Memoire Online - Contribution de la planification familiale à la survie infantile au Rwanda.

THEME : CONTRIBUTION DE LA PLANIFICATION FAMILIALE DES FEMMES A L'AMELIORATION DE LA SURVIE INFANT ILE AU RWANDA

Sommaire

CHAP 0. INTRODUCTION

Des inquiétudes s'expriment fréquemment sur le rythme élevé de la croissance démographique et sur l'augmentation des densités qu'enregistrent les pays en développement. Mais l'accroissement de la densité démographique est un très vieux problème. Depuis longtemps, les gens disent : «cela ne peut pas continuer », et pourtant l'évolution se poursuit. Comment les tendances démographiques actuelles s'insèrent-elles dans la trame de l'histoire humaine ?

La population mondiale a connu une augmentation plus ou moins permanente depuis l'apparition de la vie sur la terre, mais son rythme de croissance s'est accéléré ces deux derniers siècles. On peut distinguer quatre ères dans l'histoire démographique de l'humanité.

L'ère préagricole : pendant peut-être cinq cent mille ans, les humains vécus précairement de la chasse et de la cueillette. La croissance démographique était très faible résultant d'une forte mortalité qui égalait presque la natalité du moment. Cette croissance était donc réglée par la nature elle-même.

De l'agriculture sédentaire à la révolution industrielle : l'introduction de l'agriculture sédentaire révolutionne la capacité du globe à faire vivre les humains et « la peur du nombre » commence à s'installer dans certaines sociétés. C'est peut-être le philosophe grec Platon (428-348 avant J.C) qui fût le premier à s'inquiéter de la croissance de la population dans ses deux ouvrages : « La République et Les Lois ». Son idéal démographique est celui d'une population stationnaire et repose sur des préoccupations essentiellement d'ordre politique et social. C'est par souci d'ordre qu'il veut stabiliser la population. La fécondité est donc fondée sur deux règles principales : le devoir civique et l'eugénisme. Il revient à l'Etat seul de la contrôler. Il préconise la contraception et l'avortement et va jusqu'à recommander l'élimination des enfants né en violation de la loi. Après lui, son disciple Aristote (384-322 avant J.C) dans « La Politique » lui emboîte le pas et propose une période de procréation correspondant à « la pleine vigueur d'intelligence » et fixe à 18 ans et 37 ans respectivement, l'âge au mariage chez la femme et chez l'homme et à 50 ans environ, la fin de la période féconde pour des raisons de qualité de l'enfant. Il préconise alors des mesures autoritaires de limitation des naissances allant de l'avortement provoqué à l'infanticide par abandon en cas d'excès. On remarquera que ces idéologies antinatalistes, peut-être mal appliquées conduira la Grèce sur la voie de la décadence par dépeuplement.

Le moyen âge sera dominé par la pensée chrétienne adoptant un point de vue théologique et moral. D'une part fidèle au commandement de la Genèse 1, verset 28 : « Soyez féconds et prolifiques, remplissez la terre et dominez-la », d'autre part, la doctrine de Saint Paul dans la première épître aux corinthiens, verset 38 : « Celui qui marie sa fille fait bien, celui qui ne la marie pas fait mieux » ou Saint Jérôme : « Bien que le mariage remplisse la terre, c'est la virginité qui peuple le ciel ». Le prophète Mahomet quant à lui, va encourager le mariage et la procréation en réclamant une famille nombreuse et en blâmant le célibat. A la fin du XV^ème siècle, le mercantiliste Jean Bodin ira même jusqu'à dire qu' « Il n'y a richesse ni force que d'homme » et affirme qu' « Il ne faut jamais craindre qu'il y ait trop de citoyens » (Wakam, 2007).

Pendant les années qui conduisent à la révolution industrielle, survenue à la fin du XVIII^ème et au début du XIX^ème siècle, on assistera à une baisse du taux de mortalité et une augmentation de l'espérance de vie et à une accélération progressive de la croissance démographique jusqu'à 0.5% par an. Toutefois, les famines, les guerres et les catastrophes naturelles arrêtent périodiquement cette progression. R. Malthus (1766-1834) va proposer une doctrine selon laquelle, « la limitation des naissances est la condition de la prospérité générale et, en conséquence, du bonheur des humains » (cité par L. Salleron). Celle-ci repose essentiellement sur la contrainte morale, son réflexe consistant à dénoncer l'excès et à rétablir l'équilibre par la réduction (Malcolm, 1998).

De la révolution industrielle à la seconde guerre mondiale : la fréquence et la gravité des famines diminuent et parallèlement, la médecine se développe. Les taux de mortalité chutent et la croissance démographique augmente rapidement jusqu'à atteindre 1%.

La période de l'après guerre : les techniques introduites au cours de l'ère précédente dans les pays développés connaissent une extension mondiale pour arriver même dans les pays en développement, et particulièrement en Afrique. La mortalité baisse très rapidement, entraînant des taux de croissance de 2% à 3% et même 4%, dans certains pays comme le Kenya, et le temps de dédoublement de la population mondiale se réduit de façon spectaculaire. La « Peur du nombre » est à jamais d'actualité et on cherche à tout prix à maîtriser la fécondité afin d'éviter les conséquences néfastes que pourrait engendrer une telle croissance (Malcolm, 1998).

L'accroissement rapide de la population dans les pays en développement, et en Afrique particulièrement, va exercer une forte pression sur les infrastructures sanitaires et sociales. En conséquence, une grande part de leurs ressources était consacrée à l'investissement démographique plutôt qu'aux investissements productifs, aggravant la pauvreté des ménages dont la fécondité est élevée et constituant ainsi, dans ces pays, un des facteurs majeurs de mortalité infantile (Preston, 1987 cité par RAKOTO, 1995).

En effet, à partir du deuxième enfant, la probabilité de mourir avant le premier anniversaire est fonction croissante de son rang de naissance (Beghin, 1993). En conséquence, la mortalité infantile demeure élevée malgré la baisse notable enregistrée depuis quelques décennies.

Dans le cas de l'Afrique, une grande proportion des décès infantiles est due aux facteurs liés à la grossesse, plus particulièrement les grossesses non désirées ou à haut risques synthétisées par les quatre «trop » classiques que sont : trop d'enfants, trop tôt, trop rapprochées et trop tard (Ouedraogo, 2001). Cette situation a montré la nécessité de mettre en oeuvre des stratégies permettant d'assurer aux populations un minimum de niveau de vie et d'état sanitaire. Parmi ces stratégies, on peut citer « la planification familiale ou planning familial est l'ensemble des moyens qui concourent au contrôle des naissances, dans le but de permettre aux femmes et donc aux familles de choisir à quel moment elles auront un enfant » (Wikipédia, 2008).

Dans ces multiples objectifs, on peut retenir celui qui consiste à donner aux femmes la possibilité de procréer durant la période la plus propice à sa santé et à celle du nouveau-né. Ce qui confirme l'avantage sanitaire que l'on peut tirer de ce programme. Lors de la conférence internationale sur la planification familiale tenue à Djakarta(Indonésie) en Avril 1981, les représentants des pays africains et des autres continents ont soulignés les avantages de la planification familiale pour la santé, notamment celle de la mère et de l'enfant.

Toutefois, la planification familiale a suscité beaucoup de controverses dans la manière d'interpréter et de percevoir ses objectifs, sa raison d'être et sa pertinence même. Certains auteurs pensent que l'argument santé de la planification familiale n'est qu'une stratégie pour amener la population à l'accepter, l'objectif final étant la réduction de la fécondité. La mortalité infantile et maternelle qui demeure préoccupante en Afrique, malgré une baisse remarquable par rapport aux décennies précédentes, a été utilisée pour justifier l'utilité de ce programme. Cela est vrai particulièrement dans le contexte Rwandais où la mortalité infantile reste des plus élevées malgré une baisse non négligeable enregistrée dans ces dernières années. Le taux de mortalité infantile est passé de 130 pour mille en 2000 (OMS, 2000) à 83,42 pour mille en 2008 (UNDP, 2008) alors que en même temps la prévalence contraceptive est passée de 4% à 10% au cours de la même période (EDSRIII, 2005). Cependant, ces auteurs estiment qu'il n'est pas toujours vrai que l'utilisation des méthodes contraceptives moderne puisse baisser le taux de mortalité infantile ou préserver la santé de la mère, souvent à cause des effets secondaires (Bontgaarts J., 1987), mais aussi de l'abandon des pratiques traditionnelles favorables à la santé et à la survie de la mère et de l'enfant, comme l'abstinence post-partum, qu'elles peuvent entraîner.

Cette situation conflictuelle nous pousse à rechercher si, pour le cas du Rwanda, la planification familiale des femmes, adoptée depuis 1982, concourt à la survie infantile à travers l'utilisation des méthodes contraceptives moderne.

Plus précisément, notre travail cherche à répondre à la question de savoir si, « dans le contexte Rwandais, la planification familiale des femmes contribue à l'amélioration des chances de survie infantile en évitant les grossesses à haut risques et/ou non désirées».

L'objectif général de ce travail est donc de montrer les effets positifs des programmes de planification familiale des femmes sur la survie infantile et la nécessité du renforcement de ces derniers. Plus spécifiquement, ce travail a pour objectifs de :

Ø Evaluer la contribution de la planification familiale des femmes dans l'amélioration de survie infantile au Rwanda ;

Ø Déterminer les mécanismes d'action de la planification familiale des femmes sur la survie infantile ;

Ø Formuler des propositions pour le renforcement de ces programmes de planification familiale.

(L'introduction ne s'arrête pas ici), il reste en effet l'introduction générale pour les chapitres qui sera fait à la fin du travail).

CHAP I : CONTEXTE DE L'ETUDE

1. CARACTÉRITIQUES DU PAYS

Le Rwanda est un pays situé en Afrique Centrale, au sud de l'Équateur entre 1°4' et 2°51' de latitude Sud et entre 28°39' et 30°54' de longitude Est. D'une superficie de 26338 km², il est entouré par l'Ouganda au nord, la Tanzanie à l'est, la République Démocratique du Congo à l'ouest et le Burundi au sud. Sans accès à la mer, le Rwanda est enclavé et se situe, à vol d'oiseau, à 1200 km de l'océan Indien et à 2000 km de l'océan Atlantique.

Le Rwanda qui se rattache morphologiquement aux Hautes Terres de l'Afrique centrale et orientale est caractérisé par un relief montagneux d'une altitude moyenne de 1700 m. Cependant, trois grandes unités peuvent être distinguées :

- L'ouest et le centre-nord du pays présentent un relief montagneux constitué de la crête Congo Nil et de ses contreforts, de la chaîne de Birunga (volcans) ainsi que des hautes Terres du Nord. Cet ensemble est caractérisé par un relief abrupt et disséqué avec des vallées encaissées. Mises à part ces vallées, l'altitude y est supérieure à 2000m. La crête culmine à 3000m d'altitude mais reste, à son tour, dominée par la chaîne des volcans dont le plus haut, le Kalisimbi, culmine à 4507m d'altitude. Cette crête Congo Nil domine le lac Kivu qui occupe le graben du rift et se situe à 1460m d'altitude.

- Au centre du pays, le paysage montagneux cède la place à un relief de collines qui a valu au Rwanda l'appellation de « pays des milles collines ». L'altitude varie en moyenne entre 1500 et 2000m. C'est une morphologie faiblement disséquée appelée aussi plateau central.

- Plus à l'est, s'étend une vaste zone de plateaux dits « plateaux de l'est » où le relief de collines s'estompe au profit d'un relief plat, monotone, découpé de quelques collines et de vallées lacustres. L'altitude tombe généralement en dessous de 1500m.

Sur le plan climatique, le Rwanda jouit d'un climat sub-équatorial tempéré par l'altitude. La température annuelle moyenne oscille autour de 18,5°C tandis que la pluviométrie, de l'ordre de 1250mm en moyenne, est répartie en deux saisons des pluies inégales qui alternent avec une petite et une grande saison sèche. Le climat connaît cependant des nuances régionales qui restent en général calquées sur les étages situées en altitude. La région de la crête des volcans et des Hautes Terres du Nord jouissent d'un climat frais (16°C en moyenne) et humide avec une pluviométrie moyenne supérieure à 1300mm mais pouvant dépasser 1600mm au-dessus de la crête et des montagnes volcaniques. La région des collines du Centre reçoit, en moyenne entre 1000mm et 1300mm de pluie par an. Le plateau de l'est connaît un climat relativement chaud et faiblement arrosé avec des totaux annuels de pluies généralement inférieur à 1000mm, le minimum variant autour de 800mm. Avec des températures quasi constantes, le climat du Rwanda reste cependant caractérisé par des variabilités interannuelles, voire des irrégularités notables de pluies marquées par des excès et surtout des déficits. Ces perturbations affectent profondément la production agricole qui enregistre parfois des périodes de crise.

L'hydrographie du pays est caractérisée par un réseau dense de rivières. En dehors de la façade ouest de la crête Congo Nil dont le drainage se fait vers le fleuve Congo, le reste du pays est drainé vers le Nil par la rivière Akagera qui collecte presque toutes les rivières de ce bassin. L'hydrographie reste aussi caractérisée par plusieurs lacs entourés de marécages.

La déforestation liée essentiellement à l'extension des espaces cultivés a donné lieu à une végétation anthropique où ne subsistent que quelques lambeaux (7% du territoire) de forêts naturelles situées sur la crête Congo Nil et sur les montagnes volcaniques.

Le pays compte actuellement quatre Provinces (le Nord, le Sud, l'Est, et l'Ouest) et la Ville de Kigali, subdivisées à leur tour en 30 districts, ensuite en 415 secteurs, puis en cellules et enfin en villages (Imidugudu).

a. Contexte économique

Bien que des efforts soient régulièrement fournis pour développer le secteur des services et pour stimuler les investissements dans le secteur industriel, l'agriculture occupe toujours une place prépondérante dans l'économie du Rwanda. Les données du Recensement Général de la Population et de l'Habitat (RGPH) de 2002 montrent que plus de 8 personnes sur 10 sont employées dans l'agriculture dont 81% des hommes et 93% des femmes. Ce secteur agricole connaît, néanmoins, des contraintes majeures telles qu'un système de production caractérisé par de petites exploitations d'une superficie inférieure à 1 hectare, des techniques rudimentaires et un faible taux d'investissement. Pour remédier à ces problèmes, on procède progressivement à une réforme agraire, notamment le regroupement de la population et l'amélioration de la qualité de la main-d'oeuvre, surtout féminine, par l'encadrement spécialisé. On procède également par la régionalisation des cultures et la vulgarisation des intrants. Le secteur agricole domine toujours le Produit Intérieur Brut (PIB) du Rwanda (Direction des Statistiques, 2004). En effet, en 2003, la part de l'agriculture dans le PIB était d'environ 45% suivi des services avec 36% et enfin l'industrie qui représentait 19% du PIB par rapport aux prix constant de 1995. Le PIB par tête au prix constant de 1995 était de 76089 FRW en 2003. La valeur ajoutée des dépenses de consommation finale était de 537 746 millions de francs constants de 1995 (Direction des Statistiques, 2004).

Enfin, la plupart des stratégies de développement basées sur les programmes d'ajustement structurel et qui se focalisent essentiellement sur la croissance mesurée en termes de PIB par tête d'habitant ayant généralement échoué, tous les partenaires au développement reconnaissent d'un commun accord qu'il faut intégrer la dimension sociale dans la stratégie globale du développement. C'est ainsi que de nouvelles initiatives, qui mettent la croissance économique pro pauvre et la réduction de la pauvreté au centre des préoccupations ont été initiées en vue de redresser les économies des pays en développement. Le Rwanda a, lui aussi, opté pour cette nouvelle orientation.

b. Contexte démographique

En 2007, la population du Rwanda était estimée à 9,91 millions d'habitants. Avant les massacres de 1994, la densité de la population était l'une des plus élevée du monde (près de 380 habitants au km²), et près d'un tiers en plus dans les régions de culture.

La population rwandaise a augmenté rapidement et régulièrement, passant de 2 millions de personnes en 1952 à près de 8 millions lors du recensement de 1991 avec l'une des plus fortes densité d'Afrique : 301 habitants au km². Entre 1993 et 1994, la guerre civile a fait environ huit cent mille morts et jeté hors des frontières deux millions de réfugiés (principalement au Congo et en Tanzanie). On décompte également trois millions de personnes déplacées à l'intérieur du pays. Cependant, l'effectif de la population rwandaise est resté pratiquement le même étant donné que, parallèlement, plus d'un million d'anciens réfugiés en exil depuis plusieurs années sont rentrés massivement après la fin de la guerre et du génocide en 1994. Le troisième Recensement Général de la Population et de l'Habitat du Rwanda de 2002 a montré que l'effectif de la population était de 8 128 553 d'habitants alors qu' en 2008, cet effectif est estimé à un peu plus de 10 millions d'habitants (UNP, 2008). Le taux d'accroissement naturel était estimé à 2,6 % en 2002 avec un indice synthétique de fécondité de 5,9 enfants/femme (RGPH, 2002) alors qu'en 2008 ces indices sont estimés respectivement à 2,55% et 5,31 enfants par femme. Durant la période 1991-2002, la croissance démographique a connu un ralentissement très net (1,2 %) par rapport à la période 1978-1991 (3,1 %) à cause du génocide. L'étude de la densité fait état d'une forte concentration de la population sur tout le territoire et cette dernière ne cesse d'augmenter : 386,7 habitants par km² en 2008 contre 283 en 1991 et 191 en 1978.

La plupart des Rwandais vit en zone rurale dans des fermes individuelles dispersées dans les collines ; le taux d'urbanisation était l'un des plus faibles du monde (5 %, RGPH 2002). La population de la capitale Kigali est passée de 130 000 à 250 000 habitants. Cette population a augmentée très rapidement jusqu'à atteindre 19,3% en 2008.

Du point de vue de sa structure, on constate que la population rwandaise est essentiellement jeune. En effet, la proportion des personnes âgées de moins de 15 ans est actuellement estimée à 41,9 % de la population totale.

En ce qui concerne la structure par sexe, les résultats du Recensement Général de la Population et de l'Habitat (RGPH, 2002) ont révélé une population féminine majoritaire (52 % contre 48 % d'hommes), cette proportion n'a pas significativement changée jusqu'alors.

Par ailleurs le taux d'analphabétisme reste assez élevé. En effet, 36% de la population âgée de 15 ans et plus ne savent ni lire ni écrire; seulement 4% des femmes savent lire. Dans l'ensemble de la population concernée, 60% savent lire et écrire et peuvent être considérés comme alphabétisés. Le niveau d'instruction de la population de 6 ans et plus reste également faible. D'après les résultats du Recensement Général de la Population et de l'Habitat (RGPH, 2002), une personne sur trois est sans instruction (34%) et près de 60% n'ont atteint que le niveau primaire. Seulement 5,8% ont le niveau secondaire tandis que la proportion de personnes ayant atteint le niveau supérieur est inférieure à 1 %.

Sur le plan légal, la Constitution du Rwanda (2003) stipule en son article 33 que « La liberté de pensée, d'opinion, de conscience, de religion, de culte et de leur manifestation publique est garantie par l'État dans les conditions définies par la loi ». C'est dans ce cadre que plusieurs religions sont pratiquées dans le pays ; cependant les plus importantes sont les religions chrétiennes qui regroupent 93 % de la population résidente avec une majorité de catholiques. Au Recensement de 1991, les religions chrétiennes totalisaient 90 % de la population résidente. Leur proportion s'est accrue au dépend des sans religions qui sont passés de 6,8 % en 1991 à 3,6 % en 2002. La proportion des adeptes de la religion musulmane a augmenté, passant de 1,2 % au recensement de 1991 à 1,8 % en 2002.

Du point de vue linguistique, la quasi-totalité de la population rwandaise parle la même langue, le Kinyarwanda (plus de 99 % de la population), qui est la première langue officielle suivie du Français et de l'Anglais. Le Kiswahili, troisième langue étrangère relativement fréquente dans le pays est en général parlé en milieu urbain et dans les provinces voisines des pays où cette langue est largement parlée (République Démocratique du Congo, Tanzanie).

c. Politique de Population

Soucieux d'améliorer le niveau et la qualité de la vie de la population, les pouvoirs publics ont, à travers le temps et particulièrement depuis les années 1980, cherchés des stratégies susceptibles d'assurer l'adéquation entre la croissance démographique et les ressources disponibles.

C'est dans ce cadre qu'en 1982 a été lancé un programme de planification familiale qui comportait la formation du personnel, l'amélioration de l'accessibilité des services et surtout la sensibilisation de la population à la planification familiale à l'aide des communicateurs de base (Abakangurambaga). Par la suite en 1990, une politique de population a été élaborée et adoptée. Elle visait à ralentir l'accroissement démographique en réduisant la fécondité grâce à la planification familiale.

Cependant d'autres éléments comme l'augmentation de la production, l'amélioration de la santé publique, l'aménagement du territoire, la formation, l'éducation et la scolarisation, l'emploi et la promotion féminine, étaient pris en compte afin de créer un environnement favorable, permettant une modification des comportements allant dans le sens d'une baisse de la fécondité et de la mortalité. Après le génocide de 1994, les problèmes de population ont revêtu de nouveaux aspects, tant en ce qui concerne la qualité de vie de la population que son accroissement. C'est pourquoi, en 2003, pour s'adapter au contexte du moment, une nouvelle politique nationale de la population a été élaborée et mise à la disposition de tous les agents de développement. Cette politique met l'accent sur l'amélioration de la qualité de vie de la population en proposant des objectifs et des stratégies pouvant permettre d'agir sur les phénomènes démographiques (fécondité, mortalité) que sur les aspects socio-économiques. Plus concrètement, elle met l'accent sur les aspects suivants : le ralentissement de l'accroissement démographique, la gestion rationnelle des ressources naturelles, la sécurité alimentaire, l'accès pour tous les enfants à l'enseignement primaire et secondaire en privilégiant l'enseignement technique et professionnel et la technologie de l'information, la bonne gouvernance, l'égalité des chances et la participation des hommes et des femmes au développement.

d. Politique de Santé de la Population.

Concernant la santé de la population, le Ministère de la Santé, en collaboration avec ses partenaires, a élaboré en 2004 une politique sectorielle de la Santé par une approche globale du secteur. Un accent particulier a été mis sur les composantes prioritaires de la santé de la reproduction que sont la maternité à moindres risques et la santé des enfants, la planification familiale, les Infections Sexuellement Transmissibles (IST), le VIH/sida, la santé de la reproduction chez les adolescents, la prévention et la prise en charge des violences sexuelles et les changements sociaux pour accroître le pouvoir de décision de la femme. Les indicateurs de santé montrent des signes évidents d'amélioration : la proportion de la population couverte par les mutuelles de santé est passée de 4% à 7% en une année, l'effectif du personnel a connu une augmentation de 10 % et de 7 % respectivement pour les médecins et les infirmiers. Par ailleurs, le ministère est en train de mettre en place une politique incitative à l'égard du personnel en vue de doter le milieu rural de personnel hautement qualifié.

Le VIH/sida constitue un des problèmes majeurs. Il affecte toutes les strates de la population, en particulier les jeunes femmes, les professionnelles du sexe, les orphelins, les prisonniers et les chauffeurs commerciaux. Les prix des anti-rétro-viro continuant de baisser, le programme de prévention de la transmission mère-enfant engagé depuis 2001, a pu être étendu à toutes les provinces. Les allocations budgétaires du gouvernement à la santé ont augmenté substantiellement au cours des dernières années, atteignant une augmentation nominale double (185 %) entre 2002 et 2004. La proportion du budget courant du gouvernement alloué à la santé en 2004 était de 6,1% (Direction des Statistiques, 2004).

Cette résolution du Ministère de la santé fait suite à la dégradation de la situation sanitaire observée au cours de la dernière décennie en conséquence du génocide de 1994. L'espérance de vie en bonne santé à la naissance était estimée à 38,3 ans pour l'ensemble de la population en 2000 : le pourcentage de l'espérance de vie perdue était de 13,3 et 14,1 respectivement pour les hommes et les femmes. Le taux de mortalité maternelle s'est accru de 500/100.000 naissances vivantes en 1992 à 1071/100.000 naissances vivantes en 2000. Le taux de mortalité infantile s'est accru aussi passant de 85/1.000 naissances vivantes en 1992 à 107/1.000 naissances vivantes en 2004. Les principales causes de ces niveaux élevés de mortalité au Rwanda sont des maladies transmissibles qui, pour la plupart, sont évitables par des mesures d'hygiène et des changements de comportements (MINITERE, 2004).

e. Performances du système de santé.

Les performances des services de santé étaient plutôt mitigées jusqu'en 2005. L'utilisation des services de santé curatifs au niveau des centres de santé s'est inscrite à la baisse entre 1997 et 2003. Le pays a réalisé, cependant, des taux de couverture vaccinale au-delà de 80%. Dans le domaine de la santé de la reproduction, la proportion des femmes qui ont eu au moins quatre consultations prénatales est seulement de 10%; la prise en charge des accouchements en milieu assisté a progressé, passant de 14% en 1997 à 31% en l'an 2000; mais très peu de grossesses sont au bout du compte référées pour une prise en charge adéquate en milieu hospitalier. Enfin, le taux de prévalence contraceptive pour les méthodes moderne accuse un net recul passant de 13% à 4% de 1992 à 2000 et à 10% en 2002.

Le niveau de prise en charge des cas de malnutrition reste très limité au niveau périphérique : environ 4% pour les cas de malnutrition sévère et 22% pour les cas de malnutrition modérée en 2000. Cependant, la qualité de la prise en charge des cas de malnutrition chronique s'est améliorée telle que démontrée par l'augmentation des taux de récupération de 51,2% en 1998 à 70,9% en 2000.

Bien que l'infrastructure de base, et la disponibilité des ressources humaines, matérielles et financières se soient améliorées, il reste toujours des défis à relever. A la fin de l'année 2003, le pays comptait 34 hôpitaux de district et 375 formations sanitaires périphériques, dont 262 centres de santé et 113 postes de santé et de dispensaires.

La rareté des ressources humaines s'est accentuée depuis 1994 en conséquence de la guerre et attend toujours des solutions appropriées. En raison de la politique de réduction des dépenses publiques, le nombre de personnel non qualifié a été réduit et la proportion du personnel qualifié a augmenté de façon significative passant de 26% en 1997 à 64% en 2002. Les besoins en médecins et en infirmiers sont toujours aigus : cependant, les capacités de formation existantes pourraient combler graduellement ce déficit. Des problèmes continuent de persister dans la politique de recrutement et de motivation du personnel : en effet, le personnel de santé le plus qualifié n'est pas attiré par une carrière dans le système public de santé, où les salaires sont les plus bas, préférant donc migrer dans le secteur privé ou à l'étranger.

Les services de santé de la reproduction contribuent à assurer une bonne santé de la famille, en réduisant la morbidité et la mortalité maternelle et infanto juvénile, d'où la haute priorité qui lui est accordée et qui est traduite par l'adoption d'une politique nationale de santé de la reproduction adoptée par le Gouvernement du Rwanda. Les orientations de la politique nationale de santé de la reproduction ont été définies en six composantes prioritaires :

(iii) la prévention et la prise en charge des infections génitales et les IST/VIH/SIDA,

(vi) les changements sociaux pour accroître le pouvoir de décision de la femme.

f. Organisation du système de santé.

Le système de santé a une structure pyramidale à trois niveaux : central, intermédiaire, et périphérique. Le niveau central comprend les directions centrales et les programmes du Ministère ayant la santé dans ses attributions, et les hôpitaux de référence nationale. Le niveau central élabore les politiques et les stratégies, assure le suivi, l'évaluation, et la réglementation dans le secteur. Il organise et coordonne les niveaux intermédiaires et périphériques du système de santé, et leurs fournit des appuis administratifs, techniques et logistiques.

Dans le cadre de la prestation de soins, le niveau central dispose de trois hôpitaux de référence nationale, y inclus l'hôpital de Butare et l'hôpital de Kigali (CHK) qui constituent ensemble le Centre Hospitalier Universitaire (CHU), et l'hôpital neuro- psychiatrique de Ndera. L'hôpital King Fayçal a été créé pour fournir un niveau d'expertise technique plus élevé que celui des hôpitaux de référence nationale pour l'ensemble des secteurs publics et privés; son rôle est aussi d'assurer la réduction du nombre de cas transférés à l'étranger.

Le niveau intermédiaire, qui se situe au niveau de la Province, s'occupe des questions de politique et de gestion, mais n'est pas un prestataire de soins de santé. La Direction Provinciale chargée de la Santé est responsable de la mise en oeuvre des politiques de santé, la coordination des activités, et la fourniture d'appuis administratifs, techniques et logistiques. Elle assure la distribution équitable et l'utilisation efficiente des ressources.

Le niveau périphérique est représenté par le district sanitaire constitué d'une base administrative, d'un hôpital de district, et d'un réseau de centres de santé publics, agréés, ou privés. Le district sanitaire s'occupe des problèmes de santé de sa population cible. Les fonctions du district sanitaire incluent :

(i) l'organisation des services de santé des centres de santé et de l'hôpital de district sur la base des paquets minimum et complémentaire des activités,

(ii) le fonctionnement administratif et la logistique, y inclus la gestion des ressources et l'approvisionnement en médicaments sous la responsabilité de l'équipe cadre du district, et

Avec tous ces efforts conjugués, déployés par le gouvernement Rwandais, le niveau de santé s'est beaucoup amélioré. En effet, la mortalité infantile, la mortalité infanto juvénile et la mortalité maternelle ont été estimées en 2005 (EDSIII-R, 2005) respectivement à 86%o, 152%o et 750/100000 et de 83,42%o, 160%o en 2008 (UNDP, 2008). Le pourcentage des femmes assistées à l'accouchement était estimé à 48,6% en 2007 (OMS, 2007). Concomitamment, la prévalence contraceptive était de 17% en 2005, dont 10% pour les méthodes modernes contre 4% en 2000 pour ces dernières. La prévalence du VIH/SIDA était de 3% en 2005 et en 2008. Ces résultats ont eu comme conséquence une augmentation de l'espérance de vie à la naissance de 14,43 ans en 8 ans, passant de 38,30 ans en 2000 à 52.73 ans en 2008 (UNDP, 2008).

CHAPII : CADRE THEORIQUE ET METHODOLOGIQUE

« Lorsqu'un chercheur entame un travail, il est peu probable que le sujet traité n'ait jamais été abordé par quelqu'un d'autre auparavant, au moins en partie ou indirectement [...]. Tout travail de recherche s'inscrit dans un continuum et peut être situé dans ou par rapport à des courants de pensée qui le précédent et l'influencent. Il est normal qu'un chercheur prenne connaissance des travaux antérieurs [...] » (DACKAM, 1995).

Dans ce chapitre, nous donnons une brève synthèse de la littérature sur les approches théorique de la mortalité infantile, sur la planification familiale et ses effets sur la survie infantile, ainsi que sur quelques facteurs de la mortalité infantile susceptible d'interagir sur la relation entre la P.F et la survie infantile.

Nombre d'études ont été faites sur l'impact positif de la planification familiale sur la survie des enfants. Certains chercheurs ont mis en évidence l'influence directe de la pratique contraceptive sur la mortalité infantile tandis que d'autres ne se sont intéressés qu'aux variables intermédiaires comme l'âge de la femme à la naissance de l'enfant, le rang de la naissance et l'intervalle intergénésique précédent.

2. 2.1 Différentes approches théoriques de la mortalité infantile

Plusieurs approches tentent d'expliquer les différents niveaux de la mortalité et particulièrement celle des enfants. Cette diversité théorique résulte de la complexité des relations entre les concepts utilisés, les niveaux d'analyse et d'interprétation. Le débat a longtemps opposé les tenants de la technologie sanitaire, les partisans du développement économique ou de l'amélioration de l'état nutritionnel, et ceux qui soutiennent l'impact des changements socioculturels. Ce paragraphe passera en revue les différentes approches de la mortalité infantile à savoir : l'approche technologique ou biomédicale, l'approche économique, l'approche nutritionniste, l'approche culturelle et sociale et l'approche environnementale.

g. 2. 1.1 Approche technologique ou biomédicale

Cette approche attribuait à la médecine, c'est-à-dire aux découvertes technologiques et aux actions préventives et curatives de santé l'essentiel des déclins de la mortalité. En d'autres termes, elle affirmait que la mortalité baisserait quelle que soit la situation économique et sociale. Ce fut l'approche dominante jusqu'aux années 1960.

Néanmoins, des recherches rétrospectives plus récentes dans les pays en développement relativisent le rôle joué par la technologie sanitaire dans cette baisse. Preston (1980) estime ce rôle à environ 50% pour l'ensemble du Tiers Monde, entre les années 1940 et 1970. Abordant dans le même sens, Tabutin (1995) souligne que la plupart des découvertes thérapeutiques (sulfamides, antibiotiques, vaccination, etc.) sont survenues entre 1930 et 1955 quand la mortalité par maladies infectieuses et parasitaires était déjà en plein recul. Il en conclut que « le progrès médical n'a fait qu'accélérer un mouvement déjà bien avancé ».

Cette approche mettait en cause les effets de la croissance économique ou de l'augmentation de niveau de vie sur le déclin de mortalité. D'où l'émergence d'autres approches pour tenter d'expliquer le déclin de la mortalité. Parmi les variables liées à cette approche, nous en retenons quatre :

i. a. Consultations prénatales

Durant les premières années de vie, la santé de l'enfant dépend des conditions de grossesse et du régime de la mère pendant sa grossesse. Ainsi, il est recommandé aux femmes enceintes de faire au moins trois visites. Ces visites sont réparties comme suit : à la fin du troisième mois, au cours du sixième mois et au cours du huitième mois de la grossesse (NEBOUT dans "lumière sur la santé", 1979). Selon Grenier et Gold (1986, cité par Harouna, 1998), à travers le cordon ombilical, la mère transmet au foetus certaines substances immunitaires au moment de la grossesse. La sécrétion de la plupart de ces substances est assurée par la qualité de son alimentation et l'administration de certains produits médicaux pendant la grossesse. Au fur et à mesure que la grossesse avance, l'organisme de la mère s'affaiblit et la sécrétion des substances immunitaires baisse en quantité et en qualité. Le suivi médical de la grossesse permet de pallier ces insuffisances et de maintenir la sécrétion à un niveau constant et nécessaire pour la protection future du nouveau né. L'objectif de ces visites est de rendre la grossesse et le travail d'accouchement facile et plus sûr pour les mères que pour les enfants. Les maladies telles que le paludisme, l'anémie (cause déterminante du faible poids à l'accouchement) sont facilement diagnostiquées et traitées lors des consultations prénatales.

ii. b. Assistance à l'accouchement

L'absence de personnel de santé qualifié pendant l'accouchement est également un facteur important pour la survie et la santé des enfants. La qualité des soins reçus pendant l'accouchement est tributaire de l'assistance d'un personnel de santé qualifié. Par conséquent, un accouchement en milieu hospitalier réduit le risque de décès de l'enfant grâce à une intervention minutieuse d'un personnel qualifié. De plus, les conseils prodigués à la mère par le médecin ou le personnel de santé déterminent les comportements de celle-ci à l'égard du nouveau né. L'étude de Desgrées Du Loû (1996) montre que la mortalité néonatale diminue lorsque la mère a recours à des agents médicaux compétents ou des sages-femmes. Il faut noter que malgré les soins pendant la grossesse, certaines complications obstétricales telles que les hémorragies peuvent survenir lors de l'accouchement sans que les femmes puisses en être prévenues lors de la surveillance prénatale, et cela même dans les pays développés où les services obstétricaux semblent être bien équipés (Beninguisse, 2002). Ainsi, les facteurs qui déterminent la survie des enfants dépendent des conditions d'évolution de la grossesse mais aussi de l'assistance d'un personnel qualifié.

iii. c. Lieu d'accouchement

Les conditions d'accouchement varient selon le lieu où a lieu celui-ci et cela peut affecter la survie de l'enfant dans la mesure où il détermine, avec la personne qui a assuré l'assistance, la qualité des soins reçus pendant l'accouchement. Un milieu hospitalier est souvent considéré comme le lieu idéal associé à un moindre risque de décès pour l'enfant. Il permet d'assurer le déroulement de l'accouchement dans des conditions d'hygiènes meilleures pour éviter à la mère et à l'enfant des risques d'infection par des maladies (Leroy et Garenne, 1989 ; Desgrées du Loû, 1996 ; cité par RAKOTONDRABE P. 2004). En effet, selon la tradition en vigueur dans certaines régions d'Afrique noire, le cordon ombilical est coupé à l'aide d'un rasoir dont la stérilisation n'est pas toujours rassurée, ce qui risque d'entraîner des infections. Par ailleurs, lorsque l'accouchement se fait en milieu hospitalier, un personnel médical pourra intervenir rapidement en cas de complications, d'accidents ou même d'une naissance prématurée.

Ainsi, un accouchement en milieu hospitalier permettra de diminuer les risques de décès infantile sachant que les accidents à l'accouchement et le tétanos néonatal figurent parmi les causes principales de décès néonatals (Akoto et Hill, 1988).

A cet effet, Akoto et Tabashe (2002) cités par Rakotondrabé (2004) ont montré que la survie des enfants dépend dans une large mesure des conditions et du lieu d'accouchement. Il ressort de leurs résultats qu'au Burkina Faso et en Tanzanie le fait pour une mère soit assistée par un personnel médical qualifié réduit le risque de décès infantile de 35% à 40%.

iv. d. Vaccinations

Parmi les visites post-natales qui consistent en un certain nombre de visites médicales au cours desquelles le médecin établit un bilan de la santé de l'enfant et lui administre les soins nécessaires, la vaccination a particulièrement retenu l'attention de maintes chercheurs dans la formulation d'explications en matière de santé de l'enfant.

En effet, les vaccins se sont avérés nécessaires et efficaces pour assurer la continuité de la protection des enfants en leur conférant une immunité artificielle et passive. Ils permettent aussi à l'enfant de renforcer les défenses de son organisme. Dans le cadre du Programme Elargi de Vaccination (PEV), l'OMS recommande de vacciner les enfants contre six maladies assez fréquentes à savoir la rougeole, la tuberculose, la coqueluche, le tétanos, la diphtérie et la poliomyélite. Selon Barbieri (1991), si 60 % des enfants étaient vaccinés, la mortalité par diarrhée baisserait du quart. Au Sénégal, la vaccination contre la rougeole a contribué à baisser la mortalité des enfants de 30,9% entre 6 mois et 3 ans (DACKAM, 1990).

h. 2.1.2 Approche économique

En 1958 Caole. A. et Hoover. E avaient souligné que « le progrès économique pouvait être une condition suffisante pour faire reculer la mortalité [...]».

En effet, en plus des technologies sanitaires, le déclin de la mortalité dépend aussi des progrès économiques, du niveau d'éducation et de vie des ménages. S'il est vrai que la durée de vie peut augmenter avec de faibles revenus par tête, force est de constater qu'il existe un seuil qu'il sera impossible de franchir en absence de progrès économiques et sociaux majeurs. J. Vallin note à ce propos en 1968 que «un revenu élevé (au delà de 300$ par tête) ne se conçoit plus sans une longévité importante. L'indépendance du progrès sanitaire à l'égard du développement économique n'est pas sans limite».

Lorsqu'on constate des taux de mortalité très élevés dans les pays du sud notamment en Afrique subsaharienne, on est amené à se poser des questions sur les limites de l'approche biomédicale. Les récessions économiques mondiales des années 1980 et 1990 ont accordé une grande importance à l'économie dans l'explication de la mortalité. La crise économique dans laquelle baigne l'Afrique, surtout subsaharienne depuis un certain temps n'est pas sans effet sur l'éducation, la santé et les actions sociales. Elle s'aperçoit aussi bien au niveau national par des restrictions budgétaires, d'austérités budgétaires, d'inflations et de privatisation qu'au niveau des ménages par la dégradation des niveaux de vie, la promiscuité, la malnutrition grandissante, etc.

En effet la plupart des produits mises à la disposition de la population et le respect de toutes les dispositions sanitaires nécessitent au moins un certain moyen financier. Selon cette théorie, la condition de la demande est corrélée à la situation économique. En Afrique cette relation s'observe à travers la malnutrition qui est un facteur important de la mortalité des enfants.

v. a. Activité économique de la mère

La relation entre l'activité économique de la femme et la mortalité des enfants dépend de la nature et des conditions de travail. Lorsque la femme travaille hors de la maison, l'enfant est confié à d'autres membres de la famille, à des frères et soeurs aînés ou même à une nourrisse. Ces personnes sont souvent moins expérimentés ou attentifs que la mère mettant en danger ipso facto la vie de l'enfant. Certains auteurs pensent que l'activité économique de la mère réduit le temps nécessaire aux soins de l'enfant. D'autres pensent au contraire qu'une activité rémunérée peut constituer une source de revenu supplémentaire pour le ménage, nécessaire à l'achat des biens et services relatifs aux soins de santé. De ce fait, l'occupation de la femme peut influencer la mortalité des enfants à travers l'alimentation et les soins qui leurs sont accordés (Akoto et Tabutin, 1987, Noumbissi, 1993).

Néanmoins, dans une étude des Nations Unies (1985) portant sur six pays africains, l'activité de la mère semblait plus nuisible à l'enfant que sa non-activité dans quatre. Mais cela dépendait du type d'activité, puisque les travailleuses familiales présentaient presque partout une nette surmortalité, alors que les mères se déclarant "employées" avaient un gros avantage par rapport aux non-actives ou à celles exerçant d'autres activités (Nations Unies, 1985 ; cité par Akoto et Tabutin, 1987).

vi. b. Activité économique du conjoint

L'activité économique du conjoint tout comme celle de la mère est fortement liée à la survie de son enfant dans la mesure où le conjoint est, dans la plupart des cas, le principal pourvoyeur du revenu familial. Ainsi, elle reflète souvent, dans le contexte africain, le niveau de revenu du ménage qui est une variable difficile à saisir lors des opérations de collecte de données (Rakotondrabé, 2004). On notera, par exemple que les « chômeurs », ne disposant que des revenus tirés des travaux agricoles souvent plus faibles que ceux des salariés ou des travailleurs des autres secteurs, n'ont pas assez de ressources leur permettant d'assurer des conditions favorables à la survie des enfants que ces derniers (Dackam, 1990). Ainsi, l'activité économique du conjoint agit sur la mortalité des enfants à travers l'amélioration de pouvoir d'achat du ménage favorisant ensuite le recours aux meilleurs soins de santé, aux meilleures conditions de vie et la disponibilité des aliments de bonne qualité qui assurent aux enfants une meilleure nutrition (Gürsoy, 1994, Banza, 1998).

L'étude de Akoto et Tabutin (1989) a fait ressortir pour les cas du Cameroun et du Kenya, l'existence d'une surmortalité infantile chez les enfants des paysans comparés à ceux des cadres supérieurs.

Néanmoins, cette variable peut également, comme l'activité économique de la mère, affecter négativement la santé des enfants dans la mesure où une femme mariée à un homme salarié ou disposant d'un travail apportant plus de revenu peut être amenée à négliger les soins à administrer à ses enfants en embauchant une femme de ménage à qui elle confie tous les soins de ces derniers. Or, celle-ci peut ne pas avoir les connaissances requises pour administrer les soins adéquats et compromet ainsi la santé et la survie de ces enfants.

vii. c. Condition de vie du ménage.

Les caractéristiques du ménage sont utilisées comme des variables économiques à cause de leur forte corrélation avec le niveau de vie du ménage. Elles peuvent alors servir pour construire un indicateur « condition de vie du ménage » en absence d'indicateurs monétaire (tel que le revenu, les dépenses de consommation du ménage) permettant d'appréhender le revenu du ménage.

En effet, même si Filmer et Pretchett (1998) ont montré qu'il existe une correspondance entre la classification des ménages basée sur les indices calculés à partir des caractéristiques de l'habitat et celle basée sur les dépenses de consommation des ménages, Kobiané (1998) a montré la limite de cette méthode en ce qu'elle ne permet pas de distinguer les « riches » et les « pauvres » au niveau intermédiaire de la distribution de l'indicateur. De plus, le niveau de vie est difficile à appréhender du fait qu'il regroupe à la fois les facteurs au niveau individuel et au niveau ménage.

Les variables les plus utilisées pour construction de l'indicateur « condition de vie du ménage » sont : le mode d'approvisionnement en eau potable, le type de matériaux de construction, type de toilettes ou lieu d'aisance, possession des biens par le ménage.

La qualité de l'eau consommée et la santé des personnes (surtout chez les enfants) sont en étroite relation. Les infections par les maladies parasitaires et certaines maladies pouvant être fatale à la survie de l'enfant sont dues en grande partie par la qualité de l'eau consommée. « On remarque le plus souvent qu'une mère qui donne de l'eau saine à son enfant le protège contre certaines maladies et par conséquent augmente ses chances de survie » (T. Vridaou, 2005).

Le type de toilette et le niveau de vie des ménages sont fortement liés. Les ménages à revenu élevé disposent des toilettes aménagées et à l'inverse les ménages pauvres utilisent les latrines non aménagées. Le risque de mortalité élevé chez les familles pauvres est dû au risque élevé de morbidité chez les personnes utilisant des latrines mal en point. (D. P. Moudjigui, 2003). Les problèmes liés à l'évacuation et à la canalisation des déchets se posent avec acuité à tel point que les familles pauvres se trouvent obligées d'élever leurs enfants dans des conditions hygiènes précaires. Cette situation diminue considérablement les chances de survie de l'enfant (Cantrelle, 1996).

De la qualité de l'eau de boisson dépend beaucoup de maladies intestinales et parasitaires. De la quantité d'eau disponible dépend la propreté de l'individu et de la maison, sans laquelle les maladies se propageraient rapidement. De même, la présence des toilettes tenues dans de bonnes conditions d'hygiène permet d'éviter le «péril fécal» (Desgrées Du lou, 1996).

i. 2.1.3. Approche nutritionniste

Le précurseur de cette approche est Th. MC keown qui, en 1958 et 1960, l'annonce dans des publications en Angleterre. Par cette approche, il affirme que: « c'est l'accroissement du niveau de vie qui, en améliorant l'état nutritionnel de l'individu et donc sa résistance aux infections, conduit au déclin de la mortalité ». Cette approche montre que les mécanismes d'action des facteurs économique passent par la nutrition. Elle accorde aussi un poids très relatif aux facteurs médicaux.

Cette approche permet de comprendre, en effet, le niveau de mortalité observé dans certaines régions d'Afrique subsaharienne. Certaines maladies comme la rougeole, la diarrhée, etc. s'aggravent lorsqu'elles sont dans un corps malnutri.

Cette théorie a suscité de nombreuses critiques dont l'une se base sur la sous-estimation du rôle croissant, au 19^esiècle, de l'éducation sanitaire et des mesures de santé publique.

L'allaitement maternel affecte la régulation hormonale et augmente la durée de l'aménorrhée post-partum. Le lait maternel donne au cours des premiers mois de vie une certaine protection immunologique et répond mieux aux besoins nutritionnels de l'enfant. Au cours des six premiers mois de la vie, le lait de la mère suffit aux besoins nutritionnels de l'enfant. Dans une collectivité pauvre, un enfant de moins de six nourri au biberon court environ trois fois plus de risque de mourir qu'un enfant nourri au sein (The Johns Hopkins University Août 1982, cité par Dackam, 1987). Ainsi, les enfants nourris au sein courent moins de risques d'infection ou de malnutrition et sont donc moins exposés aux risques de mourir que les autres.

Par ailleurs, un allaitement maternel prolongé au-delà de six mois et surtout sans autres compléments alimentaires ne suffit plus aux besoins nutritionnels de l'enfant. La solution idéale est de nourrir l'enfant au sein durant les quatre à six premiers mois et d'introduire ensuite d'autres aliments sans jamais attendre au-delà de huit mois.

Selon une enquête à passages répétés sur la mortalité infantile et juvénile (EMIJ) à Yaoundé réalisée par l'Institut de Formation et de Recherche Démographique (I.F.O.R.D) de 1978-1980 (Dackam, 1990), le niveau de mortalité est trois fois plus élevé chez les enfants allaités au biberon que chez ceux allaités au sein.

Plusieurs étude ont utilisées la durée d'allaitement pour évaluer les effets de l'allaitement sur la mortalité des enfants, d'autres par contre ont utilisées le type d'allaitement, et d'autres encore, la durée d'allaitement exclusive au sein (qui correspond au moment où la mère commence à introduire d'autres aliments pour nourrir l'enfant). Tous ces travaux ont, en effet, confirmés l'importance de l'allaitement dans la lutte contre la mort aux jeunes âges.

j. 2.1.4 Approche culturelle et sociale

Sans nier le poids du sanitaire et de l'économique comme déterminants de la mortalité, l'approche culturelle a fait son apparition tout récemment et privilégie l'éducation des parents, la structure familiale, taille du ménage, la religion et même l'ethnie pour l'Afrique.

Contrairement aux autres, cette approche ne cherche pas à dégager les causes du déclin de la mortalité, mais cherche à déterminer le rôle des variables culturelles et sociales dans la diversité des rythmes de déclins de la mortalité.

L'éducation est la variable qui a la plus grande importance dans cette approche car c'est le premier facteur de changement social et culturel. Il faut noter que celle de la mère est cruciale parce que, souvent représentée par son niveau d'instruction, elle permet d'estimer ses connaissances, son autonomie de décision, son ouverture vers le monde extérieur. Elle influence aussi sur la vision qu'elle a de l'enfant, sa perception des maladies et sa capacité de réaction face à un certain nombre de problèmes, en particulier le recours thérapeutique en cas de maladie.

Nombre d'études confirment la relation négative qui existe entre le niveau d'instruction de la mère et la mortalité des enfants. Tabutin (1997 ; p455) qui affirme qu'«à condition de vie égale, en milieu urbain comme en milieu rural, plus l'instruction de la mère est élevé, plus la mortalité des enfants est faible».

Parlant de structure familiale, l'on notera qu'elle n'est pas sans effet sur la mortalité des enfants. Dans une structure familiale étroite, à tendance nucléaire, la mère ayant plus de pouvoirs, prend plus vite des décisions au sujet de la santé de son enfant qu'une mère vivant dans une structure plus élargie où le pouvoir est centralisé entre les mains des anciens ou du chef de famille. (Dyson et Moore, 1983 et E. Canovas, 1994).

Quand à l'ethnie, elle est très souvent utilisée dans l'explication du niveau de la mortalité en Afrique subsaharienne. Akoto (1985) et Akoto et Tabutin (1989) estiment qu'il faut la considérer au même titre que l'éducation de la mère et, les catégories professionnelles. Tabutin (1997) la définit comme le reflet de la diversité des cultures et par là des structures de pouvoir, des mentalités, des modes de vie, des pratiques et des comportements face à la fécondité, à l'alimentation, à la maladie et aux systèmes de santé (traditionnels et modernes).

Comment agissent concrètement ces variables socioculturelles sur la mortalité des enfants ?

Dans l'étude de la moralité infantile, l'ethnie, la religion, le milieu de résidence de la mère, le milieu de socialisation de la mère et le niveau d'instruction des parents sont généralement les plus importantes variables culturelles étudiées par les démographes en Afrique subsaharienne. En effet, selon la revue de la littérature, la culture (opérationnalisée par ces variables) oriente les pratiques et les comportements des parents en matière de santé susceptibles d'influer sur la survie des enfants.

L'ethnie de la mère est une variable culturelle pouvant permettre d'expliquer les différences de comportements des mères face à leur progéniture. Elle se définie comme le centre autour duquel s'articulent les coutumes (M. Wasso, 1968 cité par Akoto, 1985). Nous entendons par coutume les perceptions, les croyances, attitudes, interdits etc.

En Afrique, les us et coutumes peuvent influencer la survie de l'enfant. En effet, les interdits alimentaires peuvent entraîner des carences en vitamines et en protéines et conduire à la malnutrition qui est l'un des principaux facteurs de mortalité néonatale et infantile. Il faut noter que la durée d'allaitement et le sevrage varient également selon l'ethnie d'appartenance et ces derniers éléments déterminent en grande partie l'intervalle intergénésique. Les perceptions et les croyances sont en fait des facteurs qui orientent les parents dans le choix du type de recours thérapeutique à accorder à l'enfant en cas de maladie (recours à la médecine traditionnelle ou à la médecine moderne). Dans la plupart des cultures, il existe une interprétation de la maladie en fonction des facteurs étiologiques des pathologies. Ainsi on pourra attribuer la maladie à Dieu, à un sorcier ou aux génies. Si le diagnostic n'est pas bien fait, cela conduira sans doute à un mauvais choix du type de recours et de là, augmentera le risque d'exposition au décès de l'enfant.

Dans le contexte Rwandais, l'ethnie n'est pas une variable pertinente de différentiation des comportements. De plus, aucune étude ne peut porter ou appréhender celle-ci à cause des problèmes politico-ethniques auxquels le pays est confronté depuis plusieurs décennies. De ce fait, elle ne sera pas retenue dans cette étude.

La religion est le canal par lequel véhiculent un certain nombre de valeurs et normes qui régissent la vie des fidèles sur le plan comportemental, physiologique et physique (Akoto, 1985). A travers ses dogmes et ses pratiques, la religion de la mère détermine en partie la nutrition et le type de soins à consacrer à l'enfant. Plusieurs études ont montré que la religion des mères est une variable de différenciation en matière de mortalité des enfants. Les études réalisées au Kenya par Akoto relèvent que les enfants de mère catholique ou protestante connaissent un risque de décès moins élevé que ceux dont les mères appartiennent aux autres groupes religieux (Akoto 1985).

Le milieu où a vécu les 12 premières années de son existence conditionne le plus souvent les comportements de l'individu dans la société. Ce milieu, le plus souvent appréhendé de façon dichotomique (milieu rural et milieu urbain), permet de comprendre les différences d'attitudes et de pratiques entre les individus vivant dans le même milieu de résidence.

Plusieurs études effectuées dans les pays en développement ont montrées l'existence d'une association entre la mortalité infantile et le milieu de résidence (Laourou et aI, 1993). Dans une étude sur 14 pays d'Afrique Akoto et Tabutin, (1987) ont montrés que, dans la plupart d'entre eux, la situation était meilleure dans les grandes villes qu'en milieu rural. Et EVINA AKAM (1990) quant à lui fait remarquer que «dans la plupart des analyses univariées des phénomènes démographiques tels que la fécondité et la mortalité, on observe en général des niveaux plus faibles en milieu urbain qu`en milieu rural. Mudubu (1996) relève une variation des risques de décéder chez les enfants allant de 8,7% à 12,7% pour la mortalité infantile et de 5% à 8,4% pour la mortalité juvénile, Rakotondrabé (1996) note également une disparité régionale des risques de mortalité à Madagascar. Cette disparité va de 8% à 12,4% sans la région de Antananarivo (la Capitale) pour la mortalité infantile. D'après l'enquête démographique et de santé réalisée en 2003 au Burkina Faso, la mortalité des enfants de moins de cinq ans en milieu urbain est de l36^%ocontre 2O2^%o en milieu rural.

Ces différences résultent des effets combinés des conditions climatiques, géographiques, socio-économiques et sociales (existences ou non des infrastructures, rythme de vaccination, manque de personnel, de médicaments et de ressources alimentaires).

Il a été démontré dans plusieurs études une influence positive de l'éducation des parents sur la survie des enfants (Caldwell 1979, E.M. Akoto 1985). Ngwé (1993) affirme qu'en Afrique subsaharienne le niveau d'instruction des parents, particulièrement celui de la mère, figure parmi les facteurs les plus importants de la mortalité infantile. Cela est dû au fait que les mères sont plus impliquées dans la santé des enfants que leurs conjoints. Son influence est médiatisée par plusieurs variables intermédiaires telle la rupture possible des parents instruits avec certaines pratiques traditionnelles néfastes à la santé de l'enfant, une certaine facilité d'adaptation au monde moderne, une sensibilité aux problèmes d'hygiène et une modification des structures de décision dans la famille en matière de soins accordés à l'enfant (Cadwell, 1981 et Cadwell et Mc Donald, 1981, 1982 cités par Akoto et Hill, 1988).

L'instruction du conjoint intervient par son implication aux soins de l'enfant, sa flexibilité face aux règles traditionnelles dont les us et coutumes et aussi la division sexuelle du travail.

Dans une enquête sociodémographique et de santé de la reproduction réalisée au Burundi en 2002 par le Ministère de l'intérieur, les résultats des analyses montrent une corrélation négative entre le niveau d'instruction de la mère et la mortalité infantile. En effet, le quotient de mortalité infantile était de 55,2 pour 1000 pour les femmes ayant au moins un niveau primaire complet contre 93,6 pour les autres (ESDSR Burundi, 2002).

k. 2 .1.4 Facteurs démographiques

viii. a. Sexe de l'enfant

De toutes les variables de différentiation, le sexe est l'une des plus facile à établir. L'analyse des différences de mortalité par sexe " échappent aux difficultés propres à la comparaison entre sous-populations fondées sur d'autres critères ". Il ressort des analyses à plusieurs variables effectuées sur les pays du tiers-monde que le sexe de l'enfant était la seule variable qui revêtait toujours la même importance (Sullivan et al 1982, cité par Mudubu, 1996). En général, on observe une surmortalité masculine durant la petite enfance (moins d'un an en particulier). Elle est beaucoup plus accentuée au cours du premier mois de la vie qu'entre le reste de cette période (Gbenyon et Locoh, 1989). Akoto (1985) note que les garçons sont plus vulnérables à la naissance alors qu'une fois les premiers mois franchis, la résistance des enfants aux agressions extérieures dépendrait en grande partie du comportement social des mères à l'égard des garçons et des filles. Cette surmortalité masculine à moins d'un an serait donc attribuée à des facteurs biologiques. Lors de l'enquête mondiale sur la fécondité (EMF), les résultats ont montré une surmortalité infantile masculine de l'ordre de 16% (Rustein S.O 1984, cité par Dackam R., 1987).

ix. b. Taille du ménage

La taille du ménage désigne le nombre de personnes vivant effectivement dans le ménage. Elle est de ce fait différente du nombre d'enfants nés vivants pour la mère ou rang de naissance de l'enfant et du nombre d'enfant encore en vie surtout dans le contexte africain où les familles nucléaires sont très rares. Ce facteur agit sur la mortalité infantile, non seulement grâce à l'effet de compétition entre les enfants, mais également la promiscuité. De plus, c'est en facteur susceptible de contribuer à la gravité de la rougeole maladie très dévastatrice aux jeunes âges. Il influe sur d'autres variables intermédiaires de la mortalité tels que : l'habitat et l'hygiène grâce à l'entassement causé par la promiscuité, la malnutrition dû à la compétition entre enfants, la santé de la mère à cause de la charge importante de travail en cas de présence de beaucoup d'enfants en bas âges, les maladies infectieuses et parasitaires (maladies contagieuses, rougeole, coqueluche, tuberculose, pneumonie, etc.).

En milieu urbain ou en milieu rural, la santé des populations reste tributaire des conditions d'hygiène et de salubrité de leur cadre de vie. Les conditions d'habitat ont particulièrement une importance capitale dans l'explication de la santé et de la survie des enfants. Certaines caractéristiques du milieu de vie comme le nombre de personnes vivant dans la même pièce, la qualité de l'approvisionnement en eau, la présence de latrines, la proximité de services de santé, etc. ont un rôle significatif dans l'analyse de la mortalité des enfants.

A cet effet, Barbieri (1991) énumérait quatre principales voies de transmission des agents infectieux aux enfants que sont:

2) la nourriture, l'eau et les doigts pour les maladies intestinales dont les diarrhées;

3) la peau, le sol et les objets inanimés pour les infections de la peau, le tétanos, etc.;

4) les insectes, qui sont les vecteurs de nombreuses maladies parasitaires et virales.

Au delà de cette influence plus ou moins directe, Barbieri (1991) indique que les variables écologiques peuvent également avoir un effet indirect à travers leur influence sur la quantité et la variété des récoltes de subsistance. Vue sous l'angle de sa contribution à la quantité et à la qualité de l'alimentation, l'environnement a aujourd'hui une plus grande emprise vis-à-vis de la population rurale. Et comme la ville africaine est elle-même sous une forte dépendance alimentaire du village, l'emprise de l'environnement sur la quantité ainsi que la qualité de l'alimentation peut se généraliser à toute la population.

3. 2.2 Planification familiale et survie des enfants

La planification familiale définit « la constitution de la descendance selon certaines normes d'espacement et de dimension finale » (Pressat, 1978). Son rôle dans la survie des enfants est mis en exergue dans plusieurs études (WHO, 1994 et OMS, 1997). Elle agit dans la prévention des grossesses à risques ou non voulues. Cependant, il est couramment admis que de tous les facteurs qui influencent la santé de la reproduction, la régulation des naissances est sans doute la plus importante. On est alors amené à se poser la question suivante : Quelle a été la contribution de la planification familiale des femmes dans l'amélioration des chances de survie des enfants de moins d'un an au Rwanda? En d'autres termes, l'absence de la planification familiale des femmes Rwandaises, constitue-t-elle une cause directe ou contributive de mortalité infantile?

Il convient de rappeler que ce questionnement a suscité des divergences dans la conception des programmes de P.F à différentes époques. Qu'il s'agisse du désir de maîtrise de la croissance à des fins de planification économique, de la volonté d'améliorer le niveau de la santé publique et familiale ou encore de préoccupations relatives aux droits de l'homme, il est aujourd'hui reconnu que ces considérations qui conduisent à adopter la P.F sont intimement liées. En effet, d'après le Population Council (1987, p.6), le développement socioéconomique, la survie de l'enfant et l'amélioration de la condition de la femme favorisent la P.F. Ainsi, ces trois considérations se renforcent mutuellement. Il est nécessaire de remarquer que :

« L'argument de la santé en faveur de la P.F n'est pas une découverte récente ; bien que reconnu de longue date, ce n'est que récemment qu'il a été activement avancé et intégré dans les efforts des organismes de P.F. L'importance de la P.F pour la santé constitue elle une découverte récente » (The Population Council, 1987, p.11).

Selon la littérature sur la P.F, deux aspects semblent primordiaux à cause de leurs implications dans la survie des enfants. Il s'agit principalement de la prévention des grossesses à risque et de l'espacement des naissances.

En effet, la P.F agit dans la prévention des grossesses à risque à travers la réduction du nombre d'enfants nés d'une mère ayant un état santé défavorable ou compromis. Le risque peut être lié à l'âge de la mère, à sa parité atteinte, au faible espacement des naissances mais aussi aux difficultés inhérentes à la grossesse, aux complications à l'accouchement ou à d'autres infections et maladies (diabète, hypertension, malaria, anémie ferrique,...) (Haaga cité par Potter, 1988). Selon le rapport de l'OMS sur la planification familiale (OMS, 1997), l'un des intérêts de la P.F réside dans la prévention des grossesses à risque, parce que, « trop précoces, trop tardives, trop nombreuses ou trop rapprochées » appelés aussi « les quatre trop classique » ; elles s'avèrent plus dangereuses qu'une grossesse normale. Plus précisément, il s'agit de grossesses :

Il ressort de cette typologie trois éléments directement liés à la grossesse : l'âge de la mère à l'accouchement, l'intervalle entre naissances et la parité atteinte. Parmi les raisons pour lesquelles on pense que ces facteurs influencent la mortalité des enfants, il y a selon Potter (1987) :

- Le simple mécanisme physiologique qui relève de l'âge et de la parité atteinte et se rattache à l'aptitude de la femme à enfanter ;

- L'intervalle entre naissances qui agit à travers ses effets sur le statut nutritionnel de la mère.

Ces facteurs biodémographiques susmentionnés font que le recours à la P.F est souvent préconisé comme une nécessité lorsqu'il y a besoin non satisfait en matière de contraception, que ce soit en termes d'espacement ou de limitation des naissances. C'est dans ce sens que le groupe parlementaire interaméricain sur la population et le développement affirme que : « P.F if it were available could help save live by reduicing the number of pregnancies to those of high risk » (IAPG, 1990, p.1 cité par Rakoto 1995).

x. a. Effet de l'âge de la mère à l'accouchement sur la survie des enfants

L'âge de la mère à l'accouchement est un facteur propre à réduire notablement le nombre de décès d'enfants. Le report de la première naissance à un âge d'au moins 18 ans pour la mère permet de réduire le risque d'accouchement prématuré et d'insuffisance pondérale à la naissance. En effet, les risques de mort du nourrisson au cours du premier mois sont de 24% plus élevés chez les mères de moins de 18 ans que chez les mères âgées de 25 à 34 ans (OMS, 1997). Cette aggravation des risques perdure pendant toute la petite enfance. Si les mères repoussaient l'âge de la première naissance à au moins 18 ans, on pourrait réduire les risques de mortalité du premier né jusqu'à 20% en moyenne et jusqu `à 30% dans certains pays (Hobcraft, 1991). Les femmes très jeunes, adolescentes, qui tombent enceintes exposent dangereusement leur santé ainsi que celle de l'enfant car leur organisme n'a pas encore une maturité physique suffisante pour supporter les sollicitations de la grossesse et de l'accouchement.

Ramakavelo (1983), utilisant les données d'une enquête qu'il avait organisée à Madagascar dans les centres de santé maternelle et infantile en 1978, a montré que la mortalité infantile était de 190%o pour les enfants nés des mères âgées de moins de 20ans à l'accouchement, 321%o pour ceux dont les mères avaient plus de 35ans et 144%o pour l'ensemble. Tout cela montre l'importance de l'âge à l'accouchement sur les chances de survie infantile.

xi. b. Effet de l'intervalle intergénésique sur la survie des enfants

L'espacement des naissances est sans conteste un facteur crucial pour la santé et survie des enfants. Plusieurs travaux ont été menés quant aux conséquences d'un intervalle intergénésique court sur la survie des enfants. Il en ressort une association positive entre un intervalle intergénésique court (souvent inférieur à 2 ans) et la surmortalité des deux enfants concernés en comparaison à ceux pour qui cette durée est supérieure à deux ans. Selon Akoto et Hill (1988, p.315), ce facteur a un impact non seulement sur la période néonatale mais aussi sur la période juvénile.

Les travaux de Hobcraft et al. (1987) portant sur 5 pays révèlent qu'un intervalle entre naissances de moins de 12 mois s'accompagne pour l'enfant précédent d'une augmentation des risques de décès de 70% à 80% entre sa première et sa cinquième année de vie et de 50% ou plus si la naissance intervient dans les 18 mois après le dernier accouchement. Ce risque augmente pour le nourrisson de 60% à 70% si la naissance survient moins de 2 ans après la précédente, et de 50% dans la période de moins de 5 ans. Une autre étude menée par Addo et Goody (1975, cités par Omran, 1987) confirme, pour le nourrisson, une probabilité de décès infantile quatre fois supérieure lorsque l'intervalle intergénésique est de moins d'un an en comparaison au cas où cet intervalle se situe autour de 3 ou 4 ans.

The Office of Population (Princeton University, 1989 cité par Miller et al., 1989) a relevé dans une recherche effectuée au Bangladesh et aux Philippines un risque de mortalité durant les deux premières années de vie de 60% à 80% par suite d'un intervalle intergénésique précédent inférieur à 15 mois .

Plusieurs explications ont été avancées pour expliquer ce constat. L'espacement des naissances agirait par le canal de la concurrence qu'il suscite entre frères pour la nourriture, et aussi à travers l'attention et les soins prodigués par la mère. Il est à noter qu'un intervalle court est souvent à l'origine d'un grand nombre de sevrages précoces avec toutes les conséquences que cela peut avoir sur la santé des enfants. Car « la croyance selon laquelle le sperme empoisonne le lait maternel » (Van De Walle E. Et F, 1988) ou encore l'idée voulant que la survenance d'une grossesse rende le lait maternel impur, sont assez répandues sur le continent africain et obligent systématiquement les mères à sevrer leurs enfants prématurément en cas de grossesse. Une explication biologique voudrait qu'un intervalle court affecte les réserves liées à l'état nutritionnel de la mère qui à son tour entrave le développement normal de l'enfant. (OMS, 1997)

Ces exemples suggèrent que le raccourcissement de l'intervalle intergénésique provient d'une « non planification » des enfants. Par conséquent, la P.F pourrait se révéler un facteur important dans la réduction des risques du fait qu'elle est susceptible d'influencer les comportements procréateurs et la formation des familles.

Dans les sociétés traditionnelles africaines, l'espacement des naissances se faisait grâce à l'allaitement maternel prolongé, à l'abstinence sexuel post-partum et aussi par un ensemble de tabous. Aujourd'hui, selon l'OMS, le recul de l'allaitement au sein a eu pour conséquence la réduction de l'intervalle intergénésique, exposant ainsi la santé de la mère et de l'enfant (WHO, 1994, p.8). A cela s'ajoute un relâchement au niveau des traditions qui d'une manière ou d'une autre régissent l'espacement des naissances. Est-il alors permis de croire qu'un recours aux méthodes contraceptives moderne susceptible de réguler les naissances, puisse constituer une solution ?

xii. c. Effet du rang des naissances sur la survie des enfants

Chaque grossesse demande à la mère une certaine quantité d'énergie à dépenser, non seulement pour mettre celle-ci à terme, mais aussi pour l'accouchement de l'enfant. Par conséquent, les grossesses trop nombreuses mettent en danger la santé de la mère et celle du nouveau-né. D'après une étude menée en Egypte, le taux de mortalité du nourrisson dès la cinquième naissance était supérieur de 38% à celui constaté pour les troisième et quatrième naissances (Ibrahim, 1993).

Cette aggravation peut s'expliquer en partie par l'âge plus élevé à la maternité, ce qui constitue une menace pour la mère et pour le nourrisson. En effet, le rang de naissance est corrélé avec l'âge à la maternité. Il est possible que la diminution des ressources et l'exposition accrue aux maladies infectieuses entrent en ligne de compte. En Afrique, les études de Venkatacharya et Tesfay Teklu (1986) cité par Rakotondrabé (1996) ont montré que la précocité du mariage rend les enfants de rang un plus exposés à l'insuffisance pondérale ou à la prématurité.

Beghin (1993) a montré, pour les pays peu développés, qu'à partir du deuxième enfant la probabilité de mourir pour le nouveau-né est une fonction croissante du rang de la naissance.

En définitive, on remarque que l'un des facteurs à travers lesquels la P.F influence la mortalité infantile provient du changement qu'elle est susceptible d'induire dans la composition sociale des naissances selon l'âge de la mère, la parité atteinte et leur espacement (Potter, 1987, p.4). Si la pratique contraceptive permet aux femmes de choisir le moment opportun de concevoir conformément au nombre d'enfants désirés, peut-on affirmer qu'une augmentation de la prévalence contraceptive au sein d'une population, en apportant des changements dans les comportements procréateurs, contribue à la réduction de mortalité comme le pense Main (Main, 1981) ?

Selon Potter (1988, p.5), les résultats dépendent de l'état où se trouve le pays par rapport à la transition de fécondité. Dans une situation de faible prévalence contraceptive, il y a de fortes chances que les femmes les plus instruites, donc d'une certaine classe sociale, soient les plus disposées à utiliser les méthodes contraceptives modernes. Dans tels cas, il est fort probable que les changements attendus dans la composition des naissances soient minces et les effets sur la survie des enfants faibles.

Théoriquement les changements induits par la P.F, à savoir la diminution de la proportion des naissances aux âges à haut risque, de rangs élevés et l'allongement des intervalles intergénésiques suite à une meilleure utilisation des méthodes contraceptives moderne, augmentent les chances de survie des enfants.

L'étude faite par Bongaarts (1987) après comparaison dans les fréquences des grossesses à haut risque sur un groupe de 41 pays en développement se trouvant à différents stades de leur transition, montre une association négative entre la prévalence contraceptive moderne et le nombre des naissances de sixième rang ou issus des femmes adolescentes. Paradoxalement, il remarque une réduction des intervalles intergénésiques et une large proportion de naissances de premier rang dans les pays où cette pratique contraceptive moderne est élevée ; facteurs susceptibles d'augmenter les risques de mortalité des enfants.

De ces analyses, il résulte un doute quant aux répercussions d'une augmentation de la prévalence contraceptive moderne sur la mortalité infantile. Selon cet auteur, rien ne permet de dire que l'acheminement d'un pays vers une meilleure régulation des naissances améliore forcement les chances de survie des enfants. En effet, ses observations montrent d'une part une action positive de la P.F sur la survie infantile et une association négative entre la prévalence contraceptive moderne et le nombre de naissances de rang supérieur, et d'autre part, que celle-ci induit des facteurs susceptibles de compromettre la survie de l'enfant telle qu'une réduction des intervalles intergénésiques et une large proportion de naissances de rang un pouvant concerner en bonne partie des adolescentes.

Cependant, ces conclusions aussi pertinentes qu'elles soient, ne suffisent pas pour ôter à la régulation des naissances toute contribution dans la baisse de la mortalité infantile. Néanmoins, elles invitent à un examen plus fouillé des relations entre le niveau micro (individuel) et le niveau macro (collectif) quant à la contribution de la P.F sur les chances de survie infantile.

Deux faits sont donc à noter : l'augmentation de la proportion des naissances de rang un, qui est explicable par l'utilisation des méthodes contraceptives moderne et la réduction des intervalles entre les naissances qui semble difficile à expliquer. Bongaarts avance comme explication l'abandon de l'allaitement prolongé au sein et de l'abstinence post-partum.

Cela nous pousse à nous interroger si ces deux facteurs (allaitement prolongé au sein et l'abstinence post-partum) ne seraient pas plus efficaces pour allonger l'intervalle intergénésiques que le recours aux méthodes contraceptives moderne. Selon Bongaarts (1987, p.330): « traditional birth spacing practices are major determinants of the proportions of short birth intervals and variation in age at marriage is the principal cause of variation of birth to teenage mothers».

La complexité des facteurs de la mortalité des enfants et leurs interdépendances suggèrent que l'âge à l'accouchement, la parité atteinte et l'intervalle intergénésique, aussi pertinents qu'ils soient, ne peuvent en aucun cas être dissociés des facteurs socioéconomiques (Chen, 1983) et environnementaux (Mosley, 1985, p.122) qui agissent conjointement ou à travers eux.

4. 2 .3 Cadre conceptuel et hypothèses

Dans cette section nous présenterons le cadre conceptuel auquel nous allons nous référer dans l'analyse de la survie infantile au Rwanda. Il s'agit d'un modèle descriptif de « la chaîne d'événements et circonstances conduisant au décès de l'enfant ou contribuant à la survie de ce dernier » (Dackam, 1987). Nous énoncerons ensuite l'hypothèse générale ainsi que quelques hypothèses spécifiques qui sous-tendent cette étude, qui ne sont que « des réponses provisoires à confirmer ou à infirmer », impliquant l'existence éventuelle de relations entre différentes variables relatives à la P.F et à la survie infantile.

l. 2.3.1. Cadre conceptuel

Un préalable à cette étude est de définir une structure explicite à partir de laquelle on peut montrer de quelle manière les différents facteurs influencent la survie infantile. Ce genre de structure est souvent appelé « cadre conceptuel ou cadre analytique » (Hill et all., 1983 cité par Dackam 1987).

Le cadre conceptuel de cette étude est une adaptation du modèle proposé par Akoto E. (1993) portant sur des déterminants de la mortalité des enfants en Afrique Noire et du modèle de Mosley et Chen sur la mortalité générale (1983). Par rapport aux modèles initiaux, nous allons introduire la planification familiale et un ensemble de facteurs préventifs associés à la survie infantile. Notre modèle mettra en relation à la fois les facteurs liés à la P.F et ceux liés à la mortalité infantile.

Ainsi, nous scindons en deux les facteurs liés à la mortalité infantile : les facteurs lointains (les facteurs contextuels, les caractéristiques du ménage, ainsi que les caractéristiques des parents) et les variables intermédiaires ou déterminants proches (comportements sanitaires et nutritionnels) tandis que les variables liées à la P.F sont les comportements procréateurs. L'action de la P.F sur la survie infantile est médiatisée par les comportements procréateurs qui déterminent en partie les comportements sanitaires et nutritionnels des femmes vis-à-vis de leurs enfants. Ces derniers comportements prédisposent l'enfant à des maladies ou à un état sanitaire meilleur augmentant ou réduisant ainsi, selon les comportements adoptés, les chances de survie de ce dernier. Le recours d'une femme à la P.F est à son tour tributaire des caractéristiques des parents mais aussi de celles du ménage, eux-mêmes découlant du contexte de résidence.

m. 2.3.2. Hypothèse générale

L'influence positive de la planification familiale de la femme sur la survie infantile au Rwanda est tributaire des caractéristiques des parents et du ménage, elles-mêmes découlant du contexte de résidence de celle-ci, et est médiatisée par les comportements procréateurs. On s'attend à ce que les enfants issus des mères qui recourent à la P.F aient plus de chances de fêter leur premier anniversaire que les autres.

2.3.3. Schéma conceptuel

o. 2.3.4. Définitions des concepts, variables utilisées et indicateurs

Par souci de clarté, nous allons définir d'abord les concepts utilisés et les variables permettant des les saisir avant de procéder à la spécification de ces variables retenues.

xiii. a. Contexte de résidence

Il fait référence au contexte général du milieu dans lequel est étudié le phénomène. Il détermine directement les caractéristiques des parents et du ménage et permet aussi de comprendre certains comportements de femmes pouvant mettre en danger la vie de l'enfant. Il sera opérationnalisé par les variables milieu de résidence et région de résidence de la mère. On distinguera ainsi, le milieu urbain et le milieu rural d'une part pour le milieu de résidence et cinq grandes régions correspondantes aux quatre actuelles provinces administratives du Rwanda auxquelles on ajoute la ville de Kigali d'autre part pour la région de résidence.

xiv. b. Caractéristiques du ménage

Les caractéristiques du ménage font référence au revenu, aux biens disponibles et au confort du ménage, ainsi qu'à sa taille. Elles représentent de ce fait l'environnement immédiat de l'enfant et peuvent donc agir directement ou indirectement sur l'état sanitaire de l'enfant et compromettre sa survie. Elles influencent les comportements des mères et la survie des enfants à travers un meilleur accès à l'eau potable, aux soins de santé, à la qualité de l'assainissement et plus généralement à un environnement favorable au bien-être de l'enfant mais aussi la promiscuité lorsque la taille est élevée. Lors de l'analyse, elles seront saisies à travers deux variables : Taille du ménage et condition de vie. Cette dernière est une variable composite construit à partir des caractéristiques susmentionnées autres que la taille du ménage. Sa procédure de construction sera explicitée dans le paragraphe concernant la construction du fichier d'analyse.

xv. c. Caractéristiques des parents

Elles sont d'ordre socioculturel et économique (niveau d'instruction, milieu de socialisation, religion et activité économique pour la mère, activité économique et instruction pour le conjoint). Ces caractéristiques déterminent les pratiques de la mère en matière d'hygiène, de santé, de nutrition à l'égard de l'enfant et de planification familiale.

xvi. d. Comportement de la mère en matière de planification familiale

C'est le fait pour une femme de recourir ou non à la planification familiale. Comme nous l'avions déjà noté la planification familiale définie l'ensemble des moyens qui concourent au contrôle des naissances, dans le but de permettre aux femmes et donc aux familles de choisir à quel moment elles auront un enfant. Dans notre étude, nous nous intéresserons uniquement à l'aspect santé de la reproduction et plus particulièrement celle des enfants de moins d'un an. En d'autres termes, nous recherchons la contribution de la planification familiale des femmes dans la lutte pour la survie infantile. Elle sera saisie à travers l'utilisation des méthodes contraceptives moderne par les femmes. Notons cependant que l'utilisation des méthodes contraceptive moderne par une femme ne doit pas être assimilée à la planification familiale puisque ces méthodes peuvent être utilisées dans le but de prévenir les maladies sexuellement transmissibles et non pour la planification familiale. Néanmoins, en l'absence d'autres variables rendant compte de la planification familiale, la contraception peut bien approximer le phénomène.

xvii. e. Comportements procréateurs

Ces sont les facteurs directement liés à la grossesse, tels que l'âge de la mère à l'accouchement, la parité atteinte ou rang de naissance (pour l'enfant index) et l'intervalle entre naissances. Ce sont ces facteurs qui médiatisent l'action de la P.F sur la survie infantile. Ces derniers peuvent à leurs tours influencer les comportements sanitaires et nutritionnels (et vice versa) et agir sur l'état sanitaire de l'enfant dans la mesure où par exemple une femme ayant déjà une parité élevée, si elle n'a jamais eu de complications au cours des naissances précédentes et que tous ses enfants sont toujours en vie, peut négliger les suivis médicaux (grossesse ou accouchement), c'est-à-dire qu'elle aura plus tendance à se fier de son expérience. Inversement la durée d'allaitement au sein allonge l'intervalle intergénésique pour l'enfant suivant.

Il s'agit des comportements de la mère en matière d'hygiène, de santé et de nutrition vis-à-vis de son enfant. Ils désignent les attitudes des mères face aux soins de santé pendant la grossesse et l'accouchement et après l'accouchement. Ces pratiques sont de deux ordres : soins préventifs et soins curatifs.

Les soins préventifs désignent les visites prénatales, le lieu et l'assistance à l'accouchement, la nutrition de la mère pendant la grossesse et de l'enfant, l'allaitement au sein et la vaccination ; alors que les soins curatifs sont les soins médicaux apportés à l'enfant malade. Faute de données, nous ne retiendrons que les visites prénatales, le lieu d'accouchement, l'assistance à l'accouchement, la taille de l'enfant à la naissance et la vaccination. La taille de l'enfant à la naissance servira, en l'absence du poids de celui-ci à la naissance, de celui de la mère pendant la grossesse et des mesures anthropométriques, à saisir les comportements nutritionnels de la mère pendant la grossesse.

p. 2.3.5. Variables dans le modèle

La survie infantile : elle se définie par opposition à la mortalité infantile, encore appelée mortalité de la première année de la vie, qui est l'action de la mort sur une population depuis la naissance jusqu'au premier anniversaire. C'est donc le fait, pour un enfant né vivant, de survivre jusqu'à son premier anniversaire. Elle sera mesurée par la variable dichotomique «survie infantile» qui prendra la valeur 0 si l'enfant est décédée avant son premier anniversaire et 1 dans le cas contraire (c'est-à-dire que l'enfant a survécu au moins jusqu'à son premier anniversaire).

Utilisation des méthodes contraceptives moderne : elle permet de mettre en lumière les pratiques de la femme face à la P.F. C'est une variable dichotomique qui prendra la valeur 1 si la femme a utilisé au moins une méthode contraceptive moderne et la valeur 0 dans le cas contraire. Le choix des méthodes moderne résulte du fait que l'efficacité des autres méthodes de contraception comme les méthodes traditionnelles n'est pas scientifiquement prouvée, peuvent conduire à des résultats mitigés et sont difficilement contrôlables.

Ces sont les variables qui médiatisent l'action de la variable indépendante sur la variable dépendante. Pour notre étude, nous retiendrons les variables relatives aux comportements procréateurs. Ces variables médiatisent en effet l'action de l'utilisation des méthodes contraceptives moderne sur la survie infantile.

ü Intervalle intergénésique précédent : c'est la longueur de l'intervalle de temps qui sépare l'enfant précédent à l'enfant index. Il sera recodé en trois modalités :

Notons ici que les femmes ayant déjà mis une seule fois n'ont pas d'intervalle intergénésique correspondant. Ainsi, ces dernières selon identifiées par « les non-concernées (système manquant)» pour cette variable.

ü Age de la mère à l'accouchement : il correspond à l'âge qu'avait la mère au moment de la naissance de son enfant.

ü Rang de la naissance : c'est l'ordre de naissance de l'enfant pour sa mère. Il sera recodé en trois modalités :

Ces sont des variables qui peuvent agir directement ou indirectement sur la survie infantile sans que l'étude ne soit portée sur ses effets. En d'autres termes, malgré l'influencent qu'elles peuvent avoir sur la variable dépendante, elles ne font pas parties des " indépendantes principales " ni des variables intermédiaires. Ainsi, elles empêchent l'observation intrinsèque des effets des variables indépendantes (principales) ou intermédiaires sur phénomène étudié. C'est pour cela que leurs effets doivent être contrôlés. Dans cette étude, il s'agit des variables relatives au contexte de résidence, aux caractéristiques du ménage, aux caractéristiques des parents et aux comportements sanitaires et nutritionnels des mères.

ü Milieu de résidence/socialisation qui seront saisi en deux modalités chacun: milieu rural et milieu urbain.

ü Religion de la mère sera saisie en : catholique, protestante, et autres religions.

ü Niveau d'instruction de la mère/du conjoint : il correspond au plus haut niveau d'étude atteint par la mère/le conjoint et seront saisi en trois modalités à savoir : sans niveau, niveau primaire et niveau secondaire et plus.

ü Assistance à l'accouchement sera transformée en une variable dichotomique « assistance médicale à l'accouchement » qui prendra la modalité :

- Personnel qualifié, si la mère a été assistée par un personnel de santé ;

- A accouché à l'hôpital pour celles qui ont accouchés d'une structure de santé ;

ü Vaccination contre la polio 0 et le BCG aura pour modalités : Aucun des deux vaccins, au moins un des deux vaccins.

La prise en compte des deux vaccins uniquement a été dû à l'impossibilité d'associer la survie infantile aux effets des autres vaccins étant donné que le calendrier vaccinal proposé par l'OMS va jusqu'au neuvième mois. En effet, tous les enfants n'ont pas été exposés à la vaccination pendant la même durée du fait que la plupart de décès infantile est enregistré avant le neuvième mois (donc avant la fin de la période de vaccinale pour l'enfant) et en particulier dans le premier mois de la vie. On ne sait pas alors si un enfant décès avant la date de vaccination contre une maladie le serait ou pas s'il n'était pas décédé. Il serait alors invraisemblable d'associer par exemple le décès d'un enfant âgé d'un jour à la non vaccination contre la Rougeole qui est indiqué à l'âge de 9 mois. En effet, malgré qu'il soit décédé, l'enfant était nécessairement dans les mêmes conditions immunitaire vis-à-vis de la rougeole que les survivants au même âge. Ainsi, rien ne prouve que sa non vaccination contre cette maladie ait précipitée sa mort. De plus, la vaccination est saisie ici comme un comportement sanitaire de la mère vis-à-vis de son enfant. Une mère qui ne vaccine pas son enfant observe un mauvais comportement sanitaire vis-à-vis de celui-ci. Ainsi, il serait illogique de taxer une mère de mauvais comportement alors que son enfant n'a pas pu survivre jusqu'à la date de vaccination fixée par le calendrier. Cela nous a conduit à ne considérer que les deux vaccins ci-haut cités qui doivent être administrés dès la naissance. Toute naissance vivante est en effet dans ce cas exposée à ces vaccins et la non vaccination pourra être considérée comme un mauvais comportement.

ü Taille de l'enfant à la naissance : cette variable n'est qu'un approxis de la variable poids de l'enfant à la naissance (qui compte environ 70% de valeurs manquantes, raison pour laquelle elle a été exclu du modèle) qui rend compte de l'état de santé de celui-ci à la naissance, mais aussi de celui de la mère résultat des comportements observés par la mère au moment de la grossesse. La taille de l'enfant à la naissance, qui avait été saisie en cinq modalités (très petit, petit, moyen, plus grand que la moyenne, très grand) sera recodée en trois modalités (petit, moyen, grand). Petit pour très petit et petit, moyen pour moyen, et pour plus grand que la moyenne et très grand.

ü Activité économique de la mère sera recodée en cinq modalités : Inactive, Service, Commerçante, Agricultrice, Ouvrière.

ü Activité économique du conjoint sera recodée en quatre modalités : Service, Commerçant, Agriculteur, Ouvrier.

En guise de synthèse, résumons dans le tableau suivant les variables opérationnalisant les concepts utilisés dans le modèle conceptuel :

q. 2.3.4. HYPTHESES SPECIFIQUES

A la lumière de ce qui précède, l'hypothèse générale de l'étude se décompose en trois hypothèses spécifiques suivantes:

H1 : La longueur de l'intervalle entre la naissance précédente et celle de l'enfant index est positivement corrélée à la survie infantile de ce dernier. On s'attend à ce que, plus la mère espace ces deux naissances, plus l'enfant index a de chances de fêter son premier anniversaire. (Espacement des naissances)

H2 : Le report des naissances aux âges propices à la procréation augmente les chances de survie infantile. En d'autres termes, un enfant né d'une mère ayant un âge propice à la procréation (pas trop précoce et pas trop tardive), généralement entre 20 ans et 34 ans, a plus de chances de survivre jusqu'à son premier anniversaire comparé autres enfants.

H3 : Une bonne limitation des naissances agit positivement sur la survie d'un enfant au cours de sa première année de la vie. On s'attend à ce que un enfant de rang deux à six ait plus de chances de fêter son premier anniversaire que les autres.

r. 2.3.6. SCHEMA ANALYTIQUE

2.4 METHODOLOGIE DE L'ETUDE

Tout travail scientifique cherche à tester les hypothèses émises dans cette recherche afin d'atteindre les objectifs fixés au départ. Il doit donc s'appuyer sur des données réelles de qualité et des méthodes d'analyses bien élaborées qui sont un préalable à celui-ci.

Ainsi, ce chapitre traite de la source et de l'évaluation de la qualité des données, de la construction du fichier d'analyse, et des méthodes et modèles d'analyses utilisés.

Pour tester nos hypothèses d'étude, nous utiliserons les données de l'Enquête Démographique et de Santé du Rwanda (EDSR-III) réalisée en 2005. Cette enquête est la troisième du genre après celles menées successivement en 1992 et 2000. Elle visait la population des individus qui résidaient dans les ménages ordinaires à travers tout le pays. Elle a été réalisée sur un échantillon représentatif de femmes de 15-49 ans et d'hommes de 15-59 ans (cependant, notre étude portera uniquement sur l'enquête femme).

La méthode d'enquête utilisée est un sondage par grappes stratifiée à deux degrés. La base de sondage est la liste des zones de dénombrement (ZD) du Recensement Général de la Population et de l'Habitat de 2002 (RGPH-2002), préparé par le Service National de Recensement. A cause de la répartition non proportionnelle de l'échantillon parmi les strates, et du fait qu'on a fixé le nombre de ménages dans chaque grappe, des taux de pondération ont été utilisés pour assurer la représentativité actuelle de l'échantillon au niveau national et au niveau régional.

Au total, 10 644 ménages ont été sélectionnés pour l'EDSR-III et, parmi eux, 10.307 ménages ont été identifiés au moment de l'enquête, soit 96,8% de ménages sélectionnés. Parmi ces 10.307 ménages, 10.272 ont pu être enquêtés avec succès, soit un taux de réponse de 99,7 %. A l'intérieur des 10.272 ménages enquêtés, 11.539 femmes âgées de 15-49 ans ont été identifiées comme étant éligibles pour l'enquête individuelle, et pour 11.321 d'entre elles, l'interview a pu être menée à bien. Le taux de réponse s'établit donc à 98,1 % pour les interviews auprès des femmes.

Trois questionnaires ont été utilisés au cours de l'EDSR-III : le Questionnaire Ménage, le Questionnaire Femme et le Questionnaire Homme (les deux premiers nous concernent dans cette étude).

Le Questionnaire Ménage a été utilisé pour lister tous les membres habituels et les visiteurs des ménages sélectionnés. Des informations de base sur les caractéristiques de chaque personne ont été collectées, y compris l'âge, le sexe, l'éducation et le lien avec le chef de ménage. L'objectif principal de ce Questionnaire était d'identifier les femmes et les hommes éligibles pour des interviews individuelles. Il a aussi permis de collecter des informations sur les caractéristiques du ménage.

Le Questionnaire Femme a été utilisé pour collecter des informations sur toutes les femmes en âge de procréer (15-49 ans). Ces informations concernaient entre autres, l'histoire génésique, les comportements en matière de santé de la reproduction, de nutrition de l'enfant, ...

xviii. a.2. Objectif de l'EDSR-III

- Recueillir des données à l'échelle nationale qui permettent de calculer des taux démographiques essentiels, plus particulièrement les taux de fécondité et de mortalité infantile et infanto juvénile et d'analyser les facteurs directs et indirects qui déterminent le niveau et la tendance de la fécondité et de la mortalité infanto juvénile ;

- Mesurer les niveaux de connaissance et de pratique contraceptive des femmes et des hommes;

- Recueillir des données sur la santé familiale : vaccination, prévalence et traitement de la diarrhée, des Infections des Voies Respiratoires Aiguës (IRA) et de la fièvre et/ou de convulsions chez les enfants de moins de cinq ans, visites prénatales et assistance à l'accouchement ;

- Recueillir des données sur les pratiques nutritionnelles des enfants, y compris l'allaitement, et dans la moitié des ménages échantillonnés, prendre des mesures anthropométriques pour évaluer l'état nutritionnel des femmes et des enfants, et réaliser un test d'anémie auprès des enfants de moins de cinq ans, des femmes de 15-49 ans et des hommes de 15-59 ans ;

b. Limites méthodologiques et évaluation de la qualité des données de l'EDSR-III

Les résultats des enquêtes sont tributaires de la qualité des données. Une première tâche à laquelle on doit s'atteler avant d'effectuer une quelconque analyse consiste donc à

évaluer la qualité des données à utiliser. Ceci permet de connaître les biais pouvant exister et les limites de l'étude.

Comme toutes les enquêtes rétrospectives, seules les femmes survivantes ayant passé la nuit précédant le passage de l'agent enquêteur dans les ménages ont été enquêtées. Les femmes décédées ou celles n'ayant pas passé la nuit de référence dans leurs ménages sont ainsi exclues de l'échantillon. Ceci entraîne un biais de sélection du fait que les enfants dont les mères sont décédées sont susceptibles d'avoir un risque de mortalité élevé que les autres alors qu'ils ont été exclus de l'échantillon. De plus, n'ayant aucune idée sur la durée ou le motif d'absence des mères qui n'ont pas passés la nuit de référence dans leurs ménages, il pratiquement impossible de contrôler les effets de celle-ci sur la survie de leurs enfants. Ainsi, on est conduit à émettre l'hypothèse de non sélection pour les femmes enquêtées qui suppose que l'échantillon choisit est représentatif de la population cible. En d'autres termes, elle stipule que les mères décédées ou absentes auraient eu les mêmes comportements que ceux observés chez les mères enquêtées et que donc les enfants orphelins ou dont les mères sont absentes seraient soumises aux mêmes risques de mortalité que ceux des mères enquêtées. Cette hypothèse est peu réaliste dans le contexte africain où la mère reste irremplaçable pour la santé de son enfant. De plus, les mères décédées étaient probablement les moins robustes que celles qui sont encore en vie. Ce qui pouvait augmenter les risques de mortalité chez leurs enfants. De même pour les mères absentes à cause de longues maladies, surtout si celles-ci souffraient pendant la grossesse ou même lors de la période infantile.

Nous supposons aussi qu'il n'y a pas d'effet sélection pour les enfants observés parmi tous les enfants nés vivants d'une femme enquêtée. En d'autres termes, nous supposons que les mères ont eu les mêmes comportements tant pour les enfants décédés que pour les survivants. Ce qui est invraisemblable du fait qu'une mère peut être amenée à changer de comportements suivant les expériences vécues des précédentes naissances ou des événements survenus à celles-ci. De plus, le fait que ces enfants soient décédés et non les autres peut être dû effectivement à ces comportements différentiels des mères. Cette démarche pose un problème. En effet, il est impossible d'associer les variables relative aux comportements de la mère en matière de santé à un enfant décédé si sa mère n'a eu que lui seul au cours de la période retenue pour l'enquête ou si les autres enfants nés avant ou après lui au cours de la période de l'enquête sont aussi décédés.

Lorsqu'on cherche à expliquer la mortalité des enfants par les caractéristiques et comportements de leurs mères, comme la pratique contraceptive moderne, les enquêtes EDS présentent une autre limite : il existe souvent un décalage entre les caractéristiques et comportements de la mère au moment de l'enquête et au moment du décès de l'enfant. La mère peut avoir eu recours à la pratique contraceptive moderne après la naissance ou même le décès de son enfant, peut-être même pour éviter que ne se reproduise un problème constaté sur l'enfant décédé. Tout de même, les enquêtes biographiques permettraient de surmonter un tel inconvénient. Ainsi, les résultats peuvent conduire à des conclusions mitigées lorsque l'écart est important.

Le caractère rétrospectif des renseignements recueillis lors des EDS entraîne un autre problème méthodologique qu'est la « troncature » lorsque l'on s'intéresse à la mortalité des enfants sur une période de 5 ans avant la date de l'enquête. En effet, tous les enfants n'ont pas été exposés au risque de décéder pendant une même durée. Les générations les plus récentes comme celle d'enfants nés l'année qui précède l'enquête ne l'ont été que pendant 0,5 an en moyenne (sous l'hypothèse d'uniforme répartition des naissances durant ces douze derniers mois) : C'est l'effet de troncature. Il est alors nécessaire de délimiter une période d'analyse dans laquelle tous les enfants ont été soumis au risque de connaître l'événement « décès » pendant la même durée. Cette exigence est satisfaite comme le montre la Graphique 2.1 qui explicite la délimitation des quatre générations d'enfants sur lesquelles porte l'étude.

Graphique 2.1 : Diagramme de Lexis pour les cinq dernières générations précédent l'enquête

En particulier, pour l'étude de la survie infantile, les enfants concernés doivent avoir été exposés aux risques de décès infantile durant une année (pour ceux qui sont encore en vie) ou l'auraient été s'ils n'étaient pas décédés. Ainsi, sommes-nous obligés d'exclure la dernière génération de notre analyse, c'est -à- dire celle des enfants nés au cours de la période annuelle [t-1, t], puisqu'elle ne satisfait pas à cette condition. En effet, rien ne permet de dire qu'un enfant survivant de cette génération atteindra ou non son premier anniversaire.

Compte tenu de ce problème et du faible effectif de décès qu'on enregistrerait dans les générations totalement exposées au risque de décéder si nous considérons une période annuelle, [t-2, t-1] uniquement par exemple, nos analyses porteront sur la cohorte d'enfants nés au cours de la période [t-5, t-1], c'est-à-dire les quatre dernières générations précédant les douze mois avant de l'enquête.

Les limites des enquêtes par sondage tiennent essentiellement aux erreurs d'échantillonnage et aux difficultés de désignation de l'échantillon. On distingue pour cela trois sources d'erreurs : erreur d'échantillonnage, biais d'échantillonnage, erreur indépendante de l'échantillonnage. La première source d'erreur est le degré de variation des réponses suivant l'échantillon. En effet, l'échantillon constitué étant aléatoire, le tirage aurait pu tomber sur un autre et les réponses enregistrées auraient été au moins quelques peu différentes de celles qui l'ont été effectivement. Cette erreur peut être contrôlée par le dispositif de collecte. Des biais pourraient être dus au plan de sondage utilisé (base de données défectueuse, éléments manquants, méthode de tirage de l'échantillon, etc.) et/ou à une mauvaise procédure d'estimation. Enfin, indépendamment des problèmes liés à l'échantillon, il existe des sources d'erreurs dues principalement aux variations causées par les enquêteurs, les opérations de codage, des erreurs de mesure, des données manquantes, etc.

b.5. Biais relatifs aux informations spécifiquement liées à la santé de l'enfant

Certaines informations liées aux comportements nutritionnels et sanitaires de la mère vis-à-vis de son enfant (vaccination, visites prénatales, durée d'allaitement,...) n'ont été posées que pour les enfants encore en vie au moment de l'enquête. Ainsi, il pratiquement impossible d'utiliser ces informations pour étudier l'influence de ces comportements sur les risques de décès ou les chances de survie infantile. Pour pallier à ce problème, nous sommes conduit à poser une hypothèse forte considérant que les mères ont observées les mêmes comportements pour ces enfants que ceux qui sont encore en vie. Cependant, cette hypothèse n'est pas toujours vérifiée puisque les comportements d'une mère peuvent varier suivant les circonstances et le temps. Cela risque donc de sous estimer la mortalité infantile du fait que les enfants décédés ont en moyenne plus de chances d'avoir eu un comportement défavorable de la part de leurs mères.

Une autre limite vient de la mauvaise qualité des données sur les variables poids à la naissance et mesures anthropométriques rendant compte de l'état sanitaire et nutritionnel de l'enfant et de la mère pour lesquelles les valeurs manquantes sont d'environ 70%. Ces facteurs sont en effet capital pour une étude sur la survie infantile du faite qu'elles font partie des déterminants proches de la mortalité infantile. Cela nous a conduit à chercher des facteurs approximatifs comme la taille de l'enfant à la naissance qui ne montre pas en réalité le vrai poids puisque l'enquêteur devrait se contenter de la simple déclaration de la mère estimant que son enfant était né très petit, petit, moyen, grand ou très grand sans donner aucune précision sur la vraie valeur de ce signifie ces termes.

Par ailleurs, les données dont nous disposons ne nous permettent pas d'utiliser le facteur « allaitement » malgré toute son importance pour rendre compte de l'état nutritionnel de l'enfant. En effet, ce dernier peut être saisi, par ordre d'importance, à travers : la durée d'allaitement, l'âge au sevrage partiel, le type d'allaitement ou la consommation du colostrum. Or, ces données ne permettent l'utilisation d'aucune de ces variables :

L'utilisation de la variable « durée d'allaitement » présente une limite liée à la manière dont elle a été saisie. En effet, pour saisir l'information concernant cette variable, l'enquêtée répondait aux questions suivantes :

- Si oui, « allaitez-vous encore ? », et au cas où elle n'allaitait plus son enfant, « pendant combien de mois avez-vous allaité (nom) ? » (uniquement si l'enfant est en vie).

Ainsi, pour les enfants encore allaités, il est difficile de connaître à priori le moment auquel leur mère va arrêter l'allaitement, leur durée d'allaitement correspond alors à leur âge actuel. En revanche, pour ceux qui sont décédés, on peut se demander si c'est l'arrêt précoce d'allaitement qui a provoqué le décès (auquel cas l'allaitement serait un des facteurs explicatifs du décès de l'enfant) ou bien au contraire si l'arrêt de l'allaitement était dû au décès de l'enfant (auquel cas la durée d'allaitement n'a rien à voir avec le décès de l'enfant) (RAKOTONDRABE., 2004). A titre d'exemple, un enfant qui décède un jour après sa naissance aura tété au plus un jour. Pouvons-nous penser que c'est le fait qu'il soit allaité uniquement un jour qu'il est décédé ? ou que cela ait contribué à cette mort ?

L'utilisation de cette variable peut dans ce cas introduire un biais dans les résultats des analyses du fait que la durée d'allaitement saisie par l'enquête ne correspond pas au moment de sevrage de l'enfant. En effet, la durée moyenne d'allaitement (ou âge moyen au sevrage total) pour les enfants décédés ne peut pas dépasser un an du fait que les décès qui nous concernent sont ceux des enfant de moins d'un an alors que la moyenne de l'ensemble était d'environ 25 mois en 2005. Cela peut conduire à des conclusions erronées affirmant que les enfants décèdent parce que leurs mères observent un mauvais comportement en refusant des les allaiter. Or, l'enquête n'a saisie aucune information sur l'âge au sevrage de l'enfant (ni sur le sevrage partiel, ni sur le sevrage total). De plus, le type d'allaitement n'est même pas saisi alors que la consommation du colostrum ne l'a été que pour la dernière naissance uniquement et ne peut donc pas être utilisée dans notre étude puisque la prise en compte de cette naissance uniquement surestimerait largement la survie infantile. Ainsi, malgré toute l'importance de l'allaitement sur la survie infantile, elle ne sera pas utilisée dans nos analyses.

L'âge est l'une des variables les plus importante dans l'analyse démographique. Cependant, cette variable est d'ordinaire à la source d'erreurs de mémoire et d'autres types de biais surtout dans le contexte de faible alphabétisation. Une mauvaise déclaration de l'âge peut donc conduire à des analyses détournées et à des conclusions fallacieuses. L'examen des données sur l'âge des femmes déclaré à l'enquête peut donner une idée sur la qualité de celles-ci. Ainsi s'impose avant toute chose une évaluation de la qualité des données sur l'âge déclaré des femmes. L'échantillon étant aléatoire (aucun quota imposé selon l'âge des femmes parmi celles éligibles), on s'attend à ce que les effectifs des femmes décroissent avec l'augmentation de l'âge à cause de la mortalité. Les femmes plus âgées ayant été exposées à la mortalité plus longtemps que leurs petites soeurs, leur effectif devraient diminuer toutes choses égales par ailleurs.

Graphique 2.1: Répartition des femmes enquêtées (en %) selon l'âge déclaré.

La figure précédente n'indique aucune préférence pour les âges ronds ou semi-ronds, ce qui laisse penser à une bonne déclaration sur cette variable. Afin d'approfondir un peu plus cette évaluation de la qualité des données sur l'âge et en savoir plus sur une éventuelle attraction ou répulsion, nous calculons ci-après les indices de Whipple et de Myers.

L'indice de Whipple (I _w) permet de mesurer le degré de préférence des âges se terminant par 0 ou 5. Le calcul de cet indice consiste à prendre l'effectif total des femmes âgées de 23 à 62 ans, calculer la somme des effectifs des femmes de cet intervalle dont les âges se terminent par les chiffres 0 ou 5, et faire le rapport de cette dernière au un cinquième de l'effectif total. L'indice ainsi obtenu varie entre zéro et cinq. Mais pour les données issues des EDS (Gendreau et al, 1985), concernant uniquement les femmes de 15 ans à 49 ans, la formule est la suivante :

Les valeurs proposées par les Nations Unies pour apprécier la qualité des données sur l'âge à partir de cet indice sont (Roger et al, 1981) :

ü Si I _w = 0, il y a répulsion total pour les âges se terminant par 0 et 5 ;

ü Si I _w= 1, il n'y a préférence ni répulsion pour les âges terminant par 0 ou 5 ;

ü Si 1 < I _w< 5, il y a attraction d'autant plus forte que I _west proche de 5.

Cependant, ces valeurs sont très théoriques, ainsi, les Nations Unies propose la classification suivante relative à l'Indice de Whipple (Roger et al, 1981) :

ü Si 1,05 = Indice de Whipple = 1,099 : les données sont relativement exactes ;

Le calcul de l'indice de Whipple pour les données des EDSR-III 2005 donne une valeur de I _w =1,013. Cette valeur est inférieur à 1,05 et suggère que les données sont très exactes. Cela signifie en outre qu'il n'y a aucune attraction ni répulsion pour les âges ronds et semi ronds. On peut donc dire que les femmes enquêtées ont globalement bien déclaré leurs âges. Cela confirme les observations faites sur le graphique précédent. Cependant, l'indice de Whipple présente certaines limites. Il ne permet de se prononcer que sur la préférence aux âges se terminant par zéro ou cinq.

Contrairement à l'indice de Whipple, celui de Myers mesure la répulsion ou l'attraction pour chacun des chiffres compris entre zéro et neuf. Il permet aussi de se prononcer de façon globale sur l'ensemble des chiffres. Cet indice présente aussi l'avantage d'éliminer, au moins en partie, la diminution des chiffres entre les âges en se servant des effectifs pondérés. Il varie entre 0 et 180. Plus il est proche de zéro, meilleure est la déclaration des âges. Pour chaque chiffre, le signe négatif du coefficient indique une répulsion, tandis que le signe positif traduit une attraction. La valeur absolue du coefficient renseigne sur l'ampleur de la préférence (Gendreau, 1993). Elle sera chaque fois comparée à 20 pour apprécier la force de cette attraction ou répulsion aux âges se terminant par le chiffre concerné alors que la valeur de l'indice sera comparé à 0 et à 180 pour apprécier la qualité globale des données en rapport aux éventuelles préférences ou répulsions.

On calcul les sommes

des effectifs des personnes 10 ans et plus, dont les âges se terminent respectivement par chacun des chiffres de 0 à 9.

Soit P (10d+u), l'effectif des personnes dont l'âge a pour chiffre des dizaines « d » et pour chiffre des unités « u » :

u	Su	u+1	S'u	9-u	Tu	100Tu/T	100T/T-10	\|100T/T-10\|
0	1033	1	565	9	6121	8,328	-1,7	1,7
1	948	2	483	8	5763	7,840	-2,2	2,2
2	1045	3	540	7	6916	9,410	-0,6	0,6
3	1017	4	531	6	7254	9,868	-0,1	0,1
4	911	5	481	5	6959	9,468	-0,5	0,5
5	870	6	484	4	7158	9,738	-0,3	0,3
6	819	7	449	3	7081	9,634	-0,4	0,4
7	785	8	429	2	7139	9,712	-0,3	0,3
8	1013	9	493	1	9607	13,070	3,1	3,1
9	950	10	519	0	9504	12,930	2,9	2,9
TOTAL					73503	100		12,0

Le tableau précédent donne les écarts des pourcentages de chacun des effectifs remaniés avec l'effectif théorique 10. On remarque que ces écarts ne se pas élevés, ce qui signifie qu'il n'y a pas de préférence prononcée d'âge. La somme des valeurs absolues de ces écarts donne l'indice de Myers qui est ici de 12. Cet indice confirme encore une fois l'absence de préférence ou d'aversion d'une manière globale. L'étude des écarts observés à chaque âge se terminant par un chiffre de 0 à 9 montre des faibles attractions aux âges se terminant par 8 et 9 et de faibles répulsions aux âges 0 et 1. Cependant, ces écarts sont suffisamment faibles qu'on ne peut pas affirmer qu'il y a eu préférence ou aversion à ces âges. Ainsi, ces résultats nous laissent penser que les données observées sur l'âge des femmes sont de bonne qualité.

Néanmoins, le graphique 2.1 a montré de petites irrégularités sur la courbe représentative des effectifs des femmes enquêtées par année d'âge déclaré au moment de l'enquête. Pour corriger ces irrégularités, nous procédons à un lissage de cette courbe en opérant des regroupements des femmes par groupes quinquennaux. De même, on s'attend à ce que la courbe représentant les effectifs des femmes enquêtées par groupes d'âges quinquennaux soit monotone décroissante. En d'autres termes, plus l'âge augmente, l'effectif femmes du groupe devrait diminuer. Le graphique suivant représente les effectifs des femmes enquêtées pas groupes d'âges quinquennaux.

Graphique 2.2 : Répartition (en %) des femmes enquêtées par groupes d'âges quinquennaux.

L'examen de ce graphique montre effectivement une décroissance régulière des effectifs des femmes à mesure que l'âge augmente. Ainsi, nous pouvons confirmer encore une fois que la qualité des données sur l'âge des femmes enquêtées est bonne d'autant plus que nos analyses utiliseront les données agrégées et non les données en année d'âge.

Dans les enquêtes rétrospectives, les femmes oublient généralement certaines naissances, particulièrement lorsque les enfants n'habitent plus avec elles ou lorsque la naissance est suivie du décès de l'enfant à un âge très jeune. L'omission des naissances ou des décès peut donc être volontaire, surtout dans le contexte africain (pour des raisons culturelles ou de superstition), ou due à une défaillance de mémoire. En procédant à l'examen des tendances internes observées (naissances et décès), on peut avoir une idée sur l'importance de ces omissions. Ces tendances ne doivent pas s'écarter beaucoup de l'ordinaire, dans le cas contraire, cela traduirait une omission des naissances ou une hausse récente de la mortalité après une baisse dans les périodes moins récentes, ce qui peut être improbable (connaissant le contexte du pays).

Dans un pays à fécondité naturelle, le nombre moyen d'enfants par femme croît avec l'âge jusqu'à 49 ans. Ceci pourrait s'expliquer par le fait que la durée moyenne d'exposition au risque de conception augmente avec l'âge jusqu'à la ménopause. De ce fait, en l'absence d'une forte hausse de la fécondité dans le temps, l'observation d'une baisse de la parité moyenne lorsqu'on l'âge augmente ne peut alors s'expliquer que par une omission d'enfants nés vivants ou un rajeunissement (ou vieillissement) de certaines mères.

Graphique 2.3: Répartition du nombre moyen d'enfants nés vivants selon le groupe d'âge des femmes

Le graphique précédent montre globalement une augmentation régulière de la parité moyenne selon l'âge déclaré de la femme. Remarquons cependant de petites perturbations aux âges 39 et 48 ans où la parité atteinte chute spontanément en faveur des âges qui suivent. Théoriquement, une diminution brusque de la parité s'expliquerait soit par un vieillissement de certaines mères, des omissions d'enfants ou un changement de la fécondité dans le temps. Pour le cas présent, il est difficile de se prononcer puisque les attractions sont souvent observées pour les âges ronds ou semi ronds et non sur 39 et 48 ans. De plus, il n'est pas aussi réaliste de penser que les omissions ou le changement de la fécondité aient des effets observables uniquement à 39 et 48 ans. Nous n'oublions pas aussi que la taille de l'échantillon est un élément important dans la précision des estimations, le fait observé peut donc être dû à la non représentativité de l'échantillon (quand les données sont désagrégées, la taille de l'échantillon peut devenir insuffisant et l'échantillon non représentatif à tous les âges) et non à une mauvaise déclaration des âges. Ainsi, on peut estimer que les naissances sont à peu près bien déclarées.

Pour essayer de remédier à ces petites rancunes observées, on va procéder à un regroupement de femmes en groupes quinquennaux. Ainsi, le graphique ci-après représente les parités moyennes des femmes par groupes d'âge quinquennaux au moment de l'enquête.

Graphique 2.4 : Parités moyennes des femmes selon leurs groupes d'âges à l'enquête.

L'examen de cette courbe montre une croissance régulière des parités moyennes en fonction de l'âge de la femme au moment de l'enquête. Ainsi, on peut penser que, les naissances ont été globalement bien déclarées ou que si mauvaises déclarations il y a eu, elles n'ont pas été trop importantes pour mettre en cause la qualité des résultats des analyses sur les naissances vivantes.

c.2.2. Evaluation de la qualité des données sur les enfants décédés selon l'âge de la mère

Il est généralement observé à partir des enquêtes présentant des résultats cohérents, une corrélation positive régulière du nombre moyen d'enfants décédés ou de la proportion d'enfants décédés par femme et l'âge de celle-ci au moment de l'enquête à partir du groupe d'âge 20-24 ans (Gendreau, 1985). En effet, la durée moyenne d'exposition aux risques de décéder est plus élevée pour les enfants nés des femmes plus âgées au moment de l'enquête du fait que ces enfants sont en moyenne plus âgés que ceux issus des femmes plus jeunes.

Graphique 2.5 : proportion de décès observés selon l'âge de la mère à l'enquête

L'analyse du graphique précédent montre globalement que le nombre d'enfants décédés par femme croît avec l'âge de la femme au moment de l'enquête. On peut alors dire que les omissions de décès ne sont pas importantes même pour les femmes aux âges avancés. Cependant, on remarque un pic prononcé à 18 ans qui serait peut-être dû à la surmortalité généralement observée chez les enfants issus des femmes très jeunes ajouté à un transfert des naissances issues des femmes de mois de 18 ans qui déclarent avoir 18 ans. Ça peut être dû aussi au faite que c'est âge l'égal d'entrée en union. En effet, les jeunes mères en union au moment de l'enquête chercheraient à déclarer un âge de 18 ans pour légaliser leur union, tout au moins socialement, dans un pays où les unions libres sont réprimandées. Or, les enfants nés de ces dernières courent plus le risque de mourir que ceux issus des femmes un peu plus âgées. Cette hypothèse est confortée par le fait qu'aux âges 15, 16 et 17 ans il n'y a eu aucun décès déclaré. Ce qui n'est pas vraisemblable puisqu'au cas où on supposerait que l'échantillon est représentatif, cela voudrait que durant les quatre années précédent les douze mois avant l'enquête les enfants nés vivants issus des femmes âgées de 15 à 17 ans au moment de l'enquête n'ont couru aucun risque de décès. Ainsi, nous exclurons ces enfants de nos analyses ultérieures. Cela ne causera pas de problèmes du fait qu'ils ne représentent que 0,2% de l'ensemble des enfants nés vivants dans cette période.

Une première correction peut être effectuée en agrégeant les données par groupe d'âges quinquennaux.

Graphique 2. 6 : Proportion d'enfants décédés selon le groupe d'âges des mères au moment de l'enquête.

L'étude du graphique précédent montre une croissance régulière de la proportion d'enfants décédés à partir du deuxième groupe d'âge (20-24 ans). La proportion élevée observée pour le premier groupe s'expliquerait comme nous l'avons dit par la surmortalité observée les mères très jeunes. Cela peut provenir aussi au faible effectif des enfants issus de ces femmes. Cela nous permet d'affirme que malgré qu'il y ait eu de mauvaises déclarations, l'agrégation des données sur les décès des enfants permet de les corriger.

Graphique 2.7 : Répartition des décès de moins d'un an selon l'âge en mois

Dans les pays en développement, l'insuffisance du suivi médical de la grossesse, de l'accouchement et du nouveau-né, joint à d'autres facteurs culturels, entraînent le plus souvent un nombre important de décès au cours du premier mois de la vie. Ce nombre de décès diminue régulièrement au fur et à mesure que les enfants avancent en âge. Cette tendance est confirmée par la proportion des décès néonatals dans la mortalité infantile qui ne devrait pas s'écarter de un tiers (Akoto, 1985). Le calcul de la proportion des décès néonataux dans la mortalité infantile, à partir des données de l'EDSR-III est de 0,47 (confer graphique précédent). Cette dernière est largement supérieure au tiers. De plus, on observe certaines irrégularités comme une petite diminution à 5 mois suivie d'une augmentation à 6 mois et une forte augmentation à 9 mois suivie directement d'une forte baisse à 10 mois. Cela suggère une l'existence petite attraction à 6 mois et une autre plus importante à 9 mois. Néanmoins, l'allure générale de la courbe montre que ces attractions ne sont pas d'ampleur à entraver la qualité des résultats des analyses d'autant plus que l'étude ne distinguera pas les décès des enfants par mois d'âge. Ainsi, nous en concluons que les imperfections observées sont faibles pour compromettre l'utilisation des ces données.

6. c.3. Evaluation de la qualité des données sur les variables à utiliser

Tableau 2.2 : Récapitulatif des observations sur les variables du modèle

Variables de l'étude	Effectif concerné	Effectif non-concerné	Effectif enquêté	Taux de non réponse
Age de la femme	6896	0	6896	0,0
Milieu de résidence	6896	0	6896	0,0
Région de résidence	6896	0	6896	0,0
Taille du ménage	6896	0	6896	0,0
Condition de vie du ménage	6896	0	6896	0,0
Milieu de socialisation	6896	0	6860	0,6
Religion de la mère	6896	0	6855	0,6
Niveau d'instruction de la mère	6896	0	6896	0,0
Niveau d'instruction du conjoint	6635	261	6618	0,3
Activité économique de la mère	6896	0	6890	0,1
Activité économique du conjoint	6635	261	6616	0,3
Pratique contraceptive	6896	0	6896	0,0
IIP	5577	1319	5577	0,0
Rang de la naissance	6896	0	6896	0,0
Age à l'accouchement	6896	0	6896	0,0
Nombre de visites prénatales	6896	0	6896	0,0
Lieu d'accouchement	6896	0	6873	0,0
Assistance à l'accouchement	6896	0	6896	0,0
Taille à la naissance	6896	0	6883	0,2
Vaccination (Polio 0 et BCG)	6896	0	6896	0,0
Survie de l'enfant	6896	0	6896	0,0

NB : Lors des analyses, sera créer une modalité résiduelle pour chaque variable ayant fait l'objet d'un filtre (c'est-à-dire ayant des non-concernés) afin de conserver la même taille de l'échantillon.

Dans toute opération de collecte on enregistre toujours des erreurs et des biais dû soit aux mauvaises déclarations (observations) ou aux techniques de collectes utilisées. L'EDSR-III non plus n'a pas échappée à cette réalité. Cependant, les analyses précédentes faites sur la qualité de ses données montrent que ces erreurs ne sont pas de nature à compromettre les résultats des analyses futures. Ainsi, sans être parfaites, les données issues de l'EDSR-III sont de qualité acceptable.

La prise en compte du contexte (espace et temps) de l'étude peut aider à comprendre certains résultats. S'agissant des erreurs liées à la déclaration de l'âge, plusieurs méthodes de lissage sont disponibles pour y remédier (méthodes de Carrier et Farrag; Arriaga ; etc.). De même, de nombreuses méthodes indirectes (P/F de Brass, modèle de Gompertz, tables types de mortalité, etc.) permettent d'ajuster les niveaux et les structures que ça soit pour la fécondité ou la mortalité en cas de mauvaise qualité des données. Cependant, dans le cadre de ce travail, ces techniques ne seront ni développées, ni utilisées. Malgré les quelques insuffisances soulignées ici et là, les données seront finalement analysées sans aucun ajustement. L'évaluation de leur qualité nous a permis de déceler certaines limites que l'on prendra en compte, en cas de nécessité, lors de l'interprétation des résultats de nos analyses.

Après avoir présenté et évalué la qualité des données à utiliser, nous allons entrer dans les analyses proprement dites. Ces analyses auront pour objectif de vérifier empiriquement les hypothèses de cette étude. Les résultats obtenus vont permettre de formuler, par la suite, des suggestions que se soient au niveau de la perspective de recherche ou au niveau des stratégies à mettre en oeuvre en matière de santé. Pour cela, il nous faut d'abord construire le fichier d'analyse et choisir les méthodes d'analyse à utiliser.

Afin de pouvoir mener à bien nos analyses et obtenir des résultats fiables, il nous est indispensable de construire un sous fichier d'analyse de données contenant toutes les informations dont nous avons besoin pour tester nos hypothèses et atteindre les objectifs de l'étude. Rappelons que l'un des objectifs de cette étude est d'évaluer la contribution de la planification familiale des femmes dans l'amélioration de la survie des enfants de moins d'un an au Rwanda. La population en observation est donc l'ensemble des enfants de moins d'un an. Or, comme évoqué dans le paragraphe concerne d'effet de troncature, la plupart des informations recueillies lors de l'enquête démographique et de santé du Rwanda 2005 pour étudier la mortalité des enfants portait sur les événements des cinq dernières années qui ont précédé l'enquête. La prise en compte de ce groupe quinquennal nous permet d'éviter les effets de troncature.

Concrètement, à partir du fichier femme de la base de données de l'EDSR-III renfermant les informations sur les femmes et leur histoire génésique, nous extrayons toutes les informations concernant l'étude, c'est-à-dire, les variables contextuelles, les caractéristiques des ménages et des parents, les comportements des mères vis - à - vis de leurs enfants telle que les visites prénatales, la vaccination,..., les comportements procréateurs, l'utilisation de la contraception et les caractéristiques de l'enfant.

- L'âge à l'accouchement a été construit à partir des dates de naissance de la mère et de l'enfant saisies en CMC selon la relation suivante : âge de la mère à l'accouchement (en années révolues)= partie entière de {[date de naissance de l'enfant (en CMC) - date de naissance de la mère (en CMC)]/12} ou grâce à SPSS en prenant la valeur de {[date de naissance de l'enfant (en CMC) - date de naissance de la mère (en CMC)]/12 - 0,5} arrondi à l'entier le plus proche.

- La variable dépendante « survie infantile (S.I) » a été créée à partir de l'âge de l'enfant au décès (variable B7) de la façon suivante :

L'indicateur condition de vie a été construit en recourant à l'AFCM (Analyse factoriel de classifications multiples) à l'aide du logiciel SPADV55. Les variables utilisées dans la construction de cet indicateur sont :

ü Condition de vie moyenne : ce groupe est composé, en moyenne, de ménages ne possédant ni télévision, ni électricité, ni réfrigérateur, ni voiture. Ils possèdent par contre des radios et des vélos, une toilette aménagée, des maisons en ciment et s'approvisionnant en eau de robinet extérieur. Ce groupe est susceptible d'avoir un niveau de vie moyen vu les conditions de vie des ménages qui le composent.

ü Condition de vie élevée : ce groupe est composé, en moyenne, de ménages possédant un télévision et ayant l'électricité comme mode d'éclairage, utilisant des toilettes aménagées, s'approvisionnant en eau de robinet intérieur et habitat dans des maisons en ciment. Ce groupe est visiblement celui des ménages riches.

NB : La distribution statistique des variables entrant dans la construction de cette indicateur sera donnée en annexe.

Remarquons enfin que les informations concernant les enfants décédés qui n'avaient pas été saisies au moment de l'enquête sur les variables comme la vaccination, nombres de visites prénatales,... ne causent plus de problèmes du faite que ces variables ont été remplacées par les comportements des mères malgré les conséquences évoquées ci-haut.

L'analyse des données est une démarche qui nous permet de mesurer les effets et les mécanismes d'action de la planification familiale des femmes appréhender à travers la pratique contraceptive moderne sur la survie infantile au Rwanda. Dans cette étude, trois niveaux d'analyses seront retenu: l'analyse univariée, l'analyse bivariée et l'analyse multuvariée.

Cette analyse permet de donner la distribution statistique d'une variable pour déterminer le poids de chacune de ses modalités, le taux de non-réponse, les non-concernés, les valeurs manquantes et/ou les valeurs aberrantes mais aussi la manière dont les valeurs sont dispersées par rapport à la moyenne, les caractéristiques de tendances centrales et la forme de la courbe de distribution (pour les variables quantitatives). C'est une analyse essentiellement descriptive qui ne vise pas à rendre compte des relations entre variables mais peut constituer une étape préliminaire pour une analyse plus poussée. Elle fait partie de l'étape de contrôle de la phase d'abstraction et permet enfin de recoder certaines modalités, de tester l'hypothèse de normalité, etc. (Anderson, 2001).

Dans cette étude, elle sera utilisée en vue du recodage des variables, de la mesure des taux de réponse et des non-concernés.

Ce niveau d'analyse permet d'étudier l'association entre les variables explicatives et la survie infantile à l'aide des tableaux croisées et du statistique du Khi deux.

En effet, notre variable dépendante étant qualitative dichotomique (survie infantile ou décès infantile) et les variables indépendantes qualitatives ou catégorielles, cette statistique est la mieux indiquée pour rendre compte de l'association entre ces variables. L'interprétation se fera à l'aide de la probabilité associée au Khi-deux. Ce niveau d'analyse sert aussi à connaître les différentielles de survie infantile entre les différentes modalités de la variable indépendante utilisée. Cependant, comme l'a bien dit Emile DURKHEIM : «lorsque deux faits sociaux sont en relation et qu'on pense que l'un est la cause de l'autre, il faut se demander si cette association ne serait pas due à quelque cause de cachée» (Legrand, 2008), les relations observées au niveau bivarié peuvent être fallacieuses du faite que ces observations sont faites toutes choses n'étant pas égales. En d'autres termes, elles ne tiennent pas compte des effets des autres variables en présence susceptibles de les influencer. Ainsi, est-il indispensable de recourir à une analyse multivariée afin de contrôler l'influence cachée de ces variables pour pouvoir évaluer les effets nets des variables analysées et confirmer ou d'infirmer les résultats observés au niveau bivarié.

L'analyse multivariée s'attache à résumer les données issues de plusieurs variables en minimisant la déperdition de l'information. Elle recouvre un ensemble de méthodes destinées à synthétiser l'information issue de plusieurs variables, pour mieux l'expliquer (Taffé, 2004). L'utilisation des différentes méthodes dépend de la nature des variables (variables qualitatives ou quantitatives).

Dans notre étude, nous ferons recours à la méthode de Régression Logistique Binomiale. Le choix de cette méthode vient du fait que nous sommes en présence d'une variable dépendante qualitative dichotomique et des variables indépendantes qui, elles aussi sont qualitatives ou catégorielles. Les résultats présentés par cette méthode cadre bien avec l'objectif poursuivi par cette étude car elle fournie les effets nets (rapport de côtes) de chaque variable indépendante.

La régression est une méthode à partir de laquelle on cherche à faire passer une courbe mathématique par un ensemble de points expérimentaux afin d'appréhender l'évolution du phénomène étudié (Leblanc, 2000 ; Essafi, 2003 cité par Taffé, 2004). L'évolution de la variable observée peut être expliquée à partir d'un ensemble de variables (les variables explicatives). Cette méthode vise donc à trouver la courbe passant au mieux par tous les points mesurés, soit en minimisant l'erreur (la distance entre courbe théorique et points expérimentaux).

La régression permet d'une part d'analyser dans quelle proportion les variables explicatives concourent à la formation de la variable d'intérêt ; d'autre part, le modèle ainsi réalisé peut être utilisé à des fins prédictives.

La régression linéaire dite « classique » cherche à faire passer la « meilleure » droite par un ensemble de points en minimisant l'erreur au sens des moindres carrés ; dans ce cas le modèle est l'équation d'une droite, soit Y = aX+b+å où Y représente la variable expliquée et X le vecteur de mesure (a et b sont les coefficients, å représente le résidu, ou l'erreur). Ainsi la mise en oeuvre de la régression linéaire sous tend donc que la variable d'intérêt Y soit de nature numérique car il semble difficile de borner le domaine de variation d'un domaine classique aux valeurs [0,1] reflétant une probabilité et donc une variable traduisant l'appartenance ou non à une catégorie. La variable d'intérêt doit être continue et les variables explicatives, quantitatives ou binaires. De plus les variables utilisées doivent vérifier la condition de normalité de la distribution et ne pas être fortement inter-corrélées (condition de multi-colinéarité) (Box, 1966 cité par Legrand, 2008).

Dans le cas où la variable expliquée est qualitative, la régression logistique permet d'étudier l'effet des variables explicatives de nature qualitative et quantitative. La nature exacte de la variable d'intérêt (binaire, ordinale, nominale), va donc imposer l'utilisation de régressions logistiques binaire, ordonnée, polytonale ou encore conditionnelle (Thomas, 2000 cité par Taffé 2004). Pour une variable dépendante binaire, une régression logistique « classique » peut être mise en oeuvre. Si la variable à expliquer comporte plus de deux modalités, il faudra alors avoir recours à une régression logistique multinomiale.

En tant que procédure non paramétrique, la régression logistique présente l'avantage de « ne pas exiger de contraintes quant à la normalité » des distributions des variables. Les variables explicatives ne sont pas forcément de nature continue et le lien entre variable expliquée et explicatives n'est pas forcément linéaire. La régression logistique est moins une méthode d'inférence statistique qu'une méthode de classification; en effet, l'équation étudiée traduit la probabilité d'appartenance d'un individu a une catégorie ou un groupe (Sheskin, 2007 cité par Taffé 2004). Ainsi, contrairement à la régression traditionnelle (linéaire), les variables expliquées peuvent être de nature quantitative et/ou qualitative.

Soit Y une variable binaire (oui/non par exemple). Soit X une variable indépendante concourant à l'explication de Y. Y peut prendre la valeur 1 avec la probabilité P(Y=1/X) et la valeur 0 avec la probabilité (1-P(Y=1/X)). Le modèle s'exprime alors comme :

traduisant une probabilité, sa valeur doit être comprise dans l'intervalle [0,1].

Le domaine de variation de

est compris entre

., alors que

varie entre 0 et 1 ; une régression peut donc être mise en oeuvre. L'estimation des paramètres

est faite par la méthode du maximum de vraisemblance.

Dans le cas où plusieurs variables (x1,x2, ..., xn) explicatives sont intégrées à la régression, le modèle s'exprime alors comme étant :

Pour calculer les coefficients de la régression logistique, il suffit de prendre le logarithme du rapport des probabilités :

Ces coefficients sont estimés par la méthode du maximum de vraisemblance. Le rapport des probabilités est appelé « Odds» (côte). On définit l'Odd comme étant le rapport :

Où p traduit, par exemple, la probabilité de réussir une action et 1- p, la probabilité d'échouer. Il est important de noter que les coefficients de la régression logistique ne présente pas les odds mais les odds ratio (OR). Ces derniers traduisent les chances que la variable y prenne la modalité j versus la modalité de référence y=0, lorsque x=mod1, versus x=mod2. Si on note p0 la probabilité de réussir cette action pour une femme et p1 la probabilité de réussir cette même action pour un homme, alors l'OR associé au genre est égal au rapport :

Si l'OR prend la valeur 1, cela traduit le fait que la probabilité de réussir l'action est la même pour les hommes que pour les femmes. Une valeur supérieure à 1 indique par contre que les hommes ont plus de chance de réussir l'action que les femmes.

Dans le modèle logistique, les coefficients calculés sont en fait égaux au logarithme népérien de l'OR. Il faut donc appliquer la fonction exponentielle aux coefficients de la régression afin de pouvoir analyser les Odds Ratio.

La plupart des logiciels offrent deux types de résultats, les coefficients des X ou les odds ratio qui y sont associés.

Un coefficient négatif signifie que le Log odds (Ln?) décroît d'une proportion équivalente au coefficient pour tout accroissement unitaire de la variable indépendante. Le résultat observé concerne alors la variation du Log de odds en fonction de la variation de X et non la variation de la probabilité. Il est donc difficile de l'interpréter directement.

Si â est négatif ; e^â< 1 : on a moins de chance de vérifier la propriété. Les individus appartenant à la modalité considérée de la variable indépendante ont donc (1- e^â) moins de chance de subir l'événement étudié.

Si â est positif, e^â> 1 : on a plus de chance de vérifier la propriété. Les individus appartenant à la modalité considérée de la variable indépendante ont donc (e^â-1) plus de chances de subir l'événement étudié ou e^âfois plus de chance de subir le événement étudié. Où â représente la valeur du coefficient de X dans l'équation du modèle (Rwenge, 2008).

La statistique du khi-deux sert à s'assurer de l'efficacité globale du modèle. Elle permet de rejeter ou non l'hypothèse selon laquelle tous les coefficients dans le modèle sont nuls. Elle sert donc de test d'adéquation du modèle à prédire le phénomène étudié.

Ce test d'adéquation du modèle est fait à partir de la probabilité associée à cette statistique du khi-deux. Si cette probabilité est inférieure au seuil choisi, le modèle est adéquat. Ceci signifie que les variables indépendantes considérées dans l'ensemble expliquent la variation de la variable dépendante. Elles peuvent donc prédire la valeur de Y. Dans cette étude nous estimerons que le modèle est adéquat lorsque la probabilité associée au khi-deux est inférieure ou égale à 5%.

Evaluation du pouvoir discriminant du modèle : sensibilité, spécificité et courbe ROC (Taffé, 2004)

On utilise le modèle Logistique pour modéliser la probabilité des attributs 0/1 de la variable dépendante y en fonction des co-variables x1, x2, ..., xp. A partir des probabilités estimées on décide en fixant un seuil, par exemple à 5%, de classer l'individu dans la catégorie y = 1 si sa probabilité est supérieure au seuil et dans la catégorie y = 0 sinon. Il est donc intéressant de déterminer la performance du classement et comme celui-ci dépend du seuil (ou de la règle) choisi, nous allons considérer les notions de sensibilité et spécificité.

La sensibilité est définie comme la probabilité de classer l'individu dans la catégorie y = 1 (on dit que le test est positif) étant donné qu'il est effectivement observé dans celle-ci, c'est -à- la capacité de prédire un événement :

La spécificité est définie comme la probabilité de classer l'individu dans la catégorie y = 0 (on dit que le test est négatif) étant donné qu'il est effectivement observé dans celle-ci, c'est -à- la capacité à prédire un non-événement :

Comme indicateur de la capacité du modèle à discriminer nous utiliserons la courbe ROC (Receiver Operating Characteristic). L'aire sous cette courbe est une mesure du pouvoir prédictif de la variable X.

Cependant, le pseudo R²en est aussi un indicateur du pouvoir prédictif du modèle mais l'interprétation de cette dernière peut conduire à des résultats biaisés du fait que l'appréciation de sa grandeur dépend de l'expérience de l'utilisateur. En d'autres termes, il n'y a pas de règle de décision permettant de conclure si le modèle est bon ou pas. Ainsi, nos interprétations se feront grâce à la courbe ROC.

Pour ce qui concerne la présentation des résultats d'analyse aussi bien au niveau bivarié que multivarié, les conventions suivantes seront adoptées :

ü Trois astérisques (***) pour les paramètres significatifs à un seuil de 1% ;

ü Le symbole « ® » servira à l'identification de la modalité de référence pour les modèles de régression logistique.

Ces méthodes statistiques ainsi présentées nous permettront de vérifier nos hypothèses et de répondre à la question de l'étude. La constitution du fichier d'analyse permettra dans les chapitres suivants l'utilisation de ces méthodes d'analyse statistiques en vue de mettre en évidence des effets de la planification familiale des femmes sur la survie des enfants de moins d'un an au Rwanda et les mécanismes d'action.

CHAPITRE III : PLANIFICATION FAMILIALE DES FEMMES RWANDAISES ET SURVIE INFANTILE : ANALYSES DESCRIPTIVES (BIVARIEE)

L'objet de ce chapitre est de détecter une éventuelle relation susceptible d'exister entre la variable indépendante qu'est la contraception et la survie infantile. Cependant, l'effet de la contraception sur la survie infantile étant médiatisé par les variables des comportements procréateurs, nous sommes conduit à rechercher, à ce niveau, les relations que ces dernières entretiennent avec la survie infantile. Notons en passant qu'à ce niveau d'analyse, aucune conclusion sur ces associations ne peut être faite vu que l'analyse bivariée se fait sans tenir compte des effets des autres variables en présence. Ainsi, les relations observées à ce niveau pourront être infirmées ou confirmées par l'analyse « toute chose égale par ailleurs », c'est - à- dire l'analyse multivariée explicative.

7. 3.1 Relation entre pratique contraceptive moderne et survie infantile

Le graphique 3.1 et le Tableau 3 montrent globalement une corrélation positive entre la pratique contraceptive moderne des mères Rwandaises et les chances de survie de leurs enfants au moins jusqu'à leur premier anniversaire.

En effet, les enfants issus des femmes pratiquant la contraception moderne ont environ 96% (soit exactement 95,7%) de chances d'atteindre leur premier anniversaire contre 91% seulement pour leurs homologues issus des femmes ne recourant pas à la contraception moderne, soit 5% de différence. Une interprétation des quotients de mortalité est plus parlante et montre que ces derniers passent du simple au double lorsque la mère ne pratique pas contraception moderne, soit exactement 43%ochez les premières contre 90 ⁰/₀₀chez les secondes.Ainsi, un enfant issu d'une mère n'utilisant pas la contraception court environ deux fois plus de risques (2,09 fois exactement) de mourir avant son premier anniversaire que celui issu d'une mère qui y recourt. Inversement, le rapport entre leurs chances de survie infantile est d'environ 105 % en faveur du dernier. Cette différence de chances de survie infantile est significative au seuil de 1% et permet d'envisager une relation réelle entre la survie infantile et la pratique de la contraception moderne.

Cette relation n'était pas une surprise du fait que la pratique contraception moderne permet à la femme de planifier ces naissances dans la période la plus favorable, d'en empêcher la conception dans les périodes jugées défavorables à ces dernières ou à sa vie et d'éviter ainsi les grossesses à haut risques ou non désirées. Cependant, les mécanismes d'actions et le contexte dans lequel la pratique contraceptive agit sur la survie infantile nous imposent prudence qu'à l'existence de relation directe bien qu'elle soit significative à 1% à ce niveau d'analyse.

Graphique 3.1 : Relation entre pratique contraceptive moderne et survie infantile

8. 3.2 Relation entre l'intervalle intergénésique précédent et la survie infantile

A la lumière des résultats présentés dans le Tableau 3 et du graphique 3.2 suivant, on remarque au niveau bivarié une association positive entre la longueur de l'intervalle séparant l'enfant index à son aîné et la survie infantile. En d'autres termes, plus l'intervalle de temps qui sépare le nourrisson de son aîné est élevé, plus ce premier aura de chances d'atteindre son premier anniversaire. En effet, la probabilité de survie infantile augmente de près de 10,3% et de 11,6% lorsque passe respectivement de l'intervalle intergénésique précédent de mois de 18 mois à [18; 35 mois] et de mois de 18 mois à plus de 36 mois et plus. Inversement, les risques de décès infantile sont de l'ordre de 100, 121 et 287 respectivement pour le troisième groupe, le second et le premier groupe. Cela veut dire que pour 100 enfants décès de moins d'un an enregistrés chez ayant observées intervalle d'au moins 36 mois avant la naissance de l'enfant index, seront enregistrés respectivement 121 et 287 décès infantile chez les femmes du second et du troisième groupe. Ainsi, un enfant né moins de 18 mois après la naissance de son aîné court environ 2,4 et 2,9 fois plus de risques de décédé avant son premier anniversaire que ceux nés respectivement 18 à 35 mois et au moins 36 mois après leurs aînés. Ces différences de probabilités de survie infantile sont observées avec un seuil de signification de 1% au niveau bivarié. Cette association est due au fait qu'un intervalle intergénésique trop court entraîne une déficience protéino-énergétique chez le nourrisson. La mère a besoin de se remettre des fatigues qu'elle a supporté lors de la précédente grossesse (Cleland et al 1984 cité par Dackam 1987). Une autre explication serait liée au « phénomène de compétition entre les enfants». Un intervalle trop court affecte les réserves liées à l'état nutritionnel ainsi que l'attention de la mère qui à leur tour entravent le développement normal de l'enfant. En effet, lorsque cet intervalle est trop court, la mère est obligée de prendre en charge les deux enfants qui, à leurs âges, ont besoins de plus d'attention. L'enfant sera alors en concurrence avec ces aînés et n'aura suffisamment pas de temps comme ceux nés plus de temps après les naissances de leurs aînés.

Graphique 3.2 : Relation entre l'intervalle intergénésique précédent et la survie infantile

9. 3.3 Relation entre l'âge de la mère à l'accouchement et la survie infantile

L'analyse du graphique 3.3 suivant et du Tableau 3 suggère l'existence d'une association positive significative au seuil de 1% entre l'âge de la mère à la naissance de son enfant et la probabilité de survie infantile pour ce dernier. En effet, comme l'IIP, la probabilité de survie infantile semble augmentée avec l'âge de la mère à l'accouchement. Les enfants nés des mères jeunes ayant moins de 20 ans à l'accouchement ont 87,1% de chances de fêter leur premier anniversaire contre respectivement 91,7% et 92,1% lorsque la mère a entre 20 et 34 ans et 35 ans et plus. En d'autres termes, un enfant né d'une mère âgée de 35 ans ou plus a 5% (significative à 1%) plus de chance d'atteindre de fêter son premier anniversaire que celui né d'une mère de moins de 20 ans et 0,4% (non significative) de plus que celui issu d'une mère du second groupe. En termes de risques de décéder, un enfant né d'une mère âgée de moins de 20 ans a respectivement 1,55 et 1,63 fois plus de risques de décéder avant son premier anniversaire que ceux issus du second et du troisième groupe. Cela signifierait que pour 100 décès infantiles enregistrés dans le dernier groupe, seront enregistrés en moyenne respectivement 163 décès dans le premier et 105 dans le second groupe. Cette surmortalité des enfants du premier groupe serait tributaire de l'immaturité biologique et physique des mères très jeunes ou adolescentes pour supporter les sollicitations de la grossesse et de l'accouchement, mais aussi à un manque d'expérience des ces mères dans l'élevage de leurs enfants. Cette relation n'était pas attendu puisque empiriquement elle est devrait être en forme de U renversé, c'est -à- dire, une plus grande probabilité de survie pour les enfants issus des femmes d'âge intermédiaire et une surmortalité aux groupes extrêmes. Cela peut être dû à l'effet du petit nombre constituant l'échantillon utilisé lors de cette enquête (la mortalité infantile étant un phénomène à événements rares, le découpage selon l'âge à l'accouchement peut aboutir à effectifs faibles pour certains groupes et remettre en question la représentativité de ces derniers). Néanmoins, les probabilités de survie infantile dans deux derniers groupes ne sont pas significatives, de sorte qu'on peut pas se prononcer sur la forme exacte de cette relation sans une analyse beaucoup plus poussée comme nous l'avons déjà annoncé.

Graphique 3.3 : Relation entre l'âge de la mère à l'accouchement et la survie infantile

10. 3.4 Relation entre le rang de naissance et la survie infantile

Les résultats repris dans le Tableau 3 et illustrés par le graphique 3.4 suggèrent globalement l'existence d'une relation entre le rang de naissance de l'enfant et ses chances de survie infantile. Cette dernière est en forme de U renversé. En effet, les chances de survie augmentent d'abord lorsqu'on passe du premier groupe (les enfants de rang 1) au second groupe (rang intermédiaire composé ici par les enfants de rang 2 au rang 6) passant de 89,2% à 92,2% avant de régresser à 91,3% pour le dernier groupe constitué des enfants de rang 7 et plus. Cette différence des chances de survie infantile entre les enfants de rang différent est significative au seuil de 1% comme indiqué dans le Tableau 3. En termes de mortalité, les risques de décès infantile passent de 108%o à 78%o lorsque l'enfant est de rang intermédiaire et s'élève ensuite jusqu'à 87%o pour un enfant de rang supérieur (7 et plus). Ainsi, un enfant de rang un court 1,38 fois plus de risques de mourir avant son premier anniversaire que celui de rang 2 à 6 alors que ce rapport est seulement de 1,12 pour un enfant de rang 7 ou plus relativement à celui de rang 2 à 6. Cela signifie que pour un même effectif de naissances, on enregistrerait en moyenne respectivement 138 décès infantiles dans le premier groupe et 112 dans le troisième pour 100 décès du second groupe. Inversement, les chances de survie augmentent d'abord de 3% (soit 3,4% en termes relatifs) lorsqu'on passe du premier groupe au second et diminuent ensuite de 1%o lorsqu'on passe du second groupe au troisième.

Contrairement aux résultats observés au paragraphe précédent concernant l'âge à l'accouchement, la relation observée concorde avec les études empiriques qui ont montrées l'existence d'une relation en forme de U renversé. La surmortalité observée aux deux groupes extrêmes s'expliquerait par la corrélation positive forte existant entre le rang de naissance (ou parité atteinte pour la mère) et l'âge de la mère au moment de la naissance de l'enfant. En effet, les enfants de rang1 proviennent en moyenne des mères très jeunes qui ne sont pas préparées pour assurer la survie de l'enfant. Par ailleurs, en milieu africain, une mère qui a tardivement son premier enfant a généralement un état de santé précaire (Dackam, 1987). Par contre, ceux de rang supérieur proviendraient en moyenne à des mères âgées, ayant eu suffisamment de temps pour procréer (le rang de naissance pour la mère est en moyenne corrélé à la durée d'exposition aux risques de conception). L'autre explication sera sa corrélation avec la taille de la famille qui peut provoquer la promiscuité et la concurrence entre l'enfant et ses aînés en réserves nutritionnelles dont dispose le ménage. Cela peut être dû aussi aux effets cachés de l'IIP dans la double relation entre le rang de naissance et l'âge de la mère à l'accouchement du fait que par exemple une jeune mère qui a des enfants de rang élevé a également des intervalles intergénésique courts alors que chez les âgées, l'avènement des naissances des premiers rangs (1 et 2) impliquerait en milieu africain où on ne pratique que peu la contraception, des intervalles plutôt longs pour raisons de santé (Dackam, 1987).

Tableau 3 : Associations entre la pratique contraceptive moderne et les variables intermédiaires et la survie infantile.

Les résultats obtenus à ce niveau d'analyse suggèrent l'existence éventuelle de relations entre d'une part la pratique contraceptive moderne et la survie infantile, et d'autre part, les variables comportement procréateur (âge à l'accouchement, l'intervalle intergénésique précédent et le rang de naissance) et la survie infantile. Cette étape nous a permis de faire une analyse des effets de chaque variables explicative de la survie infantile sans tenir compte des effets éventuels des autres variables en présence (variables de contrôle) et des effets d'interaction entre les variables explicatives elles-mêmes.

Toutes les variables explicatives utilisées sont significatives au seuil de 1% (rappelons ici que nous étions fixé un seuil de signification de 10%). Cela nous conduit à postuler que ces variables sont, au niveau bivarié, associées à la survie infantile dans le cas du Rwanda (2005). Plus spécifiquement, les enfants nés des mères utilisant les méthodes contraceptives moderne ont plus de chances de fêter leur premier anniversaire que ceux issus des mères n'en utilisant pas, pour ce qui concerne la contraception. En d'autres termes, l'utilisation des méthodes contraceptives modernes augmente les chances de survie des enfants. Quant aux variables intermédiaires, cette analyse nous a permis de cibler les groupes d'enfants à hauts risques. En effet, les enfants issus des mères très jeunes au moment de l'accouchement, les enfants de rang 1 ou de rang7 et plus, ainsi que les enfants nés peu de temps après les naissances précédentes (moins de 18 mois) courent plus de risques de décéder avant de fêter leur premier anniversaire que les autres. Néanmoins, un résultat inattendu a été observé au niveau de la variable âge de la mère à l'accouchement où l'analyse a révélé une probabilité de survie infantile élevée chez les mères âgées dépassant même celle du groupe intermédiaire ce qui infirmerait, si cette relation persistait au niveau multivarié, la relation classique en forme de U renversé.

Toutefois, cette analyse est faite toute chose n'étant pas égale, c'est -à- sans tenir compte des effets des autres variables en présence ainsi que de leurs interrelations. De ce fait, ces postulats ne seraient en aucun cas être interprétés comme des conclusions. En effet, les relations observées à ce niveau peuvent être infirmées, amplifiées, confirmées ou même changer complètement de sens dans une analyse tenant compte des facteurs cachés, c'est -à- dire, une analyse des effets nets de chacune de ces variables après avoir contrôlé les effets de toutes les autres variables en présence. Cela nous amène faire une analyse multivariée afin d'une part de faire ressortir, toute chose égale par ailleurs, les effets nets de chaque variable explicative sur la survie infantile et d'autre part, de déterminer leurs mécanismes d'action sur la variable dépendante. C'est à l'issu de cette dernière que pourront être vérifiées ou infirmées nos hypothèses de travail et formulées les recommandations qui s'imposent.

CHAP IV : ANALYSE EXPLICATIVE DE L'INFLUENCE DES FACTEURS LIES A LA P.F SUR LA SURVIE INFANTILE

Dans le chapitre précédent nous avons mis en évidence les éventuelles relations susceptibles d'exister entre d'une part, les variables liées à la P.F telle que la pratique contraceptive moderne, l'intervalle intergénésique précédent, l'âge de la mère à l'accouchement et le rang de naissance et d'autre part, la survie infantile. Nous avions néanmoins constaté que toutes ces variables avaient une influence significative sur la survie des enfants de moins d'un an. Nous avions cependant émis des réserves quant à la persistance des ces relations du faite que les analyses avaient été faite sans tenir compte des effets des autres variables en présence. Ainsi, pour pouvoir vérifier la solidité de ces relations, émettre des conclusions quant à nos hypothèses d'études et enfin formuler les recommandations qui s'imposent dans l'optique d'améliorer la survie infantile au Rwanda, ce chapitre présente les résultats de l'analyse multivariée explicative obtenus par la méthode de régression logistique dont le principe avait été exposé précédemment.

Comme les résultats du modèle dépendent largement du choix des variables utilisées, nous allons d'abord commencer par nous assurer s'il n'y a pas de problème de multicollinéarité entre les variables à utiliser, suivra ensuite l'adéquation et la validation du modèle et enfin nous discuterons de l'influence de la P.F des femmes Rwandaises sur la survie infantile et ses mécanismes d'action.

Vérification de la condition de multicollinéarité entre les variables à utiliser

Comme nous l'avions déjà signalé précédemment, l'application de la méthode de régression logistique demande que les variables à utiliser ne soient pas fortement inter-corrélées. Est-il donc indispensable que soit vérifiée la condition de multicollinéarité entre les variables à utiliser avant toute analyse y recourant. Le tableau 4.1 donne les résultats des analyses d'inter-corrélation entre les variables retenues dans l'étude. Ils ont été obtenu à partir de la commande « collin » du logiciel STATA (commande téléchargeable sur le net dans le cas où elle n'est pas intégrée dans la version du STATA). L'interprétation de ses résultats est faite grâce aux statistiques VIF ou Tolérance (l'une étant l'inverse de l'autre) selon la règle suivante :

Si la valeur du VIF>3,3 (équivalent à Tolérance<0,3) ; la variable concernée est une combinaison linéaire des autres variables et doit donc être éliminée du modèle ;

Tableau 4.1 : Analyse de la multicollinéarité entre les variables à utiliser

A la lumière des résultats reprise dans le tableau précédent on remarque qu'aucune variable n'a une valeur de tolérance inférieure à 0,3. Ainsi, aucun problème de forte inter-corrélation n'est détecté entre les variables à utiliser. Cela nous permet allons de garder toutes nos variables pour le modèle de régression logistique.

La statistique du khi-deux et sa probabilité nous permettent d'apprécier globalement l'adéquation du modèle à prédire le phénomène étudier. La valeur du Khi-deux est d'abord comparée à 0 et ensuite il faut comparer sa probabilité associée au seuil fixé (rappelons que nous nous sommes fixé un seuil de 5%). Le modèle sera alors adéquat si la valeur du Khi-deux est différente de zéro et sa probabilité associée inférieure à 5%. Nous dirons alors que le Khi-deux est significativement différent de zéro et nous considérerons que le modèle est adéquat. Le tableau suivant donne les valeurs des indicateurs d'adéquation, du pouvoir de classement et du pouvoir prédictif total du modèle saturé. Ces valeurs ont été obtenues par les commandes « chi2 », « lstat », « lsens » et « lroc » du logiciel STATA 9.0 respectivement pour les statistiques du Khi-deux, coefficient de sensibilité, coefficient de spécificité et la courbe ROC.

Tableau 4.2 : Synthèse des indicateurs d'adéquation et du pouvoir de discrimination du modèle (modèle saturé).

Il ressort du tableau précédent que le modèle est adéquat. En effet, la valeur du Khi-deux du modèle est de 305,86, et est significativement différent de zéro, au seuil de 1%. Cela signifie en d'autres termes que le modèle fournit suffisamment d'arguments pour permettre de rejeter l'hypothèse nulle selon laquelle « il n'y a aucune différence significative dans la survie infantile selon les modalités des variables explicatives utilisées ». Il nous permet ainsi de postuler que le modèle explique, au moins en partie, la variabilité de la survie infantile au Rwanda, faute de pouvoir expliquer la totalité.

Les valeurs des statistiques de classement montrent, au seuil de 0,55 (signalons ici que le seuil fixé par défaut par le logiciel est de 0,5), la puissance de classement du modèle. En effet, le modèle saturé permet de bien classer globalement environ 92 (plus précisément 91,52) enfants sur 100. En particulier, la valeur de sensibilité du modèle est de 91,6%. Cela signifie en outre que le modèle permet de bien classer près de 92 enfants survivants parmi 100 survivants (capacité à prédire un événement). En d'autres termes, seuls 8 enfants sur 100 sont mal classés par le modèle tandis que la valeur de spécificité du modèle est de 75%, et signifie que le modèle classe correctement, au même seuil de 0,55, trois enfants décédés sur quatre le sont effectivement. Cependant, ces marges d'erreurs ne devraient pas faire croire à des manquements du modèle mais sont dû à un arbitrage que nous avons fait entre la sensibilité et la spécificité du fait que les deux statistiques croissent en sens inverse en fonction du seuil choisit (confer graphique 2.9).

Quant au pouvoir prédictif du modèle, il est définit comme étant la capacité de celui-ci à discriminer (Legrand, 2008). Il permet d'évaluer la précision du modèle à discriminer les « outcomes positifs » Y=1 des « outcomes négatifs » Y=0. Il est fournit par l'aire de la surface sous la courbe ROC (Receiver operating characteristic). Cette dernière correspond en principe au pouvoir prédictif total du modèle (PPTM) alors que son pouvoir prédictif réel (PPRM) est obtenu par la formule suivante :

L'interprétation peut se faire soit directement grâce à l'aire sous la courbe ROC (confer la règle de pouce mentionné dans la partie méthodologie), soit selon la valeur du pouvoir du pouvoir prédictif réel. Nous utiliserons la première option dans ce travail.

Le tableau ci-haut indique une aire ROC de 0,7071 et prouve donc que le pouvoir de discrimination du modèle est acceptable.

Fort de ces constats, nous osons espérer que ce modèle nous permettra de mener à bien nos analyses grâce à la méthode de régression logistique et de mieux appréhender le phénomène de survie infantile tout en minimisant autant que possible les biais sur les résultats obtenus. Ces analyses consisterons essentiellement en la vérification de nos hypothèses d'étude et conduirons finalement à la formulation des recommandations visant à améliorer la survie infantile au Rwanda.

Pour évaluer la contribution de la planification familiale à la survie infantile et vérifier nos hypothèses d'études, nous avons procédé à la régression par étape. Ces étapes nous ont permis de mesurer les effets bruts et nets de chacune des variables indépendantes et particulièrement celles liées à la planification familiale des femmes.

Les effets bruts sont définis comme étant les effets de chaque variable indépendante pris individuellement. L'effet net total mesure par contre l'effet d'une variable indépendante lorsque les autres variables indépendantes sont contrôlées. Enfin, l'effet net direct est, quant à lui, mesuré lorsque les variables intermédiaires ont été également introduites dans le modèle. En d'autres termes, c'est l'effet d'une variable indépendante quand les autres facteurs restent constants (c'est-à-dire toute autre chose étant égale). Ces effets ont été calculés en ajustant la régression logistique par une équation incluant simultanément toutes les variables du modèle.

La revue de la littérature nous a permis d'identifier quatre facteurs liées à la P.F que sont : la pratique contraceptive moderne, l'âge de la mère à l'accouchement, l'intervalle intergénésique précédent et le rang de naissance. Le premier est considéré comme variable indépendante principale rendant compte de la planification familiale des femmes alors que les trois autres sont des variables intermédiaires rendant compte des comportements procréateurs de celles-ci. Ainsi, voulant évaluer la contribution de la P.F des femmes à la survie infantile, cinq modèles ont été construis. Un modèle M0 pour évaluer les effets bruts et quatre modèles M1, M2, M3 et M4 correspondants à l'introduction successive de chacune des quatre variables liées à la P.F ci-haut citées. Plus clairement :

ü Le modèle M1 comprend l'utilisation des méthodes contraceptives modernes et toutes les variables de contrôle ;

ü Le modèle M2 comprend, en plus de variables reprises dans M1, l'âge de la mère à l'accouchement ;

ü Le modèle M3 comprend, en plus de variables reprises dans M2, l'intervalle intergénésique précédent ;

ü Le modèle M4 comprend, en plus de variables reprises dans M3, le rang de naissance.

L'application de la régression logistique aux différents modèles susmentionnés nous a conduit aux résultats repris dans le tableau 4.3. Les valeurs inscrites au niveau des modalités représentent pour chaque modèle les Odds ratios (qui dans notre étude approximent bien les rapports de chances du fait que la mortalité infantile est un phénomène rare) qu'ont les individus appartenant à cette modalité comparée à ceux de la modalité de référence tandis que la valeur se trouvant au niveau de la variable mesure la corrélation semi partielle entre celle-ci et la survie infantile. En d'autres termes, cette statistique décrit la corrélation entre la variable explicative et la survie infantile tout en contrôlant les effets des autres variables en présence.

Il ressort de ces résultats (Modèle saturé M4) que toutes les variables relatives à la P.F sont significativement associées à la survie infantile. Cela conforte les résultats observés à cet effet au niveau bivarié pour les trois variables significatives que sont : la pratique contraceptive moderne, l'IIP et le rang de naissance. Néanmoins, l'association positive entre l'âge de la mère à l'accouchement et la survie infantile observée au niveau bivarié est infirmée. En effet, au niveau des variables liées à la PF, le tableau des résultats montre que, toutes choses égales par ailleurs, les corrélations semi partielles des trois premières variables sont significatives à 1% tandis que elle ne l'est qu'à 10% pour l'âge de la mère à l'accouchement. Ainsi, toutes les quatre variables sont donc significativement corrélées avec la survie infantile. Au niveau de chacune de ces variables, on remarque également que toute chose égale par ailleurs, la variabilité de la survie infantile entre les modalités de la variable est significative excepté la modalité 35 ans et plus de la variable âge de la mère à l'accouchement. Cela signifie que toutes ces variables ont une part significative dans l'explication de la variabilité totale de la survie infantile au Rwanda.

Les résultats du tableau 4.3 indiquent en outre que parmi les variables associées à la P.F, l'intervalle intergénésique précédent est le déterminant le plus important avec 64,49% du pouvoir explicatif total de ces quatre variables, suivit de la pratique contraceptive moderne 22,45%, du rang de naissance 7,35% et de l'âge de la mère à l'accouchement avec 5,71%.

A. INFLUENCE DE LA CONTRACEPTION ET DES COMPORTEMENTS PROCREATEURS SUR LA SURVIE INFANTILE

Analysons à présent l'influence de chacune des quatre facteurs liés à la P.F des femmes sur la survie infantile afin d'apprécier leur contribution dans l'amélioration de la survie des enfants de moins d'un an.

L'examen du modèle saturé M4 met en lumière l'existence d'une influence positive directe (sans passer par les comportements procréateurs) de la pratique contraceptive moderne sur la survie infantile. En effet, on remarque que l'effet net direct de la contraception sur la survie infantile est significatif à 5%. Ainsi, es enfants issus d'une mère pratiquant la contraception moderne ont environ 1,4 fois plus de chances de survivre au moins jusqu'à leur premier anniversaire que leurs homologues issus des mères qui n'en pratiquent pas, tous les autres facteurs étant supposés constants. Cela confirme en outre la relation positive observée au niveau bivarié. On peut alors dire que l'utilisation des méthodes contraceptives modernes par les mères augmente les chances de survie de leurs enfants tout au moins au cours de leur première année d'existence même sans passer par les variables des comportements procréateurs. Cependant, il n'est pas du tout évident que l'utilisation des méthodes contraceptives moderne puisse agir directement sur la survie infantile. Nous pensons alors que cette action passerait par certains facteurs liés à la contraception mais pas à la P.F telle que l'état sanitaire de la mère, les avortements provoqués, ... non prise en compte dans cette étude, par défaut des données requises, et qui ont une influence sur la survie infantile. En effet, la finalité de la pratique contraceptive moderne n'est pas seulement la P.F, mais aussi la protection contraire les IST, empêcher les avortements provoqués,... Ainsi, la contraception agirait à travers l'amélioration d'état sanitaire de la mère pendant et après la grossesse, la réduction du nombre d'avortements provoqués qui causent pas mal de décès dans les pays en développement,... Le fait que la contraception soit significative après avoir contrôlé les effets des comportements procréateurs peut être dû aussi au faite que la liaison entre la pratique contraceptive moderne saisie par l'enquête et les comportements n'est pas évidente. La pratique contraceptive moderne étant saisie à travers l'utilisation actuelle des méthodes contraceptives modernes, elle repose en effet sur une hypothèse forte stipulant que les comportements des femmes en matière de contraception n'a pas varié dans le temps. Chose loin d'être évidente. Pour y voir claire, regardons les statistiques sur l'évolution de la pratique contraceptive moderne : le pourcentage des femmes utilisant la contraception moderne est passé de 13% à 4% de 1992 à 2000, à 10% en 2002 et à 13% en 2005 (Rapport de l'EDSR-III, 2005). Cela montre que l'effet de la pratique contraceptive sur la survie infantile est surestimé par l'augmentation récente de cette pratique et ne peut être totalement expliqué par les seules variables intermédiaires. Cependant, comme l'étude ne porte que sur la planification familiale (limitation des naissances, espacement des naissances et report des naissances aux âges propices) et ne pose aucune hypothèse sur l'action directe de la contraception, nous pensons que ces limites ne sont pas préjudiciables.

2. Influence de l'âge de la mère à l'accouchement sur la survie infantile

Il ressort de la dernière colonne du tableau n°R (Modèle saturé) que seule la modalité « moins de 20 ans » est significative au seuil de 10%. En d'autres termes, la différence de survie infantile est significative uniquement entre les enfants issus des femmes âgées de moins 20 ans et ceux issus des femmes d'âges intermédiaires (20 à 34 ans) alors que malgré une différence de survie observée au niveau des enfants issus de deux dernières classes (20 à 34 ans et 35 ans et plus), cette dernière n'est pas significative. Ainsi, toutes choses égales par ailleurs, les enfants issus des femmes âgées de moins de 20 ans ont en moyenne 24% de chances en moins de fêter leur premier anniversaire que ses homologues issus des femmes âgées de 20 à 34 ans. Cependant, cette liaison est faible du fait que la significativité n'est observée qu'en montant jusqu'au seuil de tolérance de 10%. Notons aussi que malgré que la différence ne soit pas significative, les chances de survie infantile accusent une légère baisse chez les femmes âgées de 35 ans et plus. Cependant, cette différence n'étant pas significative, nous ne pouvons rejeter l'hypothèse nulle et nous acceptons que les enfants des deux derniers groupes ont les mêmes chances de survie infantile. Ces résultats infirment une fois de plus la relation observée au niveau bivarié qui avait suggérée, rappelons-le, une relation positive entre l'âge de la mère à l'accouchement et la survie infantile. L'explication donnée à ce résultat est l'immaturité physiologique et le manque d'expérience de ces jeunes femmes rendent vulnérables leurs enfants. Concernant les enfants issus des femmes âgées de 35 ans et plus, on s'attendait à ce qu'ils soient vulnérables plus que ceux issus des femmes d'âges intermédiaires, ce qui n'est pas le cas. Nous pensons que cet écart de vulnérabilité a été réduit par l'expérience l'élevage des enfants (comportements nutritionnels et sanitaires).

3. Influence de l'intervalle intergénésique précédent sur la survie infantile

L'effet net direct de l'intervalle intergénésique précédent sur la survie infantile est significatif à 1%. En effet, après le contrôle des autres facteurs présent dans le modèle, le effet de l'intervalle intergénésique précédent reste très significatif que ça soit au niveau de la variable qu'à toutes ses modalités. La relation observée à cet effet au niveau bivarié est ici confirmée par l'analyse des effets nets. Les probabilités de survie infantile augmentent en effet avec la longueur de l'intervalle séparant l'enfant index de son aîné. Plus cet intervalle est long, plus l'enfant aura de fortes chances d'atteindre sont premier anniversaire. Plus précisément, un enfant né moins de 18 mois après son aîné a plus de 62% (62,14% exactement) de chances de moins de fêter son premier anniversaire que celui né 18 à 35 moins après son aîné alors qu'un enfant né plus de 36 mois après son aîné a en moyenne environ 1,4 fois (plus précisément 1,3978) plus de chances de survivre jusqu'au même âge que celui du groupe de référence (18 à 35 mois). Ces résultats concordent avec ceux observés dans les études empiriques qui voudraient qu'un intervalle intergénésique long permette à la mère de récupérer des fatigues accumulées lors de la précédente grossesse avant de concevoir de nouveau, diminue la concurrence en matière de nutrition observée (Rakotandrabe, 2004) observée entre les enfants deux enfants concernés et donne assez du temps à la mère de s'occuper de son nourrisson.

Plusieurs études empirique ont montré une relation entre le rang de naissance et la survie infantile (voir à cet effet la parte revue de la luttérature). D'après ces études, on s'attend à ce qu'on observe une surmortalité aux groupes extrêmes c'est-à-dire chez les enfants de rang un et chez les enfants de rang élevé et un maximum de probabilité de survie au rang intermédiaire.

Les résultats observés à cet effet sont conformes à nos attentes. Tout comme les deux autres variables intermédiaires précédentes, le rang de naissance de l'enfant est un facteur déterminant de la survie infantile. Son coefficient de corrélation semi-partielle est significatif à 1%. De plus, la survie de l'enfant est différentielle selon le rang de naissance de ce dernier. La relation observée peut être matérialisée en forme d'un U renversé. En effet, on observe une corrélation positive entre le rang de naissance et la probabilité de survie infantile pour les deux premières classes alors que cette dernière chute dans la troisième classe. Les enfants de rang un et ceux de rang 7 et plus ont respectivement à peu près 23% (plus précisément 22,59%) et 41% (plus précisément 40,53%) de chances de moins de survivre jusqu'à leur premier anniversaire que ceux de rang 2 à 6. L'explication donnée à cet effet est d'abord la corrélation observée avec l'âge à la maternité, surtout pour la première naissance pour laquelle les jeunes femmes manquent parfois d'expérience dans l'élevage de l'enfant. De plus, la précocité du mariage dans le contexte africain rend les enfants de rang un plus exposés à l'insuffisance pondérale ou à la prématurité (Venkatacharya et Teklu, 1986). Pour les enfants de rang élevés (7 et plus), c'est surtout le phénomène d'épuisement maternelle qui expliquerait en grande partie la surmortalité observée. En effet, chaque grossesse demande à la mère une certaine quantité d'énergie à dépenser, non seulement pour mettre celle-ci à terme, mais aussi pour l'accouchement. Par conséquent, les grossesses nombreuses mettent en danger la santé de la mère et par là, celle du nouveau-né. Cette détérioration de la santé de la mère peut être aussi liée à l'âge de la mère à la maternité puisque ce sont en moyenne les femmes âgées qui ont beaucoup d'enfants car ayant été longtemps exposées aux risques de conception. Et pour les femmes jeunes, avoir une parité élevée signifie qu'elle a eu des intervalles intergénésiques réduits. Il est possible aussi que la diminution des ressources et l'exposition accrue aux maladies infectieuses dû à la corrélation entre le rang de naissance (cependant, celle-ci n'est pas suffisamment forte pour causer le problème de multicollinéarité, confer pour cela le paragraphe sur la vérification de la multicollinéarité) et la taille de la famille entrent en ligne de compte. Ainsi, la surmortalité élevée observée pour les enfants de rang supérieur est tributaire des interactions entre les trois variables des comportements procréateurs, du phénomène d'épuisement maternelle mais aussi de la concurrence entre la fratrie.

11. B. MECANISMES D'ACTION DE LA PF SUR LA SURVIE INFANTILE

Le paragraphe précédent nous a permis d'identifier, parmi les variables liées à la P.F, les déterminants de la survie infantile. Il est ressorti, toutes choses égales par ailleurs, que toutes les quatre influencent la survie infantile. Pour aboutir à ces conclusions on avait uniquement besoin des effets nets directs des ces variables. Cela nous a conduit à ne considérer que le modèle saturé uniquement.

Le présent paragraphe mettra en exergue les mécanismes d'action de la planification familiale des femmes, appréhendée à travers la pratique contraceptive moderne, sur la survie infantile. Ainsi, partant des effets bruts fournis par le modèle M0, nous interprétons les changements observés après introduction de chaque variable comportement procréateur. Ces changements sont observés par comparaison des effets ou odds ratios fournis par les modèles successifs allant de M0 à M4. On s'attend à ce que les différences de survie observées chez les issus des femmes pratiquant la contraception moderne (variable opérationnalisant la P.F) et ceux issus des femmes n'en pratiquant pas diminuent chaque fois qu'une variable des comportements procréateurs est introduite dans le modèle. En d'autres termes, la valeur du odd ratio pour la modalité « utilise les méthodes contraceptive moderne » devra s'approcher de l'unité (valeur du odd ratio pour la modalité de référence qui est « n'utilise pas les méthodes contraceptives modernes ») à chaque introduction de variable du comportement procréateur dans le modèle. Cette valeur ne peut être égale à l'unité que si l'on parvenait à prendre en compte tous les facteurs médiatisant les effets de la contraception sur la survie infantile ainsi que tous les facteurs exogènes pouvant influencer cette relation. Ce qui est loin d'être le cas vu les limites de l'étude. Ainsi, l'écart à l'unité observé dans le dernier moderne pourra être attribué aux facteurs non prise en compte.

L'examen des effets bruts (modèle M0) de la pratique contraceptive sur la survie infantile montre une différence significative entre les chances de survie des enfants de moins d'un an selon que la mère utilise ou pas les méthodes contraceptive moderne. Les enfants issus des femmes pratiquant la contraception moderne ont environ 2,7 fois plus de chances de fêter leur premier anniversaire que leurs homologues dont les mères n'utilisent pas ces méthodes.

La prise en compte des variables de contrôle (modèle M1) nous a permis d'isoler les effets de ces dernières et d'observer l'effet net total de ce facteur (du moins approximativement du faite des limites des données dont nous disposons et de l'inexactitude de saisir la P.F par la seule pratique contraceptive moderne). On remarque en effet que l'effet de ce facteur reste significatif à 1% malgré que le rapport de côtes passe de 2,7 à environ 2. En effet, la prise en compte des variables de contrôle à réduit l'écart de survie chez les deux groupes d'enfants. Cela montre que les variables de contrôle avaient un effet significatif dans la relation entre la pratique contraceptive moderne et la survie infantile et une fois de plus la nécessité de leur prise en compte.

L'introduction pas à pas des variables comportements procréateurs dans le modèle nous permettra de savoir le rôle de celles-ci dans la relation entre la contraception moderne et la survie infantile. Il ressort du modèle M2, que le contrôle de l'âge de la mère à l'accouchement a réduit l'effet de la pratique contraceptive moderne. En effet, le rapport de chances est passé de 2,0217 à 1,9140 malgré qu'il soit resté significatif à 1%. Cela signifie que les femmes appartenant au groupe d'âge à l'accouchement favorable à la survie infantile (ici c'est le groupe de référence et dans une moindre mesure les femmes de 35 ans et plus, voir M4) sont surreprésentées dans la modalité « utilise les méthodes contraceptive moderne. Ainsi, tenant compte de l'antériorité des deux facteurs, nous pouvons dire que l'âge de la mère à l'accouchement médiatise l'effet de la pratique contraceptive moderne sur la survie infantile. Plus précisément, la contribution de la planification familiale des femmes à l'amélioration de la survie infantile passe par le report des naissances aux âges propice à la procréation. Cet âge est, d'après les résultats du modèle final M4, entre 20 ans et plus. En effet, la différence de survie infantile chez les femmes des deux derniers groupes d'âges n'étant pas significative, le modèle ne permet pas de différencier la survie infantile entre ces deux groupes. Nous sommes conduit à accepter l'hypothèse nulle selon laquelle, « il n y a pas de différence de survie infantile entre les enfants issus des deux groupes de femmes ». Nous rejettons alors notre hypothèse d'étude stipulant que.....

Le modèle M3, montre l'effet net de la pratique contraceptive après l'introduction de l'intervalle intergénésique précédent dans le modèle M2. La comparaison de l'effet observé à ce niveau avec celui du modèle précédent montre une diminution nette de celui-ci (1,9140 à 1,5112) tout en restant significatif à 1%. Cela montre, comme dans le cas précédent, que l'intervalle intergénésique précédent médiatise en partie l'effet de la contraception sur la survie infantile. En effet, la diminution observée est due au contrôle de l'effet positif de l'intervalle intergénésique précédent sur la survie infantile. Cela signifie que les femmes observant un long intervalle intergénésique précédent sont surreprésentées dans le groupe des femmes pratiquant la contraception moderne. Ainsi, l'utilisation des méthodes contraceptive moderne améliore les chances de survie infantile en augmentant la longueur de l'intervalle intergénésique précédent. Notre hypothèse H1 selon laquelle « est donc vérifier

Enfin, l'introduction de la variable rang de naissance (modèle M4) permet d'observer l'effet net direct de la pratique contraceptive sur la survie infantile. Remarquons que le contrôle des effets de cette variable fait baisser le rapport de côtes chez les femmes pratiquant la contraception moderne (1,5112 à 1,3075) qui n'est plus significatif à 5%. Cela prouve que cette dernière médiatise en partie l'effet de la contraception sur la survie infantile. Plus précisément, les enfants appartenant à la classe de rang de naissance la plus favorable à la survie infantile sont surreprésentés chez les femmes pratiquant la contraception moderne. Cette classe correspond à celle de référence qui regroupe les enfants de rang 2 à 6. Or, malgré que les chances de survie soient nettement faible chez les enfants de rang un relativement à ceux du groupe de référence, on ne peut pas éviter ces naissances. Ainsi, pouvons-nous dire que la planification familiale des femmes Rwandaises influencerait positivement la survie infantile à travers la limitation des naissances. Notre hypothèse H selon laquelle « est donc vérifiée.

Conclusion générale

Tableau : Coefficients de corrélation semi partielle des variables liées à la P.F et la survie infantile dans la régression logistique.

N.B : L'aire ROC désigne le pouvoir prédictif total du modèle (PPTM) du modèle alors que le pouvoir prédictif réel est obtenu par la formule suivante :

Variables/modalités	Rapports de chance de survie infantile
	Effets bruts	Effets des variables explicatives
	M0	M1	M2	M3	M4
Milieu de résidence	-0,0515***	-0,0219**	-0,0208**	-0,0206**	-0,0190*
1. Urbain	1,6907***	1,4662**	1,3071**	1,3412**	1,3347*
2. Rural	®	®	®	®	®
Région de résidence	0,0257**	0,0000ns	0,0000ns	0,0000ns	0,0000ns
1. Kigali	1,9833***	1,2197ns	1,2326ns	1,2440ns	1,2491ns
2. Est	®	®	®	®	®
3. Nord	0,9166 ns	0,8865ns	0,8811ns	0,8657ns	0,8528ns
4 Ouest	1,1975 ns	1,2324*	1,2217*	1,2005ns	1,1984ns
5. Sud	1,0689 ns	1,0104ns	1,0002ns	0,9913ns	0,9709ns
Condition de vie	0,0276**	0,0000ns	0,0000ns	0,0000ns	0,0000ns
1. Faible	0,8445**	0,9569ns	0,9532ns	0,9543ns	0,9468ns
2. Moyen	®	®	®	®	®
3. Elevé	1,1000ns	1,0402ns	1,0688ns	1,0701ns	1,0882ns
Taille du ménage	0,1003***	-0,0909***	-0,0898***	-0,0910***	-0,1012***
1. Petite	®	®	®	®	®
2. Grande	2,8113***	2,5789***	2,6248***	2,7564***	3,0695***
Milieu de socialisation	-0,0198*	0,0000ns	0,0000ns	0,0000ns	0,0000ns
1. Urbain	1,5483*	0,9553ns	0,9683ns	0,9154ns	0,9083ns
2. Rural	®	®	®	®	®
Religion de la mère	-0,0205*	0,0274**	0,0263**	0,0167*	0,0159*
1. Catholique	1,2388**	1,2355**	1,2302**	1,1797*	1,1739*
2. Protestante	®	®	®	®	®
3. Autres	0,8115**	1,1725ns	1,1679ns	1,15062ns	1,1438ns
Instruction de la mère	0,0632***	0,0349**	0,0297**	0,0201*	0,0186*
0. Sans niveau	0,7591***	0,7956**	0,8199**	0,8334*	0,8460*
1. Primaire	®	®	®	®	®
2. Secondaire	1,7477***	1,0540ns	1,0361ns	0,9968ns	0,9705ns
Instruction du père	0,0750***	0,0295**	0,0275**	0,0342**	0,0315**
0. Sans niveau	0,7546***	0,8294*	0,8241**	0,8157**	0,8206**
1. Primaire	®	®	®	®	®
2. Secondaire	1,9639***	1,4878**	1,4650**	1,5617**	1,5372**
Activité de la Mère	0,0467***	0,0449***	0,0428***	0,0368***	0,0386***
0. Inactive	0,8561ns	0,7263***	0,7275***	0,7551**	0,7487**
1. Agricultrice	®	®	®	®	®
2. Moderne	2,1601***	1,0766ns	1,0635ns	1,1098ns	1,0951ns
3. Ouvrière	0 ,7074ns	0,4683***	0,4829***	0,4920***	0,4755***
Activité du conjoint	0,0585***	0,0000ns	0,0000ns	0,0000ns	0,0000ns
1. Agriculteur	®	®	®	®	®
2. Moderne	2,1924***	1,4004ns	1,4059ns	1,3935ns	1,3608ns
3. Ouvrier	1,2667**	1,1179ns	1,1444ns	1,1117ns	1,1140ns
Contraception moderne	0,0662***	0,0498***	0,0389***	0,0298***	0,0178**
*1. Utilise*	2,2660***	2,0217***	1,9140***	1,5112***	1,3075**
*0. N'utilise pas*	®	®	®	®	®
Age à l'accouchement	0,0451***		0,0244**	0,0210**	0,0134*
*1. Moins de 20 ans*	0,6042***		0,6701**	0,6895 ® 0,7797	0,7594*
*2. 20 à 34 ans*	®		®		®
*3. 35 ans et plus*	*1,0492ns*		*0,9051ns*		*0,8874ns*
IIP	0,1333***			0,1322***	0,1393***
*1. <18 mois*	0,4343***			0,4057***	0,3786***
*2. 18 à 35 mois*	®			®	®
*3. 36 mois et plus*	1,4213***			1,5145***	1,3978***
Rang de naissance	0,0434***				0,0627***
*1. Rang 1*	0,6992***				0,7741**
*2. Rang 2 à 5*	®				®
*3. Rang 6 et plus*	*0,8752ns*				0,5947***
Visites prénatales	0,0566***	0,0428**	0,0347**	0,0324**	0,0251**
0. Aucune visite	0,6463***	0,6724***	0,7037**	0,7487**	0,7838**
1. 1 à 3 visites	0,8087**	0,8577*	0,9566ns	0,9380ns	0,9448ns
2. 4 visites et plus	®	®	®	®	®
Lieu d'accouchement	0,0532***	0,0321**	0,0297**	0,0204*	0,0219*
1. Hôpital	1,4706***	1,2876**	1,2728**	1,1503*	1,1678*
0. Ailleurs	®	®	®	®	®
Assistance accouchement	0,0496***	0,0223***	0,0219**	0,0168*	0,0159*
1. Personnel qualifié	1,4273***	1,1285***	1,1302**	1,1075*	1,0718*
0. Autres	®	®	®	®	®
Taille à la naissance	0,0741***	0,0000ns	0,0734***	0,0735***	0,0761***
1. Petite taille	0,4124***	0,4045***	0,4047***	0,3909***	0,3907***
2. Taille moyenne	®	®	®	®	®
3. Grande taille	0,7559ns	0,7378ns	0,7507ns	0,7515ns	0,7427ns
Vaccination (Polio 0 et BCG)	0,0393***	0,0319**	0,0302**	0,0287**	0,0292**
0. Aucun des deux	0,7537***	0,7773**	0,7875**	0,7860**	0,7856**
1. Au moins un vaccin	®	®	®	®	®
Sexe de l'enfant	0,0000ns	0,0000ns	0,0000ns	0,0000ns	0,0000ns
1. Masculin	®	®	®	®	®
2. Féminin	1,0312ns	1,0532ns	1,0535ns	1,0557ns	1,0562ns
Chi2 (×²)		176,26	182,62	298,05	305,86
Probabilité du chi2		0,000	0,000	0,000	0,000
Pseudo-R²		0,050	0,0613	0,0744	0,0763
Pouvoir prédictif Total du modèle (PPT)		0,6877	0,6906	0,7053	0,7071
Pouvoir prédictif réel (PPR) du modèle en %		37,54	38,12	41,06	41,42
Seuils de signification : * : p<1% ; ** : p<5% ; * : p<10% ; ns: non significatif à 10% ;**
(r) : Modalité de référence.

Bibliographie

AKOTO E. M., KOUAME A., LAMLENN S. B. (2002), Se soigner aujourd'hui en Afrique de l'Ouest : pluralisme thérapeutique entre tradition et modernité (Bénin, Côte d'Ivoire et Mali), Les cahiers de l'IFORD n°27, Yaoundé, 169p.

AKOTO E., (1985). Mortalité infantile et juvénile en Afrique : niveaux et caractéristiques,

AKOTO E., (1993). Déterminants socioculturels de la mortalité des enfants en Afrique noire : Hypothèses et recherches d'explication ; Louvain La Neuve, Academia.

Akoto E.M et Tabutin D. (1989), « Les inégalités socio-économiques et culturelles devant la mort », in Mortalité et Sociétés en Afrique au Sud du Sahara», Ed par Pison G., Van de Walle et Sala-Diakanda .Paris, INED, PUF, pp35-64.

AKOTO E. et TABUTIN D., (1987). Inégalités socio-économiques en matière de mortalité

en Afrique au Sud du Sahara, Working-Paper n°138, Département de Démographie, Université Catholique de Louvain, 45p.

AKOTO E. M, et HILL A. G. (1988), Morbidité, malnutrition et mortalité des enfants, in Population et société au sud du Sahara, Sous la direction de Tabutin D., Paris, l'Harmattan, pp 309-334.

ANDERSON R. D., SWEENEY J. D et WILLIAMS T. A. (2001) : Statistiques pour l'économie et la gestion, De Boeck université, Bruxelles

BANQUE MONDIALE (1993) : Rapport sur le développement dans le monde, investir dans la santé, 339 p.

BANZA BAYA (1998) : Instruction des parents et survie de l'enfant au Burkina-Faso : le cas de Bobo-Dioulasso ; les dossiers du CEPED n° 48, Paris, 27p.

BARBIERI M., 1991 : « Les déterminants de la mortalité des enfants dans le tiers-monde ». Les dossiers du CEPED n°18. Paris, 40p.

BEGHIN D. (1993) : « L'intérêt de la planification familiale dans les pays en développement : Relation entre la planification familiale, la fécondité et la santé », in WOLLAST E. et VEKEMANS M., Pratique et gestion de la planification familiale dans les pays en développement, Savoir et Santé.

BEGHIN I. (1987), " Santé et mortalité aux jeunes âge dans les pays en développement :

Les leçons d'un colloque".In "Santé et mortalité aux jeunes âges dans les pays en développement"Annales de la société Belge de médecine tropicale. Vol67, pp. 31-52.

BENINGUISSE G.,(2002). Entre tradition et modernité. Fondements sociaux de la prise en charge de la grossesse et de l'accouchement au Cameroun. Institut de Démographie, UCL, Louvain-La-Neuve, Académia-l'Harmattan, 297p.

BONGAARTS J., (1987): « Does family planning reduce infant mortality rates? », population and development Review 13(2): 323-34.

BONGAARTS J., MAUDLIN W P., and PHILLIPS JF.: «Demographic impact of family planning programs», study in family planning 1990, 21(6):299-310.

CALDWELL (1979), pp408-409, cité par Godelieve MASUY-STROOBANT, in Démographie : analyse et synthèse, tome III, les déterminants de la mortalité, édition 2002, INED, Paris (France), 478p.

CANTRELLE P. (1996), « Mortalité et environnement » , in Population et environnement dans les pays du Sud, Sous la direction de Gendreau F. et al, KARTHALA, CEPED, Paris, pp 231-251.

CASELLI G., VALIN J. et WUNSCH G., Démographie : analyse et synthèse, tome III, les déterminants de la mortalité, INED (2002), 478p.

CANOVAS C.J.E (1994): Famille Statut de la femme et santé des enfants au Mexique. Thèse de Doctorat, Université Catholique de Louvain-La-Neuve, Juin 1994.

DACKAM R. (1990) : Population et santé familiale en Afrique centrale, Cahier de l'IFORD, Yaondé.

DACKAM R. (1987) : « Causes et déterminants de la mortalité des enfants de moins de cinq en Afrique tropicale, Paris I, Panthéon Sorbonne.

DESGRES du loû, 1996. Sauver les enfants : le rôle des vaccinations. CEPED, les études du CEPED n°12.

Evina A., (1990), Infécondité et sous-fécondité : évaluation et recherche des facteurs. Le cas du

Cameroun, Louvain, Université Catholique de Louvain, Département de Démographie, 274 p. (Thèse de doctorat).

MOUDJIGUI DIEU-DONNE PAUL. (2003) : Les déterminants socio-économiques et culturels de la mortalité des enfants de moins de cinq ans au Gabon, Mémoire de DESSD en Démographie, IFORD, Yaoundé, 91p.

FILMER ET PRICHETT, (1998): "Estimating Wealth effects without Expenditure Data or

Tears: an application to Educational enrollments in States of India". World Bank Working paper number 194; 1998, 38p.

GENDREAU F. (1993) : « La population de l'Afrique, Manuel démographique », Edition KARTHALA, CEPED.

HAROUNA S., 1998 : « Incidence du comportement des mères en matière de soins préventifs sur la mortalité des enfants au Niger ». Les cahiers de l'IFORD n°22, Yaoundé, 123p.

Hobcraft J. 1991: Child spacing and child mortality. Demographic and Health Surveys World Conference Proceedings 2: Columbia, Maryland: IRD/Macro International.

Hobcraft J.: Does Family Planning Save Children's Lives? Technical Background Paper prepared for the International Conference on Better Health for Women and Children Through Family Planning: Nairobi, Kenya (October 1987).

Institut d'Etudes Démographiques de l'Université Montesquieu Bordeaux IV, 2002 : « Situation démographique et sociale du Burundi Résultats de l'enquête sociodémographique et de santé de la reproduction ESDSR Burundi 2002 », Bordeaux.

KOBIANE, Jean-François (1998), « Essai de construction d'un profil de pauvreté des

ménages à Ouagadougou à partir des caractéristiques de l'habitat », in GENDREAU F.

LEGRAND P. (2008), « le choix des variables explicatives dans le modèle de régression logistique », CER Groupe ESC Clermont - CRCGM, 63 100 Clermont-Ferrand

LE POPULATION REFERENCE BUREAU, (1991): « La planification familiale sauve des vies », 2^ème Edition

LOYE A., 2007 : « mortalité des enfants de moins de cinq ans au Burkina Faso », mémoire DESSD.

MAIN D. (1981) : « Le planning familial : Son effet sur la santé de la mère et de l'enfant », centre pour la population et la santé familiale, faculté de médecine de Columbia, New York.

MAIN D., 1985: « Child health and family planning in mother and child», jul-sept., vol22

MALCOLM G., DWIGHT H.P., MICHAEL R., DONALD R.S. :»Economie du développement», 2^eed, 1998.

MOSLEY H.,1985 : "Les soins de santé primaire peuvent-ils réduire la mortalité infantile ? Bilan critique de quelques programmes africains et asiatiques" in La lutte contre la mort de Vallin J. LOPEZ A., Cahier de l'INED. UIESP. PUF.

NGWE E., 1993 : «mortalité infantile et juvénile en Afrique : encore des incertitudes, La chronique du CEPED, n°11, Paris, 4p.

NOUMBISSI A. (1996) : Méthodologies d'analyse de la mortalité des enfants : application au Cameroun, Louvain La Neuve, Academia. Ed. L'HARMATTAN, 305p.

O.C.D.E (1970) : « Les programmes de planning familial en Afrique », Paris, 81p.

OMRAN A.R, 1983:» Interrelations between maternal and neonatal health and family planning: conceptualization of the theme», in Del Mundo F. Ines-Cuyegkeng, Aviado DM ed. 1983, Primary maternal and neonatal health: a global concern, New York, pp. 23-42.

OMRAN A.R., 1987: «Health aspects of family planning: the evidence from Africa».

Pressat R. (1983), L'analyse démographique. Concepts-Méthodes-Résultats, PUF, 4ème éd. Paris 295p.

PRESTON S., (1980): "Causes and consequences of mortality declines in less developed

countries during the twentieth century" in Richard EASTERLI (éd.), Population and economic change in developing countries, Chicago, Londres, National Bureau of Chicago Press, 581 p.

QUIVY R., L. Campenhout (1995), Manuel de recherche en sciences sociales, deuxième édition entièrement revue et augmentée, DUNOD, Paris (France), 287p.

RAKOTO V.A., 1995 : « L'impact de la planification familiale sur la santé de la mère et des enfants : cas de MADAGASCAR ».

RAKOTONDRABE F. P. (2004), Statut de la femme, prise de décision et santé des enfants à Madagascar, Thèse de doctorat (Ph.D.) en démographie, IFORD, Yaoundé, 374p.

RAYMOND QUIVY, LUC VAN CAMPENHOUT, « Manuel de recherche en sciences sociales », deuxième édition entièrement revue et augmentée, DUNOD, Paris (France), 1995, 287p, p.42.

RICHARD D., M'FOULOU R., SALA-DIAKANDA M. (1990) : « L'aspect santé de la planification familiale en Afrique centrale et à Madagascar, IFORD, Séminaire sous-régionale sur l'argument santé pour la planification, Lomé 1990.

SYLVA R.C., 2001: « Contribution de différentes composantes de Santé de la reproduction à la survie des enfants au Cap-Vert ».

TABUTIN D., (1995). "Transitions et théories de la mortalité", in H. Gérard et V. Piché, La sociologie des populations, PUM, AUPELF/UREF, Montréal, pp 257-288.

TABUTIN, D. (1997) Un tour d'horizon des théories de mortalité in théories, paradigmes et courants explicatifs en Démographie, sous la direction de D. Tabutin et al. Louvain-La-Neuve, Chaire Quételet, pp 443-460.

TAFFE P. : « Cours de régression logistique », Institut universitaire de médecine sociale et préventive (IUMSP) et centre d'épidémiologie clinique (CEPIC), Lausanne, Août 2004.

OUEDRAOGO C., 2001 : La mortalité maternelle au Burkina Faso : Evolution et stratégie nationale de lutte, médecine d'Afrique noire, Ouagadougou.

GAKUSI A.E, 2005 : Contexte économique et sociopolitique de la santé publique au Rwanda : de 1900 a 1992 - Paris, Centre français sur la population et le développement, 2002.

GBENYON K. et LOCOH T. (1989), Les différences de mortalité entre garçons et filles, in Van de Walle et Mpembelé Sala Diakanda mortalité et sociétés en Afrique au Sud du Sahara, travaux et documents, cahiers 124, INED, PUF, Paris, pp 221-243.

GENDREAU F. et al. (1985) : Manuel de Yaoundé. Estimations indirectes en démographie Africaine, UIESP-IFORD-GDA, Liège, Ordisna Edtions, 276 p.

MICHEL GARENNE et ENÉAS GAKUSI: « Reconstruction des tendances de la mortalité des jeunes enfants en Afrique sub-saharienne de 1950 à 1999 à partir des données d'enquêtes démographiques », 20 p.

VANKATACHARYA, K., TEKLU, TESFAY (1986) : « Cadre conceptuel pour l'étude de la santé et des soins des enfants ». Dans "Problèmes liés à la recherche sur la santé et les soins infantiles. Compte rendu de l'atelier d'Acra 22-26 septembre 1986" CRDI.

Organisation mondiale de la Santé (OMS). Dossier mère-enfant: Guide pour une maternité sans risque, OMS, Genève, WHO/FHE/MSM/94.11 (1994).

Organisation mondiale de la Santé (OMS), 1997 : « La planification familiale, un gage de santé » : rapport de l'OMS sur la planification familiale, OMS, Genève, WHO/FHE/FPP/95.11.

RAMAKAVELO (1983) : « A propos de la planification familiale à Madagascar », Ministère de la santé de Madagascar.

ROGER G., WALTISPERGER D., CORBILLEG.C (1981) : Les structure par sexe et âge en Afrique, Groupe de démographie africaine (IDP-INED-INSEE-MICOOP-ORSTOM), Imprimerie JOUVE, Paris, 1981, 556 p.

MILLER J. E., (1989). "Is the relationship between birth interval and perinatal mortality

VAN DE WALLE E. et SALA DIAKANDA M. (éd.), Mortalité et société en Afrique au sud du Sahara, p. 295-324. - Paris, INED, 1989, PUF, 446p. (Travaux et documents, cahier n°124).

MAIN D. (1981): «Le planning familial : Son effet sur la santé de la mère et de l'enfant», Centre pour la population et la santé familiale, faculté de médecine de columbia, New York.