Analyse de déterminants de la mortalité infanto juvénile au Cameroun

CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS

La mortalité infanto-juvénile est un phénomène préoccupant au Cameroun et dans bien d'autres pays africains. La présente étude visait à identifier les déterminants de la mortalité des enfants au Cameroun. Plus spécifiquement il était question de répondre à la question « pourquoi de nombreux enfants meurent tant au Cameroun ? ». Pour ce faire, nous nous sommes inspirés du cadre conceptuel de Mosley et Chen modifié par BARBIERI. Nous avons adopté l'approche globale utilisant des informations individuelles. L'étude a donc consisté à analyser les niveaux de mortalité des enfants selon certaines caractéristiques des mères, des enfants eux-mêmes (variables intermédiaires) et des ménages (variables indépendantes). Le modèle d'analyse choisi est la régression logistique, compte tenu de la nature dichotomique de la variable dépendante.

À la lumière des analyses qui ont étés effectuées, nous avons ressorti plusieurs facteurs permettant d'expliquer la mortalité des moins de cinq ans au Cameroun. L'analyse bivariée des différentes variables indépendantes avec la variable dépendante a montré qu'il existe une relation non significative entre la mortalité des enfants de moins de cinq ans et le niveau d'instruction du père, ainsi que le sexe de ces enfants. Cette, information a été par la suite confirmée après la modélisation logistique.

Il ressort par ailleurs de cette étude que le niveau de vie du ménage où naît et grandit l'enfant a un impact sur sa survie. Ainsi, les enfants qui naissent dans les familles pauvres, ont plus de risques de décéder avant cinq ans que ceux qui naissent dans les familles riches. De même, comme dans plusieurs études réalisées sur le continent, l'instruction de la mère est très déterminante pour la survie des enfants. Au Cameroun, toutes choses égales par ailleurs, les enfants qui naissent de mères instruites ont globalement plus de chance de vivre jusqu'à l'âge de quatre ans révolus que leurs congénères nés de mères sans niveau d'instruction. Par ailleurs la vaccination des enfants, et l'assistance des mères au moment de leur accouchement améliorent les chances de survie des enfants de la naissance jusqu'à l'âge de quatre ans révolus. En effet, la probabilité de décès d'un enfant avant son cinquième anniversaire baisse respectivement de 0,05 et de 0,094 lorsque sa mère s'est faite assistée au moment de l'accouchement (par un personnel de santé) et lorsque l'enfant a reçu toutes les différentes doses de vaccins. Outre ces différents éléments, le milieu d'existence où vit et grandit l'enfant a également un impact sur cette probabilité de décès. En effet, les enfants qui vivent en milieu urbain ont plus de chances de survivre que ceux qui vivent en milieu rural. Car la ville offre des services de santé relativement meilleurs, avec des personnels de santé mieux qualifiés et les femmes s'en servent le plus. Cette étude montre également qu'au Cameroun, l'âge de la mère au moment de l'accouchement et le nombre de naissances qu'elle a déjà faites sont également fondamentaux pour la survie des enfants. Il est par conséquent moins probable pour un enfant né d'une mère très jeune ou encore d'un âge avancé de survivre jusqu'à l'âge de cinq ans. Bien plus les dernières naissances sont celles où l'on n'accorde pas autant d'attention et par conséquent compromettent les chances de survie des enfants.

Les hypothèses de bases qui avaient été formulées au début de ce travail, qui postulaient que :

· les facteurs sociaux économiques et culturels tels que (l'instruction des parents, le revenu du ménage, le milieu de résidence) ont un effet significatif sur la mortalité des enfants de mois de cinq ans au Cameroun ;

· les facteurs socio-démographiques (l'âge la mère à l'accouchement, le statut matrimonial de la mère, le rang des naissances, la parité) influencent la mortalité des enfants de moins de cinq ans ;

· les facteurs contextuels tels que la vaccination, l'assistance à l'accouchement, influencent la mortalité des enfants de moins de cinq ans ;

Sont validées, exception faite du niveau d'instruction du père. Il a été révélé que l'instruction du père est sans effet sur la mortalité des enfants de moins de cinq ans au Cameroun.

Compte tenu des résultats obtenus, les recommandations suivantes peuvent être adressées au gouvernement du Cameroun :

· L'amélioration du système scolaire surtout pour les jeunes filles doit impérativement être un objectif à atteindre, surtout pour l'enseignement de base. Par rapport à l'instruction il convient d'impliquer les communautés locales, et en particulier les chefs coutumiers et traditionnels pour inciter à la scolarisation. Et surtout d'encourager la scolarisation des jeunes filles.

· Le fonctionnement et l'équipement des centres de santé doivent être déployés sur l'ensemble du territoire national. Pour y arriver, l'implication des députés et les gouverneurs de régions pour la réussite de ce programme s'avèrent important.

· Afin de pouvoir donner plus de chances aux enfants de survivre, les femmes se doivent d'espacer les naissances. Il est préférable d'avoir des naissances espacées d'une durée d'au moins deux ans. Il est alors à cet effet fortement recommandé aux femmes de suivre un planning familial tel que prescrit par le Ministère de la Santé Publique du Cameroun.

· Le gouvernement du Cameroun se doit de sensibiliser les femmes enceintes sur l'utilisation des services de santé disponibles, bien qu'en nombre insuffisants, elles se doivent de se faire accoucher dans les formations sanitaires où elles pourront être assistées.

· Au plan socio-économique, les conditions favorables pour un développement économique durable et soutenu devront être mises sur pied, afin de garantir un niveau de richesse acceptable pour tous. Il est important donc de stimuler la croissance par la création des emplois, afin de relever le niveau de vie des plus pauvres.

À l'issue de cette analyse, nous n'avons pas la prétention d'avoir épuisé le sujet mais il ne fait aucun doute que les résultats obtenus permettent d'apprécier un tant soit peu les déterminants de la mortalité infanto-juvénile au Cameroun. Compte tenu de la source de données utilisée, qui fait référence aux années 2000 à 2004, la situation de la mortalité des enfants de moins de cinq ans peut avoir changé au Cameroun aujourd'hui. L'EDS IV, 2009 qui est en cours de préparation serait fortement recommandée pour des nouvelles analyses.

ENCADRÉ

Encadré N° 1: Formulation mathématique du modèle de régression logistique

Le modèle de régression logistique

En régression logistique on modélise aussi l'espérance mathématique de y conditionnelle à x, mais cette fois la relation est non-linéaire et les résidus ne peuvent pas être distribués « Normalement ». Étant donné que la variable dépendante est qualitative elle n'admettait pas de valeur numérique, on peut néanmoins introduire un codage quantitatif permettant de représenter les différents attributs. Par exemple, on codera « 1 » si l'enfant est « mort » et « 0 » sinon.

Ce que l'on note par : y =

À partir de ce codage quantitatif, on établit un lien entre l'espérance mathématique de y conditionnelle à x et la probabilité de. L'espérance mathématique de y conditionnelle à x (i.e. la régression de y par rapport à x), s'écrit :

=

Ayant présenté le modèle de cette façon, nous justifions là l'utilisation de l'expression régression.

Par ailleurs, on utilise généralement l'expression de régression « logistique », pour la simple raison qu'une hypothèse est faite sur la loi que suit le résidu. Lorsqu'on suppose que le terme d'erreur suit une loi logistique de densité^43(*), on parle alors modèle de régression logistique. Par contre si on suppose que le résidu suit plutôt une loi normale, tel que et la variance alors il s'agira du modèle Probit. Ainsi l'utilisation de l'un ou de l'autre modèle ne change rien sur la significativité des variables explicatives. Dans les modèles logit et Probit, les coefficients du modèle ne sont identifiés qu'à une constante multiplicative près. Seules les restrictions sur les moyennes et variances des erreurs permettent de distinguer ces deux modèles. Ce faisant les valeurs numériques des paramètres deviennent arbitraire^44(*). Il a été démontré, l'existence d'une relation entre les coefficients estimés à l'aide du modèle Probit et ceux estimés à l'aide du modèle logit. Ainsi, en désignant par :

· â_logit les coefficients du modèle logit ;

· â_probit les coefficients du modèle Probit.

On a la relation suivante : â_logit â_probit

Toutefois, les conditions d'identification n'affectent pas la probabilité de l'événement étudié.

Pour la suite, nous allons nous intéresser uniquement au cas où la variable dépendante est dichotomique.

L'estimation de ce modèle est basée sur le maximum de vraisemblance. Il s'agit alors de trouver les valeurs des paramètres qui rendent l'observation des données vraisemblable. En clair, on cherche à maximiser la probabilité d'observer la réalisation des valeurs de la variable dépendante.

Ainsi, après estimation on trouve :

§ Pour le modèle logistique :

§ Pour le modèle Probit :)=

Avec L(x) qui représente la vraisemblance. Les estimateurs obtenus par les deux méthodes sont asymptotiquement efficaces, et convergent en probabilité vers les vraies valeurs des paramètres.

Et vaut plutôt^45(*),

Puisque sa variance dépend de x, elle n'est par conséquent pas constante, et est donc hétéroscédastique.

Pour tester cette hypothèse, il faut d'abord se situer dans le cas du modèle Probit, où l'on utilise la formulation due à Henry (1976).

Dans la présentation qui vient d'être faite, nous n'avons pas imposé des restrictions aux variables explicatives. Elles peuvent être quantitatives ou qualitatives, mais dans le cas échéant on prendra la peine de recoder ses modalités.

* 43

* 44

* 45 ^_ Puisque l'erreur suit une loi binomiale, sa variance est donnée par la relation ci -dessus