2.5.2 Définitions opérationnelles
L'âge déterminait 3 groupes : 20 ans pour
le jeune âge, 21-34 ans pour l'âge moyen et 35 ans les femmes
âgées.
La résidence se répartissait en communes
périphériques de la Ville de Kinshasa.
La profession des parturientes et de leur conjoints
rémunérés c'est-à-dire, les salariés, les
étudiants-élèves, les sans-emplois, c'est-à-dire
les chômeurs.
Le poids des nouveaux-nés à la naissance
était reparti en :
Faible poids :< à 2500 g ;
Poids normal : de 2500-3399 g ;
Macrosome : 4000 g
L'APGAR à la 1ère , à la
5ème et à la 10ème minute se
répartissait en 0-3 pour les mauvais, 4-6 pour les moyennement
déprimés et 7-10 pour les bons.
Le RCIU se définit par une HU moins importante par
rapport à l'âge présumé de la grossesse.
La prématurité était définie par
l'âge < à 37 semaines d'aménorrhée.
Les saisons se définissaient en :
· Grande saison des pluies : d'octobre à
décembre ;
· Petite saison des pluies : de mars à
mai ;
· Grande saison sèche : de juin à
septembre ;
· Petite saison sèche : de janvier à
février
2.6 Exploitation des données
Un préposé (M.S) a procédé au
traitement et à l'évaluation des données pour corriger la
plupart des erreurs d'incohérence. Plusieurs fichiers de base ont
été constitués : Fichier des éclampsie, fichier du
mode d'accouchement, fichier du faible poids à la naissance, fichier de
l'issu vital du nouveau-né, fichier du score d'APGAR. Le nettoyage
systématique des fichiers a été effectué au moyen
du test d'exhaustivité et du test de cohérence.
Le test d'exhaustivité a permis de s'assurer que les
éléments de chaque groupe ont été saisis, qu'aucun
individu n'a été oublié dans le module ou il était
éligible ni placé n'a un module où il ne devrait pas
être. Le test de cohérence a été conçu en vue
de détecter les incohérences contenues dans les informations sur
un individu dans un même module ou d'un autre.
2.7. Analyses statistiques
La saisie des données a été
réalisée sur micro-ordinateur personnel en utilisant les
logiciels EPI Info version 6.04 et SPSS sur Windows 10.01.
La statistique descriptive a présenté les
données sous forme des tableaux, des figures. Elle a ensuite
résumé les variables qualitatives sous formes des proportions
(pourcentages) et les variables quantitatives sous forme des moyennes
écarts types.
L'inférence statistique nécessaire à
l'étude analytique, a servi a étudier les associations en
utilisant les tests statistiques pour la comparaison des variables et les
calculs du risque relatif (RR) avec l'intervalle de confiance à 95 % (IC
95 %).
La comparaison des pourcentages a nécessité le
test de chi-carré avec correction de Yates en cas de
nécessité pour les petits échantillons. Les tests t de
Student a servi à comparer les moyennes des variables quantitatives
symétrique (distribution normale), le test F de Fischer Snedecor par
analyse des variances entre les Groupes des variables symétriques et le
test non paramétrique H de KrusKal - Wallis pour comparer les variables
continues asymétriques.
La démarche adoptée dans les tests statistiques
s'est déroulée en 4 étapes successives :
- énoncer l'hypothèse nulle HO (pas de
différence entre 2 variables) et l'hypothèse alternative H1 (une
des variables confère plus de risque que l'autre);
- déterminer les vraisemblance de l'observation sous
l'hypothèse nulle (mesurée par la valeur de la probabilité
p ou degré de significativité);
- choisir un seuil de décision (risque ) : risque de
rejeter l'hypothèse nulle alors que celle-ci est vraie;
- définir un degré de décision. Une
valeur de p 0,05 a été considérée comme seuil de
significative (p 0,01 = hautement significatif et p 0,001 = très
significatif).
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