1

Module 1a:Inegalites et inequites de l’etat de sante et de

l’utilisation des services

Courbes de concentration et indices de concentration

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

Qu

inti

le

HH

#

Ch

ild

ren

im

mu

niz

ed

?

He

alt

h c

en

ter

vis

its

Ou

tpa

tie

nt

de

pa

rtm

en

t v

isit

s

Inp

ati

en

t a

dm

issi

on

s

1 1 2 0 02 0 3 1 0

Poorest 20% 3 0 0 1 0… … … … …

1500 1 5 0 01501 1 2 1 01502 0 3 0 0

2nd poorest 1503 0 0 0 1… … … 0 …

3000 1 2 0 13001 1 6 0 13002 1 0 0 0

Middle 20% 3003 0 2 0 0… … … … …

4500 1 0 0 14501 1 1 4 04502 1 1 4 0

2nd richest 4503 1 0 3 1… … … … …

6000 0 2 5 06001 1 2 10 06002 0 1 3 1

Richest 20% 6003 1 1 4 1… … … … …

7500 1 1 3 1

Courbe de concentration des maladies

Les 50% de la population la plus pauvre

75% des personnes souffrant

de la maladie

% c

umul

es to

uche

s pa

r la

mal

adie

% 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!

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0% 20% 40% 60% 80% 100%cumul % live births,

ranked by equiv consumption

cum

ul %

u

nd

er-

5 d

ea

ths

Equality

Brazil

Cote d'Ivoire

Ghana

Nepal

Nicaragua

Pakistan

Cebu

S Africa

Vietnam

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

% c

umul

es to

uche

s pa

r la

mal

adie

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

% c

umul

es to

uche

s pa

r la

mal

adie

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.

14

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.

15

16

ZAMBIE EDS (DHS)

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.

21

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

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 excluesSeules les individus ages de 18 ans et plus sont retenues

27

Original Data Report

ZAMBIA N mean min max

hhid (Household ID) 3,802 35588002 11603424 35660907

hhexpcap (Welfare aggregate) 3,797 95,727.0 0.0 3,276,952.0

pweight (Household weights) 3,801 1,018.4 63 32,137

asthma (Outcome 1) 3,802 0.106 0 1

TB (Outcome 2) 3,791 0.142 0 1

badSAH (Outcome 3) 3,801 0.070 0 1

woverweight (Outcome 4) 1,289 0.319 0 1

traffic_accident (Outcome 5) 3,787 0.013 0 1

generated (Household size) 3,802 1 1 1

Nombre

d’observations

Note: Seule 1

observation par menage

28

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 surveyLowest quintile 0.0916 0.1169 0.1737 0.2634 0.0100

2 0.0714 0.1330 0.1423 0.2903 0.0064

3 0.0718 0.1240 0.1373 0.2528 0.0119

4 0.0676 0.0742 0.1314 0.2948 0.0158

Highest quintile 0.0308 0.0834 0.1175 0.4842 0.0332

Total 0.0666 0.1063 0.1405 0.3188 0.0155

Standard concentration index -0.1722 -0.1029 -0.0763 0.1110 0.3104

On peut maintenant examiner les differences d’indices de concentration et les distributions par quintiles.

29

Courbe de concentration

0

20

40

60

80

100

% c

umul

e de

la v

aria

ble

d’in

tere

t

0 20 40 60 80 100Distribution 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?

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

cumul % births, ranked by wealth

cum

ul %

und

er-fi

ve d

eath

s

Line of equalityIndiaMali

La mortalite infantile est concentree chez les pauvres dans les deux pays,

Mais l’amplitude de l’inegalite est plus importante en Inde.

32

Indices de concentration pour la MIJ (U5MR)

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.1

Vie

tnam

1982-9

3

Pakis

tan 1

981-9

0

Ghana 1

978-8

9

Cote

d’I

voir

e 1

978-8

9

Nepal 1985-9

6

South

Afr

ica 1

985-8

9

Phillipin

es (

Cebu)

1981-9

1

Nic

ara

gua 1

983-8

8

Bra

zil (

NE &

SE)

1987-

92

C a

nd 9

5%

conf

inte

rval

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?

37

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

38

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.

Resources• Logiciel telechargeable

• Tutoriels videos en ligne

• Manuel methodologique: Analyzing 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 Sector