Les facteurs explicatifs de la discontinuité des soins obstétricaux en Afrique: cas du Bénin

Annexes.

Tableau A1 : Proportion de discontinuité des soins obstétricaux selon le nombre de consultations prénatales dans quelques pays africains.

Pays et année de l'enquête	Consultations Prénatales	Accouchements assistés par un personnel qualifié (%) (a)	Discontinuité (%) 100%-(a)
Sénégal 1999	1-3 visites 4 visites ou plus	36,7% 59,7%	63,3% 40,3%
Egypte 2000	1-3 visites 4 visites ou plus	56,2% 85,0%	43,8% 15,0%
Burkina 1998/99	1-3 visites 4 visites ou plus	42,7% 55,2%	57,3% 44,8%
Cameroun 1998	1-3 visites 4 visites ou plus	59,2% 76,7%	40,8% 23,3%
Côte d'Ivoire 1988/99	1-3 visites 4 visites ou plus	43,1% 70,5%	56,9% 29,5%
Maroc 1995	1-3 visites 4 visites ou plus	56,0% 88,7%	44,0% 11,3%
Niger 1998	1-3 visites 4 visites ou plus	34,8% 51,9%	65,2% 48,1%
Rwanda 2000	1-3 visites 4 visites ou plus	30,6% 49,8%	69,4% 50,2%
Ghana 1998	1-3 visites 4 visites ou plus	21,1% 58,8%	78,9% 41,2%

Tableau A2 : Coût de quelques prestations obstétricales au CNHU^55(*) de Cotonou.

Prestations	Coût de la prestation^56(*)	Observation
Consultations prénatales ou Gynécologiques	2 400 FCFA ou 3000 FCFA^57(*)	----
Echographie obstétricale ou gynécologique	6 000 FCFA	----
Hospitalisation en néonatologie	3 600 FCFA par jour	Seuls les nouveaux-nés de moins de 2h de vie en Bénéficient
Accouchement normal	4 500 FCFA	Coût majoré des frais d'hospitalisation
Accouchement dirigé par perfusion D'ocytocique	11 000 FCFA	Coût majoré des frais d'hospitalisation
Curetage	31 500	Coût majoré des frais d'hospitalisation
Hospitalisation pour soins obstétricaux	3 500 à 12 000 FCFA	Variable selon la catégorie et la durée du séjour
Césarienne	94 500 FCFA	Variable selon la catégorie et la durée du séjour

Source : Ministère de la Santé Publique (2001) ; CNHU de Cotonou.

Figure A1 : Carte administrative du Bénin après le nouveau découpage.

Légende de la carte.

ALIBORI Karimama Malanville Banikoara Kandi Segbana Gogounou	ATACORA Bukoumbé Cobli Kouandé Kérou Matéri Natitingou Pehunco Tanguieta Toucountouna	ATLANTIQUE Abomey-Calavi Allada Zè Kpomassè Ouidah So-Ava Toffo Tori-Bossito	BORGOU Bembèrèkè Chaourou Kalalé Ndali Nikki Parakou Perere Sinendé
COLLINES Banté Dassa-Zoumè Glazoué Ouèssè Savalou Savè			COUFFO Aplahoué Klouékanmè Lalo Toviklin Djakotomey Dogbo
DONGA Bassila Copargo Djougou Ouaké			LITTORAL Cotonou
MONO Athiémé Bopa Comè Grand-Popo Houeyogbe Lokossa	OUÉMÉ Adjara Adjohoun Aguegue Akpro-Misserete Avrankou Bonou Dangbo Porto-Novo Sèmè-Kpodji	PLATEAU Adja-Ouèrè Ifangni Kétou Pobè Sakété	ZOU Abomey Agbangnizoun Bohicon Covè Djidja Ouinhi Za-Kpota Zangnanado Zogbodomey

Résultats bruts des modèles de la régression logistique pas à pas effectuée à l'aide du logiciel STATA.

Modèle M1.

logistic discont age1 age3 etn1 etn2 etn3 etn5 etn6 etn7 etn8 soc1 soc2

Logit estimates Number of obs = 2773

LR chi2(11) = 251.04

Prob > chi2 = 0.0000

Log likelihood = -1329.1633 Pseudo R2 = 0.0863

------------------------------------------------------------------------------

discont | Odds Ratio Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

age1 | .9213068 .108419 -0.70 0.486 .7315353 1.160308

age3 | 1.052894 .1241888 0.44 0.662 .8355752 1.326734

etn1 | 2.633413 .357938 7.12 0.000 2.01754 3.437287

etn2 | 2.280928 .3700856 5.08 0.000 1.659595 3.13488

etn3 | 2.989902 .8513866 3.85 0.000 1.711094 5.224443

etn5 | 2.471769 .5314334 4.21 0.000 1.621805 3.767188

etn6 | 6.007163 1.016614 10.59 0.000 4.311392 8.36992

etn7 | 7.189112 1.732198 8.19 0.000 4.483121 11.52843

etn8 | 1.440477 .2690061 1.95 0.051 .9989557 2.077143

soc1 | .3172139 .0715519 -5.09 0.000 .2038695 .4935739

soc2 | .7823262 .0835929 -2.30 0.022 .6345057 .9645843

------------------------------------------------------------------------------

Modèle M2.

. logistic discont age1 age3 etn1 etn2 etn3 etn5 etn6 etn7 etn8 soc1 soc2 niv2 niv3

Logit estimates Number of obs = 2469

LR chi2(13) = 290.57

Prob > chi2 = 0.0000

Log likelihood = -1181.4972 Pseudo R2 = 0.1095

------------------------------------------------------------------------------

discont | Odds Ratio Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

age1 | .9528623 .1176633 -0.39 0.696 .7480323 1.21378

age3 | 1.05942 .1326095 0.46 0.645 .8289376 1.353988

etn1 | 1.668998 .2598972 3.29 0.001 1.230004 2.264673

etn2 | 1.262592 .23002 1.28 0.201 .8834669 1.804411

etn3 | 1.694301 .5023221 1.78 0.075 .9476071 3.029372

etn5 | 1.440346 .3326667 1.58 0.114 .915948 2.264973

etn6 | 3.298799 .6226831 6.32 0.000 2.278676 4.775613

etn7 | 4.168722 1.077017 5.53 0.000 2.512403 6.916981

etn8 | 1.034363 .2216193 0.16 0.875 .6796682 1.574159

soc1 | .4186041 .1053447 -3.46 0.001 .2556187 .6855108

soc2 | .7776965 .0877855 -2.23 0.026 .6233435 .9702705

niv2 | .3329571 .0711219 -5.15 0.000 .2190614 .5060703

niv3 | .3425898 .0631122 -5.81 0.000 .238762 .491568

------------------------------------------------------------------------------

Modèle M3.

. logistic discont age1 age3 par1 par3 csa2 etn1 etn2 etn3 etn5 etn6 etn7 etn8 soc1 soc2

> niv2 niv3 edf2 edf3

note: par1 dropped due to collinearity

Logit estimates Number of obs = 1056

LR chi2(17) = 175.23

Prob > chi2 = 0.0000

Log likelihood = -527.19097 Pseudo R2 = 0.1425

------------------------------------------------------------------------------

discont | Odds Ratio Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

age1 | 1.077057 .1969003 0.41 0.685 .7527102 1.541167

age3 | 1.007767 .1875012 0.04 0.967 .6998237 1.451213

par3 | 1.252747 .194405 1.45 0.146 .9242118 1.698069

csa2 | .400229 .3121206 -1.17 0.240 .086795 1.845535

etn1 | 1.623117 .3887267 2.02 0.043 1.015061 2.595419

etn2 | 1.563372 .417162 1.67 0.094 .9266849 2.6375

etn3 | 1.845415 .7575285 1.49 0.136 .8254338 4.125776

etn5 | 1.521378 .5324066 1.20 0.230 .7662294 3.020754

etn6 | 4.564763 1.279551 5.42 0.000 2.635224 7.907131

etn7 | 4.913484 1.879433 4.16 0.000 2.32167 10.39869

etn8 | 1.219754 .3986902 0.61 0.543 .6427582 2.314712

soc1 | .8426099 .3063342 -0.47 0.638 .4132082 1.718242

soc2 | 1.007283 .1715967 0.04 0.966 .7213474 1.406562

niv2 | .3315035 .1103639 -3.32 0.001 .1726263 .6366041

niv3 | .3368684 .0953814 -3.84 0.000 .193397 .5867738

edf2 | .8254609 .1902175 -0.83 0.405 .5254694 1.296718

edf3 | .1161831 .0853657 -2.93 0.003 .0275246 .4904162

------------------------------------------------------------------------------

Modèle M4.

. logistic discont age1 age3 par1 par3 csa2 etn1 etn2 etn3 etn5 etn6 etn7 etn8 soc1 soc

> 2 niv2 niv3 edf2 edf3 res1 dep1 dep3 dep4 dep5 dep6

note: par1 dropped due to collinearity

Logit estimates Number of obs = 1027

LR chi2(23) = 202.17

Prob > chi2 = 0.0000

Log likelihood = -498.62518 Pseudo R2 = 0.1686

------------------------------------------------------------------------------

discont | Odds Ratio Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

age1 | 1.05825 .200161 0.30 0.765 .7304472 1.533159

age3 | 1.062714 .2035748 0.32 0.751 .7300614 1.546941

par3 | 1.217392 .1942325 1.23 0.218 .8904774 1.664324

csa2 | .4214026 .3449747 -1.06 0.291 .0846982 2.096622

etn1 | 1.796973 .872167 1.21 0.227 .6940775 4.65238

etn2 | 3.361573 1.949392 2.09 0.037 1.078765 10.4751

etn3 | 3.755177 2.44835 2.03 0.042 1.046292 13.47746

etn5 | 1.477096 .923736 0.62 0.533 .4336009 5.031845

etn6 | 5.175987 3.054133 2.79 0.005 1.628301 16.45324

etn7 | 6.880754 4.136621 3.21 0.001 2.117896 22.35463

etn8 | 1.430411 .5242529 0.98 0.329 .6974152 2.9338

soc1 | 1.092661 .4284246 0.23 0.821 .5066818 2.356327

soc2 | 1.355901 .2544406 1.62 0.105 .9386342 1.958662

niv2 | .6406438 .2500543 -1.14 0.254 .298111 1.37675

niv3 | 1.318972 1.214961 0.30 0.764 .216849 8.022568

edf2 | .9729783 .2382013 -0.11 0.911 .6021641 1.572141

edf3 | .1481191 .1106516 -2.56 0.011 .0342551 .6404669

res1 | .4650722 .1092147 -3.26 0.001 .2935144 .7369047

dep1 | 4.959769 4.907278 1.62 0.106 .7132938 34.48692

dep3 | 2.074414 2.057837 0.74 0.462 .2968219 14.49756

dep4 | 3.994908 3.692296 1.50 0.134 .6528046 24.44727

dep5 | .7927037 .6416843 -0.29 0.774 .1622084 3.873901

dep6 | 3.797185 3.254416 1.56 0.120 .7078331 20.37008

------------------------------------------------------------------------------

Modèle M5 (modèle saturé pour l'ensemble des femmes^58(*)).

logistic discont age1 age3 par1 par3 csa2 etn1 etn2 etn3 etn5 etn6 etn7 etn8 soc1 soc

> 2 niv2 niv3 edf2 edf3 res1 dtc1 dtc2 dtc3 qlt2 qlt3 qlt4

note: par1 dropped due to collinearity

Logit estimates Number of obs = 700

LR chi2(24) = 182.15

Prob > chi2 = 0.0000

Log likelihood = -306.89215 Pseudo R2 = 0.2289

------------------------------------------------------------------------------

discont | Odds Ratio Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

age1 | .9374316 .2328926 -0.26 0.795 .5760626 1.52549

age3 | .748347 .1816971 -1.19 0.232 .4649787 1.204406

par3 | 1.498585 .311028 1.95 0.051 .9977376 2.250849

csa2 | .5629685 .5235963 -0.62 0.537 .0909521 3.484619

etn1 | 2.086173 .6301534 2.43 0.015 1.154077 3.771081

etn2 | 3.062983 1.040261 3.30 0.001 1.574188 5.959812

etn3 | 1.249187 .7441366 0.37 0.709 .3886597 4.014999

etn5 | 2.442981 1.362944 1.60 0.109 .8185271 7.291337

etn6 | 6.299286 2.586821 4.48 0.000 2.816715 14.08769

etn7 | 8.161894 4.077031 4.20 0.000 3.066187 21.72618

etn8 | 1.196794 .5288191 0.41 0.684 .50339 2.845338

soc1 | .6623595 .3873383 -0.70 0.481 .2105346 2.083839

soc2 | 1.498595 .3688552 1.64 0.100 .9250705 2.427694

niv2 | .2427483 .2587597 -1.33 0.184 .0300477 1.96111

niv3 | .4382437 .1735833 -2.08 0.037 .2016344 .952504

edf2 | .8268681 .2584535 -0.61 0.543 .448102 1.525793

edf3 | .0800447 .083906 -2.41 0.016 .0102581 .6245915

res1 | .9561897 .3211293 -0.13 0.894 .4950787 1.846774

dtc1 | .1058559 .0718692 -3.31 0.001 .0279772 .4005211

dtc2 | .2112793 .1034404 -3.18 0.001 .0809313 .551566

dtc3 | .6719885 .1740214 -1.54 0.125 .4045113 1.116331

qlt2 | .8847337 .2218359 -0.49 0.625 .5412332 1.446241

qlt3 | .91257 .2412671 -0.35 0.729 .5435303 1.532176

qlt4 | .2021847 .121381 -2.66 0.008 .062335 .6557896

------------------------------------------------------------------------------

Modèle M6 (modèle saturé pour les femmes résidant en milieu urbain).

. logistic discont age1 age3 par1 par3 etn1 etn2 etn3 etn5 etn6 etn7 etn8 soc1 soc2 niv2

> niv3 csa2 dtc1 dtc2 dtc3 qlt2 qlt3 qlt4 edf2 edf3

note: csa2~=0 predicts failure perfectly

csa2 dropped and 11 obs not used

note: par1 dropped due to collinearity

Logit estimates Number of obs = 205

LR chi2(22) = 71.96

Prob > chi2 = 0.0000

Log likelihood = -47.581609 Pseudo R2 = 0.4306

------------------------------------------------------------------------------

discont | Odds Ratio Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

age1 | 2.232302 1.784347 1.00 0.315 .465974 10.6941

age3 | .3442274 .2433446 -1.51 0.131 .0861203 1.375895

par3 | 8.169756 5.515144 3.11 0.002 2.175655 30.67809

etn1 | 6.644601 9.163562 1.37 0.170 .4452232 99.16537

etn2 | 21.03393 27.88485 2.30 0.022 1.564861 282.7256

etn3 | 7.372016 11.18247 1.32 0.188 .3770642 144.1309

etn5 | 7.146315 10.9439 1.28 0.199 .3552617 143.7526

etn6 | 41.11791 64.90243 2.35 0.019 1.864038 907.0001

etn7 | 100.7059 205.1418 2.26 0.024 1.858342 5457.384

etn8 | 8.967693 10.44032 1.88 0.060 .9155874 87.8338

soc1 | .7036019 1.033795 -0.24 0.811 .0395062 12.53108

soc2 | .7965762 .5441858 -0.33 0.739 .2087969 3.039

niv2 | 2.973981 4.717584 0.69 0.492 .1327667 66.61734

niv3 | 6.60902 9.111279 1.37 0.171 .4432613 98.54041

dtc1 | .0431352 .056375 -2.41 0.016 .0033294 .5588564

dtc2 | .0418986 .0547999 -2.43 0.015 .0032277 .5438763

dtc3 | .4685596 .5070682 -0.70 0.484 .0561833 3.907711

qlt2 | .8580417 .7549119 -0.17 0.862 .1529729 4.812849

qlt3 | .9734129 .7966954 -0.03 0.974 .195716 4.841366

qlt4 | .4499276 .7409732 -0.48 0.628 .017837 11.34913

edf2 | .0920867 .1070082 -2.05 0.040 .0094421 .8981006

edf3 | .2434113 .3193608 -1.08 0.281 .0186014 3.185188

------------------------------------------------------------------------------

Modèle M7 (modèle saturé pour les femmes résidant en milieu rural).

logistic discont age1 age3 par1 par3 etn1 etn2 etn3 etn5 etn6 etn7 etn8 soc1 soc2 niv2

> niv3 csa2 dtc1 dtc2 dtc3 qlt2 qlt3 qlt4 edf2 edf3

note: niv2~=0 predicts failure perfectly

niv2 dropped and 7 obs not used

note: dtc1~=0 predicts failure perfectly

dtc1 dropped and 33 obs not used

note: edf3~=0 predicts failure perfectly

edf3 dropped and 15 obs not used

note: par1 dropped due to collinearity

Logit estimates Number of obs = 429

LR chi2(20) = 84.61

Prob > chi2 = 0.0000

Log likelihood = -235.35521 Pseudo R2 = 0.1524

------------------------------------------------------------------------------

discont | Odds Ratio Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

age1 | .8521904 .2372958 -0.57 0.566 .4937603 1.470812

age3 | .7742863 .2170716 -0.91 0.362 .446958 1.341332

par3 | 1.198433 .2806304 0.77 0.440 .7573432 1.896422

etn1 | 1.968592 .6337412 2.10 0.035 1.047446 3.699812

etn2 | 3.004073 1.157136 2.86 0.004 1.412008 6.391223

etn3 | .9258424 .6938842 -0.10 0.918 .2131049 4.022358

etn5 | 3.661227 2.805705 1.69 0.090 .8153162 16.44096

etn6 | 5.499031 2.424 3.87 0.000 2.31778 13.04668

etn7 | 7.975528 4.385235 3.78 0.000 2.714801 23.43047

etn8 | .4911219 .3067946 -1.14 0.255 .1443643 1.670779

soc1 | .5655426 .3844178 -0.84 0.402 .1492368 2.143161

soc2 | 1.767368 .4981577 2.02 0.043 1.017194 3.07079

niv3 | .3002122 .1333114 -2.71 0.007 .1257321 .7168205

csa2 | .6185107 .6447835 -0.46 0.645 .0801657 4.772057

dtc2 | .8288373 .5133235 -0.30 0.762 .2462039 2.790254

dtc3 | .5839143 .1732744 -1.81 0.070 .3264061 1.044576

qlt2 | .9806782 .2730986 -0.07 0.944 .5681781 1.692655

qlt3 | .9056905 .2756043 -0.33 0.745 .4988347 1.644383

qlt4 | .109575 .0874278 -2.77 0.006 .0229379 .5234425

edf2 | 1.425616 .5220625 0.97 0.333 .6954911 2.922226

------------------------------------------------------------------------------.

******************************************

* *

* B I B L I O T H E Q U E A D D A D *

* *

* MICRO (VERSION 89.1) *

* *

* 17/09/89 *

* 06-23-04 15:13:38 *

******************************************

A D D A D - 89 -

ANALYSE DES CORRESPONDANCES (ANCORR)

D'APRES : YAGOLNITZER ET TABET

INS. 1 - TITRE : CONSTRUCTION DE L'INDICATEUR COMBINÉ DE NIVEAU DE VIE.

INS. 2 - PARAM (PARAMETRES GENERAUX) : NI,NJ,NF,NI2,NJ2,LECIJ,STFI,STFJ

PARAM NI=6219 NI2=0 NJ=45 NJ2=0 NF=3 LECIJ=1 STFI=1 STFJ=1;

INS. 3 - OPTIONS : IOUT,IMPVP,IMPFI,IMPFJ,NGR

OPTIONS IOUT=0 IMPVP=1 IMPFI=0 IMPFJ=1 NGR=3;

INS. 5 - GRAPHE (NGR DEMANDES DE GRAPHIQUES) : X,Y,GI,GJ,NCHAR,OPT,NPAGE,CADRE

GRAPHE X=1 Y=2 GI=0 GJ=1;

GRAPHE X=1 Y=3 GI=0 GJ=1;

GRAPHE X=2 Y=3 GI=0 GJ=1;

INS. 6 - LISTE (LECTURE DU TABLEAU DES DONNEES - A,F) :

LISTE IDEN(1,1)

TLV1(2,1) TLV2(3,1) FRI1(4,1) FRI2(5,1) MTO1(6,1) MTO2(7,1)

CAR1(8,1) CAR2(9,1) PHO1(10,1) PHO2(11,1)

SOL1(12,1) SOL2(13,1) SOL3(14,1) SOL4(15,1) EAU1(16,1) EAU2(17,1)

EAU3(18,1) EAU4(19,1) EAU5(20,1) EAU6(21,1) EAU7(22,1) EAU8(23,1)

TOI1(24,1) TOI2(25,1) TOI3(26,1) TOI4(27,1) ACF1(28,1) ACF2(29,1)

ACF3(30,1) ACF4(31,1) ACF5(32,1) ACF6(33,1) ACF7(34,1) ACF8(35,1)

ACC1(36,1) ACC2(37,1) ACC3(38,1) ACC4(39,1) ACC5(40,1) ACC6(41,1)

NIV1(42,1) NIV2(43,1) NIV3(44,1) NIV4(45,1) NIV5(46,1);

LES POIDS DES LIGNES ET DES COLONNES SONT MULTIPLIES PAR 10 ** -2

------------------------------------------------------------------------------

NOMJ(J)! TLV1 TLV2 FRI1 FRI2 MTO1 MTO2 CAR1 CAR2 PHO1 PHO2 SOL1

------------------------------------------------------------------------------

PJ(J) ! 48 12 55 5 40 20 56 4 57 3 22 647

------------------------------------------------------------------------------

LES POIDS DES LIGNES ET DES COLONNES SONT MULTIPLIES PAR 10 ** -2

------------------------------------------------------------------------------

NOMJ(J)! SOL2 SOL3 SOL4 EAU1 EAU2 EAU3 EAU4 EAU5 EAU6 EAU7 EAU8

------------------------------------------------------------------------------

PJ(J) ! 1 1 36 8 12 8 7 3 13 6 3 647

------------------------------------------------------------------------------

LES POIDS DES LIGNES ET DES COLONNES SONT MULTIPLIES PAR 10 ** -2

------------------------------------------------------------------------------

NOMJ(J)! TOI1 TOI2 TOI3 TOI4 ACF1 ACF2 ACF3 ACF4 ACF5 ACF6 ACF7

------------------------------------------------------------------------------

PJ(J) ! 2 10 10 39 11 1 0 25 18 0 2 647

------------------------------------------------------------------------------

LES POIDS DES LIGNES ET DES COLONNES SONT MULTIPLIES PAR 10 ** -2

------------------------------------------------------------------------------

NOMJ(J)! ACF8 ACC1 ACC2 ACC3 ACC4 ACC5 ACC6 NIV1 NIV2 NIV3 NIV4

------------------------------------------------------------------------------

PJ(J) ! 5 4 1 3 26 1 13 14 12 11 11 647

------------------------------------------------------------------------------

LES POIDS DES LIGNES ET DES COLONNES SONT MULTIPLIES PAR 10 ** -2

------------------

NOMJ(J)! NIV5

------------------

PJ(J) ! 12 647

------------------

1

TABLEAU DES VALEURS PROPRES ET DES VECTEURS PROPRES

---------------------------------------------------------------------

NUMERO ! VAL PROPRE 1 ! VAL PROPRE 2 ! VAL PROPRE 3 ! VAL PROPRE 4 !

---------------------------------------------------------------------

! 1.00001 ! .49180 ! .23957 ! .14042 !

---------------------------------------------------------------------

OBJET 1! -.27175 ! .15099 ! -.00797 ! .03566 !

OBJET 2! -.13786 ! -.30990 ! .02214 ! -.07938 !

OBJET 3! -.29192 ! .08182 ! -.05260 ! -.01022 !

OBJET 4! -.08714 ! -.29215 ! .18664 ! .01984 !

OBJET 5! -.24993 ! .10473 ! .05779 ! -.11955 !

OBJET 6! -.17459 ! -.15922 ! -.07835 ! .16714 !

OBJET 7! -.29468 ! .05653 ! -.04127 ! -.03658 !

OBJET 8! -.07766 ! -.23605 ! .16569 ! .12657 !

OBJET 9! -.29618 ! .05990 ! -.05172 ! -.02601 !

OBJET 10! -.07155 ! -.27129 ! .22683 ! .09062 !

OBJET 11! -.18596 ! .19073 ! .25213 ! -.18573 !

OBJET 12! -.03689 ! .03245 ! .02638 ! .08826 !

OBJET 13! -.04106 ! -.18134 ! .24267 ! .13856 !

OBJET 14! -.23520 ! -.12921 ! -.24405 ! .10315 !

OBJET 15! -.10813 ! -.29247 ! .13373 ! -.06354 !

OBJET 16! -.13753 ! -.08465 ! -.25753 ! -.12150 !

OBJET 17! -.10798 ! .06376 ! .00409 ! .10157 !

OBJET 18! -.10690 ! .07926 ! .06534 ! .00848 !

OBJET 19! -.07079 ! .02770 ! -.02028 ! .26611 !

OBJET 20! -.14037 ! .08103 ! .01403 ! -.03891 !

OBJET 21! -.09389 ! .10230 ! .17587 ! -.18289 !

OBJET 22! -.06766 ! .03933 ! -.04481 ! .22610 !

OBJET 23! -.05217 ! -.22767 ! .28622 ! .18273 !

OBJET 24! -.12178 ! -.19102 ! -.10776 ! -.25985 !

OBJET 25! -.12146 ! -.08458 ! -.24043 ! -.05757 !

OBJET 26! -.24506 ! .17980 ! .11656 ! .11664 !

OBJET 27! -.13131 ! -.10986 ! -.00980 ! -.41937 !

OBJET 28! -.03731 ! -.09809 ! .03079 ! .05884 !

OBJET 29! -.02638 ! -.08122 ! .05293 ! .05691 !

OBJET 30! -.19663 ! -.00506 ! -.16501 ! .12364 !

OBJET 31! -.16526 ! .16434 ! .21513 ! .07124 !

OBJET 32! -.02696 ! -.09523 ! .11214 ! .09669 !

OBJET 33! -.04880 ! -.05766 ! -.07622 ! -.06463 !

OBJET 34! -.08562 ! -.03341 ! -.08268 ! .03760 !

OBJET 35! -.07472 ! -.11790 ! -.04690 ! -.01265 !

OBJET 36! -.02943 ! -.04539 ! -.01083 ! .07165 !

OBJET 37! -.06353 ! -.05966 ! -.04366 ! -.00356 !

OBJET 38! -.20198 ! .17949 ! .18671 ! .07721 !

OBJET 39! -.03604 ! -.01897 ! -.02933 ! -.03534 !

OBJET 40! -.14157 ! -.02973 ! -.23067 ! .03645 !

OBJET 41! -.14508 ! .17244 ! .27917 ! -.31233 !

OBJET 42! -.13560 ! .11062 ! .05376 ! .15065 !

OBJET 43! -.12761 ! .05569 ! -.10534 ! .41466 !

OBJET 44! -.12912 ! -.03605 ! -.32902 ! -.09848 !

OBJET 45! -.13347 ! -.33361 ! .05914 ! -.11754 !

1

LES VALEURS PROPRES VAL(1)= 1.00001

------------------------------------------------------------------------------

!NUM ! VAL PROPRE ! POURC.! CUMUL !VARIAT.!*! HISTOGRAMME DES VALEURS PROPRES

------------------------------------------------------------------------------

! 2 ! .49180 ! 14.382! 14.382!*******!*!***************!***************!

! 3 ! .23957 ! 7.006! 21.388! 7.376!*!***************!

! 4 ! .14042 ! 4.106! 25.494! 2.899!*!*********

! 5 ! .13633 ! 3.987! 29.481! .120!*!********

! 6 ! .13030 ! 3.810! 33.291! .176!*!********

! 7 ! .12026 ! 3.517! 36.808! .294!*!*******

! 8 ! .11523 ! 3.370! 40.178! .147!*!*******

! 9 ! .11321 ! 3.311! 43.489! .059!*!*******

! 10 ! .11184 ! 3.270! 46.759! .040!*!*******

! 11 ! .11009 ! 3.219! 49.978! .051!*!*******

! 12 ! .10391 ! 3.039! 53.017! .181!*!******

! 13 ! .10079 ! 2.947! 55.964! .091!*!******

! 14 ! .09930 ! 2.904! 58.868! .043!*!******

! 15 ! .09812 ! 2.870! 61.738! .034!*!******

! 16 ! .09739 ! 2.848! 64.586! .021!*!******

! 17 ! .09389 ! 2.746! 67.332! .102!*!******

! 18 ! .09295 ! 2.718! 70.050! .028!*!******

! 19 ! .09157 ! 2.678! 72.728! .040!*!******

! 20 ! .09080 ! 2.655! 75.383! .023!*!******

! 21 ! .08528 ! 2.494! 77.877! .162!*!*****

! 22 ! .08154 ! 2.385! 80.262! .109!*!*****

! 23 ! .07710 ! 2.255! 82.516! .130!*!*****

! 24 ! .07056 ! 2.063! 84.579! .191!*!****

! 25 ! .06586 ! 1.926! 86.506! .137!*!****

! 26 ! .06171 ! 1.805! 88.310! .121!*!****

! 27 ! .05952 ! 1.740! 90.051! .064!*!****

! 28 ! .05800 ! 1.696! 91.747! .044!*!****

! 29 ! .05212 ! 1.524! 93.271! .172!*!***

! 30 ! .04507 ! 1.318! 94.589! .206!*!***

! 31 ! .04445 ! 1.300! 95.889! .018!*!***

! 32 ! .03738 ! 1.093! 96.982! .207!*!**

! 33 ! .03286 ! .961! 97.943! .132!*!**

! 34 ! .02749 ! .804! 98.747! .157!*!**

! 35 ! .02122 ! .621! 99.368! .183!*!*

! 36 ! .01025 ! .300! 99.667! .321!*!*

! 37 ! .00530 ! .155! 99.822! .145!*!

! 38 ! .00281 ! .082! 99.904! .073!*!

! 39 ! .00118 ! .035! 99.939! .048!*!

! 40 ! .00109 ! .032! 99.971! .003!*!

! 41 ! .00057 ! .017! 99.988! .015!*!

! 42 ! .00033 ! .010! 99.997! .007!*!

! 43 ! .00006 ! .002! 99.999! .008!*!

! 44 ! .00003 ! .001!100.000! .001!*!

! 45 ! .00001 ! .000!100.000! .001!*!

1---------------------------------------------------------------------

! J1 ! QLT POID INR! 1#F COR CTR! 2#F COR CTR! 3#F COR CTR!

---------------------------------------------------------------------

1!TLV1! 585 74 6! 390 575 23! -14 1 0! 49 9 1!

2!TLV2! 630 19 22!-1576 617 96! 79 2 0! -216 12 6!

3!FRI1! 477 85 2! 197 395 7! -88 80 3! -13 2 0!

4!FRI2! 566 8 26!-2351 472 85! 1048 94 35! 85 1 0!

5!MTO1! 262 62 9! 294 172 11! 113 26 3! -179 64 14!

6!MTO2! 280 30 19! -640 195 25! -220 23 6! 359 61 28!

7!CAR1! 313 87 2! 135 227 3! -69 59 2! -47 27 1!

8!CAR2! 403 6 26!-2132 305 56! 1044 73 27! 611 25 16!

9!PHO1! 424 88 2! 142 299 4! -85 109 3! -33 16 1!

10!PHO2! 541 5 27!-2659 394 74! 1552 134 51! 475 13 8!

11!SOL1! 644 35 17! 719 304 36! 664 259 64! -374 82 34!

12!SOL2! 20 1 26! 617 6 1! 350 2 1! 897 12 8!

13!SOL3! 347 2 28!-3097 170 33! 2893 148 59! 1265 28 19!

14!SOL4! 617 55 11! -385 211 17! -508 367 60! 164 38 11!

15!EAU1! 556 12 25!-1897 499 86! 605 51 18! -220 7 4!

16!EAU2! 285 19 22! -432 47 7! -917 210 66! -331 27 15!

17!EAU3! 42 12 24! 414 25 4! 19 0 0! 352 18 10!

18!EAU4! 50 11 24! 520 38 6! 299 13 4! 30 0 0!

19!EAU5! 118 5 26! 274 4 1! -140 1 0! 1409 113 71!

20!EAU6! 48 20 21! 405 44 7! 49 1 0! -104 3 2!

21!EAU7! 206 9 25! 764 61 10! 917 88 31! -730 56 33!

22!EAU8! 95 5 26! 408 9 2! -324 5 2! 1252 81 51!

23!TOI1! 527 3 28!-3060 270 52! 2685 208 82! 1312 50 33!

24!TOI2! 376 15 23!-1100 223 36! -433 35 12! -800 118 68!

25!TOI3! 225 15 23! -488 44 7! -969 175 58! -178 6 3!

26!TOI4! 635 60 10! 515 479 32! 233 98 14! 178 58 14!

27!ACF1! 256 17 35! -587 50 12! -37 0 0!-1197 206 176!

28!ACF2! 51 1 31!-1844 44 10! 404 2 1! 591 5 3!

29!ACF3! 43 1 30!-2159 32 7! 982 7 3! 808 4 3!

30!ACF4! 123 39 21! -18 0 0! -411 93 27! 236 31 15!

31!ACF5! 347 27 21! 697 184 27! 637 153 46! 162 10 5!

32!ACF6! 89 1 29!-2477 45 9! 2036 31 13! 1344 13 9!

33!ACF7! 34 2 32! -829 15 3! -764 13 6! -496 5 4!

34!ACF8! 22 7 31! -274 5 1! -473 15 7! 165 2 1!

35!ACC1! 69 6 31!-1107 64 14! -307 5 2! -63 0 0!

36!ACC2! 18 1 28!-1082 10 2! -180 0 0! 912 7 5!

37!ACC3! 23 4 28! -659 18 4! -336 5 2! -21 0 0!

38!ACC4! 420 41 17! 623 266 32! 452 140 35! 143 14 6!

39!ACC5! 6 1 29! -369 2 0! -398 2 1! -367 2 1!

40!ACC6! 153 20 26! -147 5 1! -797 145 53! 96 2 1!

41!NIV1! 661 21 21! 834 206 30! 942 263 78! -807 193 98!

42!NIV2! 134 18 22! 572 81 12! 194 9 3! 416 43 23!

43!NIV3! 371 16 22! 306 20 3! -404 35 11! 1218 316 172!

44!NIV4! 363 17 23! -196 8 1!-1247 337 108! -286 18 10!

45!NIV5! 743 18 23!-1753 707 111! 217 11 3! -330 25 14!

---------------------------------------------------------------------

! ! 1000! 1000! 1000! 1000!

---------------------------------------------------------------------

1AXE HORIZONTAL( 1)--AXE VERTICAL( 2)--TITRE:CARACTERISATION DES FEMMES MARIEES

NOMBRE DE POINTS : 45

==ECHELLE : 4 CARACTERE(S) = .218 1 LIGNE = .091

SOL3----------------------------------------------------+---------------+ 0 01

! ! ! 0 01

TOI1 ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ACF6 ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! PHO2 ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! FRI2CAR2 ! ! 0 01

! ACF3 ! EAU7! 1 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! SOL1! 1 01

! EAU1 ! ! 0 01

! ! ACC4! 0 01

! ACF2 ! SOL2! 0 01

! ! EAU4 ! 0 01

! NIV5 ! TOI4 ! 1 01

! TLV2 ! MTO1 ! 0 01

+-------------------------------------------------------+---TLV1EAU3----+ 1 01

! ACF1 CAR1FRI1 ! 1 01

! ACC2 ! EAU5 ! 0 01

! MTO2 ! ! 0 01

! ACC1 ACC3 ! EAU8 ! 0 01

! TOI2 ACF8 ACF4NIV3 ! 1 01

! SOL4 ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ACF7 ACC6! ! 0 01

! EAU2 ! ! 0 01

! TOI3 ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! ! ! 0 01

! NIV4! ! 0 01

+-------------------------------------------------------+---------------+ 0 01

NOMBRE DE POINTS SUPERPOSES : 6

NIV1(EAU7) ACF5(SOL1) NIV2(TOI4) EAU6(EAU3) PHO1(CAR1) ACC5(ACF8)

Dictionnaire des variables utilisées dans l'AFCM pour la construction de l'indicateur composite de niveau de vie.

Variables et modalités

Libellés

Source d'approvisionnement en eau eau1 eau2 eau3 eau4 eau5 eau6 eau7 eau8 Nature du sol sol1 sol2 sol3 sol4 Possession de voiture car1 car2 Possession de réfrigérateur fri1 fri2 Possession de téléphone pho1 pho2 Possession d'un poste téléviseur tlv1 tlv2 Type de toilette toi1 toi2 toi3 toi4 Activité de la femme acf1 acf2 acf3 acf4 acf5 acf6 acf7 acf8 Activité du conjoint acc1 acc2 acc3 acc4 acc5 acc6 Quintiles de niveau de vie niv1 niv2 niv3 niv4 niv5

eau de pluie rivière/source/cours d'eau puits non protégé puits protégé forage robinet public eau courante ailleurs eau courante dans le logement terre/sable bouse, palme, bois, bambou ciment carreaux non oui non oui non oui non oui nature toilette non ventilée toilette ventilée toilette avec chasse ne travaille pas professions libérales administration commerce agriculture ménages et domestique services travail manuel professions libérales administration commerce agriculture services travail manuel 1^er quintile 2è quintile 3è quintile 4è quintile 5è quintile

1.3.2 : Explication du schéma.

Notre schéma conceptuel comporte trois principaux niveaux :

Au premier niveau nous avons, les facteurs prédisposants qui incluent ceux qui existaient avant le début de la grossesse notamment les caractéristiques individuelles, les caractéristiques du ménage et le modèle culturel que la femme partage avec les autres membres de la famille ou du ménage dans lequel elle vit. Notons que notre schéma conceptuel montre bien que le modèle  culturel comme les caractéristiques du ménage peuvent influencer les caractéristiques individuelles de la femme et vis versa.

Au second niveau, se trouvent les facteurs facilitants notamment les caractéristiques de l'environnement institutionnel qui déterminent la disponibilité, l'accessibilité et la qualité des soins offerts à la femme.

Le troisième niveau comprend la décision finale, c'est-à-dire l'utilisation des services obstétricaux à travers le recours aux soins prénatals, avec pour conséquence soit la continuité ou la discontinuité des soins obstétricaux. Tout ceci se déroulant dans un contexte bien précis.

Il faut préciser cependant que ce modèle comporte des insuffisances. En effet, ce modèle ne rend pas compte de la complexité du comportement en matière d'utilisation des services de santé notamment les interactions entre les différents niveaux de déterminants. (Zoungrana, 1993)

Tableau 3.5 : Tableau récapitulatif des variables selon leur position sur le plan factoriel.

Premier axe factoriel (Horizontal)		Deuxième axe factoriel (Vertical)
+	-	+	-
RES1 SOC1 SOC2 ETN4 ETN8 DEP2 DEP5 DIS1 VIS2 DTC1 DTC2 NIV2 NIV3 QLT1 QLT2 QTL3 QLT4 PAR1 PAR2 AGE1 AGE2 CSA2 EDF2 EDF3	RES3 SOC3 ETN1 ETN2 ETN3 ETN5 ETN6 ETN7 DEP1 DEP3 DEP4 DEP6 DIS2 VIS1 DTC3 DTC4 NIV1 PAR3 AGE3 CSA1 EDF1	RES2 SOC3 ETN4 ETN8 DEP2 DEP5 DEP6 DIS2 VIS1 DTC1 DTC3 DTC4 NIV1 NIV2 QLT1 QLT2 PAR3 AGE2 AGE3 CSA1 EDF2 EDF3	RES1 SOC1 SOC2 ETN1 ETN2 ETN3 ETN5 ETN6 ETN7 DEP1 DEP2 DEP3 DEP4 DIS1 VIS2 DTC2 NIV3 QLT3 QLT4 PAR1 PAR2 AGE1 CSA2 EDF1

* ⁵⁴ Centre de Recherche pour le Développement International (Canada).

* ⁵⁵ Centre National Hospitalier et Universitaire.

* ⁵⁶ La plupart des coûts sont entre autres dispositions régis par le Décret N° 2000 -164 du 29 mars 2000.

* ⁵⁷ Le coût de la consultation est de 2400 FCFA lorsque la prestation est fournie par un médecin spécialiste ou un assistant et de 3000 FCFA lorsqu'elle est fournie par un Professeur.