Economic evaluation of prevention of mother – to – child – transmission of HIV/AIDS interventions in developing countries : a systematic review

Les gouvernements mondiaux et les organismes internationaux ont placé une haute priorité dans la prévention de la transmission mère-enfant du VIH. Cependant, bien qu'il y ait eu des progrès énormes rapportés dans des nations industrialisées, la situation dans les pays en voie de développement est encore déplorable; on y constate un grand écart entre l’engagement international pour réduire cette voie de transmission et l'accès aux interventions. Ceci peut être attribué à la situation économique déplorable dans plusieurs pays en voie de développement. Des interventions prioritaires en santé doivent donc être soigneusement sélectionnées afin de maximiser l'utilisation efficace des ressources limitées. L’évaluation économique est un outil efficace qui peut aider des décideurs à identifier quelles stratégies choisir. L'objectif de cette revue systématique est de recenser toutes les études d'évaluation économique existantes qui ont été effectuées dans les pays en voie de développement sur la prévention de la transmission mère-enfant du VIH. Notre revue a retenu 16 articles qui ont répondu aux critères d'inclusion. Nous avons conçu un formulaire pour l’extraction de données, puis nous avons soumis les articles à un contrôle rigoureux de qualité. Nos résultats ont exposé un certain nombre de défauts dans la qualité des études choisies. Nous avons également noté une forte hétérogénéité dans les estimations des paramètres de coût et d'efficacité de base, dans la méthodologie appliquée, ainsi que dans les écarts utilisés dans les analyses de sensibilité. Quelques interventions comportant la thérapie à la zidovudine ou à la nevirapine à court terme se sont avérées rentables, et ont enregistré des valeurs acceptables de coût-utilité. Les résultats des évaluations économiques analysées dans cette revue ont varié sur la base des facteurs suivants : la prévalence du VIH, la classification du pays selon le revenu, les infrastructures disponible, les coûts du personnel, et finalement les coûts des interventions, particulièrement les prix des médicaments.

Bootstrap for panel data models with an application to the evaluation of public policies

Le but de cette thèse est d étendre la théorie du bootstrap aux modèles de données de panel. Les données de panel s obtiennent en observant plusieurs unités statistiques sur plusieurs périodes de temps. Leur double dimension individuelle et temporelle permet de contrôler l 'hétérogénéité non observable entre individus et entre les périodes de temps et donc de faire des études plus riches que les séries chronologiques ou les données en coupe instantanée. L 'avantage du bootstrap est de permettre d obtenir une inférence plus précise que celle avec la théorie asymptotique classique ou une inférence impossible en cas de paramètre de nuisance. La méthode consiste à tirer des échantillons aléatoires qui ressemblent le plus possible à l échantillon d analyse. L 'objet statitstique d intérêt est estimé sur chacun de ses échantillons aléatoires et on utilise l ensemble des valeurs estimées pour faire de l inférence. Il existe dans la littérature certaines application du bootstrap aux données de panels sans justi cation théorique rigoureuse ou sous de fortes hypothèses. Cette thèse propose une méthode de bootstrap plus appropriée aux données de panels. Les trois chapitres analysent sa validité et son application. Le premier chapitre postule un modèle simple avec un seul paramètre et s 'attaque aux propriétés théoriques de l estimateur de la moyenne. Nous montrons que le double rééchantillonnage que nous proposons et qui tient compte à la fois de la dimension individuelle et la dimension temporelle est valide avec ces modèles. Le rééchantillonnage seulement dans la dimension individuelle n est pas valide en présence d hétérogénéité temporelle. Le ré-échantillonnage dans la dimension temporelle n est pas valide en présence d'hétérogénéité individuelle. Le deuxième chapitre étend le précédent au modèle panel de régression. linéaire. Trois types de régresseurs sont considérés : les caractéristiques individuelles, les caractéristiques temporelles et les régresseurs qui évoluent dans le temps et par individu. En utilisant un modèle à erreurs composées doubles, l'estimateur des moindres carrés ordinaires et la méthode de bootstrap des résidus, on montre que le rééchantillonnage dans la seule dimension individuelle est valide pour l'inférence sur les coe¢ cients associés aux régresseurs qui changent uniquement par individu. Le rééchantillonnage dans la dimen- sion temporelle est valide seulement pour le sous vecteur des paramètres associés aux régresseurs qui évoluent uniquement dans le temps. Le double rééchantillonnage est quand à lui est valide pour faire de l inférence pour tout le vecteur des paramètres. Le troisième chapitre re-examine l exercice de l estimateur de différence en di¤érence de Bertrand, Duflo et Mullainathan (2004). Cet estimateur est couramment utilisé dans la littérature pour évaluer l impact de certaines poli- tiques publiques. L exercice empirique utilise des données de panel provenant du Current Population Survey sur le salaire des femmes dans les 50 états des Etats-Unis d Amérique de 1979 à 1999. Des variables de pseudo-interventions publiques au niveau des états sont générées et on s attend à ce que les tests arrivent à la conclusion qu il n y a pas d e¤et de ces politiques placebos sur le salaire des femmes. Bertrand, Du o et Mullainathan (2004) montre que la non-prise en compte de l hétérogénéité et de la dépendance temporelle entraîne d importantes distorsions de niveau de test lorsqu'on évalue l'impact de politiques publiques en utilisant des données de panel. Une des solutions préconisées est d utiliser la méthode de bootstrap. La méthode de double ré-échantillonnage développée dans cette thèse permet de corriger le problème de niveau de test et donc d'évaluer correctement l'impact des politiques publiques.