Memoire Online - Les déterminants de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au Bénin

A mon père Wilfried HOUESSOU qui m'a toujours indiqué la bonne voie en me faisant comprendre que la volonté fait toujours les grands Hommes.

A feue ma mère Victoire LANGANFIN pour m'avoir inspiré tout au long de ce travail de recherche.

Pour que vous vous souveniez toujours que la réussite en toute chose dans la vie se trouve au bout de l'effort et de la persévérance.

A tous ceux qui de près ou de loin, m'ont soutenu dans la réalisation de ce mémoire.

Au seuil de ce travail, nous avons l'obligation morale d'exprimer nos sentiments de gratitude et de profonds remerciements à tous ceux qui nous ont apporté leur soutien à la réalisation de ce document, notamment :

Ø Tout le personnel de l'Institut National de la Statistique et de l'Analyse Economique (INSAE) en particulier :

ü M. Jules DAGA en service à la Direction du Traitement de l'Information et des Publications de l'INSAE.

Ø M. Gafari DIALLO en service à la Direction Générale des Affaires Economiques.

A toutes et à tous nous disons merci pour tout ce précieux savoir que vous nous avez inculqué et qui constitue pour nous un gage sûr contre les écueils de la vie.

AVANT PROPOS

L'Ecole Nationale d'Economie Appliquée et de Management (ENEAM), à travers sa filière Statistique, forme sur une durée de trois (03) ans, des Ingénieurs des Travaux Statistiques (ITS) au premier cycle. Les enseignements dispensés dans ce cadre concernent divers domaines de la Statistique, de l'Economie et de l'Informatique.

La formation débouche au terme de la troisième année sur un stage pratique de trois mois dont l'objectif est de permettre aux étudiants de mettre en pratique les connaissances théoriques.

A cet effet, nous avons effectué un stage pratique à l'Institut National de la Statistique et de l'Analyse Economique (INSAE), précisément à la Direction des Etudes Démographiques (DED).

PRESENTATION DE LA STRUCTURE D'ACCUEIL

Créé par l'ordonnance n° 73-72 du 16 octobre 1973, puis modifié par le décret n° 97-168 du 07 avril 1997, l'INSAE est un établissement public à caractère scientifique, placé sous la tutelle du Ministère de la Prospective, du Développement, de l'Evaluation des Politiques Publiques et de la Coordination de l'Action Gouvernementale (MPDEPP-CAG). L'INSAE est dotée de la personnalité morale et jouit de l'autonomie financière.

Ø rassembler, dépouiller, analyser et présenter au gouvernement dans les délais convenus des statistiques sûres scientifiquement élaborées ;

Ø produire et aider à produire les renseignements chiffrés utiles à la prise de décisions et à la gestion ; et

Il comporte également une Direction Administrative et Financière et cinq directions techniques que sont :

Ø la Direction de la Coordination Statistique, de la Formation et de la Recherche (DCSFR) ; et

Ø la Direction des Etudes Démographiques (DED) où nous avons effectué notre stage.

Les articles 23 et 24 du décret N° 97-168 du 7 avril 1997, portant approbation des statuts de l'INSAE, définissent les attributions de la DED et celles de ses différents services. Signalons que cette Direction est née des cendres de l'ancien Bureau Central du Recensement (BCR) qui est une structure ad `hoc de l'INSAE, créée pour l'exécution des recensements généraux de la population et de l'habitat et des enquêtes démographiques spécifiques, et de la scission de l'ancienne Direction des Statistiques Démographiques et Sociales (ordonnance N° 73-72 du 16 octobre 1973 portant création du Conseil National de la Statistique et de ses organes pour le développement et la centralisation de l'activité statistique au niveau de l'Etat).

Ø collecter et analyser les informations pour la connaissance de l'état de la population ;

Ø constituer et mettre à jour une base de données géographiques et de sondage permettant la réalisation d'enquêtes auprès des ménages ; et

le Service de la Cartographie, des Méthodes de sondage et d'Enquêtes (SCMSE) : chargé de la réalisation et de la mise à jour de la cartographie censitaire ; de la constitution et de la mise à jour d'une base de données géographiques et de sondage permettant la réalisation d'enquêtes auprès des ménages (échantillon) et enfin de la conception des méthodologies de sondage et leur mise en application ;

le Service de l'Etat et des Perspectives de Population (SEPP) : chargé de la collecte, l'analyse et le traitement des données relatives à l'état de la population ; de la conception, l'exécution et l'exploitation des enquêtes démographiques au niveau national en collaboration avec les autres services de la direction. Il est aussi chargé de l'amélioration de l'enregistrement des faits d'état civil et du traitement et de la publication des statistiques relatives à l'état civil. L'élaboration et la mise à jour à rythme annuel des perspectives d'évolution de la population, tant au niveau national que régional fait également partie de ses attributions ; et

le Service des Mouvements de Population (SMP) : ce service a pour tâches la collecte, l'analyse et le traitement des données relatives aux mouvements de la population (natalité, fécondité, migrations et mortalité) ainsi que la conception, l'exécution et l'exploitation des enquêtes démographiques au niveau national en collaboration avec les autres services.

LISTE DES TABLEAUX ET GRAPHIQUES

2. LISTE DES SIGLES ET ABREVIATIONS

SOMMAIRE

Cette étude examine les déterminants de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au Bénin et vise à contribuer à l'amélioration de l'état de santé de ces derniers et à la diminution de la mortalité infanto-juvénile. Nous sommes partis du constat selon lequel le taux d'enfants de 12 à 59 mois complètement vaccinés est faible (36,6%).

A la lumière des théories et travaux de recherche déjà réalisés, nous avons supposé que les chances de vaccination complète des enfants de moins de cinq ans sont de façon prépondérante déterminées par les facteurs liés au contexte de résidence de la mère de l'enfant, à son modèle culturel, ses caractéristiques individuelles, sa culture sanitaire, les caractéristiques socioéconomiques de son ménage et les caractéristiques individuelles de l'enfant. Quelques hypothèses spécifiques ont également été formulées. Pour les tester, nous avons utilisé les données de l'Enquête Démographique et de Santé de 2006 du Bénin en recourant à une analyse descriptive, une analyse exploratoire et une analyse explicative.

Les résultats indiquent que les variables les plus déterminantes dans l'explication de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans sont le département de résidence de la mère, l'ethnie de la mère, le niveau de vie du ménage, le nombre de consultations prénatales de la mère, le milieu de socialisation et le niveau d'instruction de la mère. Il est également ressorti que le taux de complétude vaccinale de l'enfant s'améliore à mesure que le niveau d'instruction, le nombre de consultations prénatales de sa mère et le niveau de vie du ménage dans lequel il vit sont élevés. Notons qu'il n'existe pas de différences en matière de sexe en terme de complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans.

De ces résultats, quelques recommandations ont été formulées. Nous avons tout particulièrement proposé d'améliorer le niveau de complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans en menant des actions de sensibilisation envers les mères et les jeunes filles grâce à l'utilisation des medias de proximité. Nous avons également proposé qu'une enquête qualitative soit réalisée afin de comprendre le comportement vaccinal de la population et de l'améliorer.

Mots - clés : Vaccination, complétude vaccinale, enquête démographique et de santé, mortalité.

· ABSTRACT

· INTRODUCTION

La conférence internationale sur la population et le développement du Caire (1994), la quatrième conférence mondiale sur les femmes de Beijing (1995) et bien d'autres rencontres internationales ont permis d'attirer l'attention de la communauté internationale sur le problème de la mortalité des enfants. C'est à juste titre que « réduire la mortalité infantile » à été retenu comme quatrième axe des Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD). Au Bénin, le taux de mortalité infantile n'est pas négligeable. En effet, un enfant béninois sur huit (125%o) décèdera avant d'atteindre son cinquième anniversaire (troisième Enquête Démographique et de Santé du Bénin (EDSB-III), 2006).

Pour lutter contre ce phénomène, le gouvernement béninois s'est fixé pour objectif de mobiliser les ressources publiques pour assurer à tous l'accès aux soins de santé primaires. Dans le cadre de la mise en oeuvre des soins de santé primaires, la vaccination des enfants occupe une place importante. En effet, pour assurer une protection maximale des enfants, l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS) recommande à ses pays membres un certain nombre de vaccins suivant un calendrier précis à travers le Programme Elargi de Vaccination (PEV). Ainsi, un enfant serait totalement vacciné lorsqu'il aurait reçu toutes les doses de ces vaccins.

Au Bénin, selon l'Enquête Démographique et de Santé (EDS) de 2006, la complétude vaccinale des enfants de 12 à 23 mois demeure faible et est passée de 59% en 2001 à 47% en 2006.

La présente recherche, ayant pour objectif de contribuer à l'amélioration de l'état de santé des enfants de moins de cinq ans, vise à comprendre les facteurs qui pourraient déterminer la complétude vaccinale chez ces enfants.

dans la première partie, nous passerons en revue les études réalisées et les résultats obtenus en matière de vaccination des enfants de moins de cinq ans. En outre, cette partie sera l'occasion de présenter la problématique, les objectifs et les hypothèses de l'étude ainsi que les méthodes d'analyse utilisées ; et

la deuxième partie sera consacrée à une analyse à trois volets : un volet descriptif, un volet exploratoire et un volet explicatif. Le premier consistera en une analyse bivariée afin de mettre en évidence les liens éventuels entre les variables explicatives et la variable expliquée. Le deuxième volet quant à lui consistera en une analyse multidimensionnelle des données disponibles en vue de caractériser les enfants ayant un fort taux de complétude vaccinale et ceux ayant un fort taux de non complétude vaccinale. Le troisième volet reposera sur l'estimation des modèles économétriques qui permettront d'identifier parmi la panoplie de facteurs disponibles, ceux qui sont les plus pertinents dans la détermination de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans.

CHAPITRE 1. PROBLÉMATIQUE, OBJECTIFS ET HYPOTHÈSES DE RECHERCHE

1.1 PROBLÉMATIQUE

Lors de la réunion de haut niveau sur les OMD, qui s'est tenue à New York le 22 septembre 2008, les experts ont estimé que garantir une couverture vaccinale complète permettra d'opérer des réductions nécessaires en terme de mortalité infantile. Selon la revue repère médical (n°5 ; 2008), le nombre de décès des enfants principalement de bas âge est de plus en plus faible, grâce à plusieurs facteurs dont la vaccination de cette couche de la population. La vaccination a sauvé des millions de vies et a permis à des millions de personnes de vivre plus longtemps en bonne santé.

Selon l'OMS, la vaccination fait partie des interventions essentielles pour réduire la mortalité infantile, et des progrès remarquables ont été réalisés en ce qui concerne l'éradication de la poliomyélite et la réduction de la mortalité imputable à la rougeole.

Ainsi, entre 1999 et 2003, les décès dus à la rougeole ont diminué de 39% dans le monde (OMS, 2005)^1(*). La vaccination d'un enfant contre une maladie comme la rougeole par exemple le protège contre la maladie en question et partant, empêche sa propagation chez d'autres enfants par la contagion. La vaccination est donc une action préventive de portée collective qui doit être privilégiée.

Pour assurer une protection maximale des enfants, l'OMS recommande à ses pays membres un certain nombre de vaccins suivant un calendrier précis à travers le Programme Elargi de Vaccination (PEV). Ce programme se concentre sur six maladies infantiles courantes qui peuvent être prévenues par la vaccination : la tuberculose (BCG), la diphtérie, la coqueluche, le tétanos (DTCoq), la poliomyélite (polio) et la rougeole. La vaccination complète comprend trois doses de vaccin DTCoq, quatre de vaccin anti-polio administrées par voie orale, une vaccination contre la rougeole et le BCG. En effet, un enfant est complètement vacciné lorsqu'il a reçu le vaccin contre la tuberculose, la rougeole, les quatre doses de poliomyélite et les trois doses de DTCoq en injection et ce avant son premier anniversaire.

Au Bénin, depuis les années 80, la vaccination demeure une activité très importante dans la mise en oeuvre des soins de santé maternelle et infantile. Elle a bénéficié d'une attention particulière avec le PEV intégré aux Soins de Santé Primaires (PEV/SSP). L'objectif principal de ce programme est d'assurer un taux de couverture vaccinale d'environ 90% à tous les enfants de moins de cinq ans d'ici à l'horizon 2015. Ce programme a résolument intensifié l'ensemble de ses activités. Un effort important a été entrepris concernant la formation et le recyclage du personnel, la sensibilisation des populations avec une mobilisation sociale active, le financement communautaire des soins dans le cadre de l'Initiative de Bamako^2(*) et l'ouverture et la multiplication des centres de vaccination.

Les résultats de la troisième Enquête Démographique et de Santé (EDS) du Bénin (EDSB-III, 2006) ont montré que 47,1% des enfants de 12 à 23 mois ont reçu tous les vaccins contre les maladies cibles du PEV et 36,6% des enfants de 1 à 4 ans révolus ayant reçu au moins un vaccin ont été complètement vaccinés avant leur premier anniversaire^3(*). Ces résultats montrent que la complétude vaccinale^4(*) est encore faible au Bénin. Ces taux sont relativement inférieurs à ceux obtenus lors de l'EDS du Bénin de 2001 ; en effet, selon cette enquête, 59% des enfants de 12 à 23 mois ont reçu tous les vaccins contre les maladies cibles du PEV et 44,7% des enfants de 1 à 4 ans révolus ayant reçu au moins un vaccin ont été complètement vaccinés avant leur premier anniversaire.

Selon les résultats de l'EDSB-III, 125 enfants sur 1000 décèderont-ils avant le cinquième anniversaire. Le taux de mortalité infanto-juvénile est encore élevé au Bénin. La vaccination constituant l'une des actions préventives dans la lutte contre la mortalité infanto-juvénile, il apparaît clair que l'importance de la vaccination dans le développement d'un pays n'est plus à démontrer, en ce sens qu'elle préserve la vie des enfants et partant le capital humain.

Si malgré les efforts de l'OMS, du PEV et du gouvernement béninois dans l'accès aux soins de santé primaires, la complétude vaccinale n'est pas encore effective au Bénin, il y a lieu de nous interroger sur ce qui pourrait expliquer ce phénomène. C'est aux fins de trouver une réponse à cette interrogation que nous avons entrepris de réfléchir sur le thème : « les déterminants de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au Bénin.

Cette étude pourra être menée à travers quelques questions de recherche à savoir : quelle place occupent les caractéristiques individuelles et familiales des enfants de moins de cinq ans dans la vaccination complète de ces derniers ? Quelle est la place des facteurs comme la disponibilité et l'accessibilité des services de santé) dans l'explication de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au Bénin ?

1.2 IMPORTANCE ÉCONOMIQUE DE L'ÉTUDE

Identifier les déterminants de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au Bénin revêt une importance économique certaine. En effet, un enfant qui nait aujourd'hui constitue une main d'oeuvre potentielle pour le pays à long terme. La vaccination des enfants prévient la survenance de maladies graves chez ces derniers, et par ricochet diminue leur risque de mortalité précoce. En ce sens, l'enfant qui est en bonne santé sera plus tard plus apte à participer au développement de son pays. Cette étude fournit donc des externalités positives sur le développement du Bénin.

1.3 OBJECTIFS

De façon globale, elle aspire à contribuer à l'amélioration de l'état de santé des enfants et à la diminution de la mortalité infanto-juvénile via l'amélioration de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au Bénin.

faire ressortir les caractéristiques de l'enfant complètement vacciné ; et

identifier les déterminants de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au Bénin.

1.4 HYPOTHÈSES DE RECHERCHE

H1 : le milieu urbain et les départements du Littoral et de l'Ouémé caractérisent l'enfant complètement vacciné.

H2 : un enfant de sexe masculin aura plus de chance d'être complètement vacciné qu'un enfant de sexe féminin.

H3 : plus le niveau d'instruction de la mère est élevé, plus l'enfant aura de chance d'être complètement vacciné.

H4 : un enfant vivant dans un ménage non pauvre et dont la mère a effectué au moins quatre consultations prénatales a plus de chance d'être complètement vacciné qu'un enfant vivant dans un ménage pauvre et dont la mère n'a effectué aucune consultation prénatale.

CHAPITRE 2. REVUE DE LITTÉRATURE ET MÉTHODOLOGIE

2.1 REVUE DE LITTÉRATURE

2.1.1 DÉFINITIONS ET CONCEPTS

Les principaux concepts auxquels nous allons recourir tout au long de cette étude sont les suivants : la vaccination, la complétude vaccinale, l'accessibilité géographique et la culture sanitaire.

2.1.1.1 La vaccination

Selon le dictionnaire Larousse (édition en ligne, 2008)^5(*), la vaccination est « l'administration d'un vaccin ayant pour effet de conférer une immunité active, spécifique d'une maladie, rendant l'organisme réfractaire à cette maladie ».

Dès la naissance, l'enfant acquiert une immunité passive naturelle qui résulte du transfert du sang de la mère au foetus d'anticorps formés antérieurement chez la mère. Ces anticorps protègent le nouveau-né pendant les premiers mois de sa vie contre certaines infections communes. Cette immunité passive peut être renforcée par des anticorps que l'enfant aura puisés dans le lait maternel ; mais l'effet protecteur de cette immunité diminue vers l'âge de 4 mois pour disparaître complètement à l'âge de 6 mois (Ernest Jawetz, Joseph L. Melnick, Edward A. Adelberg, 1973). Le vaccin intervient alors pour appuyer ce processus au niveau de l'organisme.

2.1.1.2 La complétude vaccinale

Le terme complétude désigne la propriété de ce qui est complet. Dans le cadre de notre étude, nous allons travailler sur la vaccination des enfants de moins de cinq ans. En la matière, le PEV recommande un certain nombre de vaccins. Ainsi, nous définirons la complétude vaccinale comme étant le fait pour l'enfant de recevoir l'ensemble des vaccins du PEV.

2.1.1.3 L'accessibilité géographique des services de soins de santé

Elle se rapporte aux dimensions physiques (disponibilité, distance) de l'utilisation des services de santé. La distance entre le centre de santé et le lieu d'habitation des populations est un facteur important du recours aux soins de santé. En plus de la distance, les obstacles naturels tels que les cours d'eau, les montagnes, les pistes accidentées sont des aspects qui influencent la fréquentation des formations sanitaires.

L'accessibilité géographique ne sera pas utilisée dans notre étude faute de données relatives à cette variable.

2.1.1.4 Culture sanitaire

C'est un ensemble structuré de règles, implicite ou explicite, qui détermine les conduites des sujets sociaux en rapport avec leur santé (Lagasse, 1995, cité par Rakotondrabé, 2004). Elle est basée sur l'ensemble des connaissances acquises par un individu en matière de santé et est en rapport direct avec son comportement sanitaire.

2.1.2 VACCINATION DES ENFANTS AU BÉNIN

2.1.2.1 Le Programme Elargi de Vaccination au Bénin

Le PEV fait partie de la Direction Nationale du PEV et des Soins de Santé Primaires (DNPEV-SSP) du Ministère de la santé.

Tout comme dans les autres pays membres de l'OMS, ce programme a été développé pour lutter contre les maladies qui constituent les principales causes de la mortalité infantile. Le programme cible six (6) principales maladies ; la tuberculose contre laquelle est administré le vaccin BCG (Bacille de Calmette et de Guérin) ; la rougeole contre laquelle est administré le vaccin anti-rougeoleux (VAR) ; la diphtérie, du tétanos et de la coqueluche (DTCoq), la poliomyélite (Polio). Tous ces vaccins doivent être administrés avant le premier anniversaire. Aussi, un enfant sera dit complètement vacciné lorsqu'il a reçu le BCG, le vaccin contre la rougeole, les quatre doses de vaccin contre la poliomyélite ainsi que les trois doses de DTCoq en injection. En plus de ces vaccins, au Bénin, le Ministère de la Santé Publique a adopté depuis 2002 l'introduction du vaccin antiamaril (VAA) ou vaccin contre la fièvre jaune.

2.1.2.2 La situation vaccinale

Au cours de l'EDSB-III, des données ont été collectées pour tous les enfants nés au cours des cinq dernières années afin d'évaluer la couverture vaccinale du PEV. Ces données sont collectées à partir de deux sources d'informations à savoir le carnet de vaccination et les déclarations de la mère. Le tableau ci-dessous nous permet d'apprécier la couverture vaccinale du PEV au Bénin pour les enfants de moins de cinq ans.

Tableau 2.2 : Vaccination des enfants de 12 à 23 mois selon le type de vaccin en 2006

L'analyse de ces données révèle que 41 % des enfants de 12-23 mois avaient été complètement vaccinés d'après les informations tirées du carnet de vaccination. Quand on y ajoute les renseignements fournis par la mère, ce pourcentage passe à 47 %. À l'inverse, 7 % de l'ensemble des enfants de 12-23 mois n'ont reçu aucun des vaccins du PEV, et le reste des enfants (46 %) ont donc été partiellement vaccinés.

2.1.2.3 Les limites relatives à la saisie de la vaccination des enfants

Etant donné que les informations relatives à la vaccination des enfants provenaient de deux sources de données à savoir les informations provenant du carnet de vaccination et celles fournies par les mères, trois cas de figure sont à distinguer :

les enfants qui ont leur carnet de vaccination où sont mentionnées les dates de prises des différents vaccins. On est sûr pour cette catégorie que le vaccin a été administré. On pourrait dire aussi de cette catégorie d'enfants qu'elle a un suivi sanitaire meilleur et régulier ;

les enfants dont les mères ont déclaré qu'ils étaient vaccinés mais ne disposant pas de carnet de vaccination. En réalité, on n'est pas sûr que ces enfants soient vaccinés, les déclarations pouvant être fausses. Nous pensons que cette situation peut s'expliquer soit par le fait que les mères ne perçoivent pas l'importance de ces documents de santé faute d'instruction ou parce qu'il y a un manque d'attention relatif aux soins de l'enfant ; et

les enfants non vaccinés. On peut penser que cette catégorie d'enfants ne bénéficie pas d'un bon suivi médical.

Nous ferons ressortir à travers la littérature, les facteurs qui pourraient expliquer la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans.

2.1.3 PASSAGE EN REVUE DES TRAVAUX SUR LES FACTEURS EXPLICATIFS DE LA COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

La littérature sur les facteurs explicatifs de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans n'est pas assez fournie. Nous nous baserons alors plus sur les études concernant la santé des enfants pour l'exploitation de la thématique. De l'examen des études antérieures sur le sujet, il ressort une série de facteurs clés, particulièrement les facteurs contextuels, les facteurs socio-économiques et culturels et les caractéristiques individuelles de l'enfant.

2.1.3.1 Les facteurs contextuels

Il est apparu dans la littérature que plusieurs variables liées au contexte pourraient influer sur la vaccination des enfants de moins de cinq ans.

2.1.3.1.1 Le milieu de résidence

En Afrique au sud du Sahara, et au Bénin en particulier, on observe une insuffisance de services sanitaires, en plus d'une très inégale répartition géographique entre les centres urbains et les zones rurales. Le milieu de résidence a très tôt retenu l'attention des chercheurs (Akoto, 1985). Divers auteurs l'ont identifié comme une variable étroitement liée à l'aptitude de la femme à faire vacciner ou pas son enfant. La vaccination des moins de cinq ans est plus réduite en milieu rural qu'en milieu urbain, parce que le milieu urbain est favorable à l'action sanitaire en ce sens que la concentration humaine favorise la rentabilité sanitaire et la ville est un facteur de modernisation des comportements comme l'affirment Cantrelle et al. (1986). De plus, H. Tissot Dupond (1988) constate dans son enquête sur la couverture vaccinale dans la province du Borgou qu'un net fossé existe entre le milieu urbain et le milieu rural. En effet, selon les résultats de son étude, pour 100 enfants de 12 à 23 mois ayant reçu le BCG à la naissance en zone rurale, on dénombre 143 en zone urbaine. Ainsi, un enfant vivant en milieu urbain a plus de chance de se faire vacciner qu'un enfant du milieu rural. De plus, selon Bahan (2007), il existe une différence significative entre les enfants de mères résidant en milieu urbain et ceux de leurs homologues du milieu rural ; en effet, pour 100 enfants de moins de cinq ans ayant été complètement vaccinés en zone rurale, on dénombre 136 en zone urbaine. Pour Bahan (2007), dans la plupart des pays en voie de développement, on observe des différences énormes entre le milieu urbain et le milieu rural au niveau des activités économiques, des modes de vie et surtout au niveau des comportements. Selon Akoto et ses collaborateurs (2002), l'urbanisation a une influence positive sur le recours aux soins modernes et ce, pour deux raisons : la première tient aux modes de pensée ; le milieu urbain véhiculant des valeurs plus favorables à la médecine moderne ; la seconde raison est liée à la disponibilité plus importante des services modernes de santé en ville ; celle-ci favorise l'accessibilité géographique de ces services. Cela se traduit aussi par une réduction des coûts de transport.

2.1.3.1.2 Le département de résidence

Le département de résidence est une variable importante dans l'étude du recours à la vaccination des enfants dans la mesure où les différents départements d'un pays diffèrent en terme d'infrastructures sanitaires, scolaires, bref de développement à tous les niveaux. On observe un comportement différentiel de la femme selon les régions de résidence. Par exemple, à Memni-Montezo (sud est de la Côte d'Ivoire), 95% des naissances ont eu lieu dans une maternité en 1995 alors qu'au cours de la même année, cette proportion était de 61% à Sassandra au sud ouest en Côte d'Ivoire (Guillaume et al, 1995). Au Bénin, selon les résultats de l'EDS de 2006, le niveau de la couverture vaccinale complète dans les départements présente des écarts importants allant de 64,2% dans le Littoral à 25,9% dans le Plateau.

2.1.3.1.3 La disponibilité des services de santé

La disponibilité des infrastructures socio-sanitaires explique en partie le recours aux soins de santé. Pour qu'un enfant soit complètement vacciné, il faudrait que les structures sanitaires soient disponibles. Or, dans de nombreux pays en développement, on note une insuffisance des établissements sanitaires à l'échelle nationale. Cette situation constitue vraisemblablement une barrière à « la santé pour tous ». Par ailleurs, la forte concentration des infrastructures socio-sanitaires dans les villes est un autre aspect. Les campagnes sont très souvent des laissés-pour-compte. L'inégale concentration des services de santé entre les villes et les campagnes explique en partie les inégalités d'accès aux soins entre ces deux milieux (Bouba, 2007).

Au Bénin, selon l'annuaire des statistiques sanitaires de 2007, le taux de couverture sanitaire est de 89% et présente des disparités allant de 98% dans le Borgou à 71% dans le zou.

2.1.3.1.4 L'accessibilité géographique

D'une manière générale, diverses études considèrent l'accessibilité géographique comme un facteur limitant majeur de l'utilisation des services de santé.

Une étude réalisée par le Centre de Recherche pour le Développement International (CRDI) entre 1994 et 1995 a révélé que l'éloignement du centre de santé avait une forte influence sur la fréquence des consultations prénatales au deuxième et au troisième trimestre de la grossesse. A Bamako, Zoungrana (1993) a pu constater que la bonne santé (35%) et la distance entre le domicile et les services de santé (19%) sont les principales raisons avancées par les 28% de femmes qui n'ont effectué aucune visite prénatale. Cependant, l'éloignement géographique des services de santé n'est pas toujours un obstacle à son utilisation en particulier en milieu urbain. C'est dans cette logique que Beninguisse (2001) a affirmé que l'augmentation de la distance n'est donc pas forcément un handicap au recours aux soins prénataux. Beninguisse (2001) a constaté qu'en milieu urbain camerounais, le recours et le respect des règles de prévention en vigueur sont meilleurs au-delà de 14 km, ce qui était loin d'être le cas en milieu rural. D'après l'auteur, les femmes qui habitent ce rayon (plus de 14 km) sont issues de quartiers résidentiels en périphérie de la ville et sont majoritairement issues des ménages économiquement aisés qui sont matériellement capables de faire face à l'éloignement géographique. Aussi, au Bénin, selon l'annuaire des statistiques sanitaires, la distance moyenne séparant les populations d'une formation sanitaire présente des différences au niveau des différents départements allant de 1,2 km dans le Littoral à 13,8 km dans l'Alibori.

2.1.3.1.5 L'utilisation des services sanitaires

Selon l'Annuaire des Statistiques Sanitaires de 2007, sur la base des relevés épidémiologiques mensuels, le Système National d'Information et de Gestion sanitaires (SNIGS) a enregistré 3.038.340 nouveaux consultants, contre 2.787.339 nouveaux cas en 2006, soit une augmentation de 9%. Notons que « pour l'ensemble du pays, le taux de fréquentation des soins de santé en 2007 est de 45,9% tous âges confondus, et avec des disparités selon les départements et les groupes cibles »^6(*).

167,8% pour les enfants de 0 à 11 mois ; et

62,2% pour les enfants de 1 à 4 ans.

2.1.3.2 Les facteurs socio-économiques et culturels

Certaines variables retenues peuvent rendre compte à la fois des caractéristiques économiques et culturelles selon leur mode d'action, c'est le cas du niveau d'instruction. Par contre, nous avons des variables typiquement économiques telles que le revenu du ménage ; alors que d'autres variables sont purement culturelles telles que l'ethnie et la religion.

2.1.3.2.1 L'instruction

L'instruction est une variable importante dans la détermination des comportements en matière de santé. Elle implique des changements dans les comportements, les attitudes et la manière de penser, se traduisant par une meilleure utilisation des services de santé moderne et des meilleures pratiques de santé dans le ménage (Hobcraft, 1993 ; Joshi, 1994). Pour Beninguisse (2001), « plus la femme est moderne, c'est-à-dire de niveau d'instruction élevé, travaillant dans le secteur moderne de l'économie, plus elle s'informe régulièrement en matière de santé, et a plus de chance de faire un usage quantitatif et qualitatif fréquent des services de santé ». L'instruction offre à la femme une plus grande ouverture sur le monde extérieur, lui permettant de rompre facilement avec les comportements néfastes à sa santé et à celle des enfants (Hobcraft, 1993 ; Joshi, 1994). En ce sens, une femme instruite a plus de chance de faire vacciner ses enfants qu'une femme non instruite. Les résultats de l'EDSB-III confirment l'effet positif du niveau d'instruction sur la vaccination des enfants de 12 à 23 mois. Ces résultats montrent que 42,7% d'entre eux dont les mères n'ont reçu aucune instruction ont été complètement vaccinés alors que ce chiffre était de 54,6% pour les enfants de 12 à 23 mois dont la mère a atteint au moins le niveau d'instruction primaire.

2.1.3.2.2 La religion

La religion comme écrit par Vridaou (2005) est un facteur de conditionnement social qui peut influer sur la mortalité. « D'une manière générale, au sein d'une même population, l'appartenance à des groupes religieux différents peut entraîner des différences de mortalité » (Akoto, 1990). Les parents pratiquant la religion chrétienne recourent plus volontiers à l'allopathie^7(*) que d'autres. Cela se vérifie à travers les comportements et attitudes des fidèles vis-à-vis des enfants surtout malades, la rupture ou non avec les pratiques traditionnelles, les pratiques d'allaitement et de sevrage. Le christianisme prône l'adoption de nouveaux comportements vis-à-vis de l'enfant. Par contre, les parents musulmans recourent beaucoup plus au maraboutage (médecine traditionnelle).

Comme le souligne Mudubu (1996), en Afrique noire de façon générale, la religion est une variable qui sert à approcher d'autres variables telles que l'instruction et la profession. Pour mettre en lumière cette thèse, Akoto (1990) a pris l'exemple des études menées au Cameroun et au Sénégal ; ces études ont montré que l'effet de la religion sur la mortalité des enfants a disparu complètement en présence des caractéristiques socio-économiques de leur mère. Il est confirmé que dans certaines confessions religieuses, tous les adeptes sont soumis à certaines pratiques véhiculées par leur idéologie. Par exemple, en 1829, le Pape Léon XIII déclarait: « Quiconque procède à la vaccination cesse d'être un fils de Dieu: la variole est un châtiment voulu par Dieu, la vaccination est un défi contre le ciel »^8(*). De même, l'OMS déclare que « dans le nord du Pakistan, les talibans empêchent 300 000 enfants de se faire vacciner contre la polio. Les religieux extrémistes disent aux parents que les vaccinations contre la polio sont la cause d'infertilité et font partie d'un complot antimusulman mené par les USA »^9(*).

2.1.3.2.3 Le niveau de vie du ménage

Le niveau de vie du ménage détermine sa capacité à mobiliser les ressources financières pour la santé de ses membres. Dans un contexte de non gratuité des soins, plusieurs études ont montré une relation positive entre le revenu des personnes et la fréquence de leurs recours à la médecine moderne (Zoungrana, 1993 ; Kunst et Houweling, 2001 ; Akoto et al, 2002). On a ainsi observé que les femmes vivant dans les ménages riches ont plus accès à l'information sanitaire via les médias et disposent de moyens nécessaires pour une meilleure utilisation des services de santé maternelle et infantile. Pour Mudubu (1996), le revenu du ménage auquel contribue l'activité économique de la femme a une influence sur la quantité et la qualité des soins relatifs à la prévention. Il détermine aussi les moyens qui peuvent améliorer la santé de la mère (Palloni, 1985). Ainsi, le faible pouvoir d'achat des populations en général et des femmes en particulier se conjugue avec la non gratuité des médicaments ainsi que des problèmes d'approches pour déterminer le comportement sanitaire des mères. En effet, selon l'OMS (1993), « la situation sociale et économique des femmes conditionne leur santé et la procréation par un processus d'interactions complexes ». La demande de soins pour elles ainsi que pour leurs enfants va donc dépendre de la situation des femmes dans leur cadre familial. Un revenu élevé lui confère un statut élevé dans la société et lui permet de nouer les relations susceptibles de contribuer à une meilleure connaissance du bien fondé des soins préventifs. Malgré le fait qu'elles possèdent un revenu consistant, certaines femmes ont toujours tendance à attendre que l'initiative de dépenser en terme de soins préventifs vienne de leurs époux. Quesnel (1984) souligne que dans une région du Mexique, la population ayant un revenu faible utilisait beaucoup plus les services de santé que celle qui a une position socioéconomique plus favorable. Cette situation indique l'importance et l'intérêt de la prise en compte du niveau de vie du ménage dans l'étude du comportement des mères d'une part et d'autre part, elle révèle que la relation entre le niveau de vie du ménage et le comportement sanitaire des mères n'est pas figée.

2.1.3.2.4 L'activité économique

L'activité économique est l'un des moteurs les plus importants pour le développement humain. La participation de la femme à la vie économique est un élément important pour la promotion de son rôle dans la société^10(*).

La relation entre l'activité économique et la mortalité des enfants dépend de la nature et des conditions de travail. Par exemple, quand la femme travaille hors de la maison, l'enfant est le plus souvent confié à d'autres membres de la famille ou à des frères et soeurs. Certains auteurs ont pensé que l'activité économique de la mère réduit le temps nécessaire aux soins de l'enfant. Cependant une activité rémunérée de la mère peut constituer une source de revenu supplémentaire pour le ménage ou pour la femme, nécessaire à l'achat des biens et services relatifs aux soins de santé. Dans une étude des Nations Unies (1985), faite sur six pays africains, dans 4 pays sur 6, l'activité de la mère semblait plus nuisible à l'enfant que sa non-activité. Mais cela dépendait du type d'activité^11(*).

2.1.3.2.5 L'accès aux sources d'informations

Il est apparu dans la littérature que l'exposition à l'information (radio, journaux, télévision) influe significativement sur la vaccination des enfants. Le manque d'information est déterminant dans la vaccination des enfants. En effet, une étude réalisée par l'INSAE et Macro international (1999)^12(*) montre que l'ignorance de l'âge auquel l'enfant doit recevoir chaque type de vaccins est un des facteurs qui contribue au non respect du calendrier vaccinal du PEV au Bénin.

2.1.3.2.6 Le comportement prénatal de la mère

Selon une étude réalisée par l'INSAE et Macro international (1999), le comportement prénatal de la mère influe sur la vaccination des enfants. En effet, selon cette étude, le taux de couverture vaccinale des enfants est fortement associé au nombre de visites prénatales que la mère a effectuées. Cette association est d'autant évidente lorsqu'on considère les couvertures du DTCoq et de la polio qui requièrent la prise de trois doses. Lorsque la mère n'a eu aucune visite prénatale, moins du quart des enfants (21%) a reçu les 3 doses de DTCoq, et à peine la moitié des enfants (51%) les ont reçues lorsque la mère a effectué une visite contre 70% pour ceux dont les mères ont eu 4 visites ou plus.

2.1.3.2.7 L'ethnie

La disparité du niveau de vaccination des enfants au Bénin peut être expliquée par l'appartenance ethnique. En effet, l'ethnie agit à travers les croyances, les perceptions, les attitudes, les valeurs relatives au modèle culturel de référence. Il existe des interdits alimentaires pour les femmes enceintes et pour les enfants de moins de cinq ans. Pour Akoto (1993), l'ethnie est une variable opérationnelle de la culture. S'agissant du comportement préventif, Mudubu (1996) souligne que les perceptions que les individus ont de la maladie diffèrent d'une culture à l'autre et le recours médical en dépend. Le groupe ethnique serait générateur des comportements maternels en matière de soins préventifs. En effet, les populations peuvent penser que les moyens de prévention modernes sont des moyens parmi tant d'autres et non nécessairement les meilleurs. Dans une étude menée à Kaolack au Sénégal, beaucoup de femmes croyaient que le tétanos était une maladie infligée par les dieux (Zoungrana, 1993) et n'essayaient donc aucun mode de prévention moderne. Elles préféraient utiliser des talismans, des amulettes plutôt que la vaccination.

2.1.3.2.8 Le milieu de socialisation de la mère

Le milieu de socialisation^13(*) pendant l'enfance joue un rôle non négligeable en matière de choix thérapeutique. En psychologie sociale, la socialisation désigne le processus par lequel les individus apprennent les façons d'agir et de penser de leur environnement, les intériorisent en les intégrant à leur personnalité et deviennent membres de groupes où ils acquièrent un statut spécifique (Ferréol et al, 2003). En tant qu'élément de modernité culturelle qui modèle les manières d'agir, de penser et de se sentir des Hommes, le milieu de socialisation de la femme pendant l'enfance est à même d'influencer positivement ou négativement le recours aux soins prénataux. Selon Sala-diakanda F. (1999), plus on est socialisé en milieu urbain, plus on adopte des comportements favorables à un recours de qualité aux soins pendant la grossesse et ce, par l'intermédiaire du personnel médical que l'on consulte.

Selon Bouba (2007), on s'attend à ce que les femmes socialisées en milieu rural observent une forte déperdition des soins prénataux par rapport à celles socialisées en milieu urbain. Ce serait certainement le même phénomène qu'on pourrait observer face à la vaccination des enfants de moins de cinq ans.

2.1.3.3 Les caractéristiques individuelles de l'enfant

Nous avons aussi fait ressortir des études antérieures les relations entre le rang de naissance, le sexe de l'enfant et la vaccination de l'enfant.

2.1.3.3.1 Le rang de naissance

Diverses études se sont penchées sur le lien entre le rang de naissance de l'enfant et la complétude vaccinale associée à ce denier. Les résultats de l'EDSB-III montrent que le niveau de complétude vaccinale diminue avec le rang de naissance.

2.1.3.3.2 Le sexe de l'enfant

La vaccination des enfants peut aussi dépendre du sexe de l'enfant. En effet, la préférence explicite des parents ou les membres adultes du ménage pour les enfants de sexe masculin dans certaines sociétés se traduit par la négligence, la privation ou le traitement discriminatoire pour les filles au détriment de leur santé physique (Locoh, 1989). Une étude menée au Bangladesh montre que les garçons âgés de moins de cinq ans reçoivent à peu près 16% plus de nourriture que les filles. Non seulement celles-ci sont quatre fois plus sujettes à la malnutrition que les garçons, mais elles ont aussi 40 fois moins de chance d'être transportées à l'hôpital en cas de maladie. Au regard de telles pratiques, s'interroger sur les conséquences de celles-ci sur la vaccination des enfants n'est pas dénué de tout intérêt. En effet, le fait de ne pas s'intéresser à l'état de santé des filles et de ne pas les conduire à l'hôpital en cas de maladies montre le faible intérêt accordé à la santé préventive et plus particulièrement à la vaccination de ces dernières. Inversement, une autre étude a montré que les femmes sont plus portées à suivre les vaccinations que les hommes^14(*). En tout état de cause, la littérature montre que le sexe de l'enfant influe sur la volonté de la mère de le faire vacciner.

2.2 MÉTHODOLOGIE

2.2.1 CADRE CONCEPTUEL

Nous nous sommes inspirés de Tollégbé A. (2004), dans son étude sur les facteurs explicatifs de la discontinuité des soins obstétricaux en Afrique : cas du Bénin pour effectuer notre cadre conceptuel. Il est tiré de Zoungrana (1993, p24-25). Notre schéma conceptuel se présente comme suit :

2.2.1.1 Schéma conceptuel

2.2.1.2 Description du cadre conceptuel

Le contexte de résidence détermine la vaccination complète des enfants de moins de cinq ans à travers l'accessibilité géographique des services de santé maternelle et infantile. Aussi le modèle culturel influence t-il la vaccination complète des enfants de moins de cinq ans ; cette influence peut s'opérer de deux manières ; soit à travers les caractéristiques individuelles de la mère ou les caractéristiques socio-économiques du ménage. Les caractéristiques individuelles de la mère se rapportent à son niveau d'instruction et son activité économique. Lorsque la mère est instruite, travaille dans le secteur non agricole, elle a plus de chance d'avoir une bonne culture sanitaire, un conjoint instruit et d'être dans un ménage ayant un niveau de vie élevé. Une bonne culture sanitaire va la rendre consciente de l'importance de la vaccination complète des enfants et partant, lui permettre d'adopter un meilleur comportement vaccinal à leur égard. Aussi, les caractéristiques individuelles de l'enfant comme le rang de naissance et le sexe pourraient-ils influencer le comportement de la mère à l'égard de ces derniers. La mère étant issue d'un groupe social ayant ses valeurs, ses normes, ses pratiques et résidant dans un milieu donné pouvant être urbain ou rural, aura tendance à se conformer aux différentes règles de son groupe (ethnique et religieux) dans son milieu de résidence. Le contexte de résidence va donc déterminer son aptitude à faire vacciner complètement ses enfants. Le tableau suivant présente les variables opérationnelles utilisées pour appréhender les différents concepts du cadre conceptuel

2.2.2 PRÉSENTATION DES VARIABLES D'ÉTUDE

Dans cette étude, la variable dépendante est la complétude vaccinale de l'enfant que nous tenterons d'expliquer à l'aide de quelques variables explicatives compte tenu des données disponibles dans notre base d'étude. Les variables utilisées sont résumées dans le tableau suivant et leur description se trouve en annexe 1:

2.2.3 PRÉSENTATION DES DONNÉES

Les données de la présente étude proviennent de l'EDSB-III réalisée en 2006 par sondage stratifié et tiré à deux degrés. Au cours de cette enquête, 17511 ménages ont été questionnés grâce au questionnaire ménage et au questionnaire communautaire ; 17794 femmes âgées de 15 à 49 ans à l'aide du questionnaire femme et 5321 hommes âgés de 15 à 69 ans à l'aide du questionnaire homme. Le questionnaire femme quant à lui a été adressé à toutes les femmes éligibles dans les ménages sélectionnés. Il comprend 11 sections traitant des sujets suivants : caractéristiques sociodémographiques des enquêtés, vaccination et santé, reproduction, contraception, soins postnataux et allaitement, mariage et allaitement, préférence en matière de fécondité, SIDA et autres infections sexuellement transmissibles, mortalité, excision, caractéristiques du conjoint et travail de la femme. Notons que le questionnaire femme nous intéresse particulièrement et c'est des données de ce questionnaire que découle la distribution de notre échantillon d'étude (voir annexe 1).

2.2.4 QUALITÉ DES DONNÉES

Avant toute analyse, il est important d'évaluer la qualité des données. Dans le cadre de notre étude nous avons tenu compte des données ayant un taux de non-réponse maximal de 10%. Le taux de non-réponse pour les questions clés (variables) de notre étude est faible, il est inférieur à 1% pour certaines variables. On peut alors dire que les informations collectées sur ces variables sont susceptibles de permettre la vérification des hypothèses de l'étude.

2.2.5 POPULATION CIBLE DE L'ÉTUDE

La population faisant l'objet de l'étude est l'ensemble des enfants de moins de cinq ans. Cependant, pour apprécier la complétude vaccinale d'un enfant, il faut que ce dernier soit âgé d'au moins 10 mois car selon les recommandations du PEV, le calendrier vaccinal couvre entièrement la période de 0 à 9 mois. Pour des raisons de commodités et de comparabilité de notre étude, nous estimerons que le calendrier vaccinal couvre entièrement la période de 0 à 11 mois. La population cible se réduit donc aux enfants âgés de 12 à 59 mois à la date de l'enquête.

2.2.6 CONSTRUCTION DE QUELQUES INDICATEURS

2.2.6.1 Complétude vaccinale

Afin de construire la variable complétude vaccinale, nous nous sommes basés sur les recommandations du PEV. En effet, l'enfant est considéré comme étant complètement vacciné s'il reçoit un certain nombre de prises de vaccin avant son premier anniversaire. Etant donné la non disponibilité dans notre base de l'âge à la vaccination de chaque enfant, nous nous limiterons à l'utilisation du nombre de prises de vaccin (le PEV recommande 9 prises) pour effectuer notre étude.

L'indicateur de complétude vaccinale est obtenu en faisant la somme des points attribués à chaque prise de vaccin. Ainsi les scores varient entre 0 et 9.

Les enfants ayant obtenu un score de 9 seront considérés comme étant complètement vaccinés. Les enfants ayant obtenu un score différent de 9 seront considérés comme n'étant pas complètement vaccinés. Ainsi, la complétude vaccinale aura deux modalités :

complet, pour les enfants ayant reçu l'ensemble des vaccins ; et

non complet, pour les enfants n'ayant pas reçu tous les vaccins.

2.2.6.2 Accès à l'information

Cet indicateur aura pour modalités « faible », « moyen » et « élevé ». Nous l'avons créé à partir des informations relatives à la fréquence de lecture des journaux et magazines, d'écoute de la radio et de possibilité de regarder la télévision ; en attribuant des points à chacun des individus en fonction de la grille d'évaluation du tableau ci-dessous. L'indicateur d'accès à l'information est obtenu en faisant la somme des points attribués. Ainsi les scores varient entre 0 et 9.

Les enfants dont les mères ont un niveau d'accès à l'information faible sont ceux dont les scores varient entre 0 et 3 ; ceux dont les mères ont un niveau d'information moyen sont ceux dont les scores varient entre 4 et 6. Ceux ayant les scores variant entre 7 et 9 sont ceux dont les mères ont un niveau d'accès à l'information élevé.

2.2.7 MÉTHODES D'ANALYSE

Dans le cadre de cette étude, nous utiliserons les méthodes d'analyse bivariée, d'analyse multidimensionnelle des données et d'analyse économétrique.

2.2.7.1 Analyse bivariée

Elle nous permettra de faire ressortir l'ampleur du recours à la vaccination des enfants selon les différentes caractéristiques liées à ces derniers. Cette première partie concerne l'examen des associations entre chaque variable indépendante et la complétude vaccinale. Il s'agit de produire des tableaux croisés entre chaque variable indépendante et la variable dépendante. Cela permet de voir les relations éventuelles entre ces variables, la mesure du degré d'association qui se fera à l'aide de la statistique de chi-deux.

2.2.7.2 Analyse multidimensionnelle

L'utilisation de l'Analyse des Correspondances Multiples (ACM) dans la présente étude est justifiée par le fait que la plupart des variables sont qualitatives, et qu'elle permet d'étudier les relations existantes entre plusieurs variables à la fois. Elle nous permettra d'étudier les associations existantes d'une part, entre les variables indépendantes et la variable dépendante et d'autre part, entre les variables indépendantes, et de ce fait, elle met en évidence des types d'individus ayant des profils semblables aux attributs choisis pour leur description.

2.2.7.2.1 Mise en éléments supplémentaires

L'utilisation des éléments supplémentaires en ACM permet de prendre en compte toute information susceptible d'aider à comprendre ou à interpréter la typologie induite par les éléments actifs. On fait intervenir les éléments supplémentaires pour :

enrichir l'interprétation des axes par des variables n'ayant pas participé à leur construction. On projettera alors dans l'espace des variables, les centres de groupes d'individus définis par les modalités des variables supplémentaires ; et

adopter une optique de prévision en projetant les variables supplémentaires dans l'espace des individus. Celles-ci seront expliquées par les variables actives. On peut projeter des individus supplémentaires dans l'espace des variables actives, pour les situer par rapport aux individus actifs ou par rapport à des groupes d'individus actifs dans une optique de discrimination.

2.2.7.2.2 Principes d'interprétation de l'ACM

Les interprétations s'effectuent à l'aide du plan factoriel (formé par deux axes) qui explique le mieux les relations entre les modalités insérées dans la méthode. On interprète :

la proximité entre individus en terme de ressemblance : deux individus se ressemblent s'ils ont globalement les mêmes modalités ;

la proximité entre modalités de variables différentes en terme d'association : ces modalités correspondent aux points moyens des individus qui les ont choisies et sont proches parce qu'elles concernent globalement les mêmes individus ou des individus semblables ; et

la proximité entre deux modalités d'une même variable en terme de ressemblance : par construction, les modalités d'une même variable s'excluent. Si les variables sont proches, cette proximité s'interprète en terme de ressemblance entre les groupes d'individus correspondant à cette modalité.

2.2.7.3 Analyse économétrique

Compte tenu de notre objectif de mettre en évidence les déterminants de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans et de la nature dichotomique de notre variable dépendante (complet ou non complet), nous aurons recours à une régression d'un modèle logistique. Les éléments de base de ce modèle sont :

un événement : variable à expliquer codée Y, pour N individus indicés i=1,..., N

des caractéristiques : K modalités (variables explicatives),

Pi = P (Y=1/ Xi) la probabilité (chance) qu'a l'individu i de connaître l'événement Y, (Yi =1), qui est ici l'évènement « être complètement vacciné ».

Où est la fonction de répartition de la loi logistique, représente la fonction exponentielle et â le vecteur des coefficients des modalités qui sont des paramètres à estimer.

Ici, la variable dépendante est la complétude vaccinale de l'enfant (compl_vac) : compl_vac i = 1 si l'enfant i a été complètement vacciné et compl_vac i = 0, sinon.

2.2.7.3.2 Principes d'interprétation des résultats

La régression logistique fournit, entre autres, la probabilité du Chi-deux associée au modèle, le pouvoir explicatif du modèle (R²), le seuil de significativité (P>|z|) des paramètres â et les rapports de chance (odds ratios) pour chacune des modalités introduites dans le modèle, qui facilitent l'interprétation des résultats.

La probabilité du chi-deux associée au modèle permet de se prononcer sur l'adéquation du modèle utilisé.

Dans le cas de la présente étude, le modèle sera jugé adéquat lorsque la probabilité associée au chi-deux sera inférieure à 10%. Le R² détermine le pouvoir explicatif du modèle, c'est-à-dire la contribution du modèle dans l'explication de la complétude vaccinale de l'enfant (ce qui nous aidera à hiérarchiser les déterminants). Par ailleurs, le modèle de régression logistique fournit pour chaque variable introduite dans l'équation une probabilité (P>|z|) qui indique la probabilité de significativité du paramètre relatif à la modalité considérée. Lorsque cette probabilité est inférieure à 10%, nous considérons qu'il existe un lien significatif entre les enfants présentant la caractéristique de la modalité considérée et celle de la modalité de référence.

Lorsque le rapport de chance (Odds ratio ou OR) est inférieur à 1, les individus ayant la caractéristique de la modalité considérée de la variable explicative ont [(1 - OR)*100)] % moins de risque (ou de chance) que leurs homologues de la modalité de référence de réaliser l'événement. Lorsque le rapport de chance est supérieur à 1, cela signifie que les individus appartenant à la modalité considérée de la variable explicative courent OR fois plus le risque (ou de chance) de subir l'événement « complétude vaccinale » ou [(OR - 1)*100)] % fois plus le risque (ou de chance) de subir cet événement.

CHAPITRE 3. ANALYSE BIVARIÉE ET EXPLORATOIRE DE LA COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS AU BÉNIN

3.1 ANALYSE BIVARIÉE

Dans ce chapitre, nous essayerons d'identifier quelques caractéristiques associées à la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans. Nous rappelons que notre population d'étude est constituée des enfants nés au cours des cinq dernières années ayant précédé l'enquête et âgés d'au moins un an. Les caractéristiques associées à la complétude vaccinale seront étudiées en recourant aux tableaux de proportions assortis de la statistique de chi deux.

Dans l'ensemble, le niveau général de la complétude vaccinale n'est pas élevé. En effet, 39 enfants de moins de cinq ans sur 100 (38,9%) ont été complètement vaccinés.

3.1.1 MILIEU DE RÉSIDENCE DE LA MÈRE ET COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Graphique 3.1 : Répartition des enfants de moins de cinq ans selon le milieu de résidence de la mère et la complétude vaccinale

Le milieu de résidence de la mère est fortement associé à la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au seuil de 1%. On observe que 45 enfants sur 100 (45,5%) ont été complètement vaccinés en milieu urbain. En milieu rural, cette proportion est moindre (35,1%).

Ainsi, bien que la complétude vaccinale soit faible dans les deux milieux, les enfants dont les mères sont issues du milieu urbain ont un meilleur niveau de complétude vaccinale que ceux dont les mères sont issues du milieu rural.

3.1.2 DÉPARTEMENT DE RÉSIDENCE DE LA MÈRE ET COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Graphique 3.2 : Répartition des enfants de moins de cinq ans selon le département de résidence de la mère et la complétude vaccinale

Le département de résidence de la mère est fortement associé à la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au seuil de 1%. Nous remarquons que les enfants de mères issues du département du Littoral ont un niveau de complétude vaccinale plus élevé (58%) ; ils sont suivis des enfants de mères issues des départements du Mono (57,1%) et de l'Ouémé (51,3%). A l'opposé, 1 enfant sur 4 (25,4%) et moins d'un enfant sur trois (28,5%) dont les mères sont issues respectivement des départements du Couffo et du Plateau sont complètement vaccinés. On peut aisément constater que la complétude vaccinale varie sensiblement d'un département à un autre.

3.1.3 MILIEU DE SOCIALISATION DE LA MÈRE ET COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Graphique 3.3 : Répartition des enfants de moins de cinq ans selon le milieu de socialisation de la mère et la complétude vaccinale

Le milieu de socialisation de la mère est le milieu dans lequel elle a passé les 12 premières années de sa vie. Cette variable est fortement associée à la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au seuil de 1%. En effet, 1 enfant sur 2 (51,2%) issus d'une mère ayant grandi dans une grande ville à été complètement vacciné. Un peu plus d'1 enfant sur 3 (35,7%) dont la mère a grandi au village a été complètement vacciné.

3.1.4 NIVEAU D'INSTRUCTION DE LA MÈRE ET COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Graphique 3.4 : Répartition des enfants de moins de cinq ans selon le niveau d'instruction de la mère et la complétude vaccinale

Le niveau d'instruction de la mère est fortement lié à la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au seuil de 1%. On remarque que la complétude vaccinale des enfants est de plus en plus forte au fur et à mesure que la mère a un niveau d'instruction élevé. En effet, 6 enfants sur 10 (63,8%) dont les mères ont atteint le niveau d'instruction supérieur ont été complètement vaccinés ; à l'opposé, un peu plus de 3 enfants sur 10 (35,1%) dont les mères n'ont aucun niveau d'instruction ont été complètement vacciné.

3.1.5 NIVEAU D'INSTRUCTION DU CONJOINT DE LA MÈRE ET COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Graphique 3.5 : Répartition des enfants de moins de cinq ans selon le niveau d'instruction du conjoint de la mère et la complétude vaccinale

Le niveau d'instruction du conjoint de la mère est fortement associé à la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au seuil de 1%. On remarque que la complétude vaccinale des enfants est de plus en plus forte au fur et à mesure que le conjoint de la mère à un niveau d'instruction élevé. En effet, 6 enfants sur 10 (60,2%) dont les conjoints de leur mère ont atteint le niveau d'instruction supérieur sont complètement vaccinés contre 3 enfants sur 10 (31,3%) chez les enfants dont les conjoints de leur mère n'ont aucun niveau d'instruction.

3.1.6 RELIGION DE LA MÈRE ET COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Graphique 3.6 : Répartition des enfants de moins de cinq ans selon la religion de la mère et la complétude vaccinale

La religion de la mère est fortement associée au seuil de 1% à la vaccination complète des enfants de moins de cinq ans. La complétude vaccinale est plus élevée chez les enfants dont les mères sont de religion catholique (48,6%) et protestante (46%) que chez ceux dont les mères sont de religion musulmane (34,6%) et traditionnelle (32,1%).

3.1.7 ETHNIE DE LA MÈRE ET COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Graphique 3.7 : Répartition des enfants de moins de cinq ans selon l'ethnie de la mère et la complétude vaccinale

L'ethnie de la mère est fortement associée au seuil de 1% à la vaccination complète des enfants de moins de cinq ans. Les enfants de mères d'ethnies Bariba (47,7%), Yoruba (42,3%) et Fon (42,4%) sont ceux qui ont le plus fort taux de complétude vaccinale. Ceux dont les mères sont d'ethnies Peulh (11,9%) et Dendi (28,4%) ont les plus faibles taux de vaccination complète.

3.1.8 ACTIVITÉ ÉCONOMIQUE DE LA MÈRE ET COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Graphique 3.8 : Répartition des enfants de moins de cinq ans selon l'activité économique de la mère et la complétude vaccinale

L'activité économique de la mère est fortement associée à la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans. 6 enfants sur 10 dont les mères travaillent dans d'autres secteurs d'activité autre que l'agriculture, le travail manuel et le commerce sont complètement vaccinés. Ces derniers s'opposent à ceux dont les mères travaillent dans l'agriculture. 3 enfants de cette catégorie sur 10 sont complètement vaccinés.

3.1.9 RANG DE NAISSANCE DE L'ENFANT ET COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Graphique 3.9 : Répartition des enfants de moins de cinq ans selon le rang de naissance et la complétude vaccinale

Le rang de naissance est fortement lié à la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au seuil de 1%. On observe que la complétude vaccinale des enfants est de plus en plus faible au fur et à mesure que le rang de naissance de l'enfant augmente. En effet, près de la moitié des enfants de rang 1 (44,6%) sont complètement vaccinés contre 34,4% chez les enfants de rang supérieur à 7.

3.1.10 SEXE DE L'ENFANT ET COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Graphique 3.10 : Répartition des enfants de moins de cinq ans selon le sexe et la complétude vaccinale

Le sexe de l'enfant n'est pas associé à la complétude vaccinale au sens de chi2. Il y a donc indépendance entre ces deux variables. Remarquons toutefois que la complétude vaccinale n'est pas élevée chez les enfants des deux sexes et qu'elle est légèrement plus élevée chez les enfants de sexe masculin.

3.1.11 NOMBRE DE CONSULTATIONS PRÉNATALES DE MÈRE ET COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Graphique 3.11 : Répartition des enfants de moins de cinq ans selon le nombre de consultations prénatales de la mère et la complétude vaccinale

Le nombre de consultations prénatales de la mère au cours de sa grossesse est fortement associé à la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au seuil de 1%. On observe une amélioration de la complétude vaccinale des enfants au fur et à mesure que le nombre de consultations prénatales augmente. En effet, seulement 1 enfant sur 10 dont la mère n'a effectué aucune consultation prénatale est complètement vacciné alors que près de la moitié des enfants dont les mères ont effectué au moins 4 consultations prénatales sont complètement vaccinés.

3.1.12 ACCÈS À L'INFORMATION DE LA MÈRE ET COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Graphique 3.12 : Répartition des enfants de moins de cinq ans selon le niveau d'accès à l'information de la mère et la complétude vaccinale

L'accès à l'information de la mère est fortement associé à la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au seuil de 1%. On observe une amélioration de la complétude vaccinale des enfants au fur et à mesure que l'accès à l'information de leur mère s'améliore. En effet, 35,9% des enfants dont les mères ont un accès à l'information faible sont complètement vaccinés ; près de la moitié des enfants dont les mères ont un accès moyen à l'information sont complètement vaccinés et près de 6 enfants sur 10 de mères ayant un accès élevé à l'information sont complètement vaccinés.

3.1.13 NIVEAU DE VIE DU MÉNAGE ET COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Graphique 3.13 : Répartition des enfants de moins de cinq ans selon le niveau de vie du ménage et la complétude vaccinale

Le niveau de vie du ménage est fortement associé à la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au seuil de 1%. La complétude vaccinale des enfants devient meilleure à mesure que le niveau de vie s'élève. En effet, on observe que le quart des enfants (26,6%) vivant dans un ménage très pauvre est complètement vacciné ; ce taux connait une amélioration substantielle lorsque l'enfant vit dans un ménage très riche (57,5%).

3.2 ANALYSE MULTIDIMENSIONNELLE DES DONNÉES

Etant donné le caractère qualitatif de la plupart de nos variables, nous effectuerons une ACM. Pour ce faire, nous nous servirons du logiciel SPAD 5 pour effectuer notre analyse. La méthode utilisée est l'ACM avec choix des modalités (pour éliminer les valeurs aberrantes et manquantes).

3.2.1 VARIABLES UTILISÉES DANS L'ACM

Comme variables actives, nous avons introduit toutes les variables qui pourraient expliquer la complétude vaccinale de l'enfant. Elles sont toutes de type qualitatif.

La variable complétude vaccinale qui est notre variable dépendante sera mise en élément supplémentaire. Cette variable servira à caractériser les types d'individus possédant l'une de ses deux modalités (complet ou non complet).

Le tableau en annexe 2 nous présente la liste des variables utilisées dans notre ACM.

3.2.2 RÉSULTATS DE L'ACM

3.2.2.1 Choix du plan factoriel

Nous avons choisi pour notre analyse le premier plan factoriel formé par les deux premiers axes factoriels de l'ACM. Ces deux axes représentent 14,72% de l'inertie totale du nuage dont 9,02% pour le premier axe. Les 14,72% signifient que la représentation des variables dans le plan factoriel ne reflète que 14,72% de la réalité. La faible part de variance expliquée par les deux premiers axes est une caractéristique de l'ACM (qui donne généralement des mesures pessimistes de l'information extraite). Les résultats de cette analyse ne devraient pas être pris pour l'absolu ; cependant notre analyse nous permettra de dégager un profil des enfants de moins de cinq ans selon la complétude vaccinale.

Le critère de coude appliqué au 60 premières valeurs propres nous a permis de choisir le premier axe factoriel pour effectuer notre analyse. En effet, on observe sur l'histogramme des valeurs propres (voir annexe 2) un saut significatif se trouvant juste après la première valeur propre.

3.2.2.2 Interprétation des résultats

L'analyse compte après apurement 60 modalités actives. Pour chaque axe, le pourcentage d'inertie théorique moyen expliqué par chaque modalité est de 1,66% (100%/60). Nous caractériserons l'axe 1 à l'aide des modalités ayant une contribution supérieure à 1,66.

Les modalités de la variable complétude vaccinale mise en élément supplémentaire serviront à caractériser notre axe. Par exemple, si la modalité « complet » de la complétude vaccinale se retrouvait du coté négatif de l'axe 1 (coordonnée négative), on pourrait s'attendre à ce que les individus possédant les modalités actives bien représentées du coté négatif de l'axe 1, aient plus de chance d'avoir comme modalité « complet » pour la complétude vaccinale.

Le tableau suivant présente les variables actives bien représentées, la variable illustrative sur l'axe 1 et le signe de leur coordonnée sur cet axe.

Tableau 3.2 : Positionnement des variables actives bien représentées et de la variable illustrative sur l'axe 1

L'axe 1 oppose les modalités situées dans la partie positive à celles situées dans la partie négative. Il est caractérisé par 2 groupes : les modalités liées aux enfants complètement vaccinés (partie négative) et celles liées aux enfants qui ne sont pas complètement vaccinés (partie positive).

Ainsi, ce sont les enfants de mères résidant dans l'Atacora et l'Alibori, d'ethnie Betamaribe et Peulhs et apparentés qui ne sont pas complètement vaccinés. Leurs mères ont passé les douze premières années de leur vie dans un village et résident actuellement en milieu rural. Comme leur conjoint, elles n'ont aucun niveau d'instruction ; elles travaillent dans l'agriculture et vivent dans un ménage très pauvre. Les mères des enfants qui ne sont pas complètement vaccinés ont un faible accès aux sources d'information comme les journaux, la radio et la télévision ; et n'ont effectué aucune consultation prénatale.

A l'opposé, les enfants qui sont le plus complètement vaccinés sont ceux dont les mères résident dans le département du Littoral, en milieu urbain ; elles ont passé les premières années de leur existence dans une grande ville ou une ville moyenne et ont atteint au moins le niveau d'instruction primaire. Ces femmes sont d'ethnie fon et apparentées, travaillent dans le commerce et leur conjoint a atteint au moins le niveau d'instruction secondaire. Elles vivent dans un ménage très riche et ont un accès moyen et élevé aux sources d'informations. Au cours de leur grossesse, ces femmes ont effectué au moins quatre consultations prénatales.

3.2.2.3 Procédure DEFAC (description des facteurs)

Afin de déterminer de façon plus exhaustive les caractéristiques liées aux enfants complètement vaccinés ou non, nous allons procéder à la description des modalités du premier axe factoriel à l'aide des valeurs test des modalités actives et illustratives. Nous utiliserons pour ce faire la procédure DEFAC du logiciel SPAD 5. Nous retiendrons les modalités ayant une valeur test supérieur à 2 en valeur absolue.

Le tableau DEFAC (voir annexe 3) décrit l'axe 1 à l'aide des modalités les plus significatives. Il permet de caractériser les enfants ayant été complètement vaccinés ou non.

En effet, les modalités de valeurs test négatives (colorées en gris) caractérisent les enfants complètement vaccinés. Ces modalités s'opposent aux modalités de valeurs test positives (non colorées) qui caractérisent quant à elles les enfants n'ayant pas été complètement vaccinés (voir annexe 3 pour valeurs test).

CHAPITRE 4. ANALYSE ÉCONOMÉTRIQUE DES EFFETS DES VARIABLES EXPLICATIVES SUR LA COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Les méthodes descriptives et exploratoires nous ont permis dans un premier temps de mettre en évidence le degré d'association des différentes variables explicatives avec le phénomène de complétude vaccinale et ensuite de construire le profil des enfants à forts taux de complétude vaccinale et à forts taux de non complétude vaccinale. Cependant, ces techniques ne renseignent pas de manière quantifiée sur les facteurs explicatifs du phénomène étudié. En effet, dans la réalité, aucun facteur n'agit seul sur un phénomène. La régression constitue l'une des techniques qui permettent de mettre en évidence parmi un certain nombre de facteurs potentiels, lesquels sont plus déterminants dans l'explication du phénomène étudié. L'objet de ce chapitre est donc non seulement de dégager parmi les différentes variables explicatives celles qui sont les plus déterminantes pour la complétude vaccinale mais aussi de mettre en évidence comment ces variables interagissent pour contribuer à l'amélioration du niveau de complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans.

Compte tenu de la nature dichotomique de notre variable dépendante, nous avons eu recours à la méthode de régression logistique. Les étapes de notre démarche sont les suivantes :

Ø dans un premier temps, chaque variable explicative a été modélisée avec la complétude vaccinale. Cela nous a permis de déterminer les effets bruts de chaque variable sur la complétude vaccinale. Les effets bruts mesurent l'influence qu'une variable aurait eu sur la complétude vaccinale si les effets des autres variables explicatives étaient constants ; et

Ø dans un second temps, les variables explicatives ont été introduites pas à pas en suivant l'ordre de notre schéma conceptuel afin d'observer le R² et de choisir le meilleur modèle (celui qui aura le R² le plus grand) et d'analyser les interdépendances pouvant exister entre les variables explicatives. Au terme de l'introduction de toutes les variables, nous avons obtenu un modèle global. Ce modèle fournit les effets nets de chaque variable explicative c'est-à-dire les effets de chaque variable en tenant compte des effets des autres variables explicatives.

4.1 EFFETS BRUTS DES VARIABLES EXPLICATIVES SUR LA COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Les modèles bruts révèlent qu'à l'exception du sexe de l'enfant, toutes les autres variables ont une influence significative au seuil de 1% sur la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans. Parmi ces variables, le département de résidence de la mère, l'ethnie de la mère, le niveau d'instruction du conjoint, le niveau de vie du ménage et le nombre de consultations prénatales de la mère ont le pouvoir explicatif le plus élevé avec respectivement 5,8%, 4,5%, 4%, 5,5% et 9% d'explication de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans. Par contre, le milieu de socialisation de la mère et le rang de naissance de l'enfant ont les pouvoirs explicatifs les moins élevés (1,1% et 0,6% respectivement). Le milieu de résidence de la mère, la religion de la mère, le niveau d'instruction de la mère, l'activité économique de la mère et son accès à l'information expliquent respectivement 1,4%, 2,3%, 3%, 2,4% et 2% de la complétude vaccinale des enfants de moins cinq ans.

Ø Les enfants de mères résidant dans les départements de l'Alibori, de l'Atacora et du Zou ont 1,3 fois plus de chance d'être complètement vacciné que ceux dont les mères résident dans le Couffo. Ceux dont les mères résident dans les départements de l'Atlantique, du Borgou, des Collines, de la Donga et de l'Ouémé ont respectivement 1,8 ; 1,6 ; 1,8 ; 2,1 et 3,1 fois plus de chance d'être complètement vacciné que leurs homologues de mère résidant dans le département du Couffo. Les enfants de mères résidant dans les départements du Littoral et du Mono ont près de 4 fois plus de chances relatives à ceux dont les mères résident dans le Couffo d'être complètement vacciné. Il n'existe pas de différences significatives entre les enfants de mères résidant dans les départements du Couffo et du Plateau en matière de complétude vaccinale.

Ø Les enfants de mères résidant en milieu urbain ont 1,5 fois plus de chance d'être complètement vacciné que leurs homologues dont les mères résident en milieu rural.

Ø Les enfants dont les mères sont d'ethnie dendi, betamaribe, yoa et lokpa, adja, yoruba, fon et bariba ont respectivement 2,9 ; 2,9 ; 4,8 ; 4,8 ; 5,4 ; 5,4 et 6,8 fois plus de chance que leurs homologues dont les mères appartiennent à l'ethnie peulh d'être complètement vacciné.

Ø Les enfants dont les mères pratiquent la religion musulmane ont pratiquement la même chance (or = 1,1) que ceux dont les mères pratiquent la religion traditionnelle d'être complètement vacciné. Par contre, ceux dont les mères pratiquent la religion catholique et protestante ont près de 2 fois plus de chances d'être complètement vacciné que ceux de mères pratiquant la religion traditionnelle (or =2 et 1,8 respectivement). Les enfants dont les mères pratiquent la religion céleste ou une autre religion ont 1,3 fois plus de chance d'être complètement vacciné que leurs homologues de mères pratiquant la religion traditionnelle. Aucune différence significative ne se fait remarquer entre les enfants dont les mères ne pratiquent aucune religion et ceux dont les mères pratiquent la religion traditionnelle en terme de complétude vaccinale.

Ø Les enfants de mères socialisées dans une ville moyenne, une autre ville et à l'étranger ont environ 1,3 fois plus de chance d'être complètement que leurs homologues ayant une mère socialisées dans un village. La chance d'être complètement vacciné double lorsqu'on passe d'un enfant dont la mère a été socialisée dans un village à un autre dont la mère a été socialisée dans une grande ville.

Ø Les enfants dont les mères ont atteint le niveau d'instruction primaire, ceux dont les mères ont atteint le niveau secondaire et ceux dont les mères ont atteint le niveau supérieur ont respectivement 1,7 ; 2,8 et 3 fois plus de chance d'être complètement vacciné que leurs homologues dont les mères n'ont aucun niveau d'instruction.

Ø Les enfants dont les mères n'exercent aucune activité économique, travaillent dans le commerce, exercent un travail manuel et travaillent dans d'autres secteurs ont respectivement 56%, 48%, 69% et 37% moins de chance d'être complètement vacciné que leurs homologues dont les mères travaillent dans l'agriculture.

Ø Les enfants dont les conjoints de leur mère ont atteint le niveau d'instruction primaire, secondaire et supérieur ont respectivement 1,8 ; 2,2 et 3,3 fois plus de chance d'être complètement vacciné que leurs homologues dont les conjoints de leur mère n'ont aucun niveau d'instruction.

Ø Les enfants vivant dans un ménage de niveau de vie pauvre, moyen, riche et très riche ont respectivement 1,4 ; 1,8 ; 2,1 et 3,7 fois plus de chance d'être complètement vacciné que leurs homologues vivant dans un ménage très pauvre.

Ø Les enfants dont les mères ont un niveau moyen d'accès à l'information et ceux dont les mères ont un niveau élevé d'accès à l'information ont respectivement 1,7 et 2,6 fois plus de chance d'être complètement vacciné que ceux dont les mères ont un faible niveau d'accès à l'information.

Ø Les enfants dont les mères ont effectué une consultation prénatale au cours de leur grossesse ont 3,5 fois plus de chance d'être complètement vacciné que ceux dont les mères n'ont effectué aucune consultation prénatale ; cette chance double presque chez les enfants dont les mères ont effectué 2 à 3 consultations prénatales. Les enfants dont les mères ont effectué au moins 4 consultations prénatales ont 8,3 fois plus de chance d'être complètement vacciné que leurs homologues de mères n'ayant effectué aucune consultation prénatale.

Ø Les enfants de rang 1, 2 et 3 ont respectivement 1,5 et 1,3 fois plus de chance d'être complètement vacciné que leurs homologues de rang 7 et plus. Il n'existe pas de différence significative en matière de complétude vaccinale entre les enfants de rang 4 à 6 et les enfants de rang 7 et plus.

4.2 MODÈLE PAS À PAS D'EXPLICATION DE LA COMPLETUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Afin de déterminer les effets additifs, inhibiteurs et concomitants des groupes de variables, nous avons introduit pas à pas les variables de contexte (département et milieu de résidence de la mère), ensuite les variables liées au modèle culturel (l'ethnie, la religion et le milieu de socialisation de la mère), puis les caractéristiques individuelles de la mère (l'instruction et l'activité économique), les caractéristiques du ménage (le niveau d'instruction du conjoint et le niveau de vie du ménage) ; les variables liées à la culture sanitaire de la mère (accès à l'information et nombre de consultations prénatales) et enfin les facteurs de susceptibilité (le sexe et le rang de naissance de l'enfant). Il faut noter qu'au fur et à mesure de l'introduction des blocs de variables la valeur du « -2loglikehood^15(*) » diminuait, ce qui indique l'amélioration de la vraisemblance des modèles.

Ø Ainsi dans le premier modèle, nous avons introduit le département de résidence et le milieu de résidence de la mère. Ces deux variables expliquent 6,5% de la variance de complétude vaccinale et sont significatives au seuil de 1%. Par rapport au modèle brut, les chances des enfants de mères résidant dans les différents départements et milieux de résidence du Bénin par rapport à ceux dont les mères résident dans le département du Couffo et en milieu rural en matière de complétude vaccinale évoluent dans des sens indéterminés. Toutefois, le seuil de la significativité de la différence de chance d'être complètement vacciné existant entre les enfants de mères résidant dans le département de l'Atacora et du Couffo est passé de 1% au niveau brut à 5% dans le modèle 1. Le seuil de significativité remarqué au niveau du modèle brut était dû en fait au milieu de résidence.

Ø Après insertion dans le modèle 1 de l'ethnie, de la religion et du milieu de socialisation de la mère, nous avons obtenu un modèle 2 de R² = 11,2% et significatif au seuil de 1%. Par rapport au modèle 1, nous observons une augmentation du R² ; cela prouve que les nouvelles variables introduites ont un pouvoir explicatif important et améliorent notre modèle. Les différences en terme de chance d'être complètement vacciné se sont estompées entre les enfants de mères résidant dans les départements de l'Alibori et du Zou, et les enfants de mères résidant dans le département du Couffo pris comme référence. Le seuil de significativité de ces différences est passé respectivement de 5%, 1%, 1% et 1% à 10%, 5%, 5% et 10% pour les enfants de mères résidant respectivement dans les départements de l'Atacora, de l'Atlantique, du Borgou et des Collines. Notons par ailleurs que le rapport de chance du département du Plateau est passé de non significatif à une significativité au seuil de 10%. Par rapport au modèle 1, les chances des enfants de mères résidant dans les différents départements et milieux de résidence du Bénin par rapport à ceux de mères résidant dans le département du Couffo et milieu rural en matière de complétude vaccinale évoluent dans des sens indéterminés. Certaines modalités ont vu leur niveau de significativité changer en passant du modèle 1 au modèle 2 par rapport à leurs références. En fait le niveau de significativité antérieur de ces modalités n'étaient pas dus à leur variable, mais aux nouvelles variables entrées dans le modèle 2.

Ø Le modèle 3 à été obtenu après insertion dans le modèle 2 du niveau d'instruction de la mère et de son activité économique. Le modèle 3 explique 12% de la variance de complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans et est significatif au seuil de 1%. Par rapport au modèle 2, nous observons une augmentation du R² ; cela prouve que les nouvelles variables introduites ont un pouvoir explicatif important et améliorent notre modèle. Les différences en terme de chance d'être complètement vacciné se sont estompées entre les enfants de mères résidant dans les départements de l'Atlantique et les enfants de mères résidant dans le département du Couffo. Ce même phénomène s'est observé entre les enfants dont les mères pratiquent la religion musulmane et ceux dont les mères sont de religion traditionnelle pris comme référence. Cela résulte de l'effet inhibiteur de l'activité économique et du niveau d'instruction de la mère sur les modalités de ces variables. Par ailleurs, la variable milieu de socialisation qui était non significative au niveau du modèle 2 est devenu significative au seuil de 5% au niveau du modèle 3. Les nouvelles variables entrées exercent donc un effet additif sur cette variable dans l'explication de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans.

Ø Le modèle 4 à été obtenu après insertion dans le modèle 3 du niveau d'instruction du conjoint de la mère de l'enfant et du niveau de vie du ménage. Ce modèle explique 13,6% de la variance de complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans et est significatif au seuil de 1%. Par rapport au modèle 3, nous observons une augmentation du R² ; cela prouve que les nouvelles variables introduites ont un pouvoir explicatif important et améliorent notre modèle. Les différences en terme de chance d'être complètement vacciné se sont estompées entre les enfants de mères résidant dans les départements de l'Atacora, du Borgou et des Collines et les enfants de mères résidant dans le département du Couffo. Ce même phénomène s'est observé entre les enfants de mères du milieu urbain et ceux de mères résidant en milieu rural. La variable niveau d'instruction de la mère qui était significative au seuil de 1% dans le modèle 3 est significative au seuil de 10% dans le modèle 4. Les différences en terme de chance d'être complètement vacciné se sont estompées entre les enfants dont les mères ont atteint le niveau d'instruction primaire et supérieur et ceux dont les mères n'ont aucun niveau d'instruction. Aussi la variable activité économique de la mère qui était significative au niveau du modèle 3 est-elle non significative au niveau du modèle 4 en terme d'explication de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans. Tous ces résultats prouvent que les nouvelles variables exercent un effet inhibiteur sur les autres variables présentées au niveau du modèle 3.

Ø Après insertion dans le modèle 4 de l'accès à l'information et du nombre de consultations prénatales qu'a effectuées la mère au cours de sa grossesse, nous avons obtenu un modèle 5 de R² = 17,7% et significatif au seuil de 1%. Par rapport au modèle 4, nous observons une augmentation du R² ; cela prouve que les nouvelles variables introduites ont un pouvoir explicatif important et améliorent notre modèle. Les différences en terme de chance d'être complètement vacciné se sont estompées entre les enfants de mères résidant dans les départements du Plateau et les enfants de mères résidant dans le département du Couffo. Ce même phénomène s'est observé entre les enfants dont les mères sont d'ethnie adja et ceux dont les mères sont d'ethnie peulh, les enfants de mères de religion catholique et les enfants de mères de religion traditionnelle, les enfants de mères socialisées dans une autre ville et ceux de mères socialisées au village. La variable niveau d'instruction du conjoint qui était significative au niveau du modèle 4 est devenue non significative au niveau du modèle 5. Par contre, les départements de l'Atacora, du Borgou et des Collines qui étaient non significatives dans le modèle 4 sont devenues significatives respectivement au seuil de 10%, 1% et 10% dans le modèle 5. Tous ces résultats prouvent que les nouvelles variables exercent un effet inhibiteur sur certaines variables du modèle 4 et un effet additif sur d'autres.

Ø Après insertion dans le modèle 5 du sexe et du rang de naissance de l'enfant, nous avons constaté que le R² et la significativité du modèle ne changent pas. Aussi, ces dernières variables introduites ne sont-elles pas significatives de façon différentielle par rapport à leur modalité de référence dans l'explication de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans. Nous retiendrons donc que ce modèle est adéquat et sera utilisé pour analyser les effets nets des variables explicatives.

4.3 EFFETS NETS DES VARIABLES EXPLICATIVES SUR LA COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS

Le modèle global montre que les variables explicatives expliquent 17,7% de la variance de complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans. Bien que le R² (17,7%) ne soit pas très élevé, ce modèle est très significatif au seuil de 1% et servira d'exploration dans l'explication de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au Bénin.

Le modèle global permettra non seulement de connaître les effets nets des différentes variables, mais aussi de dégager les déterminants du phénomène étudié.

Les résultats du modèle global confirment qu'il existe un lien statistiquement significatif entre la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans et nos variables. Les variables les plus déterminantes dans l'explication de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans sont : le département de résidence de la mère, l'ethnie de la mère, la religion de la mère, le niveau de vie du ménage, le nombre de consultations prénatales et dans une moindre mesure le milieu de socialisation et le niveau d'instruction de la mère.

Ø Le département de résidence de la mère influence significativement au seuil de 1% la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans. Les enfants de mères résidant dans les départements de l'Alibori, de l'Atlantique, du Plateau et du Zou ne sont pas significativement différents de ceux de mères résidant dans le département du Couffo en matière de complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans. Les enfants de mères résidant dans le département des Collines ont 1,5 fois plus de chance d'être complètement vacciné que ceux dont les mères résident dans le département du Couffo. En matière de complétude vaccinale, la chance relative d'être complètement vacciné double lorsqu'on passe d'un enfant dont la mère réside dans le département du Couffo à un enfant de mère résidant dans les départements de l'Atacora, du Borgou, de la Donga, du Littoral et de l'Ouémé. Cette chance se multiplie par 4 lorsqu'on passe d'un enfant de mère résidant dans le département du Couffo à un autre dont la mère réside dans le Mono.

Ø L'ethnie de la mère influence significativement la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans. Les enfants de mères d'ethnies dendi, fon, yoa & lokpa et yoruba ont respectivement 1,6 ; 1,7 ; 1,9 ; 1,6 et 1,8 fois plus de chance d'être complètement vacciné que leurs homologues de mères d'ethnies peulh. Les enfants de mères d'ethnie Bariba ont 3 fois plus de chance d'être complètement vacciné que leurs homologues de mères d'ethnie peulh. Il n'y a pas de différence significative en terme de chance d'être complètement vacciné entre les enfants de mères d'ethnie adja et peulh.

Ø Un enfant dont la mère pratique la religion protestante a 1,5 fois plus de chance qu'un enfant dont la mère pratique la religion traditionnelle d'être complètement vacciné.

Ø Un enfant de mère socialisée dans une ville moyenne a 30% moins de chance d'être complètement vacciné qu'un enfant dont la mère a été socialisée dans un village. Ce résultat devrait être pris avec réserve en ce sens que, au niveau brut, le milieu de socialisation n'explique que 1% de la variance de complétude vaccinale. Aussi, le niveau net montre t-il que seuls les enfants de mères ayant été socialisées dans une ville moyenne adoptent un comportement différentiel significatif vis-à-vis de ceux de mères ayant été socialisées au village, les autres modalités étant non significatives.

Ø Les enfants de mères ayant atteint le niveau d'instruction secondaire ont 53% plus de chance d'être complètement vacciné que leurs homologues dont les mères n'ont aucun niveau d'instruction.

Ø Les chances d'être complètement vacciné s'améliorent progressivement lorsqu'on passe d'un enfant vivant dans un ménage très pauvre à un autre vivant dans un ménage très riche. En effet, un enfant vivant dans ménage pauvre, moyen, riche et très riche a respectivement 1,3 ; 1,5 ; 1,5 et 2,1 fois plus de chance qu'un autre vivant dans un ménage très pauvre d'être complètement vacciné.

Ø Les chances d'être complètement vacciné s'améliorent considérablement lorsqu'on passe d'un enfant dont la mère n'a effectué aucune consultation prénatale à un autre dont la mère a effectué au moins 4 consultations prénatales. Les enfants de mères ayant effectué une consultation prénatale ont 3,3 fois plus de chance d'être complètement vacciné que ceux dont les mères n'ont effectué aucune consultation prénatale ; cette chance double presque chez les enfants de mères ayant effectué 2 à 3 consultations prénatales. Les enfants dont les mères ont effectué au moins 4 consultations prénatales ont 6,3 fois plus de chance d'être complètement vacciné que leurs homologues de mères n'ayant effectué aucune consultation prénatale.

4.4 HIÉRARCHISATION DES DÉTERMINANTS DE LA COMPLETUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS AU BENIN

A présent, nous allons hiérarchiser les déterminants de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans en nous servant des résultats du modèle global et des pseudo R² des modèles bruts. En effet, au seuil de significativité de 5%, nous classons les déterminants dans l'ordre suivant :

Tableau 4.1 : Hiérarchisation des déterminants de la complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au Bénin

4.5 CALCUL DE LA PROBABILITÉ DE COMPLÉTUDE VACCINALE

Nous allons à présent donner la formule qui permettra de calculer la probabilité pour un enfant d'être complètement vacciné. Nous nous sommes servi des coefficients (significatifs au seuil de 10%) estimés par le modèle global de la fonction de répartition de la loi logistique (Ë) (voir méthodologie). Les résultats de l'estimation de notre modèle global sont présentés dans le tableau suivant :

Prob(compl_vac = 1) = Ë (-3,457+ 0,647 × atacora + 0,676 × borgou + 0,428 × collines + 0,697 × donga + 0,572 × littoral + 1,447 × mono + 0,621 × ouémé + 1,130 × bariba + 0,487 × dendi + 0,548 × fon + 0,648 × yoa&lokpa + 0,463 × betamaribe + 0,586 × yoruba + 0,402 × protestant - 0.330 × aucune religion - 0,368 × ville moyenne + 0,428 × m_secondaire + 0,263 × pauvre + 0,379 × moyen + 0,409 × riche + 0,738 × très riche + 1,199 × cpn_1 + 1,784 × cpn_2-3 +1,840 × cpn_4).

NB : Un individu ayant choisi une modalité d'une variable donnée aura 1 pour cette modalité et 0 pour les autres modalités de cette variable.

CHAPITRE 5. SYNTHÈSE DES RÉSULTATS ET RECOMMANDATIONS

5.1 VÉRIFICATION DES HYPOTHÈSES DE RECHERCHE

5.2 SYNTHÈSE DES RESULTATS SUR L'ETUDE DES DÉTERMINANTS DE LA COMPLÉTUDE VACCINALE DES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS AU BÉNIN

L'analyse économétrique nous a permis de retenir le nombre de consultations prénatales de la mère, le département de résidence de la mère, le niveau de vie du ménage, l'ethnie de la mère, le niveau d'instruction de la mère, et le milieu de socialisation de la mère comme variables déterminantes dans l'explication de la complétude vaccinale de l'enfant de moins de cinq ans au Bénin. L'examen du premier axe factoriel de notre ACM combiné à l'analyse économétrique permet de faire ressortir le profil des enfants ayant un fort taux de complétude vaccinal et un fort taux de non complétude vaccinale. Ainsi, parmi les enfants de notre base, les enfants de mères ayant effectuées au moins 4 consultations prénatales au cours de leur grossesse, résidant dans les département du Littoral et de l'Ouémé, vivant dans un ménage très riche, d'ethnie fon et apparenté, de niveau d'instruction primaire et secondaire et ayant été socialisées dans une grande ville et une ville moyenne ont beaucoup plus de chances d'être complètement vaccinés. A l'opposé, les enfants ayant un fort taux de non complétude vaccinale sont de mères n'ayant effectuées aucune consultation prénatale au cours de leur grossesse, résidant dans les départements du Borgou et de l'Alibori, vivant dans un ménage pauvre, très pauvre, d'ethnie peulh, bariba, betamaribe et apparentés, d'aucun niveau d'instruction et ayant été socialisées dans un village. L'analyse bivariée et l'analyse économétrique permet de montrer que le taux de complétude vaccinale de l'enfant s'améliore à mesure que le niveau d'instruction de la mère, le nombre de consultations prénatales et le niveau de vie du ménage sont élevés. Il faut noter que le sexe de l'enfant n'a aucune influence significative sur le niveau de complétude vaccinale de ce dernier.

5.3 RECOMMANDATIONS

Au vu de ces résultats des dispositions devront être prises afin d'améliorer le taux de complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans au Bénin. A cet effet, nous proposons de :

Ø augmenter l'offre des services en matière de vaccination dans tous les départements du Bénin de façon à répartir de manière équitable le nombre de points de vaccination des enfants ; il faudra cibler en priorité les départements du Plateau et du Couffo ;

Ø améliorer le niveau d'instruction de la femme en facilitant la scolarisation et plus particulièrement celle des filles par le biais des programmes visant à réduire les inégalités selon le sexe en matière de scolarisation ; il faut noter qu'un effort est déjà fait dans ce sens à savoir la gratuité de la scolarisation des filles et la campagne de sensibilisation « toutes les filles à l'école » du fond des nations unies pour l'enfance (UNICEF). Il s'agira de capitaliser ces efforts et d'engranger d'autres actions allant dans le sens de la scolarisation des filles ;

Ø sensibiliser davantage les femmes agricultrices et résidant dans les milieux ruraux sur le bien fondé de la vaccination complète des enfants ainsi que leurs conjoints ;

Ø Mener des campagnes de sensibilisation sur le bien fondé de la vaccination complète des enfants ; non seulement en ciblant les mères et leurs conjoints, mais aussi et surtout les jeunes filles ; car elles sont les mères de demain ;

Ø sensibiliser les femmes au plan national sur l'importance de faire au moins 4 consultations prénatales au cours de leur grossesse ;

Ø organiser une enquête qualitative sur les perceptions que les populations ont de la vaccination dans le but de mieux comprendre leur comportement et donc de l'améliorer ; et

Ø mener des campagnes de sensibilisation de proximité en direction des femmes compte tenu du milieu de vie ; à cet effet, plusieurs méthodes pourraient être utilisées à savoir : les crieurs publics, informer les leaders de groupements féminins, utiliser la radio, la télévision et aller porter l'information dans les marchés.

· CONCLUSION

· REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

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VARIABLES	MODALITES
	DESCRIPTION		LIBELES
ACTIVES		Département de résidence de la mère								12 modalités											atacora, donga, borgou, alibori, mono, couffo, ouémé, plateau, atlantique, littoral, zou, collines
		Milieu de résidence de la mère								2 modalités											urbain, rural
		Milieu de socialisation de la mère								5 modalités											grande ville, ville moyenne, autre ville, village, étranger
		Niveau d'instruction de la mère								4 modalités (aucun, primaire, secondaire, supérieur)											m_aucun, m_primaire, m_secondaire, m_supérieur
		Niveau d'instruction du conjoint								4 modalités (aucun, primaire, secondaire, supérieur)											c_aucun, c_primaire, c_secondaire, c_supérieur
		Religion de la mère								7 modalités											traditionnel, islamique, catholique, protestant, célestes et autre chrétien, autre, aucun
		Ethnie de la mère								9 modalités											adja et apparentées, bariba et apparentées, dendi et apparentées, fon et apparentées, yoa & lokpa et apparentées, betamaribe et apparentées, peulh et apparentées, yoruba et apparentées, autre
		Accès à l'information de la mère								3 modalités (faible, moyen, élevé)											media_faible, media_moyen, media_élevé
		Activité économique de la mère								5 modalités											ne travaille pas, travaillant dans le commerce, travaillant dans l'agriculture, travaillant dans d'autres secteurs, travail manuel
		Rang de naissance de l'enfant								4 modalités (rang 1, rang 2 à 3, rang 4 à 6, rang 7 et plus)											rg_1, rg_2 - 3, rg_4 - 6, rg_7 +
		Nombre de consultations prénatales de la mère								4 modalités (zéro, une, 2 à 3, 4 et +)											cpn_aucun, cpn_1, cpn_2 -3, cpn_4 +
		Niveau de vie du ménage								5 modalités											très pauvre, pauvre, moyen, riche, très riche
ILLUSTRATIVE		Complétude vaccinale								2 modalités											complet, non complet
Tri à plat des questions actives
Département de résidence de la mère
Libellé des modalités	Effectif avant apurement		Poids avant apurement			Effectif après apurement						Poids après apurement
Alibori	1072		1072,00			1072						1072,00
Atacora	1213		1213,00			1213						1213,00
Atlantique	1355		1355,00			1355						1355,00
Borgou	1294		1294,00			1294						1294,00
Collines	894		894,00			894						894,00
Couffo	1016		1016,00			1016						1016,00
Donga	660		660,00			660						660,00
Littoral	789		789,00			789						789,00
Mono	789		789,00			789						789,00
Ouémé	1511		1511,00			1511						1511,00
Plateau	630		630,00			630						630,00
Zou	1266		1266,00			1266						1266,00

Milieu de résidence de la mère
Libellé des modalités	Effectif avant apurement		Poids avant apurement			Effectif après apurement						Poids après apurement
Rural	8059		8059,00			8059						8059,00
Urbain	4430		4430,00			4430						4430,00

Milieu de socialisation de la mère
Libellé des modalités	Effectif avant apurement		Poids avant apurement			Effectif après apurement						Poids après apurement
étranger	1095		1095,00			1095						1095,00
9	134		134,00			Illustrative
autre ville	2109		2109,00			2109						2109,00
grande ville	966		966,00			966						966,00
village	7145		7145,00			7145						7145,00
ville moyenne	1040		1040,00			1040						1040,00

Niveau d'instruction de la mère
Libellé des modalités	Effectif avant apurement		Poids avant apurement			Effectif après apurement						Poids après apurement
M_aucun	9598		9598,00			9598						9598,00
M_primaire	2103		2103,00			2103						2103,00
M_secondaire	738		738,00			738						738,00
M_supérieur	50		50,00			Illustrative

Niveau d'instruction du conjoint
Libellé des modalités	Effectif avant apurement		Poids avant apurement			Effectif après apurement						Poids après apurement
8	685		685,00			Illustrative
9	75		75,00			Illustrative
C_aucun	6665		6665,00			6665						6665,00
C_primaire	2864		2864,00			2864						2864,00
C_secondaire	1791		1791,00			1791						1791,00
C_supérieur	280		280,00			280						280,00
Réponse manquante	129		129,00			Illustrative

Religion de la mère
Libellé des modalités	Effectif avant apurement		Poids avant apurement			Effectif après apurement						Poids après apurement
Aucune religion	794		794,00			794						794,00
Autre religion	207		207,00			Illustrative
Catholique	3021		3021,00			3021						3021,00
Célestes et autres	2123		2123,00			2123						2123,00
Musulman	3077		3077,00			3077						3077,00
Protestant	780		780,00			780						780,00
Traditionnel	2455		2455,00			2455						2455,00
Réponse manquante	32		32,00			Illustrative

Ethnie de la mère
Libellé des modalités	Effectif avant apurement		Poids avant apurement			Effectif après apurement						Poids après apurement
96	67		67,00			Illustrative
99	42		42,00			Illustrative
Adja	2064		2064,00			2064						2064,00
Bariba	1169		1169,00			1169						1169,00
Bétamaribe	1030		1030,00			1030						1030,00
Dendi	408		408,00			408						408,00
Fon	4819		4819,00			4819						4819,00
Peulh	776		776,00			776						776,00
Yoa and Lokpa	521		521,00			521						521,00
Yoruba	1195		1195,00			1195						1195,00
Réponse manquante	398		398,00			Illustrative

Activité économique de la mère
Libellé des modalités	Effectif avant apurement		Poids avant apurement			Effectif après apurement						Poids après apurement
Ne travaille pas	1419		1419,00			1419						1419,00
Travaillant commerce	5051		5051,00			5051						5051,00
Travaillant aut sect	144		144,00			Illustrative
travail manuel	823		823,00			823						823,00
travaillant agric	4978		4978,00			4978						4978,00
Réponse manquante	74		74,00			Illustrative

rang de naissance de l'enfant
Libellé des modalités	Effectif avant apurement		Poids avant apurement			Effectif après apurement						Poids après apurement
rg_1	2385		2385,00			2385						2385,00
rg_2 - 3	4352		4352,00			4352						4352,00
rg_4 - 6	3992		3992,00			3992						3992,00
rg_7 +	1760		1760,00			1760						1760,00

Nombre de consultations prénatales de la mère
Libellé des modalités	Effectif avant apurement		Poids avant apurement			Effectif après apurement						Poids après apurement
cpn_1	290		290,00			290						290,00
cpn_2 - 3	1508		1508,00			1508						1508,00
cpn_4 +	4369		4369,00			4369						4369,00
cpn_aucun	813		813,00			813						813,00
Réponse manquante	5509		5509,00			Illustrative

Accès à l'information de la mère
Libellé des modalités	Effectif avant apurement		Poids avant apurement			Effectif après apurement						Poids après apurement
media_élevé	270		270,00			270						270,00
media_faible	9898		9898,00			9898						9898,00
media_moyen	2142		2142,00			2142						2142,00
Réponse manquante	179		179,00			Illustrative

Niveau de vie du ménage
Libellé des modalités	Effectif avant apurement		Poids avant apurement			Effectif après apurement						Poids après apurement
Moyen	2639		2639,00			2639						2639,00
Pauvre	2634		2634,00			2634						2634,00
Riche	2416		2416,00			2416						2416,00
Très pauvre	2970		2970,00			2970						2970,00
Très riche	1830		1830,00			1830						1830,00
Tableau des valeurs propres
Trace de la matrice: 4.03657
N°	Valeur propre		%			% cumulé						Histogramme des valeurs propres
1	0,3639		9,02			9,02						********************************************************************************
2	0,2304		5,71			14,72						***************************************************
3	0,1781		4,41			19,14						****************************************
4	0,1616		4,00			23,14						************************************
5	0,1482		3,67			26,81						*********************************
6	0,1388		3,44			30,25						*******************************
7	0,1174		2,91			33,16						**************************
8	0,1136		2,81			35,97						*************************
9	0,1092		2,71			38,68						*************************
10	0,1057		2,62			41,29						************************
11	0,1001		2,48			43,77						**********************
12	0,0959		2,38			46,15						**********************
13	0,0919		2,28			48,43						*********************
14	0,0897		2,22			50,65						********************
15	0,0881		2,18			52,83						********************
16	0,0860		2,13			54,96						*******************
17	0,0846		2,10			57,06						*******************
18	0,0831		2,06			59,12						*******************
19	0,0830		2,06			61,17						*******************
20	0,0825		2,04			63,22						*******************
21	0,0811		2,01			65,23						******************
22	0,0801		1,99			67,21						******************
23	0,0779		1,93			69,14						******************
24	0,0774		1,92			71,06						******************
25	0,0761		1,89			72,94						*****************
26	0,0751		1,86			74,81						*****************
27	0,0727		1,80			76,61						****************
28	0,0705		1,75			78,35						****************
29	0,0690		1,71			80,06						****************
30	0,0663		1,64			81,71						***************
31	0,0656		1,62			83,33						***************
32	0,0629		1,56			84,89						**************
33	0,0600		1,49			86,38						**************
34	0,0580		1,44			87,81						*************
35	0,0565		1,40			89,21						*************
36	0,0514		1,27			90,49						************
37	0,0473		1,17			91,66						***********
38	0,0425		1,05			92,71						**********
39	0,0408		1,01			93,72						*********
40	0,0396		0,98			94,70						*********
41	0,0378		0,94			95,64						*********
42	0,0352		0,87			96,51						********
43	0,0317		0,79			97,30						*******
44	0,0274		0,68			97,97						*******
45	0,0238		0,59			98,56						******
46	0,0232		0,57			99,14						******
47	0,0173		0,43			99,57						****
48	0,0138		0,34			99,91						****
49	0,0026		0,06			99,97						*
50	0,0011		0,03			100,00						*
51	0,0000		0,00			100,00						*
52	0,0000		0,00			100,00						*
53	0,0000		0,00			100,00						*
54	0,0000		0,00			100,00						*
55	0,0000		0,00			100,00						*
56	0,0000		0,00			100,00						*
57	0,0000		0,00			100,00						*
58	0,0000		0,00			100,00						*
59	0,0000		0,00			100,00						*
60	0,0000		0,00			100,00						*
Coordonnées des modalités actives
Libellé	Poids relatif		Distance à l'origine			Axe 1						Axe 2							Axe 3												Axe 4			Axe 5
Département de résidence de la mère
Alibori	0,748		0,00000			0,88						1,45							-0,41												-0,54			-1,02
Atacora	0,849		0,00000			0,87						0,12							2,06												1,14			0,28
Atlantique	0,953		0,00000			-0,37						-0,62							-0,36												0,26			-0,52
Borgou	0,907		0,00000			0,49						1,26							-0,14												-0,23			-0,46
Collines	0,633		0,00000			-0,01						-0,33							-0,19												0,65			0,77
Couffo	0,715		0,00000			0,39						-1,18							0,29												-1,90			0,36
Donga	0,459		0,00000			0,30						1,23							-1,11												-0,17			2,28
Littoral	0,547		0,00000			-2,15						0,66							1,00												-0,55			-0,20
Mono	0,553		0,00000			0,19						-1,07							0,37												-1,61			0,36
Ouémé	1,056		6,89051			-0,59						-0,40							-0,69												0,66			-0,51
Plateau	0,441		0,00000			-0,13						0,04							-0,49												0,77			1,57
Zou	0,894		0,00000			-0,19						-0,67							-0,40												0,63			-0,67

Milieu de résidence de la mère
Rural	5,661		0,47202			0,37						-0,22							-0,14												0,03			-0,09
Urbain	3,095		1,69290			-0,68						0,42							0,27												-0,06			0,16

Milieu de socialisation de la mère
étranger	0,742		0,00000			-0,23						0,17							-0,05												-0,11			0,80
autre ville	1,488		4,60195			-0,22						0,46							0,06												0,18			0,70
grande ville	0,679		0,00000			-1,48						-0,03							0,29												-0,09			-0,49
village	5,033		0,65575			0,40						-0,18							-0,04												-0,06			-0,23
ville moyenne	0,729		0,00000			-0,72						0,23							-0,09												0,27			-0,24

Niveau d'instruction de la mère
M_aucun	6,736		0,23721			0,34						-0,02							-0,07												0,01			-0,02
M_primaire	1,475		4,64913			-0,84						-0,10							-0,02												0,10			0,24
M_secondaire	0,515		0,00000			-1,89						0,61							0,88												-0,44			-0,37

Niveau d'instruction du conjoint
C_aucun	4,704		0,77156			0,56						0,13							0,01												0,01			-0,06
C_primaire	2,023		3,11950			-0,33						-0,47							-0,31												0,13			0,10
C_secondaire	1,265		5,58588			-1,04						0,08							0,17												-0,15			0,04
C_supérieur	0,193		0,00000			-2,30						0,94							1,51												-0,67			-0,40

Religion de la mère
Aucune religion	0,557		0,00000			0,52						-0,13							0,88												0,51			0,02
Catholique	2,120		2,93043			-0,69						-0,03							0,35												0,33			0,08
Célestes et autres	1,495		4,57285			-0,32						-0,63							-0,62												0,24			-0,34
Musulman	2,150		2,87513			0,45						1,34							-0,43												-0,29			0,00
Protestant	0,548		0,00000			-0,24						-0,31							0,18												0,50			0,25
Traditionnel	1,733		3,80903			0,47						-0,90							0,34												-0,59			0,10

Ethnie de la mère
Adja	1,454		4,73046			0,07						-1,00							0,35												-1,67			0,30
Bariba	0,825		0,00000			0,58						1,14							-0,08												-0,20			-0,65
Bétamaribe	0,722		0,00000			0,89						-0,04							2,31												1,29			0,36
Dendi	0,286		0,00000			0,60						1,65							-0,54												-0,74			-0,87
Fon	3,394		1,45498			-0,50						-0,48							-0,36												0,53			-0,50
Peulh	0,545		0,00000			1,05						1,59							-0,22												-0,39			-0,87
Yoa and Lokpa	0,367		0,00000			0,33						1,20							-1,14												-0,14			2,49
Yoruba	0,843		0,00000			-0,40						0,33							-0,24												0,50			1,41

Activité économique de la mère
Ne travaille pas	0,985		0,00000			-0,13						0,68							0,20												-0,07			-0,39
Travaillant commerce	3,544		1,35119			-0,48						-0,08							-0,41												0,09			0,05
travail manuel	0,580		0,00000			-0,67						0,02							0,00												0,11			0,24
travaillant agric	3,508		1,37531			0,69						-0,13							0,32												-0,07			0,04

rang de naissance de l'enfant
rg_1	1,653		4,04207			-0,42						0,11							0,05												-0,04			-0,08
rg_2 - 3	3,036		1,74459			-0,19						-0,02							-0,04												-0,06			0,00
rg_4 - 6	2,813		1,96192			0,19						-0,09							-0,04												0,03			0,02
rg_7 +	1,253		5,64976			0,57						0,13							0,14												0,11			0,09

Nombre de consultations prénatales de la mère
cpn_1	0,212		0,00000			0,54						-0,38							0,16												-0,18			0,08
cpn_2 - 3	1,102		6,55894			0,27						-0,32							0,04												0,10			0,29
cpn_4 +	3,183		1,61767			-0,45						-0,04							-0,06												-0,01			0,01
cpn_aucun	0,598		0,00000			1,10						0,97							0,31												-0,24			-0,28

Accès à l'information de la mère
media_élevé	0,185		0,00000			-2,57						1,07							1,73												-0,78			-0,68
media_faible	6,957		0,19783			0,31						-0,07							-0,06												0,08			0,01
media_moyen	1,500		4,55504			-1,13						0,17							0,06												-0,29			0,04

Niveau de vie du ménage
Moyen	1,855		3,49314			0,20						-0,14							-0,46												0,06			0,11
Pauvre	1,849		3,50660			0,48						-0,20							-0,13												-0,04			-0,10
Riche	1,692		3,92437			-0,40						-0,05							-0,43												0,01			0,18
Très pauvre	2,087		2,99222			0,72						-0,01							0,56												0,19			-0,08
Très riche	1,272		5,55022			-1,64						0,60							0,52												-0,36			-0,13
Contributions des modalités actives
Libellé				Poids relatif			Distance à l'origine						Axe 1			Axe 2						Axe 3					Axe 4					Axe 5
Département de résidence de la mère
Alibori				0,748			0,00000						1,58			6,84						0,69					1,35					5,21
Atacora				0,849			0,00000						1,75			0,06						20,24					6,89					0,45
Atlantique				0,953			0,00000						0,36			1,58						0,69					0,39					1,72
Borgou				0,907			0,00000						0,60			6,23						0,09					0,29					1,31
Collines				0,633			0,00000						0,00			0,29						0,13					1,64					2,53
Couffo				0,715			0,00000						0,30			4,30						0,35					15,89					0,62
Donga				0,459			0,00000						0,11			3,01						3,20					0,08					16,05
Littoral				0,547			0,00000						6,96			1,03						3,08					1,02					0,15
Mono				0,553			0,00000						0,06			2,75						0,42					8,90					0,48
Ouémé				1,056			6,89051						1,01			0,72						2,83					2,85					1,83
Plateau				0,441			0,00000						0,02			0,00						0,60					1,63					7,30
Zou				0,894			0,00000						0,08			1,74						0,79					2,18					2,71

Milieu de résidence de la mère
Rural				5,661			0,47202						2,12			1,23						0,66					0,04					0,31
Urbain				3,095			1,69290						3,96			2,36						1,24					0,08					0,56

Milieu de socialisation de la mère
étranger				0,742			0,00000						0,11			0,09						0,01					0,06					3,18
autre ville				1,488			4,60195						0,19			1,36						0,03					0,30					4,98
grande ville				0,679			0,00000						4,07			0,00						0,33					0,03					1,09
village				5,033			0,65575						2,18			0,71						0,04					0,11					1,85
ville moyenne				0,729			0,00000						1,02			0,17						0,04					0,33					0,27

Niveau d'instruction de la mère
M_aucun				6,736			0,23721						2,10			0,02						0,19					0,01					0,02
M_primaire				1,475			4,64913						2,87			0,07						0,00					0,10					0,58
M_secondaire				0,515			0,00000						5,07			0,84						2,22					0,62					0,48

Niveau d'instruction du conjoint
C_aucun				4,704			0,77156						4,01			0,34						0,00					0,00					0,11
C_primaire				2,023			3,11950						0,61			1,90						1,07					0,23					0,12
C_secondaire				1,265			5,58588						3,79			0,03						0,20					0,17					0,02
C_supérieur				0,193			0,00000						2,81			0,74						2,47					0,53					0,20

Religion de la mère
Aucune religion				0,557			0,00000						0,42			0,04						2,41					0,88					0,00
Catholique				2,120			2,93043						2,74			0,01						1,43					1,40					0,09
Célestes et autres				1,495			4,57285						0,43			2,58						3,22					0,55					1,18
Musulman				2,150			2,87513						1,21			16,69						2,26					1,14					0,00
Protestant				0,548			0,00000						0,08			0,23						0,10					0,85					0,23
Traditionnel				1,733			3,80903						1,03			6,16						1,15					3,77					0,13

Ethnie de la mère
Adja				1,454			4,73046						0,02			6,34						1,01					25,17					0,90
Bariba				0,825			0,00000						0,76			4,62						0,03					0,21					2,35
Bétamaribe				0,722			0,00000						1,58			0,01						21,57					7,45					0,64
Dendi				0,286			0,00000						0,28			3,40						0,46					0,98					1,46
Fon				3,394			1,45498						2,32			3,45						2,41					5,83					5,62
Peulh				0,545			0,00000						1,64			5,96						0,14					0,50					2,82
Yoa and Lokpa				0,367			0,00000						0,11			2,29						2,70					0,04					15,32
Yoruba				0,843			0,00000						0,37			0,40						0,27					1,32					11,28

Activité économique de la mère
Ne travaille pas				0,985			0,00000						0,05			1,97						0,23					0,03					1,01
Travaillant commerce				3,544			1,35119						2,29			0,10						3,29					0,17					0,06
travail manuel				0,580			0,00000						0,71			0,00						0,00					0,04					0,22
travaillant agric				3,508			1,37531						4,62			0,25						2,02					0,12					0,03

rang de naissance de l'enfant
rg_1				1,653			4,04207						0,82			0,09						0,02					0,02					0,08
rg_2 - 3				3,036			1,74459						0,30			0,01						0,03					0,06					0,00
rg_4 - 6				2,813			1,96192						0,29			0,10						0,03					0,02					0,00
rg_7 +				1,253			5,64976						1,13			0,09						0,13					0,09					0,07

Nombre de consultations prénatales de la mère
cpn_1				0,212			0,00000						0,17			0,13						0,03					0,04					0,01
cpn_2 - 3				1,102			6,55894						0,22			0,49						0,01					0,06					0,61
cpn_4 +				3,183			1,61767						1,76			0,02						0,05					0,00					0,00
cpn_aucun				0,598			0,00000						1,99			2,46						0,31					0,20					0,32

Accès à l'information de la mère
media_élevé				0,185			0,00000						3,34			0,92						3,12					0,70					0,57
media_faible				6,957			0,19783						1,83			0,13						0,13					0,30					0,01
media_moyen				1,500			4,55504						5,31			0,19						0,03					0,76					0,02

Niveau de vie du ménage
Moyen				1,855			3,49314						0,20			0,16						2,20					0,04					0,16
Pauvre				1,849			3,50660						1,15			0,31						0,18					0,02					0,13
Riche				1,692			3,92437						0,75			0,02						1,76					0,00					0,36
Très pauvre				2,087			2,99222						2,94			0,00						3,67					0,48					0,08
Très riche				1,272			5,55022						9,39			1,99						1,96					1,04					0,14
Cosinus carrés des modalités actives
Libellé					Poids relatif			Distance à l'origine						Axe 1			Axe 2						Axe 3					Axe 4				Axe 5
Département de résidence de la mère
Alibori					0,748			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Atacora					0,849			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Atlantique					0,953			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Borgou					0,907			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Collines					0,633			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Couffo					0,715			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Donga					0,459			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Littoral					0,547			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Mono					0,553			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Ouémé					1,056			6,89051						0,05			0,02						0,07					0,06				0,04
Plateau					0,441			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Zou					0,894			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00

Milieu de résidence de la mère
Rural					5,661			0,47202						0,29			0,11						0,04					0,00				0,02
Urbain					3,095			1,69290						0,28			0,10						0,04					0,00				0,02

Milieu de socialisation de la mère
étranger					0,742			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
autre ville					1,488			4,60195						0,01			0,05						0,00					0,01				0,11
grande ville					0,679			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
village					5,033			0,65575						0,24			0,05						0,00					0,01				0,08
ville moyenne					0,729			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00

Niveau d'instruction de la mère
M_aucun					6,736			0,23721						0,48			0,00						0,02					0,00				0,00
M_primaire					1,475			4,64913						0,15			0,00						0,00					0,00				0,01
M_secondaire					0,515			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00

Niveau d'instruction du conjoint
C_aucun					4,704			0,77156						0,40			0,02						0,00					0,00				0,00
C_primaire					2,023			3,11950						0,04			0,07						0,03					0,01				0,00
C_secondaire					1,265			5,58588						0,20			0,00						0,01					0,00				0,00
C_supérieur					0,193			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00

Religion de la mère
Aucune religion					0,557			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Catholique					2,120			2,93043						0,16			0,00						0,04					0,04				0,00
Célestes et autres					1,495			4,57285						0,02			0,09						0,08					0,01				0,03
Musulman					2,150			2,87513						0,07			0,62						0,07					0,03				0,00
Protestant					0,548			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Traditionnel					1,733			3,80903						0,06			0,21						0,03					0,09				0,00

Ethnie de la mère
Adja					1,454			4,73046						0,00			0,21						0,03					0,59				0,02
Bariba					0,825			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Bétamaribe					0,722			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Dendi					0,286			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Fon					3,394			1,45498						0,17			0,16						0,09					0,19				0,17
Peulh					0,545			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Yoa and Lokpa					0,367			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Yoruba					0,843			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00

Activité économique de la mère
Ne travaille pas					0,985			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
Travaillant commerce					3,544			1,35119						0,17			0,00						0,12					0,01				0,00
travail manuel					0,580			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
travaillant agric					3,508			1,37531						0,35			0,01						0,07					0,00				0,00

rang de naissance de l'enfant
rg_1					1,653			4,04207						0,04			0,00						0,00					0,00				0,00
rg_2 - 3					3,036			1,74459						0,02			0,00						0,00					0,00				0,00
rg_4 - 6					2,813			1,96192						0,02			0,00						0,00					0,00				0,00
rg_7 +					1,253			5,64976						0,06			0,00						0,00					0,00				0,00

Nombre de consultations prénatales de la mère
cpn_1					0,212			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
cpn_2 - 3					1,102			6,55894						0,01			0,02						0,00					0,00				0,01
cpn_4 +					3,183			1,61767						0,12			0,00						0,00					0,00				0,00
cpn_aucun					0,598			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00

Accès à l'information de la mère
media_élevé					0,185			0,00000						0,00			0,00						0,00					0,00				0,00
media_faible					6,957			0,19783						0,48			0,02						0,02					0,04				0,00
media_moyen					1,500			4,55504						0,28			0,01						0,00					0,02				0,00

Niveau de vie du ménage
Moyen					1,855			3,49314						0,01			0,01						0,06					0,00				0,00
Pauvre					1,849			3,50660						0,06			0,01						0,01					0,00				0,00
Riche					1,692			3,92437						0,04			0,00						0,05					0,00				0,01
Très pauvre					2,087			2,99222						0,17			0,00						0,10					0,01				0,00
Très riche					1,272			5,55022						0,48			0,06						0,05					0,02				0,00
Coordonnées des modalités actives et illustratives
Libellé					Effectif				Poids absolu		Distance à l'origine				Axe 1			Axe 2						Axe 3		Axe 4				Axe 5
Département de résidence de la mère
Alibori					1072				1072,00		9,46469				0,88			1,45						-0,41		-0,54				-1,02
Atacora					1213				1213,00		8,24827				0,87			0,12						2,06		1,14				0,28
Atlantique					1355				1355,00		7,27908				-0,37			-0,62						-0,36		0,26				-0,52
Borgou					1294				1294,00		7,66936				0,49			1,26						-0,14		-0,23				-0,46
Collines					894				894,00		11,54830				-0,01			-0,33						-0,19		0,65				0,77
Couffo					1016				1016,00		10,04150				0,39			-1,18						0,29		-1,90				0,36
Donga					660				660,00		15,99720				0,30			1,23						-1,11		-0,17				2,28
Littoral					789				789,00		13,21820				-2,15			0,66						1,00		-0,55				-0,20
Mono					789				789,00		13,21820				0,19			-1,07						0,37		-1,61				0,36
Ouémé					1511				1511,00		6,42432				-0,59			-0,40						-0,69		0,66				-0,51
Plateau					630				630,00		16,80660				-0,13			0,04						-0,49		0,77				1,57
Zou					1266				1266,00		7,86110				-0,19			-0,67						-0,40		0,63				-0,67

Milieu de résidence de la mère
Rural					8059				8059,00		0,39200				0,37			-0,22						-0,14		0,03				-0,09
Urbain					4430				4430,00		1,53231				-0,68			0,42						0,27		-0,06				0,16

Milieu de socialisation de la mère
étranger					1095				1095,00		9,24489				-0,23			0,17						-0,05		-0,11				0,80
9					134				134,00		82,71750				-0,07			-0,21						0,22		-0,46				0,32
autre ville					2109				2109,00		4,31918				-0,22			0,46						0,06		0,18				0,70
grande ville					966				966,00		10,61300				-1,48			-0,03						0,29		-0,09				-0,49
village					7145				7145,00		0,57007				0,40			-0,18						-0,04		-0,06				-0,23
ville moyenne					1040				1040,00		9,78668				-0,72			0,23						-0,09		0,27				-0,24

Niveau d'instruction de la mère
M_aucun					9598				9598,00		0,16880				0,34			-0,02						-0,07		0,01				-0,02
M_primaire					2103				2103,00		4,33436				-0,84			-0,10						-0,02		0,10				0,24
M_secondaire					738				738,00		14,20070				-1,89			0,61						0,88		-0,44				-0,37
M_supérieur					50				50,00		223,36300				-2,40			1,07						1,77		-0,83				-0,60

Niveau d'instruction du conjoint
8					685				685,00		15,37690				-0,30			0,14						0,05		0,02				0,16
9					75				75,00		148,57500				0,05			-0,28						0,17		-0,59				0,41
C_aucun					6665				6665,00		0,68314				0,56			0,13						0,01		0,01				-0,06
C_primaire					2864				2864,00		2,91695				-0,33			-0,47						-0,31		0,13				0,10
C_secondaire					1791				1791,00		5,26362				-1,04			0,08						0,17		-0,15				0,04
C_supérieur					280				280,00		39,06480				-2,30			0,94						1,51		-0,67				-0,40
Réponse manquante					129				129,00		85,96240				-0,93			0,47						0,37		0,00				0,19

Religion de la mère
Aucune religion					794				794,00		13,12870				0,52			-0,13						0,88		0,51				0,02
Autre religion					207				207,00		53,19400				-0,24			-0,27						-0,27		0,25				0,14
Catholique					3021				3021,00		2,71339				-0,69			-0,03						0,35		0,33				0,08
Célestes et autres					2123				2123,00		4,28410				-0,32			-0,63						-0,62		0,24				-0,34
Musulman					3077				3077,00		2,64581				0,45			1,34						-0,43		-0,29				0,00
Protestant					780				780,00		13,38220				-0,24			-0,31						0,18		0,50				0,25
Traditionnel					2455				2455,00		3,56951				0,47			-0,90						0,34		-0,59				0,10
Réponse manquante					32				32,00		349,56700				-0,05			0,02						-0,33		0,08				0,23

Ethnie de la mère
96					67				67,00		166,43500				0,15			0,81						-0,28		-0,05				0,57
99					42				42,00		266,09900				0,20			-0,31						-0,06		-0,03				0,27
Adja					2064				2064,00		4,43515				0,07			-1,00						0,35		-1,67				0,30
Bariba					1169				1169,00		8,59637				0,58			1,14						-0,08		-0,20				-0,65
Bétamaribe					1030				1030,00		9,89141				0,89			-0,04						2,31		1,29				0,36
Dendi					408				408,00		26,49550				0,60			1,65						-0,54		-0,74				-0,87
Fon					4819				4819,00		1,32790				-0,50			-0,48						-0,36		0,53				-0,50
Peulh					776				776,00		13,45640				1,05			1,59						-0,22		-0,39				-0,87
Yoa and Lokpa					521				521,00		20,53200				0,33			1,20						-1,14		-0,14				2,49
Yoruba					1195				1195,00		8,38757				-0,40			0,33						-0,24		0,50				1,41
Réponse manquante					398				398,00		27,18630				-0,36			0,55						0,04		-0,32				0,43

Activité économique de la mère
Ne travaille pas					1419				1419,00		6,90567				-0,13			0,68						0,20		-0,07				-0,39
Travaillant commerce					5051				5051,00		1,22098				-0,48			-0,08						-0,41		0,09				0,05
Travaillant aut sect					144				144,00		76,90380				-2,14			0,82						1,39		-0,62				-0,44
travail manuel					823				823,00		12,63080				-0,67			0,02						0,00		0,11				0,24
travaillant agric					4978				4978,00		1,25355				0,69			-0,13						0,32		-0,07				0,04
Réponse manquante					74				74,00		150,59700				-0,36			0,04						0,05		0,02				-0,33

rang de naissance de l'enfant
rg_1					2385				2385,00		3,70363				-0,42			0,11						0,05		-0,04				-0,08
rg_2 - 3					4352				4352,00		1,57770				-0,19			-0,02						-0,04		-0,06				0,00
rg_4 - 6					3992				3992,00		1,81016				0,19			-0,09						-0,04		0,03				0,02
rg_7 +					1760				1760,00		5,37395				0,57			0,13						0,14		0,11				0,09

Nombre de consultations prénatales de la mère
cpn_1					290				290,00		37,68330				0,54			-0,38						0,16		-0,18				0,08
cpn_2 - 3					1508				1508,00		6,43909				0,27			-0,32						0,04		0,10				0,29
cpn_4 +					4369				4369,00		1,56767				-0,45			-0,04						-0,06		-0,01				0,01
cpn_aucun					813				813,00		12,79850				1,10			0,97						0,31		-0,24				-0,28
Réponse manquante					5509				5509,00		1,03633				0,09			0,00						-0,02		0,03				-0,06

Accès à l'information de la mère
media_élevé					270				270,00		40,54870				-2,57			1,07						1,73		-0,78				-0,68
media_faible					9898				9898,00		0,13338				0,31			-0,07						-0,06		0,08				0,01
media_moyen					2142				2142,00		4,23723				-1,13			0,17						0,06		-0,29				0,04
Réponse manquante					179				179,00		61,67120				0,03			0,36						-0,08		-0,14				-0,11

Niveau de vie du ménage
Moyen					2639				2639,00		3,25091				0,20			-0,14						-0,46		0,06				0,11
Pauvre					2634				2634,00		3,25898				0,48			-0,20						-0,13		-0,04				-0,10
Riche					2416				2416,00		3,64327				-0,40			-0,05						-0,43		0,01				0,18
Très pauvre					2970				2970,00		2,77716				0,72			-0,01						0,56		0,19				-0,08
Très riche					1830				1830,00		5,13014				-1,64			0,60						0,52		-0,36				-0,13

Complétude vaccinale
Complet					4092				4092,00		1,74148				-0,35			-0,01						0,00		-0,04				0,04
Non complet					6435				6435,00		0,74330				0,15			-0,02						0,01		0,00				-0,02
Réponse manquante					1962				1962,00		4,71771				0,22			0,11						-0,02		0,07				-0,02
Valeurs-Tests des modalités actives et illustratives
Libellé					Effectif				Poids absolu		Distance à l'origine				Axe 1					Axe 2					Axe 3				Axe 4				Axe 5
Département de résidence de la mère
Alibori					1072				1072,00		9,46469				30,20					49,97					-13,96				-18,57				-35,00
Atacora					1213				1213,00		8,24827				31,95					4,53					75,99				42,22				10,30
Atlantique					1355				1355,00		7,27908				-14,48					-24,27					-14,07				10,06				-20,28
Borgou					1294				1294,00		7,66936				18,83					48,10					-5,18				-8,72				-17,68
Collines					894				894,00		11,54830				-0,37					-10,14					-6,01				20,18				23,97
Couffo					1016				1016,00		10,04150				12,95					-39,34					9,85				-63,36				11,97
Donga					660				660,00		15,99720				7,83					32,51					-29,52				-4,41				60,25
Littoral					789				789,00		13,21820				-62,74					19,16					29,20				-16,02				-5,82
Mono					789				789,00		13,21820				5,58					-31,16					10,75				-46,98				10,43
Ouémé					1511				1511,00		6,42432				-24,69					-16,58					-28,85				27,60				-21,15
Plateau					630				630,00		16,80660				-3,26					1,03					-12,67				19,99				40,45
Zou					1266				1266,00		7,86110				-7,01					-25,32					-14,99				23,73				-25,31

Milieu de résidence de la mère
Rural					8059				8059,00		0,39200				62,39					-37,84					-24,42				5,51				-15,12
Urbain					4430				4430,00		1,53231				-58,40					35,88					22,88				-5,37				13,96

Milieu de socialisation de la mère
étranger					1095				1095,00		9,24489				-8,06					5,87					-1,68				-3,95				27,74
9					134				134,00		82,71750				-0,83					-2,47					2,51				-5,33				3,71
autre ville					2109				2109,00		4,31918				-11,05					23,40					3,06				9,20				35,88
grande ville					966				966,00		10,61300				-48,02					-1,07					9,57				-2,83				-15,88
village					7145				7145,00		0,57007				55,75					-25,21					-5,31				-8,15				-32,70
ville moyenne					1040				1040,00		9,78668				-24,21					7,87					-3,17				9,17				-8,00

Niveau d'instruction de la mère
M_aucun					9598				9598,00		0,16880				86,84					-6,28					-18,18				3,46				-5,58
M_primaire					2103				2103,00		4,33436				-42,80					-5,32					-0,78				5,28				12,31
M_secondaire					738				738,00		14,20070				-53,21					17,28					24,65				-12,35				-10,42
M_supérieur					50				50,00		223,36300				-16,98					7,61					12,54				-5,92				-4,25

Niveau d'instruction du conjoint
8					685				685,00		15,37690				-8,00					3,76					1,30				0,54				4,34
9					75				75,00		148,57500				0,45					-2,41					1,48				-5,16				3,53
C_aucun					6665				6665,00		0,68314				71,37					16,44					1,72				1,53				-7,50
C_primaire					2864				2864,00		2,91695				-20,50					-28,84					-19,02				8,36				5,92
C_secondaire					1791				1791,00		5,26362				-48,21					3,63					7,81				-6,89				1,96
C_supérieur					280				280,00		39,06480				-38,99					15,89					25,58				-11,29				-6,71
Réponse manquante					129				129,00		85,96240				-10,57					5,40					4,23				-0,02				2,12

Religion de la mère
Aucune religion					794				794,00		13,12870				15,31					-3,89					25,65				14,78				0,48
Autre religion					207				207,00		53,19400				-3,50					-3,90					-3,98				3,62				1,99
Catholique					3021				3021,00		2,71339				-44,09					-1,83					22,27				20,97				5,22
Célestes et autres					2123				2123,00		4,28410				-16,54					-32,27					-31,71				12,42				-17,47
Musulman					3077				3077,00		2,64581				29,52					87,07					-28,20				-19,07				-0,30
Protestant					780				780,00		13,38220				-6,87					-8,98					5,16				14,51				7,19
Traditionnel					2455				2455,00		3,56951				26,10					-50,72					19,26				-33,23				5,82
Réponse manquante					32				32,00		349,56700				-0,30					0,13					-1,89				0,46				1,33

Ethnie de la mère
96					67				67,00		166,43500				1,24					6,61					-2,29				-0,37				4,71
99					42				42,00		266,09900				1,31					-2,01					-0,38				-0,21				1,75
Adja					2064				2064,00		4,43515				3,62					-50,42					17,72				-84,12				15,21
Bariba					1169				1169,00		8,59637				20,87					41,02					-2,75				-7,26				-23,46
Bétamaribe					1030				1030,00		9,89141				30,07					-1,36					77,70				43,51				12,25
Dendi					408				408,00		26,49550				12,30					34,04					-11,04				-15,32				-17,91
Fon					4819				4819,00		1,32790				-45,85					-44,47					-32,71				48,41				-45,54
Peulh					776				776,00		13,45640				30,20					45,83					-6,24				-11,16				-25,26
Yoa and Lokpa					521				521,00		20,53200				7,63					28,04					-26,75				-3,20				58,12
Yoruba					1195				1195,00		8,38757				-14,67					12,02					-8,78				18,41				51,48
Réponse manquante					398				398,00		27,18630				-7,40					11,18					0,75				-6,48				8,74

Activité économique de la mère
Ne travaille pas					1419				1419,00		6,90567				-5,29					27,32					8,14				-2,76				-15,71
Travaillant commerce					5051				5051,00		1,22098				-46,43					-7,65					-38,97				8,51				4,81
Travaillant aut sect					144				144,00		76,90380				-25,84					9,96					16,74				-7,52				-5,26
travail manuel					823				823,00		12,63080				-19,91					0,69					0,03				3,14				7,13
travaillant agric					4978				4978,00		1,25355				65,50					-12,06					30,28				-7,06				3,44
Réponse manquante					74				74,00		150,59700				-3,07					0,32					0,45				0,19				-2,84

rang de naissance de l'enfant
rg_1					2385				2385,00		3,70363				-23,37					6,10					2,77				-2,11				-4,65
rg_2 - 3					4352				4352,00		1,57770				-16,02					-1,71					-3,31				-4,75				-0,41
rg_4 - 6					3992				3992,00		1,81016				15,13					-7,03					-3,38				2,64				1,23
rg_7 +					1760				1760,00		5,37395				26,13					5,96					6,20				4,80				4,12

Nombre de consultations prénatales de la mère
cpn_1					290				290,00		37,68330				9,33					-6,53					2,71				-3,04				1,32
cpn_2 - 3					1508				1508,00		6,43909				11,15					-13,35					1,76				4,04				11,94
cpn_4 +					4369				4369,00		1,56767				-37,90					-3,36					-4,66				-0,96				1,19
cpn_aucun					813				813,00		12,79850				32,60					28,84					9,07				-6,96				-8,31
Réponse manquante					5509				5509,00		1,03633				9,47					0,36					-2,11				2,75				-5,95

Accès à l'information de la mère
media_élevé					270				270,00		40,54870				-42,66					17,83					28,85				-12,99				-11,23
media_faible					9898				9898,00		0,13338				89,63					-19,23					-16,58				24,28				3,14
media_moyen					2142				2142,00		4,23723				-58,38					8,68					3,25				-14,72				2,23
Réponse manquante					179				179,00		61,67120				0,42					4,81					-1,07				-1,93				-1,52

Niveau de vie du ménage
Moyen					2639				2639,00		3,25091				11,71					-8,20					-26,98				3,57				6,61
Pauvre					2634				2634,00		3,25898				27,95					-11,54					-7,78				-2,40				-5,88
Riche					2416				2416,00		3,64327				-22,31					-2,76					-23,87				0,57				9,90
Très pauvre					2970				2970,00		2,77716				45,49					-0,77					35,57				12,20				-4,92
Très riche					1830				1830,00		5,13014				-76,66					28,04					24,52				-17,02				-5,98

Complétude vaccinale
Complet					4092				4092,00		1,74148				-27,70					-1,15					0,23				-3,08				2,99
Non complet					6435				6435,00		0,74330				18,06					-1,97					1,01				-0,02				-2,15
Réponse manquante					1962				1962,00		4,71771				10,57					5,31					-1,11				3,52				-0,97

Rapports de chance de complétude vaccinale des enfants de moins de cinq ans selon les variables explicatives^16(*)

Effets bruts

Modèle pas à pas

Effets nets

(R²=6,5%) ***

(R²=11,2%) ***

( R²=12,0%) ***

(R²=13,6%) ***

M5 (
R²=17,7%) ***

(R²=17,7%) ***

Département de résidence de la mère

***

Alibori

1,305

1,312

1,124

1,113

,998

1,496

1,494

Atacora

1,329

***

1,283

1,401

1,402

1,376

1,909

Atlantique

1,836

***

1,809

***

1,293

1,199

1,150

1,054

1,056

Borgou

1,580

***

1,500

***

1,516

1,505

1,351

1,956

***

1,966

***

Collines

1,824

***

1,833

***

1,297

1,296

1,270

1,527

1,534

Couffo

réf

Donga

2,131

***

2,065

***

1,980

***

1,922

***

1,811

***

2,007

2,008

Littoral

4,068

***

3,182

***

2,299

***

1,910

***

1,567

***

1,774

***

1,772

***

Mono

3,914

***

4,032

***

3,960

***

3,752

***

4,100

***

4,228

***

4,249

***

Ouémé

3,102

***

3,029

***

2,122

***

1,928

***

1,853

***

1,865

***

1,861

***

Plateau

1,175

1,154

,740

,722

,732

,865

Zou

1,372

***

1,369

***

1,020

,987

,960

1,102

1,097

(R²=5,8%)

***

Milieu de résidence de la mère

***

Urbain

1,544

***

1,409

***

1,257

***

1,165

***

1,011

1,013

Rural

réf

(R²=1,4%)

***

Ethnie de la mère

***

Adja et apparenté

4,835

***

3,896

***

3,698

***

3,008

***

1,335

1,342

Bariba et apparenté

6,758

***

6,810

***

6,957

***

6,029

***

3,073

***

3,095

***

Dendi et apparenté

2,931

***

3,016

***

3,046

***

2,635

***

1,624

1,628

Fon et apparenté

5,442

***

5,117

***

4,846

***

4,247

***

1,712

1,730

Yoa and Lokpa et apparenté

4,779

***

3,496

***

3,520

***

3,445

***

1,897

1,911

Bétamaribe et apparenté

2,935

***

2,849

***

2,938

***

3,147

***

1,591

1,588

Peulh et apparenté

réf

Yoruba et apparenté

5,425

***

5,382

***

5,105

***

4,086

***

1,788

1,797

(R²=4,5%)

***

Religion de la mère

***

Traditionnel

réf

Musulman

1,121

1,229

1,117

1,126

,966

,964

Catholique

1,953

***

1,554

***

1,377

***

1,311

***

1,150

1,146

Protestant

1,805

***

1,433

***

1,315

***

1,340

***

1,495

***

1,495

***

Célestes et autres chrétiens

1,337

***

1,082

1,040

1,026

,983

,980

Autre religion

1,366

1,191

1,110

1,049

,854

,857

Aucune religion

1,023

,916

,884

,881

,721

,719

(R²=2,3%)

***

Milieu de socialisation de la mère

***

grande ville

1,891

***

1,100

1,002

,969

1,050

1,048

ville moyenne

1,254

***

,943

,832

,783

***

,690

***

,692

***

autre ville

1,284

***

1,152

1,118

1,141

,957

,958

village

réf

étranger

1,250

***

1,087

1,037

1,015

,873

,876

(R²=1,1%)

***

Niveau d'instruction de la mère

***

Aucun

réf

Primaire

1,661

1,270

***

1,110

1,029

1,022

Secondaire

2,768

1,667

***

1,296

1,550

***

1,534

***

Supérieur

3,268

2,023

1,523

1,768

1,725

(R²=3,0%)

***

Activité économique de la mère

***

Ne travaille pas

,443

***

1,035

1,175

1,142

1,134

Travaillant dans d'autres secteurs

,520

***

,982

1,091

1,068

1,073

Travaillant dans le commerce

,310

***

,813

1,020

1,091

1,096

travaillant dans l'agriculture

réf

travail manuel

,631

1,093

1,144

1,081

1,083

(R²=2,4%)

***

Niveau d'instruction du conjoint

***

Aucun

réf

Primaire

1,795

***

1,241

***

1,170

1,174

Secondaire

2,160

***

1,141

1,062

1,066

Supérieur

3,317

***

1,162

1,018

1,009

(R²=4,0%)

***

Niveau de vie du ménage

***

Très pauvre

réf

Pauvre

1,405

***

1,241

***

1,297

***

1,300

***

Moyen

1,765

***

1,414

***

1,457

***

1,460

***

Riche

2,133

***

1,583

***

1,509

***

1,505

***

Très riche

3,733

***

2,268

***

2,085

***

2,092

***

(R²=5,5%)

***

Accès à l'information de la mère

faible

réf

moyen

1,727

***

,985

élevé

2,565

***

,957

,960

(R²=2,0%)

***

Nombre de consultations prénatales de la mère

***

cpn_aucun

réf

cpn_1

3,455

***

3,311

***

3,318

***

cpn_2 - 3

6,164

***

5,979

***

5,956

***

cpn_4 +

8,297

***

6,323

***

6,298

***

(R²=9,0%)

***

sexe de l'enfant

Masculin

1,033

,993

Féminin

réf

(R²=0,0%)

Rang de naissance

rg_1

1,540

***

1,036

rg_2 - 3

1,248

***

,957

rg_4 - 6

1,102

,923

rg_7 +

réf

(R²=0,6%)

***

-2 log vraisemblance

13551,631

12463,126

12319,203

11331,659

6498,254

6496,363

Seuil de signification : *** = 1% ; ** = 5%, * = 10%, ns = non significatif. réf = modalité de référence

TABLE DES MATIERES

* 2^_ Pour améliorer leur politique sanitaire, les gouvernements africains ont adopté, en 1988, l'Initiative de Bamako qui vise à assurer la santé des populations de façon durable.

* 3^_ Ce taux est loin de l'objectif de faire vacciner 90% des enfants de moins de cinq ans fixé par le PEV.

* 4^_ La complétude vaccinale est le fait pour l'enfant de recevoir l'ensemble des vaccins du PEV.

* 7^_ L'allopathie est une médecine officielle moderne par opposition à l'homéopathie.

* 8^_Tiré de: Histoire des civilisations, des religions, progrès et dogmes de l'humanité, mémento chronologique

* 10^_ INSAE, RGPH 3, Analyse des résultats, Tome 5, Caractéristiques des personnes vulnérables au Bénin, p. 47.

* 12^_ Perspectives sur la planification familiale et la santé de la reproduction au Bénin

* 13^_ Il s'agit de l'endroit où l'on a passé les douze premières années de sa vie.

* 14^{_ Enfants d'aujourd'hui,
diversité des contextes, pluralité des parcours: tome 1 par
aidelf}

* 15^_ C'est la valeur de la log vraisemblance multipliée par (-2). Plus, elle est faible, mieux le modèle est proche de la réalité.

* 16^_ Le département, le milieu de résidence, l'ethnie, la religion, le milieu de socialisation, le niveau d'instruction et l'activité économique de la mère. Le niveau d'instruction du conjoint et le niveau de vie du ménage. L'accès à l'information et le nombre de consultations prénatales de la mère.