Module 1b: Inegalites et inequites de l’etat de sante et de l’utilisation des services Decomposition, standardisation, et inequite 1 This presentation was prepared by Adam Wagstaff and Caryn Bredenkamp

L’idee de base

Les inegalites de l’etat de sante ou utilisation des services refletent des inegalites dans leur determinants Ce point cle nous permet de penser a deux questions (liees): – Dans quelle mesure les inegalites sont elles justes ou injustes (i.e. question de l’equite)? – Quelle est l’importance relative de l’inegalite des determinants pour expliquer les inegalites de l’etat de sante ou de l’utilisation des services.

Allons-y et mesurons!

Distinguer entre les determinants justifiables et injustifiables Etat de santeUtilisation Determinants justifiables (variables de standardisation)–les X’s Age, genreLe besoin de soins de sante, l’age, le genre Les determinants injustifiables—les Z’s Revenu, assurance sante, lieu de residence En cas d’incertitude sur l’appartenance d’une variable aux X (justifie) ou aux Z (injustifies) ne vous en faites pas! ADePT permet de voir comment les resultats varient si l’on choisit une option ou une autre!

Decomposer les inegalites: ce que l’on souhaiterait faire Inegalites justifiables Inegalites injustifiables, i.e. inequite Inegalites totales = + Education Revenu Assurance Lieu de residence Autres sources Age, genre, etc.

Comment y parvenir Nous mesurons les inegalites a travers l’indice de concentration (celui-ci est negatif lorsque la variable d’interet est concentree chez les pauvres). Nous supposons que les variables d’interet (Y) sont liees aux X et aux Z par une relation lineaire. Nous pouvons ensuite montrer que l’indice de concentration CI pour Y est lie de maniere lineaire aux CI des X et des Z, et les coefficients de regression de ces CI peuvent etre interpretes comme des elasticites de Y par rapport aux X et aux Z.

– Pour tout modele lineaire: – L’indice de concentration pour Y peut s’ecrire: Comment y parvenir—en notation Inegalite “justifiable” Inegalite “injustifiable”, i.e. inequite Inegalite totale = + Les X sont les determinants justifiables ou variables de standardisation, Les Z sont des variables injustifiables

Quelques elements essentiels Les termes peuvent etre interpretes comme des elasticites, mesurant la reponse de Y aux changements de X ou Z. La contribution a l’inegalite des X et des Z (individuellement et collectivement) depend de: 1.L’elasticite de Y par rapport a X ou Z; et 2.Du degre d’inegalite dans les X et les Z (mesure par les indices de concentration C x et C z ) Donc un X ou un Z reparti de maniere inegale et ayant une forte influence sur Y aura une contribution importante aux inegalites de sante.

Un detail technique important Nous avons mentionne que lorsque le CI est positif (negatif), la concentration est du cote de la population riche (pauvre). L’elasticite peut etre elle aussi positive ou negative. Donc un terme negatif dans la decomposition peut venir de: – Une elasticite negative et un CI positif; ou – Une elasticipe positive et un CI negatif De meme, un terme positif peut venir de: – Une elasticite et un CI positifs; ou – Une elasticite et un CI negatifs En resume, nous devons connaitre a la fois l’elasticite et le CI du determinant pour pouvoir convenablement interpreter les resultats

Le lien entre la decomposition et la “standardisation” Les epidemiologistes utilisent les termes de standardisation “directe” ou “indirecte”pour ajuster les variables observees des differences entre groupes dans les variables de standardisation. La part de l’inegalite qui demeure apres la prise en compte des variables de standardisation peut etre interpretee comme une mesure de l’inequite. Nous savons que la standardisation peut etre effectuee a partir d’une regression Un resultat remarquable: Si l’on procede a une standardisation indirecte, nous obtenons precisement le terme residuel de la decomposition. Inegalite justifiable Inegalite injustifiable, i.e. inequite Inegalite totale

Comment proceder avec ADePT?

Ce que fait ADePT ADePT produit le resultat de la decomposition complete, permettant a l’usager de: – Distinguer les inegalites justifiables de l’inequite – Et de decomposer les determinants de l’inequite, de sorte que les contributions a l’inegalite de chaque Z puisse etre identifiee et quantifiee. – Pour faciliter l’interpretation, ADePT produit aussi les elasticite de chacun des X et des Z, ainsi que les CI de chaque X et de chaque Z. Finalement, ADePT produit un graphique de barres emboitees montrant la contribution a l’inegalite totale de chaque X et de chaque Z.

Ce qu’ADePT demande ADePT demande a l’utilisateur de specifier: – Les variables d’interet (etat de sante/utilisation) – Les X et les Z L’utilisateur peut aussi se faire une idee de la sensibilite des resultats au classement des determinants dans les X ou dans les Z

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ZAMBIE EDS (DHS) 16

La plupart de l’inegalite en defaveur des pauvres n’est pas due aux differences d’age et de genre par groupe de richesse. L’inegalite est surtout de l’inequite Les totaux different parceque certaines observations ont des informations manquantes dans les X ou dans les Z

Les inegalites dans la plupart des Z contribuent a augmenter le degre d’inegalite en sante en defaveur des plus pauvres. Les contributeurs les plus importants sont les inegalites d’education et de richesse.

Graphique de decomposition des inegalites

L’interpretation des resultats de la decomposition Categorie d’emploi* ElasticiteCIProduit Employe (1/0) Travailleur independent (1/0) Employeur (1/0) Total Occupation et Tuberculose *La categorie omise est celle des personnes sans travail

Comment presenter ses resultats aux decideurs politiques

Expliquer l’idee sous-jacente Inegalites justifiables Inegalites injustifiables, i.e. inequite Inegalites totales = + Education Revenu Assurance Lieu de residence Autres sources Age, genre, etc.

Montrer graphiquement les sources d’inegalite (e.g TB)

Leviers d’action La decomposition suggere deux types de leviers: 1.Reduire les inegalites dans la distribution des determinants (en modifiant les CI des Z), e.g. en augmentant le niveau d’education parmis la population pauvre 2.Reduire les effets de ces determinants (en changeant les gammas des variables Z), e.g. en faisant de la sensibilisation en sante de sorte que l’effet des differences de niveaux d’education s’estompe Les Ministeres de la Sante ont plus d’emprise directe sur les politiques de la seconde categorie (e.g. augmenter la couverture de l’assurance maladie). Ils peuvent aussi influencer les autres Ministeres pour mettre en oeuvre des politiques de la 1e categorie. Les resultats de la decomposition permettent de donner une idee de la maniere dont chaque type d’intervention est succeptible de modifier le degre d’inegalites en sante. – Des simulations sommaires peuvent etre effectuees avec ADePT, en changeant les CI, ou les gammas des Z, et en notant comment ces changements affectent les inegalites.

Ou va-t-on a partir d’ici?

Quelles sont les sources de donnees necessaires pour decomposer les inegalite de sante? Des enquetes de sante comme les DHS, WHS, MICS contiennent l’information necessaire Les enquetes a objectifs multiples sont aussi utiles

Autres themes de decomposition pouvant etre traites par ADePT Decompositions nonlineaires pour variables categoriques et pour des variables de comptage La standardisation “directe”—celle ci n’est toutefois pas reliee a la decomposition de la maniere don’t l’est la standardisation indirecte

Autres themes de decomposition pouvant ne pouvant pas etre traites par ADePT Decompositions par groupes distincts de niveau de bien etre, e.g. pauvres vs. non- pauvres Les decompositions de type Blinder-Oaxaca. Celles-ci sont abordees dans le livre Analyzing Health Equity Using Household Survey Data et le code Stata est disponible en ligne

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