Enquêtes Démographiques et de Santé (EDS) & utilisation des données spatiales Joseph Larmarange...

Enquêtes Démographiques et de

Santé (EDS) & utilisation des données

spatiales

Joseph [email protected]

12 mars 2009 • IRD BondyLa dimension spatiale des comportements sociaux-démographiques

Joseph Larmarange • 12 mars 2009 • IRD Bondy • EDS & données spatiales

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Les Enquêtes Démographiques et de

Santé› Vaste programme d’enquêtes mené depuis 1984 dans une

majorité de pays en développement et répétées régulièrement

› Enquêtes comparables dans le temps et d’un pays à un autre

› Couvrent différentes thématiques : » fécondité, santé maternelle et infantile, conditions de vie des

ménages, connaissances liées au VIH/Sida, prévalence du VIH, éducation…

› Incluent pour certaines d’entre elles la géolocalisation des zones d’enquêtes


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EDS par année et données GPS collectées

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1985

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Données GPS disponibles Données GPS collectées mais non disponibles Données GPS non collectées

Source : measuredhs.com


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La géolocalisation : une donnée peu exploitée

› Sur 554 articles recensées sur measuredhs.com, seuls 13 portent sur une modélisation spatiale.

› La plupart des travaux sont :» des atlas par pays ou par région» des analyses à partir de cartes chloroplètes (applats de couleurs)» des analyses multi-niveaux intégrant des variables géographiques

• distance à une route ou une infrastructure• typologie spatiale (urbain / rural, zone aride / pas aride…)

› Les travaux sur les variations spatiales infrarégionales sont extrêmement rares.


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Un problème méthodologique

› Les EDS sont échantillonnées pour être représentatives de la population au niveau national et régional, non pour être représentatives des territoires.

› Les zones d’enquêtes sont tirées au sort selon leur population» Leur position traduit de fait la densité de population


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Localisation des grappes au Burkina Faso (EDS 2003)

RuralUrban


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› Au final, le nombre de personnes enquêtées par grappe est faible


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Échantillonnage de 13 enquêtes en Afrique

(exemple des tests de dépistage du VIH)

Enquête Type*Nombre de

grappes

Personnes testées

(15-49 ans)

Nombre moyen de

pers. testées par grappe

Prévalence du VIH

(15-49 ans)

Burkina Faso 2003 EDS 400 7.151 17,9 1,8%

Cameroun 2004 EDS 466 9.900 21,2 5,5%

Ethiopie 2005 EDS 540 10.540 19,5 1,4%

Ghana 2003 EDS 412 9.144 22.2 2,2%

Guinée 2005 ‡ EDS 297 6.388 21,5 1,5%

Kenya 2003 EDS 400 6.001 15,0 6,7%

Lesotho 2004 § EDS 405 5.043 12,5 23,5%

Malawi 2004 ‡ EDS 522 5.150 9,9 11,8%

Mali 2001 † EDS 403 6.475 16,1 1,7%

Sénégal 2005 †† § EDS 377 7.503 19,9 0,7%

Tanzanie 2003 AIS 345 10.747 31,2 7,0%

Uganda 2004 ‡ AIS 417 16.906 40,5 6,4%

Zambie 2001/02 † EDS 320 3.807 11,9 15,6%Sources : rapport final de chaque enquête, disponible sur http://www.measuredhs.com/.EDS : Enquête Démographique et de Santé – AIS : AIDS Indicators Survey † Les données VIH ne peuvent être liées aux données individuelles et GPS. †† Données GPS non collectées.‡ Données non disponibles au 1er novembre 2006. § Données préliminaires disponibles au 1er novembre 2006.

http://www.measuredhs.com/


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› Au final, le nombre de personnes enquêtées par grappe est faible» Dans le cas des prévalences du VIH (proportion de personnes

infectées), par exemple, les effectifs sont trop faibles pour calculer une prévalence par zone d’enquête.


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› Travail mené dans le cadre d’une recherche sur les prévalences du VIH mais dont la méthodologie est généralisable.

› L’objectif consiste à essayer de reconstruire une information géographique infranationale à partir des données disponibles.

› En s’appuyant sur l’analyse en composante d’échelles, il s’agit d’essayer de faire émerger une tendance régionale.

› Création d’un pays modèle pour simuler des EDS et tester la méthodologie.

Exemple d’une approche originale

EAyxRLyxTRyxPobs ),(),(),(


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Élaboration d’un pays modèle : Alicante


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n = 167n = 254

Lissage par des cercles de même effectif

n = 19

p = 2,6%

Dans cet exemple, l’effectif minimum est fixé à 250.

123 km

52 km


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Méthodologie

› Le recours à des cercles de même effectif plutôt qu’à des cercles de même rayon» tient compte de l’échantillonnage en population des EDS» lissage adaptatif

› Choix du paramètre N à partir de simulations d’enquêtes


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Écart moyen entre prévalence réelle et ajustée


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Simulations d’enquêtes EDS

› Prévalences nationales :» 1, 2, 5, 10, 30 et 45 %

› Total de personnes testées :» 5 000, 6 000, 7 200, 8 640, 10 368, 12 442 et 14 930

› Nombre de grappes :» 300, 360, 432, 518 et 622

› 245 combinaisons› 24 500 enquêtes simulées

› Variations de N : 50 à 1 000 par paliers de 50

› 490 000 estimations


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Noptimal et rayon moyen des cercles de lissage


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Méthodologie

› Le recours à des cercles de même effectif plutôt qu’à des cercles de même rayon» tient compte de l’échantillonnage en population des EDS» lissage adaptatif

› Choix du paramètre N à partir de simulations d’enquêtes

› Limitation possible du cercle de lissage dans les régions faiblement enquêtées

› Prise en compte possible des principales agglomérations urbaines (selon différentes hypothèses)

› Génération de cartes complémentaires pour aider à l’interprétation


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Prévalence du modèle et prévalence estimée


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Automatisation des analyses sous R : prevR

› Bilingue : anglais / français

› Package additionnel au logiciel libre et gratuit R

› Documentation et tutoriel en français

› Sous licence libre CeCILL-C

› Disponible sur http://www.ceped.org/prevR

http://www.ceped.org/prevR


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prevR

› Importe et mets en forme les données depuis :» Measuredhs.com pour les EDS» Digital Chart of the World (DCW) pour les frontières des pays» Gridded Rural-Urban Mapping Project (GRUMP) pour les

coordonnées des villes

› Réalise les calculs et exporte dans des formats courants » (shp, asc, dbf, …)


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Un exemple d’application :prévalence du VIH par région au

Burkina Faso (2003)


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Un exemple d’application :prévalence estimée du VIH au Burkina

Faso (2003)


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Éléments de conclusion

› Les EDS ne sont pas adaptées pour une analyse géostatisque explicative.

› Cependant, elles constituent souvent la seule source de données à un niveau national pour certains sujets et sont facilement accessibles.

› De fait, des approches de statistique imparfaite telles que prevR peuvent être pertinentes pour » fournir une première image descriptive des variations d’un

phénomène » servir de point de départ à des analyses plus approfondies.

Merci pour votre attention

http://www.ceped.org/prevR

[email protected]

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