Memoire Online - Analyse de la vulnérabilité de la santé de la femme: cas du cameroun

Ingénieur Statisticien, DESS en Analyses Statistiques Appliquées au Développement

DEDICACES

A ma mère MANTSIA Antoinette, mon père MONGO Emmanuel, mes frères, mes soeurs et mon amie DEUMEJE Marie Noel pour leur humanité.

REMERCIEMENTS

Le présent mémoire de fin de formation à l'ISSEA a été effectif grâce à la synergie des efforts et à l'esprit de collaboration du personnel de l'institut, des partenaires financiers et des personnes ressources. A cet effet, nous saisissons cette opportunité pour adresser :

Nos remerciements à Monsieur ABANDA Ambroise, le Directeur du mémoire pour la coopération et le partage de connaissances.

Notre profonde gratitude à Monsieur Leonso F Essono NZE OYANA, Directeur Général de l'ISSEA, à Monsieur ONDO Jean Cléophas, Directeur des études et à tout le corps professoral de l'ISSEA pour la formation qu'ils nous ont dispensée.

Nos remerciements au Service d'Action Culturelle de l'Ambassade de France au Cameroun, aux familles ELION et DZOMBALLA pour leur accompagnement persistant.

Une pensée particulière à l'endroit de tous mes camarades de classe, en l'occurrence ALLARASSEM Appolinaire, IWANGOU IWANGOU Armand, NYONGORO Paulin Aristide, BONKERI Bobdigam pour leur assistance.

Notre reconnaissance à NGANGA KOUMBEMBA Anaclet Géraud, ABO AKOMIE Alain, KOUMBEMBA MONA Harris Benito pour votre disponibilité.

Notre gratitude aux membres du jury pour avoir participer à l'amélioration de ce mémoire.

Sommaire

LISTE DES TABLEAUX

LISTE DES GRAPHIQUES

SIGLES ET ABREVIATIONS

MICS : Multiple Indicators Cluster Survey (Enquête par grappes à indicateurs multiples)

UNICEF: United Nations International Children's Emergency Fund (Fonds des Nations Unies pour l'Enfance).

AVANT-PROPOS

La fin de la formation en cycle d'Ingénieur d'Application de la Statistique au sein de l'ISSEA est sanctionnée par la soutenance d'un mémoire. Ce mémoire est construit sur un sujet le plus souvent choisi par l'étudiant. Dans cette perspective, nous nous sommes proposé de travailler sur l'analyse de la vulnérabilité de la santé de la femme au Cameroun. Cette étude vise essentiellement la détermination du risque pour une femme d'avoir une mauvaise santé à partir de sa situation sociale. Cette manière d'appréhender la santé est très fréquente en épidémiologie.

Nous ne voulons pas expliquer pourquoi telle ou telle femme est malade. Loin de là, nous voudrions voir par exemple, parmi les différentes modalités de l'état matrimonial, lesquelles exposent le plus les femmes à une mauvaise santé. Cette étude peut permettre d'établir des politiques ciblées de santé publique, le tout dans le souci de rendre efficace l'action des gouvernants mais surtout l'amélioration de la santé de la population féminine. Le choix de la femme est stratégique en ce sens que la santé de la femme a des répercussions sérieuses sur celles des enfants et du reste de la famille.

Les données utilisées dans ce mémoire sont issues de l'enquête par grappes à indicateurs multiples (MICS). Laquelle enquête a été réalisée en 2006 par l'Institut National de Statistique (INS) du Cameroun. Cependant, les résultats fournis dans ce document n'engagent que l'auteur et pas l'INS. Nous signalons que nous avons eu à disposer de la base de données de la MICS et que certains chiffres annoncés sont calculés.

Au cours de la MICS, la question suivante a été posée aux femmes de 18 à 59 ans : avez-vous été malade pendant au moins 3 mois au cours des 12 derniers mois ? L'intéressée devrait répondre par oui ou par non. Dans la suite de ce mémoire, une femme sera qualifiée de femme par en mauvaise santé si elle a été malade pendant au moins 3 mois au cours des 12 mois.

RESUME

Les indicateurs de santé (taux élevés de mortalité infantile et maternelle, prévalence élevée du VIH chez la femme...) au Cameroun font état de véritables problèmes de santé publique au sein de la population féminine au Cameroun. Cette situation est particulière dans ce sens qu'elle concerne une partie importante de la population féminine sexuellement active et économiquement productive. Ceci a un impact non seulement sur le niveau de la production globale, sur l'accroissement de la population, sur le bien-être familial mais encore sur le revenu disponible de ces malades. Pour y remédier efficacement, il faut déterminer les catégories les plus vulnérables.

Cette étude se propose de chercher des variables d'action pour les politiques gouvernementales en matière de santé publique. Ainsi, nous posons la question du lien qui peut exister entre le rang social et la santé de la femme au Cameroun. Pour répondre à cette question, nous utilisons les informations recueillies sur l'état de santé de 7855 femmes enquêtées pendant la MICS.

Par le biais de la modélisation logistique et de l'estimation du risque que court une femme d'être malade pendant au moins 3 mois au cours des 12 derniers mois selon sa catégorie sociale (état matrimonial, niveau d'instruction, occupation principale), il ressort de l'étude que comparativement aux mariées monogames, les veuves et les divorcées ont environ 1,9 fois plus de risque d'être en mauvaise santé ; les femmes inoccupées ont environ 1,7 fois plus de risque d'être en mauvaise santé que les agricultrices. Sur le plan géographique, ce risque est environ 2 fois plus élevé à Yaoundé, au Sud et au Sud ouest comparativement à Douala. En termes de variables d'action, l'âge, l'état matrimonial, le niveau d'instruction, l'occupation principale et le lieu de résidence sont à retenir dans les politiques relatives à la santé de la femme au Cameroun.

INTRODUCTION

Les inégalités sociales^1(*) faites aux femmes, partout dans le monde, sont vraisemblablement en diminution, mais elles restent toujours à décrier. Dans des milieux de prise de décisions communautaires, à savoir le Parlement ou l'Assemblée Nationale, les femmes sont les moins représentées.

Au Cameroun et comme un peu partout sur le continent, à ces inégalités s'ajoutent des conditions de santé alarmantes. Depuis plusieurs décennies, le taux de mortalité maternelle au Cameroun par exemple est resté très élevé (environ 669 femmes décédées sur 100 000 naissances vivantes^2(*)). Étant donné que la santé de la mère a une influence sur celle de l'enfant ; on observe également des taux élevés de mortalité des enfants de moins de 5 ans (environ 114 décès pour 1000 naissances vivantes selon EDS 3). Ces indicateurs traduisent un mauvais état de santé de la femme et de l'enfant au Cameroun.

Par ailleurs, les femmes et les hommes n'ont pas les mêmes problèmes de santé. Au Cameroun, le taux de prévalence du VIH chez la femme est de 6,9 % contre 4 % pour les hommes (Rapport EDS 2004). Le rapport principal de l'Enquête par Grappes à Indicateurs Multiples^3(*) (MICS 2006) pour le Cameroun rapporte qu'environ 7 % de femmes enquêtées ont été malades au cours des trente derniers jours précédant l'enquête.

De plus, les récentes études sur la pauvreté au Cameroun montrent que les jeunes filles et les femmes sont les personnes les plus touchées par la pauvreté. Or, en général, les pauvres présentent les plus mauvais états de santé. Des études ont montré que la mauvaise santé contribue à la pauvreté et cette dernière contribue à la mauvaise santé (ECAM II, Pauvreté et santé au Cameroun en 2001, p.3), ce qui définit un cercle vicieux.

Ainsi, par rapport aux violences^4(*) physiques, sexuelles (viols et mutilations génitales) et conjugales (coups^5(*) et blessures), les faibles possibilités d'éducation et d'emploi rémunéré dont elles sont victimes, les femmes présenteraient plus de risques d'être en mauvaise santé que les hommes.

Pour chercher à réduire ces inégalités et la pauvreté, le Cameroun et 190 autres pays membres de l'Organisation des Nations Unies (ONU) se sont engagés à respecter des recommandations et à suivre des lignes de conduite regroupées sous le vocable Objectifs du Millénaire pour le développement (OMD). Depuis lors, la plupart des pays en voie de développement, notamment le Cameroun visent l'atteinte de ces objectifs. A coté de l'objectif numéro 1 à savoir l'élimination de l'extrême pauvreté et la faim, on peut signaler la réduction de la mortalité infantile (de 2/3 par rapport au niveau de 1990 pour le Cameroun), de l'amélioration de la santé maternelle (réduction de ¾ par rapport au niveau de 1990) et de la lutte contre le VIH/SIDA, le paludisme et d'autres maladies. Ces objectifs sont très liés à la santé de la femme.

Dans le souci d'atteindre les OMD, le Ministère de la Santé Publique (MSP) du Cameroun a élaboré un document de Stratégie Sectorielle de la Santé (SSS), validé par l'ensemble des partenaires du secteur de santé en octobre 2001, mettant en avant trois objectifs majeurs^6(*) du Gouvernement en matière de santé d'ici 2010. L'option actuelle du Gouvernement Camerounais est celle d'un investissement dans des programmes d'accès aux soins de qualité. Il est donc intéressant de déterminer les catégories de femmes qui ont le plus besoin de ces programmes et de chercher des variables d'actions pouvant améliorer la santé de la femme, à travers elle, celle de la population camerounaise.

De nombreuses études réalisées dans le monde démontrent l'existence d'une relation entre le rang social (niveau d'instruction, état matrimonial et occupation principale) et l'état de santé de chaque individu (par exemple l'étude de la relation entre l'éducation et la mortalité réalisée au Nigeria par Cadwell J. C^7(*)). En d'autres termes, plus on occupe un faible rang social, plus le risque d'être malade augmente. Les principaux facteurs sociaux ayant fait l'objet d'importantes études sont l'état matrimonial et le statut socioéconomique^8(*).

· Quel lien existe-il entre le rang social et la santé de la femme au Cameroun ?

L'objectif principal de l'étude est d'extraire les variables d'action pour les politiques gouvernementales en matière de santé publique. De manière spécifique, il est question d'atteindre les points suivants :

· déterminer les facteurs sociaux significatifs pour la santé de la femme au Cameroun.

· proposer des mesures de politiques de santé publique visant l'amélioration de l'état de santé de la femme au Cameroun.

L'hypothèse principale de l'étude est que l'état de santé des femmes au Cameroun est influencé par les caractéristiques socio-économiques de ces dernières. De là, découlent les sous hypothèses suivantes :

· H₁ : Les femmes mariées sont plus susceptibles d'être en meilleure santé que les femmes non mariées ;

· H₂ : Plus le niveau de scolarité d'une femme augmente, plus elle a de la chance d'être en bonne santé.

L'étude pourrait servir au Gouvernement Camerounais et à ses partenaires dans le cadre des stratégies nationales pour la réduction de la mortalité infantile et l'amélioration de la santé maternelle conformément aux OMD.

. On se servira des données de MICS 2006 pour la partie empirique de ce travail. L'étude est inspirée de la méthodologie largement utilisée dans le milieu de la médecine préventive.

Le travail est reparti en deux parties de deux chapitres chacune. Le premier chapitre traite des différentes formes de la santé et concepts associés. Le chapitre 2 examine les études faites sur les relations entre la santé et certaines caractéristiques socioéconomiques. Le chapitre 3 présente la méthodologie de l'étude et quelques statistiques générales. Le chapitre 4 est consacré à l'analyse économétrique des facteurs de risque de la santé de la femme au Cameroun.

1ere PARTIE : CADRE CONCEPTUEL ET FONDEMENTS THEORIQUES

« L'équité en santé doit être une caractéristique centrale de la justice dans les accords sociaux en général. L'équité en santé ne concerne pas seulement la santé prise isolément, mais doit être abordée dans le cadre plus large de l'impartialité et de la justice des accords sociaux, y compris ceux qui concernent la distribution économique, en accordant une attention particulière au rôle de la santé dans la vie et la liberté de l'homme^9(*) ».

Dans cette partie, sont abordés les différents aspects théoriques du concept de santé. Des définitions de la santé jusqu'à la revue des travaux empiriques sur les facteurs sociaux de la santé, en passant par les indicateurs de santé, les problèmes de santé de la femme, constitueront l'essentiel des deux premiers chapitres de cette étude. Le premier chapitre est constitué des vérités d'ordre général tandis que le second est le résultat des travaux menés sur les éventuels liens qui existent entre la santé et certaines caractéristiques socioéconomiques des populations à travers le monde.

CHAPITRE 1 : LES ASPECTS CONCEPTUELS DE LA SANTE

La santé de la femme est un état de complet bien-être physique, mental et social de la femme tout au long de sa vie et ne se limite pas simplement à sa santé génésique. Elle est le résultat de l'interaction de différents facteurs : influences biologiques, psychologiques et socioculturelles ; conditions liées à l'environnement et à l'emploi ; et le développement économique (Résolution WHA45.25, 1992). De par le monde, la position sociale peu élevée, l'accès limité aux services de santé, le faible niveau d'instruction et l'aspect biologique constituent des déterminants de la mauvaise santé des femmes. En Afrique, nombreuses sont les femmes victimes de discriminations socioculturelles et des pratiques traditionnelles néfastes, à l'instar des mutilations sexuelles féministes (MSF) et des mariages forcés.

A propos du SIDA et de la tuberculose, en Afrique subsaharienne, 55% des 28,1 millions d'adultes infectés par le virus sont des femmes. Les taux de transmission du virus de la mère à l'enfant oscillent entre 25 à 40% (ONUSIDA/OMS, 2000). Chaque année, la tuberculose décime environ un million de femmes âgées de 15 à 44 ans. Ces deux maladies, associées au paludisme constituent les maladies les plus meurtrières chez les femmes africaines. A coté des maladies dont on peut maîtriser les statistiques, se cachent d'autres problèmes aussi néfastes mais difficiles à saisir : il s'agit par exemple des violences faites à l'égard des femmes, des mutilations sexuelles féminines et des tabous nutritionnels très prononcés dans les traditions africaines.

1.1 DEFINITIONS DE LA SANTE

La notion de santé n'est pas facile à définir. Les quelques tentatives de définitions tirées de l'encyclopédie en ligne (Wikipédia), renvoient toutes ou moins au concept de bien-être. Aussi, pour René Dubois, la santé se définit comme: « un état physique et mental relativement exempt de gênes et de souffrances qui permet à l'individu de fonctionner aussi longtemps que possible dans le milieu où le hasard ou le choix l'ont placé ». Mais, la définition la plus utilisée est celle de l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS) même si elle parait quelque peu ambiguë. Pour cette organisation : « la santé est un état de complet bien-être physique, mental et social, et ne consiste pas seulement en une absence de maladie ou d'infirmité ».

De toute évidence, si l'on se base sur la définition de l'OMS, on ne sera pas étonné de constater que la presque totalité de la population mondiale soit en mauvais état de santé.

Un point important à noter dans cette définition est le fait qu'une absence de maladie ou d'infirmité ne traduit pas forcément un bon état de santé.

En réalité, il faut relativiser lorsque l'on parle de la santé. Une personne peut être blessée sans que cette blessure ne l'empêche de vaquer normalement à ces occupations habituelles.

Parmi les définitions citées ci-haut, celle de René Dubois parait plus acceptable, car elle impose une condition, à savoir la capacité de se mouvoir, de travailler ou de s'exercer dans la mesure du possible. Cependant, à coté du concept de santé, on associe souvent les notions de santé mentale, santé reproductive et santé publique.

1.1.1 Santé mentale

Comme la notion de santé, celle de la santé mentale ne semble pas avoir de définition unanime aux différentes organisations. On sait par ailleurs que le mental renvoie à ce qui est se passe dans l'esprit. Ce qui n'est pas facile à saisir.

Le Comité de la Santé Mentale du Québec (CSMQ) propose la définition suivante : La santé mentale est définie brièvement comme l'état d'équilibre psychique d'une personne à un moment donné et s'apprécie entre autres à l'aide des éléments suivants: le niveau de bien-être subjectif, l'exercice des capacités mentales et les qualités des relations avec le milieu. Elle résulte d'interactions entre des facteurs de trois ordres: des facteurs biologiques, relatifs aux caractéristiques génétiques et physiologiques de la personne ; des facteurs psychologiques, liés aux aspects cognitifs, affectifs et relationnels, et des facteurs contextuels, qui ont trait aux relations entre la personne et son environnement. Ces facteurs sont en évolution constante et s'intègrent de façon dynamique chez la personne.

L'OMS quant à elle propose une définition beaucoup plus explicite que la première : Une personne en bonne santé mentale est une personne capable de s'adapter aux diverses situations de la vie, faites de frustrations et de joies, de moments difficiles à traverser ou de problèmes à résoudre. Une personne en bonne santé mentale est donc quelqu'un qui se sent suffisamment en confiance pour s'adapter à une situation à laquelle elle ne peut rien changer ou pour travailler à la modifier si c'est possible. Cette personne vit son quotidien libre des peurs ou des blessures anciennes qui pourraient contaminer son présent et perturber sa vision du monde. De plus, une personne en bonne santé mentale est capable d'éprouver du plaisir dans ses relations avec les autres. Bref, posséder une bonne santé mentale, c'est parvenir à établir un équilibre entre tous les aspects de sa vie: physique, psychologique, spirituel, social et économique. Ce n'est pas quelque chose de statique, c'est plutôt quelque chose qui fluctue sur un continuum, comme la santé physique.

1.1.2 Santé reproductive

La Conférence Internationale sur la Population et le Développement (CIPD) définit^10(*) la santé de la reproduction comme étant : « le bien-être général tant physique que mental et social, de la personne humaine, pour tout ce qui concerne l'appareil génital, ses fonctions et son fonctionnement et non pas seulement l'absence de maladies ou d'infirmités. Cela suppose qu'une personne peut mener une vie sexuelle satisfaisante en toute sécurité, qu'elle est capable de procréer et elle est libre de le faire aussi souvent ou aussi peu souvent qu'elle le désire. Cette dernière condition implique qu'hommes et femmes ont le droit d'être informés et d'utiliser la méthode de planification familiale de leur choix, ainsi que d'autres méthodes de régulation des naissances de leur choix qui ne soient pas contraires à la loi ; méthodes qui doivent être sûres, efficaces, abordables et acceptables ainsi que le droit d'accéder à des services de santé qui permettent aux femmes de mener à bien la grossesse et l'accouchement et donnent au couple toutes les chances d'avoir un enfant en bonne santé ».

L'idée développée par la CIPD est de concevoir la santé reproductive comme une quête vers l'augmentation de chances, pour une mère ou un couple, d'avoir un enfant en santé. Cette transmission dépend de beaucoup de facteurs génétiques mais aussi environnementaux et des comportements à risques. Sur le plan génétique, il s'agit de la qualité du génome, des spermatozoïdes et des ovules.

La santé reproductive est souvent confondue à la planification familiale. En effet, la planification familiale s'intéresse essentiellement aux méthodes permettant aux parents de décider du nombre et de l'espacement des naissances et en particulier des méthodes permettant d'éviter une grossesse. La santé reproductive est donc plus large que la planification familiale. La santé reproductive cherche à éviter les avortements spontanés et les malformations à la naissance.

1.1.3 Santé publique

La santé publique désigne à la fois l'état sanitaire d'une population apprécié à travers des indicateurs de santé (quantitatif et qualitatif) et l'ensemble des moyens collectifs susceptibles de soigner, promouvoir la santé et d'améliorer les conditions de vie (dictionnaire de la pensée médicale).

La pratique de la santé publique a longtemps été considérée comme une oeuvre de charité (à travers les initiatives privées et les institutions religieuses). L'émergence de la santé publique peut s'expliquer en deux étapes. La première étape est le changement de mentalités des populations à partir du XVIII ^e siècle. En effet, à partir de ce moment, la santé devient un droit que les Etats doivent garantir. Le second facteur est le développement de l'industrialisation, améliorant ainsi la production, la distribution des médicaments et des structures sanitaires.

Cependant, c'est surtout après la seconde guerre mondiale que des prises en charge médicale de masse et de politique d'assistance sociale ont été enregistrées. Par ailleurs, la santé publique prend une dimension mondiale avec la création de l'OMS.

Bien que difficile à circonscrire, sous le vocable de santé publique se trouvent en réalité les champs suivants :

· les formations initiale et continue des professions médicales et paramédicales ;

1.2 MESURES DE L'ETAT DE SANTE

Plusieurs démarches sont utilisées pour mesurer l'état de santé d'une population donnée. Il y'a la mesure qui consiste à demander au concerné son appréciation de son état de santé. Cette façon de faire est très récurrente dans les enquêtes démographiques. L'autre façon de faire consiste à calculer certains indicateurs, notamment les différents taux de mortalité, de satisfaction générale de vie et d'autres concepts comme la prévalence et l'incidence.

1.2.1 Déclarations subjectives par les intéressés

Dans le cas de déclarations subjectives par les intéressés, une ou plusieurs questions sont posées à l'individu sur sa propre santé. Très souvent, ces questions se rapportent à l'incidence de maladies ou de blessures pendant une période bien limitée. Les réponses de l'individu feront que ce dernier soit classé en bon ou mauvais état de santé selon des critères bien définis. L'idée qui se cache derrière cette façon de faire est que personne ne connaît mieux l'état de santé d'un individu que lui même.

1.2.2 Accessibilité à l'eau potable

L'accessibilité à l'eau potable traduit la proportion de la population qui a accès à l'eau potable sur un territoire donné. L'accès à l'eau potable peut techniquement être séparé en plusieurs phases qui seront parcourues par une goutte d'eau de la ressource d'eau au consommateur, puis au renvoi de cette eau consommée dans l'environnement. À cela se rajoutent de plus en plus souvent des phases "sociales" visant une utilisation rationnelle, l'éducation à l'hygiène et l'exploitation durable des moyens d'accès et éventuellement de la ressource (Wikipédia).

Derrière l'expression « accès à l'eau potable » se cache plutôt un problème de disponibilité et de qualité. Un accès médiocre à l'eau potable a des conséquences énormes sur la santé des populations (diarrhées, choléra et autres maladies hydriques).

1.2.3 Taux de morbidité

En épidémiologie, le taux de morbidité est le rapport qui mesure l'incidence et la prévalence d'une certaine maladie. Dans le cadre d'une période donnée (typiquement, mais pas nécessairement, un an), ce taux indique le nombre de personnes atteintes par cette maladie par unité de population. On l'exprime en général en nombre de personnes atteintes par 1 000, 10 000 ou 100 000 personnes.

1.2.4. Taux de mortalité générale

Le taux de mortalité générale ou brute est le nombre de décès durant une période donnée (généralement une année) rapporté à la population au milieu de la période (l'année). Hormis ce taux, il y'a aussi le taux de mortalité spécifique qui renvoie cette fois ci au nombre de décès attribué à une maladie ou un phénomène rapporté sur la population au milieu de l'année.

1.2.6 Taux de mortalité infantile

La mortalité infantile est une statistique calculée en faisant le rapport entre le nombre d'enfants décédés avant l'âge d'un an sur le nombre total de naissances concernées (les enfants nés vivants). Cette statistique est exprimée pour 1 000 naissances (%o). Elle sert essentiellement à juger de la qualité des soins obstétriques et pédiatriques d'un pays.

1.3 AUTRES DEFINITIONS

1.3.1 Statut socioéconomique

Le concept de statut socioéconomique est une notion très présente dans les débats sociaux. Cependant, elle n'est pas facile à définir compte tenu de son étendue. Mais statistiquement, le concept est souvent mesuré par les variables que sont le revenu disponible individuel, la scolarité, la situation face à l'emploi et la situation professionnelle (Paul R. et Gail F, 1998). Par ailleurs, de nombreuses discussions sont sous jacentes à ces variables. L'éducation ne semble pas traduire l'aspect économique, même si l'on consent qu'en moyenne les personnes ayant les niveaux d'instruction les plus élevés soient plus susceptibles d'avoir un meilleur niveau de vie que les autres. Cependant, l'éducation offre à l'individu une image positive dans la société. La situation face à l'emploi peut cacher certaines réalités. Certaines personnes sont dépourvues d'emploi mais vivent relativement mieux que celles qui travaillent, tel est le cas des femmes mariées et prises en charge par une personne financièrement stable. A propos de la situation professionnelle, de nombreuses remarques sont notifiées. En effet, Nelson (1994) par exemple, affirme que les échelles utilisées pour classer les professions sont biaisées sur les plans du sexe, de la race et de la culture.

Les données sur ces variables sont relativement faciles à collecter sauf pour le revenu disponible. La mesure du revenu individuel disponible cache à son tour plusieurs manquements. Deux individus peuvent être classés dans le même statut socioéconomique parce qu'ils ont le même revenu disponible alors que ces derniers n'ont pas le même patrimoine (avoirs et dettes). L'approche qui revient souvent dans la mesure du revenu individuel disponible est d'attribuer à chaque membre du ménage, le revenu disponible par tête du ménage. Dans cette approche, on fait l'hypothèse que la répartition du revenu se fait de façon égale ; ce qui n'est pas souvent le cas. Cependant bien que difficile à saisir, le revenu disponible individuel semble être le meilleur prédicteur du statut social, même s'il est moins stable dans le temps et associé à un taux élevé de refus lors des enquêtes car il s'agit d'un sujet délicat (Shelley Phipps, 2003).

1.3.2 Réseau social

Le réseau social se définit comme le groupe de personnes qu'un individu va lui-même identifier comme étant, au moment où on lui demande, ceux avec qu'il considère avoir certains liens qui se définissent de diverses manières. Car il y a, dans la complication de relations que chacun a avec les autres, des liens qui ne sont pas de même nature, ni de même intensité, qui n'ont en fait pas les mêmes qualités et pas non plus les mêmes fonctions. Ces liens peuvent donc, sous certaines conditions d'ailleurs, fournir à l'individu des ressources de différente nature (Shye et Mulloody, 1995).

Aussi en termes de réseaux, on peut citer les réseaux d'universités, réseaux de chercheurs mais aussi des associations politiques ou apolitiques. Le réseau social plus évident est constitué par les membres de la famille, suivis d'amis, de collègues, de voisins, de membres d'associations, clubs et autres groupements. La particularité d'un réseau social efficace est le degré de mobilisation d'une information plus utile, à savoir la recherche d'un emploi, d'un logement ou d'un traitement de santé.

1.3.3 Epidémiologie

L'épidémiologie est l'étude de la fréquence et de la dynamique des états de santé dans la population (épidémiologie descriptive) et des relations causales en rapport avec la santé humaine (épidémiologie causale). Par exemple, la démonstration des associations entre le tabac et le cancer du poumon, entre les oestrogènes et le cancer du col utérin relèvent de l'épidémiologie causale alors que la répartition de la consommation de tabac dans une population donnée, est du ressort de l'épidémiologie descriptive.

1.3.4 Prévalence

En épidémiologie, la prévalence est une mesure de l'état de santé d'une population à un instant donné. Pour une affection ou un phénomène donné, elle est calculée en rapportant à la population totale, le nombre de cas de maladies ou des phénomènes présents à un moment donné dans une population. La prévalence est une proportion qui s'exprime généralement en pourcentage.

En épidémiologie, l'incidence est le nombre de cas de maladies qui apparaissent ; le nombre de personnes qui sont tombées malades pendant une période donnée dans une population donnée. Ce qui correspond encore au nombre de nouveaux cas annuels de la maladie. L'incidence s'exprime habituellement en proportion par rapport au nombre d'individus.

1.3.6 Risque relatif

En épidémiologie et particulièrement dans une étude de cohorte, le risque relatif (RR) est le rapport de risque de survenue d'un phénomène dans deux groupes différents exposés à ce phénomène. RR n'a pas d'unité de mesure. Par exemple, si l'on veut déterminer la différence de risque d'avoir une maladie (le paludisme par exemple) chez une population exposée à un facteur de risque (zone marécageuse) et chez une population non exposée (zone non marécageuse), on place deux populations saines dans les zones considérées pendant une certain temps (un mois ou plus). Supposons qu'à la fin de l'expérience 10% (R1) de la population de la zone marécageuse soient malades du paludisme et que seulement 4% (R0) de celle de la zone non marécageuse soient malade du paludisme. Dans ces conditions, le risque relatif sera donné par la relation

Ainsi, le risque relatif serait égal à 2,5. En d'autres termes, le risque de souffrir du paludisme est 2,5 fois plus élevé chez les personnes vivant dans les zones marécageuses que chez celles qui vivent dans des zones non marécageuses.

1.3.7 Facteur de risque

L'évaluation des risques est utilisée pour la planification et l'organisation des services de santé. Très souvent, ces évaluations consistent à identifier les groupes susceptibles d'éprouver des problèmes de santé particuliers : les femmes, les personnes âgées, les homosexuels et autres.

L'expression risque n'est pas propre au domaine de la santé. Dans le domaine de l'éducation par exemple, on entend par facteurs de risque, toutes les conditions qui ont des effets négatifs sur les enfants et qui diminuent leur succès dans le milieu scolaire. Par ailleurs, dans la littérature, aucune définition du risque ne semble faire l'unanimité. Mais très souvent, on définit le risque comme la probabilité de subir un dommage quelconque ou de perdre quelque chose à quoi on attache de la valeur.

Le facteur de risque est donc une variable ou une caractéristique qui associée à un individu, font que ce dernier ait plus de risques qu'une autre personne quelconque dans la population de manifester un problème (Santé Canada). Cependant, il est important de noter que le risque n'est pas une certitude car il se base sur la probabilité, ce qui veut dire qu'il n'existe pas une relation directe de cause à effet entre un facteur de risque et une issue donnée. En ce sens, ce ne sont pas toutes les personnes exposées au facteur de risque qui subiront le phénomène étudié.

En réalité, ils existent deux types de facteurs de risque liés à la santé. Il s'agit des facteurs internes (héréditaires, biologiques, comportementaux) et externes (environnementaux, socioéconomiques, démographiques). Aussi, parmi ces facteurs, certains ne peuvent pas être modifiés (le cas de l'âge par exemple). Cependant, la combinaison de facteur de risque à un pouvoir de prédiction plus important que n'importe quel facteur pris isolément.

CHAPITRE 2 : REVUE DES TRAVAUX EMPIRIQUES SUR LES FACTEURS SOCIAUX DE LA SANTE

Traditionnellement, l'amélioration de la qualité des soins de santé s'est faite à partir de la maîtrise des connaissances scientifiques telles que la génétique ou les facteurs biomédicaux, ainsi que les habitudes de vie et les comportements à risque. Mais avec le développement des agglomérations et du fait d'une concurrence de plus en plus farouche dans des milieux du travail, d'autres types de problèmes se sont amplifiés : la pollution, les suicides, le stress...

Pour mieux saisir les problèmes de santé des populations, on est aujourd'hui obligé de prendre en considération les interactions entre l'état de santé et certaines caractéristiques des populations. Ces caractéristiques sont de plusieurs natures, à savoir le mode de vie^11(*), l'hygiène collective et l'environnement socioéconomique. Mais cette dernière composante semble de plus en plus intéresser les chercheurs.

Aussi des recherches réalisées dans tous les coins de la terre montrent l'incidence des facteurs sociaux et économiques sur l'état de santé de la population. Ainsi, dans cette section de l'étude, une attention particulière est mise sur la revue de la littérature relative aux liens qui existent entre la santé et certaines variables sociodémographiques telles que l'état matrimonial, l'âge, l'éducation. Les liens entre la santé et le statut socioéconomique (très souvent mesuré par le revenu, la scolarité, la situation professionnelle et la situation au regard de l'activité) vont également être passés en revue. Le traitement de chaque facteur est accompagné des études pratiquées sur le sujet aussi bien en Afrique qu'ailleurs, même si la presque totalité des études faites sur ces questions sont rencontrées dans les pays développés. Il faut cependant signaler que les facteurs sociaux ne sont pas la cause de l'état de santé de la population mais interviennent dans l'apparition et le développement des maladies.

Ce chapitre est essentiellement consacré à la revue de la littérature sur les facteurs sociaux de la santé. A la fin du chapitre, quelques statistiques sur les problèmes relatifs à la santé de la femme au Cameroun seront abordées.

2.1 RELATION ENTRE LA SANTE ET L'ETAT MATRIMONIAL

Théoriquement deux approches sont prééminentes dans l'explication du lien entre la santé et l'état matrimonial. Il s'agit de la sélection et de la protection.

Le point de vue des adeptes de la sélection se base sur l'hypothèse selon laquelle les personnes en bonne santé ont plus de chance de se marier ^12(*)(Lilard et Panis, 1996). L'idée qui se cache derrière cette hypothèse est qu'une meilleure santé permet d'entretenir de bons rapports conjugaux, diminuant ainsi la chance de rupture.

Par ailleurs, l'approche la plus répandue est celle de la protection. Cette dernière s'établit comme suit : les personnes mariées sont généralement plus saines que les non mariées (Goldman, Korenman et Weinstein, 1995; Choi, 1996; Lilard et Panis, 1996). Les raisons évoquées par les partisans de cette approche sont telles que :

· les personnes mariées sont prises en charge et soutenues par leur partenaire et reçoivent donc l'appui de ces derniers pour faire face à des situations difficiles ;

· elles se sentent dans l'obligation d'être un bon époux et une bonne épouse ;

· elles ont une sexualité (une vie sexuelle) plus satisfaisante, donc moins à risque que les non mariées ;

Toujours dans le même ordre d'idée, le mariage pourrait faciliter l'obtention de soins pendant les périodes de maladies et participer au bien être économique de personnes, ce qui déboucherait sur une meilleure santé. Une autre hypothèse, moins documentée, appelée sélection adverse stipule que les personnes de mauvaise santé ont tendance à se marier plus tôt que les autres pour bénéficier de la protection que le mariage procure (Lilard et Panis, 1996).

Sans faire l'unanimité, il apparaît que l'état matrimonial est un bon predicteur de santé. D'abondantes études sont faites sur le probable lien qui existerait entre l'état matrimonial et la santé. L'implication dans le mariage est associée à une diminution de la mortalité (Lui, 2008 ; Ikeda, 2007). Cette association est d'ailleurs très documentée.

Aux Etats-Unis, en 2008 et à partir des données recueillies lors de la National Health Interview surveys longitunales, Liu Hui cherche à déterminer si et comment l'association entre l'état matrimonial et la mortalité a changé au cours des années 1986-2002. L'approche adoptée par Liu est celle de la cohorte de vue et s'intéresse aux personnes âgées de 18 ans et plus. La variable d'intérêt est la mortalité/survie alors que les causes de décès sont reparties en cinq groupes : maladies cardio-vasculaires, le cancer, le diabète et les causes externes (homicides, suicides et accidents). Cette étude a révélé que le statut célibataire est associé à un risque de mortalité plus élevé que celui de la personne mariée, et cela pour toutes les causes de décès susmentionnées. Mais la mortalité est plus importante chez les veuves comparativement à tous les autres états matrimoniaux ; le risque relatif de mortalité, toutes causes confondues, a été de 1,3 fois plus élevé chez les veuves que chez les mariées.

De même, suite à une augmentation significative du pourcentage des personnes divorcées ou veuves et une baisse correspondante du taux de mariage au cours des deux dernières décennies au Japon, en 2007, Ikeda et al décident de revoir le lien qui existe entre l'état matrimonial et la mortalité. A partir d'un échantillon de 94062 hommes et femmes âgés de 40 à 79 ans et suivis pendant 10 ans, ils aboutissent aux résultats suivants. Par rapport aux hommes mariés, ceux qui ne se sont jamais mariés ont montré des risques plus élevés de la mortalité par maladie cardiovasculaire [risque relatif (RR)=3,05 ; intervalle de confiance^13(*) : 2,03 - 4,60], par maladies respiratoires [risque relatif (RR)=2,43 ; intervalle de confiance : 1,27 - 4,63], les causes externes [risque relatif (RR)=2,18 ; intervalle de confiance : 1,05 - 4,54] et les autres causes [risque relatif (RR)=1,91 ; intervalle de confiance : 1,51 - 2,18]. Cette étude a montré que le veuvage et le divorce au Japon constituent potentiellement des effets néfastes pour la santé.

Par contre la réalité semble être tout autre chez les personnes âgées. Goldman et Korenman ont étudié, en 1995, l'effet de l'état matrimonial sur la santé et la mortalité chez les personnes âgées en utilisant les données de la National Health Interview surveys (aux Etats-Unis). Ils se sont basés sur des informations recueillies sur une population âgée de plus de 70 ans entre 1984 et 1990. Les résultats montrent que les veuves semblent être en meilleure santé que les autres femmes.

Par ailleurs, une étude menée en 2007 par Boade sur l'infection du VIH au Cameroun, a montré que l'état matrimonial est un facteur significatif à partir de 10%, et que les personnes célibataires avaient environ 2 fois plus de risque que les mariées d'être contaminées par le virus.

Toujours dans le même fil d'idées, en 2000, au Canada, et à partir des données de l'étude canadienne sur la santé et le vieillissement, Besty Kristjansson et Barbara Helliwell ont examiné l'importance de l'état matrimonial en ce qui concerne l'institutionnalisation des personnes âgées et la démence^14(*). Sur un échantillon de 10263 résidents canadiens âgés de 65 ans et plus, il a été prouvé que la prévalence de la démence chez les personnes qui ne se sont jamais mariées a été la plus élevée que chez les mariées et les personnes mariées autrefois, et cela dans les deux sexes. Besty et al rapportent que le taux de prévalence de la démence chez les hommes célibataires est de 13,4 fois plus important que chez les hommes mariés. Chez les femmes célibataires, il est 6,8 fois plus élevé que chez les femmes mariées. Il semble que le fait d'être célibataire augmente directement le risque de démence, mais cette relation pourrait être due à des facteurs qui sont liés à la fois à l'état matrimonial et au risque de démence ; ce qui réconforte tout de même l'hypothèse de sélection.

Cependant, toujours aux Etats-Unis, une étude menée par Waldron et Hughes sur les femmes âgées de 24-34 à partir des données de la National longitudinal surveys indique que l'existence de l'effet de protection du mariage n'est effective que chez les femmes qui ne sont pas employées. Par ailleurs, ni la sélection au mariage, ni le mariage comme protection n'ont été observés chez les femmes qui ont un emploi à plein temps.

2.2 RESEAU SOCIAL ET SANTE

L'existence du lien entre l'état matrimonial et la santé semble incontournable, mais des interrogations surgissent à propos de la manière dont ces deux composantes se lient entre elles. En 1995, suite à des études sur cette liaison, Shye et Mulloody proposent le réseau social comme facteur intermédiaire. Leur constat est que : les personnes ayant un réseau social plus évasé ont tendance à être en meilleure santé et à se rétablir plus rapidement des suites d'une maladie ; adoptent des comportements plus positifs vis-à-vis des soins de santé et vivent généralement plus longtemps. A partir de cette information, ils estiment que ce n'est pas le mariage qui améliore la santé des concernées mais plutôt l'élargissement du réseau social. En effet, lorsqu'une femme se marie, elle élargit la notion de famille (les connaissances de son partenaire deviennent les siennes).

En 2008, Héritage et Grimaud cherchent à établir une association entre réseau social et santé perçue en France. Ils s'appuient sur les données de l'EPCV (Enquêtes Permanentes sur les Conditions de Vie) sur les caractéristiques de 5046 adultes et utilisent le revenu, l'âge et le sexe comme co-variables explicatives de la santé perçue des français. La variable « relations sociales » était composée des modalités suivantes : avoir eu une conversation téléphonique personnelle (au cours des 8 jours précédents) ; être membre actif d'une association ; avoir au moins un ami, être marié/ vivre avec un conjoint. Les résultats ont montré que les personnes qui n'ont pas d'amis ont 1,7 fois plus de risque d'être en mauvaise santé que celles qui ont au moins un ami, alors que celles qui n'ont pas de conjoint ont 1,22 fois plus de risque d'être en mauvaise santé comparativement aux personnes vivant en union.

2.3 RELATION ENTRE LA SANTE ET LE STATUT SOCIOECONOMIQUE

Comme mentionné plus haut, la mesure la plus utilisée du statut socioéconomique est traduite par les variables suivantes : le revenu disponible individuel, le niveau d'instruction, la situation face à l'emploi et la profession. Aussi, chercher à traduire le lien entre la santé et le statut socioéconomique revient à traduire le lien entre la santé et chacune de ces variables.

2.3.1 Relation entre le revenu et la santé

Des études menées surtout au Canada et aux Etats-Unis révèlent l'existence d'une ferme relation entre le revenu de l'adulte et son état de santé. Peu importe la mesure adoptée pour se saisir de l'état de santé, il est peu contestable que de faibles revenus mènent à un mauvais état de santé.

Les preuves du lien entre le revenu et la santé sont très documentées. Ross et Wu affirment que les personnes ayant un revenu plus élevé ont plus de chances d'être en bonne santé. Ils établissent que ces personnes ont plus de facilité d'accès aux soins de santé, aussi bien à caractère curatif ou préventif, que les autres. Le fait d'avoir un revenu élevé contribue à avoir une hygiène de vie favorable à la santé.

D'autres chercheurs pensent que la relation entre le revenu et la santé peut s'expliquer par l'environnement (milieu de résidence). En effet les personnes pourvues de revenu élevé vivent dans des espaces moins pollués et moins dangereux. Leurs quartiers sont très souvent moins denses et plus agréables à vivre. De même, les enfants nés de familles à faible revenu ont plus de risque de tomber malade ou de se blesser. Ils sont en outre plus susceptibles d'adopter des comportements à risques tels que la consommation du tabac et d'alcool (Tuijmann, 1989). Toutefois, il apparaît que le revenu seul ne peut expliquer la santé ; il faut ajouter d'autres facteurs tels que la cohésion familiale car cette dernière peut réduire la probabilité des effets négatifs associés à de faibles revenus (Paul R et Gail F, 1998).

2.3.2 Relation entre le niveau d'éducation et santé

L'association positive entre le niveau d'éducation et la santé est bien établie. La littérature sur la relation entre ces composantes semble s'accorder sur trois catégories d'explications : les habitudes de vie, les ressources socio psychologiques et les conditions de travail.

Ross et Wu (1995) par exemple affirment qu'un niveau de scolarité plus élevé conduit à des saines habitudes de vie. Les activités de nature sportive ou amicale associées au milieu scolaire ont aussi un impact sur la santé physique.

Toujours selon Ross et Wu, un niveau d'instruction élevé pourrait faciliter l'établissement de relations procurant un meilleur soutien, augmenter le sentiment personnel de contrôle sur sa vie et la capacité de comprendre les risques en matière de santé (ressources socio psychologiques). Un peu à l'opposé de Ross et Wu, Tuijnman (1989) parvient à montrer qu'en réalité, les personnes qui ont les niveaux de satisfaction les moins élevés sont celles qui ont le plus haut niveau de scolarité. Cette information est certes surprenante, car on s'attendrait à ce que les personnes les plus scolarisées soient les plus satisfaites. Il s'agit ici d'un aspect psychologique et subjectif.

Cependant, bon nombre de chercheurs sont ceux qui expliquent le lien entre le niveau d'instruction et la santé par le biais de conditions de travail et de la situation financière. Certains chercheurs soutiennent que les niveaux de scolarité les plus élevés sont associés à de meilleurs revenus, alors que d'autres avancent l'idée selon laquelle, c'est le revenu qui a une

influence sur la santé. Mais l'idée la plus répandue est qu'un niveau de scolarité plus élevé permet d'accéder à un emploi offrant plus de sécurité (Ross et Wu, 1996).

D'après l'association canadienne de santé publique^15(*), suite aux études menées aux Etats-Unis et au Canada, en moyenne, les personnes ayant moins d'éducation ont l'espérance de vie plus courte et sont plus souvent malades. Les moins scolarisées, ont plus de risque de développer une crise cardiaque, l'ulcère de l'estomac, le diabète, les maladies rénales, la bronchite, la tuberculose que les plus scolarisées.

En 2007, Turra et Goldman observent les écarts socio-économiques de la mortalité parmi les Hispaniques aux Etats-Unis, en se basant sur les données relatives aux personnes âgées. Après utilisation des modèles de régression de Poisson sur des données recueillies entre 1989 et 1994 (source : National Health Interview Survey), et en prenant l'âge, le sexe et le statut socioéconomique comme variables explicatives de la mortalité des Hispaniques, Turra et Goldman découvrent que le taux de mortalité pour les Hispaniques varie significativement avec l'éducation et le revenu. Il ressort de cette même étude que le taux de mortalité des Hispaniques est plus important dans de niveaux inférieurs de la situation socioéconomique.

Winkleby et Jatulis arrivent à une conclusion presque similaire que précédemment. En effet, sur une étude menée en 1992 aux Etats-Unis, avec 2380 participants à la Stanfort five projet, et avec l'éducation et le revenu (ajusté par l'âge) comme variables explicatives des facteurs de risque associés à la maladie cardio-vasculaire, à savoir le tabagisme, la pression systolique, ils parviennent à la conclusion que la relation entre ces facteurs de risques et le statut socioéconomique a été plus forte et la plus cohérente pour l'éducation, indiquant ainsi un risque plus élevé associé aux niveaux inférieurs de l'enseignement.

Par ailleurs, Caldwell (1979) en abordant la question de la relation entre l'éducation de la mère et la santé de l'enfant arrive, suite à une étude menée au Nigeria, à la conclusion ci-après : l'effet de l'éducation de la mère sur la santé de l'enfant n'est pas seulement dû à des connaissances directement sanitaires mais aussi à trois facteurs relevant du statut de la mère dans son environnement et de son pouvoir de décision. Premièrement, les mères éduquées ont une attitude moins fataliste que les mères non éduquées, en face des maladies qui atteignent leurs enfants ; deuxièmement elles ont une meilleure capacité à utiliser les moyens sanitaires disponibles et le monde moderne en général, à la fois parce qu'elles connaissent mieux ce qui existe et parce qu'elles ont la capacité de mobiliser une attention sélective des personnels soignants ; et enfin, l'éducation des femmes accroît leur autonomie et diminue l'emprise traditionnelle des hommes sur elles, et leurs enfants pourront ainsi avoir une plus grande part des ressources de la collectivité.

2.3.3 Relation entre l'occupation d'un emploi et la santé

La littérature ne semble pas beaucoup se prononcer sur l'association entre l'occupation d'un emploi et la santé. Néanmoins, certains chercheurs estiment que le fait d'être au chômage affecte sérieusement la santé mentale (Morrell et al, 1998). Les chômeurs pour la plupart confrontés au manque de revenu consistant finissent par se considérer comme exclus de la société dans laquelle ils vivent : manque d'estime personnelle et perte d'identité.

Les études sur l'association entre l'occupation d'un emploi et la santé s'intéressent particulièrement au suicide et aux maladies cardiovasculaires.

En 1998, dans le souci de vérifier le lien entre le chômage et la maladie physique ou psychologique, Morrell, Taylor et Kerr interrogent dans le temps un échantillon de jeunes âgés de 15 à 24 ans et vivant à Sydney (enquête longitudinale australienne). Deux cohortes de 8995 individus ont été interrogées chaque année et pendant 4 ans au cours de la deuxième moitié de la décennie des années 1980. Kerry et al excluent de l'analyse les personnes qui étaient insatisfaites de leur emploi, des travailleurs non salariés et des personnes victimes de rupture de mariage au cours de la période des enquêtes. Après estimation des risques relatifs

par rapport au groupe de contrôle, à savoir les employés et un ajustement par l'âge et le sexe, Morrell et al constatent que le risque relatif de devenir psychologiquement perturbé en raison du chômage a été de 1,51 (95% : IC : 1,15-1,99), le risque relatif de rétablissement de la perturbation psychologique sur le retour à l'emploi chez les personnes psychologiquement troublées a été estimé à 1,63 (95% CI : 1,06-2,48). Ils constatent une forte association entre le chômage des jeunes et le suicide des jeunes. Les symptômes psychologiques comme la dépression et la perte de confiance ont été également associés au chômage des jeunes. Par ailleurs, l'association entre les chômeurs et les facteurs de risques tels que l'usage du cannabis, le tabac et la consommation d'alcool est plus élevée que chez les employés. Le taux de chômage a été une cause importante de troubles psychologiques chez les jeunes qui ont d'abord été employés, ne souffrant pas de problèmes de santé physique et psychologique.

2.3.4 Relation entre profession et santé

La liaison entre la santé et la profession a fait l'objet de plusieurs études à travers le monde. La plupart des études sinon la totalité, concourent à l'affirmation de l'existence d'un lien. En effet, Dickinson et Stobbe (1998) concluent à la suite de leurs travaux sur la question que certaines professions sont associées à des activités plus dangereuses ou des milieux de travail néfastes à la santé. Selon eux des emplois moins bien rémunérés peuvent nuire à la santé mentale.

Dans le but de vérifier les associations entre la profession et les facteurs de risque cardiovasculaire et de la maladie en Allemagne, Helmert, Shea et Bammann (1997) analysent des données provenant de 12093 hommes et de 12125 femmes âgés de 40 à 69 ans.

Les enquêtés ont eu à participer à trois séminaires régionaux et nationaux des enquêtes sur la santé menées dans l'ouest de l'Allemagne entre 1984 et 1991 dans le cadre des études allemandes de prévention cardiovasculaire. Les mesures normalisées ont été faites sur l'hypertension, le cholestérol, et l'obésité alors que le diabète, l'infarctus du myocarde, l'accident vasculaire cérébral, l'angine de poitrine ont été mesurés par autoévaluation. Helmert et al ont divisé les professions en 13 classes chez les hommes et en 12 classes chez les femmes. Suite à de multiples régressions logistiques en tenant compte de l'âge, des facteurs de risque cardiovasculaire, et le statut socio-économique, ils arrivent aux résultats suivants : chez les hommes 12 groupes professionnels ont eu des ratios de chance significativement plus élevés par rapport à la catégorie de référence (les enseignants) pour la prévalence de maladies cardiovasculaires. Par contre, aucune augmentation significative de chance de souffrir de maladies cardiovasculaires n'a été observée dans les 11 classes de femmes comparativement aux enseignantes Chez les hommes, les menuisiers, les serruriers, les commis d'entrepôt, les portiers, et les conducteurs, l'âge influence significativement la prévalence de l'autoévaluation de la maladie cardiovasculaire.

Entre 1985 et 1988, Marmot et al (1991) ont enquêté sur le degré et les causes de la morbidité dans une cohorte de 10314 fonctionnaires britanniques (6900 hommes, 3414 femmes) âgés de 35-55 ans (l'étude Whitehall II) Les participants ont été invités à répondre à un questionnaire auto administré et à assister à un examen de dépistage. Marmot et al ont trouvé une association inverse entre la qualité de l'emploi et la prévalence de l'angine de poitrine et les symptômes de la bronchite chronique. Les différentes qualités d'emploi ont été associées clairement aux comportements à risque de la santé dont le tabagisme, l'alimentation, la pratique des exercices.

2.4 QUELQUES STATISTIQUES SUR LA SANTE DE LA FEMME AU CAMEROUN

Les statistiques relatives à la santé de la population camerounaise ne sont pas faciles à recueillir à cause du manque de système de centralisation de l'information sanitaire. Dans ces conditions, les informations disponibles sur la santé de la femme au Cameroun sont estimées à partir des enquêtes relatives à la santé menées au niveau national. Ainsi, les statistiques que nous allons citer dans la suite sont exclusivement tirées du rapport de l'Enquête Démographique et de Santé au Cameroun (EDSC-III) de 2004.

D'après l'EDSC 3, le paludisme est la maladie la plus prévalente au Cameroun et est la cause d'environ 35 % à 40 % des décès dans les formations sanitaires. On sait que la prévention des risques et des complications lors de l'accouchement sont améliorées par le suivi des femmes enceintes. A partir de l'enquête, il apparaît que parmi les dernières naissances vivantes des cinq dernières années, 16 % des mères n'ont pas effectué de consultation prénatale. Les disparités en termes de niveau d'instruction sont frappantes : 95 % de femmes de niveau secondaire ou plus ont eu un suivi prénatal contre seulement 58 % de celles qui n'ont pas d'instruction.

De même, le niveau de richesse des ménages semble aussi influencer la proportion de femmes ayant bénéficié de soins prénatals : 97 % pour les femmes de ménages de « quintile le plus riche » contre 65 % de celles de ménages de «quintile le plus pauvre ».

Il semble se poser un problème de manque de dispense d'informations aux femmes enceintes alors qu'il s'est avéré que l'efficacité des soins prénatals dépend non seulement du type d'examens effectués pendant les consultations, mais aussi des conseils prodigués aux femmes. L'enquête révèle qu'environ 38 % de femmes enceintes n'ont pas été informées des complications relatives à la grossesse.

A propos des accouchements, il ressort qu'environ 62 % de naissances se sont déroulés avec l'assistance du personnel formé (sages-femmes, infirmières, aides soignants). Mais il ressort également que 21 % des naissances n'ont connu que l'assistance des parents et amis.

Les résultats de l'EDS 2004 révèlent une prévalence d'environ 1,4 % de femmes excisées. Cette prévalence atteint son firmament chez les femmes de l'ethnie Arabe Choa/Peuls/Haoussa/Kanuri (13 %) mais un peu moindre parmi les musulmanes (6 %) et l'Extrême Nord (5 %). Alors que l'excision fait partie des violences faites aux femmes, la pratique semble être orchestrée par les femmes elles mêmes : 89 % des cas d'excision sont pratiqués par une praticienne traditionnelle (exciseuse ou accoucheuse).

Au Cameroun, les femmes déclarent avoir été victimes d'une torsion du bras ou de gifles (32 %) et de poussées ou de jets par terre (19 %). Proportion tout de même étonnante, 16 % de femmes ont été victimes de violences sexuelles et dans plus d'un cas sur trois par son mari/ partenaire. Concernant le VIH/SIDA, la prévalence du virus parmi les femmes est 1,7 fois plus importante que parmi les hommes. Cette prévalence s'établit à environ 6,8 %. Hormis le VIH et les pathologies citées plus haut, d'autres problèmes de santé sont aussi rencontrés parmi les femmes mais très difficiles à recueillir. Les pratiques telles que le repassage de la poitrine des filles ou l'engraissage de cette dernière bien que quelque peu ignorée devraient également faire l'objet de sections dans les enquêtes relatives à la santé au Cameroun.

2e PARTIE : CADRE EMPIRIQUE DE L'ETUDE

Vouloir expliquer l'état de santé d'un groupe particulier de la population humaine par certaines caractéristiques sociales et économiques de cette même population relève de l'épidémiologie causale. En effet, le célibat par exemple, ne peut pas être considéré comme une cause de la mauvaise santé mais plutôt comme un comportement qui augmente le risque de mauvaise santé comparativement au mariage.

Cette seconde partie de l'étude est consacrée au cadre empirique. Elle est composée de deux chapitres. Le chapitre présente la méthodologie générale du cadre empirique de la recherche et l'analyse exploratoire de l'état de santé de la femme au Cameroun. Le dernier chapitre traite quant à lui, de la détermination de groupes à risques en termes de santé chez les femmes âgées de 18 à 49 ans.

CHAPITRE 3 : APPROCHES METHODOLOGIQUES ET STATISTIQUES SOMMAIRES

L'étude s'appuiera sur les données de l'enquête MICS 2006 du Cameroun pour chercher à atteindre ses objectifs. La population cible de cette étude est le groupe de femmes âgées de 18 à 49 ans. L'actuel chapitre est divisé en trois sections : la première traite de la présentation (contexte, objectifs, questionnaires et méthodologie) de l'enquête MICS. La deuxième section expose la méthodologie adoptée par l'étude et la dernière section se charge de l'analyse exploratoire des données.

3.1 PRESENTATION DE MICS 2006

L'enquête par grappes à indicateurs multiples (en anglais MICS 2006), réalisée par l'Institut National de Statistique du Cameroun en 2006, est l'une des plus récentes enquêtes abordant la question de santé de la population au Cameroun.

3.1.1 CONTEXTE ET OBJECTIFS DU MICS 2006

L'enquête par grappes à indicateurs multiples a été réalisée sur l'ensemble du territoire camerounais en 2006 par l'Institut National de la Statistique du Cameroun. Cette enquête vise essentiellement à produire des indicateurs de suivi, de la réalisation des objectifs et des cibles définis par la Déclaration du Millénaire adoptée en septembre 2000 à l'unanimité par les 191 États membres de l'ONU et par le Plan d'action de la campagne « Un Monde Digne des Enfants », adopté par 189 États membres lors de la Session spéciale des Nations Unies sur l'Enfance en mai 2002^16(*). Ces deux engagements se basent sur des promesses faites par la communauté internationale lors du Sommet Mondial sur les Enfants (SME) de 1990.

Le Gouvernement du Cameroun, en signant ces conventions internationales, s'est engagé à améliorer les conditions de vie des enfants et à assurer le suivi de la mise en oeuvre de ces engagements. L'UNICEF s'engage pour sa part, à l'accompagner dans ce processus en jouant un rôle d'appui^17(*)

· Fournir des indicateurs récents pour l'évaluation de la situation des enfants et des femmes au Cameroun ;

· Fournir les données et les indicateurs nécessaires pour le suivi/évaluation des Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD) et pour le Rapport du Plan d'Action Un Monde Digne des Enfants (PAMDE) comme base de l'action future ;

· Contribuer à l'amélioration des systèmes de collecte de données et de suivi/évaluation du Cameroun et au renforcement de l'expertise technique en matière de conception, de mise en oeuvre et d'analyse de ces systèmes.

Ces informations facilitent aussi la conception et la mise en oeuvre des politiques et des stratégies ciblées.

3.1.2 PLAN D'ECHANTILLONAGE ET QUESTIONNAIRE

Le choix de l'échantillon pour l'enquête vise l'obtention des estimations basées sur un grand nombre d'indicateurs relatifs à la situation de la femme et des enfants au niveau national, en zones urbaine, rurale et pour les 12 régions (Yaoundé et Douala étant définis comme des régions à part entière et les 10 autres provinces). Ces 12 régions ont été identifiées comme domaines d'étude et stratifiées suivant le milieu de résidence.

Le plan d'échantillonnage adopté est un sondage à 2 degrés. Au premier degré, des zones de dénombrement ont été tirées dans chaque domaine d'étude avec une probabilité proportionnelle à la taille de la population alors qu'au deuxième degré, on a tiré un nombre variable de ménages, après la mise à jour des cartes des zones tirées (dénombrement des ménages de la zone)^18(*).

L'échantillon est constitué de 9856 ménages au sein desquels on a recensé 9 408 femmes de 15-49 ans et 6 495 enfants de moins de 5 ans. Parmi ces ménages, 9 667 ont été effectivement enquêtés avec succès, soit un taux de réponse relativement satisfaisant de 98,2% au sein des ménages. Toutes les grappes sélectionnées ont été entièrement couvertes par l'enquête. Cependant, parmi les femmes recensées, 9 009 ont été interrogées avec succès,

soit un taux de réponse de 95,8 %. A propos des enfants de moins de 5 ans, des informations ont été entièrement collectées pour 6 362, ce qui correspond à un taux de réponse de 98,0%.

La collecte des données a été réalisée à travers trois questionnaires au cours de la MICS 3 au Cameroun. Il s'agit : du questionnaire ménage, du questionnaire femme de 15-49 ans et du questionnaire enfant de moins de 5 ans.

Le questionnaire ménage permet de collecter des informations sur les caractéristiques démographiques (sexe, âge, lien de parenté) des membres du ménage, ainsi que sur la survie des parents des enfants de moins de 18 ans, sur la fréquentation scolaire des enfants de 5-24 ans, sur le travail des enfants de 5-14 ans, sur la discipline des enfants de 2-14 ans, sur le handicap des enfants de 2-9 ans, sur l'eau et l'assainissement. Il sert également à recueillir les données sur les caractéristiques du logement, la possession et l'utilisation des moustiquaires, les orphelins et enfants vulnérables, les dépenses de santé des ménages et l'iodation du sel.

Ce questionnaire a aussi permis l'identification des femmes de 15-49 ans définies comme population cibles et éligibles à l'enquête individuelle.

Pour ce qui est du questionnaire femme de 15-49 ans, un questionnaire femme était administré à chaque femme éligible à l'enquête individuelle. Ce questionnaire permettait de collecter les informations sur les caractéristiques sociodémographiques, sur l'anatoxine tétanique, sur la santé des femmes et celle des nouveaux nés, les soins prénatals et post-natals, leur union/mariage, l'utilisation des méthodes de planning familial notamment la contraception, leur comportement sexuel, la connaissance du VIH/Sida et la stigmatisation à l'égard des personnes séropositives. Il a permis aussi de recueillir des informations sur leur participation au développement.

Enfin, le questionnaire enfant de moins de 5ans était administré à la mère ou à la personne en charge de l'enfant de moins de 5 ans. Ce questionnaire permettait à ces personnes de donner des informations relatives à l'enregistrement des naissances à l'état civil, à l'éducation, à la prise en charge des maladies intégrées de l'enfance, au paludisme, à la vaccination et tant d'autres.

3.2 METHODOLOGIE DE L'ETUDE

Il convient de rappeler que l'étude vise à atteindre deux objectifs majeurs, à savoir la détermination des facteurs sociaux significatifs de la santé de la femme au Cameroun et la proposition des mesures de politiques visant l'amélioration de la santé publique.

Au cours de l'enquête MICS 2006, la question suivante a été posée aux personnes enquêtées^19(*) : si individu âgé de 18-59 ans, a-t-il été malade pendant au moins 3 mois au cours des 12 dernières mois ? La réponse à cette question est considérée dans le cadre de la présente étude comme variable d'intérêt. Dans cette étude, nous considérons qu'une femme est en mauvaise santé si elle a été malade pendant au moins 3 mois au cours des 12 derniers mois. La mesure adoptée est donc celle des déclarations subjectives de l'état de santé.

Le choix de la réponse à cette question comme variable d'intérêt est motivé par une volonté de saisir les effets significatifs de certaines catégories sociales sur l'état de santé de la femme en tenant compte de la durée de la maladie et non pas de la fréquence du phénomène. En effet, si l'on fait une étude de cohorte entre d'un coté 100 personnes que l'on pourrait qualifier de pauvres et de l'autre 100 autres personnes non pauvres, et qu'après une année de suivi de leurs états de santé, on trouve que 10% de pauvres ont été malades alors que seulement 5% de non pauvres l'ont été, on serait tenté de dire que les pauvres ont deux fois plus de risque d'être malade par rapport aux non pauvres. Cette façon de chercher les facteurs de risque est très utilisée dans la littérature, mais semble présenter plusieurs manquements. Elle ne renseigne pas sur la durée de la maladie ou sur sa gravité. Or, il parait tout à fait raisonnable que la personne qui a été malade pendant un mois et celle qui l'a été pendant plus de trois mois au cours des 12 derniers mois n'ont pas le même état de santé, car la seconde personne serait plus vulnérable dans le cadre de son travail que la première.

Ainsi, dans cette étude, les femmes qui ont été malades pendant au moins 3 mois au cours des 12 derniers mois sont qualifiées de femmes en « mauvaise santé ». Cette façon de mesurer l'état de santé est très courante en épidémiologie, notamment utilisée par Paul Roberts et Gail Fawcett au cours d'une étude menée en 1998, au Canada sur l'état de santé de personnes âgées.

L'étude consiste donc, en grande partie à déterminer le risque qu'a une femme d'être en « mauvaise santé » selon qu'elle est dans telle ou telle autre catégorie sociale (état matrimonial, niveau d'éducation, occupation à titre principal, milieu de résidence et autres).

Il s'agira de faire une analyse descriptive de la prévalence de la mauvaise santé dans les différentes catégories socioéconomiques, puis de proposer un modèle économétrique capable d'évaluer le risque d'être en mauvaise santé selon la catégorie sociale de la femme.

Analyse descriptive de la prévalence de la mauvaise santé de la femme au Cameroun.

Il est question de présenter de façon sommaire, la santé de la femme au Cameroun en abordant une approche socioéconomique. Dans cette perspective, il revient à voir comment l'état de santé est constaté dans des catégories précises de la population. Pour arriver à cette fin, sur la base de certaines variables (état matrimonial, occupation à titre principal, niveau d'éducation et le réseau social...) des femmes de 18 à 49 ans, une série d'analyses descriptives vont être effectuées. Ces analyses vont étaler la structure de la santé de la femme par rapport aux caractéristiques citées ci haut. Afin de statuer sur l'existence des associations, des tests d'indépendance de Khi-deux vont être proposés.

Détermination de facteurs sociaux significatifs de la santé de la femme au Cameroun

La détermination des facteurs sociaux significatifs de la santé de la femme va se faire à partir d'une modélisation par la technique de régression logistique. Ce choix s'explique par la nature qualitative de la variable à expliquer.

Les variables explicatives retenues dans l'étude résultent de la littérature sur les facteurs sociaux de la santé. Aussi, les variables relatives au statut socioéconomique (éducation, occupation à titre principal), et le statut matrimonial et d'autres variables telles que le réseau social (le fait d'appartenir ou non aux associations) et bien évidemment l'âge et le milieu de résidence constituent le champ des comportements sensés influencer le risque d'être en mauvaise santé. Le modèle proposé va donc présenter le risque relatif qu'a une femme d'être en « mauvaise santé » selon la catégorie considérée.

Les femmes vulnérables sont celles qui, pour chaque facteur socioéconomique significatif, appartiennent à la modalité dont le risque relatif (approché par l'odd ratio) est le plus élevé comparativement à la modalité de référence. C'est donc à partir de la connaissance de ces groupes de femmes que des mesures de politiques de santé vont être proposées.

3.3 ANALYSE EXPLORATOIRE DE LA SANTE PAR RAPPORT AUX CARACTERISTIQUES SOCIOECONOMIQUES

Nous allons décrire de manière sommaire la structure de santé des femmes au Cameroun par rapport aux caractéristiques sociodémographiques. Il est important de rappeler que l'état de santé dont il est question ici, concerne les personnes âgées de 18 à 49 ans. L'étude considère ainsi comme personne en mauvaise santé, toute femme de la catégorie d'âge précitée, qui était malade pendant au moins 3 mois (cumulés) au cours des 12 derniers mois précédant l'enquête. Bien évidemment, les personnes sont qualifiées de non en mauvaise santé dans le cas contraire.

Les résultats qui vont être observés à travers l'analyse descriptive devraient être confirmés par une analyse économétrique. Aussi cette section va balayer tour à tour les variables suivantes : l'âge, l'état matrimonial, l'appartenance à des associations (réseau social), le niveau d'éducation, l'occupation à titre principal, le milieu de résidence et certaines caractéristiques des ménages.

3. 3.1 Etat de santé de la femme et âge

La lecture du tableau 1, montre qu'en 2006 et sur 7855 femmes de 18 à 49^20(*) ans, interrogées pendant l'enquête MICS, environ 4,8 % ont été malades pendant au moins 3 mois au cours des 12 mois précédant l'enquête. Cette prévalence semble croitre avec l'âge. En effet, le risque relatif (rapport des deux prévalences) de la mauvaise santé semble être 1,7 fois plus élevé chez les femmes âgées de 40 à 49 ans que chez celles de la catégorie 18 à 29 ans. Les camerounaises âgées de 40 à 49 ans pourraient être considérées comme population féminine à plus haut risque comparativement aux autres catégories.

Cependant pour avoir plus de certitude sur cette éventuelle liaison, on peut dès à présent s'appesantir sur les résultats du test de Khi-deux entre ces deux grandeurs. Ainsi, au vue du tableau 2 ci-après, et à partir de la valeur de la signification asymptotique (largement inférieure au seuil de 5%), on a donc de bonnes raisons de croire que le risque d'être en mauvaise santé est lié à l'âge de la femme au Cameroun. Plus la femme vieillit, plus elle est vulnérable.

Tableau 2: Test d'indépendance entre l'état de santé et l'âge de la femme.

3. 3.2. Etat de santé de la femme et état matrimonial

Dans toute la littérature (chapitre 2, section 2.1), le mariage est considéré comme un facteur de protection. On lui attribue des qualités dont les mécanismes sont difficiles à appréhender. Mais qu'en est-il des femmes mariées au Cameroun ?

A partir du tableau 3, on peut constater que sur les 7855 femmes âgées de 18 à 49 ans, environ 42,7 % sont mariées monogames, contre seulement 4,8% de divorcées/séparées. Le mariage est donc très prédominant chez la femme au Cameroun. De même, sur les 379 femmes présentant de mauvais états de santé, environ 148 sont de femmes mariées monogames.

La comparaison des prévalences montre que les pourcentages de femmes ayant été malades pendant au moins 3 mois au cours des 12 derniers mois chez les mariées (monogame ou polygame), célibataires et en union libre sont presque similaires. Par ailleurs, les veuves et les femmes séparées ou divorcées présentent des prévalences les plus importantes : les veuves atteignent le plafond avec 11 %.

Une explication possible à cette situation serait peut être que les femmes veuves ou séparées, donc vivant sans partenaire prennent plus de temps à se rétablir en cas de maladie. Aussi, hormis les enfants ou les autres parents, le mari est non seulement une source de réconfort mais aussi de financement en cas de maladie. Certainement que les femmes veuves, divorcées ou séparées souffrent plus de problèmes de santé psychologique ; de sentiment de solitude ou ne parviennent pas à accepter la séparation ou la disparition de leurs anciens partenaires ; ce qui peut se traduire par une dépression. Aussi, le fait qu'elles soient seules à s'occuper de leurs progénitures fait qu'elles fournissent certainement plus d'efforts que les autres femmes.

Le comportement des femmes célibataires est tout de même étonnant. On s'attendrait à voir une prévalence plus importante de la mauvaise chez les femmes célibataires que chez les femmes mariées ou en union libre. Certainement, bien que célibataires, ces femmes sont sous la charge de leurs parents et bénéficient du soutien de ces derniers dans le rétablissement en cas de problèmes de santé. Une raison plus plausible serait la jeunesse de ces dernières. En effet, environ 50 % des célibataires interrogées ont un âge compris entre 18 et 22 ans^22(*).

Les resultats du test d'independance consignés dans le tableau 4 montrent une signification bien inferieure à 5%. Dès lors, on a de bonnes raisons de croire que la prévalence de la mauvaise santé chez la femme au Cameroun est liée à l'etat matrimonial.

Tableau 4 : Test d'indépendance entre l'état de santé et le statut matrimonial de la femme

Les femmes séparées ou divorcées et les femmes veuves ont été mariées au moins une fois au cours de leur vie. Il se pourrait que la perte de tous les avantages procurés par le mariage soit la cause de la prévalence élevée de la mauvaise de santé enregistrée chez ces femmes. Les avantages perdus seraient par exemple l'assistance, le partage des obligations du ménage, le réseau social.

En outre, la vue du graphique 1 montre qu'il y'a relativement plus de femmes précédemment mariées (veuve, séparée ou divorcée) en mauvaise santé que les femmes actuellement mariées ou jamais mariée (célibataires).

Graphique 1 : Proportion de femmes en mauvaise santé selon l'état matrimonial

3.3.3 Etat de santé de la femme au Cameroun et réseau social

Au cours de la MICS 2006 du Cameroun, une série de questions relatives à l'appartenance aux associations de nature amicale, professionnelle, culturelle et autres ont été posées aux femmes âgées de 15 à 49 ans. L'étude compte utiliser les réponses à ces questions pour traduire l'éventuel lien qui existerait entre l'état de santé et le réseau social.

L'idée est de considérer les associations comme des structures d'entraide, de partage de connaissances et de compétences. Dans ce sens, les partis politiques et autres regroupements définissent le réseau social des individus, car à travers eux, les femmes peuvent augmenter leur chance d'obtenir un avantage de quelque nature que ce soit (emplois, services, traitements particuliers etc.).

La lecture du tableau 5 relatif au croisement entre l'état de santé des femmes au Cameroun et l'appartenance ou non aux associations montre que quelque soit le type d'association (exceptée l'association professionnelle), les femmes qui n'appartiennent pas à ces dernières semblent avoir moins de risques d'être en mauvaise santé que les autres. En effet, sur 1128 femmes qui font partie d'une association culturelle, 6,5 % ont été en mauvaise santé comparativement aux 4,5 % des 6727 femmes qui ne sont pas membres d'associations culturelles. Exceptionnellement, seules les femmes qui font partie d'association de nature professionnelle, semblent présenter une prévalence de la mauvaise santé (3,7 %) inférieure à celles qui n'en font pas partie (4,8 %).

Il semblerait que l'appartenance aux associations soit préjudiciable à la santé de la femme au Cameroun. Cette situation, quelque peu paradoxale, pourrait s'expliquer par le phénomène de sélection inverse c'est-à-dire que les associations attireraient énormément de femmes qui ont une mauvaise santé. En effet, les femmes au préalable en mauvaise santé (cas de la santé mentale) vont certainement vers les associations dans le but de trouver réconfort et soutien.

Tableau 5 : Proportion de femmes en mauvaise santé selon la participation aux associations.

Toujours dans la même logique, le décryptage du tableau suivant, expose une tout autre réalité. Les femmes qui ne font partie d'aucune association, bien que représentant environ la moitié de la population échantillonnée, présentent la prévalence la plus faible en termes de mauvaise santé. Par ailleurs, les femmes qui sont membres de plus de deux associations semblent concentrer la proportion la plus élevée en termes de mauvaise santé (prévalence située à environ 6,8%) et pourraient être considérées comme population féminine à haut risque.

Tableau 6 : Proportion de femmes en mauvaise santé selon le nombre d'association d'appartenance

D'ailleurs, le test d'indépendance entre l'état de santé et le nombre d'associations présente 3 degrés de liberté et une signification asymptotique de 0,0003 (largement inférieur à 5%). On a donc de bonnes raisons de croire au lien entre le risque de mauvaise santé de la femme au Cameroun et le nombre d'associations.

Tableau 7: Test d'indépendance entre l'état de santé et le nombre d'associations

3.3.4. Etat de santé de la femme au Cameroun et l'occupation principale

L'occupation principale est l'une des caractéristiques les plus utilisées pour décrire la situation sociale d'un individu dans la société. Généralement les personnes au chômage se considèrent comme les rebuts de la société à laquelle elles appartiennent ; ce comportement se répercute sur leur santé mentale. Aussi, malgré que femmes ont de multiples occupations possibles, elles ont été regroupées en 7 classes (voir tableau 8 à la page suivante).

La lecture de ce tableau montre que sur un effectif de 7855 femmes âgées de 18 à 49 ans, près de 38,1 % ont le ménage et les travaux domestiques comme occupation à titre principal, suivies de celles qui font principalement l'agriculture. On constate qu'environ 3,9 % de femmes ménagères ou s'occupant de travaux domestiques ont été malades pendant au moins 3 mois au cours des 12 derniers mois. La prévalence de la mauvaise santé est très élevée chez les commerçantes (6 %), les agricultrices et les femmes sans occupation (5,8 %)

Tableau 8: Proportion de femmes en mauvaise santé selon l'occupation principale

La prévalence relativement élevée de la mauvaise santé observée chez les agricultrices est certainement imputable à leurs conditions de travail. Généralement, ces femmes travaillent dans un environnement non sécurisé, à la merci des insectes, des serpents et autres intempéries (froid et chaleur). Elles font de longues distances à pieds pour arriver aux champs ; même quand elles sont souffrantes, elles sont obligées de continuer à travailler pour nourrir leur progéniture. Le cas des commerçantes est quelque peu difficile à expliquer car l'on ne peut distinguer les grandes et petites commerçantes. Le cas de ces dernières se dégage une fois de plus de l'environnement du commerce et du stress des affaires. Les femmes marchandes ambulantes doivent par exemple parcourir d'importantes distances sous des températures élevées pour pouvoir écouler leurs marchandises. Les marchandes de produits maraîchères doivent quitter leurs domiciles aux premières heures du matin, affrontant le froid pour s'approvisionner en marchandises. Très souvent, elles font leurs ventes dans des milieux où baignent les eaux stagnantes et infectées. Cette exposition est favorable au paludisme et à la typhoïde par exemple.

En tout état de cause, les travaux ménagers et domestiques semblent être un facteur de réduction du risque d'être en mauvaise santé chez la femme au Cameroun. Car ces travaux sont moins encombrants et sont réalisés dans un cadre familial et se font généralement dans un enclos habitable.

Le test d'indépendance (tableau 9) associé aux deux grandeurs montre l'existence d'un lien entre l'occupation principale des femmes et le risque de mauvaise santé (signification asymptotique égale à 0,015 inférieure à 0,05).

Tableau 9 : Test d'indépendance entre l'état de santé et l'occupation à titre principal

3.3.5 Etat de santé de la femme au Cameroun et niveau d'instruction

La lecture du tableau suivant montre que sur 7855 femmes âgées de 18 à 49 ans, environ 22,2 % sont sans instruction. Le pourcentage le plus important est observé chez les femmes de niveau primaire (environ 39,1 %). La comparaison des niveaux de prévalence en termes de mauvaise santé classe les femmes de niveau primaire en première position (5,9 %), suivies de celles de niveau secondaire et plus, et enfin de celles qui n'ont pas eu d'instruction.

Tableau 10: Proportion de camerounaises en mauvaise santé selon le niveau d'instruction

Selon la littérature, les femmes sans instruction devraient présenter la prévalence la plus élevée en termes de mauvaise santé, car elles seraient généralement associées à des activités que l'on qualifierait de dangereuses (absence de sécurité sociale, absence de contrat de travail). Le fait que les femmes sans instruction ont présenté la plus faible prévalence de la mauvaise santé pourrait s'expliquer par la structure de l'occupation principale de ces dernières. En effet, environ 3 femmes sans niveau d'instruction sur 4 s'occupent principalement des ménages et des travaux domestiques (voir graphique 4). Or ce type d'occupation n'est que faiblement associé à la survenue de la mauvaise santé (revoir tableau 8). Par ailleurs, les femmes de niveau primaire s'occupent majoritairement (à hauteur de 55%) de l'agriculture et du commerce (activités dans lesquelles on a observé les prévalences les plus importantes en termes de mauvaise santé de la femme au cours du MICS).

Ce graphique montre que l'importante prévalence de la mauvaise santé constatée chez les femmes de niveau primaire serait due à des activités menées par ces dernières. Le même raisonnement pourrait être utilisé dans l'explication de la faible prévalence de la mauvaise santé observée chez les femmes sans instruction.

Graphique 2: Profils du niveau d'instruction des femmes selon le type d'occupation principale

La situation sanitaire de la femme au Cameroun est liée à son niveau d'instruction au seuil de significativité de 5 %.

Tableau 11 : Test d'indépendance entre l'état de santé et le niveau d'instruction

3.3.6 Etat de santé de la femme au Cameroun et le bien être des ménages.

Comme nous l'avons dit plus haut, le revenu individuel est l'un des meilleurs prédicateurs de santé, mais il est sans doute, le plus difficile à appréhender. Nous comptons l'approcher par l'indice de richesse des ménages, qui traduit dans une certaine mesure le niveau de bien être des individus qui y vivent.

Qu'elle soit monétaire, objective, subjective ou relative, la pauvreté renvoie toujours à l'idée d'un minimum vital non atteint. L'approche monétaire étant très discutée, les experts de l'ORC Macro se sont basés sur les informations relatives aux biens durables possédés par les ménages et certaines caractéristiques des ménages pour concevoir l'indice de richesse des ménages (IRM^23(*)). Cet indice a été calculé au cours de la MICS par l'INS du Cameroun. Ainsi, l'étude va directement utiliser les données y relatives pour traduire le lien entre la mauvaise santé et le niveau de pauvreté des ménages.

La lecture du tableau 12 montre que sur 7855 femmes (de 18 à 49 ans) enquêtées, environ 18 % vivent dans de ménages du premier groupe (le plus pauvre). Le cinquième groupe (les ménages les plus riches) est le plus représenté avec environ 25 % de femmes concernées. Ce même tableau montre une certaine constance de la prévalence de la mauvaise santé par rapport au niveau de pauvreté des ménages.

Exceptée la plus faible prévalence (3,4 %) de la mauvaise santé observée chez les femmes de ménages les plus pauvres, aucune des prévalences ne semble se détacher des autres ; ce qui peut se traduire par l'indépendance entre le niveau de pauvreté des ménages et la très mauvaise santé. La faible prévalence de la mauvaise santé observée chez les femmes vivant dans de ménages du premier groupe semble corroborer ce qui a été observé en 2001 au cours de l'ECAM (voir encadré 10).

Tableau 12 : Proportion de femmes en mauvaise santé selon l'indice de pauvreté des ménages au Cameroun

Le test d'indépendance entre l'indice de pauvreté des ménages et la survenue de la mauvaise santé n'est pas significatif à 5% (voir tableau ci-dessous).

Tableau 13 : Test d'indépendance entre l'état de santé et l'indice de richesse des ménages

Suivant le niveau de vie, les membres des ménages pauvres se sont déclarés être moins malades que ceux des ménages non pauvres. En effet, les membres des ménages non pauvres, disposant d'un peu plus de moyen, s'assurent généralement un suivi médical contrairement aux ménages pauvres dont un membre ne s'avoue souvent malade que lorsque son état de santé se détériore. Dans cet esprit et suivant les quintiles de dépenses, les 20 % des ménages les plus pauvres ont déclaré être moins malades que tous les autres.

Il ressort de cette dernière analyse que la survenue de la mauvaise santé des femmes au Cameroun n'est pas liée au niveau du bien être des ménages (tel que défini par ORC Macro). Une fois de plus, cette situation pourrait être expliquée par les occupations des femmes considérées. Aussi, le profil des niveaux de pauvreté de femmes par le type d'occupation montre qu'environ 7 femmes vivant dans de ménages « les plus pauvres » sur 10 s'occupent du ménage ou des travaux domestiques. Cependant les femmes issues du ménage « le plus riche » s'occupent essentiellement des ménages/ travaux domestiques (24,2%), de l'école/étude (22,5%) et des services/administration (22,7%). Les groupes de femmes dont la part de l'agriculture et du commerce dans l'occupation principale dépasse 35%^24(*) semblent présenter de pires états de santé.

Graphique 3: Profils du niveau de pauvreté des ménages selon l'occupation principale des femmes au Cameroun

3.3.7 Etat de santé de la femme et le milieu de résidence

La lecture du tableau suivant montre que la prévalence de la mauvaise santé de la femme au Cameroun est très élevée dans la ville de Yaoundé (7,86 %), dans les provinces du Sud (7,02 %) et du Sud Ouest (6,96 %). Le phénomène de mauvaise santé est relativement faible à Adamaoua (2,70 %) et dans les provinces du Nord (2,66 %) et dans l'Extrême-Nord (2,71 %).

Tableau 14: Proportion de femmes en mauvaise santé selon le milieu de résidence au Cameroun

Les résultats du test d'indépendance (tableau 15) montrent que le phénomène de la mauvaise santé de la femme est lié au milieu de résidence.

Tableau 15: Test d'indépendance entre l'état de santé de la femme au Cameroun et le milieu de résidence

3.3.8 Etat de santé de la femme au Cameroun et taille du ménage

Sur un effectif de 7855 femmes enquêtées pendant l'enquête MICS 2006, environ 233 habitent seules dans leurs ménages (voir tableau 24, page 69). Environ 13 % des femmes enquêtées habitent dans de ménages de 5 personnes. La prévalence de la mauvaise santé est très élevée (11,2 %) chez les femmes qui vivent seules dans leurs ménages comparativement à celle des femmes qui habitent dans de ménages de 3 personnes (3,9 %).

CHAPITRE 4 : MODELISATION DE LA SITUATION SANITAIRE DE LA FEMME AU CAMEROUN

Comme il l'a été souligné au niveau de la méthodologie générale de l'étude (chapitre 3, section 3.2), la variable d'intérêt est l'état de santé des femmes durant les 12 mois ayant précédé la MICS 2006. Pour cela, nous comptons proposer un modèle de régression logistique capable de déterminer les groupes de femmes les plus vulnérables en terme de santé (femmes malades pendant au moins 3 mois pendant les 12 derniers mois avant la MICS).

Ce chapitre va se diviser en deux sections. La première section traite exclusivement de la modélisation, alors la seconde parle des limites de l'étude et des propositions de politiques de santé publique sous-jacentes aux résultats de l'étude.

4.1 MODELISATION LOGISTIQUE DE LA SANTE DE LA FEMME AU CAMEROUN

Il existe deux types d'analyses au niveau de la modélisation logistique : l'analyse pronostic et l'analyse étiologique. La première cherche à construire un modèle dont la finalité est de prédire le mieux possible les modalités de la variable d'intérêt alors que la seconde analyse s'intéresse plus particulièrement à évaluer le risque associé à un facteur. Nous avons retenu l'analyse étiologique.

Nous disposons des données sur l'état de santé de la femme au Cameroun. Ces données sont issues de l'enquête MICS 2006 du Cameroun. Nous comptons les utiliser pour déterminer les facteurs de risque liés à la mauvaise santé (être malade pendant au moins 3 mois au cours des 12 derniers mois). L'échantillon concerne 7855 femmes âgées de 18 à 49 ans dont 379 ont été de mauvaise santé. Les facteurs de risques potentiels évalués (sur base de la littérature et de la description) sont l'âge de la femme (en année), l'état matrimonial de la femme (célibataire, mariée monogame, mariée polygame, veuve, séparée ou divorcée, union libre), le niveau d'instruction (sans niveau, primaire, secondaire et plus), nombre d'associations (aucune association, une association, deux associations, plus de deux associations), le quintile de pauvreté du ménage (le plus pauvre, second, moyen, le quatrième, le plus riche), l'occupation principale de la femme (sans occupation, agriculture, écoles/études, commerce, service et administration, ménages/travaux domestiques, autres) et la province (Douala, Yaoundé et les 10 autres provinces) et la taille du ménage.

La variable dépendante (à expliquer) est nominale. Elle prend la valeur 1 si l'individu a été malade pendant au moins 3 mois au cours des 12 derniers mois et 0 si non. Les variables explicatives, excepté l'âge et la taille du ménage sont également qualitatives (nominales et ordinales). Le modèle approprié pour traduire les facteurs de risques associés à la variable dépendante est le modèle de régression logistique.

La régression linéaire n'est plus appropriée lorsque la variable dépendante est qualitative ou catégorielle. Ainsi, lorsque la variable qualitative a deux modalités, on parle de variable dichotomique et lorsque ces modalités sont supérieures à deux, on parle de variable polytomique. La formulation mathématique du modèle logit telle que présentée dans les encadrés qui suivent est inspirée de Bourbonnais (2005) et de Taffé (2004).

Définition : On dispose d'une variable d'intérêt Y pour un individu i qui s'écrit :

X_i= (X_i1, ... X_ip) un ensemble de variables explicatives pour Y_i. On désire expliquer E(Y_i) par

où

R^k avec k = p+1, sont des paramètres inconnus qu'on désire estimer.

Soit un modèle dichotomique :

où F(.) désigne une fonction de répartition. Ainsi, on appelle modèle logistique, le modèle dichotomique qui admet pour fonction de répartition la fonction de distribution de la loi logistique définie comme suit :

;

Le modèle logit définit donc la probabilité associée à l'événement Y=1 comme la valeur de la fonction de répartition de la loi logistique au point

c'est-à-dire :

= p_i.

A partir de cette expression, on peut faciliter l'interprétation des paramètres estimés par la construction de la quantité suivante :

On peut aussi écrire le modèle de régression logistique sous la forme d'un modèle de régression linéaire :

Cependant, le modèle est non linéaire et le résidu

ne peut pas être distribué selon une loi normale. En effet, si l'on admet le codage 0/1 (qui n'est pas unique), le résidu ne pourra prendre que deux valeur, à savoir :

=1-F(

) si Y=1 ou

=-F(

) si Y=0. Delà, la variance n'est plus

(cas de régression linéaire) mais plutôt V(

)=F(

)[1-F(

)]. Cette variance dépend de la variable X et par conséquent, elle n'est pas constante mais heteroscédastique.

Estimation du modèle : l'estimation au niveau de la modélisation logistique se fait à partir de la méthode du maximum de vraisemblance. Ainsi, on décrit la vraisemblance de l'échantillon. Cette vraisemblance s'écrit comme suit :

On maximise cette vraisemblance par rapport aux paramètres

au moyen d'un algorithme numérique.

Les informations relatives aux tests de significativité et aux interprétations des coefficients et odd ratio sont consignés dans l'encadre 2, placé en annexe D.

Les variables retenues pour traduire les facteurs de risques associés à la mauvaise santé sont de deux natures. Elles reflètent la situation sociodémographique (l'âge, l'état matrimonial, le niveau d'instruction, la province, le nombre d'associations) de l'individu et la situation du ménage (quintile de richesse et le nombre de membres).

Pour faciliter l'interprétation de la constante du modèle, les variables continues (l'âge de la femme et le nombre de membres du ménage) sont centrées. Par contre, l'interprétation des coefficients et Odd ratio nécessite la définition des catégories de référence. Le tableau suivant expose les différentes variables explicatives et les modalités de référence associées.

La réussite d'une modélisation par régression logistique nécessite le respect de certaines étapes. La procédure à respecter est décrite dans l'encadré suivant.

4.1.3 Estimation du modèle

Le modèle est estimé par la méthode de maximum de vraisemblance à partir du logiciel STATA 9. Après 4 itérations, on obtient les résultats suivants :

Etat de santé	Coef		Std. Err.	Effet marginal	Odds Ratio	P>z	Intervalle de confiance 95%
							inf.	Sup
Age centré	0,045		0,007	0,0017	1,046	0,000	0,030	0,059
Taille centrée du ménage	-0,022		0,016	-0,0008	0,978	0,165	-0,053	0,009
Etat matrimonial (base=mariée monogame)
Célibataire	0,033		0,174	0,0131	1,034	0,848	-0,308	0,375
Mariée polygame	-0,015		0,177	-0,0005	0,986	0,935	-0,362	0,333
Divorcée/séparée	0,642		0,206	0,0329	1,900	0,002	0,239	1,045
Veuve	0,643		0,203	0,0331	1,903	0,002	0,245	1,042
Union libre	0,081		0,226	0,0032	1,084	0,720	-0,361	0,523
Province (base=Douala)
Yaoundé	1,105		0,253	0,0665	3,019	0,000	0,610	1,600
Adamaoua	-0,151		0,343	-0,0055	0,860	0,659	-0,824	0,521
Centre	0,232		0,309	0,0099	1,261	0,452	-0,373	0,837
Est	0,412		0,300	0,0188	1,509	0,170	-0,177	1,000
Extrême Nord	-0,152		0,383	-0,0056	0,859	0,691	-0,903	0,598
Littoral	0,416		0,292	0,0191	1,516	0,154	-0,156	0,989
Nord	-0,061		0,376	-0,0023	0,940	0,870	-0,798	0,675
Nord Ouest	0,274		0,323	0,0119	1,315	0,396	-0,359	0,907
Ouest	0,470		0,296	0,0220	1,599	0,112	-0,110	1,049
Sud	0,715		0,294	0,0374	2,045	0,015	0,140	1,291
Sud Ouest	0,767		0,279	0,0407	2,154	0,006	0,220	1,315
Occupation principale (base=agriculture)
Ecole/étude	0,485		0,287	0,0228	1,625	0,090	-0,077	1,047
Ménage/travaux domestiques	0,209		0,170	0,0083	1,232	0,220	-0,125	0,543
Sans occupation	0,574		0,292	0,0286	1,775	0,049	0,002	1,146
Commerce	0,109		0,195	0,0043	1,115	0,578	-0,274	0,491
Administration	0,011		0,241	0,0004	1,011	0,965	-0,462	0,483
Autres occupations	0,092		0,343	0,0037	1,096	0,789	-0,581	0,765
Nombre d'associations (base=aucune association)
Une association	-0,005		0,137	-0,0001	0,995	0,972	-0,273	0,264
Deux associations	0,032		0,168	0,0012	1,033	0,846	-0,296	0,361
Plus de deux associations	0,040		0,194	0,0015	1,041	0,837	-0,340	0,420
Niveau d'instruction (base=sans instruction)
Primaire	0,431		0,200	0,0176	1,539	0,031	0,039	0,823
Secondaire et plus	0,278		0,234	0,0112	1,321	0,235	-0,181	0,737
Indice de richesse des ménages (base=le plus pauvre)
Second	0,068		0,217	0,0027	1,070	0,754	-0,357	0,493
Moyen	-0,111		0,226	-0,0042	0,895	0,623	-0,555	0,332
Quatrième	-0,155		0,239	-0,0057	0,857	0,517	-0,623	0,314
Le plus riche	-0,312		0,268	-0,0113	0,732	0,243	-0,837	0,212
_cons	-3,881		0,363		0,021	0.000	-4,592	-3,169
Number of obs		7855
LR chi2(33)		147,7300
Prob > chi2		0,00001
Pseudo R2		0,0486
log likelihood		-1444,7308

Diagnostiquer un modèle logistique consiste à déterminer la qualité d'ajustement du modèle aux données (en anglais « Goodness of fit »). Pour fixer les idées, nous allons nous appuyer sur l'analyse des résidus comme celui de Pearson et la distance de Cook^25(*). L'analyse de ces résidus permet de statuer sur l'existence ou non des observations très mal ajustées et ayant possiblement un effet important sur l'estimation des coefficients. L'évaluation de la capacité du modèle à discriminer les modalités de la variable d'intérêt va se faire à partir des courbes de sensibilité, de spécificité et la courbe ROC (Receiving Operating Curve). Mais avant de s'intéresser aux résidus, il est important d'évaluer la calibration^26(*) du modèle. Pour cela, on va utiliser le test d'Hosmer et Lemeshow.

Le principe du test de Hosmer et Lemeshow consiste à comparer les valeurs prédites et observées des modalités de la variable d'intérêt, après regroupement des individus en classes. On utilise ensuite la distance de Khi-deux pour calculer la distance entre les fréquences observées et prédites. Lorsque cette distance est relativement petite, on considère que le modèle est bien calibré.

H₀ : le modèle est bien calibré contre H1 : le modèle n'est pas bien calibré.

Dans le cas présent, l'échantillon a été divisé en 10 groupes. La lecture du tableau suivant relatif aux résultats du test d'Hosmer et Lemeshow montre que l'ajustement global du modèle aux données est satisfaisant. Car, la valeur de la probabilité critique (Prob > chi2) est supérieure au seuil de signification de 5%.

Groupe	Prob	Obs_1	Exp_1	Obs_0	Exp_0		Total
1	0,0187	10	12,5	776	773,8		786
2	0,0239	18	16,7	767	768,3		785
3	0,0288	19	20,7	767	765,3		786
4	0,0335	27	24,4	758	760,6		785
5	0,0392	34	28,6	752	757,4		786
6	0,0461	28	33,4	757	751,6		785
7	0,0552	42	39,7	744	746,3		786
8	0,0667	48	47,5	737	737,5		785
9	0,0888	57	60,1	729	725,9		786
10	0,2811	96	95,7	689	689,3		785
Hosmer Lemeshow Chi2 (8)						3,24
Prob > chi2						0,9187

Néanmoins, certains « covariate patterns^27(*) » très mal ajustés peuvent nous échapper, malgré l'ajustement global du modèle. L'analyse des résidus permet de savoir si l'ajustement est « bon » pour tous les « covariate patterns ».

L'examen des résidus a de multiples objectifs. Il permet entre autres de déterminer s'il y'a des observations mal expliquées (résidus extrêmes) et si certaines observations (outlier^28(*) ou effet

de levier) influencent catastrophiquement les résultats des estimations (changement de signe ou de valeurs des coefficients) et biaisent ainsi les analyses^29(*).

Une observation est mal expliquée lorsque la valeur du résidu de Pearson associé est supérieure à 2. Elles deviennent suspectes lorsque leur nombre dépasse 5% de l'ensemble des observations. Dans notre cas, sur les 7855 observations, 370 ont présenté des résidus extrêmes (voir graphique 8, page 79). Il s'agit essentiellement des personnes qui ont été malades au cours des 12 derniers mois ayant précédé l'enquête MICS. Le graphique suivant illustre bien la dispersion des observations. Une observation peut influencer l'estimation des coefficients du modèle lorsque la distance de Cook associée à l'observation est supérieure à 4 divisé par le nombre d'observation (

). Dans notre cas, les observations dont la distance de Cook est supérieure à 0,0005 sont suspectes. Après examen de cette distance, on constate que 1495 observations peuvent influencer significativement les estimations du modèle. Ces observations n'ont pas de comportement particulier hormis le fait que la totalité des femmes malades font partie de ce groupe. Cependant, la lecture du graphique suivant apporte l'information selon laquelle aucune observation n'influence significativement l'estimation des observations car toutes les valeurs du « pregibon dbeta » sont inférieures à l'unité.

Graphique 4: Représentation de la distance de Cook en fonction de la probabilité critique

4.1.4.3 : Evaluation du pouvoir discriminant du modèle

La modélisation de la probabilité de réalisation des différents attributs de la variable d'intérêt (mauvaise santé ou non) à partir de certaines co-variables fournit des probabilités estimées pour chaque observation. En utilisant ces probabilités, on peut se fixer un seuil pour pouvoir classer les individus dans la catégorie 1 si la probabilité estimée est supérieure au seuil et dans la catégorie 0 sinon.

Etant donné que la proportion est un estimateur sans biais de la probabilité dans le cas d'un grand échantillon, nous choisissons de fixer le seuil à 5%. Ainsi toutes les femmes dont les probabilités estimées sont supérieures à ce seuil sont considérées comme en mauvaise santé par le modèle.

Nous allons utiliser la notion de spécificité et de sensibilité^30(*) pour juger de la performance du classement effectué à partir de ce seuil. La lecture du tableau suivant présente le classement effectué par le modèle au seuil fixé.

A partir de ce tableau, on constate que la sensibilité du modèle est égale à 57,26%. Tandis que la spécificité est située à 65%. Le modèle prédit mieux les femmes qui n'ont pas subi le phénomène (être malade pendant au moins 3 mois au cours des 12 derniers mois) que celles qui l'ont subi. Dans l'ensemble, le modèle fournit 65,26% de bonnes réponses.

Etant donné que la spécificité et la sensibilité varient en fonction du seuil. On peut utiliser la courbe ROC^31(*) comme indicateur de la capacité du modèle à discriminer. Ainsi la visualisation de la courbe suivante montre que le modèle proposé est acceptable car la valeur du ROC est supérieure à 70%.

Le diagnostic du modèle a montré que certaines observations sont mal ajustées au modèle mais qu'aucune d'entre elles n'influence significativement les coefficients de l'estimation. Le modèle donne environ 65 bonnes réponses sur 100. En somme, le modèle ainsi proposé est acceptable et peut ainsi être utilisé pour l'extrapolation des résultats à l'ensemble de la population étudiée (les camerounaises âgées de 18 à 49 ans).

4.1.5 Interprétation du modèle

Dans cette section de l'étude, nous utiliserons une fois de plus l'expression «mauvaise santé » pour designer les femmes qui ont été malades pendant au moins 3 mois au cours des 12 derniers mois et cela dans le but de faciliter les interprétations.

Les interprétations faites dans cette section se rapportent au tableau 17 de la section 4.1.3 (page 49). La lecture de ce tableau montre que de façon globale, le modèle est significatif c'est-à-dire qu'il y a au moins une variable qui permet d'évaluer la probabilité qu'a une femme d'être en mauvaise santé. En effet, la probabilité critique (prob > chi2) est de loin inférieure à 1%.

Dans l'ensemble, les résultats de l'étude sont quelque peu mitigés. Il n'y a aucune association entre le quintile de richesse des ménages, le réseau social et la taille du ménage et l'état de santé de la femme au Cameroun (voir la colonne 6). En effet, les valeurs des probabilités critiques associées sont supérieures à 5 %. Aussi, qu'elles appartiennent aux ménages pauvres, moyens ou riches, les femmes ont (au seuil de 5 %) les mêmes risques d'être en mauvaise santé. Le fait d'appartenir ou non à une ou plusieurs associations de nature quelconque n'influence pas l'état de santé.

Par ailleurs, on a trouvé des associations entre l'âge, l'occupation principale, la province de résidence, l'état matrimonial, le niveau d'instruction et l'état de santé de la femme.

· L'âge est un facteur de risque significatif de la maladie chez la femme au Cameroun. En effet, lorsque la femme vieillit de 10 ans, le risque d'avoir une mauvaise santé se multiplie par 1,5 (voir la colonne 5). Le vieillissement d'une année augmente le risque d'avoir une mauvaise santé de 0,0017 (voir la colonne 4);

· A propos de l'état matrimonial, en prenant les mariées monogames comme référence, on constate que seuls les coefficients associés aux modalités divorcée/séparée et veuves sont significativement différents de zéro et en même temps positifs. Ainsi, les femmes divorcées, séparées ou veuves ont environ deux fois plus de risques d'avoir une mauvaise santé que les femmes mariées monogames.

· Sur le point de vue géographique, en considérant la ville de Douala comme référence, on remarque que seuls les coefficients associés à trois provinces sont significativement différents de zéro. Il s'agit de Yaoundé, des provinces du Sud et du Sud-ouest. Comparativement à Douala, les femmes qui vivent à Yaoundé ont environ trois (03) fois plus de risques de présenter une mauvaise santé, suivies respectivement de celles qui vivent dans les provinces du Sud (OD = 2,045) et du Sud-ouest (OD = 2,154).

· Pour ce qui est du type d'occupation à titre principal, on constate qu'un seul coefficient est significatif. Au seuil de 5 %, la modalité notée sans occupation présente une association avec la santé de la femme. Par rapport aux femmes qui travaillent principalement dans l'agriculture, les femmes sans occupation principale ont environ 1,75 fois plus de chance d'avoir une mauvaise santé. En outre, lorsqu'une agricultrice devient sans occupation, elle voit augmenter sa probabilité d'avoir une mauvaise santé de 0,0286. Les femmes sans occupation sont plus vulnérables que celles qui sont occupées ;

· Enfin, concernant le niveau d'instruction (les femmes sans instruction étant prises comme référence), seule la catégorie niveau primaire est associée à l'état de santé de la femme au Cameroun. On constate que le coefficient se rapportant à la modalité niveau primaire est positif, ce qui veut dire que comparativement aux femmes sans instruction, celles du niveau primaire sont plus vulnérables. Lorsqu'une femme décide d'arrêter son éducation au niveau primaire, on s'attend à ce que sa probabilité d'avoir une mauvaise santé augmente de 0,0176.

4.2 LIMITES DE L'ETUDE ET SUGGESTIONS

Quelques limites et suggestions sont présentées dans cette section de la deuxième partie de l'étude. Une fois ces limites contournées, les résultats seront de bien meilleure qualité. Ces suggestions sont inspirées des résultats trouvés précédemment.

4.2.1 Limites de l'étude

Chaque méthodologie utilisée dans l'appréhension de l'état de santé d'une population apporte son lot de problèmes. Celle qui est utilisée au cours de cette étude ne fait pas exception. De ce fait, les résultats présentés au cours de cette étude valent la peine d'être nuancés. Cependant, les limites de cette étude sont de deux natures : il s'agit de la nature des données traitées et de la technique utilisée.

§ les estimations des logits de l'état de santé des femmes souffrent d'un biais dû au fait que les femmes enquêtées n'ont pas été tirées aléatoirement car le tirage à deux niveaux concernait la zone de dénombrement et le ménage ;

§ le modèle proposé ne prend pas en compte les maladies génétiques telles que la drépanocytose ou le diabète dans l'explication de l'état de santé des femmes. En effet, certaines personnes naissent déjà malades, ce qui n'a rien avoir avec le statut socio-économique ou l'état matrimonial ;

§ les données manquantes relatives aux variables utilisées au cours de cette étude, représentaient moins de 1 % des 7855 femmes âgées de 18 à 49 ans. Ne voulant pas perdre de l'information, ces données manquantes ont été attribuées aux modalités modales de chaque variable.

4.2.2 Suggestions

Les résultats de l'étude montrent que les femmes âgées, veuves, divorcées ou séparées et sans occupation à titre principal sont les plus vulnérables. De même, les provinces de Yaoundé, du Sud et du Sud-ouest sont celles où les femmes qui y vivent, sont les plus vulnérables en matière de santé. Cependant, les résultats de l'étude ne nous permettent pas de comprendre les mécanismes qui se cachent derrière les associations entre l'état matrimonial, l'occupation à titre principal, la situation géographique et la santé. Ainsi, on peut améliorer la santé de la femme au Cameroun en réalisant les suggestions suivantes :

Tableau 20: Perspectives de la santé de la femme au Cameroun : points d'ancrage et suggestions

CONCLUSION

L'interrogation à laquelle nous voulions répondre, à savoir « quel lien existe-il entre le rang social et la santé de la femme au Cameroun ? » nous a permis de passer en revue la littérature existante sur la question. Cette littérature est très riche en études de cas.

Les données que nous avons utilisées sont issues de l'enquête par grappes à indicateurs multiples du Cameroun, réalisée en 2006. La population concernée est constituée de 7855 femmes sexuellement actives, et économiquement productives (âgées de 18 à 49 ans). Dans notre étude, nous considérons qu'une femme est en mauvaise santé si elle a été malade pendant au moins 3 mois au cours des 12 derniers selon les intérêts de l'enquête. Ainsi, l'âge, l'état matrimonial, le niveau d'éducation, le quintile de richesse du ménage, le nombre d'associations, l'occupation principale, la taille du ménage et la province de résidence constituent des facteurs retenus.

Le modèle proposé pour évaluer le risque de mauvaise santé associé à chaque facteur retenu est le modèle logistique. Il ressort que le modèle est globalement significatif et acceptable. L'âge constitue un prédicteur significatif de la mauvaise santé de la femme au Cameroun. Les veuves, les divorcées, les femmes sans occupation principale et de niveau d'instruction primaire sont celles qui risquent le plus d'être en mauvaise santé (ces catégories ont présenté des coefficients significatifs et les plus élevés). Sur le plan géographique, ce sont les femmes qui habitent à Yaoundé et dans les provinces du Sud et du Sud ouest qui sont les plus vulnérables.

Cette étude nous a permis d'extraire les variables d'action pour les politiques gouvernementales en matière de santé publique (objectif principal de l'étude). Un rapprochement des résultats de la modélisation avec les ceux de l'analyse descriptive montre une certaine complémentarité, et donc suggère que des actions soient prises suivant une approche à la fois globale et ciblée selon l'état matrimonial, l'occupation principale, le niveau d'éducation et le lieu de résidence.

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25 Pierre Cantrelle, Thérèse Locoh, 1990, Facteurs culturels et sociaux de la santé en Afrique de l'Ouest, Centre français sur la population et le développement (CEPED). N°10. Paris, Janvier.

27 Régis Bourbonnais, 2005, Econométrie, Manuel et exercices corrigés, 6^e édition, Dunod, Paris.

29 Roger Girod, 1984, Les inégalités sociales, presses universitaires de France, 1^er édition, mars, Paris.

30 Ross, Catherine E., Chia-Ling Wu. 1996. « Education, Age and the Cumulative Advantage

31 Ross, Catherine E, Chia-Ling Wu. 1995. « The Links between Education and Health »,

33 Santé et protection sociale, 2006, Le Cameroun, chiffres clés, www.gipspsi.org.

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37 Taffé Patrick, 2004, Cours de Régression Logistique, Institut Universitaire de Médecine Sociale et Préventive, Aout, Lausanne.

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39 Turra CM, Goldman N, 2007. Socio-economic differences of mortality in the americans adults : glance on the Hispanic paradoxe, Newpapers of gerontology, series B, Sciences and sociale sciences vol.63.

40 Paule Kemgni, 2005, Analyse d'un cercle vicieux : Inégalités sociales, pauvreté et santé, Medicus Mundi Schweiz Nr. 95, Januar.

41 Yves MICHAUD, 1999, Violences, Presses Universitaires de France, septembre, Paris.

42 Waldron I, Hughes ME, Brooks T L, 1996, Protection of the mariage and mariage of selection : proof of possible effects reciproques of marital status and health, Social science and Medecine, Departement of Biology, University of Pennsylvania, USA, 43 (1), July.

43 Winkleby MA, Jatulis DE, Frank E, Fortmann SP, 1992. The socio-economic status and health: how education, incomes contribute to the occupation of the factors of risk of cardiovascular deseases. Americain journal of public health, vol 82, June.

44 Z. Héritage, O. Grimaud, A. Jourdain et R. G. Wilkinson, 2008. Association entre réseau social et santé perçue : un impact qui varie en fonction du niveau de revenu ? FNORS, Marseille, Octobre.

ANNEXE A : Informations relatives à la MICS

Encadré 4 : Un engagement pour l'action : obligations nationales et internationales de rendre compte

Les gouvernements signataires de la Déclaration du Millénaire et du Plan d'Action de la campagne « Un Monde Digne des Enfants » s'étaient également engagés à suivre la réalisation des buts et objectifs qui y sont définis. Ainsi avaient-ils déclaré :

« Nous assurerons le suivi régulier et l'évaluation au niveau national et, en tant que de besoin, au niveau régional, des progrès accomplis vers les objectifs et les cibles du présent plan d'action aux échelles nationale, régionale et internationale. En conséquence, nous renforcerons notre capacité statistique nationale en améliorant la collecte, l'analyse et la ventilation des données, notamment par sexe, âge et autres facteurs susceptibles de créer des inégalités, et nous appuierons toute une série de recherches axées sur les enfants. Nous améliorerons la coopération internationale afin d'appuyer les efforts de renforcement des capacités statistiques, et d'accroître les capacités des communautés en matière de suivi, d'évaluation et de planification », (Un Monde Digne des Enfants, paragraphe 60).

«...Nous évaluerons périodiquement les progrès réalisés, aux niveaux national et provincial, afin de mieux surmonter les obstacles et d'accélérer l'action.... », (Un Monde Digne des Enfants, paragraphe 61).

En outre, le Plan d'action (paragraphe 61) invite spécialement l'UNICEF à s'impliquer dans la préparation des rapports périodiques évaluant les progrès réalisés : « ...En tant qu'organisation mondiale, chef de file pour la protection de l'enfance, le Fonds des Nations

Unies pour l'Enfance est prié de continuer à préparer et à diffuser, en étroite collaboration avec les gouvernements, les Fonds, Programmes et Institutions spécialisées concernés des Nations Unies, et avec tous les autres acteurs appropriés, le cas échéant, l'information sur les progrès réalisés dans la mise en oeuvre de la présente déclaration et du présent plan d'action ».

De même, la Déclaration du Millénaire (paragraphe 31) demande des rapports d'évaluation périodiques : « ...Nous demandons à l'Assemblée Générale d'examiner de façon régulière les progrès accomplis dans la mise en oeuvre des dispositions de la présente Déclaration et prions le Secrétaire général de faire publier des rapports périodiques, pour examen par l'Assemblée Générale et suite à donner ».

La taille de l'échantillon a été fixée à 9 865 ménages. Pour son calcul, l'indicateur clé utilisé a été le pourcentage d'enfants de 0-59 mois ayant reçu un traitement contre une infection respiratoire aiguë (IRA) au cours des deux dernières semaines. La formule ci-dessous a permis d'estimer la taille moyenne de l'échantillon requise pour ces indicateurs :

n est la taille de l'échantillon requise, exprimée en nombre de ménages ; 4 est le facteur permettant d'obtenir un niveau de confiance de 95% ; r est la prévalence prévisionnelle ou attendue (taux de couverture) du traitement des IRA chez les enfants de 0-59 mois ; 1,1 est le facteur nécessaire pour élever la taille de l'échantillon de 10% pour raison de non-participation ; f est le symbole abrégé de deff (effet du plan expérimental) ; 0,12r est la marge d'erreur tolérable à un niveau de confiance de 95% définie comme 12% de r (erreur d'échantillonnage relative de r) ; p est la proportion de la population totale sur laquelle l'indicateur r est basé ; nh est la taille moyenne d'un ménage.

Pour le calcul, r (pourcentage d'enfants de 0-59 mois ayant reçu un traitement des IRA) a été fixé à 40%. La valeur de deff (effet du plan expérimental) a été fixée à 1,5 sur la base des estimations issues des enquêtes antérieures, celle de p (pourcentage d'enfants âgés de 0-4 ans au sein de la population totale) à 19% et celle de nh (taille moyenne d'un ménage) à 4,5.

Le résultat de cette opération est d'environ 800 ménages. Ce chiffre correspond à la taille moyenne de l'échantillon requise dans chaque domaine, soit environ 9 800 ménages. La taille moyenne d'une grappe dans l'enquête MICS du Cameroun a été estimée à 19 ménages par grappe urbaine et 24 par grappe rurale, en raison de plusieurs considérations, dont le budget disponible et le temps nécessaire pour une équipe pour accomplir son travail auprès d'une grappe. La division du nombre total de ménages par le nombre de ménages par grappe a donné un total de 34 à 45 grappes par région ou domaine, soit 466 grappes pour l'ensemble du pays.

Ce calcul visait une répartition de la taille de l'échantillon dans les 12 domaines d'étude. Pour cette raison, 34 à 45 grappes ont été allouées à chaque domaine, avec une taille finale de l'échantillon équivalent à un plus de 9 800 ménages (environ 39 grappes x 12 domaines x 21). Dans chaque domaine, les grappes (unités d'échantillonnage principales) ont été réparties entre le milieu urbain et rural, proportionnellement à la taille des populations urbaine et rurale.

Cadre d'échantillonnage et choix des grappes : Les travaux cartographiques de l'EDSC 3 ont servi de cadre pour le choix des grappes. Les zones de dénombrement issues de la cartographie du 3ème Recensement Général de la Population et de l'Habitat (RGPH) ont été définies comme unités d'échantillonnage principales (UEP) et elles ont été choisies dans chacun des domaines d'échantillonnage sur la base de procédures d'échantillonnage ppt (probabilité proportionnelle à la taille) systématiques, en fonction des tailles estimées des zones de dénombrement d'après la cartographie de 2003 du 3ème RGPH. Ainsi, pour exécuter la première étape de l'échantillonnage, le nombre de zones de dénombrement requis dans chacun des 12 domaines a été choisi en faisant la distinction entre le milieu urbain et le milieu rural.

Encadré 6 : Choix des ménages et calcul des pondérations de l'échantillon

Pour chaque zone de dénombrement, les ménages ont été répertoriés par les équipes d'enquêteurs. Ensuite, ceux-ci ont été numérotés par ordre de 1 à n (n étant le nombre total de ménages dans chaque zone de dénombrement) et le contrôleur a procédé à la sélection d'un nombre variable de ménages fixé au départ par la Coordination pour chaque zone de dénombrement sur la base des procédures de sélection systématiques.

Calcul des pondérations de l'échantillon : l'échantillon de l'enquête par grappes à indicateurs multiples du Cameroun n'est pas auto-pondéré. En fait, faute de disposer des résultats du 3ème RGPH, la non uniformité du nombre de ménages alloué à chaque domaine (région) et à chaque zone de dénombrement a permis d'utiliser des fractions d'échantillonnage différentes sur la base de la taille de chaque domaine et de chaque zone de dénombrement Pour cette raison, les pondérations de l'échantillon ont été calculées et utilisées dans les analyses ultérieures des données de l'enquête.

La principale composante de cette pondération est l'inverse de la fraction d'échantillonnage qui a permis de déterminer le nombre de ménages par échantillon dans ce domaine d'échantillonnage spécifique :

Le terme fh, la fraction d'échantillonnage au niveau de la strate h, est le produit des probabilités de choix à chaque étape de chaque domaine d'échantillonnage :

P1hi est la probabilité de sélectionner la grappe i dans la strate h au premier degré ;

P2hi est la probabilité de sélectionner un ménage dans la grappe i de la strate h au deuxième degré.

Les fractions d'échantillonnage des ménages de chaque zone (grappes) ont été calculées en raison de la différence entre le nombre estimatif de ménages par zone de dénombrement avant la sélection de la première étape (choix des unités d'échantillonnage principales) et le nombre révisé de ménages par zone. Ces fractions incluent donc la probabilité de choix de la zone de dénombrement appartenant à ce domaine d'échantillonnage spécifique ainsi que celle du choix d'un ménage appartenant à la zone de dénombrement de l'échantillon (grappe).

Une seconde composante à prendre en compte dans le calcul des pondérations de l'échantillon est le niveau de non-réponse aux enquêtes auprès des ménages et des personnes dans chaque grappe.

L'ajustement pour la non-réponse des ménages est égal à l'inverse de la valeur suivante :

RR = Nombre de ménages interrogés / Nombre de ménagés occupés répertoriés

À l'issue du travail de terrain, les taux de réponse ont été calculés pour chaque domaine d'échantillonnage. Ces taux ont servi à ajuster les pondérations d'échantillon calculées pour chaque grappe. Les taux de réponse de l'enquête MICS du Cameroun sont présentés dans le Tableau HH.1 du présent rapport.

Le nombre de femmes de 15-49 ans et d'enfants de moins de 5 ans concernés est issu de l'inventaire des ménages fait dans le Questionnaire dédié au ménage ayant répondu à l'enquête.

Pour chaque zone de dénombrement, les pondérations non ajustées des ménages ont été calculées en multipliant les facteurs ci-dessus. Ensuite, elles ont été standardisées (ou normalisées). Cette opération a pour finalité d'harmoniser la somme des unités d'échantillonnage interrogées avec la taille totale de l'échantillon au niveau national. La normalisation consiste à multiplier les pondérations non ajustées susmentionnées par le ratio du nombre de ménages interrogés sur le nombre total de ménages à pondération non ajustée. Une procédure de standardisation similaire a été utilisée pour calculer les pondérations standardisées des questionnaires dédiés aux femmes et aux enfants de moins de 5 ans.

Les pondérations ajustées (normalisées) ont varié entre 0,217 et 4,669 pour les 466 zones de dénombrement (grappes).

Les pondérations de l'échantillon ont été annexées à l'ensemble des groupes de données et appliquées à chaque ménage, femme ou enfant de moins de 5 ans pour les besoins de calcul des indicateurs et de

La construction de l'indice de richesse des ménages est basée sur l'approche non monétaire de la pauvreté. Celle-ci place le bien-être dans l'espace des libertés et des accomplissements. Elle intègre l'approche par les capacités et celle par les besoins de base. Suivant la première approche, un individu doit être en mesure de se prendre en charge comme par exemple être logé décemment. Vu sous le prisme de la seconde approche, un individu doit satisfaire certains besoins pour atteindre une certaine qualité de vie. Les besoins pris ici en compte sont : l'accès à une source améliorée d'eau, l'assainissement, etc.

Pour construire l'indicateur composite du niveau de vie qu'est l'indice de richesse, l'on a utilisé un panier de biens composé de certains équipements (radio, téléviseur, ordinateur, climatiseur, téléphone mobile, téléphone fixe, réfrigérateur, cuisinière, horloge, bicyclette, voiture) et des caractéristiques des ménages (électricité, nombre de personnes par pièce à coucher, matériau du sol, matériau du mur, utilisation de combustibles solides pour la cuisine, source d'approvisionnement en eau de boisson, type d'installations sanitaires).

-Les modalités d'un caractère qualitatif donné du panier de biens sont dichotomisées et donnent lieu à de nouvelles variables ;

-Une ACP (Analyse en Composante Principale) est réalisée sur l'ensemble de ces variables ;

-Chaque ménage reçoit pour score, la somme des scores de ses biens retenus dans le panier ;

-Les ménages sont divisés en cinq groupes de taille égale (quintile), du quintile le plus pauvre au quintile le plus riche, sur la base des scores de richesse des ménages ;

L'indice ainsi construit s'interprète comme un proxy de la richesse de long terme des ménages.

Tableau 21 : Le niveau d'instruction et l'occupation à titre principal des femmes au Cameroun

Croisement			Niveau d'instruction			Total
Croisement			Aucun	Primaire	Secondaire & +	Total
Occupation à titre principal	Ménage/Travaux domestiques	Effectif	1315	1036	643	2994
	Ménage/Travaux domestiques	% en colonne	75,5	33,7	21,2	38,1
	Ecole/études	Effectif	3	18	704	725
	Ecole/études	% en colonne	0,2	0,6	23,2	9,2
	Agriculture	Effectif	267	1279	371	1917
	Agriculture	% en colonne	15,3	41,6	12,2	24,4
	Commerce	Effectif	87	399	427	913
	Commerce	% en colonne	5,0	13,0	14,0	11,6
	Service et administration	Effectif	10	155	567	732
	Service et administration	% en colonne	0,6	5,05	18,7	9,3
	Autres	Effectif	59	184	328	571
	Autres	% en colonne	3,4	6,0	10,8	7,3
Total		Effectif	1741	3071	3040	7852
		% en colonne	100	100	100	100

Tableau 22 : Le quintile de richesse et l'occupation à titre principal des femmes

Croisement			Quintile de l'indice de richesse					Total
Croisement			Le plus pauvre	Second	Moyen	Quatrième	Le plus riche	Total
Occupation à titre principal	Ménage/Travaux domestiques	Effectif	995	501	473	550	477	2996
	Ménage/Travaux domestiques	% en colonne	70,5	36,6	32,2	33,7	24,2	38,1
	Ecole/études	Effectif	10	31	69	170	445	725
	Ecole/études	% en colonne	0,71	2,3	4,7	10,4	22,5	9,2
	Agriculture	Effectif	316	714	615	239	33	1917
	Agriculture	% en colonne	22,4	52,2	41,9	14,6	1,7	24,4
	Commerce	Effectif	38	70	170	335	301	914
	Commerce	% en colonne	2,7	5,1	11,6	20,5	15,2	11,6
	Service et administration	Effectif	3	13	66	202	448	732
	Service et administration	% en colonne	0,2	1,0	4,5	12,4	22,7	9,3
	Autres	Effectif	49	38	76	137	271	571
	Autres	% en colonne	3,5	2,8	5,2	8,4	13,7	7,3
Total		Effectif	1411	1367	1469	1633	1975	7855
		% en colonne	100	100	100	100	100	100

Tableau 24: Proportions de femme en mauvaise santé selon la taille du ménage au Cameroun

Taille du ménage	Nombre de ménage	Pourcentage du total (%)	Effectif de femme en mauvaise santé	Prévalence de la mauvaise santé (%)
1	233	2,97	26	11,2
2	582	7,41	33	5,7
3	794	10,11	31	3,9
4	992	12,63	50	5
5	1051	13,38	37	3,5
6	1031	12,9	57	5,6
7	836	10,64	44	5,3
8	566	8,34	31	4,7
9	461	5,34	26	5,6
10	319	4,08	11	3,4
11	211	2,69	9	4,3
12	183	2,33	8	4,4
13	137	1,74	6	4,4
14	100	1,27	1	1
15	58	0,74	1	1,7
16	67	0,85	1	1,5
17	17	0,22	2	11,8
18	20	0,25	1	5
19	16	0,2	0	0
20	31	0,39	1	3,2
21	13	0,17	1	7,7
22	26	0,33	1	3,8
23	13	0,17	0	7,7
24	8	0,1	0	0
30	18	0,23	0	0
Total	7855	100	379	4,8

Le Cameroun est situé en Afrique au Sud du Sahara. Son territoire couvre une superficie de 475 650 km² dont 466 050 km² de superficie continentale et 9 600 km² de superficie maritime. Il s'étire du 2^ème au 13^ème degré de latitude Nord et du 9^ème au 16^ème degré de longitude Est. Cette extension spatiale, associée à un relief contrasté, confèrent au pays une très grande diversité écologique.

Le pays se subdivise en quatre grandes zones agro-écologiques ainsi qu'il suit :

-la plaine côtière (relief doux et pluviométrie abondante), couverte par une végétation luxuriante, comprend les provinces du Littoral et du Sud-0uest ;

-le plateau sud camerounais couvrant les provinces du Sud, du Centre et de l'Est, offre des conditions climatiques propres au développement de la forêt dense ;

-les hauts plateaux de l'ouest couvrent les provinces de l'Ouest et du Nord-Ouest et présentent une végétation de type grassfields ;

-la zone soudano-sahélienne, caractérisée par la savane et la steppe, comprend les trois provinces septentrionales que sont l'Adamaoua, le Nord et l'Extrême-Nord.

Le territoire de la République du Cameroun est limité au Nord-est par la République du Tchad, à l'Est par la République Centrafricaine, au Sud par les Républiques du Congo, du Gabon et de la Guinée Équatoriale et à l'Ouest par la République Fédérale du Nigeria. Le pays dispose également d'une ouverture de 400 km sur l'Océan Atlantique.

Les estimations situent l'effectif de la population autour de 17 000 000 d'habitants en 2004. Il existe environ 230 ethnies au Cameroun réparties en six grands groupes humains, à savoir :

-les Soudanais, les Hamites et les Sémites vivent dans les provinces de l'Adamaoua, du Nord et de l'Extrême-Nord

-les Bantous, les apparentés aux Bantous et les Pygmées habitent les autres provinces.

Plusieurs religions sont pratiquées au Cameroun en l'occurrence le christianisme, l'islam et l'animisme. Il en découle une diversité culturelle qui présente néanmoins des traits communs en matière de perception du mariage, de la fécondité et de l'attachement à l'enfant.

La structure et l'état de la population du Cameroun sont similaires à ceux de la plupart des pays en développement. S'agissant de la structure, elle se caractérise par une relative jeunesse de la population. Plus d'un camerounais sur deux (54%) est âgé de moins de 20 ans. La population active est relativement moins nombreuse que celle à charge (enfants et personnes âgées).

Pour ce qui est de la distribution spatiale, la population du Cameroun est inégalement répartie sur le territoire, d'où la grande variabilité de la densité qui croît sensiblement des zones de forêt (plus faibles densités) aux montagnes de l'Extrême-Nord (plus fortes densités). Ce déséquilibre est plus marqué entre les zones urbaines et les zones rurales. Plus d'un camerounais sur deux vit dans une ville.

Il en découle une accélération du phénomène d'habitat spontané et précaire (bidonvilisation). De nombreuses villes ne disposent ni d'équipements, ni d'infrastructures en quantité et en qualité suffisantes pour faire face aux flux de nouveaux citadins (l'exode rural), en quête de meilleures conditions de vie.

Le système de santé national au Cameroun est un système pyramidal à trois niveaux dont :

-un niveau central chargé de l'élaboration des politiques nationales de santé, des normes et standard et de la réglementation. Ce niveau est constitué des services centraux du Ministère de la Santé publique ;

-un niveau intermédiaire chargé de l'appui technique qui est constitué des délégations provinciales de la santé publique ;

-le sous-secteur public qui comprend en plus des structures sanitaires du Ministère de la santé publique, celles sous tutelle des autres départements ministériels que sont les Ministères de la Défense, de l'Emploi, du Travail et de la Prévoyance sociale, de l'Education nationale, etc.

-le sous-secteur privé qui regroupe d'une part, les structures sanitaires privées à but non lucratif (confessions religieuses, associations et diverses organisations non gouvernementales) et d'autre part, les structures sanitaires privées à but lucratif (cliniques médicales et cabinets de soins).

-la médecine traditionnelle qui occupe une place importante dans le secteur santé mais qui est peu réglementée.

Le Ministère de la Santé Publique (MSP) a élaboré un document de Stratégie Sectorielle Santé (SSS), validé par l'ensemble des partenaires en octobre 2001, mettant en avant les trois objectifs majeurs du Gouvernement en matière de santé d'ici 2010 :

-réduire d'un tiers la charge morbide des groupes de population les plus vulnérables ;

-mettre en place, à une heure de marche et pour 90% de la population, une formation sanitaire délivrant le Paquet Minimum d'Activités (PMA) ;

-pratiquer une gestion efficace et efficiente des ressources dans 90% des formations sanitaires et services de santé publics et privés, et aux différents niveaux de la pyramide.

Il n'existe pas de système d'assurance-maladie au Cameroun. Le décret N°91-330 du 9 juillet 1991 fixe les conditions et les modalités de prise en charge sur le budget de l'Etat des dépenses liées à l'évacuation sanitaire des personnels civils de l'Etat et de 60% des frais de santé des fonctionnaires.

La Caisse Nationale de Prévoyance Sociale (CNPS) a le statut d'établissement public jouissant d'une autonomie financière. Peuvent être assurés au régime de prévoyance sociale géré par la CNPS, les travailleurs salariés relevant du code de travail. La CNPS délivre trois types de prestations sociales : les allocations familiales, les pensions d'assurances vieillesse (pension retraite), et le service de prévention et de réparation des accidents et maladies professionnelles. La CNPS ne dispose donc pas de volet maladie.

ANNEXE D : Informations relatives au modèle logit

Significativité : La significativité des coefficients (

=0) est effectuée soit par le test de Wald (W), soit par celui du rapport de vraisemblance (LR). Lorsqu'il s'agit de la significativité d'un seul coefficient, les statistiques relatives à ces tests sont comme suit :

LR suit, sous l'hypothèse nulle, une distribution d'un Khi-deux à k degrés de liberté. Si la statistique LR est supérieure au Khi-deux lu dans la table pour un seul déterminé, alors on refuse l'hypothèse nulle.

Interprétation des odds ratio : L'une des raisons majeures de l'utilisation du modèle logit au niveau de l'épidémiologie est l'utilisation des odds ratio. De manière sommaire, un odd se définit comme le rapport des cotes.

On définit l'Odds ratio (OR) associé à la variable « état de santé » comme suit :

OR=

; avec P₀ la probabilité d'être malade pour une femme et P₁ celle pour un homme. Dans ces conditions, un Odds Ratio de 1 signifie que la probabilité d'être malade est la même chez les hommes que chez les femmes. En d'autres termes, le risque d'être malade n'est pas associé au sexe. Par contre si l'Odds Ratio est supérieur à 1, cela veut dire que les hommes ont un plus grand risque d'être malade que les femmes.

Quand la prévalence de l'événement à expliquer est faible (P₀.et P₁ sont petites), l'Odds Ratio fournit une approximation du risque relatif.

Interprétation des coefficients : la constante du modèle s'interprète comme « l'effet » de la catégorie de référence. En d'autres mots,

permet de calculer la probabilité de Y lorsque toutes les variables explicatives correspondent aux modalités codées en zéro. Lorsque la variable explicative est dichotomique, l'exponentielle du coefficient de cette variable s'interprète comme l'Odds Ratio (OR) associé au passage de la catégorie de référence 0 à la catégorie 1. Si la variable explicative est polytomique, on choisit l'une des catégories comme référence et l'on calcule des Odds Ratio pour les autres catégories par rapport à cette référence. Enfin, lorsque la variable explicative est continue, la valeur de l'Odds ratio correspond au risque associé à un accroissement unitaire de cette variable.

Si X_jvarie de X_j+1 alors, la probabilité varie de efj (cas de variables quantitatives). C'est un outil de surveillance de l'évolution de la probabilité prédite. Cependant, lorsque la variable est binaire ou catégorielle, et que l'on désire voir l'évolution de la probabilité lorsqu'on passe d'un stade à un autre, on parle de changement discret.

Soient A et B deux variables qualitatives présentes dans une population donnée. On suppose que chaque individu de la population présente une et une seule modalité de A et une seule modalité de B. On extrait au hasard dans cette population un échantillon de taille n et on repartit les observations dans les différentes classes.

Si ni est l'effectif de la modalité i de la variable A, t_j celui de la variable j, O_ij l'effectif observe et E_ij = n_it_j/n l'effectif théorique, on rejette l'hypothèse H₀ si :

Soient m_jle nombre d'individus ayant les mêmes caractéristiques « covariate pattern » ; Y_j le nombre de réponses positives (Y=1) au sein d'un « covariate pattern » de sorte que

ou n₁ représente le nombre total d'individus avec Y=1.

Le nombre de réponses Y=1 au sein d'un « covariate pattern » prédites par le modèle s'exprime par :

, j=1,...,j où

est la probabilité prédite par le modèle.

Ce résidu sera d'autant plus grand que le nombre de cas positifs prédit est différent du nombre observé.

Table des matières

* ¹ Selon Roger Girod, l'inégalité sociale consiste en la répartition non uniforme, dans la population d'un pays ou d'une région, de toutes les sortes d'avantages et de désavantages sur lesquels la société exerce une influence quelconque.

* ⁴ Selon Yves Michaud, la violence renvoie à une gamme d'actions et de comportements physiques. Elle consiste dans l'emploi de la force contre quelqu'un avec des dommages physiques ou mentaux que cela entraîne.

* ⁵ Les enfants qui assistent aux scènes de violences chez eux, sont souvent ceux qui ont des problèmes de comportements à l'école, voire de violence (G. Lopez et G. Filizzola, 1995)

* ⁷ Education as a factor in mortality decline : an examination of Nigeria Data

* ⁸Généralement, le statut socioéconomique est mesuré par l'éducation, le niveau de vie et la situation face à l'emploi.

* ⁹ Cité dans `'la santé pour tous : pour quand ? `', Julio Javier Espindola, la santé publique n°184, avril 2004, p.2

* ¹¹ Les soins corporels, l'activité physique, l'alimentation, le travail et le tabagisme par exemple

* ¹² Les personnes handicapées ou longuement malades ont moins de chance de se marier.

* ¹⁴ Maladie débilitante qui affecte la capacité intellectuelle et fonctionnelle, et aboutissant à une perturbation dans le comportement et un changement de personnalité.

* ¹⁸ Plus d'informations sur le plan d'échantillonnage sont en Annexes A, encadré 5

* ²⁰ Cette limitation d'âge s'explique par la disponibilité de l'information dans la base MICS. En effet, la question d'étude n'a été posée qu'aux personnes âgées de 18 à 59 ans alors que les variables que l'étude utilise pour expliquer la mauvaise santé (voir section 3.2) n'ont été enregistrées que pour les femmes âgées de 15 à 49 ans

* ²³ Voir encadré 7 en annexes A pour de plus amples informations sur la construction de cet indice.

* ²⁶ Le modèle est bien calibré si les fréquences prédites sont proches de celles observées.

* ²⁷ Un covariate pattern est constitué de tous les individus qui présentent simultanément les mêmes caractéristiques (âge, taille du ménage, état matrimonial et autres).

* ²⁸ Un outlier est une observation qui ne suit pas le mouvement général des autres observations.

* ²⁹On cherche généralement à ajuster le modèle sur le centre de gravité du nuage des points et il est indésirable que quelques valeurs extrêmes modifient sensiblement les estimations.

* ³⁰ La sensibilité (respectivement spécificité) peut se définir comme la probabilité de classer l'individu dans la catégorie y=1 (respectivement y=0) étant donné qu'il est effectivement observé comme tel.

* ³¹ Si l'aire ROC=0,5 on dit qu'il n'ya pas discrimination. Quand elle est située entre 0,7 et 0,8, on dit que la discrimination est acceptable. La discrimination est qualifiée d'excellente si l'aire ROC est comprise entre 0,8 et 0,9 puis exceptionnelle si l'aire ROC est supérieure à 0,9.