Geographie de la mortalite et de la natalite a pikine (senegal): Interets et limites des donnees d'etat civil dans les villes africaines

Sot Scr Med Vol 36, No IO, pp 1297-1311, 1993 Pnnted III Great Bntaln All nghts reserved

0277-9536/93 $6 00 + 0 00 CopyrIght 6 1993 Pergamon Press Ltd

GEOGRAPHIE DE LA MORTALITE ET DE LA NATALITE A PIKINE (SENEGAL): INTERETS ET LIMITES DES

DONNEES D’ETAT CIVIL DANS LES VILLES AFRICAINES

GERARD SALEM

Matson de la Gtographe, ORSTOM-GIP RECLUS, Professeur mvlte a l’Umvers& de Montreal, 17 Rue Abbe de l’EpCe, 34000 Montpelher, France

R&.um&Les recherches menees sur les vllles du Tiers-Monde montrent que l’ktat de santt de la population est trts hettrogtne Pamu les mdlcateurs de l’Ctat de Sante, les taux de mortahtt et de natahti sont les plus courants Le probleme des sources documentalres pnve cependant les chercheurs et les plamficateurs de ces mdlcateurs et les mkthodes dtmographlques classlques ne permettent pas ld locahsatlon des populations a rlsques Les reglstres d’Etat-Clvll constituent une source de don&es trop peu explott&e, notamment par les gtographes L’auteur analyse l’mttrit et les hmltes de ces don&es dans une perspective gtographlque, I e spatlahde, notamment pour le calcul de taux bruts apparents de mortalit& et de natahte, des volumes de d&es et nalssances, des variations salsonmires de mortahte et des relations mortaht8/morbldlti dlagnostiquee dans les structures samtalres L’auteur conclut a la n&es& d’mttgrer ces don&es au systtme d’mformatlon samtalre de routme apres approfondlssement des causes de blats posslbles

Mars-clefs-Afrlque, vllle, ghographle, mortal& natahti‘

Abstract-Research conducted m Third World towns show the heterogeneity of health population status Among the mdlcators, mortality and natahty are the most frequent, but the quantity of data and the classical methods m demography make the locahsatlon of high-risk population difficult Clvll Reglstratlon Data Base are under studied, especially by geographers The author analyses the interest and limits of these data m a spatial perspective. 1 e mortality and natahty rates, mortality and natahty volumes, seasonal varlatlons of mortality, and relations between seasonal variations and health system actlvltles The author’s conclusion IS on the necessity to include these mdlcators m the health mformatlon system after complementary research on possible bias

Key words--Africa, towns, mortality, natahty, geography

Au fur et i mesure que progressent les connalssances

sur les vtlles du Tiers-Monde, dtsparait I’ldCe selon laquelle tous les cttadms serarent des prtvtlegtes par rapport aux populattons rurales lam des moyen- nes, les etudes prenant en compte I’hCterogCnCrtC des vrlles montrent que les srtuatrons soctales et samtatres des cttadms les plus pauvres sont non seulement cornparables mars parfors plus pre- occupantes encore que celles de populattons rurales

Ul Chercheurs et plamficateurs sont confront& a

d’epmeux probltmes methodologlques, chorx d’mdr- cateurs et problemes de sources documentatres, pour mesurer ces megahtes mtra-urbames [2] Les dtfferents taux de mortahte constituent un ensemble d’mdtcateurs synthettques de la sttuatton socrale et samtarre de la populatron [3], rllustrant mieux que n’tmporte quelles autres donnees la geographte soctale dune vtlle, pour autant que les donnees sorent spatialistes [4]

Or, les calculs des dtfferents taux sont rendus trb d&cats par l’absence de sources fiables [5] et les enquetes dtmographtques classrques [7] ne permettent

pas une approche drfferencree de I’espace urbam En effet, deux fatblesses myeurs marquent les etudes demographrques en mrheu urbam

La premiere trent au seul souct de representattvlte ‘stattsttque’, I e demographrque, de l’echantlllon en- qu&te On salt qu’un tel type d’echantrllonnage ne garantit en aucune facon une reelle representativiti spatlale de la vtlle Or, I’expertence montre que bren souvent, les dtfferentlels de mortahte les plus tmpor- tants s’observent dans les zones margmales, celles-la mCme qur seront, pour des ratsons de potds dtmo- graphrque, farblement representees dans l’etude Un tel blats ne permet pas de pretendre a une analyse globale et drfferencke de l’espace Ctudle, done pas a une geographte de la mortahte

La seconde ttent a la non prose en compte des donnees temporelles les enquetes demographrques classtques sur la mortahte rapportent aux condttrons du moment de la recherche des don&es de natahte et de mortahte enregtstrees pendant la vie de la personne mterrogee (la vte gentslque de la mere le plus souvent) Or, la grande mobthte soctale (precartte des emplots, mstabrhte conJugale etc ) et resrdenttelle

1297

1298 G~KARD SALEM

(mlgratlons mtra-urbames, hens dVeC le milieu rUrdl

d’orlgme etc ) des nko-cltddms fait que ces donnees peuvent itre sdns rapport avec celle du moment de l’enquite Qudnd blen m?me on s’dttacherdlt i reconstltuer les condltlons enwronnementales partlcuh&res du moment d’un dices, l’&volutlon tr?s rdplde des tissus urbdms ne permet en ducune faGon de consldCrer qu’une mime catCgorle pourrdlt itre consld&e comme son CqUlVdlent vmgt ans plus tard II en est dmSl de I’habltdt du sens tcologique du teme. comme des autres variables environnementdles

Amsl, Identlfie-t-on i la fols des facteurs de rlsques iits a la mortdhte et des populations i nsques. sans pouvolr pour mutant les locahser dans I’cspdce cette approche hmlte les mdicdtions op&atlonnelles pour Id pldmfication sdmtdire

Les problemes mkthodologiques et dc qUdhte

des sources evoques plus hdut rend d&ate une perspective geogrdphlque et/au de santi. pubhque qul s’efTorce de consldCrer I’ensemble de I’espdcc urbdm Parml les sources dlspombles. Its donnCes de l’Etdt Cwll sont encore peu exploit&s [8-141 Ddns le cadre d’une recherche sur les rcldtlons entrc urbdms- &on et Sante $ Plkme [15. 161 ces donnies ont ete dtudlees, les donnees d’Etat Cwl du Senegal etant genkralement conslderees comme parml les mellleures d’Afrlque [IT, 181 l’drticlc qul suit n pour objecti de p&enter les rcsultats et de dlscuter l’mterit et les hmites de cette source d’mformdtlons ddns un double obJectIf dlsclphndlrc et dpphquc d ld Sdnk

pubhquc

I LE PROGRAMME URBANISATION ET SANTE A PIKINE

I I Contevt et ob/ectrfs de i’itude de I’Etut Cnvl de Pzkzne

CrCee ex mhllo en 1952 (fig 1, le Cap Vert), Id ville de Plkme s’est dCveloppee selon un double processus contr& et mcontr6lC aux vagues de dCguerplsse- ments des bldonvllles de Dakar orgamsees par les pourvoirs publics et donndnt ndissance dux zones r&gull&es de la vllle s’est combmee I’dc&lCratlon de ventes de terres par les proprlCtalres tradltlonnels du sol, les Lebou, aux candldats ;I Id proprite urbame Ces ventes maswes sont i I’orlgme du developpement de la wile Irr&guh&e, ‘Plkme Irrtguher’ (fig 2) [ 19, 201 En 1986, Plkme comptalt approxlmatwe- ment 590 000 habltants [2 I]

Dans le cadre d’une recherche sur les relations entre urbdmsation et Sante menee i Plkmc [22]. assoclant etroltement une t?qulpe de chercheurs et un projet de soms de santC prlmalres, nous nous sommes mteressPs i toutes les mesures dlrectes et mdlrectes d’i‘tdt de santi de Id population L’Etat CIVII de Plkmc constltudlt une des sources d’mformdtlon de premier mterst

En dnalysdnt ces fichws, nous wslons a ld fois d determiner

leur quahtC dCmographlque completude cl fiablhti de I’enreglstrement,

-lcur mt&ret giograplnque posslblhtes de calculs des dlff&ents taux de mortahte et de ndtahte d des echelles tenant compte de la tr&s grdnde hktero- gen&t& de ld wile, notamment environnementale

Dakar-Yoff

Source IGN l/SO 000

Releves de terratns

lnfographle G SALEM

Ir/ Rwte a 4 wxes

2 Route prmclpale

kI2.2 Zone urbamee tres dense

Autre zone urbamsee

FIN I Plkme. sltudtlon ddns Id presqu’lle du Cap Vert

Gtographle de la mortahte et de la natalIt& i Plkme 1299

Zone it-rigulibre

_3 femkul::-, ;ud:j:;:i$:

.;.;.;.:*, I

1471::’ o . . . 340 680m

Zone ripul&rc 6 111P _ _ .

Li mitu der 4 zon4s

Li mitu de3 15 sous zones

NumCros de, sous zone3

Centre d’Etat Clvrl et no (1)

& Thlaroye/mer (7)

Relevis de terrain et lnfographle Ckrard Salem

Fig 2 Plkme. 1986 wiles reguhere et m&gull&e Locahsatlon des centres d’Etat-Cwl

-1es mdlcatlons opCratlonnelles pour la santC pub- llque spatlahsatlon des taux de mortalIt& et de natalltt, spatlahsatlon des volumes de d&s et de nalssances, relations entre l’actwltt‘ du syst&me de soms et ces dlff&ents mdlcateurs de santC

12 Les makhaux collectCs

12 I Le recued des don&es Nous avons enreglstri: du 1 Julllet 1983 au 31 dCcembre 1984, tous les dtcis et toutes les nalssances d&la&es dans les 7 centres d’ktat c1v11 de Plkme-vllle La carte de locahsatlon des centres d’Etat-Clvll (fig 2) montre que l’lmplantatlon de ces serwces est en dCcalage flagrant avec la crolssance spatlale de la vllle La carte des alres de ‘recrutement’ des centres d’Etat-Clvll devralt

nous permettre de d&ermmer le polds de cet m&gal accks physique aux centres dans la complCtude des donnCes L’enregutrement des nalssances pour chacune des 31883 nalssances enreglstrees nous avons cod6

-1e centre d’enreglstrement -la date de nalssance -la date de dCclaratlon de nalssance -1e sexe du nouveau& -1e lieu de r&dence des parents du nouveau-n6

30074 nalssances concernent des habltants de la wile de Plkme La figure 3, montre la rCpartltlon t& Inkgale de ce volume de nalssances entre les dB&ents centres 49,1% d’entre elles sont dCclarCes dans les

Fig 3 Plkme pourcentages de nalssances declartes par centre d’Etat-Cwl, lulllet 1983 i decembre 1984

1300 GEKAKD SALEM

6BOm

--I

Fig 4 Plkme pourcentages de deces declares par centre d’ht-Clvll. Julllet 1983 d decembre 1984

centres de Plkme Anclen (centre 1) et de GuedJdwaye (centre 5), respectlvement 29,4 et 19,70/o Ces centres se sltuent a proxlmltt! des deux plus grosses mater- mtCs de la vllle L’enregutrement des dtGds pour chacun des 5981 d&is enreglstrCs, nous avons code

-1e centre d’enreglstrement -la date de nalssance de Id personne dC&dec -la date de dtcds -la date de dtclaratlon du d&es --le dkpartement de nalssance --le sexe -1e lieu de r&dence

5853 d&t% concernent des habitants de la vllle de Plkme La figure 4, montre i nouveau la pdrt tr&

lmportante prose pdr les centre de Plkme Anclen (centre 1) et de GuedJdwaye (centre 5) qui enreglstrent 58.7% des deces. respectlvement 35,7 et 23%

Ces dlsproportlons confirment I’attentlon qu’d fau- dra porter i la dlmenslon spatlale de VEtat-Civil, partlcuh&rement en fonctlon de I’ac&s physique aux centres et de la proxlmltt de structures de soms. notamment maternelles

I2 2 Les ruque~ de hazy duns i’enregatrement et

le nettayage des don&es Aux classlques erreurs de salsle. aux d&claratlons de nalssances et d&s faltes allleurs qu’d Plkme, aux enreglstrements aberrants (date de nalssance postCrleure i la date de d&c&) ou mcomplets &tudlis cl-dessous [23], s’aJoutent plusreurs nsques de blats dans la dtfimtlon du doml- clle des nouveaux-n& et des d&ed&s

N

T 340 680m

--I

Rckvk 1986/S? G SALEM Avcc lr collabor~tbn d’ A SOW, P NDIAYE, A TRAORE, I BADJI lnfographr L Al?REGHINI, G SALEM, P WANlEZ

Fig 5 PIkme les 241 quartlera

GCographle de la mortahte et de la natal& a Plklne 1301

La difhtlon du lteu de rhdence aprZs I’ttabhssement par nos soms d’une carte toponymlque et admmlstra- tlve de la vdle. nous avons dans la mesure du possible locahst les nalssances et d&c&s au mveau de I’un des 241 quartlers que comptalent alors la vdle (fig 5), i dCfaut dans l’une des 15 grandes sous-zones dCfimes selon des crltkres d’homogCnCltCs urbame (fig 2) 3 dans Plkme Anclen, 3 dans Plkme extension, 1 & GuedJawaye et 8 dans Plkme IrrCguher Deux prmcl- paux rlsques d’erreur dans la dCfimtlon du heu de rksldence dolvent Stre signal& une sur-reprCsentatlon des quartlers dont les toponymes sont les plus connus et une ambtgutt& qudnd la rhdence ilatt dCfinte par

un toponyme ghhtque comme un heu dlt (Gouye Fatou Malga etc ) ou comme un axe routler (Tally Boumak, Tally Boubess, Tally Icotaf etc ), sans qu’ll solt possible de sdvolr de quel cBt& de la rue r&de la personne Quand le problime se posalt, la personne Ctalt enreglstree i l’&chelle lmm&dlatement supkrieure Cette procCdure obhgCe dppauvrlt le traitement spatialis& Le calcul de taux par sous-zones et zones i ces probl?mes de locahsatlon s’ajoute l’mkgale rkpartl- tlon des centres d’Etat-Civil dans la ville Ld gkographle des alres m&gales de recrutement contramt i un double contrdle de la qualit& des donnkes, au mveau des centres et a celul des dlfftrentes ichelles spatlales En outre, s1 nous avons pu extralre les nalssances et dkcirs des non rCsldents B Plkme. les actes d’Etat-Clvll d&larks allleurs qu’i Plkme n’apparalssent pas dam nos statistiques

2 COMPLETUDE ET QUALITE DES DONNEES ENREGISTREES

Les tableaux 1 et 2 mettent en kvldence une excel- lente complCtude des renselgnements port&s sur les reglstres d’Etat Clvll [23], sauf pour la locahsatlon du domlcde des dCcCdCs, quelqu’en solt le sexe Succmtement, on peut dire que la qualit& des donnCes varie selon

La localrsatlon

Celle cl est d’autant plus mauvalse que la personne dCcCdCe est Jeune Pour 100 d&s de personnes de plus d’un Jour localls& de faGon pr&se, 68,5% des personnes dC&dCes i 0 Jour sont correctement localls&s La quahte de la locahsatlon dCpend du centre d’Etat Clvll et de la sous-zone de rCsldence elle est d’autant plus mauvalse que le quartler de rksldence est Clolgnk du centre d’enreglstrement et/au mstalli: en zone irrkguli?re ou i GuedJawaye

Tableau I Completude des donnees sur les dews d Pdcme 1983-1984

Date de na~sance Oour, mo,s, annee) Date de deces iJour, mo,s, annee) Date de declaration du deces uour, mms, annee) Departement de nd~sance Sex Zone, sous-zone et quartw de rwdence Zone et sow-zone de residence aeulement Zone de residence seulement

70% 100% 99%

100% 100% 50% 99%

100%

Tableau 2 Completude des donnees SW les na~sdnces a Phne 1983-84

Date de nawance Oour, mols, dnnee) Ddte de declaration de na~sance Oour, mols, annee) Departement de nmssance Sexe Zone, sowzone et quartver de residence Zone et sowzone de residence seulement Zone de residence seulement

100% 100% 100% 100% 38% 97%

100%

L ‘Gge

Plus la personne est iigCe, plus la date de d&Clara- tlon de nalssance est lmparfalte (91% d’mdlcatlons compl?tes chez les &4 ans pour 19,3% chez les plus de 65 ans)

La rkglon de nalssance

Les d&c&d& nCs a Dakar ont une date de nalssance prirclse dans 82,7% des cas, ceux de Plkme dans 92,4% des cas, tandls que ceux qul sont orlgmalres d’autres rkglons n’enreglstrent un taux que de 30,2% Ces dlffkrences sont partlellement redondantes avec les pr&&dentres, car mfluendes par la structure par iige des d&c&s

Le sexe

La quahtC de l’enreglstrement des dates de nalssances est fonctlon du sexe de la personne (les dates concernant les hommes sont 1,05 fols plus preclses que celles des femmes), la dlff&ence s’accentuant avec 1’8ge 3% de dlffirence dans la classe d’ige des &4 ans, 25% dans la classe 5-14 ans et 39% pour les plus de 65 ans

Le centre d’Etat-Clvd

On enreglstre des dlfftrences slgmficatlves dans la complktude des donnCes entre centres d’Etat Clvll pour les dates de nalssances-partlcuhirement selon le sexe et les quartiers de rCsldence_et des d&dldgeS

importants dans les dklals de declardtlons Les d&lals d’enreglstrement sont rdpldes 99% des

d&c&s sont d&la& avant un mols et 62,4% le sont dans le Jour qul suit le d&s 93% des nalssances sont declartes dans la premiere annCe et 75% le sont dans le premier mols de vie la durCe mCdlane de d&claratlon s’C1Cve d 13,s Jours (13,6 Jours pour les filles et 13,3 Iours pour les garqons) Ces dClals constituent une source de blats posslbles dans les calculs de mortal& nkonatale, un d&s d’enfant dont la nalssance n’a pas cte dCclarte rlsquant plus de ne pas Stre d&lark

Les analyses d&alllkes de ces varlatlons [23], des effets g&ogrdphiques entre locahsatlon des centres d’Ctat clvll et compl&ude des donnkes mdlquent qu’ll n’est possible de travalller qu’8 I’&chelle des sous-zones

3 PRINCIPAUX RESULTATS

3 I Le calcul de dinommateurs de population

Des travaux pr&Cdents [21,24] nous ont permls d’Cvaluer, par la mCthode des surfaces de tendances,

1302 GI?RARD SALEM

Tableau 3 Tableau 4

Population ZOIW estlmee n deces/lE mols Taux appuents

Plkme ancxn 120186 1309 1.26 Plkme extensmn 91998 499 3.62 GuedJawaye 86758 1163 8,94 Plkme rreguher 299853 2882 641 Total plklne 598795 5853 6,52

Population n nalssances Taux apparents zones estlmee SW les 18 moms de natahte brute

Plkme anc~en 120186 6451 35,78 Pike extension 91998 1847 l3,38 GuedJawaye 86758 6130 47,lO Plkme ~rreguher 299853 I5646 34.79 Total plkme 598795 30074 33,48X+

la population plkmolse avec moms de 5% de dlff&- ence par rapport aux risultats du recensement g&n&al de la population effectuC i la mZme pCrlode Cette mkthode nous a permls de calculer les effectifs de populations pour chaque quartler, sous-zone et zone de Plkme, mals le nsque d’erreur est d’autant plus fort que l’&chelle est fine et que la mesure s’apphque aux marges de la vllle

erronnee II en est amsl du taux trCs falble de la zone de Plkme Extension et du fort taux enreglstri i GuedJawaye

Nous avons rapport& les effectifs des sous-zones aux chlffres de d&s et nalssances correspondant enreglstrCs dans les centres d’Etat-Clvll pour calculer les taux bruts apparents de mortahtC et de ndtahtk

L’Ctude des taux de natahte bruts apparents (tableau 4), autre mesure gros&re fortement mflu- en&e par la structure par dge, fait apparaitre un taux global de 33,48%0, trts mfkneur au taux national (46%.) et des dlffkrences entre zones dont l’amphtude ne peut s’exphquer par les structures pdr Bge On observe les m&mes &carts i la moyenne pour les zones de Plkme extension et GuedJawaye que pour la mortahtC

3 2 Taux apparents de mortahte et de natahte brut,

3 I I Taux apparents de mortahte et de natahte bruts a l’echelle des zones A I’echelle de Plkme, le taux brut apparent de mortahtC est de 6,52%0 On salt cette mesure gross&e et Ctroltement dCpendante de Id

structure par bge de la population En Y&tat actuel de notre recherche, le calcul de ces taux i I’tchelle des zones permet de mettre en kvldence d’lmportants dlff&enaels dans la vllle sl les taux enreglstrks sont globalement crtdlbles, les dlfftrences importantes ob- se&es ne peuvent s’exphquer par un effet ‘structure

par Sge’ Cette anomahe peut 2tre exphquee de plusleurs faGons sous-&valuatlon de la population au/et sous ditclaratlon des dlds aux centres d’Etat Clvll (absence de dCclaratlon ou dkclaratlon dans des centres extkneurs i Plkme). locahsatlon dans la vllle

SI I’on peut supposer que les falbles taux de mortahte et natahtC enreglstrks sur Plkme Extension sont dus i des enreglstrements de d&c&s et de nalssances i Dakar, heu de concentration des hbpltaux et des matern&, par des populations de bon mveau social et recemment drrlvtts Plkme, les forts taux enreglstrbs i Guedjawaye ne peuvent s’exphquer de cette faGon Des ttudes menCes sur l’acds aux soms [30], montralent que la population de cette zone a tres peu ac&s dux services samtaires de la capitale

3 I2 Taut apparents de martaMP et de natalrte bruts a I’ethelle de5 Jouh -zones (figs 613) L’analyse mente a I’&chelle des sous-zones (fig 2) permet d’affiner I’Ctude, au moms pour les zones dont les effectifs sont suffisamment grands pour ne PdS donner de valeurs trop alkatolres Des mCthodes d’analyses spatlales samples permettent de mettre en kvldence

b

Tableau 5 Mortahte

h ‘4 n deces ‘ d e I B R&lo n

Population pour Taux apparents de Quotients de Superficle des % superticK Dqers~on de deces; Sow-zones estlmee I8 mo,s mortdhte brute locahsatlon sous-ZO”CS des sous-zones 100 deces’ hectare

Plkme Anc~en sous zone I I 8502 40 3.14 0,4x 24.5 0 01 I I 63 sow zone I2 26828 250 6,21 0,95 68,52 0,04 4 3 65 Sous zone I3 84855 971 7,63 I,17 209, I9 0 I I 17 4 64 Non locahses 48

Plkme Extension sous zO”e 21 24558 I91 5,19 0,80 56.1 I 0,03 3 3.40 Sous zone 22 35817 202 3.76 0,58 99.64 0 05 i 2,03 Sow zone 23 31623 106 2.23 0,34 I31 21 0 07 2 081 Non locahses

Guedjawaye Plkme Irreguher

Sow zone 41 Sous zone 42 sow zone 43 sous zone 44 sous zone 45 Sow zone 46 sous zone 47 Sow zone 48

86758

38227 83850 43378 28312 41917 24098 30937

7135

0 1163

337 771 402 536 332 298 I65 39

8 94 1.37 267.2 0.14 20 4.35

5.88 0,90 107 I6 0.06 6 3 I4 6.13 0.94 317&l 0.17 I3 2 43 5.91 0.9 I I l5,9 0,06 7 3,47

12,62 I .94 66,93 0 04 9 8,Ol 5,28 0,8l 109.36 0.06 6 1.04 8 24 I ,26 88,64 0,05 5 3,36 3,56 0.55 l21,36 0.07 3 I ,36 3,64 0,56 68,64 0.04 I 0.57

Non locahses 2 Total Plkme 598795 5853 6,52 1852 I .oo 3.16

*Compte tenu des dew non locahses

Gtographle de la mortahte et de la natahte a Plkme 1303

Fig 6 Plkme 1983-84 taux de mortahte bruts apparents, d’aprts les donnees de I’Etat-Clvll

d’kventuels dtff&renttels gizographtques de mortalttk et de natahtC darts la vtlle

(a) Taux de mortalltk brut apparents et quotients de Iocalzsatron La colonne c du tableau 5 donne les calculs de taux bruts apparents de mortahtk (fig 6) et la colonne d, le quotient de locahsatlon de ces taux (fig 7) Le quotient de locahsatlon est le rapport du taux de la sous-zone au taux moyen de la vllle, 11 est &gal i 1 quand les taux sont ldentlques, mfkeurs i 1 quand 11s sont mfkneurs k la moyenne et supkrleurs i 1 quand 11s ltu sont

suptrleurs On observe des taux d’autant plus falbles que les

sous-zones sont rkcemment mstallkes (sous zones 11, 22, 23, 47 et 48), mals pas de tendance nette dans la dlstrlbutlon spatlale de ces taux Outre la sous-zone de Guedjawaye (sous-zone 30) d+i remarquke, trots autres sous-zones s’mdlvlduahsent par des taux partl- cuhkrement forts (sous-zones 13, 30, et surtout 44) Le nsque de confusion entre cette dernkre sous-zone et sa volsme lmmkdlate est fort en ralson de leurs fortes affinitks spatiale, sociale et culturelle Un regroupement de ces deux sous-zones donne un taux de

mortahtk brut apparent malgrk tout supkneur i la moyenne (8,29%0)

(b) Taux de natal& bruts apparents et quotrents de localzsatlon La colonne c du tableaux 6 donne les calculs de taux bruts apparents de natahtk (fig 10) et la colonne d, le quotient de locahsatlon de ces taux (fig 11) La tendance spatlale qul se dessmalt pour les taux de mortalit& n’apparait pas pour les taux de natal& Outre Guedjawaye (sous-zone 3O), les deux sous-zones 44 et surtout 46 s’mdlvlduahsent par de trks forts taux de natahti: bruts apparents Les ritsul- tats enreglstrks dans la zone 46 semblent aberants et Cvoque un risque de confusion avec la zone hmltro- phe 48 Un regroupement de ces deux sous-zones, donne un taux de 45,5%0, encore nettement supkrleur i la moyenne

Cette spatlahsatlon des taux apparents de mortal&? et de natalk, totalement trlbutalre de la quahtk des enreglstrements de 1’Etat CIVIL, ne permet pas de consldkrer ces dlffkrents taux comme representatlfs des taux rkels De nouveaux regroupements d’umtks spatlales permettalent d’attknuer ‘l’effet petite tchelle’ mals appauvnralent, d’un pomt de vue de sank

Fig 7 Plkme 1983-84 quotients de locahsatlon des taux de mortahte apparents, d’apres les donnees de I’Etat-Clvll

I304 GERARD SALEM

2455x

35x17

ill27

2x312

41917

24OYX

10917

7115

59x7’)s

X(1

I326

4213

x3’)

350

6%

0

hl 10

I MAO

1757

I2XO

2407

Y? I

4277

lh70

I Y7

26

70074

22 7x

h 51

Ii x7

47 IO

IX 4’)

2’) x1

IX HI

5x 00

I4 6

IIX 32

35 YY

1x41

31 4h

0 IY

0 9x

0 9’)

0 6X

0 IY

(I 41

1.41

0 ‘;> 0 xv 0 50

I 7:

4

II

4

IJ 6

‘ComptL ten” des “‘llhbd”‘t\ non loCdll\e\

Gtographle de la mortahte et de la natalit& i Plkme 1305

Fig 10 Plkme 1983-84 taux de natahtt bruts appdrents, d’apres les donntes de l’Etat-Clvll

Fig 11 Plkme 1983-84 quotients de locahsatlon des taux de natahtt apparents, d’apres les don&es de l’Etat-Cowl

pubhque, la finesse de dCfimtlon de zones i rlsques natahtt par 1’Ctude de la dlstnbutlon des volumes de selon les taux calcuks nalssances et de dCds dans l’espace, notamment en

3 1 3 Drsperszon des d&s et nalssances et ratro ti fonctlon de la tallle des unit& spatlales Cette dt- la surface SI le calcul de taux de mortahtC et de marche ne wse plus i calculer des taux par zones mals natahtk par sous-zone est peu fiable, on peut en i Identifier des zones gkographlques oi le systkme de revanche calculer des dlffkrentlels de mortahtk et de soms auralt la plus grande efficack en touchant les

m 12116

m l6i20

Fig 12 Plkme 1983-84 dlsperslon de 100 nalssances dans les sous zones, d’apris les don&es de I’Etat-Clvll

1306

Fig 13 Plkme I%%84 nombre de nrtwdnces par hectdre ddns chdque sot15 Tone. d’dpres les donnees de I Etat CIVII

plus forts contingents de populations i rlsques de dCds ou nalssances

Les figures 14 et 15 Juxtaposent le pourcentage de surface de chaque sous-zone par rapport d Id surfdce de la wile a la dispersion gkographlque de 100 d&s et 100 naissances Cette mesure, mfluencke par la dens& de population des sous zones [14], permet d’mdlvlduahser trols sous-zones de ‘surmortahtk’ (sous-zones 13, 30 et 44), trols de ‘surnatahtt’ (sous- zones 13, 30, 46) Les deux prem&res sous-zones. 13 et 30, sont pourtant des espdces de fa1bles dens1tCs de population, on dolt slgndler la prksence dans ces deux

zones d’equlpements sdnitdn-es importdnts, notamment des deux matermtes lea plus actives de la v1lie Nous dwons noti. dans une etude prkcedente, la ha1son Ctrolte entre proxlm1te des mdternltes et frC- quence et rapidit& des d&Zldrdtlons de naissances et de de&s d 0 Jour Ccs resultats, synthCt1ses dans les figures 8 et 12, donnent dux dt-c1deurs de Plkme les premiers criteres d’dllocdtions de ressources pour Id santC mdternelle et infdntilc

La figure 16 montrc la slmildr1ti: globdk des his- togrdmmes dc volumes de deces et nalssances i l’hectdre (c’est d dire IE rdpport cntre le volume de

:I:::.::.. I- Ratlo n d6cea/ hectare de ,urfacc

I1 12 13 21 22 23 30 41 42 43 44 45 46 47 48

Fig 14 Ratlo de surface dlspersmn de\ deces et rnpport II deLe\:hcLtdre de surldce

40 35 30 25 20 15 10 5 0

11 12 13 21 22 23 30 41 42 43 44 45 46 47 48

0 ratio de rurface

H Oisparrlon dcs nalasaneaf

-.- Ratlo n nslssaneer/ ha de surface

Ftg 15 Ratlo de surface, dtspersmn des ndls\dnces et rapport II ndmdnLes:hectdre de wrface

Gkographle de la mortalIt& et de la natahtC i Plkme 1307

50

40

30

20

IO

0 11 I2 13 21 22 23 30 41 42 43 44 45 46 47 48 Pikinr

Rg 16 Volumes de deces et nalssances a I’hectare (par sous zone)

111213212223304142434445464748

Rg 17 Ecarts a la moyenne de Plklne des ratlo n d&&s/hectare et n nalssances/hectare (par sow zone)

d&s ou nalssances et la surface de la zone concern&e) et la figure 17 synthCtlse ces donnCes en expnmant, par la mtthode des taux de locahsatlon, les &carts i la moyenne La cartographle (figs 9 et 13) de ces don&es dCslgnent des espaces gkographlques oti l’effort de santC pubhque seralt optlmlsi:

3 14 Mortal& brute et sazsonnalrtk L’etude des variations salsonndres des taux de mortahti: bruts constltue une autre exploltatlon possible des donntes d’Etat Clvll l’oblectlf est d’ldentlfier d’kventuelles @nodes de l’annke i nsque plus ilevC de diceder et de posslbles dlff&entlels entre sous-zones Un calcul approxlmatlf des taux a Ctb r&ah& en rapportant le nombre de d&c&s pour chacun des 18 mols CtudlCs i l/18 erne de la population des sous-zones

Le tableau 7 resume ces rksultats La figure 18(a) des taux pour l’ensemble de Plkme, montre une courbe annuelle des taux de mortahtt avec deux sommets prenant nalssance en fin d’hwernage (Sep- tembre) et attelgnant des maxlma en novembre 1983 et octobre 1984 On retrouve l’allure gCn&rale de cette courbe dans les graphlques des sous-zones, marquee toutefols par quelques dlffkrences notables

-Dans Plkme Anclen (fig 18b), les amplitudes sont plus fortes (taux de 6,1% i 13,4%) op- posant plus nettement des groupes de mols entre eux, SeptembrACcembre vs mars-Jum vs aofitAlCcembre) La proxlmlti de la grande dC- presslon markcageuse bordant cette sous-zone

Tableau 7

Taux bruts apparents de mortahte

Phne F’hne MOIS F’hne Anaen Extension GuedJawaye

Jul 83 896 8,1 9.2 8S AoO 83 836 &I 9.2 8,5 Sep 83 IO,2 13,3 7~5 IO,8 act a3 II 12,7 7 II,7 Nov 83 13,l 12,6 II.8 14,9 Dee 83 11,3 13,4 10,3 12,2 Jan 84 IO.6 IO,6 12,5 11.6 Ftv 84 II,0 II,9 12,2 9.7 Mar 84 10.1 8,5 12,2 9,1 Avr 84 8,6 7,7 9,5 691 Ma1 84 894 7,3 8,8 8 Jul 84 7,6 621 9.5 8,9 Jul 84 8,4 8.9 IO,1 677 AoG 84 IO,6 9,9 IO,4 12.6 sep 84 IO,3 11.7 8.2 II,3 act 84 11,6 IO,3 11.9 10.4 Nov 84 IO,4 9,7 11,9 10.3 Dee 84 8,7 9,6 7.6 w

En earacthes gmas, les quatre plus forts taux. En caractths rtabques, les trots plus fatbles faux En caract&res gras, les quotients > 1,l. En caractPres rtalrques, les quotrents egaux ou vfPrwurs a 0,9

Plkm Irreguher

9 9 9

IO,7 12.9 IO,1 997 12.7 10.7 9,7 9,1 7,4 8.3 IO,2 9,9 12.4 IO,6 8.6

Quotient de locahsatmn des taux de mortahte

Plkrne Phne Plkme Amen Extension GuedJawaye Irreguher

0,94 I ,07 0.99 I.05 0,94 I ,07 0.99 I ,05 1930 0.75 I,06 488 1,15 O@ I ,06 0,97 0,96 0,90 1,14 0.98 I.19 0,91 I ,08 0.89 WJ I,18 I ,09 0.92 I,01 1,03 0,82 I ,08 0,84 I,21 090 1.06 O,W 1.10 0,71 1,13 487 I ,05 0,95 1,08 0.80 1,25 1,17 0,97 I ,06 I,20 0.80 0,99 0.93 0,98 I.19 0.96 I,14 0,80 I.10 0.96 0.89 I,03 0,90 I ,07 0.93 1,14 0,99 I,02 I,10 0.87 I,01 0,99

SW 36116-F

‘I

Gographte de la mortaltt6 et de la natalttt i Ptkme 1309

* Plklne Anclen

-X Pikins Extension

-*_ Guadjaways

+ Plkine lrrbguller

0,604 ! : : ! ! ! : : ! ! : ! ! : ! : I

Jui- A&I- Sep. Oct. Nov- Dlc- Jan- WV- Mar- Avr- Ma,- ,“I- Jul- AoO- Sep- Ott- NW- Dlc- 83 6.3 63 63 63 63 84 04 84 84 84 84 14 84 64 14 a4 84

Fig 19 Quotients de locahsatton des taux de mortahtB bruts apparents, par sow-zones et par mats

evoque le role posstble du paludtsme, mais la grossterett du calcul et l’tchelle trop fine adoptee ne permettent pas de l’affirmer [25,26]

-Dans Pikme Extension (fig 18c), la courbe est a la fois plus aplatte (taux de 7X a 12,5%) et presente des mflextons inverses a la courbe gen- Crale La quahte douteuse des donntes se rapportant a cette zone a deja ete soulignee

-Dans Guedlawaye (fig 18d), les amphtudes sont les plus fortes (taux de 6,1% a 14,90/w) et marquent des pentes r&gull&es L’exposttton aux vents fiats marms Cvoquent le role des affections respiratoires

-Dans Ptkme Irreguher (fig 18e), la courbe ressemble a la courbe generale

Les correlattons de rangs de Spearman faites entre le taux general et les taux de sous-zones sont toutes sigmficatives, (P < 0,001) sauf avec celtu de Ptkme Extenston (P > 0,8)

Ces donnees sont synthettsees dans la Ftg 19, superposant les quotients de locahsatton des dtfferents taux (tableau 7) 11 nous a semble mttressant de vernier les hypotheses des relations entre variattons saisonmeres de la mortahte et vanattons satsonndres de morbtdtte dtagnosttquee dans les postes de Sante pendant l’annbe 1984

3 1 5 MortalrtP et actmtP des postes de santP Nous avons enregtstre dans 10 postes de santi t&moms de la vtlle [25,26], les diagnostics port& sur les consultants La population consultante n’est pas reprbentattve de la populatton generale, elle est

notamment marquee par une sur-representation de la populatton mfanto-1uvCmle et de la populatton f&ml- nme adulte La mesure est done gross&e mats- sachant que la populatton qut frequente ces structures sanitaires ne frequente pas les structures samtatres exteneures a Ptkme [27-29]-on peut supposer que la populatton declarant naissances et de&s dans les centres d’Etat Civil de la ville est proche de celle frequentant les postes de Sante

Les rtsultats sont portis dans le tableau 8 elles font apparaitre peu de correlattons stgnificattves Elles sont posittves

-entre affections respiratotres argues et vartattons satsonmtres de mortahte brute pour l’ensemble de Ptkme cette correlatton recouvre les pits paralltles de mortahte et d’affecttons resptra- tones argues pendant la satson frotde,

-entre paludtsme et vartattons satsonmeres de mortahte brute de Ptkme Ancten cette corre- lation recouvre les ptcs paralleles de mortahtt et de paludtsme pendant l’htvernage

4 CONCLUSION

L’etude des taux de mortahte et de natahti bruts apparents, been que peu specifiques, fourmt des rtsultats mteressants la methode smvte donne des mdt- cations qualztatzues pour la plamficatton du systeme de soms, pour l’emplacement d’mfrastructures samtaires, notamment pour les sours matemels, et souhgne les differences de rtsques saisonmers selon

Tableau 8 Correlatmns de Spearman entre vanatmns sa~~~~ere~ des taux bruts de mortahte et varlatlons ~a~sonmeres des dlagnostlcs DO& dam les pastes de Sante

Zones/Morbtdlte Flevre et/m Aff resp ualudlsme Dlarrhics awues Dcrmatoloele Roueeole

Plkme l NS * NS NS Plkme amlen ** NS NS NS NS Plkme extension NS NS I NS NS GuedJawaye NS NS . NS NS Plkme lrreguller NS NS NS NS NS

N S -Non s~gnd%xit~f l P -z 0,05, l *P < 0,Ol

1310 GERARD SALEM

la zone gkographlque L’mtCgratlon des donnees d’Etat-Clvll dans les statlstlques de routine de la sltuatlon samtawe semble se Justifier

Des Ctudes complkmentan-es. etude de Id mortahte mfanto-JuvCmle, des taux de mortahtk par classe d’bge notamment n&o-natale et mfanto-Juvenile per- mettralent d’argumenter cette proposition D’autres exploltatlons de ces fichlers sont posslbles telles que l’ktude crolsee des heux de ndlssdnces, de l’ige du d&s et du lieu de rtsldence dans la wile. dans une perspective de recherche sur les mlgratlons et ld locahsatlon dans la vllle, ou des relations entre taux de mortahtk et environnement urbdm

Pour 2tre tout d fait credlbles, ces recherches complkmentalres dowent s’dppuyer sur une etude approfondle des variables ‘fragiles’ telles que la complktude rbelle des fichlers d’Etat Cwl et le calcul de dknommateurs de populdtlon Dans le contexte de crlse que connalssent les vllles afrlcdmes, ccs recherches d’un codt fdible, d Id portee dc projets de Soms de SantC Prlmalres. semblent du plus hdut mtC&

Remer~lementr-Nous remerclons Lorrdme Trudeau, mfor- matlclene du Groupe de Recherche Interdisclphndlre en Sante de I’Umverslte de Montreal, qm nous d aldt dans le traltement mformatlque des donnees, dmsi que F Walt- zenegger, etudlante de demographic d l’umverslte de Mon- treal pour le contours apporte du nettoyage des hchlers et dux traitements mformatlques

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10

II

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