Estimation du temps de parcours aux soins de santé dans le district d'Ifanadiana.

SOMMAIRE

AVANT-PROPOS i

REMERCIEMENTS v

RESUME vi

ABSTRACT vii

LISTE DES FIGURES viii

LISTE DES TABLEAUX x

LISTE DES ABREVIATIONS xi

GLOSSAIRE xii

SOMMAIRE xiv

INTRODUCTION 1

PARTIE I : CONTEXTE GENERAL 3

Chapitre 1 : Présentation de la zone d'étude 3

1.1. Localisation géographique 3

1.2. Contexte géographique 5

1.3. Le système de santé dans le district 9

1.4. Le contexte thématique 10

Chapitre 2 : Etat de l'art 13

2.1. Théorie sur l'estimation du temps de parcours 13

2.2. Les approches existantes pour l'estimation du temps de parcours 15

2.3. Estimation du temps de parcours qui utilise des modèles pour la prédiction 16

2.4. Synthèse 18

PARTIE II : MATERIELS ET METHODES 19

Chapitre 3 : Présentation des données 19

3.1. Les données de parcours à pied 19

3.2. Temps de parcours à moto et voiture : TAG-IP 19

3.3. Données climatiques 20

3.4. Les données d'occupation du sol 20

3.5. L'altitude 21

Chapitre 4 : Les outils utilisés 22

4.1. OSMAnd 22

4.2. TAG-IP 22

4.3. Power Api 23

4.4. GPS track editor 24

4.5. QGIS 24

4.6. ArcGIS 24

4.7. PostGIS 25

4.8. R 25

Chapitre 5 : Manipulation des données 26

5.1. Prétraitements 26

5.2. Traitements 27

PARTIE III : RESULTAT ET DISCUSSION 19

Chapitre 6 : Mise en oeuvre 31

6.1. Prétraitements 31

6.2. Traitements 38

Chapitre 7 : Estimation du temps de parcours à pied 45

7.1. Les données recueillies 45

7.2. Résultats de la phase d'exploration des données 46

7.3. Les modèles univariés et multivariés 51

7.4. Les prédictions du temps de parcours 55

Chapitre 8 : Estimation du temps de parcours en véhicule motorisé 57

8.1. Les données recueillies 57

8.2. Exploration des données utilisées 58

8.3. Les modèles univariés et multivariés 64

Chapitre 9 : Discussion 67

9.1. Estimation du temps de parcours à pied 67

9.2. Estimation du temps de parcours en véhicule motorisé 68

9.3. La plateforme d'affichage des résultats du projet 69

CONCLUSION ET PERSPECTIVES xvi

BIBLIOGRAPHIE xvii

ANNEXES xix

TABLE DES MATIERES xx

INTRODUCTION

Le taux de mortalité élevé dans des zones rurales des pays en voie de développement est devenueune problématique mondiale pour la santé(Salehi and Ahmadian 2017). A Madagascar,ce taux est très élevé, en partie à cause d'unefaible accessibilité aux soins. Les plus vulnérables sont surtout les femmes enceintes et les enfants. En 2013, 83.6% des femmes ont déclaré avoir un obstacle pour recevoir un traitement ou un avis médical(Institut National de la Statistique 2013). Etant un pays en voie de développement, la pauvreté à Madagascar invoque la négligence de santé de la population.

Au Sud Est de Madagascar, le district d'Ifanadiana représente un cas concret sur ces obstacles d'accès aux soins pour des problèmes de santé publique comme le paludisme, la tuberculose et l'accouchement.C'est ainsi que l'ONG médical Pivot a mis en place la gratuité des soins et renforcé le système de santé dans le district d'Ifanadiana afin de permettre à la population d'accéder aux soins et contribuer à réduire la mortalité.

En effet, l'utilisation des soins sanitaires dans une zone rurale est influencée par des nombreuses barrières géographiques. Par conséquent, il est important de connaître réellement le temps de parcours d'un trajet d'un village vers un centre de santé de basse CSB (à pied)ou d'un Centre de Santé de Base (CSB)jusqu'à l'hôpital (véhicule) surtout dans le district d'Ifanadiana vu qu'il existe divers types d'occupation du sol tels que les zones montagneuses, les rivières, les forêts (primaires et secondaires), les rizières, ainsi quedifférents types de routes (goudronnées, pistes, sentiers). Les conditions climatiques jouent aussi un rôle important dans l'accessibilité aux soins dans le district avec la détérioration des réseaux routiers en cas de pluie.

De ce fait, l'ONG Pivot veut mettre en place une base de données analysable issue du terrain pour mieux comprendre les barrières géographiques. Ce qui permet d'avoir une estimation du temps de parcours réel à l'aide de méthodes statistiques de prédiction. Pour ce travail,deux bases de données ont été recueillies sur le terrain : le déplacement à pied et le déplacement en véhiculesmotorisés. Grace à lagéomatique nous y associons à ces données de terrain les informations comme : la vitesse, la distance, la pente, la pluviométrie, l'occupation du sol (rizière, sol nu et zone habitation, forêts, eau de surface) et lestypes de route.

L'objectif de cette analyse est d'estimer la vitesse associée pour chaque type d'occupation du sol en considérant l'influence de pluie afin de prédirele temps réel de trajet pour les parcours entre chaque village du district et le CSB correspondant. Une fois développé, on peut appliquer ces mêmes méthodes pour estimer le temps de trajet entre chaque, village et l'Hôpital de district, ou encore entre chaque village et site communautaire correspondant. Pour atteindre l'objectif, on a collecté des traces GPS sur le terrain pour un ensemble de parcours à pied et en véhicule, etensuite on a utiliséles plateformes QGIS et R software pour la gestion de ces données géographiques. Ceci nous a permis de créer des bases de données analysables, qu'on a ensuite analysées sur R software pour estimer le temps de parcours réel. Enfin, l'ensemble desestimations de temps de trajet ont servi à créer des modèles cartographiques pour l'ensemble du district à traversune interpolation spatiale pour des scenarios sans pluieet avec pluie.

Le manuscrit sera subdivisé en trois (03) partie, dans lapremière partieon parlera du contexte général et la problématique sur la présentation de la zone d'étude et l'Etat de l'art ensuite des matériels et méthodes en composants des présentations des données, les outils utilisés et la manipulation des données. Enfin, nous verrons les résultats obtenus et les discussions pour l'estimation de temps de parcours (piétonet véhicule motorisé).