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

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

Variable	VIF	Tolérance
Survie infantile	1,02	0,98
Milieu de résidence	1,39	0,72
Région de résidence	1,03	0,97
Condition de vie du ménage	1,00	1,00
Taille du ménage	1,20	0,83
Milieu de socialisation	1,25	0,80
Religion de la mère	1,03	0,97
Niveau d'instruction de la mère	1,22	0,82
Niveau d'instruction du conjoint	1,20	0,83
Activité économique de la mère	1,09	0,91
Activité économique du père	1,04	0,96
Nombre de visites	2,09	0,48
Lieu d'accouchement	1,49	0,67
Assistance à l'accouchement	1,31	0,77
Taille de l'enfant à la naissance	1,01	0,99
Vaccination Polio0 et BCG	1,01	0,99
Sexe de l'enfant	1,01	0,99
Contraception	1,06	0,94
Age à l'accouchement	1,77	0,56
Intervalle intergénésique précédent	1,70	0,59
Rang de naissance	2,85	0,35

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).

	Adéquation	Pouvoir de classement			Prédiction
Statistique	Khi-deux	Sensibilité	Spécificité	Ensemble	Aire ROC
Valeur	305,86	91,6%	75%	91,52%	0,7071
Seuil	0,00	0,50	0,55	0,55	0,00

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.

Contribution de la planification familiale à la survie infantile au Rwanda.

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

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