Construction des indicateurs

Dans cette étude qui porte sur les couples discordants, les données des hommes et femmes sont analysées séparément pour des raisons méthodologiques. Les interprétations des résultats se feront également par fichier.

V. 1.5.1. Variable expliquée ou variable dépendante

La variable dépendante dans ce travail, c’est la sérodiscordance du VIH/sida, qui a été créée à partir du statut sérologique des conjoints tiré du fichier test du sang et d’autres variables se trouvant dans le fichier individuel, notamment le sexe, la situation matrimoniale, l’âge, le numéro de ligne de l’individu dans le ménage.

Le processus de création s’est fait en deux étapes : dans un premier moment, nous avons sélectionné toutes les femmes mariées de 15 à 49 ans vivant avec leurs maris âgés de moins de 50 ans.

Ensuite, nous avons importé le résultat du test du VIH de la femme à partir du fichier résultat du test sanguin.

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Nous avons également procédé de la même manière pour le fichier homme. Grâce donc à toutes ces informations, il a été pour nous facile d’associer l’homme à sa femme et de reconstituer les 2 265 couples.

L’indicateur créé comprend au départ quatre modalités que nous présentons ensuite dans le tableau 26.

➢ couple concordant négatifs : aucun membre ne porte le virus (1) ; ➢ couple concordant positif : les deux partenaires sont séropositifs (2) ; ➢ couple sérodiscordant dont la femme est séropositive (3) ;

➢ couple sérodiscordant dont l’homme est séropositif (4).

Tableau 26 Présentation des modalités de la variable dépendante (couple discordant)

Modalités Effectifs Pourcentages

Homme et femme négatifs (1) 2 138 94,4 Homme et femme positifs (2) 24 1,1 Femme positive, homme négatif (3) 63 2,8 Homme positif, femme négatif (4) 40 1,8

Total 2 265 100

Pour être cohérent dans notre raisonnement, nous avons recodé cette variable en deux modalités :

• couple non-discordant recodé 0, qui comprend les couples concordants négatifs (1) et concordants positifs (2) ;

• couple discordant recodé 1, il prend en compte, les couples dont les femmes sont positives et hommes négatifs (3) et ceux dont les hommes sont positifs et femmes sont négatifs.

Le niveau de la sérodiscordance au Congo est : 𝑐𝑜𝑢𝑝𝑙𝑒 𝑑𝑖𝑠𝑐𝑜𝑟𝑑𝑎𝑛𝑡 = ¹⁰³

2265∗ 100 = 𝟒, 𝟔 % environ 5 %

Où 103 est (n), effectif du phénomène observé et 2 265 (N), le nombre de couples ayant accepté de participer à l’enquête et de faire le prélèvement sanguin.

180 V. 1.5.2. Indicateur du niveau de vie

Pour évaluer l’effet du niveau de vie sur la sérodifférence, nous avons utilisé la variable « niveau de vie » disponible dans le fichier informatique qui comprend cinq modalités que nous avons recodées en trois modalités : « faible », « moyen » et « élevé ».

Figure 31 : Répartition des ménages enquêtés selon le niveau de vie en %

V. 1.5 3. Indicateur de la connaissance des mécanismes de transmission du VIH/sida

Il s’agit d’évaluer le niveau de connaissance des personnes interrogées par rapport au VIH-sida. Pour construire cet indicateur nous nous sommes servis des modalités de réponses erronées sur le VIH, à savoir : la piqûre de moustique, transmet-elle le VIH-sida ? ; le partage de la nourriture avec une personne infectée peut-il donner le sida ?

Après la dichotomisation, nous avons recodé cet indicateur de la manière suivante :

▪ Bonne connaissance : les individus qui répondent négativement aux deux questions ; ▪ Connaissance moyenne : ceux qui répondent par l’affirmatif à l’une des deux questions ;

▪ Mauvaise connaissance : ceux qui répondent par l’affirmatif aux deux questions. 42

20 38

181 V. 1.6. Méthodes d’analyse

Pour l’exploitation, le traitement et l’analyse des données quantitatives nous avons utilisé successivement deux logiciels : Spss pour les analyses univariées, bivariées et (explicatives multivariées) et Spad pour les analyses factorielles en correspondances multiples et des classifications. Les fichiers d’analyses comprennent respectivement 13 variables opérationnelles présentées dans le tableau suivant.

Tableau 27 : Présentation des variables et indicateurs de l'étude

Variables conceptuelles ^Variables

opérationnelles ^Modalités

Situation du couple dans le VIH sérodiscordance du VIH non discordant, discordant

Contexte socioculturel

Milieu de résidence Urbain, rural

Région de résidence ^{Brazzaville, Pointe-Noire, Sud,} Nord

Ethnie Kongo, Téké, M’bochi, Autres

Religion ^{Catholique, Protestant, Réveils,} Autres croyances

Caractéristiques individuelles et économiques

Niveau de vie Faible, moyen, élevé

Âge ^{15-19, 20-24, 25-29, 30-34, 35-39,}

40-44, 45-49.

Niveau d'instruction ^{sans niveau, primaire, secondaire,} supérieur

nombre d'enfants 0 à 2, 3 à 4, 5 et plus Connaissance du VIH/sida et statut

sérologique

mécanismes de

transmissions ^{Bonne, moyenne, mauvaise} connaissance de son

statut

ne connait pas son statut, connait son statut

Comportement sexuel et durée de vie commune

rapport sexuels protégés ^{utilisation du condom, non} utilisation

Nombre de partenaire 1à5, 6 à 10, 11 plus

Nombre d’années ^{0 à 4, 5 à 9, 10 à 14, 15 à 19, 20} plus

Source : Traitement des données de l’ESISC-1 (2009).

Pour cerner cet environnement, les variables opérationnelles, les plus importantes sur lesquelles nous nous appuyons et prises en compte dans des études antérieures sont le multipartenariat, la religion, le niveau d’instruction et le milieu de résidence.

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Nous y avons ajouté, l’ethnie, la région de résidence72 et le niveau de vie afin de voir comment ces variables influencent la sérodiscordance.

Nous estimons que le comportement des individus face à la sérodiscordance varie selon le niveau de vie, la religion, l’ethnie et le milieu dans lequel ils vivent. Il importe de signaler que le choix de la région de résidence au lieu de la variable département se justifie par la faiblesse des effectifs dans certaines zones d’une part et éviter les effets de multicolinéarité d’autres parts.

V. 1.6.1 Analyse descriptive

Dans un premier temps, nous allons procéder à une analyse descriptive, à partir de traitements statistiques univariés, puis de tableaux croisés, ou analyse bivariée, entre les variables indépendantes et la variable dépendante en recourant au test d’indépendance de Khi²73.

Ce test s’applique à partir d’un tableau de contingence entre deux variables qualitatives nominales ou catégorielles. La première étape consiste à définir H 0 qui est une hypothèse d’indépendance que nous allons tester que l’on cherche à rejeter au profit de l’hypothèse alternative H 1, c’est-à-dire les deux variables sont liées ou dépendantes.

À propos du test d’indépendance, c’est le rejet de l’hypothèse nulle qui permet de mettre en évidence une liaison entre les deux variables qualitatives (ordinales ou nominales).

Cette statistique est souvent d’usage dans les études épidémiologiques qu’elles soient de types échantillons représentatifs, cas témoins, ou exposés ou non exposés.

Nous ne devons pas perdre de vue qu’une analyse bivariée permet de rechercher la liaison statistique significative entre deux variables au moyen du Khi². Or, nous savons bien qu’une liaison résulte également de variables cachées (une liaison fallacieuse), ce qui nous conduira à une analyse explicative (multidimensionnelle) pour la détermination des causes ou facteurs associés à la sérodifférence, car la corrélation n’est pas la causalité. Aussi, il convient de

72 Selon la nomenclature de l’Institut national de la statistique, la variable région de résidence (SREG) comprend quatre modalités : Brazzaville et Pointe noire les deux principales villes respectivement capitales politique et économique ; le Sud qui comprend les départements du pool, de la Bouenza, la Lékoumou le Niari et le Kouilou ; le Nord avec les plateaux, la cuvette, la cuvette-Ouest, la sangha et la Likouala.

73 Le khi² est une statistique qui permet de mesure le degré d’association entre deux variables qualitatives et le seuil de signification désigne la marge d’erreur. Elle peut être de 0,01 c’est-à-dire 1 %, 0,05, 5 %, ou 0,10 qui est 10 %.

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souligner que dans le cadre des analyses descriptives multivariées, nous aurons à réaliser une analyse des correspondances multiples (AFCM), suivie d’une analyse des classifications pour dégager une typologie des couples sérodifférents au Congo.

V. 1.6.2. Analyse explicative

Elle va s’appuyer sur le modèle de régression logistique qui semble approprié à ce genre de recherches. Certes, la sérodiscordance est un phénomène rare statistiquement parlant (4,6 %) ce qui ne devrait pas empêcher d’utiliser ce modèle qui est très courant en épidémiologie même pour les cas rares. Par exemple, elle a été utilisée dans l’étude sur Baseline risk factors that predict the development of open-angle glaucoma in a population : the los angeles latino eye study publiée dans le journal américain ophthalmology et cité par El. Sanharawi et al. (2013).

Cette étude consistait à déterminer les facteurs à risque de glaucome à angle ouvert chez 3 772 patients dont 87 avaient développés la pathologie pendant les quatre ans d’étude soit 2,3 % (El Sanharawi et Naudet, 2013) . Une proportion faible comparée à celle des couples discordants au Congo environ 5 %.

La régression logistique est donc appropriée, et permet de décrire les relations entre la variable dépendante qualitative et dichotomique (sérologie discordante) avec les autres variables de l’étude pour tester l’hypothèse de travail.

Elle s’appuie sur la méthode de maximum de vraisemblance pour estimer les paramètres du modèle. Cette méthode est essentiellement probabiliste, elle fournit des coefficients de régression βi à partir desquels on calcule les rapports de cotes (odds ratio).

Yi= oui si le couple i est discordant pendant l’enquête, non si i n’est pas discordant au moment de l’enquête. Le niveau de la sérodiscordance est égale à :

sérodiscordant =Pr (Y=1) = P

Y= couple discordant au moment de l’enquête.

Ln p p − 1 ^{= bo+b1 X1+b2 conlutte +… +bpXp} P p − 1 ⁼ e ^{(b 0 +b}1X₁+bpX p)

184 odds e e p p = bjX_J = b = −

1 ^{Ratio = rapport de chances}

Ratio = rapport de chances.

Un rapport de cotes plus grand que 1 (le coefficient de la modalité de référence), signifie que la probabilité est grande qu’un couple soit discordant et un rapport de côte inférieur à 1 signifie une probabilité plus faible que le couple soit discordant. La stratégie d’analyse adoptée est une procédure pas à pas. Trois modèles caractérisent les interprétations des résultats multivariés dont les variables indépendantes sont introduites par bloc.

Le modèle de base comporte uniquement les variables relatives aux principales caractéristiques individuelles des partenaires.

À ce modèle de base, sont ajoutées dans la seconde étape les variables socioculturelles, ce qui constitue le modèle 2.

La dernière étape, notée modèle 3, se caractérise par l’ajout au modèle 2 de nouvelles variables relatives aux connaissances des mécanismes de transmissions du SIDA. Cette procédure, pas à pas, a pour objectif de faire ressortir les effets nets sur la variable dépendante des autres variables quand on introduit de nouvelles variables explicatives.

Comment interprète-t-on les résultats ?

L’interprétation porte sur deux séries d’éléments : la validité et la vraisemblance du modèle d’une part, et les influences respectives des variables explicatives sur la variable expliquée d’autre part.

La vraisemblance du modèle s’apprécie à l’aide de la statistique du Khi² rattachée dont la significativité renseigne sur la corrélation entre la ou les variables explicatives et la variable dépendante (à expliquer).

Le seuil de significativité retenu dans ce travail s’étend de 1 % à 10 %, compte tenu de la nature des données disponibles. Le degré d’adéquation du modèle est donné par le coefficient de détermination appelé aussi pseudo R².

Celui-ci permet d’apprécier le pouvoir prédictif du modèle en donnant la contribution de ce dernier dans l’explication du phénomène observé (la part expliquée par le modèle).

185

L’interprétation de l’inverse de l’exponentiel du coefficient Bj (1/eBj) se fait en le comparant à la valeur attendue de la modalité de référence (1). Lorsque l’inverse de l’exponentiel du coefficients Bj (1/eBj) > 1, la modalité j a plus de risques ou de chances d’observer le phénomène étudié (sérodiscordance) que la modalité de référence.

À l’opposé, lorsque l’inverse de l’exponentiel des coefficients Bj (1/eBj) < 1, la modalité j a 1-(1/eBj) signifie moins de risques en (pourcentage) d’observer le phénomène que la modalité de référence.

Par exemple, pour le niveau de vie, si la modalité de référence est « élevé » et que les odds ratios sont respectivement 2,5 et 0,3 pour la modalité « faible » et la modalité « moyen ». On interprétera ces résultats comme suit : comparés, aux couples dont le niveau de vie du ménage est élevé, ceux ayant un niveau de vie faible courent 2,5 fois plus de risques (ou chances) de sérodiscordance.

En revanche, par rapport aux couples ayant un niveau de vie élevé, ceux du niveau moyen ont 70 % [(1- 0,3) *100] moins de chance de sérodiscordance.

Dans le cadre de ce travail, deux fichiers sont utilisés (homme, femme), et les analyses se font simultanément en rapport avec chaque thématique. Une variable est considérée comme facteur explicatif de la sérodiscordance, lorsque dans l’un des cas (homme ou femme), elle est associée au phénomène étudié. Il en est de même pour la vérification de l’hypothèse de recherche.