Les déterminants de la mortalité infanto-juvénile au Tchad

3.3. Les méthodes d'analyse

La plupart des données recueillies lors de l'Enquête Démographique et de Santé du Tchad (1998) sur la mortalité des enfants portaient sur les événements survenus au cours des cinq dernières années pendant l'enquête.

Les informations relatives aux variables intermédiaires de la mortalité infantile et juvénile telles que l'allaitement, la vaccination, la consultation prénatale, etc, n'ont été collectées que pour les enfants nés vivants durant les cinq dernières années (1992-1996) précédent l'enquête, ce qui est possible de faire une analyse approfondie sur les déterminants de la mortalité des enfants de moins de cinq ans. L'analyse des déterminants de la mortalité des enfants de 0 à 5 ans doit porter sur ces générations. Alors qu'il se pose un problème de non exposition de tous les enfants au risque de subir l'événement étudié (décès avant un an ou avant cinq ans) sur la période. C'est-à-dire que parmi ces enfants il n' y en a qui n'ont pas encore atteint leur premier anniversaire au moment de l'enquête et doivent être exclus pour l'analyse des déterminants de la mortalité infantile. Aucun de ces enfants n'a encore atteint son cinquième anniversaire, donc aucun n'est entièrement exposé au risque de mortalité entre 0 et 5 ans.

Pour résoudre ce problème, les analyses porteront sur les cohortes d'enfants totalement exposés au risque de décéder (de la naissance jusqu'au cinquième anniversaire). Ainsi, nous avons, à partir du fichier individuel femme et du fichier enfant de cinq dernières années avant l'enquête (1992-1996), constitué notre fichier d'analyse. Nous avons choisi la période quinquennale qui vient juste avant celle qui précédait immédiatement l'enquête (1987-1992)^22(*) pour l'analyse de la mortalité infanto-juvénile et juvénile. En absence des variables intermédiaires susceptibles de rendre compte des comportements des mères en matières de santé pour leurs enfants de la période (1987-1992), nous avons retenu les comportements des mères au cours de la période (1992-1996) relatif au premier enfant proche de la période choisie. De ce fait, nous avons posé comme hypothèse que la mortalité est stationnaire dans la période choisie et que les comportements des mères en matières de soins de santé et alimentaire de leur progéniture n'ont pas connu de changement au cours des dix dernières années. En ce concerne la mortalité infantile, c'est bien la cohorte d'enfants de la période 1992-1996 qui a été retenue.

Cette approche soulève quand même un problème de valeur manquante (17% au maximum). En effet, il est impossible de saisir les comportements des mères qui ont eu au moins un enfant au cours de la période 1987-1992 mais qui n'ont plus eu la chance de donner naissance au cours de la période 1992-1996. Mais, si nous perdons les informations d'un enfant sur six au maximum sinon pas du tout, à notre avis l'analyse ne peut être biaisée. Pour ce faire, deux méthodes d'analyse statistique ont été utilisées dans le cadre de cette étude :

- La première est essentiellement descriptive avec des procédures bivariées. Elles permettent de mettre en évidence la variation de la mortalité des enfants selon les variables indépendantes (culturelles, socio-économiques et contextuelles) et les variables intermédiaires, prenant tous les enfants en compte. A l'aide de la statistique de khi-deux, nous apprécions l'existence ou non de la relation entre chacun des facteurs ci haut cités et le risque de mortalité des enfants de moins de cinq ans. Après avoir analysé les présomptions de relations, nous passons au second niveau d'analyse.

- La seconde est purement explicative, ce second niveau d'analyse permet de mesurer les effets de chaque groupe de facteurs sur la mortalité des enfants de moins de cinq ans. Elle a consisté à l'utilisation de la régression logistique binaire pour mettre en exergue les déterminants de la mortalité infantile et leur degré de signification. Les variables dépendantes considérées ici correspondent au fait qu'un enfant en période infantile (moins d'un an d'âge) ou en période juvénile (entre un et quatre ans révolus) ou en période infanto-juvénile (de 0 à 4 ans révolus), meurent ou survivent, est de nature dichotomique. C'est cette modalité des variables dépendantes qui explique le choix du modèle de régression logistique pour l'analyse des données sur la mortalité. Ce modèle est efficace pour l'étude des variables dépendantes non continues et souvent qualitatives. Son avantage réside dans le fait que sa fonction est relativement proche de la fonction cumulative normale et son application est simple.

L'expression mathématique du modèle logistique dans cette étude se présente comme suit :

Log [P/ (1-P)]=a+bX+ e

Où a est une constante ;e est la variation aléatoire ; b désigne le vecteur des coefficients qui mesurent l'effet de "X" sur "P" ;

X étant le vecteur des variables indépendantes ; P étant la probabilité pour que l'enfant décède et 1-P est la probabilité de l'événement contraire c'est-à-dire la chance pour que l'enfant survive.

Les paramètres logistiques sont estimés par la méthode de maximum de vraisemblance. Ils indiquent l'effet net de chaque variable indépendante et procurent un test d'association entre la variable indépendante spécifique et le décès infantile, juvénile ou infanto-juvénile selon le cas, en maintenant constantes les autres variables.

Ainsi, à partir des paramètres estimés, l'on peut calculer :

1) Les probabilités pour que l'événement étudié (décès d'un enfant) se réalise dans les sous populations considérées. Elles sont données par la formule :

e^(a+bX)/ (1+e^(a+bX))) ;

2) Le risque relatif, qui permet de mesurer le risque (la probabilité) encouru par un enfant de la catégorie "i" d'une variable par rapport à celui de la catégorie "j" (catégorie de référence) vis-à-vis de l'événement étudié (décès d'un enfant), est donné par le rapport de la probabilité pour que l'événement survienne (décès d'un enfant) chez les enfants de la catégorie "i" d'une variable (par exemple, les enfants de mères sans instruction) à la probabilité de l'événement pour ceux de la catégorie de référence pour cette variable (par exemple, les enfants de mères de niveau secondaire ou plus). Ce risque se présente comme suit : (P(y=1|x=i)/ (P(y=1) |x=réf)

Pour les interprétations des résultats, nous avons retenu comme seuil de signification est de 1%, 5% ou 10% du paramètre relatif à chaque modalité de la variable considérée.

* ²² Programme du fichier d'analyse sous STATA. Après avoir constitué le fichier historique de naissance avec les trois variables d'identification (v001, v002 et v003) d'une part, le fichier contenant les variables relatives aux mères avec les v001, v002 et v003 d'autre part et enfin le fichier des variables comportementales des mères lié au premier enfant (toutes les variables sélectionnées liées au $1) nous faisons un merge entre temps chaque fichier a été trié par ordre croisant.

drop if année de naissance (b2)<87 ; 1,00 if b2>92 ; 1,00 if b2 ==88 $ mois de naissance (b1) <7 et enfin

drop if b2==92 $ b1>6.