POPULATION ET SANTÉ DANS LES PAYS EN DÉVELOPPEMENT
VOLUME 1
This page intentionally left blank
VOLUME 1
Population, santé et survie dans
les sites du réseau INDEPTH
Publié par le
Centre de recherches pour le développement international
B.P. 8500, Ottawa (Ontario), Canada K1G 3H9
http://www.crdi.ca
© Réseau INDEPTH 2003
Données de catalogage avant publication de la Bibliothèque nationale du Canada
Vedette principale au titre :
Population et santé dans les pays en développement. Volume I.
Population, santé et survie dans les sites du réseau INDEPTH
Traduction de : Population and health in developing countries. Volume I. Population, health, and survival at INDEPTH sites.
ISBN 0-88936-992-5
1. Santé publique—Surveillance—Pays en voie de développement.
2. Santé publique—Surveillance—Afrique.
3. Santé publique—Planification—Pays en voie de développement.
4. Santé publique—Pays en voie de développement—Statistiques.
5. Santé publique—Afrique—Statistiques.
6. Pays en voie de développement—Population—Statistiques.
7. Indicateurs de santé.
I. INDEPTH Network.
II. Centre de recherches pour le développement international (Canada)
RA652.2.P82.P66 2002 614.4'22724 C2002-980324-1
Tous droits réservés. Toute reproduction, stockage dans un système d'extraction ou transmission en tout ou en partie de cette publication, sous quelque forme ou par quelque moyen que ce soit—support électronique ou mécanique, photocopie ou autre—est interdite sans l'autorisation préalable du Centre de recherches pour le développement international. Tous les noms de spécialité mentionnés dans la présente publication ne sont donnés qu'à titre d'information et le fait qu'ils soient mentionnés ne signifie pas que le Centre les approuve.
Les Éditions du CRDI s'appliquent à produire des publications qui respectent l'environnement. Le papier utilisé est recyclé et recyclable; l'encre et les enduits sont d'origine végétale. Vous pouvez consulter le catalogue des Éditions du CRDI à l'adresse http://www.crdi.ca/booktique/index_f.cfm.
Dans de nombreuses régions du monde en développement, la planification des services et la répartition des ressources en santé s'appuient souvent sur les sources d'information classiques offertes par les établissements sanitaires. Les données provenant de ces établissements ne procurent pourtant qu'une information fragmentaire et biaisée. Pour des raisons géographiques ou économiques, les groupements de population n'ont pas tous accès à ces établissements. De plus, les personnes qui bénéficient d'un tel accès vont habituellement dans les centres de soins de santé par libre choix et, bien souvent, ne s'y rendent que si elles souffrent d'une maladie grave. Bien des gens pauvres n'ont pas accès aux établissements sanitaires comme les mieux nantis et choisissent souvent de se soigner eux-mêmes ou de recourir à la médecine non conventionnelle. Par ailleurs, plus particulièrement en milieu rural, les femmes sont parfois victimes de disparité, sans compter le manque de temps et les contraintes culturelles les empêchant de se rendre dans les établissements sanitaires. Les services assurés aux enfants sont aussi gravement restreints. Par conséquent, les données recueillies auprès de ces établissements ne sont pas représentatives des problèmes de santé de toutes les collectivités rurales et urbaines et, par le fait même, ne peuvent témoigner de l'état de santé de leurs populations.
L'absence d'information sanitaire fiable sur une frange si importante de la population mondiale complique la tâche des décideurs chargés d'élaborer des politiques efficaces pour améliorer la santé des populations. Comme le soutiennent les auteurs de cette monographie, « le besoin d'établir une base d'information fiable pour promouvoir la santé n'a jamais été aussi urgent » (Comité de coordination du réseau INDEPTH, présent volume, p. 1). Idéalement, il faudrait tirer cette information sur une base prospective et continue auprès des populations et des collectivités elles-mêmes, et y intégrer tous les groupements. Les systèmes de surveillance de la santé et de la population, qui recueillent des données sur des échantillons démographiques spécifiques, peuvent aider à atteindre cet objectif. Souvent, ces méthodes de recherche gagneraient à être complétées par des enquêtes transversales et aléatoires auprès des ménages, lesquelles pourraient être répétées, par exemple, tous les trois ou quatre ans.
Les systèmes de surveillance de la santé et de la population jouent plus d'un rôle :
• ils fournissent de l'information sur la santé grâce à laquelle on a une meilleure idée du fardeau actuel des maladies sur les populations;
• ils aident à surveiller et à suivre les nouvelles menaces à la santé, notamment les maladies infectieuses en émergence ou en récidive ainsi que les phénomènes de résistance aux médicaments, et à alerter le milieu médical afin qu'il y réagisse;
• ils peuvent servir de plate-forme pour la recherche-action et permettre de tester et d'évaluer les interventions en santé, comme les nouveaux vaccins, les médicaments, les messages de sensibilisation et la rentabilité des projets.
Le premier exemple d'un outil de ce type est le Système de surveillance de la santé et de la population (auparavant appelé le Système de surveillance démographique) de Matlab, au Bangladesh, lancé en 1963 en tant que composante clé du programme de recherche sur le terrain du Centre international de recherche sur les maladies diarrhéiques au Bangladesh. Il est reconnu comme étant le plus important et le plus durable des systèmes de surveillance prospective et longitudinale sur la santé et la population au monde. Il a apporté une précieuse contribution à la promotion de la santé au Bangladesh et ailleurs. Le coût d'exploitation élevé de ce système a cependant retardé son utilisation dans d'autres régions du monde en développement. Heureusement, grâce au secours rapide d'ordinateurs conviviaux, on a pu, en partie, surmonter cet obstacle.
Au cours des dix dernières années, de plus en plus de stations de recherche locales ont vu le jour en Asie et en Afrique subsaharienne et ont commencé à fournir des données longitudinales fiables sur la santé et la démographie recueillies auprès des populations concernées. Cela est de bon augure pour les pays où se trouvent ces stations, puisque celles-ci marquent le premier pas vers la planification et la mise en œuvre de programmes efficaces en matière de santé, au profit des habitants. Ces stations de recherche se sont récemment réunies sous la forme d'un réseau, l'International Network for the continuous Demographic Evaluation of Populations and Their Health in developing countries (INDEPTH), créant ainsi « une ressource transcontinentale de données longitudinales fiables sur la santé et la population de certaines régions parmi les plus démunies au monde en matière d'information » (traduction d'un passage du document fondateur du réseau INDEPTH; http://www.indepth-network.net). Ce réseau a pris son envol en quelques années à peine, réussissant à renforcer les capacités des sites membres et à les doter des stratégies qui leur permettront d'aplanir des inégalités de longue date dans le secteur de la santé. C'est au dévouement et au travail acharné de quelques personnes que revient ce succès, et cette monographie témoigne avec éclat de la qualité des efforts déployés par le réseau.
L'émergence du réseau INDEPTH peut être accueillie comme une bonne nouvelle dans le milieu des donateurs, où, à juste titre, on s'est souvent plaint que les programmes financés dans les pays à faible revenu ne correspondaient généralement pas aux besoins réels des habitants. Aussi, les donateurs devraient manifester hautement leur appui au réseau INDEPTH, car ils sauront qu'ils investissent dans un projet ciblé sur l'un des plus importants obstacles à l'aide au développement. Pour leur part, les chercheurs à l'œuvre dans les pays couverts par le réseau INDEPTH profiteront des efforts de promotion de la recherche nationale en santé, si importante. La priorité accordée à la recherche biomédicale à partir des établissements sanitaires devrait ouvrir la voie à des activités conformes à des politiques pertinentes, et, vraisemblablement, produire un effet plus immédiat sur la santé des populations habitant les pays du réseau.
Demissie Habte
Banque mondiale
Washington (DC)
Le 1er juin 2001
Cette monographie est la première d'une série que produira l'International Network for the continuous Demographic Evaluation of Populations and Their Health in developing countries (INDEPTH). Ses aspirations sont multiples. Afin de faciliter les renvois et les comparaisons, elle vise d'abord à compiler les caractéristiques essentielles de chaque site couvert par un système de surveillance démographique (SSD), de façon détaillée et sommaire. Elle tente également de présenter, pour la première fois, la structure de mortalité de chacun des sites sous une forme cohérente et comparative. Enfin, s'appuyant sur l'analyse, à l'échelle du réseau, des données tirées en Afrique, elle propose une méthode de production de tables de survie à partir de résultats empiriques objectifs. Là aussi, il s'agit d'une première.
Ce volume s'attarde surtout à la composition démographique des sites du réseau INDEPTH et aux caractéristiques relatives à la santé et à la survie. La présente monographie se divise en trois parties : la première aborde les principaux concepts et les méthodes propres aux SSD; la deuxième établit une comparaison entre les taux de mortalité relevés dans les sites du réseau INDEPTH; la troisième trace le profil des sites du réseau INDEPTH.
Comme nous en sommes à la première publication de ce type sur les SSD en Afrique et en Asie, nous avons jugé opportun d'examiner les principaux concepts et les méthodes les plus fréquemment utilisés dans les sites. Parmi les concepts abordés au chapitre 1 figurent l'aire couverte par un SSD, la longitudinalité, les sujets suivis, le statut de résidence et l'affiliation, ainsi que les principaux événements suivis. Les taux et les résultats atteints à l'aide d'un SSD font l'objet du chapitre 2, où on insiste sur l'intégration de personnes-années vécues aux taux de calcul. Le chapitre 3 se penche sur les méthodes de collecte des données utilisées dans un SSD, notamment le recensement initial visant à établir la population étudiée. Ce chapitre examine les recensements initiaux, les rondes de surveillance et les registres d'événements démographiques. Il met également l'accent sur la surveillance de la mortalité et le suivi des migrants. Le traitement des données recueillies est au cœur du chapitre 4. Celui-ci approfondit les enjeux importants du contrôle et de l'assurance de la qualité à l'étape du traitement des données. Au chapitre 5, la première partie de la monographie conclut avec un débat sur la qualité des données tirées à l'aide d'un SSD, à la fois sur le terrain et au centre de traitement de données. Ce chapitre examine ensuite de façon détaillée les techniques d'analyse statistique et démographique utilisées pour traiter les données.
La deuxième partie compare la mortalité dans les différents sites du réseau INDEPTH entre 1995 et 1999. Le chapitre 6 s'ouvre sur la présentation des données brutes et globales sur la mortalité dans les sites du réseau INDEPTH. Ce chapitre fournit une structure par âge type de la population du réseau INDEPTH, pour l'Afrique subsaharienne, afin de standardiser les taux de mortalité, et explique pourquoi cette nouvelle norme devrait remplacer celles des Nations Unies.
La structure par âge type du réseau INDEPTH établie pour l'Afrique subsaharienne caractérise la population des pays en développement, qui se distingue par une structure d'âge très peu élevée. Les sites du réseau INDEPTH ont utilisé cette norme pour comparer les données relatives à la mortalité en Afrique subsaharienne. Cette comparaison met en relief la mortalité selon l'âge aux étapes de la petite enfance, de l'enfance et de l'âge adulte. Elle permet de rapprocher la norme du réseau INDEPTH établie pour l'Afrique subsaharienne avec la population de Segi et la nouvelle structure par âge type de l'Organisation mondiale de la santé. À la fin de ce chapitre, nous présentons les indicateurs tirés des tables de survie dans les sites du réseau INDEPTH, en fonction des taux de mortalité selon l'âge au cours de la période 1995-1999. La deuxième partie de cette monographie se termine par le chapitre 7, où sont analysées les données relatives à plus de 6,4 millions de personnes-années observées dans les sites africains du réseau INDEPTH afin de cerner les différents schémas de mortalité. Les schémas qui émergent de l'analyse sont très différents de ceux habituellement utilisés et appliqués pour l'Afrique.
La troisième partie trace le profil des 22 sites du réseau INDEPTH. Ceux-ci sont classés par ordre alphabétique (en fonction de la version originale anglaise), d'abord par région, puis par pays. On s'attend à ce que ces profils soient considérés pendant un certain temps comme la principale source de référence où puiser des renseignements généraux sur les sites du réseau INDEPTH et les activités réalisées à l'aide d'un SSD. Basés sur un schéma structuré, tous ces profils décrivent le site suivi en soi, y compris les éléments de sa géographie physique et les caractéristiques de sa population. Ils abordent les activités de terrain à l'aide d'un SSD, notamment la collecte et le traitement des données. Enfin, chaque profil présente les données de sortie, y compris les indicateurs démographiques. Une matrice sommaire de tous les sites couverts par un SSD, figurant dans l'introduction de la troisième partie, fournit des détails sur chaque site.
Équipe de rédaction responsable du volume I de la présente monographie produite par le réseau INDEPTH
Osman A. Sankoh (Université de Heidelberg, Allemagne; SSD de Nouna, Burkina Faso)
Kathleen Kahn (SSD d'Agincourt, Afrique du Sud)
Eleuther Mwageni (SSD de Rufiji, Tanzanie)
Pierre Ngom (SSD de Nairobi, Kenya)
Philomena Nyarko (SSD de Navrongo, Ghana)
Le 1er juin 2001
Ce volume est le fruit des efforts de nombreuses personnes, membres ou collaborateurs du réseau INDEPTH, qui n'ont pas hésité à consacrer leur temps et leur savoir à la rédaction de ces chapitres. Nous tenons à remercier plus particulièrement les personnes suivantes pour leur inestimable contribution à certains chapitres :
• Pierre Ngom, Justus Benzler, Geoff Solarsh et Vicky Hosegood (chapitre 1);
• Rose Nathan, Heiko Becher et Abdur Razzaque (chapitre 2);
• Eleuther Mwageni et Robert Mswia (chapitre 3);
• Peter Wontuo, Noah Kiwanuka et Jim Phillips (chapitre 4)1;
• Philomena Nyarko, Fred Binka et Mark Collinson (chapitre 5);
• Sam Clark et Pierre Ngom (chapitre 6);
• Sam Clark (chapitre 7);
• les équipes de terrain au service des SSD (chapitres 8 à 29).
Nous souhaitons également remercier les membres du réseau INDEPTH, dont les noms sont mentionnés dans les profils des sites, pour avoir coordonné les activités de rédaction relatives à leur site respectif. Mille mercis à Rose Lusinde et à Don de Savigny, qui ont produit les cartes géographiques des sites, ainsi qu'à Kathleen Kahn et, encore une fois, à Don de Savigny, qui ont coordonné la mise en forme et la révision des 22 chapitres sur autant de sites, qui forment la troisième partie de la présente monographie.
Les coordonnateurs du réseau INDEPTH aimeraient aussi exprimer leur reconnaissance au comité de rédaction du réseau, dirigé par Osman A. Sankoh, pour le travail extraordinaire auquel il s'est livré dans la compilation de cette première monographie. Nous sommes heureux de témoigner notre gratitude aux équipes des sites ainsi qu'à leurs chefs pour avoir accepté de collaborer au partage de données et d'expériences aussi précieuses. Nous ne saurions ignorer non plus l'aide apportée par nos partenaires à l'investissement—les collectivités locales, le secteur public, les établissements d'enseignement et de recherche ainsi que les donateurs —, qui
1 Chapitre basé sur J. Benzler, A.J. Herbst et B. MacLeod (en ordre alphabétique), A reference data model for demographic surveillance systems, INDEPTH, 1999, http://www.indepth-nerwork.net.
continuent tous, souvent sur de longues périodes, d'appuyer et d'encourager nos efforts. Nous remercions chaleureusement les nombreux parrains du réseau INDEPTH, dont la Fondation Rockefeller, le Centre de recherche en santé de Navrongo, le Population Council, l'Organisation mondiale de la santé et la Andrew W. Mellon Foundation, pour avoir fourni les fonds nécessaires à la mise en œuvre des activités du réseau INDEPTH. Nous attendons avec impatience l'occasion d'accueillir de nouveaux partenaires désireux de promouvoir notre mission, nos buts, nos activités et nos produits.
Enfin, nous savons gré aux réviseurs internes et externes de leurs précieux commentaires. La validité et la clarté de nombreuses parties de cette monographie s'en trouvent grandement améliorées.
Comité de coordination du réseau INDEPTH
Fred Binka, président (Ghana, 1998-2001)
Steve Tollman, vice-président (Afrique du Sud, 1998-2001)
Pedro Alonso, membre (Mozambique, 1998-2000)
Yemane Berhane, membre (Éthiopie, 1998-2001)
Chuc N.T.K., membre (Vietnam, 2000-)
Don de Savigny, membre (Tanzanie, 1998-2001)
Bocar Kouyaté, membre (Burkina Faso, 2000-)
Boubakar Sow, membre (Mali, 1998-1999)
Siswanto Wilopo, membre (Indonésie, 1998-2001)
Le 1er juin 2001
À l'aube d'un nouveau millénaire, alors que la révolution de l'information progresse à toute allure, il semble inconcevable que de vastes segments de la population terrestre demeurent dénués d'information cruciale sur leur santé. Pourtant, dans certains pays parmi les plus pauvres au monde, où le fardeau des maladies est des plus lourds, personne ne veille à enregistrer les données sur qui naît ou qui meurt, ou sur les causes de décès, et ce, malgré une population globale d'un milliard d'habitants. Compte tenu des quelques données disponibles, l'état de santé de ces myriades s'apparente à un iceberg : la majeure partie des données fiables sur l'âge, le sexe, les mouvements géographiques et le fardeau des maladies demeure dissimulée. Cette immense lacune en matière d'information démographique est un obstacle majeur et difficile à contourner dans l'élaboration de politiques et de programmes efficaces pour améliorer la santé des démunis, et ne fait que perpétuer les inégalités de toujours dans le secteur de la santé. Le besoin d'établir une base d'information fiable pour promouvoir la santé n'a jamais été aussi urgent.
Un nombre croissant de stations de recherche sur le terrain, qui suivent en continu des populations bien délimitées sur le plan géographique, permettent cependant, depuis peu, de prendre connaissance de nouveaux faits. Comme elles produisent des données longitudinales de grande qualité sur la santé et la démographie, recueillies auprès des populations elles-mêmes, ces stations pourraient aider à combler la lacune constatée en matière d'information dans le monde en développement. Depuis 1997, des organismes vouent de grands efforts à saisir et à rendre plus facilement accessibles les résultats de projets disparates. L'Université de Witwatersrand (Afrique du Sud) (Programme sur la santé et la population d'Agincourt), le département d'hygiène tropicale et de santé publique de l'Université de Heidelberg (Allemagne), la Fondation Rockefeller (Bellagio, Italie) et le ministère de la Santé du Ghana (Navrongo) ont tenu une série de réunions afin d'examiner la possibilité de valoriser ces stations sous la forme d'un réseau. Cette série d'activités a atteint un point culminant avec la réunion organisée à Dar es Salaam, en Tanzanie, du 9 au 12 novembre 1998, afin de mettre sur pied un réseau.
Dix-sept sites disséminés dans 13 pays d'Afrique et d'Asie ont participé à cette réunion de fondation. On a alors choisi de baptiser ce réseau l'International Network for the continuous Demographic Evaluation of Populations and Their Health in developing countries (INDEPTH). Celui-ci n'a cessé d'attirer de nouveaux membres depuis sa création : 29 sites d'évaluation de la santé et de la population de 16 pays y sont affiliés (le graphique I.1 montre les 13 pays présentés dans ce volume). Le document fondateur et l'acte constitutif du réseau INDEPTH sont accessibles en direct, à l'adresse http://www.indepth-network.net.
Graphique I.1. Pays où se trouvent des sites couverts par un SSD et affiliés au réseau INDEPTH
Les caractéristiques déterminantes des sites de recherche sur le terrain affiliés au réseau INDEPTH sont les suivantes :
• une population bien délimitée sur le plan géographique se trouve sous surveillance démographique continue, avec une génération, sans délai, de données sur les naissances, les décès et les migrations—ce qu'on désigne parfois comme un système de surveillance démographique (SSD);
• ce système de surveillance sert de tremplin à une grande variété de projets novateurs dans le secteur de la santé, ainsi qu'à des interventions sociales, économiques, comportementales ou touchant la santé, tous étroitement liés aux activités de recherche.
La vision et les objectifs du réseau sont les suivants:
• Améliorer de façon notable les capacités des sites du réseau INDEPTH par le renforcement technique, l'établissement et la révision des méthodes, l'harmonisation des applications avec les stratégies et les pratiques élaborées ainsi que l'interaction accrue des dirigeants, des chercheurs et des gestionnaires.
• Réaliser le potentiel de chacun des sites afin de générer l'information nécessaire :
- à l'établissement des priorités en santé;
- à une répartition des ressources plus efficace et plus équitable;
- à l'appui des activités visant l'élaboration, la mise en œuvre et l'évaluation d'interventions en matière de santé et d'autres programmes à caractère social;
- au renforcement des capacités décisionnelles des systèmes d'information;
- à la préparation d'un programme de recherche et de développement vraiment pertinent;
- à l'enrichissement des activités de recherche nationales;
- à l'accomplissement, par le fait même, des efforts d'un pays en développement désireux d'aplanir des différences de longue date en matière de santé.
Pour atteindre ses buts et favoriser une interaction efficace entre ses sites, le réseau INDEPTH s'appuie sur des groupes de travail souples, qui centrent leur attention sur des enjeux scientifiques ou des thèmes spécifiques. Sept groupes de travail ont ainsi été mis sur pied. Ils se consacrent :
• à la comparaison des données d'évaluation de la mortalité;
• à l'analyse et au renforcement des capacités;
• au soutien technique à l'intention des sites de recherche;
• à la santé de la reproduction;
• au paludisme;
• à l'information et aux publications;
• aux applications en harmonie avec les stratégies et les pratiques élaborées.
Deux autres groupes de travail se sont ajoutés depuis, se concentrant pour leur part sur la santé des adultes et la pratique éthique. Grâce à des efforts vigoureux et concertés, le réseau couvre des activités essentielles. Misant sur les atouts traditionnels de la recherche sur les maladies infectieuses et la nutrition, avec une attention accrue sur la santé de la reproduction, le réseau élargit ses champs d'intérêt pour intégrer les maladies chroniques, les blessures et des phénomènes sociaux connexes, comme l'urbanisation rapide. Un des grands objectifs fixés est d'utiliser les sites du réseau pour former des scientifiques locaux dans la recherche et la gestion de projets de recherche.
Cette monographie est la pierre angulaire d'une série de publications du réseau INDEPTH sur une variété de thèmes, qui porteront notamment sur les tables de survie types applicables à l'Afrique et à l'Asie, la mortalité par cause dans les pays en développement, les migrations, les tendances relatives à la fécondité, la santé de la reproduction (y compris le VIH/sida) ainsi que l'équité en matière de santé.
Comité de coordination du réseau INDEPTH
Accra, Ghana
Juin 2001
This page intentionally left blank
This page intentionally left blank
Au cours des 30 dernières années, quelques sites de recherche sur le terrain se sont dotés de systèmes de surveillance démographique (SSD) dans diverses régions du monde en développement où les outils de collecte des données essentielles étaient médiocres, voire inexistants. Même si ces systèmes n'ont pas été mis au point de la façon prévue au départ, il reste que tous suivent une série restreinte et commune de variables clés pour cerner la dynamique des populations et les tendances démographiques. Les SSD utilisent une approche comparable pour déterminer les variables clés et leurs interactions, et se doter de moyens visant à recueillir, à maintenir et à analyser ces données. Les principaux concepts présentés dans ce chapitre découlent directement des idées apportées sur le terrain ainsi que des expériences vécues dans les sites de recherche du réseau INDEPTH en Afrique et en Asie. Il importe cependant d'insister sur le fait que, bien qu'on ait tenté d'uniformiser les définitions, de nombreux sites dotés d'un SSD continuent de donner un sens distinct à certains concepts.
Un SSD consiste en une série d'activités de terrain et de procédures informatiques visant à gérer le suivi longitudinal d'entités bien définies, ou des principaux sujets (personnes, ménages et unités résidentielles), et de tous les résultats connexes sur la démographie et la santé dans une aire géographique clairement circonscrite. Contrairement à l'étude de cohortes, un SSD assure le suivi de la population entière d'une aire géographique.
Le SSD s'appuie sur un recensement initial visant à définir et à enregistrer la population de référence. Des enquêtes subséquentes permettent de recueillir des données à des intervalles spécifiques afin de recenser les nouveaux habitants, ménages et unités résidentielles, et de mettre à jour les variables clés et les caractéristiques des sujets déjà recensés. Le système central assure la surveillance de la dynamique démographique par des méthodes conventionnelles de collecte et de traitement de données sur les naissances, les décès et les migrations—seuls événements démographiques pouvant modifier la taille initiale de la population résidante. D'autres séries de données variées viennent souvent compléter celles produites par ce système de base. Elles fournissent d'importants corrélats sociaux et économiques sur la dynamique des populations et de la santé, notamment sur la formation et la dissolution de foyers, l'acquisition et la perte d'actifs économiques ainsi que l'enrichissement ou l'appauvrissement.
Dans de nombreux sites démographiques, le SSD peut également servir de plate-forme pour d'autres études effectuées dans la même aire géographique. Variant d'une étude à l'autre, cette ressource peut servir à l'élaboration d'une base de sondage, au rapprochement de variables confusionnelles, à la génération de variables explicatives supplémentaires et à la mesure de l'incidence démographique des interventions.
L'aire de surveillance démographique (ASD) est une zone dont les limites sont établies de façon assez claire et permanente, qu'on reconnaît de préférence sur le terrain (par exemple, des rivières, des routes et des frontières administratives bien circonscrites). La délimitation précise des frontières permet de distinguer sans équivoque les personnes, les ménages et les unités résidentielles que doit couvrir ou non un SSD.
L'aire couverte par un SSD repose surtout sur la taille de la population requise pour la réalisation d'activités de surveillance et de recherche démographiques connexes (pour un exemple représentatif, lire « Établissement de la population sous surveillance », au chapitre 3). Des facteurs pragmatiques, comme le coût d'exploitation du centre de recherche et sa capacité à gérer les ressources logistiques et humaines afférentes, influent également sur la taille de la population suivie. En outre, l'ASD peut voir ses frontières s'élargir ou se rétrécir au fil des ans en raison d'une évolution de la recherche ou de nouvelles sources de financement. Ces changements compliquent généralement les activités en cours, modifiant les critères d'admissibilité et empêchant le maintien de définitions uniformes quant aux mouvements d'immigration ou d'émigration survenant pendant la période de transition.
La mesure longitudinale des variables démographiques et sanitaires est l'une des caractéristiques clés d'un SSD. Cette mesure est effectuée au moyen de visites répétées, plus ou moins périodiques, à toutes les unités résidentielles se trouvant dans une ASD pour recueillir une série spécifique de données descriptives sur des sujets enregistrés, toujours identifiés de la même façon. Cette série est complétée par la compilation des événements qui pourraient influer sur ces sujets dans l'intervalle d'une visite à l'autre. On peut ainsi retracer les antécédents de ces sujets et distinguer les données tirées à l'aide du SSD de celles issues d'enquêtes échelonnées et d'autres études prospectives afin d'établir des comparaisons dans le temps, mais uniquement de façon générale.
Les SSD recueillent des données de façon cyclique, durant les passages dans les unités résidentielles enregistrées dans une ASD. L'intervalle d'une visite à l'autre varie en fonction de la fréquence des changements concernant les événements suivis et de la longueur des intervalles de rappel pour vérifier les données recueillies et, par conséquent, du thème de recherche auquel se consacre chaque site. À l'instar de la superficie de l'ASD et de la taille de la population suivie, cet intervalle fluctue aussi selon le financement et des éléments logistiques. Il diffère d'un site de recherche à l'autre, s'échelonnant d'une semaine à un an. La plupart des SSD prévoient cependant des observations tous les trois ou quatre mois. Ces intervalles sont généralement considérés comme appropriés pour assurer un recensement exhaustif des naissances, des décès et des migrations—une condition minimale pour garantir la cohérence de tout SSD.
Lorsque les visites sont trop espacées (un an ou plus), les agents enquêteurs ignorent habituellement les mouvements migratoires et effectuent plutôt un recensement complet lors de chaque ronde de surveillance. Les émigrations et les immigrations sont inférées en rapprochant les données de recensements différents, tout en tenant compte des naissances et des décès entre chaque recensement.
Les données recueillies au cours de chaque projet sur le terrain ne se limitent pas à des événements démographiques importants, mais peuvent aussi inclure divers éléments distinctifs des principaux sujets. Ces éléments peuvent ne jamais changer (par exemple, l'origine ethnique ou le sexe) ou se modifier avec le temps (par exemple, le statut matrimonial ou le statut de résidence).
Les identifiants uniques relatifs aux principaux sujets constituent un autre élément indispensable des SSD. Dès leur lancement, tous les systèmes élaborent invariablement des règles visant à attribuer des identifiants uniques, mais ces règles peuvent varier d'un site de recherche à l'autre. Il existe deux grandes approches. Une stratégie courante consiste à relier, sans équivoque, les sujets à une seule unité résidentielle au moyen d'une série numérique hiérarchisée. Cette série est constituée par le numéro unique de l'unité résidentielle, suivi de numéros de série pour chacun des ménages habitant cette unité (s'il y a lieu), puis d'un chiffre unique pour chacune des personnes recensées dans chaque ménage. Dans ce système, l'identifiant unique attribué à chaque personne enregistrée dans le SSD est une combinaison de ceux identifiant l'unité résidentielle, le ménage et les membres du ménage. Cette méthode peut aboutir à une suite hiérarchique complexe, dans laquelle l'identifiant unique de l'unité résidentielle en soi est une combinaison de chiffres en fonction de la région, du secteur et du village (lorsqu'ils existent). Ce système exige une cartographie détaillée de l'ASD avant de procéder au recensement. De plus, les agents enquêteurs doivent recevoir une formation adéquate qui les préparera à bien attribuer les identifiants. Lorsque la cartographie de l'ASD est jumelée avec le géocodage des unités résidentielles à l'aide d'un système d'information géographique (SIG), des coordonnées du système mondial de localisation (GPS) sont attribuées comme caractéristiques d'emplacement des unités résidentielles dans la base de données.
L'autre stratégie utilisée pour attribuer des identifiants évite l'établissement de tout lien permanent aux unités résidentielles et aux ménages. Dans ce système, les identifiants attribués à chaque sujet sont tout simplement des numéros de série qui augmentent chaque fois qu'un nouveau sujet est enregistré dans le SSD. Il importe de remettre des identifiants au personnel de terrain et de lui offrir suffisamment de latitude pour l'enregistrement de nouveaux sujets. Cette approche devrait être combinée avec la production informatique de numéros afin d'éviter l'attribution du même identifiant à plusieurs sujets sur le terrain. Ainsi, l'anonymat est préservé à l'extérieur de leur foyer ainsi que dans la base de données, lorsqu'on accède à leurs caractéristiques.
Les SSD sont généralement axés sur trois principaux sujets (graphique 1.1) à l'intérieur d'une ASD. Ces sujets sont choisis pour des raisons à la fois conceptuelles et logistiques. D'un point de vue logistique, il est impossible d'interroger directement toutes les personnes. Celles-ci sont donc réparties dans des groupes représentatifs sur les plans physique et social. Des renseignements sont alors recueillis auprès de quelques répondants de bonne foi et bien informés à l'intérieur de ces groupes. Les raisons pour lesquelles il y a des distinctions à faire entre ces sujets d'un point de vue conceptuel seront précisées plus loin. Les trois principaux sujets suivis sont (graphique 1.1) :
• Unités résidentielles : Lieux où résident les personnes. Les unités résidentielles se définissent en termes physiques et géographiques.
• Ménages : Groupes auxquels appartiennent des personnes. Les ménages sont souvent définis comme des sous-unités sociales de l'unité résidentielle.
• Personnes : Personnes qui habitent les unités résidentielles et qui composent les ménages. Elles sont les principaux sujets d'intérêt de tout SSD.
Graphique 1.1. Trois principaux sujets suivis
Tous les SSD font des unités résidentielles un sujet d'intérêt principal, mais les termes employés relativement à ces unités varient (par exemple, concessions ou propriétés familiales) et leur définition peut légèrement différer. Le statut de résidence, ou la présence physique à l'intérieur d'une ASD, dans un lieu de séjour permanent et pour une période suffisamment longue, est une condition préalable essentielle au recensement des personnes pouvant subir un événement démographique ou être exposées à une maladie.
La plupart des systèmes font une distinction entre les lieux de résidence et les autres structures telles que les cliniques, les écoles, les églises et les boutiques. Le choix d'un générique pour représenter toutes ces unités d'habitation pourrait être méritoire sur le plan conceptuel—certains systèmes ont tenté de le faire —, dans la mesure où ces unités d'habitation partagent de nombreuses caractéristiques et où un tel terme simplifierait l'ordre hiérarchique que doit suivre la base de données pour être conforme à ce concept. Dans un tel système, l'expression structure clôturée peut être utilisée à un niveau général et les termes tels que concessions (ou propriétés) et infrastructures, à un niveau plus spécifique.
Les ménages peuvent prendre l'une ou l'autre des acceptions suivantes :
• un groupe de personnes qui mangent ensemble ou contribuent à des biens communs;
• un groupe de personnes d'allégeance au même chef de famille reconnu de toutes;
• un groupe réunissant des personnes qui reconnaissent que chacune appartient à un ensemble social;
• un groupe de personnes unies par des liens de parenté.
La définition de ménage et son applicabilité à la fois comme concept et sujet distinct de surveillance peuvent considérablement varier d'un SSD à l'autre. Les ménages sont parfois uniquement perçus comme des sous-unités sociales installées au sein d'unités résidentielles. Dans des systèmes plus complexes, on les perçoit comme des sujets autonomes qui peuvent modifier leur lieu de résidence et préserver leur identité sociale, et dont les membres pourraient résider ailleurs. Aussi faut-il établir une distinction nette entre le statut de résidence, c'est-à-dire la présence physique dans une unité résidentielle donnée pendant un laps de temps déterminé, et l'affiliation, c'est-à-dire le fait d'appartenir à un groupe social sans égard à la présence physique. Ces concepts se recoupent manifestement avec ceux, respectivement, de population de fait (personnes physiquement présentes dans un lieu) et de population de droit (personnes qui résident habituellement dans un lieu donné). On y reviendra plus loin dans ce chapitre.
Se distinguant par l'âge et le sexe, entre autres caractéristiques, les personnes habitent les unités résidentielles ou sont membres des ménages suivis par le SSD. Leurs caractéristiques peuvent ne jamais changer (sexe ou date de naissance) ou être appelées à se modifier au fil du temps (âge ou statut matrimonial). À moins de changements prévisibles (un âge croissant d'une année à l'autre), il faut enregistrer toute modification aux caractéristiques personnelles—ou les modifications seront enregistrées comme des événements—afin de suivre les tendances longitudinales.
Chaque équipe responsable d'un SSD est tenue de définir la population sous surveillance. Quelle que soit la population, étant donné que la plupart des personnes ont des lieux de résidence et appartiennent à des groupes sociaux, la définition de la population sous surveillance débute avec l'identification des unités résidentielles, des ménages (s'il y a lieu) et des personnes qu'on visitera et observera. Dans un deuxième temps, on établit une série de critères d'inclusion pour déterminer les personnes ou les sujets admissibles ou non dans chaque catégorie.
Du fait que les unités résidentielles ont des positions géographiques bien établies dans tous les SSD, il existe une règle simple et cohérente pour les inclure : il suffit que ces unités se trouvent dans l'ASD. Dans le cas des SSD qui traitent les ménages comme des sujets distinets (et peut-être mobiles), seuls les ménages situés dans l'ASD sont admissibles (tant qu'ils y demeureront). L'expression statut de résidence du ménage renvoie à ce concept.
Les règles relatives aux personnes sont plus complexes, surtout au sein des populations très mobiles. L'approche la plus courante consiste à déterminer leur admissibilité en fonction de leur statut de résidence, c'est-à-dire leur présence physique dans un lieu. Ainsi, seules les personnes habitant des unités résidentielles admissibles sont elles-mêmes admissibles (tant qu'elles y demeureront). C'est le concept auquel renvoie l'expression statut de résidence de la personne. Une autre approche, basée sur les liens sociaux, stipule que les personnes ne sont admissibles que si elles sont membres de ménages admissibles (tant qu'elles le demeureront). Cette règle exige le recours à des définitions prudentes et cohérentes des termes ménage et affiliation, et peut permettre à des personnes non résidantes de demeurer membres d'un ménage, ce qui les rend admissibles aux activités d'observation.
L'établissement de limites géographiques et physiques claires pour circonscrire l'ASD et cerner les unités résidentielles est une condition préalable au suivi cohérent des sujets et à la production de numérateurs et de dénominateurs pertinents pour calculer les taux. Dans les systèmes où les unités résidentielles et les ménages sont des sujets distincts et lorsque les personnes entretiennent une relation tout aussi distincte avec chacun de ces sujets—relations respectivement désignées par les expressions statut de résidence et affiliation —, il devient plus complexe de bien saisir ces concepts.
Observer si une personne est présente dans une unité résidentielle spécifique, ou en est absente, ne suffit pas pour déterminer le statut de résidence. La présence physique d'une personne sur un très court laps de temps peut ne pas être prise en compte au moment de compiler le temps passé dans l'unité résidentielle. Inversement, la présence non continuelle d'une personne, qui ne s'absenterait que durant de courtes périodes, pourrait être considérée comme un statut de résidence permanente si cette personne atteignait le seuil d'inclusion fixé.
Le statut de résidence et l'état d'affiliation sont déterminés dès le lancement du SSD, en fonction des règles d'admissibilité en vigueur. Il se peut que, par la suite, de nouveaux épisodes de résidence débutent en raison de naissances ou d'immigrations qui peuvent durer plus longtemps que le seuil fixé, et que des statuts de résidence ne soient plus valables à cause de décès ou d'émigrations qui, encore une fois, dépasseraient le seuil fixé. De nouveaux épisodes d'affiliation pourraient s'ouvrir sous l'effet d'événements amorçant de nouveaux liens sociaux dans un ménage, comme une naissance, un mariage, une adoption ou la formation d'un foyer, et pourraient tout aussi bien prendre fin sous l'effet d'événements adverses, comme un décès, un divorce ou la dissolution d'un foyer.
Pour connaître la taille de la population enregistrée en tout temps, le SSD recueille de l'information sur trois principaux événements qui pourraient la modifier, c'est-à-dire les naissances, les décès et les migrations. L'équation démographique essentielle qui suit représente ces événements :
Dans cette équation, P désigne la population; N désigne le nombre de naissances; D désigne le nombre de décès; I désigne le nombre d'immigrants; E désigne le nombre d'émigrants; t0, t1 désigne l'intervalle de leur occurrence.
Un principe sous-jacent à l'enregistrement des événements suivis par un SSD est l'intégration du concept de population à risque. Les taux de mortalité, de fécondité et de migration sont calculés en comptant le nombre de décès, de naissances et de migrations se produisant dans une population enregistrée et exposée à des risques. Par exemple, on ne pourrait considérer qu'une personne ne résidant pas dans une ASD risque d'y décéder. En conséquence, la plupart des SSD n'observent pas les personnes non résidantes d'une unité, ou non affiliées à un ménage, et n'enregistrent pas les événements les concernant.
Les grossesses de toutes les femmes enregistrées dans le SSD, et leur issue, sont enregistrées, peu importe l'endroit où se produisent ces événements. L'enregistrement des naissances a deux buts : évaluer la fécondité et cerner des critères pour l'enregistrement des personnes. Afin d'évaluer la fécondité, un SSD doit enregistrer toutes les issues de grossesses, y compris les avortements spontanés (< 28 semaines), les avortements provoqués, les mort-nés (≥ 28 semaines) et les naissances vivantes. Toutes les naissances vivantes sont ensuite enregistrées comme des personnes dans le SSD, qu'il y ait survie subséquente ou non. Dans certains SSD, l'agent enquêteur de terrain tient compte des naissances vivantes attribuables à une femme en visite dans l'ASD afin que le prochain agent enquêteur enregistre la mère (si elle devient admissible) et son enfant. Cette méthode s'avère très utile du fait qu'elle fournit des dates de naissance beaucoup plus précises et qu'elle enregistre plus de naissances attribuables à des mères qui tendent à émigrer et à immigrer fréquemment.
Bien que la plupart des SSD ciblent des femmes appartenant à un groupe d'âge spécifique pour évaluer la fécondité—généralement les 15 à 49 ans —, ils devraient également tenir compte des naissances attribuables à des femmes n'appartenant pas à ce groupe.
La sous-déclaration des grossesses et de leur issue constitue un problème majeur dans tous les SSD. Certains SSD ont utilisé l'enregistrement des naissances durant leurs rondes de surveillance pour améliorer leurs relevés. L'observation des grossesses a aussi servi à améliorer la qualité des relevés relatifs à d'autres issues de grossesses, plus particulièrement aux avortements spontanés, aux avortements provoqués et aux mort-nés. Cependant, cette approche exige la tenue de rondes de surveillance à un intervalle de moins de cinq mois afin de prendre connaissance d'une grossesse lors d'une de ces rondes et d'en noter l'issue lors de la ronde subséquente.
Les décès de toutes les personnes enregistrées et admissibles sont enregistrés, peu importe l'endroit où ils se produisent. Il est possible de compter les décès de personnes auparavant admissibles avant qu'elles n'émigrent. Dans leur cas, l'observation de la survie est censurée au moment de la migration. Les données relatives au décès de visiteurs dans l'ASD sont parfois recueillies, mais ne sont utilisées dans l'évaluation de la mortalité que si l'on dispose déjà d'une évaluation de la population de fait au quotidien.
La sous-déclaration des décès n'est généralement pas aussi grave que celle des naissances, car la plupart des habitants savent qu'un décès a eu lieu et s'en souviennent. Il existe toutefois des exceptions, comme dans le cas des bébés (pas encore enregistrés), plus particulièrement s'il s'agit de décès périnataux qu'on refuse de déclarer en raison de croyances culturelles ou sous l'effet de la tristesse.
Certains SSD recueillent des données plus détaillées sur les décès en précisant leur cause, généralement par ce qu'il est convenu de désigner des autopsies verbales (AV).
Il existe deux types d'événements à suivre en matière de mobilité :
• les migrations extérieures—lorsque le changement de résidence se produit entre une unité résidentielle dans l'ASD et une autre à l'extérieur;
• les migrations intérieures—lorsque le changement de résidence se produit entre une unité résidentielle et une autre dans la même ASD.
En faisant abstraction des membres non résidants d'un ménage, seules les migrations extérieures influent sur la taille de la population dans la mesure où elles aboutiront à l'enregistrement de nouveaux immigrants ou à l'élimination d'émigrants dans la base de données. L'enregistrement des migrations intérieures n'en demeure pas moins très important pour garantir l'exactitude et la validité des données recueillies à l'aide d'un SSD. Un SSD doit évaluer les migrations intérieures et identifier les migrants, tout en recueillant les données connexes, pour éviter le double recensement de personnes et veiller à ce que l'exposition de celles-ci à l'environnement social et physique soit calculée au prorata. Les migrations influent sur l'enregistrement des naissances et des décès. Par exemple, un SSD n'a pas à tenir compte du décès d'une personne qui a émigré.
La définition des circonstances en vertu desquelles on reconnaît qu'il y a eu une migration est des plus difficiles, non seulement dans le cas des SSD, mais aussi des systèmes d'enregistrement d'événements démographiques et des recensements. Chaque SSD établit des critères différents. L'une des approches suivies, généralement connue comme la « règle du 50 % », considère les personnes comme résidantes d'un ménage si elles y ont passé la majeure partie de l'intervalle entre deux rondes de surveillance. Tout ancien résidant qui n'aurait pas passé au moins 50 p. 100 du temps dans une ASD serait enregistré comme un émigrant.
Il importe toutefois de noter que de nombreuses collectivités rurales abritent des personnes qui changent régulièrement de résidence, de façon prévisible, en raison d'un emploi saisonnier, de leurs conditions d'emploi ou de possibilités de s'instruire. Les expressions migration pendulaire ou migration circulaire sont alors souvent utilisées. Dans le SSD d'Hlabisa, un nouveau système dans une région se caractérisant par une mobilité démographique très élevée, on a remplacé le concept de lieu de résidence d'une personne par celui de lieu de résidence d'un ménage en tant que critère d'enregistrement. C'est la raison pour laquelle, même si les émigrations sont enregistrées, les agents enquêteurs de terrain ne complètent pas automatiquement les observations de suivi.
La migration est un événement susceptible de se reproduire—une personne migrera probablement plusieurs fois, à la fois à l'intérieur et à l'extérieur d'une aire. Afin de garantir l'intégrité longitudinale des données relatives aux migrants, un SSD doit établir si ceux-ci ont déjà été enregistrés. Les registres actuels et antérieurs d'une personne doivent être rapprochés afin de vérifier si elle est considérée sous surveillance durant plusieurs périodes, et non comme nouvellement enregistrée.
Les épisodes sont des compléments logiques aux événements. Il s'agit de segments de temps identifiables et significatifs qui s'ouvrent et se concluent sur des événements. La vie d'une personne, par exemple, peut être vue comme un épisode qui aura débuté avec sa naissance et se sera achevé avec son décès. De la même manière, on peut dire des unités résidentielles ou des ménages qu'ils sont des épisodes qui auront débuté avec leur formation et se seront achevés avec leur dissolution.
L'applicabilité de ce concept ne se limite pas aux sujets principaux. Ce concept vaut également pour les liens entre les sujets et, de ce fait, fournit un cadre utile au traitement des données relatives, entre autres, au statut de résidence, à l'affiliation et au statut matrimonial. Les épisodes facilitent en outre la formulation et la mise en œuvre de règles de validation concernant les événements.
En plus des naissances, des décès et des migrations, certains événements doivent être pris en compte pour mieux comprendre les dynamiques démographiques et sociales ainsi que l'état de santé d'une population. L'un des événements sur lesquels on recueille souvent des données est la nuptialité, ou le statut matrimonial. La plupart des SSD recherchent de l'information sur des événements tels que le mariage et le divorce, par lesquels débute et se termine une union conjugale. Les autres événements suivis par un SSD varient en complexité et ne suscitent pas tous le même intérêt chez les chercheurs. Ils peuvent inclure le changement d'un chef de ménage, la formation ou la dissolution d'un ménage ainsi que la construction ou la destruction d'unités résidentielles.
Le rôle important des schémas conjugaux dans la fécondité est la principale raison pour laquelle les SSD recueillent des données sur la nuptialité. Le mariage en tant que début d'un épisode est facile à identifier, bien qu'une période de relations sexuelles puisse l'avoir précédé. La fin des relations conjugales est, en revanche, moins facile à cerner. Elle n'est pas toujours imputable à un décès ou à un divorce, mais peut correspondre à une période de séparation. Dans les ASD où la fécondité hors mariage est élevée, les autres relations conjugales deviennent importantes, et les systèmes doivent recueillir autant d'information sur les relations officieuses que sur les mariages officiels. Les SSD doivent cependant surmonter deux obstacles s'ils adoptent cette approche plus globale relativement aux relations sexuelles :
• la difficulté d'établir le début et la fin des relations conjugales qui ne sont pas officialisées par des cérémonies;
• la difficulté d'établir un lien entre deux partenaires ou plus (dans les relations polygames, par exemple). Dans le cas des relations de concubinage, où les partenaires n'habitent souvent pas ensemble, il est encore plus difficile d'établir un tel lien dans la base de données.
À n'importe quel moment, de nouvelles unités résidentielles peuvent être bâties, alors que d'autres peuvent subir les différentes étapes du délabrement à cause de catastrophes naturelles ou de leur abandon. L'état physique doit être considéré comme une caractéristique séparée de la fonctionnalité d'une unité résidentielle. Ainsi, il se peut qu'une unité résidentielle physiquement intacte soit abandonnée depuis longtemps, alors qu'une autre en mauvais état continue d'abriter des ménages et des personnes. Il arrive aussi que des unités détruites ou tombant en ruine soient rebâties lors du retour du propriétaire.
Même si l'état de l'unité résidentielle est souvent—si ce n'est toujours—un indice de sa fonctionnalité, un SSD doit accorder autant d'attention à ces deux aspects dans le suivi des données.
Dans le même ordre d'idées, les ménages peuvent traverser d'importants changements qui modifieront leur composition, leurs conditions socio-économiques ou l'état de santé de leurs membres. De nouveaux ménages peuvent se former à l'intérieur d'unités résidentielles existantes par exemple, lorsqu'un fils décide de se marier et de fonder une famille ou lorsqu'un homme polygame prend une autre femme pour épouse. Des ménages autonomes peuvent fusionner pour en former un nouveau, ou un ménage complet peut déménager et s'établir dans une autre unité résidentielle. De plus, des ménages peuvent perdre un de leurs membres, ou davantage, et décroître avec le temps, ou se dissoudre complètement par une lente érosion de leurs membres ou par une soudaine catastrophe environnementale ou sociale.
Dans les environnements marqués par un flux social élevé et une grande instabilité, il importe de suivre tous les événements et leurs effets sur la formation et la dissolution des ménages. Cette tâche est essentielle si les SSD font des ménages des sujets sous surveillance en soi. Du fait qu'ils influent aussi sur les schémas d'occupation personnelle dans une unité résidentielle, les ménages peuvent exercer une incidence profonde sur la composition globale des unités résidentielles.
This page intentionally left blank
Ce chapitre définit les mesures et les taux les plus importants recueillis à l'aide d'un SSD et décrit les méthodes employées pour les calculer. Il est destiné aux lecteurs néophytes en la matière. Les calculs sont simples, et on peut en trouver les différentes équations dans des manuels courants (voir, par exemple, Shryock et Siegel, 1976; Kpedekpo, 1982; Newell, 1994). Ces mesures sont brièvement abordées dans ce chapitre afin de fournir une référence rapide, car elles forment la base de standardisation des résultats obtenus dans l'ensemble des sites suivis par un SSD. La première raison pour laquelle il faut les présenter est peut-être l'occasion d'aborder la controverse concernant la terminologie à employer : s'agit-il de taux ou de ratios (dans les cas, par exemple, de la mortalité infantile, de la mortalité des enfants de moins de cinq ans et de la mortalité maternelle)? Ce chapitre explique en outre pourquoi il importe d'établir une structure par âge type et propose celle élaborée par le réseau INDEPTH pour les pays d'Afrique au sud du Sahara, sur laquelle on reviendra plus longuement dans la partie II.
Les taux et les ratios sont fréquemment utilisés pour mesurer les événements démographiques. Le premier terme fait référence à la fréquence des événements. On évalue un taux en calculant le nombre d'événements dans une période donnée et en le divisant par le nombre d'habitants à risque durant la même période. Pressat (1979) indique que le terme taux :
[...] est aussi utilisé plus largement pour représenter le ratio entre une sous-population et la population totale. [...] Dans de nombreux autres contextes d'utilisation, il serait plus approprié de désigner la mesure en question comme un indice, une proportion ou une probabilité. Le recours à ce terme ne se justifie que lorsqu'on mesure un processus dynamique, et non pour faire une description statique d'une population à une date donnée, bien que l'utilisation du mot dans ce dernier sens soit répandue. En général, le mot ratio est préférable à celui de taux lorsque la mesure n'en est pas une visant à relier des événements à une population à risque.
Un ratio est la proportion entre un numérateur et un dénominateur qui sont reliés (par exemple, le nombre de décès d'enfants de moins de cinq ans sur 1 000 personnes-années de moins de cinq ans dans une année donnée).
Le taux brut de mortalité (TBM) se définit comme le nombre de décès dans une période donnée, qu'on divise par le nombre total d'habitants. Bien qu'on puisse calculer le TBM pour tout segment de temps, la période habituellement sélectionnée est l'année, et le dénominateur utilisé dans le calcul du taux représente la population au milieu de l'année. La population au milieu de l'année correspond au nombre d'habitants (ou des membres de tout groupe spécifique dans une population) au jour médian de toute année civile. Ce jour médian sert souvent de moyen arithmétique pour déterminer la taille d'une population en début et en fin d'année. D'ordinaire, le TBM prend la forme d'un nombre par rapport à 1 000 habitants.
Dans le cas d'une population sous surveillance continue, dont les taux élevés d'émigration et d'immigration pourraient générer une forte fluctuation démographique, on préfère recourir au nombre exact de personnes-années vécues. Les personnes-années sont la somme, exprimée en années, du temps passé par toutes les personnes appartenant à une catégorie donnée de la population (Pressat, 1979). De façon plus précise, ces années correspondent aux périodes que les personnes admissibles ont vécues dans une ASD. Le temps passé à l'extérieur d'une ASD en raison d'une émigration ou d'un décès n'est pas compté.
En raison des variations notées dans l'exposition au risque de décéder, les épidémiologistes et les démographes préfèrent utiliser les taux de mortalité selon l'âge (TMA) et le sexe plutôt que les TBM. Les TMA sont les plus couramment utilisés. On définit le TMA d'un groupe d'âge par le nombre de décès se produisant dans celui-ci durant une période spécifique, qu'on divise par le nombre total de personnes-années vécues dans le même groupe d'âge durant la même période, multiplié par 1 000. Les démographes ont souvent recours à un calcul légèrement différent. Ils calculent le TMA d'un groupe d'âge particulier en trouvant le nombre de personnes décédées dans ce groupe durant l'année, qu'ils divisent par la population au milieu de l'année dans ce groupe, pour en multiplier le résultat par 1 000. Les groupes d'âge recoupant cinq années sont fréquents, bien que les catégories d'âge varient selon le but de l'étude.
Les lignes consacrées ci-après aux mesures de mortalité chez les bébés, les enfants de moins de cinq ans et les mères mettent en relief une controverse de longue date quant à savoir s'il s'agit de taux ou de ratios. Le dénominateur utilisé pour calculer une mesure permet de reconnaître le bon terme. Comme il a été mentionné, un taux est obtenu lorsque le nombre total de personnes à risque est utilisé comme dénominateur. Si un événement est utilisé comme dénominateur, on obtiendra un ratio.
II est généralement difficile d'évaluer le nombre de personnes-années vécues chez les enfants de moins d'un an (bébés). On préfère souvent utiliser le nombre total de naissances vivantes comme dénominateur pour calculer le taux de mortalité infantile. Le nombre total de décès chez les enfants de moins d'un an durant une année civile donnée est divisé par celui de naissances vivantes durant la même année, multiplié par 1 000. Il serait plus juste de désigner cette obtention du taux de mortalité infantile comme un ratio.
Les décès infantiles sont répartis inégalement durant la première année d'existence. Une forte proportion de ces décès se produit au cours du premier mois, et bon nombre de ceux-ci ont lieu durant la première semaine, voire dès le premier jour d'existence. Il peut s'avérer utile de séparer le taux, ou le ratio, de mortalité infantile conventionnel en deux, c'est-à-dire un qui couvrirait les premiers mois après la naissance et un autre qui engloberait le reste de la première année d'existence. On désigne le premier comme le taux, ou le ratio, de mortalité néonatale, alors que le second est qualifié de taux, ou de ratio, post-néonatal. Ces concepts sont brièvement présentés dans les paragraphes suivants.
La mortalité néonatale se définit comme le nombre de décès chez les bébés de moins de quatre semaines (ou de moins d'un mois) durant une année. On l'obtient en divisant le nombre de décès chez tous les bébés de moins de 28 jours durant une année par celui de naissances vivantes durant la même année, multiplié par 1 000. La mortalité néonatale précoce se calcule en divisant le nombre de décès chez les bébés de moins de sept jours durant une année par celui de naissances vivantes durant la même année, multiplié par 1 000. Pour sa part, la mortalité néonatale tardive se calcule en divisant le nombre de décès chez les bébés de 7 à 28 jours durant une année par celui de naissances vivantes durant la même année, multiplié par 1 000. Enfin, la mortalité post-néonatale se calcule en divisant le nombre de décès chez les bébés de 4 à 51 semaines durant une année par celui de naissances vivantes durant la même année, multiplié par 1 000.
La mortalité infantile peut également se traduire en termes de probabilité, c'est-à-dire le risque de décéder avant d'atteindre l'âge d'un an. On calcule la mortalité périnatale en divisant le nombre de mort-nés durant une année et de décès de bébés de moins de sept jours durant la même année par le nombre de mort-nés durant une année et de naissances vivantes durant la même année.
Certains considèrent la mortalité chez les enfants de moins de cinq ans comme un ratio représentant le nombre de décès chez les enfants de cet âge, divisé par le nombre de naissances vivantes durant une année, multiplié par 1 000. D'autres la traitent plutôt comme un taux, obtenu en divisant le nombre de décès chez les enfants de moins de cinq ans par le nombre total de personnes-années vécues chez les enfants de cet âge, multiplié par 1 000. Pour exprimer la mortalité dans ce groupe d'âge en termes de probabilité, c'est-à-dire le risque de décéder avant l'âge de cinq ans, on utilise le symbole 5q0.
La plupart des SSD enregistrent toutes les naissances et leur issue ainsi que les décès. De ce fait, ils peuvent fournir une évaluation précise et à jour des taux et des ratios de mortalité maternelle. Le ratio de mortalité maternelle est habituellement défini comme le nombre de décès imputables à des facteurs maternels (relatifs à la grossesse) sur 100 000 naissances vivantes. À proprement parler, on dit qu'il s'agit d'un ratio parce que le dénominateur n'est pas le nombre de personnes pouvant décéder. À la lumière de cette précision, les méthodes suivantes sont celles utilisées pour évaluer les ratios et les taux de mortalité maternelle. On obtient le ratio de mortalité maternelle en divisant le nombre de décès relatifs à la grossesse durant une période donnée par celui de naissances vivantes durant la même période, multiplié par 100 000. Le taux de mortalité maternelle se calcule en divisant le nombre de décès relatifs à la grossesse dans un groupe spécifique par le nombre de personnes-années vécues chez les femmes en âge de procréer, multiplié par 1 000.
On peut également évaluer la mortalité maternelle en établissant le rapport entre les décès de mères et les femmes en âge de procréer ou toutes les grossesses, y compris les mort-nés et les avortements.
Les taux bruts de mortalité ne sont pas appropriés pour comparer les populations se trouvant à l'intérieur des sites couverts par un SSD en raison des différentes structures par âge. Par ailleurs, il suffit d'un paramètre pour établir une simple comparaison. Aussi utilise-t-on des taux standardisés, parmi lesquels les taux de mortalité selon l'âge sont combinés à l'aide du concept de structure par âge type. Le réseau INDEPTH s'est doté d'une structure par âge type pour la population de l'Afrique subsaharienne (voir le tableau 6.2). Le chapitre 6 fournit de plus amples détails sur cette norme. Les nouvelles répartitions selon l'âge de la structure par âge type de Segi (1960) et de l'Organisation mondiale de la santé (OMS) sont également indiquées au tableau 6.2.
Le taux standardisé de mortalité est la moyenne pondérée des taux par âge, les pondérations provenant de la structure par âge type.
À défaut d'être exhaustif, il est souvent fait usage de la moyenne et de la variance d'une caractéristique donnée de la population étudiée. L'écart-type relatif à une distribution des moyennes d'échantillonnage est désigné comme l'erreur-type d'un échantillon. Il mesure à quel point la moyenne d'échantillonnage reflète celle de la population. Par exemple, avec un intervalle de confiance de 95 p. 100, près de 95 p. 100 des moyennes obtenues par un échantillonnage répété se trouveraient à l'intérieur des deux erreurs-types en deçà ou au-dessus de la moyenne de la population. En se basant sur la moyenne d'échantillonnage et son erreur-type, on peut dégager une série de valeurs probables relativement à la moyenne d'une population inconnue. Cette variation est appelée l'intervalle de confiance. En termes plus précis, les probabilités qu'une moyenne d'échantillonnage particulière se trouve dans la marge des erreurs-types de 1,96 point au-dessus ou en deçà de la moyenne de la population sont de 95 p. 100.
Il est possible de calculer des intervalles de confiance pour les TMA. La variation des TBM et des TMA est alors utilisée à la place des moyennes. Estève et al. (1993) présentent cette méthode en détail. Lorsque les chiffres relatifs aux décès sont restreints ou dans le cas des populations peu élevées, les intervalles de confiance calculés pour les TMA ne sont cependant pas fiables, car la formule servant à les mesurer est trop vague. Il faut se demander jusqu'à combien de décès doivent se produire ou quelle taille doit avoir une population pour générer des résultats fiables. Il est difficile de proposer une simple règle, et comme l'ont noté Estève et al. (1993) :
II est toutefois difficile de donner un ordre de grandeur à partir duquel cette approximation est applicable, car le numérateur du taux standardisé n'a pas, comme celui d'un taux brut, une distribution de Poisson. Sa variance dépend non seulement du nombre total de cas observé, mais aussi de la pondération choisie et de la précision des taux dans chaque classe d'âge.
This page intentionally left blank
La connaissance des méthodes utilisées pour recueillir ou compiler des données dans les sites suivis par un SSD est essentielle, car ces méthodes influent sur le traitement, l'analyse et l'interprétation des données. Les méthodes de collecte de données les plus courantes dans le domaine de la démographie sont les recensements, les sondages et les registres d'événements démographiques. Cette dernière méthode n'est cependant appliquée que partiellement dans de nombreux pays en développement, à moins d'être carrément ignorée. Compte tenu de la rareté des registres d'événements démographiques et du manque de connaissances sur les tendances relatives à la population ou à son état de santé, on a procédé à des enquêtes pour faciliter la planification, la pratique médicale, l'évaluation et la répartition des ressources en matière de santé. Les évaluations démographiques effectuées dans les pays en développement s'appuient à la fois sur des méthodes indirectes et directes, notamment des enquêtes uniques rétrospectives et des enquêtes échelonnées prospectives (Tabutin, 1984).
Les méthodes d'évaluation indirectes reposent sur l'information obtenue de sujets qui ne sont pas directement exposés à un phénomène démographique particulier. Elles sont utiles pour évaluer les niveaux et les tendances de fécondité, de mortalité et de migration lorsque les sources de données sont défectueuses ou incomplètes. L'évaluation de la mortalité infantile et juvénile à partir des proportions d'enfants survivants et l'évaluation de la mortalité chez les adultes à partir du nombre d'orphelins sont des exemples de méthodes indirectes. Ces méthodes servent également à évaluer les données recueillies à l'aide de méthodes conventionnelles. On compare ces données avec l'information tirée de sources différentes pour proposer un schéma, en se fondant sur certaines hypothèses. Si ce schéma se reproduit, d'autres données peuvent être inférées. Par ailleurs, les méthodes d'évaluation indirectes supposent l'intégration de schémas démographiques à des données fragmentaires et lacunaires (Pressat, 1979). Les résultats obtenus sont mis à profit pour évaluer un paramètre particulier.
Pour leur part, les méthodes d'évaluation directes traitent des données relatives à des personnes à risque pour établir des mesures et un schéma démographiques. Ces méthodes s'appuient sur l'information tirée de recensements, de sondages et de données recueillies sur des composantes à la source de changements—les naissances, les décès et les migrations. L'information ainsi obtenue sert directement à évaluer des phénomènes démographiques, comme la fécondité, la mortalité et la migration. L'étude du nombre d'enfants nés de femmes appartenant à un groupe d'âge particulier pour mesurer les taux de fécondité selon l'âge est un exemple de ces méthodes.
Lors des enquêtes uniques, la population n'est recensée qu'une fois et des données rétrospectives sont recueillies sur des événements passés (Kpedekpo, 1982; Newell, 1994), par exemple une naissance ou un décès qui aurait eu lieu l'année précédente (ou dans le cycle de vie ou de maternité précédent). Cette méthode peut engendrer une surestimation ou une sous-estimation des événements à cause des problèmes de mémoire. Les répondants peuvent négliger de mentionner des événements qui se seraient déroulés durant une période de référence. On a soulevé que cette méthode avait vraisemblablement pour effet de sous-estimer l'importance de certains faits de l'ordre de 30 à 40 p. 100 (Tabutin, 1984). Entre autres exemples d'enquêtes uniques, mentionnons l'Enquête mondiale sur la fécondité et celles effectuées dans le cadre du Programme d'enquêtes démographiques et sanitaires.
Les enquêtes prospectives nécessitent des visites répétées (collecte de données longitudinales) auprès des mêmes répondants ou dans une même zone d'étude (Pressat, 1979). Tous les sites suivis par un SSD ont recours à cette méthode de collecte. Ce constat ne signifie pas, cependant, que les sites partagent la même approche méthodologique. Chaque site a des caractéristiques distinctes, comme le montreront les différents chapitres consacrés à chacun dans cette monographie. Le but du présent chapitre est de fournir une description générale des méthodes de collecte de données utilisées dans les sites suivis par un SSD. Ces méthodes sont décrites afin de fournir au lecteur une référence rapide, et non de lui présenter en détail les expériences relatives à la collecte de données. Quelques exemples tirés des sites seront donnés de temps à autre pour éclairer le lecteur.
La sélection et l'établissement de l'ASD sont les conditions préalables au lancement de tout SSD, mais aucune méthode d'échantillonnage n'a encore été trouvée pour sélectionner une aire. Selon la nature de l'étude, les sites ont recours à des méthodes d'échantillonnage aléatoire ou non aléatoire, ou à ces deux types de méthodes à la fois, pour délimiter leur population d'échantillonnage. Après la sélection de l'aire, la collectivité y habitant doit être prévenue afin de l'inciter à participer à la recherche et de s'assurer sa collaboration. Les activités de mobilisation comprennent la tenue de réunions de sensibilisation avec des chefs de file importants, comme des conseillers ou des chefs de villages, de hameaux ou de groupes religieux. Durant ces réunions, le personnel affecté à un SSD présente et clarifie les objectifs du projet de recherche, les résultats attendus ainsi que les activités prévues. Parmi les autres méthodes de sensibilisation figurent des spectacles et des joutes sportives auxquels participent le personnel du projet ainsi que la collectivité.
Comme les SSD prévoient des études longitudinales, le personnel doit veiller à ce que les membres de la collectivité participent aux activités du SSD à long terme. Aussi la mobilisation de la collectivité ne se limite-t-elle pas aux étapes de lancement du SSD, mais constitue un processus continu. La participation constante de la population est assurée de diverses manières dans les sites, y compris par des rétroactions, qu'il s'agisse de faire part des résultats obtenus à l'aide de simples tableaux ou d'illustrations, de concevoir et de distribuer un bulletin d'information, de tenir des réunions avec les principaux représentants de l'information à des intervalles réguliers ou de transmettre les conclusions tirées des enquêtes aux équipes de gestion de la santé.
Aucun consensus n'est établi quant aux seuils minimaux et maximaux de la population sous surveillance. Les sites suivis par un SSD varient sur le plan démographique. Par exemple, le SSD de Butajira (Éthiopie) a débuté avec un échantillon de 28 616 personnes (Berhane et al., 1999), alors que ceux de Navrongo (Ghana) et de Rufiji (Tanzanie) avaient, respectivement, 124 857 et 85 102 personnes sous leur surveillance après une année d'exploitation (Binka et al, 1999; Mwageni et Irema, 1999). Le Projet sur la mortalité et la morbidité adultes (PMMA, Tanzanie) suit trois sites et plus de 300 000 personnes (ministère de la Santé de la Tanzanie, 1997). Les chapitres consacrés aux sites fournissent de plus amples détails sur la taille d'échantillonnage démographique des diverses aires sous surveillance.
Toute collecte de données exige des activités de planification ainsi que de recrutement et de formation du personnel de terrain, notamment des agents enquêteurs et des superviseurs. Elle nécessite en outre la conception et l'impression de formulaires de même que la préparation de manuels de formation, entre autres ceux destinés aux équipes de terrain. On recrute habituellement les agents enquêteurs parmi les membres d'une collectivité qui satisfont aux conditions minimales établies dans le cadre de projets spécifiques. La formation est axée sur les moyens appropriés d'utiliser les formulaires du SSD, d'effectuer des entrevues et de remplir les différents formulaires reçus sur le terrain. Elle s'appuie sur des manuels expliquant comment effectuer des recherches et réaliser des entrevues sur le terrain. Le personnel affecté aux équipes se voit remettre ces manuels à titre de références lorsqu'il doit procéder à la collecte de données. Les manuels de formation indiquent clairement les tâches et les responsabilités confiées au personnel de terrain. Celui-ci peut également recevoir une formation sur les moyens d'utiliser ou de faire fonctionner l'équipement de recherche sur le terrain, notamment les motocycles. On lui donne des séances régulières sur les activités de terrain afin de le tenir au courant des nouvelles techniques.
Afin d'établir la population de référence auprès de laquelle on recueillera des données, il faut d'abord effectuer un recensement, qu'on confie à des agents enquêteurs formés qui vivent dans l'aire sous surveillance. Comme il a été mentionné plus tôt, ceux-ci ont reçu une formation sur les façons d'utiliser les formulaires du SSD et de mener des entrevues. Le recensement initial a pour but de lancer les bases d'un système de surveillance longitudinal et de contribuer à l'obtention de données contextuelles sur les sujets. Les données sont recueillies à l'aide de questionnaires ordinaires qui comportent des questions fermées ou ouvertes, ou des deux types. Les données relatives aux ménages et aux personnes font l'objet de questionnaires séparés. Structurés, les questionnaires se composent d'au moins deux parties : un entête destiné à enregistrer l'unité sondée, et la partie principale, servant à noter l'information de base (voir l'exemple 1 de l'annexe 1).
Le type de données recueillies durant les recensements initiaux dépend des objectifs propres aux sites. Dans de nombreux sites, on recherche des données sur des variables telles que la composition des ménages (chef de ménage, liens avec le chef de ménage, etc.), la culture (religion et appartenance ethnique), la démographie (âge, sexe et statut matrimonial) ainsi que les conditions socio-économiques (scolarité, emploi, etc.). De plus, les SSD recueillent des données sur certains problèmes comportementaux (alcoolisme, tabagisme, etc.), le logement, l'utilisation des soins de santé et les conditions environnementales (sources d'eau potable, infrastructures sanitaires, etc.).
Lorsqu'ils sont enregistrés, chaque ménage et chaque personne se voient assigner un identifiant unique dans son village et dans son ménage, respectivement. On peut utiliser une série de numéros pour chaque personne afin d'identifier son village, son ménage et son statut dans le ménage. L'identifiant ainsi assigné est permanent. Dans certains systèmes, si une personne déménage dans une nouvelle aire, l'identifiant demeure le même. De cette manière, il est possible de suivre les migrants, comme on le montrera plus loin.
La collecte longitudinale de données se poursuit sous la forme de visites périodiques aux ménages enregistrés. Le but de ces visites est de noter tout changement ou tout événement démographique depuis la collecte précédente. Il peut s'agir de naissances ou d'autres issues de grossesses, de nouveaux statuts matrimoniaux (mariages, divorces, séparations ou réconciliations), de décès et de migrations. On procède à une collecte régulière des données afin de maintenir des dénominateurs précis pour évaluer les taux de décès selon l'âge et le sexe, toutes causes confondues. L'approche suivie par les SSD ne prévoit aucun intervalle spécifique entre les visites aux ménages enregistrés (Indome et al, 1995). Il demeure cependant important de s'assurer que l'intervalle entre deux rondes de surveillance demeure le même pour tout ménage ou dans toute aire. Dans la mesure où l'intervalle est constant, les visites périodiques peuvent avoir lieu de tous mois à tous les 12.
Les visites périodiques ou les passages de mises à jour permettent de vérifier le statut de chaque personne dans un ménage à l'aide de cahiers d'enregistrement et de registres (voir l'exemple 2 de l'annexe 1), ou de formulaires. Les registres sont en fait des imprimés d'ordinateur sur les ménages et leurs membres produits lors du recensement initial. Ils sont tous classés par ménage de façon à faciliter les visites suivantes ou les communications avec les ménages. On peut les imprimer en lignes verticales ou horizontales pour y enregistrer les données tirées de plusieurs passages. L'information sur les lignes horizontales correspond souvent à chaque personne recensée et contient des détails sur chaque ménage, alors que les colonnes contiennent plutôt des espaces à cocher pour chaque événement démographique qui se serait produit depuis le dernier passage. Tous les événements démographiques doivent être enregistrés dans des formulaires spécifiques. Il existe des formulaires différents, selon qu'il s'agit d'y enregistrer des grossesses, des naissances, des décès et des modifications au statut matrimonial (voir les exemples 3 à 5 de l'annexe 1—formulaires utilisés par les SSD de Rufiji, de Navrongo et de Butajira).
Toutes les erreurs remarquées par les agents enquêteurs durant une visite de mise à jour doivent être corrigées dans les livres respectifs, en même temps que sont remplis les formulaires. L'agent enquêteur doit d'abord enregistrer l'identifiant du ménage ou de la personne sur le formulaire, ainsi que le changement à apporter, l'information d'origine et la correction. Les corrections à entrer dans le formulaire comprennent les modifications à des variables telles que l'âge, le nom, le sexe, les omissions et le lien de parenté avec le chef de ménage. Les formulaires remplis sont ensuite transmis au centre informatique, où on se chargera de corriger les bases de données. Dans les sites opérant un SSD, la collecte et la gestion de données sont deux activités intimement liées (on reviendra plus loin sur la gestion des données). Dans la plupart des cas, les cycles de recherche sur le terrain et les procédures informatiques coïncident. Le graphique 3.1 résume les liens entre les procédures informatiques et les activités de terrain dans le SSD de Rufiji. Ces liens visent à garantir l'intégrité des données, ainsi qu'à assurer la dissémination des résultats en temps opportun. Lorsque les rencontres avec les membres d'un ménage sont terminées (au cours du recensement initial ou lors des passages de mise à jour), les formulaires sont transmis au centre informatique pour l'entrée des données. Toute erreur notée durant le contrôle de la qualité (voir le chapitre 5 pour plus de détails) et chaque entrée de données sont vérifiées, signalées au personnel de terrain à des fins de diagnostic, puis corrigées à la fois dans le registre des ménages et dans les bases de données informatiques.
La mise à jour des événements démographiques n'est pas la seule activité réalisée au cours de ces visites périodiques. Durant les passages de mise à jour, les agents enquêteurs enregistrent les nouveaux membres d'un ménage ou les ménages nouvellement fondés. Leurs données se rapportent aux migrants, aux nouveaux mariés et à toute personne omise lors du recensement initial. Ce système de collecte longitudinale permet de faire entrer une personne dans les données d'un SSD ou de l'en faire sortir en tout temps. L'entrée se fait par une naissance ou une immigration, et la sortie se produit avec un décès ou une émigration (graphique 3.2). Comme ces personnes sont sous surveillance, il est possible d'évaluer le temps total passé par chacune dans l'aire démographique étudiée. L'expression personnes-années sous surveillance renvoie à cette présence en temps. On l'utilise comme dénominateur pour évaluer l'importance des événements (notamment la fécondité, la mortalité et la migration). Des précisions concernant l'utilisation des personnes-années sous surveillance sont données ailleurs dans cette monographie.
Les visites périodiques aux ménages enregistrés facilitent l'autovérification des données recueillies par un SSD : les données tirées au cours d'un passage sont vérifiées et corrigées lors des passages subséquents. On réduit ainsi le risque d'omettre, d'oublier ou de falsifier des variables ou des événements. Les passages permettent également de sélectionner des sous-échantillons (études à plusieurs degrés) à partir desquels on obtient des données spécifiques à un coût supplémentaire marginal, sans détourner le but premier de la surveillance. Toutefois, lorsque la population faisant l'objet d'une surveillance échelonnée est très mobile, le suivi des sujets pose un problème de taille.
Graphique 3.1. Liens entre les procédures informatiques et les activités de terrain par le SSD de Rufiji, en Tanzanie
Source : D'après Binka et al. (1999). Note : « RM » signifie registre des ménages.
Graphique 3.2. Surveillance prospective des événements démographiques
Source : D'après Binka et al. (1999).
La surveillance des naissances et des décès dans les pays en développement est indispensable, car ces deux événements démographiques sont souvent ignorés dans les registres et les systèmes statistiques (Binka et al., 1999). Cette omission amène les chercheurs à sous-estimer leur occurrence. Il faut un bon système pour enregistrer de tels événements. Les informateurs clés, qui sont habituellement des aînés ou des membres respectés d'une collectivité (par exemple, un chef de village ou de hameau) se trouvant dans l'ASD, peuvent jouer ce rôle. Les informateurs clés inscrivent dans leurs registres tout événement s'étant produit, et font part de leurs notes aux superviseurs qui les visitent régulièrement. Idéalement, étant donné qu'ils font euxmêmes partie de la collectivité, ces témoins ne devraient pas avoir à s'enquérir des grossesses, des naissances ou des décès survenant dans l'ASD, mais simplement en entendre parler dans leur vie de tous les jours. Il est courant de rémunérer les informateurs clés à un prix symbolique afin de les convaincre. Chaque événement ainsi signalé est payé lorsqu'il est confirmé dans le système. Le graphique 3.3 résume le fonctionnement du système d'enregistrement utilisé dans le SSD de Rufiji.
Graphique 3.3. Enregistrement des événements démographiques dans le SSD de Rufiji, en Tanzanie.
Source : D'après PIEST (1996).
Dans le registre des événements démographiques du SSD de Rufiji, les informateurs clés observent et notent toute naissance ou tout décès se produisant dans l'aire sous surveillance. Les informateurs clés transmettent ensuite cette information au superviseur du SSD (ou à l'agent enquêteur, qui en informe le superviseur). Dans les deux semaines suivantes, le superviseur visite le ménage où on a signalé une naissance ou un décès et communique avec le centre informatique pour vérifier l'événement. Si l'information est correcte, l'informateur clé reçoit une somme symbolique. Le superviseur fait ensuite une autopsie verbale (AV) pour toute personne décédée en consultant les proches (qui doivent être bien informés de l'évolution de la maladie). Les agents enquêteurs vérifient également les naissances et les décès durant les rondes de surveillance prévues.
La documentation des causes de décès a contribué à une meilleure compréhension de l'épidémiologie et de la santé publique. De fait, elle permet aux chercheurs et aux décideurs d'évaluer l'état de santé d'une population ainsi que l'efficacité des interventions visant à l'améliorer, d'établir les priorités et d'étudier les tendances temporelles en matière de mortalité selon des causes spécifiques. La documentation des décès est une pratique courante dans les pays développés, où la plupart des décès surviennent dans un milieu médical; les autopsies après décès y sont à la fois possibles et culturellement acceptables, et l'enregistrement des événements démographiques y est obligatoire et complet. Dans les pays en développement, par contre, de nombreux décès surviennent à la maison, souvent sans assistance médicale; les autopsies après décès sont alors rarement réalisables ou complètes et l'enregistrement des événements démographiques est difficilement applicable. Pour évaluer la cause de décès, on doit se fier à une autre source de renseignements, c'est-à-dire la description des symptômes et des faits ayant précédé le décès par les proches du défunt présents lors de l'événement.
L'AV est une méthode indirecte que certains SSD utilisent pour établir les causes de décès en s'adressant aux proches du défunt. Les agents enquêteurs interrogent ceux-ci en vue de connaître les symptômes et les circonstances du décès. Des interviews sont effectuées auprès des personnes présentes pour savoir ce qui s'est produit durant les heures, les jours ou les mois qui ont précédé le décès. Par la suite, la cause probable de décès est inférée de la séquence et de la combinaison des symptômes et des faits. Des formulaires (questionnaires) sont spécialement conçus en fonction de la population d'intérêt (ministère de la Santé de la Tanzanie, 1997). Par exemple, si l'étude est axée sur les profils de mortalité chez les enfants âgés de moins de cinq ans, un formulaire est adapté et structuré de façon à englober tous les symptômes de la maladie touchant la plupart des enfants de cet âge (voir l'exemple 6 de l'annexe 1). On retrouve également des formulaires spéciaux pour recenser les décès d'enfants âgés entre 31 jours et cinq ans ou plus. Pour effecteur les AV, les SSD s'appuient sur un personnel médical qualifié ou des non-initiés.
Les AV sont utilisées dans le cadre de projets en soins de santé touchant la recherche et l'évaluation des services. Comme on l'a expliqué, les informateurs clés inscrivent dans un registre de mortalité les décès qui se produisent dans leur secteur et remettent leurs notes aux agents enquêteurs qui effectueront les AV. Les agents enquêteurs prennent un rendez-vous avec les familles endeuillées. Le jour du rendezvous, un agent enquêteur visite la famille et pratique une AV en compagnie d'un soignant ou d'un proche de la famille du défunt. Les questionnaires de l'AV sont conçus pour satisfaire aux normes de l'aire sous surveillance (ministère de la Santé de la Tanzanie, 1997). Des renseignements tels que le nom, l'âge, le sexe, la profession et d'autres facteurs de risque sont habituellement recueillis, en plus d'un récit non structuré des événements ayant mené à la mort, des conditions médicales préalablement diagnostiquées et des symptômes apparus avant le décès. L'agent enquêteur peut utiliser les questionnaires pour y noter de l'information sur l'utilisation des établissements de santé avant le décès, les raisons pour lesquelles on a recouru à un établissement de santé en particulier, l'avis du soignant sur la cause du décès et une confirmation de la cause du décès (si disponible). La cause du décès est déterminée à partir d'une combinaison de ces symptômes.
Les causes de décès enregistrées sur les questionnaires de l'AV peuvent être obtenues auprès des médecins ou en utilisant des algorithmes informatiques reposant sur la conception et la structure des questions. Si des médecins sont appelés à les utiliser, on recourt habituellement à deux médecins qui codent séparément les formulaires d'AV et déterminent la cause de décès à l'aide d'un type de classification convenu (par exemple, la classification internationale des maladies [CIM] de l'OMS pour les causes de maladie). En cas de divergences, un troisième médecin est invité à coder les formulaires. Les algorithmes informatiques se fondent essentiellement sur la liste de contrôle des symptômes enregistrés sur les formulaires. S'il y a encore contradiction, la cause de décès est alors classée comme inconnue. Les formulaires d'AV contradictoires produits par les algorithmes sont remis aux médecins à des fins de diagnostic et de codage. Habituellement, les formulaires présentant des divergences sont moins nombreux que les autres.
La migration est un sujet complexe dont la définition varie (Pressat, 1979; Newell, 1994). Dans ce contexte, la définition repose davantage sur la méthode de collecte et les buts poursuivis. En règle générale, on entend par migration un déplacement de personnes (en groupe ou seules) de leur lieu de résidence habituel à un autre lieu pour s'y établir en permanence ou temporairement (Pressat, 1979). Les migrants sont donc des personnes qui quittent leur lieu de résidence habituel. Selon Kpedekpo (1982), la classification des migrants peut être fondée sur les critères suivants :
• ceux qui sont recensés dans un lieu de résidence autre que celui où ils sont nés;
• ceux qui ont résidé dans le lieu recensé pendant une période inférieure à leur âge;
• ceux qui ont résidé (pendant une période fixe) dans un lieu de résidence autre que celui où s'est faite la collecte de données.
Il existe de nombreuses méthodes de collecte de données sur la migration. Les recensements, les enquêtes par sondage et les registres permanents de population sont les plus courants (Shryock et Siegel, 1976). Les recensements et les enquêtes peuvent fournir des données sur la migration selon une approche directe (par exemple, en posant des questions sur le nombre de mouvements migratoires, la durée de résidence, la date de l'émigration ou de l'immigration et la résidence précédente) ou indirecte (en estimant la migration à partir du dénombrement total de la population et de l'augmentation naturelle de la population en fonction de deux recensements ou dénombrements). Toutefois, ces méthodes ne peuvent détecter les nombreux mouvements migratoires ni ceux dont les personnes ne peuvent se souvenir. En outre, les anciens migrants sont regroupés avec les plus récents. La méthode indirecte exige également des données très précises pour les deux recensements.
L'historique de la migration est une autre méthode de collecte de données relatives aux migrants. Les sites suivis par un SSD recueillent les données sur la migration à l'aide de cette méthode. Il s'agit d'une méthode permanente permettant de documenter les lieux de résidence antérieurs des personnes et les dates de leur immigration ou de leur émigration. De cette façon, les migrants sont associés à la base de données. Des formulaires spéciaux sur l'immigration et l'émigration sont utilisés pour repérer les migrants (voir les exemples 7 et 8 de l'annexe 1). Le formulaire sur l'immigration est plus détaillé que celui sur l'émigration. En plus des données personnelles relatives à l'immigrant (sexe, date de naissance, formation, profession, etc.), il indique la date et les motifs de migration, ainsi que le lieu de résidence d'origine. Si les immigrants font partie d'un ménage, un questionnaire sur les ménages est également employé pour enregistrer les caractéristiques du ménage. Le formulaire sur l'émigration indique quant à lui la date et les motifs de la migration, ainsi que la destination.
Les sites suivis par un SSD n'enregistrent pas tous les mouvements migratoires, mais seulement ceux se produisant au cours d'une certaine période. Par exemple, le SSD de Navrongo considère une personne comme immigrante si elle habite le même lieu de résidence pendant trois mois (Binka et al., 1994), tandis que le SSD de Rufiji fixe cette période à quatre mois (PIEST, 1996). Le contraire s'applique à l'émigrant. L'établissement de ces critères vise à déterminer de façon approximative le statut de résidence des personnes. Ce statut permet l'évaluation de la présence globale en temps d'une personne, pour trouver les dénominateurs à l'aide desquels on peut calculer d'autres mesures démographiques, telles que la mortalité et la fécondité.
Les sections précédentes ont surtout porté sur la collecte de données visant le suivi de variables démographiques—principalement les naissances, les décès et les migrations. Toutes ces variables peuvent être considérées comme des événements extradynamiques, car elles changent fréquemment au cours d'une année. D'autres variables sont constantes ou changent peu, notamment les facteurs socio-économiques tels que la formation, la profession, les conditions d'habitation (comme le plancher et les matériaux de toiture), l'utilisation des soins de santé (comme la vaccination) et les conditions environnementales (comme la source d'eau potable et les infrastructures sanitaires). Des renseignements de cette nature peuvent être recueillis une fois par année, de préférence au début de chaque année civile.
Un SSD peut comporter d'autres études hiérarchiques afin de mettre à profit sa base de données démographiques et son infrastructure organisationnelle. De telles études font appel à diverses variantes, notamment à des études de cohortes, à des enquêtes transversales et à des analyses connexes, en fonction du principal objectif poursuivi. Ces études sont habituellement liées au système de surveillance longitudinale. Le SSD du Butajira, par exemple, a utilisé sa base de données comme cadre d'échantillonnage pour la population à l'étude ainsi qu'un système de surveillance courant pour suivre des sujets dans le cadre de diverses études sur les infections respiratoires aiguës (Berhane et al., 1999). En Tanzanie, une nouvelle étude visant à suivre un programme de polythérapie antipaludéenne s'est appuyée sur le PMMA d'Ifakara et de Morogoro, et l'ASD de Rufiji.
Ces études hiérarchiques sur les sites couverts par un SSD tirent profit de l'infrastructure actuelle et de l'organisation sur place chargée de la collecte de données. Ces nouvelles études peuvent faire appel à du personnel qualifié supplémentaire en vue de recueillir les données propres à chaque étude. C'est pourquoi de nombreux sites couverts par un SSD deviennent tôt ou tard un bassin d'employés de terrain qualifiés
Un système d'information géographique (SIG) est un système de gestion de l'information assisté par ordinateur conçu pour fournir des données géographiques. Il combine la gestion (c'est-à-dire l'acquisition et le maintien de données) avec l'analyse et l'affichage (la cartographie) des données géographiques (Loslier, 1995). Le SIG contient deux bases de données intégrées, à savoir des données spatiales (renseignements sur l'emplacement) et des attributs (caractéristiques des traits spatiaux). La base de données spatiales comporte des coordonnées numériques obtenues à partir de cartes, elles-mêmes conçues à l'aide du système mondial de localisation (GPS). Ces coordonnées peuvent prendre diverses formes : des points (centres de santé, hôpitaux, écoles, ménages), des lignes (routes, chemins de fer, rivières) ou des polygones (quartiers, villes, villages, hameaux). La base des attributs peut inclure des renseignements tels que la taille ou la densité de la population et le nombre d'établissements de santé ou de leurs employés. Le SIG peut créer un lien entre les données spatiales et leur information descriptive connexe. Sa force réside dans sa capacité d'intégrer et d'analyser des données découlant de nombreuses sources, notamment la population, la topographie, le climat, la végétation, le réseau de transport, les services sociaux et les caractéristiques épidémiologiques.
De nombreux sites couverts par un SSD utilisent un GPS pour déterminer les emplacements et les limites de phénomènes d'intérêt, y compris des établissements, des ménages et des villages, ainsi que pour cartographier des services de santé sur le plan de l'accès et de l'étendue. Ainsi, le SSD de Navrongo a utilisé les coordonnées du GPS pour évaluer les effets des moustiquaires traitées aux insecticides sur la mortalité juvénile dans 96 groupes de concessions contiguës (Binka et al., 1996). Les données ainsi recueillies à l'aide d'un GPS sont jointes à l'imagerie spatiale à l'aide du SIG. De cette façon, il est possible de combiner les caractéristiques dans divers emplacements et d'analyser leur occurrence. Le SSD de Nouna, au Burkina Faso, dispose d'un SIG qui comporte les données de tous les ménages dans 49 villages, en plus de l'information sur des caractéristiques telles que les établissements de santé, les sources d'eau, les routes, les écoles et les lieux religieux (Sauerborn et Kouyaté, 20001).
Ce chapitre a dressé un portrait d'ensemble des principales activités auxquelles se livrent les SSD pour recueillir des données. On y a présenté les méthodes de collecte de données de façon à mettre en relief l'ordre dans lequel se déroulent les activités dans les sites. (La partie III décrira les méthodes de collecte spécifiques aux sites, y compris les procédures d'échantillonnage, les types de données recueillies ainsi que les principales fonctions et responsabilités du personnel.) Ce chapitre a également montré la capacité des sites suivis par un SSD de contribuer à l'obtention de données fiables en matière de démographie et de santé. Compte tenu du manque de registres d'événements démographiques qui soient complets dans les pays en développement, du coût des recensements nationaux et du long intervalle entre chacun, les SSD représentent sans doute l'une des meilleures options pour obtenir des données plus fiables. Les méthodes de collecte de données sont étroitement liées à celles suivies pour gérer l'information et contrôler la qualité, qu'on examinera en détail dans les deux prochains chapitres.
1 Sous la direction de R. Sauerborn et B. Kouyaté, Nouna Research Centre, a platform for interdisciplinary field research in Burkina Faso, West Africa, rapport interne, 2000.
La compilation de l'information longitudinale relative à une population pose des défis particuliers en matière de gestion des données. Les projets doivent maintenir de l'information changeante sur la composition d'une vaste population, bien définie sur le plan géographique, ainsi que sur la structure des ménages s'y rapportant. Tout événement—naissance, décès, migration, etc. — doit être relié aux personnes concernées et aux autres sujets à risque. Ces événements influent non seulement, par exemple, sur les taux démographiques, mais aussi sur les relations entre les ménages et les liens entre les membres des ménages. À mesure que les chaînes d'événements se complexifient, toute nouvelle donnée doit être cohérente avec celles se rapportant à des événements antérieurs. Des vérifications en apparence évidentes pour satisfaire aux normes minimales d'intégrité peuvent exiger la production de centaines de lignes de programmation informatique.
La liaison entre des données connexes essentielles et les registres dynamiques d'une population soulève d'autres problèmes. Ainsi, en ce qui concerne la mortalité, il faut entrer et maintenir les données s'y rapportant et les associer avec celles relatives aux causes de décès. La plupart des projets de SSD maintiennent également des données socio-économiques, notamment sur les mariages, les relations familiales et les conditions économiques, en raison de la forte corrélation entre l'état de santé et la situation socio-économique. Ces données doivent correspondre logiquement à d'autres données longitudinales sur la population à risque ainsi que sur les liens entre les personnes sous surveillance. De plus, les projets sont souvent entrepris dans le but de vérifier les répercussions des technologies de la santé, des stratégies en matière de services ou des politiques, ce qui nécessite la mise en œuvre de méthodes pour entrer, gérer et vérifier les données afin d'assurer la cohérence interne de l'information relative aux services, ainsi que de méthodes pour relier ces données aux antécédents démographiques. Ces écarts quant à l'exposition aux interventions doivent être suivis pour chaque personne, parallèlement à l'enregistrement précis des événements démographiques et des risques individuels. La tenue d'un registre détaillé des événements démographiques, de leurs relations et de l'exposition aux risques ou aux interventions repose sur une gestion complexe des données, la mise en place d'une infrastructure sur le terrain étroitement contrôlée et un système informatique complet pour le traitement des données.
Les systèmes de gestion des données utilisés dans le cadre de ces activités traitent généralement des milliers de lignes de codes internes. Le réseau INDEPTH apporte une contribution importante à cet égard en favorisant le partage des technologies pour éviter le recours à ces systèmes complexes. En outre, il propose un schéma pour le stockage des données recueillies à l'aide d'un SSD. Ce schéma général facilite les analyses comparatives entre les sites que décrit ce volume, puisqu'il normalise les règles et les concepts relatifs aux données entre les sites. Plus tard, le réseau tentera de mettre au point un logiciel de gestion et d'analyse des données qui soit compatible avec ce schéma de données de référence.
Ce chapitre présente les caractéristiques du schéma de données de référence proposé pour les SSD du réseau INDEPTH. Il n'y a pas si longtemps, le développement d'un logiciel propre aux SSD aurait été non seulement long et laborieux, mais sujet à des erreurs de conception et de programmation. Les producteurs de logiciels et les outils orientés objets utilisés de nos jours dans le développement de logiciels facilitent la mise au point de systèmes complexes lorsque les principes communs orientant la structure des logiciels sont instancies dans un même cadre d'applications. Les mécanismes proposés par le réseau INDEPTH ont rassemblé ces innovations pour les mettre au service de leurs stations de recherche. Il va sans dire que le schéma de données de référence simplifiera l'échange d'information, accélérera la mise au point de logiciels de gestion de données autonomes ou, pour l'analyse des données, communs, et facilitera la prestation de services de soutien technique ainsi que le renforcement des capacités.
La mission confiée au groupe de travail technique (GTT) du réseau INDEPTH tient compte des réalisations, des limites et des besoins futurs des projets menés au Bangladesh, au Burkina Faso, au Ghana, en Indonésie, au Mali, au Sénégal, en Afrique du Sud, en Tanzanie et en Ouganda. L'un des premiers projets du genre, le SSD de la région de Matlab, au Bangladesh, a vu le jour dans les années 1960 et a depuis été utilisé pour une grande variété d'études sur la dynamique démographique, la planification familiale, l'épidémiologie, la recherche relative aux services en santé et d'autres enjeux (Rahman et D'Souza, 1981; D'Souza, 1984). Bien que le SSD du Bangladesh ait redéfini à plusieurs reprises ses procédures informatiques, ses activités de terrain ont pu fournir un modèle pour une grande variété d'applications propres aux SSD dans les pays en développement. Le SSD du Bangladesh a précisé les règles d'admissibilité des membres d'une population sous surveillance; ce travail, combiné avec un système de données prévoyant de rigoureuses vérifications de la cohérence et de la cohérence logique, a généré des données de qualité supérieure qui ont enrichi de nombreux rapports de recherche. Certains logiciels ont été conçus à partir des expériences vécues avec le SSD du Bangladesh, comme le registre des échantillons (Leon 1986a, b, 1987; Phillips et al., 1988; Mozumder et al., 1990) ainsi que le projet sur la survie des enfants de l'Indramayu auquel travaille l'Université de l'Indonésie (Utomo et al., 1990). Le SSD de Niakhar, au Sénégal, plus récemment décrit dans Garenne (1997), a également influencé la conception technique de nombreux systèmes, y compris ceux du Projet de recherche-action pour l'amélioration des soins de santé à Nouna, au Burkina Faso (Sauerborn et al., 1996), et à Agincourt, en Afrique du Sud (Tollman et al., 1995). Garenne (1997) a décrit le concept de fichiers entréesortie (similaire au concept d'épisodes décrit dans la présente monographie) comme un moyen de modéliser à la fois les intervalles de résidence dans un lieu et les intervalles notés dans les relations. Garenne a aussi fait part d'observations utiles concernant la mise en œuvre de systèmes informatiques et d'outils sur le terrain dans le cadre d'études démographiques longitudinales.
Afin de mettre au point son schéma de données, le GTT a fait la synthèse de ces applications disparates. Son schéma établit une « base » démographique commune aux stations sur le terrain qui font de la recherche longitudinale sur les populations (MacLeod et al., 1991; Phillips et al., 1991). Les sites ont mis au point des systèmes logiciels pour gérer cette base démographique, tenir des registres uniformes des événements importants touchant la population d'une région délimitée, produire des registres à l'intention des agents enquêteurs de terrain et calculer les principaux taux démographiques, comme les taux de naissance, de mortalité et de fécondité. Ces capacités fondamentales fournissent un cadre de calcul auquel les projets intègrent les données spécifiques à leur site et des éléments visant à assurer la cohérence. Le concept d'une « base » sous-entend également l'application de quelques principes généraux pour orienter la collecte et la gestion des données dans tous les sites du réseau INDEPTH.
Tous les sites affiliés au réseau INDEPTH recueillent et maintiennent une base commune de données. Les efforts visant à normaliser le traitement de données ont engendré le concept de « système de base », dans lequel les laboratoires de recherche sur le terrain trouveraient bon nombre des ressources communes en logiciels, qu'il serait possible d'élargir pour personnaliser les logiciels en fonction des diverses exigences. Ce concept part du principe que certaines des caractéristiques des ménages, des membres des ménages, de leurs relations et des événements démographiques sont communes à celles relevées dans toutes les études longitudinales de populations humaines. Aussi le logiciel requis pour recueillir, entrer et gérer les données peut-il servir de générique à une famille d'applications. Le GTT a cerné les caractéristiques d'un système de base commun à toutes les activités réalisées par un SSD. Dans ce cadre, le système commun a pour fonction de tenir un registre uniforme des données de base et longitudinales sur tous les ménages, leurs membres et les liens entre ceux-ci dans une population bien définie sur le plan géographique, y compris les naissances, les décès, les migrations et les mariages. Ce système de base maintient l'information relative aux événements ainsi que les dates d'observation pour être en mesure de calculer, dans le cas de chaque sujet sous surveillance, le nombre de « personnes-années » à risque face aux événements démographiques. Les principales procédures informatiques consistent à organiser les données et à assurer l'intégrité logique des éléments de base suivants :
• Tous les ménages comportent des membres définis comme étant admissibles à n'importe quelle date donnée (exclusion sans équivoque des non-membres).
• Tous les ménages possèdent un chef à n'importe quelle date donnée, et les liens entre celui-ci et les autres membres du ménage ainsi qu'entre tous les membres en général sont clairs.
• Les membres ont un nom, une date de naissance et d'autres caractéristiques immuables.
• Les membres peuvent subir des événements, comme un décès, une naissance, une immigration ou une émigration, ou changer de statut matrimonial (l'entrée de données relatives à des événements touchant des non-membres est ainsi rejetée pendant la saisie des données).
• Les événements modifient l'affiliation aux ménages ainsi que les liens entre les membres selon des règles établies;
• Les épisodes (grossesses, relations conjugales ou résidences) sont liés aux personnes à risque (c'est-à-dire des membres actifs des ménages) et sont suivis selon des règles logiques claires.
Bien que ces caractéristiques semblent insignifiantes, les relations triviales tendent à devenir complexes et peu maniables lorsqu'on tente de les disposer en ordre, selon un système logique de données démographiques longitudinales. De plus, la représentation de relations, même les plus simples, exige la mise en place de normes rigoureuses pour éviter toute erreur. Par exemple, pour qu'on considère qu'il s'est produit un décès dans une population résidante, le membre d'un ménage concerné doit avoir résidé dans la zone d'étude au moment de son décès; le fait qu'une femme donne naissance à un enfant cinq mois après avoir accouché d'un autre serait perçu comme un événement incompatible. L'un des grands apports du GTT aura été de clarifier des problèmes de logique aussi minimes afin que le système évite des erreurs qui, en raison des règles de fonctionnement en vigueur, rendraient les données inutiles.
Tous les systèmes informatiques du réseau INDEPTH sont compatibles avec les activités de traitement de données courantes des SSD :
• Entrée de données : Le logiciel permet l'entrée, la suppression et la correction des données de base et longitudinales. L'information de base relative aux ménages comprend l'emplacement du ménage, les personnes en faisant partie, les relations à caractère familial entre celles-ci et les groupes sociaux. L'information longitudinale touche les grossesses et leur issue, les décès, les migrations à l'intérieur et à l'extérieur de l'aire sous surveillance, les mariages et tout autre événement à couvrir dans le cadre d'une étude.
• Validation : Le logiciel vérifie la cohérence logique des données.
La plupart des sites du réseau INDEPTH ont également mis au point un logiciel pour faire part des résultats obtenus et gérer les données :
• Rapports et résultats : Un logiciel standard calcule et présente les taux démographiques et les tables de survie, en fonction de l'âge et de façon globale.
• Registre des visites : Le logiciel imprime le registre des visites qu'utilisent les agents enquêteurs de terrain pour mettre à jour et archiver l'information durant les enquêtes auprès des ménages.
• Programme utilitaire : Cette option est d'abord utilisée par le gestionnaire du réseau. Elle permet l'ajout de nouveaux identifiants pour les utilisateurs, la classification de l'information obtenue lors des enquêtes et des rondes de surveillance ainsi que la production de rapports de rapprochement pour suivre les issues de grossesses non déclarées ainsi que les migrants internes sans correspondance.
À partir du schéma de base orientant la structure des données, chaque site s'est doté d'applications particulières à l'aide des blocs fonctionnels composant le cadre principal, ce qui permet aux concepteurs de développer d'autres modules visant la collecte de données spécifiques aux projets. Dans neuf des sites du réseau INDEPTH, on s'est servi d'utilitaires standard, tirés des outils de gestion de bases de données, pour mettre au point un produit à l'intention du réseau INDEPTH, c'est-à-dire le registre des ménages, qu'on a ajouté aux spécifications de base1. Les autres sites du réseau INDEPTH ont ajouté des options spécifiques à leurs projets pour assurer l'intégrité logique, sur le plan temporel, des données relatives aux naissances, aux décès, aux migrations et aux mariages, dans un format compatible avec le schéma de données de référence. Chaque site modifie le système de base pour y intégrer de nouvelles données transversales, des modules longitudinaux spéciaux ou des classes ou des étiquettes variables que les enquêteurs de terrain souhaiteraient ajouter aux registres, tout en garantissant l'intégrité des nouvelles variables.
Les utilitaires que contiennent les ensembles de bases de données offerts sur le marché facilitent grandement la modification des données de base. Parmi leurs options standard figure l'ajout rapide de données au système principal. Ainsi, le SIM est créé à partir du menu « formulaire » (écran de saisie) et des réalisateurs de banques de données offerts par le logiciel Microsoft FoxPro. Ces réalisateurs favorisent et facilitent une approche de conception orientée objet à l'aide d'une souris intelligible et de menus. Pour apporter des changements à des données de base, le programmateur doit repérer l'objet du tableau, du menu ou du formulaire de la base de données à modifier, puis travailler avec des blocs de codes restreints, qu'on appelle « petits bouts de codes », qui sont « attachés » à l'objet. Certains petits bouts de codes contrôlent la synchronisation de la saisie de données relatives à une variable, alors que d'autres veillent au respect de la cohérence. Quelques sites du réseau INDEPTH, comme celui d'Hlabisa, sont en train de développer des capacités similaires à l'aide des options offertes par les logiciels SQL Server et Access.
1 Le SIM était au cœur des logiciels du réseau INDEPTH en Gambie, au Ghana (Binka et al., 1995), en Indonésie, au Mali, au Mozambique, en Tanzanie (trois sites) et en Ouganda. Les applications couvraient une grande variété d'études chapeautées par le réseau INDEPTH, y compris la recherche en planification familiale, les interventions pour lutter contre le paludisme, la santé infantile et maternelle, ainsi que les corrélats de la transmission du VIH. Le schéma de données qu'utilise actuellement le réseau INDEPTH a amélioré le SIM original ainsi que d'autres systèmes auparavant utilisés pour permettre aux enquêteurs de suivre les non-résidants, inclure des relations plus générales que celles relevant de liens conjugaux et diviser les personnes enregistrées en groupes sociaux (comme le ménage ou la famille) à partir de leur emplacement.
Comme on l'explique au chapitre 3, un SSD suit la présence de personnes dans une zone d'étude bien définie. Les possibilités qu'une personne entre dans une aire ou en sorte sont restreintes (l'entrée se fait par une naissance ou une immigration, alors que la sortie se produit avec un décès ou une émigration). Le schéma de référence du réseau INDEPTH utilise des événements pour enregistrer le mode d'entrée (ou le retour) d'une personne dans une aire, ou son départ, sur le plan temporel. Les événements permettent de connaître le lieu de résidence de toute personne dans une aire sous surveillance. En général, ils se produisent par paire : un premier événement (par exemple, la présence d'une personne dans une aire) annonce un état et un autre (par exemple, une émigration ou un décès) met fin à cet état. Le recours aux épisodes dans ce schéma de référence rend plus explicite cet appariement d'événements initiaux et finaux. Ce concept est illustré sous la forme d'un diagramme au centre du graphique 4.1.
Lorsqu'un SSD suit des épisodes, le concept de « résolution dans le temps » s'avère très important. En deçà d'un certain seuil temporel, les mouvements vers un lieu particulier ne sont pas notés. Si une personne quitte un lieu physique un bon matin pour se rendre au marché et y revient dans l'après-midi, le SSD n'en fera pas mention. Si son absence se prolongeait au-delà du seuil fixé (six semaines, trois mois ou une quelconque période différente), le SSD enregistrerait le tout comme un épisode. Ce seuil varie de projet en projet, mais il est toujours clair. La résolution dans le temps concernant les épisodes de présence doit correspondre à celle déterminée pour les épisodes d'absence. Autrement dit, le laps de temps à partir duquel on considère qu'une visite devient un statut de résidence et celui à partir duquel une absence devient une émigration sont les mêmes.
Les SSD tiennent compte non seulement du lieu physique ou de la résidence où se trouvent des personnes, mais aussi de leur affiliation à des groupes sociaux (notamment à un ménage) et de leurs relations avec d'autres personnes (par les liens du mariage ou des fonctions parentales). De nombreux SSD reconstituent également l'arbre généalogique d'une personne et enregistrent des événements isolés, comme des issues de grossesses ou des décès à l'extérieur de l'aire sous surveillance.
Pour appuyer les activités de terrain et le nettoyage des données, un SSD doit également suivre le lieu où un événement donné est enregistré, à quel moment et par qui. À cet égard, le schéma de référence fournit un certain nombre de variables facilitant l'élaboration d'une série de données de bonne qualité. Un autre défi que posent les activités de recherche démographique de terrain est de réussir à bien identifier les personnes migrantes. Afin de le surmonter, le schéma de données de référence comprend des variables pour enregistrer les lieux dans lesquels s'installent les immigrants et ceux dont ils proviennent.
Le schéma de référence du réseau INDEPTH satisfait à ces exigences en utilisant les sujets de recherche et en suivant leurs interrelations (voir le graphique 4.1) :
• Emplacement physique : Ce champ fait référence aux endroits où des personnes peuvent habiter, seules ou en groupe, comme une propriété familiale, un poste ou un tracé graphique. Dans plusieurs des sites du réseau INDEPTH, il est possible de repérer précisément cet emplacement à l'aide de coordonnées, notamment les latitudes et les longitudes. Un SIG est particulièrement utile à
Graphique 4.1. Schéma de données de référence en matière de surveillance démographique
Note : « DR » signifie dernières règles. Les variables et les sujets obligatoires apparaissent en caractères gras.
cet égard. On peut maintenir les identifiants externes, tels que les numéros de poste ou les adresses, en plus de la valeur d'identification unique attribuée à l'emplacement. Une personne est associée à un emplacement physique à un moment donné grâce au concept d'« épisode résidentiel».
• Personne : Ce champ contient un registre pour toute personne ayant déjà résidé dans l'aire sous surveillance. De façon facultative, on peut y inscrire le nom des personnes dont le lieu de résidence n'est pas enregistré dans la zone d'étude, mais il faut alors remplir une fiche généalogique ou un relevé des relations. On attribue un identifiant unique aux registres à l'aide de la valeur d'identification donnée aux personnes. On peut établir les liens généalogiques en maintenant les identifiants du père et de la mère. Cette information (identifiants du père et de la mère) peut également servir à des fins d'identification, surtout lorsque le nom et la date de naissance ne sont pas clairs, comme c'est souvent le cas en Afrique subsaharienne.
• Groupe social : Ce champ contient de l'information sur un groupe social défini, comme un ménage. Une personne peut être associée à un ou plusieurs groupes sociaux, selon qu'elle a traversé un ou plusieurs épisodes d'affiliation.
• Observation : Ce champ permet de noter qu'on a observé un emplacement physique particulier à un moment donné. Il peut également fournir des renseignements concernant l'agent enquêteur et des éléments connexes, comme la date du passage. Ce champ est lié à tous les événements enregistrés durant l'observation.
• Événements : Ce champ peut indiquer un changement dans le statut d'une personne (par exemple, de résidante à non-résidante, dans le cas d'une émigration). Les événements marquant le début ou la fin d'un certain statut (par exemple, celui de résidence) sont combinés et enregistrés comme un épisode (par exemple, un épisode résidentiel). Ces types d'événements sont désignés comme des « événements appariés ». Les événements qui ne coïncideraient pas avec le début ou la fin d'un statut particulier sont désignés comme des « événements de fait ». L'information commune à tous les événements (comme la date d'occurrence, le type d'événement et l'identifiant de l'observation durant laquelle on a enregistré un événement) est enregistrée comme faisant partie intégrante de l'épisode que cet événement amorce ou conclut (dans le cas des événements appariés) ou du tableau des événements de fait (dans le cas des événements de fait). Toute donnée supplémentaire se rapportant à un événement est enregistrée dans un champ distinct. Les types d'événements répertoriés dans le graphique 4.1 sont les suivants :
- Naissance : Toute naissance vivante attribuable aux mères résidantes (les mort-nés sont considérés comme une issue de grossesse). Cet événement est lié à l'épisode résidentiel qu'il amorce—il marque également le début d'une affiliation à un groupe social ainsi que des épisodes relationnels.
- Décès : Tout décès de personnes résidantes. Cet événement termine tous les épisodes ouverts associés à une personne. Il est lié à l'épisode résidentiel auquel il met fin. On note dans ce champ des données supplémentaires, comme le lieu et la cause du décès.
- Début des relations : Le début des relations d'une personne avec une autre. L'usage veut que cet événement soit associé à la femme dans le cas des relations hétérosexuelles et au partenaire le plus jeune dans le cas des relations homosexuelles. En ce qui concerne les relations où une personne prodigue des soins à une autre, le début des relations est noté à la personne qui en bénéficie.
- Fin des relations : La fin des relations entre deux personnes.
- Début de l'affiliation : Le moment auquel une personne commence à appartenir à un groupe social.
- Fin de l'affiliation : Le moment auquel une personne cesse d'appartenir à un groupe social.
- Immigration : L'adoption d'un nouvel emplacement physique par une personne, ou un changement d'emplacement. Cet événement représente le début d'un nouvel épisode résidentiel pour une personne, et celui-ci peut se produire à l'intérieur ou à l'extérieur de l'aire sous surveillance. On note dans ce champ des données supplémentaires, comme l'origine, qui sont habituellement maintenues dans un autre champ, lié à l'épisode par un identifiant.
- Émigration : La fin d'un épisode résidentiel dans un emplacement physique pour une personne. La destination d'une émigration peut se trouver à l'intérieur ou à l'extérieur de l'aire sous surveillance. On note dans ce champ des donnés supplémentaires, comme la destination, qui sont habituellement maintenues dans un autre champ, lié à l'épisode par un identifiant.
- Observation du statut : On peut intégrer tout autre événement de son choix pour noter l'information relative au statut d'une personne, comme des conditions socio-économiques, la qualité de son alimentation, son niveau de scolarité ou son état vaccinal. Les observations répétées du statut ne doivent tendre vers aucune hypothèse concernant la valeur des caractéristiques observées durant l'intervalle, même si des observations subséquentes aboutissaient aux mêmes valeurs.
• Comme l'indique le graphique 4.1, les épisodes peuvent toucher les résidants, leurs relations, les grossesses et les affiliations à des groupes sociaux :
- Épisode résidentiel : Un épisode résidentiel enregistre la présence d'une personne dans un emplacement physique. Il ne peut s'ouvrir qu'avec une entrée dans le SSD, une naissance ou une immigration. Il ne peut se terminer qu'avec une sortie du SSD, un décès ou une émigration.
- Épisode relationnel : Un épisode relationnel enregistre une relation temporelle entre deux personnes, comme une union conjugale. Il débute avec un événement marquant l'entrée en relation et se termine avec un événement contraire, comme un décès ou une sortie du SSD. L'épisode relationnel note les identifiants des deux personnes en relation, mais les événements initiaux et finaux ne sont liés qu'à l'une de ces personnes, comme on l'a souligné ci-dessus.
- Épisode de grossesse : La grossesse est considérée comme un épisode, et certaines de ses étapes sont notées lors de la première observation alors que les autres le sont lorsque l'issue de la grossesse est connue. Une des leçons retenues est que, pour bien enregistrer les enfants, il faut d'abord enregistrer les grossesses. Cependant, lorsqu'une grossesse n'est pas observée et qu'on n'en note que l'issue, le début de l'épisode de grossesse demeure la date des dernières règles avant la grossesse. Dans ces cas, les identifiants des premières et dernières observations doivent concourir aux mêmes résultats. Si une grossesse est interrompue en raison du décès ou de l'émigration de la mère, la raison est enregistrée dans le champ où il faut noter le type d'événement final, et l'épisode est considéré comme terminé. Normalement, on pourrait enregistrer l'issue de grossesse dans ce dernier champ et noter qu'il s'agit d'un avortement spontané, d'un avortement provoqué, d'un accouchement normal, d'un accouchement assisté ou d'une césarienne. Le « lieu de naissance » fait référence à l'environnement dans lequel se déroule l'accouchement (par exemple, le nom d'un hôpital ou d'une clinique où a eu lieu l'accouchement).
- Épisode d'affiliation : Cet épisode enregistre l'affiliation d'une personne à un groupe social particulier. Il ne peut débuter qu'avec une entrée dans un SSD, une naissance ou un événement marquant le début d'une affiliation. Il ne peut se terminer qu'avec une sortie du SSD, un décès ou un événement marquant la fin d'une affiliation.
En résumé, le graphique 4.1 illustre les sujets et les relations composant le schéma de données de référence du réseau INDEPTH. Les variables et les sujets obligatoires apparaissent en caractères gras, alors que ceux qui sont de nature facultative sont en caractères normaux (non gras).
Comme on l'explique au chapitre 3, un SSD doit maintenir un volume élevé de données sur une longue période. À moins que des mesures spécifiques ne soient mises en œuvre, l'intégrité des données est menacée, de même que l'exactitude et la fiabilité de l'information contenue dans le système. Aussi le réseau INDEPTH a-t-il pris des dispositions pour promouvoir des normes communes relativement à l'intégrité des données, en s'appuyant sur un schéma relationnel bien défini. Bien que les mesures visant à assurer la qualité des données ne soient pas les mêmes dans tous les systèmes, en voici quelques-unes qui ont été proposées ou utilisées dans un ou plusieurs sites du réseau INDEPTH :
• Tampon de vérification : Le tampon de vérification est employé dans tous les registres. Il indique le nom de l'agent enquêteur ainsi que la date et l'heure de la dernière mise à jour. Un signe attestant du contrôle de la qualité peut être ajouté (par exemple, par un double enregistrement).
• Valeurs standard : II importe de toujours utiliser les mêmes valeurs dans la base de données pour exprimer le niveau d'une donnée particulière. Les valeurs suivantes (et leur signification) sont proposées :
- « Aucune entrée » : Valeur par défaut pour toutes les variables dans un registre à peine créé.
- « À confirmer » : Nécessité de confirmer la valeur figurant dans le document d'entrée et de prendre des mesures de suivi.
- « Sans objet » : Compte tenu des données contenues dans des variables ou des registres connexes, ce champ est sans objet.
- « Hors de portée » : La valeur du document d'entrée est hors de portée et ne peut être enregistrée. Les mesures de suivi n'ont pas permis de recueillir plus d'information ou ne peuvent s'appliquer.
- « Valeur inconnue » : La valeur n'est pas connue. Les mesures de suivi n'ont pas permis de recueillir plus d'information ou ne peuvent s'appliquer.
(Les valeurs réelles utilisées pour indiquer les valeurs standard dépendent du type de données à entrer dans les variables et de la gamme de valeurs naturelles associée à l'élément de donnée. Il faut veiller à exclure ces valeurs de l'analyse quantitative des données.)
• Valeurs relatives aux dates : Les dates sont d'une importance particulière dans un SSD, et il est préférable de noter précisément les valeurs s'y rapportant, en plus des dates elles-mêmes. Chaque champ relatif aux dates ou à la durée doit être complété d'un autre champ pour enregistrer précisément les valeurs s'y rapportant (par exemple, en minutes, en heures, en jours, en semaines, en mois, en trimestres, en semestres, en années ou en décennies).
Si le schéma de données de référence utilisé par le réseau INDEPTH couvre des aspects communs à tous les sites, il n'est pas conçu en fonction de besoins spécifiques à chaque site. Il vise cependant à intégrer les nouvelles composantes afin de répondre aux objectifs d'un vaste éventail d'études longitudinales, sans porter atteinte à la structure globale, relativement claire. Plusieurs des moyens utilisés en ce sens sont présentés ici :
• Ajout de variables à des sujets existants : La façon la plus simple d'élargir les données de base est d'ajouter un champ de données pour des objets, des événements ou des épisodes de durée fixe qui sont déjà entrés. Des modifications de ce type consisteraient, par exemple, à enregistrer la date d'entrée d'un emplacement physique, l'affiliation à un groupe ethnique, le facteur Rh d'une personne, l'âge auquel un enfant enregistré ou affilié est sevré, ou la présence d'un superviseur durant une observation.
• Définition de nouveaux types de groupes sociaux et de relations : Dès qu'il est possible d'officialiser l'interaction de personnes pour indiquer un point de départ ou une limite à des relations, on peut exprimer l'interaction sous la forme d'une affiliation à un groupe social (interaction avec toutes les autres personnes membres du même groupe social à la même période) ou d'un lien avec une seule autre personne. Les systèmes de données du réseau INDEPTH ont fourni diverses définitions concernant les relations et les épisodes de la sorte. Par exemple, l'affiliation peut se faire à l'intérieur d'un groupe social (comme un lignage), d'un régime d'assurance-maladie ou de tout autre groupe qui correspondrait aux objectifs d'une étude. Une relation peut également s'établir entre un patient et un fournisseur de soins de santé, ou entre un locataire et un propriétaire. Le concept d'affiliation ne se limite pas toujours à des groupes sociaux, mais peut indiquer une appartenance à une catégorie de personnes gravement malades ou une participation à une étude hiérarchique de cohortes (où la satisfaction de certains critères préalables pourrait se traduire par un événement initial et, dans le cas d'autres critères, par un événement final).
• Ajout de nouveaux types d'épisodes ou d'événements : Comme l'illustre le graphique 4.1, le système enregistre au moins quatre types d'épisodes « prédéfinis », mais ceux-ci peuvent s'adapter à des fins variées. On précise parfois les nouveaux types d'événements pour faciliter le stockage d'information supplémentaire (mesure applicable sous certaines conditions seulement), tout en gardant le registre des épisodes connexes aussi parcimonieux que possible.
• Définition d'événements et d'épisodes se rapportant à des emplacements physiques et à des groupes sociaux : Même si les événements et les épisodes font toujours référence à des personnes, ils peuvent parfois établir des liens entre des personnes et d'autres activités. Un schéma élargi pourrait définir des événements et des épisodes supplémentaires en les liant à des emplacements physiques ou à des groupes sociaux. Les événements de fait et les observations de statuts pourraient être définis de façon à enregistrer l'information recueillie, ou les observations, au sujet des emplacements physiques (comme le type d'habitation, l'approvisionnement en eau ou le nombre de pièces), des groupes sociaux (comme l'identifiant d'un chef de ménage, le revenu mensuel d'un ménage ou la production agricole), ou d'autres attributs non constants.
Des groupes sociaux peuvent être associés à d'autres, ou des groupes de « premier niveau » pourraient être membres de groupes de « deuxième niveau », comme des clans ou d'autres types de réseaux. Les SSD conçus pour suivre l'interaction des ménages pourraient définir des épisodes relationnels ou d'affiliation spécifiques aux groupes sociaux afin de maintenir l'information s'y rapportant.
Les ménages ne sont habituellement associés qu'à une propriété familiale, même si les membres résident à plus d'un endroit. Lorsque les groupes sociaux servent à enregistrer les ménages, cette association est facile à représenter par un épisode qui indiquerait à partir de quand un groupe habite dans un emplacement physique particulier et le quitte. De plus, les ménages possèdent habituellement un chef. Ce chef peut changer avec le temps, mais le ménage conserve son identité, et le chef de ménage peut être enregistré comme une caractéristique à mettre à jour (« chef actuel du ménage ») ou comme un membre du groupe social. Si la dimension temporelle est importante, l'élargissement peut se faire sous la forme d'un épisode liant le ménage à un chef de ménage intérimaire.
En bref, le schéma de données de référence fournit une structure très souple au profit des études longitudinales, et c'est la raison pour laquelle le réseau INDEPTH peut englober des sites participant à des projets très variés, dont les besoins en matière de gestion de données sont des plus diversifiés. Malgré cette diversité, le schéma repose sur une logique et une structure de base qui assurent l'intégrité des activités, en plus d'offrir les conditions essentielles à une collaboration technique entre les sites.
Ce chapitre a décrit le schéma de données dont s'est doté le réseau INDEPTH pour fournir un cadre d'orientation au traitement des données dans ses sites affiliés. Il clarifie les caractéristiques communes à la plupart des études traitant de la santé et de la planification familiale. De plus, il sert de structure pour ajouter des données spécifiques aux projets. Il reste encore beaucoup à accomplir pour compléter ce schéma et élaborer une méthode commune de traitement des données obtenues dans le cadre des principales activités du réseau INDEPTH. Cependant, le cadre actuel a déjà permis de faciliter le partage de données au sein du réseau, et près de la moitié des sites de recherche utilisent le même logiciel pour leurs activités de base. Si l'utilisation d'un logiciel général était plus répandue, le schéma de données conçu par le réseau INDEPTH pourrait favoriser le partage des efforts visant la conception de systèmes, la création de capacités et la recherche concertée.
This page intentionally left blank
Des erreurs surviennent à toutes les étapes de l'exploitation d'un SSD. Il peut s'agir d'erreurs de couverture qui résultent de l'omission ou d'un décompte répété de personnes, ou encore d'erreurs de contenu causées par une communication inexacte des caractéristiques des répondants. Pour établir si les données sont d'une qualité raisonnable, les sites du réseau INDEPTH utilisent une variété de méthodes d'évaluation lors des étapes de traitement de données et d'analyse qui se déroulent sur le terrain.
Il est important de souligner dès le départ que, même si la procédure de vérification des données est complète, elle ne peut se substituer à des entrevues soignées, qui respectent la méthodologie et sont effectuées consciencieusement (Shackleton, 1998). Au cours de la formation, on insiste bien auprès du personnel de terrain sur le fait que sa première responsabilité consiste à veiller au caractère exact et complet des données. En outre, la surveillance sur le terrain de la qualité des données est assurée par des visites de supervision, la vérification des formulaires et des seconds passages.
Le rôle du superviseur de terrain est de s'assurer que chaque agent enquêteur effectue des entrevues de qualité optimale. Une manière efficace de procéder consiste à se joindre à l'agent enquêteur et à observer une ou plusieurs entrevues réalisées par ce dernier. La fréquence des visites de supervision varie d'un site à l'autre et peut être quotidienne, hebdomadaire ou à la quinzaine. Ces visites se font normalement à l'improviste et permettent de mesurer le rendement du personnel de terrain sur plusieurs plans. Le premier a pour but de vérifier si le personnel de terrain effectue réellement les visites sur place. Le superviseur observe les entrevues et discute des lacunes notées dans les techniques d'entrevue. S'il y a lieu, il tentera de résoudre les problèmes que le personnel de terrain est susceptible de rencontrer. Les superviseurs s'efforcent particulièrement de vérifier l'ordre dans lequel se déroule l'entrevue et de prévenir l'omission de questions, en veillant à ce que le personnel de terrain s'en tienne à un format logique et constant.
D'abord et avant tout, on s'attend à ce que le personnel de terrain vérifie son propre travail comme s'il s'agissait d'une tâche courante quotidienne. Idéalement, il devrait le faire avant de quitter le site d'une entrevue, de façon à rectifier immédiatement ses erreurs. À cette étape-ci, les vérifications essentielles consistent à vérifier le nombre de formulaires relatifs aux événements, à s'assurer qu'aucune question n'a été omise et à attribuer aux questions des codes valides. Sur certains sites, chaque agent enquêteur remet les formulaires dûment remplis à un autre membre de l'équipe avant de les transmettre au superviseur du centre informatique. En plus d'observer les entrevues sur place au cours de leurs visites, les superviseurs examinent des échantillons de questionnaires remplis sur le terrain, afin d'en repérer les incohérences et d'évaluer s'ils sont complets. Ils relèvent toutes les erreurs manifestes en vue de les corriger. Dans les activités du SSD, il existe généralement une forte probabilité d'obtenir, lors d'une seconde visite, les renseignements manquants. Conséquemment, afin de maximiser les chances de détecter les erreurs avant que le formulaire ne quitte le terrain et d'éviter l'obligation d'effectuer une seconde visite, le superviseur de l'équipe vérifie à nouveau soigneusement chaque formulaire. Dans le cas présent, la vérification est plus complète et couvre la validité des dates, la cohérence des relations au sein d'un ménage et la correspondance entre les variables connexes. Toute erreur détectée est communiquée au personnel de terrain afin qu'il la corrige et, au besoin, ce dernier effectue une seconde visite pour procéder aux corrections.
Pour mieux vérifier la fiabilité des renseignements, les superviseurs entreprennent des vérifications aléatoires sur place au sein des concessions ou des ménages. Lors de ces visites, ils administrent à nouveau certaines parties des questionnaires. Les réponses sont alors comparées avec celles obtenues par le personnel de terrain, afin d'avoir une idée du degré d'exactitude des données. Sur certains sites, les responsables des vérifications ponctuelles veillent également à ce que la totalité des ménages avoisinants soit enregistrée. En plus d'effectuer des visites aléatoires sur le terrain, les superviseurs du contrôle de la qualité mènent une entrevue auprès d'un échantillon de 3 à 15 p. 100 de l'ensemble des concessions et des ménages du site. Ils comparent les données obtenues lors du second passage avec celles recueillies par le personnel de terrain afin de déterminer si l'entrevue initiale a réellement été menée. Cette mesure contribue également à la détection des erreurs commises par l'agent enquêteur et fournit des données permettant de calculer les taux d'erreur. Il faut souligner, toutefois, que toutes les erreurs ne sont pas entièrement attribuables au personnel de terrain et qu'elles peuvent survenir si, par exemple, un membre différent de la concession ou du ménage sert de répondant. Sur certains sites suivis par un SSD, les efforts déployés en vue d'améliorer la couverture comportent un recensement annuel indépendant de tous les ménages, dont les résultats sont ensuite recoupés avec ceux portant sur les ménages enregistrés dans le SSD.
Au centre informatique, certains sites font l'objet d'une supervision supplémentaire : les superviseurs principaux du bureau central sur le terrain examinent en détail les questionnaires remplis, afin de détecter les erreurs commises à la fois par les agents enquêteurs et par les superviseurs, et de s'assurer que les données portant sur chaque répondant sont cohérentes. La prochaine étape consistera à éditer les données informatiques à l'aide d'un logiciel doté de vérifications intégrées qui garantissent la validité des réponses, durant ou après l'entrée des données. Ces vérifications intégrées de la cohérence des données contribuent à éliminer les réponses illogiques, les codes invalides, les entrées doubles et les éléments dont certaines valeurs sont manquantes. La vérification des données est aussi entreprise dans le but de détecter les erreurs systématiques survenant lors de l'entrée des données. Cette procédure permet également d'évaluer le rendement de chaque agent de saisie et de déterminer si le taux général d'erreur se situe dans les limites acceptables. Au début de chaque cycle de collecte et de traitement des données, un vérificateur reprend le travail de l'agent de saisie, jusqu'à ce que ce dernier soit compétent par rapport au taux d'erreur fixé. Par la suite, un seul échantillon du travail est vérifié pour veiller à ce que l'agent de saisie garde un niveau d'exactitude acceptable.
La méthode statistique permettant de déterminer si la couverture des données est complète et fiable consiste à mener une seconde entrevue et à rapprocher, cas par cas, les observations relatives à des personnes avec les données provenant de deux sources. Afin d'évaluer l'erreur nette de couverture, les événements enregistrés dans le SSD sont rapprochés un à un avec les résultats connexes obtenus lors du nouveau recensement de 3 à 15 p. 100 de la population originale. La proportion des résultats de l'échantillon recensé à nouveau qui n'ont pas été obtenus au cours du premier processus d'enregistrement fournit une estimation de l'erreur de couverture globale. Dans le but d'évaluer l'exactitude des données, les résultats des deux sources de données sont rapprochés en se basant sur une variable centrale telle que l'âge. En rapprochant ainsi les résultats des secondes entrevues avec ceux provenant du SSD, il est possible de déterminer le nombre de sujets omis ou intégrés par erreur dans chaque groupe d'âge enregistré dans le SSD. Selon cette hypothèse, la probabilité d'omission d'un événement dans l'échantillon du contrôle de la qualité est sensiblement moins élevée que la probabilité d'omission du SSD, bien qu'elle en soit dépendante, même si les enquêtes présentent des biais de corrélation. Une autre approche statistique permettant d'évaluer les erreurs de couverture et de contenu consiste à comparer les nombres absolus et relatifs des périodes successives couvertes par un SSD afin de repérer tout écart par rapport aux schémas prévus. À l'occasion, des statistiques globales obtenues à l'aide d'un SSD sont aussi comparées avec celles provenant d'une source indépendante, afin d'en vérifier la cohérence.
La pyramide des âges est la représentation graphique d'une population en fonction d'une distribution par âge et par sexe. Il s'agit d'une autre méthode d'évaluation de la qualité des données, plus particulièrement utilisée pour donner un profil détaillé de la structure âge-sexe d'une population. Le formulaire de base présente des barres correspondant aux groupes d'âge ou aux distributions par âge en une seule année par ordre ascendant, du plus jeune au plus vieux. Ces distributions peuvent apparaître en nombres absolus ou en pourcentages calculés du total général de la population. Chez les populations en croissance, on s'attend à ce que cette pyramide soit triangulaire, avec des côtés concaves, au sens où elle rétrécit rapidement de la base en montant. Ainsi, la forme de la pyramide facilite le repérage de certaines irrégularités, telles que les déplacements d'âges et l'attraction pour les âges ronds.
Les sous-dénombrements et les erreurs d'emplacement des événements surviennent très fréquemment dans les activités du SSD. D'autres erreurs à la source d'un mauvais classement des caractéristiques des populations peuvent se produire. Même avec la meilleure assurance de la qualité, il est impossible d'éviter toutes les erreurs commises sur le terrain et au centre informatique. Les sites couverts par un SSD ont à leur disposition plusieurs méthodes statistiques et démographiques standard pour évaluer l'exactitude des données.
Le degré de préférence d'âge peut être utilisé pour vérifier les lacunes que présentent les données du SSD. Même si l'âge est la variable la plus importante de l'analyse démographique, cet élément est d'ordinaire à la source d'erreurs de mémoire et d'autres types de biais. Les erreurs de déclaration relatives à l'âge se présentent sous deux formes de base : l'attraction pour les âges ronds (ou préférence numérique) et le déplacement. Chez les populations les moins alphabétisées, on a tendance à recourir à quelques chiffres préférés pour déclarer les événements, plus particulièrement les naissances, soit par pure ignorance, soit par une franche erreur de communication, soit par un mensonge délibéré. Il est donc courant de trouver des concentrations de sujets à des âges dont le nombre se termine par les chiffres 0 et 5, et, dans une moindre mesure, 4, 6 et 9. Certains indices, comme ceux de Whipple et de Myers, ont été élaborés en vue d'évaluer statistiquement l'importance de la préférence d'âge, en se basant sur l'hypothèse que la population présente une distribution rectangulaire dans une certaine plage d'âge (Shryock et Siegel, 1976). Tandis que l'indice de Whipple est une mesure de préférence pour les âges se terminant par 0 et 5, l'indice de Myers propose une méthode générale pour mesurer l'attraction pour les âges ronds, de même qu'un indice de préférence pour d'autres chiffres terminaux.
Pour mesurer l'importance de l'attraction pour les âges ronds (se terminant par 0 ou 5), l'indice de Whipple se base sur l'hypothèse de la rectangularité pour une plage de dix ans et compare les âges de la population qui ont été déclarés et se terminent par 0 et 5 dans la plage d'âge de 23 à 62 ans. Cet indice varie entre 100—lorsqu'il n'y a aucune préférence pour les âges se terminant par 0 ou 5—et 500—lorsque tous les âges déclarés se terminent par 0 ou 5. On peut se servir d'une échelle élaborée par les Nations Unies pour évaluer la fiabilité de tout ensemble de données basé sur l'indice estimé de Whipple, comme suit : <105 = très exact; 105 à 109 = raisonnablement exact; 110 à 124 = approximatif; 125 à 174 = inexacte; 175+ = très vague.
L'indice composite de Myers permet de déterminer dix fois la proportion de la population ayant été déclarée présente dans chaque chiffre terminal de tout groupe d'âge de dix ans. Cela donne un indice de préférence pour chaque chiffre terminal représentant un écart de 10 p. 100 du total de la population qui a été déclaré. L'indice général est dérivé en tant que moitié de la somme des écarts absolus de 10 p. 100 et interprété comme la proportion minimale de sujets dont le chiffre terminal de l'âge enregistré s'avère inexact. L'indice est 0 s'il n'y a aucune attraction pour les âges ronds, et 90 lorsque toutes les déclarations relatives à l'âge présentent le même chiffre terminal.
Une autre façon d'évaluer l'exactitude des données consiste à examiner la composition démographique, générale et spécifique, selon l'âge et le sexe. La mesure habituellement examinée est le ratio des sexes ou le taux de masculinité, qui sont exprimés par l'équation suivante :
où Ph et Pf représentent le nombre d'hommes et de femmes, respectivement. Le point d'équilibre de cette mesure est 100 et est interprété comme étant le nombre d'hommes pour 100 femmes. Dans la vie réelle, toutefois, la plupart des événements démographiques peuvent être répartis de façon prévisible pour indiquer le rapport de masculinité. En règle générale, les hommes sont plus nombreux à la naissance que les femmes, mais ils affichent des taux de mortalité plus élevés. Le rapport de masculinité à la naissance oscille habituellement entre 95 et 102. En conséquence, le fait de ne pas observer les distributions propres au sexe peut être à l'origine d'erreurs de données ou de caractéristiques de la population qui sont inusitées. Pour obtenir une évaluation plus exacte, les chercheurs comparent normalement le rapport de masculinité en se fondant sur les données recueillies au cours des années précédentes.
Une autre façon d'évaluer les données du SSD consiste à comparer la répartition démographique selon l'âge avec les valeurs prévues ou standard. La répartition selon l'âge est définie ici comme étant le ratio de la population dans un groupe d'âge donné à un tiers de la somme de la population de ce groupe d'âge, et de celle des groupes précédents et suivants, multiplié par 100. La répartition selon l'âge est exprimée pour un groupe d'âge de cinq ans comme suit :
où 5Pa représente la population dans un groupe d'âge donné, 5Pa-5 est la population du groupe d'âge précédent, et 5Pa+5 représente celle du groupe d'âge suivant. En l'absence de fluctuations extrêmes dans les événements démographiques passés, les ratios d'âge devraient être à peu près égaux à 100, en se fondant sur l'hypothèse que les erreurs de couverture sont relativement identiques pour tous les groupes d'âge et que les erreurs complémentaires survenant dans les groupes d'âge adjacents compensent pour les erreurs apparaissant dans les déclarations relatives à l'âge. L'écart moyen absolu des ratios d'âge par rapport à 100, pour tous les âges, donne l'indice d'exactitude de l'âge ou la mesure générale de l'exactitude de la distribution par l'âge : moins l'indice d'exactitude de l'âge est élevé, plus les données sur l'âge sont exactes.
On peut aussi évaluer les données du SSD en comparant le pourcentage actuel de distribution de la population par âge avec une distribution prévue de l'âge qui correspond à un schéma démographique, comme celui de la population stable. Avec une migration négligeable ainsi qu'une fécondité et une mortalité relativement constantes, la distribution de l'âge d'une population prendra une forme définie, immuable. Le pourcentage de la distribution par âge d'une population dotée d'une structure relativement stable peut être utilisé pour évaluer l'exactitude des distributions d'âge déclarées. Pour chaque groupe d'âge, un indice peut être calculé en divisant le pourcentage du groupe d'âge d'un pays donné par le pourcentage correspondant de la population stable. Les écarts par rapport à 100 signifient qu'il y a eu omission ou répétition de certaines données portant sur des groupes d'âge apparentés. Le schéma correspondant à une population stable, à savoir celle qui connaît une croissance zéro, et le schéma de la population quasi stable, similaire au précédent, mais avec une baisse modérée de la mortalité, peuvent aussi être utilisés pour évaluer les structures âge-sexe de la population enregistrée dans le SSD.
Depuis le tout début de la collecte des données, les sites suivis par un SSD ont recours à diverses méthodes pour assurer l'exactitude des données, y compris la correction détaillée, à la main, des questionnaires sur le terrain et au centre informatique, la réalisation de secondes entrevues partielles ou complètes auprès d'un échantillon de répondants et des vérifications par ordinateur. À l'étape de l'analyse, en fonction des besoins en matière de données, des techniques particulières sont appliquées en vue d'évaluer si les données sont conformes et s'intègrent à un schéma démographique acceptable. Seuls quelques sites procèdent uniquement à des recensements annuels. Toutefois, les évaluations effectuées dans de nombreux sites incitent à croire que les données du SSD sont d'une qualité raisonnable, en amélioration constante.
This page intentionally left blank
This page intentionally left blank
L'Afrique souffre d'un grave manque de données empiriques sur la survie et la mortalité. Ce chapitre présente des tables de survie sur les 19 sites du réseau INDEPTH, dont 17 se trouvent en Afrique, pour la période 1995-1999. Les données recueillies font état de 4 194 627 personnes-années exposées et de 56 977 décès. Pour comparer les niveaux globaux de mortalité des divers sites, on a défini une structure par âge type, qui s'est avérée utile pour standardiser les taux bruts de mortalité observés en Afrique. Enfin, des profils et des taux de mortalité selon l'âge et le sexe sont fournis pour les bébés, les enfants et les adultes de chaque site suivi par un SSD, ainsi que pour certaines grappes de population. |
En Afrique, les données précises sur la mortalité restent rares. Encore récemment, les principaux outils disponibles pour combler cette lacune étaient les méthodes indirectes d'évaluation démographique ainsi que lea structures par âge de la mortalité élaborées par Brass et al. (1973), par Coale et Demeny (1966) et par les Nations Unies (1982), respectivement désignées comme le système relationnel de Brass, les tables de survie types de CD et les tables de survie types de l'ONU. Le système relationnel de Brass s'appuie sur des données empiriques recueillies en Afrique occidentale au milieu du XXe siècle. Pour leur part, les tables de survie types de CD, comme celles de l'ONU, ne comportent pas suffisamment de données tirées en Afrique. Par ailleurs, ces systèmes datent tous trois de 30 à 50 ans. Compte tenu des changements démographiques qui ont bouleversé l'Afrique au cours des deux à trois dernières décennies, et du fait que deux de ces systèmes se fondent largement sur des données provenant d'autres régions et que le troisième ne traite que d'une région de l'Afrique, le choix de les appliquer au contexte africain actuel pose problème. Il va sans dire que l'Enquête mondiale sur la fécondité (EMF) et l'Enquête démographique et sanitaire (EDS) ont partiellement redressé la situation en améliorant notre connaissance des tendances et des différences relatives à la mortalité infantile et juvénile dans les pays en développement (Cleland et Scott, 1987). Il n'en demeure pas moins qu'il serait impossible de préparer des tables de survie et de mortalité à partir des données de l'EMF et de l'EDS sans recourir à des méthodes indirectes. Si plusieurs pays d'Afrique ont procédé à des recensements nationaux depuis leur indépendance, leurs données sur la mortalité accusent des faiblesses en raison d'une sous-déclaration, et les hypothèses formulées pour pallier ces faiblesses ne sont pas toujours réalistes.
Les données recueillies dans les sites suivis par un SSD sont souvent rejetées du fait qu'elles proviennent de petites collectivités, un élément qui fait présumer que les mesures sur la mortalité n'y sont ni précises ni représentatives. La taille modeste d'une population suivie par un SSD ne constitue pourtant pas un défaut déterminant, puisque ces sites peuvent également produire de bonnes mesures sur la mortalité selon l'âge lorsque leurs données sont regroupées sur plusieurs années. De plus, les données recueillies sur de longues périodes auprès de populations vivant dans la même région peuvent en révéler beaucoup sur les risques de décès selon l'âge. Lorsque les données tirées de quelques sites très dispersés sont rassemblées, elles fournissent des mesures qui sont représentatives des conditions de mortalité tant sur le plan géographique que temporel. Seuls les sites suivis par un SSD sont actuellement en mesure de fournir des données utiles pour représenter les caractéristiques temporelles et géographiques des profils de mortalité en Afrique.
Chaque SSD suit une population bien définie dont les caractéristiques sont associées de façon prospective, sur un certain nombre d'années. Le caractère longitudinal d'un SSD permet d'enregistrer avec précision les événements démographiques (comme les naissances, les décès et les migrations) ainsi que les personnes-années qui y sont exposées. En veillant à ce que les intervalles d'une collecte à l'autre soient courts, habituellement de trois à quatre mois, on réduit les taux de déperdition et d'omission. Aussi les données présentées ici sont-elles d'une qualité étonnante en ce qui a trait à leur couverture, à leur complétude et à l'exactitude des âges déclarés.
Ce chapitre présente des données sur les comptes de décès selon l'âge ainsi que les personnes-années exposées dans les 19 sites du réseau INDEPTH au cours de la période 1995-1999. Ces données ont servi à préparer des tables de survie pour décrire les conditions de mortalité dans chaque site au cours de cette période. Les niveaux de mortalité observés chez les enfants, les adultes et dans l'ensemble de la population sont comparés d'un site à l'autre, et des taux bruts de mortalité (TBM) sont présentés pour élargir l'analyse. Le prochain chapitre examinera de façon détaillée la structure par âge de la mortalité à partir de ces données.
Les données utilisées dans ce chapitre proviennent de sites pour lesquels on détient de l'information relativement à la mortalité pour au moins une année complète, de 1995 à 1999 (tableau 6.1). La durée d'observation moyenne dans les sites participants s'étend à 3,7 années. Au total, les données font état de 4 194 627 personnes-années exposées et de 56 977 décès. En moyenne, 16 p. 100 des personnes-années exposées n'ont pas survécu après leur cinquième anniversaire, et 37 p. 100 des décès se sont produits entre la naissance et l'âge de cinq ans. Le TBM des deux sexes fluctue d'un site à l'autre, le plus faible étant de 7 pour 1 000 à Agincourt, en Afrique du Sud, alors qu'il atteint 39 pour 1 000 à Bandim, en Guinée-Bissau.
Tableau 6.1. Résumé des données relatives à la mortalité tirées des 19 sites du réseau INDEPTH, 1995-1999
Site suivi par un SSD |
Période recensée |
Nombre d'années |
Décès observés |
PA suivies |
TBM |
Décès avant 5 ans (%) |
PA avant 5 ans (%) |
Agincourt, Afrique du Sud |
1995 à 1999 |
5 |
1738 |
304 347 |
5,71 |
15,5 |
13,8 |
Matlab (trait.b), Bangladesh |
1998 |
1 |
764 |
109 573 |
6,97 |
56,0 |
27,7 |
Matlab (comp.c), Bangladesh |
1998 |
1 |
857 |
105 900 |
8,09 |
41,5 |
16,9 |
Mlomp, Sénégal |
1995 à 1999 |
5 |
374 |
37 051 |
10,09 |
49,6 |
17,4 |
Hai, Tanzanie |
1994-1995 à 1998-1999a |
5 |
8106 |
746 864 |
10,85 |
45,0 |
17,1 |
Rufiji, Tanzanie |
1999 |
1 |
1 060 |
70 563 |
15,02 |
59,7 |
19,4 |
Ifakara, Tanzanie |
1997 à 1999 |
3 |
1 812 |
159 639 |
11,35 |
41,2 |
16,2 |
Butajira, Éthiopie |
1995 à 1996 |
2 |
834 |
72 873 |
11,44 |
35,7 |
17,1 |
Nouna, Burkina Faso |
1995 à 1998 |
4 |
1 650 |
117 156 |
14,08 |
34,5 |
14,1 |
Oubritenga, Burkina Faso |
1994 à 1998 |
5 |
6 967 |
478 315 |
14,57 |
40,5 |
18,2 |
Farafenni, Gambie |
1995 à 1999 |
5 |
1 201 |
81 872 |
14,67 |
35,5 |
16,3 |
Dar es Salaam, Tanzanie |
1994-1995 à 1998-1999a |
5 |
4 515 |
354 041 |
12,75 |
27,4 |
13,9 |
Niakhar, Sénégal |
1995 à 1998 |
4 |
1 993 |
116 133 |
17,16 |
23,1 |
14,3 |
Manhiça, Mozambique |
1998 à 1999 |
2 |
973 |
67 344 |
14,45 |
29,0 |
13,0 |
Navrongo, Ghana |
1995 à 1999 |
5 |
11 278 |
691 679 |
16,31 |
24,7 |
11,4 |
Gwembe, Zambie |
1991 à 1995 |
5 |
576 |
37 089 |
15,53 |
31,4 |
12,3 |
Morogoro, Tanzanie |
1994 - 1995 à 1998-1999a |
5 |
9 548 |
538 286 |
17,74 |
51,0 |
18,0 |
Bandafassi, Sénégal |
1995 à 1999 |
5 |
901 |
41 286 |
21,82 |
53,2 |
19,9 |
Bandim, Guinée-Bissau |
1995 à 1997 |
3 |
1 830 |
64 434 |
28,40 |
20,6 |
10,8 |
Moyenne |
|
3,74 |
|
|
14,05 |
37,6 |
16,2 |
Note : « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre observé de décès pour 1 000 habitants);
« PA » signifie personnes-années.
a Le recensement d'une mi-année à l'autre résulte en une période de suivi quinquennale, du 15 juillet 1994 au 15 juillet 1998.
b Zone de comparaison.
c Zone de traitement.
Bien que de nombreux sites aient recueilli des données sur de plus longues périodes, cette analyse se restreint aux années 1995 à 1999. Notre but est de présenter le profil de mortalité récent des sites du réseau INDEPTH, dans le cadre d'une collecte à laquelle a participé le plus grand nombre possible de sites.
Les tables de survie ont été préparées selon la méthode traditionnelle (Preston et al., 2001). Pour chaque site, on a calculé les taux de mortalité selon l'âge pour le groupe d'âge entre x et x+n (c'est-à-dire nMx)2, comme ratio des décès (c'est-à-dire nDx) par rapport aux personnes-années vécues (c'est-à-dire nPAx) du même groupe d'âge. En calculant nqx, qui est la probabilité de décéder dans le groupe d'âge entre x et x+n, on suppose que l'âge moyen au décès (c'est-à-dire nax) équivaut à la moitié de l'intervalle d'âge, sauf chez les personnes âgées de moins de cinq ans. Dans les intervalles d'âge 0 à moins de 1 an et 1 à 4 ans, les valeurs de nax sont calculées à l'aide des relations élaborées par Coale et Demeny, fondées sur leurs tables de survie types pour l'Ouest (Preston et al., 2001). L'intervalle d'âge ouvert, équivalant à 85 ans et plus, se ferme de la façon habituelle, c'est-à-dire en laissant ∞L85 égal au ratio de l85 par rapport à ∞M85. Les erreurs-types sont calculées à l'aide de la formule conçue par Chiang (1984).
1 Ndt : « M » signifie mortalité; « D » signifie décès; « PA » signifie personnes-années; « m » signifie moyen; « V » signifie en vie.
Afin d'examiner le niveau global de mortalité signalé dans chaque site et d'établir des comparaisons entre les sites, on a calculé le taux brut de mortalité standardisé (TBMS) ainsi que l'espérance de vie à la naissance. Le TBM est le taux de mortalité global, qu'on obtient en établissant le ratio du nombre total de décès dans la population par rapport au nombre de personnes-années exposées dans une période donnée. L'espérance de vie à la naissance correspond au nombre d'années que vivra vraisemblablement un nouveau-né en fonction des taux annuels de mortalité selon l'âge. Ces deux mesures reflètent le risque total de décès auquel est exposée une population entière.
Le TBM peut également correspondre à la moyenne pondérée selon l'âge des taux de mortalité selon l'âge. Aussi renvoie-t-il à la fois à la structure par âge de la population et aux taux de mortalité selon l'âge, et les variations notées dans une fiche de recensement à l'autre, d'un site à l'autre, peuvent générer de fausses différences entre les TBM. Du fait que les populations peuvent arborer des distributions d'âge très différentes, il est impossible d'établir une comparaison directe entre différents groupes démographiques. Pour empêcher que la structure par âge influe sur les comparaisons, on doit remplacer les données réelles par une structure par âge type au moment de calculer le TBM. On obtient ainsi le TBMS. Plusieurs structures par âge type sont couramment utilisées, notamment celles de Segi et de l'OMS (voir Segi, 1960; Estève et al., 1994). Ces deux normes conviennent à des populations dont la fécondité et la mortalité sont relativement faibles. C'est la raison pour laquelle la pondération est plus importante durant les années de vie moyennes. Tous les sites du réseau INDEPTH tirent leur information auprès de populations assez jeunes dont les niveaux de fécondité et de mortalité sont élevés. Dans ce contexte, la population suivie renferme proportionnellement plus de jeunes gens, d'où sa structure par âge « plus jeune ». Si les normes selon l'âge de Segi et de l'OMS s'appliquent aux données du réseau INDEPTH, elles donnent trop d'importance aux taux de mortalité élevés caractérisant les âges médians et avancés, et pas assez aux âges plus bas. Aussi le niveau absolu des TBMS calculés à l'aide de ces normes surestime-t-il fortement le niveau de mortalité réel des sites du réseau INDEPTH.
Pour surmonter ce problème et se doter de TBMS plus représentatifs du niveau de mortalité réel des sites du réseau INDEPTH, on a élaboré la structure par âge type du réseau INDEPTH. Ainsi, on a cerné la structure par âge type dans chaque site, de 1995 à 1999, en calculant la moyenne pondérée des personnes-années exposées dans chaque groupe d'âge pour les années dont on disposait de données. La pondération obtenue pour chaque année correspond au nombre total de personnes-années de chaque groupe d'âge durant une année donnée. On a obtenu la structure par âge type du réseau INDEPTH en calculant la moyenne pondérée de la structure par âge type dans chaque groupe d'âge. Dans le cas présent, les pondérations correspondent au nombre total de personnes-années dans chaque structure par âge type propre à un site. Le tableau 6.2 présente les résultats obtenus par ces calculs, ainsi que les normes proposées par Segi et par l'OMS.
Tableau 6.2. Structure parâge type
Groupe d'âge (années) |
INDEPTHa |
Segib |
OMSc |
0 à 4 |
0,149 418 |
0,120 0 |
0,088 6 |
5 à 9 |
0,142 497 |
0,100 0 |
0,086 9 |
10 à 14 |
0,131 040 |
0,090 0 |
0,086 0 |
15 à 19 |
0,104 564 |
0,090 0 |
0,084 7 |
20 à 24 |
0,078 289 |
0,090 0 |
0,082 2 |
25 à 29 |
0,063 646 |
0,080 0 |
0,079 3 |
30 à 34 |
0,057 554 |
0,060 0 |
0,076 1 |
35 à 39 |
0,054 802 |
0,060 0 |
0,071 5 |
40 à 44 |
0,043 456 |
0,060 0 |
0,065 9 |
45 à 49 |
0,036 307 |
0,060 0 |
0,060 4 |
50 à 54 |
0,033 110 |
0,050 0 |
0,053 7 |
55 à 59 |
0,030 741 |
0,040 0 |
0,045 5 |
60 à 64 |
0,025 024 |
0,040 0 |
0,037 2 |
65 à 69 |
0,019 660 |
0,030 0 |
0,029 6 |
70 à 74 |
0,013 432 |
0,020 0 |
0,022 1 |
75 à 79 |
0,008 473 |
0,010 0 |
0,015 2 |
80 à 84 |
0,004 740 |
0,005 0 |
0,009 1 |
≥ 85 |
0,003 246 |
0,005 0 |
0,006 4 |
a Structure par âge type proposée par le réseau INDEPTH pour l'Afrique subsaharienne.
b Structure par âge type proposée par Segi (1960).
c Structure par âge type et structure globale proposées par l'OMS (voir Estève et al., 1994).
Au graphique 6.1, la structure par âge type la plus jeune de la norme proposée par le réseau INDEPTH, qui est typique des pays en développement, est comparée avec celles de Segi et de l'OMS, établies pour des populations dont la structure est plus vieille.
Graphique 6.1. TBM et espérance de vie à la naissance
Source : Normes de Segi et de l'OMS (voir Segi, 1960; Estève et al., 1994). Note : « OMS » signifie Organisation mondiale de la santé.
Le tableau 6.3 présente le TBM de chaque site ainsi que le TBMS connexe à l'aide des normes selon l'âge du réseau INDEPTH et de Segi, ainsi que des valeurs relatives à l'espérance de vie à la naissance que donnent les tables de survie 6A.1 à 6A.19 (voir l'annexe). Les différences relevées entre les TBMS sont basées sur celles révélées dans la structure par âge de la mortalité de chaque site. Comme ils tiennent compte de la structure par âge type de la population, les deux TBMS peuvent être directement comparés.
Le réseau INDEPTH a standardisé les variations de TBM d'environ 7 à 33 pour 1 000 hommes, et d'environ 5 à 27 pour 1 000 femmes, ce qui dénote une forte fluctuation entre les taux de mortalité dans les sites du réseau INDEPTH. Les données relatives à l'espérance de vie à la naissance varient inversement par rapport aux valeurs du TBM (graphique 6.2) et couvrent une fourchette relativement similaire : de 66 à 39 ans pour les hommes et de 74 à 40 ans pour les femmes. Les données recueillies à Bandim sont anormales et soulèvent des questions quant à la manière dont elles ont été recueillies et déclarées.
Certains regroupements sont possibles sur le plan géographique. Le site d'Agincourt, en Afrique du Sud, est dans le même groupe que deux sites du Bangladesh—les zones de traitement et de comparaison de Matlab. À l'autre extrême se trouvent trois sites ruraux de la Tanzanie—Hai, Rufiji et Ifakara—ainsi qu'un site du Sénégal—Mlomp. Au milieu se situent trois sites de l'Afrique occidentale—Nouna, Oubritenga et Farafenni. À l'autre extrémité figurent divers sites des régions occidentale, orientale et australe de l'Afrique. Le niveau absolu de mortalité varie considérablement sur le plan spatial, car, même si des sites voisins peuvent afficher une mortalité similaire, les niveaux de mortalité mesurés dans les principales régions d'Afrique diffèrent beaucoup.
Tableau 6.3. Taux brut de mortalité et espérance de vie à la naissance dans les 19 sites du réseau INDEPTH, 1995-1999
Note : « TBMS » signifie taux brut de mortalité standardisé; « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre observé de décès pour 1 000 habitants); « e0 » signifie espérance de vie à la naissance.
a Standardisation avec la structure par âge du réseau INDEPTH.
b Standardisation avec la structure par âge de Segi (voir Segi, 1960).
c Zone de traitement.
d Zone de comparaison.
La plupart des différences entre les sexes sont minimes, mais, comme on pouvait s'y attendre, elles favorisent les femmes. Deux des sites d'Afrique australe, qui se distinguent par une migration élevée des hommes—Agincourt, en Afrique du Sud, et Manhiça, au Mozambique —, comportent d'importantes différences entre les sexes, ce qui contraste avec les autres sites. Le site de Bandim, en Afrique occidentale, enregistre également d'importantes différences entre les sexes, mais, comme on l'a mentionné plus tôt, ce phénomène pourrait être imputable à la méthode employée.
Graphique 6.2. TBMS et espérance de vie à la naissance
Note : « TBMS » signifie taux brut de mortalité standardisé; « comp. » signifie zone de comparaison; « eo » signifie espérance de vie à la naissance; « trait. » signifie zone de traitement.
Les mesures de mortalité juvénile du tableau 6.4 présentent les probabilités de décéder dans un groupe d'âge spécifique, telles que révélées dans les tables de survie, c'est-à-dire lq0 dans le groupe des enfants de moins d'un an, 4q1 dans le groupe des enfants de 1 à 4 ans et 5q0 dans le groupe des enfants de 0 à 5 ans. Toutes ces données sont tirées des tables de survie 6A.1 à 6A.19 (voir l'annexe). Le taux de mortalité juvénile normal y est aussi présenté. Les mesures calculées dans les tables de survie présentent les probabilités qu'un enfant survivant au début de l'intervalle d'âge spécifié meure avant d'atteindre la fin de cet intervalle. Ainsi, une valeur de 0,1 dans le groupe 1q0 indique que 10 p. 100 des nouveau-nés mourront avant leur premier anniversaire, alors qu'une valeur de 0,25 dans le groupe 4q1 indique que 25 p. 100 des enfants âgés d'un an mourront avant leur cinquième anniversaire. Intuitives, évocatrices et capables de calculer le quotient fondamental de mortalité, ces mesures sont préférées à un taux ou à un ratio de naissances vivantes dont la définition et l'interprétation pourraient prêter à confusion et être altérées par les différences de fécondité entre les divers sites.
Comme l'illustre le graphique 6.3, on obtient une vaste gamme de valeurs dans le calcul de la mortalité juvénile. Les probabilités qu'un nouveau-né meure avant son cinquième anniversaire varient de 32 à 255 pour 1 000 garçons et de 34 à 217 pour 1 000 filles. Sur le plan comparatif, le site d'Agincourt, en Afrique du Sud, affiche un niveau de mortalité juvénile très faible. Dans un autre groupe, composé des sites de Matlab, au Bangladesh, de Mlomp, au Sénégal, et de Hai, en Tanzanie, on a déclaré de faibles niveaux de mortalité juvénile, mais pas aussi bas que ceux du site d'Afrique du Sud. Les niveau de mortalité sont plus élevés Dans un autre groupe, composé celui-là des sites de diverses régions d'Afrique, c'est-à-dire de Dar es Salaam, en Tanzanie, de Butajira, en Éthiopie, d'Ifakara, en Tanzanie, de Nouna, au Burkina Faso, et de Manhiça, au Mozambique. Avec un niveau de mortalité de 175 pour 1 000 garçons et filles dans le groupe 5q0, suivent les sites de Farafenni, en Gambie, de Rufiji, en Tanzanie, de Navrongo, au Ghana, de Gwembe, en Zambie, de Morogoro, en Tanzanie, et d'Oubritenga, au Burkina Faso. Les trois sites restants, c'est-à-dire ceux de Niakhar, au Sénégal, de Bandim, en Guinée-Bissau, et de Bandafassi, au Sénégal, affichent tous des valeurs beaucoup plus élevées dans le groupe 5q0, frisant 225 pour 1 000 enfants. Si les niveaux de mortalité juvénile varient énormément, on ne note aucune répartition en grappes géographiques, sauf là où les niveaux sont très faibles ou très élevés. C'est en Afrique du Sud et en Asie qu'on retrouve les niveaux les plus bas, alors que les plus élevés sont déclarés en Afrique occidentale.
Tableau 6.4. Mortalité infantile et juvénile dans les 19 sites du réseau INDEPTH, 1995-1999
Note : « TMI » signifie taux de mortalité infantile (nombre de décès chez les bébés de moins d'un an pour 1 000 naissances vivantes dans une année donnée); « n. d. » signifie non disponible; « 1q0 » représente la probabilité qu'un nouveau-né meure avant son premier anniversaire; « 4q1 » représente la probabilité qu'un enfant d'un an meure avant son cinquième anniversaire; « 5q0 » représente la probabilité qu'un nouveau-né meure avant son cinquième anniversaire; « 1q0/4q1 » représente la probabilité qu'un enfant meure avant et après son premier anniversaire.
a Zone de traitement.
b Zone de comparaison.
Il importe également de noter les niveaux de mortalité très élevés dans le groupe 1q0 déclarés à Rufiji2, en Tanzanie, et à Bandafassi, au Sénégal. Ces niveaux dénotent des conditions parmi les plus défavorables pour les enfants dans le monde. Le tableau 6.4 fournit également le ratio de 1q0 par rapport à 4q1 en vue d'élucider comment varie le risque de mortalité des enfants avant et après leur premier anniversaire. Ce ratio indique que la probabilité que les enfants âgés d'un an de Rufiji meurent augmente de près de quatre fois, alors que ceux de Bandafassi subissent un risque de décéder relativement constant durant leurs cinq premières années.
Les différences selon le sexe sont presque insignifiantes en matière de mortalité juvénile, et rien n'incite à croire qu'un sexe est constamment plus favorisé que l'autre. Fait intéressant, cette tendance est contredite par quatre sites, c'est-à-dire ceux de Manhica, au Mozambique, de Rufiji, en Tanzanie, de Niakhar, au Sénégal, et de Bandafassi, au Sénégal. Dans ces deux derniers cas, il existe des différences manifestes en faveur des filles, comme à Manhica. Par opposition à ces sites, Rufiji affiche des différences en faveur des garçons.
Graphique 6.3. Mortalité juvénile
Note : « comp. » signifie zone de contrôle; « 5q0 » représente le risque de décéder entre la naissance et l'âge de cinq ans; « trait. » signifie zone de traitement.
2 Rufiji est le plus récent site du réseau INDEPTH. Les données affichées sont celles de sa première année d'exploitation (voir le tableau 7.2). Le risque de décès apparemment élevé chez les bébés que révèlent les données recueillies à Rufiji est peut-être artificiel en partie, résultant des préjugés liés à l'âge qui caractérisent la première année d'exploitation de tout SSD. Ces préjugés sont imputables au fait que, au cours de la première année d'exploitation et contrairement aux années suivantes, beaucoup des bébés sont nés avant que débute la collecte des données, d'où un nombre plus élevé d'erreurs de la part des mères relativement à la date de naissance. Ces erreurs sont moins nombreuses dans le cas des bébés nés lorsque le SSD est actif, puisque ceux-ci sont automatiquement enregistrés à leur naissance. Ces préjugés exercent une incidence négligeable sur les taux de mortalité chez les enfants de moins de cinq ans.
Conformément au traitement de la mortalité juvénile basée sur les tables de survie, l'indice choisi pour calculer la mortalité adulte, 30q20, représente la probabilité qu'une personne ayant vécu jusqu'à 20 ans meure avant son cinquantième anniversaire. Les valeurs de 30q20 tirées des tableau 6A.1 à 6A.19 (voir l'annexe) sont présentées au tableau 6.5, ainsi que les valeurs relatives à 5q0 et le ratio de 5q0 par rapport à 30q20. L'information sur la mortalité juvénile y est également présentée afin d'appréhender la relation entre celle-ci et la mortalité adulte dans chaque site, traduite par le ratio de 5q0 par rapport à 30q20.
Des variations très importantes caractérisent le niveau de mortalité adulte : de 63 à 501 pour 1 000 hommes et de 59 à 421 pour 1 000 femmes. Une valeur de 500 pour 1 000 de 30q20 indique que la moitié des personnes ayant vécu jusqu'à l'âge de 20 ans n'atteindront pas leur cinquantième anniversaire. De plus, quelques sites affichent d'importantes différences selon le sexe en matière de mortalité adulte : Mlomp, au Sénégal, Agincourt, en Afrique du Sud, Navrongo, au Ghana, Hai, en Tanzanie, et Manhiça, au Mozambique, plus particulièrement. On note également des différences contraires dans deux sites de la Tanzanie où la mortalité chez les femmes dépasse celle chez les hommes, c'est-à-dire à Rufiji et à Dar es Salaam. La contraction du VIH/sida ainsi que la mortalité maternelle pourraient en être les causes. Il est cependant impossible d'expliquer ces différences sans obtenir davantage d'information auprès de ces sites.
Pour la première fois, le site d'Agincourt, en Afrique du Sud, n'occupe pas le bas de l'échelle. En matière de mortalité adulte, les sites de Matlab, au Bangladesh, ressortent clairement, affichant des risques de décès beaucoup plus faibles qu'ailleurs et de très légères différences en faveur des femmes. Dans ces deux sites, près de 95 p. 100 des adultes qui atteignent 20 ans survivent jusqu'à leur cinquantième anniversaire. Le groupe suivant, dont les niveaux de mortalité fluctuent entre 150 et 200 pour 1 000, incluent divers sites, de Mlomp, au Sénégal, à Rufiji, en Tanzanie (graphique 6.4). Dans tous ces sites, les différences selon le sexe sont faibles, à l'exception d'Agincourt, en Afrique du Sud, et favorisent les femmes, à l'exception de Rufiji, en Tanzanie. Le dernier groupe couvre des niveaux très différents : environ 250 à 475 pour 1 000 personnes. On y trouve notamment Bandim, qui se caractérise par un risque de mortalité adulte très élevé, et Navrongo, au Ghana, où les différences entre les sexes sont importantes. Hai, en Tanzanie, et Manhica, au Mozambique, en font aussi partie.
Comme dans le cas de la mortalité juvénile, il y a une distinction claire entre les sites d'Asie et ceux d'Afrique. Hormis cette distinction, il ne semble pas y avoir de recoupements importants à établir sur le plan géographique en Afrique relativement au risque de mortalité adulte. Le groupe où le risque de mortalité est modéré, comme celui où ce risque est le plus élevé, comprend des sites provenant de toutes les grandes régions d'Afrique.
Tableau 6.5. Mortalité adulte et ratios de mortalité adulte par rapport à la mortalité juvénile dans les 19 sites du réseau INDEPTH, 1995-1999
Site suivi par un SSD |
Hommes (pour 1000) |
Femmes (pour 1000) | ||||
5q0 |
30q20 |
5q0/30q2 |
5q0 |
30q20 |
5q0/30q2 | |
Matlab (trait.a), Bangladesh |
62,54 |
63,45 |
0,9856 |
79,51 |
59,43 |
1,3378 |
Matlab (comp.b), Bangladesh |
88,08 |
72,35 |
1,2173 |
100,15 |
60,28 |
1,6614 |
Mlomp, Sénégal |
88,80 |
159,03 |
0,5584 |
98,60 |
111,51 |
0,8842 |
Niakhar, Sénégal |
223,45 |
165,25 |
1,3522 |
191,98 |
141,86 |
1,3533 |
Agincourt, Afrique du Sud |
32,32 |
196,35 |
0,1646 |
33,69 |
100,77 |
0,3344 |
Nouna, Burkina Faso |
138,15 |
199,93 |
0,6910 |
144,97 |
184,51 |
0,7857 |
Farafenni, Gambie |
171,00 |
205,13 |
0,8336 |
168,32 |
149,88 |
1,1231 |
Oubritenga, Burkina Faso |
188,41 |
210,62 |
0,8945 |
187,09 |
157,60 |
1,1871 |
Bandafassi, Sénégal |
254,54 |
226,27 |
1,1249 |
217,42 |
200,42 |
1,0848 |
Butajira, Éthiopie |
119,56 |
227,19 |
0,5263 |
128,87 |
193,86 |
0,6648 |
Rufiji, Tanzanie |
179,55 |
236,29 |
0,7599 |
202,88 |
259,63 |
0,7814 |
Ifakara, Tanzanie |
124,37 |
240,09 |
0,5180 |
132,03 |
185,07 |
0,7135 |
Navrongo, Ghana |
181,21 |
298,01 |
0,6081 |
168,65 |
188,86 |
0,8930 |
Hai, Tanzanie |
91,73 |
304,77 |
1,3010 |
81,71 |
229,38 |
0,3562 |
Dares Salaam, Tanzanie |
113,86 |
331,46 |
0,3435 |
116,16 |
369,74 |
0,3142 |
Manhiça, Mozambique |
148,75 |
382,13 |
0,3893 |
116,19 |
197,39 |
0,5887 |
Gwembe, Zambie |
183,32 |
408,82 |
o,4484 |
181,90 |
372,81 |
0,4879 |
Morogoro, Tanzanie |
183,32 |
409,03 |
0,4482 |
181,90 |
372,81 |
0,4879 |
Bandim, Guinée-Bissau |
227,57 |
500,75 |
0,4545 |
216,80 |
421,42 |
0,5145 |
Note : « 5q0 » représente la probabilité qu'un nouveau-né meure avant son cinquième anniversaire; « 30q20 » représente la probabilité qu'un adulte ayant vécu jusqu'à 20 ans meure avant d'atteindre son cinquantième anniversaire; « 5q0/30q20 » est le ratio de la probabilité qu'un nouveau-né meure avant son cinquième anniversaire par rapport à la probabilité qu'un adulte ayant vécu jusqu'à 20 ans meure avant d'atteindre son cinquantième anniversaire.
a Zone de traitement.
b Zone de comparaison.
La relation entre les mortalités adulte et juvénile met en relief trois groupes : les sites d'Asie, les sites d'Afrique occidentale et les sites du reste de l'Afrique. Ceux d'Asie et quelques-uns d'Afrique occidentale affichent sans équivoque des niveaux de mortalité plus élevés chez les enfants que chez les adultes. Quel que soit l'âge, la mortalité est relativement faible en Asie, mais cette tendance est imputable à un taux de mortalité adulte très faible. Dans les quatre sites d'Afrique occidentale, c'est-à-dire ceux de Niakhar et de Bandafassi, au Sénégal, de Farafenni, en Gambie, et d'Oubritenga, au Burkina Faso, cette tendance résulte d'une mortalité anormalement élevée chez les enfants, alors que la mortalité adulte est très importante. On peut en déduire que le paludisme est la principale raison pour laquelle la mortalité est si élevée dans ces sites, mais il faut plus d'information de la part de ces sites pour confirmer cette hypothèse.
Graphique 6.4. Mortalité adulte
Note : « comp. » signifie zone de contrôle; « 30q20 » représente le risque de décéder entre l'âge de 20 ans et celui de 50 ans; « trait. » signifie zone de traitement.
Les données présentées dans ce chapitre constituent la première compilation volumineuse de données de qualité recueillies sur le terrain, sur un plan longitudinal et à un rythme intensif, sur une vaste partie du continent africain. Compte tenu des lacunes concernant la qualité de l'information sur la mortalité contemporaine en Afrique, ce lot de données revêt un caractère unique et précieux. Les niveaux de mortalité varient considérablement d'un site à l'autre et, à l'exception d'un ou deux sites, les questionnaires sur la mortalité selon l'âge font état de données très vraisemblables. Beaucoup d'analyses approfondiront la portée de ces données dans l'avenir. La description des niveaux et des profils de mortalité selon l'âge que présente ce chapitre a répondu à sa première fin, c'est-à-dire cerner et examiner en détail les profils de mortalité sous-jacents selon l'âge que partagent certains sites, sur lesquels on reviendra dans le prochain chapitre.
Tableau 6A.1. Table de survie du site d'Agincourt, Afrique du Sud, 1995-1999
Tableau 6A.2. Table de survie du site de Bandafassi, Sénégal, 1995-1999
Tableau 6A.3. Table de survie du site de Bandim, Guinée-Bissau, 1995-1997
Tableau 6A.4. Table de survie du site de Butajira, Éthiopie, 1995-1996
Tableau 6A.5. Table de survie du site de Dar es Salaam, Tanzanie, de 1994-1995 à 1998-1999a
Tableau 6A.6. Table de survie du site de Farafenni, Gambie, 1995-1999
aTableau 6A.7. Table de survie du site de Gwembe, Zambie, 1991-1995
Tableau 6A.8. Table de survie du site de Hai, Tanzanie, de 1994-1995 à 1998-1999a
Tableau 6A.9. Table de survie du site d'lfakara, Tanzanie, 1997-1999
Tableau 6A.10. Table de survie du site de Manhiça, Mozambique, 1998-1999
Tableau 6A.11. Table de survie de la zone de comparaison de Matlab, Bangladesh, 1998
Tableau 6A.12. Table de survie de la zone de traitement de Matlab, Bangladesh, 1998
Tableau 6A.13. Table de survie du site de Mlomp, Sénégal, 1995-1999
Tableau 6A.14. Table de survie du site de Morogoro, Tanzanie, de 1994-1995 à 1998-1999a
Tableau 6A.15. Table de survie du site de Navrongo, Ghana, 1995-1999
Tableau 6A.16. Table de survie du site de Niakhar, Sénégal, 1995-1998
Tableau 6A.17. Table de survie du site de Nouna, Burkina Faso, 1995-1998
Tableau 6A.18. Table de survie du site d'Oubritenga, Burkina Faso, 1995-1998
Tableau 6A.19. Table de survie du site de Rufiji, Tanzanie, 1999
Les données sur la mortalité du réseau INDEPTH portent sur plus de 6,4 millions de personnes-années exposées. Elles sont utilisées dans l'élaboration de nouveaux profils de mortalité. Sept profils de mortalité selon l'âge se dégagent de ces données, dont deux présentent clairement une surmortalité en raison du VIH/sida. Ces profils sont comparés avec ceux établis par Coale et Demeny (CD), ainsi que par les Nations Unies (ONU), dont ils diffèrent sensiblement. La méthode utilisée a permis de cerner 15 composantes principales pouvant expliquer la variance contenue dans les données. Il a été démontré que les composantes ont une valeur assez générale pour reproduire avec exactitude les profils de mortalité types de CD et de l'ONU. Le schéma qui en découle, axé sur les composantes, prend la forme d'une série hypothétique de tables de survie combinant des données qui intègrent le VIH/sida avec un profil de mortalité sous-jacent qui n'en tient pas compte. Cette méthode générale produit des profils de mortalité qui pourraient prévaloir si la population décrite par les données sous-jacentes était atteinte par le VIH/sida. |
Le risque de décès varie principalement en fonction du sexe, de l'âge, de l'état de santé, du patrimoine génétique et de l'environnement, la totalité de ces éléments déterminant la probabilité d'être victime d'une maladie ou d'un accident. Les principaux facteurs de la mortalité interagissent de façon complexe et sont tributaires, à leur tour, d'un ensemble variable de facteurs sociaux, tout aussi complexes. En conséquence, il s'est avéré impossible de formuler un schéma général guidé par la théorie du risque de décès. À défaut d'un schéma général valable, on a recouru à deux types de tables de survie couramment utilisées, à savoir le schéma de CD, créé par Coale et Demeny, et le dernier schéma de l'ONU (Nations Unies, 1982). Les deux font la synthèse d'une vaste série de taux de mortalité empiriques en vue de produire un nombre réduit de profils de mortalité caractéristiques selon l'âge. Coale et Demeny ont défini quatre profils de mortalité, qu'ils ont nommés le Nord, le Sud, l'Est et l'Ouest, pour souligner le fait que chacun représente une région particulière de l'Europe. Pour une raison similaire, les profils tracés par l'ONU portent aussi le nom de régions : Amérique latine, Chili, Extrême-Orient, Asie du Sud et Général. Comme son nom l'indique, le dernier profil de l'ONU a une valeur globale, qui n'est pas spécifique à un lieu unique.
Chacun des huit profils de mortalité types, hormis celui dit « Général » de l'ONU, est dérivé des caractéristiques épidémiologiques de la région qu'il représente. Par exemple, le profil « Asie du Sud » de l'ONU décrit des tendances de mortalité selon l'âge se distinguant par « des taux très élevés de décès chez les moins de 15 ans et des taux non moins élevés chez les habitants âgés, parallèlement à une mortalité moindre dans le principal groupe d'âge ». Ce profil est attribuable « à de fortes incidences de maladies infectieuses, parasitaires et diarrhéiques aux âges les moins élevés et à une forte mortalité par maladies diarrhéiques et respiratoires aux âges les plus élevés » (Nations Unies, 1982, p. 13).
On ne dispose pas de renseignements exacts sur la mortalité de la population habitant la majeure partie du monde en développement, car les registres d'événements démographiques y sont incomplets et manquent d'exactitude. Là où cette situation prévaut, les profils de mortalité types se substituent à l'information véritable. Les projections de la population et les estimations de la mortalité juvénile constituent deux exemples pertinents. Toute projection de la population doit comprendre les conditions de mortalité et des estimations éclairées du futur régime de mortalité. Les estimateurs de Brass sur la mortalité juvénile (Nations Unies, 1983), qui sont utilisés dans les zones où des données exactes sur la mortalité juvénile font défaut, se fondent sur des estimations du profil de mortalité juvénile selon l'âge et, dans la plupart des cas, un profil de mortalité type est utilisé à ces fins. De surcroît, on fait appel aux profils de mortalité types lorsqu'il s'agit d'évaluer des données, de proposer des versions adaptées ou corrigées de données erronées ou d'élargir, ou de compléter, la gamme de données incomplètes selon l'âge. Les démographes qui travaillent dans des régions où les données sur la mortalité sont inexactes ou incomplètes s'appuient sur les profils de mortalité types, qui leur permettent d'évaluer les données qu'ils possèdent et de procéder à des estimations et à des prévisions raisonnables.
Aucune des données utilisées pour créer l'une ou l'autre des séries les plus utilisées de profils de mortalité types ne provient de l'Afrique subsaharienne. En conséquence, il n'est pas certain que les profils de mortalité types existants puissent décrire avec pertinence la structure par âge de la mortalité en Afrique, et c'est strictement parce qu'il n'existe aucun autre recours qu'ils sont appliqués aux populations africaines. En outre, l'émergence de la pandémie du VIH/sida en Afrique a radicalement modifié les profils de mortalité selon l'âge dans de vastes zones du continent. Comme ils ne tiennent pas compte des décès provoqués par le sida, les profils de mortalité types existants ne sont plus appropriés dans les zones où le sida constitue une cause importante de décès et celles où on prévoit qu'il en deviendra une dans un avenir proche. Il y a là un problème plus sérieux qu'il ne semble au premier coup d'œil, en raison du rôle crucial joué par les profils de mortalité types dans le travail courant des démographes en Afrique, et ce, précisément en raison du manque flagrant de données complètes et exactes sur la mortalité.
Le présent chapitre propose sept profils de mortalité selon l'âge, basés presque exclusivement sur des données recueillies en Afrique, dont deux se distinguent par une surmortalité imputable au sida. On a élaboré un schéma basé sur 15 facteurs en vue de résumer les données. Celui-ci sert à isoler la composante du sida dans le profil de mortalité imputable au sida. La composante du sida est ensuite ajoutée en quantités variées aux données de l'un des profils en vue de générer un ensemble approximatif de tables de survie types illustrant les effets de la mortalité imputable au sida.
Pour plus de souplesse à l'étape de l'analyse, chacun des sites a fourni les comptes des décès et des personnes-années suivies dans les divers groupes d'âge, de 0 à 85 ans et plus, par sexe, sur une base annuelle tant que durait leur observation. La majorité des sites ont été en mesure de fournir des données dans ce format. Un ou deux d'entre eux a cependant livré des données regroupées par période. Le tableau 7.1 résume les données recueillies.
La visée générale de cette étude est de cerner les profils de mortalité selon l'âge pour l'Afrique et l'Asie à l'aide de données longitudinales recueillies sur le terrain par les sites affiliés au réseau INDEPTH. Pour bien saisir l'écart de mortalité au fil du temps, les données de chaque site ont été regroupées par intervalles de trois ans, ou aussi près d'intervalles de trois ans qu'il était possible et pratique de le faire, ce qui a abouti à 70 périodes par site. Les données annuelles de chacune de ces périodes ont été additionnées pour produire 70 séries de données pour chaque période par site, pour chaque sexe, pour un total de 140 séries. Le tableau 7.2 présente les périodes établies dans chacun des sites.
Tableau 7.1. Aspects temporels des données sur la mortalité recueillies par le réseau INDEPTH
Site suivi par un SSD |
Période de collecte de données |
Total d'années couvertes |
Années regroupées |
Total de personnes-années suivies |
Agincourt, Afrique du Sud |
1992 à 99 |
8 |
— |
405 311,46 |
Bandafassi, Sénégal |
1980 à 99 |
14 |
— |
144 475,61 |
Bandim, Guinée-Bissau |
1990 à 97 |
8 |
— |
193 832,91 |
Butajira, Éthiopie |
1987 à 96 |
10 |
— |
336 075,71 |
Dar es Salaam, Tanzanie |
1992 à 99 |
8 |
— |
485 446,30 |
Farafenni, Gambie |
1990 à 99 |
10 |
— |
98 073,70 |
Gwembe, Zambie |
1956 à 95 |
39 |
— |
187 034,00 |
Hai, Tanzanie |
1992 à 99 |
8 |
— |
1 045 152,69 |
Ifakara, Tanzanie |
1997 à 99 |
3 |
— |
159 639,00 |
Manhiça, Mozambique |
1998 à 99 |
2 |
— |
67 344,00 |
Matlab (comp.a), Bangladesh |
n. d. |
2 |
1988, 1998 |
203 744,00 |
Matlab (trait.b), Bangladesh |
n. d. |
2 |
1988, 1998 |
211 770,00 |
Mlomp, Sénégal |
1985 à 99 |
14 |
— |
106 593,48 |
Morogoro, Tanzanie |
1992 à 99 |
8 |
— |
741 412,41 |
Navrongo, Ghana |
1993 à 99 |
7 |
— |
930 187,50 |
Niakhar, Sénégal |
1985 à 98 |
14 |
1985 à 89, 1990 à 94, 1995 à 98 |
372 880,00 |
Nouna, Burkina Faso |
1993 à 98 |
6 |
— |
174 689,62 |
Oubritenga, Burkina Faso |
1994 à 98 |
5 |
— |
482 100,40 |
Rufiji, Tanzanie |
1999 |
1 |
— |
67 842,50 |
Note : « n. d. » signifie non disponible.
a Zone de comparaison.
b Zone de traitement.
Tableau 7.2. Périodes sélectionnées à des fins d'analyse dans chaque site : périodes par site
Note : Les chiffres indiquent les périodes établies dans chacun des sites. Les observations provenant des sites suivis dans le cadre du PMMA de la Tanzanie, à savoir Dar es Salaam, Hai et Morogoro, vont d'une mi-année à l'autre et sont communiquées à des intervalles de mi-année à mi-année, plutôt qu'à toutes les années civiles. Dans chacun de ces cas, on a déclaré sept périodes d'un an.
a Zone de comparaison.
b Zone de traitement.
L'objectif consiste à trouver comment représenter de façon compacte l'information contenue dans un vaste ensemble de données sur des éléments similaires. L'analyse en composantes principales traite les observations de façon à produire un nombre égal de composantes. Celles-ci peuvent reproduire la totalité des observations originales lorsqu'elles sont combinées dans les proportions appropriées. Ces composantes diffèrent des observations originales dans la mesure où elles saisissent le plus de variables possible correspondant au moins grand nombre de composantes possible. La première composante compte pour le nombre maximal de variables qu'une composante est en mesure de générer. Lorsque l'analyste retranche les variables associées à la première composante, c'est la deuxième composante qui compte pour le nombre maximal de variables qu'une composante est en mesure de générer. L'analyste poursuit le processus jusqu'à ce que l'écart des données originales soit déterminé et que le nombre de composantes soit égal au nombre d'observations originales. La conséquence principale de ce processus est que la plus grande partie de la variation présente dans l'ensemble de données est représentée dans les premières composantes.
De cette manière, il est possible de faire la synthèse d'un vaste éventail d'observations à l'aide de quelques composantes. Après avoir décidé dans quelle mesure l'écart original doit être retenu, l'analyste peut rejeter les composantes d'ordre élevé représentant la variation résiduelle.
Le schéma de mortalité axé sur les composantes qu'on a élaboré dans cette étude ne permet de formuler aucune hypothèse fondamentale quant à la structure sous-jacente de la mortalité selon l'âge. Ce schéma permet de présenter une hypothèse générale : il est possible de décomposer la structure arbitraire par âge de la mortalité en un nombre restreint de composantes individuelles et un terme résiduel négligeable. De plus, on considère que quelques composantes individuelles regroupées forment un ensemble universel de composantes de la mortalité selon l'âge et que, lorsqu'elles sont combinées dans les proportions appropriées, elles peuvent reproduire n'importe quelle structure par âge de la mortalité. Pour les besoins de cette étude, ces hypothèses ne s'appliquent qu'à l'éventail de données sur la mortalité examinées ici; toutefois, il a été démontré que les composantes « universelles » sur la mortalité générées à partir des données du réseau INDEPTH sont capables de reproduire la structure par âge de la mortalité et les tables de survie types de CD et de l'ONU dans les limites d'une tolérance très réduite.
Supposons qu'il y a n composantes cernées à partir de la structure de la mortalité selon l'âge et g groupes d'âge. Soit m, le vecteur des valeurs logit (nqx) par âge, et C, la matrice g × n × 1 dont la i-ème colonne contient la i-ème composante de la mortalité. Soit a, un vecteur n × 1 des coefficients qui déterminent la mesure dans laquelle chaque composante est utilisée pour générer la structure de la mortalité et r, un vecteur g × 1, spécifique à chaque âge, de termes résiduels. L'équation [7.1] est alors une représentation compacte du schéma de composantes entières de la mortalité :
où m, C, a et r sont tels que définis ci-dessus. En appliquant cette formule au groupe d'âge de 20 à 24 ans, on obtient :
où 5Ci20 est la valeur de la composante i pour le groupe d'âge de 20 à 24 ans; αi est la valeur du coefficient de la composante i; r20 est la valeur de l'écart résiduel pour le groupe d'âge de 20 à 24 ans. Chaque vecteur de la colonne contient des éléments g, un pour chaque groupe d'âge.
Dès que la matrice C a été déterminée par une analyse en composantes principales (décrite ci-dessous), le schéma peut être utilisé de diverses façons. D'abord, il est instructif d'examiner la forme des composantes elles-mêmes. La composante principale, qui représente la majorité des variations notées dans les données, est la forme commune sous-jacente de la structure de la mortalité, qui varie selon l'âge. La deuxième composante et celles d'ordre plus élevé définissent les variations particulières à l'âge par rapport à la structure de base. En outre, il est possible d'associer certaines interprétations formelles aux composantes; par exemple, l'une d'entre elles pourrait modifier l'équilibre entre la mortalité juvénile et adulte, tandis qu'une autre pourrait augmenter ou réduire le taux de mortalité d'un groupe d'âge particulier touché par une condition particulière, telle que la mortalité maternelle ou imputable au sida.
Des estimations des coefficients a qui transforment les composantes en une structure donnée de la mortalité peuvent être obtenues par une régression linéaire et ordinaire des moindres carrés de la structure de la mortalité par comparaison avec les composantes C. L'écart résiduel déterminé dans la régression est équivalent à r, et les coefficients de la régression sont les éléments du vecteur a avec l'ajout d'un autre élément afin de stocker la constante estimée dans la régression. Supposons que a'soit le vecteur du coefficient (n + 1) × 1 avec l'élément supplémentaire permettant de stocker la constante générée dans le schéma de régression, et que C' est la matrice g × (n + 1) des composantes avec une colonne supplémentaire contenant toutes celles qui tiennent compte de la constante dans a'. La constante est interprétée comme une mesure du niveau général de la structure de la mortalité, alors que les coefficients indiquent la mesure selon laquelle le profil de mortalité selon l'âge (composante) est nécessaire pour reproduire le schéma général de mortalité selon l'âge dans les données originales. Interprétée de cette façon, la régression permet de stabiliser le niveau et d'évaluer la mesure selon laquelle chaque composante est contenue dans les données ainsi que l'importance de chaque profil de mortalité selon l'âge afin de générer le schéma selon l'âge observé dans les données. L'équation [7.2] représente le schéma de mortalité axé sur des composantes de régression :
où m, C et a' sont tels que définis ci-dessus. En appliquant cette formule au groupe d'âge de 20 à 24 ans, on obtient :
où 5Ci20 est la valeur de la composante i pour le groupe d'âge de 20 à 24 ans; a, est la valeur du coefficient estimé de la composante i; a, est le terme constant estimé dans la régression, possédant la même valeur pour tous les groupes d'âge. Chaque vecteur de la colonne contient des éléments g, un pour chaque groupe d'âge.
Le fait d'ignorer la variation résiduelle et de postmultiplier C' par a' (équation [7.2]) permet d'obtenir la structure originale de la mortalité, sans la variation résiduelle r. Combiné avec C', le vecteur (n + 1) × a' contient la totalité des renseignements nécessaires à la reproduction de la structure originale de la mortalité dans r. Dans la plupart des cas, le nombre de composantes (n + 1) nécessaires à l'encodage de la structure de la mortalité est de loin inférieur à g, le nombre de groupes d'âge. Par conséquent, a' est une représentation compacte de la structure de la mortalité qui reflète fidèlement la structure fondamentale de la mortalité, sans les « biais » associés aux composantes d'ordre élevé et au terme résiduel. De plus, en ajustant le terme constant contenu dans le dernier élément de a', il est possible de déterminer arbitrairement le niveau de la structure de la mortalité sans en modifier le profil selon l'âge.
Les vecteurs de coefficients individuels associés à la structure de la mortalité représentent les dimensions les plus importantes; ils peuvent être comparés et regroupés sans qu'on ait à se préoccuper du biais d'ordre élevé caractérisant la structure individuelle de la mortalité. En outre, si on compare uniquement les coefficients qui correspondent aux composantes et qu'on ignore la constante, il est possible de comparer la structure individuelle de la mortalité, en se basant seulement sur leurs profils individuels selon l'âge plutôt que sur les différences dans leur niveau. De ce fait, en comparant uniquement les constantes associées à deux structures de la mortalité, l'influence du profil de mortalité selon l'âge est éliminée (neutralisée) et il est possible d'établir une comparaison en se basant seulement sur leur niveau.
Pour chaque sexe, les valeurs de logit (nqx) sont calculées pour les groupes d'âge standard de 0 à 85 ans (18 groupes au total)1, et ce, de la période couverte par chaque site, en fonction des équations [7.3] et [7.4]. On a ainsi obtenu 70 × 18 séries de données consistant en une colonne correspondant à chaque période par site et en une rangée correspondant à chaque concession contenant une valeur de logit (nqx) pour chaque période par site et chaque groupe d'âge spécifiés.
L'équation [7.3] présente (nqx) comme une fonction de nMx :
où nqx représente la probabilité de décéder, selon la table de survie, entre les âges x et x + n chez les personnes qui ont survécu à l'âge x, nMx représente le taux de mortalité observé (le ratio de décès par rapport aux personnes-années vécues) chez les personnes âgées entre x et x + n; nax représente la proportion moyenne d'années entre les âges x et x + n qui ont été vécues par les personnes décédées durant cet intervalle d'âge2.
L'équation [7.4] illustre le calcul effectué pour obtenir le logit (nqx) :
Les équations sur le facteur3 et le score que fournit la version 5 du logiciel statistique STATA (StataCorp, 1997)4 servent à calculer les composantes principales de la matrice des covariances entre 70 × 18 données5 associées à la série décrite ci-dessus. On attribue à chaque groupe d'âge (rangée) de la série de données un coefficient de pondération égal au nombre total de personnes-années suivies dans le groupe d'âge obtenu de la somme des périodes par site. Quinze des 70 composantes principales en résultant sont retenues, et celles-ci, tant chez les hommes que chez les femmes, tiennent compte de la variation des données dans une mesure de plus de 99,99 p. 100.
1 0; 1 à 4; 5 à 9; 10 à 14; 15 à 19; 20 à 24; 25 à 29; 30 à 34; 35 à 39; 40 à 44; 45 à 49; 50 à 54; 55 à 59; 60 à 64; 65 à 69; 70 â 74; 75 à 79; 80 à 84.
2 Sans données supplémentaires par années d'âge, il est impossible de calculer directement ou d'estimer les valeurs de nax. De plus, à l'exception des âges plus bas, la valeur de nax est toujours près de 0,5. Aux âges les plus bas, les valeurs sont plus près de 0,25. Par ailleurs, la table de survie n'est pas très sensible aux valeurs exactes choisies tant qu'elles restent près de 0,25 chez les moins de 5 ans et près de 0,5 chez les plus de cinq ans. Dans cette étude, la valeur de nax utilisée pour les personnes âgées de plus de cinq ans est 0,5. Chez les personnes âgées de moins de cinq ans, la valeurs de nax sont de 0,33 entre 0 et 1 an et 0,25 entre 1 et 4 ans pour les garçons; elles sont de 0,35 entre 0 et 1 an et de 0,25 entre 1 et 4 ans pour les filles. Elles sont adaptées de la table de survie type de CD élaborée pour l'Ouest (Coale et Demeny, 1966).
3 Le programme sur le facteur est utilisé avec les options [CP] pour lancer une analyse en composantes principales; la [covariance] sert à préciser que la matrice des covariances est analysée; le [coefficient de pondération] sert à préciser la pondération.
4 Tous les noms de spécialité mentionnés dans la présente publication ne sont donnés qu'à titre d'information et le fait qu'ils soient mentionnés ne signifie pas que le Centre les approuve.
5 On se sert de la matrice des covariances pour s'assurer que les observations ne sont pas standardisées avant le calcul. Les composantes principales en résultant se rapportent à des observations non standardisées, et peuvent directement être combinées de nouveau pour produire une structure par âge de la mortalité qui n'aura plus à être altérée, à l'exception du logit inverse visant à produire des valeurs pour nqx.
Tableau 7.3. Les 15 composantes principales de la mortalité chez les hommes selon les données du réseau INDEPTH
Les 15 composantes principales d'abord dégagées des données du réseau INDEPTH sur la mortalité chez les hommes apparaissent au tableau 7.3, alors que le graphique 7.1 contient les cinq premières. La composante principale au début de la liste, CP1, représente de façon évidente le profil de mortalité sous-jacent selon l'âge. Combinées, les composantes CP2 à CP4 modifient le profil selon l'âge en reflétant la mortalité attribuable au sida. La composante CP2 dénote une courbe qui tient plus particulièrement compte de la mortalité survenant entre les âges de 20 et 64 ans. Les composantes CP3 et CP4 permettent des modifications entre les âges de 20 et de 49 ans ainsi que durant l'enfance.
Graphique 7.1. Les cinq composantes principales de la mortalité chez les hommes selon les données du réseau INDEPTH. Elles sont la source de 98,94 p. 100 de la variation dans les données.
La plus importante des composantes principales traverse une première fois l'axe des x entre les âges de 5 et de 9 ans, et une seconde fois entre les âges de 30 et de 34 ans. Il en résulte que, lorsque son coefficient augmente, la mortalité juvénile et adulte croît, alors que celle chez les adolescents et les jeunes adultes diminue. En conséquence, le premier coefficient détermine le ratio de mortalité juvénile et adulte par rapport à celle chez les adolescents et les jeunes adultes. Ce phénomène est probablement dû au fait que la mortalité chez les bébés et les aînés est plus sensible aux conditions défavorables (ou avantageuses) que celle des adolescents et des jeunes adultes, généralement en meilleure santé et plus solides6. Il va de soi que cet équilibre est la source d'une grande part de la variation dans les données, et qu'il est donc encode dans la première composante. Rappelons que le niveau de mortalité global est déterminé par la valeur du terme constant dans l'équation [7.2], de sorte que le coefficient de la première composante n'influe vraiment que sur l'équilibre des générations, et non sur le niveau de mortalité absolu à quelque âge que ce soit.
6 Il importe aussi de noter que l'incidence de la première composante n'est pas constante avec l'âge; lorsque la valeur de cette composante se situe près de 0, l'effet absolu est beaucoup plus restreint que lorsqu'elle s'éloigne de 0. L'examen de la courbe révèle que l'effet absolu de la première composante augmente considérablement après l'âge de 39 ans.
Tableau 7.4. Les 15 composantes principales de la mortalité chez les femmes selon les données du réseau INDEPTH
Graphique 7.2. Les cinq composantes principales de la mortalité chez les femmes selon les données du réseau INDEPTH. Elles sont la source de 98,40 p. 100 de la variation dans les données.
Les 15 composantes principales d'abord dégagées dans les données du réseau INDEPTH sur la mortalité chez les femmes apparaissent au tableau 7.4, alors que le graphique 7.2 contient les cinq premières. En général, elles sont très similaires à celles notées chez les hommes. Toutefois, la composante principale marque une augmentation importante entre les âges de 20 et de 44 ans, alors que ce n'est pas le cas chez les hommes (voir le graphique 7.3). L'explication la plus probable est la mortalité maternelle. En outre, la deuxième composante décrit un profil de déviation relativement plus concentré chez les femmes plus jeunes, qui atteint son sommet à une magnitude légèrement plus élevée que chez les hommes (voir le graphique 7.4). Ce phénomène résulte vraisemblablement du fait que les répercussions du sida sur la mortalité des femmes sont visibles à un âge plus bas et plus spécifique que chez les hommes. Les troisième et quatrième composantes sont presque semblables pour les deux sexes, sauf chez les générations plus âgées. Les données relatives à ces générations ne seront pas interprétées, car elles tendent à manquer de précision et les différences ne sont importantes que chez les aînés.
Les graphiques 7.3 à 7.6 présentent les quatre composantes principales sur la mortalité selon les données du réseau INDEPTH pour les hommes et les femmes à la fois, afin de bien mettre en relief les différences entre les sexes. Ces différences font l'objet d'un bref examen ci-après.
Afin d'étudier sous un angle général les composantes de la mortalité dégagées par le réseau INDEPTH, les profils de mortalité types existants élaborés par CD et l'ONU (à des niveaux correspondant à une espérance de vie de 55 ans) ont été soumis à une analyse de régression selon les composantes de la mortalité du réseau INDEPTH au moyen d'une simple régression linéaire des moindres carrés. Les analyses de régression ont été effectuées pour les 15 composantes du réseau INDEPTH, puis les dix premières, et, enfin, les cinq premières. Dans chaque cas, on a examiné les statistiques de l'ajustement, les profils de mortalité prévus et la comparaison avec les profils ajustés. Le tableau 7.5 présente la statistique de l'ajustement R2 relativement à ces régressions. L'utilisation de la totalité des 15 composantes produit des ajustements quasiment parfaits qui permettent de reproduire fidèlement les profils de mortalité existants à tous les égards. Le fait de diminuer le nombre de composantes exerce l'effet prévisible de réduire la qualité de l'ajustement total et empêche de représenter correctement la variation à haute fréquence dans les profils types. L'utilisation de dix composantes continue de produire un ajustement très réaliste, et le recours à cinq ou six composantes est acceptable dans la plupart des circonstances; cependant, la restriction du nombre de composantes exerce un « lissage » important, résultant du manque de composantes à haute fréquence. Cet exercice s'avère utile si le but est de saisir la structure fondamentale de la courbe de mortalité ou dans l'éventualité où les données étaient « souillées » et que l'analyste avait besoin de données pour ajuster la structure de base en se permettant d'ignorer les renflements et les creux moins importants, qui pourraient être sans intérêt.
Graphique 7.3. Première composante principale issue de l'opposition de la mortalité chez les hommes et de la mortalité chez les femmes selon les données du réseau INDEPTH. Elle est à la source de 87,12 p. 100 et de 82,49 p. 100 de la variation totale, chez les hommes et chez les femmes respectivement.
Graphique 7.4. Deuxième composante principale issue de l'opposition de la mortalité chez les hommes et de la mortalité chez les femmes selon les données du réseau INDEPTH. Elle est à la source de 8,89 p. 100 et de 11,76 p. 100 de la variation totale, chez les hommes et chez les femmes respectivement.
Graphique 7.5 Troisième composante principale issue de l'opposition de la mortalité chez les hommes et de la mortalité chez les femmes selon les données du réseau INDEPTH. Elle est à la source de 1,53 p. 100 et de 1,91 p. 100 de la variation totale, chez les hommes et chez les femmes respectivement.
Graphique 7.6. Quatrième composante principale issue de l'opposition de la mortalité chez les hommes et de la mortalité chez les femmes selon les données du réseau INDEPTH. Elle est à la source de 0,77 p. 100 et de 1,50 p. 100 de la variation totale, chez les hommes et chez les femmes respectivement.
Le but général de cette étude est de relever les profils de mortalité communs selon l'âge dans les données du réseau INDEPTH. Les profils présentés ne rendent compte que partiellement de dures conditions de mortalité subies par les populations auprès desquelles on a recueilli les données. Les démographes et, quel que soit leur domaine, les planificateurs, qui doivent tenir compte de la mortalité actuelle et future dans la plupart de leurs travaux, trouveront un outil précieux dans les profils de mortalité selon l'âge établis pour l'Afrique à partir de données empiriques.
La tâche la plus délicate à effectuer dans l'isolation des profils de mortalité communs et sous-jacents consiste à cerner des grappes de profils similaires—dans ce cas-ci, des grappes de périodes par site comportant des profils de mortalité similaires. Il s'agit d'un exercice particulièrement difficile qui exige nécessairement une réflexion subjective de la part de l'analyste.
On peut observer un profil donné de mortalité selon l'âge à différents niveaux du fait qu'il peut exister de nombreuses causes de mortalité qui touchent tous les âges à peu près de la même manière. Aussi ces causes n'aboutissent-elles pas à un profil fixe selon l'âge. Compte tenu de cette difficulté, la structure par âge de la mortalité peut être définie en fonction de deux aspects : l'âge et le niveau. En ce qui a trait à la
Tableau 7.5. Valeurs R2 résultant des régressions linéaires des composantes cernées dans les profils de mortalité types du réseau INDEPTH
Schéma |
Hommes |
Femmes |
|
Ajustement avec les 15 premières composantes | |
Nord |
0,999 999 77 |
0,999 956 79 |
Sud |
0,999 429 47 |
0,999 041 30 |
Est |
0,999 991 92 |
0,999 997 87 |
Ouest |
0,999 935 68 |
0,999 872 75 |
Amérique latine |
0,999 711 66 |
0,999 081 25 |
Chili |
0,999 993 61 |
0,999 869 67 |
Asie du Sud |
0,999 841 72 |
0,999 336 33 |
Extrême-Orient |
0,999 977 82 |
0,999 998 68 |
Général |
0,999 950 98 |
0,999 775 79 |
|
Ajustement avec les 10 premières composantes | |
Nord |
0,999 855 85 |
0,998 970 05 |
Sud |
0,996 437 55 |
0,993 827 83 |
Est |
0,999 569 20 |
0,999 577 40 |
Ouest |
0,999 556 50 |
0,997 920 47 |
Amérique latine |
0,998 883 54 |
0,995 959 77 |
Chili |
0,999 496 56 |
0,999 092 39 |
Asie du Sud |
0,998 156 76 |
0,996 751 65 |
Extrême-Orient |
0,999 651 67 |
0,999 109 22 |
Général |
0,999 659 60 |
0,998 246 04 |
|
Ajustement avec les 5 premières composantes | |
Nord |
0,998 866 69 |
0,996 337 04 |
Sud |
0,993 827 70 |
0,988 258 46 |
Est |
0,996 563 74 |
0,994 030 00 |
Ouest |
0,996 784 75 |
0,994 526 55 |
Amérique latine |
0,994 807 25 |
0,988 185 31 |
Chili |
0,994 486 95 |
0,980 204 60 |
Asie du Sud |
0,992 722 03 |
0,983 421 85 |
Extrême-Orient |
0,996 987 49 |
0,995 609 08 |
Général |
0,996 377 00 |
0,994 121 56 |
Source : Le schéma de CD (Nord, Sud, Est et Ouest) provient de Coale et Demeny (1966); le schéma de l'ONU (Amérique latine, Chili, Asie du Sud, Extrême-Orient et Général) provient des Nations Unies (1982).
structure de la mortalité, l'âge en révèle beaucoup sur le profil épidémiologique d'une population et revêt donc une importance particulière dans le cadre de cette étude.
L'un des grands avantages du schéma de mortalité axé sur les composantes est qu'il peut offrir une représentation distillée et mesurée des profils de mortalité à l'aide d'une analyse de régression des composantes. Le vecteur des coefficients de régression contient de l'information indépendante sur l'âge et le niveau pour déterminer la structure de la mortalité. Cette information permet de créer des grappes d'âge sans égard au niveau.
Afin de créer les grappes d'âge, on a soumis la totalité des 70 fiches de mortalité du réseau INDEPTH compilée pour les hommes et pour les femmes à une analyse de régression en fonction des composantes relatives au sexe se dégageant des données sur la mortalité du réseau. Les coefficients correspondant aux quatre premières composantes principales ont été retenus, alors que les 11 autres et le coefficient constant ont été rejetés. Les quatre premières composantes principales sont la source de 98,32 p. 100 de la variation dans les données relatives aux hommes, et de 97,66 p. 100 de celle dans les données relatives aux femmes, ce qui les rend aptes à saisir presque toutes les particularités, sauf les plus pointues, du profil de mortalité selon l'âge. Elles forment une série de 70 4 × 1 vecteurs de coefficients pour chaque sexe.
On a utilisé l'algorithme de groupement par hiérarchie ascendante fourni par le logiciel statistique S-PLUS 2000 Professional (version 3) pour cerner les grappes de vecteurs de coefficients similaires chez les hommes et chez les femmes7. La méthode Ward, dont on s'est servi, est décrite ainsi par le fournisseur du logiciel (Mathsoft Inc. 1999, p. 102) :
L'algorithme de base par hiérarchie ascendante débute avec chaque objet d'un groupe distinct. À chaque itération, il produit deux groupes pour former un nouveau groupe; la fusion choisie est celle permettant d'obtenir la plus petite augmentation de la somme des carrés dans le groupe. Le nombre d'itérations est équivalent au nombre d'objets moins un, et, à la fin, tous les objets sont rassemblés dans un seul groupe.
Ces techniques de mise en grappes et cet algorithme particulier sont abordés en profondeur dans Kaufman et Rousseeuw (1990), Struyf et Hubert (1997) et MathSoft Inc. (1999)8. Le programme a été appliqué aux séries de données sur les hommes et les femmes, de façon séparée, et quatre colonnes (correspondant à chacun des coefficients décrits ci-dessus) et 70 rangées (une pour chaque période par site) ont été tracées pour chaque sexe.
La méthode décrite ci-dessus a isolé cinq grappes fiables dans les données relatives aux hommes et sept dans celles relatives aux femmes, qui sont présentées au tableau 7.6. Comme les femmes sont en plus exposées au risque de mortalité maternelle, leur profil d'âge est toujours plus complexe. Il n'est donc pas étonnant que deux grappes supplémentaires aient été cernées dans les données relatives aux femmes. La catégorisation des données relatives aux hommes pour les harmoniser avec les sept grappes isolées chez les femmes a permis de produire sept grappes spécifiques aux hommes. On a ainsi pu les comparer directement avec les grappes spécifiques aux femmes.
Dans de nombreux cas, les périodes se rapportant à un même site sont rassemblées dans la même grappe, nous assurant que l'algorithme de groupement cerne et réunit des fiches de mortalité fondamentalement similaires. Lorsque des périodes se rapportant à un même site sont attribuées à diverses grappes, la mortalité varie considérablement au fil du temps, et la structure de la mortalité relative à deux périodes distinctes est assez différente.
7 Le programme « agnes » de S-PLUS a été utilisé avec les options suivantes : métrique = euclidien, standardiser = vrai et type de lien = mot.
8 Un certain nombre de techniques de mise en grappes ont été appliquées à Ja fois aux données brutes et transformées ainsi qu'aux vecteurs de coefficients, y compris le regroupement par hiérarchie ascendante, le partitionnement à K moyennes, le partitionnement flou et le regroupement par hiérarchie descendante. Trois différents logiciels statistiques—STATA (StataCorp, 1997), S-PLUS (Mathsoft Inc., 1999) et MVSP (Multi-Variate Statistical Package [Kovach Computing Services. 1998])—ont été utilisés, et, pour chacun, on a mis à l'essai les programmes de mise en grappes. Toutes les méthodes ont produit à peu près les mêmes grappes, mais la clarté de la présentation ainsi que la gestion des cas ambigus diffèrent. On a fini par choisir l'algorithme par hiérarchie ascendante fourni par S-PLUS en raison de ses fondements théoriques clairs et fiables ainsi que de sa présentation facile à comprendre et à interpréter. De plus, cet algorithme semblait fournir les grappes les plus solides et les moyens les plus efficaces de classer les cas ambigus.
Tableau 7.6. Grappes d'âge de la mortalité dans le réseau INDEPTH
a Zone de comparaison.
b Zone de traitement.
Après avoir isolé les grappes de population, on a tracé le profil de mortalité selon l'âge de chacune. Conformément au schéma de mortalité axé sur les composantes, on a ensuite calculé, pour chacun des 15 coefficients résultant de l'analyse de régression des 15 composantes de la mortalité dans le réseau INDEPTH que présente la structure de la mortalité relative à chaque période par site, la moyenne pondérée de chaque grappe pour chacune des périodes par site. Les coefficients de pondération utilisés étaient les personnes-années suivies à chaque période par site. Ceux-ci ont permis de calculer la valeur moyenne de chacune des 15 composantes ainsi que la valeur constante nécessaire à l'établissement de chacune des fiches de mortalité dans une grappe de population donnée. En combinant ces valeurs moyennes avec les composantes à l'aide de l'équation [7.2], on obtient la structure de mortalité moyenne et pondérée dans chaque grappe. En variant la constante, l'analyste peut ajuster la structure de la mortalité à un niveau arbitraire. Pour faciliter les calculs, les sept profils de mortalité du réseau INDEPTH présentés au tableau 7.7 sont ajustés à un niveau prévoyant une espérance de vie de 55 ans à la naissance. Le tableau 7.7 répartit les profils des hommes et des femmes entre les sept grappes d'abord isolées chez les femmes. Cette répartition facilite la comparaison entre les deux sexes. Les cinq profils représentant les hommes sont retenus, alors que les données relatives aux hommes sont harmonisées avec les profils représentant les femmes; cette approche crée deux séries de profils légèrement redondants pour les hommes. L'auteur a tracé les profils de mortalité chez les hommes en fonction des grappes découlant à la fois des données relatives aux hommes et de celles relatives aux femmes.
Tableau 7.7. Profils de mortalité du réseau INDEPTH
Note : Unités de logit (nqx).
Les graphiques 7.7 et 7.8 présentent les sept profils de mortalité selon l'âge du réseau INDEPTH chez les hommes et chez les femmes, respectivement. Les graphiques 7.9 à 7.15 comparent chacun de ces sept profils, arbitrairement désignés 1 à 79. Un paragraphe descriptif accompagne les profils.
9 Cette désignation évite la stigmatisation que pourrait engendrer le recours à des noms plus descriptifs.
Graphique 7.7. Les sept profils de mortalité selon l'âge chez les hommes du réseau INDEPTH, ajustés en fonction d'une espérance de vie de 55 ans à la naissance
Graphique 7.8. Les sept profils de mortalité selon l'âge chez les femmes du réseau INDEPTH, ajustés en fonction d'une espérance de vie de 55 ans à la naissance
Graphique 7.9. Profil de mortalité 1 du réseau INDEPTH, ajusté en fonction d'une espérance de vie de 55 ans à la naissance
Le premier profil (graphique 7.9) est similaire aux profils de mortalité types selon l'âge des tables de survie Nord de CD et Amérique latine de l'ONU (voir « Comparaison avec les tables de survie types de Coale et Demeny et des Nations Unies », à la page 123). Rien n'indique que le VIH/sida affecte le profil 1, et les tendances selon l'âge sont semblables chez les hommes et chez les femmes, à l'exception d'un renflement dans la courbe correspondant aux femmes en âge de procréer, vraisemblablement attribuable à la mortalité maternelle. Le profil 1 découle principalement des sites d'Afrique occidentale, suivis durant toute la période couverte par les séries de données du réseau INDEPTH. Le VIH/sida n'est pas encore un problème aussi grave en Afrique occidentale qu'en Afrique centrale et australe, d'où l'absence prévisible des effets importants du sida dans les données relatives à l'Afrique occidentale. Il importe de noter que la mortalité juvénile entre les âges de 1 et de 9 ans est importante et particulièrement élevée par comparaison à la plupart des schémas similaires existants, représentés ci-après. Cette tendance corrobore le fait que le paludisme constitue une cause importante de décès en Afrique occidentale, et qu'il exerce une incidence considérable sur ces groupes d'âge.
Graphique 7.10. Profil de mortalité 2 du réseau INDEPTH, ajusté en fonction d'une espérance de vie de 55 ans à la naissance
Le deuxième profil (graphique 7.10) est le seul à contenir des contributions importantes de l'Asie. En fait, les données provenant du projet du Matlab, au Bangladesh, y prédominent. Le seul autre site dont les données se rapportent à ce profil est celui de Mlomp, au Sénégal. Ici aussi, les hommes et les femmes affichent des profils similaires, sauf en ce qui a trait à la mortalité maternelle. Toutefois, le profil 2 se démarque visiblement de tous les autres dans la mesure où la mortalité chez les enfants, les adolescents et les jeunes adultes est très faible, alors que celle chez les adultes plus âgés est élevée dans une perspective comparative. Compte tenu que les données composant ce profil proviennent du Bangladesh et du Sénégal, le fait de n'y trouver aucune preuve d'une incidence du VIH/sida n'a rien d'étonnant. Le profil 2 ressemble beaucoup à celui de l'ONU pour l'Asie du Sud, car il dérive largement de données recueillies dans cette région du monde (voir ci-après).
Graphique 7.11. Profil de mortalité 3 du réseau INDEPTH, ajusté en fonction d'une espérance de vie de 55 ans à la naissance
Les sites composant le troisième profil (graphique 7.11) sont presque tous situés en Afrique australe et orientale, plus particulièrement en Afrique du Sud et en Tanzanie. Ce profil révèle de toute évidence les effets du VIH/sida, mais pas autant que le profil 5. Les données de l'Afrique du Sud proviennent du site d'Agincourt, où la mortalité est extraordinairement faible par comparaison avec d'autres sites du réseau INDEPTH en Afrique. On reconnaît à Agincourt les effets du VIH/sida, mais ceux-ci ne sont pas aussi dévastateurs que dans d'autres régions d'Afrique australe et orientale. Le reste des données sont tirées du site de Dar es Salaam, où l'incidence du VIH/sida semble plus élevée. Ce profil ressemble davantage à celui de l'ONU pour l'Extrême-Orient, entre autres parce que la mortalité infantile et juvénile y est très faible par comparaison à celle touchant les personnes plus âgées. Une caractéristique importante de ce profil est le fait que la mortalité infantile et juvénile ne paraît pas très élevée, alors qu'il y aurait lieu de le croire puisque le VIH/sida y constitue un facteur de mortalité important.
Graphique 7.12. Profil de mortalité 4 du réseau INDEPTH, ajusté en fonction d'une espérance de vie de 55 ans à la naissance
Le quatrième profil (graphique 7.12) est une variation du premier, mais il s'en distingue clairement chez les 35 à 69 ans. Dans tous les autres groupes d'âge, les profils 1 et 4 n'affichent que des différences négligeables, à l'exception du fait que la mortalité infantile et juvénile du profil 4 est toujours un peu plus faible. Cependant, entre les âges de 35 et de 69 ans, la mortalité est beaucoup plus élevée dans le profil 4 que dans le profil 1. Ce profil ressemble beaucoup à celui de l'ONU dit « Général » en ce qui a trait aux femmes et à celui de l'ONU pour l'Amérique latine en ce qui a trait aux hommes. À l'instar du profil 1, la plupart des données composant ce profil proviennent d'Afrique occidentale.
Graphique 7.13. Profil de mortalité 5 du réseau INDEPTH, ajusté en fonction d'une espérance de vie de 55 ans à la naissance
L'incidence du VIH/sida est sans équivoque dans le cinquième profil (graphique 7.13). Les données composant ce profil proviennent de trois sites de la Tanzanie suivis dans le cadre du Projet sur la mortalité et la morbidité adultes, c'est-à-dire ceux de Dar es Salaam, de Hai et de Morogoro. Un renflement impressionnant caractérise la courbe de mortalité des hommes entre les âges de 20 et de 54 ans ainsi que celle des femmes entre les âges de 15 et de 49 ans. De plus, le renflement noté chez les femmes est visiblement plus concentré et plus prononcé, ce qui révèle une infection plus tôt chez les femmes, dans un groupe d'âge plus restreint. Ce profil ne ressemble pas particulièrement à d'autres profils existants, mais il est plus près de celui de l'ONU dit « Général » chez les hommes et de celui de l'ONU pour l'Amérique latine chez les femmes. Le profil 5 se distingue surtout du profil 3 en raison de la structure de l'incidence exercée par le VIH/sida. Les répercussions sont plus diffuses à mesure qu'on avance en âge dans le profil 3, ce qui signifie que la mortalité est élevée dans un groupe d'âge plus large, que l'ampleur des risques est plus uniforme et que les différences entre les sexes sont moins apparentes. Le profil 3 découle largement des données recueillies à Dar es Salaam, et cette caractéristique pourrait témoigner du fait que l'épidémie attaque les personnes plus âgées et, par le fait même, a bénéficié d'assez de temps pour infecter un plus vaste éventail d'hommes et de femmes. Comme dans le cas du profil 3, il est intéressant de noter que la mortalité infantile et juvénile ne semble pas autant touchée que celle chez les adultes, ce qui contredit les connaissances actuelles sur la prévalence du VIH et sa transmission verticale. Il faut analyser davantage ce profil afin de trouver pourquoi les effets du VIH ne sont pas aussi manifestes que prévu dans les données.
Graphique 7.14. Profil de mortalité 6 du réseau INDEPTH, ajusté en fonction d'une espérance de vie de 55 ans à la naissance
Le sixième profil (graphique 7.14) compte parmi les deux profils supplémentaires cernés dans les données relatives aux femmes. Il est intéressant, car il se distingue par une mortalité très élevée chez les enfants et les adolescents, alors que la mortalité chez les bébés et les adultes de tous âges y est faible sur un plan comparatif. Ce profil caractérise les sites de l'Afrique occidentale et du Nord-Ouest, et la plupart des données le composant proviennent d'Éthiopie. Sans détail supplémentaire, il est impossible de formuler une hypothèse sur les causes de ce profil unique. Le profil de mortalité chez les hommes présente des similarités avec celui de CD pour le Nord, alors que le profil de mortalité chez les femmes est plus près de celui de CD pour l'Ouest. Dans les deux cas, la mortalité est élevée chez les mêmes groupes d'âge. Ces profils diffèrent toutefois de ceux de CD dans la mesure où la mortalité infantile y est beaucoup moins élevée que dans les huit profils types. De plus, la mortalité chez les enfants et les adolescents est considérablement plus élevée; on pourrait désigner ce profil comme celui du « Super Nord ».
Graphique 7.15. Profil de mortalité 7 du réseau INDEPTH, ajusté en fonction d'une espérance de vie de 55 ans à la naissance
Le septième profil (graphique 7.15), qui est le dernier des deux profils de plus cernés dans les données relatives aux femmes, suscite aussi de l'intérêt. Il découle de deux sites d'Afrique centrale et occidentale. Les données relatives aux femmes sont évidentes quant à l'existence de ce profil : un renflement manifeste caractérise la courbe de mortalité des femmes âgées entre 25 et 44 ans. Celle-ci est probablement imputable à la mortalité maternelle, très élevée, dont les risques augmentent avec l'âge. Le site de la Zambie se trouve en milieu rural, et il est difficile d'y avoir accès à des infrastructures médicales modernes, ce qui pourrait contribuer aux risques anormalement élevés de la mortalité maternelle. Le profil correspondant chez les hommes est similaire à celui du profil 6, et les deux reflètent le schéma de CD pour le Nord. Celui-ci se caractérise par une mortalité plus élevée chez les enfants et les adolescents, combinée avec une mortalité plus faible sur un plan comparatif chez les personnes plus âgées. Le paludisme, qui est un important facteur de mortalité dans les deux sites, explique ce phénomène.
Les profils de mortalité du réseau INDEPTH sont comparés de façon explicite avec les schémas élaborés par CD et l'ONU afin de s'assurer de leur caractère distinct et de montrer exactement en quoi ils diffèrent des profils de mortalité types existants. La méthode comparative utilisée consiste simplement à faire la somme des écarts, mis au carré. Chaque profil de mortalité du réseau INDEPTH est comparé avec tous ceux élaborés par CD et l'ONU : les profils de CD pour le Nord, le Sud, l'Est et l'Ouest; les profils de l'ONU pour l'Amérique latine, le Chili, l'Asie du Sud, l'Extrême-Orient et celui dit « Général ». On a calculé l'écart entre chaque paire de profils dans chacun des groupes d'âge, pour ensuite mettre au carré et additionner les écarts pour produire la somme (englobant tous les âges) des carrés des écarts (SCE) entre les deux profils. Ainsi, pour chaque profil de mortalité du réseau INDEPTH, on a classé les SCE dérivant des sept comparaisons, et les unités de la paire comportant la plus petite SCE ont été considérées comme étant les plus similaires. On a ajusté tous les profils de mortalité à un niveau correspondant à une espérance de vie de 55 ans à la naissance10. Les SCE sont présentées au tableau 7.8, où à la fois la plus petite SCE et celle dont la valeur est la plus proche de celle-ci sont cernées pour chaque comparaison.
Dans chaque profil du réseau INDEPTH, les écarts par rapport au profil type d'ajustement le plus près sont calculés. Les graphiques 7.16 et 7.17 montrent clairement que tous les profils du réseau INDEPTH sont complètement différents des profils de mortalité types existants. Tous deux marquent des pics dans les écarts relatifs aux enfants (1 à 14 ans) ainsi qu'aux jeunes adultes et aux adultes d'âge moyen (25 à 49 ans). Fait intéressant, la mortalité infantile et juvénile entre les âges de 1 et de 4 ans est généralement plus faible que dans le schéma correspondant. Les pics notés dans les écarts durant l'enfance peuvent être imputables au paludisme et à d'autres maladies qui ont des répercussions importantes sur la santé des enfants en Afrique, mais pas ailleurs dans le monde. Chose certaine, il faut analyser davantage ces chiffres pour cerner tous les facteurs contribuant aux écarts touchant les enfants. Chez les adultes, la mortalité est visiblement plus élevée dans les profils 3 et 5, qui subissent tous deux les effets du VIH/sida, et il est permis d'avancer que cette tendance est principalement attribuable au VIH/sida. Il est étonnant de voir que la mortalité infantile et juvénile caractérisant les profils 3 et 5 n'est pas plus élevée, lorsqu'on considère celle, importante, qui touche les adultes. On peut en conclure que l'épidémie du VIH/sida n'entraîne pas de répercussions importantes sur la mortalité infantile et juvénile, ou encore que toutes les données utilisées pour générer les profils 3 et 5 sont erronées en ce qui a trait aux bébés et aux enfants. Il semble peu probable que ce soit le cas, ces données présentant, pour le moins, une homogénéité marquée. Ce phénomène indique à quel point il est important d'analyser plus en profondeur l'incidence du VIH/sida sur la mortalité infantile et juvénile.
10 Le niveau des profils du réseau INDEPTH est établi en ajustant le terme constant du schéma de mortalité axé sur les composantes. Les profils de mortalité types de CD et de l'ONU utilisés dans les comparaisons sont produits à l'aide du logiciel des Nations Unies servant à l'analyse des données sur la mortalité, MortPak-Lite (Nations Unies, 1988), à un niveau correspondant à une espérance de vie de 55 ans à la naissance.
Tableau 7.8. Somme des carrés des écarts entre les profils de mortalité du réseau INDEPTH et les profils types existants
Source : Le schéma de CD (pour le Nord, le Sud, l'Est et l'Ouest) est fourni par Coale et Demeny (1966); le schéma de l'ONU (pour l'Amérique latine, le Chili, l'Asie du Sud, l'Extrême-Orient et un profil dit « Général ») est fourni par les Nations Unies (1982).
Note : « CH. » signifie « Chili »; « E-O » signifie « Extrême-Orient »; « GÉN. » signifie « Général »; « AL » signifie « Amérique latine »; « AS » signifie « Asie du Sud ». Les SCE en gras sont les plus faibles et les SCE en italiques sont celles dont la valeur est la plus proche.
Graphique 7.16. Écarts spécifiques à l'âge entre les profils de mortalité chez les hommes du réseau INDEPTH et les profils types les plus proches [logit (nqx)], ajustés en fonction d'une espérance de vie de 55 ans à la naissance
Graphique 7.17. Écarts spécifiques à l'âge entre les profils de mortalité chez les femmes du réseau INDEPTH et les profils types les plus proches [logit (nqx)], ajustés en fonction d'une espérance de vie de 55 ans à la naissance
Le schéma de mortalité axé sur les composantes peut générer (et ajuster) un très vaste éventail de profils de mortalité arbitraires. Cette caractéristique le rend particulièrement utile pour élaborer des tables de survie types. Pour montrer comment le schéma axé sur les composantes peut servir à créer une série de tables de survie, on a recouru aux composantes de la mortalité cernées par le réseau INDEPTH afin d'isoler le profil général de mortalité selon l'âge en fonction du VIH/sida (par une suite d'écarts par rapport au coefficient), pour ensuite ajouter l'incidence du virus et de la maladie en quantités toujours plus élevées à la structure de la mortalité du profil 1. On a ainsi pu préparer une série de tables de survie comportant des espérances de vie à la naissance décroissantes sous l'impact croissant du VIH. Le résultat consiste en une série de tables de survie élaborées à partir de la tendance sous-jacente selon l'âge caractérisant le profil 1 du réseau INDEPTH, mais intégrant divers niveaux de mortalité imputable au VIH/sida.
Les graphiques 7.18 et 7.19 présentent la structure de la mortalité chez les hommes et chez les femmes en fonction du profil 5 du réseau INDEPTH, avec et sans l'augmentation présumée de la mortalité imputable au VIH/sida. Le graphique 7.20 illustre le profil de mortalité 1 chez les hommes du réseau INDEPTH, avec et sans augmentation de la mortalité chez les bébés et les enfants11. Dans chaque cas, l'écart entre les deux courbes est ajusté en fonction des 15 composantes de la mortalité (pour les hommes ou les femmes, selon le cas) afin de produire les coefficients présentés au tableau 7.9.
Graphique 7.18. Profil de mortalité 5 chez les hommes du réseau INDEPTH, avec et sans l'augmentation présumée de la mortalité imputable au VIH/sida (renflement lié au VIH/sida)
Graphique 7.19. Profil de mortalité 5 chez les femmes du réseau INDEPTH, avec et sans l'augmentation présumée de la mortalité imputable au VIH/sida (renflement lié au VIH/sida)
11 Il n'existe aucun profil empirique permettant de reproduire l'augmentation de la mortalité chez les bébés et les enfants. On l'a créé de façon à l'intégrer aux tables de survie types.
Graphique 7.20. Profil de mortalité 1 chez les hommes du réseau INDEPTH, avec et sans l'augmentation de la mortalité imputable au VlH/sida chez les bébés et les enfants
Tableau 7.9. Valeurs de coefficient estimées dans l'ajustement des écarts imputables au VIH par rapport au logit (nqx) dans les composantes de la mortalité
composante |
Ajustement des écarts chez les adultes |
Ajustement des écarts chez les enfants | ||
Hommes |
Femmes |
Garçons |
Filles | |
1 |
0,001 794 |
-0,004 217 |
-0,002 822 |
-0,003 926 |
2 |
0,069 515 |
0,086 812 |
0,030 939 |
0,024 063 |
3 |
-0,087 825 |
-0,093 468 |
0,048 722 |
0,046 546 |
4 |
-0,046 538 |
0,007 340 |
-0,030 034 |
-0,033 062 |
5 |
0,014 998 |
-0,053 602 |
-0,002 600 |
0,017 291 |
6 |
0,007 024 |
0,071 480 |
-0,042 015 |
0,044 176 |
7 |
0,057 843 |
-0,026 918 |
-0,001 601 |
0,029 769 |
8 |
0,067 342 |
0,011 817 |
0,015 266 |
-0,036 031 |
9 |
-0,035 387 |
0,055 790 |
-0,012 263 |
0,029 199 |
10 |
-0,030 752 |
0,070 519 |
0,028 062 |
0,006 903 |
11 |
-0,048 241 |
0,037 762 |
-0,013 452 |
0,043 736 |
12 |
0,040 329 |
-0,028 917 |
-0,001 339 |
-0,004 031 |
13 |
0,003 209 |
0,082 885 |
0,032 003 |
0,025 621 |
14 |
0,091 293 |
0,089 362 |
0,050 373 |
-0,013 287 |
15 |
0,126 678 |
-0,048 030 |
-0,008 452 |
0,030 330 |
Constante |
0,062 364 |
0,079 854 |
-0,030 420 |
-0,028 344 |
Les tables de survie types sont conçues de façon à produire une série de tables de survie découlant du profil de mortalité 1 sous-jacent du réseau INDEPTH. Les tendances de mortalité liées au VIH/sida sont intégrées à chaque membre de cette série en quantités suffisantes pour réduire l'espérance de vie à la naissance par tranche de cinq ans. L'équation [7.5] est un simple prolongement du schéma de mortalité axé sur les composantes qui décrit la relation utilisée dans ce calcul. Dans ce cas-ci, le vecteur (n + 1) d'des écarts du coefficient du VIH/sida est multiplié par α et ajouté au vecteur (n + 1) × 1 des coefficients, c'est-à-dire a'12. Le facteur de mise à l'échelle a détermine dans quelle mesure les valeurs liées au VIH/sida sont intégrées au profil de mortalité de base, représenté par le vecteur des coefficients, c'est-à-dire a'. Après avoir effectué l'addition, on prémultiplie le vecteur résultant la matrice des composantes C' pour obtenir le logit transformé des probabilités, c'est-à-dire (nqx). La relation régissant la table de survie à laquelle on a ajouté la valeur du VIH est représentée dans l'équation suivante :
où m, C', a', α. et d'sont tels que définis ci-dessus. En appliquant cette équation à la rangée correspondant au groupe d'âge des 20 à 24 ans, on obtient :
où 5Ci20 est la valeur de la composante i dans le groupe des 20 à 24 ans; αi est la valeur du coefficient relatif à la composante i; α est un simple scalaire appliqué au vecteur des écarts par rapport au coefficient; di est l'écart par rapport au coefficient pour la composante i; αc est le terme constant, qui possède la même valeur dans tous les groupes d'âge; dc est l'écart par rapport au terme constant. Chaque vecteur de la colonne contient des éléments g, un pour chaque groupe d'âge.
Les valeurs du logit (nqx) étant calculées, le logit inverse définit les valeurs relatives à nqx à substituer dans une table de survie, en vue de calculer les autres colonnes, y compris celle de l'espérance de vie. Les tables de survie types sont préparées à l'aide d'une méthode itérative, pour détecter l'objectif, qui modifie a jusqu'à ce que la valeur souhaitée de l'espérance de vie soit atteinte (voir les graphiques 7A.1 à 7A.6 ainsi que les tableau 7A.1 à 7A.4 dans l'annexe).
12 Rappelons que l'apostrophe (') indique que les matrices et les vecteurs incluent la colonne et la rangée nécessaires au stockage de la valeur constante et de son coefficient. De plus, « n » représente le nombre de composantes utilisées, alors que « g » est le nombre de groupes d'âge.
Les données décrivant la mortalité dans les 19 sites d'Afrique et d'Asie ont permis de cerner sept nouveaux profils de mortalité selon l'âge, dont six ne se rapportent qu'à l'Afrique. Élaboré à partir de données brutes, le schéma de mortalité axé sur les composantes sert à définir les grappes d'âge similaires dans les profils de mortalité, et ces profils sont comparés avec ceux des tables de survie préparées par CD et l'ONU. On a établi qu'ils étaient différents des profils existants, tant sur un plan général que spécifique. Cette conclusion appuie l'hypothèse selon laquelle des profils de mortalité uniques selon l'âge caractérisent l'Afrique et que les évaluations démographiques et épidémiologiques couramment effectuées pour analyser les données africaines doivent en tenir compte. Pour rendre ces données utiles aux démographes et aux épidémiologistes, il faut élaborer une série de tables de survie types en fonction de ces profils. Le réseau INDEPTH poursuit ses efforts pour préparer de telles tables de survie pour l'Afrique, en misant sur le schéma de mortalité axé sur les composantes ainsi que sur les profils de mortalité selon l'âge présentés ici.
This page intentionally left blank
Graphique 7A.1. Probabilité de décéder chez les hommes (nqx) selon la table de survie, en tenant compte de la mortalité imputable au sida par tranche de cinq ans (espérance de vie initiale de 45 ans à la naissance)
Graphique 7A.2. Probabilité de décéder chez les femmes (nqx) selon la table de survie, en tenant compte de la mortalité imputable au sida par tranche de cinq ans (espérance de vie initiale de 45 ans à la naissance)
Graphique 7A.3. Probabilité de survivre chez les hommes (nqx) selon la table de survie, en tenant compte de la mortalité imputable au sida par tranche de cinq ans (espérance de vie initiale de 45 ans à la naissance)
Graphique 7A.4. Probabilité de survivre chez les femmes (nqx) selon la table de survie, en tenant compte de la mortalité imputable au sida par tranche de cinq ans (espérance de vie initiale de 45 ans à la naissance)
Graphique 7A.5. Espérance de vie chez les hommes (ex, ou durée de vie restante en moyenne pour une personne ayant survécu au début de l'intervalle d'âge indiqué), en tenant compte de la mortalité imputable au sida par tranche de cinq ans (espérance de vie initiale de 45 ans à la naissance)
Graphique 7A.6. Espérance de vie chez les femmes (ex, ou durée de vie restante en moyenne pour une personne ayant survécu au début de l'intervalle d'âge indiqué), en tenant compte de la mortalité imputable au sida par tranche de cinq ans (espérance de vie initiale de 45 ans à la naissance)
Tableau 7A.1. Tables de survie types relatives au profil 1 du réseau INDEPTH : espérance de vie de 60 ans révisée en fonction de la mortalité imputable au VIH/sida
Tableau 7A.2. Tables de survie types relatives au profil 1 du réseau INDEPTH : espérance de vie de 55 ans révisée en fonction de la mortalité imputable au VIH/sida
Tableau 7A.3. Tables de survie types relatives au profil 1 du réseau INDEPTH : espérance de vie de 50 ans révisée en fonction de la mortalité imputable au VIH/sida
Tableau 7A.4. Tables de survie types relatives au profil 1 du réseau INDEPTH : espérance de vie de 45 ans révisée en fonction de la mortalité imputable au VIH/sida
This page intentionally left blank
This page intentionally left blank
La partie III de cette monographie contient des profils détaillés de chaque site de surveillance démographique affilié au réseau INDEPTH dans lequel on a recueilli des données sur la mortalité à des fins d'analyse comparative (voir la partie II). Cette partie-ci se veut un outil de référence à l'intention des lecteurs qui souhaiteraient en savoir davantage sur un site ou l'autre ainsi que sur l'état de la population suivie, les méthodes utilisées et d'autres éléments démographiques.
L'information relative à chaque site est présentée sous la forme d'un profil distinct, qu'on a préféré uniformiser afin de faciliter les comparaisons entre les caractéristiques propres aux sites. Une carte géographique est fournie pour aider à localiser exactement chaque site de surveillance.
Chaque profil débute avec des renseignements détaillés sur la géographie physique et humaine de l'aire de surveillance démographique. Parmi ceux-ci figurent :
• l'emplacement géographique, y compris la longitude, la latitude et l'altitude;
• l'emplacement administratif (régions, districts, etc.);
• la superficie du SSD et la zone couverte;
• les principales caractéristiques écogéologiques et climatiques du site suivi par le SSD;
• le cycle saisonnier (amplitude de la température, précipitations annuelles, saisons);
• quelques traits uniques.
Les caractéristiques démographiques de chaque site sont aussi fournies, notamment :
• la collectivité suivie et la densité de la population;
• le milieu d'habitation, qu'il soit rural, périurbain ou urbain;
• les principaux groupes ethniques;
• les principales religions;
• les principales langues;
• les principales professions;
• les écoles;
• l'alphabétisation chez les hommes et les femmes âgés de 15 ans et plus;
• l'habitat;
• l'approvisionnement en eau et l'assainissement;
• l'accès (routes revêtues ou non, services de transport publics, télécommunications);
• l'electrification;
• les services de santé (par exemple, nombre d'hôpitaux, de centres de santé, de dispensaires, de postes sanitaires; soins payants ou gratuits; couverture des principales interventions en matière de santé, comme l'immunisation; fréquence des principales interventions en matière de santé);
• les principaux problèmes de santé;
• d'autres indicateurs socio-économiques, comme le revenu des ménages, s'ils sont disponibles;
• l'historique d'événements pertinents sur le plan démographique (par exemple, épidémies, guerres, sécheresses, inondations, famines, présence de réfugiés);
• tout autre trait unique.
En deuxième lieu, chaque profil décrit le site en soi, en donnant de l'information préliminaire concernant notamment :
• les objectifs premiers et actuels du site suivi par un SSD;
• l'année de lancement et l'évolution du processus de surveillance démographique (par exemple, population initiale et population actuellement suivie);
• les principaux éléments du SSD (par exemple, rondes de surveillance avec intervalles de mise à jour, définition de l'état de résidence, types d'autopsies verbales [AV], logiciels);
• les principales variables en matière de santé et celles d'ordre démographique ou socio-économique que le SSD mesure de façon régulière;
• les paramètres supplémentaires mesurés dans le cadre d'enquêtes spéciales, nichées dans le site;
• la structure organisationnelle du SSD (par exemple, personnel, infrastructure, base institutionnelle);
• des traits uniques (par exemple, autres schémas de couplage des données);
• les destinataires habituels des données recueillies dans le SSD (diffusion).
Cette partie renferme également des précisions sur les méthodes de collecte et de traitement des données, y compris celles utilisées sur le terrain, notamment :
• la cartographie;
• les recensements initiaux;
• les rondes de surveillance de mise à jour;
• le suivi prospectif de la mortalité (événements démographiques et d'autre nature, AV);
• la supervision et le contrôle de la qualité.
Les méthodes de gestion des données sont aussi fournies, notamment :
• le maniement et le traitement des données;
• le contrôle de la qualité des données et des opérations effectuées sur le terrain;
• l'analyse et la présentation des données.
En troisième lieu, chaque profil précise les contributions fondamentales du site suivi, y compris les indicateurs démographiques générés par le système de surveillance, notamment :
• l'effectif de la population;
• la structure de base selon l'âge (pourcentage des groupes d'âge de moins d'un an, de 0 à 4 ans, de 5 à 14 ans, de 15 à 64 ans et de 64 ans et plus);
• le rapport de la population non adulte à la population adulte (la population de moins de 15 ans et la population de 65 ans et plus, divisé par la population de 15 à 64 ans);
• le rapport de masculinité;
• l'indice synthétique de fécondité;
• le taux de mortalité infantile;
• le taux de mortalité des enfants de moins de cinq ans;
• le ratio de mortalité maternelle;
• la taille moyenne des ménages;
• de moins de cinqans;
• le pourcentage de personnes de 15 ans et plus qui sont alphabétisées, par sexe.
Un graphique illustrant la pyramide des âges spécifique au site est inclus, ainsi qu'un tableau faisant état du niveau de mortalité selon l'âge et le sexe, toutes causes confondues, par tranches d'âge de cinq ans. Cette partie donne également les taux de fécondité et de migration selon l'âge de certains sites.
Les profils sont présentés par grande région géographique, par ordre alphabétique1 selon le pays, puis selon le nom du site. Aussi apparaissent-ils dans l'ordre suivant :
Afrique orientale
• Éthiopie : SSD de Butajira
• Tanzanie : SSD de Dar es Salaam; SSD de Hai; SSD d'Ifakara; SSD de Morogoro; SSD de Rufiji
• Zambie : SSD de Gwembe
Afrique australe
• Mozambique : SSD de Manhiça
• Afrique du Sud : SSD d'Agincourt; SSD de Dikgale; SSD d'Hlabisa
Afrique occidentale
• Burkina Faso : SSD de Nouna; SSD d'Oubritenga
• Gambie : SSD de Farafenni
• Ghana : SSD de Navrongo
• Guinée-Bissau : SSD de Bandim
• Sénégal : SSD de Bandafassi; SSD de Mlomp; SSD de Niakhar
Asie
• Bangladesh : SSD de Matlab; SSD du Projet de recherche opérationnelle
• Vietnam : SSD de FilaBavi
Afin de faciliter la consultation, le tableau III.1 fournit une matrice des caractéristiques clés de tous les sites faisant l'objet d'un profil.
1 Ndt : En fonction de la version originale de la présente monographie, rédigée en anglais.
Tableau III.1. Caractéristiques clés des sites de surveillance démographique affiliés au réseau INDEPTH qui font l'objet d'un profil dans la partie III de cette monographie
Source : Données du réseau INDEPTH.
Note : La plupart des indicateurs démographiques se rapportent à la période 1995-1999, mais voir le chapitre 6, à la partie II, ou la partie III pour connaître les dates exactes de collecte de données dans chaque site. Il est aussi à noter que les indicateurs démographiques peuvent varier par rapport à la partie III, car celle-ci fait état de chiffres basés sur les années plus récentes ou utilise des dénominateurs différents. « SIG » signifie système d'information géographique; « RM » signifie registre des ménages; « PRO » signifie Projet de recherche opérationnelle; « S-E » signifie socio-économique; « IEMJ » signifie intervalle des enquêtes de mise à jour; « AV » signifie autopsie verbale.
a « P » signifie périurbain, « R » signifie rural; « U » signifie urbain.
b Zone de comparaison.
c Zone de traitement.
This page intentionally left blank
Le Programme de santé rurale de Butajira (PSRB), centré sur le SSD de Butajira, est mis en œuvre dans le district de Meskan et de Mareko, dans la zone de Gurage, qui se trouve dans la région des nations, des nationalités et des populations du sud de l'Éthiopie (graphique 8.1). On évalue la superficie de ce district à 797 km2, et Butajira en couvre environ 9 km2. L'aire de surveillance se situe à 130 km au sud d'Addis-Abeba et à 50 km à l'ouest de Zway, dans la vallée du Rift, à une latitude de 8,2° N et à une longitude de 38,5° E. Le climat varie entre l'aridité des zones de faible altitude, à environ 1 500 m au-dessus du niveau de la mer (climat tropical), et la fraîcheur des zones montagneuses, qui s'élèvent jusqu'à 3 500 m (climat tempéré). La saison des pluies a principalement lieu de juin à octobre, alors que le reste de l'année s'avère plutôt sec. Les températures diurnes atteignent d'ordinaire entre 20 °C et 30 °C, mais celles de nuit peuvent tomber près du point de congélation aux altitudes supérieures. Propices à la sécheresse, les basses terres ont été touchées pendant les principales sécheresses survenues en Éthiopie.
Graphique 8.1. Emplacement du site suivi par le SSD de Butajira, Éthiopie (population suivie : 40 000 habitants)
1 Département de santé communautaire de la faculté de médecine de l'Université d'Addis-Abeba, Éthiopie.
2 Département de santé publique et d'enseignement clinique de l'Université d'Umeà, Suède.
La population du district est actuellement évaluée à 260 000 habitants, avec une densité approximative de 325 habitants par km2. L'ASD couvre un échantillon de ce district, tiré auprès de dix collectivités à l'aide de la technique de probabilité proportionnelle à la taille. La population suivie par le SSD est actuellement évaluée à 40 000 habitants (en 2000). Parmi ces dix sites, neuf sont ruraux et un se trouve à Butajira.
Les Gurage constituent le principal groupe ethnique et se divisent euxmêmes en tribus ou sous-groupes ethniques. Les Meskan, les Mareko, les Sodo, les Siliti et les Dobi sont les principaux groupes tribaux. Les deux tiers de la population adhèrent à la religion islamique, et le christianisme orthodoxe représente la deuxième religion dominante. Le guragigna est la langue la plus répandue, avec des variations d'un groupe tribal à l'autre. L'amharique, la langue nationale, est couramment parlée et écrite. Seules quelques personnes, en général les plus jeunes qui habitent en milieu urbain, comprennent les langues étrangères, notamment l'anglais. Les emplois sont surtout reliés à l'agriculture en milieu rural, alors qu'ils sont générés par de petites entreprises en ville. Le district compte 30 écoles, dont une école technique, une école secondaire et 28 écoles primaires. Environ 77 p. 100 de la population est analphabète. Ce sont les femmes et la population rurale qui sont les plus touchées.
En milieu rural, la plupart des habitations sont des cases rondes en chaume, bâties avec des poutres et de la terre. D'ordinaire revêtues de toits de zinc, les habitations urbaines sont généralement denses et surpeuplées. Les rivières et les puits constituent les principaux postes d'eau en milieu rural; en ville, les gens ont accès à l'eau du robinet, mais celle-ci n'approvisionne pas tous les foyers. Les techniques d'assainissement sont généralement médiocres, et seules quelques maisons sont équipées de latrines. Une chaussée en gravier, praticable en tout temps, relie Butajira à la capitale Addis-Abeba, mais, en règle générale, uniquement des routes utilisables par temps sec se trouvent entre les autres villages du district et la ville. Les services électriques et téléphoniques fonctionnent à toute heure du jour à Butajira, mais aucun n'est accessible en milieu rural. À ce jour, c'est au centre de santé du district, situé à Butajira, qu'on bénéficie des soins de meilleure qualité, étant donné que le centre de référence le plus proche se trouve à une centaine de kilomètres. Un nouvel hôpital régional est actuellement en construction à la demande de la ville. Un nombre croissant de cliniques et de dispensaires privés ouvrent également leurs portes dans le district.
Les problèmes de santé sont surtout causés par des infections et la maternité, et l'accès difficile aux soins de santé en milieu rural les aggrave. En outre, une tendance indique une plus forte incidence des maladies non transmissibles.
La population a souffert d'un certain nombre d'événements à l'échelle nationale, notamment la longue guerre civile éthiopienne (jusqu'à la mise en échec du régime de Mengistu, en 1991) et, plus récemment, le conflit frontalier avec l'Érythrée. Bien que l'aire de surveillance n'ait eu aucune participation directe dans ces conflits, le service militaire obligatoire et le détournement des ressources naturelles au profit de l'armée ont eu des répercussions dans l'ensemble du pays. De surcroît, les sécheresses, graves et récurrentes, ont exercé des effets considérables sur la population rurale à diverses périodes, surtout dans les basses terres.
Le PSRB a été lancé au milieu de l'année 1986, avec un recensement complet des dix kebeles échantillonnés (un kebele désigne la plus petite unité administrative en Éthiopie) dans le district de Meskan et de Mareko. Peu après, vers janvier 1987, un SSD capable d'enregistrer en permanence les événements démographiques était mis en place. Ses principaux objectifs étaient, d'une part, d'élaborer et d'évaluer un registre permanent des naissances et des décès afin de générer des données fiables sur la fécondité et la mortalité et, d'autre part, de fournir une base d'étude en matière de recherche et d'interventions sanitaires essentielles (Berhane et al., 1999).
Le SSD du PSRB est essentiellement le fruit d'une collaboration entre le département de santé communautaire de la faculté de médecine de l'Université d'Addis-Abeba, en Éthiopie, et la division d'épidémiologie du département de santé publique et d'enseignement clinique de l'Université d'Umeà, en Suède. Leur collaboration a débuté avec la rédaction d'une thèse de doctorat (Shamebo, 1993). Celle-ci a finalement pris la forme d'un véritable projet auquel des chercheurs multidisciplinaires se sont ralliés pour fournir l'infrastructure d'une base d'étude. La population suivie au départ, en 1987, s'élevait à approximativement 28 000 habitants. Dix ans plus tard, elle s'établissait à environ 37 000 habitants actifs. Au total, durant la période de suivi de dix ans, l'étude a porté sur plus de 60 000 personnes.
Les analyses relatives au site de Butajira ont été effectuées dans neuf kebeles en milieu rural, choisis de façon aléatoire (à l'aide de la technique de probabilité proportionnelle à la taille), et un kebele en milieu urbain (l'Association des citadins). Les données obtenues résultent de visites mensuelles dans chaque ménage. Le SSD fonctionne comme un système de cohortes dynamiques et ouvertes, axé sur divers indices relatifs à la santé et à la population. Jusqu'ici, trois recensements complets de la population ont eu lieu (1986, 1995 et 1999). L'ampleur de la similitude entre le recensement national de 1994 et la base de données du SSD témoigne de la qualité du registre permanent. L'intervalle de surveillance est en train d'être changé d'un à trois mois. Un logiciel personnalisé, basé sur le système dBase, est utilisé pour manipuler les données.
Le PSRB enregistre les naissances, les décès, les mariages, les nouveaux ménages, les émigrations et les immigrations, les déplacements internes (migrations à l'intérieur des kebeles suivis par le SSD du PSRB). Les ménages et les variables environnementales ont aussi été mesurés durant les recensements. La base d'étude est maintenant bien établie et sert à la préparation d'analyses ciblées sur les problèmes de santé cruciaux à l'échelle nationale, qui sont réalisées à l'aide de méthodes aussi bien qualitatives que quantitatives. À ce jour, on a pu poursuivre la recherche sur les maladies respiratoires chez les enfants, les autres maladies infectieuses, la santé de la reproduction et la santé mentale grâce à l'infrastructure élaborée pour la base d'étude.
L'intensité et la diversité des activités de recherche ont permis une participation plus élargie de chercheurs multidisciplinaires. Ceux-ci avaient des antécédents en obstétrique (Andersson, 2000; Berhane, 2000), en pédiatrie (Muhe, 1994), en épidémiologie et en biostatistique (Shamebo, 1993), en sociologie et en psychiatrie (Alem, 1997), en soins infirmiers et en santé publique. Plus de 50 personnes sont actuellement au service du SSD sur le terrain.
Ces efforts ont contribué au perfectionnement des ressources humaines de la faculté de médecine de l'Université d'Addis-Abeba ainsi qu'au renforcement de ses capacités de recherche. Plusieurs possibilités de formation ont été offertes aux niveaux de la maîtrise et du doctorat. La formation doctorale suit un modèle dit « sandwich » qui permet aux chercheurs de demeurer près de leur institution mère et d'assumer leurs responsabilités habituelles. Ce modèle a eu un autre effet, la réduction importante du risque de « fuite des cerveaux », qui peut se produire lorsque des experts sont envoyés à l'étranger pour une longue période. La formation doctorale est donnée par des universités européennes, surtout par l'Université d'Umeâ, en Suède. Pour sa part, le programme de maîtrise en santé publique est administré par le département de santé communautaire de la faculté de médecine de l'Université d'Addis-Abeba.
Plusieurs raisons justifient le choix premier de Butajira comme lieu d'établissement du SSD de Butajira. D'abord, étant donné que le site est situé à 130 km d'Addis-Abeba, on considérait qu'il échapperait à l'influence directe de la ville, sans être trop loin de l'université. Au milieu des années 1980, une guerre civile a éclaté au nord de l'Éthiopie, d'où la préférence d'établir le site de recherche plus au sud pour assurer la continuité à long terme du projet. Cette aire de surveillance se caractérise en outre par une diversité de degrés de croissance et de paramètres géographiques, ethniques et religieux dans une zone relativement distincte. Au fil des ans, l'étendue de cette diversité et ses principaux effets sur de nombreux paramètres démographiques sont devenus de plus en plus manifestes.
RECENSEMENT INITIAL—Le recensement initial de la population des villages sélectionnés a été effectué en 1987 en vue d'obtenir la population de référence et d'établir un système de surveillance démographique capable d'enregistrer en permanence les événements démographiques et les migrations se produisant au niveau des ménages. Le nombre total d'habitants s'élevait à 28 780. Tout adulte âgé d'au moins 15 ans et membre du ménage était admissible à répondre aux entrevues mensuelles. Celles-ci ont été menées par des agents enquêteurs détenant un diplôme d'études secondaires, basés dans les kebeles. Chaque événement démographique était enregistré sur un formulaire séparé, destiné au ménage. Les caractéristiques démographiques et sociales ainsi que celles relatives au logement et à l'utilisation de soins de santé ont été enregistrées pour chaque ménage à la rubrique correspondante du SSD et lors de chaque recensement subséquent (Berhane et al., 1999).
RONDES DE SURVEILLANCE DE MISE À JOUR—La première mise à jour complète du recensement de 1987 ne s'est pas faite avant 1995, ce qui, en rétrospective, représente un intervalle trop long. Une autre enquête à passages a eu lieu en 1999.
SUIVI PROSPECTIF DE LA MORTALITÉ—À partir du recensement de 1987 jusqu'à sa mise à jour de 1999, on a assuré un suivi continu sous la forme de visites mensuelles dans chaque ménage. Toutefois, à la lumière de l'expérience acquise au pays et ailleurs, les visites trimestrielles ont été décalées au cours des années 1999 et 2000.
SUPERVISION ET CONTRÔLE DE LA QUALITÉ SUR LE TERRAIN—On a mis en place des mécanismes visant à assurer la qualité des données à plusieurs endroits. Le mécanisme clé ainsi utilisé pour garantir l'intégrité des données est la supervision sur le terrain. Les superviseurs de terrain contrôlent quotidiennement la collecte de données et vérifient chaque formulaire rempli. De plus, ils effectuent des visites dans des ménages sélectionnés au hasard chaque mois, à l'aide d'un calendrier distribué chaque semaine. Les assistants de recherche sont chargés du transfert de données entre le terrain et le centre informatique. Ils vérifient également les données sur le terrain qui se rapportent à des ménages sélectionnés de façon aléatoire. En travaillant sur le terrain, les chercheurs sont en mesure de fournir de l'assistance technique et des conseils sur place, et de veiller à la qualité des données. Plus récemment, avec l'arrivée du système mondial de localisation, facilement accessible, on a également pu se livrer à des exercices de cartographie au niveau des ménages.
Les données destinées au SSD étaient d'abord entrées sous la forme d'une chaîne de textes, mais, depuis 1994, le SSD a plutôt recours à un logiciel basé sur la plate-forme dBase IV. Étant donné qu'il a été taillé sur mesure pour les besoins de Butajira, ce logiciel comprend des options permettant une vérification automatique de la cohérence et permet une gestion et un retrait plus perfectionnés des données. Le calendrier indigène utilisé en Éthiopie se distingue par un retard de 2 809 jours par rapport au calendrier universel et chacune de ses années contient 13 mois. Ces caractéristiques ont présenté des obstacles importants lors du traitement de données longitudinales par des logiciels brevetés.
Les données sont actuellement entrées à Butajira, ce qui constitue un avantage dans la mesure où tout questionnaire incompatible peut être retourné directement sur le terrain. Il s'agit d'une amélioration importante puisqu'auparavant, le traitement des données était centralisé à Addis-Abeba. La manipulation et l'analyse des données s'appuient sur les logiciels dBase et Epi-Info ainsi que sur le programme de cohortes (Cohort) élaboré par l'Université d'Umeâ, qui permet des analyses des événements se produisant dans des cohortes dynamiques par personnes-années. Les principaux véhicules d'information utilisés sont les publications nationales et internationales ainsi que les conférences scientifiques. Des réunions ont régulièrement été tenues dans la collectivité.
La population suivie a augmenté, passant de 28 616 habitants lors du recensement initial de 1987 à 37 323 habitants au début de 1997, affichant ainsi un taux annuel de croissance moyen de 2,7 p. 100. Les causes de cette différence importante en ce qui a trait à la croissance démographique des diverses régions sont l'urbanisation, un excédent notable des naissances sur les décès et une migration nette vers les zones urbaines.
Graphique 8.2. Pyramide des âges des personnes-années observées au site de surveillance démographique de Butajira, Éthiopie, 1995-1999
Ce profil démographique est typique à l'Afrique subsaharienne : 4,3 p. 100 des personnes-années figurent dans la première année de vie et 14,4 p. 100, dans les quatre années suivantes, alors que 29,9 p. 100 appartiennent au groupe d'âge des 5 à 14 ans, 48,6 p. 100, au groupe d'âge des 15 à 64 ans et seulement 2,8 p. 100, au groupe d'âge des 65 ans et plus (graphique 8.2). Le rapport de la population non adulte à la population adulte est donc de 106 p. 100. Le rapport de masculinité est de 94 p. 100.
Au cours des dix années de suivi, 5 143 décès et 15 667 naissances ont été enregistrés, ce qui a résulté en une somme de 336 074 personnes-années vécues. Par conséquent, selon le nombre total de décès noté, le taux brut de mortalité s'élève à 15,3 pour 1 000 personnes-années. Au total, on a observé 71 004 personnes-années chez les femmes âgées de 15 à 44 ans, dont la descendance s'établissait à 2 367, pour un indice synthétique de fécondité de 6,6 naissances par femme. Plusieurs méthodes ont servi à calculer le ratio de mortalité maternelle, évalué à environ 600 pour 100 000 naissances vivantes (Berhane et al., 2001).
Les décès chez les enfants de moins de cinq ans comptent pour 48 p. 100 de la mortalité totale. La moitié de ces décès se sont produits durant la première année de vie, et 53 p. 100 avant l'âge de deux mois. Les taux de mortalité selon l'âge permettent d'évaluer la mortalité cumulative en tout temps. Ainsi, on estime que 4,2 p. 100 des nouveau-nés vivants décèdent avant l'âge de deux mois, 8 p. 100, avant l'âge d'un an, 16,6 p. 100 avant l'âge de cinq ans, 36 p. 100 avant l'âge de 15 ans et 56 p. 100, avant l'âge de 65 ans. On observe des variations importantes entre les régions en ce qui a trait à la mortalité des enfants de moins de cinq ans, avec des taux fluctuant de 80 pour 1 000 personnes-années en milieu urbain à 219 pour 1 000 personnes-années dans les basses terres. Les taux de mortalité selon l'âge laissent présager une espérance de vie de 50,8 ans à la naissance—49,3 ans chez les hommes et 52,3 ans chez les femmes.
Le tableau 8.1 fait état du niveau de mortalité selon l'âge et le sexe, toutes causes confondues, au site du SSD de Butajira.
Tableau 8.1. Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD de Butajira, Éthiopie, 1995-1999
Âge (années) |
Décès (nDx) |
Personnes-années observées (nPAx) | ||
Hommes |
Femmes |
Hommes |
Femmes | |
<1 |
92 |
104 |
1340 |
1395 |
1 à 4 |
73 |
77 |
4 863 |
4 748 |
5 à 9 |
38 |
34 |
5 608 |
5 613 |
10 à 14 |
16 |
14 |
4 944 |
5 130 |
15 à 19 |
18 |
16 |
4 292 |
4 380 |
20 à 24 |
20 |
11 |
3 464 |
3 320 |
25 à 29 |
14 |
11 |
2 082 |
2 345 |
30 à 34 |
7 |
14 |
1 448 |
2 022 |
35 à 39 |
11 |
12 |
1 541 |
2 171 |
40 à 44 |
17 |
11 |
1 436 |
1 604 |
45 à 49 |
20 |
23 |
1 314 |
1 458 |
50 à 54 |
12 |
7 |
960 |
853 |
55 à 59 |
11 |
17 |
747 |
728 |
60 à 64 |
16 |
12 |
514 |
457 |
65 à 69 |
14 |
14 |
459 |
389 |
70 à 74 |
17 |
14 |
298 |
278 |
75 à 79 |
7 |
12 |
159 |
194 |
80 à 84 |
5 |
8 |
98 |
89 |
≥85 |
7 |
8 |
50 |
82 |
Naissances |
2890 |
|
|
|
TBM |
11,44 |
|
|
|
TBN |
39,66 |
|
|
|
TBAN |
28,21 |
|
|
|
Note : « TBN » signifie taux brut de natalité (nombre actuel de naissances pour 1 000 habitants) ; « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre actuel de décès pour 1 000 habitants); « TBAN » signifie taux brut d'accroissement naturel (taux brut de natalité moins taux brut de mortalité, multiplié par 100; migrations ignorées); « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nPAx » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
Nous exprimons d'abord notre sincère reconnaissance aux populations de Butajira, qui ont bien voulu partager des expériences et des renseignements personnels, ainsi qu'à chacun des membres de l'équipe de terrain, qui ont recueilli les données avec zèle. Nous remercions les autorités administratives, notamment celles en matière de santé, de Butajira et de la zone de Gurage, de même que le service de santé régional d'Awassa, pour avoir appuyé nos activités de terrain. Nous sommes particulièrement redevables à la Commission des sciences et de la technologie de l'Éthiopie et à l'Agence suédoise de coopération en recherche avec les pays en développement pour leur financement généreux du programme depuis sa création. Le personnel affecté à la recherche, au soutien technique et à l'administration de la faculté de médecine de l'Université d'Addis-Abeba, en Éthiopie, et la division d'épidémiologie du département de santé publique et d'enseignement clinique de l'Université d'Umeå, en Suède, sont chaleureusement remerciés pour leur aide sans faille.
La région de Dar es Salaam, qui couvre la côte est de la Tanzanie, comprend les municipalités d'Ilala, de Temeke et de Kinondoni (la ville de Dar es Salaam) et quelques zones périphériques (graphique 9.1). Elle longe l'océan Indien vers l'est et, dans toutes les autres directions, la côte tanzanienne. En 1988, selon un recensement national, on évaluait la population de Dar es Salaam à 1 360 865 habitants. Cependant, cette ville a connu une croissance fulgurante durant les années 1990, et sa population s'élèverait actuellement à trois millions d'habitants. L'aire de surveillance démographique compte huit « secteurs » dans deux municipalités de Dar es Salaam, Temeke et Ilala.
Dar es Salaam se situe au niveau de la mer, et le site suivi par le SSD s'étend à une latitude oscillant entre 6,82° et 6,89° N, alors que sa longitude varie de 39,24° à 39,30° E. Le climat y est typiquement tropical avec des températures élevées à longueur d'année (entre 26 °C et 35 °C environ) et deux saisons de pluies (une courte en novembre et en décembre, et une longue de mars à mai).
Graphique 9.1. Emplacement du site suivi par le SSD de Dar es Salaam, Tanzanie (population suivie : 70 000 habitants)
1 Projet sur la mortalité et la morbidité adultes, Tanzame.
Comme les conditions socio-économiques jouent un rôle important dans l'étude de la mortalité différentielle, trois régions de la ville sont examinées, c'est-à-dire Ilala, Keko et Mtoni. Le choix de celles-ci apparaît des plus pertinents pour les raisons suivantes :
• Ilala, parce qu'il s'agit d'une ancienne région planifiée de la ville, dont les habitants sont largement urbanisés;
• Keko, parce qu'il s'agit d'une région diversifiée sur le plan socio-économique, où se côtoient des personnes des classes sociales plus élevées et des fonctionnaires du gouvernement, tous vivant dans des logements de qualité acceptable;
• Mtoni, parce qu'il s'agit d'une région où les conditions socio-économiques sont relativement médiocres, et que la population est constituée en grande partie par les premiers habitants de Dar es Salaam, dont bon nombre vivent en milieu périurbain ou semi-rural.
Ces trois régions comptent huit secteurs, pour une population totale de 69 304 habitants (au mois de juin 1999).
À l'origine, le groupe ethnique de Zaramo habitait la région aujourd'hui connue sous le nom de Dar es Salaam. Toutefois, au cours du xxe siècle, la population subit un brassage avec plusieurs groupes ethniques de Tanzanie. Aussi la population de l'ASD est-elle un mélange de personnes originaires de tous les coins du pays. La majorité des habitants de cette aire de surveillance sont musulmans (70 p. 100), et les autres sont de religion chrétienne (30 p. 100).
La principale langue parlée par les populations suivies par le SSD est le kiswahili. Une bonne part des emplois des habitants de l'ASD est reliée à la petite entreprise ou au travail manuel (spécialisé ou non) ; quelques personnes occupent des postes administratifs.
L'information relative au niveau d'instruction le plus élevé est tirée du recensement national ainsi que d'une enquête sur la mortalité. Ceux-ci révèlent que les filles sont un peu plus nombreuses à fréquenter l'école que les garçons jusqu'à l'âge de 14 ans. Par la suite, cette proportion chute considérablement dans le sens inverse. À partir de l'âge de 25 ans, les femmes sans instruction officielle sont de deux à trois fois plus nombreuses que les hommes. A partir de l'âge de 30 ans, beaucoup plus d'hommes que de femmes ont complété des études primaires et postprimaires.
La majorité des habitants de Dar es Salaam vivent dans des logements à prix modique, et la taille moyenne des ménages est de 3,8 personnes. Plus de 70 p. 100 des ménages n'occupent qu'une ou deux pièces. Environ 80 p. 100 des ménages ont accès à l'eau du robinet. L'utilisation de latrines à fosse est répandue (90 p. 100) dans l'ASD de Dar es Salaam. Certaines routes sont revêtues et d'autres non, mais toutes les régions sont bien desservies par les transports publics. On offre à Dar es Salaam des services de télécommunications à la fois publics et privés. L'électricité est accessible dans ces secteurs principalement destinée à l'usage domestique, par exemple; elle est pour l'éclairage et la cuisine.
La région de Dar es Salaam comporte un hôpital national et trois autres relevant de l'administration municipale. Les personnes suivies semblent bien profiter de toutes ces infrastructures, bien qu'aucune ne se trouve dans l'ASD en soi. Deux des hôpitaux municipaux sont facilement accessibles à la collectivité suivie, et celle-ci peut également bénéficier des services de centres de santé et de dispensaires publics, ainsi que d'un certain nombre d'hôpitaux et de dispensaires privés. Les hôpitaux privés se trouvent à l'extérieur de l'ASD, mais quelques dispensaires privés offrent aussi des services dans la région.
Le SSD est mis en œuvre dans la région de Dar es Salaam dans le but premier de produire des dénominateurs démographiques fiables, essentiels au suivi continu de la mortalité par cause. Combinés, la surveillance démographique et le suivi des mortalités peuvent fournir aux autorités municipales une mine de renseignements sur le fardeau des maladies, l'utilisation des infrastructures sanitaires avant les décès et les conditions de vie de la population. Ces renseignements servent à assurer une planification axée sur les résultats ainsi que l'évaluation constante des services de santé. Le ministère de la Santé de la Tanzanie et l'équipe municipale de gestion des soins de santé supervisent les activités de suivi dans le cadre de la deuxième phase du Projet sur la mortalité et la morbidité adultes (PMMA-2). L'objectif du PMMA-2 est de diminuer la mortalité et la morbidité imputables à des conditions qui tendent à toucher et à désavantager plus particulièrement les couches pauvres de la Tanzanie, et ce, en redressant ces conditions par des interventions ciblées sur la santé. Pour y parvenir, le projet mise sur le renforcement d'une planification axée sur les résultats ainsi que la prestation de services de santé rentables. Le tout s'inscrit dans une réforme dans les districts couverts par le projet ainsi qu'au ministère de la Santé de la Tanzanie.
La surveillance démographique et le suivi des mortalités dans le cadre du PMMA-1 et du PMMA-2 ont lieu dans le district de Hai (région de Kilimandjaro) et celui de Morogoro (région de Morogoro), ainsi qu'à Dar es Salaam (voir les chapitres 10 et 12). En 1992, lors du lancement du SSD, l'ASD de Dar es Salaam comprenait sept secteurs urbains, pour une population totale de 67 000 habitants. À la fin de 1993, un autre secteur, comportant 4 500 habitants, était intégré aux activités de suivi, pour une population totale de 71 500. Fait remarquable, la population de l'ASD de Dar es Salaam est demeurée constante, malgré une immigration et une émigration considérables chaque année. Bien que l'accent ait d'abord été mis sur les adultes, le SSD a recueilli des données sur tous les groupes d'âge.
Le SSD fait à la fois partie intégrante des structures nationales et régionales. Au ministère de la Santé, c'est au Système national de sentinelles de surveillance que revient la responsabilité générale de recourir au SSD pour recueillir des données sur la population et la mortalité. Ce système est également à l'œuvre dans les sites de Hai, de Morogoro et de Rufiji. À l'échelle régionale, les activités de suivi sont rattachées aux dispositifs habituels du district. Le suivi de la mortalité se poursuivra, et le SSD continuera d'être exploité tant que le district n'aura pas trouvé de solution de rechange rentable pour générer des dénominateurs démographiques fiables.
Le Système de prestation de services en santé publique de Dar es Salaam est le principal utilisateur des données à l'échelle régionale, alors que ce titre revient au ministère de la Santé de la Tanzanie à l'échelle nationale. Parmi les autres destinataires de ces données figurent :
• le Programme national de lutte contre le sida, une initiative multisectorielle mise en œuvre par le gouvernement;
• le Bureau du vice-président (d'où proviennent les indicateurs de surveillance sur la pauvreté et le bien-être de la population tanzanienne);
• les initiatives du ministère de la Santé visant à contrôler le paludisme (par exemple, la promotion des moustiquaires traitées à l'insecticide et la politique nationale relative aux médicaments antipaludéens);
• des organismes non gouvernementaux (par exemple, l'Association pour la santé publique de la Tanzanie);
• divers projets (par exemple, le Projet sur la santé urbaine de Dar es Salaam);
• des donateurs (pour évaluer le rendement du secteur de la santé);
• l'Équipe nationale de surveillance de la pauvreté;
• d'autres intervenants, comme le ministère de l'Éducation, le Bureau de la statistique et le ministère du Travail et du Développement de la jeunesse;
• des chercheurs tanzaniens et internationaux.
La population initiale suivie par le SSD s'établissait près du niveau que Hayes et al. (1989) considèrent comme le meilleur pour évaluer la mortalité par cause. Comme on la mentionné, le choix des régions de Dar es Salaam tient à ce qu'elles se caractérisent par une diversité de conditions de vie et que les niveaux socio-économiques et la densité démographique y varient.
RECENSEMENT INITIAL—On a effectué un recensement initial en 1992, car ni le registre démographique ni le recensement national de 1988 n'avaient réussi à fournir une base d'évaluation précise sur les dénominateurs démographiques. Au départ, il a fallu procéder à un recensement initial pour déterminer qui résidait dans chaque ménage suivi. On a utilisé un seul formulaire par ménage.
RONDES DE SURVEILLANCE DE MISE À JOUR—Par la suite, la population a été recensée deux fois par année (de mai à juin ainsi que d'octobre à novembre). Lors de chaque passage de mise à jour, on imprime l'information obtenue du passage précédent sur de nouveaux formulaires. Tous les ménages sont visités, et un adulte membre y est interrogé. Les agents enquêteurs vérifient et, s'il y a lieu, mettent à jour les données existantes. Lorsque de nouveaux ménages s'ajoutent, soit en raison d'une immigration, soit à cause de la division de ménages existants, ils sont enregistrés sur un nouveau formulaire distinct. Les informateurs clés, entre autres des chefs locaux, identifient ces ménages. Les événements démographiques (naissances et décès) ainsi que les migrations se rapportant à chaque ménage sont enregistrés. On recueille les renseignements suivants pour chaque personne suivie : le nom, l'âge, le sexe, le lien avec le chef du ménage, la profession principale, le statut matrimonial, la consommation d'alcool et de tabac, la date d'entrée dans le ménage, le mode d'entrée, la date de sortie, le mode de sortie et la survie des parents. Quelques questions sur les habitudes religieuses ont récemment été ajoutées. Le suivi des migrations se limite aux dates d'entrée et de sortie ainsi qu'à la région d'origine ou à la destination; les migrations successives de personnes à l'intérieur et à l'extérieur de l'aire de surveillance ne sont pas reliées. Aussi, s'il est possible de déterminer qui réside dans l'ASD à n'importe quel moment donné (et, par le fait même, de calculer les dénominateurs), on ne peut connaître le laps total de temps qu'une personne en particulier y aurait passé.
Le SSD emploie huit animateurs communautaires à titre d'agents enquêteurs lors des rondes de surveillance de mise à jour ainsi que trois agents cliniciens appelés à superviser les autopsies verbales (AV). Les services d'informateurs clés habitant dans la collectivité sont aussi retenus pour signaler régulièrement les décès aux superviseurs des AV. Alors que les rondes de surveillance de mise à jour se déroulent deux fois par année, le suivi de la mortalité, par lequel on obtient de l'information sur les causes probables des décès, est continu. Les causes probables des décès sont déterminées à l'aide des AV.
SUIVI PROSPECTIF DE IA MORTALITÉ—L'objectif premier orientant l'approche du PMMA dans l'exploitation du SSD est de fournir des données recueillies par des « sentinelles » sur le fardeau des maladies pour éclairer la planification des soins de santé et l'établissement des priorités. Conformément à cet objectif, des efforts sont déployés pour déterminer la cause de tout décès survenant dans l'aire de surveillance. On se sert d'un bref questionnaire standard pour recueillir les commentaires des proches et des soignants. Différents formulaires sont utilisés en fonction de l'âge de la personne décédée, c'est-à-dire un pour les bébés de moins de 31 jours, un autre pour les enfants âgés entre 31 jours et cinq ans et un dernier pour toutes les personnes âgées de plus de cinq ans. Le formulaire contient des sections pour identifier le répondant, donner l'identité de la personne décédée, préciser les événements (question ouverte), établir la liste des diagnostics précédents, détailler les symptômes et leur durée, énumérer les soins de santé recherchés avant le décès, dresser les antécédents médicaux du ménage et résumer toute preuve appuyant l'AV, comme un dossier médical ou un certificat de décès. Un membre du personnel médical remplit le formulaire après avoir interrogé un ou plusieurs proches ou soignants de la personne défunte. Dans la mesure du possible, cette entrevue a lieu dans les six semaines suivant le décès.
Les décès sont habituellement signalés par des informateurs clés basés dans la collectivité. Diverses personnes sont approchées à cette fin à Dar es Salaam. Les informateurs clés sont choisis en raison de leur connaissance des événements dans leur milieu, notamment les décès. En outre, un bulletin d'information est distribué dans la collectivité afin de lui montrer les avantages de sa participation au système de surveillance pour l'inciter à faire part des décès aux informateurs clés—il s'agit donc d'un autre outil d'enregistrement des événements démographiques. On a récemment remis un turubai (tente bâchée) à chaque informateur clé d'un village ou d'une région afin que les familles endeuillées puissent l'emprunter durant les cérémonies mortuaires. Les informateurs clés ont ainsi pu obtenir de l'information sur les décès survenus dans leur milieu pour en faire part au superviseur. Le personnel responsable des AV rencontre régulièrement les informateurs clés pour être mis au courant des nouveaux décès. Il s'entretient ensuite avec les proches ou les soignants des personnes défuntes pour confirmer les décès et procéder aux AV.
Deux médecins indépendants déterminent la cause de chaque décès. Jusqu'en 1999, une version modifiée de la nomenclature ICD-10 était utilisée à cette fin. Depuis 2000, on a plutôt recours à une liste de codes généraux plus restreinte élaborée par le PMMA et le ministère de la Santé. Les diagnostics donnés par les deux codeurs sont comparés, et tout écart est soumis à un troisième codeur. Si les trois codeurs se contredisent, la mention « cause incertaine ou inconnue » apparaît sur le formulaire. Lorsque les circonstances le permettent, on tente d'obtenir une preuve à l'appui de la cause du décès, comme des dossiers médicaux, que la personne défunte ait été hospitalisée ou non, un certificat de décès ou un permis d'inhumer.
Durant le recensement, un superviseur de terrain examine tous les formulaires remplis et retourne ceux qui comportent des erreurs ou manquent de cohérence afin que les agents enquêteurs les corrigent. Les formulaires retenus à l'étape de l'inspection sont envoyés au centre informatique de Dar es Salaam, et leur contenu est entré à l'ordinateur. Tous les formulaires de recensement dans lesquels on a trouvé des erreurs durant l'entrée des données sont archivés, puis retournés sur le terrain afin qu'on les corrige. Après avoir été corrigés, les formulaires sont renvoyés au centre, où on règle les problèmes notés et archive à nouveau les formulaires.
Les employés reçoivent une formation pour entrer les données dans un microordinateur à l'aide d'un système de saisie spécialement conçu pour le projet dans Microsoft FoxPro. On leur enseigne comment remplir les formulaires de recensement afin que, en plus d'utiliser les options de validation informatique, ils puissent repérer les erreurs et les problèmes de cohérence. Les options de validation varient du simple contrôle par fourchette à la recherche des problèmes de cohérence entre les membres d'un ménage (par exemple, une personne enregistrée comme « épouse », mais pour laquelle la mention « jamais mariée » apparaît à la question sur le statut matrimonial).
Plusieurs méthodes sont offertes pour assurer la qualité des données, y compris des vérifications sur le terrain ou durant le processus d'entrée des données. Les superviseurs visitent un échantillon aléatoire de ménages pour vérifier les données enregistrées dans les formulaires et veiller à ce que le recensement couvre tous les ménages et ne comporte aucun ménage inexistant. Après sa visite, chaque agent enquêteur procède à de nouvelles entrevues auprès d'un échantillon de ménages. En raison de la quantité considérable de renseignements obtenus lors d'un seul recensement, il est impossible d'entrer deux fois toutes les données à des fins de contrôle; aussi tire-t-on plutôt un échantillon de 5 à 10 p. 100 au hasard pour comparer le contenu des formulaires avec les données entrées.
Après chaque entrevue, les agents enquêteurs remettent à chaque ménage un bulletin conçu par l'équipe municipale de gestion des soins de santé, dont la production et la distribution sont financées dans le cadre du projet à un prix de 0,11 $US par ménage. En plus de présenter les résultats du passage précédent sous une forme simplifiée, ce bulletin renferme des messages de sensibilisation en matière de santé. Conçu pour aider les collectivités et leurs dirigeants à mieux comprendre les caractéristiques de la région qu'ils habitent, il témoigne du rôle utile que joue le SSD dans le fonctionnement du système de santé régional. En 1999, 94 p. 100 des ménages avaient déclaré avoir reçu le bulletin, et 89 p. 100 d'entre eux confiaient l'avoir lu.
Les principales données produites par le système sont des estimations de la mortalité par cause dans tous les groupes d'âge. Comme on l'a mentionné plus tôt, la population de l'ASD s'élève à environ 70 000 habitants. La taille moyenne des ménages est de 3,8 personnes. Le ratio des hommes par rapport aux femmes est de 100 : 102, et le rapport de la population non adulte à la population adulte est de 59 p. 100. La répartition des groupes d'âge est essentiellement la suivante : les bébés de moins d'un an comptent pour 3,1 p. 100 de la population, les enfants de 1 à 4 ans, pour 10,4 p. 100, ceux de 5 à 14 ans, pour 21,9 p. 100, les adultes de 15 à 64 ans, pour 63,0 p. 100 et ceux de 65 ans et plus, pour 1,6 p. 100. Entre juillet 1992 et juin 1999, la mortalité maternelle s'établissait à 669 pour 100 000 naissances vivantes.
En ce qui a trait aux migrations, les chiffres suivants font état des changements de résidence des personnes dans une année, en ignorant les déplacements à court terme entre les passages de mise à jour. En 1998-1999, l'aire de surveillance a vu émigrer 17 796 de ses habitants. On connaît la destination de 15 124 d'entre eux; la plupart (75 p. 100) se dirigeaient vers une autre région de Dar es Salaam; les autres, ailleurs au pays, à l'exception de 172 personnes ayant choisi de quitter la Tanzanie. Durant la même période, 16 581 habitants ont migré à l'intérieur de l'aire de surveillance. Le lieu d'origine de 13 087 (79 p. 100) d'entre eux est connu : 68 p. 100 provenaient d'autres régions de Dar es Salaam; les autres étaient originaires d'ailleurs en Tanzanie, à l'exception de 67 personnes venues d'autres pays. Comme le révèlent les données ci-dessous, la population habitant dans l'aire de surveillance de Dar es Salaam est très dynamique. Celle-ci attire les jeunes adultes, comme en fait foi la pyramide des âges (graphique 9.2). L'excédent des femmes est manifeste dans le groupe d'âge de 15 à 19 ans, alors que l'inverse se produit chez les personnes âgées de cinq ans de plus.
Le tableau 9.1 illustre la mortalité selon l'âge et le sexe, toutes causes confondues, dans le site couvert par le SSD de Dar es Salaam.
Graphique 9.2. Pyramide des âges des personnes-années observées au site de surveillance démographique de Dar es Salaam, Tanzanie, 1995-1999
Tableau 9.1. Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD de Dar es Salaam, Tanzanie, 1995-1999
Âge (années) |
Décès (nDx) |
Personnes-années observées (nPAx) | ||
Hommes |
Femmes |
Hommes |
Femmes | |
<1 |
358 |
362 |
5 154 |
5 150 |
1 à 4 |
258 |
261 |
19 602 |
19 203 |
5 à 9 |
80 |
54 |
20 289 |
21 130 |
10 à 14 |
42 |
31 |
16 686 |
18 767 |
15 à 19 |
36 |
65 |
17 950 |
22 735 |
20 à 24 |
97 |
144 |
20 672 |
25 522 |
25 à 29 |
184 |
268 |
20 495 |
20 169 |
30 à 34 |
170 |
249 |
15 402 |
14 022 |
35 à 39 |
201 |
176 |
12 357 |
9 564 |
40 à 44 |
165 |
125 |
9 416 |
6 710 |
45 à 49 |
150 |
85 |
6 822 |
4 582 |
50 à 54 |
107 |
73 |
4 804 |
2 870 |
55 à 59 |
65 |
38 |
3 262 |
2 009 |
60 à 64 |
103 |
50 |
2 009 |
1 344 |
65 à 69 |
62 |
32 |
1 997 |
970 |
70 à 74 |
74 |
74 |
765 |
755 |
75 à 79 |
57 |
44 |
384 |
589 |
80 à 84 |
36 |
53 |
157 |
240 |
≥85 |
35 |
51 |
113 |
175 |
Naissances |
10 122 |
|
|
|
TBM |
12,75 |
|
|
|
TBN |
28,59 |
|
|
|
TBAN |
15,84 |
|
|
|
Note : « TBN » signifie taux brut de natalité (nombre actuel de naissances pour 1 000 habitants); « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre actuel de décès pour 1 000 habitants); « TBAN » signifie taux brut d'accroissement naturel (taux brut de natalité moins taux brut de mortalité, multiplié par 100; migrations ignorées); « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nPAx » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
En 2000, le PMMA a ajouté des questions à son formulaire de recensement pour préciser les caractéristiques propres au site en matière de fécondité et de migration ainsi que leurs effets sur la structure démographique. L'analyse préliminaire de ces données révèle que beaucoup de migrations à court terme se sont produites entre les passages. De plus, les taux de fécondité selon l'âge des femmes qui ont migré vers Dar es Salaam équivalaient à près de la moitié de celui des résidantes plus âgées. L'immigration de jeunes adultes, dont les taux de fécondité sont plus faibles, explique en partie le renflement noté dans la pyramide des âges entre 15 et 49 ans. On prévoit se pencher plus en profondeur sur ces données, qui demeurent préliminaires.
Le PMMA est une initiative du ministère de la Santé de la Tanzanie, financée par le Département pour le développement international (DFID) du Royaume-Uni. Il est mis en œuvre en partenariat avec l'Université de Newcastle (upon Tyne), au Royaume-Uni.
Ce chapitre résulte en partie d'un projet financé par le DFID au profit de la Tanzanie et d'autres pays en développement, et les opinions exprimées ne traduisent pas nécessairement celles de cet organisme.
L'équipe du PMMA comprend K.G.M.M. Alberti, Richard Amaro, Yusuf Hemed, Berlina Job, Gregory Kabadi, Judith Kahama, Joel Kalula, Ayoub Kibao, John Kissima, Henry Kitange, Regina Kutaga, Mary Lewanga, Frederic Macha, Haroun Machibya, Honorati Masanja, Louisa Masayanyika, Mkamba Mashombo, Godwill Massawe, Gabriel Masuki, Ali Mhina, Veronica Mkusa, Ades Moshy, Hamisi Mponezya, Robert Mswia, Deo Mtasiwa, Ferdinand Mugusi, Samuel Ngatunga, Mkay Nguluma, Peter Nkulila, Seif Rashid, J.J. Rubona, Asha Sankole, Daudi Simba, Philip Setel, Nigel Unwin et David Whiting.
Nous tenons à remercier l'équipe municipale de gestion des soins de santé de Temeke et d'Ilala pour sa collaboration et son soutien continus. Nous sommes aussi reconnaissants au personnel de soutien du PMMA, qui n'a pas ménagé les efforts pour contribuer à l'atteinte de nos objectifs : Mariana Lugemwa, Dorothy Lyimo, Rukia Mwamtemi, Getrude Peter, Charles William, Mustapha Kahise et Juma Mfinanga. Enfin, merci du fond du cœur à tous ceux et celles qui habitent dans l'aire de surveillance pour leur patience et leur coopération.
This page intentionally left blank
Le district de Hai se dresse sur les pentes du mont Kilimandjaro, dans la région de Kilimandjaro, au nord-est de la Tanzanie (graphique 10.1). Il couvre une superficie de 13 000 km2, sur laquelle se trouvent trois zones écologiques. La zone des basses terres s'étend entre 750 et 1 000 m au-dessus du niveau de la mer, reçoit des précipitations légères (environ 325 mm par année) et se caractérise par des températures élevées. Sa population est éparse (environ 70 habitants par km2). La zone centrale s'élève à entre 1 000 et 1 600 m au-dessus du niveau de la mer et des précipitations y sont plus élevées (environ 1 560 mm par année), alors que les températures sont moyennes. Sa population est plus dense (de 150 à 160 habitants par km2). La zone de haute altitude se situe à 1 600 m au-dessus du niveau de la mer et reçoit des précipitations abondantes. Parsemée de forêts montagneuses et de prairies, elle se distingue par ses températures fraîches. Cette zone inhabitée constitue le plus vaste réservoir d'eau (alimenté par les pluies et les écoulements glaciaires) et la plus grande réserve
Graphique 10.1. Emplacement du site suivi par le SSD de Hai, Tanzanie (population suivie : 154 000 habitants)
1 Projet sur la mortalité et la morbidité adultes, Tanzanie.
forestière de Kilimandjaro. Plusieurs sources et rivières naissent dans cette zone pour aller baigner à la fois les basses terres et la zone centrale avant de se jeter dans le bassin de la rivière Pangani. Le district comporte quatre divisions administratives, 11 quartiers et 61 villages. Le site de surveillance démographique de Hai s'étend à une latitude oscillant entre 3,13° et 3,46° S, alors que sa longitude varie de 37,11° à 37,36° E. Trois des quatre divisions du district se trouvent dans l'ASD.
En 1999, le site couvert par le SSD de Hai était habité par environ 154 000 personnes et, de 1992 à 1999, affichait un taux annuel de croissance moyen de 1,7 p. 100. Il comprend 36 000 ménages (chiffre arrondi au millier le plus près), et la taille moyenne de ceux-ci est de 4,6 personnes. On entend par « ménage » un groupe de personnes qui partagent leurs repas. De nombreux villages de l'ASD sont en milieu rural, et quelques-uns en milieu périurbain. Les principaux groupes ethniques sont les Chagga et les Maasai. Les grands groupes religieux établis dans la région sont les chrétiens (79 p. 100) et les musulmans (20 p. 100). Les langues indigènes sont communément parlées dans les villages, bien que la langue nationale officielle, le kiswahili, soit largement comprise et parlée.
L'agriculture, le bétail, les produits laitiers, les mines commerciales et l'industrie artisanale sont les principaux secteurs économiques. Le district de Hai comprend actuellement 139 écoles primaires, que fréquentent 40 000 élèves au total, 13 écoles secondaires (à la fois publiques et privées), que fréquentent 5 000 élèves, et cinq écoles techniques post primaires, que fréquentent 720 élèves. Environ 95 p. 100 des enfants d'âge scolaire vont à l'école, et approximativement 96 p. 100 de la population est alphabétisée.
Le district comporte deux hôpitaux, deux centres de santé, 39 dispensaires et 61 postes sanitaires de village. Ces établissements fournissent des services curatifs et préventifs et font la promotion de la santé. Environ 85 p. 100 des enfants âgés de moins de cinq ans sont immunisés contre cinq grandes maladies transmissibles. L'eau ne manque pas dans les zones de moyenne et de haute altitudes, mais elle est souvent polluée de microbes, de minéraux toxiques et de produits chimiques utilisés dans l'agriculture.
Le bois est la principale source d'énergie. Comme la population croît rapidement, la demande pour le bois de chauffage monte en flèche, si bien qu'on a commencé à empiéter sur la réserve forestière du parc national de Kilimandjaro. Trente-six des 61 villages ont de l'électricité, mais l'utilisation de cette source d'énergie est limitée en raison de son coût. De rares ménages ont recours au biogaz (gaz produit de déchets, comme la bouse de vache et les rejets agricoles).
Le district de Hai est desservi par un réseau de transports auquel sont reliés 710 km de routes et un aéroport (aéroport international de Kilimandjaro). La plupart des routes ne sont pas revêtues et deviennent souvent impraticables durant la saison des pluies. Les données recueillies dans la collectivité indiquent que le VIH/sida, le cancer, la périnatalité, les maladies fébriles aiguës (y compris le paludisme), la pneumonie, les affections diarrhéiques, les blessures (intentionnelles ou non), la malnutrition et la maternité sont les principales causes de décès à Hai.
Le SSD est mis en œuvre dans la région de Hai dans le but premier de produire des dénominateurs démographiques fiables, essentiels au suivi continu de la mortalité par cause. Ces activités de suivi de la population et de la mortalité ont permis aux autorités municipales d'obtenir une mine de renseignements sur le fardeau des maladies, l'utilisation des infrastructures sanitaires avant les décès et les conditions de vie de la population. Ces renseignements servent à assurer une planification axée sur les résultats ainsi que l'évaluation constante des services de santé. Le ministère de la Santé de la Tanzanie et l'équipe municipale de gestion des soins de santé supervisent les activités de suivi dans le cadre de la deuxième phase du Projet sur la mortalité et la morbidité adultes (PMMA-2). L'objectif du PMMA-2 est de diminuer la mortalité et la morbidité imputables à des conditions qui tendent à toucher et à désavantager plus particulièrement les couches pauvres de la Tanzanie, et ce, en redressant ces conditions par des interventions ciblées sur la santé. Pour y parvenir, le projet mise sur le renforcement d'une planification axée sur les résultats ainsi que sur la prestation de services de santé rentables. Le tout s'inscrit dans une réforme dans les districts couverts par le projet ainsi qu'au ministère de la Santé de la Tanzanie.
Créé en 1992, le PMMA a pour mission d'informer le ministère de la Santé de la Tanzanie des incidences stratégiques de la mortalité et de la morbidité adultes à l'échelle nationale. La surveillance démographique et le suivi des mortalités dans le cadre des deux phases du PMMA se font dans les districts de Temeke et d'llala (Dar es Salaam), le district rural de Morogoro (région de Morogoro), ainsi que le district de Hai (voir les chapitres 9 et 12). En 1992, l'ASD de Hai comprenait 51 villages ruraux, pour une population totale de 142 000 habitants. Aujourd'hui, sa population totale s'établit à 154 000 habitants. Bien que l'accent ait d'abord été mis sur les adultes, le SSD a recueilli des données sur tous les groupes d'âge.
Comme on l'a précisé, c'est en 1992 qu'ont débuté les activités de suivi. Depuis, un recensement est effectué tous les ans. Le SSD fait désormais partie intégrante des structures nationales et régionales. Au ministère de la Santé, c'est au Système national de sentinelles de surveillance que revient la responsabilité générale de recourir au SSD pour recueillir des données sur la population et la mortalité. Le site de Dar es Salaam et les sites ruraux de Morogoro participent également à ce système, et le site de Rufiji alimente celui-ci en données sur la mortalité par cause. On s'attend à ce que les activités de suivi soient intégrées aux dispositifs habituels du district. Le suivi de la mortalité se poursuivra, et le SSD continuera d'être exploité tant que le district n'aura pas trouvé de solution de rechange rentable pour générer des dénominateurs démographiques fiables.
La population suivie par le SSD (au moment de son lancement) s'établissait volontairement près du niveau que Hayes et al. (1989) considèrent comme le meilleur pour évaluer la mortalité par cause. On a choisi d'inclure le site rural relativement très peuplé de Hai parmi les trois premières régions de mise en œuvre du PMMA, parce qu'il se caractérise par une diversité de conditions de vie et que les niveaux socio-économiques et la densité démographique y varient.
L'équipe de gestion des soins de santé du district de Hai et le conseil de district (par l'entremise du bureau du directeur exécutif et du comité des services sociaux) sont les principaux utilisateurs des données à l'échelle régionale, alors que ce titre revient au ministère de la Santé de la Tanzanie à l'échelle nationale. Parmi les autres destinataires de ces données figurent :
• le Programme national de lutte contre le sida, une initiative multisectorielle mise en œuvre par le gouvernement;
• le Bureau du vice-président (d'où proviennent les indicateurs de surveillance sur la pauvreté et le bien-être de la population tanzanienne);
• les initiatives du ministère de la Santé visant à contrôler le paludisme (par exemple, la promotion des moustiquaires traitées à l'insecticide et la politique nationale relative aux médicaments antipaludéens);
• des organismes non gouvernementaux (par exemple, l'Association pour la santé publique de la Tanzanie);
• divers projets (par exemple, World Vision-Tanzania);
• des donateurs (pour évaluer le rendement du secteur de la santé);
• l'Équipe nationale de surveillance de la pauvreté;
• d'autres intervenants, comme le ministère de l'Éducation, le Bureau de la statistique et le ministère du Travail et du Développement de la jeunesse;
• des chercheurs tanzaniens et internationaux.
RECENSEMENT INITIAL ET RONDES DE SURVEILLANCE DE MISE À JOUR—On a effectué un recensement initial en 1992, en procédant à un recensement initial pour déterminer qui résidait dans chaque ménage suivi. On a utilisé un seul formulaire par ménage. Par la suite, la population a été recensée une fois par année, tous les mois de juillet, au cours d'une période de huit semaines. Si les rondes de surveillance de mise à jour n'ont lieu qu'une fois par année, le suivi de la mortalité, qui fournit de l'information sur les causes probables de décès, est continu. Les causes probables de décès sont déterminées par des autopsies verbales (AV). Cinquante-six membres des villages—pour la plupart des assistants médicaux en milieu rural, des infirmières, des travailleurs de la santé au service des villages ou du personnel médical à la retraite—sont payés une modique somme pour agir à titre d'agents enquêteurs lors des rondes de surveillance. Ils sont aussi des informateurs clés pour signaler régulièrement les décès à l'équipe de supervision des AV. Cinq agents cliniciens du district composent l'équipe de supervision des AV. Lors de chaque passage de mise à jour, on imprime l'information obtenue du passage précédent sur de nouveaux formulaires. Tous les ménages sont visités, et un adulte membre y est interrogé. Les agents enquêteurs vérifient et, s'il y a lieu, mettent à jour les données existantes. Lorsque de nouveaux ménages s'ajoutent, soit en raison d'une immigration, soit à cause de la division de ménages existants (par exemple, à la suite d'un mariage), ils sont enregistrés sur de nouveaux formulaires. Les agents enquêteurs, appuyés par dix chefs de concession (chefs de secteur locaux qui sont responsables de dix ménages et sont censés connaître les membres de leur secteur), identifient ces ménages. Les événements démographiques (naissances et décès) ainsi que les migrations se rapportant à chaque ménage sont enregistrés. On recueille les renseignements suivants pour chaque personne suivie : le nom, l'âge, le sexe, le lien avec le chef du ménage, la profession principale, le statut matrimonial, la consommation d'alcool et de tabac, la date d'entrée dans le ménage, le mode d'entrée, la date de sortie, le mode de sortie et la survie des parents. Quelques questions sur les habitudes religieuses ont récemment été ajoutées. Le suivi des migrations se limite aux dates d'entrée et de sortie ainsi qu'à la région d'origine ou à la destination; les migrations successives de personnes à l'intérieur et à l'extérieur de l'aire de surveillance ne sont pas reliées. Aussi, s'il est possible de déterminer qui réside dans l'ASD à n'importe quel moment donné (et, par le fait même, de calculer les dénominateurs), on ne peut connaître le laps total de temps qu'une personne en particulier y aurait passé.
SUIVI PROSPECTIF DE IA MORTALITÉ—L'objectif premier orientant l'approche du PMMA dans l'exploitation du SSD est de fournir des données recueillies par des « sentinelles » sur le fardeau des maladies pour éclairer la planification des soins de santé et l'établissement des priorités. Conformément à cet objectif, des efforts sont déployés pour déterminer la cause de tout décès survenant dans l'aire de surveillance. On se sert d'un bref questionnaire standard pour recueillir les commentaires des proches et des soignants. Différents formulaires sont utilisés en fonction de l'âge de la personne décédée, c'est-à-dire un pour les bébés de moins de 31 jours, un autre pour les enfants âgés entre 31 jours et cinq ans et un dernier pour toutes les personnes âgées de plus de cinq ans. Le formulaire contient des sections pour identifier le répondant, donner l'identité du personne décédée, préciser les événements (question ouverte), établir la liste des diagnostics précédents, détailler les symptômes et leur durée, énumérer les soins de santé recherchés avant le décès, dresser les antécédents médicaux du ménage et résumer toute preuve appuyant l'AV, comme un dossier médical ou un certificat de décès. Un membre du personnel médical qualifié remplit le formulaire après avoir interrogé un ou plusieurs proches ou soignants de la personne défunte. Dans la mesure du possible, cette entrevue a lieu dans les six semaines suivant le décès. Les décès sont habituellement signalés par les informateurs clés basés dans la collectivité qu'on a décrits ci-dessus. Les informateurs clés sont choisis en raison de leur connaissance des événements dans leur milieu, notamment et plus probablement les décès. En outre, un bulletin d'information est distribué dans la collectivité afin de lui montrer les avantages de sa participation au système de surveillance pour l'inciter à faire part des décès aux informateurs clés. On a récemment remis un turubai (tente bâchée) à chaque informateur clé d'un village ou d'une région afin que les familles endeuillées puissent l'emprunter durant les cérémonies mortuaires. Les informateurs clés ont ainsi pu obtenir de l'information sur les décès survenus dans leur milieu pour en faire part au superviseur. Le personnel responsable des AV rencontre régulièrement les informateurs clés pour être mis au courant des nouveaux décès. Il s'entretient ensuite avec les proches ou les soignants des personnes défuntes pour confirmer les décès et procéder aux AV.
Deux médecins indépendants déterminent la cause de chaque décès. Jusqu'en 1999, une version modifiée de la nomenclature ICD-10 était utilisée à cette fin. Depuis 2000, on a plutôt recours à une liste de codes généraux plus restreinte. Les diagnostics donnés par les deux codeurs sont comparés, et tout écart est soumis à un troisième codeur. Si les trois codeurs se contredisent, la mention « cause incertaine ou inconnue » apparaît sur le formulaire. Lorsque les circonstances le permettent, on tente d'obtenir une preuve à l'appui de la cause du décès, comme des dossiers médicaux, que la personne défunte ait été hospitalisée ou non, un certificat de décès ou un permis d'inhumer.
Les agents enquêteurs rencontrent leur superviseur chaque semaine afin d'évaluer les progrès et de résoudre divers problèmes. De plus, durant le recensement, un superviseur de terrain examine tous les formulaires remplis et retourne ceux qui comportent des erreurs ou manquent de cohérence afin que les agents enquêteurs les corrigent. Les formulaires retenus à l'étape de l'inspection sont envoyés au centre informatique de Dar es Salaam, et leur contenu est entré à l'ordinateur. Tous les formulaires de recensement dans lesquels on a trouvé des erreurs durant l'entrée des données sont archivés, puis retournés sur le terrain afin qu'on les corrige. Après avoir été corrigés, les formulaires sont renvoyés au centre, où on règle les problèmes notés et archive à nouveau les formulaires.
Les employés reçoivent une formation pour entrer les données dans un microordinateur à l'aide d'un système de saisie spécialement conçu pour le projet dans Microsoft FoxPro. On leur enseigne comment remplir les formulaires de recensement afin que, en plus d'utiliser les options de validation informatique, ils puissent repérer les erreurs et les problèmes de cohérence. Les options de validation varient du simple contrôle par fourchette à la recherche des problèmes de cohérence entre les membres d'un ménage (par exemple, une personne enregistrée comme « épouse », mais pour laquelle la mention «jamais mariée » apparaît à la question sur le statut matrimonial).
Plusieurs méthodes sont offertes pour assurer la qualité des données, y compris des vérifications sur le terrain ou durant le processus d'entrée des données. Les superviseurs visitent un échantillon aléatoire de ménages pour vérifier les données enregistrées dans les formulaires et veiller à ce que le recensement couvre tous les ménages et ne comporte aucun ménage inexistant. Après sa visite, chaque agent enquêteur procède à de nouvelles entrevues auprès d'un échantillon de ménages. En raison de la quantité considérable de renseignements obtenus lors d'un seul recensement, il est impossible d'entrer deux fois toutes les données à des fins de contrôle; aussi tire-t-on plutôt un échantillon de 5 à 10 p. 100 au hasard pour comparer le contenu des formulaires avec les données entrées.
Après chaque entrevue, les agents enquêteurs remettent au ménage rencontré un bulletin d'information dont la production et la distribution coûtent 0,08 $US par ménage. En plus de présenter les résultats du passage précédent sous une forme simplifiée, ce bulletin renferme des messages de sensibilisation en matière de santé. Conçu pour aider les collectivités et leurs dirigeants à mieux comprendre les caractéristiques de la région qu'ils habitent, il témoigne du rôle utile que joue le SSD dans le fonctionnement du système de santé régional. En 1999, 95 p. 100 des ménages avaient déclaré avoir reçu le bulletin, et 81 p. 100 d'entre eux confiaient l'avoir lu.
Les principales données produites par le système sont des estimations de la mortalité par cause dans tous les groupes d'âge. La population actuellement suivie par le SSD s'élève à environ 154 000 habitants; le taux annuel de croissance est de 1,7 p. 100. La taille moyenne des ménages est de 4,6 personnes. Le ratio des hommes par rapport aux femmes est de 100 : 108, et le rapport de la population non adulte à la population adulte est de 91 p. 100. La répartition des groupes d'âge est essentiellement la suivante : les bébés de moins d'un an comptent pour 2,7 p. 100 de la population, les enfants de 1 à 4 ans, pour 11,1 p. 100, ceux de 5 à 14 ans, pour 27,7 p. 100, les adultes de 15 à 64 ans, pour 52,4 p. 100 et ceux de 65 ans et plus, pour 6,1 p. 100 (graphique 10.2). Entre juillet 1992 et juin 1999, la mortalité maternelle s'établissait à 368 pour 100 000 naissances vivantes.
Les chiffres suivants font état des changements de résidence des personnes dans une année et ignorent les déplacements à court terme entre les passages de mise à jour. En 1998-1999, l'aire de surveillance a vu émigrer 14 951 de ses habitants. On connaît la destination de 12 855 d'entre eux; la plupart (48 p. 100) se dirigeaient vers une autre région de Hai, et 10 p. 100 avaient opté pour Dar es Salaam, la capitale commerciale de la Tanzanie. Les autres se sont déplacés ailleurs au pays, à l'exception de quelques-uns ayant choisi de quitter la Tanzanie (surtout pour le Kenya). Durant la même période, 16 575 habitants ont migré à l'intérieur de l'aire de surveillance. Le lieu d'origine de 73 p. 100 d'entre eux est connu : 53 p. 100 provenaient d'autres régions de Hai et 686 (5,6 p. 100 de ceux ayant déclaré leur lieu d'origine), de Dar es Salaam. Les autres étaient originaires d'ailleurs en Tanzanie, à l'exception de 88 personnes venues de dix autres pays, principalement du Kenya.
Graphique 10.2. Pyramide des âges des personnes-années observées au site de surveillance démographique de Hai, Tanzanie, 1995-1999
Le tableau 10.1 illustre la mortalité par âge et par sexe, toutes causes confondues, dans le site couvert par le SSD de Hai.
Tableau 10.1. Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD de Hai, Tanzanie, 1995-99.
Âge (années) |
Décès (nDx) |
Personnes-années observées (nPAx) | ||
Hommes |
Femmes |
Hommes |
Femmes | |
<1 |
699 |
587 |
9 999 |
10 000 |
1 à 4 |
297 |
293 |
43 648 |
43 160 |
5 à 9 |
161 |
118 |
54 209 |
53 555 |
10 à 14 |
79 |
61 |
48 642 |
47 642 |
15 à 19 |
94 |
56 |
36 738 |
38 453 |
20 à 24 |
110 |
150 |
25 682 |
31 591 |
25 à 29 |
164 |
236 |
22 076 |
27 682 |
30 à 34 |
252 |
268 |
20 518 |
25 263 |
35 à 39 |
272 |
211 |
18 068 |
21 215 |
40 à 44 |
236 |
171 |
14 725 |
18 479 |
45 à 49 |
215 |
126 |
12 219 |
13 965 |
50 à 54 |
197 |
105 |
10 877 |
12 920 |
55 à 59 |
154 |
115 |
10 084 |
11 229 |
60 à 64 |
221 |
122 |
10 048 |
10 030 |
65 à 69 |
211 |
133 |
7 186 |
7 266 |
70 à 74 |
247 |
146 |
5 917 |
5 879 |
75 à 79 |
225 |
145 |
3 867 |
3 859 |
80 à 84 |
182 |
161 |
2 407 |
2 867 |
≥85 |
412 |
474 |
2 239 |
2 661 |
Naissances |
10 122 |
|
|
|
TBM |
12,75 |
|
|
|
TBN |
28,59 |
|
|
|
TBAN |
15,84 |
|
|
|
Note : « TBN » signifie taux brut de natalité (nombre actuel de naissances pour 1 000 habitants); « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre actuel de décès pour 1 000 habitants); « TBAN » signifie taux brut d'accroissement naturel (taux brut de natalité moins taux brut de mortalité, multiplié par 100; migrations ignorées); « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nPAx » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
Le PMMA est une initiative du ministère de la Santé de la Tanzanie, financée par le Département pour le développement international (DFID) du Royaume-Uni. Il est mis en œuvre en partenariat avec l'Université de Newcastle (upon Tyne), au Royaume-Uni.
Ce chapitre résulte en partie d'un projet financé par le DFID au profit de la Tanzanie et d'autres pays en développement, et les opinions exprimées ne traduisent pas nécessairement celles de cet organisme.
L'équipe du PMMA comprend K.G.M.M. Alberti, Richard Amaro, Yusuf Hemed, Berlina Job, Gregory Kabadi, Judith Kahama, Joel Kalula, Ayoub Kibao, John Kissima, Henry Kitange, Regina Kutaga, Mary Lewanga, Frederic Macha, Haroun Machibya, Honorati Masanja, Louisa Masayanyika, Mkamba Mashombo, Godwill Massawe, Gabriel Masuki, Ali Mhina, Veronica Mkusa, Ades Moshy, Hamisi Mponezya, Robert Mswia, Deo Mtasiwa, Ferdinand Mugusi, Samuel Ngatunga, Mkay Nguluma, Peter Nkulila, Seif Rashid, JJ. Rubona, Asha Sankole, Daudi Simba, Philip Setel, Nigel Unwin et David Whiting.
Nous tenons à remercier l'équipe municipale de gestion des soins de santé de Hai pour sa collaboration et son soutien continus. Nous sommes aussi reconnaissants au personnel de soutien du PMMA, qui n'a pas ménagé les efforts pour contribuer à l'atteinte de nos objectifs : Mariana Lugemwa, Dorothy Lyimo, Rukia Mwamtemi, Getrude Peter, Charles William, Mustapha Kahise et Juma Mfmanga. Enfin, merci du fond du cœur à tous ceux et celles qui habitent dans l'aire de surveillance pour leur patience et leur coopération.
This page intentionally left blank
Le SSD d'Ifakara (latitude oscillant entre 8°00' et 8°35' S, longitude variant entre 35°58' et 36°48' E et altitude s'élevant entre 270 et 1 000 m au-dessus du niveau de la mer) comprend 25 villages des districts de Kilombero et d'Ulanga, dans la région de Morogoro, au sud-ouest de la Tanzanie, à environ 320 km de Dar es Salaam (graphique 11.1). Il couvre 80 km sur 18 km du district de Kilombero et 40 km sur 25 km du district d'Ulanga, pour un total de 2 400 km2 de savane guinéenne dans la plaine d'inondation de la rivière Kilombero, qui sépare les deux districts. Les monts Udzungwa sont situés au nord-ouest. Si la saison des pluies dure de novembre à mai, les précipitations peuvent se produire à n'importe quel mois de l'année. Les précipitations annuelles varient entre 1 200 et 1 800 mm, et la température annuelle moyenne s'élève à 26 °C.
Graphique 11.1. Emplacement du site suivi par le SSD d'Ifakara, Tanzanie (population suivie : 60 000 habitants)
1 Centre de recherche en développement et santé, Tanzanie.
2 Institut tropical suisse, Suisse.
Cette ASD compte une population de 60 000 habitants, qui vivent dans quelque 12 000 ménages ruraux dispersés. Sa densité de population est de 25 habitants par km2. Elle présente un vaste mélange de groupes ethniques, dont les Wandamba, les Wapogoro, les Wabena, les Wambunga et les Wahehe. Environ 40 p. 100 de sa population est de religion musulmane, et 60 p. 100 est chrétienne. Si la majorité des habitants parlent la langue de leur propre groupe ethnique, il n'en demeure pas moins que la langue nationale, le swahili, est répandue.
Les occupations les plus courantes sont liées à l'agriculture de subsistance, à la pêche et au commerce à petite échelle; le riz et le maïs constituent les cultures vivrières prédominantes. L'âge médian d'inscription à l'école est 8,75 ans. Le taux d'alphabétisation chez les adultes est de 88 p. 100 pour les hommes et de 69 p. 100 pour les femmes. La plupart des habitations de cette région ont des murs en terre séchée et des toits de chaume, mais jusqu'à un tiers sont recouvertes de murs de briques et de toits de tôle ondulée. La plupart des familles possèdent une résidence secondaire, appelée shamba (maison de ferme), où elles demeurent à l'époque des semailles et des récoltes. Les sources d'eau les plus répandues sont les puits de surface, les puits ouverts et les rivières.
Le site ne dispose d'aucune route revêtue, et certains villages sont coupés des voies de communication lorsque se produisent des inondations. Un service d'autobus saisonnier fonctionne jusqu'à trois fois par jour entre les municipalités d'Ifakara, de Mahenge et de Malinyi. Le chemin de fer Tazara relie les municipalités d'Ifakara et de Mlimba. Aucun service téléphonique ne dessert le site suivi, et la plupart des ménages ne sont pas approvisionnés en électricité. Dans certains villages, les postes missionnaires catholiques sont reliés par un réseau de radiotéléphones.
Le système de santé publique compte sur des travailleurs de la santé disséminés dans les villages ainsi que sur des postes sanitaires, des dispensaires, des centres de santé et des hôpitaux, qui proposent des soins de qualité variable. À Ifakara, capitale du district de Kilombero, l'hôpital principal est vaste et bien équipé. Il s'est vu assigner une vocation régionale. L'hôpital de Mahenge, capitale du district d'Ulanga, a des infrastructures plus limitées. Les services de santé destinés aux mères et aux enfants sont bien développés, et la couverture vaccinale est élevée : à Kilombero, 74 p. 100 des enfants sont immunisés contre la rougeole avant l'âge d'un an, par comparaison à 63 p. 100 à Ulanga. L'utilisation des services sanitaires est également assez bonne : 49 p. 100 des enfants âgés de moins de cinq ans ayant été déclarés malades dans une période de deux semaines ont visité un établissement. Cette proportion est légèrement plus faible à Ulanga, où 39 p. 100 des enfants malades ont été conduits à un tel établissement.
Selon les services de santé et la population locale, le paludisme constitue le principal problème de santé tant chez les adultes que chez les enfants (Tanner et al., 1991). La transmission du paludisme par le Plasmodium falciparum est intense et constante, en dépit de fluctuations saisonnières dans le nombre de moustiques, qui culmine pendant les pluies. L'Anopheles gambiœ et l'Anopheles funestus sont les principaux vecteurs, avec un nombre évalué à entre 200 et 300 morsures infectieuses par personne par année dans les zones rurales à proximité d'Ifakara (Smith et al., 1993). Les attaques paludéennes fatales atteignent surtout les enfants, plus particulièrement ceux âgés de moins d'un an (Schellenberg et ai, 1999). L'anémie est très répandue : 86 p. 100 des enfants de moins de cinq ans présentent un certain niveau d'anémie (Hb < 11 g/dl), et 9 p. 100 de ceux de 6 à 11 mois souffrent d'anémie pouvant entraîner la mort (Hb < 5 g/dl). Le paludisme représente la principale cause de ce type d'anémie (Menendez et al., 1997).
En 1997, les dépenses mensuelles moyennes des ménages ont varié de 77 à 96 $US, selon la saison, et 75 p. 100 d'entre elles étaient destinées à l'achat de nourriture.
De janvier à mai 1999, une partie de cette région a connu une période de famine, durant laquelle le gouvernement, le Programme alimentaire mondial et des organismes non gouvernementaux ont distribué de l'aide alimentaire d'urgence. A partir du milieu de 1997, on a mis en œuvre un programme de promotion sociale des moustiquaires traitées aux insecticides pour contrôler le paludisme à Kilombero et à Ulanga. Les populations sont en faveur des moustiquaires, puisque 54 p. 100 des enfants âgés de moins de cinq ans en utilisent et que 37 p. 100 d'entre eux ont des moustiquaires traitées de façon permanente. La plupart des autres moustiquaires ne sont toutefois pas traitées régulièrement : seulement 13 p. 100 des enfants âgés de moins de cinq ans dorment sous une moustiquaire récemment traitée.
Le but premier du SSD était de fournir un cadre d'évaluation pour le programme de promotion sociale des moustiquaires traitées (Armstrong Schellenberg et al., 1999). Les objectifs actuellement poursuivis sont les suivants :
• recueillir des renseignements exacts sur la santé et la survie;
• faciliter l'utilisation de ces renseignements afin d'améliorer la santé aux échelles régionale et nationale;
• fournir un cadre de recherche sur la santé axée sur la population en harmonie avec les priorités et les besoins en matière de santé.
À ses débuts, en 1996, la surveillance démographique portait sur une population de 52 000 habitants. La population actuelle, c'est-à-dire celle recensée à la fin de 1999, compte 60 000 habitants. Les visites des ménages ont lieu tous les quatre mois, et les renseignements sur les grossesses, les naissances, les décès et les migrations sont recueillis à l'aide du registre des ménages (RM), élaboré à l'origine à Navrongo, au Ghana (Binka et al., 1999). Entre les visites des ménages, les informateurs clés déclarent les naissances et les décès à mesure qu'ils surviennent. Aucun questionnaire d'autopsie verbale (AV) n'a été utilisé avant 2000, bien que les décès survenus chez les enfants nés en 1998 et en 1999 aient donné lieu, par la suite, à une question ouverte sur les événements ayant conduit au décès de l'enfant. Le niveau d'instruction, le type de toiture et une liste brève des biens des ménages sont évalués chaque année. D'autres enquêtes menées auprès d'échantillons de la population ont porté sur les perceptions du paludisme, son traitement et sa prévention; les dépenses des ménages; le consentement à payer pour des moustiquaires traitées; la fécondité; la prise d'un enfant en nourrice; l'évaluation d'un système de bons de réduction pour l'acquisition de moustiquaires; l'effet des moustiquaires traitées sur la survie des enfants ainsi que sur la prévalence du paludisme et de l'anémie.
L'équipe du SSD compte actuellement 39 employés à temps plein : 22 agents enquêteurs, huit superviseurs, deux gestionnaires adjoints de terrain, trois agents de saisie, un agent d'archivage, un chauffeur, un gestionnaire des données et un gestionnaire de terrain. Cette équipe œuvre sous la coordination générale d'un démographe ou d'un épidémiologiste. En outre, dans les sous-villages, 104 informateurs clés choisis par les chefs de village reçoivent une modeste indemnité pour chaque événement dont ils font part. Les agents enquêteurs habitent dans les villages où ils travaillent et se déplacent à bicyclette. Les superviseurs vivent aussi dans l'ASD et ont des réunions hebdomadaires avec les gestionnaires et le personnel affecté à la gestion des données à Ifakara. Ils se déplacent en vélomoteur. Tout le personnel de terrain prend part aux réunions mensuelles, à Ifakara, tandis que les informateurs clés assistent à des rencontres qui ont lieu tous les quatre mois dans l'ASD.
Le SSD d'Ifakara est une unité relevant du Centre de recherche en développement et santé d'Ifakara, un organisme tanzanien indépendant. Ses partenaires scientifiques actuels sont l'Institut tropical suisse (ITS), les centres de lutte contre la maladie des États-Unis (Centers for Disease Control—CDC), le ministère de la Santé de la Tanzanie, le Centre de recherches pour le développement international (CRDI), le Programme d'interventions essentielles en santé en Tanzanie (PIEST), le Projet sur la mortalité et la morbidité adultes (PMMA) et l'Organisation mondiale de la santé (OMS). Le financement du SSD est assuré par la Direction du développement et de la coopération (DDC) de la Suisse, les CDC, l'OMS, l'ITS et le Fonds national suisse de la recherche scientifique (FNSRS).
Les données produites par le SSD sont communiquées à la collectivité dans un bulletin d'information (distribué aux ménages à chaque passage) ou lors de rencontres avec les dirigeants communautaires. Les résultats sont également mis à la disposition des équipes régionales de gestion des soins de santé sous la forme de documents imprimés et dans le cadre des réunions régionales de planification sanitaire.
À l'origine, cette aire de surveillance avait été sélectionnée parce qu'elle se situait en milieu rural et qu'elle comprenait des portions de deux districts. La population cible initiale, qui comptait 50 000 habitants, était appropriée afin d'évaluer le programme de promotion sociale des moustiquaires traitées pour lutter contre le paludisme.
RECENSEMENT INITIAL—Un recensement initial a été effectué de septembre à décembre 1996. On a enregistré le nom, le sexe et la date de naissance des habitants, ainsi que les liens au sein des ménages, et on a tracé des croquis cartographiques pour repérer les ménages et noter l'emplacement approximatif de chaque shamba.
RONDES DE SURVEILLANCE DE MISEÀ JOUR—Depuis janvier 1997, chaque ménage est visité tous les quatre mois par un agent enquêteur du SSD, qui met à jour les données antérieures en s'informant auprès d'un membre adulte du ménage des immigrations et des émigrations, des grossesses, des naissances et des décès. Les autopsies verbales, confiées à un superviseur de terrain, ont commencé en septembre 2000.
SUIVI PROSPECTIF DE LA MORTALITÉ—Dans chaque village, des informateurs basés dans chaque kitongoji (sous-village) font part des naissances et des décès entre les visites effectuées tous les quatre mois. Ils notent tous les événements de ce type dans un carnet. Leur information est vérifiée tous les mois, puis transcrite dans un formulaire standard par un superviseur de terrain. En échange de leur travail, les informateurs reçoivent une modeste somme pour chaque événement qu'ils rapportent et pour chaque rencontre mensuelle à laquelle ils assistent avec leur superviseur.
SUPERVISION ET CONTRÔLE DE LA QUALITÉ—Chaque semaine, les superviseurs rendent à nouveau visite, en les choisissant au hasard, à 10 p. 100 des ménages sélectionnés par les agents enquêteurs du SSD et reprennent l'entrevue. Lors de ces entrevues, les superviseurs n'ont pas accès aux données originales, mais ils en utilisent une copie comportant un nombre aléatoire d'erreurs délibérées qu'ils doivent détecter et corriger. Chaque semaine, les superviseurs accompagnent également chaque agent enquêteur pour surveiller les entrevues auprès d'un échantillon pratique de convenance de deux ménages. De plus, des gestionnaires de terrain et leurs adjoints procèdent à des vérifications ponctuelles de chacun des agents enquêteurs et des superviseurs au moins à chaque passage. Ils choisissent au hasard un point de départ, d'où ils vérifient si tous les ménages avoisinants ont été enregistrés. Les renseignements fournis par les informateurs dans les villages sont vérifiés en les comparant avec ceux des agents enquêteurs du SSD.
Tous les formulaires sont transmis à Ifakara, où ils sont archivés par un agent d'archivage, avant d'être traités par les agents chargés de mettre à jour les bases de données avec chaque visite des ménages et chaque événement (grossesse, naissance, décès ou migration) noté lors des visites. Les données de recensement hebdomadaires sont entrées dans la base de données du RM et traitées avant la réunion sur le terrain de la semaine suivante. Des logiciels de vérification sont mis en fonction, et toute incohérence ou demande d'information est communiquée à l'équipe de terrain, qui devra procéder aux corrections exigées dans les deux semaines suivant l'entrevue originale.
Les données sur la population, la mortalité et la fécondité sont transmises aux chefs de village chaque année ou plus souvent, s'ils en font la demande. Elles sont résumées et communiquées à chaque ménage de l'ASD dans un bulletin d'information. Une rétroaction est donnée aux travailleurs de la santé à l'échelle du district dans le cadre de rencontres semestrielles. Les résultats du SSD sont disséminés aux échelles nationale et internationale par la production de rapports et de publications techniques.
Graphique 11.2. Pyramide des âges des personnes-années observées au site de surveillance démographique d'Ifakara, Tanzanie, 1997-1999
Trois pour cent de la population est âgée de moins d'un an; 16 p. 100, de 0 à 4 ans; 26 p. 100 de 5 à 14 ans; 53 p. 100, de 15 à 64 ans; 4 p. 100, de plus de 65 ans (graphique 11.2). Le rapport de la population non adulte à la population adulte est de 87 p. 100, et 51 p. 100 des personnes sont de sexe féminin, ce qui donne un rapport de masculinité de 97 hommes pour 100 femmes. La fécondité totale est évaluée à 4,8 naissances par femme. En 1999, le taux de mortalité infantile était de 90 pour 1 000 naissances vivantes, tandis que la mortalité chez les enfants âgés de 1 à 4 ans atteignait 12,9 pour 1 000 par année. La taille moyenne des ménages est de 5,0, et 81 p. 100 des chefs de ménage sont des hommes. La population est très mobile, la majorité des familles choisissant de s'établir dans les zones de shamba plusieurs semaines, selon la saison agricole.
Le tableau 11.1 fait état du niveau de mortalité selon l'âge et le sexe, toutes causes confondues, au site du SSD d'Ifakara.
Tableau 11.1 Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD d'Ifakara, Tanzanie, 1997-1999
Âge (années) |
Décès (nDx) |
Personnes-années observées (nPAx) | ||
Hommes |
Femmes |
Hommes |
Femmes | |
<1 |
218 |
258 |
2 718 |
2 829 |
1 à 4 |
133 |
137 |
9 830 |
10 540 |
5 à 9 |
29 |
39 |
11 525 |
11 657 |
10 à 14 |
12 |
16 |
10 368 |
9 995 |
15 à 19 |
19 |
22 |
1 980 |
8 119 |
20 à 24 |
25 |
29 |
6 385 |
7 014 |
25 à 29 |
32 |
37 |
5 237 |
5 940 |
30 à 34 |
47 |
39 |
4 492 |
4 768 |
35 à 39 |
46 |
26 |
3 896 |
4 249 |
40 à 44 |
36 |
29 |
3 182 |
3 495 |
45 à 49 |
29 |
22 |
2 569 |
2 762 |
50 à 54 |
36 |
26 |
2 225 |
2 542 |
55 à 59 |
51 |
28 |
1 854 |
2 226 |
60 à 64 |
37 |
38 |
1 754 |
1 970 |
65 à 69 |
36 |
37 |
1 315 |
1 517 |
70 à 74 |
44 |
42 |
813 |
797 |
75 à 79 |
47 |
35 |
677 |
507 |
80 à 84 |
19 |
18 |
214 |
220 |
≥85 |
21 |
17 |
132 |
126 |
Naissances |
5 106 |
|
|
|
TBM |
11,35 |
|
|
|
TBN |
31,98 |
|
|
|
TBAN |
20,63 |
|
|
|
Note : « TBN » signifie taux brut de natalité (nombre actuel de naissances pour 1 000 habitants); « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre actuel de décès pour 1 000 habitants) ; « TBAN » signifie taux brut d'accroissement naturel (taux brut de natalité moins taux brut de mortalité, multiplié par 100; migrations ignorées); « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nPAx » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
Nous tenons à remercier les résidants de l'ASD, le Dr Lwilla et le Dr Mbena, médecins locaux des districts de Kilombero et d'Ulanga, ainsi que le personnel de terrain et celui de la salle de documentation du SSD d'Ifakara. Nous sommes également reconnaissants à la DDC, aux CDC, à l'OMS, à l'ITS et au FNSRS pour leur soutien financier.
This page intentionally left blank
Le district de Morogoro se situe dans la région de Morogoro, à environ 180 km de Dar es Salaam. La densité de sa population est faible et sa topographie, façonnée par des montagnes et des plaines, est variée (graphique 12.1). Il couvre une superficie de 19 250 km2 et comporte dix divisions administratives, qui se scindent elles-mêmes en 43 quartiers, lesquels forment 215 villages enregistrés. Le site de surveillance démographique de Morogoro s'étend à une latitude oscillant entre 6,60° et 7,29° S, alors que sa longitude varie de 37,35° à 38,30° E. Soixante-et-un des 215 villages enregistrés se trouvent dans l'ASD. Ces villages appartiennent à trois divisions, c'est-à-dire celles de Ngerengere, de Kingolwira et de Mlali. Ils s'étendent sur un vaste territoire, notamment les basses terres et les pentes de la chaîne de montagnes Uluguru. Les villages les plus isolés (Kidunda et Usungura) sont près de la réserve de chasse de Selous, à environ 160 km de la zone centrale du district.
Graphique 12.1. Emplacement du site suivi par le SSD de Morogoro, Tanzanie (population suivie : 120 000 habitants)
1 Projet sur la mortalité et la morbidité adultes, Tanzanie.
L'aire de surveillance compte actuellement 120 000 habitants et sa population affiche un taux annuel de croissance de 3,6 p. 100. Elle comprend 31 000 ménages, et la taille moyenne de ceux-ci est de 4,0 personnes. On entend par « ménage » un groupe de personnes qui partagent leurs repas. Environ 18 p. 100 des ménages sont dirigés par une personne seule. Surtout située en milieu rural, cette ASD est généralement pauvre : elle compte parmi les 50 p. 100 de régions parmi les plus démunies de la Tanzanie, selon les indicateurs sur la pauvreté et le bien-être fournis en 1999 par le Bureau du vice-président. Les principaux groupes ethniques sont les Luguru, les Sagara et les Pogoro. Cependant, la population suivie est une combinaison de divers groupes ethniques. Les principaux grands groupes religieux établis dans la région sont les musulmans (57 p. 100) et les chrétiens (41 p. 100), alors que les autres comptent pour 2 p. 100. Les langues autochtones sont communément parlées dans les villages, bien que la langue nationale officielle, le kiswahili, soit largement comprise et parlée.
Quel que soit l'âge, la principale profession des habitants de cette aire de surveillance est reliée au secteur agricole : 45,2 p. 100 des hommes et 52,7 p. 100 des femmes y ont trouvé un emploi. La proportion de filles fréquentant l'école est légèrement plus élevée que celle des garçons jusqu'à 14 ans. À partir de l'âge de 15 ans, la proportion de personnes sans instruction officielle est de 65 p. 100 chez les femmes, mais de seulement 35 p. 100 chez les hommes.
Environ 40 p. 100 des ménages suivis par le SSD de Morogoro ont accès à l'eau du robinet (dans 34,8 p. 100 des cas, l'eau provient de l'aqueduc public, alors que dans 2,7 p. 100 et 3,2 p. 100 des cas, il s'agit de l'eau du voisin et de sa propre eau, respectivement); 32,3 p. 100 recueillent l'eau de la rivière ou l'eau de pluie; 26,9 p. 100 tirent leur eau d'un puits. Plus de 90 p. 100 de la population utilisent des latrines à fosse. Moins de 1 p. 100 des ménages de l'aire suivie dans le cadre du projet ont recours à l'électricité ou au gaz comme principal combustible pour la cuisson. Quelques villages de l'aire de surveillance de Morogoro ont accès à l'électricité, surtout ceux qui longent les routes principales et ceux qui comportent des infrastructures sanitaires.
Le transport dans le district se fait surtout par voie routière. Les routes reliant Dar es Salaam à Dodoma et à Iringa traversent le district. La plupart des autres routes ne sont pas revêtues et sont difficiles à parcourir durant la saison des pluies. Le district de Morogoro comprend trois hôpitaux, six centres de santé et 81 dispensaires.
Les maladies fébriles aiguës (y compris le paludisme), les pneumonies, les affections diarrhéiques, le VIH/sida, les blessures (intentionnelles ou non), l'anémie, les troubles pulmonaires et la malnutrition sont les principales causes de décès dans cette aire de surveillance.
Le SSD est mis en œuvre à Morogoro dans le but premier de produire des dénominateurs démographiques fiables, essentiels au suivi continu de la mortalité par cause. Les activités de suivi de la population et de la mortalité fournissent aux autorités municipales une mine de renseignements sur le fardeau des maladies, l'utilisation des infrastructures sanitaires avant les décès et les conditions de vie de la population. Ces renseignements servent à assurer une planification axée sur les résultats ainsi que l'évaluation des services de santé. Le ministère de la Santé de la Tanzanie et l'équipe régionale de gestion des soins de santé supervisent les activités de suivi dans le cadre de la deuxième phase du Projet sur la mortalité et la morbidité adultes (PMMA-2). L'objectif du PMMA-2 est de diminuer la mortalité et la morbidité imputables à des conditions qui tendent à toucher et à désavantager plus particulièrement les couches pauvres de la Tanzanie, et ce, en redressant ces conditions par des interventions ciblées sur la santé. Pour y parvenir, le projet mise sur le renforcement d'une planification axée sur les résultats ainsi que sur la prestation de services de santé rentables. Le tout s'inscrit dans une réforme dans les districts couverts par le projet ainsi qu'au sein du ministère de la Santé de la Tanzanie.
La surveillance démographique et le suivi de la mortalité dans le cadre des deux phases du PMMA se font dans le district de Hai (région de Kilimandjaro) et à Dar es Salaam, ainsi qu'à Morogoro (voir les chapitres 9 et 10). En 1992, FASD de Morogoro comptait 99 000 habitants, mais sa population totale a atteint 120 000 habitants. Bien que l'accent ait d'abord été mis sur les adultes, le SSD recueille désormais des données sur tous les groupes d'âge.
C'est en 1992 qu'ont débuté les activités de suivi. Depuis, un recensement est effectué tous les ans. Le SSD fait à la fois partie intégrante des structures nationales et régionales. Au ministère de la Santé, c'est au Système national de sentinelles de surveillance que revient la responsabilité générale de recourir au SSD pour évaluer le fardeau des maladies à l'échelle nationale, à l'aide de données sur la population et la mortalité. Les sites de Hai et de Dar es Salaam participent également à ce système, et le site de Rufiji alimente actuellement celui-ci en données sur la mortalité par cause. Les activités de suivi sont intégrées aux dispositifs habituels du district. Le suivi de la mortalité se poursuivra, et le SSD continuera d'être exploité tant que le district n'aura pas trouvé de solution de rechange rentable pour générer des dénominateurs démographiques fiables.
La population suivie par le SSD s'établissait près du niveau que Hayes et al. (1989) considèrent comme le meilleur pour évaluer la mortalité par cause. On a choisi d'inclure le site de Morogoro parmi les trois premières régions de mise en œuvre du PMMA parce qu'il se caractérise par des conditions de vie difficiles en milieu rural et que la densité de sa population est faible.
RECENSEMENT INITIAL—Comme le recensement national de 1988 n'a pas réussi à fournir une base d'évaluation précise sur les dénominateurs démographiques, on a effectué un recensement initial en 1992. Ce recensement initial visait à déterminer qui résidait dans chaque ménage suivi. Depuis lors, la population a été recensée une fois par année, tous les mois d'août, au cours d'une période de huit semaines. Si les rondes de surveillance de mise à jour n'ont lieu qu'une fois par année, le suivi de la mortalité, qui fournit de l'information sur les causes probables de décès, est, quant à lui, continu. Les causes probables de décès sont déterminées par des autopsies verbales (AV). Environ 86 villageois, pour la plupart des travailleurs de la santé et des enseignants à l'école primaire, sont payés une modique somme pour agir à titre d'agents enquêteurs lors des rondes de surveillance et d'informateurs clés pour signaler les décès à l'équipe de supervision des AV. Quatre agents cliniciens du district composent l'équipe de supervision des AV.
RONDES DE SURVEILLANCE DE MISE À JOUR—Lors des passages de mise à jour, on imprime l'information obtenue du passage précédent sur de nouveaux formulaires. Tous les ménages sont visités, et un adulte membre y est interrogé. Les agents enquêteurs vérifient et, s'il y a lieu, mettent à jour les données existantes. Lorsque de nouveaux ménages s'ajoutent, soit en raison d'une immigration, soit à cause de la division de ménages existants (par exemple, à la suite d'un mariage), ils sont enregistrés sur de nouveaux formulaires. Les agents enquêteurs, appuyés par dix chefs de concession (chefs de secteur locaux qui sont responsables de dix ménages et sont censés connaître les membres de leur secteur); identifient ces ménages. Les événements démographiques (naissances et décès) ainsi que les migrations se rapportant à chaque ménage sont enregistrés. On recueille les renseignements suivants pour chaque personne suivie : le nom, l'âge, le sexe, le lien avec le chef du ménage, la profession principale, le statut matrimonial, la consommation d'alcool et de tabac, la date d'entrée dans le ménage, le mode d'entrée, la date de sortie, le mode de sortie et la survie des parents. Quelques questions sur les habitudes religieuses ont récemment été ajoutées afin de mieux connaître les caractéristiques sociales de la population. Le suivi des migrations se limite aux dates d'entrée et de sortie ainsi qu'à la région d'origine ou à la destination; les migrations successives de personnes à l'intérieur et à l'extérieur de l'aire de surveillance ne sont pas reliées. Aussi, s'il est possible de déterminer qui réside dans l'ASD à n'importe quel moment donné (et, par le fait même, de calculer les dénominateurs), on ne peut connaître le laps total de temps qu'une personne en particulier y aurait passé.
SUIVI PROSPECTIF DE LA MORTALITÉ—L'objectif premier orientant l'approche du PMMA dans l'exploitation du SSD est de fournir des données recueillies par des « sentinelles » sur le fardeau des maladies pour éclairer la planification des soins de santé et l'établissement des priorités. Conformément à cet objectif, des efforts sont déployés pour déterminer la cause de tout décès. On se sert d'un bref questionnaire standard pour recueillir les commentaires des proches et des soignants à cette fin. Différents formulaires sont utilisés en fonction de l'âge de la personne décédée, c'est-à-dire un pour les bébés de moins de 31 jours, un autre pour les enfants âgés entre 31 jours et cinq ans et un dernier pour toutes les personnes âgées de plus de cinq ans. Le formulaire contient des sections pour identifier le répondant, donner l'identité de la personne décédée, préciser les événements (question ouverte), établir la liste des diagnostics précédents, détailler les symptômes et leur durée, énumérer les soins de santé recherchés avant le décès, dresser les antécédents médicaux du ménage et résumer toute preuve appuyant l'AV, comme un dossier médical ou un certificat de décès. Un membre du personnel médical qualifié remplit le formulaire après avoir interrogé un ou plusieurs proches ou soignants de la personne défunte. Dans la mesure du possible, cette entrevue a lieu dans les six semaines suivant le décès. Les décès sont habituellement signalés par les informateurs clés basés dans la collectivité. Ceux-ci sont choisis en raison de leur connaissance des événements dans leur milieu, du fait qu'ils entendent probablement parler des décès survenant autour d'eux. En outre, un bulletin d'information est distribué dans la collectivité afin de lui montrer les avantages de sa participation au système de surveillance pour l'inciter à faire part des décès aux informateurs clés. Le personnel responsable des AV rencontre régulièrement les informateurs clés pour être mis au courant des nouveaux décès. Il s'entretient ensuite avec les proches ou les soignants des personnes défuntes pour confirmer les décès et procéder aux AV. Deux médecins indépendants déterminent la cause de chaque décès. Jusqu'en 1999, une version modifiée de la nomenclature ICD-10 était utilisée à cette fin. Depuis 2000, on a plutôt recours à une liste de codes généraux plus restreinte, élaborée dans le cadre du PMMA. Les diagnostics donnés par les deux codeurs sont comparés, et tout écart est soumis à un troisième codeur. Si les trois codeurs se contredisent, la mention « cause incertaine ou inconnue » apparaît sur le formulaire. Comme on l'a noté, lorsque les circonstances le permettent, on tente d'obtenir une preuve à l'appui de la cause du décès.
Durant le recensement, un superviseur de terrain examine tous les formulaires remplis et retourne ceux qui comportent des erreurs ou manquent de cohérence afin que les agents enquêteurs les corrigent. Les formulaires retenus à l'étape de l'inspection sont envoyés au centre informatique de Dar es Salaam, et leur contenu est entré à l'ordinateur. Tous les formulaires de recensement dans lesquels on a trouvé des erreurs durant l'entrée des données sont archivés, puis retournés sur le terrain afin qu'on les corrige. Après avoir été corrigés, les formulaires sont renvoyés au centre, où on règle les problèmes notés et archive à nouveau les formulaires.
Les employés reçoivent une formation pour entrer les données dans un microordinateur à l'aide d'un système de saisie spécialement conçu pour le projet dans Microsoft FoxPro. On leur enseigne comment remplir les formulaires de recensement afin qu'ils puissent utiliser les options de validation informatique et repérer les erreurs et les problèmes de cohérence. Les options de validation varient du simple contrôle par fourchette à la recherche des problèmes de cohérence entre les membres d'un ménage (par exemple, une personne enregistrée comme « épouse », mais pour laquelle la mention « jamais mariée » apparaît à la question sur le statut matrimonial).
Plusieurs méthodes sont offertes pour assurer la qualité des données, par exemple, les vérifications sur le terrain ou durant le processus d'entrée des données. Les superviseurs visitent un échantillon aléatoire de ménages pour vérifier les données enregistrées dans les formulaires et veiller à ce que le recensement couvre tous les ménages et ne comporte aucun ménage inexistant. Après sa visite, chaque agent enquêteur procède à de nouvelles entrevues auprès d'un échantillon de ménages. En raison de la quantité considérable de renseignements obtenus lors d'un seul recensement, il est impossible d'entrer deux fois toutes les données à des fins de contrôle; aussi tire-t-on plutôt un échantillon de 5 à 10 p. 100 au hasard pour comparer le contenu des formulaires avec les données entrées.
Après chaque entrevue, les agents enquêteurs remettent au ménage rencontré un bulletin d'information dont la production et la distribution coûtent 0,10 $US par ménage. En plus de présenter les résultats du passage précédent sous une forme simplifiée, ce bulletin renferme des messages de sensibilisation en matière de santé. Conçu pour aider les collectivités et leurs dirigeants à mieux comprendre les caractéristiques de la région qu'ils habitent, il témoigne du rôle utile que joue le SSD dans le fonctionnement du système de santé régional. En 1998, 94 p. 100 des ménages avaient déclaré avoir reçu le bulletin, et 65 p. 100 d'entre eux confiaient l'avoir lu.
Les principales données produites par le système sont des estimations de la mortalité par cause dans tous les groupes d'âge. La population actuellement suivie par le SSD s'élève à environ 120 000 habitants et affiche un taux annuel de croissance de 3,6 p. 100. La répartition démographique par groupe d'âge est la suivante : les bébés de moins d'un an comptent pour 2,6 p. 100 de la population, les enfants de 1 à 4 ans, pour 9,7 p. 100, ceux de 5 à 14 ans, pour 26,4 p. 100, les adultes de 15 à 64 ans, pour 56,3 p. 100 et ceux de 65 ans et plus, pour 5,0 p. 100. Le ratio des hommes par rapport aux femmes est de 100 : 103, et le rapport de la population non adulte à la population adulte est de 78,6 p. 100. Le taux de mortalité infantile est de 99,7 pour 1 000 naissances vivantes, et le taux de mortalité des enfants âgés de moins de cinq ans est de 39,6 pour 1 000. Entre juillet 1992 et juin 1999, la mortalité maternelle s'établissait à 1 183 pour 100 000 naissances vivantes. La taille moyenne des ménages, dirigés par des hommes dans 73 p. 100 des cas et par des femmes dans 27 p. 100 des cas, est de 4,0 personnes.
La forme de la pyramide des âges (graphique 12.2) dans les deux districts ruraux tanzaniens, établie à l'aide des méthodes de recensement du PMMA, indique un rétrécissement de la base au fil des ans; cela signifie que la proportion réelle des enfants âgés de moins de cinq ans est moins élevée que celle à laquelle on se serait attendu dans un contexte « typique » aux pays en développement, c'est-à-dire une fécondité élevée et une population en pleine croissance. Ce rétrécissement pourrait être imputable à des faits ou à une sous-déclaration des bébés et des jeunes enfants au cours du passage annuel, ou aux deux à la fois. Parmi les causes possibles figurent une fécondité en déclin rapide (à cause du VIH/sida ou de tendances dites « séculaires ») et une mortalité plus élevée chez les enfants (peut-être, en partie, en raison de la pandémie du VIH/sida). De plus, ce phénomène est plus visible dans les villages longeant la principale route qui traverse le district d'est en ouest, ce qui laisse supposer qu'il s'explique en partie par la mobilité des jeunes gens habitant cette zone. Si cette caractéristique de la pyramide des âges est l'effet d'une sous-déclaration des bébés, nos estimations relatives à la mortalité infantile sont trop élevées. Au besoin, à l'aide de méthodes indirectes, il est possible de les corriger.
Le tableau 12.1 illustre la mortalité selon l'âge et le sexe, toutes causes confondues, dans le site couvert par le SSD de Morogoro.
Graphique 12.2. Pyramide des âges des personnes-années observées au site de surveillance démographique de Morogoro, Tanzanie, 1995-1999
Les migrations fluctuent selon la période utilisée pour les définir. Les chiffres suivants font état des changements de résidence des personnes dans une année et ignorent les déplacements à court terme entre les passages de mise à jour. En 1998-1999, l'aire de surveillance a vu émigrer 10 896 de ses habitants. On connaît la destination de 7 887 d'entre eux; la plupart (65 p. 100) se dirigeaient vers une autre région de Morogoro, et 15 p. 100 avaient opté pour Dar es Salaam, la capitale commerciale de la Tanzanie. Les autres se sont déplacés ailleurs au pays, à l'exception de 13 personnes qui ont choisi de quitter la Tanzanie. Durant la même période, 15 585 habitants ont migré à l'intérieur de l'aire de surveillance. Le lieu d'origine de 11 298 (72,4 p. 100) d'entre eux est connu : une proportion similaire de personnes (67 p. 100) provenaient d'autres régions de Morogoro et 809 (7,2 p. 100 de ceux ayant déclaré leur lieu d'origine), de Dar es Salaam. Les autres étaient originaires d'ailleurs en Tanzanie, et à peine quatre personnes venaient d'autres pays.
Tableau 12.1. Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD de Morogoro, Tanzanie, 1995-1999
Âge (années) |
Décès (nDx) |
Personnes-années observées (nPAx) | ||
Hommes |
Femmes |
Hommes |
Femmes | |
<1 |
725 |
795 |
6 403 |
6 585 |
1 à 4 |
648 |
604 |
27 974 |
29 075 |
5 à 9 |
227 |
210 |
37 856 |
37 882 |
10 à 14 |
91 |
84 |
34 925 |
34 064 |
15 à 19 |
104 |
117 |
29 781 |
28 958 |
20 à 24 |
127 |
220 |
20 814 |
24 299 |
25 à 29 |
239 |
334 |
17 289 |
19 878 |
30 à 34 |
246 |
313 |
16 442 |
16 906 |
35 à 39 |
249 |
270 |
13 795 |
14 413 |
40 à 44 |
262 |
183 |
10 814 |
12 606 |
45 à 49 |
273 |
178 |
9 735 |
11 389 |
50 à 54 |
232 |
149 |
8 666 |
10 869 |
55 à 59 |
206 |
145 |
8 002 |
8 392 |
60 à 64 |
244 |
178 |
7 066 |
7 345 |
65 à 69 |
268 |
194 |
5 304 |
5 125 |
70 à 74 |
272 |
179 |
4 329 |
3 221 |
75 à 79 |
210 |
135 |
2 616 |
2 049 |
80 à 84 |
131 |
160 |
1 238 |
984 |
≥85 |
177 |
164 |
632 |
513 |
Naissances |
13 021 |
|
|
|
TBM |
17,74 |
|
|
|
TBN |
24,19 |
|
|
|
TBAN |
6,45 |
|
|
|
Note : « TBN » signifie taux brut de natalité (nombre actuel de naissances pour 1 000 habitants); « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre actuel de décès pour 1 000 habitants); « TBAN » signifie taux brut d'accroissement naturel (taux brut de natalité moins taux brut de mortalité, multiplié par 100; migrations ignorées); « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nPAx » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
Le PMMA est une initiative du ministère de la Santé de la Tanzanie, financée par le Département pour le développement international (DFID) du Royaume-Uni. Il est mis en œuvre en partenariat avec l'Université de Newcastle (upon Tyne), au Royaume-Uni.
Ce chapitre résulte en partie d'un projet financé par le DFID au profit de la Tanzanie et d'autres pays en développement, et les opinions exprimées ne traduisent pas nécessairement celles de l'organisme.
L'équipe du PMMA comprend K.G.M.M. Alberti, Richard Amaro, Yusuf Hemed, Berlina Job, Gregory Kabadi, Judith Kahama, Joel Kalula, Ayoub Kibao, John Kissima, Henry Kitange, Regina Kutaga, Mary Lewanga, Frederic Macha, Haroun Machibya, Honorati Masanja, Louisa Masayanyika, Mkamba Mashombo, Godwill Massawe, Gabriel Masuki, Ali Mhina, Veronica Mkusa, Ades Moshy, Hamisi Mponezya, Robert Mswia, Deo Mtasiwa, Ferdinand Mugusi, Samuel Ngatunga, Mkay Nguluma, Peter Nkulila, Seif Rashid, J.J. Rubona, Asha Sankole, Daudi Simba, Philip Setel, Nigel Unwin et David Whiting.
Nous tenons à remercier l'équipe régionale de gestion des soins de santé de Morogoro pour sa collaboration et son soutien continus. Nous sommes aussi reconnaissants au personnel de soutien du PMMA, qui n'a pas ménagé les efforts pour contribuer à l'atteinte de nos objectifs : Mariana Lugemwa, Dorothy Lyimo, Rukia Mwamtemi, Getrude Peter, Charles William, Mustapha Kahise et Juma Mfinanga. Enfin, merci du fond du cœur à tous ceux et celles qui habitent dans Taire de surveillance pour leur patience et leur coopération.
This page intentionally left blank
L'ASD de Rufiji s'étend à une latitude oscillant entre 7,47° et 8,03° S, alors que sa longitude varie de 38,62° à 39,17° E. Elle se situe à environ 178 km au sud de Dar es Salaam (graphique 13.1), dans le district de Rufiji. Celui-ci compte parmi les six districts de la région côtière, les autres étant Bagamoyo, Kibaha, Kisarawe, Mafia et Mkuranga. Au sud, Rufiji comporte six divisions, où se trouvent 19 quartiers divisés en 94 villages enregistrés et 385 hameaux. Le district de Rufiji couvre une superficie de 14 500 km2. Le SSD de Rufiji suit six quartiers contigus et 31 villages (approximativement une longueur de 60 km sur une largeur de 30 km); il couvre une superficie de 1 813 km2.
Graphique 13.1. Emplacement du site suivi par le SSD de Rufiji, Tanzanie (population suivie : 85 000 habitants)
Rufiji se caractérise par une altitude moyenne de moins de 500 m au-dessus du niveau de la mer. Sa végétation est principalement composée de forêts tropicales et de prairies. La température est toujours élevée dans ce district qui connaît deux saisons des pluies, courtes (d'octobre à décembre) et longues (de février à mai). Les précipitations annuelles moyennes varient de 800 à 1 000 mm. Avec ses crues importantes et son delta, le plus vaste au pays, le fleuve Rufiji compte parmi les éléments proéminents du paysage. La mangrove croît sur les affluents du delta. Ce fleuve duquel le district tire son nom divise le territoire en deux moitiés à peu près égales. Le district de Rufiji est aussi un passage vers la réserve de chasse de Selous, qui abrite une variété d'animaux sauvages tels que des zèbres, des buffles, des bubales, des singes, des lions, des hyènes, des phacochères et des éléphants.
Environ 182 000 personnes habitent à Rufiji, et 85 000 d'entre elles (approximativement 47 p. 100 du district) sont suivies. La densité de la population est de 12,5 habitants par km2 dans le district et de 46 habitants par km2 dans l'aire de surveillance. La taille moyenne des ménages est de 5,0 personnes dans l'ensemble du district (Tanzania Bureau of Statistics, 1994). Établi surtout en milieu rural, ce district voit cependant sa population se regrouper autour des cantons d'Utete (capitale du district), d'Ikwiriri, de Kibiti et de Bungu (voir « Données de base produites par le SSD de Rufiji » après pour connaître les données démographiques générées par le SSD).
Le district de Rufiji compte plusieurs groupes ethniques. Le plus important parmi ceux-ci est composé des Ndengereko qui, selon la tradition orale, sont les premiers habitants de la région; les Matumbi, les Nyagatwa (concentrés dans la région du delta), les Ngindo, les Pogoro et les Makonde y ont également élu domicile. La majorité des habitants du district sont musulmans, mais quelques-uns sont des chrétiens ou des adeptes de religions indigènes. Outre les langues locales, le swahili est largement parlé; l'anglais n'est pas très répandu dans cette région.
La plupart des habitants de Rufiji sont des paysans qui pratiquent l'agriculture de subsistance. Les zones agricoles s'étendent souvent à une certaine distance de l'habitation familiale afin de cultiver les sols alluviaux périodiquement submergés. Comme ils possèdent des habitations temporaires sur les terres agricoles, les membres de certains ménages sont souvent séparés par la distance pendant des périodes qui peuvent durer jusqu'à quatre mois par année. Les principales cultures sont le manioc, le maïs, le riz, le millet, le sésame, la noix de coco et la noix de cajou. Des fruits comme la mangue, l'orange, l'ananas, la papaye et le jaque sont aussi cultivés. Quelques résidants s'adonnent à la pêche ou exercent des activités commerciales à petite échelle, telle la vente de produits du bois (par exemple, du bois d'œuvre, des meubles et des sculptures).
Chaque village comprend au moins une école primaire (de la première à la septième année). Le district de Rufiji comporte quatre écoles secondaires (trois publiques et une privée), dont deux se trouvent dans l'ASD. Un collège de développement traditionnel (une école polytechnique post-primaire) se trouve dans le canton d'Ikwiriri. Selon le recensement de 1988 (TBS, 1994), le taux d'alphabétisation du district est plus élevé chez les hommes (66 p. 100) que chez les femmes (34 p. 100).
Une zone centrale où sont aménagés des magasins et un marché existe dans la plupart des villages de l'aire de surveillance. Modestes, les habitations sont des cases fabriquées avec de la terre et des poutres, revêtues d'un toit en chaume ou en tôle ondulée, ou encore, dans les cantons, des maisons de briques rouges traditionnelles. Dans les marais inondés de Rufiji, les dungus (abris traditionnels sur pilotis aptes à résister aux crues) sont courants. L'accès à l'eau du robinet est très limité, et la majorité des gens se replient sur les puits communautaires, à moins d'utiliser de l'eau de source ou l'eau du fleuve pour leurs besoins ménagers—quelques-uns recueillent l'eau de pluie. Les principales routes de l'ASD sont celle qui relie Dar es Salaam à Lindi, du nord au sud, et la route à grand trafic de Mtwara, dont la moitié est revêtue. Des routes d'accès et des voies non revêtues font le lien entre la plupart des villages et cette route à grand trafic. Les services téléphoniques du district desservent les trois cantons. Le district n'est pas relié au réseau électrique national, mais le canton d'Ikwiriri s'alimente en électricité par diesel auprès de la société nationale d'approvisionnement en électricité. Les autres lieux qui ont accès à l'électricité dépendent de génératrices privées.
Le district comprend 55 infrastructures sanitaires : deux hôpitaux (un gouvernemental et un missionnaire), cinq centres de santé publics, 44 dispensaires publics et quatre dispensaires non gouvernementaux. Un dispensaire privé offre ses services sous la forme d'une clinique mobile dans quelques régions du district à partir de Kibiti. On peut se procurer des médicaments en vente libre dans bon nombre de boutiques et comptoirs privés dans les villages. De nombreux habitants font aussi appel aux guérisseurs traditionnels ainsi qu'aux sages-femmes. Le paludisme et les maladies d'origine hydrique, comme le choléra et la diarrhée, sont les principaux problèmes de santé dans le district, de l'avis des services de santé comme de la population locale. Parmi les causes de décès les plus importantes figurent les maladies fébriles aiguës (y compris le paludisme), les infections aiguës des voies respiratoires inférieures, la tuberculose, le sida et les maladies périnatales. La couverture vaccinale varie de 85 p. 100 pour le B.C.G. (contre la tuberculose) à 66 p. 100 pour combattre la rougeole chez les enfants âgés entre 12 et 23 mois. Environ 89 p. 100 de la population vit dans un rayon de 5 km autour d'une infrastructure sanitaire reconnue. On a calculé la position de tous les villages et des infrastructures sanitaires du district à l'aide du GPS, en plus d'en faire la cartographie dans une base de données sur les ressources en santé du district à l'aide du SIG.
Le SSD de Rufiji a pour objectifs de fournir des données recueillies par des « sentinelles » pour éclairer la planification des soins de santé et l'élaboration de stratégies, et d'évaluer l'incidence des réformes en matière de santé. L'utilité des données et des expériences tirées du SSD de Rufiji est reconnue pour aider les équipes régionales de gestion des soins de santé, les décideurs et les planificateurs à mieux répartir les ressources en vue d'améliorer l'état de santé du district et de l'ensemble du pays. Dans le cadre du Projet sur la mortalité et la morbidité adultes (PMMA), les expériences vécues dans l'ASD de Rufiji appuient également la mise en œuvre du Système national de sentinelles de surveillance, destiné à mesurer le fardeau des maladies en Tanzanie. Les activités de terrain du SSD de Rufiji ont débuté en novembre 1998.
Le projet de Rufiji mise sur le SSD pour recueillir des données sur la santé et la population. L'approche privilégiée repose sur le suivi continu des ménages et de leurs membres au cours de cycles ou d'intervalles, désignés dans le SSD de Rufiji comme des « passages », d'une durée de quatre mois chacun. Les membres des ménages (ou les résidants) suivis par le SSD de Rufiji sont des personnes ayant habité l'aire de surveillance au cours des quatre mois précédents. Le SSD de Rufiji recueille de l'information sur les caractéristiques démographiques, socio-économiques et environnementales du district ainsi que sur les ménages. Des autopsies verbales (AV) sont effectuées pour tout décès enregistré dans le SSD de Rufiji à l'aide de questionnaires standard conçus pour déterminer les causes des décès. Les instruments à l'appui des AV et les méthodes de codage utilisés dans le SSD de Rufiji sont identiques à ceux du PMMA.
Le SSD de Rufiji compte sur une équipe de 52 personnes, qui habitent toutes sur le site. Le personnel, que dirige un gestionnaire de secteur, est constitué de trois groupes : le groupe de terrain (un gestionnaire, sept superviseurs de recensement, trois superviseurs des AV, quatre superviseurs des migrations et 25 agents enquêteurs); le groupe responsable des données (un gestionnaire, un adjoint aux données, un agent aux dossiers et trois agents de saisie); le groupe de soutien (un comptable, une secrétaire, un chauffeur également mécanicien, un agent d'entretien et un gardien de sécurité). La plupart des agents de terrain sont basés dans l'ASD, alors que les équipes responsables des données et du soutien sont basées au poste du canton d'Ikwiriri, au sud de l'ASD. Environ 118 informateurs clés sont aussi au service du SSD de Rufiji. Il s'agit de leaders locaux, qu'on a chargés d'aider le personnel de terrain en signalant les naissances ou les décès survenus dans leur milieu respectif, ou encore, à l'occasion, en trouvant d'autres ménages qu'il faudrait intégrer au SSD.
Le SSD est administré en collaboration par le Programme d'interventions essentielles en santé en Tanzanie (PIEST), financé par le Centre de recherches pour le développement international (CRDI), au Canada, et le Projet sur la mortalité et la morbidité adultes (PMMA), financé par le Département pour le développement international (DFID), au Royaume-Uni. Le PIEST comme le PMMA sont des projets dirigés par le ministère tanzanien de la Santé. Le PMMA est mis en œuvre en partenariat avec l'Université de Newcastle (upon Tyne), au Royaume-Uni.
L'équipe régionale de gestion des soins de santé, le ministère tanzanien de la Santé et les projets concertés de recherche et de développement d'envergure nationale et internationale sont les principaux utilisateurs des données du SSD de Rufiji.
CARTOGRAPHIE—Le SSD de Rufiji a privilégié un échantillon intentionnel, non aléatoire, dans le choix des quartiers suivis. Cet échantillon couvre la population totale des six quartiers contigus de Bungu, d'Ikwiriri, de Kibiti, de Mchukwi, de Mgomba et d'Umwe, tous situés au nord du fleuve Rufiji, qui traverse à peu près le district dans un axe d'ouest en est. Cette rive est le lieu de résidence de la majorité de la population et est plus facilement accessible toute l'année durant, alors que les collectivités établies au sud du fleuve et sur le delta risquent d'être impossibles à joindre durant les longues pluies. Le SSD de Rufiji ciblait d'abord une population de 70 000 habitants, un niveau adapté pour fournir des données sur la mortalité similaires à celles tirées d'autres sites de mise en œuvre du PMMA (voir Hayes et al., 1989, et les chapitres 9, 10 et 12). En tenant compte d'une taille moyenne des ménages de quatre à cinq personnes, on estimait qu'il fallait intégrer de 14 000 à 17 500 ménages à l'analyse du SSD. La position de tous les villages a été déterminée à l'aide du GPS. La cartographie des ménages est prévue.
RECENSEMENT INITIAL—La collecte des données par le SSD de Rufiji a d'abord pris la forme d'un recensement initial dans l'échantillon choisi pour établir la population de référence. Celle-ci sert de fondation pour lancer une analyse longitudinale et fournir des données de rétroaction sur la population. Les données du recensement sont obtenues à l'aide de questionnaires standard comportant à la fois des questions ouvertes et fermées. Les agents enquêteurs recueillent des données sur les ménages (chef d'un ménage, lien avec le chef de ménage) ainsi que les conditions démographiques (âge, sexe), socio-économiques (niveau d'instruction, profession) et environnementales (sources d'eau potable et infrastructures sanitaires). À des fins d'identification, on affecte un numéro unique à chaque ménage enregistré et à chacun de ses membres pour reconnaître les ménages dans le village ainsi que les personnes dans le ménage. Ce numéro unique propre à chaque personne suivie est l'« identifiant permanent » et comprend les identifiants du village et du ménage ainsi que celui de la personne concernée dans le ménage.
RONDES DE SURVEILLANCE DE MISE À JOUR—La collecte de données longitudinales sur les ménages et les caractéristiques démographiques, socio-économiques et environnementales est continue grâce aux rondes de surveillance de mise à jour. Les passages durent quatre mois; le jour de la fin d'une ronde de surveillance marque le début de la suivante, et les ménages sont visités suivant une séquence bien déterminée. Les rondes de surveillance de mise à jour visent à maintenir des dénominateurs précis pour évaluer les taux de mortalité selon l'âge et le sexe, par cause. Au cours de leurs visites périodiques, les agents enquêteurs enregistrent tout nouveau membre d'un ménage. Il peut notamment s'agir de personnes non enregistrées qui auraient été absentes lors du recensement initial. De plus, les agents enquêteurs vérifient l'état de chaque ménage et de chacun de ses membres à l'aide de carnets et, s'il y lieu, modifient leurs notes. Les agents enquêteurs apportent tous les changements requis dans les registres et remplissent un formulaire de modification.
SUIVI PROSPECTIF DE IA MORTALITÉ—Le SSD de Rufiji enregistre en permanence tout événement démographique survenu dans les ménages ou touchant leurs membres au fil du temps. Ces événements, enregistrés par des agents enquêteurs à l'aide de formulaires spécifiques, comprennent les naissances, les décès, les grossesses et leur issue, les changements de statut matrimonial et les migrations (à l'intérieur et à l'extérieur de l'aire de surveillance). De plus, des informateurs clés aident les agents enquêteurs en notant de leur côté les naissances et les décès dans leur village.
Les AV de tous les décès enregistrés dans le SSD sont effectuées par des superviseurs à l'aide de questionnaires standard spécifiques, c'est-à-dire un pour les bébés de moins de 31 jours, un autre pour les enfants âgés entre 31 jours et cinq ans et un dernier pour toutes les personnes âgées de plus de cinq ans. Les entrevues sont tenues auprès de l'un des proches de la personne défunte (de préférence un soignant) bien informé de l'évolution des faits qui ont mené au décès. Les superviseurs des AV effectuent des entrevues dans les deux mois suivant la déclaration d'un décès et utilisent tout document à leur disposition, comme un certificat de décès ou des prescriptions, afin d'obtenir une preuve confirmant la cause de décès de la part du dernier établissement de santé visité par la personne défunte. Cependant, cette preuve s'avère souvent impossible à trouver. Les questionnaires remplis sont alors codés par deux médecins autonomes, en fonction d'une liste des causes de décès, qu'on a élaborée à partir de la dixième version révisée de la classification internationale des maladies (CIM). On demande à un troisième médecin d'intervenir si les codes ne coïncident pas. Si les trois codes sont discordants, la cause de décès enregistrée est « inconnue ».
SUPERVISION ET CONTRÔLE DE LA QUALITÉ—Un gestionnaire supervise toutes les activités de terrain. Environ 60 p. 100 de son emploi du temps est consacré au terrain, et le reste au bureau du poste de recherche. Après avoir complété des entrevues et visité des ménages, les superviseurs de terrain choisissent et visitent à nouveau un échantillon aléatoire de 3 à 5 p. 100 des ménages interrogés ou revus par les agents enquêteurs à des fins de contrôle de la qualité. Toute erreur notée est immédiatement communiquée aux agents enquêteurs ou fair l'objet de discussions lors des réunions bimensuelles du personnel de terrain.
Divers formulaires sont utilisés lors de la collecte de données par le SSD de Rufiji. Ces formulaires comprennent un questionnaire de recensement initial ainsi que des questionnaires conçus pour enregistrer les événements, les modifications et les AV, en plus des registres. On a mis en place un mécanisme fiable pour assurer la production et la distribution faciles de ces formulaires entre le terrain et le centre informatique du SSD. Un agent de classement se charge de produire les formulaires et de les distribuer au personnel de terrain. Lorsque la collecte de données est terminée, les superviseurs ou cet agent de classement transmettent les formulaires au centre informatique du SSD de Rufiji, où ils sont archivés par l'agent avant la saisie des données.
La gestion des données du SSD de Rufiji se fait à l'aide du registre des ménages (RM) standard, destiné au grand public et comportant des programmes intégrés pour la consignation et la vérification des données (Indome et al., 1995). Un RM peut maintenir une suite cohérente d'événements démographiques touchant une population dans une zone géographique fixée et produire des registres à jour pour le personnel de terrain. Après avoir effectué leurs entrevues, les agents enquêteurs transmettent leurs données au centre informatique du SSD de Rufiji afin qu'on les entre, et ces données sont ensuite imprimées sur des feuilles libres ou des formulaires, désignés comme des « carnets ». L'agent de classement répartit tous les carnets par ménage et par hameau afin de faciliter les activités de terrain et les entrevues. Les carnets sont imprimés de façon à archiver les données de trois passages. De la même manière, le contenu des formulaires servant aux AV est entré deux fois dans le centre informatique du SSD. Les différences sont comparées, puis les formulaires sont classés avant le codage des médecins. Ils sont ensuite retournés au centre informatique du SSD pour leur traitement final.
Le logiciel de saisie des données intègre une série de procédures de vérification logique ainsi que des options pour assurer la cohérence des données relatives aux événements par rapport à celles figurant dans la base de données. Par exemple, le RM empêchera l'enregistrement de toute donnée relative à la grossesse dans le cas d'un résidant de sexe masculin. Pour assurer une qualité optimale, les activités de terrain sont menées parallèlement à l'entrée des données. Toute erreur notée durant l'entrée de données est vérifiée, signalée aux superviseurs de terrain pour en trouver la cause, puis corrigée à la fois sur le terrain et au centre informatique du SSD.
Le logiciel du RM peut aussi contribuer à l'analyse des données. De fait, il peut calculer les taux démographiques de base concernant la fécondité, la mortalité, les émigrations et immigrations ainsi que les dénominateurs sur les personnes-années. Si toutes les règles sont suivies sur le terrain et lors de la saisie des données, chaque passage de quatre mois devrait aboutir à des données parfaitement corrigées et épurées. Ces données s'avéreront utiles pour décrire les caractéristiques de la population suivie—âge, sexe, statut matrimonial, liens parentaux et direction des ménages—ainsi que la dynamique des naissances, des décès, des migrations et de la nuptialité. La combinaison de cette analyse avec le suivi de la mortalité à l'aide des AV permet de connaître les taux de mortalité par cause et d'autres éléments pour mesurer le fardeau des maladies (comme les années de vie perdues) dans tous les groupes d'âge, tant chez les hommes que chez les femmes. Les conclusions tirées de l'analyse sont présentées à la collectivité sous la forme de simples tableaux ou graphiques dans des bulletins d'information semestriels distribués à chaque ménage de l'aire de surveillance. De plus, le PIEST traite à nouveau les conclusions pour répartir le fardeau des maladies en fonction des interventions possibles pour les combattre. Reproduite graphiquement, cette analyse est ensuite transmise à l'équipe médicale du district de Rufiji et au ministère de la Santé.
La population actuelle de l'ASD de Rufiji s'élève à environ 85 000 habitants, avec un taux annuel de croissance de 2,3 p. 100. Ce taux indique que la population de l'ASD a besoin d'approximativement trois décennies pour doubler sa taille. La pyramide des âges, au graphique 13.2, illustre la répartition de la population par âge et par sexe. Cette pyramide se caractérise par une large base qui s'effile vers les groupes d'âge plus vieux, ce qui révèle une population jeune. La répartition démographique est la suivante : les bébés de moins d'un an comptent pour 2,7 p. 100 de la population, les enfants de 0 à 4 ans, pour 16 p. 100, ceux de 5 à 14 ans, pour 30 p. 100, les adultes de 15 à 64 ans, pour 46 p. 100 et ceux de 65 ans et plus, pour 8 p. 100. Le ratio des hommes par rapport aux femmes est de 92,7 : 100. L'ASD comporte davantage de femmes (52 p. 100) que d'hommes (48 p. 100). Le rapport de la population non adulte à la population adulte est de 110. L'indice synthétique de fécondité est de 6,2 enfants par femme âgée entre 15 et 49 ans. Le taux de mortalité infantile est de 102,1 pour 1 000 naissances vivantes, et le taux de mortalité des enfants âgés de moins de cinq ans est de 32,7 pour 1 000. La taille moyenne des ménages est de 4,8 personnes. Les hommes ont tendance à diriger davantage le ménage que les femmes (73 p. 100 et 27 p. 100, respectivement) et à être instruits (57 p. 100 et 43 p. 100, respectivement). Vingt-six pour cent de la population a migré à l'intérieur ou à l'extérieur de l'ASD. Les émigrations excèdent les immigrations. La propension à migrer dans l'ASD est plus élevée chez les femmes (57 p. 100) que chez les hommes (43 p. 100). Ces pourcentages sont similaires en ce qui a trait aux émigrations.
Le tableau 13.1 résume les données sur la mortalité recueillies par le SSD de Rufiji, toutes causes confondues. Il indique que la mortalité dans l'ASD est assez élevée. Le profil de la mortalité a la forme d'un « U », ce qui révèle des taux de mortalité élevés chez les enfants (de moins de cinq ans) et les adultes âgés de 65 ans et plus. On note des différences dans le profil de mortalité selon l'âge des hommes et des femmes, les femmes âgées entre 20 et 44 ans subissant des risques de mortalité plus élevés que les hommes.
Les taux de fécondité selon l'âge (TFA) et l'indice synthétique de fécondité (ISF) de l'ASD sont présentés au tableau 13.2. L'allure générale des TFA est régulière, avec un maximum observé chez les femmes âgées entre 20 et 24 ans et des niveaux de fécondité en déclin par la suite. La répartition des TFA peut se faire en trois grands groupes : une hausse de type précoce (groupe d'âge de 20 à 24 ans), une hausse de type tardive (groupe d'âge de 25 à 29 ans) et une hausse de type générale (lorsque les TFA des groupes d'âge de 20 à 24 ans et de 25 à 29 ans ne diffèrent que légèrement) (Kpedekpo, 1982). Les niveaux de fertilité caractérisant le SSD de Rufiji affichent une hausse de type précoce. On peut en déduire que les femmes habitant l'ASD se marient ou tombent enceinte jeunes.
Graphique 13.2. Pyramide des âges des personnes-années observées au site de surveillance démographique de Rufiji, Tanzanie, 1999
Tableau 13.1. Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD de Rufiji, Tanzanie, en 1999
Âge (années) |
Décès (nDx) |
Personnes-années observées (nPAx) | ||
Hommes |
Femmes |
Hommes |
Femmes | |
<1 |
130 |
156 |
794 |
787 |
1 à 4 |
49 |
41 |
5 090 |
4 847 |
5 à 9 |
16 |
11 |
5 376 |
5 164 |
10 à 14 |
6 |
12 |
4 861 |
4 348 |
15 à 19 |
7 |
7 |
3 615 |
3 448 |
20 à 24 |
2 |
18 |
2 339 |
2 804 |
25 à 29 |
6 |
26 |
2 000 |
2 676 |
30 à 34 |
15 |
21 |
1 553 |
1 862 |
35 à 39 |
17 |
22 |
1 415 |
1 595 |
40 à 44 |
10 |
12 |
912 |
1 117 |
45 à 49 |
15 |
10 |
862 |
1 226 |
50 à 54 |
13 |
13 |
862 |
1 253 |
55 à 59 |
18 |
14 |
836 |
933 |
60 à 64 |
25 |
13 |
884 |
1 078 |
65 à 69 |
17 |
28 |
729 |
1 030 |
70 à 74 |
25 |
24 |
706 |
772 |
75 à 79 |
35 |
24 |
522 |
527 |
80 à 84 |
28 |
31 |
328 |
414 |
≥85 |
66 |
77 |
444 |
608 |
Naissances |
2 800 |
|
|
|
TBM |
15,02 |
|
|
|
TBN |
39,68 |
|
|
|
TBAN |
24,66 |
|
|
|
Note : « TBN » signifie taux brut de natalité (nombre actuel de naissances pour 1 000 habitants) ; « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre actuel de décès pour 1 000 habitants); « TBAN » signifie taux brut d'accroissement naturel (taux brut de natalité moins taux brut de mortalité, multiplié par 100; migrations ignorées); « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nPAx » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
Tableau 13.2 Taux de fécondité selon l'âge au site de surveillance démographique de Rufiji, Tanzanie, 1999
Groupe d'âge (années) |
Personnes-années |
Naissances (n) |
Taux de fécondité pour 1000 femmes |
15 à 19 |
3 415,5 |
562 |
164,5 |
20 à 24 |
2 804,2 |
692 |
246,8 |
25 à 29 |
2 648,8 |
636 |
240,1 |
30 à 34 |
1861,0 |
401 |
215,5 |
35 à 39 |
1 598,5 |
296 |
185,2 |
40 à 44 |
1119,8 |
115 |
102,7 |
45 à 49 |
1231,4 |
98 |
79,6 |
TFG (15 à 49) |
14 679,3 |
2 800 |
190,7 |
ISF |
6,2 |
|
|
Note : « TFG » signifie taux global de fécondité; « ISF » signifie indice synthétique de fécondité.
C'est en bonne partie grâce à une subvention du Centre de recherches pour le développement international (CRDI), au Canada, que cette étude a vu le jour dans le cadre du PIEST, en collaboration avec le ministère tanzanien de la Santé. Nous devons aussi beaucoup au PMMA. Le PMMA est une initiative du ministère tanzanien de la Santé, financée par le Département pour le développement international (DFID) du Royaume-Uni. Il est mis en œuvre en partenariat avec l'Université de Newcastle (upon Tyne), au Royaume-Uni. Les opinions exprimées ne traduisent pas nécessairement celles du ministère de la Santé, du CRDI ou du DFID.
L'équipe du SSD de Rufiji comprend Ali N. Mangara, Amina S. Mtumbuka, Amiri B. Msati, Antonia M. Shayo, Asha Juma Mzoa, Athumani M. Mwinyihija, Baraka R. Bashir, Cecilia R. Makwaia, Denis Navakongwe, Devot B. Momburi, Eleuther Mwageni, Ephrem Mapunda, Fikiri M. Mtandatu, Fredrick A. Swilla, Grace A. Massawe, Hamisi A. Milandu, Hamisi Sodangu, Hashim M. Kalungo, Hermenegilda D. Mtena, Jafari A. Mpwapwa, Jane I. Masumai, Julieth L. Kulanga, Kahema I. Nasssoro, Kulwa L. Francis, Liberati M. Kahumba, Makala M. Mbura, Manitu M. Malekano, Maua H. Msango, Mohamed Y. Kitambulio, Moshi B. Kitingi, Muhidin B. Mlanzi, Mwajuma N. Mkundi, Mwanate A. Dyandumbo, Mzuzuri Mrisho, Nivone Kikaho, Nuhu A. Kihambwe, Omari S. Matimbwa, Omari S. Mkumba, Omari S. Mnete, Peter S. Ndali, Priscilla F. Mlay, Ramadhani Makutika, Said H. Putta, Sharifa O. Sobo, Sihaba S. Ngabunzwa, Subilaga A. Mwaisela, Tabley N. Tangale, Tumu Nindi, Uwesu Mohamed, Wabishi M. Nyangalilo, Yahya K. Mkilindi et Zaharan Juma..
Nous tenons à remercier l'équipe du PIEST (Don de Savigny, Harun Kasale, Robert Kilala, Victor Lihendeko, Conrad Mbuya, Godfrey Munna, Graham Reid et Elimamba Tenga) ainsi que l'équipe du PMMA (Yusuf Hemed, Regina Kutaga, Honorati Masanja, Hamisi Mponezya, Robert Mswia, Ferdinand Mugusi, Philip Setel et David Whiting) pour leur soutien financier, technique et administratif. Nous sommes aussi reconnaissants au réseau INDEPTH, au Centre de recherche en santé de Navrongo, du ministère de la Santé du Ghana et, plus particulièrement, à Fred Binka, à Felix Kondayire, à Pierre Ngom et à Peter Wontuo pour avoir bien voulu partager leurs connaissances techniques lors de visites et nous aider à mettre sur pied le SSD de Rufiji. Enfin, nous avons beaucoup apprécié la collaboration continue entre le conseil du district de Rufiji, l'équipe régionale de gestion des soins de santé de Rufiji, le médecin au service du district, le Dr Saidi Mkikima, et la population entière de l'ASD de Rufiji. Nous les remercions tous pour leur soutien.
Elizabeth Colson et Thayer Scudder ont lancé le Projet de recherche de Gwembe Tonga en 1956 en vue d'étudier l'incidence des déménagements de population lors de la création du lac Kariba. Sept villages avaient initialement été choisis comme sites d'étude intensive, mais, plus tard, ce nombre a été réduit à quatre. Deux de ces villages, Sinafala et Siameja, ont été déménagés à une distance relativement courte, à proximité ou à quelques kilomètres du lac Kariba. Les deux autres, Mazulu et Musulumba, ont dû être réinstallés à environ 160 km en aval, après le barrage.
La première zone couverte par le SSD de Gwembe s'étend à une latitude oscillant entre 16° et 18° S, alors que sa longitude varie de 26° à 29° E dans la province du Sud (graphique 14.1). Au total, la zone d'étude comprend les quatre villages suivis (et de nombreux autres villages non intégrés à l'étude), chacun couvrant une superficie de plusieurs kilomètres carrés. Les villages sont disséminés sur 300 km dans la vallée
Graphique 14.1. Emplacement du site suivi par le SSD de Gwembe, Zambie (population suivi : 15 000 inhabitants)
Gwembe, une zone semi-aride d'assez faible altitude, s'élevant en moyenne à 400 ou 500 m au-dessus du niveau de la mer. Le Zambèze coule dans cette vallée, où, depuis 1958, après l'édification d'un barrage, repose le lac Kariba. Variables, les pluies ont lieu en octobre et en mars. Il est très courant que la saison des pluies soit plutôt ponctuée de légères sécheresses et d'épisodes de famine. La température chute près du point de congélation la nuit durant la saison froide (de juin à août), mais grimpe jusqu'à 40 °C et davantage durant la chaude saison des pluies (de novembre à mars). Entre les mois d'août et de novembre, le climat est chaud et sec.
Outre les villages ruraux de la vallée Gwembe, le SSD de Gwembe Tonga suit les immigrants dans les zones urbaines de Lusaka et de Ndola et à Chikanta, une zone d'infrastructure en bordure rurale, ainsi que les émigrants. Chikanta se trouve sur un plateau à plusieurs kilomètres au nord-ouest de la zone d'étude de la vallée Gwembe.
Depuis le début de l'étude de ce site, il y a un peu plus de quarante ans, on a suivi quelque 15 000 personnes, dont 10 000 étaient toujours vivantes en 1995—la dernière année d'observation au moment de rédiger ces lignes. La densité de la population varie considérablement, certains villages et lieux urbains étant très peuplés, alors que d'autres zones rurales sont passablement peu habitées.
Les Gwembe Tonga, qui pratiquent diverses religions indigènes ou issues du christianisme, ou un amalgame de celles-ci, constituent le principal groupe ethnique habitant la zone d'étude. Une bonne part de la population suivie pratique l'agriculture de subsistance et, à petite échelle, à caractère commercial. Les emplois sont cependant rares en milieu rural, et bon nombre de jeunes gens optent pour la ville en quête d'un emploi salarié. On note en outre une certaine migration circulaire en région pour profiter du travail saisonnier généré par les grandes entreprises agricoles. Presque tous les habitants de la zone d'étude ont accès aux écoles primaires et, s'ils en ont les moyens, aux écoles secondaires. À peine quelques-uns complètent leurs études secondaires, et encore moins nombreux sont ceux qui accèdent à un niveau tertiaire.
L'accès aux villages varie : deux sont faciles à joindre par des routes goudronnées ou des sentiers, mais les deux autres le sont moins, n'étant reliés que par des chemins de terre de mauvaise qualité. Les habitations sont généralement construites en briques crues et sont recouvertes de toits de chaume. En milieu rural, l'eau provient de puits, du fleuve Zambèze, du lac Kariba et, dans de rares cas, de points de forage. Les habitants en milieu urbain ont surtout accès aux eaux de forage et à celle du fleuve Kafue. En général, l'eau est de qualité médiocre. Aucun des villages ruraux n'a l'électricité, bien que certaines structures soient approvisionnées.
Une clinique se trouve dans chaque village, ou tout près, mais la qualité des services varie beaucoup en raison du personnel parfois incompétent ou de l'équipement inadéquat. Il existe des hôpitaux régionaux de qualité relative, mais, selon la saison, leur accès peut être difficile. De plus, le coût des traitements médicaux qu'on y offre est trop lourd pour la plupart des villageois, surtout depuis l'ajustement structurel du Fonds monétaire international (FMI), en 1992. Plutôt fiables, les programmes d'immunisation ont à peu près atteint leurs objectifs, mais on ne peut fournir de chiffres à l'appui. Les cliniques de soins périnatals sont ouvertes une fois par semaine ou toutes les deux semaines dans la plupart des villages. Les villageois considèrent eux-même la famine comme leur principal problème en matière de santé, suivie du paludisme, de la dysenterie et du VIH.
Depuis 1956, année du démarrage de cette étude, la population a subi un déménagement forcé, plusieurs épidémies de rougeoles et de choléra, la guerre pour l'indépendance du Zimbabwe (livrée en bonne partie dans les régions habitées), une crise économique qui a débuté dans les années 1970, les graves sécheresses du début des années 1980 et du milieu des années 1990, les programmes d'ajustement structurel du FMI et, désormais, la pandémie du VIH/sida, dont les répercussions ont commencé à se faire sentir au début des années 1990.
Le Projet de recherche de Gwembe Tonga avait pour mission de décrire le mode de vie des Gwembe Tonga, avant qu'on ne les force à déménager pour libérer de l'espace en vue de la création du lac Kariba, en 1956, ainsi que leur adaptation à leur nouvelle situation après leur réinstallation, en 1958. Cette étude avait été conçue et mise en œuvre par les anthropologues Elizabeth Colson et Thayer Scudder, qui la percevaient surtout comme une enquête sur l'adaptation aux changements sociaux. Bien que les questions socio-économiques en aient toujours été l'objet principal, on a rajusté le tir pour ajouter d'importants éléments, comme la nutrition, la croissance, le développement et la démographie.
RECENSEMENT INITIAL—Un recensement initial a été effectué en 1956. Il couvrait la population entière des quatre villages couverts par l'étude : Mazulu, Musulumba, Siameja1 et Sinafala.
RONDES DE SURVEILLANCE DE MISE À JOUR—Jusqu'en 1995, on recueillait les données à environ tous les trois ans sous la forme de recensements complets visant à mettre à jour l'information relative à la population originale, à tous ses descendants ainsi qu'aux personnes unies par les liens du mariage avec ceux-ci. La méthode privilégiée par les anthropologues, qui compilaient des généalogies complètes, a fait en sorte d'intégrer à la population suivie non seulement les habitants originaux des quatre villages, mais leurs descendants directs et leur époux. Aussi s'agit-il d'un échantillon surtout axé sur les liens généalogiques. Outre la population définie sur le plan généalogique, l'étude a porté sur quelques personnes ayant migré de façon permanente dans les limites géographiques et sociales du village, sans être directement parentes avec les habitants couverts par le recensement initial.
1 Le recensement initial de Siameja a permis de dénombrer environ la moitié de la population originale de ce village; ces habitants ont été suivi depuis lors.
SUIVI PROSPECTIF DE LA MORTALITÉ—À partir des années 1970, des informateurs basés dans chaque village ont tenu des registres des événements démographiques entre les passages importants et ont décrit dans des journaux une variété d'activités se déroulant dans leur village2. En 1995, on a mis en place un système de collecte de données plus représentatif, à l'aide de questionnaires spécifiques aux événements. Dans chaque village3, deux agents enquêteurs ont été engagés à plein temps pour enregistrer tout événement démographique ou nuptial, ainsi que toute migration, en plus d'avoir à remplir, tous les ans, un long questionnaire pour clarifier une série d'indicateurs socio-économiques. Par ailleurs, les prix d'un vaste éventail de produits de consommation sont notés sur une base trimestrielle. Ils servent à établir l'indice local des prix afin de corriger les transactions monétaires pour contrer l'inflation.
Les questionnaires actuels sont conçus de façon à y enregistrer tout renseignement relatif aux naissances, aux décès, aux migrations, aux unions et aux séparations conjugales, aux débuts des unions conjugales, aux divorces, aux interruptions d'unions conjugales consécutives à un décès ainsi qu'aux dots, en plus des questionnaires préparés pour la tenue des entrevues socio-économiques annuelles et le calcul trimestriel de l'indice des prix.
Les agents enquêteurs utilisent une liste généalogique pour déterminer l'identité des habitants et repérer leurs identifiants personnels (les noms ne sont pas des identifiants permanents). De plus, un ou deux employés engagés pour une période à long terme décrivent dans des journaux une variété d'activités se déroulant dans leur village, en mettant l'accent sur l'instruction des causes judiciaires.
Un superviseur veille au bon fonctionnement des opérations dans chaque village, et un membre du personnel du Projet de recherche de Gwembe Tonga visite les villages deux fois par année pour réapprovisionner le site en formulaires, recueillir ceux qui sont remplis et rémunérer les adjoints à la recherche.
Jusqu'en 1995, les deux anthropologues en chef, Elizabeth Colson et Thayer Scudder, s'occupaient de la gestion des données. Ils enregistraient tout renseignement dans des fichiers en format ASCII, en s'appuyant sur un ingénieux mécanisme de codage pour établir les liens généalogiques. Entre 1992 et 1997, ces fichiers ont été convertis dans une base de données relationnelles. Parallèlement à cette conversion, on a préparé des questionnaires sur les événements, conformes à l'organisation relationnelle des données.
La qualité des données est assurée par plusieurs nouvelles entrevues et la collecte continue de l'information. Les données enregistrées sont vérifiées et filtrées lors de chaque entrevue subséquente. On mesure la qualité des données en analysant les éléments récurrents dans le compte des événements, la déclaration des âges ainsi que les tendances notées, pour ensuite les comparer avec ceux de populations avoisinantes et de schémas standard.
L'analyse des données repose sur une série d'outils personnalisés servant à l'élaboration de bases de données relationnelles, en plus de méthodes statistiques visant à analyser les données longitudinales. Le premier résultat découlant de cette analyse démographique des données est une étude fondamentale sur l'histoire de la population (Clark et al., 1995).
2 Les informateurs basés à Siameja ont commencé à noter de l'information sur la population plus tard que ceux des trois autres villages.
3 Le village de Siameja n'a qu'un seul agent enquêteur permanent.
De 1957 à 1995, le SSD de Gwembe Tonga a permis d'enregistrer 82 000 personnes-années exposées de sexe masculin et 94 000 de sexe féminin. Dans le premier groupe, 22 p. 100 étaient des garçons âgés de cinq ans et moins, et 51 p. 100 d'entre eux avaient 15 ans ou moins. Dans le second, ces chiffres correspondaient à 20 p. 100 et à 50 p. 100, respectivement. Ces données sont présentées au graphique 14.2 sous la forme d'une pyramide des âges.
Durant la période 1991-1995, la mortalité était relativement élevée. Près d'un nouveau-né sur dix mourait alors avant l'âge d'un an, et seuls huit sur dix survivaient à leur cinquième anniversaire. Chez les adultes, six femmes ou hommes sur dix qui avaient atteint l'âge de 20 ans survivaient à leur cinquantième anniversaire. Au cours de la même période, on a noté que, combinés, les deux sexes avaient un taux de mortalité de 25 pour 1 000 (24 pour 1 000 si on standardise les données à l'aide de la structure par âge type de Segi [1960]). Si cette proportion est élevée par comparaison aux pays développés, elle ne l'est que modérément par rapport aux autres régions en développement. Tout au cours de l'étude, l'espérance de vie à la naissance est passée de 38 ans de 1957 à 1961, à la fois chez les hommes et chez les femmes, à 52 ans chez les hommes et à 58 ans chez les femmes, de 1982 à 1986, pour reculer à 46 ans chez les hommes et à 50 ans chez les femmes, de 1992 à 1995. Cette diminution récente de l'espérance de vie à la naissance témoigne des ravages du VIH/sida ainsi que de la détérioration de l'économie et du système des soins de santé en Zambie.
Graphique 14.2. Pyramide des âges des personnes-années observées au site de surveillance démographique de Gwembe, Zambie, 1957-1995
L'indice synthétique de fécondité a atteint son sommet durant la période 1972-1976, s'établissant alors à un niveau de sept enfants par femmes. Il a ensuite chuté à environ quatre enfants par femme durant la période 1992-1995. L'indice synthétique de fécondité chez les femmes mariées n'a jamais été aussi élevé que durant la période 1972-1976, avec un peu plus de dix enfants par femme, mais il a régressé ajuste un peu plus de six enfants par femme durant la période 1992-1995. Dans les deux cas, le déclin est imputable à une importante réduction des taux de fécondité selon l'âge chez les femmes âgées entre 20 et 39 ans, un peu plus marquée chez les femmes âgées entre 30 et 39 ans.
Les tableaux 14.1 et 14.2 présentent les taux de mortalité et de fécondité selon l'âge de 1957 à 1995. Ils ne révèlent pas les changements qui se sont produits au fil des ans, mais permettent de connaître les taux moyens selon l'âge durant la période entière de collecte de données.
Tableau 14.1. Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD de Gwembe, Zambie, 1957-1995
Âge (années) |
Décès (nDx) observés |
Personnes-années observées (nPAx) |
Taux mortalité observé (nMx) | |||
Homme |
Femme |
Homme |
Femme |
Homme |
Femme | |
0 |
473 |
404 |
4 281 |
4 494 |
110,49 |
89,90 |
1 à 4 |
386 |
366 |
13 399 |
14 728 |
28,81 |
24,85 |
5 à 9 |
88 |
82 |
13 112 |
14 968 |
6,71 |
5,48 |
10 à 14 |
32 |
27 |
10 724 |
12 546 |
2,98 |
2,15 |
15 à 19 |
16 |
17 |
8 904 |
10 616 |
1,80 |
1,60 |
20 à 24 |
15 |
27 |
7 326 |
8 562 |
2,05 |
3,15 |
25 à 29 |
26 |
26 |
5 773 |
6 714 |
4,50 |
3,87 |
30 à 34 |
32 |
30 |
4 564 |
5 270 |
7,01 |
5,69 |
35 à 39 |
36 |
19 |
3 508 |
4 127 |
10,26 |
4,60 |
40 à 44 |
28 |
24 |
2 774 |
3 248 |
10,09 |
7,39 |
45 à 49 |
18 |
14 |
2 146 |
2 555 |
8,39 |
5,48 |
50 à 54 |
28 |
25 |
1 670 |
2 083 |
16,77 |
12,00 |
55 à 59 |
21 |
16 |
1 207 |
1 571 |
17,40 |
10,18 |
60 à 64 |
30 |
17 |
863 |
1 152 |
34,76 |
14,76 |
65 à 69 |
15 |
28 |
536 |
742 |
27,99 |
37,74 |
70 à 74 |
17 |
27 |
334 |
410 |
50,90 |
65,85 |
75 à 79 |
11 |
10 |
198 |
199 |
55,56 |
50,25 |
80 à 84 |
4 |
18 |
107 |
108 |
37,38 |
166,67 |
85 à 89 |
9 |
5 |
65 |
34 |
138,46 |
147,06 |
90 à 94 |
5 |
2 |
31 |
11 |
161,29 |
181,82 |
95 à 99 |
1 |
1 |
7 |
3 |
142,86 |
333,33 |
Note : « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nMx » représente le taux de mortalité observé entre les âges x et x+n; « nPAx » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
Tableau 14.2 Taux de fécondité selon l'âge au site de surveillance démographique de Gwembe, Zambie, 1957-1995
Âge (années) |
Total (pour 1000) |
Marrie (pour 1000) |
10 à 14 |
3,08 |
177,22 |
15 à 19 |
117,58 |
369,11 |
20 à 24 |
256,92 |
330,13 |
25 à 29 |
240,17 |
285,57 |
30 à 34 |
215,26 |
259,05 |
35 à 39 |
172,06 |
206,98 |
40 à 44 |
81,12 |
100,21 |
45 à 49 |
17,49 |
22,82 |
50 à 54 |
0,50 |
0,81 |
ISF (15 à 49) |
5,50 |
7,87 |
Note : Les taux tiennent compte des risques annuels liés à l'accouchement. « ISF » signifie indice synthétique de fécondité (chez les femmes de 15 à 49 ans).
Notre reconnaissance et nos remerciements vont d'abord aux quelque 15 000 personnes de Gwembe Tonga qui ont accepté de consacrer une part de leur temps, en faisant preuve d'une grande patience, à la création de la base de données démographiques de Gwembe.
Elizabeth Colson et Thayer Scudder ont recueilli les données présentées ici, en plus d'avoir été les premiers à procéder à leur codage et à leur saisie. De nombreux organismes, envers lesquels nous savons gré, ont appuyé leurs activités au fil des ans. Ce chapitre voit le jour grâce à l'aide de la National Science Foundation, aux États-Unis, de la William Penn Foundation, du programme international de bourses d'études Fulbright, aux États-Unis, et du National Institute of Aging, affilié aux National Institutes of Health, aux États-Unis. Nous remercions le réseau INDEPTH pour avoir permis d'intégrer ces données à la présente monographie sur la mortalité.
This page intentionally left blank
L'ASD de Manhiça se situe dans le district de Manhiça (province de Maputo) au sud du Mozambique, à une latitude de 25° 24' S et à une longitude de 32° 48' E (graphique 15.1). Elle s'élève à une altitude moyenne de 50 m au-dessus du niveau de la mer et couvre une superficie de 100 km2. Le district comporte deux zones distinctes : les basses terres fertiles, qui comprennent les plaines d'inondation du fleuve Incomati, peu peuplées et propices à la culture intensive de la canne à sucre et des fruits; un escarpement relativement élevé, débouchant sur un plateau où s'étend presque toute l'ASD. Deux saisons ponctuent le climat. Les précipitations (1 100 mm en 1998) ont presque toutes lieu durant la saison chaude, de novembre à avril. Le climat est sec et frais le reste de l'année.
Graphique 15.1. Emplacement du site suivi par le SSD de Manhiça, Mozambique (population suivie : 36 000 habitants)
1 Centre de recherche en santé de Manhiça.
La ville de Manhiça et les villages environnants possèdent une population d'environ 36 600 habitants, et affichent une densité de 360 habitants par km2. La population de l'ASD se trouve en milieu périurbain et en milieu rural. Les principaux groupes ethniques sont les Xironga et les Xichangana, dont on désigne fréquemment la langue comme le ronga et le changana, respectivement. Les religions musulmane et chrétienne sont les plus pratiquées. La population de l'ASD est surtout composée d'agriculteurs et d'ouvriers de subsistance au service de coopératives qui cultivent la canne à sucre, des bananes et le riz. Une importante usine de transformation de la canne à sucre engage aussi des ouvriers. De plus en plus de petits commerçants installent leur boutique et leur entreprise le long de la route qui traverse le district du nord au sud. Il existe dix écoles primaires dans la zone d'étude (6 768 élèves et 85 enseignants) et une école secondaire (1 492 élèves et 32 enseignants). À 47 p. 100, le taux d'analphabétisme est plus élevé chez les femmes que, à 24 p. 100, chez les hommes. Si 66 p. 100 des hommes et 49 p. 100 des femmes ont un niveau d'instruction primaire, seulement 9 p. 100 et 4 p. 100 d'entre eux, respectivement, ont un niveau d'instruction secondaire. Moins de 1 p. 100 des hommes comme des femmes ont eu la chance de poursuivre des études postsecondaires.
Les villages se trouvant dans cette ASD se caractérisent par leurs regroupements épars et divers, séparés par des jardins et des terrains de parcours. Les habitations sont simples, leurs murs étant généralement construits avec du bambou, sous des toits de chaume ou de tôle. Dans les villes, les maisons sont souvent rassemblées autour de lots familiaux et clôturées par des haies. Les villes ont connu une importante croissance durant la guerre civile des années 1980, alors que des populations déplacées cherchaient un nouveau refuge. À la fin de la guerre, peu d'habitants sont retournés vers leur lieu d'origine, et il a fallu intégrer les espaces occupés par les populations déplacées aux villes existantes. L'eau provient surtout de puits communautaires, bien que certains ménages disposent de leur propre puits. Certains secteurs utilisent des pompes appartenant à la collectivité. Les pompes comme les puits sont vérifiés et chlorés régulièrement par le service régional de gestion et d'assainissement des eaux. La route entre Maputo et Beira et le chemin de fer reliant Maputo à Xai traversent la région du nord au sud. À l'exception du centre de la ville de Manhiça, où des services publics d'approvisionnement en électricité sont offerts mais de façon inconstante, les habitants de l'ASD se replient sur les moyens traditionnels pour l'éclairage.
Le Centro de Investigaçâo em Saúde de Manhiça (CISM), c'est-à-dire le centre de recherche en santé de Manhiça, est au cœur de la zone d'étude. Cette infrastructure sanitaire de 80 lits comprend des services de consultations externes, une unité spécialisée en obstétrique et en pédiatrie, où on offre un programme complet d'immunisation et des services en nutrition, ainsi qu'une salle d'urgence ouverte à toute heure du jour. Un centre de santé plus petit, comportant dix lits, se trouve à 6 km au sud du village de Manhiça. Le paludisme, les infections respiratoires aiguës et la malnutrition demeurent les principales causes des maladies et des décès chez les enfants âgés de moins de cinq ans.
Le Mozambique se relève d'une longue série de guerres, y compris celles d'indépendance contre le colonialisme portugais et, plus récemment, un conflit civil armé. Ce pays compte toujours parmi les plus pauvres au monde, avec un revenu par habitant évalué à moins de 300 $US. Si de légères inondations des plaines alluviales ne sont pas rares à cause des rivières qui ont leur lit dans le sud du Mozambique, il y avait trente ans qu'on n'avait pas connu des inondations aussi dévastatrices que celles de février 2000.
L'objectif général du SSD de Manhiça est de créer une plate-forme démographique pour enrichir l'infrastructure de recherche du CISM. Parmi les objectifs spécifiques figurent :
• Décrire l'état de santé d'une population rurale du sud du Mozambique et, ce faisant, aider à cerner les priorités en matière de recherche et éclairer l'élaboration de politiques.
• Présenter en détail le profil épidémiologique et le fardeau du paludisme et des infections respiratoires aiguës.
• Créer une plate-forme pour aider à mettre en œuvre et à évaluer de nouvelles stratégies de contrôle des maladies.
Le premier recensement s'est déroulé durant le deuxième semestre de 1996, dénombrant au total 33 500 habitants. La population suivie s'élève actuellement à environ 36 600 habitants. On a mis sur pied le SSD immédiatement après ce premier recensement en le fondant sur le registre des ménages (RM), bien que certaines modifications aient été apportées. Des passages de mise à jour ont lieu tous les quatre mois. Au cours de ces passages, on visite chaque ménage pour noter tout événement démographique et changement de résidence. Les événements démographiques incluent les naissances et les décès dans la population enregistrée dans la zone d'étude. Par ailleurs, on entend par résidant toute personne vivant dans la zone d'étude et prévoyant y demeurer au cours des trois prochains mois. Dans l'éventualité où un résidant quitte la zone d'étude pendant trois mois ou plus, on le considère comme un émigrant.
Un certain nombre d'enquêtes de terrain on été effectuées pour définir le profil épidémiologique du paludisme. Parmi celles-ci figuraient des enquêtes transversales auprès des enfants, des adultes et des femmes enceintes comme des études de cohortes. Le SSD couvre la population cible de l'hôpital régional de Manhiça. Depuis la fin de 1996, il existe un système de surveillance annexé à l'hôpital qui, à toute heure du jour, identifie tous les enfants originaires de la zone d'étude accueillis à l'hôpital et définit les caractéristiques de cette population rurale en matière de mortalité.
Le SSD fonctionne sous la direction d'un épidémiologiste et d'un démographe. Une équipe composée de deux superviseurs et de huit agents enquêteurs de terrain les soutient. Les chercheurs du CISM et leurs collègues du ministère de la Santé et de l'école de médecine de l'Université Eduardo Mondlane sont les principaux utilisateurs du SSD.
La sélection du site remonte au début de 1995. On recherchait un lieu propice à l'établissement d'un centre de recherche périphérique pour sonder les priorités en matière de santé des populations rurales ayant accès à un hôpital régional. En outre, il fallait assurer un équilibre entre le caractère rural du milieu et les besoins d'un centre de recherche moderne, tant sur le plan de la logistique que celui de l'approvisionnement. La ville de Manhiça et sa région environnante, établies à seulement 80 km de Maputo et accessibles par des routes en bonne condition, représentaient un choix idéal. Enfin, les données dont on disposait indiquaient que le paludisme y était hyperendémique, et que Manhiça présentait donc tous les éléments permettant des recherches sur cette maladie.
CARTOGRAPHIE—Des photographies aériennes de la région, obtenues de l'Institut national de cartographie, ont été numérisées par l'Institut catalan de cartographie. On a procédé au géocodage des principaux traits géographiques du paysage, y compris le fleuve Incomati, la route nationale et le chemin de fer. On a recensé en détail tous les ménages de la zone d'étude, avant de déterminer leur position à l'aide du GPS en effectuant des corrections différentielles. On a ensuite téléchargé ces données dans les photographies numérisées. Les limites des micro-environnements sont reproduites à l'aide du numérotage des ménages déjà repérés.
RECENSEMENT INITIAL—Le recensement initial a duré d'août à octobre 1996. Après avoir consulté les dirigeants des collectivités, l'équipe de recensement a entrepris de visiter les régions couvertes par le SSD. Les dirigeants de chacune de ces régions ont indiqué quels ménages en faisaient partie. Tous les ménages ont été recensés, puis cartographiés à l'aide du GPS, et chaque membre des ménages s'est vu attribuer un identifiant permanent. Dans le cas des ménages, on a recueilli de l'information sur le type et le nombre d'habitations ainsi que l'accessibilité à une cuisine et à des toilettes. Les données relatives aux personnes portaient sur la date de naissance, l'identité des parents, le statut matrimonial, le lien avec le chef de ménage et le niveau d'instruction.
RONDES DE SURVEILLANCE DE MISE À JOUR—Les rondes de surveillance de mise à jour, au cours desquelles les agents enquêteurs de terrain visitent chaque ménage, sont effectuées tous les quatre mois. De plus, les superviseurs visitent les dirigeants des régions couvertes toutes les deux semaines pour recueillir de l'information sur les événements démographiques. Des visites non officielles à d'autres informateurs clés, basés dans la collectivité, ont lieu sur le terrain.
Les émigrations et les immigrations sont enregistrées, ainsi que les lieux d'origine ou de destination. Lorsque la migration est effectuée vers la zone d'étude, la personne reçoit un numéro de localisation lié à la nouvelle habitation dans laquelle elle vivra. On attribue un identifiant à tout nouvel immigrant. Comme cet identifiant est permanent, un ancien résidant de l'aire qui y immigre à nouveau recevra plutôt un numéro de localisation.
SUIVI PROSPECTIF DE LA MORTALITÉ—Les deux superviseurs de terrain visitent quotidiennement à la fois le CISM et l'unité d'obstétrique de Maragra, où tous les accouchements des 24 dernières heures sont enregistrés. La mère et son nouveau-né reçoivent ensuite une visite à domicile toutes les semaines jusqu'à ce que le bébé ait un mois. Deux superviseurs motorisés, aidés par un vaste réseau d'informateurs clés dans la collectivité, notent tout événement démographique survenant dans la zone d'étude et tiennent un registre hebdomadaire des grossesses. Dans le but de recueillir de l'information démographique, les superviseurs rendent visite aux dirigeants de chaque secteur toutes les deux semaines. De plus, chaque semestre, des étudiants en médecine de l'Université Eduardo Mondlane, à Maputo, font des autopsies verbales (AV) pour tous les décès survenus chez les enfants âgés de 15 ans et moins.
SUPERVISION ET CONTRÔLE DE LA QUALITÉ—Le SSD prévoit deux types de supervision. L'une se déroule sur le terrain et l'autre se fait par voie informatique. La première comprend des visites au hasard aux ménages déjà couverts par l'agent enquêteur au cours des 24 heures précédentes pour vérifier l'information recueillie. La seconde consiste en des comparaisons hebdomadaires entre les données enregistrées par l'agent enquêteur dans les formulaires et celles saisies dans l'ordinateur. En outre, tous les ans, on compare directement les données entrées dans les fichiers informatiques et celles enregistrées par l'agent enquêteur de terrain dans ses formulaires.
Toute l'information recueillie est examinée. Les données sont notées dans le registre des ménages ainsi que sur des questionnaires préalablement codés, qui sont ensuite traités au centre informatique. Les chercheurs procèdent chaque semaine à des vérifications pour repérer tout renseignement incomplet ou incohérent. Les formulaires sont ensuite transmis à l'unité de gestion des données, où on les archive et leur attribue un numéro de série unique. Dès que le contenu d'un formulaire est entré dans l'ordinateur, celui-ci est classé et maintenu dans des dossiers selon le type d'événements démographiques.
Cinq postes de travail constamment approvisionnés en électricité sont reliés à un serveur dans l'environnement Windows NT 4.0 et Windows 95. On utilise un logiciel spécifique en format Visual FoxPro 5.0 pour la saisie et l'épuration des données. Ce logiciel est personnalisé en fonction du RM. Il est doté d'options intégrées de vérification logique et de contrôle de la cohérence et de l'intégrité referentielle des bases de données. Parmi les méthodes de gestion standardisée des données figure la double entrée constante du contenu de tous les formulaires par deux agents de saisie des données. Tout problème de cohérence est noté et corrigé, en s'appuyant sur l'information contenue dans le formulaire. Lorsque deux données sont uniformisées, la première est copiée dans un dossier différent que peuvent consulter les chercheurs dans un fichier en mémoire morte. Le principal serveur renferme un disque miroir pour garantir la sauvegarde continuelle des données. De plus, toutes les semaines, on fait une copie de secours des données sur un CD. Toutes les bases de données sont transférées dans le logiciel STATA à des fins d'analyse.
Le contrôle de qualité est assuré par des vérifications hebdomadaires à l'aide de Visual FoxPro. Ces exercices permettent de générer une liste des problèmes de cohérence, et ceux-ci sont ensuite réglés sur le terrain par les superviseurs.
Les taux démographiques, notamment ceux relatifs à la fécondité, à la mortalité, aux émigrations et aux immigrations, sont calculés à la fin de chaque passage. Les agents enquêteurs de terrain utilisent les AV pour évaluer les taux de mortalité spécifiques aux habitants âgés de moins de 15 ans. Combiné avec le système de surveillance de l'hôpital, le SSD permet d'évaluer les taux de morbidité propres à la collectivité. Cette information est accessible au ministère de la Santé.
Au milieu de l'année 1999, la population de Manhiça s'élevait à 34 526 habitants : les bébés de moins d'un an comptaient pour 4 p. 100, les enfants de 0 à 4 ans, pour 13 p 100, ceux de 5 à 14 ans, pour 26 p. 100, les adultes de 15 à 64 ans, pour 51 p. 100 et ceux de 65 ans et plus, pour 5 p. 100 (graphique 15.2). Le tableau 15.1 présente la mortalité selon l'âge et le sexe au site suivi par le SSD. Le taux de mortalité infantile est de 78,5 pour 1 000 naissances vivantes, et le taux de mortalité des enfants âgés de moins de cinq ans est de 130 pour 1 000. Le rapport de la population non adulte à la population adulte est de 0,87. Le rapport de masculinité est de 83, et l'indice synthétique de fécondité s'élève à five enfants (tableau 15.2). La taille moyenne des ménages et de 4,0 personnes. Trente-cinq pour cent des ménages sont dirigés par des femmes, alors que 65 p. 100 le sont par des hommes. Enfin, 76,4 p. 100 des garçons et 53 p. 100 des filles âgés de 15 ans et moins fréquentent l'école primaire.
Graphique 15.2. Pyramide des âges des personnes-années observées au site de surveillance démographique de Manhiça, Mozambique, 1998-1999
Tableau 15.1. Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD de Manhiça, Mozambique, 1998-1999
Âge (années) |
Décès (nDx) |
Personnes-années observées (nPAx) | ||
Hommes |
Femmes |
Hommes |
Femmes | |
<1 |
119 |
77 |
1 308 |
1 247 |
1 à 4 |
81 |
70 |
4 486 |
4 450 |
5 à 9 |
11 |
15 |
4 561 |
4 547 |
10 à 14 |
12 |
6 |
4 429 |
4 201 |
15 à 19 |
12 |
11 |
3 828 |
4 068 |
20 à 24 |
6 |
23 |
1 991 |
3 460 |
25 à 29 |
13 |
17 |
1 357 |
2 321 |
30 à 34 |
25 |
15 |
1 128 |
2 050 |
35 à 39 |
22 |
9 |
1 257 |
1 908 |
40 à 44 |
30 |
11 |
1 204 |
1 765 |
45 à 49 |
17 |
17 |
893 |
1 449 |
50 à 54 |
20 |
16 |
730 |
1 298 |
55 à 59 |
32 |
34 |
777 |
1 279 |
60 à 64 |
26 |
25 |
664 |
1 041 |
65 à 69 |
27 |
20 |
627 |
885 |
70 à 74 |
14 |
28 |
262 |
554 |
75 à 79 |
15 |
32 |
199 |
532 |
80 à 84 |
9 |
17 |
94 |
207 |
≥85 |
17 |
22 |
85 |
202 |
Naissances |
2 698 |
|
|
|
TBM |
14.45 |
|
|
|
TBN |
40,06 |
|
|
|
TBAN |
25,61 |
|
|
|
Note : « TBN » signifie « taux brut de natalité » (nombre actuel de naissances pour 1 000 habitants); « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre actuel de décès pour 1 000 habitants) ; « TBAN » signifie taux brut d'accroissement naturel (taux brut de natalité moins taux brut de mortalité, multiplié par 100; migrations ignorées); « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nPAx » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
Tableau 15.2. Taux de fécondité selon l'âge au site de surveillance démographique de Manhiça, Mozambique, 1998
Groupe d'âge (années) |
Femmes |
Naissance |
Taux de Fécondité selon I'age |
15 à 19 |
1975 |
281 |
0,1442 |
20 à 24 |
1 648 |
373 |
0,2264 |
25 à 29 |
1 122 |
244 |
0,2174 |
30 à 34 |
1 001 |
188 |
0,1878 |
35 à 39 |
924 |
138 |
0,1494 |
40 à 44 |
854 |
46 |
0,0538 |
45 à 50 |
705 |
10 |
0,0142 |
ISF |
5 |
|
|
Note : « ISF » signifie indice synthétique de fécondité.
L'Agence espagnole pour la coopération internationale finance les dépenses courantes du CISM. Au cours de l'année 1999, treize organisme ont appuyé diverses études, y compris l'Organisation mondiale de la santé (OMS), le Fonds des Nations Unies pour l'enfance, le réseau INDEPTH, la clinique de l'hôpital de Barcelone, affiliée à l'Université de Barcelone, le ministère espagnol de la Santé et l'Université Eduardo Mondlane, au Mozambique. Le CISM représente le premier centre de recherche périphérique du ministère de la Santé du Mozambique. Il a vu le jour dans le cadre d'un projet de coopération entre le Mozambique et l'Espagne. Un partenariat de collaboration entre le ministère de la Santé, l'école de médecine de Maputo, affiliée à l'Université Eduardo Mondlane, ainsi que la clinique de l'hôpital de Barcelone assure le fonctionnement du centre.
Le site suivi par le SSD d'Agincourt se situe à environ 500 km au nord-est de Johannesburg, dans le sous-district d'Agincourt, qui appartient à la région de Bushbuckridge, dans la province du Nord (graphique 16.1). Jusqu'en 1994, ce site se trouvait dans une « réserve », ou un « bantoustan ». Il s'étend à une latitude oscillant entre 24° 50' et 24° 56' S, alors que sa longitude varie de 31° 08' à 31° 25' E. Il s'élève à une altitude de 400 à 600 m au-dessus du niveau de la mer. Regroupant 21 villages, il couvre une superficie de 390 km2 et ses régions les plus larges mesurent 38 km sur 16 km.
Sur le plan écogéologique, ce site est couvert d'une savane semi-aride, plus propice à l'élevage de gibier et, à petite échelle, à celui de bétail qu'à l'agriculture. Il
Graphique 16.1. Emplacement du site suivi par le SSD d'Agincourt, Afrique du Sud (population suivie : 66 800 habitants)
1 Université de Witwatersrand, Afrique du Sud.
2 Centre français sur la population et le développement (CEPED).
3 Africa Centre for Population Studies and Reproductive Health.
4 Département de la santé de la province du Nord, Afrique du Sud.
n'est pas rare que les précipitations y soient faibles, variant entre 550 et 700 mm en moyenne tant dans l'ouest que dans l'est du site. Par ailleurs, la configuration très variable des pluies rend la région vulnérable aux sécheresses. Quelque 80 p. 100 des précipitations tombent durant les mois d'été, c'est-à-dire de novembre à mars. Cette région subit des sécheresses tous les trois ans et demi en moyenne. Même lorsque leur niveau est normal, les pluies sont insuffisantes pour approvisionner la région en eau domestique ou combler les besoins en irrigation. Les étés sont chauds et les hivers sont doux dans cette région. L'amplitude de la température va de 12 °C à 40 °C en été, et de 5 °C à 27 °C en hiver.
La population totale suivie par le SSD est de 66 840 habitants, répartis dans 10 500 ménages, et affiche une densité de 172 personnes par km2. Le milieu est rural dans la mesure où il se trouve loin des centres urbains et manque d'infrastructures. Le principal groupe ethnique est composé des Shangaan, bien que les Mozambicains, d'anciens réfugiés, comptent pour plus d'un quart (29 p. 100) de la population totale. Ces deux groupes parlent le shangaan, et les Mozambicains sont apparentés à la population hôte, les Sud-Africains, sur le plan culturel. On trouve dans cette ASD des églises chrétiennes affiliées aux plus importantes dénominations ainsi que des églises africaines indépendantes, mais de nombreuses personnes observent un mélange de rites indigènes et chrétiens.
On estime que le chômage touche de 40 à 50 p. 100 de la population. Les secteurs d'activité officiels engagent des immigrants pour les envoyer travailler dans des villes plus importantes, dans les mines, la fabrication et les services. Plus près du site, des emplois sont offerts dans les secteurs de l'élevage du gibier et du bétail ainsi que dans les plantations d'arbres. Les femmes occupent une place de plus en plus prépondérante dans la main-d'œuvre immigrante. Le secteur public génère également des emplois. Les secteurs d'activité non officiels sont étendus et comprennent la vente d'aliments, notamment de fruits. Les pensions représentent une importante source de revenus pour de nombreuses familles. Les femmes dirigent 32 p. 100 de tous les ménages (Tollman et al., 1995).
Presque tous les villages ont au moins une école primaire, et 14 des 21 villages ont une école secondaire. Plus de 40 p. 100 des adultes âgés entre 25 et 59 ans n'ont aucune instruction officielle. Six pour cent d'entre eux ont complété des études secondaires, et seulement 3 p. 100 ont eu accès à une forme d'éducation postsecondaire. Dans le groupe d'âge des 15 à 24 ans, presque tous ont fréquenté l'école primaire, mais seulement 46 p. 100 ont poursuivi leurs études jusqu'au niveau secondaire. Si 85 p. 100 des enfants de 10 à 14 ans sont inscrits au niveau primaire, l'entrée à l'école est souvent retardée. Le niveau d'alphabétisation des femmes (56 p. 100) est relativement plus faible que celui des hommes (62 p. 100) (Tollman et al., 1995).
Diverses habitations sont érigées sur le site, des cases de terre traditionnelles aux maisons de briques revêtues de toits en étain ou en tuiles. Le peuplement végétal est généralement trop restreint pour permettre l'agriculture de subsistance, et les récoltes suffisent à peine pour compléter l'alimentation de la famille. L'eau est pompée par des usines de purification pour n'être parfois acheminée que vers les principaux réservoirs des villages. Ailleurs, l'eau est recueillie dans des puits creusés près de lits fluviaux ou, rarement, dans des trous de forage. Des femmes ou des enfants puisent l'eau à la main, la versent dans des contenants d'environ 25 1 et la transportent sur leur tête ou à l'aide de brouettes. Les pénuries d'eau représentent un grave problème dans la plupart des villages. L'hygiène laisse à désirer dans les ménages, et les latrines à fosse pas toujours fonctionnelles sont répandues. Aucune route n'est revêtue. Le transport public se limite à des services de taxis-minibus privés. Les services d'électricité et de téléphonie font gravement défaut, mais des projets de développement récemment mis en œuvre visent à les améliorer.
Le site suivi par le SSD comprend un centre de santé et cinq cliniques satellites; tous emploient des infirmières. Un nombre limité de médicaments sont offerts dans chacun de ces établissements spécialisés en soins primaires. De plus, le centre de santé comporte un petit laboratoire où il est possible de procéder à quelques tests de diagnostic. Une ambulance est basée au centre de santé. Tous les services, c'est-à-dire ceux de pédiatrie, de planification familiale, de soins prénatals, d'accouchement, de soins postnatals et de traitement des affections bénignes comme des maladies chroniques, sont gratuits. Bien que les périodes d'attente soient longues, la plupart des services ne sont pas suffisamment utilisés. Cette situation est entre autres imputable au manque d'approvisionnement en médicaments. Les patients sont dirigés vers deux hôpitaux régionaux, chacun se trouvant à une distance d'environ 25 km du centre de santé. Les principaux problèmes de santé révélés par l'analyse des autopsies verbales (AV) sont la diarrhée, le kwashiorkor et le sida chez les enfants âgés de moins de cinq ans; les accidents, la violence et le sida chez les personnes âgées de 15 à 49 ans; les affections dégénératives chroniques, surtout cardiaques, cérébrovasculaires ou liées au foie, et les affections malignes chez les personnes âgées de 50 ans et plus (Kahn et al., 1999; Tollman et al., 1999; Garenne, Tollman, Kahn et Gear, 2000). Le paludisme saisonnier est manifeste. Le taux de fécondité élevé des adolescentes va de pair avec la croissance de la séroprévalence du VIH (Garenne, Tollman et Kahn, 2000).
Le déménagement forcé de collectivités sous le régime de l'apartheid (des années 1940 à 1960) et la création de bantoustans dans les années 1970 ont exercé de profondes répercussions sur le profil social, économique et démographique. Le gouvernement alors en place cherchait à exploiter massivement la main-d'œuvre présente dans l'Afrique du Sud rurale, et y empêchait son épanouissement. Les gouvernements des réserves se sont vu confier des pouvoirs hégémoniques, et les résultats ont été pour le moins douteux. Malgré peu de moyens pour organiser et gérer les soins de santé, ceux-ci ont été dispensés grâce à un réseau d'hôpitaux et de cliniques missionnaires qui offraient des services moins fragmentés que les établissements en milieu urbain. Cette situation a permis aux habitants de mieux s'adapter au nouveau système de santé d'Afrique du Sud, décentralisé et basé sur les régions. C'est pourquoi les villages ruraux se caractérisant par une population dense et une économie monétaire, où de nombreux hommes âgés de 20 à 59 ans sont absents de la population permanente, sont devenus le prototype des bantoustans. De récents changements apportés au régime gouvernemental ont modifié ce prototype. Jouissant d'une plus grande liberté de circulation, les hommes tendent à revenir vers les villages ruraux. Les villes qui naissent le long des routes pavées en milieu rural forment de nouveaux nœuds de développement.
Les objectifs premiers de l'étude effectuée à Agincourt étaient les suivants (Tollman, 1999) :
• Fournir de l'information essentielle sur la démographie, l'état de santé et le niveau de fécondité de la collectivité d'Agincourt, afin d'appuyer les efforts visant à améliorer l'élaboration, la mise en œuvre et l'évaluation des programmes régionaux.
• Servir de site sentinelle pour fournir des données précises sur la dynamique démographique des collectivités rurales en Afrique du Sud, en vue d'éclairer l'évolution des stratégies déployées en matière de santé et de développement en milieu rural.
• Créer les capacités et la base de données nécessaires à la préparation d'études plus poussées et de prochains projets sur le terrain dans les collectivités.
Le principal objectif actuellement visé est directement lié au troisième ci-dessus, c'est-à-dire fournir une infrastructure de recherche et une base de données longitudinales pour faciliter un éventail d'études effectuées dans la collectivité sur le fardeau des maladies, les interventions des systèmes de santé et la dynamique entre les conditions sociales, les ménages et la collectivité, en vue d'appuyer l'élaboration de stratégies décentralisées sur le plan social et en matière de santé.
Le recensement initial d'Agincourt date de 1992. La population suivie alors s'élevait à 57 509 habitants dans 8 896 ménages. Vers 1999, ces chiffres avaient grimpé à 66 840 habitants dans 10 500 ménages. On a commencé à faire des AV et à suivre l'évolution des grossesses en 1993. Le SSD d'Agincourt, les collectivités suivies et les services régionaux de santé ont établi un partenariat qu'ils entretiennent avec soin (Tollman et al., 1995).
Les données du SSD d'Agincourt sont mises à jour tous les douze mois. On définit les résidants comme étant « permanents » (s'ils ont habité dans la zone d'étude pendant six mois et plus au cours de l'année précédente) ou « migrants » (s'ils ont habité dans la zone d'étude pendant moins de six mois, sans considérer la région d'Agincourt comme leur « foyer »). Les AV sont effectuées dans les langues vernaculaires par un agent de terrain ordinaire formé à cet effet, et sont ensuite évaluées par des médecins (Kahn et al., 2000). Le logiciel utilisé contient une base de données relationnelles, établie dans Microsoft Access 2000. Les principales variables socio-économiques et démographiques ainsi que celles relatives à la santé mesurées habituellement par le SSD portent sur les naissances, les décès, les immigrations et les émigrations, les liens dans le ménage, l'état des résidants et celui des réfugiés, le niveau d'instruction ainsi que les interventions favorisant la santé avant et lors des accouchements. Lors de la mise à jour de 1999, on a recueilli de l'information sur les rhumes chroniques dans le cadre d'une étude sur le dépistage actif de la tuberculose. En 2000, des données sur la participation de la main-d'œuvre dans les secteurs d'activité formels et informels de l'économie ont été recueillies. En 2001, on prévoit intégrer un module pour décrire le fardeau des handicaps.
Le SSD d'Agincourt sert de pilier au Programme sur la santé et la population d'Agincourt (PSPA), un projet de recherche de l'Université de Witwatersrand. Il est sis à l'unité de développement des systèmes de santé de la faculté des sciences de la santé. Le PSPA collabore étroitement avec le département de la santé de la province du Nord et les services régionaux de santé de Bushbuckridge. L'équipe centrale de gestion comprend le chef de projet, un chercheur principal, un gestionnaire de la recherche sur le terrain et le gestionnaire du site. L'équipe de terrain du SSD comprend quatre superviseurs, vingt agents enquêteurs de terrain, un superviseur des AV et quatre agents enquêteurs affectés aux AV, tous employés en vertu d'un contrat durant la période de collecte de données. En 2000, on a aussi recouru aux services d'un vérificateur pour contrôler les données enregistrées dans les formulaires. L'équipe de saisie des données comprend un superviseur et deux agents de saisie.
Les efforts vont bon train pour relever les défis se posant sur les plans clinique, démographique et social ainsi qu'en matière de santé dans le cadre du PSPA, notamment en ce qui a trait :
• aux changements touchant les profils de mortalité, de fécondité et de migration;
• aux maladies du système respiratoire en recrudescence et à la violence de plus en plus fréquente entre les adultes;
• à l'évaluation du fardeau lié au virus respiratoire syncytial et à la détection du kwashiorkor persistant chez les enfants âgés de moins de cinq ans;
• aux liens entre la santé et la position démographique des anciens réfugiés (des Mozambicains) et leurs stratégies de subsistance;
• à la dynamique des ménages et des collectivités, plus particulièrement à la circulation des ressources, aux stratégies d'adaptation et aux conséquences du vieillissement et de la mortalité adulte sur les ménages;
• à la migration de la main-d'œuvre et à son incidence sur le comportement sexuel des hommes et l'utilisation des contraceptifs;
• à l'évaluation des interventions publiques, entre autres celles axées sur les adolescents, visant à combattre le VIH/sida et la tuberculose.
Les échanges avec la collectivité en vue d'obtenir ses réactions font partie intégrante de l'approche de recherche privilégiée à Agincourt. L'information tirée du SSD et des projets de recherche connexes est communiquée aux populations suivies sous la forme de fiches descriptives et lors de réunions spéciales dans le milieu. Ces mesures facilitent la participation collective aux activités locales visant l'amélioration de la santé ou poursuivant des buts parallèles. Les données font régulièrement l'objet de discussions avec les gestionnaires régionaux et, tant à l'échelle nationale qu'à celle de la province du Nord, les cadres supérieurs des services de santé.
Plusieurs facteurs justifiaient le choix du site d'Agincourt, plus particulièrement :
• son emplacement, à une certaine distance de toute route goudronnée ou de toute colonie cantonale;
• l'existence d'un centre de santé, doté de cliniques satellites, pouvant servir de réseau de référence;
• le besoin d'élaborer des profils de référence plausibles, non biaisés par les contraintes que posent les limites des refuges;
• la présence d'un grand nombre de Mozambicains, en exode à cause de la récente guerre civile.
CARTOGRAPHIE—On a dessiné à la main des cartes de chaque village en vue du recensement initial de 1992. Sur ces cartes figuraient les routes, les unités d'habitation et d'autres points de repère, comme les chemins de fer, les lignes de transport d'énergie, les boutiques, les églises et les terrains de soccer. Depuis lors, ces cartes sont mises à jour annuellement, à la fois par des exercices spécifiques sur le terrain et par les modifications et les adaptations habituellement effectuées durant les recensements. Grâce à ces cartes, tout membre de l'équipe peut retourner chez un ménage sans se tromper.
RECENSEMENT INITIAL ET RONDES DE SURVEILLANCE DE MISE À JOUR—Six passages ont eu lieu à ce jour (recensement initial de 1992 et passages de mise à jour de 1993-1994, de 1995, de 1997, de 1999 et de 2000). Les passages se déroulent durant la saison sèche, c'est-à-dire de juillet à novembre. Un agent enquêteur de terrain rencontre le membre du ménage le plus apte à répondre qui est libre au moment de sa visite. Il vérifie alors les renseignements personnels relatifs à chaque membre du ménage. Tout événement s'étant produit depuis le passage précédent est enregistré, et toute observation sur l'état du ménage est mise à jour. Dans la mesure du possible, les questions sont adressées aux membres du ménage concernés; par exemple, pour s'enquérir de l'évolution ou de l'issue d'une grossesse, l'agent enquêteur interroge la femme qui a été enceinte. Lorsque les répondants concernés ne sont pas disponibles, les agents enquêteurs effectuent une nouvelle visite, habituellement le soir ou la fin de semaine, mais tentent de ne pas dépasser le seuil de deux visites par ménage. À partir du deuxième passage, des AV ont été faites sur tous les décès afin d'en déterminer les causes les plus probables. Les AV ont lieu en même temps que les recensements, mais elles relèvent d'une autre équipe de terrain, qui y est exclusivement affectée.
En 1999, en vue d'accélérer la collecte des données, on a élargi l'équipe de terrain à quatre superviseurs, 20 agents enquêteurs de terrain, un superviseur des AV et quatre agents enquêteurs affectés aux AV. Cette équipe travaillait à partir de cinq bureaux sur le terrain, gracieusement fournis par des cliniques ou des membres de la collectivité.
SUPERVISION ET CONTRÔLE DE LA QUALITÉ—Pour assurer la qualité des données, certaines visites sont supervisées et des ménages choisis au hasard font l'objet d'une nouvelle visite. Dans le cas des visites supervisées, le superviseur accompagne l'agent enquêteur de terrain et observe celui-ci durant quelques entrevues. Il apporte ensuite une rétroaction constructive dans le but d'améliorer les techniques d'entrevue de l'agent enquêteur. Les nouvelles visites au hasard sont faites par le superviseur et touchent 2 p. 100 de la population. Après avoir bien expliqué les motifs de sa visite, le superviseur procède à une entrevue entière; toute différence entre elle et la première est cernée, et on tente d'en trouver la cause. Ces mesures permettent d'évaluer la qualité des entrevues et de calculer le taux d'erreur.
Par ailleurs, on procède à une vérification des formulaires dans une approche en quatre étapes sur le terrain. Le processus se complexifie à mesure que le formulaire progresse d'une étape à l'autre. Toute erreur entraîne le retour du formulaire à l'agent enquêteur afin qu'il la corrige et, s'il y a lieu, effectue une nouvelle visite. Les superviseurs font le suivi des formulaires à l'aide de feuilles de vérification.
Les détails dont on dispose sur chaque ménage sont imprimés sur les formulaires de recensement. L'agent enquêteur de terrain les vérifie et procède à la mise à jour de toute donnée sur l'état des membres du ménage. Des formulaires distincts sont utilisés en fonction des événements (issues de grossesses, décès, migrations et évolution d'une grossesse) et ne sont remplis que lorsque ceux-ci se produisent dans l'intervalle d'un passage à l'autre. Les formulaires sur les décès sont remplis en deux exemplaires, afin d'en remettre un à l'équipe affectée aux AV. Les formulaires remplis lors d'une même entrevue sont agrafés dans un ordre déterminé. Les listes de vérification permettent de suivre la collecte des données sur chaque unité d'habitation.
Lorsqu'un formulaire ne circule plus sur le terrain et a subi tous les exercices de vérification, son contenu est entré à l'aide d'un logiciel. Les données sont actuellement saisies dans trois ordinateurs à la fois, branchés sur un réseau relié à la base de données par un serveur. Il s'agit d'une base de données relationnelles exploitée dans Microsoft Access 2000. On a mis au point des options personnalisées de saisie pour les intégrer à la base de données Access et, par la reproduction des formulaires, fournir une interface simplifiée entre l'utilisateur et la base de données. Cette base de données consiste en quelques tableaux où sont enregistrés différents éléments des données. Le principal tableau est celui se rapportant aux personnes : on y archive de l'information sur toutes les personnes rencontrées. Le tableau relatif aux ménages renferme de l'information sur les épisodes se produisant dans chaque ménage, indiquant quand et comment une personne entre dans un point particulier du site ou en sort. Le tableau relatif aux affiliations enregistre toute donnée sur la façon et le moment dont une personne entre dans un ménage particulier ou en sort (le terme « ménage » se définit comme un groupe de personnes qui partagent leurs repas). Ce logiciel comporte des tableaux pour chaque type d'événements—naissances, décès, migrations, évolution de grossesses —, et un tableau relatif aux observations permet de noter tout renseignement sur chaque entrevue. En outre, une variété de tableaux d'observation sur l'état des personnes sont intégrés et fréquemment mis à jour durant les passages : état de la résidence (tableau mis à jour du premier au sixième passage), état relatif au niveau d'instruction (premier et quatrième passages), état de santé relatif aux rhumes (cinquième passage) et état sur le plan professionnel (sixième passage).
Le système comporte des options de vérification et de validation. Les données non plausibles (par exemple, le décès d'une personne avant même que celle-ci ne soit née) sont rejetées. Dans de tels cas, on met de côté le formulaire erroné pour que le gestionnaire des données l'examine et, s'il y a lieu, le retourne au superviseur de l'équipe afin qu'on le corrige. Les données inhabituelles mais concevables (par exemple, l'accouchement d'une femme âgée de plus de 50 ans) sont aussi mises en relief en vue d'être vérifiées par le gestionnaire. Les vérifications automatiques sont effectuées au moment de la saisie pour repérer les codes invalides, les valeurs manquantes, les incohérences dans les registres ou entre deux registres, l'orthographe inexacte des noms de lieux ou les données entrées deux fois. Un autre moyen utile pour contrôler la qualité des données consiste à comparer les villages d'origine des immigrants et les destinations des émigrants à l'intérieur de l'aire de surveillance, ou à examiner les tendances démographiques.
Des analyses de base sont effectuées pour enrichir le contenu des fiches descriptives sur les villages, fournir des données rétroactives à la collectivité, établir les bases de sondage et compiler l'information sur les dénominateurs. De plus, on procède à l'épuration des données et à des études démographiques pour garantir la production de données fiables sur la population. Une monographie des conclusions fondamentales a été publiée en 1994, en plus de la diffusion des conclusions touchant des éléments scientifiques ou des intérêts stratégiques dans des revues locales et internationales. Enfin, des exposés sont présentés à l'intention des décideurs de tous les échelons (sous-district, district, région, province et pays).
La population totale (de droit) s'établissait à 66 840 habitants en 1999. De ce nombre, on comptait 56 566 habitants permanents (résidant dans le site depuis plus de six mois). Le rapport de masculinité dans la population totale était de 0,929, chutant à 0,712 dans la population permanente âgée entre 15 et 49 ans. La répartition démographique par âge était la suivante en 1999 : les bébés de moins d'un an comptaient pour 2,3 p. 100 de la population, les enfants de 0 à 4 ans, pour 12 p. 100, ceux de 5 à 14 ans, pour 27,6 p. 100, les adultes de 15 à 64 ans, pour 55,9 p. 100 et ceux de 65 ans et plus, pour 4,5 p. 100 (graphique 16.2). L'indice synthétique de fécondité (ISF) était de 2,72 enfants en 1999 (tableau 16.1). La proportion de ménages dirigés par des femmes s'élevait à 32 p. 100. Le rapport de la population non adulte à la population adulte était de 0,79. Le taux de mortalité infantile était de 43,0 pour 1 000 naissances vivantes chez les garçons et de 45,1 pour 1 000 naissances vivantes chez les filles. La taille moyenne des ménages était de 6,4 personnes, et le taux d'alphabétisation5 des adultes s'élevait à 56 p. 100 chez les femmes et à 62 p. 100 chez les hommes.
5 Calculé comme le pourcentage de personnes âgées de 15 et plus détenant au moins quatre années d'instruction officielle.
Graphique 16.2. Pyramide des âges des personnes-années observées au SSD d'Agincourt, Afrique du Sud, 1995-1999
Tableau 16.1. Taux de fécondité selon l'âge au site du SSD d'Agincourt, Afrique du Sud, par période de deux années, 1995-1999
Note : « TFA » signifie taux de fécondité selon l'âge; « P-A » signifie personnes-années; « ISF » signifie indice synthétique de fécondité.
Le suivi des migrations est effectué en enregistrant toutes les données relatives aux personnes entrées dans un ménage, ou en étant sorties, entre deux passages (tableau 16.2). Les déplacements sont qualifiés d'internes si les lieux d'origine et de destination se trouvent dans les villages suivis par le SSD; dans les autres cas, les déplacements sont externes. Le lieu d'origine ou de destination, la date du déplacement ainsi que le motif sont notés.
On note un déclin important dans l'indice synthétique de fécondité, qui, d'environ 6 naissances par femme de 1970 à 1974, atteignait 2,72 naissances par femme en 1999 (Garenne, Tollman et Kahn, 2000). La mortalité a reculé pendant quelques années, jusqu'à 1993 environ. Les chiffres indiquent cependant qu'elle a augmenté dans trois groupes d'âge, c'est-à-dire les jeunes adultes âgés de 20 à 49 ans (hommes et femmes), les enfants âgés de 0 à 4 ans (garçons et filles) et les femmes âgées de 50 à 64 ans (la mortalité chez les hommes continue de diminuer dans ce groupe d'âge) (tableau 16.3). Les tendances relatives aux migrations révèlent une baisse de la population nette, imputable à un dépassement des émigrations externes par rapport aux immigrations externes (environ 1 p. 100 de la population par année). Les principaux lieux de destination des émigrants étaient des villes, surtout celle de Mkhuhlu. Cette migration vers Mkhuhlu était particulièrement marquée en 1994 et 1995 (Collinson et al., 2000).
Tableau 16.2. Taux d'émigration et d'immigration selon l'âge au site du SSD d'Agincourt, Afrique du Sud, 1992-1999
Groupe d'âge (années) |
Personnes-années |
Émigrations (n) |
Taux d'émigration |
Immigrations (n) |
Taux d'immigration |
0 à 4 |
69 147 |
4 552 |
0,066 |
4 691 |
0,068 |
5 à 9 |
71 115 |
4 981 |
0,070 |
4 068 |
0,057 |
10 à 14 |
61 705 |
3 785 |
0,061 |
3 016 |
0,049 |
15 à 19 |
53 345 |
3 817 |
0,072 |
3 350 |
0,063 |
20 à 24 |
44 278 |
3 675 |
0,083 |
3 191 |
0,072 |
25 à 29 |
35 871 |
3 167 |
0,088 |
2 491 |
0,069 |
30 à 34 |
29 593 |
2 263 |
0,076 |
1 774 |
0,060 |
35 à 39 |
23 822 |
1 435 |
0,060 |
1 113 |
0,047 |
40 à 44 |
19 097 |
923 |
0,048 |
708 |
0,037 |
45 à 49 |
14 271 |
587 |
0,041 |
426 |
0,030 |
50 à 54 |
10 541 |
409 |
0,039 |
290 |
0,028 |
55 à 59 |
9 217 |
358 |
0,039 |
319 |
0,035 |
60 à 64 |
8 272 |
292 |
0,035 |
270 |
0,033 |
65 à 69 |
7 524 |
237 |
0,031 |
219 |
0,029 |
70 à 74 |
5464 |
220 |
0,040 |
152 |
0,028 |
75 à 79 |
3 508 |
147 |
0,042 |
105 |
0,030 |
80 à 84 |
1 408 |
76 |
0,054 |
45 |
0,032 |
≥85 |
1 116 |
54 |
0,048 |
58 |
0,052 |
Tableau 16.3. Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD d'Agincourt, Afrique du Sud, 1995-1999
Âge (années) |
Décès (nDx) |
Personnes-années observées (nPAx) | ||
Hommes |
Femmes |
Hommes |
Femmes | |
<1 |
59 |
65 |
3 877 |
3 866 |
1 à 4 |
76 |
75 |
17 147 |
17 093 |
5 à 9 |
14 |
19 |
23 175 |
23 002 |
10 à 14 |
14 |
12 |
20 119 |
19 943 |
15 à 19 |
16 |
18 |
17 741 |
17 494 |
20 à 24 |
32 |
30 |
14 014 |
15 093 |
25 à 29 |
46 |
30 |
11 122 |
12 356 |
30 à 34 |
53 |
36 |
9 027 |
10 365 |
35 à 39 |
61 |
37 |
7 198 |
8 572 |
40 à 44 |
44 |
36 |
5 634 |
7 025 |
45 à 49 |
69 |
20 |
4 559 |
5 111 |
50 à 54 |
48 |
22 |
3 322 |
3 572 |
55 à 59 |
56 |
19 |
2 697 |
3 285 |
60 à 64 |
41 |
48 |
1 980 |
3 132 |
65 à 69 |
56 |
63 |
1 733 |
3 351 |
70 à 74 |
58 |
66 |
1 352 |
2 086 |
75 à 79 |
70 |
65 |
1 021 |
1 583 |
80 à 84 |
29 |
33 |
415 |
507 |
≥85 |
27 |
40 |
292 |
479 |
Naissances |
7 326 |
|
|
|
TBM |
5.27 |
|
|
|
TBN |
24,07 |
|
|
|
TBAN |
18,80 |
|
|
|
Note : « TBN » signifie taux brut de natalité (nombre actuel de naissances pour 1 000 habitants) ; « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre actuel de décès pour 1 000 habitants); « TBAN » signifie taux brut d'accroissement naturel (taux brut de natalité moins taux brut de mortalité, multiplié par 100; migrations ignorées); « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nPAx » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
L'équipe d'Agincourt est redevable aux collectivités de Bushbuckridge ainsi qu'au département de santé de la province du Nord pour leur collaboration, leur soutien et leur contribution continue à ses efforts de recherche. Nous avons également le plaisir de mentionner les encouragements et l'appui que nous ont manifestés la Wellcome Trust, au Royaume-Uni, l'Andrew W. Mellon Foundation, aux États-Unis, l'Université de Witwatersrand, en Afrique du Sud, l'Anglo American Chairman's Fund, en Afrique du Sud, l'Union européenne ainsi que la Henry J. Kaiser Family Foundation, aux États-Unis.
This page intentionally left blank
Le site suivi par le SSD de Dikgale se situe au centre du district de Mankweng, dans la province du Nord, à environ 40 km de Pietersburg, la capitale de cette province, et à 15 km de l'Université du Nord (graphique 17.1). Il couvre une superficie de 71 km2, mesure 6 km sur 10,8 km, s'étend à une latitude oscillant entre 23° 46' et 23° 48' S, alors que sa longitude varie de 29° 42' à 29° 47' E, et s'élève à une altitude moyenne de 1 400 m au-dessus du niveau de la mer. Chaque village comporte une zone résidentielle se caractérisant par des unités d'habitation bien démarquées et, à une certaine distance, des pâturages communautaires. Sur le plan écogéologique, cette région est recouverte de steppe boisée. Son climat étant continental, le site connaît une température variée, avec, en hiver, un minimum de 6 °C en moyenne et, en été, un maximum de 26 °C en moyenne. Les précipitations moyennes fluctuent entre 401 et 500 mm, et sont plus fréquentes entre les mois de novembre et d'avril. Les sécheresses sont courantes et, conjuguées avec le phénomène des cycles saisonniers, influent beaucoup sur la disponibilité des produits frais.
Graphique 17.1. Emplacement du site suivi par le SSD de Dikgale, Afrique du Sud (population suivie : 7 900 habitants)
1 Université du Nord, Afrique du Sud.
La population totale atteint 7 956 habitants et affiche une densité de 116 personnes par km2. Le milieu est périurbain, et les Pedi constituent le principal groupe ethnique. La plupart des habitants sont des adeptes de l'église sioniste de Moria, qui combine des croyances chrétiennes et indigènes, alors que les autres appartiennent aux églises luthérienne ou anglicane. Tous les habitants de ce site parlent le sotho du Nord.
Une proportion importante de la population adulte est composée d'immigrants ouvriers. Les autres habitants de l'ASD travaillent dans le secteur agricole, au service de fermes voisines, ou encore comme domestiques dans les villes environnantes. Bon nombre d'entre eux sont des pensionnés. Le taux de chômage est élevé.
Il existe quatre écoles primaires et trois écoles secondaires dans l'ASD. Les effectifs de toutes les salles de classe sont surchargés, et les équipements scolaires manquent énormément. La plupart des enfants fréquentent l'école primaire, et le taux d'alphabétisation est de 79,8 p. 100 chez les hommes et de 73,6 p. 100 chez les femmes.
Les unités d'habitation sont un mélange d'abris, de cases de terre traditionnelles et de maisons de briques conventionnelles. Quelques ménages ont accès à l'eau du robinet dans leur cour, mais la plupart doivent se rendre à des points stratégiques dans les villages pour recueillir de l'eau. La majorité des ménages possèdent des latrines à fosse dans leur cour, mais n'ont pas de dispositif d'évacuation des déchets. Les villages s'appuient sur une faible infrastructure, et aucune de leurs routes n'est goudronnée. Chaque semaine, un service de transport public est offert le matin et le soir.
Les enfants âgés de moins de six ans, les femmes enceintes et les personnes âgées ont gratuitement accès à des soins de santé dans une clinique de soins primaires. Parmi les services offerts par cette clinique figurent la planification familiale, les soins prénatals, le suivi de la croissance et l'immunisation des enfants et la gestion des soins destinés aux personnes atteintes de maladies chroniques. L'hôpital Mankweng, situé de 15 à 20 km du site, agit comme hôpital de référence.
Les maladies infectieuses et non infectieuses sont répandues. Selon les registres de la clinique, les principaux problèmes de santé dont souffrent les enfants sont les maladies respiratoires et gastro-intestinales. La malnutrition n'étant pas rare, la croissance d'un grand nombre d'enfants est retardée. Selon une enquête effectuée dans le site suivi par le SSD, les problèmes de santé touchant les adultes incluent le diabète de type II, l'hypertension, la surcharge ferrique et l'obésité.
Le but général du SSD de Dikgale est de fournir de l'information pour améliorer la santé de la population de la province du Nord et aider le gouvernement local à élaborer une politique efficace en matière de soins de santé. Comme aucune donnée précise n'était disponible concernant les maladies récurrentes dans les milieux ruraux et périurbains de la province du Nord, l'objectif initial consistait à établir un site de recherche sur le terrain pour évaluer l'incidence et la prévalence des maladies.
On a abordé les dirigeants de la collectivité de Dikgale pour discuter du projet de recherche sur l'état de santé de la population, auquel ils ont accepté de collaborer. Le site a alors été établi, et le premier recensement s'est déroulé d'août à novembre 1995. La population était de 8 001 habitants cette année-là, mais elle atteignait 7 956 habitants en 1998. On a procédé à la mise à jour des données chaque année. La population totale de la zone d'étude, qui comprend tous les habitants considérant cette aire comme leur lieu de résidence, est distinguée de la population permanente, qui représente les résidants présents dans la zone d'étude pendant six mois et plus durant l'année qui a précédé le passage de mise à jour.
Les variables démographiques habituellement mesurées comprennent les naissances, les migrations et les décès. On suit également l'évolution des grossesses. Plusieurs enquêtes spéciales ont eu lieu pour déterminer la prévalence de certains troubles et maladies, notamment la carence en fer et en vitamine A dont souffrent des enfants d'âge préscolaire, les problèmes de vision et les maladies non infectieuses chez les adultes.
On a mis sur pied un bureau à l'intention des agents enquêteurs de terrain. Le coordonnateur du SSD de Dikgale est un membre du personnel de l'Université du Nord. Les données recueillies sur le site sont régulièrement acheminées au département de la santé de la province du Nord.
La sélection du site de Dikgale tient à sa proximité de l'Université du Nord ainsi qu'à la présence d'une clinique spécialisée en soins de santé primaires.
CARTOGRAPHIE—Les agents enquêteurs ont tracé un croquis topographique de chaque village, y insérant toutes les routes et les divers points de repère, comme les écoles et les boutiques. Ils ont assigné un numéro à chaque ménage.
RECENSEMENT INITIAL—Le recensement initial a eu lieu d'août à novembre 1995. Des agents enquêteurs ont alors rendu visite à chaque ménage pour enregistrer le nom, l'âge et le niveau d'instruction de chaque membre.
RONDES DE SURVEILLANCE DE MISE À JOUR—Des mises à jour sont effectuées chaque année. Au cours des passages, les agents enquêteurs de terrain rendent visite à chaque ménage, munis d'une copie papier du formulaire de recensement précédent. Tout changement s'étant produit depuis la dernière visite est enregistré.
L'agent enquêteur fait le suivi complet de la grossesse de toute femme ayant accouché dans le ménage. Les détails concernant la date de naissance, le sexe de l'enfant, une naissance vivante ou un mort-né sont enregistrés dans un formulaire spécifique. Toutes les naissances s'étant produites depuis la dernière visite sont ainsi enregistrées, ainsi que le poids du nouveau-né, le lieu de l'accouchement et l'utilisation de contraceptifs. Par ailleurs, des formulaires spécifiques aux décès sont remplis pour chaque décès. Les questions relatives aux migrations traitent notamment des lieux d'origine et de destination, ainsi que des motifs invoqués pour changer de localité.
SUPERVISION ET CONTRÔLE DE LA QUALITÉ—Le site de recherche est visité régulièrement par les coordonnateurs, qui procèdent à une vérification de la qualité sur un échantillon aléatoire de 2,5 p. 100 des ménages. Tout problème noté fait l'objet de discussions avant d'être résolu.
Les formulaires remplis par les agents enquêteurs de terrain sont vérifiés manuellement avant le traitement de leur contenu. Toutes les données sont saisies dans une base de données Access personnalisée. Le programme utilisé contient des options de vérification pour limiter le nombre d'erreurs à la saisie. Une série de mesures de validation sont appliquées; les corrections sont rapprochées avec le contenu des données brutes; s'il y a lieu, de nouvelles visites sur le terrain sont effectuées.
On procède à l'analyse des données à l'aide de Microsoft Excel. Des rapports sont régulièrement produits, puis transmis aux dirigeants des villages et de la région.
La population s'établissait à 7 956 habitants en 1998, et sa répartition par âge était la suivante : les bébés de moins d'un an comptaient pour 1,6 p. 100, les enfants de 1 à 4 ans, pour 11,25 p. 100, ceux de 5 à 14 ans, pour 25,68 p. 100, les adultes de 15 à 64 ans, pour 57,33 p. 100 et ceux de 65 ans et plus, pour 5,74 p. 100 (graphique 17.2). Le rapport de la population non adulte à la population adulte était de 0,74; le rapport de masculinité était de 0,96; le taux de mortalité infantile était de 38,9 pour 1 000 naissances vivantes. La taille moyenne des ménages était de 6,33 personnes, et la proportion de ceux-ci dirigés par des hommes s'élevait à 58 p. 100, alors que les ménages l'étant par des femmes comptaient pour 42 p. 100. Le pourcentage de personnes âgées de 15 ans et plus étant alphabétisées s'élevait à 79,8 p. 100 et 73,6 p. 100 chez les hommes et chez les femmes, respectivement.
Les enquêtes relatives aux déplacements ont lieu chaque année et révèlent un profil de migration complexe. La plupart des déplacements se font dans un même village, vers un autre village de l'ASD ou un village voisin. Très peu d'habitants optent pour les régions urbaines. Les groupes d'âge les plus touchés par les émigrations et les immigrations sont ceux de 0 à 24 ans. Peu de personnes de plus de 40 ans s'éloignent de leur foyer.
Le tableau 17.1 fait état de la mortalité selon l'âge et le sexe, toutes causes confondues, au site suivi par le SSD de Dikgale.
Graphique 17.2. Pyramide des âges des personnes-années observées au site de surveillance démographique de Dikgale, Afrique du Sud, 1995-1999
Tableau 17.1. Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD de Dikgale, Afrique du Sud, 1995-1999
Âge (années) |
Décès (nDx) |
Personnes-années observées (nPAx) | ||
Hommes |
Femmes |
Hommes |
Femmes | |
0 à 4 |
16 |
12 |
1 744 |
1 852 |
5 à 9 |
1 |
2 |
2 026 |
1 830 |
10 à 14 |
2 |
1 |
1 835 |
1 666 |
15 à 19 |
5 |
1 |
1 507 |
1 521 |
20 à 24 |
0 |
1 |
1 301 |
1 403 |
25 à 29 |
2 |
8 |
1 146 |
1 195 |
30 à 34 |
7 |
2 |
994 |
1 014 |
35 à 39 |
5 |
5 |
687 |
740 |
40 à 44 |
7 |
2 |
588 |
632 |
45 à 49 |
5 |
2 |
477 |
508 |
50 à 54 |
8 |
3 |
368 |
486 |
55 à 59 |
7 |
6 |
316 |
412 |
60 à 64 |
2 |
5 |
197 |
359 |
65 à 69 |
4 |
4 |
147 |
407 |
70 à 74 |
5 |
4 |
133 |
265 |
75 à 79 |
11 |
11 |
135 |
245 |
80 à 84 |
5 |
3 |
37 |
83 |
≥85 |
4 |
16 |
39 |
135 |
Naissances |
599 |
|
|
|
TBM |
6,47 |
|
|
|
TBN |
21,07 |
|
|
|
TBAN |
14,60 |
|
|
|
Note : « TBN » signifie taux brut de natalité (nombre actuel de naissances pour 1 000 habitants); « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre actuel de décès pour 1 000 habitants): « TBAN » signifie taux brut d'accroissement naturel (taux brut de natalité moins taux brut de mortalité, multiplié par 100; migrations ignorées); « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nPAx » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
Nous remercions le Comité des universités norvégiennes pour la recherche et l'éducation en développement pour avoir financé ce projet d'étude.
L'équipe du SSD de Dikgale est composée de M. Mogashoa, d'E. Makhura, S. Makgato et de S. Mokokoane. Elle a pu compter sur l'appui de quelques collègues, c'est-à-dire S. Tollman, du département de la santé communautaire de l'Université de Witwatersrand, en Afrique du Sud, M. Garenne, du Centre français sur la population et le développement, de Paris, en France, K. Herbst, du département de santé communautaire de l'Université de médecine de l'Afrique du Sud, en Afrique du Sud, et J. Sundby, du département d'anthropologie médicale, de l'Université d'Oslo, en Norvège.
Le district de santé d'Hlabisa, situé dans le nord de province de Kwazulu-Natal en l'Afrique du Sud, occupe une superficie de 1 430 km2 (graphique 18.1). L'altitude de la province varie de 20 à 500 mètres au-dessus du niveau de la mer. Le terrain, parfois plat, parfois montagneux, est aussi vallonné par endroits. La végétation, quant à elle, passe des prairies à la maigre végétation, en passant par les forêts luxuriantes. Le site du SSD se trouve entre les latitudes 28,18° et 28,47° S et les longitudes 31,97° et 32,38° E.
Graphique 18.1. Emplacement du site du SSD d'Hlabisa, Afrique du Sud (population suivie : 85 000 habitants)
1 Africa Centre Demographic Information System, Africa Centre for Population Studies and Reproductive Health (Université de Natal. Université de Durban-Westville et Medical Research Council of South Africa). Afrique du Sud.
Le district d'Hlabisa est un des nombreux districts judiciaires ruraux officiels du Kwazulu-Natal. Avant la transition politique survenue en 1994, le district faisait partie du patrimoine foncier de Kwazulu et coïncidait avec le département de santé d'Hlabisa, une unité intégrée et semi-autonome du système de santé national. Ce dernier était articulé autour d'un hôpital communautaire, ou non spécialisé, à partir duquel on administrait et surveillait les soins de santé primaires par l'intermédiaire d'un réseau rayonnant de cliniques fixes et mobiles. Après la transition politique, le territoire Kwazulu ayant été démantelé, tous les services ont été réorganisés pour former un système de santé national en trois paliers en confiant des responsabilités aux administrations nationales, provinciales et des districts. Bien que les districts soient actuellement en transition, le district secondaire d'Hlabisa est en grande partie semblable à l'ancien système de santé d'Hlabisa et fonctionne toujours de manière semi-autonome, avec son propre système de santé intégré. Par conséquent, ce site constitue une unité fonctionnelle du système de santé national et fournit un modèle représentatif du système de santé à l'échelle des districts pour la mise en œuvre des politiques et des programmes de santé nationaux.
La population résidante de 210 000 âmes parle le zulu et est surtout rurale, bien qu'on dénote, ici et là, des noyaux de population urbaine et périurbaine dans le sud-est du district, plus précisément dans le secteur de la ville commerciale de Mtubatuba. La population est constituée de quatre secteurs tribaux sous l'autorité d'un chef de tribu ou inkosi. Si les résidants des secteurs relèvent de la compétence du chef et lui doivent allégeance, ils n'appartiennent pas nécessairement à la même tribu ou au même clan traditionnel que lui. Il n'existe encore aucune donnée sur la religion, mais on estime que la majorité des résidants sont chrétiens.
Contrairement à beaucoup d'autres régions d'Afrique, où les propriétés familiales sont regroupées en villages clairement définis, les populations rurales au Kwazulu-Natal vivent dans des propriétés familiales multigénérationnelles de grandeurs diverses (de 1 à 100 personnes) réparties ça et là. Ce qui caractérise la région, ce sont ses grandes variations dans la densité de la population (de 0 à 6 500 personnes par km2). On remarque également un important facteur de migration circulatoire entre le district et les centres commerciaux ou industriels situés à diverses distances du district d'Hlabisa et, à moins grande échelle, entre le district et les secteurs ruraux de l'arrière-pays. Ce phénomène découle en partie du besoin de travailler et des possibilités d'éducation. On constate également d'énormes écarts entre les standards de vie, les taux d'alphabétisation et l'accès à l'électricité et à l'eau potable, bien que l'ensemble des conditions sociales et environnementales soient considérablement meilleures que dans beaucoup d'autres pays d'Afrique subsaharienne. Le revenu annuel par habitant est de 1 730 $US, le taux d'alphabétisation est de 69 p. 100 et l'espérance de vie au début de l'épidémie du sida était d'environ 63 ans. Les populations sud-africaines sont très variées au point de vue démographique et épidémiologique, reflétant les différences régionales et ethniques et, en fin de compte, de vastes écarts au plan des conditions sociales et économiques.
L'infrastructure des soins de santé dans le district d'Hlabisa est semblable à celle de beaucoup d'autres districts de santé ruraux du Kwazulu-Natal et, dans une moindre mesure, d'ailleurs en Afrique du Sud. L'infrastructure sanitaire centrale et permanente du district est un hôpital communautaire dirigé par des médecins généralistes et un personnel infirmier. Il fournit une vaste gamme de services curatifs et de services d'urgence, y compris des services de chirurgie et d'obstétrique ainsi que la gamme habituelle des soins de santé primaires offerts dans une clinique permanente. Le système compte également 12 cliniques fixes dirigées par du personnel infirmier et disséminées un peu partout dans le district. Ces cliniques fournissent des soins prénatals et postnatals ainsi que des services d'accouchement, de planification familiale, de pédiatrie préventive (y compris les vaccins), ainsi que des traitements pour la tuberculose, les MST et les maladies non transmissibles, comme le diabète et l'hypertension, et des traitements pour une vaste gamme de problèmes mineurs. Tous les cas jugés trop complexes pour les compétences ou les capacités du personnel infirmier sont renvoyés à l'hôpital. Ces cliniques sont sous la surveillance de l'hôpital et bénéficient d'une visite d'un médecin de l'hôpital deux fois par semaine.
Les secteurs du district qui n'ont pas de clinique fixe peuvent se prévaloir des services d'une unité de santé mobile qui se rend à intervalles réguliers, de deux à quatre semaines, à des endroits précis. Le niveau et la gamme de services offerts sont semblables à ceux des cliniques fixes, mais les cliniques mobiles n'ont pas la possibilité d'offrir les services d'accouchement ou toute autre forme de traitement nécessitant une admission ou un séjour à court terme. Ce sont des travailleurs en santé communautaire qui ont la charge d'environ la moitié des propriétés familiales du district. Ceux-ci sont en grande partie responsables de promouvoir une bonne nutrition et des bonnes pratiques d'hygiène dans ces ménages, de veiller aux soins de santé et, s'il y a lieu, de référer les malades aux cliniques ou à l'hôpital. En général, le taux de fréquentation de ces cliniques est assez élevé, c'est-à-dire que 95 p. 100 des femmes enceintes assistent aux cliniques prénatales au moins une fois durant leur grossesse et 80 p. 100 des enfants reçoivent toute la gamme des vaccins primaires, y compris celui contre la rougeole. On a également beaucoup recours aux services médicaux offerts par les praticiens privés à Mtubatuba et aux cliniques privées plus éloignées dans les villes de Empangeni et de Richard's Bay.
En 1991, le Medical Research Council (MRC) a établi une station de recherche à l'hôpital d'Hlabisa à titre d'unité rurale de recherche du Centre national de recherches épidémiologiques d'Afrique du Sud. La présence de cette unité productive du MRC constitue probablement le facteur le plus déterminant dans le choix du district d'Hlabisa pour la création de l'Africa Centre for Population Studies and Reproductive Health.
L'Africa Centre for Population Studies and Reproductive Health a été créé en avril 1997 et s'est installé dans le district d'Hlabisa en novembre 1997. Depuis lors, on a établi des infrastructures, tant sur le plan des résidences que sur celui des bureaux, on a tracé des cartes de l'ensemble du district de santé et le SSD a été établi dans la section sud-est du district. Pendant cette même période, d'autres projets ont vu le jour, y compris des études visant à déterminer les effets de l'allaitement maternel exclusif sur la transmission mère-enfant du VIH et une autre ayant pour but de déterminer l'effet des migrations des hommes qui cherchent du travail sur l'infection au VIH des partenaires non migrants.
L'aire de surveillance démographique est fondée sur le secteur tribal de Mpukunyoni, la partie la plus populeuse et la moins montagneuse du district d'Hlabisa, et englobe le canton de Kwamsane. Cette aire couvre une superficie d'environ 435 km2 et est clairement définie par des limites naturelles, notamment d'importantes rivières permanentes, des réserves naturelles, des secteurs forestiers et des terres agricoles commerciales, et ce, sur toutes ses frontières, à l'exception de la limite nord. Ainsi, le secteur est une unité géographique relativement discrète et bien délimitée, ce qui permet de définir clairement la population étudiée. Bien que nous n'ayons pas encore de données sur lesquelles nous fonder, nous sommes fermement convaincus que la population que nous suivons est représentative des populations rurales du Kwazulu-Natal et, à un degré moindre, des populations rurales noires ailleurs au pays.
Les objectifs du SSD d'Hlabisa sont les suivants :
• Décrire les impacts démographiques, sociaux et sur le plan de la santé d'une épidémie de VIH qui se répand rapidement au sein d'une population en pleine transition quant aux questions de santé.
• Évaluer l'effet bénéfique de diverses stratégies d'intervention pour contrer l'évolution de l'épidémie.
• Mesurer le fardeau des maladies, y compris celui du VIH/sida, sur cette population.
• Décrire les habitudes d'utilisation des services de santé et leur incidence sur les données démographiques et de santé.
• Fournir un soutien sur le plan des méthodes et de l'infrastructure à un certain nombre de projets de recherche connexes sur la santé de la reproduction au sein de la même population, notamment :
- des cadres d'échantillonnage à l'échelle des ménages et des individus;
- des variables explicatives et intermédiaires pour les données distales;
- des liens entre des ensembles de données de divers projets;
- des services de gestion de projet et de planification logistique au sein d'un contexte démographique.
Lors du dernier recensement national (1996), on a estimé la population totale du district d'Hlabisa à 210 000 habitants. On prévoit maintenant que la population du SSD inclura 70 000 résidants et environ 15 000 non-résidants qui sont jugés comme appartenant aux ménages enregistrés de l'ASD. Ce nombre correspond à la fourchette recommandée pour les SSD et constitue un échantillon d'envergure suffisante pour établir la plupart des taux démographiques, à l'exception du taux de mortalité maternelle. Nous nous occupons également des membres non résidants des SSD parce que le grand nombre de migrants qui reviennent au foyer régulièrement contribue considérablement aux ressources financières des ménages. De plus, du fait qu'ils reviennent souvent chez eux pour accoucher ou décéder, ils doivent être pris en compte dans le calcul des taux de mortalité et de fécondité.
La collecte officielle de données a commencé en 2000 et, au moment de la rédaction du présent ouvrage, le premier ensemble de données annuelles n'avait pas encore été compilé.
Le SSD du site d'Hlabisa est un projet de l'Africa Centre for Population Studies and Reproductive Health, un centre international de recherche basé dans le district de santé d'Hlabisa. L'Africa Centre, créé en 1997, est un consortium entre deux universités—l'Université de Natal et l'Université de Burban-Westville—et le Medical Research Council (MRC) d'Afrique du Sud. Ce consortium a été financé par le Wellcome Trust du Royaume-Uni.
Plus précisément, le SSD engendrera des données sur les tendances démographiques, sociales et économiques d'une population en transition sur le plan de la santé qui subit en même temps les effets complexes d'une épidémie de VIH qui va de mal en pis. Il fournira également une plate-forme et un cadre pour une grande variété de plus petits projets de recherche portant sur la dynamique des ménages et des familles, sur les politiques et les programmes microéconomiques ainsi que sur l'évaluation du fardeau de la maladie, y compris le VIH et les maladies non transmissibles. Ces données seront d'une importance extrême pour les planificateurs nationaux et provinciaux de la santé en Afrique du Sud. Elles seront tout aussi importantes pour quiconque est intéressé à établir des schémas de l'impact d'une épidémie de VIH sur les populations rurales africaines un peu partout sur le sous-continent. Le SSD sera la cheville ouvrière d'une cohorte de 2 000 mères et leurs enfants et, par conséquent, sera en position idéale pour évaluer les interventions visant à prévenir la transmission mère-enfant du VIH et d'autres interventions effectuées durant la petite enfance. En ce qui concerne les trois institutions participantes, le SSD constitue également une importante source de données pour l'élaboration d'un programme communautaire pour les études sur les populations, le système reproductif et la santé des enfants, susceptibles d'être utiles aux stagiaires des divers niveaux universitaires. Le fait que ces institutions fournissent une formation fortement axée sur la communauté et les services engendre de nombreuses possibilités pour de tels liens, et certaines des premières étapes vers le développement de ces programmes ont déjà été franchies.
CARTOGRAPHIE—L'ensemble des données du SSD est fondé sur des références géographiques et est lié à des programmes dotés de fonctions cartographiques et d'une capacité d'analyse spatiale complexes. Ce système d'information géographique, un élément clé du vaste système d'information démographique, se compose d'une série de couches géographiques du district, y compris les frontières juridiques, les limites constituées par les réserves naturelles, les routes et les rivières, et porte sur environ 500 infrastructures et 26 000 propriétés familiales, parmi lesquelles 10 000 font l'objet d'une surveillance démographique constante. On a beaucoup utilisé les unités de GPS (d'une précision de < 2 m.) pour définir le SSD. Quatorze agents de terrain et trois superviseurs ont été formés à l'utilisation du GPS différentiel. Les agents de terrain ont été divisés en quatre équipes (trois équipes de cartographie de quatre membres chacune et une équipe de réserve de deux membres). Chaque équipe de cartographie s'est vu assigner un superviseur, une partie du district à cartographier ainsi qu'une série de cartes dépeignant le district. Les cartes, fondées sur des photographies aériennes récentes, contenaient l'emplacement approximatif de toutes les propriétés familiales et de toutes les infrastructures du district. Les superviseurs étaient responsables de coordonner les déplacements des agents de terrain.
Les dictionnaires de données restreignant la saisie de données à un seul bloc de 5 000 chiffres ont été téléchargés vers les terminaux de GPS portables dont était doté chaque agent de terrain. Grâce aux dictionnaires de données, les agents de terrain ont pu recueillir toutes les données d'attribut à l'aide des unités de GPS, éliminant ainsi la nécessité d'avoir recours à des formulaires. Des étiquettes portant les numéros uniques d'identification des propriétés familiales ont été apposées et les renseignements au sujet des propriétés n'ont été archivés que lorsque le résidant principal de la propriété était présent et en mesure d'accorder la permission de cartographier sa propriété. Les équipes de réserve devaient visiter les propriétés dont le propriétaire était absent, recueillir les données d'attribut de ces propriétés et y apposer des étiquettes. À leur retour, les agents de terrain ont téléchargé leurs données dans les ordinateurs. La correction différentielle a eu lieu le lendemain.
Le secteur est hétérogène tant socialement que physiquement, et la population est dispersée un peu partout sur l'aire du SSD. Cet état de fait a donné lieu à divers problèmes pour la distribution équitable des tâches entre les agents de terrain. On a donc eu recours à un modèle fondé sur une vague logique de SIG pour définir de manière ergonomique 48 secteurs de travail sur le terrain afin de répartir équitablement la charge de travail. La procédure de SIG utilisée pour ce faire est décrite dans Tanser (2000).
Les futures recherches dans le domaine des SIG seront axées sur l'analyse géographique des données démographiques et de santé recueillies par le SSD au niveau des propriétés familiales (lorsque ces données seront disponibles). On espère tout particulièrement que la situation du VIH sera géographiquement liée aux données des propriétés familiales de manière à permettre aux chercheurs d'explorer l'évolution du VIH à l'intérieur du site du SSD et les schémas possibles permettant d'en expliquer la distribution.
RECENSEMENT INITIAL—Étant donné sa courte existence, l'Africa Centre for Population Studies and Reproductive Health a entrepris sa première ronde de visites à toutes les propriétés familiales du site du SSD en février 2000. La population à l'intérieur du site défini pour le SSD constitue l'échantillon d'étude, et la collecte de données porte sur une période d'observation qui a commencé le 1er janvier 2000. Lors d'une première ronde, on a mené un recensement de toutes les propriétés familiales (lieux de résidence), de tous les ménages (groupes sociaux) et de tous les sujets. La collecte de données de base incluait les caractéristiques descriptives des propriétés familiales et des ménages, les attributs démographiques de chaque individu et les antécédents détaillés de grossesse et de reproduction de toutes les femmes en âge de procréer.
RONDES DE SURVEILLANCE DE MISE À JOUR—Les mises à jour et l'enregistrement continus des personnes, des propriétés et des ménages nouveaux et existants sont effectués lors de rondes. Toutes les propriétés familiales de l'ASD font l'objet d'une visite à des intervalles de quatre mois afin d'enregistrer les nouveaux résidants et les nouveaux ménages et d'archiver les naissances, les décès et les migrations. On remplit des questionnaires sur la santé de la reproduction pour toutes les femmes en âge de procréer (de 15 à 49 ans) qui n'ont pas été enregistrées lors des rondes précédentes ou n'étaient pas admissibles pour remplir ce questionnaire de base. Lors des rondes de surveillance subséquentes, tous les événements démographiques et les changements à la situation de la propriété familiale, du ménage ou des personnes au sein du périmètre de surveillance sont enregistrés. Les modules supplémentaires traitant de sujets comme la situation socio-économique du ménage, les conditions de santé, la séroprévalence ou les infirmités peuvent s'ajouter aux mises à jour de routine, s'il y a lieu. La surveillance se poursuivra pendant au moins cinq ans, mais elle sera certainement prolongée si le programme de recherche s'avère fructueux.
On procédera à des enquêtes de base sur toutes les femmes en âge de se reproduire pendant toute la durée du projet. On s'attend à administrer chaque année des questionnaires socio-économiques aux ménages, et ce, dans toutes les propriétés familiales du SSD. Selon toute probabilité, on mènera également d'autres enquêtes, sur des sujets comme les handicaps et la séroprévalence du VIH, au fur et à mesure que les besoins se manifesteront. Les activités du SSD ne comprennent actuellement aucun prélèvement d'échantillons biologiques ou de mesures directes.
SUIVI PROSPECTIF DE LA MORTALITÉ—Les naissances et les décès sont archivés et les données connexes sont régulièrement mises à jour comme nous l'avons décrit ci-dessus. Les décès sont signalés dans le cadre d'une procédure régulière d'avis sur les événements démographiques. Chaque avis de décès donne lieu à une visite séparée d'un infirmier spécialisé dans les autopsies verbales, qui se chargera d'administrer un questionnaire ordinaire d'autopsie verbale dans le but de déterminer la cause probable de décès.
SUPERVISION ET CONTRÔLE DE LA QUALITÉ—Les superviseurs vérifient tous les questionnaires remplis lors des rondes et les sous-échantillons de série sont, en outre, vérifiés par les gestionnaires aux différents échelons. Les superviseurs effectuent des visites hebdomadaires de contrôle de la qualité dans au moins 5 p. 100 des propriétés familiales visitées par les agents de terrain au cours de la période précédente afin de valider des données tirées de l'entrevue. Au début d'une ronde, pendant deux à quatre semaines, les superviseurs accompagnent chacun de leurs agents de terrain pour des visites hebdomadaires supervisées dans le but de soutenir et, le cas échéant, de corriger le plus rapidement possible les problèmes, les difficultés ou les idées fausses du travailleur et sa technique d'entrevue. On procède à des vérifications aléatoires supplémentaires lorsqu'un agent de terrain se révèle faible ou manque de fiabilité.
Les données sont également recueillies aux niveaux des propriétés familiales et des ménages en faisant appel à une hiérarchie d'informateurs clés, la priorité étant accordée à ceux qui sont le plus au courant des détails concernant les autres membres du ménage. Les données individuelles sont recueillies préférablement de la personne concernée, mais en l'absence de celle-ci, on recueille les données auprès d'un informateur aussi bien renseigné que possible. Dans le cas des questionnaires sur la santé de la reproduction, tous les renseignements proviennent de la femme elle-même. Tous les questionnaires sont ensuite saisis dans une vaste base de données Access à l'aide d'une application initiale (programmée en Delphi 5) conçue spécifiquement pour l'Africa Centre for Population Studies and Reproductive Health.
Graphique 18.2. Pyramide des âges des personnes-années (résidants et non résidants) observées au SSD d'HIabisa, Afrique du Sud, 2000
Les données font ensuite l'objet d'une saisie unique dans deux groupes constitués chacun de six agents de saisie des données et, lors de l'exécution du programme de saisie des données, sont soumises à une série de vérification pour s'assurer de leur validité et de leur cohérence. Tous les questionnaires qui comportent des erreurs évidentes ou des omissions sont retournés sur le terrain aux fins de correction et ceux qui sont exempts d'erreurs sont archivés après la saisie des données. Toutes les erreurs qui ne peuvent être corrigées par les superviseurs entraînent le retour du formulaire à l'agent de terrain, qui devra effectuer une nouvelle visite et reprendre l'entrevue. L'ensemble des données de base sera régulièrement analysé et fera l'objet de rapports réguliers qui seront ensuite largement distribués sur papier et sur Internet. L'ensemble des données de base sera exclusivement mis à la disposition des enquêteurs de l'Africa Centre et d'auditoires plus vastes dans un format anonyme aux fins d'analyse secondaire. Nous entendons encourager la tenue d'études secondaires fondées sur ces données en précisant que ces études resteront la propriété des chercheurs, et qu'elles seront disséminées dans la communauté scientifique dans les publications lues par les pairs. Nous ne disposons pas encore d'une politique définitive sur le partage et la dissémination des données, mais il est probable que les principes énoncés ci-dessus s'appliqueront.
La surveillance effective du SSD a commencé en 2000. Aussi, le premier ensemble de données annuelles n'était pas encore terminé au moment de la rédaction du présent ouvrage. Nous sommes donc dans l'impossibilité de fournir des indicateurs pour l'instant. Le graphique 18.2 montre une période de population pour 2000.
L'Africa Centre for Population Studies and Reproductive Health a été mis sur pied grâce à une importante subvention du Wellcome Trust du Royaume-Uni, et ce, pour une période minimale de cinq ans. Depuis, il s'est procuré des fonds supplémentaires auprès des National Institutes of Health aux États-Unis. Les autres donateurs, comme le Centre pour la migration internationale, organisme d'aide du gouvernement allemand voué au développement des capacités humaines dans les pays en développement, ont également fait d'importantes contributions aux travaux des scientifiques expatriés.
L'équipe du SSD aimerait tout particulièrement souligner le soutien qu'elle a reçu de Robert Howells, le leader du programme, tout au long du processus de création du SSD. Nous tenons également à souligner l'aide de Wendy Ewart, agente de programme responsable du Programme d'étude des populations au Wellcome Trust. Son optimisme et sa foi inébranlable dans les capacités de notre équipe nous ont beaucoup soutenus pour relever les défis engendrés par la mise sur pied d'un SSD et l'établissement simultané d'un nouveau site de recherche. Le soutien que nous avons reçu dépasse de loin ce à quoi nous nous attendions des représentants d'un financier international de cette envergure.
Dans la création du SSD d'Hlabisa, nous avons également eu la chance d'être formés et influencés par le schéma du SSD du Centre de recherche en santé de Navrongo. Nous savons que Fred Binka et Jim Phillips ont tous deux beaucoup contribué à ce schéma et nous souhaitons les remercier de nous avoir accueillis à Navrongo et d'avoir partagé leur expérience si librement avec nous. Certains éléments cruciaux de la conception du système ont aussi été influencés par le SSD de Nouna, au Burkina-Faso. Nous remercions donc Michel Garenne pour son aide quant au contexte théorique.
Nous sommes reconnaissants à Steve Tollman et à l'équipe d'Agincourt en Afrique du Sud qui nous ont soutenus tout au long des diverses étapes de ce projet et ont généreusement partagé les idées et les ressources de l'équipe d'Agincourt.
Une équipe de scientifiques des domaines de la sociologie, de la médecine et de la démographie provenant des institutions participantes nous a aidés à diriger les études visant à établir les définitions et les concepts sur lesquels nous avons basé notre SSD. Plus particulièrement, nous souhaitons remercier Eleanor Preston-Whyte, Tessa Marcus, Mark Lurie et Abby Harrison pour leur aide précieuse.
Il convient également de souligner le rôle nourricier constant et crucial qu'a joué Dudu Biyela, gestionnaire des liaisons avec la collectivité de l'Africa Centre. Dudu nous a aidé à faire nos premiers pas hésitants dans la collectivité d'Hlabisa et nous a appuyés à chaque tournant de notre relation avec la collectivité. Ni la structure de dotation du SSD, ni ses dispositions budgétaires ne prévoient de poste de « mère du SSD d'Hlabisa », mais quelques-uns d'entre nous savent bien à qui revient ce titre et à quel point il a été mérité.
Pour finir, nous tenons particulièrement à reconnaître les importants services et les contributions essentielles de chacun des 80 membres de l'équipe du SSD, qui se sont chargés des diverses tâches et des fonctions clés qui font qu'un système de ce genre peut être efficace et engendrer des données de toute première qualité.
Le site du SSD du Centre de recherche en santé de Nouna (CRSN) est situé dans le district de santé de Nouna, dans le nord-ouest du Burkina Faso, à 300 km de la capitale, Ouagadougou (graphique 19.1) La région de Nouna est une savane sèche aux arbres fruitiers, peuplée presque exclusivement de fermiers de subsistance appartenant à divers groupes ethniques. Le secteur vit sous un climat subsaharien et, par conséquent, ne reçoit qu'un maigre 796 mm de pluie par année (une fourchette allant de 483 à 1083 mm) depuis les cinquante dernières années.
Graphique 19.1. Emplacement du site du SSD de Nouna, Burkina Faso (population suivie : 55 000 habitants)
1 Centre de recherche en santé de Notuna, Burkina Faso
Le site du SSD de Nouna a une population d'environ 55 000 habitants, répartis sur une superficie de 1 775 km2. La densité de la population est d'environ 30,98 personnes au km2. Il s'agit d'une population rurale et semi-urbaine (qui vit essentiellement dans la ville de Nouna). Les principaux groupes ethniques sont les Marka, les Bwaba, les Samo, les Mossi et les Foulani. L'usage de la langue dioula est très répandu, ce qui permet la communication entre tous les groupes ethniques. La plupart des résidants sont des agriculteurs ou des éleveurs bovins—deux occupations à faible statut économique.
Le secteur a des écoles depuis 1935, pourtant, la plupart des enfants n'y vont pas. Certains fréquentent l'école coranique. Plus de 80 p. 100 de la population est illettrée.
Les maisons sont généralement regroupées, mais dans certains villages, les maisons de ferme sont plus dispersées autour d'une bourgade principale. Les puits constituent la principale source d'eau, cependant, moins de la moitié des gens de la ville de Nouna jouissent de canalisation d'eau courante.
L'ensemble du district est difficile d'accès durant la saison des pluies, lorsque les routes qui mènent au centre du district deviennent impraticables. La ville de Nouna est reliée au reste du pays par téléphone, mais a un système de transport public tout à fait inadéquat. Il existe une source d'électricité qui répond aux besoins des habitants de la ville 19 heures par jour.
Le district possède un hôpital de district, un centre médical et quinze centres médicaux en périphérie. La population du site du SSD vit dans un secteur doté de quatre centres médicaux périphériques et de l'hôpital de district. Le système de financement des soins de santé est fondé sur la perception d'un droit d'utilisation pour les quelques patients qui souhaitent se prévaloir des soins de la médecine moderne. Les infections respiratoires, le paludisme et la diarrhée constituent les principaux problèmes de santé dans ce secteur.
Les événements historiques de la région comprennent deux guerres contre le Mali, en 1974 et en 1985, et une épidémie de choléra survenue à Nouna en 1971.
Le CRSN a vu le jour au début des années 1990 sous le nom de Projet de recherche-action pour améliorer les soins de santé, un partenariat entre le département d'hygiène tropicale et de santé publique de l'Université de Heidelberg et le ministère de la Santé du Burkina Faso. Le projet visait surtout à :
• conceptualiser et à diriger des projets de recherche en santé sur le terrain qui soient pertinents pour les politiques de santé nationales;
• disséminer les résultats de la recherche en vue de promouvoir la réforme du secteur de la santés
• contribuer au renforcement des capacités de recherche en santé;
• fournir au ministère de la Santé des données aux fins de planification et d'élaboration des politiques dans le domaine de la santé.
Le SSD de Nouna du CRSN recense la population à intervalles réguliers depuis 1992 (avec un chiffre de base de 26 000 habitants), tient à jour un système d'enregistrement des événements démographiques et a intégré à sa routine des entrevues d'autopsie verbale. Le SSD surveille une population totale d'environ 55 000 âmes, réparties dans 41 villages et, depuis 2000, dans la ville de Nouna. L'équipe du SSD se compose d'un démographe, d'un assistant de recherche, d'un spécialiste des bases de données, d'un spécialiste des SIG, de trois superviseurs de terrain, de sept agents enquêteurs, de cinq agents de saisie des données, d'un superviseur de la saisie des données et de deux archivistes.
RECENSEMENT INITIAL—Le recensement initialférence durant lequel on a recueilli les renseignements démographiques sur tous les sujets de l'aire suivie a eu lieu en 1992. Le recensement initial pour la banlieue a eu lieu en janvier 2000.
RONDES DE SURVEILLANCE DE MISE À JOUR—On a mené deux autres recensements, en 1994 et en 1998, pour vérifier et mettre à jour l'information des recensements précédents. On effectue des rondes de surveillance tous les deux ans pour compléter l'enregistrement des événements démographiques et brosser un tableau précis de la population suivie à un moment donné.
Depuis janvier 2000, l'enregistrement des événements démographiques, une procédure qui avait été planifiée comme une démarche mensuelle, est effectué tous les trois mois pour archiver les données de tous les ménages du SSD. Auparavant, un agent enquêteur rendait visite aux principaux informateurs dans chaque village pour obtenir l'information sur tous les événements démographiques. Aujourd'hui, les sept agents enquêteurs visitent chaque ménage pour prendre des renseignements sur les membres déjà enregistrés ou qui vivent dans le ménage et cerner tous les événements démographiques qui se sont produits depuis la dernière visite. On collecte des données sur les naissances, les décès, les grossesses, les migrations de ceux qui ont quitté le ménage ou de ceux qui le réintègrent, y compris toutes les dates auxquelles ces événements se sont produits. Lorsque l'agent enquêteur confirme un décès, il effectue une entrevue d'autopsie verbale, mais toujours au moins trois mois après le décès. Le formulaire utilisé à cette fin comprend les renseignements d'identification obtenus du SSD. Les questionnaires remplis sont ensuite codés par deux médecins. Lorsqu'ils produisent un diagnostic différent, on consulte un troisième médecin pour obtenir une évaluation indépendante. La cause de décès est déterminée lorsque les diagnostics de deux des médecins sont identiques; autrement, on attribue le décès à une cause « inconnue ».
SUPERVISION ET CONTRÔLE DE LA QUALITÉ—Afin de réduire l'incidence d'erreurs, les agents enquêteurs utilisent des formulaires d'enregistrement préimprimés de la base de données. Trois superviseurs de terrain veillent à la qualité des données recueillies sur le terrain et utilisent, pour ce faire, diverses approches. Les superviseurs examinent les questionnaires recueillis pour vérifier si les données recueillies par l'agent enquêteur sont cohérentes. Ils observent les agents enquêteurs durant les entrevues supervisées et leur font des commentaires. Le superviseur répète un échantillon pouvant aller de 5 à 10 p. 100 des questionnaires pour s'assurer de l'exactitude de l'information. En outre, bon nombre d'entrevues sont reprises par le superviseur à l'insu de l'agent enquêteur pour permettre de comparer les données des deux entrevues. Enfin, le superviseur lit et corrige chaque questionnaire au bureau avant de le transmettre aux agents de saisie des données.
Le SSD de Nouna utilise actuellement une base de données conçue spécialement pour ses besoins, fondée sur Microsoft Access, mais cette base de données sera bientôt remplacée par la version 2 du Household Registration Software. Ce logiciel permet d'enregistrer de l'information longitudinale et de vérifier la constance des données. Il intègre l'information des enregistrements des événements démographiques et du recensement. Lorsque les agents enquêteurs remplissent les questionnaires, leurs formulaires sont vérifiés par les superviseurs de terrain et envoyés à l'archiviste. Celui-ci envoie les questionnaires à l'équipe de saisie des données, qui se compose d'un gestionnaire de la base de données, d'un superviseur de la saisie des données et de cinq agents de saisie des données. Durant le processus de saisie des données, les questionnaires incomplets ou incompréhensibles sont renvoyés aux superviseurs de terrain et, au besoin, à l'agent enquêteur aux fins de correction par le superviseur de la saisie des données ou, en cas de problèmes plus complexes, par le gestionnaire de la base de données. L'équipe de la base de données et l'équipe de terrain travaillent en étroite collaboration, ce qui permet de résoudre rapidement les problèmes.
La vérification de la cohérence des données s'est effectue en deux étapes :
1. Saisie contrôlée des données—Le programme de saisie des données a été mis au point pour prévenir les erreurs en appliquant des masques conviviaux de saisie des données, notamment des codes à saisie facile, deux modes de saisie des données (lecture seule et modification)et l'attribution automatique de marqueurs individuels d'identification. Le système est également doté d'une fonction automatique de validation et de vérification des marqueurs d'identification des ménages et des personnes à l'aide de boîtes de message en guise d'avertissement.
2. Supervision manuelle—Au fur et à mesure que les données sont saisies dans les divers ordinateurs, le superviseur des données fusionne tous les fichiers en une seule base de données. Après la fusion, les variables précisées sont vérifiées en dressant la liste de tous les ménages et leurs membres (vérification d'exhaustivité) et en examinant toutes les variables pour y déceler les valeurs invalides (ce processus comprend la tenue de tests syntaxiques pour vérifier si les valeurs saisies sont permises et de tests sémantiques pour comparer deux variables liées par une certaine logique). Le superviseur de la saisie des données valide également les données en dédoublant la saisie d'environ 5 p. 100 des questionnaires.
Nous décrivons ci-après l'ensemble des données de 1998. La population totale s'élevait à 30 886 habitants, répartis dans les groupes d'âge suivants : de 0 à 4 ans, 18,3 p. 100; de 5 à 15 ans, 29,9 p. 100; de 15 à 64 ans, 47,7 p. 100; 65 ans et plus, 4,1 p. 100 (graphique 19.2). Les femmes constituent 50,1 p. 100 de la population. Le taux de croissance annuelle est de 1,5 p. 100 et le taux de fécondité se situe à 6,6 p. 100. La plupart des indicateurs brossent un tableau semblable à celui du recensement de 1996 et ne révèlent aucun changement important. Le ménage moyen comprend huit personnes et le rapport de la population non adulte à la population adulte est à 109,8. Les migrations sont dominées par des déplacements intérieurs avec, dans une certaine mesure, des déplacements vers l'extérieur depuis le centre du pays vers les rivières qui marquent les frontières de cette zone.
Le tableau 19.1 présente toutes les données du SSD de Nouna sur la mortalité, toutes causes confondues, par sexe.
Graphique 19.2. Pyramide des âges des personnes-années observées au site du SSD de Nouna, Burkina Faso, 1995-1998
Tableau 19.1. Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD de Nouna, Burkina Faso, 1995-1998
Âge (années) |
Décès (nDx) |
Personnes-années observées (nPAx) | ||
Homme |
Femme |
Homme |
Femme | |
<1 |
78 |
110 |
2 221 |
2 504 |
1 à 4 |
238 |
242 |
8 218 |
8 423 |
5 à 9 |
85 |
67 |
9 408 |
9 593 |
10 à 14 |
30 |
31 |
7 484 |
7 829 |
15 à 19 |
21 |
30 |
5,751 |
5 904 |
20 à 24 |
27 |
20 |
4 304 |
4 544 |
25 à 29 |
20 |
25 |
3 632 |
3 736 |
30 à 34 |
21 |
16 |
3 135 |
3 230 |
35 à 39 |
18 |
15 |
2 688 |
2 832 |
40 à 44 |
19 |
22 |
2 154 |
2 219 |
45 à 49 |
21 |
19 |
1 979 |
1 993 |
50 à 54 |
14 |
24 |
1 659 |
1 727 |
55 à 59 |
24 |
30 |
1 359 |
1 422 |
60 à 64 |
35 |
35 |
1 170 |
1 144 |
65 à 69 |
29 |
47 |
977 |
1 016 |
70 à 74 |
38 |
36 |
651 |
656 |
75 à 79 |
31 |
44 |
411 |
439 |
80 à 84 |
30 |
21 |
229 |
227 |
≥85 |
12 |
25 |
114 |
132 |
Naissances |
4 602 |
|
|
|
TBM |
14,08 |
|
|
|
TBN |
39,28 |
|
|
|
TBAN |
25,20 |
|
|
|
Note : « TBN » signifie taux brut de natalité (nombre actuel de naissances pour 1 000 habitants); « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre actuel de décès pour 1 000 habitants); « TBAN » signifie taux brut d'accroissement naturel (taux brut de natalité, moins taux brut de mortalité, multiplié par 100; migrations ignorées); « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nPAx. » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
Nous souhaitons mentionner avec gratitude toute l'aide que nous avons reçue de l'Université de Heidelberg, de la Karl Sauerborn Foundation et de l'Union européenne pour la bonne marche de notre SSD depuis 1992. Nous souhaitons également remercier la population de la zone suivie de s'être montrée si ouverte et disponible pour nos longues séances de questions souvent répétitives.
Le site du SSD du Centre national de recherche et de formation sur le paludisme (CNRFP) situé dans la province d'Oubritenga au nord d'Ouagadougou, au Burkina Faso, porte sur 158 villages (graphique 20.1). Le secteur couvre environ 1 000 km2, c'est-à-dire environ un tiers du district de santé. Le district de santé, quant à lui, englobe toute la province d'Oubritenga et deux départements de la province de Kadiogo. Le site du SSD, dont la dimension est de 38 km sur 34 km, se trouve entre les latitudes 12° 28' et 12° 47' N et les longitudes 1° 13' et 1° 32' O. Le climat est typique d'une savane soudanaise, avec une saison sèche et fraîche de novembre à février, une saison sèche et chaude de mars à mai et une saison des pluies de juin à octobre. L'accumulation moyenne de pluie par année est d'environ 650 mm et l'amplitude moyenne annuelle des températures va de 23 à 33 °C. La région comporte également un grand réservoir permanent.
Graphique 20.1. Emplacement du site du SSD d'Oubritenga, Burkina Faso, (population suivie : 99 700 habitants)
1 Centre national de recherche et de formation sur le paludisme, Burkina Faso.
2 Université de Camerrino. Italie.
3 London School of Hygiene and Tropical Medicine. Royaume-Uni.
Seules les populations qui vivent dans un contexte rural ont été enregistrées au SSD; par conséquent, la population péri-urbaine de la capitale du district n'a pas été incluse. Bien que nous nous soyons surtout intéressés aux enfants de moins de 59 mois, tous les groupes d'âge font l'objet d'un suivi. La densité de la population est d'environ 100 habitants au km2. Seulement deux des quelque 60 groupes ethniques du Burkina Faso vivent dans le site du SSD. Plus de 98 p. 100 des résidants sont des Mossi, le plus grand groupe ethnique au Burkina Faso, et le reste, 2 p. 100, appartient aux Foulani. Les principales religions dans la région sont l'islam, le christianisme et les traditions animistes locales. Le moré est la langue d'environ 98 p. 100 de la population. Comme dans la plupart des régions rurales du Burkina Faso, la grande majorité de la population du SSD subvient à ses besoins en faisant de l'agriculture de subsistance. Le millet, le sorgho, les arachides et les fèves constituent les principales cultures de la région. Durant la saison sèche, les villages les plus proches des réservoirs d'eau font de la culture maraîchère. Les 49 écoles primaires et les cinq écoles secondaires de l'ASD se chargent de l'éducation officielle. Environ 88 p. 100 de la population des plus de 15 ans n'a reçu aucune forme d'éducation, 3 p. 100 a un certain degré d'alphabétisme dans les langues locales et 9 p. 100 a fréquenté l'école primaire ou plus.
L'envergure des villages va de 10 à 200 concessions dispersées, et le village moyen comporte environ 60 concessions. Les concessions sont entourées de murs et sont séparées les unes des autres par des variables. Une concession typique comprend, en moyenne, trois ou quatre cases rondes et deux maisons rectangulaires en briques crues. Les cases rondes sont coiffées de couvertures en chaume et les maisons rectangulaires ont des toits en tôle ondulée ou en terre. Les hommes adultes ont leur propre maison, souvent dotée de lits fabriqués localement alors que les femmes vivent dans des maisons séparées avec leurs enfants et dorment sur des nattes étendues sur le sol. Une concession abrite en moyenne de 10 à 12 personnes. En général, les villages ont accès à de l'eau potable, puisque la plupart d'entre eux sont équipés d'au moins un puit foré. En revanche, très peu de concessions ont des latrines. Aucun des 158 villages du secteur étudié n'a accès à l'électricité ou aux télécommunications.
Il existe deux principales voies d'accès au site du SSD, c'est-à-dire une route pavée et une route de terre, qui marquent les limites du site à l'est et à l'ouest respectivement. Le réseau de routes non pavées qui sillonnent le site du SSD est plutôt acceptable et permet l'accès à la plupart des villages, sauf durant les périodes de pluies particulièrement fortes, lesquelles peuvent isoler certains villages durant quelques jours. Un chemin de fer reliant Ouagadougou à une ville du nord traverse le site.
Dans toute la province d'Oubritenga, il n'y a qu'un hôpital de district et 32 centres de santé et dispensaires sous la tutelle du gouvernement. Parmi ceux-ci, l'hôpital de district et dix centres de santé et dispensaires font partie de l'ASD. Cependant, les gens peuvent parfois se prévaloir des services d'autres infrastructures sanitaires en périphérie du SSD. Les consultations sont gratuites, mais les patients doivent payer les médicaments prescrits. Ils peuvent avoir recours aux dépôts de médicaments essentiels accessibles dans 23 infrastructures sanitaires. Toutefois, il n'est pas certain que ces infrastructures soient très utilisées dans les communautés, puisque l'utilisation des infrastructures sanitaires dans les régions rurales est généralement faible.
Plusieurs programmes d'intervention ont été mis en œuvre dans le district grâce au soutien d'une vaste gamme de partenaires. Une des principales interventions a été l'implantation d'une moustiquaire traitée à l'insecticide (MTI). La moitié de la population de l'ASD s'est vu donner des MTI au milieu de 1994 et l'autre moitié au milieu de 1996. D'autres programmes d'intervention ont été exécutés au niveau du district par l'équipe de gestion de la santé du district. Parmi ces programmes, mentionnons un programme élargi d'immunisation ainsi que des programmes sur la santé de la reproduction, la nutrition, l'eau et les infrastructures sanitaires ainsi que sur l'information et l'éducation communautaires.
Les données du district de santé indiquent qu'en 1997, le vaccin BCG (bacille de Calmette-Guérin) avait été administré à 77,5 p. 100 des habitants, alors que 53,3 p. 100 ont été couverts par le DPT et 52 p. 100 par le vaccin contre la rougeole. D'autres données de la même source indiquent que les principales causes de décès dans le district sont le paludisme, les infections respiratoires aiguës et la diarrhée. La rougeole et les méningites figurent aussi parmi les grandes causes de décès, mais les chiffres varient d'une année à l'autre.
Depuis le démarrage du SSD, il y a eu deux grandes épidémies dans le site, l'une de rougeole et l'autre de méningite, survenues toutes deux en 1996.
À l'origine, le SSD a été mis sur pied en vue d'évaluer l'impact des MTI sur toutes les causes de mortalité infantile. Il s'agissait d'un des quatre sites en Afrique choisis pour des mises à l'essai à grande échelle de ce tissu traité à l'insecticide, organisées et soutenues par le PNUD, la Banque mondiale et le Programme spécial de recherche et de formation en maladies tropicales de l'OMS. Après deux ans (1994-1996) de mise en œuvre des essais du MTI, on a constaté une réduction de 15 p. 100 de la mortalité infantile chez les enfants de 6 à 59 mois (Habluetzel et al., 1997). De la moitié de 1996 à 1999, on a quelque peu réorienté les objectifs pour étudier les questions entourant le maintien de l'impact initial du MTI sur le taux de mortalité infantile.
Au premier recensement en 1993, on dénombrait 88 807 habitants du site. Au dernier recensement, qui a eu lieu en 1999, le nombre d'habitants avait grimpé à 99 705. On a compté 79 nouveaux villages aux alentours du site du SSD, pour un total de 65 000 habitants, qui seront inclus dans le SSD (données non encore disponibles). Depuis 1993, on effectue des rondes annuelles pour recueillir des données démographiques de référence. En outre, de 1993 à 1996, on a établi une présence constante du SSD dans chaque village. Chacun des villages reçoit une visite tous les trois mois. À chaque recensement ou visite continue du SSD, les naissances, les décès et les migrations survenus depuis la dernière visite ou le dernier recensement sont enregistrés, y compris la date où ces événements se sont produits. Les grossesses sont aussi enregistrées. Les décès de nouveau-nés sont enregistrés si l'enfant était vivant à la naissance. Toute personne vivant dans le secteur surveillé pendant au moins six mois est enregistrée comme un résidant, mais les personnes qui s'absentent du village pendant plus de six mois sont considérées comme des migrants.
Outre la surveillance de la mortalité infantile, les activités de recherche entreprises dans l'ASD ont surtout porté sur la transmission du paludisme ainsi que sur des études de morbidité imputable au paludisme. De 1994 à 1996, on a entrepris d'établir les causes de décès à l'aide de questionnaires structurés et non structurés d'autopsie verbale. On a également effectué des sondages socio-économiques en 1995 et 1996 en vue d'établir les revenus des ménages afin de déterminer comment réagir au refus de la collectivité de payer pour les MTI.
Le village le plus près du CNRFP au sein du SSD se trouve à 10 km, et le plus éloigné est à environ 50 km. L'équipe actuelle du SSD se compose d'un géographe, de trois chauffeurs, de six superviseurs et de 18 agents enquêteurs (pour le recensement). Depuis 1996, les six agents de terrain responsables du suivi prospectif ne font pas partie de l'équipe.
Le site du SSD a été choisi pour participer aux essais du MTI avec l'approbation des autorités administratives de la santé du Burkina Faso. La principale raison de ce choix était la facilité d'accès du site. D'autres facteurs justifient ce choix, notamment la familiarité des chercheurs du CRNFP avec certaines considérations communautaires et épidémiologiques d'Oubritenga.
CARTOGRAPHIE—Un compte rendu des méthodes du SSD a été publié dans un autre ouvrage (Diallo et al., 1996). Pour résumer, en 1993, le CNRFP a cerné 158 villages au moyen du GPS afin d'obtenir les coordonnées de chaque village. Chaque village a un code et chaque concession a un numéro, lequel a été peint sur le mur. Les ménages de chaque concession ont également reçu un numéro et les individus qui composent les ménages se sont vu attribuer un numéro d'enregistrement. Un numéro unique d'identification a ensuite été créé pour chaque individu en utilisant quatre codes : le village, la concession, le ménage et le numéro d'enregistrement.
RECENSEMENT INITIAL ET RONDES DE MISE À JOUR—Depuis 1993, on effectue des rondes annuelles. À chaque ronde, les agents enquêteurs utilisent des « feuilles d'appel » préimprimées générées par une base de données informatique. Chaque matin, trois équipes d'agents enquêteurs quittent le CNRFP en automobile pour faire des visites à domicile. Les agents enquêteurs sont formés pour s'assurer que tous les formulaires ont été correctement remplis avant de quitter une concession. À la fin de la journée, les formulaires de chaque équipe sont rassemblés et vérifiés par les superviseurs des équipes et tous les écarts sont corrigés sur place le même jour avant d'acheminer les formulaires au bureau de gestion des données. Les formulaires sont confiés à une équipe de trois personnes au bureau de gestion des données, qui leur fait subir une vérification exhaustive. Les formulaires qui ne sont pas remplis correctement sont retournés aux superviseurs des équipes le lendemain matin pour être corrigés à la concession pertinente.
SUIVI PROSPECTIF DE LA MORTALITÉ—Entre 1993 et 1996, une équipe d'agents de terrain spécifiquement formés à cette fin et dotés de motocyclettes a assuré la surveillance démographique constante dans tous les villages. On a recruté et formé six agents de terrain, aidés par des informateurs clés dans la collectivité. Chaque agent de terrain était responsable de 24 à 29 villages. Le SSD a mis fin au suivi prospectif en 1996 parce que cette façon de procéder n'apportait que très peu d'information supplémentaire aux événements démographiques saisis lors des mises à jour du recensement. La comparaison entre le recensement et le système démographique continu a été publiée par Diallo et al., (1996).
SUPERVISION ET CONTRÔLE DE LA QUALITÉ—Le contrôle de la qualité de l'information recueillie par les agents enquêteurs se fait au moyen de visites de suivi effectuées par les superviseurs des équipes dans des concessions choisies au hasard. Tout écart important de l'information est vérifié par un tiers.
Les « feuilles d'appel » sont imprimées pour chaque village à l'aide d'un programme dBase. Toutes les feuilles d'appel remplies durant le recensement sont envoyées au bureau de gestion des données qui les maintient jusqu'à ce que la collecte de données soit complète et que les données aient toutes été saisies et vérifiées. La saisie des données est confiée à deux agents qui utilisent, pour ce faire, la version 6.0 d'Epi Info. Les ordinateurs fonctionnent en réseau local.
Tout écart qui se révèle durant la saisie des données est signalé au gestionnaire des données et fait l'objet d'une vérification sur le terrain. La procédure normale consiste à saisir toutes les données deux fois. Les fichiers sont systématiquement validés et nettoyés avant d'être fusionnés en un seul fichier dont on fait des copies qui seront conservées à un emplacement différent.
Le logiciel STATA 5.0 est utilisé pour analyser les données. Les taux de mortalité sont calculés par groupe d'âge et par sexe en utilisant le nombre de décès comme numérateur et les personnes-années à risque comme dénominateur. On a profité des rondes subséquentes pour communiquer les résultats dans les communautés suivies. Les rapports annuels sont distribués aux autorités locales d'administration de la santé et aux organismes de financement. Les publications scientifiques et les rencontres internationales constituent le meilleur moyen de communiquer des résultats dans la communauté scientifique.
Parmi les 99 705 habitants recensés en 1999, 46,8 p. 100 étaient des hommes et 53,2 p. 100 des femmes. La population des moins de cinq ans constitue une proportion de 18,5 p. 100 du total; ceux de 5 à 14 ans, 30,9 p. 100; ceux de 15 à 64 ans, 45,7 p. 100; ceux de 65 ans et plus ne représentent que 4,9 p. 100 de la population (graphique 20.2). Il s'agit donc d'une population relativement jeune dont presque la moitié a moins de 15 ans.
Le taux brut de mortalité chez les hommes, tous âges confondus, était de 24,2/1 000, 17,1/1 000, 18,7/1 000, 11,5/1 000 et 14,9/1 000 en 1994, 1995, 1996, 1997 et 1998 respectivement. Pour ces mêmes années, le taux brut de mortalité chez les femmes était de 19,9/1 000, 14,0/000, 15,8/1 000, 10,1/1 000 et 13,7/1 000. Ces chiffres indiquent un taux de mortalité plus élevé chez les hommes que chez les femmes. La mortalité chez les femmes semble plus élevée que chez les hommes seulement pour le groupe des 15 à 24 ans, ce qui s'explique sans doute par le nombre de décès attribuables à la maternité. En 1997, la mortalité a été très faible comparativement aux autres périodes.
Les taux de mortalité par groupe d'âge (tableau 20.1) indiquent un taux plus élevé de mortalité infantile (enfants de sexe masculin et féminin confondus) de 180,1/1 000; 142,0/1 000; 121,4/1 000 pour les trois premières années respectivement. En 1997 et en 1998, le nombre de décès dans le même groupe d'âge a connu une baisse remarquable (69,5/1 000 et 84,9/1 000 respectivement). Le taux de mortalité pour les enfants de 1 à 4 ans était de 32,4/1 000, 23,2/1 000, 31,1/1 000, 19,4/1 000 et 28,3/1 000 en 1994, 1995, 1996, 1997 et 1998 respectivement, alors que les taux de mortalité des enfants de moins de cinq ans étaient de 65,6/1 000, de 49,8/1 000, 51,4/1 000, 30,6/1 000 et 41,5/1 000 pour les mêmes années. Soulignons toutefois qu'il importe d'interpréter les taux de mortalité infantile avec une certaine prudence étant donné que l'intervention visant le contrôle du paludisme a été mise à exécution de 1994 à 1999. De 1994 à la moitié de 1996, la moitié de l'ASD était dotée de MTI alors que l'ensemble de la population suivie par le SSD en a été doté de la moitié de 1996 à 1999.
Graphique 20.2. Pyramide des âges des personnes-années observées au site du SSD d'Oubritenga, Burkina Faso, 1995-1998
Tableau 20.1. Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD d'Oubritenga, Burkina Faso, 1995-1998
Âge (années) |
Décès (nDx) |
Personnes-années observées (nPAx) | ||
Homme |
Femme |
Homme |
Femme | |
<1 |
882 |
765 |
8 035 |
7 829 |
1 à 4 |
876 |
935 |
34 175 |
33 206 |
5 à 9 |
189 |
145 |
38 961 |
38 667 |
10 à 14 |
82 |
61 |
35 857 |
33 928 |
15 à 19 |
62 |
94 |
25 399 |
26 582 |
20 à 24 |
39 |
83 |
14 117 |
20 811 |
25 à 29 |
72 |
78 |
10 603 |
15 542 |
30 à 34 |
88 |
78 |
10 302 |
13 805 |
35 à 39 |
77 |
64 |
8 098 |
11 483 |
40 à 44 |
57 |
68 |
6 692 |
9 590 |
45 à 49 |
70 |
59 |
6 265 |
8 458 |
50 à 54 |
67 |
81 |
5 330 |
8 364 |
55 à 59 |
87 |
64 |
4 671 |
6 000 |
60 à 64 |
94 |
87 |
4 531 |
5 571 |
65 à 69 |
185 |
153 |
4 483 |
5 550 |
70 à 74 |
169 |
226 |
3 096 |
4 426 |
75 à 79 |
173 |
169 |
2 032 |
2 283 |
80 à 84 |
147 |
104 |
1 127 |
1 169 |
≥85 |
101 |
136 |
519 |
759 |
Naissances |
17 070 |
|
|
|
TBM |
14,57 |
|
|
|
TBN |
35,69 |
|
|
|
TBAN |
21,12 |
|
|
|
Note : « TBN » signifie taux brut de natalité (nombre actuel de naissances pour 1 000 habitants); « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre actuel de décès pour 1 000 habitants) ; « TBAN » signifie taux brut d'accroissement naturel (taux brut de natalité, moins taux brut de mortalité, multiplié par 100; migrations ignorées); « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nPAx » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
Nous souhaitons remercier la population des villages étudiés pour leur coopération et leur soutien durant la période de la présente étude, le ministère de la Santé du Burkina Faso, le directeur de la Santé de la province d'Oubritenga ainsi que le directeur du CNRFP, Seydou Ouili, pour leur aide dans la mise en œuvre de cette étude. Nous remercions l'équipe du SSD pour sa contribution aux divers aspects de la surveillance démographique. Nous sommes également redevables au personnel du CNRFP sans lequel la réalisation de cette étude n'aurait pas été possible. Cette enquête a reçu une aide financière du Programme de développement des Nations Unies, de la Banque mondiale et du Programme spécial de recherche et de formation sur les maladies tropicales de l'Organisation mondiale de la santé, de la Commission européenne (Coopération internationale-Pays en développement, direction générale XII), de Agence danoise de développement international et du ministère des Universités et de la Recherche scientifique de l'Italie, lequel a fait partie intégrante d'un programme d'activités mené par le CNRFP dans le cadre de l'entente de coopération bilatérale entre le Burkina Faso et la Direzione Generale per la Cooperazione allô Sviluppo (Direction générale pour la coopération en matière de développement), ministère des Affaires étrangères.
This page intentionally left blank
La Gambie est le plus petit pays continental d'Afrique avec une superficie ne dépassant pas 10 360 km2 (480 kilomètres d'est en ouest et en moyenne 48 km du nord au sud) et une population totale de 1,4 million d'habitants en juillet 2000 (graphique 21.1). Elle est entourée du Sénégal, avec lequel elle a déjà, pour une courte période, constitué une fédération (« Sénégambie »), de 1982 à 1989. La ville de Farafenni se trouve sur la rive nord du fleuve Gambie, à environ 170 km de la capitale, Banjul. La route principale qui relie Dakar à la Casamance croise le fleuve Gambie à Farafenni, où l'on trouve un bac capable de transporter des véhicules lourds. Les précipitations annuelles moyennes, mesurées à la station de Farafenni de 1989 à 1999, sont de 683 mm, mais étant donné une variabilité relative considérable (22,6 p. 100), on a observé sur cette période de 11 ans des quantités allant de 515 mm en 1991 à 1 000 mm en 1999. La Gambie a une saison des pluies, de juin à octobre, qui atteint son point culminant en août. La végétation est typique de la savane, les arbres sont rares et épars, mais à la saison des pluies, les herbes et les buissons poussent avec vigueur. On cultive le riz dans les fonds de rivières et, dans les régions plus élevées, le millet, le sorgho et d'autres céréales constituent la base de l'alimentation locale.
Graphique 21.1. Emplacement du site du SSD de Farafenni, Gambie (population suivie : 16 000 habitants)
1 UK Medical Research Council, Gambie.
Le site surveillé est situé dans un secteur rural entre les latitudes 13° et 14° N et les longitudes 15° et 16° O. Il comprend 40 petits villages et s'étend sur 32 km à l'est et 22 km à l'ouest de la ville de Farafenni (21 000 habitants en 1993). La population des 40 villages fait l'objet d'une étude du UK Medical Research Council (MRC) depuis octobre 1981. À l'origine, on a choisi ces villages pour l'étude des interventions contre le paludisme nécessitant très peu d'utilisation préalable de médicaments antipaludéens, ce qui signifie que les plus grands villages et ceux situés à 10 km ou moins de la ville de Farafenni ont été exclus de l'étude (voir ci-après).
Vers le milieu de 1999, la population suivie était de 16 202 résidents répartie dans des villages ruraux allant de 40 à 1 221 habitants. Les trois principaux groupes ethniques et linguistiques représentés dans le secteur étudié sont les Mandinka (43 p. 100), les Wollof (36 p. 100) et les Fula (20 p. 100). Presque tous les résidants sont musulmans. L'agriculture est l'occupation principale de la plupart des résidants, hommes et femmes confondus. Lors d'une enquête menée en 1998, on a demandé aux hommes quelle était leur profession : 92 p. 100 ont dit être fermiers, 12 p. 100 ont dit avoir un métier ou être artisans et 9 p. 100 se sont dits commerçants. La population est pauvre. En juin et en juillet 1996, un sondage auprès des chefs de ménage a révélé que seulement 61 p. 100 des familles possédaient une radio, seulement 44 p. 100 dormaient dans un lit en bois ou en métal, 35 p. 100 possédaient des chariots et 40 p. 100 habitaient encore dans des maisons à toit de chaume (Hill et al., 1996). Les écoles primaires dans ce secteur sont au nombre de neuf, mais il n'y en a que quatre dans les villages étudiés. Beaucoup d'enfants doivent marcher jusqu'à 5 km pour se rendre à l'école, ce qui réduit le taux de fréquentation scolaire. Lors de l'enquête de 1998, seulement 10 p. 100 des hommes de 18 ans et plus et 3 p. 100 des femmes de 15 à 54 ans avaient déjà fréquenté l'école. Une enquête effectuée en 2000 a révélé que seulement 54 p. 100 des ménages avec des enfants d'âge scolaire envoyaient leurs enfants à l'école.
Les villages sont organisés en concessions pouvant accueillir jusqu'à 149 personnes, mais dont la moyenne se situe aux environs de 18. Les concessions sont articulées autour de la famille élargie et dirigées par l'homme le plus âgé du groupe. Les résidants peuvent inclure les frères et sœurs du chef, leurs conjoints et leur progéniture. Le polygamie est très répandue : en 1998, 40 p. 100 des hommes mariés étaient polygames et comptaient, en moyenne 2,6 femmes chacun. Les épouses vivent souvent dans la même maison avec leurs enfants. Les résidants supplémentaires d'une concession sont les parents plus éloignés, certains membres qui ne font pas partie de la famille comme des enfants adoptifs ou des érudits spécialistes du Coran. L'aspect physique de la concession consiste généralement en un ensemble de bâtiments entourés d'une clôture. La plupart des maisons ont des murs de briques crues et un toit de chaume ou de tôle; les bâtiments en béton sont rares. Les cuisines, ainsi que d'autres immeubles, sont souvent érigées à l'aide de krinting (une sorte de tressage fabriqué par les femmes) et de chaume. L'eau provient généralement d'un puits doté d'une pompe commune (82 p. 100 des concessions), mais 12 p. 100 des concessions fonctionnent toujours avec un puits traditionnel équipé d'une corde et d'un seau. Les puits dotés d'une pompe se sont répandus vers la fin des années 1980. La plupart des concessions ne possèdent pas de latrines standard, mais certaines ont un simple trou dans le sol plus utilisé par les adultes que par les enfants. Aucun des villages n'a d'électricité.
La route à voie unique qui relie l'est à l'ouest sur la rive nord du fleuve part de l'est du pays, passe par Farafenni vers Barra sur la côte et traverse à Banjul sur la rive opposée. Des pistes primaires relient les villages à cette route. Un service d'autobus public intermittent a vu le jour en 1986 en même temps que la route principale sur la rive nord. La plupart des villageois doivent marcher jusqu'à Farafenni, mais certains propriétaires de chariots tirés par des chevaux ou par des ânes ainsi que certains taxis de brousse appartenant à des particuliers peuvent offrir un transport vers la ville, particulièrement les jours de marché (le dimanche à Farafenni). Les villages surveillés n'ont pas de téléphone, mais trois des plus grands villages voisins (ne faisant pas partie du système de surveillance) possèdent des téléphones publics payants.
En Gambie, le système de soins de santé articulé autour des villages a commencé en 1981 (Greenwood et al., 1990a, b). On a créé un centre de santé dans la ville de Farafenni en 1983 et, en 1998, il a été amélioré pour devenir le troisième hôpital du pays. L'hôpital possède 155 lits et fournit les services essentiels en médecine, en pédiatrie, en obstétrique, en gynécologie, en chirurgie et en ophtalmologie. Avant que ces services ne soient disponibles à Farafenni, il fallait transporter les patients au Royal Victoria Hospital à Banjul, ce qui signifiait avoir recours au bac et à un service d'ambulance ou d'autobus. Au début des années 1980, le centre de santé était doté d'une équipe de quatre médecins de nationalité chinoise, mais ce sont les médecins du MRC et des médecins cubains qui assurent actuellement les services cliniques de l'hôpital. Aux deux dispensaires les plus rapprochés des villages surveillés, on examine les patients et, s'il y a lieu, on les réfère à l'hôpital de Farafenni. La ville possède quelques pharmacies et dispensaires privés. Huit infirmières de la santé publique rémunérées travaillent dans la région et supervisent les accoucheuses traditionnelles et les travailleurs de la santé dans les villages, lesquels forment l'équipe de base du Programme de soins de santé primaires. Des infirmières de la santé publique gèrent les cliniques de maternité et de pédiatrie, y compris cinq cliniques mobiles mensuelles dans les villages surveillés et deux cliniques hebdomadaires permanentes auxquelles les résidants des villages étudiés ont accès. Tous les villages dont la population dépasse les 400 âmes sont admissibles au Programme de soins de santé primaires, avec une accoucheuse traditionnelle et un travailleur de la santé en résidence, mais ce statut dépend du degré d'engagement et d'organisation de chaque village. Quinze des 40 villages au sein du SSD de Farafenni ont été intégrés au Programme de soins de santé primaires. Les détails du système de Programme de soins de santé primaires de Gambie ont été publiés par GTG (1981) ainsi que par Hill et al. (2000).
L'équipe de gestion de la santé du district, avec l'aide des médecins du MRG, tient des cliniques hebdomadaires dans deux des plus grands villages, un à l'est et l'autre à l'ouest de Farafenni. Les agents de terrain du MRC utilisent des formulaires de renvoi pour inciter les résidants du secteur surveillé qui sont dans le besoin à se rendre à ces cliniques. Tous les patients doivent payer pour accéder aux services de santé publique. Les mères et leurs enfants (de moins de cinq ans) peuvent bénéficier des services de santé après avoir acheté une carte de santé pour leur enfant ou une carte anténatale pour la somme de cinq dalasi (en 2001, 15,45 dalasi de Gambie = 1 dollar US). Le prix de la clinique pour les enfants de 5 à 14 ans est d'un dalasi et de cinq dalasi pour les adultes. Les frais d'admission à l'hôpital pour les adultes (gratuit pour les enfants de moins de cinq ans et les femmes enceintes) est de 25 dalasi par semaine. Pour les chirurgies majeures, le prix est de 50 dalasi.
Le degré d'immunisation dans le secteur étudié est relativement élevé : 88 p. 100 des enfants avaient reçu leur vaccin par le BCG avant l'âge d'un an; 75 p. 100 leur DPT3 avant l'âge de deux ans; 64 p. 100 leur vaccin contre la rougeole avant l'âge de deux ans (données inédites). Presque toutes les femmes du secteur étudié qui ont eu des enfants en 1998 ont reçu des soins prénataux—en moyenne 3,5 visites par femme. La première visite se produisait relativement tard dans la grossesse—en moyenne à 5,7 mois de grossesse. En 1998, 20 p. 100 des accouchements ont été effectués par un professionnel de la santé, 51 p. 100 par une accoucheuse traditionnelle et 25 p. 100 par un parent. Cependant, 4 p. 100 des femmes enceintes ont accouché « toutes seules ».
En se fondant sur l'examen préliminaire des autopsies verbales pour 1998-1999, la plus fréquente cause de décès chez les nourrissons est l'infection respiratoire aiguë, alors que, chez les enfants de 1 à 4 ans, c'est le paludisme qui fait le plus de ravages. Ces deux maladies sont responsables d'environ la moitié des décès chez les enfants de moins de 12 ans. Les autres causes majeures de décès sont les gastroentérites aiguës, la tuberculose, les maladies cardiaques et les tumeurs malignes. Les décès en couches constituent toujours une importante cause de décès chez les femmes en âge de procréer. On signale très peu de décès attribuables au sida.
La station sur le terrain du MRC à Farafenni sert actuellement de base de travail sur le paludisme, le trachome, les maladies non contagieuses, la fécondité chez les hommes et chez les femmes ainsi que la santé de la reproduction. Bien que les travaux menés à la station ne visent pas toujours les villages surveillés, il arrive souvent que les projets de recherche ciblent au moins un des villages de l'étude. On peut donc ainsi ajouter des données de surveillance supplémentaires puisque toutes les études utilisent l'identifiant permanent des individus.
Depuis octobre 1981, le MRC maintient le SSD de Farafenni comme site de surveillance pour les données démographiques et sanitaires. À sa création, le projet avait pour premier objectif de surveiller l'incidence du Programme de soins de santé primaires de la Gambie sur la survie des femmes enceintes et de leurs enfants. La surveillance des naissances et des décès a commencé en avril 1982 après la tenue du recensement original. Les 16 plus grands villages de la région ont été admis au Programme de soins de santé primaires au début de 1983. Le MRC avait également pour objectif de surveiller le degré de morbidité et de mortalité paludéenne dans la région et d'explorer des façons de lier les interventions contre le paludisme au Programme de soins de santé primaires. Les grands villages et les villes où l'on pouvait avoir accès à des médicaments en 1981 ont donc été exclus du secteur surveillé puisque les résidants pouvaient se procurer des médicaments antipaludéens en outrepassant le système gouvernemental.
Le site a été utilisé pour répondre à toute une gamme de questions scientifiques. Une recherche dans les écrits à l'aide des noms des principaux chercheurs révèle rapidement qu'on a publié plus de 100 rapports et documents. Dans le présent document, nous ne parlerons que de quelques publications clés afin d'introduire certaines des données de recherche produites par le site. Les travaux initiaux sur la prévention du paludisme sont résumés par Greenwood et al. (1989). La capacité des travailleurs de santé des villages d'assurer cette prévention a été examinée par Menon, Snow et al. (1990). Les travaux ultérieurs incluaient des études sur la résistance à la chloroquine (Allen et al., 1990; Menon, Otoo et al., 1990). Au début des années 1990, les travaux ont surtout porté sur la prévention du paludisme et l'administration de suppléments de fer aux femmes enceintes (Greenwood et al., 1994; Menendez, Todd, Alonso, Francis et al., 1994; Menendez, Todd, Alonso, Lulat et al., 1994). On a également effectué des études sur l'efficacité des moustiquaires imprégnées et des traitements contre le paludisme dans les villages de Farafenni (Müller et al., 1996). Ces dernières années, une grande partie des travaux sur le paludisme ont porté sur les moyens de réduire la transmission du Plasmodium Falciparum (Targett et al., 2001; von Seidlein et al., 2001). Les progrès du Programme de soins de santé primaires ont été évalués à l'aide des données des villages surveillés (Greenwood et al., 1990 a, b) et réexaminés par Hill et al. en 1998 et en 2000. En 1992 et en 1994, on a mené des études sur la fécondité et ses déterminants aussi bien immédiats que culturels (Bledsoe et al., 1994; Bledsoe et al.,1998). Au milieu et à la fin des années 1990, on a trouvé un nouveau point de mire pour les villages surveillés : la santé des adultes. On a d'abord mené une étude comparative sur les maladies non contagieuses chez les adultes à Banjul et dans les villages surveillés en 1997 (van der Sande et al., 200; Nyan et al., 2001a, b; van der Sande et al., 2001; Walraven, Nyan et al., 2001). Le programme du MRC sur la santé du système reproductif incluait une étude majeure effectuée sur le terrain au moyen d'entrevues, de méthodes cliniques et en laboratoire, couvrant environ la moitié de la population des femmes en âge de procréer (Walraven, Scherf et al., 2001). La mortalité perpuérale a aussi fait l'objet d'un examen de Greenwood et al. (1987), de Graham et al. (1989), de Greenwood et al. (1990a) et, plus récemment, de Walraven et al. (2000). Le programme incluait une étude démographique de la fécondité et de la reproduction chez les hommes menée en 1998-1999 (Ratcliffe et al., 2000).
Les projets d'intervention en cours incluent des études sur :
• les hémorragies dues aux suites des couches;
• l'influence du genre d'hygiène menstruelle (traditionnelle par rapport à moderne) sur la flore vaginale anormale et les infections;
• l'amélioration des soins après l'accouchement, particulièrement pour l'anémie, la planification familiale, l'hygiène et l'allaitement;
• le contrôle des mouches, de la diarrhée et du trachome (Emerson et al., 1999).
On poursuit également les travaux sur le virus du papillome humain et la dysplasie cervicale, les infections à Chlamydia ainsi que sur l'infertilité et la dynamique de la fécondité.
À l'origine, le système de surveillance a été mis sur pied pour suivre la population des jeunes enfants plutôt que pour surveiller l'évolution démographique de l'ensemble de la population. Depuis, la surveillance s'est élargie pour inclure de l'information sur tous les résidants du secteur surveillé, les adultes aussi bien que les enfants. En 1986, un village s'est retiré du secteur surveillé après un malentendu sur le prélèvement d'échantillons de sang aux fins d'une enquête transversale.
En 1998, le système de surveillance a été converti au Registre des ménages (RM) originalement mis au point pour être utilisé à Navrongo, au Ghana. Lors de cette conversion, on a mis au point de nouvelles procédures sur le terrain pour la collecte des données décrites ci-après. Avant l'avènement du SIM, on menait un recensement tous les deux ans et on collectait les données de façon continue par l'intermédiaire d'informateurs dans les villages (des citoyens des villages), au moyen de visites régulières des agents de terrain. Depuis 1998, les agents de terrain ont visité chaque concession au moins tous les trois mois pour recueillir les données sur les événements démographiques. Le dernier recensement a eu lieu en 2000.
CARTOGRAPHIE—Les cartes des villages ont été révisées pour la dernière fois en 1998. Les nouvelles concessions sont ajoutées aux cartes au fur et à mesure que l'on constate les changements durant les tournées de recensement trimestrielles. La latitude et la longitude de tous les villages et de toutes les concessions ont été établies à l'aide d'appareils de GPS portables. On s'efforce actuellement d'établir un lien entre ces coordonnées et les autres cartes, y compris les cartes qui viennent des photographies prises par satellite.
RECENSEMENT INITIAL—Le recensement initial a commencé en octobre 1981, mais il est impossible de cerner la population recensée à l'origine puisqu'en avril 1989, on a mis le recensement à jour sans archiver les anciennes données.
Dans le secteur étudié, on effectue un recensement tous les deux ans. Pendant ces recensements, les agents de terrain visitent chaque concession pour vérifier et mettre à jour l'information sur tous les résidants. Les agents de terrain utilisent une liste de tous les résidants actuels et de tous les anciens résidants qui ont migré. Les nouveaux résidants sont ajoutés lorsqu'on a établi qu'il ne s'agit pas de visiteurs temporaires. Depuis l'avènement du SIM, on a mené un seul recensement, en 2000. Ce recensement était différent des rondes trimestrielles habituelles du SIM étant donné que les équipes de celui-ci avaient été élargies et qu'elles étaient appelées à travailler en collaboration avec les superviseurs de terrain dans chaque village.
ENQUÊTES RÉGULIÈRES DE MISE À JOUR—Depuis la conversion au SIM, trois agents de terrain ont été responsables de la surveillance, sous la direction d'un superviseur de terrain. Les agents de terrain doivent mettre à jour les données obtenues pour un ensemble spécifique de villages où ils sont résidants. Le travail de terrain est articulé en périodes de trois mois appelées « rondes ». Les agents de terrain visitent chaque concession au moins une fois par ronde. En travaillant à partir d'une liste de tous les résidants de chaque concession, les agents de terrain vérifient et mettent à jour l'information avec l'aide des chefs des unités ou un autre adulte parmi les plus âgés. Ces listes imprimées sont organisées par village et classées dans des dossiers que les agents de terrain emportent dans les villages. Ces listes sont mises à jour et réimprimées chaque année.
Les agents enquêteurs de village à qui il incombe de signaler les événements démographiques survenant dans leur village font toujours partie des collaborateurs de l'agent de terrain. Ils constituent toujours un point de contact utile pour les travailleurs et aident au rayonnement et à la sensibilisation en expliquant les nouvelles études et en communiquant les résultats des recherches aux villageois.
SUIVI PROSPECTIF DE LA MORTALITÉ—Tous les décès, les naissances, les immigrations ou émigrations du secteur étudié, les grossesses et les mariages sont archivés lors des rondes trimestrielles. Les dossiers sur les personnes incluent également de l'information sur les parents ou les conjoints (s'ils sont mariés) recensés. On suit les grossesses pour connaître l'incidence de fausses couches, d'enfants mort-nés et de naissances normales ainsi que pour avoir vine idée plus complète des décès néonataux. L'information sur les grossesses est recueillie auprès des accoucheuses traditionnelles, des cliniques mobiles et lors des rondes de mise à jour. Les mariages ne sont archivés que pour les femmes, car il serait trop complexe d'archiver des données sur les multiples femmes des hommes polygames, d'autant plus qu'il est facile de lier les hommes à leurs femmes dans le SIM. On effectue des autopsies verbales pour tous les décès. Les décès d'enfants font l'objet d'autopsies verbales depuis 1998. En 1998, on a également examiné les décès de femmes en âge de procréer remontant jusqu'à 1993. Tous les décès d'adultes sont également suivis d'une autopsie verbale. On a mené des sondages socio-économiques en 1996 et en 2000. Souvent, une ronde inclura certaines questions supplémentaires pour compléter la surveillance de base. Récemment, on a ajouté à cette surveillance un ensemble de questions pour déterminer si la population perçoit des changements sur le plan de la mortalité depuis le début des années 1980.
SUPERVISION SUR LE TERRAIN ET CONTRÔLE DE LA QUALITÉ—Les employés supérieurs responsables du SIM et de l'équipe de collecteurs de données sur le terrain tiennent des réunions toutes les semaines afin d'examiner les demandes de renseignements et les questions de procédures. Les erreurs cernées durant la saisie et la vérification des données à l'aide du SIM sont renvoyées aux agents de terrain aux fins de résolution la semaine suivante.
Au départ, les données étaient enregistrées sur des registres de papier organisés par concession. Snow et Rowan ont converti les anciens registres en fichiers informatiques de type dBase II lisibles sur BBC Torch et, par la suite, sur les ordinateurs personnels de type IBM dotés de dBase III. Le système de numérotation initial était fondé sur le système de Matlab, au Bangladesh, et toutes les concessions y étaient numérotées en séquence allant de 1 à plus de 900. En 1992, on a tracé une nouvelle carte des concessions et celles-ci ont été numérotées de nouveau en remplaçant l'ancien numéro d'enquête par un nouveau numéro d'enquête comprenant le village, la concession et les identifiants personnels organisés en séquence hiérarchique.
À partir de 1989, les données ont été sauvegardées dans un recensement « archivé » chaque 31 mars. Pour la période antérieure aux fichiers archivés, il ne nous est pas possible de calculer précisément les personnes-années, bien que les données sur les naissances et les décès soient disponibles à partir d'avril 1982. On ne peut trouver les taux des événements démographiques pour cette période plus ancienne que dans les rapports publiés. Comme l'année de recensement commence le 1er avril de chaque année, neuf rondes ont eu lieu de 1989 à 1997 pour fournir des données brutes pour l'estimation des taux des naissances et des décès pour cette période. Bien sûr, il est possible d'établir des liens entre ces fichiers, mais avant l'avènement du SIM, il s'agissait d'une tâche longue et lourde et le calcul des personnes-années d'exposition demeurait un problème étant donné le manque de détails sur les dates de migration. La surveillance routinière était vérifiée tous les deux ans en menant un recensement complet de tout le site étudié, ce qui menait souvent à des corrections dans les anciennes données et, par conséquent, à certains changements mineurs dans les taux annuels résultants.
En 1998, la conversion au SIM a pris fin. Les minutieuses tâches de conversion nécessitaient un examen rigoureux pour veiller à la qualité et à la cohérence des données archivées. Les dates de décès, par exemple, ont été comparées avec la variable générale « décédé » afin de révéler les écarts. Les fichiers de recensement en dBase ont été nettoyés et liés chronologiquement avant la conversion au SIM. On a décidé de fusionner les variables archivées en régressant à partir de 1997, une méthode fondée sur l'hypothèse que les données les plus récentes étaient les plus exactes (MacLeod, 1998). Après le fusionnement, les données ont été vérifiées de nouveau pour y déceler les codes absents ou impossibles et les corrections ont été apportées selon les besoins. Les changements n'étaient pas nombreux, mais la vérification a pris du temps, tant aux employés de bureau qu'aux agents de terrain. Les fichiers fusionnés définitifs contenaient de l'information sur 30 460 personnes enregistrées depuis 1981. On a effectué certaines vérifications complexes à l'aide du logiciel SAS pour traiter les cas de résidants manquants dans un recensement et figurant dans le suivant ou vice-versa. Les enregistrements tardifs de certains événements démographiques, omis par les agents de terrain, mais remarqués lors d'un recensement, posent toujours un problème aux analystes qui chercher à calculer des taux fondés sur le nombre véritable de personnes-années exposées.
Après une fusion et une vérification soigneuses des données archivées—les données « patrimoniales », pour utiliser la terminologie du SIM —, les variables originales en dBase ont été converties aux types de données utilisées dans le SIM. La version du SIM utilisée à Farafenni a été modifiée, incluant la conversion des anciens noms de variables aux nouveaux noms utilisés dans le SIM. Plusieurs nouvelles variables qui ne figuraient pas dans les variables dBase originales ont dû être obtenues sur le terrain (identification du conjoint, résultats d'une grossesse) ou déduites à partir d'autres variables (situation du ménage, types de migration).
Toutes ces tâches ont été accomplies en 1998 et, depuis, les procédures sur le terrain et au bureau sont déterminées par les exigences du SIM. Dans FoxPro, il est facile de construire les fichiers de manière à pouvoir lier les individus à leurs parents ou à d'autre membres d'un groupe social, comme une concession. Les mouvements des personnes vers le secteur surveillé ou hors de celui-ci à plusieurs reprises dans une même année peuvent maintenant être correctement enregistrés, alors qu'avec l'ancien système, on ne pouvait qu'enregistrer les migrations survenues pendant une année de recensement. Le SIM inclut une fonction poussée de validation des données ainsi que des vérifications pour la cohérence, même à l'étape de la saisie des données.
Les personnes sont considérées comme admissibles au recensement si elles prévoient demeurer dans le secteur étudié pour au moins six mois et qu'elles sont présentes durant la saison des pluies. Un numéro permanent à sept chiffres identifie chaque personne et inclut de l'information sur le village et la concession où elle a été recensée ainsi qu'une séquence d'identification unique. L'information sur les individus inclut le nom, le sexe, l'origine ethnique, la date de naissance, l'identification des parents (si ces derniers ont été recensés), le village, la concession et le ménage, le statut de résidence et la date d'un changement de statut. Les identifications des maris sont liées à celles de leurs femmes. Les chefs de village (alkalo) et de concession sont également désignés. Les grossesses et les issues de grossesses sont aussi archivées.
Toutes les mises à jour sont enregistrées directement sur la liste des individus que les agents de terrain emportent avec eux. Le superviseur de terrain vérifie ces listes. L'agent de saisie des données responsable des vérifications du SIM vérifie chaque saisie et est responsable de toutes les demandes de renseignements. Toutes les données sont maintenant saisies directement dans le SIM. Les vérifications internes de la validité des données ont lieu à l'étape de la saisie. On effectue fréquemment des copies de sauvegarde.
Les demandes de renseignements sont renvoyées sur le terrain une fois par semaine par l'intermédiaire du superviseur de terrain. Durant un recensement, les différences de taille sont examinées et on apporte des changements s'il y a lieu. Toutes les propositions de changements à des dossiers individuels qui ne sont pas liées à un événement démographique (comme un changement de nom ou de date de naissance, ou encore la suppression d'un dossier dédoublé) sont présentées par les agents de terrain comme une « pétition de changement » qui fait l'objet d'un examen à la lumière de l'information obtenue sur le terrain et des renseignements antérieurs contenus dans le SIM.
L'analyse des données est la responsabilité des principaux scientifiques attachés à l'unité pertinente. Les programmes du SIM sont utilisés pour les taux de base et les ratios, mais il faut mener des analyses supplémentaires à l'aide des logiciels SAS ou SPSS pour obtenir des travaux plus détaillés. Le système FoxPro facilite considérablement la construction de fichiers rectangulaires pour ces analyses. On communique les résultats lors de réunions de village, de réunions avec les travailleurs de la santé locaux et de séminaires avec les décideurs politiques. Les analyses sont ensuite publiées dans des journaux destinés aux pairs, et on présente les constatations lors de rencontres et de conférences internationales.
Au milieu de 1999, la population était de 16 202 habitants. Parmi ceux-ci, 17,4 p. 100 avaient moins de cinq ans; 29,1 p. 100 appartenaient au groupe des 5 à 14 ans; 49,2 p. 100 au groupe des 15 à 64 ans; et 4,3 p. 100 avaient plus de 65 ans (graphique 21.2). Le rapport de la population non adulte à la population adulte était de 1,17, avec 52 p. 100 de la population ayant moins de 15 ans ou plus de 65 ans. Le rapport de masculinité était de 0,90. L'indice synthétique de fécondité pour la période 1993-1998 chez les femmes a été estimé à 6,8 lors d'une enquête transversale (Ratcliffe et al., 2000). Pour la période 1995-1999, le taux de mortalité chez les nourrissons était de 74,3/1 000, et chez les enfants de 1 à 4 ans de 40,2/1 000 (tableau 21.1) La mortalité maternelle pour les années 1993 à 1998 était de 424 par 100 000 naissances normales (Walraven et al., 2000). En 1999, les chefs de ménage étaient identifiés, mais les renseignements sur les liens entre le chef du ménage et ses membres n'étaient pas disponibles.
On a récemment mené une analyse sur les tendances de la mortalité chez les nourrissons et les enfants échelonnée sur une période de 15 ans en utilisant, pour ce faire, les données historiques de surveillance démographique. On a fait des comparaisons entre les villages enregistrés au Programme de soins de santé primaires et d'autres qui ne l'étaient pas. L'analyse a révélé une amélioration marquée dans le taux de mortalité chez les nourrissons et les enfants de moins de cinq ans, et ce, dans les deux ensembles de villages. La mortalité chez les nourrissons est passée de 134/1 000 en 1982-1983 à 69/1 000 en 1992-1994 dans les villages enregistrés et de 155/1 000 à 91/1 000 dans les villages non enregistrés pour la même période. Le taux de mortalité chez les enfants de 1 à 4 ans est passé de 42/1 000 en 1982-1983 à 28/1 000 en 1992-1994 dans les villages enregistrés et de 45/1 000 à 38/1 000 dans les villages non enregistrés pour la même période. Depuis 1994, année où le soutien des services du Programme de soins de santé primaires a été réduit, la mortalité chez les nourrissons dans les villages enregistrés au programme est remontée à 89/1 000 et la mortalité chez les enfants de 1 à 4 ans a convergé à 34/1 000 dans les deux ensembles de villages. La tendance à la baisse de la mortalité chez les nourrissons et les enfants de ce secteur est claire. L'incidence du Programme de soins de santé primaires est également remarquable, l'impact sur la mortalité des enfants de 1 à 4 ans dans les villages enregistrés ayant été à son plus fort pendant les années 1980. Cette tendance à la baisse s'est quelque peu atténuée après la réduction des services du Programme en 1994 (les données pour 1982-1983 proviennent de Greenwood et al. [1990b]; les autres données proviennent de Hill et al. [2000]).
Graphique 21.2. Pyramide des âges des personnes-années observées au site du SSD de Farafenni, Gambie, 1995-1999
Tableau 21.1. Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD de Farafenni, Gambie, 1995-1998
Âge (années) |
Décès (nDx) |
Personnes-années observées (nPAx) | ||
Hommes |
Femmes |
Hommes |
Femmes | |
<1 |
113 |
104 |
1 585 |
1 497 |
1 à 4 |
185 |
139 |
6 205 |
4 729 |
5 à 9 |
40 |
40 |
7 284 |
5 852 |
10 à 14 |
25 |
14 |
5 645 |
5 730 |
15 à 19 |
10 |
15 |
4 348 |
4 525 |
20 à 24 |
11 |
13 |
2 838 |
2 949 |
25 à 29 |
3 |
10 |
1 848 |
2 378 |
30 à 34 |
9 |
14 |
1 517 |
2 205 |
35 à 39 |
15 |
12 |
1 585 |
2 239 |
40 à 44 |
19 |
11 |
1 420 |
2 327 |
45 à 49 |
14 |
12 |
1 204 |
1 616 |
50 à 54 |
26 |
13 |
1 071 |
1 425 |
55 à 59 |
19 |
20 |
954 |
1 269 |
60 à 64 |
35 |
35 |
913 |
1 372 |
65 à 69 |
36 |
27 |
635 |
750 |
70 à 74 |
28 |
24 |
424 |
444 |
75 à 79 |
27 |
23 |
296 |
298 |
80 à 84 |
20 |
14 |
147 |
135 |
≥85 |
15 |
11 |
107 |
107 |
Naissances |
2907 |
|
|
|
TBM |
14,67 |
|
|
|
TBN |
35,51 |
|
|
|
TBAN |
20,84 |
|
|
|
Note : « TBN » signifie taux brut de natalité (nombre actuel de naissances pour 1 000 habitants) ; « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre actuel de décès pour 1 000 habitants) ; « TBAN » signifie taux brut d'accroissement naturel (taux brut de natalité, moins taux brut de mortalité, multiplié par 100; migrations ignorées); « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nPAx » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
Au cours des années 1980, trois enquêtes ont eu recours au système de surveillance pour estimer le niveau de mortalité maternelle dans la région. Dans la première enquête, tenue entre avril 1982 et mars 1983, toutes les grossesses de la région ont fait l'objet d'un suivi prospectif. On a estimé le ratio de mortalité maternelle à 2 362 par 100 000 naissances vivantes (avec de grands intervalles de confiance étant donné la taille restreinte de l'échantillon) (Greenwood et al., 1987). Lors de la deuxième enquête, qui portait sur la mortalité chez l'ensemble des femmes entre avril 1984 et mars 1987, on a estimé le ratio de mortalité maternelle à 1 091 par 100 000 naissances vivantes (Greenwood et al., 1990a). La troisième enquête, menée à l'automne de 1987, était un essai sur le terrain de la méthode des sœurs dans six des villages du SSD de Farafenni. On a constaté un taux de mortalité maternelle de 1 005 par 100 000 naissances vivantes pour le milieu des années 1970 (Graham et al., 1989). Pendant la période 1993-1998, on a enregistré 74 décès dans le groupe des femmes de 15 à 49 ans, dont 18 ont été catégorisés comme des décès puerpéraux (25,7 p. 100). Pour la même période, 4 245 naissances vivantes ont eu lieu, produisant un ratio de mortalité maternelle de 424 par 100 000 naissances vivantes, c'est-à-dire moins de la moitié des niveaux signalés dans les études des années 1980. Le taux de mortalité maternelle a baissé tant dans les villages enregistrés au Programme de soins de santé primaires (qui disposent d'une accoucheuse traditionnelle formée) que dans les villages non enregistrés (qui n'ont pas d'accoucheuse traditionnelle formée). Ainsi, les deux ensembles de villages ne semblent pas avoir de différences marquées. Bien qu'il soit impossible de l'affirmer avec certitude, la baisse est probablement attribuable à l'agencement d'une plus grande disponibilité de soins obstétriques essentiels, de l'amélioration des transports et de l'augmentation des communications (Walraven et al., 2000).
La première enquête détaillée sur la fécondité menée en 1992 a révélé un indice synthétique de fécondité chez les femmes de 15 à 54 ans de 7,5 naissances pour la période 1987-1991. Durant cette période, seulement 9 p. 100 des femmes utilisaient une forme de contraception et seulement 5 p. 100 utilisaient des méthodes modernes (anovulants en comprimés ou injectables ou condom) (Bledsoe et al., 1994; Bledsoe et al., 1998). Les taux de fécondité de l'échantillon de 1998, qui portait sur 1 621 femmes, indiquaient une fécondité légèrement plus faible sans grand changement dans l'utilisation des contraceptifs (8,4 p. 100 des femmes sexuellement actives utilisaient des méthodes modernes de contraception en 1998).
En 1998, on a entrepris dans l'ASD de Farfenni une étude sur la fécondité chez les hommes et sur les stratégies disponibles pour permettre aux hommes de se reproduire; 1 315 hommes de 18 ans ou plus et 1 621 femmes de 15 à 54 ans répartis dans 21 villages surveillés ont passé des entrevues pour établir leur historique des mariages et des grossesses; on a interviewé 110 hommes au sujet des circonstances entourant leur mariage et leur divorce; 15 hommes ont subi, quant à eux, des entrevues sur la qualité de leur vie. La polygamie est un phénomène très répandu partout dans le secteur surveillé : 40 p. 100 des hommes mariés et 54 p. 100 des femmes mariées vivent en union polygame. Les expériences de reproduction chez les hommes et les femmes sont considérablement différentes. Durant la période 1993-1998, avant la tenue de l'enquête, les hommes avaient un taux de fécondité total de 12,0, alors que celui des femmes était de 6,8. Les aspirations des hommes mariés sur le plan de la fécondité pour euxmêmes et pour leurs femmes étaient aussi grandement différentes : pour euxmêmes, ils désiraient en moyenne 15,2 enfants, mais pour chacune de leurs femmes, ils n'en voulaient que 7,3. Au cours des entrevues qualitatives, beaucoup d'hommes ont expliqué qu'ils jugeaient la fécondité comme quelque chose qui échappait à leur contrôle, mais qu'ils pouvaient néanmoins prendre certaines mesures pour essayer d'accroître leur fécondité. Il s'agissait des prières, de la résolution des problèmes de santé et du mariage. Le mariage est une stratégie de reproduction importante pour les hommes puisqu'il augmente les chances d'un homme d'avoir beaucoup d'enfants et qu'il amène des femmes adultes productives dans leur famille. Cette enquête illustre bien l'importance d'examiner le point de vue des deux sexes lorsqu'on étudie la fécondité. Les expériences des hommes sont uniques, mais les intentions et les intérêts des hommes ne peuvent être inclus dans une étude qui ne porte que sur les résultats de la fécondité des femmes (Ratcliffe et al., 2000).
Le site du SSD de Farafenni est soutenu par le MRC, mais beaucoup d'autres organismes financiers ont contribué à sa réussite. Pour la démographie, plus particulièrement, nous souhaitons remercier la Rockefeller Foundation, la Andrew Mellon Foundation et l'organisme qui, à l'époque, s'appelait la UK Overseas Development Administration, c'est-à-dire le Department for International Development (Département pour le développement international), qui nous a aidés par l'octroi d'une subvention à la London School of Hygiene and Tropical Médecine. Nous remercions également les nombreuses personnes qui, pendant bien des années, ont contribué à l'établissement et à l'élaboration du système de surveillance à Farafenni, particulièrement les anciens chefs de station, qui ont soutenu le système lorsque les contraintes financières et les changements politiques rendaient le travail encore plus difficile. Les chefs de station sont Andrew K. Bradley (1981-1984), Robert Snow (1985-1987), Aron Menon (1986-1988), Pedro Alonso (1988-1990), Steven Allen (1990), Steve Lindsay (1991-1992), Umberto D'Alessandro (1992-1994) et Olaf Müller (1994-1995). Nous aimerions remercier beaucoup d'autres personnes qui, elles aussi, ont contribué au fil des ans au développement du système de surveillance à Farafenni, particulièrement Bill et Bruce Macleod. L'intérêt inépuisable de l'ancien directeur du MRC (Brian Greenwood) et celui du directeur actuel (Keith McAdam) ont joué un rôle crucial dans le maintien du système. Nous tenons également à exprimer une gratitude toute particulière à l'actuel personnel de terrain du SSD de Farafenni : Louie Loppy, Ousman Bah, Malick Njie etTumani Trawally, pour leur contribution.
This page intentionally left blank
Le site du SSD de Navrongo fait partie du district de Kassena-Nankana à la frontière nord-est du Ghana (graphique 22.1). Le district est situé entre les latitudes 10° 30' et 11° 00' N. et les longitudes 1° 00' et 1° 30' O. Il couvre une superficie de 1 675 km2 le long de la frontière qui sépare le Ghana et le Burkina Faso. Il mesure environ 55 km sur 50 km et est perché à une altitude de 200 à 400 mètres au-dessus du niveau de la mer. Le terrain y est plutôt plat et traversé par la rivière Volta blanche, qui nourrit le lac Volta (le plus grand lac artificiel au monde) dans région du Volta, au sud du Ghana.
Graphique 22.1. Emplacement du site du SSD de Navrongo, Ghana (population suivie : 141000 habitants)
1 Centre de recherche en santé de Navrongo, Navrongo (Ghana).
2 Division de la recherche stratégique, Conseil de la population, New York (États-Unis).
3 African Population and Health Research Centre, Nairohi, Kenya.
Situé dans la savane qui entoure le golfe de Guinée, le district est typiquement sahélien (chaud et sec) et consiste surtout en prairies semi-arides parsemées de petits arbres. On connaît deux grandes saisons dans cette région, la saison des pluies et la saison sèche. La saison des pluies va d'avril à octobre, mais les pluies sont au maximum de juin à octobre. La moyenne annuelle des précipitations est de 1 365 mm, les plus fortes se produisant toujours en août. De même, la saison sèche comprend l'harmattan (de novembre à la mi-février) et la saison chaude et sèche (mi-février à avril). Les températures mensuelles vont de 20 °C à 40 °C, avec des moyennes minimales et maximales de 22,8 °C et de 34,4 °C respectivement, pour 1999.
Au 1er juillet 1999, la population de Kassena-Nankana était de 140 881 habitants, équivalant à légèrement plus de 1 p. 100 de la population du Ghana et environ 15 p. 100 de la population totale de la région est du pays. La densité de la population est de 84 personnes au km2. Le district est avant tout rural, puisque seulement 9,5 p. 100 des habitants vivent dans des secteurs urbains. La population se compose de deux grand groupes ethnolinguistiques : les Kassenas (49 p. 100) et les Nankanis (46 p. 100). Les Builsas et les immigrants appartenant à d'autres groupes ethniques constituent le reste (5 p. 100). Les principales langues parlées dans le district sont le kassim et le nankam, mais la plupart des tribus minoritaires parlent le buili. Malgré les distinctions linguistiques, la population est, à bien des égards, un groupe homogène avec une culture commune. Dans le district, on retrouve dix grandes tribus dirigées par des chefs, et une organisation traditionnelle de village, de leadership et de gouvernance. Tant à l'échelon des villages qu'à celui de la famille, les collectivités ont une structure sociale traditionnelle, ce qui influence les comportements économiques et sociaux. Les hommes exercent une forte dominance sur les femmes, restreignant leur autonomie et limitant leurs décisions en matière de santé. Par exemple, une femme ne peut chercher à obtenir des soins préventifs ou curatifs sans l'assentiment de son mari ou, en l'absence de ce dernier, du chef de la concession (Binka et al., 1994).
La principale religion est l'animisme, mais le christianisme fait de plus en plus d'adeptes, particulièrement parmi les femmes (Debpuur et al., 2000). Environ 33 p. 100 de la population est chrétienne, 5 p. 100, musulmane et le reste pratique la religion indigène. Toutefois, c'est la foi animiste dominante qui guide la vie quotidienne, les décisions économiques ainsi que les croyances et les pratiques en matière de santé. Cette confiance dans les pratiques de médecine indigène entrave considérablement l'utilisation des services de santé.
L'absence d'un système de communication, d'un réseau routier et de l'électricité dans le district a également des effets néfastes sur la santé de la population. Le principal moteur de l'économie du district est l'agriculture de subsistance, étoffée dans une certaine mesure par de la vente au détail. Environ 90 p. 100 des habitants sont fermiers. Les principaux produits agricoles sont les arachides, le millet, le sorgho, le riz, la patate douce, les fèves et les tomates. L'élevage de bétail, de chèvres, de moutons, de porcs et de volaille, y compris la pintade, fait également partie des activités agricoles. Malheureusement, la répartition des précipitations limite la culture d'aliments à une seule saison, et, même si le barrage d'irrigation Tono et quelques puits fournissent de l'eau pour la culture en saison sèche, la seule culture qu'on peut pratiquer à grande échelle à cette saison est celle de la tomate. Les conditions météorologiques dans le district peuvent être très difficiles et donner lieu, à l'occasion, à des sécheresses ou à des inondations, ce qui engendre parfois des récoltes à tout le moins médiocres. Depuis déjà quelques années, cette situation a engendré une tendance annuelle vers l'émigration. Les problèmes nutritionnels sont donc chose commune, ce qui aggrave l'incidence mortelle de la morbidité des maladies infectieuses. En outre, la pauvreté et l'isolation économique compliquent les efforts visant à améliorer les conditions de santé dans le district (Binka et al., 1999).
Le district possède 77 écoles primaires, 35 écoles secondaires de premier cycle et cinq écoles secondaires de deuxième cycle, un collège et deux institutions de formation professionnelle. On y retrouve également la faculté des études de développement intégré de l'Université des Études en développement, laquelle est axée sur les sciences intégrées. Enfin, une mission catholique y tient un orphelinat.
Environ 89 p. 100 des maisons du district sont fabriquées en brique crue et recouvertes de toits de chaume. Les autres, généralement situées dans des secteurs urbains, sont construites en blocs de béton. Presque les deux tiers (65 p. 100) des toits sont en chaume, des feuilles de zinc étant utilisées pour les autres. Les principaux points d'eau du district de Kassena- Nankana sont les sources, les puits et les points de forage. Dans quelques maisons de ville, cependant, on a installé des lignes d'eau pour distribuer de l'eau traitée. De même, seulement 7 p. 100 des concessions ont accès à des infrastructures sanitaires construites correctement, ce qui porte à conclure que 93 p. 100 des ménages mettent les buissons environnants à contribution. Deux concessions dotées de toilettes sur trois utilisent des fosses ventilées Kumasi, des cuvettes ou des latrines à fosse; des cabinets d'aisance sont le lot des autres.
Le district possède un hôpital, quatre centres de santé et quatre cliniques situées dans les collectivités choisies. À ces points de service de santé statiques s'ajoutent des services communautaires dans toutes les régions sauf dans l'est du district, qui sert d'unité expérimentale de contrôle. Dans le cadre de la politique du ministère de la Santé du Ghana, tous les enfants de moins de cinq ans sont admissibles aux soins de santé gratuits ainsi que toutes les personnes de 70 ans et plus. En 1999, le taux d'immunisation dans le district pour les enfants de 12 à 23 mois était de 80 p. 100 en ce qui concerne le vaccin par le BCG (Bacillus Calmette-Guérin), de 72 p. 100 pour le vaccin Polio3, de 70 p. 100 pour le vaccin DPT3 et de 63 p. 100 pour le vaccin contre la rougeole. Les principales causes de morbidité dans le district sont le paludisme, la gastro-entérite et les infections respiratoires aiguës. Le district a également une haute incidence de méningite cérébro-spinale, qui bat son plein de mars à avril. Bien que l'amélioration de la prestation des services de planification familiale soit un des objectifs du projet de santé communautaire et de planification familiale (SCPF) de Navrongo, seulement 10 p. 100 des femmes mariées du district se prévalent de ce service.
Le SSD de Navrongo utilise un registre des ménages (RM) longitudinal, mis sur pied en juillet 1993 par le Centre de recherche en santé de Navrongo (NHRC) afin de soutenir la recherche sur les déterminants de la morbidité, de la mortalité et de la fécondité dans un secteur rural typique de la savane du Ghana. Le SSD de Navrongo met régulièrement à jour les événements démographiques (naissances, décès, migrations, mariages et grossesses) qui surviennent dans chacune des quelque 14 200 concessions du secteur surveillé. Lorsqu'un décès survient, on se rend à la concession pour obtenir de l'information sur les circonstances qui ont mené au décès. Ces autopsies verbales sont menées dans des délais différents selon que le défunt est un enfant ou un adulte. En plus des événements démographiques, on surveille annuellement la fréquentation scolaire et l'immunisation.
Le SSD a commencé ses activités par la tenue d'un recensement de base du district rural en 1993, suivi de visites des concessions réparties sur des cycles de 90 jours, dans le but de surveiller les événements démographiques. L'enquête de base incluait un module socio-économique qui énumère les biens des concessions et les matériaux utilisés pour la construction de l'immeuble. Au dernier trimestre de 1995, les activités du SSD ont été élargies pour inclure Navrongo, le seul secteur urbain du district. Afin d'être admissible en tant que membre d'une concession, une personne doit y résider depuis au moins trois mois, sauf s'il s'agit d'un nouveau-né dont la mère appartient déjà à la concession. Le SSD initial surveillait environ 125 000 personnes, mais avec l'ajout du secteur urbain, la population du secteur a augmenté à presque 141 000. On obtient de l'information détaillée sur la fécondité et la santé des enfants en menant une enquête annuelle sur un échantillon de concessions du SSD. Le SIM est le logiciel qui sert à traiter et à analyser la base de données du SSD de Navrongo. Le logiciel initial (SIM1), qui fonctionnait en mode DOS, a été mis à jour et converti à une version Windows (SIM2). Le SIM permet de saisir des données, de les modifier, de les valider, de calculer des taux démographiques spécifiques aux groupes d'âge et aux sexes ainsi que d'élaborer des tables de survie.
Les activités de collecte d'information sur le terrain et de traitement des données du SSD de Navrongo sont gérées par une équipe composée d'un démographe, de deux assistants de recherche, de deux superviseurs en chef, d'un gestionnaire des données et d'un assistant. L'équipe coordonne les activités de 26 agents de terrain et de 12 superviseurs de terrain, qui sont responsables de la collecte de données sur le terrain, ainsi que de deux agents de classement et de trois agents de saisie des données, qui reçoivent et traitent les instruments utilisés sur le terrain. Les agents de terrain doivent se rendre dans toutes les concessions dans leur secteur de travail et y mener des entrevues. En revanche, c'est aux 12 superviseurs de terrain qu'il incombe d'effectuer les autopsies verbales, d'assurer un contrôle de la qualité, de donner suite aux demandes de renseignements et de jumeler les migrants. La formation, la planification, la supervision et la coordination des activités sur le terrain sont autant d'activités qui relèvent des deux superviseurs en chef, des deux assistants de recherche et du démographe.
La collecte des données sur le terrain et le traitement de celles-ci sont soutenus surtout par les fonds de la Rockefeller Foundation, avec l'aide technique du Conseil de la population. Les données servent à compiler des rapports à l'intention du ministère de la Santé du Ghana, le principal organisme à s'intéresser aux données du SSD de Navrongo. Les leçons tirées du projet SCPF dans le cadre des activités de recherche du SSD de Navrongo et des enquêtes à échantillon constant ont, par exemple, permis de mettre au point un processus visant à élargir la nouvelle approche de prestation des services de santé mise en œuvre dans ce secteur à l'ensemble du pays. Les autres institutions qui ont aussi profité de la base de données du SSD de Navrongo sont les universités, les autres établissements d'éducation et les institutions de recherche.
Le SSD de Navrongo est le résultat d'une ancienne étude menée au sein du district de Kassena-Nankana en 1989 par le département de santé communautaire de l'Université Kwame Nkrumah pour la science et la technologie et la London School of Hygiene and Tropical Médecine avec le soutien du ministère de la Santé du Ghana et l'Administration britannique du développement outre-mer (aujourd'hui appelée le ministère du Développement international). Cette étude, qui portait sur un programme d'apport complémentaire en vitamine A (VAST), incluait une surveillance constante des événements démographiques et de santé des membres résidants des concessions étudiées dans le but d'aider à évaluer les effets d'une supplémentation de vitamine A chez les enfants de moins de cinq ans. Lorsque l'étude a pris fin en 1992, on a établi le CRSN pour faire la lumière sur les problèmes de santé dans le nord du Ghana et aider à trouver des solutions pratiques. Le CRSN a donc utilisé et perfectionné les ressources de l'étude VAST. En 1993, le SSD a subi une réorganisation complète quant à son étendue et à son contenu, et a été officiellement rebaptisé le SSD de Navrongo afin de servir de base pour l'évaluation des effets sur la mortalité des moustiquaires traitées à l'insecticide. L'étude sur les moustiquaires a été menée en même temps que des expériences factorielles sur les impacts du projet SCPF du CRSN sur la mortalité et la fécondité, des expériences qui se poursuivent toujours.
RECENSEMENT INITIAL—Le recensement initial a fourni des données démographiques sur tous les résidants à compter du 1er juillet 1993. Les autres renseignements obtenus incluent les relations familiales, les possessions de concessions et les caractéristiques de la structure résidentielle. Pour les fins du SSD, le district de Kassena-Nankana a été divisé en cinq zones. Ces zones sont, à leur tour, divisées en 21 zones secondaires et en 244 groupes. En moyenne, neuf groupes contigus sont assignés à chacun des 26 agents de terrain afin d'améliorer le travail et d'en réduire les coûts. Pour assurer le suivi auprès de la population, chaque agent de terrain doit se rendre dans 15 concessions par jour afin d'en mettre les données démographiques à jour. Les principaux instruments de collecte des données utilisés pour les enregistrements et la mise à jour des événements démographiques sont les carnets d'enregistrement des concessions et les formulaires d'événements. Les carnets d'enregistrement des concessions sont des registres des données sur le terrain qui contiennent de l'information démographique de base sur toutes les concessions dans un groupe donné. Lorsqu'un groupe contient plus de 99 concessions, on utilise un carnet supplémentaire. On remplit également un formulaire d'événement pour chaque événement enregistré.
RONDES DE SURVEILLANCE DE MISE À JOUR—On fait la mise à jour de tous les événements démographiques qui se produisent dans le district lors des visites régulières de chaque concession, tous les 90 jours. Pendant ces visites, les récents événements démographiques sont archivés. Les grossesses enregistrées précédemment sont suivies lors des visites trimestrielles, et ce, jusqu'à leur aboutissement. Cette façon de procéder facilite le signalement des naissances et des décès, particulièrement en permettant de saisir les décès de nouveau-nés. L'information détaillée concernant chaque événement enregistré est recueillie à l'aide du formulaire d'enregistrement approprié. On effectue également des autopsies verbales suite au décès de quiconque est enregistré au SSD de Navrongo afin d'obtenir des renseignements sur les circonstances qui ont mené au décès. Des superviseurs spécialement formés se rendent dans chacune des concessions où l'on a signalé un décès et administrent le questionnaire d'autopsie verbale approprié au plus proche parent du défunt. Trois médecins codent ces questionnaires de manière indépendante afin de déterminer la cause probable du décès. Quand au moins deux des médecins produisent le même diagnostic, celui-ci est officiellement accepté comme la cause du décès. Lorsqu'ils se contredisent, la cause de décès est considérée comme « indéterminée » et le cas est mis de côté pour être réexaminé par la suite.
Chaque année, en plus des mises à jour des événements démographiques, on consacre le premier trimestre à mettre à jour les renseignements sur la fréquentation scolaire des enfants âgés de six ans ou plus et le dernier trimestre à recueillir des données sur la situation des enfants de moins de deux ans sur le plan des vaccins.
SUIVI PROSPECTIF DE LA MORTALITÉ—Les événements démographiques, y compris les migrations des gens qui entrent à la concession et en sortent, les mariages, les grossesses, les naissances et les décès, sont constamment surveillés lors des visites trimestrielles. En plus de la collecte courante de données effectuée par les agents de terrain, le SSD de Navrongo a recruté un certain nombre de membres dans les communautés qui sont prêts à agir à titre d'informateurs clés afin d'aider à mieux archiver les naissances et les décès d'enfants qui se produisent dans leur localité durant l'intervalle qui sépare les visites de concessions. On compte actuellement 170 informateurs dans le district. Deux superviseurs de terrain sont chargés d'aller leur rendre visite à leur domicile toutes les deux semaines pour y prendre les renseignements que ces derniers ont accumulés depuis la dernière visite. Ces données complètent les données que les agents de terrain amassent durant leurs visites trimestrielles régulières.
SUPERVISION SUR LE TERRAIN ET CONTRÔLE DE LA QUALITÉ—Pour chaque ronde de collecte de données, un superviseur du contrôle de la qualité reprend une proportion de 3 p. 100 des entrevues dans des concessions choisies au hasard. Les autres méthodes de vérification sur le terrain consistent, entre autres, à recommencer certaines entrevues déjà effectuées par les agents de terrain, à examiner au hasard les carnets d'enregistrement des concessions et les formulaires sur les événements pour y déceler tout écart ou omission et à observer le déroulement des entrevues sur le terrain. Les méthodes employées au bureau consistent à évaluer la progression des agents de terrain lors de réunions hebdomadaires du personnel et à donner aux agents enquêteurs une formation d'une semaine à la fin de chaque ronde.
Le SSD de Navrongo dispose également d'un mécanisme pour jumeler les migrants internes afin d'éviter le double décompte et de réduire la perte de temps sur le plan du suivi. On facilite le processus de jumelage des migrants en remettant des cartes d'identité à tous les membres de la concession. Les cartes d'identité visent à améliorer le signalement des dates d'événements et facilitent l'association des migrants à leur ancien dossier. Pour éviter toute familiarité avec les répondants et décourager toute tentative de manipulation des données, le personnel de terrain ne travaille jamais dans le même groupe de concessions pour plus de deux rondes consécutives. On parvient également à améliorer la saisie des données par l'intermédiaire d'activités volontaires des informateurs clés qui, moyennant une rémunération nominale, enregistrent les naissances, les décès et les grossesses qui se produisent dans leur collectivité entre les visites.
Toutes les deux semaines, chaque agent de terrain remet tous les carnets d'enregistrement des concessions et les formulaires d'événement remplis à l'agent de classement. Ces outils sont ensuite soigneusement documentés et acheminés aux agents de saisie des données qui mettent la base de données à jour à l'aide du système de saisie des données du SIM.
Un gestionnaire des données, un assistant et trois agents de saisie des données exécutent les activités de traitement des données du SSD de Navrongo. Chacun de ces employés a un niveau d'accès différent pour utiliser la base de données. Lorsqu'ils accèdent au système, les opérateurs peuvent ajouter, modifier ou supprimer des données. On peut également procéder à d'autres formes de manipulation des données, comme la validation et la création de rapports, selon le niveau d'accès. Jusqu'à juillet 2000, c'est le logiciel SIM1, fonctionnant sur DOS, qui servait au traitement et à l'analyse des données du SSD de Navrongo. Aujourd'hui, le traitement des données est effectué au moyen du SIM2, une version améliorée du SIMI. Le logiciel fonctionne dans un environnement Windows (à l'aide de Visual Fox Pro) et est doté d'un certain nombre de caractéristiques améliorées, y compris une souplesse accrue pour la précision de contraintes sur les valeurs acceptables d'un champ de saisie des données, des déclencheurs de base de données pour faciliter les changements dans les tableaux connexes dans le but de préserver la cohérence des données et l'utilisation d'une spécification d'identification pour créer des références vers tous les formulaires, ce qui facilite grandement la gestion des données (Ngom et al., 1999).
Les éléments fonctionnels du SIM2 comprennent la saisie et la validation des données, la création de rapports et de résultats, les registres des visites et les utilitaires. L'option de saisie des données permet la saisie, la suppression et la modification de l'information de base sur les concessions et des données longitudinales. La procédure de validation, à son tour, permet de vérifier la logique et la cohérence des données des sous-groupes de concessions et de leurs membres. L'option de rapport et de résultats sert à générer des taux démographiques importants ainsi que des tables de survie et des tableaux de distribution de la population. La procédure de registre des visites sert à imprimer les carnets d'enregistrement des concessions dans lesquels les agents de terrain enregistrent les renseignements durant les visites. Enfin, ce sont les gestionnaires des données qui utilisent les fonctions utilitaires pour ajouter de nouvelles identités d'utilisateurs, établir de l'information sur les rondes et les entrevues et générer des rapports de rapprochement afin de faciliter le suivi sur les résultats des grossesses non signalées et les migrants internes non jumelés, entre autres.
Lorsque les formulaires relatifs aux événements et les carnets d'enregistrement des concessions sont renvoyés au centre d'informatique lors des réunions zonales hebdomadaires des agents de terrain, il faut un ou deux jours pour les trier et les distribuer aux agents de saisie des données. La saisie et la validation des données durent environ une semaine.
Le SIM est doté de programmes de validation intégrés qui aident à préserver la consistance de la base de données. Les opérations informatiques sont organisées de manière à correspondre au cycle d'entrevue afin que les renseignements qui échouent à la vérification logique du SIM soient imprimés avec les messages d'erreur pertinents pour le rapprochement des variables. Par contre, les dossiers qui passent la vérification logique sont archivés dans la base de données. Ainsi, chaque ronde engendre des données entièrement vérifiées et mises en forme avant le début d'un nouveau cycle. L'information mise à jour sert à générer de nouveaux carnets d'enregistrement des concessions pour la prochaine ronde de visites des concessions. Les agents de classement se chargent d'archiver les anciens carnets d'enregistrement des concessions aux fins de consultation future.
L'analyse des données est effectuée à l'aide des logiciels FoxPro et STATA. La plupart des résultats du SSD de Navrongo sont compilés sous forme de rapports et communiqués au ministère de la Santé du Ghana, aux parrains et aux autres
Graphique 22.2. Pyramide des âges des personnes-années observées ay SDD de Navrongo, Ghana, 1995-1197
organismes intéressés. On organise régulièrement des séminaires d'information à l'intention des visiteurs du CRSN et des institutions qui en font la demande expresse. À l'occasion, on convoque des durbars (rassemblement traditionnel organisé par les leaders communautaires pour atteindre un consensus sur les questions communautaires) afin de partager les résultats des études avec les chefs et de discuter de sujets d'importance diverse au sein du district.
En 1999, Kassena-Nankana a enregistré une population de 140 881 habitants. La population est relativement jeune, c'est-à-dire qu'environ 41 p. 100 de ses habitants ont moins de 15 ans (graphique 22.2). Dans l'ensemble, la distribution des groupes d'âge est la suivante : de 0 à 4 ans, 13,1 p. 100; de 5 à 14 ans, 28,0 p. 100; de 15 à 64 ans, 54,2 p. 100; 65 ans et plus, 4,7 p. 100. Ces chiffres indiquent un ratio de la population non adulte à la population adulte de 84 p. 100. Les femmes constituent 53 p. 100 de la population, ce qui donne un ratio des sexes de 89 hommes pour 100 femmes. Le niveau de scolarité est plutôt faible dans le district. En général, environ les deux tiers de la population (65,5 p. 100) de 15 ans et plus n'a aucune
Tableau 22.1. Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD de Navrongo, Ghana, 1995-1998
Âge (années) |
Décès (nDx) observés |
Personnes-années observées (nPAx) |
Taux mortalité observé (nMx) | |||
Hommes |
Femmes |
Hommes |
Femmes |
Hommes |
Femmes | |
<1 |
1 160 |
1 130 |
10 107 |
10 241 |
114,77 |
110,34 |
1 à 4 |
858 |
738 |
38 795 |
38 364 |
22,12 |
19,24 |
5 à 9 |
243 |
197 |
51 644 |
49 662 |
4,71 |
3,97 |
10 à 14 |
164 |
122 |
50 035 |
45 385 |
3,28 |
2,69 |
15 à 19 |
117 |
76 |
37 926 |
32 598 |
3,08 |
2,33 |
20 à 24 |
87 |
97 |
22 522 |
23 960 |
3,86 |
4,05 |
25 à 29 |
99 |
132 |
15 415 |
22 666 |
6,42 |
5,82 |
30 à 34 |
145 |
167 |
14 669 |
21 913 |
9,88 |
7,62 |
35 à 39 |
172 |
132 |
15 006 |
23 658 |
11,46 |
5,79 |
40 à 44 |
227 |
150 |
12 138 |
18 833 |
18,70 |
7,96 |
45 à 49 |
255 |
195 |
12 502 |
18 382 |
20,40 |
10,61 |
50 à 54 |
286 |
313 |
11 099 |
18 091 |
25,77 |
17,30 |
55 à 59 |
385 |
443 |
11 409 |
16 672 |
33,75 |
26,57 |
60 à 64 |
348 |
339 |
7 522 |
9 513 |
46,26 |
35,64 |
65 à 69 |
404 |
479 |
6 812 |
8 024 |
59,31 |
59,70 |
70 à 74 |
253 |
320 |
3 869 |
3 522 |
65,39 |
90,86 |
75 à 79 |
293 |
279 |
2 728 |
2 558 |
107,40 |
109,07 |
80 à 84 |
115 |
101 |
1 076 |
743 |
106,88 |
135,24 |
≥85 |
149 |
103 |
943 |
677 |
158,01 |
152,14 |
Naissances |
20 462 |
|
|
|
|
|
TBM |
16,31 |
|
|
|
|
|
TBN |
29,58 |
|
|
|
|
|
TBAN |
13,28 |
|
|
|
|
|
Note : « TBN » signifie « taux brut de natalité » (nombre actuel de naissances pour 1 000 habitants) ; « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre actuel de décès pour 1 000 habitants) ; « TBAN » signifie taux brut d'accroissement naturel (taux brut de natalité, moins taux brut de mortalité, multiplié par 100; migrations ignorées) ; « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nMx » représente le taux de mortalité observé entre les âges x et x+n; « nPAx » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
scolarité et seulement 8,2 p. 100 des habitants ont fréquenté l'école secondaire de deuxième cycle ou ont reçu une éducation plus poussée. La répartition des sexes indique que les femmes sans scolarité (74,6 p. 100) sont plus nombreuses que les hommes dans la même situation (54,4 p. 100). De même, la fréquentation de l'école chez les 6 à 25 ans est actuellement plus faible chez les femmes (48 p. 100) que chez les hommes (54 p. 100). Dans l'ensemble, environ 55 p. 100 de toute la population de six ans et plus n'a jamais été à l'école.
Dans le SSD de Navrongo, l'observation est centrée sur la concession, laquelle contient en moyenne dix résidants. On définit la concession comme une maison traditionnelle à plusieurs pièces, généralement dans les mêmes murs, qui est indépendante des autres structures d'hébergement. Elle abrite une famille pouvant inclure plusieurs générations et est connue par le nom de son chef. Les chefs de concessions sont surtout des hommes, les femmes n'étant à la tête que de 10,2 p. 100 des concessions. En 1999, on a enregistré un taux brut de mortalité de 14,1 pour 1 000 habitants et un taux brut de naissance de 28,0 pour 1 000 personnes-années, ce qui laisse entrevoir un taux brut d'accroissement naturel de 13,9 p. 1000. L'indice synthétique de fécondité pour la même année est de 4,1 pour chaque femme.
La mortalité est très élevée dans le district de Kassena-Nankana. Pour 1999, on a estimé à 90 décès pour 1 000 naissances vivantes le taux de mortalité chez les nourrissons et à 150 pour 1 000 enfants le taux de mortalité chez les enfants de moins de cinq ans. L'espérance de vie à la naissance est de 52,6 ans. En général, les hommes du district vivent moins longtemps (49,9 ans) que les femmes (54,8 ans). Pour la période 1995-1999, le taux brut de mortalité était de 17,7 pour 1 000 personnes-années chez les hommes et de 15,1 pour 1 000 personnes-années chez les femmes (tableau 22.1). Les facteurs d'âge en ce qui concerne la mortalité pour chaque sexe sont, comme on pouvait s'y attendre, curvilignes, les enfants et les adultes étant les plus vulnérables. À tous les âges, les hommes ont généralement un taux de mortalité plus élevé que les femmes, mais les différences sont beaucoup plus remarquables chez les 35 ans et plus.
En évaluant les tendances, on constate qu'entre 1994 et 1996, ainsi qu'entre 1997 et 1999, les taux de mortalité standardisés par sexe ont baissé de 20,8 pour 1 000 à 19,6 pour 1 000 chez les hommes et de 19,7 pour 1 000 à 16,5 pour 1 000 chez les femmes. On a estimé le taux de mortalité chez les nouveau-nés pour la période 1997-1999 à 106,1 pour 1 000 naissances vivantes chez les enfants de sexe masculin et à 99,7 pour 1 000 naissances vivantes chez les bébés de sexe féminin—une baisse par rapport aux taux de 1994-1996 qui étaient de 124,5 pour 1 000 naissances vivantes pour les garçons et 125,7 pour 1 000 naissances vivantes chez les filles. Bien que ces chiffres soient tout à fait supérieurs aux statistiques enregistrées à l'échelle nationale, les améliorations constatées dans le taux de survie peuvent être attribuables à l'approche participative de la prestation des services de santé lancée dans le district par le CRSN, ainsi qu'aux diverses interventions mises en place dans le cadre des activités de recherche du CRSN. De toute évidence, ce sont les femmes qui ont connu la plus importante baisse de mortalité pour la période en question.
De même, le taux de fécondité a baissé de 4,7 à 4,2 naissances par femme entre 1994-1996 et 1997-1999 (tableau 22.2).
Le nombre de migrations pour le district prouve que la population est très mobile. Pour la période 1997-1999, le district a connu une migration sortante nette de 12,0 pour 1 000 personnes-années. Ce sont surtout les jeunes adultes, c'est-à-dire les 15 à 29 ans, qui migrent (tableau 22.3 et 22.4).
Tableau 22.2. Taux de fécondité par groupe d'âge, district de Kassena-Nankana, Ghana, 1994-1999
Âge (années) |
Taux de fécondité | |
1994-1996 |
1997-1999 | |
15 à 19 |
80,2 |
68,3 |
20 à 24 |
210,4 |
176,8 |
25 à 29 |
212,9 |
191,5 |
30 à 34 |
194,3 |
174,3 |
35 à 39 |
142,5 |
125,9 |
40 à 44 |
76,1 |
68,1 |
45 à 49 |
27,6 |
26,5 |
ISF (15 à 49) |
4,7 |
4,2 |
Note : « ISF » signifie « indice synthétique de fécondité ».
Tableau 22.3 Taux d'immigration par groupe d'âge, district de Kassena-Nankana, Ghana, 1994-1999
Âge (années) |
Taux d'immigration | |
1994-1996 |
1997-1999 | |
0 à 4 |
80,7 |
89,9 |
5 à 9 |
66,8 |
75,3 |
10 à 14 |
67,9 |
75,8 |
15 à 19 |
128,9 |
139,9 |
20 à 24 |
176,9 |
187,1 |
25 à 29 |
146,3 |
156,9 |
30 à 34 |
86,2 |
110,3 |
35 à 39 |
60,3 |
70,3 |
40 à 44 |
43,7 |
55,9 |
45 à 49 |
31,4 |
40,4 |
50 à 54 |
25,3 |
26,8 |
55 à 59 |
18,5 |
20,2 |
60 à 64 |
17,3 |
21,3 |
≥65 |
25,6 |
34,0 |
Tableau 22.4. Taux d'émigration par groupe d'âge, district de Kassena-Nankana, Ghana, 1994-1999
Âge (années) |
Taux d'émigration | |
1994-1996 |
1997-1999 | |
0 à 4 |
75,2 |
94,3 |
5 à 9 |
74,5 |
76,0 |
10 à 14 |
96,5 |
91,5 |
15 à 19 |
187,4 |
199,5 |
20 à 24 |
217,9 |
218,9 |
25 à 29 |
158,2 |
171,9 |
30 à 34 |
97,6 |
109,8 |
35 à 39 |
61,9 |
71,9 |
40 à 44 |
46,5 |
51,9 |
45 à 49 |
30,7 |
37,1 |
50 à 54 |
19,8 |
29,3 |
55 à 59 |
16,9 |
21,9 |
60 à 64 |
15,8 |
22,2 |
≥65 |
20,9 |
27,5 |
Le CRSN souhaite exprimer toute sa gratitude pour le soutien financier de la Rockefeller Foundation au fonctionnement global du SSD de Navrongo. Le SSD a été mis sur pied en collaboration avec Bruce MacLeod, University of Southern Maine. Les travaux de mise au point ont été financés par la Mellon Foundation, le Population Council, la Thrasher Foundation et la Finnish International Development Assistance. Enfin, nous sommes très reconnaissants envers notre institution-mère, le ministère de la Santé, et les gens du district de Kassena-Nankana pour leur grande aide et leur collaboration dans la mise en œuvre du SSD.
Le SSD de Bandim est situé dans une banlieue de Bissau, la capitale de la Guinée-Bissau, en Afrique de l'Ouest, une ancienne colonie portugaise libérée en 1974 après une guerre violente (graphique 23.1). Le secteur surveillé englobe cinq banlieues de la capitale et une unité rurale mobile. Ces secteurs sont situés à la latitude 12,00° N et à la longitude 15,00° O. La population totale du pays s'établit à environ 1,3 million d'habitants. Le climat est subtropical. Les berges des nombreuses rivières sont recouvertes de palétuviers. Les régions du nord et du sud consistent surtout en forêts et le reste du pays est une savane boisée dont la majeure partie sert à la culture du riz et d'autres produits comme les arachides, le mais et le manioc. La saison des pluies, avec son degré élevé d'humidité, dure de juin à octobre. Les températures vont de 20 °C à 36 °C.
Graphique 23.1. Emplacement du site du SSD de Bandim, Guinée-Bissau (population suivie : 100 000 habitants)
1 Projet de Bandim, ministère de la Santé, Guinée-Bissau.
Le SSD surveille une population de plus de 100 000 habitants, dont une partie vit en banlieue et une autre en milieu rural. Environ 35 p. 100 de la population a accès au service public de distribution de l'eau, et on ne fait pas bouillir l'eau avant de la boire. Le secteur ne comporte aucun système d'égout, de sorte que toutes les infrastructures sanitaires sont des latrines à fosses. Parmi les principales activités économiques, mentionnons l'agriculture et le commerce à petite échelle. Il convient également de souligner qu'une grande partie de la population travaille sur une base saisonnière à la vente de noix de cajou, de vin de noix de cajou, d'huile de palme, de fruits, de légumes ou de riz. Les animaux domestiques dorment dans la maison. Les maisons sont construites en briques crues et les toits sont en chaume ou en tôle ondulée. Le secteur public comporte 36 000 employés, dont la majorité sont des soldats. La plupart des écoles sont publiques, mais ces dernières années, on a vu apparaître un nombre croissant de petites écoles privées. En 1994, 25,6 p. 100 des garçons et 45,1 p. 100 des filles de plus de 10 ans n'avaient reçu aucune scolarisation. Le taux d'alphabétisme est de 13,0 p. 100 dans les secteurs ruraux et de 35,2 p. 100 dans les régions urbaines. Dans les secteurs urbains, les principaux groupes ethniques sont les Pepel (38 p. 100), suivi des Manjaco (15 p. 100) et divers groupes ethniques musulmans, surtout des Fula et des Mandiga (12,4 p. 100). Dans les régions rurales, les Fula (25,8 p. 100) sont les plus nombreux, suivi des Pepel (22,7 p. 100), des Mandinga (19,4 p. 100) et des Balanta (18,4 p. 100). Dans les secteurs urbains, la plupart des résidants parlent le criolo. Le nombre croissant de cliniques, de pharmacies et d'établissements de soins privés a engendré une déformation de la structure des soins de santé depuis dix ans. Le secteur étudié est doté de deux centres de santé : le premier, construit par le projet, possède un département de maternité doté de six lits et un laboratoire. Dans la capitale, on ne possède qu'une seule infrastructure pédiatrique, ce qui facilite considérablement la tâche lorsqu'il s'agit d'assurer le suivi des enfants du secteur étudié avant et après l'hospitalisation. Parmi les enfants qui sont décédés à Bandim en 1993, 49 p. 100 ont été hospitalisés et 90 p. 100 ont été vus par un médecin ou une infirmière avant de décéder. Dans l'ensemble, 32 p.100 des enfants souffrant de diarrhée ont été amenés à un établissement de santé, selon une enquête menée en 1993. En 1995, la fréquence du vaccin contre la rougeole dans le secteur urbain était de 83,8 p. 100 parmi les enfants de moins de deux ans. La diarrhée aiguë et persistante est la principale cause de morbidité et de mortalité chez les enfants. L'infection au VIH-2 est encore plus fréquente que celle au VIH-1. Même en comptant les doubles infections, la fréquence du VIH-1 était d'environ 5 p. 100 en 1999. La première épidémie de choléra s'est produite en 1987 et a été suivie de deux autres en 1994 et en 1997.
Après l'indépendance en 1974, on a constaté un taux de mortalité extrêmement élevé chez les moins de cinq ans (environ 500 personnes-années sur 1 000) qui a poussé le ministère de la Santé à communiquer avec l'Agence suédoise de coopération en recherche avec les pays en développement dans le but de mettre sur pied une étude visant à définir des priorités nutritionnelles pour un programme de soins de santé préventifs. L'étude sur la nutrition et la santé des enfants a été entreprise en 1978. On a donc procédé au recensement de la population pour ensuite mener un enquête anthropométrique et organiser des soins prénatals pour toutes les femmes qui s'étaient déclarées enceintes durant le recensement. On a enregistré toutes les grossesses ainsi que les naissances, les décès et les migrations. C'est ainsi que l'enregistrement continu a été instauré dans la banlieue de Bandim. On a choisi des zones écologiques distinctes et mené des sondages réguliers auprès de la population rurale, plus précisément dans cinq régions de l'intérieur. Au fil des ans, bon nombre d'autres collectivités banlieusardes sont venues s'ajouter au secteur (Bandim 2 et Belem en 1984, Mindará en 1994, Cuntum en 1999) et, en 1990, on a mené une enquête de suivi auprès des groupes des femmes d'âge fécond dans les cinq secteurs ruraux. En 1993, le projet Bandim a repris les rênes de l'administration d'une étude communautaire dans le secteur Caio, région de Cacheu, auparavant administrée par les laboratoires du MRC (Royaume-Uni) en Gambie. En plus d'entretenir des relations étroites avec le MRC en Gambie, le projet Bandim collabore avec l'Institut de recherche pour le développement (IRD - anciennement ORMSTOM) au Sénégal depuis 1983.
Le 7 juin 1998, un conflit armé a éclaté entre les soldats rebelles et le gouvernement. Des troupes du Sénégal et de la Guinée ont également participé à ce conflit. Plusieurs affrontements se sont produits. On a ensuite multiplié les tentatives de cessez-le-feu jusqu'à ce qu'on parvienne à mettre un terme aux hostilités en février 1999 après l'arrivée d'une force de maintien de la paix mise sur pied conjointement par les pays africains. Durant cette période, la majorité des résidants du secteur étudié ont dû fuir vers un village à l'extérieur de Bissau. On a néanmoins réussi à mener un recensement, à assurer un suivi durant la période du conflit national et à suivre les gens après leur retour dans le secteur étudié.
L'objectif central de la recherche à Bandim consiste à suivre les conséquences à long terme des diverses infections, conditions de santé et interventions. Les grands secteurs de recherche sont les déterminants de la mortalité causée par la rougeole, l'évaluation des diverses stratégies de vaccination contre la rougeole, les conséquences à long terme des infections de rougeole, les effets de la surpopulation sur la santé, l'épidémiologie et le contrôle des maladies diarrhéiques et respiratoires, la gestion des maladies infantiles, les effets de l'allaitement maternel et du sevrage sur la morbidité et la survie, les facteurs de risque de l'hospitalisation, les déterminants immunologiques de la survie des enfants (sous-ensembles du lymphocyte T, croissance du thymus et hypersensibilité à retardement), la mortalité maternelle, l'épidémiologie du VIH-2 et d'autres rétrovirus ainsi que l'épidémiologie et le contrôle de la tuberculose.
Le SSD de Bandim couvre une population de 75 000 habitants, répartie dans cinq banlieues, et équivaut presque à 30 p. 100 de la population de Bissau, la capitale. La population rurale suivie est de 28 000 habitants dans cinq régions et l'enquête sur les femmes d'âge fécond porte sur 25 000 femmes. L'étude suit actuellement presque 12 p. 100 de toutes les naissances en Guinée-Bissau, c'est-à-dire environ 6 000 naissances enregistrées chaque année.
L'administration centrale du site est située à Bandim, une banlieue de Bissau où réside la majeure partie de la population suivie. Une équipe mobile basée à Bandim se charge des enquêtes rurales. Le projet emploie 100 agents de terrain, 55 médecins, infirmiers et techniciens de laboratoire ainsi que de 8 à 10 universitaires expatriés. L'administration se compose d'un administrateur, d'un comptable, d'une secrétaire et de trois chauffeurs. Le site a passé un marché de collaboration avec le ministère de la Santé, mais jouit du même statut qu'un projet d'une organisation non gouvernementale, ce qui lui laisse les coudées franches sur le plan de la gestion et des finances. En ce qui concerne les finances et la formation, le site entretient d'étroites relations avec le Laboratoire national de santé, où sont effectuées les analyses biochimiques et immunologiques.
L'enregistrement continu de tous les cas de rougeole survenus dans le secteur étudié depuis 1978 a engendré des idées novatrices sur l'épidémiologie de la maladie ainsi que sur ses conséquences à long terme. Ainsi, l'accent sur la santé des mères et de leurs enfants permet à la base de données d'établir des liens entre l'anthropométrie, la situation de vaccination, la morbidité et la nutrition ainsi qu'entre les diagnostics et les séjours en milieu hospitalier. Parmi les caractéristiques spéciales, mentionnons un accent sur l'enregistrement et le suivi mensuel des grossesses ainsi que 14 années de surveillance continue de la morbidité (maladies respiratoires et diarrhéiques).
Le projet n'a pas de financement de base, mais dépend du financement de diverses organisations, y compris l'Agence danoise de développement international (DANIDA). Un certain nombre d'études spécialisées disposent d'un financement indépendant du Conseil danois pour la recherche (rougeole, diarrhée, infections virales, infections respiratoires, VIH-2), du MRC (VIH-2), de l'Union européenne (rougeole, diarrhée et VIH-2) et de NOVO (épidémiologie et sonographie du RSV).
Les résultats des recherches ont été disséminés par l'intermédiaire de publications internationales et de conférences nationales sur des questions spécifiques, ou encore au sein de groupes consultatifs nationaux ou internationaux (l'Organisation mondiale de la santé, par exemple).
CARTOGRAPHIE—Les cartes ont été tracées à la main et ont été transférées à un SIG (MAP INFO) en 1995. On a effectué des analyses spatiales sur certains cas de diarrhées et des épidémies de rougeole.
RECENSEMENT INITIAL—Le premier recensement a été effectué en 1978. Au fil des ans, on a procédé à un certain nombre de recensements à Bissau (1981, 1986, 1988, 1993, 1995, 1997 et 1999) ainsi que dans certains secteurs ruraux pour suivre l'évolution de la population et documenter la structure familiale. Chaque fois, on collecte l'information sur les noms, les dates de naissance ou l'âge, le sexe, le statut du ménage, les liens familiaux, le groupe ethnique, le statut civil, le degré de scolarité, l'utilisation de moustiquaires et le genre de travail.
RONDES DE SURVEILLANCE DE MISE À JOUR—En partie à cause de la mobilité accrue de la population après la libéralisation économique, les recensements sont devenus une sorte de rituel annuel dans les districts de Bissau ainsi que dans le secteur de Caio. On suit les migrations au sein du secteur étudié, ainsi que les migrations vers l'extérieur du secteur.
SUIVI PROSPECTIF DE LA MORTALITÉ—Étant donné notre intérêt de longue date pour la santé des mères et des enfants, l'enregistrement durant la grossesse est un élément clé du système de collecte de données. Les agents de terrain visitent tous les ménages une fois par mois pour s'enquérir de toute nouvelle grossesse et enregistrer les femmes qui ont déjà accouché. Dans les districts urbains, on suit les enfants tous les trois mois de la naissance à l'âge de trois ans (depuis 1999, jusqu'à l'âge de cinq ans). Dans les secteurs ruraux, l'intervalle entre les visites est de six mois. Souvent, on suit les enfants de plus près, selon la spécificité de l'étude, par exemple lors d'enquêtes sur la morbidité des maladies respiratoires ou diarrhéiques. On recueille de l'information sur l'anthropométrie (poids, taille, circonférence des bras), l'immunisation, la nutrition et l'allaitement, les infections et l'hospitalisation, les divers indicateurs socio-économiques, les migrations et les décès. À Bissau, les données sur l'hospitalisation des enfants en provenance du secteur étudié proviennent régulièrement de l'hôpital. Les sources de données sont surtout les membres des ménages, comme les mères ou toute autre personne qui prend soin du ménage.
La certification des décès s'effectue au moyen d'une brève autopsie verbale sous forme de questionnaire administré par un ou deux agents de terrain spécialisés dans ce genre d'entrevues, généralement de deux semaines à trois mois après le décès (le questionnaire pour les enfants est différent de celui pour les adultes). Les médecins expatriés et ceux du pays ont mené des enquêtes exhaustives sur les autopsies verbales en 1987, en 1993 ainsi qu'en 1999.
SUPERVISION ET CONTRÔLE DE LA QUALITÉ—Un superviseur a la responsabilité de deux ou trois agents de terrain. C'est lui qui est responsable de la vérification des questionnaires et de la saisie des données. Le travail de chaque agent fait l'objet d'une vérification hebdomadaire sur le terrain. Tous les trois mois, on effectue une analyse temporelle de la partialité des agents.
Graphique 23.2. Pyramide des âges des personnes-années (résidants et non résidants) observées au SSD de Bandim, Guinée-Bissau, 1995-1997
Les données sont soisies à l'aide d'ordinateurs fortstifs dans un menu-programme dBase conçu spécialement pour le site de Bandim. Le programme de le base de données comporte des fonctions intégrées de contrôle et de validation. Chaque mois, un rapport faisant état de l'information contradictoire au manquante est imprimé aux fins de correction. Chaque superviseur vérifie les questionnaires avant le soisie des données. Les superviseurs nationaux et les expatriés assurent la supervision sur le terrain.
Le site du SSD de Bandim suit en permanence plus de 100 000 habitants (75 000 en secteur urbain et 28 000 en secteur rural). Trois pour cent d'entre eux sont des nourrissons; 13 p. 100 ont moins de cinq ans; 25 p. 100 appartiennent au groupe des cinq à 14 ans; 57 p. 100 au groupe des 15 à 64 ans; 2 p. 100 ont 65 ans et plus (graphique 23.2). Le ratio de la population non adulte à la population adulte est de 82, et le rapport de masculinité est de 0,92. L'indice synthétique de fécondité chez les femmes de 15 à 49 ans est de 5,8 dans les secteurs urbains et de 6,8 dans les secteurs ruraux. Le ratio de mortalité chez les nourrissons est de 102 pour 1 000 naissances vivantes et de 128 pour 1 000 naissances vivantes en région rurale. Le ratio de
Tableau 23.1. Mortalité selon l'âge et le sexe au site du SSD de Bandim, Guinée-Bissau, 1995-1997
Âge (années) |
Décès (nDx) |
Personnes-années observées (nPAx) | ||
Hommes |
Femmes |
Hommes |
Femmes | |
<1 |
306 |
264 |
2 518 |
2 429 |
1 à 4 |
236 |
219 |
6 644 |
6 249 |
5 à 9 |
47 |
40 |
3 702 |
3 919 |
10 à 14 |
21 |
17 |
3 153 |
3 561 |
15 à 19 |
15 |
10 |
2 831 |
3 456 |
20 à 24 |
17 |
27 |
2 441 |
3 613 |
25 à 29 |
29 |
31 |
2 278 |
2 723 |
30 à 34 |
30 |
29 |
2 094 |
2 065 |
35 à 39 |
27 |
24 |
1 676 |
1 643 |
40 à 44 |
41 |
29 |
1 613 |
1 046 |
45 à 49 |
41 |
28 |
772 |
822 |
50 à 54 |
25 |
23 |
581 |
538 |
55 à 59 |
34 |
32 |
501 |
455 |
60 à 64 |
29 |
24 |
276 |
282 |
65 à 69 |
29 |
13 |
195 |
240 |
70 à 74 |
17 |
17 |
104 |
140 |
75 à 79 |
19 |
11 |
106 |
72 |
80 à 84 |
7 |
9 |
40 |
42 |
≥85 |
5 |
8 |
25 |
36 |
TBM |
28,4 |
|
|
|
TBN |
51,8 |
|
|
|
TBAN |
23,4 |
|
|
|
Note : « TBN » signifie taux brut de natalité (nombre actuel de naissances pour 1 000 habitants); « TBM » signifie taux brut de mortalité (nombre actuel de décès pour 1 000 habitants); « TBAN » signifie taux brut d'accroissement naturel (taux brut de natalité, moins taux brut de mortalité, multiplié par 100; migrations ignorées); « nDx » représente les décès observés entre les âges x et x+n; « nPAx » représente les personnes-années observées entre les âges x et x+n.
mortalité des enfants de moins de cinq ans est de 256 pour 1 000 naissances vivantes. Le ratio de mortalité maternelle est de 818 pour 100 000 naissances. Le tableau 23.1 montre les données sur la mortalité, toutes causes confondues, réparties par âge et par sexe. Le ménage moyen comporte 4,57 personnes; 67,1 p. 100 des hommes et 40,7 pour 100 des femmes de 15 ans et plus sont alphabètes.
Le site de Bandim entretient d'étroites relations avec le MRC en Gambie et collabore avec l'IRD au Sénégal depuis 1983. Le site est une division du Centre des sciences en épidémiologie du Danemark, Statens Seruminstitut. Les principaux donateurs incluent l'Agence danoise de développement international, le Conseil danois pour la recherche en développement et le Programme de sciences et de technologie du développement de l'Union européenne. Nous souhaitons exprimer notre gratitude à ces collaborateurs et à ces donateurs dont le soutien a été l'épine dorsale de notre site. Nos superviseurs et agents de terrain seraient un atout précieux pour n'importe quel site d'étude sur la démographie et la santé. Sans leur conscience professionnelle et leur intérêt à recueillir la meilleure information possible, le site ne serait plus.
This page intentionally left blank
Le secteur de Bandafassi se trouve au Sénégal, entre les latitudes 12° 46' et 12° 30' N et les longitudes 12° 16' et 12° 31' E à une altitude allant de 60 à 426 m au-dessus du niveau de la mer (graphique 24.1). Il est situé à environ 500 km de la capitale, Dakar, dans la région de Tambacounda et le département de Kedougou, dans l'Est sénégalais, près des frontières qui séparent le Sénégal du Mali et de la Guinée. Le site couvre un territoire équivalant à environ la moitié de l'arrondissement de Bandafassi. L'aire du secteur de Bandafassi est de 25 km sur 25 km, ce qui donne une superficie de 600 km2.
Le secteur fait partie de la zone écologique de la savane soudanaise. Le secteur a une saison des pluies de juin à octobre et une saison sèche de novembre à mai, ce qui lui a donné des précipitations moyennes de 1 097 mm par année de 1984 à 1995.
Graphique 24.1. Emplacement du site du SSD de Bandafassi, Sénégal (population suivie : 10 500 habitants)
1 Institut national d'études démographiques, Paris, France.
2 Université du Cheikh Anta Diop, Institut de recherche pour le développement, Dakar, Sénégal.
Le 1er janvier 2000, le site de Bandafassi comptait une population de 10 509 habitants. La densité de la population est faible, c'est-à-dire environ 18 habitants au km2 répartis dans 42 villages. Les villages sont petits (en moyenne 240 habitants) et certains sont divisés en hameaux. Les trois groupes ethniques de la région vivent dans des villages séparés :
• les Bedik (25 p. 100 de la population), qui ont leur propre langue du groupe linguistique Mande;
• les Mandinka (16 p. 100 de la population);
• les Fula Bande (59 p. 100 de la population) qui sont trés proches du sous-groupe de la Guinée sur le plan de la culture.
Les Fula et une minorité de Mandinka sont musulmans, tandis que la majorité des Mandinka et les Bedik sont animistes, bien qu'on dénombre quelques chrétiens parmi eux.
Comme le secteur est rural, les principales activités économiques sont la culture de céréales (sorgho, maïs et riz), d'arachides et de coton ainsi que l'élevage du bétail. Une partie des jeunes hommes émigrent de façon saisonnière vers les villes ou d'autres secteurs ruraux du pays.
Dix villages ont des écoles primaires, mais sept d'entre elles n'ont qu'un seul enseignant. Les écoles secondaires se trouvent dans les villes de Kedougou (25 km de distance) et de Tambacounda (250 km de distance). En 2000, 26 p. 100 des femmes de 15 à 29 ans et 10 p. 100 de celles de 30 à 44 ans avaient fréquenté l'école pendant au moins un an.
L'unité résidentielle est une concession qui héberge des membres (en moyenne 15) d'une famille patrilinéaire élargie. Une concession contient habituellement une case pour chaque femme mariée et, parfois, quelques cases supplémentaires pour les fils adultes célibataires et pour le chef de la concession. La polygamie est répandue : on dénombre 180 femmes mariées pour 100 hommes mariés. Lorsqu'un homme a plusieurs femmes, chacune d'entre elle a sa propre case à proximité de celles des autres. Les enfants dorment dans la case de leur mère jusqu'à environ 15 ans. Les adolescentes quittent la concession pour se marier et les garçons construisent de petites cases où dormir, souvent avec des amis de leur âge. D'autres enfants dorment parfois dans les cases de vieilles femmes ou de femmes qui n'ont pas d'enfants dans la concession, même si leur mère vit dans sa propre case (Pison, 1982).
La grande majorité des résidences sont des cases avec des toits de chaume. L'eau provient des rivières, des étangs, des puits ou de points de forage. La plupart des concessions n'ont pas d'infrastructures sanitaires et personne n'a l'électricité. Le secteur, situé à 700 km de la capitale nationale, Dakar, et à 250 km de la capitale régionale, Tambacounda, est un des plus éloignés au Sénégal. Les routes locales sont mauvaises, souvent impraticables durant la saison des pluies qui dure la moitié de l'année. Le plus proche hôpital capable d'exécuter une césarienne est celui de Tambacounda.
La région possède un poste de santé publique, dans le village de Bandafassi, qui est dirigé par un infirmier. La région est divisée en deux secteurs : dans le secteur sud, on administre les vaccins au poste de santé publique de Bandafassi ou, parfois, c'est l'infirmier qui se déplace en motocyclette pour administrer les vaccins aux enfants dans les villages plus éloignés; dans le secteur nord, un infirmier de la mission catholique de Kedougou visite chaque village plusieurs fois par année pour vacciner et examiner les enfants et leur mère. Avant 1987, lorsque le programme national d'immunisation (programme élargi d'immunisation) a atteint le secteur pour la première fois, l'administration des vaccins était presque inexistante. En 1992, on a administré toute la gamme des vaccins à 39 p. 100 des enfants de 12 à 35 mois.
L'objectif initial du projet de Bandafassi (en 1970) était de mesurer le taux de survie des divers sous-groupes de génotypes au sein d'une population (en comparant, par exemple, les personnes qui ont le gène responsable de la drepanocytose [gène S] à celles qui ne l'ont pas). Les génotypes étaient déterminés à partir de prélèvements sanguins; les taux de survie étaient estimés à partir du suivi de plusieurs années des personnes porteuses d'un génotype connu. On mettait régulièrement à jour l'information démographique sur les naissances, les décès, les mariages et les migrations pour l'ensemble du secteur de Bandafassi. L'objectif original a rapidement été abandonné et le projet est devenu un projet de démographie et de santé dont les principaux objectifs consistaient à étudier la situation sur les plans de la démographie et de la santé d'une population d'Afrique occidentale au taux de mortalité très élevé, d'observer les changements sur une période de temps donnée et d'examiner les facteurs qui entraient en jeu (Pison et al., 1997).
L'enquête de base a été effectuée à des dates diverses selon les villages des différentes sous-population du secteur de Bandafassi : en 1970, pour les Mandinka (1 095 habitants à l'époque); 1975, pour les Fula (3 701 habitants); en 1980 pour les Bedik, (1 818 habitants). En 1975 et en 1980, comme nous l'avons mentionné ci-dessus, les sous-populations nouvellement recensées ont été ajoutées à la population déjà suivie. La population totale est passée de 6 577 habitants à 10 509 habitants au début de 2000.
Les études de Bandafassi sont gérées par une équipe de chercheurs provenant de plusieurs établissements au Sénégal et en France, c'est-à-dire des doctorants des deux pays qui travaillent sur le projet. En France, le principal établissement qui participe au projet est l'Institut national d'études démographiques. Au Sénégal, les institutions participantes sont l'Unité de paludologie afro-tropicale de l'Institut de recherche pour le développement, le Programme national de lutte contre le sida du ministère de la Santé et l'Université du Cheikh Anta Diop, dont plusieurs étudiants travaillent au projet.
RECENSEMENT INITIAL—La première activité du projet a été le recensement qui a été suivi de plusieurs enquêtes visant à améliorer l'information provenant du recensement et à recueillir d'autres données nécessaires aux études subséquentes. Il s'agissait, entre autres, d'une enquête sur l'âge en vue d'estimer l'âge des adultes et des enfants ou améliorer les données non fiables sur ces sujets obtenues lors du recensement. Pour ce faire, on a eu recours à une méthode indirecte fondée sur la classification des populations des villages par rang de naissance (Pison, 1980). On a également mené une enquête généalogique en vue d'établir les généalogies depuis les ancêtres connus jusqu'à leurs descendants vivants. Une des utilités de la généalogie dans ce projet est d'obtenir de l'information détaillée sur les liens entre les membres d'une concession, particulièrement le degré de parenté de chaque membre avec le chef de la concession (Pison, 1985). Enfin, on a mené une enquête sur les unions et les naissances pour les hommes et les femmes adultes.
Lors du recensement, une personne était jugée membre d'une concession si le chef de la concession la déclarait ainsi. Cette définition a été élargie à la population de droit suivie. À partir de ce moment-là, nous avons établi un critère pour déterminer si une personne devait faire partie ou non d'une population.
On considérait qu'une personne sortait d'une population par décès ou émigration. Une certaine partie de la population de Bandafassi migre de façon saisonnière, demeurant parfois à l'extérieur pour des périodes d'un an ou deux avant de revenir. Une personne déclarée absente pendant trois rondes annuelles successives qui ne revient pas dans le secteur durant toute la période est considérée comme étant emigrante et n'est plus comptée parmi les membres de la population étudiée à compter de la date de la troisième ronde. Étant donné cette définition, certains événements démographiques se produisent à l'extérieur du secteur immédiat de l'étude. Certaines femmes faisant partie de la population suivie, par exemple, accouchent alors qu'elles sont absentes de la région. Ces naissances sont enregistrées et incluses dans les calculs de taux, même si l'information sur ces naissances est souvent moins exacte. Il existe des critères de sortie spécifiques pour les enfants nés à l'extérieur du secteur; notamment, ils sont jugés des emigrants en même temps que leur mère.
On intègre une nouvelle personne à la population étudiée lorsque celle-ci est née d'une femme de la population ou lorsqu'elle y migre. L'information sur les immigrants est recueillie lors de la vérification de la liste des concessions d'un village (« Est-ce que de nouvelles concessions ou de nouvelles familles se sont installées dans le village depuis la dernière visite? ») Certains immigrants sont des villageois qui ont quitté le village plusieurs années auparavant et ont alors été exclus de la population étudiée. On collecte l'information en vue de déterminer dans quelle concession ils étaient enregistrés dans le but de comparer les anciens renseignements aux nouveaux.
On rassemble régulièrement de l'information sur les mouvements d'une concession à une autre au sein du secteur étudié. Certaines catégories de population, comme les veuves plus âgées ou les orphelins, se déplacent souvent pour de courtes périodes de temps et vivent dans plusieurs concessions. Il s'ensuit que les mouvements ne sont pas toujours déclarés.
RONDES DE SURVEILLANCE DE MISE À JOUR—À Bandafassi, on effectue de nombreuses rondes de surveillance et une ronde annuelle. Une fois l'an, en février et en mars, nous visitons tous les villages et les hameaux pour y recueillir toute l'information sur les événements survenues depuis la dernière visite. C'est un processus en trois étapes. Premièrement, on vérifie la liste des personnes présentes dans chaque concession et on obtient l'information sur les nouvelles naissances, les nouveaux mariages et les décès récents ainsi que sur les grossesses en cours. L'information est fournie par le chef de la concession ou les principaux informateurs du village ou du hameau. Nous ne visitons pas systématiquement toutes les concessions, car l'expérience nous a appris que les villages sont assez petits pour que l'information sur les événements vitaux soit connue de tous et qu'un informateur bien choisi peut fournir cette information avec un degré d'exactitude satisfaisant. L'information sur les événements est enregistrée directement sur la liste des noms.
SUIVI PROSPECTIF DE LA MORTALITÉ