéro.

Aussi, pour un seuil de significativité égal à 5% donné, la statistique LR est significative si la probabilité critique P est inférieure à .

Ø la codification des données collectées à l'aide d'un guide code préétabli,

Ø la vérification de la saisie par pointage et correction des erreurs de saisie identifiées ;

La saisie a été faite dans le Logiciel Excel et les analyses faites avec le logiciel de traitement économétrique EVIEWS.

Déterminants liés à l'adhésion des populations aux mutuelles de santé au Bénin. Cas de la commune d'Abomey-Calavi ( Bénin )

1.2.3.2. Méthodologie de l'étude