Introduction à l’analyse de la mortalité des jeunes enfants

Introduction

Le taux de mortalité des jeunes enfants a longtemps été considéré comme un indicateur du niveau de développement général d’un pays. Au cours des deux dernières décennies, la communauté internationale a régulièrement fixé des objectifs de réduction de la mortalité des jeunes enfants. Le Sommet mondial pour les enfants en 1990 s’était donné pour but une réduction de la probabilité de décéder entre la naissance et le 5^ème anniversaire (₅q₀) d’un tiers, ou à un niveau inférieur à 70 pour mille, entre 1990 et 2000. La Conférence Internationale pour la Population et le Développement de 1994 avait confirmé cette cible, mais avait aussi instauré un objectif à plus long terme : amener le niveau du ₅q₀ en dessous de 45 pour mille d’ici à 2015. Le Sommet du millénaire en 2000 a ensuite adopté une série de huit objectifs de développement, dont le quatrième incluait une réduction de ₅q₀ des deux tiers entre 1990 et 2015. Le rapport de la Commission de l’information et de la responsabilisation en matière de la santé de la femme et de l’enfant, établi par le Secrétaire général des Nations Unies, a récemment réaffirmé l’importance d’une information fréquente sur l’évolution de ₅q₀. Il est donc clair que la mesure de la mortalité infantile et juvénile est une priorité très forte à la fois au niveau national et international. Ce chapitre présente les grandes options de cette mesure, les détails des diverses méthodes étant présentés dans les chapitres suivants.

Données pour l’estimation de la mortalité avant 5 ans

Les données sur la mortalité des jeunes enfants tirées de sources autres que les systèmes d’enregistrement à l’état civil (et souvent même ces dernières) émanent presque exclusivement des mères. Les données recueillies concernent soit l’ensemble des enfants (généralement nés vivants) soit un enfant ou un groupe d’enfants spécifiques. Elles sont recueillies avec une quantité de détails variable, compte tenu de la difficulté de se souvenir de détails relatifs à des naissances anciennes. L’absence d’informations détaillées lors de la collecte des données peut être ultérieurement compensée lors de l’analyse par des hypothèses, en particulier sur les répartitions par âge passées de la mortalité des jeunes enfants et de la fécondité, mais c’est au prix d’une imprécision accrue.

Le fait que les données soient recueillies auprès des mères est important, car il pose la question du biais de sélection. Si tous les enfants (vivants ou décédés) dans une population observée sur une longue période avaient leur mère encore vivante et encore présente dans la population, chaque enfant aurait une même probabilité d’être déclaré et il n’y aurait pas de biais. Mais en réalité, les mères sont elles aussi soumises aux risques de mortalité et de migration ; en conséquence, à une date ultérieure, il ne sera plus vrai que tous les enfants dans la population visée (et seulement les enfants dans la population visée) seront déclarés. Ce biais est susceptible d’être le plus large dans des populations fortement affectées par le VIH/Sida. Dans ces populations, en l’absence de recours massif aux antirétroviraux, la corrélation est forte entre les risques de mortalité des mères et de leurs enfants, de sorte que la mortalité des jeunes enfants mesurée à partir de la déclaration des mères survivantes sous estime la mortalité réelle. Cette question est traitée en détail dans la section consacrée aux effets du VIH sur les méthodes d’estimation de la mortalité des jeunes enfants. Plus l’intervalle est long entre la naissance d’un enfant et la collecte des données, plus est important le risque de tels biais.

Nous faisons une distinction plus bas entre, d’une part, les données recueillies lors d’interviews au sein des ménages (y compris les collectes de données visant la couverture exhaustive d’une population, comme un recensement, et celles qui recueillent les données auprès d’un échantillon représentatif de la population, comme les Enquêtes Démographiques et de Santé),  et, d’autre part, les données recueillies dans des établissements de santé, comme les maternités.

Donnée recueillies lors d’interviews au sein des ménages

Les enquêtes recueillant des données par interview auprès des ménages peuvent aller de la collecte exhaustive (recensement de population) à des échantillons restreints et ciblés. La quantité et la complexité des données susceptibles d’être recueillies par interview varient en fonction de la taille de l’enquête : en général, dans les grandes enquêtes les questionnaires sont courts et la formation des enquêteurs est limitée, alors que dans les petites enquêtes (sous réserve des contraintes financières) les questionnaires peuvent être beaucoup plus longs et les enquêteurs peuvent être formés plus soigneusement pour recueillir une information beaucoup plus détaillée. Une information plus détaillée peut permettre l’analyse d’un éventail plus large d’indicateurs, alors que des données simples tirées d’un échantillon plus large, voire de l’ensemble de la population, permettent une désagrégation beaucoup plus fine en fonction de facteurs géographiques ou socio-économiques. Les deux sources peuvent ainsi être considérées comme complémentaires plutôt que concurrentes. Dans la présente section, nous présentons les types de données des plus complexes aux plus simples. Nous décrivons ensuite les processus d’évaluation de la qualité des données et d’analyse.

L’histoire génésique complète (en anglais, full birth history, FBH) 

Une histoire génésique complète recueille auprès des mères enquêtées des informations sur chaque naissance vivante qu’a eue la femme au cours de sa vie. Dans la plupart des cas, l’information est recueillie auprès des femmes d’âge fécond (normalement 15-49 ans). Les questions peuvent être cependant réservées aux femmes mariées ou l’ayant été, quand il est considéré comme inopportun de les poser aux femmes célibataires. L’information minimale pour chaque enfant est son nom, sa date de naissance (souvent le mois et l’année), son état de survie (vivant ou décédé), et s’il est décédé, son âge au décès. Dans les Enquêtes Démographiques et de Santé (EDS), l’âge au décès est recueilli en jours si l’enfant est décédé avant 28 jours, en mois s’il est décédé entre 28 jours et 24 mois, et en années par la suite. Pour l’analyste, la mesure en années est peu efficace car elle ne permet pas de localiser les décès précisément dans le temps.

Dans les EDS, les données sont recueillies par rang de naissance, du premier au dernier né, avec des relances entre chaque naissance pour s’assurer qu’aucun enfant n’est omis. Des informations complémentaires sont souvent recueillies pour savoir si l’enfant est issu d’une naissance multiple, connaître le sexe de l’enfant, savoir si l’enfant vit actuellement avec sa mère et, dans ce cas, quelle est sa position dans la liste des membres du ménage. Les données recueillies permettent ainsi de localiser chaque naissance et, si l’enfant est décédé, de situer son décès dans le temps ; il est ainsi possible de calculer les taux classiques rapportant les événements à la population exposée au risque et d’utiliser les méthodes analytiques standards des tables de mortalité pour estimer les risques de mortalité pour différentes catégories d’âge dans l’enfance.

Dans les EDS, l’histoire génésique complète est précédée par une histoire génésique résumée(en anglais, summary birth history, SBH), où chaque femme est interrogée sur le nombre de ses fils et filles vivant avec elle, le nombre de ses fils et filles vivant ailleurs et le nombre de ses fils et filles décédés. L’histoire génésique complète est ensuite recueillie et confrontée sur place avec l’histoire génésique résumée pour en assurer la cohérence. Cette confrontation étant faite sur le terrain, les EDS ne font pas apparaître la fréquence, l’ampleur et la direction des écarts entre l’histoire génésique complète et l’histoire génésique résumée d’origine.

Certaines enquêtes recueillent un historique complet des grossesses, en ajoutant toutes les grossesses qui ne se sont pas terminées par une naissance vivante. Ceci n’est pas la norme dans les EDS, bien que le questionnaire modèle inclue la collecte de données sur les fausses couches survenues dans les cinq ans précédant l’enquête. Certains avancent que l’historique des grossesses permet de recueillir de meilleures données sur les naissances vivantes que les histoires génésiques ne reprenant que les naissances vivantes, en accroissant la probabilité que les décès néonataux très précoces soient déclarés, mais on ne dispose pas de données expérimentales qui le confirment.

Comme on le verra, l’histoire génésique complète est un instrument complexe de collecte des données qui nécessite une formation approfondie des enquêteurs et un contrôle de terrain attentif. Elle ne peut être utilisée que lorsque la femme elle-même est interviewée ; ce n’est pas possible quand c’est un proche qui répond. Ce n’est pas approprié pour les opérations de collecte à grande échelle comme les recensements de population.

L’histoire génésique tronquée (en anglais, truncated birth history, TBH)

Certaines enquêtes ont recours à des histoires génésiques tronquées, afin de réduire les coûts du travail de terrain et l’éventuelle lassitude des enquêtées. Une histoire tronquée recueille les mêmes informations qu’une histoire génésique complète sur chaque naissance, mais elle limite le nombre de naissances pour lesquelles l’information est recueillie, en fixant soit un intervalle de temps (par exemple les naissances des cinq dernières années), soit un nombre (par exemple, les naissances les plus récentes dans la limite de trois). L’expérience suggère que c’est une forme risquée de collecte des données pour des raisons à la fois théoriques et pratiques. Une limitation temporelle réduit fortement l’information sur les risques de mortalité des enfants relativement âgés (par exemple avec une limite à cinq ans, seuls les enfants nés entre 4 et 5 ans auparavant fourniront de l’information sur la mortalité aux âges entre 4 et 5 ans, et on n’aura aucune information sur la mortalité au-dessus de 5 ans). Il se peut aussi que les enfants décédés soient intentionnellement décalés hors de la fenêtre temporelle. Une limitation sur le nombre pose la question de biais de sélection (les femmes ayant eu plus de trois naissances récemment ne déclareront que les trois plus récentes) et celle des déclarations sélectives, qui peuvent favoriser la déclaration des enfants survivants au détriment de ceux qui sont décédés.

L’histoire génésique résumée

Dans une histoire génésique résumée, la seule information recueillie porte sur les nombres agrégés d’enfants nés et d’enfants encore vivants (ou décédés). La quantité de détails varie : de seulement deux questions (nombre d’enfants nés et nombre d’enfants encore vivants) à une histoire détaillée posant des questions sur les garçons et les filles séparément et sur les enfants survivants vivant avec leur mère ou vivant ailleurs, comme on l’a vu plus haut en présentant la suite des questions dans l’histoire génésique complète des EDS. On pense, sans avoir de base empirique à notre connaissance, que la forme plus détaillée des questions améliore la qualité des données. A la différence de l’histoire génésique complète, l’histoire génésique résumée est souvent obtenue de répondants substituts. Dans un recensement par exemple, il est courant qu’une seule personne fournisse l’information relative aux différents membres du ménage. C’est parfois la femme elle-même, mais pas toujours. Dans certains cas, un homme chef de ménage fournit l’information pour toutes les femmes vivant sur place.

L’histoire génésique résumée ne peut pas servir de base au calcul direct d’indicateurs de mortalité classiques. Les événements (décès) ne sont pas explicitement situés dans le temps et on ne peut pas calculer précisément de temps d’exposition au risque. Les taux conventionnels rapportant les événements à la durée d’exposition ne peuvent pas être calculés à partir de ces données. A la place, celles-ci sont analysées à l’aide de méthodes d’estimation indirecte de la mortalité des jeunes enfants, dans lesquelles l’âge (ou parfois la durée de mariage ou la durée écoulée depuis la première naissance) d’un groupe de femmes est pris comme indicateur de la durée moyenne d’exposition des enfants au risque de décéder, des schémas-types de fécondité et de mortalité par âge étant utilisés pour convertir les proportions d’enfants décédés parmi les enfants nés d’un groupe de femmes en une fonction classique de la table de mortalité.

Survie d’une naissance récente

En pratique, l’histoire génésique résumée ne permet pas une estimation très récente de la mortalité des jeunes enfants, pour des raisons qui seront expliquées dans le chapitre sur l’estimation indirecte de la mortalité des jeunes enfants. Les recensements et les enquêtes à grande échelle se sont efforcés d’obtenir des estimations plus récentes grâce à des questions sur la survie d’un enfant né récemment. (L’information sur les naissances récentes sert aussi de base à des estimations de la fécondité). Les questions couramment utilisées sont essentiellement de deux formes. Dans un cas, on demande à la femme si elle a eu une naissance vivante au cours d’une période de référence (par exemple les 12 mois précédant l’enquête) et si cet enfant est encore vivant. Dans l’autre cas, on demande à la femme la date (mois et année) de sa naissance vivante la plus récente et si l’enfant est encore en vie. Ces deux types de question permettent de calculer la proportion de survivants (d’une large majorité) d’enfants nés dans les 12 mois avant l’enquête. Si les naissances sont distribuées uniformément au cours des 12 mois, la proportion d’enfants vivants est une estimation du paramètre de la table de mortalité

$1-\left(\frac{{}_1{L}_0}{l_0}\right)$

La seconde forme de question permet aussi de calculer la survie à des âges plus avancés de l’enfance, selon la procédure de Brass-Backer présentée plus loin.

En pratique, comme on le verra dans la section sur l’évaluation de la qualité des données sur la fécondité récente, le nombre de naissances déclaré au cours des 12 derniers mois est souvent peu vraisemblable (généralement trop faible), ce qui soulève des questions sur des biais de sélectivité ou de déclaration qui peuvent dépendre de la survie de l’enfant. La conversion du paramètre

$1-\left(\frac{{}_1{L}_0}{l_0}\right)$

en ₅q₀, la mesure communément utilisée, dépend aussi du choix du système de tables-types de mortalité.

Blacker et Brass (2005) suggèrent d’utiliser des données du second format (la date de la naissance la plus récente) afin d’estimer la mortalité des jeunes enfants à partir de la survie des naissances les plus récentes dans les deux ans précédant un recensement ou une enquête. Les auteurs montrent que, pour des schémas classiques de mortalité par âge des jeunes enfants, la proportion de décédés parmi ces naissances peut, en l’absence de biais de sélection, être convertie en une estimation du taux de mortalité infantile ₁q₀ par une simple multiplication par un facteur 1,09. Mais ce facteur d’ajustement s’appuie toutefois sur l’hypothèse que les naissances les plus récentes dans les 24 derniers mois représentent bien l’ensemble des naissances des 24 derniers mois (qui incluent toutes les naissances des femmes ayant plus d’une naissance pendant la période), et pas une sélection de ces naissances sur la base de la survie des enfants. Cette hypothèse se révèle être étonnamment éloignée de la réalité. L’analyse des données tirées d’histoires génésiques complètes dans les EDS montre que, pour les femmes ayant eu plusieurs naissances au cours de la période, les naissances les plus anciennes ont beaucoup moins de chances d’avoir survécu que les naissances les plus récentes. C’est en majeure partie parce que les intervalles entre naissances après un décès infantile précoce sont systématiquement plus courts que ceux faisant suite à la survie d’un enfant. Il en résulte que les naissances dans les 24 derniers mois qui ne survivent pas ont une probabilité plus élevée d’être suivies par une naissance ultérieure (laquelle peut être survivante). Quand ceci survient, l’enfant qui est décédé n’est pas déclaré comme plus récente naissance. Dans un échantillon des EDS africaines, la proportion d’enfants décédés parmi les naissances les plus récentes des 24 derniers mois est inférieure de plus de 20 % en moyenne à la proportion d’enfants décédés parmi l’ensemble des naissances des 24 mois. Même au Bangladesh, une population où les intervalles entre naissances sont longs et où on s’attendrait à ce l’effet soit moindre, le biais atteint encore près de 16 %.

Compte tenu des préoccupations à la fois sur la qualité des données dans le cas de la survie des naissances les plus récentes dans les 12 mois précédant une enquête et sur le biais de sélection quand on utilise des données couvrant 24 mois, nous ne recommandons pas l’analyse des informations sur la survie des naissances les plus récentes.

Données recueillies dans des établissements de santé

Un poste majeur dans le budget des enquêtes auprès des ménages est le coût d’accès de l’enquêteur au ménage sélectionné. Une large part de cette dépense peut être évitée si on peut se servir de la venue des enquêtées auprès de l’interviewer, par exemple à l’occasion d’une visite dans un établissement de santé. Il se peut aussi que ces établissements enregistrent les naissances et les décès qui se produisent sur place au titre de l’activité courante du système d’information sanitaire de routine. L’utilisation de telles données pour l’estimation de la mortalité des jeunes enfants pose le problème des biais de sélection, dans la mesure où on ne peut jamais être sûr que les femmes qui visitent un établissement sont représentatives de l’ensemble des mères. Pour améliorer la couverture, on mène des investigations pour voir si des agents de vulgarisation sanitaire ou d’autres personnels de santé travaillant dans les communautés peuvent recueillir des données pertinentes sur les naissances et les décès. Une telle démarche s’apparente à l’instauration d’un système d’enregistrement par échantillons (en anglais, sample registration system).

Deux démarches de collecte des données auprès des femmes dans les établissements de santé ont été proposées, et une d’entre elles, la technique de la naissance précédente (en anglais, previous birth technique), a été largement développée (Brass and Macrae 1984). Pour l’essentiel, cette méthode consiste à demander aux femmes venant dans un établissement pour accoucher si leur précédente naissance, quand elles en ont eu une, est encore en vie. Etant donné les distributions habituelles des intervalles entre naissances, la proportion de naissances précédentes décédées peut être interprétée comme une probabilité de décéder avant un âge exact de l’enfance. Les données sont extrêmement faciles et peu coûteuses à recueillir et elles peuvent donner une indication sur les tendances de la mortalité des jeunes enfants, même si le niveau peut être affecté par des biais de sélection. Ces tendances seront cependant inexactes si le biais de sélection se modifie de façon sensible au fil du temps.

La seconde démarche part du postulat que les femmes qui visitent un établissement de santé constituent un échantillon biaisé de l’ensemble des mères, sans qu’il y ait d’hypothèse a priori sur la direction du biais. Au lieu de supposer que prédominent les femmes avec des enfants en meilleure ou en moins bonne santé que la moyenne, la méthode vise à estimer les probabilités de sélection afin de pouvoir corriger des effets du biais. Par exemple, les femmes visitant un établissement de santé pourraient être interrogées sur leur âge, le nombre de leurs enfants déjà nés et de leurs enfants encore en vie, plus un certain nombre de questions complémentaires sur leurs caractéristiques socio-économiques. Les nombres d’enfants déjà nés et d’enfants encore en vie pourraient alors être modélisés sur la structure socio-économique de l’ensemble de la population, tirée par exemple d’un recensement de population. Cette démarche n’a jamais été testée à notre connaissance.

Autres lectures et références

Outre les deux articles cités plus haut, le lecteur intéressé pourra consulter les travaux de Hill (1984, 1991) et le Manuel X (Division de la population des Nations Unies 1984), ouvrage historique de référence sur l’estimation indirecte. Il pourra trouver dans Rajaratnam, Tran, Lopez et al. (2010) des développements récents sur la modélisation de la mortalité avant 5 ans, ainsi que dans Preston (1985) et Croft et al. (2023) une description de l’estimation directe de la mortalité des jeunes enfants à partir des données d’enquête.

Blacker J and W Brass. 2005. "The estimation of infant mortality from proportions dying among births in the past 24 months", Southern African Journal of Demography 10(1-2):25-42.

Brass W and S Macrae. 1984. "Childhood mortality estimated from reports on previous births given by mothers at the time of a maternity: I. Preceding-births technique", Asian and Pacific Census Forum 11(2):5-8. https://hdl.handle.net/10125/3561.

Croft, Trevor N., Allen, Courtney K., Zachary, Blake W., et al. 2023. Guide to DHS Statistics. Rockville, Maryland, USA: ICF. https://www.dhsprogram.com/Data/Guide-to-DHS-Statistics/index.cfm

Division de la Population des Nations Unies. 1984. Manuel X. Techniques indirectes d’estimation démographique. New York : Nations Unies, Département des affaires économiques et sociales internationales, ST/ESA/SER.A/81.https://unstats.un.org/unsd/demographic/standmeth/handbooks/Manuel_X-fr.pdf

Hill K. 1984. "An evaluation of indirect methods for estimating mortality," in Vallin, J, JH Pollard and L Heligman (eds). Methodologies for the Collection and Analysis of Mortality Data. Liège, Belgium: Ordina Editions, pp. 145-176.

Hill K. 1991. "Approaches to the measurement of childhood mortality: A comparative review", Population Index 57(3):368-382. doi: https://dx.doi.org/10.2307/3643873

Preston SH. 1985. "Mortality in childhood: Lessons from the WFS," in Cleland, J and J Hobcraft (eds). Reproductive Change in Developing Countries. Oxford: Oxford University Press, pp. 253-272.

Rajaratnam JK, LN Tran, AD Lopez and CJL Murray. 2010. "Measuring under-five mortality: Validation of new low-cost methods", PLoS Medicine 7(4):e1000253. doi: https://dx.doi.org/doi:10.1371/journal.pmed.1000253