Laboratoire de Statistique Appliquée à l'Analyse et
la Recherche en Economie
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RAPPORT De STAge
Réalisé par : Mlle Rajae
TOUZANI
Master 2 Economie de la santé dans les pays en
développement et en transition (CERDI)
Encadré par : Pr. Fouzi MOURJI
Co-encadré par : Pr. El ALAOUI FARIS
Mustapha
Directeur de LASAARE Chef du service de neurologie à
l'hôpital des spécialités
Professeur à l'Université Hassan II Professeur
à l'Université de Rabat-Souissi
Casablanca Rabat
Lieu du stage : Casablanca (MAROC)
Dates : du 16/07/2012 au 02/11/2012
2
3
REMERCIEMENTS
Je tiens à remercier tout particulièrement et
à témoigner toute ma reconnaissance à mon tuteur de stage
Monsieur Fouzi MOURJI, pour le temps qu'il m'a consacré tout au long de
mon stage au sein du LASAARE.
Je remercie vivement le Professeur El Alaoui FARIS , chef du
service de neurologie à l'hôpital des spécialités de
Rabat, pour les conseils qu'il m'a donné lors des différents
suivis.
Le projet AVC a bénéficié du soutien de
l'Académie Hassan II des sciences et techniques, que je tiens à
remercier pour avoir autorisé l'accès aux données de cette
enquête.
Merci à Souad pour son accueil sympathique.
Que ceux que je n'ai pas cités, trouvent ici
l'expression de mon sincère remerciement et respect.
4
LISTE DES FIGURES
Figure 1: Les maladies à risque et le milieu de
résidence 21
Figure 2: La distribution du niveau d'éducation 33
Figure 3: La gravité de l'handicap selon l'âge
43
Figure 4: La gravité de l'handicap selon le sexe 44
Figure 5: L'handicap et la couverture sociale selon le milieu
de la résidence 46
Figure 6: La présence de l'HTA et la gravité de
l'handicap 46
LISTE DES TABLEAUX
Tableau 1: Prévalence des maladies 18
Tableau 2: Prévalence des maladies à risque
selon les tranches d'âges 19
Tableau 3 : Prévalence des maladies à risque
selon les tranches d'âges de 5 ans 19
Tableau 4: Prévalence des maladies à risque
selon le sexe 20
Tableau 5: Les maladies à risque et le niveau scolaire
22
Tableau 6: les maladies à risque selon le sexe et le
niveau d'éducation 23
Tableau 7: Prévalence des MAR selon le comportement
24
Tableau 8: Prévalence de l'AVC selon les MAR 25
Tableau 9: Prévalence de l'AVC selon la présence
de deux MAR 26
Tableau 10: Test de Wald 28
Tableau 11: Tableau de contingence 29
Tableau 12: Résultats de la régression avec
Logit simple 31
Tableau 13: Resultats des EM 35
Tableau 14: Résultats des rapports de cotes 38
Tableau 15: Fréquences des individus qui ont un
handicap sévère selon le sexe et le niveau d'éducation
44
Tableau 16: La gravité de l'handicap selon le milieu de
résidence 45
5
SOMMAIRE
Liste des figures 4
Liste des tableaux 4
LIEU DU STAGE 6
INTRODUCTION 8
CHAPITRE I : LES DéTERMINANTS
SOCIO-éCONOMIQUES ET COMPORTEMENTAUX DE LA
SURvENUE DES MALADIES À RISQUE D'AvC.
12
Section I : revue de la littérature et présentation
de la base de données 12
I.1. les enseignements de la revue des écrits 12
I.2 La présentation de la base de données et de la
population étudiée 16
Section II: Modélisation des maladies à risque AVC
18
II. 1 Les enseignements de l'analyse bi-variée 18
II.2. Présentation des modèles et analyse des
résultats 27
Conclusion chapitre I 39
CHAPITRE II : L'IMPACT DES FACTEURS À RISQUE SUR
LA GRAvITé DES SéQUELLES DE
L'AVC 40
Section I : Aspects théoriques et méthodes
d'évaluation 40
I.1 Revue des écrits sur les séquelles
inhérentes aux AVC 40
I.2.L'évaluation des séquelles 41
Section II : Les déterminants aggravant le risque
d'handicap d'un AVC : applications sur les données
recueillies 42
II.1. L'effet des variables démographiques sur la
gravité de l'handicap 43
II.2. L'effet des variables socio-économiques sur la
gravité de l'handicap 44
II.3. L'effet des antécédents médicaux
46
Conclusion chapitre II 47
Conclusion générale 48
BIBLIOGRAPHIE 50
ANNEXES 53
6
LIEU DU STAGE
Le Laboratoire de Statistique Appliquée
à l'Analyse et la Recherche en Economie « LASAARE
» est une association créée en 1995, à
l'initiative de Fouzi MOURJI, professeur à la
faculté des sciences juridiques, économiques et sociales à
l'Université HASSAN II - Casablanca.
C'est une structure d'accueil de stagiaires, chercheurs et
doctorants souhaitant s'intéresser aux questions relatives au
développement.
Les chercheurs associés au LASAARE proviennent du corps
enseignant de la Faculté des Sciences Juridiques, Economiques et
Sociales de l'Université Hassan II - Casablanca, et d'autres
institutions. Il s'agit d'anciens stagiaires/doctorants qui y ont
travaillé. Une gérante assure la permanence et se consacre aux
activités du centre pour une partie importante de son temps, elle est
salariée de DIS (société de Droit privé marocain),
dont le LASAARE partage les locaux.
Le LASAARE entretient un partenariat avec plusieurs
institutions : le département de sciences économiques de
l'Université de Montréal, le service de neurologie de
l'Hôpital de spécialités (Université Mohamed V
Rabat-Agdal), le CERDI (Université d'Auvergne), Paris I à travers
le TEAM aujourd'hui le Centre Economique de la Sorbonne (CES), Paris 12 (Val de
Marne), le GATE (Université de Lyon 2), le CARE (Université de
Rouen) le ScEspi (Rome)... Le LASAARE accueille fréquemment des
étudiants de ces centres.
Les travaux réalisés au sein du laboratoire
concernent le fonctionnement du secteur informel et les conditions de son
financement, mais aussi les réformes du système financier
marocain, la microfinance ainsi que l'analyse de l'impact des programmes de
microcrédit. Ils portent également sur la dynamique du
système productif dans un univers de libéralisation commerciale
et financière, sur les déterminants et implications des
mouvements migratoires internationaux, sur les déterminants de la
pauvreté, sa dynamique et répartition territoriale... Ils portent
enfin sur des études en économie de la santé.
Mon stage s'est déroulé sur une période
de trois mois et deux semaines, du 15 Juillet au 2 novembre 2012 au sein du
LASAARE. Je me suis intéressée dans un premier temps à
effectuer un Logit multinomial pour traiter la question des déterminants
qui impactent sur le
type de consultation (médecin, herboriste, fkih...).
Cependant, bien que les modalités soient bien exclusives, la
fréquence de certaines d'entre elles est très faible (88% des
malades consultent un médecin)1. La variabilité est
donc faible et les résultats risquent de perde en
significativité.
J'ai donc laissé de côté cette question,
pour m'intéresser plutôt aux maladies à risque d'AVC et
analyser les séquelles provoquées par un AVC.
7
1 En annexe les premiers tableaux effectués
dans ce sens.
8
INTRODUCTION
Les maladies non transmissibles (MNT) sont les principales
causes de décès aujourd'hui et sont en augmentation, comme
l'indique l'Organisation Mondiale de la Santé dans son rapport sur la
situation mondiale des MNT. Les maladies chroniques étaient auparavant
le problème de santé majeur dans les pays à revenu
élevé alors que les pays à revenu faible et
intermédiaire se préoccupaient des maladies transmissibles. Mais
les changements socio-économiques de ces pays ont changé la
tendance. Selon les données de l'OMS, 80% des décès par
MNT se produisent dans les pays à revenu faible ou
intermédiaire.
Sur les 57 millions de décès qui se sont
produits dans le monde en 2008, 36 millions, soit près des deux tiers,
étaient dus aux MNT, principalement les maladies cardiovasculaires, les
cancers, le diabète et les pneumopathies chroniques. Le Dr
Margaret Chan « Directeur général de l'OMS »,
estime que les MNT portent un double coup au développement, provoquant
des milliards de dollars de pertes pour le revenu national, et entraînent
chaque année des millions de personnes au-dessous du seuil de
pauvreté2.
Les maladies cardio-vasculaires sont responsables de la
plupart des décès par MNT (17 millions de personnes chaque
année), suivies par le cancer (7,6 millions), les maladies respiratoires
(4,2 millions) et le diabète (1,3 million). Selon l'OMS, ces maladies
ont tous les mêmes facteurs de risque comportementaux : le tabagisme,
l'usage nocif de l'alcool et une alimentation
déséquilibrée.
Le Maroc a réalisé des avancées
remarquables dans le domaine sanitaire. Depuis son indépendance, il a
déployé des efforts pour améliorer la santé de la
population. L'amélioration de l'état de santé de la
population grâce à la disparition de certaines
épidémies (Poliomyélite, Diphtérie, Tétanos
néonatal, Rougeole, Trachome, Paludisme, Bilharziose) et la
généralisation de la campagne vaccinale (95% de la population en
1996)3 n'ont pas aidé à faire avancer les indicateurs
sanitaires. En effet, la santé au Maroc présente encore des
indicateurs alarmants avec un taux de mortalité maternelle (TMM) de
227 pour 100.000 naissances vivantes, un taux
de mortalité infantiles (TMI) de 40 pour 1000
ainsi qu'une couverture médicale ne dépassant pas les
30% de la population4.
2 Selon le rapport de la situation mondiale des maladies non
transmissibles, OMS 2010.
3 Selon le rapport du ministère de la santé «
stratégie 2008/2012 »
4 Des chiffres du ministère de la santé 2009
9
Trois des huit objectifs du millénaire pour le
développement (OMD) sont destinés à la
santé :
- OMD 4 : Réduire la mortalité des enfants de moins
de cinq ans
- OMD 5 : Améliorer la santé maternelle
- OMD 6 : Combattre le VIH/ SIDA, le paludisme et la
tuberculose
Et à l'approche de la date butoir (2015), le Maroc se
voit loin dans la réalisation des OMD en matière de santé.
Ces derniers, sont en lien avec l'augmentation de l'épidémie des
maladies non transmissibles (MNT) dues aux facteurs de la transition
économique, l'urbanisation rapide et le mode de vie non sain. Les effets
socio-économiques des MNT freinent aussi la réalisation des OMD
qui ciblent les déterminants sociaux, tels que l'éducation pour
tous et l'élimination de la pauvreté.
Le royaume du Maroc est parmi les pays qui ont connu une
transition épidémiologique avec un intérêt
particulier aux maladies chroniques. Cette transition est due à une
modification dans l'âge de la population, des changements de style de vie
(accroissement de la consommation du tabac, de l'alcool, diminution dans
l'activité physique) ce qui tend à accroître la
prévalence des facteurs de risques et donc le risque de survenue d'un
AVC5.
On enregistre donc une augmentation dans les personnes
souffrant de facteurs de risques cardiovasculaire, plus de 33% des marocains
sont hypertendus, 29% ont un taux de cholestérol élevé et
plus de 13% de la population sont obèses. Les MNT deviennent donc un
problème majeur de la santé publique.
L'AVC est l'une des MNT constituant un problème de
santé publique. Le nombre de personnes souffrant d'accident vasculaire,
est en augmentation parallèlement que le vieillissement de la
population.
L'OMS définit l'AVC comme « un trouble focal aigu
du système nerveux central d'origine vasculaire ». Il correspond
à un arrêt brutal de la circulation sanguine au niveau du cerveau,
qui est dû soit à un caillot situé directement dans
l'artère soit à une hémorragie en sorte de rupture de
parois du vaisseau. A l'origine de cette pathologie, on trouve une perturbation
de l'irrigation sanguine du cerveau, dont quelques cellules meurent en manque
d'oxygène et autres composantes essentielles.
5 Le rapport « Le logement comme
déterminant socio-économique du risque d'accident vasculaire
cérébral au Maroc » BAGLIONE et ENGELS, Mai 2011, CERDI
10
L'AVC est aussi la première cause d'handicap à
l'âge adulte, la deuxième cause de démence et la
troisième cause de mortalité. Il est donc clair que cette maladie
constitue un lourd fardeau humain, surtout financier.
La raison de la survenue d'un AVC est liée à
divers facteurs de risque. Ces derniers représentent des variables
associées à la probabilité de la survenue d'une maladie.
Un facteur de risque peut être modifiable par des interventions
cliniques, épidémiologiques et/ou écologiques ou bien non
modifiable.
Risques non évitables. Il s'agit principalement de
:
- L'âge
- Le sexe
- Les antécédents familiaux
Risques évitables. On identifie des
éléments de comportement de la vie courante
déclenchant ou aggravant la survenue de l'AVC. Parmi ces
comportements :
- Les maladies à grand risque : HTA, diabète,
maladies cardiaques
- Le tabac
- L'alcool
- Le surpoids
Pour le Maroc, il existe une enquête exhaustive qui
étudie la prévalence et l'incidence sur des données de
plus de 60 000 individus résident en milieu urbain et rural, avec
informations sur leurs caractéristiques socioéconomiques,
comportementales (hygiène de vie) et de morbidité.
L'enquête a été réalisée dans le cadre d'une
coopération entre le LASAARE et l'unité de neuropsychologie de
l'hôpital des spécialités avec le soutien de
l'académie Hassan II des sciences et techniques. Cette base a
donné lieu à plusieurs travaux sur la prévalence (Louis
Faye (2009), Hazzami (2009), et Sebgo (2009)) qui ont appliqué des
outils de statistique descriptive et de l'économétrie (notamment
le probit). Outre la mesure prenant en compte la normalisation, ils ont mis en
exergue les facteurs qui aggravent le risque AVC. Florian Léon (2011) a
recouru à la méthode des groupes appariés et a pu parvenir
à des résultats complémentaires des
précédents. Etant donné la faible fréquence des
AVC, il a pu styliser, notamment par référence aux variables
relatives au régime alimentaire.
Notre travail portera sur deux aspects en amont et en aval des
AVC. Nous étudierons d'un côté les déterminants
socioéconomiques et comportementaux des maladies qui agissent
11
sur le risque AVC (en particulier l'HTA, les maladies
cardiaques et le diabète) ; de l'autre nous analyserons la
gravité des handicaps inhérents aux AVC. Nous tenterons
d'apprécier l'effet des variables démographiques, à
côté des variables précitées.
Ainsi le premier chapitre va être consacré
à l'effet des diverses variables qui caractérisent les individus
sur le risque qu'ils contractent une maladie à risque AVC.
Dans le deuxième chapitre, nous restreignons l'analyse
à l'échantillon des personnes ayant subi un AVC (127 cas), et
nous étudions la gravité des séquelles qu'elles en
gardent. Nous analyserons, à côté des facteurs ayant
précédé la survenance de l'AVC, l'âge et le niveau
d'éducation ainsi que d'autres comportements qui ont un impact sur la
gravité des handicaps que connaitront les individus.
12
CHAPITRE I : LES DETERMINANTS SOCIO-ECONOMIQUES ET
COMPORTEMENTAUX DE LA SURVENUE DES MALADIES A RISQUE D'AVC.
Plusieurs études ont déjà traité
la relation qui existe entre le statut socio-économique, le comportement
individuel et l'état de santé des individus. Cette relation
diffère d'une MNT à l'autre, ce qui est le cas pour l'HTA, le
diabète et les maladies cardiaques. Concernant ces maladies, que nous
allons traiter dans notre étude, l'augmentation du revenu se traduit
directement par un changement de style de vie et d'alimentation. Ce nouveau
mode de vie (ex: forte consommation de protéines animales) accroit le
risque d'HTA et de diabète.
Nous allons présenter dans la section qui suit, les
résultats de certaines études qui se sont
intéressées, d'une part, à la relation entre les
déterminants socio-économiques et les maladies à risques
d'AVC. D'autre part, les déterminants comportementaux et les facteurs
médicaux évitables de l'AVC. Puis dans la deuxième
section, nous allons présenter la base de données utilisée
dans l'étude.
SECTION I : REVUE DE LA LITTERATURE ET PRESENTATION DE LA BASE DE
DONNEES
I.1. LES ENSEIGNEMENTS DE LA REVUE DES ECRITS
I.1.1. L'HYPERTENSION ARTERIELLE « HTA »
Une personne est considérée comme hypertendue si
sa pression artérielle systolique (qui correspond à la pression
du sang au moment où le coeur se contracte (systole) et propulse le sang
dans les artères et vers les poumons à partir de l'aorte et de
l'artère pulmonaire) atteignait 140 mm Hg
et/ou si sa pression artérielle diastolique (qui
correspond à la pression du sang au moment où les cavités
ventriculaires se dilatent (diastole) pour recevoir le sang arrivant dans les
oreillettes par les veines caves et les veines pulmonaires) atteignait
90 mm Hg6.
L'HTA est une pathologie à part entière qui
affecte principalement le cerveau, le coeur et les reins. Selon l'OMS, elle
vient en deuxième position, après le tabagisme et avant
6 Selon les critères de la classification de
l'OMS de 1999.
13
l'alcoolisme, sur la liste des facteurs diminuant le nombre
d'années de vie en bonne santé. L'hypertension artérielle
est un des facteurs de risque majeurs d'événement vasculaire (AVC
en particulier) car ils sont linéairement corrélés au
niveau de pression artérielle. Certains éléments comme le
stress, le tabagisme, la consommation de café, des apports faibles en
calcium et magnésium peuvent favoriser l'hypertension. Cette affection
cardio-vasculaire augmente la morbidité et la mortalité et elle
la diminue avec un bon suivi du traitement (Marmot M. et al.
,1993).
La lutte contre l'HTA diminuerait de façon
significative le risque de survenue d'évènements
cardio-vasculaires (Arveux I. et al. ,2002). Et
d'après Collins R. et al. (1990), une baisse
de la pression artérielle systolique de 6 mm Hg entraînerait une
diminution parallèle de 40 % du risque d'AVC et de 15 % celui des
attaques cardiaques. Donc pour prévenir les AVC et lutter contre les
maladies cardio-vasculaires, au niveau de la population, il faut réagir
sur l'exposition au risque et enregistrer une baisse dans l'incidence des
maladies à risques dont l'HTA.
L'étude MONICA
(MONItoring of trends and determinants of
CArdiovascular diseases) coordonnée par l'OMS a
été réalisée dans 21 pays (38 populations) en 1985.
En France, la première enquête de population, en lien avec cette
grande étude, a été effectuée entre 1985 et 1987
pour mesurer les facteurs de risques cardio-vasculaires en Haute-Garonne, dans
le Bas-Rhin et dans la région de Lille. Un peu plus tard (2005 à
2007), une seconde enquête de population a été
réalisée pour effectuer les mêmes évaluations. Cette
étude porte le nom de « Mona Lisa » dont les participants
étaient âgés entre 35 et 74 ans (4 825 personnes). Il a
été conclu que la prévalence de l'HTA, en France, est plus
élevée chez les hommes que chez les femmes (47% contre 35 %).
Elle augmente avec l'âge. Cette étude a aussi
démontré, que la prévalence de l'HTA est plus importante
dans la classe d'âge la plus élevée (65-74 ans) que chez
les plus jeunes (80% contre 24%).
Selon une étude réalisée au Congo par le
ministère de la santé en collaboration avec l'OMS
(2004)7, la fréquence de l'HTA augmente avec
l'âge sans différence de sexe. Ce résultat a
été confirmé par Tazi M. et al.
(2009)8 dans son étude réalisée
sur la population marocaine. Il a démontré que le risque
d'hypertension est plus élevé chez les personnes
diabétiques et ceux vivant en milieu rural. Soulignant, à partir
des données de l'enquête nationale marocaine de 2000, que la
consommation de fruits frais et de poisson par semaine associée à
une marche hebdomadaire de quelques minutes (30 à 60 minutes) diminuent
le risque d'hypertension.
7 Suite à une étude préliminaire
réalisée en 1980 en milieu rural Congolais où la
prévalence de l'HTA était de 14,96%.
8 D'après «Risk factors for hypertension
among the adult Moroccan population», étude publiée dans
l'Eastern Mediterranean Health Journal, Vol. 15, No. 4, 2009
14
I.1.2. LE DIABETE
Le diabète est une maladie métabolique non
transmissible et l'un des facteurs évitables de l'AVC. Dans le langage
commun, le terme diabète se rapporte au diabète sucré, il
représente un dysfonctionnement du système de régulation
de la glycémie et peut avoir des causes diverses, exemples «
sécrétion d'insuline, réponse à l'insuline...
». L'insuline est une hormone qui régule la concentration de sucre
dans le sang. L'hyperglycémie, ou concentration sanguine
élevée de sucre, est un effet fréquent du diabète
non contrôlé qui conduit avec le temps à des atteintes
graves de nombreux systèmes organiques, plus particulièrement des
nerfs et des vaisseaux sanguins. Le diabète se présente sous
plusieurs formes : le diabète de type 1 ou de type 2 et le
diabète gestationnel. Le statut de diabétique est défini
par une glycémie capillaire à jeun supérieure à
1,26 g/l dans le plasma.
Cette maladie dite de « civilisation » est l'exemple
de la maladie chronique du monde moderne mais touche aussi les populations
défavorisées. Toutes les études mettent en évidence
la forte progression de la prévalence du diabète dans le monde,
et en particulier dans les pays nouvellement industrialisés et les pays
en voie de développement. Les facteurs de risque principaux de
développement d'un diabète sont relativement connus et
comprennent : l'âge, l'excès pondéral, une histoire
familiale de diabète et l'inactivité physique (Wild,
2004). Il est important de mentionner que l'histoire familiale
constitue un facteur particulièrement important et que la
glycémie à jeun sera d'autant plus élevée qu'il y
aura de parents affectés. Ainsi que dans certains groupes sociaux, la
tendance va vers la hausse de la prévalence du diabète
(Barceló A. et al, 2001).
Jeandel C 9 .dans son
étude a démontré qu'un contrôle glycémique
authentifié par une hémoglobine glyquée inférieure
à 7% permet de retarder la survenue des complications vasculaires,
cardiaques, rénales, oculaire et améliore l'espérance de
vie des diabétiques.
L'occidentalisation des pays en transition
épidémiologique (le cas du Maroc) est comprise comme un
changement brutal des modes de vie qui sont sensibles dans les domaines de la
production, de l'alimentation et d'habitat. Il s'agit d'un passage d'une
mutation socio-économique qui « occidentalise » les modes de
vie, qui peut être interprétée comme une
9 Support « Prévention et vieillissement disponible
sur
http://www.lc-maillard.org/geriatrie_jeandel.htm
15
acculturation (Imbert, 2008). Une
étude réalisée sur des travailleurs salariés des
Antilles-Guyane a démontré le lien qui existe entre le
diabète et l'obésité. La présence
d'obésité accroît le risque de contracter le
diabète, sexe confondu10. Le risque d'être
diabétique est multiplié par 2,4 lors de la présence d'une
surcharge pondérale. Donc la mauvaise alimentation et le mauvais
comportement individuel, du au mode de vie « occidental » impactent
fortement sur l'apparition du diabète. Aussi le niveau
socio-économique. Papoz L. et al. (2002) a
écrit sur ce sujet, en expliquant que la prévalence du
diabète est très élevée chez les personnes de
niveau socio-économiques moins favorisé. Ainsi que les personnes
diabétiques habitent plus dans les régions économiquement
moins favorables que d'autres.
I.1.3. LES MALADIES CARDIAQUES
Les maladies cardiaques représentent l'ensemble de
maladies qui touchent les cavités cardiaques, les valvules, le muscle
cardiaque et l'enveloppe externe ainsi que les artères du coeur. En
raison du rétrécissement, le muscle cardiaque ne reçoit
pas suffisamment d'oxygène ce qui déclenche une crise cardiaque.
Celle-ci est connue dans le domaine médical sous le nom d'infarctus du
myocarde (IM). D'après Poirier et al.
(2003)11 la maladie coronarienne va devenir la
pathologie numéro un en 2020.
Les crises cardiaques représentent l'une des
principales causes de décès tant pour les hommes que pour les
femmes. Un grand nombre de ces décès pourraient être
prévenus, étant donné que l'on peut agir sur certains des
facteurs de risque de cette maladie12.
Parmi ces facteurs de risque que l'on peut contrôler, on
retrouve la pression artérielle élevée, un taux de
cholestérol élevé, et le diabète de type 2. Il
existe d'autres facteurs, associés au mode de vie comme le tabagisme,
l'obésité, la consommation excessive d'alcool et
l'inactivité physique. Même si les traitements médicaux des
maladies cardiaques ont fait beaucoup de progrès, la réduction
des facteurs de risque reste la principale façon de prévenir la
maladie et les décès associés. Donc la cessation du
tabagisme par exemple prévient et réduit la maladie cardiaque et
les AVC (Davies A.M.R., 1990).
Il est toutefois important d'agir sur les facteurs de risque
modifiables comme l'obésité. En conséquence, celle-ci
devrait être considérée en tant que facteur majeur pour la
maladie cardiaque. Sachant qu'un indice de masse corporelle « IMC »
élevé augmente le risque d'infarctus du myocarde, d'insuffisance
coronarienne et de mort subite (Poirier P. et al ;
2003).
10 Suite à une étude réalisée par
Jocelyn INAMO pour l'obtention de doctorat « Aspects
Epidémiologiques de l'Hypertension Artérielle aux Antilles-Guyane
» Université de Toulouse, 2008.
11 Article «Obésité et maladies
cardiovasculaires» de Médecine sciences, Volume 19, Numéro
10, Octobre 2003, p 943-949
12 The World Health Report 2002: Reducing risks, promoting
healthy life. World Health Organization.
16
M. Apfelbaum (1994)13
précise dont son étude sur les comportements alimentaires qu'une
diminution dans le taux de cholestérol sanguin diminue le risque de
maladie coronarienne et augmente ainsi, en fin de compte, l'espérance de
vie. Dans le domaine de l'épidémiologie nutritionnelle,
Ancel Keys, le fondateur de cette discipline, a
d'abord constaté qu'avant dans les pays du tiers monde, l'alimentation
était à la fois maigre et très pauvre en graisses
d'origine animale. Le taux de cholestérol sanguin était donc bas,
et la morbidité (ainsi que la mortalité) coronarienne
était très basse; et qu'aux États-Unis, la consommation de
lipides était forte (40 % des calories totales); le taux moyen de
cholestérol sanguin était très élevé et la
maladie coronarienne était la première cause de mortalité,
comptant pour plus de 30% de la mortalité globale. D' où il a
été tiré ce raisonnement simple et convaincant : le
cholestérol alimentaire et les graisses saturées alimentaires
sont les causes du taux de cholestérol élevé, et celui-ci
à son tour constitue la cause des maladies cardiaques.
D'après les différents écrits traitant ce
sujet, il est clair que les déterminants socio-économiques et
comportementaux peuvent déterminer la probabilité d'avoir un ou
plusieurs facteurs de risques d'AVC. Nous retenons les variables qui nous
semblent, d'après la lecture des écrits, pertinentes. L'âge
qui apparaît comme la première cause de la survenance des MNT,
dont les maladies à risque que nous traitons ici. Le niveau
socioéconomique, que nous allons le mesurer par le niveau
d'éducation des individus. Comme facteur de risque, nous soulignons
l'hygiène de vie (pratique du sport et le tabagisme) ainsi que les
antécédents médicaux (présence d'autres maladies
à risque). (cf. section 2)
I.2 LA PRESENTATION DE LA BASE DE DONNEES ET DE LA
POPULATION ETUDIEE
I.2.1. L'ENQUETE EPIDEMIOLOGIQUE DES AVC AU MAROC
Nous allons utiliser dans notre étude les
données recueillies auprès d'une vaste enquête
démographique dans les régions du Grand Casablanca et
Rabat-Salé entre Novembre 2008 - Avril 2009. Le but de l'enquête
était de recueillir des données sur la prévalence de l'AVC
et les facteurs de risque liés à l'AVC au Maroc, tant dans le
milieu urbain que rural.
13.279 ménages marocains (60.031
personnes)14 ont été choisis dans une enquête
porte-à-porte à travers l'utilisation d'un questionnaire. La
première partie du questionnaire comprenait des questions relatives aux
caractéristiques du logement et d'alimentation de chaque ménage.
Deuxième partie portait sur les caractéristiques
sociodémographiques (sexe, âge, éducation, etc.), les
habitudes de vie (nutrition, sport, tabagisme, etc.), la présence de
maladies et le type
13 Article publié dans la revue au « Nom de la
science » N° 149, 1994
14 Suite à une comparaison de la population
échantillonnée à la population totale marocaine il a
été conclu que l'échantillon est représentatif en
ce qui concerne les critères démographiques et
socio-économiques.
17
de suivi de l'état de santé de la personne
malade (type de consultation ...). La troisième partie du questionnaire
vise à identifier d'éventuelles victimes d'AVC et aussi les
ménages où une personne est morte d'un accident vasculaire
cérébral.
L'enquête a été menée à la
suite de deux étapes successives: d'abord, les enquêteurs
formés ont recueilli les caractéristiques du ménage ainsi
que le dépistage préliminaire des antécédents
d'AVC. D'autre part, les cas présumés d'avoir eu un AVC ont
encore été étudiés par une équipe de
neurologues pour confirmer le diagnostic en utilisant une autopsie verbale
spécifique.
Les patients ont été considérés
comme hypertendus par la confirmation d'examens cliniques ou par l'existence
d'un traitement antihypertenseur. Un diabétique était retenu en
cas de traitement antidiabétique ou par l'existence d'une
glycémie à jeun anormale.
I.2.2. LES PRINCIPALES CARACTERISTIQUES DE LA POPULATION DE
L'ECHANTILLON
Comme nous l'avons mentionné plus haut, la base est
composée de 13 279 ménages (60 031 individus), dont 127 cas ont
eu un AVC. Ainsi que 2 837 souffrent d'HTA, 1 773 ont le diabète et 2
153 personnes ont le rhumatisme. 1 148 individus sont plutôt atteints des
maladies cardiaques. Plus de 96% des personnes qui ont l'une des maladies
à risque d'AVC consultent le médecin avec 3.7 consultation dans
les derniers 12 mois.
L'âge moyen de la population enquêtée est
de 29.72 ans dont 25 individus ont l'âge maximum (99 ans). Leur revenu
moyen est de 2 780.93 Dh15 et le nombre d'années scolaires
moyen est de 4.67 ans.
La population est divisée en trois groupes : ceux
vivant en milieu urbain (49.03%), périurbain (12.19%) et le rural
(38.77%).
15 Le dirham marocain (MAD) est la monnaie
officielle du Maroc depuis 1958. 1€ vaut environ 11Dhs, ce taux est assez
stable depuis plusieurs années.
Au niveau de l'enquête AVC plusieurs autres maladies ont
été soulevées ; en lien ou non avec la maladie
étudiée. D'après le tableau, 13.39% des individus de la
population ont une ou plusieurs maladies indiquées. 13.18% de la
population souffre d'une ou de plusieurs maladies à risque d'AVC (HTA,
diabète, rhumatisme et maladies cardiaques). Les marocains souffrent
surtout de l'HTA (4.73%) suivi du rhumatisme (3.59%), du diabète (2.95%)
puis des maladies cardiaques (1.91%).
Tableau 1: Prévalence des maladies
Maladies
|
Fréquence en %
|
AVC
|
0.21%
|
HTA
|
4.73%
|
Diabète
|
2.95%
|
Maladies cardiaques
|
1.91%
|
Rhum
|
3.59%
|
Total
|
13.39%
|
18
Dans la prochaine section nous allons, à partir des
données de l'enquête AVC16 au Maroc,
caractériser les individus atteints d'HTA, de diabète et des
maladies cardiaques en fonction des variables socio-économiques
(âge, niveau d'éducation...) et des variables comportementales
(sport, tabac...). Puis ensuite modéliser la survenance des maladies
à risque.
SECTION II: MODELISATION DES MALADIES A RISQUE AVC
II. 1 LES ENSEIGNEMENTS DE L'ANALYSE BI-VARIEE
Pour commencer, nous allons analyser les liens qui existent
entre les facteurs socio-économiques et les maladies à risque
d'AVC dans le cas du Maroc. Ainsi que le lien entre les facteurs
comportementaux (hygiène de vie) et la survenance des maladies à
risque. Et enfin, nous allons analyser l'effet de la présence d'une ou
plusieurs maladies à risque sur la survenance de l'AVC.
II.1.1.L'EFFET DES VARIABLES DEMOGRAPHIQUES SUR LES
MALADIES A RISQUE
? La prévalence des maladies à risque selon
l'âge17
Nous avons calculé la prévalence de chaque maladie
à risque d'AVC par classe d'âge. Essayons donc de voir si la
prévalence augmente en parallèle qu'une augmentation dans
l'âge.
16 Dans notre premier chapitre, nous allons utiliser que la
première et la deuxième partie du questionnaire, le volet
médical sera utile dans le chapitre deux.
17 Les tableaux sont élaborés par nos
soins à partir des résultats obtenus à l'aide du logiciel
STATA 11.0
19
TABLEAU 2: PREVALENCE DES MALADIES A RISQUE SELON LES
TRANCHES D'AGES
Classes d'âges
|
HTA
|
Diabète
|
Maladies cardiaques
|
Total
|
< 15 ans
|
0.16%
|
0.13%
|
0.23%
|
0.52%
|
[15, 30[
|
0.99%
|
0.38%
|
0.67%
|
2.04%
|
[30, 50[
|
5.69%
|
3.55%
|
1.95%
|
11.19%
|
[50, 65[
|
14.72%
|
11.03%
|
5.40%
|
31.15%
|
65 ans et plus
|
26.34%
|
13.76%
|
11.32%
|
51.42%
|
Total
|
4.73%
|
2.95%
|
1.91%
|
9.59%
|
La prévalence des maladies à risque d'AVC est
plus importante au niveau des tranches d'âges supérieures. 51.42%
des personnes âgées de 65 ans et plus ont une ou plusieurs
maladies à risque contre 2.04% pour les personnes âgées
entre 15 et 30 ans. Nous constatons aussi, qu'un avancement dans l'âge
augmente le risque d'avoir, premièrement, l'HTA (26.34%) qui
représente selon la littérature l'important risque de l'AVC,
suivi du diabète (13.76%) puis des maladies cardiaques (11.32%). A
noter, que le test d'indépendance (test de Pearson chi-2) nous dit que
la différence de prévalence entre les classes d'âges est
statistiquement significative avec un risque de se tromper de 5%. (Pr =
0.00).
La prévalence des maladies à risque d'AVC
devient plus importante à partir de la tranche d'âge [30,50]. Nous
allons donc voir la prévalence de ces maladies à partir de 40 ans
et plus en décomposant l'âge en tranches de 5 ans.
TABLEAU 3 : PREVALENCE DES MALADIES A RISQUE SELON LES
TRANCHES D'AGES DE 5 ANS
Classes d'âges > 40 ans
|
HTA
|
Diabète
|
Maladies Cardiaques
|
[40, 45[
|
6.18%
|
4.04%
|
2.39%
|
[45, 50[
|
9.71%
|
6.80%
|
2.69%
|
[50, 55[
|
11.58%
|
9.71%
|
4.06%
|
[55, 60[
|
15.07%
|
11.25%
|
5.43%
|
[60, 65[
|
20.19%
|
13.17%
|
7.95%
|
[65, 70[
|
25.11%
|
14.43%
|
10.38%
|
[70, 75[
|
29.50%
|
15.62%
|
13.56%
|
[75, 80[
|
26.06%
|
12.11%
|
11.19%
|
80 et plus
|
25.72%
|
10.76%
|
11.02%
|
Total
|
4.73%
|
2.95%
|
1.91%
|
Nous remarquons que la prévalence de toutes les
maladies à risque augmente en parallèle qu'une augmentation dans
l'âge. Cependant, la probabilité d'avoir ces maladies diminue
à
20
partir de 75 ans (Dans la population, seulement 2.55% des
individus sont âgés de 75 ans et plus).
? La prévalence des maladies à risque selon le
sexe
Essayons de déterminer si le sexe ratio peut influencer
sur la survenance d'une ou plusieurs maladies à risque.
TABLEAU 4: PREVALENCE DES MALADIES A RISQUE SELON LE
SEXE
Sexe
|
Répartition
|
HTA
|
Diabète
|
Maladies cardiaques
|
Total
|
Femme
|
Dans
l'ensemble
|
6.38%
|
3.38%
|
2.48%
|
12.24%
|
Moins de 60 ans
|
4.24%
|
2.35%
|
1.62%
|
Plus de 60 ans
|
30.91%
|
14.91%
|
12.86%
|
Homme
|
Dans
l'ensemble
|
3.02%
|
2.51%
|
1.33%
|
6.86%
|
Moins de 60 ans
|
1.71%
|
1.61%
|
0.77%
|
Plus de 60 ans
|
18.40%
|
12.34%
|
7.87%
|
Total
|
4.73%
|
2.95%
|
1.91%
|
9.59%
|
Concernant la prévalence des maladies à risque
d'AVC selon le sexe des individus, on
remarque qu'elle est plus importante chez les femmes (12.24%
contre 6.86% pour les hommes). Même si, dans notre échantillon, le
nombre d'hommes âgés de 65 et plus (4793) est plus important que
les femmes (4434). Avec un risque de se tromper de 5%, le test de Pearson chi-2
(p=0.000) nous permet de constater que la survenance des maladies à
risque d'AVC est associée au sexe d'individu. Ce résultat est
différent de ceux obtenus dans d'autres études où le sexe
n'a pas d'influence particulière sur la survenance des maladies à
risque d'AVC.
Plusieurs résultats ressortent de ce tableau :
Sans prendre en considération l'âge des
individus, 6.38% des femmes ont un risque d'avoir l'HTA contre seulement 3.02%
des hommes. Le risque d'avoir un diabète est plus important chez les
femmes que celui d'avoir une maladie cardiaque (3.38% pour le diabète et
2.48% pour les maladies cardiaques). Ce classement est gardé par les
hommes (diabète= 2.51% et les maladies cardiaques= 1.33%)
Si on prend en considération l'âge des personnes,
nous constatons que le risque pour toutes les maladies à risque d'AVC
est très important chez les femmes et les hommes âgés de
plus de 60 ans. Chez les femmes âgées de plus de 60 ans, 30.91%
ont un risque d'avoir l'HTA, 14.91% ont un risque d'avoir le diabète et
12.86% d'avoir les maladies cardiaques. La prévalence de maladies
à risque est moins importante chez les hommes que les femmes
(âgés de plus de 60 ans).
II.1.2. L'EFFET DES VARIABLES SOCIOECONOMIQUES SUR LES
MALADIES A RISQUE
? La prévalence des maladies à risque selon le
milieu de résidence
6
5
4
3
2
1
0
HTA Diabète Maladies
cardiaques
Rural Urbain Périurbain
Dans cette étude nous avons trois milieux de
résidence : l'urbain, le périurbain et le rural.
Dans l'urbain 11.47% des personnes ont une ou plusieurs
maladies à risque d'AVC, 8.21% sont dans les zones périurbaines
et 7.65% vivent dans le rural.
Figure 1: Les maladies à risque et le milieu de
résidence
- Pour les personnes qui vivent dans le milieu urbain : la
prévalence des trois maladies à risque est plus
élevée que dans les autres milieux de résidence. En effet
on trouve des pourcentages plus élevés d'urbains qui ont l'HTA,
le diabète et les maladies cardiaques, respectivement 5.36%, 4.02%,
2.09% contre 4.37%, 2.6% et 1.24% pour les périurbains.
- Pour les personnes en milieu rural, on remarque que la
prévalence des maladies cardiaques (1.89%) est plus élevée
que pour ceux du périurbains.
Grace à un test de chi-2 de Pearson18
essayons de voir est ce que cette différence de prévalence
entre les urbains, périurbains et les ruraux est statistiquement
significative. Pour un risque de première espèce de 5%, nous
pouvons conclure que la différence de la prévalence des maladies
à risque est statistiquement indépendante du milieu de
résidence (p= 0.000).
21
18 Ho : Indépendance des deux variables, H1 : Les deux
variables sont dépendantes
22
? La prévalence des maladies à risque selon le
niveau d'éducation
TABLEAU 5: LES MALADIES A RISQUE ET LE NIVEAU SCOLAIRE
Niveau scolaire
|
HTA
|
Diabète
|
Maladies cardiaques
|
Total
|
Aucun
|
7.64%
|
4.36%
|
3.11%
|
15.11%
|
Primaire
|
3.10%
|
2.11%
|
1.29%
|
6.50%
|
Secondaire et Lycée
|
2.50%
|
1.82%
|
0.99%
|
5.31%
|
Universitaire
|
3.43%
|
2.76%
|
1.23%
|
7.42%
|
Chi-2
|
287.80
|
104.15
|
294.45
|
Chi 2(ddl: 3= 7.81)
|
Total
|
4.73%
|
2.95%
|
1.91%
|
9.59%
|
Le tableau ci-dessus met en évidence la
prévalence des maladies à risque d'AVC avec le niveau
d'éducation des personnes. Pour cela nous avons déterminé
quatre niveaux : « aucun » qui correspond aux individus qui ont 0
année d'étude, « primaire » pour les individus qui ont
entre 1 et 6 années d'études, « secondaire et lycée
» correspond a ceux qui ont entre 7 et 12 années d'études et
enfin « l'universitaire » pour les individus qui ont plus de 13
années d'études.
On remarque que la prévalence de ces maladies diminue
jusqu'au niveau secondaire et lycée puis elle augmente pour ceux au
niveau universitaire. Nous avons 15.11% des personnes avec
aucun niveau scolaire ont une ou plusieurs maladies à risque d'AVC ;
7.64% ont l'HTA, 4.36% ont le diabète et 3.11% ont les maladies
cardiaques. On observe que cette prévalence est deux fois plus
importante que celle des personnes dont le niveau d'éducation est le
primaire (6.50% des personnes qui ont un niveau primaire ont
une ou plusieurs maladies à risque).
Le risque d'avoir une ou plusieurs maladies à risque
est plus important chez les personnes du niveau universitaire que ceux du
niveau secondaire. Nous pouvons l'expliquer par l'augmentation du revenu de ces
personnes ce qui mène à un changement dans le niveau et style de
vie (consommation plus importante de viande rouge ...).
D'après le test de Pearson, la survenance des maladies
à risque d'AVC est dépendante du niveau d'éducation. Ce
résultat est statistiquement significatif à 10% (p =0.000), avec
un risque de se tromper de 5%.
Essayons de voir si le niveau d'éducation agit de la
même façon chez les deux sexes sur la prévalence des
maladies à risque d'AVC. (cf. tableau ci-dessous)
23
? La prévalence des maladies à risque selon le
sexe et le niveau d'éducation
TABLEAU 6: LES MALADIES A RISQUE SELON LE SEXE ET LE NIVEAU
D'EDUCATION
Niveau scolaire
|
HTA
|
Diabète
|
Maladies cardiaques
|
Femme
|
Homme
|
Femme
|
Homme
|
Femme
|
Homme
|
Aucun
|
9.68%
|
4.55%
|
5.09%
|
3.27%
|
3.84%
|
1.99%
|
Primaire
|
3.97%
|
2.40%
|
2.20%
|
2.04%
|
1.53%
|
1.10%
|
Secondaire et Lycée
|
3.13%
|
1.99%
|
1.60%
|
2%
|
1.15%
|
0.86%
|
Universitaire
|
3.53%
|
3.35%
|
2.05%
|
3.35%
|
1.11%
|
1.34%
|
Total
|
4.73%
|
2.95%
|
1.91%
|
Nous remarquons que la prévalence de l'HTA chez les
femmes quelque soit leur niveau d'éducation est plus importante que
celle des hommes. Une femme avec aucun niveau d'éducation multiplie son
risque d'avoir l'HTA par 2.5 qu'une femme qui a un niveau primaire ou plus. La
même remarque est valable pour les maladies cardiaques. La
prévalence de ces maladies ne diminue pas significativement tout en
augmentant dans le niveau éducatif pour les hommes. Le risque d'avoir,
pas exemple, l'HTA chez un homme du niveau primaire est 1.90 fois moins
importante pour un homme avec aucun niveau scolaire.
Toutefois il faut préciser, que la prévalence
des maladies cardiaques chez les hommes du niveau universitaire (1.34%) est
supérieure à celle des femmes du même niveau
d'éducation (1.11%). Il en est de même pour le diabète pour
les niveaux secondaire et universitaire; 3.35% des hommes qui ont un niveau
universitaire ont le diabète et seulement 2% des hommes qui ont un
niveau scolaire secondaire contre, respectivement, 2.05% et 1.60% des femmes.
Nous pouvons à partir de ces résultats dire que
l'éducation contribue à baisser, jusqu'à un certain
niveau, la prévalence des maladies à risque. Ainsi qu'un homme
éduqué a plus de chance d'échapper à ces
maladies.
Nous allons essayons de voir maintenant l'impact des variables
comportementales sur la prévalence des maladies à risque d'AVC
pour les personnes âgées de plus de 40 ans.
24
II.1.3. L'EFFET DE L'HYGIENE DE VIE SUR LA SURVENANCE DES
MALADIES A RISQUE D'AVC
TABLEAU 7: PREVALENCE DES MAR SELON LE COMPORTEMENT
Maladies à risque
|
Fumer
|
Sport
|
Total
|
H > 40 ans
|
H > 40 ans
|
F > 40 ans
|
HTA
|
Oui
|
4.56%
|
Oui
|
8.93%
|
19.13%
|
4.73%
|
Non
|
10.39%
|
Non
|
8.91%
|
18.96%
|
Diabète
|
Oui
|
4.56%
|
Oui
|
11.31%
|
14.44%
|
2.95%
|
Non
|
8.77%
|
Non
|
7.38%
|
10.43%
|
Maladies Cardiaques
|
Oui
|
2.07%
|
Oui
|
3.42%
|
4.69%
|
1.91%
|
Non
|
4.06%
|
Non
|
3.56%
|
6.86%
|
Le tabagisme est associé à une augmentation de
la morbidité et de la mortalité globales. Il accroît le
risque d'avoir l'AVC en formant des plaques dans les artères, en
augmentant le risque de caillots sanguins, en réduisant l'oxygène
dans le sang et en faisant monter la pression artérielle. Or, si nous
analysons nos résultats, nous remarquons que la probabilité
d'avoir une maladie à risque d'AVC chez les hommes19 fumeurs
âgés de plus de 40 ans est moins importante que chez les non
fumeurs. Des études ont démontré qu'il faut au moins 5 ans
d'arrêt du tabagisme pour diminuer le risque AVC et les maladies à
risque. Ce qui peut expliquer en partie, que les personnes qui ont
arrêtées de fumer20 ont encore une probabilité
d'avoir l'HTA, diabète et les MC supérieure aux fumeurs.
La même remarque est valable pour la pratique du sport
(hommes et femmes âgés de plus de 40 ans). Les individus qui
pratiquent le sport ont une prévalence des maladies à risque
supérieure à ceux qui ne le pratiquent pas.
II.1.4. L'EFFET DE LA PRESENCE D'UNE MALADIE A RISQUE SUR
LA SURVENANCE D'AVC
? L'effet des maladies à risque prises isolément
Nous avons choisis trois maladies à risque d'AVC dans
notre étude : HTA, diabète et les maladies cardiaques. Ce choix a
été basé sur la littérature, mais aussi suite
à la consultation des spécialistes du domaine médicale. Le
tableau qui suit nous permet de voir, si statistiquement, la présence
d'une de ces maladies à risque agit effectivement sur la
prévalence de l'AVC.
19 Nous avons pris que les hommes âgés de plus de
40 ans car les réponses des femmes à la question du tabagisme ne
reflètent pas la réalité.
20 Avec les données dont on dispose, nous ne pouvons
pas savoir si les personnes qui ont répondues à la question du
tabagisme sont des individus qui ont arrêté de fumer ou n'ont
jamais fumé ni quelle est la durée d'arrêt du tabac.
25
D'après le test de Pearson, pour un risque de
première espèce de 5% nous concluons qu'il y'a une
dépendance significative entre les maladies à risque et l'AVC.
TABLEAU 8: PREVALENCE DE L'AVC SELON LES MAR
Maladies à risque
|
AVC
|
HTA
|
Oui
|
1.94%
|
Odds ratio
|
15.68
|
Non
|
0.13%
|
IC (95%)
|
10.81565 ; 22.64028
|
P-value
|
0.00
|
Diabète
|
Oui
|
1.30%
|
Odds ratio
|
7.35
|
Non
|
0.18%
|
IC (95%)
|
4.45226 ; 11.66278
|
P-value
|
0.00
|
Maladies cardiaques
|
Oui
|
2.35%
|
Odds ratio
|
14.15
|
Non
|
0.17%
|
IC (95%)
|
8.856972 ; 21.94048
|
P-value
|
0.00
|
Total
|
0.21%
|
La probabilité d'avoir l'AVC varie selon la maladie
à risque dont souffre l'individu.
- Elle augmente si la personne a une maladie à risque.
2.35% des personnes qui ont les maladies cardiaques ont l'AVC, contre 1.94% de
ceux qui ont l'HTA et seulement 1.30% des individus diabétiques.
- Elle diminue si l'individu n'a pas une des maladies à
risque : 0.13% qui ont l'HTA ont l'AVC contre 0.18% des personnes qui ont le
diabète et 0.17% des individus souffrant des maladies cardiaques.
D'après les différents écrits, le premier
risque modifiable qui agit significativement sur la survenance de l'AVC est
l'hypertension artérielle. Nous pouvons le démontrer suite au
calcul de l'Odds-ratio.
L'Odds ratio « OR » s'interprète d'une
façon similaire au risque relatif «RR». OR permet de nous
donner la force, le sens et le degré de signification de l'association.
Plus il est éloigné de 1, plus l'effet est important.
- OR=1 Absence d'association entre le facteur de risque et la
maladie
- OR>1 L'association est positive - OR<1 L'association est
inverse
D'après cette brève présentation de l'OR,
nous pouvons dire que le risque d'avoir l'AVC est : 15.68 fois plus important
chez les personnes qui ont l'HTA que chez les sujets non exposés
à l'HTA.
26
14.15 fois plus important chez les individus qui ont les
maladies cardiaques que chez les personnes non exposés à ces
maladies.
Et seulement 7.35 fois plus important chez les exposés
au diabète que chez les non exposés.
Ces résultats nous permettent de dire que ces maladies
sont statistiquement considérées comme des facteurs de risque, et
ils sont très significatifs (p=0.000).
? L'effet de la présence conjointe des maladies
à risque
Le tableau ci-dessous nous met en évidence la
prévalence de l'AVC suite à la combinaison de deux maladies
à risque ou trois, que nous avons choisi de traiter. Nous avons donc
essayés de voir si la présence, par exemple, de deux maladies
à risque (HTA+diabète, diabète+maladies cardiaques..)
augmentent la prévalence de l'AVC.
TABLEAU 9: PREVALENCE DE L'AVC SELON LA PRESENCE DE DEUX MAR
Maladies à risque
|
AVC
|
HTA + Diabète
|
Oui
|
2.19%
|
Odds ratio
|
11.47
|
Non
|
0.19%
|
IC (95%)
|
5.54 ; 21.47
|
P-value
|
0.00
|
HTA + Maladies cardiaques
|
Oui
|
3.88%
|
Odds ratio
|
21.26
|
Non
|
0.19%
|
IC (95%)
|
11.14936 ; 37.62825
|
P-value
|
0.00
|
Maladies cardiaques + Diabète
|
Oui
|
3.33%
|
Odds ratio
|
17.02
|
Non
|
0.20%
|
IC (95%)
|
6.04352 ; 38.85652
|
P-value
|
0.00
|
HTA + Diabète + Maladies cardiaques
|
Oui
|
2.20%
|
Odds ratio
|
10.75
|
Non
|
0.21%
|
IC (95%)
|
1.268428 ; 40.80445
|
P-value
|
0.01
|
Total
|
0.21%
|
Il est tout à fait normal que l'accumulation de deux
maladies à risque augmentera la probabilité d'avoir l'AVC,
sachant que la présence d'une seule maladie accroît le risque.
Le risque d'avoir l'AVC est très important si la
personne souffre de l'HTA et des maladies cardiaques en même temps ;
3.88% des personnes souffrant de ces maladies ont l'AVC contre 0.19% des non
malades. Cette combinaison de maladies augmente significativement de 21.26 fois
(IC 95% 11.14936 ; 37.62825) le risque d'avoir l'AVC chez les personnes malades
de l'HTA et les maladies cardiaques de ceux qui ne sont pas exposés
à ces deux maladies.
27
II.2. PRESENTATION DES MODELES ET ANALYSE DES RESULTATS
II.2.1. LE CHOIX DES VARIABLES
A/ LES VARIABLES EXPLIQUEES
Dans le cadre de l'étude sur la prévalence des
maladies à risque d'AVC au Maroc, les données dont nous avons
besoin sont en majorité des données qualitatives. Les trois
variables expliquées avec lesquelles on va former les modèles
sont codées de manière binaire :
0 signifie que l'individu n'a pas la maladie
étudiée
1 signifie que l'individu a la maladie présumée.
Nous allons donc estimer la probabilité d'avoir les
maladies : HTA, diabète et les maladies cardiaques grâce à
un modèle Logit simple. Nous n'allons utiliser que la population
âgée de plus de 15 ans qui représente la population
à risque dans notre étude.
B/ LES VARIABLES EXPLICATIVES
L'objectif de cette étude est de modéliser la
survenance d'une maladie à risque d'AVC en fonction des
caractéristiques socio-économiques et comportementales. Nous
l'avons montré à travers l'analyse bi-variées, que le
niveau d'éducation des individus est la variable à
caractère socio-économiques, qui influence le plus la
probabilité d'apparition des maladies à risque d'AVC. On
s'attend, économétriquement, que le coefficient du niveau
d'éducation obtient un signe négatif.
Nous le savons bien, que la probabilité d'avoir une
maladie ne dépend pas seulement du fait d'être
éduqué ou non, il existe bien d'autres variables. Ces
dernières sont considérées comme des facteurs à
risque. Nous allons choisir : l'âge, le tabac, la pratique du sport et
les autres maladies à risque.
On s'attend à ce que l'âge, le tabac et les
maladies agissent positivement sur la probabilité d'avoir une des
maladies à risque d'AVC.
28
II.2.2. LES CARACTERISTIQUES DU MODELES RETENUS ET
JUSTIFICATION
A/ LES FORMES DE LIAISON ADOPTEES
Nous allons régresser chaque variable représentant
les maladies à risque d'AVC (HTA, DIABETE et CARDIAQUE) par la variable
niveau d'éducation (Educ) en contrôlant par les facteurs de risque
présentés plus haut.
Les trois modèles de base sont les suivants :
Modèle 1 : HTA = á1 Educ + á2 Age +
á3 Tabac21 + á4 Sport + á5 Maladies + C +
å
Modèle 2 : DIABETE = á1 Educ + á2 Age +
á3 Tabac + á4 Sport + á5 Maladies + C + å
Modèle 3 : Maladies Cardiaques = á1 Educ +
á2 Age + á3 Tabac + á4 Sport + á5 Maladies + C +
å
Notre échantillon est de 43 626 individus. Nous allons
effectuer des tests d'hypothèses afin de pouvoir valider nos
modèles avant de commencer d'interpréter et d'analyser nos
résultats.
B/ Les test préalables
Nous allons utiliser le test paramétrique
économétrique de Wald. Il nous permet de tester la nullité
de tous les coefficients sauf la constante. Les hypothèses de ce test
sont donc : H0 : Les coefficients sont tous égal à 0
H1 : Au moins un des coefficients est différent de 0
TABLEAU 10: TEST DE WALD
Les variables explicatives
|
HTA
|
DIABETE
|
CARDIAQ
|
Educ
|
0
|
0
|
0
|
Age
|
0
|
0
|
0
|
Tabac
|
0
|
0
|
0
|
Sport
|
0
|
0
|
0
|
Diabète
|
0
|
0
|
0
|
Cardiaque
|
0
|
0
|
0
|
Chi-2 (6)
|
3477.19
|
2157.03
|
1501.84
|
Prob > chi-2
|
0.0000
|
0.0000
|
0.0000
|
21 Nous utilisons la variable quantitative « nombre de
paquets fumés » au lieu de la variable dichotomique codée 1
pour les fumeurs et 0 pour les non fumeurs.
29
Nous obtenons un chi-2 (6) des trois modèles
supérieur à chi-2 lu sur la table (11.07), nous rejetons H0 (Prob
> chi2 = 0.000). Les coefficients de nos 6 variables explicatives ne sont
pas tous nuls. Si nous appliquons le test à nos variables une à
une nous obtenons les résultats suivants :
- Pour le modèle dont la variable à expliquer
est la survenance de la maladie HTA, nous remarquons que quasiment tous les
coefficients des variables sont significativement différents de 0
à 5%. Sauf pour « Educ » et « Sport » qui ne sont
pas significatives.
- Concernant la variable à expliquer le DIABETE, nous
obtenons le même résultat sauf pour le coefficient de la
variable « Educ ». Au niveau de ce modèle, le coefficient de
cette variable devient significativement différent de 0 à 5%.
- Pour le modèle où la variable à
expliquer est la survenance des maladies cardiaques, nous avons plutôt
la variable « Tabac » et « Sport » qui ne sont pas
significatives.
Nous allons effectuer un test de spécification. Ce test
permet d'appréhender le pouvoir explicatif du modèle en calculant
les discordances et les concordances entre les valeurs estimées et
observées. Les résultats tirés du tableau de contingence
sont les suivants :
TABLEAU 11: TABLEAU DE CONTINGENCE
Logistic model for HTA
|
True
|
Total
|
Logistic model for DIABETE
|
True
|
Total
|
Logistic model for CARDIAQ
|
True
|
Total
|
Classified
|
D
|
--D
|
Classified
|
D
|
--D
|
Classified
|
D
|
--D
|
+
|
213
|
252
|
465
|
+
|
11
|
47
|
58
|
+
|
1
|
2
|
3
|
-
|
2598
|
40561
|
43159
|
-
|
1740
|
41826
|
43566
|
-
|
1109
|
42512
|
43621
|
Total
|
2811
|
40813
|
43624
|
Total
|
1751
|
41873
|
43624
|
Total
|
1110
|
42514
|
43624
|
Positive predictive value
|
45.81%
|
Positive predictive value
|
18.97%
|
Positive predictive value
|
33.33%
|
Correctly classified
|
93.47%
|
Correctly classified
|
95.90%
|
Correctly classified
|
97.45%
|
Le tableau ci-dessus nous permet de tester la qualité
d'ajustement des modèles et le degré de prédiction. Pour
chaque modèle nous allons interpréter les résultats
obtenus dans le tableau de contingence.
- Pour les personnes qui ont eu l'HTA 213 ont
été bien prédis sur 465. Nous obtenons 45.81% comme valeur
positive prédite. Pour les non exposés à l'HTA 40 561 ont
été bien prédits sur 43 159. Le seuil de prédiction
de notre modèle est égal à 93.47%.
- Concernant les individus qui sont exposés au DIABETE,
11 ont été bien prédis sur 58, la valeur prédite
positive est alors de 18.97%. Le seuil de prédiction du deuxième
modèle est égal à 95.9%.
30
- 97.45% est le taux de prédiction du troisième
modèle. Ainsi que la valeur positive prédite n'est que de 33.33%
(Une personne a été bien prédite sur les trois
exposés contre 42 512 des non exposés aux maladies cardiaques sur
les 43 621).
Les taux de la valeur prédite positive des trois
modèles ne sont pas négligeables. Ils représentent des
seuils très corrects de notre échantillon.
II.2.3. LES RESULTATS DES ESTIMATIONS DES MODELES
EXPLICATIFS DE LA SURVENANCE DES MALADIES A RISQUE
Dans cette partie nous allons présenter et analyser les
résultats de chaque modèle (modèle de base) ensuite
affiner le traitement en spécifiant le sexe dans chaque modèle.
Nous allons effectuer une régression avec Logit simple, puis calculer
les effets marginaux et enfin les rapports de côtes.
A/ L'application du logit simple
Nos variables à expliquer (HTA, DIABETE et CARDIAQUE)
sont toutes qualitatives binaires codées 1 si l'individu est
exposé à la maladie et 0 si non. C'est la raison pour laquelle
nous allons utiliser la régression logistique. La fonction logistique
est définie par :
F(x) = 1 / (1 + e-x)
Cette fonction est bien adaptée à la
modélisation de probabilités car elle prend ses valeurs entre 0
et 1 selon une courbe de S. Elle est très utilisée lors de la
modélisation du risque individuel de développer une maladie.
Concernant les coefficients issus de cette régression,
ils n'ont pas la même signification que ceux d'un modèle
linéaire simple estimé par les MCO. Pour les coefficients obtenus
par une estimation par la méthode du maximum de vraisemblance seul leurs
signes sont interprétables.
Nous allons estimer le modèle de base et
présenter ses résultats ensuite, pour affiner les
résultats nous allons estimer le modèle en spécifiant le
sexe. Le tableau ci-dessous est élaboré pour présenter les
résultats obtenus.
31
TABLEAU 12: RESULTATS DE LA REGRESSION AVEC LOGIT SIMPLE
Les
variables explicatives
|
Sexe confondu
|
Hommes
|
Femmes
|
HTA
|
Diabète
|
MC
|
HTA
|
Diabète
|
MC
|
HTA
|
Diabète
|
MC
|
|
-0.0193606
|
0.0094989
|
-0.0293392
|
0.0136344
|
0.0437251
|
0.0075534
|
-0.0165736
|
-0.0188073
|
-0.0390999
|
Educ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(-3.80)
|
(1.54)
|
(-3.67)
|
(1.68)
|
(5.12)
|
(0.65)
|
(-2.52)
|
(-2.05)
|
(-3.55)
|
|
0.0533932
|
0.0520336
|
0.0401499
|
0.0592349
|
0.0575523
|
0.0499085
|
0.0569493
|
0.0492787
|
0.038796
|
Age
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(41.97)
|
(36.61)
|
(20.32)
|
(25.38)
|
(25.98)
|
(13.70)
|
(34.59)
|
(25.94)
|
(16.12)
|
|
0.2110683
|
0.2273403
|
-0.1159997
|
0.1953259
|
0.2147843
|
-0.1623968
|
0.2553194
|
-0.2025039
|
-0.1304111
|
Tabac
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(2.93)
|
(2.77)
|
(-0.49)
|
(2.42)
|
(2.51)
|
(-1.11)
|
(0.70)
|
(-0.41)
|
(-0.24)
|
|
-0.1639639
|
0.1365691
|
-0.3684601
|
-0.1861749
|
0.0499531
|
-0.3175045
|
0.1479255
|
0.3669153
|
-0.2193176
|
Sport
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(-1.81)
|
(1.36)
|
(-2.37)
|
(-1.41)
|
(0.38)
|
(-1.56)
|
(1.15)
|
(2.27)
|
(-0.89)
|
|
|
1.043213
|
1.194082
|
|
1.255955
|
1.292978
|
|
0.8652625
|
1.054412
|
HTA
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(15.47)
|
(15.38)
|
|
(11.25)
|
(9.05)
|
|
(10.20)
|
(11.42)
|
|
1.091669
|
|
0.6307052
|
1.344118
|
|
0.574028
|
0.893629
|
|
0.6245713
|
Diabète
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(16.59)
|
|
(6.64)
|
(12.49)
|
|
(3.51)
|
(10.71)
|
|
(5.39)
|
Maladies
|
1.178567
|
0.5302503
|
|
1.270314
|
0.4359439
|
|
1.03245
|
0.5476356
|
|
Cardiaques
|
(14.55)
|
(5.26)
|
|
(8.52)
|
(2.50)
|
|
(10.71)
|
(4.48)
|
|
Nb d'obs
|
43 626
|
43 626
|
43 626
|
21 247
|
21 247
|
21 247
|
22 379
|
22 379
|
22 379
|
Pseudo R2
|
0.1804
|
0.1480
|
0.1378
|
0.1903
|
0.1579
|
0.1451
|
0.1769
|
0.1435
|
0.1294
|
Nous avons les coefficients de chaque variable et entre
parenthèses les t-student.
32
L'application du logit simple au niveau des différents
modèles, nous donne des R2 compris entre 12.94% et 19.03%. Ce
faible seuil est toujours le cas des estimations sur données
individuelles. On obtient un R2 du modèle HTA toujours
supérieur à celui des autres modèles, au niveau de la
population globale mais aussi dans les modèles avec spécification
du sexe. Le modèle à variable explicative « HTA »
explique 18.04% de la variabilité entre individu du risque
HTA22.
Concernant le modèle à variable explicative
HTA : toutes les variables sont significatives quand l'estimation se fait
sur la population globale sans distinction du genre. Les signes des
coefficients des variables explicatives sont exactement à quoi on
s'attendait. La variable Sport devient non significative pour les hommes et le
niveau d'éducation change de signe (passant de négatif à
positif). Le niveau d'éducation des femmes agit significativement sur la
survenance de la maladie HTA, de la même façon que celui sur la
population globale. Seul le Tabac et le Sport deviennent non significatifs chez
les femmes.
Pour le modèle à variable explicative
DIABETE : les variables Niveau d'éducation et Sport ne sont pas
significatives, pour le modèle estimé sur l'ensemble des
iindividus. Quand on estime le même modèle mais en distinguant le
genre, le niveau d'éducation devient significatif mais avec des signes
différents. Il agit négativement sur la survenance du
Diabète chez les femmes par contre chez les hommes, leur niveau
d'éducation agit positivement.
Le Sport reste non significatif chez les hommes, contrairement
chez les femmes mais avec un mauvais signe (agit positivement sur la survenance
du diabète). Cependant le Tabac est non significatif chez les femmes.
Concernant le modèle à variable explicative
les MC23 : toutes les variables explicatives agissent
significativement sur la survenance des maladies cardiaques au niveau de la
population globale sauf pour la variable Tabac. Cette dernière reste non
significative chez les hommes et les femmes plus le sport. Par contre le niveau
d'éducation agit négativement et significativement sur la
survenance des maladies cardiaques chez les femmes mais devient non
significatif chez les hommes.
La non significativité de la variable Tabac chez les
femmes dans tous les modèles, peut être expliquée par les
caractéristiques socioculturelles et religieuses du Maroc. En effet, la
réponse des femmes enquêtées concernant cette question ne
reflète pas la réalité. Nous n'avons obtenus que 0.37% des
femmes qui fument contre 16.1% des hommes.
Le sport doit agir négativement sur la survenance des
maladies à risque AVC, or nous avons remarqué que cette variable
agit significativement et positivement sur la survenance du
22 La taille de l'échantillon permettrait
d'introduire plus de variables, dans le cadre des travaux ultérieurs.
23 Les maladies cardiaques
33
Diabète chez les femmes. Du point de vue
médical, la pratique du sport n'agit pas sur la probabilité de la
survenance du Diabète. Les antécédents familiaux et la
nutrition24 agissent en premier sur l'exposition à cette
maladie, malgré la pratique du sport.
On s'attendait à ce que le niveau d'éducation
agit négativement et significativement dans tous les modèles (le
fait d'avoir un niveau d'éducation supérieur diminue la
probabilité d'avoir les maladies à risque AVC). Or, nous pouvons
expliquer la non significativité de cette variable dans certains
modèles par sa distribution.
Kernel density estimate
0 5 10 15 20 25
nombre d'années scolaires
kernel = epanechnikov, bandwidth =
0.4851
L'étude de l'aplatissement et l'aplanissement du niveau
d'éducation au niveau de la population globale nous permet d'avoir deux
coefficients :
Skewness= 0.6960795 et Kurtosis= 2.422271 Cette variable a donc
une distribution25 plus pointue que la loi normale centrée
réduite, décalée à gauche de la moyenne avec une
queue de distribution étalée vers la droite. Figure
2: La distribution du niveau d'éducation
La signification de la distribution de cette variable nous
permet de conclure qu'une part importante de la population a un faible niveau
d'éducation. Ce qui implique une relative faible variabilité du
niveau d'éducation et donc de sa non significativité dans
certaines estimations.
Récapitulons les résultats, le niveau
d'éducation impact différemment sur chaque maladie à
risque et aussi différemment pour les hommes que pour les femmes. Le
niveau d'éducation des femmes agit négativement et
significativement sur la survenance des trois maladies à risque. Il en
est de même des modèles sans distinction du genre (l'HTA et MC
sont significatifs à 1%) sauf pour le Diabète.
0
Cette même variable 26 agit positivement et
significativement sur la survenance des deux maladies à risque d'AVC
chez les hommes (HTA et Diabète), elle est non significative pour les
maladies MC. Cette différence dans les résultats peut être
expliquée, du fait que les femmes les plus éduquées
soignent plus correctement les maladies à risque d'AVC en suivant un
régime et en prenant régulièrement les médicaments
appropriés que les hommes du même niveau d'éducation. Les
femmes éduquées sont plus vite sensibilisées au maintien
d'une bonne hygiène de vie. Au niveau de la population dont le niveau
scolaire est le secondaire et plus,
24 Possibilité d'introduire les variables en
lien avec la nutrition comme la quantité de sel consommée et le
régime méditerranéen dans des travaux futurs.
25 On obtient la même distribution quand on spécifie
le sexe (H ou F)
26 Le niveau d'éducation est une variable
quantitative. Nous avons essayé d'effectuer les estimations ont
transformant le niveau d'éducation en variable qualitative à
trois modalités : aucun niveau, niveau primaire puis secondaire et plus
avec le niveau primaire comme modalité de référence. Nous
avons obtenus les mêmes résultats que ceux de la variable
quantitative.
34
20% des femmes pratiquent le sport (Dans la population avec
aucun niveau scolaire, seulement 0.80% des femmes pratiquent le sport).
Cette explication n'est pas valable pour les hommes. Le fait
que le niveau d'éducation agit positivement sur la survenance des
maladies à risque d'AVC peut être expliqué que l'effet
revenu l'emporte sur l'effet éducation. Lorsqu'il y' a une augmentation
du revenu, les marocains changent d'habitude alimentaire et ont tendance
à plus consommer (viande, gâteaux...). Ainsi le niveau
d'éducation ne suffit plus à contrecarrer les mauvais
comportements.
Nous allons calculer les effets marginaux (EM) dont les
résultats sont présentés dans le tableau ci-dessous. Les
signes des coefficients ne changent pas après calcul des EM.
35
B/ Les enseignements des effets marginaux
TABLEAU 13: RESULTATS DES EM
Les
variables explicatives
|
Sexe confondu
|
Hommes
|
Femmes
|
HTA
|
Diabète
|
MC
|
HTA
|
Diabète
|
MC
|
HTA
|
Diabète
|
MC
|
|
-0.0022904
|
0.0007213
|
-0.0010865
|
0.0018793
|
0.0011253
|
0.000282
|
-0.0037939
|
-0.0009716
|
-0.010283
|
Educ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(-3.34)
|
(1.56)
|
(-2.84)
|
(1.70)
|
(3.82)
|
(0.66)
|
(-2.36)
|
(-1.44)
|
(-1.50)
|
|
0.0063166
|
0.003951
|
0.0014868
|
0.0081645
|
0.0014811
|
0.0018635
|
0.0130362
|
0.0025457
|
0.0010203
|
Age
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(8.98)
|
(7.22)
|
(5.08)
|
(6.70)
|
(4.63)
|
(3.86)
|
(8.76)
|
(2.16)
|
(1.78)
|
|
0.0450725
|
0.0157018
|
-0.0032767
|
0.0410197
|
0.016172
|
-0.006539
|
0.056062
|
-0.0114553
|
-0.0036497
|
Tabac
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(2.38)
|
(1.44)
|
(-0.49)
|
(2.02)
|
(1.72)
|
(-1.14)
|
(0.68)
|
(-0.45)
|
(-0.25)
|
|
-0.0205756
|
0.0097964
|
-0.0162193
|
-0.0272834
|
0.0012556
|
-0.0137537
|
0.0330903
|
0.0161372
|
-0.0064069
|
Sport
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(-1.86)
|
(1.29)
|
(-2.48)
|
(-1.43)
|
(0.37)
|
(-1.60)
|
(1.13)
|
(1.50)
|
(-0.86)
|
|
|
0.0519651
|
0.0265234
|
|
0.0578629
|
0.0278768
|
|
0.0621227
|
0.0431269
|
HTA
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(6.08)
|
(4.69)
|
|
(4.25)
|
(3.42)
|
|
(2.24)
|
(1.82)
|
|
0.0864695
|
|
0.0176404
|
0.116053
|
|
0.0165891
|
0.1711144
|
|
0.0123718
|
Diabète
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(6.92)
|
|
(3.89)
|
(4.94)
|
|
(2.45)
|
(4.82)
|
|
(1.65)
|
Maladies
|
0.0904869
|
0.032351
|
|
0.1124947
|
0.009179
|
|
0.1910214
|
0.0222979
|
|
Cardiaques
|
(6.64)
|
(3.91)
|
|
(4.42)
|
(1.98)
|
|
(4.65)
|
(1.87)
|
|
Probabilité d'apparition de la
maladie
|
0.13709884
|
0.08278417
|
0.03851452
|
0.05719173
|
0.02643357
|
0.03884797
|
0.35477344
|
0.0546459
|
0.02703035
|
36
La probabilité estimée d'apparition de l'HTA au
niveau de la population globale est de 0.13709. Cette
probabilité est plus importante chez les femmes (0.35477) que chez les
hommes (0.05719). Pour les MC, la probabilité estimée
d'apparition de cette maladie à risque d'AVC est moins importante que
les deux autres maladies (0.03851).
A noter que parmi les facteurs à risque expliquant la
survenance de la maladie HTA (population globale) l'effet marginal des MC est
le plus important (le fait d'avoir une MC augmente la probabilité
d'avoir l'HTA de 9.04 point de pourcentage comparativement au non
exposés au MC) suivi du Diabète. Ainsi que les OR de ces deux
maladies à risque sont supérieur à 1, cela signifie que
les individus codés 1 au niveau de ces variables ont plus de chance
d'avoir l'HTA comparativement à ceux codés 0 (cf. tableau
ci-dessous). Nous obtenons des résultats similaires lorsqu'on
calcule les rapports de côtes. L'OR des MC est le plus
élevé, en effet, la probabilité d'avoir l'HTA est 3.25
fois plus élevée que la probabilité d'avoir l'HTA chez les
individus qui ont les MC. Ce ratio est de 2.97 pour le diabète et de
0.46 pour le tabac. Or pour les variables quantitatives, l'OR de l'âge
est strictement supérieur à 1. Nous pouvons donc dire qu'une
année supplémentaire augmente la probabilité d'avoir l'HTA
de 5.48%27 comparativement à la probabilité de ne pas
avoir l'HTA. Ce ratio est inférieur à 1 pour le niveau
d'éducation, il confirme l'effet négatif de cette variable.
Chez les femmes, l'effet marginal des MC et le Diabète
est supérieur de 10 points que celui de la population globale
(respectivement 19.10 points et 17.11 points de pourcentage). Nous soulignons
aussi que l'effet marginal de la pratique du Sport est plus important que celui
du niveau d'éducation. Une femme à niveau d'éducation
supérieur ne diminue la probabilité d'avoir cette maladie
à risque d'AVC que de 0.37 points de pourcentage comparativement
à ceux à niveau d'éducation inférieur (OR=1.86%, t
(-2.05)).
Pour les facteurs à risque expliquant la survenance du
Diabète : nous obtenons un effet marginal très important de l'HTA
(5.19 points) suivi des MC puis de l'âge (les personnes
âgées augmentent la probabilité d'avoir le Diabète
de 0.39 points de pourcentage comparativement aux personnes les moins
âgées). Son OR est de 5.34%.
Les MC n'ont pas un très grand impact sur la survenance
du Diabète chez les hommes contrairement chez les femmes (respectivement
0.91 points et 2.29 points pour les EM et 1.54 fois plus et 1.72 fois plus pour
les OR). Contrairement pour le niveau d'éducation. Une femme à un
niveau d'éducation supérieur diminue la probabilité
d'avoir le Diabète de 0.09 points de
27 Ce ratio se calcul de la manière suivante: (100*(exp
(á)-1)
37
pourcentage qu'une femme à niveau d'éducation
inférieur. Contrairement aux hommes les plus instruits. Ils augmentent
leur risque de Diabète de 0.11 points de pourcentage comparativement aux
hommes avec un niveau d'éducation inférieur.
Au niveau de la population globale ce sont les maladies
à risque (HTA et diabète) qui impactent le plus sur la
probabilité de survenance des maladies cardiaques. Les personnes
hypertendues augmentent la probabilité d'avoir les MC de 2.65 points de
pourcentage que ceux non hypertendues (OR=3.30). Parallèlement le
diabète, l'âge influence positivement sur la survenance des MC.
Ceci dit une année supplémentaire augmente la probabilité
d'avoir les MC de 4.09% comparativement à la probabilité de ne
pas avoir les MC (EM=0.14 points). L'impact de l'éducation est moins
important. La prévalence des MC diminue suite à une augmentation
dans le niveau d'éducation de 2.89% (EM=0.10 points).
Avec différenciation du genre, nous remarquons que les
hommes hypertendus augmentent de 3.64 fois plus leur probabilité de
contracter les maladies cardiaques qu'une femme hypertendue (2.87 fois). Mais
la tendance change concernant les personnes diabétiques, la
prévalence des MC chez les femmes diabétiques est
supérieure de 1.86 fois que celle des femmes non diabétiques (les
hommes diabétiques augmentent leur probabilité d'exposition au MC
de 1.77 fois plus que ceux non diabétiques).
38
C/ Les rapports de côtes (OR)
TABLEAU 14: RESULTATS DES RAPPORTS DE COTES
Les variables explicatives
|
Sexe confondu
|
Hommes
|
Femmes
|
HTA
|
Diabète
|
MC
|
HTA
|
Diabète
|
MC
|
HTA
|
Diabète
|
MC
|
|
0.9808256
|
1.009544
|
0.971087
|
1.013728
|
1.044695
|
1.007582
|
0.9835629
|
0.9813685
|
0.9616546
|
Educ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(-3.80)
|
(1.54)
|
(-3.67)
|
(1.68)
|
(5.11)
|
(0.65)
|
(-2.52)
|
(-2.05)
|
(-3.55)
|
|
1.054844
|
1.053411
|
1.040967
|
1.061024
|
1.059241
|
1.051175
|
1.058602
|
1.050513
|
1.039558
|
Age
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(41.97)
|
(36.61)
|
(20.32)
|
(25.38)
|
(25.98)
|
(13.70)
|
(34.59)
|
(25.94)
|
(16.12)
|
|
0.4666114
|
0.6767889
|
0.0095093
|
0.7435351
|
0.7861831
|
0.8501038
|
1.290874
|
0.8166833
|
0.8777345
|
Tabac
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(8.53)
|
(3.97)
|
(-0.89)
|
(2.97)
|
(2.24)
|
(-1.11)
|
(0.70)
|
(-0.41)
|
(-0.24)
|
|
0.8487727
|
1.146334
|
0.6917988
|
0.8301284
|
1.051222
|
0.7279634
|
1.159426
|
1.443276
|
0.8030666
|
Sport
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(-1.81)
|
(1.36)
|
(-2.37)
|
(-1.41)
|
(0.38)
|
(-1.56)
|
(1.15)
|
(2.27)
|
(-0.89)
|
|
|
2.838322
|
3.300528
|
|
3.511189
|
3.643622
|
|
2.37563
|
2.870288
|
HTA
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(15.47)
|
(15.38)
|
|
(11.25)
|
(9.05)
|
|
(10.20)
|
(11.42)
|
|
2.979242
|
|
1.878935
|
3.834805
|
|
1.775404
|
2.443983
|
|
1.867445
|
Diabète
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(16.59)
|
|
(6.64)
|
(12.49)
|
|
(3.51)
|
(10.71)
|
|
(5.39)
|
Maladies
|
3.249716
|
1.699358
|
|
3.561972
|
1.546422
|
|
2.807936
|
1.72916
|
|
Cardiaques
|
(14.55)
|
(5.26)
|
|
(8.52)
|
(2.50)
|
|
(10.71)
|
(4.48)
|
|
Pseudo R2
|
0.1804
|
0.1480
|
0.1378
|
0.1903
|
0.1579
|
0.1451
|
0.1769
|
0.1435
|
0.1294
|
39
CONCLUSION CHAPITRE I
En conclusion de ce chapitre, on peut tirer plusieurs
enseignements : tout d'abord que le niveau d'éducation est la meilleure
variable de mesure du statut socio-économique dans nos modèles.
Elle constitue le proxy du statut socio-économique qui impact sur la
probabilité de survenance des maladies à risque d'AVC au Maroc
mais influençable par exemple chez les hommes par le revenu. Ensuite la
présence d'au moins une maladie à risque influence sur la
probabilité d'avoir les autres. Surtout l'HTA et les MC qui sont
liées biologiquement. Nous l'avons démontré par le calcul
des OR. Comme exemple, le rapport de côte de l'HTA est très
important ce qui explique l'impact fort de cette maladie chronique sur la
probabilité de survenance des MC. Nous soulignons aussi l'impact des
comportements à risque (sédentarité et tabagisme) mais
aussi l'effet des risques non évitables (sexe et l'âge) sur la
probabilité d'avoir une ou plusieurs maladies à risque. En effet,
les maladies que nous avons étudiées sont fortement liées
à l'âge, chose qui est inévitable mais le risque peut
être minime par une meilleure prévention.
Les taux de prévalence des maladies à risque au
Maroc sont certes en forte augmentation mais sont moins importants que ceux des
pays développés. Et ceci est du, d'une partie, de la
caractéristique de la population (pourcentage des jeunes au Maroc). Or
les jeunes marocains commencent à avoir un mode de vie risqué qui
pourrait changer la tendance. C'est la raison pour laquelle, le Maroc doit
mener des campagnes de sensibilisation touchant cette tranche de population.
Des actions de prévention sont aussi souhaitables, parmi elles:
- Une augmentation dans les prix de paquet de tabac
réduirait, significativement, sa consommation par les jeunes
- Mettre en oeuvre les recommandations de l'OMS concernant
l'interdiction de fumer dans les lieux publics aurait un impact sur les fumeurs
passifs.
- Donner plus d'importance à la pratique du sport au
sein des établissements scolaires (les lycées et les
universités)
Nous avons démontré que toutes ces maladies
à risque qu'on a analysé sont liées entre elles du moment
qu'elles surviennent par les même facteurs de risque. Donc, toutes
actions menées pour limiter les facteurs à risque au sein de la
population, représentent une lutte contre les maladies à risque
mais aussi une lutte indirecte contre les AVC.
40
CHAPITRE II : L'IMPACT DES FACTEURS A RISQUE SUR LA
GRAVITE DES SEQUELLES DE L'AVC
SECTION I : ASPECTS THEORIQUES ET METHODES
D'EVALUATION
I.1 REVUE DES ECRITS SUR LES SEQUELLES INHERENTES AUX
AVC
La prévalence de l'invalidité après
accident vasculaire cérébral est similaire en Afrique du Sud que
dans les pays plus riches, malgré que la prévalence de l'AVC
étant, elle-même, deux ou trois fois plus faible que dans les pays
à revenu élevé. Cette différence dans les
résultats entre les pays développés et ceux en
développement est déterminée par la prise en charge en
moins bonne santé dans les pays à faible revenu
(Feigin, 2004).
L'AVC représente la cause la plus fréquente
d'invalidité, chose très répandue dans le monde entier. La
« Stroke Association » en Angleterre et au Royaume-Uni l'affirme en
précisant que l'AVC est la première cause d'handicap
sévère avec près de 350.000 personnes affectées
à un moment donné. Adamson J. et al. (2004)
confirme les propos de l'association. Il a souligné que l'AVC
représente aux Etat Unis et en Australie une des causes principales
d'invalidité à long terme chez les adultes. Les personnes ayant
subi un AVC augmentent la probabilité de déclarer un handicap
locomoteur, atteignant et d'étirements, de la dextérité,
de la vue, l'ouïe, l'incontinence, la communication et le handicap
comportemental.
L'AVC a donc été identifié comme causant
un plus grand degré d'handicap que toutes les autres maladies.
Rothwell (2001) a déclaré que par
contraste avec les maladies cardiaques et le cancer, le lourd fardeau de l'AVC
est l'incapacité chronique plutôt que la mort.
L'OMS a aussi souligné (1980) qu'avoir
un accident vasculaire cérébral augmente les risques de handicap
plus nettement que toute autres maladies chroniques. Ainsi que l'AVC provoque
une plus grande gamme de handicaps que toute autre condition.
Suite a une étude que la fondation Stroke a
effectuée sur 8863 personnes, il a été conclu que
l'incapacité suite à un AVC est très fréquente et
augmente avec l'âge ainsi que la capacité de
récupération des patients est très faible en
présence d'antécédents médicaux
(Adamson J. 2004).
41
I.2.L'EVALUATION DES SEQUELLES
I.2.1. LES INDICATEURS DE MESURE DE L'HANDICAP
L'évolution d'un AVC mène à une
régression partielle voire totale des déficits fonctionnels et
peut même conduire à la mort. À en croire aux
données internationales, sur une longue période la moitié
des survivants d'un AVC seront dépendants, ce qui fait de cette maladie
la première cause d'handicap dans le monde28. Vu le nombre
important des séquelles physiques et neurologiques causées par
cette maladie certaines recherches ont été consacrées
à la mesure de ces handicaps.
Plusieurs échelles ont démontré la
fiabilité et la validité de l'évaluation de l'handicap
causé par l'AVC, y compris le National Institutes of Health
Strock Scale (NIHSS), le Score Rankin modifié
(MRS), l'indice de Barthel (BI), le Glasgow Outcome
Scale (GOS), et Strock Impact Scale (SIS). La
connaissance de ces échelles, par les neurologues, permet
d'améliorer la prise en charge clinique du patient après un AVC.
L'intérêt de ces derniers en pathologie neurovasculaire est de
quantifier, dés la phase aiguë de l'AVC et plus
précisément de l'infarctus cérébral, des
prédicteurs de morbi/mortalité, ce qui peut amener à une
modification de la prise en charge thérapeutique.
Chaque échelle est unique. Dans la pratique, le NIHSS
est utile pour le pronostic précoce, tandis que la BI est utile pour
planifier des stratégies de réadaptation. Le MRS et le GOS
fournir des mesures sommaires de résultat et peut-être la plus
pertinente pour les cliniciens et les patients qui envisagent une intervention
précoce. Le SIS a été conçu pour mesurer la
perspective du patient sur les effets de l'AVC.
Au niveau de l'étude AVC/Maroc les neurologues ont
évalué l'handicap des 127 cas d'AVC avec les deux échelles
: l'index de Barthel et le score Rankin. Nous utilisons pour nos analyses les
résultats obtenus suite à l'échelle Rankin
modifiée.
I.2.2. LE SCORE RANKIN MODIFIE
L'échelle de Rankin a été conçue
en 1957 pour l'évaluation des conséquences des AVC, et a
été modifiée en 1988 pour améliorer son
utilité. La version modifiée, ou MRS, a depuis été
couramment utilisée pour évaluer l'invalidité après
un accident vasculaire cérébral. Le score Rankin tente de mesurer
l'indépendance fonctionnelle, intégrant les composantes de l'OMS
de
28 Selon l'Organisation Mondiale de Santé
(OMS)
42
la fonction corporelle, l'activité et la participation.
L'évaluation de l'handicap à l'aide de cette échelle est
moins contraignante et moins coûteuse. Le recueil des informations peut
se faire auprès des patients par téléphone ou par
courrier, sans avoir besoin de revoir le patient. Ce qui peut être
très intéressant pour des études
épidémiologiques sur de larges populations.
L'indicateur Rankin est coté de 0 à 6.
- Un score de 0 : signifie que le patient n'a aucun
symptôme d'handicap.
- Un score de 1 : pas de handicap important,
malgré des symptômes, en mesure
d'effectuer toutes les tâches habituelles et les
activités
- Un score de 2 : incapacité
légère, impossible d'effectuer toutes les tâches,
mais
capable de vaquer à ses occupations sans aide.
- Un score de 3 : incapacité
modérée, nécessite un peu d'aide, mais capable de
marcher
seul.
- Un score de 4 : invalidité
modérée, incapable de marcher sans aide, et incapable
de
gérer ses besoins corporels sans assistance.
- Un score de 5 : invalidité
sévère, rivé au lit et nécessitant une
surveillance et des soins
de nursing permanents.
- Score 6 : correspond à la mort du
patient.
Les neurologues considèrent que tous les patients ayant
obtenu un score supérieur ou égal à 3 sont
déclarés porteurs d'un handicap sévère. Donc notre
variable handicap sera dichotomisée en handicap grave contre pas
grave.
SECTION II : LES DETERMINANTS AGGRAVANT LE RISQUE D'HANDICAP D'UN
AVC : APPLICATIONS SUR LES DONNEES RECUEILLIES
A partir de la base de données « AVC (volet
médical) », réalisée en 2008/2009, nous allons
essayer d'analyser l'effet des caractéristiques individuelles et
d'environnement (sexe, âge, milieu de résidence) et celui des
facteurs de risque qui permettent d'expliquer la sévérité
de l'handicap: notamment les antécédents
médicaux...etc.
Les caractéristiques de notre échantillon se
présentent comme suite, sur 60 031 personnes enquêtées, 127
ont eu un AVC durant les 12 derniers mois dont 57,94% ont gardé un
handicap sévère. L'âge moyen des individus de notre
échantillon est de 66,5 ans. Les hommes présentent un risque un
peu plus élevé d'AVC que les femmes (51,97% contre 48,03%). On
43
remarque aussi qu'il y a eu plus de cas d'AVC au niveau rural
qu'au milieu urbain et périurbain, où on a enregistré que
16 cas d'AVC.
II.1. L'EFFET DES VARIABLES DEMOGRAPHIQUES SUR LA GRAVITE
DE L'HANDICAP
A/ L'âge et la gravité de l'handicap
35
30
25
20
15
10
5
0
Aucun symptôme
Pas d'handicap important
Incapacité légère
Incapacité modérée
Invalidité modérée
moins de 65 ans
plus de 65 ans
Invalidité sévère
70
non sévère sévère
moins de 65 ans
plus de 65 ans
60
50
40
30
20
10
0
FIGURE 3: LA GRAVITE DE L'HANDICAP SELON L'AGE
Sur les 127 cas d'AVC avérés, 73 cas
présentent des handicaps sévères. Il semble que le fait
d'avoir un AVC a un âge avancé, augmente le risque d'en garder un
handicap sévère. En effet, parmi les personnes âgées
de plus de 65 ans, 65.85% ont un handicap sévère, ce % est de
43,18% seulement pour celles qui ont moins de 65 ans. Ces dernières ne
gardent que des handicaps importants (28.89%) et d'handicap
modéré (20%). Alors que plus de la moitié des individus
âgés de plus de 65 ans gardent des invalidités graves
(51.22%). Nous pouvons expliquer ces résultats, du fait qu'une personne
âgée à plus de mal à récupérer la
totalité de sa santé après un AVC par le manque de
sensibilisation de cette tranche d'âge de l'importance de la
rééducation.
B/ Le sexe et la gravité de l'handicap
Selon les estimations, chez les hommes il est plus probable
d'avoir un AVC (51,59% contre 48,41% pour les femmes). Qu'en est-il de
l'analyse en termes de gravité de l'handicap suite à un AVC? Les
résultats indiquent que 67,21% des cas d'AVC chez les femmes causent un
handicap sévère, contre 50% chez les hommes.
30 25 20 15 10 5 0
|
|
Aucun symptôme
Pas d'handicap important Incapacité
légère
Incapacité modérée Invalidité
modérée Invalidité sévère
|
|
Hommes Femmes
|
FIGURE 4: LA GRAVITE DE L'HANDICAP SELON LE SEXE
Après un AVC, 40.91% des hommes n'ont gardé
aucunes séquelles importantes, alors que 33.33% ont un handicap
modéré à sévère. Les femmes gardent
plutôt des handicaps sévères après un AVC, nous
avons 49.18% de ces dernières souffrent d'invalidité grave.
Ces résultats peuvent être expliqués par
le niveau scolaire des femmes (cf. tableau ci-dessous).
100% des femmes qui ont un handicap sévère n'ont
aucun niveau scolaire. Ces femmes ne connaissent pas le grand risque de l'AVC
et donc ne consultent pas le médecin le plutôt possible. Alors
qu'une prise en charge rapide diminue fortement le degré d'handicap.
A noter que le test d'indépendance chi-2 nous permet de
soulever une dépendance entre le degré d'handicap après un
AVC et le sexe des individus à 5% c'est-à-dire que les
différences d'handicaps entre les hommes et les femmes sont
statistiquement significatives (chi-2 (1) = 3.86 p=0.049).
44
II.2. L'EFFET DES VARIABLES SOCIO-ECONOMIQUES SUR LA
GRAVITE DE L'HANDICAP
A/ L'effet du niveau scolaire
TABLEAU 15: FREQUENCES DES INDIVIDUS QUI ONT UN HANDICAP
SEVERE SELON LE SEXE ET LE NIVEAU D'EDUCATION
Niveau scolaire
|
0
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
Total
|
Sexe
|
Hommes
|
-
|
56.67%
|
46.15%
|
33.33%
|
33.33%
|
50%
|
0%
|
46.67%
|
Femmes
|
100%
|
72%
|
0%
|
0%
|
0%
|
0%
|
0%
|
66.07%
|
Parmi les 127 cas d'AVC, 116 n'ont pas dépassé
le niveau scolaire primaire. 51,72% sont des hommes. Alors que 68.97% des 116
personnes n'ont pas dépassé la première année du
niveau primaire.
D'après le tableau ci-dessus, quelque soit le niveau
scolaire, 66.07% des femmes ont un handicap sévère contre 46.67%
pour les hommes. Nous observons aussi que la sévérité
d'handicap devient moins importante tout en avançant dans le niveau
scolaire de la femme. Ce qui n'est pas le cas pour les hommes. Le test de
Pearson chi-2 nous permet de conclure que la
45
sévérité de l'handicap est
statistiquement dépendante du niveau scolaire de l'individu avec un
risque de se tromper de 5% (p=0.016).
B/ Le milieu de résidence et la gravité de
l'handicap : (urbain / rural)
Les zones urbaines (Casablanca/Rabat) présentent plus
de cas d'AVC que la zone rurale de Rabat, soit 54,76%. Ceci peut être
expliqué par le grand nombre de personnes enquêtées en zone
urbaine.
Parmi les personnes vivant dans les zones urbaines, 61.43% ont
un handicap sévère après un AVC alors que 52.63% vivent
dans des milieux ruraux. La prise en charge des individus vivant dans des zones
rurales est très faible du fait de leur éloignement des centres
de santé, de l'absence d'équipe médicale
spécialiste dans les accidents vasculaires (l'hospitalisation ne
s'effectue pas très vite). Ce qui augmente le nombre et la
gravité des séquelles tout en plus des individus ayant eu l'AVC
dans les zones rurales qui sont mort (chance de survie sans une vitesse dans la
prise en charge est minime).
TABLEAU 16: LA GRAVITE DE L'HANDICAP SELON LE MILIEU DE
RESIDENCE
Handicap
|
Urbain
|
Rural
|
Total
|
Sévère
|
43
|
30
|
73
|
Total des handicaps dans les zones
|
70
|
57
|
127
|
Cependant l'urbanisation est aussi accompagnée de
l'exode rural. En raison de la recherche d'emploi, les ruraux vivant en zone
urbaine (périurbaine) gardent leurs habitudes. C'est ce qui explique le
pourcentage important des individus dépendants après un AVC en
urbain.
C/ L'effet de la couverture sociale sur la
sévérité de l'handicap
FIGURE 5: L'HANDICAP ET LA COUVERTURE SOCIALE SELON LE MILIEU DE
LA RESIDENCE
En général, après un AVC l'individu doit
63,83
70 entreprendre des séances de
rééducation
56,52 57,14
60 dés le lendemain. C'est surtout au cours
50 des 6 premiers mois que la rééducation
40
30
25 est efficace et aide le patient à
conserver
son autonomie. Ce qui entrave les
20
10 individus à effectuer ces séances c'est la
0 non adhésion à une couverture qui prend
oui non
urbain rural
en charge une partie ou la totalité des
dépenses. Non pouvons remarquer,
qu'au niveau des personnes qui ont gardées un handicap
sévère qui vivent dans des zones urbaines, 56.52% ont souscrits
une couverture sociale contre 63.83% de ceux qui n'en bénèficent
pas. En zone rurale, les individus qui gardent des séquelles graves sont
ceux n'ayant pas de couverture sociale (57.14%).
II.3. L'EFFET DES ANTECEDENTS MEDICAUX
Nous avons déjà démontré que la
probabilité d'avoir un AVC augmente avec l'existence des facteurs
à risque (cf. chapitre I). Les antécédents
médicaux à l'instar de l'HTA, du diabète et des MC
favorisent-ils la probabilité de survivre avec un handicap
sévère suite à un AVC ?
A/ L'handicap pour les patients ayant l'HTA
16%
10%
17%
23%
16%
18%
HTA
Aucun symptôme Pas d'handicap important Incapacité
légère Incapacité modérée Invalidité
modérée Invalidité sévère
46
FIGURE 6: LA PRESENCE DE L'HTA ET LA GRAVITE DE L'HANDICAP
47
Nous avons soulevé que l'hypertension est l'un des
facteurs à risque les plus important de l'AVC. Le risque d'avoir l'AVC
dans la population marocaine est 15.68 fois plus important chez les personnes
hypertendues (cf. CH I Section II.1.4). Dans la population ayant
l'HTA, 57% gardent des séquelles sévères après un
AVC (score Rankin = à 3). 27% seulement des individus hypertendus s'en
sortent avec aucun symptôme (handicap léger) après un AVC
alors que 39% perdent leur autonomie (handicap grave).
Parmi les femmes qui sont hypertendus 25.71% gardent des
invalidités sévères, alors que parmi les hommes
hypertendus seulement 5.71% ont eu un score Rankin de 5.
Soulignons que 57.89% des personnes ne souffrant pas d'HTA,
gardent des séquelles sévères après un AVC. La
présence donc d'autres facteurs à risque influencent sur la
gravité d'handicap.
B/ L'handicap pour les patients ayant le diabète
L'handicap dû à l'AVC divise la population
diabétique à parts égales. Ainsi, 50% des personnes
diabétiques souffrent d'handicap sévère (59.41% des non
diabétiques perdent l'autonomie).
Le diabète n'a pas un grand impact sur la
gravité des séquelles d'AVC. Nous avons 23.08% des personnes
diabétiques souffrent d'incapacité légère contre
19.23% sont porteurs d'handicaps invalidants graves.
CONCLUSION CHAPITRE II
Suite à des données internationales recueillies
et analysées par l'OMS 29 , l'AVC représente la
première cause d'handicap dans le monde, car à long terme, la
moitié des survivants seront dépendants. La gravité des
séquelles associées à l'AVC sont diverses. Elles sont
liées à la présence des facteurs de risque qu'ils soient
évitables ou non. Les neurologues précisent, que les
conséquences de l'AVC sont surtout liées au type pathologique de
l'AVC (Ischémique, hémorragique) et à la rapidité
de la prise en charge (une hospitalisation et un traitement
rapides)30.
Notre analyse a porté sur les 127 cas d'AVC
avérés. Elle nous a permis d'en tirer d'importantes conclusions.
La gravité de l'handicap dans la population marocaine est plus
29 Rapport de l'OMS consacré aux pathologies
neurologiques
30 Notre base de données sur laquelle nous
travaillons manque d'informations sur l'hospitalisation après l'AVC, la
durée de prise en charge, les informations sur la
rééducation
48
importante chez les femmes âgées de plus de 65
ans avec des antécédents médicaux (HTA et diabète).
Ainsi que l'adhésion à une couverture sociale diminue fortement
la gravité des séquelles associées aux AVC, surtout dans
le milieu rural.
CONCLUSION GENERALE
L'impact des maladies non transmissibles a augmenté
dans les pays en développement de 10% à cause de la transition
épidémiologique (Lopez. Et al, 2006).
Les AVC se trouvent au premier rang dans l'épidémie de maladies
non transmissibles. D'après le rapport de l'OMS de 2004, cette
épidémie deviendrait la première cause de mortalité
en 2020 au niveau des pays à revenus faibles et intermédiaires.
Et la tendance naturelle est amenée vers l'augmentation en raison du
vieillissement de la population. L'AVC représente alors un enjeu majeur
de santé publique. L'étude AVC réalisée en
Février 2009 au Maroc est une enquête riche. Elle permettra, dans
le futur, de mettre en place une politique de santé qui vise à
stopper l'augmentation des nouveaux cas d'AVC.
Notre étude sur la base de données AVC, nous a
permis d'analyser l'amont et l'aval d'un AVC au Maroc. Dans le but de
réduire la fréquence et les gravités des séquelles
associées aux AVC. D'après nos traitements
économétriques ou nous avons modélisé la survenance
des trois maladies à risque en fonction des facteurs
socio-économiques et comportementaux des marocains. Nous avons conclus,
suite aux résultats obtenus, que la présence d'une maladie
à risque expose fortement l'individu à en avoir d'autres maladies
à risque d'AVC. Ensuite, le niveau d'éducation des femmes diminue
la probabilité d'avoir les maladies à risque, contrairement aux
hommes. Concernant l'hygiène de vie des marocains, nous l'avons
mesuré par la pratique du sport et le tabagisme (nombre de paquets
fumés). Ceci peut être compléter dans d'autres
études par l'intégration du système nutritionnel, ce qui
pourra renforcer nos résultats. Tous les facteurs à risque
étudiés sont évitables (sauf l'âge) par une
meilleure discipline sanitaire, hygiène de vie et alimentaire ce qui
pourrait ainsi baisser indirectement la prévalence de l'AVC.
Toute fois l'élimination de l'AVC n'est pas possible du
fait de la présence de facteurs de risque dont on ne pourra pas agir
(sexe et âge). Nous avons soulevé suite à notre analyse de
la base médicale (127 cas d'AVC), que les femmes marocaines
âgées de plus de 65 ans deviennent globalement dépendantes.
Et que les antécédents médicaux n'agissent pas fortement
sur la gravité des séquelles. Il s'agit donc de surveiller autant
que possible les facteurs de risque
49
contrôlables tout en ciblant les femmes
âgées. Les prendre en charge pourrait diminuer
systématiquement le degré de l'handicap et surtout la
récidive.
Nous avons bien démontré que les maladies
à risque (HTA, Diabète et les MC) agissent fortement sur la
probabilité de la survenance de l'AVC. Donc une meilleure
prévention contre cette maladie se ferait par la maitrise des facteurs
à risque évitables. Ceci diminuera fortement la mortalité
et la morbidité évitable, en particulier chez les personnes de
moins de 65 ans.
Les AVC surviennent brutalement et ses séquelles sont
d'autant moins graves que les patients sont pris en charge rapidement par des
structures spécialisées. Cet objectif ne pourra pas être
réalisé avec la présence d'une grande
inégalité régionale (entre les zones rurales et urbaines)
et les inégalités sociales en santé. Assurer
l'accès à la majorité des patients à des soins de
qualité serait un objectif parmi d'autres.
Finalement, il est clair que la mise en place d'actions
publiques et la prévention contre les facteurs de risque permettront,
non pas de réduire à zéro, mais de diminuer de
manière considérable les cas d'AVC. Certaines mesures
préventives doivent être réalisées par les
professionnels de santé tandis que d'autres peuvent être
effectuées par tout un chacun.
50
BIBLIOGRAPHIE
1. ADAMSON Joy et al, 2004. «Is stroke the most
common cause of disability?» National Stroke Association, Vol.
13,171-177.
2. AMINOT et Damon MN, 2002, «The use of logistic
regression in the analysis of data concerning good medical practice»,
Rev Med Ass Maladie. 33.2:137-143.
3. ANNONI Jean M. et al, 2011. « Troubles cognitifs
et comportementaux après lésion cérébrale : impact
sur la reprise professionnelle », Rev Med Suisse, 7:944-7.
4. ARVEUX I. et al, 2002. « Mise au point : le sujet
âgé fragile ». La revue de gériatrie,
27,569-581.
5. APFELBAUM Mariam, 1994, « La diète
prudente est elle bien raisonnable » ; au nom de la science, manger
magique, N°149, 201p.
6. AVENDANO Mauricio et al, 2004, «Educational level
and stroke mortality: a comparison of 10 European populations during the
1990». Stroke, 35:432-437.
7. BARCELO A. et al, 2001, «Incidence and prevalence
of diabetes mellitus in the Americas», Rev Panam Salud Publica 10
(5).
8. BOWER H. James et al, 2012, «Validity of a
screening instrument for neurologic disability in resource-poor African
communities», Journal of the neurological sciences (320), 52-55.
9. CASSILLAS J-M et al, 2006 « Fatigue et maladies
cardio-vasculaires », CHU de Dijon, Avril.
10. CDC Home [En ligne], Ancel Keys, Ph.D, (Consulté
en Juillet 2012). Disponible sur :
http://www.cdc.gov/mmwr/preview/mmwrhtml/mm4830a1box.htm
11. Centre de recherche d'étude et de documentation en
économie de la santé « CREDES », Sept.1999. «
L'hypertension artérielle en France : prévalence et prise en
charge thérapeutique ».
12. COLLINS R. et al, 1990, «Blood pressure, stroke,
and coronary heart disease. Part 2, short-term reductions in blood pressure
overview of randomised drug trials in their epidemiological context».
Lancet, 335: 827-37.
13. DEBUSSCHE Xavier, 2009, « les
inégalités face à la maladie chronique : l'exemple du
diabète », Centre hospitalier Universitaire de la
Réunion.
14. FAVIER F. et al, 2004, « Evaluation du lien
entre environnement chimique, obésité et diabète »,
(ECOD).
15. FEIGIN. 2004, «How to study stroke
incidence?» The Lancet; 363:1920-1921.
16.
51
FRANKEL MR et al, 2000, «Predicting prognosis after
stroke». Lancet Neurology, 55:952-959.
17. Haute Autorité de santé HAS, Mai 2009,
« AVC : prise en charge précoce (alerte, phase pré
hospitalière, phase hospitalière initiale, indications de la
thrombolyse) », Argumentaire.
18. HAYWARD Peter, 2004, «Stroke disability in South
Africa matches more affluent nations». Lancet Neurology, Vol.3.
19. LIMBERT G. 2008, «Towards the development of an
ethno epidemiological study of type 2 diabetes and its
complications», Santé Publique, 20(2): 113-24.
20. INAMO Jocelyn, 30 Sept 2008, « Aspects
épidémiologiques de l'hypertension artérielle aux
Antilles-Guyane », Thèse de l'université de
Toulouse.
21. JOHANNESSON M et al. 1993 Sep, «The
cost-effectiveness of treating hypertension in elderly people--an analysis of
the Swedish Trial in Old Patients with Hypertension (STOP
Hypertension)». J Intern Med; 234(3):317-323.
22. JOHNSTON Claiborne et al, 2009, «Global
variation in stroke burden and mortality: estimates from monitoring,
surveillance, and modeling». Lancet, 8:345-54.
23. KASNER Scott, 2006, «Clinical interpretation and
use of stroke scales», Lancet Neurology 5:603-12.
24. LC-maillard, gériatrie-Jandel [En ligne].
Professeur Claude JANDEL (Consulté en Juillet 2012). Disponible sur
:
http://www.lc-maillard.org/geriatrie_jeandel.htm
25. LEMONNIER Elisabeth F, Juin 2009, « la
prévention et la prise en charge des AVC en France », Rapport
ministériel.
26. - LOPEZ AD et al, 2006, «Global and regional
burden of disease and risk factors, 2001: systematic analysis of population
health data». Lancet; 367:1747-57.
27. MARMOT M. 1993, «Epidemiological approach to the
explanation of social differentiation in mortality: the Whitehall studies.
Soz Praventivmed»; 38(5):271-279.
28. MBOUENDE Yves M, 2008, « Hypertension
artérielle et prévention », Société
camerounaise de cardiologie.
29. MOULIN T. et al, Juin 2010, « 133 accidents
vasculaires cérébraux, diagnostiquer un AVC ».
Collège des enseignants de médecine vasculaire &
collège de chirurgie vasculaire.
30. OJALA-OKSALA Johanna et al, 2012, «Educational
History Is an Independent Predictor of Cognitive Deficits and Long-Term
Survival in Postacute Patients With Mild to Moderate Ischemic
Stroke», Stroke, 43:2931-2935.
31.
52
OMS, Mai 2004, « Hypertension artérielle et
les autres facteurs de risque cardio-vasculaires à Brazzaville
», 4-21.
32. OMS, 2011, « Rapport sur la situation mondiale
des maladies non transmissibles 2010-résumé d'orientation
».
33. OMS, 2009, « Stratégie de
coopération OMS-Maroc 2008-2013 ».
34. PAPOZ L. et al, 2002, «Is HbA1c appropriate for
the screening of diabetes in general practice?» Diabetes Metab, Feb;
28(1): 72-7.
35. POIRIER P. et al, 2003 , « Obésité
et maladies cardiaques ». Erudit, médecine/sciences; 19
:943-9.
36. PREUX P.M. et al, 2005, « Qu'est ce qu'une
régression logistique? », Rev Mal Respir; 22 :159-62.
37. ROTHWELL PM, 2001, «The high cost of not funding
stroke research: a comparison with heart disease and cancer», Lancet,
357: 1612-1616.
38. SAGUI E, 2007, « Les accidents vasculaires
cérébraux en Afrique Subsaharienne », Med trop.
67:596-600.
39. TAZI M-A et al, 2009, «Risk factors for
hypertension among the adult Moroccan population», Eastern
Mediterranean Health Journal, Vol 15, N°4.
40. WAGNER Aline et al, 16 Décembre 2008, «
Etats des lieux sur l'hypertension artérielle en France en 2007 :
l'étude Mona-Lisa », BEH thématique 49-50.
41. Wild et al, October 2004, «Global prevalence of
Diabetes: Estimates for the Year 2000 and projections for 2030»,
Diabetes Care, Vol. 27, N°10. 2568-2569.
42. WHISNANT Jack P, Janv-Fév 1974,
«Epidemiology of Stroke: Emphasis on Transient Cerebral Ischemic
Attacks and hypertension», Stroke, Vol 5,
5:68-70.
.
homme
l'individu
a t il une
HTA
oui
non
ANNEXES
Les tableaux obtenus sur stata concernant le type de
consultation
personnel
médecin
herboriste
fkih
ne se soigne pas
5
consulté
|
Percent
|
|
7,463
50
16
752
131
|
88.72 0.59 0.19 8.94
1.56
|
|
Freq.
8,412
|
|
|
herborist fkih ne se soi
|
|
|
17
|
5
|
365
|
|
|
0.49
|
0.15
|
10.60
|
|
|
34.00
|
31.25
|
48.54
|
|
|
33
|
11
|
387
|
|
|
0.66
|
0.22
|
7.79
|
|
|
66.00
|
68.75
|
51.46
|
|
|
50
|
16
|
752
|
|
|
0.59
|
0.19
|
8.94
|
|
|
100.00
|
100.00
|
100.00
|
|
|
sexe de
médecin
l'individu
2,996
87.02
Total
40.14
femme
4,467
89.90
59.86
Total
7,463
88.72
100.00
|
|
|
60
3,443
1.74
100.00
|
médecin
|
herborist
|
fkih
|
ne
|
se soi
|
45.80
|
40.93
|
5,522
|
44
|
14
|
|
582
|
71
|
4,969
|
87.97
|
0.70
|
0.22
|
|
9.27
|
1.43
|
100.00
|
73.99
|
88.00
|
87.50
|
|
77.39
|
54.20
|
59.07
|
1,941
|
6
|
2
|
|
170
|
131
1.56
|
8,412
100.00
|
90.91
|
0.28
|
0.09
|
|
7.96
|
100.00
|
100.00
|
26.01
|
12.00
|
12.50
|
|
22.61
|
5
|
|
7,463
|
50
|
16
|
|
752
|
115
|
6,277
|
88.72
|
0.59
|
0.19
|
|
8.94
|
1.83
|
100.00
|
100.00
|
100.00
|
100.00
|
|
100.00
|
87.79
|
74.62
|
l'individu
Total a t il le
diabéte
non
oui
Total
53
|
|
|
0.75
100.00
12.21
25.38
131
8,412
|
médecin
|
herborist
|
fkih
|
ne
|
se soi
|
1.56
|
100.00
|
6,279
|
48
|
15
|
|
717
|
100.00
|
100.00
|
87.46
|
0.67
|
0.21
|
|
9.99
|
5
|
|
84.14
|
96.00
|
93.75
|
|
95.35
|
120
|
7,179
|
1,184
|
2
|
1
|
|
35
|
1.67
91.60
|
100.00
85.34
|
96.03
|
0.16
|
0.08
|
|
2.84
|
|
|
15.86
|
4.00
|
6.25
|
|
4.65
|
11
|
1,233
|
7,463
|
50
|
16
|
|
752
|
0.89
8.40
|
100.00
14.66
|
88.72
|
0.59
|
0.19
|
|
8.94
|
|
|
100.00
|
100.00
|
100.00
|
|
100.00
|
131
|
8,412
|
|
personnel consulté
|
Total
54
secteur d'activité
|
médecin
|
herborist fkih ne
|
se soi
|
5
|
|
l'individu
agricultute et pêche
|
622
|
4
|
1
|
88
|
8
|
|
a t il une
|
86.03
|
0.55
|
0.14
|
12.17
|
1.11
|
|
maladie
cardiaque
|
29.02
|
médecin herborist fkih ne se soi 5
25.00
|
16.67
|
31.54
|
22.22
|
|
commerce
|
311
|
3
|
0
|
45
|
6
|
|
non
|
85.21
|
0.82
|
6,744 46 16 721 126
0.00
|
12.33
|
1.64
|
7,653
|
|
14.51
|
18.75
|
88.12 0.60 0.21 9.42 1.65
0.00
|
16.13
|
16.67
|
100.00
|
services
|
531
|
4
|
90.37 92.00 100.00 95.88 96.18
1
|
69
|
14
|
90.98
|
|
85.78
|
0.65
|
0.16
|
11.15
|
2.26
|
|
oui
|
24.78
|
25.00
|
719 4 0 31 5
94.73 0.53 0.00 4.08 0.66
16.67
|
24.73
|
38.89
|
759
100.00
|
artisanat
|
116
|
0
|
9.63 8.00 0.00 4.12 3.82
2
|
17
|
2
|
9.02
|
|
84.67
|
0.00
|
personnel consulté
1.46
|
12.41
|
1.46
|
|
Total
|
5.41
|
0.00
|
7,463 50 16 752 131
33.33
|
6.09
|
5.56
|
8,412 Total
|
btp
|
184
|
100.00 100.00 100.00 100.00 100.00
0
|
88.72 0.59 0.19 8.94 1.56
1
|
30
|
2
|
100.00
100.00
723
|
|
84.79
|
0.00
|
0.46
|
13.82
|
0.92
|
100.00
|
|
8.59
|
0.00
|
16.67
|
10.75
|
5.56
|
29.15
|
administration publiq
|
285
|
4
|
1
|
19
|
4
|
365
|
|
91.05
|
1.28
|
0.32
|
6.07
|
1.28
|
100.00
|
|
13.30
|
25.00
|
16.67
|
6.81
|
11.11
|
14.72
|
autres secteurs
|
94
|
1
|
0
|
11
|
0
|
619
|
|
88.68
|
0.94
|
0.00
|
10.38
|
0.00
|
100.00
|
|
4.39
|
6.25
|
0.00
|
3.94
|
0.00
|
24.96
|
Total
|
2,143
|
16
|
6
|
279
|
36
|
137
|
|
86.41
|
0.65
|
0.24
|
11.25
|
1.45
|
100.00
|
|
100.00
|
100.00
|
100.00
|
100.00
|
100.00
|
5.52
|
situation dans la
profession
|
médecin
|
herborist fkih ne
|
se soi
|
5
|
100.00
12.62
|
employeur
|
114
|
2
|
0
|
5
|
0
|
106
|
|
94.21
|
1.65
|
personnel consulté
0.00
|
4.13
|
0.00
|
100.00
|
|
5.39
|
13.33
|
0.00
|
1.82
|
0.00
|
4.27
Total
|
indépendant
|
680
|
5
|
2
|
113
|
19
|
2,480
121
|
|
83.03
|
0.61
|
0.24
|
13.80
|
2.32
|
100.00
100.00
|
|
32.17
|
33.33
|
33.33
|
41.09
|
52.78
|
100.00
4.95
|
salarié
|
1,265
|
8
|
4
|
145
|
17
|
819
|
|
87.91
|
0.56
|
0.28
|
10.08
|
1.18
|
100.00
|
|
59.84
|
53.33
|
66.67
|
52.73
|
47.22
|
33.48
|
apprenti ou aide fama
|
55
|
0
|
0
|
12
|
0
|
1,439
|
|
82.09
|
0.00
|
0.00
|
17.91
|
0.00
|
100.00
|
|
2.60
|
0.00
|
0.00
|
4.36
|
0.00
|
58.83
|
Total
|
2,114
|
15
|
6
|
275
|
36
|
67
|
|
86.43
|
0.61
|
0.25
|
11.24
|
1.47
|
100.00
|
|
100.00
|
100.00
|
100.00
|
100.00
|
100.00
|
2.74
|
Iteration 0:
|
log
|
|
|
|
|
Iteration
|
1:
|
log
|
|
|
|
|
Iteration
|
2:
|
log
|
|
-1038.8839
|
(backed
|
|
Iteration
|
3:
|
log
|
|
|
|
|
Iteration
|
4:
|
log
|
|
-1017.0605
|
(backed
|
|
Iteration
|
5:
|
log
|
|
|
|
|
Iteration
|
6:
|
log
|
|
-1008.0911
|
(backed
|
|
Iteration
|
7:
|
log
|
|
|
|
|
Iteration
|
8:
|
log
|
likelihood =
|
-1053.945
-990.98153
|
(backed
|
|
Iteration
|
9:
|
log
|
likelihood =
|
-1053.3124
|
|
|
Iteration
|
10:
|
log
|
likelihood =
|
|
|
|
Iteration
|
11:
|
log
|
likelihood =
|
-1031.7897
|
|
|
Iteration
|
12:
|
log
|
likelihood =
|
|
|
|
Iteration
|
13:
|
log
|
likelihood =
|
-1010.9357
|
|
|
Iteration
|
14:
|
log
|
likelihood =
|
|
|
|
Iteration
|
15:
|
log
|
likelihood =
|
-999.20524
|
|
|
Iteration
|
16:
|
log
|
likelihood =
|
|
|
|
Iteration
|
17:
|
log
|
likelihood =
|
-987.95557
|
|
|
Iteration
|
18:
|
log
|
likelihood =
|
-986.60711
|
|
|
Iteration
|
19:
|
log
|
likelihood =
|
-982.68479
|
|
|
Iteration
|
20:
|
log
|
likelihood =
|
-981.72664
|
|
|
Iteration
|
21:
|
log
|
likelihood =
|
-979.14909
|
|
|
Iteration
|
22:
|
log
|
likelihood = likelihood =
|
-975.05561
-974.06046
|
|
|
|
|
|
up)
up)
up)
up)
likelihood =
-973.69467
likelihood =
-973.43134
likelihood =
-973.40912
likelihood =
-973.40749
likelihood =
-973.40742
Multinomial logistic regression Number of obs
LR chi2(40)
Prob > chi2
likelihood =
-973.40777
55
persoconsu~é
|
likelihood =
|
-973.40741
|
z
|
P>|z|
|
|
|
1
|
|
|
|
=
=
|
|
2
|
|
|
|
|
=
|
|
sexe1
|
-.0974596
|
Log likelihood = -973.40741 Pseudo R2
.6880949
|
-0.14
|
0.887
|
=
-1.446101
|
|
age_cor
|
-.0134039
|
.0215395
|
-0.62
|
0.534
|
-.0556206
|
|
educ
|
.018175
|
.1525896
|
0.12
|
0.905
|
-.2808951
|
|
educ2
|
Coef.
.0009719
|
Std. Err.
.0099143
|
0.10
|
0.922
|
[95% Conf.
-.0184598
|
Interval]
|
htag
|
-.6259781
|
.7870758
|
-0.80
|
0.426
|
-2.168618
|
|
diabéteg
|
(base outcome)
-15.97079
|
1638.446
|
-0.01
|
0.992
|
-3227.267
|
|
cardiag
|
-15.70328
|
2237.028
|
-0.01
|
0.994
|
-4400.198
|
|
rhumg
|
.4582134
|
.6065389
|
0.76
|
0.450
|
-.7305811
|
|
statutpro
|
-.5949729
|
.4099899
|
-1.45
|
0.147
|
-1.398538
|
1.251182
|
revenu
|
.0000164
|
7.64e-06
|
2.14
|
0.032
|
1.41e-06
|
.0288128
|
_cons
|
-2.560492
|
1.809778
|
-1.41
|
0.157
|
-6.10759
|
.317245
.0204036
|
3
|
|
|
|
|
|
.9166621
|
sexe1
|
2.745324
|
1.217866
|
2.25
|
0.024
|
.3583502
|
3195.325
|
age_cor
|
-.0184647
|
.0457972
|
-0.40
|
0.687
|
-.1082255
|
4368.792
|
educ
|
.1957333
|
.3782505
|
0.52
|
0.605
|
-.545624
|
1.647008
|
educ2
|
-.0252553
|
.0317463
|
-0.80
|
0.426
|
-.0874768
|
.2085926
|
htag
|
-20.66827
|
23.83736
|
-0.87
|
0.386
|
-67.38863
|
.0000314
|
diabéteg
|
-15.14979
|
2113.754
|
-0.01
|
0.994
|
-4158.031
|
.9866074
|
cardiag
|
-15.28725
|
2804.443
|
-0.01
|
0.996
|
-5511.894
|
|
rhumg
|
-53.79425
|
4175.023
|
-0.01
|
0.990
|
-8236.69
|
|
statutpro
|
-.5284078
|
.8264991
|
-0.64
|
0.523
|
-2.148316
|
5.132297
|
revenu
|
.0001616
|
.0001379
|
1.17
|
0.241
|
-.0001087
|
.0712961
|
_cons
|
-7.415025
|
3.970803
|
-1.87
|
0.062
|
-15.19766
|
.9370906
.0369663
|
4
|
|
|
|
|
|
26.0521
|
sexe1
|
-.2701726
|
.1806545
|
-1.50
|
0.135
|
-.624249
|
4127.731
|
age_cor
|
-.0160467
|
.0057077
|
-2.81
|
0.005
|
-.0272335
|
5481.319
|
educ
|
.0625336
|
.0485474
|
1.29
|
0.198
|
-.0326175
|
8129.101
|
educ2
|
-.0062209
|
.003939
|
-1.58
|
0.114
|
-.0139411
|
1.091501
|
htag
|
.1975195
|
.1719118
|
1.15
|
0.251
|
-.1394214
|
.0004319
|
diabéteg
|
-1.232816
|
.3211982
|
-3.84
|
0.000
|
-1.862353
|
.3676068
|
cardiag
|
-.6497124
|
.339404
|
-1.91
|
0.056
|
-1.314932
|
|
rhumg
|
.2954037
|
.1732401
|
1.71
|
0.088
|
-.0441407
|
|
statutpro
|
-.098657
|
.1190977
|
-0.83
|
0.407
|
-.3320843
|
.0839038
|
revenu
|
-.0002654
|
.0000715
|
-3.71
|
0.000
|
-.0004056
|
-.0048599
|
_cons
|
-.1618521
|
.5164704
|
-0.31
|
0.754
|
-1.174116
|
.1576847
.0014994
|
5
|
|
|
|
|
|
.5344604
|
sexe1
|
-.431785
|
.5101563
|
-0.85
|
0.397
|
-1.431673
|
-.6032789
|
age_cor
|
.0021889
|
.0138494
|
0.16
|
0.874
|
-.0249554
|
.0155073
|
educ
|
.0371341
|
.1039891
|
0.36
|
0.721
|
-.1666808
|
.634948
|
educ2
|
-.0004643
|
.006972
|
-0.07
|
0.947
|
-.0141291
|
.1347702
|
htag
|
-1.561196
|
.741487
|
-2.11
|
0.035
|
-3.014484
|
|
diabéteg
|
-2.081489
|
1.032049
|
-2.02
|
0.044
|
-4.104267
|
|
cardiag
|
-15.85292
|
1562.332
|
-0.01
|
0.992
|
-3077.968
|
|
rhumg
|
.3567796
|
.39697
|
0.90
|
0.369
|
-.4212672
|
|
statutpro
|
-.2886558
|
.2840307
|
-1.02
|
0.309
|
-.8453458
|
|
revenu
|
6.00e-06
|
.0000127
|
0.47
|
0.638
|
-.000019
|
|
_cons
|
-2.681012
|
1.270246
|
-2.11
|
0.035
|
-5.170649
|
|
56
L'exclusion du rhumatisme
LE RHUMATISME
Le rhumatisme est une inflammation des articulations. Il
existe deux grandes sortes de rhumatismes: les rhumatismes inflammatoires (ex:
polyarthrite rhumatoïde) et les rhumatismes d'usure (ex : l'arthrose).
C'est une affection douloureuse de l'appareil locomoteur dont le degré
de gravité varie et dont on distingue trois groupes principaux : le
rhumatisme inflammatoire, le rhumatisme dégénératif et le
rhumatisme des parties molles. Le rhumatisme s'accompagne d'une augmentation de
la mortalité, principalement d'origine cardiovasculaire.
Une grande étude menée par des chercheurs danois
démontre que les personnes souffrant d'arthrite (inflammation des
articulations regroupée dans la grande famille des rhumatismes) majorent
de 30% leur risque de faire un AVC. Pour parvenir à cette conclusion,
les scientifiques de l'Université de Copenhague ont suivi 4 millions de
personnes atteintes de polyarthrite rhumatoïde, pendant cinq ans. Sur 1000
personnes atteintes de polyarthrite rhumatoïde 7,6 avaient un risque
d'AVC. Il faut préciser que l'augmentation du risque de maladie
cardiaque mortelle reste quand même faible.
D'après les résultats obtenus dans l'une des
études réalisées sur notre base de données, il a
été conclu que le rhumatisme agit négativement sur la
survenance de l'AVC. Ceci a été expliqué par la prise des
malades souffrant du rhumatisme de l'aspirine. Ce médicament est
utilisé en cas de douleur. Mais il a été
démontré qu'il permet aussi la prévention de nombreuses
pathologies dont les AVC par son action anticoagulante. C'est la raison pour
laquelle nous ne l'intégrerons pas avec les autres maladies à
risque, celles qui agissent positivement sur la survenance de l'AVC.
Les différents croisements de variables effectués
avec le rhumatisme
Classes d'âges
|
Rhumatisme
|
< 15 ans
|
0.20%
|
[15, 30[
|
0.76%
|
[30, 50[
|
4.12%
|
[50, 65[
|
11.83%
|
65 ans et plus
|
18.99%
|
Total
|
3.59%
|
Sexe
|
Répartition
|
Rhumatisme
|
|
|
Femme
|
Dans
l'ensemble
|
4.72%
|
Moins de 60 ans
|
3.12%
|
Plus de 60 ans
|
22.13%
|
Homme
|
Dans
l'ensemble
|
2.42%
|
Moins de 60 ans
|
1.44%
|
Plus de 60 ans
|
13.37%
|
Total
|
3.59%
|
Milieu de résidence
|
Rhumatisme
|
Urbain
|
2.82%
|
Périurbain
|
3.25%
|
Rural
|
4.66%
|
Total
|
3.59%
|
Niveau scolaire
|
Rhumatisme
|
Aucun
|
6.74%
|
Primaire
|
2.01%
|
Secondaire et Lycée
|
1.31%
|
Universitaire
|
0.92%
|
Khi-2
|
490.88
|
Total
|
3.59%
|
57
La prévalence du rhumatisme selon le sexe, le milieu de
résidence et le niveau d'éducation
Niveau scolaire
|
Rhumatisme
|
Femme
|
Homme
|
Aucun
|
8.13%
|
4.62%
|
Primaire
|
2.32%
|
1.77%
|
Secondaire et Lycée
|
1.47%
|
1.19%
|
Universitaire
|
1.05%
|
0.80%
|
Total
|
3.59%
|
La prévalence de l'AVC selon la présence du
rhumatisme isolément et son association avec d'autres maladies à
risque
Maladies à risque
|
AVC
|
Rhumatisme
|
Oui
|
0.28%
|
Odds ratio
|
1.34
|
Non
|
0.21%
|
IC (95%)
|
0.4795729 ; 2.992862
|
P-value
|
0.30
|
Total
|
0.21%
|
Maladies à risque
|
AVC
|
HTA + Rhumatisme
|
Oui
|
1.43%
|
Odds ratio
|
7.12
|
Non
|
0.20%
|
IC (95%)
|
2.54 ; 16.08
|
P-value
|
0.00
|
Rhumatisme + Diabète
|
Oui
|
0%
|
Odds ratio
|
0
|
Non
|
0.21%
|
IC (95%)
|
0 ; 13.01
|
P-value
|
0.74
|
HTA + Diabète + Rhumatisme
|
Oui
|
0%
|
Odds ratio
|
0
|
Non
|
0.21%
|
IC (95%)
|
0 ; 31.25
|
P-value
|
0.88
|
Total
|
0.21%
|
58
Caractérisation de la population
Prévalence de l'AVC selon le sexe et le niveau
d'éducation
Niveau scolaire
|
Femme
|
Homme
|
Total
|
Aucun
|
85%
|
68.66%
|
153.66
|
Primaire
|
5%
|
13.43%
|
18.43
|
Secondaire et Lycée
|
6.67%
|
14.93%
|
21.6
|
Universitaire
|
3.33%
|
2.98%
|
6.31
|
Total
|
100
|
100
|
200
|
Prévalence de l'HTA selon le sexe et le niveau
d'éducation
Niveau scolaire
|
Femme
|
Homme
|
Total
|
Aucun
|
69.99%
|
47.20%
|
117.19
|
Primaire
|
14.98%
|
24.50%
|
39.48
|
Secondaire et Lycée
|
11.58%
|
19.91%
|
31.49
|
Universitaire
|
3.45%
|
8.39%
|
11.84
|
Total
|
100
|
100
|
200
|
Prévalence du diabète selon le sexe et le niveau
d'éducation
Niveau scolaire
|
Femme
|
Homme
|
Total
|
Aucun
|
69.42%
|
40.78%
|
110.2
|
Primaire
|
15.63%
|
25.03%
|
40.66
|
Secondaire et Lycée
|
11.17%
|
24.09%
|
35.26
|
Universitaire
|
3.78%
|
10.1%
|
13.88
|
Total
|
100
|
100
|
200
|
Prévalence du rhumatisme selon le sexe et le niveau
d'éducation
Niveau scolaire
|
Femme
|
Homme
|
Total
|
Aucun
|
79.43%
|
60.08%
|
139.51
|
Primaire
|
11.81%
|
22.55%
|
34.36
|
Secondaire et Lycée
|
7.37%
|
14.85%
|
22.22
|
Universitaire
|
1.39%
|
2.52%
|
3.91
|
Total
|
100
|
100
|
200
|
59
Les matrices de corrélation des trois modèles:
La survenance de l'hypertension artérielle
|
HTA
|
Educ
|
Age
|
Tabac
|
Sport
|
Diabète
|
MC
|
HTA
|
1.0000
|
|
Educ
|
_0.0786*
0.0000
|
1.0000
|
|
Age
|
0.2831*
0.0000
|
_0.3729*
0.0000
|
1.0000
|
|
Tabac
|
0.0430*
0.0028
|
0.0060
0.6746
|
0.0388*
0.0000
|
1.0000
|
|
Sport
|
_0.0583*
0.0000
|
0.3343*
0.0000
|
_0.2200*
0.0000
|
_0.0308*
0.0000
|
1.0000
|
|
Diabète
|
0.1931*
0.0000
|
_0.0413*
0.0000
|
0.2199*
0.0000
|
_0.0099*
0.0152
|
_0.0306*
0.0000
|
1.0000
|
|
MC
|
0.1758*
0.0000
|
_0.0535*
0.0000
|
0.1673*
0.0000
|
_0.0139*
0.0007
|
_0.0409*
0.0000
|
0.1050*
0.0000
|
1.0000
|
La survenance du Diabète
|
Diabète
|
Educ
|
Age
|
Tabac
|
Sport
|
HTA
|
MC
|
Diabète
|
1.0000
|
|
Educ
|
_0.0413*
0.0000
|
1.0000
|
|
Age
|
0.2199*
0.0000
|
_0.3729*
0.0000
|
1.0000
|
|
Tabac
|
0.0415*
0.0039
|
0.0554*
0.0000
|
0.0388*
0.0000
|
1.0000
|
|
Sport
|
_0.0306*
0.0000
|
0.3343*
0.0000
|
_0.2200*
0.0000
|
_0.0308*
0.0000
|
1.0000
|
|
HTA
|
0.1939*
0.0000
|
_0.0786*
0.0000
|
0.2831*
0.0000
|
_0.0258*
0.0152
|
_0.0583*
0.0000
|
1.0000
|
|
MC
|
0.1050*
0.0000
|
_0.0535*
0.0000
|
0.1673*
0.0000
|
_0.0139*
0.0007
|
_0.0409*
0.0000
|
0.1758*
0.0000
|
1.0000
|
La survenance des MC
|
MC
|
Educ
|
Age
|
Tabac
|
Sport
|
HTA
|
Diabète
|
MC
|
1.0000
|
|
Educ
|
_0.0535*
0.0000
|
1.0000
|
|
Age
|
0.1673*
0.0000
|
_0.3729*
0.0000
|
1.0000
|
|
Tabac
|
0.0415*
0.0039
|
0.0554*
0.0000
|
0.0388*
0.0000
|
1.0000
|
|
Sport
|
_0.0409*
0.0000
|
0.3343*
0.0000
|
_0.2200*
0.0000
|
_0.0308*
0.0000
|
1.0000
|
|
HTA
|
0.1758*
0.0000
|
_0.0786*
0.0000
|
0.2831*
0.0000
|
_0.0258*
0.0152
|
_0.0583*
0.0000
|
1.0000
|
|
Diabète
|
0.1050*
0.0000
|
_0.0413*
0.0000
|
0.2199*
0.0000
|
_0.0099*
0.0152
|
_0.0306*
0.0000
|
0.1939*
0.0000
|
1.0000
|
60
Prévalence des maladies à risque selon le type
d'activité (causalité)
Type d'activité
|
HTA
|
Diabète
|
Rhumatisme
|
Total
|
Actif
|
4.10%
|
3.08%
|
3.34%
|
10.52%
|
Chômeur
|
1.82%
|
1.25%
|
1.69%
|
4.72%
|
Femme au foyer
|
10.77%
|
5.78%
|
8.31%
|
24.86%
|
Elève
|
0.30%
|
0.17%
|
0.33%
|
0.8%
|
Retraité
|
19.83%
|
16.04%
|
9.65%
|
45.52%
|
Infirmier
|
15.55%
|
8.21%
|
12.31%
|
36.07%
|
Enfant
|
0.06%
|
0.11%
|
0.08%
|
0.25%
|
Autre
|
27.41%
|
6.18%
|
18.92%
|
52.51%
|
Khi-2
|
3.4e+03
|
2.1e+03
|
2.1e+03
|
Chi 2 (ddl : 7=14.06)
|
Total
|
4.73%
|
2.95%
|
3.59%
|
11.27%
|
Contrairement au niveau d'éducation, suite au test de
Pearson, la survenance des maladies à risque n'est statistiquement pas
associée au type d'activité de la personne. Le risque de se
tromper est à 5%.
|