Lieu du décès au Burkina : influence des caractéristiques sociodémographiques et environnementales

This paper explores the factors associated with the place of death in Burkina Faso, based on mortality data from the Kaya Health and Demographic Surveillance System (Kaya HDSS). A multilevel logistic regression model with random intercept is used to determine the factors associated with the place of death. More than half of the deaths (55%) occur at home. Age, place of residence, distance to the health care centre and cause of death are statistically associated with the place of death. Seniors (50 and over) are more likely to die at home compared to other age grous (66.81 % against 35.9 % for 5-14 years and 44.9 among children under 5 years, p = 0.001). The multivariate results confirm the effect of age, place of residence, living standards quintile and cause of death. The high proportion of deaths occurring at home challenges policy makers in the health care system and calls for programs to adapt the supply of heath care.

Facteurs de risque pour les maladies diarrhéiques chez les enfants à Dakar : une analyse multi-niveaux avec variables latentes

Au Sénégal, les maladies diarrhéiques constituent un fardeau important, qui pèse encore lourdement sur la santé des enfants. Ces maladies sont influencées par un large éventail de facteurs, appartenant à différents niveaux et sphères d'analyse. Cet article analyse ces facteurs de risque et leur rôle relatif dans les maladies diarrhéiques de l'enfant à Dakar. Ce faisant, elle illustre une nouvelle approche pour synthétiser le réseau de ces déterminants. Une analyse en classes latentes (LCA) est d’abord menée, puis les variables latentes ainsi construites sont utilisées comme variables explicatives dans une régression logistique sur trois niveaux. Les résultats confirment que les déterminants des diarrhées chez l'enfant appartiennent aux trois niveaux d'analyse et que les facteurs comportementaux et l'assainissement du quartier jouent un rôle prépondérant. Les résultats illustrent aussi l'utilité des LCA pour synthétiser plusieurs indicateurs, afin de créer une image causale intégrée, tout en utilisant des modèles statistiques parcimonieux.

L’automédication en République Démocratique du Congo : choix ou contrainte ?

Fondé sur l’analyse des données produites par l’enquête « 1-2-3 » de 2012 en République Démocratique du Congo, cet article propose une approche quantitative de l’automédication. Il fait apparaître, le caractère relativement circonscrit de cette pratique dans les déclarations des individus confrontés à un épisode de maladie et tente de rendre compte des choix qui les guident : consulter un professionnel de santé, affirmer recourir à l’automédication, s’abstenir de se soigner ou recourir à l’automédication par défaut. La construction d’un modèle logistique multinomial non-ordonné permet à cet égard de comparer les déterminants de ces décisions, considérées sous la forme d’une double alternative : consulter ou recourir à l’automédication, et, pour ceux qui ne sollicitent pas un professionnel de santé, s’automédiquer ou s’abstenir de toute démarche thérapeutique. L’article pointe ainsi les contraintes (économiques, géographiques, sociales et culturelles) qui pèsent sur ces choix tout en soulignant comment les individus cherchent à s’en affranchir.

Examining underlying determinants of fertility rates in Zambia: Evidence from the 2007 Zambia Demographic and Health Survey

Limited data exits on factors influencing fertility in Zambia. This study examined underlying determinants of fertility patterns and levels in Zambia. Data extracted from the 2007 Zambia Demographic and Health Survey was analysed using bivariate and multivariate logistic regression. Of 7146 women aged 15-49 years, age group 25-29 years experienced the highest prevalence of births (28.5%). Married women accounted for 27% of all births. Women with low education recorded more births (27%) than those with higher education (9.5%) (P<0.001). Fertility was higher among the poorest (28%) compared to the richest (12%) (P<0.001). Though not statistically significant, urban areas recorded more births (25%) than rural areas (15%). Education and wealth significantly influence fertility Zambia. Fertility management strategies should consider these factors and their fertility reducing effects. Improving education and wealth status of women can contribute to fertility reduction, particularly rural women. Lower fertility, with reduced mortality and migration, would provide less pressure on distribution of the limited economic resources of the country.