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Comprendre et mesurer l’épidémie de VIH/SIDA pour piloter l’action en

Afrique Sub-Saharienne

Joseph LARMARANGEPopInter Université Paris 5 – IRD

http://joseph.larmarange.net

bourse de thèse financée par l’ANRSau 1er appel d’offres 2005

présentation à l’AC 27 – 7 février 2005

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Contexte 1/4Prévalence du VIH pour 4 pays selon différentes sources

Source Burkina Faso Ghana Kenya Zambie Femmes enceintes en clinique prénatale en 2002 (source Eidémiological Fact Sheet) Major urban areas 5,3 4,1 14,4 26,8 Outside major urban areas 4,2 3,3 11,6 14,4 Femmes enceintes en 2003 dans les EDS (échantillon national) Actuellement enceinte 2,0 3,6 7,3 n.d. Naissance au cours des douze derniers mois + suivi prénatal

1,5 n.d. n.d. n.d.

Estimations en population générale selon le rapport ONUSIDA 2002 fin 2001 (Hommes et Femmes 15-49 ans)

6,5 3,0 15,0 21,5

Estimations en population générale selon le rapport ONUSIDA 2004 fin 2001 (Hommes et Femmes 15-49 ans)

4,2 [2,7 – 6,5] 3,1 [1,9 - 5,1] 8,0 [5,8 – 11,1] 16,7 [13,6 – 20,2]

fin 2003 (Hommes et Femmes 15-49 ans)

4,2 [2,7 – 6,5] 3,1 [1,9 - 5,0] 6,7 [4,7 – 9,6]

16,5 [13,5 – 20,0]

Mesures en population générale par enquête en 2003 (EDS) Femmes 15-49 ans 1,8 2,7 8,7 17,8 Hommes 15-49 ans 1,9 1,5 4,6 12,9 Hommes et Femmes 15-49 ans 1,8 2,2 6,7 15,6 * 2001 pour le Kenya. / EDS : Enquête Démographique et de Santé = DHS : Demographic and Health Survey / n.d. : non disponible Sources : Rapport sur l’épidémie mondiale de SIDA 2004, ONUSIDA, juillet 2004, www.unaids.org. Rapport sur l’épidémie mondiale de SIDA 2002, ONUSIDA, juillet 2002, www.unaids.org. DHS Final Reports Burkina Faso 2003, Ghana 2003, Kenya 2003 and Zambia 2003, Macro International, www.measuredhs.com. Epidemiological Fact Sheets on HIV/ AIDS and Sexually Transmitted Infection 2004 Update Burkina Faso, Ghana, Kenya and Zambia, UNAIDS, UNICEF, WHO, www.who.int/ GlobalAtlas/

3

Contexte 2/3

GHANA

MALI

NIGER

TOGO

BENIN

CÔTE D'IVOIRE

MALI

BURKINA FASOBURKINA

FASO

0 50 100 150 km

0 50 100 mi 0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

Prévalenceen %

Sources :- EDS 2003 pour les régions- CNLS 2002 pour les sites sentinelles

Joseph LARMARANGE - Réalisé avec Philcarto http://perso.club-internet.fr/philgeo

Tenkodogo

Ouagadougou

Ouahigouya

Gaoua

Bobo-Dioulasso

4,00

Prévalence du VIH par régionselon l'EDS 2003 et par sitesentinelle chez lesfemmes enceintesen 2002.

4

Contexte 3/4

Au Sénégal : EDS 2004 en cours avec module de test VIH Faible nombre de sites sentinelles La stabilité de la prévalence nationale reste à

montrer

5

Contexte 4/4

Au Cameroun : EDS 2004 en cours avec module de test VIH « Pic » de prévalence en 2000 à 10-11%

(pris en compte par ONUSIDA dans ses estimations de 2002)

Cependant, retour à 6-7% dès 2001 Réalité de l’épidémie ou variation du système de

mesure ?(le nombre de sites sentinelles a varié du simple au

double)

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Objectifs de cette recherche

Estimation des prévalences nationales actuelles du VIH sur les sites ANRS :

Burkina Faso Cameroun Sénégal

Déterminer les dynamiques passées et tendances actuelles

7

Approche 1/2

Analyse comparative et contextuelle des différentes sources de données.

Représentativité des EDS au niveau régional Analyse des taux de refus des EDS Analyse du fonctionnement des sites sentinelles Ajustement des données sentinelles

en affinant la méthode proposée par Fabiani et al. par la prise en compte des différentiels de fécondité, d’utilisation contraceptive et de fréquentation prénatale

Comparaison EDS et CPN à géographieet populations égales

Élaboration d’une méthode d’ajustement propre à chaque contexte

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Approche 2/2

Application de deux modèles épidémiques

ASSA 2002 de l’Actuarial Society of South Africa EPP+Spectrum d’ONUSIDA Comparaison des deux modèles sur chaque

pays et avec l’Afrique du Sud (pays de référence en matière de modélisation)

Veille sur les autres pays africains

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Résultats attendus

Élaboration d’une méthode d’évaluation et de validation des estimations nationales du VIH dans les pays.

Mise au point d’une démarche d’ajustement des données pour être exploitables par des modèles épidémiologiques pour

dégager les tendances passées et actuelles réaliser des projections tester l’impact des programmes d’action