Module 1a: Inegalites et inequites de l’etat de sante et de l’utilisation des services Courbes de concentration et indices de concentration 1 This presentation was prepared by Adam Wagstaff and Caryn Bredenkamp

L’analysie des inegalites en resume L’analyse des inegalites liees au revenu s’interesse au fait de savoir si la population pauvre et la population plus riche different en termes d’etat de sante et en terme d’acces aux soins de sante. Elle necessite pour cela l’utilisation de donnees d’enquetes menages couvrant le domaine de l’etat de sante, de l’utilisation des services de sante, et une mesure du niveau de bien etre economique. ADePT rapporte les mesures d’inegalite de l’etat de sante et de l’utilisation des services sous la forme de quintiles de ditribution (du revenu/de la richesse/de consommation): les indices de concentration, et les courbes de concentration.

Quelle est l’idee de base?

L’idee de base La population pauvre est de maniere generale en retard par rapport aux populations plus riches en termes d’indicateurs de sante et en termes d’acees aux services de sante. Les responsables politiques peuvent etre interesses par le fait de savoir si cet ecart s’elargit ou se retrecit dans le temps, et aussi par le fait de savoir comment leur pays se mesure a d’autres pays. Les donnees sont souvent ventilees par groupes economiques ou socio-economiques. Lorsque l’on s’interesse a plusieurs groupes, il n’est pas aise de voir comment les inegalites se comparent ou comment elles evoluent.

Dans quel pays la mortalite infanto-juvenile est elle distribuee de la maniere la plus inegale? Les ratios interquantiles peuvente etre utilises (Q1/Q5) mais ils ignorent le reste de la distribution. La comparaison est aussi compliquee par le fait que les moyennes different

Allons-y et mesurons!

Donnees pour l’analyse des inegalites de l’etat de sante Donnees d’enquete menages

Courbe de concentration des maladies Les 50% de la population la plus pauvre 75% des personnes souffrant de la maladie % cumules touches par la maladie % cumules de la population ordonnee par niveau de richesse Dans cet exemple, les inegalites sont defavorables aux plus pauvres car ils representent une part relativement plus importante de la population souffrant de la maladie Plus la courbe de concentration s’ecarte de la diagonale egalitaire, plus les inegalites sont grandes.

Comparer plusieurs courbes de concentration fait mal aux yeux! Le Bresil est le pays le plus inegalitaire, mais qu’en est il des autres pays?

L’indice de concentration facilite la comparaison 50% de la population la plus pauvre 75% du fardeau de la maladie % cumules touches par la maladie Indice de concentration (CI) = 2 x aire coloree CI est compris entre (-1,1) CI < 0 lorsque la variable est concentree sur les pauvres.

Example ou l’inegalite est favorable aux plus pauvres Les 50% les plus pauvres 25% des malades Ici l’inegalite est favorable aux pauvres car ils concentrent relativement moins de malades en comparaison aux plus riches. L’indice de concentration est positif (par convention) car la variable est “concentree” parmis les plus riches % cumules touches par la maladie

Comment proceder avec ADePT?

Ce que fait ADePT ADePT utilise la variable de richesse pour ordonner les individus et cree des quintiles de population (avec ponderation). Une table est ensuite produite montrant la distribution de Ia variable d’interet par quintiles et ADePT calcule les indices de concentration. Finalement, ADePT produit le graphique des courbes de concentration.

Ce qu’ADePT demande Des variables d’etat de sante: – Mortalite infantile – Z-scores de taille-pour-age – Taux d’enfants rachitiques – Diagnostiques de diabete – Etat de sante reporte (variable binaire plutot que categorique) Une mesure de bien-etre- variable continue (e.g. Conommation, depenses, revenus, indice d’actifs). Des variable de ponderations ainsi que celles liees a la structure de l’enquete (poids, strates, grappes). Une variable d’identification des menages. 14

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ZAMBIE EDS (DHS) 16

17  2) Selectioner la base de donnees. NOTE: L’unite d’analyse doit etre l’individu et non le menage.  Les donnees peuvent etre formatees Statat/SPSS.

18  3) Specifier les labels  Si Stata est installe, il peut etre utiliser pour examiner les donnees

19  4) Choisir la variable d’identification des menages. Il peut s’agir de plusieurs variables, mais l’identification doit etre unique.

20  5) Choisir la variable de richesse (continue) NOTE: par tete s’il s’agit de revenu ou de depenses.

 6) Choisir la variable de ponderation. NOTE: Les poids seront plus discutes plus tard. 21

22  7) Choisir la variable d’interet (etat de sante ou utilisation de services).

23  8) Des sous-ensembles de populations peuvent aussi etre specifies (seules les personnes de plus de 18 ans par exemple).

24 9) Choisir les resultats  desires (un rapport descriptif des donnees originales peut aussi etre obtenu). 10) Cliquer “Generate”  pour produire les tables.

25 Resultats du rapport d’erreurs  Resume statistique de toutes les variables  Resultats de l’analyse d’inegalite 

26  364 individus ages de moins de 18 ans ont ete exclues Seules les individus ages de 18 ans et plus sont retenues 

Original Data Report ZAMBIANmeanminmax hhid (Household ID)3, hhexpcap (Welfare aggregate)3,79795, ,276,952.0 pweight (Household weights)3,8011, ,137 asthma (Outcome 1)3, TB (Outcome 2)3, badSAH (Outcome 3)3, woverweight (Outcome 4)1, traffic_accident (Outcome 5)3, generated (Household size)3,  Nombre d’observations  Note: Seule 1 observation par menage

Table H3: Health inequality, unstandardized Self- assessed bad health Asthma TB symp- toms Woman with BMI over 25 (over- weight) Road traffic accident in past 12 months Quintiles of total household expenditures per capita in 4wks preceding survey Lowest quintile Highest quintile Total Standard concentration index  On peut maintenant examiner les differences d’indices de concentration et les distributions par quintiles.

Courbe de concentration % cumule de la variable d’interet Distribution cumulee de la population du plus pauvre au plus riche La variable (binaire) peut etre celle de ll’etat de sante (mauvais ou tres mauvais) reporte par les personnes adultes interogees (1/0)… …ou la proportion de femmes adultes ayant un IMC (BMI) superieur a 25 (1/0). Ligne d’egalite Que peut on dire de l’etat de sante des adultes dans le quintile le plus pauvre? Que peut on dire du BMI des femmes du quintile le plus riche?

Comment presenter ses resultats aux decideurs politiques

Dans quels pays la mortalite infantile est elle distribuee de la maniere la plus inegalitaire? La mortalite infantile est concentree chez les pauvres dans les deux pays, Mais l’amplitude de l’inegalite est plus importante en Inde.

Indices de concentration pour la MIJ (U5MR) 32

Quels sont les leviers d’action-i La distribution de l’etat de sante ou de l’utilisation de services depend de: 1.L’inegalite dans la distribution de leurs determinants. 2.L’influence de ces differents determinants sur l’etat de sante ou sur l’utilisation de services. Un determinant qui est a la fois distribue de maniere inegalitaire et qui influe de maniere importante sur l’etat de sante ou sur l’utilisation de services contribuera pour une large part aux inegalites de sante ou d’utilisation.

Quels sont les leviers d’action-ii Prenons l’exemple de la distance. Les decideurs politiques peuvent: 1.Reduire les inegalites geographiques, e.g. en distribuant les centres de sante de maniere plus egalitaire. 2.Rendre le facteur de distance moins important pour l’etat de sante ou pour l’acces aux soins, e.g. en subventionnant le transport des personnes vivant loin des centres de sante, et en les compensant pour les couts de transport.

Quels sont les leviers d’action-iii Exemple de programme qui reduisent les inegalites de distribution des determinants: – Le programme de Sante Familiale au Bresil etend la couverture des etablissements de sante vers les communautes pauvres reduisant ainsi les inegalites de distance Exemples de programmes qui rendent les determinants moins importants: – Le programme d’equite en sante du Cambodge et le programme de soins de sante pour les pauvres du Vietnam eliminent les frais d’usagers pour les pauvres (en continuant de compenser les fournisseurs), diminuant ainsi l’importance du facteur revenu. Un exemple de campagne agissant sur les deux leviers: – La campagne de vaccination du Kenya a tenu des camps de vaccination dans les zones pauvres, reduisant la distance; et – a sensibilise les populations sur la vaccination, rendant ainsi les ecarts d’educations moins importants pour l’acces aux services.

Ou va-t-on a partir d’ici?

Sources de donnees pour l’analyse des CC et des CI Enquetes de Demographie et de Sante (EDS/DHS) Enquetes de Sante Mondiale (WHS) Enquetes de mesures de bien-etre des menages (LSMS) Les enquetes multi-indicateurs par grappes (MICS) D’autres enquetes menage 37

Il faut bien connaitre ses donnees Les enquetes de contiennent pas toutes d’indicateurs de bien etre. Les populations sous-jacentes peuvent etre differentes et il peut etre necessaire de combiner des donnees a des niveaux differents pour obtenir des distributions pertinentes (e.g quintiles de population). Les donnees peuvent necessiter l’utilisation de variables de poids pour donner des resultats representatifs. 38

Resources Logiciel telechargeable Tutoriels videos en ligne Manuel methodologique: Analyzing Health Equity Using Household Survey DataAnalyzing Health Equity Using Household Survey Data Seminaires de formation ADePT – Manuel de Sante Equite en Sante et protection Financiere Rapports pays (HEFPro) (effort en cours) Un livre: Attacking Inequality in the Health SectorAttacking Inequality in the Health Sector