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Laboratoire de Statistique
Appliquée à l’Analyse et la
Recherche en Economie
Rapport de stage
Réalisé par : Mlle Rajae TOUZANI
Master 2 Economie de la santé dans
les pays en développement et en
transition (CERDI)
Encadré par : Pr. Fouzi MOURJI Co-encadré par : Pr. El ALAOUI FARIS Mustapha
Directeur de LASAARE Chef du service de neurologie à l’hôpital des spécialités
Professeur à l’Université Hassan II Professeur à l’Université de Rabat-Souissi
Casablanca Rabat
Lieu du stage : Casablanca (MAROC)
Dates : du 16/07/2012 au 02/11/2012
2
Remerciements
3
Remerciements
Je tiens à remercier tout particulièrement et à témoigner toute ma
reconnaissance à mon tuteur de stage Monsieur Fouzi MOURJI, pour le temps
qu’il m’a consacré tout au long de mon stage au sein du LASAARE.
Je remercie vivement le Professeur El Alaoui FARIS , chef du service de
neurologie à l’hôpital des spécialités de Rabat, pour les conseils qu’il m’a donné
lors des différents suivis.
Le projet AVC a bénéficié du soutien de l’Académie Hassan II des sciences
et techniques, que je tiens à remercier pour avoir autorisé l’accès aux données de
cette enquête.
Merci à Souad pour son accueil sympathique.
Que ceux que je n’ai pas cités, trouvent ici l’expression de mon sincère
remerciement et respect.
4
LISTE DES FIGURES
Figure 1: Les maladies à risque et le milieu de résidence ........................................................................................ 21
Figure 2: La distribution du niveau d'éducation ....................................................................................................... 33
Figure 3: La gravité de l'handicap selon l'âge .......................................................................................................... 43
Figure 4: La gravité de l'handicap selon le sexe ....................................................................................................... 44
Figure 5: L'handicap et la couverture sociale selon le milieu de la résidence .......................................................... 45
Figure 6: La présence de l'HTA et la gravité de l'handicap ...................................................................................... 46
LISTE DES TABLEAUX
Tableau 1: Prévalence des maladies ......................................................................................................................... 18
Tableau 2: Prévalence des maladies à risque selon les tranches d'âges .................................................................... 19
Tableau 3 : Prévalence des maladies à risque selon les tranches d'âges de 5 ans ..................................................... 19
Tableau 4: Prévalence des maladies à risque selon le sexe ...................................................................................... 20
Tableau 5: Les maladies à risque et le niveau scolaire ............................................................................................. 22
Tableau 6: les maladies à risque selon le sexe et le niveau d'éducation ................................................................... 23
Tableau 7: Prévalence des MAR selon le comportement ......................................................................................... 24
Tableau 8: Prévalence de l'AVC selon les MAR ..................................................................................................... 25
Tableau 9: Prévalence de l'AVC selon la présence de deux MAR ........................................................................... 26
Tableau 10: Test de Wald ........................................................................................................................................ 28
Tableau 11: Tableau de contingence ........................................................................................................................ 29
Tableau 12: Résultats de la régression avec Logit simple ........................................................................................ 31
Tableau 13: Resultats des EM .................................................................................................................................. 35
Tableau 14: Résultats des rapports de cotes ............................................................................................................. 38
Tableau 15: Fréquences des individus qui ont un handicap sévère selon le sexe et le niveau d’éducation .............. 44
Tableau 16: La gravité de l'handicap selon le milieu de résidence .......................................................................... 45
5
Sommaire
Liste des figures .......................................................................................................................................... 4
Liste des tableaux ....................................................................................................................................... 4
Lieu du stage ..................................................................................................................................... 6
Introduction ....................................................................................................................................... 8
Chapitre I : Les déterminants socio-économiques et comportementaux de
la survenue des maladies à risque d’avc. .................................................................. 12
Section I : revue de la littérature et présentation de la base de données ........................................... 12
I.1. les enseignements de la revue des écrits .................................................................................. 12
I.2 La présentation de la base de données et de la population étudiée .......................................... 16
Section II: Modélisation des maladies à risque AVC ............................................................................ 18
II. 1 Les enseignements de l’analyse bi-variée ................................................................................. 18
II.2. Présentation des modèles et analyse des résultats .................................................................. 27
Conclusion chapitre I ............................................................................................................................ 39
Chapitre II : l’impact des facteurs à risque sur la gravité des
séquelles de l'AVC ....................................................................................................................... 40
Section I : Aspects théoriques et méthodes d’évaluation .................................................................... 40
I.1 Revue des écrits sur les séquelles inhérentes aux AVC ............................................................... 40
I.2.L’évaluation des séquelles ........................................................................................................... 41
Section II : Les déterminants aggravant le risque d’handicap d’un AVC : applications sur les données
recueillies.............................................................................................................................................. 42
II.1. L’effet des variables démographiques sur la gravité de l’handicap .......................................... 43
II.2. L’effet des variables socio-économiques sur la gravité de l’handicap ...................................... 44
II.3. L’effet des antécédents médicaux ............................................................................................. 46
Conclusion chapitre II ........................................................................................................................... 47
Conclusion générale ................................................................................................................................. 48
Bibliographie ................................................................................................................................... 50
Annexes ................................................................................................................................................. 53
6
LIEU DU STAGE
Le Laboratoire de Statistique Appliquée à l’Analyse et la Recherche en Economie
« LASAARE » est une association créée en 1995, à l’initiative de Fouzi MOURJI, professeur
à la faculté des sciences juridiques, économiques et sociales à l’Université HASSAN II –
Casablanca.
C’est une structure d’accueil de stagiaires, chercheurs et doctorants souhaitant
s’intéresser aux questions relatives au développement.
Les chercheurs associés au LASAARE proviennent du corps enseignant de la Faculté des
Sciences Juridiques, Economiques et Sociales de l’Université Hassan II – Casablanca, et
d’autres institutions. Il s’agit d’anciens stagiaires/doctorants qui y ont travaillé. Une gérante
assure la permanence et se consacre aux activités du centre pour une partie importante de son
temps, elle est salariée de DIS (société de Droit privé marocain), dont le LASAARE partage les
locaux.
Le LASAARE entretient un partenariat avec plusieurs institutions : le département de
sciences économiques de l’Université de Montréal, le service de neurologie de l’Hôpital de
spécialités (Université Mohamed V Rabat-Agdal), le CERDI (Université d’Auvergne), Paris I à
travers le TEAM aujourd’hui le Centre Economique de la Sorbonne (CES), Paris 12 (Val de
Marne), le GATE (Université de Lyon 2), le CARE (Université de Rouen) le ScEspi (Rome)…
Le LASAARE accueille fréquemment des étudiants de ces centres.
Les travaux réalisés au sein du laboratoire concernent le fonctionnement du secteur
informel et les conditions de son financement, mais aussi les réformes du système financier
marocain, la microfinance ainsi que l’analyse de l’impact des programmes de microcrédit. Ils
portent également sur la dynamique du système productif dans un univers de libéralisation
commerciale et financière, sur les déterminants et implications des mouvements migratoires
internationaux, sur les déterminants de la pauvreté, sa dynamique et répartition territoriale… Ils
portent enfin sur des études en économie de la santé.
Mon stage s’est déroulé sur une période de trois mois et deux semaines, du 15 Juillet au
2 novembre 2012 au sein du LASAARE. Je me suis intéressée dans un premier temps à
effectuer un Logit multinomial pour traiter la question des déterminants qui impactent sur le
type de consultation (médecin, herboriste, fkih...). Cependant, bien que les modalités soient
7
bien exclusives, la fréquence de certaines d’entre elles est très faible (88% des malades
consultent un médecin)1. La variabilité est donc faible et les résultats risquent de perde en
significativité.
J’ai donc laissé de côté cette question, pour m’intéresser plutôt aux maladies à risque d’AVC et
analyser les séquelles provoquées par un AVC.
1 En annexe les premiers tableaux effectués dans ce sens.
8
INTRODUCTION
Les maladies non transmissibles (MNT) sont les principales causes de décès aujourd’hui
et sont en augmentation, comme l’indique l’Organisation Mondiale de la Santé dans son
rapport sur la situation mondiale des MNT. Les maladies chroniques étaient auparavant le
problème de santé majeur dans les pays à revenu élevé alors que les pays à revenu faible et
intermédiaire se préoccupaient des maladies transmissibles. Mais les changements socio-
économiques de ces pays ont changé la tendance. Selon les données de l’OMS, 80% des décès
par MNT se produisent dans les pays à revenu faible ou intermédiaire.
Sur les 57 millions de décès qui se sont produits dans le monde en 2008, 36 millions, soit près
des deux tiers, étaient dus aux MNT, principalement les maladies cardiovasculaires, les
cancers, le diabète et les pneumopathies chroniques. Le Dr Margaret Chan « Directeur
général de l’OMS », estime que les MNT portent un double coup au développement,
provoquant des milliards de dollars de pertes pour le revenu national, et entraînent chaque
année des millions de personnes au-dessous du seuil de pauvreté2.
Les maladies cardio-vasculaires sont responsables de la plupart des décès par MNT (17
millions de personnes chaque année), suivies par le cancer (7,6 millions), les maladies
respiratoires (4,2 millions) et le diabète (1,3 million). Selon l’OMS, ces maladies ont tous les
mêmes facteurs de risque comportementaux : le tabagisme, l’usage nocif de l’alcool et une
alimentation déséquilibrée.
Le Maroc a réalisé des avancées remarquables dans le domaine sanitaire. Depuis son
indépendance, il a déployé des efforts pour améliorer la santé de la population. L’amélioration
de l’état de santé de la population grâce à la disparition de certaines épidémies (Poliomyélite,
Diphtérie, Tétanos néonatal, Rougeole, Trachome, Paludisme, Bilharziose) et la généralisation
de la campagne vaccinale (95% de la population en 1996)3 n’ont pas aidé à faire avancer les
indicateurs sanitaires. En effet, la santé au Maroc présente encore des indicateurs alarmants
avec un taux de mortalité maternelle (TMM) de 227 pour 100.000 naissances vivantes, un
taux de mortalité infantiles (TMI) de 40 pour 1000 ainsi qu’une couverture médicale ne
dépassant pas les 30% de la population4.
2 Selon le rapport de la situation mondiale des maladies non transmissibles, OMS 2010. 3 Selon le rapport du ministère de la santé « stratégie 2008/2012 » 4 Des chiffres du ministère de la santé 2009
9
Trois des huit objectifs du millénaire pour le développement (OMD) sont destinés à la
santé :
- OMD 4 : Réduire la mortalité des enfants de moins de cinq ans
- OMD 5 : Améliorer la santé maternelle
- OMD 6 : Combattre le VIH/ SIDA, le paludisme et la tuberculose
Et à l’approche de la date butoir (2015), le Maroc se voit loin dans la réalisation des OMD en
matière de santé. Ces derniers, sont en lien avec l’augmentation de l’épidémie des maladies non
transmissibles (MNT) dues aux facteurs de la transition économique, l’urbanisation rapide et le
mode de vie non sain. Les effets socio-économiques des MNT freinent aussi la réalisation des
OMD qui ciblent les déterminants sociaux, tels que l’éducation pour tous et l’élimination de la
pauvreté.
Le royaume du Maroc est parmi les pays qui ont subi une transition épidémiologique avec un
intérêt particulier aux maladies chroniques. Cette transition est due à une modification dans
l’âge de la population, des changements de style de vie (accroissement de la consommation du
tabac, de l’alcool, diminution dans l’activité physique) ce qui tend à accroître la prévalence des
facteurs de risques et donc le risque de survenue d’un AVC5.
On enregistre donc une augmentation dans les personnes souffrant de facteurs de risques
cardiovasculaire, plus de 33% des marocains sont hypertendus, 29% ont un taux de cholestérol
élevé et plus de 13% de la population sont obèses. Les MNT deviennent donc un problème
majeur de la santé publique.
L’AVC est l’une des MNT constituant un problème de santé publique. Le nombre de
personnes souffrant d’accident vasculaire, est en augmentation parallèlement que le
vieillissement de la population.
L’OMS définit l’AVC comme « un trouble focal aigu du système nerveux central d’origine
vasculaire ». Il correspond à un arrêt brutal de la circulation sanguine au niveau du cerveau, qui
est dû soit à un caillot situé directement dans l’artère soit à une hémorragie en sorte de rupture
de parois du vaisseau. A l’origine de cette pathologie, on trouve une perturbation de
l’irrigation sanguine du cerveau, dont quelques cellules meurent en manque d’oxygène et autres
composantes essentielles.
5 Le rapport « Le logement comme déterminant socio-économique du risque d'accident vasculaire cérébral au Maroc » BAGLIONE
et ENGELS, Mai 2011, CERDI
10
L’AVC est aussi la première cause d’handicap à l’âge adulte, la deuxième cause de démence et
la troisième cause de mortalité. Il est donc clair que cette maladie constitue un lourd fardeau
humain, surtout financier.
La raison de la survenue d’un AVC est liée à divers facteurs de risque. Ces derniers
représentent des variables associées à la probabilité de la survenue d’une maladie. Un facteur
de risque peut être modifiable par des interventions cliniques, épidémiologiques et/ou
écologiques ou bien non modifiable.
Risques non évitables. Il s’agit principalement de :
- L’âge
- Le sexe
- Les antécédents familiaux
Risques évitables. On identifie des éléments de comportement de la vie courante
déclenchant ou aggravant la survenue de l’AVC. Parmi ces comportements :
- Les maladies à grand risque : HTA, diabète, maladies cardiaques
- Le tabac
- L’alcool
- Le surpoids
Pour le Maroc, il existe une enquête exhaustive qui étudie la prévalence et l’incidence
sur des données de plus de 60 000 individus résident en milieu urbain et rural, avec
informations sur leurs caractéristiques socioéconomiques, comportementales (hygiène de vie)
et de morbidité. Cette base a donné lieu à plusieurs travaux sur la prévalence (Louis Faye
(2009), Hazzami (2009), et Sebgo (2009)) qui ont appliqué des outils de statistique descriptive
et de l’économétrie (notamment le probit). Outre la mesure prenant en compte la normalisation,
ils ont mis en exergue les facteurs qui aggravent le risque AVC. Florian Léon (2011) a recouru
à la méthode des groupes appariés et a pu parvenir à des résultats complémentaires des
précédents. Etant donné la faible fréquence des AVC, il a pu styliser, notamment par référence
aux variables relatives au régime alimentaire.
Notre travail portera sur deux aspects en amont et en aval des AVC. Nous étudierons
d’un côté les déterminants socioéconomiques et comportementaux des maladies qui agissent
sur le risque AVC (en particulier l’HTA, les maladies cardiaques et le diabète) ; de l’autre nous
11
analyserons la gravité des handicaps inhérents aux AVC. Nous tenterons d’apprécier l’effet des
variables démographiques, à côté des variables précitées.
Ainsi le premier chapitre va être consacré à l'effet des diverses variables qui
caractérisent les individus sur le risque qu'ils contractent une maladie à risque AVC.
Dans le deuxième chapitre, nous restreignons l'analyse à l'échantillon des personnes ayant subi
un AVC (127 cas), et nous étudions la gravité des séquelles qu'elles en gardent. Nous
analyserons par exemple, si l'âge, l'éducation ou encore certains comportements ont un impact
sur la gravité des handicaps que connaitront les individus.
12
CHAPITRE I : LES DETERMINANTS SOCIO-
ECONOMIQUES ET COMPORTEMENTAUX DE LA
SURVENUE DES MALADIES A RISQUE D’AVC.
Plusieurs études ont déjà traité la relation qui existe entre le statut socio-économique, le
comportement individuel et l’état de santé des individus. Cette relation diffère d’une MNT à
l’autre, ce qui est le cas pour l’HTA, le diabète et les maladies cardiaques. Concernant ces
maladies, que nous allons traiter dans notre étude, l’augmentation du revenu se traduit
directement par un changement de style de vie et d’alimentation. Ce nouveau mode de vie (ex:
forte consommation de protéines animales) accroit le risque d’HTA et de diabète.
Nous allons présenter dans la section qui suit, les résultats de certaines études qui se sont
intéressées, d’une part, à la relation entre les déterminants socio-économiques et les maladies à
risques d’AVC. D’autre part, les déterminants comportementaux et les facteurs médicaux
évitables de l’AVC. Puis dans la deuxième section, nous allons présenter la base de données
utilisée dans l’étude.
SECTION I : REVUE DE LA LITTERAT URE ET PRESENTATION DE LA BASE DE
DONNEES
I.1. LES EN S EIGNEMEN T S DE LA REVUE DES ECRI TS
I .1.1 . L’H Y P E R T E N S I O N A R T E R I E L L E « HTA »
Une personne est considérée comme hypertendue si sa pression artérielle systolique
(qui correspond à la pression du sang au moment où le cœur se contracte (systole) et propulse
le sang dans les artères et vers les poumons à partir de l’aorte et de l’artère pulmonaire)
atteignait 140 mm Hg et/ou si sa pression artérielle diastolique (qui correspond à la pression du
sang au moment où les cavités ventriculaires se dilatent (diastole) pour recevoir le sang arrivant
dans les oreillettes par les veines caves et les veines pulmonaires) atteignait 90 mm Hg6.
L’HTA est une pathologie à part entière qui affecte principalement le cerveau, le cœur
et les reins. Selon l’OMS, elle vient en deuxième position, après le tabagisme et avant
l’alcoolisme, sur la liste des facteurs diminuant le nombre d’années de vie en bonne santé.
L’hypertension artérielle est un des facteurs de risque majeurs d’événement vasculaire (AVC
6 Selon les critères de la classification de l’OMS de 1999.
13
en particulier) car ils sont linéairement corrélés au niveau de pression artérielle. Certains
éléments comme le stress, le tabagisme, la consommation de café, des apports faibles en
calcium et magnésium peuvent favoriser l’hypertension. Cette affection cardio-vasculaire
augmente la morbidité et la mortalité et elle la diminue avec un bon suivi du traitement
(Marmot M. et al. ,1993).
La lutte contre l’HTA diminuerait de façon significative le risque de survenue d’évènements
cardio-vasculaires (Arveux I. et al. ,2002). Et d’après Collins R. et al. (1990), une baisse de la
pression artérielle systolique de 6 mm Hg entraînerait une diminution parallèle de 40 % du
risque d’AVC et de 15 % celui des attaques cardiaques. Donc pour prévenir les AVC et lutter
contre les maladies cardio-vasculaires, au niveau de la population, il faut réagir sur l’exposition
au risque et enregistrer une baisse dans l’incidence des maladies à risques dont l’HTA.
L’étude MONICA (MONItoring of trends and determinants of CArdiovascular
diseases) coordonnée par l’OMS a été réalisée dans 21 pays (38 populations) en 1985. En
France, la première enquête de population, en lien avec cette grande étude, a été effectuée entre
1985 et 1987 pour mesurer les facteurs de risques cardio-vasculaires en Haute-Garonne, dans le
Bas-Rhin et dans la région de Lille. Un peu plus tard (2005 à 2007), une seconde enquête de
population a été réalisée pour effectuer les mêmes évaluations. Cette étude porte le nom de
« Mona Lisa » dont les participants étaient âgés entre 35 et 74 ans (4 825 personnes). Il a été
conclu que la prévalence de l’HTA, en France, est plus élevée chez les hommes que chez les
femmes (47% contre 35 %). Elle augmente avec l’âge. Cette étude a aussi démontré, que la
prévalence de l’HTA est plus importante dans la classe d’âge la plus élevée (65-74 ans) que
chez les plus jeunes (80% contre 24%).
Selon une étude réalisée au Congo par le ministère de la santé en collaboration avec l’OMS
(2004)7, la fréquence de l’HTA augmente avec l’âge sans différence de sexe. Ce résultat a été
confirmé par Tazi M. et al. (2009)8 dans son étude réalisée sur la population marocaine. Il a
démontré que le risque d’hypertension est plus élevé chez les personnes diabétiques et ceux
vivant en milieu rural. Soulignant, à partir des données de l’enquête nationale marocaine de
2000, que la consommation de fruits frais et de poisson par semaine associée à une marche
hebdomadaire de quelques minutes (30 à 60 minutes) diminuent le risque d’hypertension.
7 Suite à une étude préliminaire réalisée en 1980 en milieu rural Congolais où la prévalence de l’HTA était de 14,96%. 8 D’après “Risk factors for hypertension among the adult Moroccan population”, étude publiée dans l’Eastern Mediterranean
Health Journal, Vol. 15, No. 4, 2009
14
I .1.2 . L E D I A B E T E
Le diabète est une maladie métabolique non transmissible et l’un des facteurs évitables
de l’AVC. Dans le langage commun, le terme diabète se rapporte au diabète sucré, il
représente un dysfonctionnement du système de régulation de la glycémie et peut avoir des
causes diverses, exemples « sécrétion d'insuline, réponse à l'insuline… ». L’insuline est une
hormone qui régule la concentration de sucre dans le sang. L’hyperglycémie, ou concentration
sanguine élevée de sucre, est un effet fréquent du diabète non contrôlé qui conduit avec le
temps à des atteintes graves de nombreux systèmes organiques, plus particulièrement des nerfs
et des vaisseaux sanguins. Le diabète se présente sous plusieurs formes : le diabète de type 1 ou
de type 2 et le diabète gestationnel. Le statut de diabétique est défini par une glycémie
capillaire à jeun supérieure à 1,26 g/l dans le plasma.
Cette maladie dite de « civilisation » est l’exemple de la maladie chronique du monde
moderne mais touche aussi les populations défavorisées. Toutes les études mettent en évidence
la forte progression de la prévalence du diabète dans le monde, et en particulier dans les pays
nouvellement industrialisés et les pays en voie de développement. Les facteurs de risque
principaux de développement d’un diabète sont relativement connus et comprennent : l’âge,
l’excès pondéral, une histoire familiale de diabète et l’inactivité physique (Wild, 2004). Il est
important de mentionner que l’histoire familiale constitue un facteur particulièrement important
et que la glycémie à jeun sera d’autant plus élevée qu’il y aura de parents affectés. Ainsi que
dans certains groupes sociaux, la tendance va vers la hausse de la prévalence du diabète
(Barceló A. et al, 2001).
Jeandel C9.dans son étude a démontré qu’un contrôle glycémique authentifié par une
hémoglobine glyquée inférieure à 7% permet de retarder la survenue des complications
vasculaires, cardiaques, rénales, oculaire et améliore l’espérance de vie des diabétiques.
L’occidentalisation des pays en transition épidémiologique (le cas du Maroc) est
comprise comme un changement brutal des modes de vie qui sont sensibles dans les domaines
de la production, de l’alimentation et d’habitat. Il s’agit d’un passage d’une mutation socio-
économique qui « occidentalise » les modes de vie, qui peut être interprétée comme une
acculturation (Imbert, 2008). Une étude réalisée sur des travailleurs salariés des Antilles-
Guyane a démontré le lien qui existe entre le diabète et l’obésité. La présence d’obésité accroît
9 Support « Prévention et vieillissement disponible sur http://www.lc-maillard.org/geriatrie_jeandel.htm
15
le risque de contracter le diabète, sexe confondu10
. Le risque d’être diabétique est multiplié par
2,4 lors de la présence d’une surcharge pondérale. Donc la mauvaise alimentation et le mauvais
comportement individuel, du au mode de vie « occidental » impactent fortement sur
l’apparition du diabète. Aussi le niveau socio-économique. Papoz L. et al. (2002) a écrit sur ce
sujet, en expliquant que la prévalence du diabète est très élevée chez les personnes de niveau
socio-économiques moins favorisé. Ainsi que les personnes diabétiques habitent plus dans les
régions économiquement moins favorables que d’autres.
I .1.3 . L E S M A L A D I E S C A R D I A Q U E S
Les maladies cardiaques représentent l’ensemble de maladies qui touchent les cavités
cardiaques, les valvules, le muscle cardiaque et l’enveloppe externe ainsi que les artères du
cœur. En raison du rétrécissement, le muscle cardiaque ne reçoit pas suffisamment d’oxygène
ce qui déclenche une crise cardiaque. Celle-ci est connue dans le domaine médical sous le nom
d’infarctus du myocarde (IM). D’après Poirier et al. (2003)11 la maladie coronarienne va
devenir la pathologie numéro un en 2020.
Les crises cardiaques représentent l’une des principales causes de décès tant pour les
hommes que pour les femmes. Un grand nombre de ces décès pourraient être prévenus, étant
donné que l'on peut agir sur certains des facteurs de risque de cette maladie12.
Parmi ces facteurs de risque que l'on peut contrôler, on retrouve la pression artérielle élevée, un
taux de cholestérol élevé, et le diabète de type 2. Il existe d'autres facteurs, associés au mode de
vie comme le tabagisme, l'obésité, la consommation excessive d'alcool et l'inactivité physique.
Même si les traitements médicaux des maladies cardiaques ont fait beaucoup de progrès, la
réduction des facteurs de risque reste la principale façon de prévenir la maladie et les décès
associés. Donc la cessation du tabagisme par exemple prévient et réduit la maladie cardiaque et
les AVC (Davies A.M.R., 1990).
Il est toutefois important d’agir sur les facteurs de risque modifiables comme l’obésité. En
conséquence, celle-ci devrait être considérée en tant que facteur majeur pour la maladie
cardiaque. Sachant qu’un indice de masse corporelle « IMC » élevé augmente le risque
d’infarctus du myocarde, d’insuffisance coronarienne et de mort subite (Poirier P. et al ; 2003).
M. Apfelbaum (1994)13 précise dont son étude sur les comportements alimentaires qu’une
diminution dans le taux de cholestérol sanguin diminue le risque de maladie coronarienne et
10 Suite à une étude réalisée par Jocelyn INAMO pour l’obtention de doctorat « Aspects Epidémiologiques de l'Hypertension
Artérielle aux Antilles-Guyane » Université de Toulouse, 2008. 11 Article “Obésité et maladies cardiovasculaires” de Médecine sciences, Volume 19, Numéro 10, Octobre 2003, p 943-949 12 The World Health Report 2002: Reducing risks, promoting healthy life. World Health Organization. 13 Article publié dans la revue au « Nom de la science » N° 149, 1994
16
augmente ainsi, en fin de compte, l’espérance de vie. Dans le domaine de l’épidémiologie
nutritionnelle, Ancel Keys, le fondateur de cette discipline, a d’abord constaté qu’avant dans les
pays du tiers monde, l’alimentation était à la fois maigre et très pauvre en graisses d’origine
animale. Le taux de cholestérol sanguin était donc bas, et la morbidité (ainsi que la mortalité)
coronarienne était très basse; et qu’aux États-Unis, la consommation de lipides était forte (40 %
des calories totales); le taux moyen de cholestérol sanguin était très élevé et la maladie
coronarienne était la première cause de mortalité, comptant pour plus de 30% de la mortalité
globale. D’ où il a été tiré ce raisonnement simple et convaincant : le cholestérol alimentaire et
les graisses saturées alimentaires sont les causes du taux de cholestérol élevé, et celui-ci à son
tour constitue la cause des maladies cardiaques.
D’après les différents écrits traitant ce sujet, il est clair que les déterminants socio-
économiques et comportementaux peuvent déterminer la probabilité d’avoir un ou plusieurs
facteurs de risques d’AVC. Nous retenons les variables qui nous semblent, d’après la lecture
des écrits, pertinentes. L’âge qui apparaît comme la première cause de la survenance des MNT,
dont les maladies à risque que nous traitons ici. Le niveau socioéconomique, que nous allons le
mesurer par le niveau d’éducation des individus. Comme facteur de risque, nous soulignons
l’hygiène de vie (pratique du sport et le tabagisme) ainsi que les antécédents médicaux
(présence d’autres maladies à risque). (cf. section 2)
I.2 LA PR ES ENT ATION DE LA BA SE DE DO NN EES ET DE LA PO PULATIO N ET UDI EE
I .2.1 . L’E N Q U E T E E P I D E M I O L O G I Q U E D E S AVC A U MA R O C
Nous allons utiliser dans notre étude les données recueillies auprès d'une vaste enquête
démographique dans les régions du Grand Casablanca et Rabat-Salé entre Novembre 2008 -
Avril 2009. Le but de l’enquête était de recueillir des données sur la prévalence de l'AVC et les
facteurs de risque liés à l'AVC au Maroc, tant dans le milieu urbain que rural.
13.279 ménages marocains (60.031 personnes)14 ont été choisis dans une enquête porte-à-porte
à travers l'utilisation d'un questionnaire. La première partie du questionnaire comprenait des
questions relatives aux caractéristiques du logement et d'alimentation de chaque ménage.
Deuxième partie portait sur les caractéristiques sociodémographiques (sexe, âge, éducation,
etc.), les habitudes de vie (nutrition, sport, tabagisme, etc.), la présence de maladies et le type
de suivi de l’état de santé de la personne malade (type de consultation ...). La troisième partie
14 Suite à une comparaison de la population échantillonnée à la population totale marocaine il a été conclu que l'échantillon est
représentatif en ce qui concerne les critères démographiques et socio-économiques.
17
du questionnaire vise à identifier d'éventuelles victimes d'AVC et aussi les ménages où une
personne est morte d'un accident vasculaire cérébral.
L'enquête a été menée à la suite de deux étapes successives: d'abord, les enquêteurs
formés ont recueilli les caractéristiques du ménage ainsi que le dépistage préliminaire des
antécédents d'AVC. D'autre part, les cas présumés d’avoir eu un AVC ont encore été étudiés
par une équipe de neurologues pour confirmer le diagnostic en utilisant une autopsie verbale
spécifique.
Les patients ont été considérés comme hypertendus par la confirmation d’examens cliniques ou
par l’existence d’un traitement antihypertenseur. Un diabétique était retenu en cas de traitement
antidiabétique ou par l’existence d’une glycémie à jeun anormale.
I .2.2 . L E S P R I N C I P A L E S C A R A C T E R I S T I Q U E S D E L A P O P U L A T I O N D E L ’E C H A N T I L L O N
Comme nous l’avons mentionné plus haut, la base est composée de 13 279 ménages
(60 031 individus), dont 127 cas ont eu un AVC. Ainsi que 2 837 souffrent d’HTA, 1 773 ont le
diabète et 2 153 personnes ont le rhumatisme. 1 148 individus sont plutôt atteints des maladies
cardiaques. Plus de 96% des personnes qui ont l’une des maladies à risque d’AVC consultent le
médecin avec 3.7 consultation dans les derniers 12 mois.
L’âge moyen de la population enquêtée est de 29.72 ans dont 25 individus ont l’âge
maximum (99 ans). Leur revenu moyen est de 2 780.93 Dh15 et le nombre d’années scolaires
moyen est de 4.67 ans.
La population est divisée en trois groupes : ceux vivant en milieu urbain (49.03%), périurbain
(12.19%) et le rural (38.77%).
15 Le dirham marocain (MAD) est la monnaie officielle du Maroc depuis 1958. 1€ vaut environ 11Dhs, ce taux qui est assez
stable depuis plusieurs années.
18
Au niveau de l’enquête AVC plusieurs autres
maladies ont été soulevées ; en lien ou non avec la maladie
étudiée. D’après le tableau, 13.39% des individus de la
population ont une ou plusieurs maladies indiquées. 13.18%
de la population souffre d’une ou de plusieurs maladies à
risque d’AVC (HTA, diabète, rhumatisme et maladies
cardiaques). Les marocains souffrent surtout de l’HTA
(4.73%) suivi du rhumatisme (3.59%), du diabète (2.95%)
puis des maladies cardiaques (1.91%).
Tableau 1: Prévalence des
maladies
Maladies Fréquence
en %
AVC 0.21%
HTA 4.73%
Diabète 2.95%
Maladies
cardiaques 1.91%
Rhum 3.59%
Total 13.39%
Dans la prochaine section nous allons à partir des données de l’enquête AVC16
au
Maroc caractériser les individus atteints d’HTA, de diabète et des maladies cardiaques en
fonction des variables socio-économiques (âge, niveau d’éducation…) et des variables
comportementales (sport, tabac…). Puis ensuite modéliser la survenance des maladies à risque.
SECTION II: MODELISATION DES MALADI ES A RISQUE AVC
II. 1 LES EN SEI GN EMENTS DE L ’AN ALY S E BI -V ARI EE
Pour commencer, nous allons analyser les liens qui existent entre les facteurs socio-
économiques et les maladies à risque d’AVC dans le cas du Maroc. Ainsi que le lien entre les
facteurs comportementaux (hygiène de vie) et la survenance des maladies à risque. Et enfin,
nous allons analyser l’effet de la présence d’une ou plusieurs maladies à risque sur la
survenance de l’AVC.
II .1 .1.L’E F F E T D E S V A R I A B L E S D E M O G R A P H I Q U E S S U R L E S M A L A D I E S A R I S Q U E
La prévalence des maladies à risque selon l’âge17
Nous avons calculé la prévalence de chaque maladie à risque d’AVC par classe d’âge.
Essayons donc de voir si la prévalence augmente en parallèle qu’une augmentation dans l’âge.
16 Dans notre premier chapitre, nous allons utiliser que la première et la deuxième partie du questionnaire, le volet médical sera
utile dans le chapitre deux. 17 Les tableaux sont élaborés par nos soins à partir des résultats obtenus à l’aide du logiciel STATA 11.0
19
TABLEAU 2: PREVALENCE DES MALADIES A RISQUE SELON LES TRANCHES D'AGES
Classes d’âges HTA Diabète Maladies
cardiaques Total
< 15 ans 0.16% 0.13% 0.23% 0.52%
[15, 30[ 0.99% 0.38% 0.67% 2.04%
[30, 50[ 5.69% 3.55% 1.95% 11.19%
[50, 65[ 14.72% 11.03% 5.40% 31.15%
65 ans et plus 26.34% 13.76% 11.32% 51.42%
Total 4.73% 2.95% 1.91% 9.59%
La prévalence des maladies à risque d’AVC est plus importante au niveau des tranches
d’âges supérieures. 51.42% des personnes âgées de 65 ans et plus ont une ou plusieurs maladies
à risque contre 2.04% pour les personnes âgées entre 15 et 30 ans. Nous constatons aussi, qu’un
avancement dans l’âge augmente le risque d’avoir, premièrement, l’HTA (26.34%) qui
représente selon la littérature l’important risque de l’AVC, suivi du diabète (13.76%) puis des
maladies cardiaques (11.32%). A noter, que le test d’indépendance (test de Pearson chi-2) nous
dit que la différence de prévalence entre les classes d’âges est statistiquement significative avec
un risque de se tromper de 5%. (Pr = 0.00).
La prévalence des maladies à risque d’AVC devient plus importante à partir de la
tranche d’âge [30,50]. Nous allons donc voir la prévalence de ces maladies à partir de 40 ans et
plus en décomposant l’âge en tranches de 5 ans.
TABLEAU 3 : PREVALENCE DES MALADIES A RISQUE SELON LES TRANCHES D'AGES DE 5 ANS
Classes d’âges > 40 ans HTA Diabète Maladies Cardiaques
[40, 45[ 6.18% 4.04% 2.39%
[45, 50[ 9.71% 6.80% 2.69%
[50, 55[ 11.58% 9.71% 4.06%
[55, 60[ 15.07% 11.25% 5.43%
[60, 65[ 20.19% 13.17% 7.95%
[65, 70[ 25.11% 14.43% 10.38%
[70, 75[ 29.50% 15.62% 13.56%
[75, 80[ 26.06% 12.11% 11.19%
80 et plus 25.72% 10.76% 11.02%
Total 4.73% 2.95% 1.91%
Nous remarquons que la prévalence de toutes les maladies à risque augmente en parallèle
qu’une augmentation dans l’âge. Cependant, la probabilité d’avoir ces maladies diminue à
20
partir de 75 ans (Dans la population, seulement 2.55% des individus sont âgés de 75 ans et
plus).
La prévalence des maladies à risque selon le sexe
Essayons de déterminer si le sexe ratio peut influencer sur la survenance d’une ou
plusieurs maladies à risque.
TABLEAU 4: PREVALENCE DES MALADIES A RISQUE SELON LE SEXE
Sexe Répartition
HTA Diabète Maladies
cardiaques Total
Femme
Dans
l’ensemble 6.38% 3.38% 2.48%
12.24%
Moins de
60 ans 4.24% 2.35% 1.62%
Plus de 60
ans 30.91% 14.91% 12.86%
Homme
Dans
l’ensemble 3.02% 2.51% 1.33%
6.86%
Moins de
60 ans 1.71% 1.61% 0.77%
Plus de 60
ans 18.40% 12.34% 7.87%
Total 4.73% 2.95% 1.91% 9.59%
Concernant la prévalence des maladies à risque d’AVC selon le sexe des individus, on
remarque qu’elle est plus importante chez les femmes (12.24% contre 6.86% pour les
hommes). Même si, dans notre échantillon, le nombre d’hommes âgés de 65 et plus (4793) est
plus important que les femmes (4434). Avec un risque de se tromper de 5%, le test de Pearson
chi-2 (p=0.000) nous permet de constater que la survenance des maladies à risque d’AVC est
associée au sexe d’individu. Ce résultat est différent de ceux obtenus dans d’autres études où le
sexe n’a pas d’influence particulière sur la survenance des maladies à risque d’AVC.
Plusieurs résultats ressortent de ce tableau :
Sans prendre en considération l’âge des individus, 6.38% des femmes ont un risque
d’avoir l’HTA contre seulement 3.02% des hommes. Le risque d’avoir un diabète est
plus important chez les femmes que celui d’avoir une maladie cardiaque (3.38% pour le
diabète et 2.48% pour les maladies cardiaques). Ce classement est gardé par les
hommes (diabète= 2.51% et les maladies cardiaques= 1.33%)
Si on prend en considération l’âge des personnes, nous constatons que le risque pour
toutes les maladies à risque d’AVC est très important chez les femmes et les hommes
âgés de plus de 60 ans. Chez les femmes âgées de plus de 60 ans, 30.91% ont un risque
d’avoir l’HTA, 14.91% ont un risque d’avoir le diabète et 12.86% d’avoir les maladies
21
cardiaques. La prévalence de maladies à risque est moins importante chez les hommes
que les femmes (âgés de plus de 60 ans).
II .1 .2. L’E F F E T D E S V A R I A B L E S S O C I O E C O N O M I Q U E S S U R L E S M A L A D I E S A R I S Q U E
La prévalence des maladies à risque selon le milieu de résidence
Dans cette étude nous avons
trois milieux de résidence :
l’urbain, le périurbain et le
rural.
Dans l’urbain 11.47% des
personnes ont une ou plusieurs
maladies à risque d’AVC,
8.21% sont dans les zones
périurbaines et 7.65% vivent
dans le rural.
Figure 1: Les maladies à risque et le milieu de résidence
- Pour les personnes qui vivent dans le milieu urbain : la prévalence des trois maladies
à risque est plus élevée que dans les autres milieux de résidence. En effet on trouve
des pourcentages plus élevés d’urbains qui ont l’HTA, le diabète et les maladies
cardiaques, respectivement 5.36%, 4.02%, 2.09% contre 4.37%, 2.6% et 1.24% pour
les périurbains.
- Pour les personnes en milieu rural, on remarque que la prévalence des maladies
cardiaques (1.89%) est plus élevée que pour ceux du périurbains.
Grace à un test de chi-2 de Pearson18 essayons de voir est ce que cette différence de prévalence
entre les urbains, périurbains et les ruraux est statistiquement significative. Pour un risque de
première espèce de 5%, nous pouvons conclure que la différence de la prévalence des maladies
à risque est statistiquement indépendance du milieu de résidence (p= 0.000).
18 Ho : Indépendance des deux variables, H1 : Les deux variables sont dépendantes
22
La prévalence des maladies à risque selon le niveau d’éducation
TABLEAU 5: LES MALADIES A RISQUE ET LE NIVEAU SCOLAIRE
Niveau scolaire HTA Diabète Maladies
cardiaques Total
Aucun 7.64% 4.36% 3.11% 15.11%
Primaire 3.10% 2.11% 1.29% 6.50%
Secondaire et
Lycée 2.50% 1.82% 0.99% 5.31%
Universitaire 3.43% 2.76% 1.23% 7.42%
Chi-2 287.80 104.15 294.45 Chi 2(ddl: 3= 7.81)
Total 4.73% 2.95% 1.91% 9.59%
Le tableau ci-dessus met en évidence la prévalence des maladies à risque d’AVC avec le
niveau d’éducation des personnes. Pour cela nous avons déterminé quatre niveaux : « aucun »
qui correspond aux individus qui ont 0 année d’étude, « primaire » pour les individus qui ont
entre 1 et 6 années d’études, « secondaire et lycée » correspond a ceux qui ont entre 7 et 12
années d’études et enfin « l’universitaire » pour les individus qui ont plus de 13 années
d’études.
On remarque que la prévalence de ces maladies diminue jusqu’au niveau secondaire et lycée
puis elle augmente pour ceux au niveau universitaire. Nous avons 15.11% des personnes avec
aucun niveau scolaire ont une ou plusieurs maladies à risque d’AVC ; 7.64% ont l’HTA, 4.36%
ont le diabète et 3.11% ont les maladies cardiaques. On observe que cette prévalence est deux
fois plus importante que celle des personnes dont le niveau d’éducation est le primaire (6.50%
des personnes qui ont un niveau primaire ont une ou plusieurs maladies à risque).
Le risque d’avoir une ou plusieurs maladies à risque est plus important chez les
personnes du niveau universitaire que ceux du niveau secondaire. Nous pouvons l’expliquer par
l’augmentation du revenu de ces personnes ce qui mène à un changement dans le niveau et
style de vie (consommation plus importante de viande rouge …).
D’après le test de Pearson, la survenance des maladies à risque d’AVC est dépendante du
niveau d’éducation. Ce résultat est statistiquement significatif à 10% (p =0.000), avec un risque
de se tromper de 5%.
Essayons de voir si le niveau d’éducation agit de la même façon chez les deux sexes sur la
prévalence des maladies à risque d’AVC. (cf. tableau ci-dessous)
23
La prévalence des maladies à risque selon le sexe et le niveau d’éducation
TABLEAU 6: LES MALADIES A RISQUE SELON LE SEXE ET LE NIVEAU D 'EDUCATION
Niveau scolaire HTA Diabète
Maladies
cardiaques
Femme Homme Femme Homme Femme Homme
Aucun 9.68% 4.55% 5.09% 3.27% 3.84% 1.99%
Primaire 3.97% 2.40% 2.20% 2.04% 1.53% 1.10%
Secondaire et
Lycée 3.13% 1.99% 1.60% 2% 1.15% 0.86%
Universitaire 3.53% 3.35% 2.05% 3.35% 1.11% 1.34%
Total 4.73% 2.95% 1.91%
Nous remarquons que la prévalence de l’HTA chez les femmes quelque soit leur niveau
d’éducation est plus importante que celle des hommes. Une femme avec aucun niveau
d’éducation multiplie son risque d’avoir l’HTA par 2.5 qu’une femme qui a un niveau primaire
ou plus. La même remarque est valable pour les maladies cardiaques. La prévalence de ces
maladies ne diminue pas significativement tout en augmentant dans le niveau éducatif pour les
hommes. Le risque d’avoir, pas exemple, l’HTA chez un homme du niveau primaire est 1.90
fois moins importante pour un homme avec aucun niveau scolaire.
Toutefois il faut préciser, que la prévalence des maladies cardiaques chez les hommes du
niveau universitaire (1.34%) est supérieure à celle des femmes du même niveau d’éducation
(1.11%). Il en est de même pour le diabète pour les niveaux secondaire et universitaire; 3.35%
des hommes qui ont un niveau universitaire ont le diabète et seulement 2% des hommes qui ont
un niveau scolaire secondaire contre, respectivement, 2.05% et 1.60% des femmes. Nous
pouvons à partir de ces résultats dire que l’éducation contribue à baisser, jusqu’à un certain
niveau, la prévalence des maladies à risque. Ainsi qu’un homme éduqué a plus de chance
d’échapper à ces maladies.
Nous allons essayons de voir maintenant l’impact des variables comportementales sur la
prévalence des maladies à risque d’AVC pour les personnes âgées de plus de 40 ans.
24
II .1 .3. L’E F F E T D E L ’H Y G I E N E D E V I E S U R L A S U R V E N A N C E D E S M A L A D I E S A R I S Q U E D ’AVC
TABLEAU 7: PREVALENCE DES MAR SELON LE COMPORTEMENT
Maladies à risque
Fumer Sport
Total
H > 40 ans H > 40 ans F > 40 ans
HTA Oui 4.56% Oui 8.93% 19.13%
4.73% Non 10.39% Non 8.91% 18.96%
Diabète Oui 4.56% Oui 11.31% 14.44%
2.95% Non 8.77% Non 7.38% 10.43%
Maladies Cardiaques Oui 2.07% Oui 3.42% 4.69%
1.91% Non 4.06% Non 3.56% 6.86%
Le tabagisme est associé à une augmentation de la morbidité et de la mortalité globales.
Il accroît le risque d’avoir l’AVC en formant des plaques dans les artères, en augmentant le
risque de caillots sanguins, en réduisant l’oxygène dans le sang et en faisant monter la pression
artérielle. Or, si nous analysons nos résultats, nous remarquons que la probabilité d’avoir une
maladie à risque d’AVC chez les hommes19 fumeurs âgés de plus de 40 ans est moins
importante que chez les non fumeurs. Des études ont démontré qu’il faut au moins 5 ans d’arrêt
du tabagisme pour diminuer le risque AVC et les maladies à risque. Ce qui peut expliquer en
partie, que les personnes qui ont arrêtées de fumer20 ont encore une probabilité d’avoir l’HTA,
diabète et les MC supérieure aux fumeurs.
La même remarque est valable pour la pratique du sport (hommes et femmes âgés de plus de 40
ans). Les individus qui pratiquent le sport ont une prévalence des maladies à risque supérieure à
ceux qui ne le pratiquent pas.
II .1 .4. L’E F F E T D E L A P R E S E N C E D ’U N E M A L A D I E A R I S Q U E S U R L A S U R V E N A N C E D ’AVC
L’effet des maladies à risque prises isolément
Nous avons choisis trois maladies à risque d’AVC dans notre étude : HTA, diabète et
les maladies cardiaques. Ce choix a été basé sur la littérature, mais aussi suite à la consultation
des spécialistes du domaine médicale. Le tableau qui suit nous permet de voir, si
19 Nous avons pris que les hommes âgés de plus de 40 ans car les réponses des femmes à la question du tabagisme ne reflètent
pas la réalité. 20 Avec les données dont on dispose, nous ne pouvons pas savoir si les personnes qui ont répondues à la question du tabagisme
sont des individus qui ont arrêté de fumer ou n’ont jamais fumé ni quelle est la durée d’arrêt du tabac.
25
statistiquement, la présence d’une de ces maladies à risque agit effectivement sur la prévalence
de l’AVC.
D’après le test de Pearson, pour un risque de première espèce de 5% nous concluons qu’il y’a
une dépendance significative entre les maladies à risque et l’AVC.
TABLEAU 8: PREVALENCE DE L'AVC SELON LES MAR
Maladies à risque AVC
HTA
Oui 1.94% Odds ratio 15.68
Non 0.13% IC (95%) 10.81565 ; 22.64028
P-value 0.00
Diabète
Oui 1.30% Odds ratio 7.35
Non 0.18% IC (95%) 4.45226 ; 11.66278
P-value 0.00
Maladies cardiaques
Oui 2.35% Odds ratio 14.15
Non 0.17% IC (95%) 8.856972 ; 21.94048
P-value 0.00
Total 0.21%
La probabilité d’avoir l’AVC varie selon la maladie à risque dont souffre l’individu.
- Elle augmente si la personne a une maladie à risque. 2.35% des personnes qui ont les
maladies cardiaques ont l’AVC, contre 1.94% de ceux qui ont l’HTA et seulement 1.30% des
individus diabétiques.
- Elle diminue si l’individu n’a pas une des maladies à risque : 0.13% qui ont l’HTA ont l’AVC
contre 0.18% des personnes qui ont le diabète et 0.17% des individus souffrant des maladies
cardiaques.
D’après les différents écrits, le premier risque modifiable qui agit significativement sur
la survenance de l’AVC est l’hypertension artérielle. Nous pouvons le démontrer suite au calcul
de l’Odds-ratio.
L’Odds ratio « OR » s’interprète d’une façon similaire au risque relatif «RR». OR
permet de nous donner la force, le sens et le degré de signification de l’association. Plus il est
éloigné de 1, plus l’effet est important.
- OR=1 Absence d’association entre le facteur de risque et la maladie
- OR>1 L’association est positive
- OR<1 L’association est inverse
D’après cette brève présentation de l’OR, nous pouvons dire que le risque d’avoir l’AVC est :
26
15.68 fois plus important chez les personnes qui ont l’HTA que chez les sujets non
exposés à l’HTA.
14.15 fois plus important chez les individus qui ont les maladies cardiaques que chez les
personnes non exposés à ces maladies.
Et seulement 7.35 fois plus important chez les exposés au diabète que chez les non
exposés.
Ces résultats nous permettent de dire que ces maladies sont statistiquement considérées comme
des facteurs de risque, et ils sont très significatifs (p=0.000).
L’effet de la présence conjointe des maladies à risque
Le tableau ci-dessous nous met en évidence la prévalence de l’AVC suite à la
combinaison de deux maladies à risque ou trois, que nous avons choisi de traiter. Nous avons
donc essayés de voir si la présence, par exemple, de deux maladies à risque (HTA+diabète,
diabète+maladies cardiaques..) augmentent la prévalence de l’AVC.
TABLEAU 9: PREVALENCE DE L'AVC SELON LA PRESENCE DE DEUX MAR
Maladies à risque AVC
HTA + Diabète
Oui 2.19% Odds ratio 11.47
Non 0.19% IC (95%) 5.54 ; 21.47
P-value 0.00
HTA + Maladies cardiaques
Oui 3.88% Odds ratio 21.26
Non 0.19% IC (95%) 11.14936 ; 37.62825
P-value 0.00
Maladies cardiaques +
Diabète
Oui 3.33% Odds ratio 17.02
Non 0.20% IC (95%) 6.04352 ; 38.85652
P-value 0.00
HTA + Diabète + Maladies
cardiaques
Oui 2.20% Odds ratio 10.75
Non 0.21% IC (95%) 1.268428 ; 40.80445
P-value 0.01
Total 0.21%
Il est tout à fait normal que l’accumulation de deux maladies à risque augmentera la
probabilité d’avoir l’AVC, sachant que la présence d’une seule maladie accroît le risque.
Le risque d’avoir l’AVC est très important si la personne souffre de l’HTA et des maladies
cardiaques en même temps ; 3.88% des personnes souffrant de ces maladies ont l’AVC contre
0.19% des non malades. Cette combinaison de maladies augmente significativement de 21.26
fois (IC 95% 11.14936 ; 37.62825) le risque d’avoir l’AVC chez les personnes malades de
l’HTA et les maladies cardiaques de ceux qui ne sont pas exposés à ces deux maladies.
27
II.2. PR ES ENT ATION DES MO DE LES ET ANALYS E DES R ESULT AT S
II.2.1. LE CHOIX DES VARI ABLE S
A/ LES VARIABLES EXPLIQUEES
Dans le cadre de l’étude sur la prévalence des maladies à risque d’AVC au Maroc, les
données dont nous avons besoin sont en majorité des données qualitatives. Les trois variables
expliquées avec lesquelles on va former les modèles sont codées de manière binaire :
0 signifie que l’individu n’a pas la maladie étudiée
1 signifie que l’individu a la maladie présumée.
Nous allons donc estimer la probabilité d’avoir les maladies : HTA, diabète et les maladies
cardiaques grâce à un modèle Logit simple. Nous n’allons utiliser que la population âgée de
plus de 15 ans qui représente la population à risque dans notre étude.
B/ LES VARIABLES EXPLICATIVES
L’objectif de cette étude est de modéliser la survenance d’une maladie à risque d’AVC
en fonction des caractéristiques socio-économiques et comportementales. Nous l’avons montré
à travers l’analyse bi-variées, que le niveau d’éducation des individus est la variable à caractère
socio-économiques, qui influence le plus la probabilité d’apparition des maladies à risque
d’AVC. On s’attend, économétriquement, que le coefficient du niveau d’éducation obtient un
signe négatif.
Nous le savons bien, que la probabilité d’avoir une maladie ne dépend pas seulement du
fait d’être éduqué ou non, il existe bien d’autres variables. Ces dernières sont considérées
comme des facteurs à risque. Nous allons choisir : l’âge, le tabac, la pratique du sport et les
autres maladies à risque.
On s’attend à ce que le sexe, l’âge, le tabac et les maladies agissent positivement sur la
probabilité d’avoir une des maladies à risque d’AVC, contrairement pour le sport.
28
II .2 .2. L E S C A R A C T E R I S T I Q U E S D U M O D E L E S R E T E N U S E T J U S T I F I C A T I O N
A/ LES FORMES DE LIAISON ADOPTEES
Nous allons régresser chaque variable représentant les maladies à risque d’AVC (HTA,
DIABETE et CARDIAQUE) par la variable niveau d’éducation (Educ) en contrôlant par les
facteurs de risque présentés plus haut.
Les trois modèles de base sont les suivants :
Modèle 1 : HTA = α1 Educ + α2 Age + α3 Tabac21 + α4 Sport + α5 Maladies + C + ε
Modèle 2 : DIABETE = α1 Educ + α2 Age + α3 Tabac + α4 Sport + α5 Maladies + C + ε
Modèle 3 : Maladies Cardiaques = α1 Educ + α2 Age + α3 Tabac + α4 Sport + α5 Maladies + C + ε
Notre échantillon est de 43 626 individus. Nous allons effectuer des tests d’hypothèses afin de
pouvoir valider nos modèles avant de commencer d’interpréter et d’analyser nos résultats.
B/ Les test préalables
Nous allons utiliser le test paramétrique économétrique de Wald. Il nous permet de
tester la nullité de tous les coefficients sauf la constante. Les hypothèses de ce test sont donc :
H0 : Les coefficients sont tous égal à 0
H1 : Au moins un des coefficients est différent de 0
TABLEAU 10: TEST DE WALD
Les variables explicatives HTA DIABETE CARDIAQ
Educ
Age
Tabac
Sport
Diabète
Cardiaque
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
21 Nous utilisons la variable quantitative « nombre de paquets fumés » au lieu de la variable dichotomique codée 1 pour les
fumeurs et 0 pour les non fumeurs.
29
Chi-2 (6)
Prob > chi-2
3477.19
0.0000
2157.03
0.0000
1501.84
0.0000
Nous obtenons un chi-2 (6) des trois modèles supérieur à chi-2 lu sur la table (11.07),
nous rejetons H0 (Prob > chi2 = 0.000). Les coefficients de nos 6 variables explicatives ne sont
pas tous nuls. Si nous appliquons le test à nos variables une à une nous obtenons les résultats
suivants :
- Pour le modèle dont la variable à expliquer est la survenance de la maladie HTA, nous
remarquons que quasiment tous les coefficients des variables sont significativement différents
de 0 à 5%. Sauf pour « Educ » et « Sport » qui ne sont pas significatives.
- Concernant la variable à expliquer le DIABETE, nous obtenons le même résultat sauf
pour le coefficient de la variable « Educ ». Au niveau de ce modèle, le coefficient de cette
variable devient significativement différent de 0 à 5%.
- Pour le modèle où la variable à expliquer est la survenance des maladies cardiaques,
nous avons plutôt la variable « Tabac » et « Sport » qui ne sont pas significatives.
Nous allons effectuer un test de spécification. Ce test permet d’appréhender le pouvoir
explicatif du modèle en calculant les discordances et les concordances entre les valeurs
estimées et observées. Les résultats tirés du tableau de contingence sont les suivants :
TABLEAU 11: TABLEAU DE CONTINGENCE
Logistic
model for
HTA
True Total
Logistic
model for
DIABETE
True Total
Logistic
model for
CARDIAQ
True Total
Classified D ~D Classified D ~D Classified D ~D
+ 213 252 465 + 11 47 58 + 1 2 3
- 2598 40561 43159 - 1740 41826 43566 - 1109 42512 43621
Total 2811 40813 43624 Total 1751 41873 43624 Total 1110 42514 43624
Positive
predictive
value
45.81%
Positive
predictive
value
18.97%
Positive
predictive
value
33.33%
Correctly
classified 93.47%
Correctly
classified 95.90%
Correctly
classified 97.45%
Le tableau ci-dessus nous permet de tester la qualité d’ajustement des modèles et le
degré de prédiction. Pour chaque modèle nous allons interpréter les résultats obtenus dans le
tableau de contingence.
- Pour les personnes qui ont eu l’HTA 213 ont été bien prédis sur 465. Nous obtenons
45.81% comme valeur positive prédite. Pour les non exposés à l’HTA 40 561 ont été
bien prédits sur 43 159. Le seuil de prédiction de notre modèle est égal à 93.47%.
30
- Concernant les individus qui sont exposés au DIABETE, 11 ont été bien prédis sur
58, la valeur prédite positive est alors de 18.97%. Le seuil de prédiction du
deuxième modèle est égal à 95.9%.
- 97.45% est le taux de prédiction du troisième modèle. Ainsi que la valeur positive
prédite n’est que de 33.33% (Une personne a été bien prédite sur les trois exposés
contre 42 512 des non exposés aux maladies cardiaques sur les 43 621).
Les taux de la valeur prédite positive des trois modèles ne sont pas négligeables. Ils
représentent des seuils très corrects de notre échantillon.
II.2.3. LES RESUL TATS D E S ES TIM ATI ONS DES M ODE LES EX PL ICATIFS DE L A
SURVEN AN CE DES M AL AD IES A RIS Q UE
Dans cette partie nous allons présenter et analyser les résultats de chaque modèle
(modèle de base) ensuite affiner le traitement en spécifiant le sexe dans chaque modèle. Nous
allons effectuer une régression avec Logit simple, puis calculer les effets marginaux et enfin les
rapports de côtes.
A/ L’application du logit simple
Nos variables à expliquer (HTA, DIABETE et CARDIAQUE) sont toutes qualitatives
binaires codées 1 si l’individu est exposé à la maladie et 0 si non. C’est la raison pour laquelle
nous allons utiliser la régression logistique. La fonction logistique est définie par :
F(x) = 1 / (1 + e-x
)
Cette fonction est bien adaptée à la modélisation de probabilités car elle prend ses valeurs entre
0 et 1 selon une courbe de S. Elle est très utilisée lors de la modélisation du risque individuel de
développer une maladie.
Concernant les coefficients issus de cette régression, ils n’ont pas la même signification que
ceux d’un modèle linéaire simple estimé par les MCO. Pour les coefficients obtenus par une
estimation par la méthode du maximum de vraisemblance seul leurs signes sont interprétables.
Nous allons estimer le modèle de base et présenter ses résultats ensuite, pour affiner les
résultats nous allons estimer le modèle en spécifiant le sexe. Le tableau ci-dessous est élaboré
pour présenter les résultats obtenus.
31
TABLEAU 12: RESULTATS DE LA REGRESSION AVEC LOGIT SIMPLE
Les
variables
explicatives
Sexe confondu Hommes Femmes
HTA Diabète MC HTA Diabète
MC HTA Diabète
MC
Educ -0.0193606
(-3.80)
0.0094989
(1.54)
-0.0293392
(-3.67)
0.0136344
(1.68)
0.0437251
(5.12)
0.0075534
(0.65)
-0.0165736
(-2.52)
-0.0188073
(-2.05)
-0.0390999
(-3.55)
Age 0.0533932
(41.97)
0.0520336
(36.61)
0.0401499
(20.32)
0.0592349
(25.38)
0.0575523
(25.98)
0.0499085
(13.70)
0.0569493
(34.59)
0.0492787
(25.94)
0.038796
(16.12)
Tabac 0.2110683
(2.93)
0.2273403
(2.77)
-0.1159997
(-0.49)
0.1953259
(2.42)
0.2147843
(2.51)
-0.1623968
(-1.11)
0.2553194
(0.70)
-0.2025039
(-0.41)
-0.1304111
(-0.24)
Sport -0.1639639
(-1.81)
0.1365691
(1.36)
-0.3684601
(-2.37)
-0.1861749
(-1.41)
0.0499531
(0.38)
-0.3175045
(-1.56)
0.1479255
(1.15)
0.3669153
(2.27)
-0.2193176
(-0.89)
HTA 1.043213
(15.47)
1.194082
(15.38)
1.255955
(11.25)
1.292978
(9.05)
0.8652625
(10.20)
1.054412
(11.42)
Diabète 1.091669
(16.59)
0.6307052
(6.64)
1.344118
(12.49)
0.574028
(3.51)
0.893629
(10.71)
0.6245713
(5.39)
Maladies
Cardiaques
1.178567
(14.55)
0.5302503
(5.26)
1.270314
(8.52)
0.4359439
(2.50)
1.03245
(10.71)
0.5476356
(4.48)
Nb d’obs
Pseudo R²
43 626
0.1804
43 626
0.1480
43 626
0.1378
21 247
0.1903
21 247
0.1579
21 247
0.1451
22 379
0.1769
22 379
0.1435
22 379
0.1294
Nous avons les coefficients de chaque variable et entre parenthèses les t-student.
32
L’application du logit simple au niveau des différents modèles, nous donne des R²
compris entre 12.94% et 19.03%. Ce faible seuil est toujours le cas des estimations sur données
individuelles. On obtient un R² du modèle HTA toujours supérieur à celui des autres modèles,
au niveau de la population globale mais aussi dans les modèles avec spécification du sexe. Le
modèle à variable explicative « HTA » explique 18.04% de la variabilité entre individu du
risque HTA22
.
Concernant le modèle à variable explicative HTA : toutes les variables sont significatives
quand l’estimation se fait sur la population globale. Les signes des coefficients des variables
explicatives sont exactement à quoi on s’attendait. La variable Sport devient non significative
pour les hommes et le niveau d’éducation change de signe (passant de négatif à positif). Le
niveau d’éducation des femmes agit significativement sur la survenance de la maladie HTA, de
la même façon que celui sur la population globale. Seul le Tabac et le Sport deviennent non
significatifs chez les femmes.
Pour le modèle à variable explicative DIABETE : les variables Niveau d’éducation et
Sport ne sont pas significatives, pour le modèle dont le sexe est confondu. Quand on estime le
même modèle mais avec différenciation du sexe, le niveau d’éducation devient significatif mais
avec des signes différents. Il agit négativement sur la survenance du Diabète chez les femmes
par contre chez les hommes, leur niveau d’éducation agit positivement.
Le Sport reste non significatif chez les hommes, contrairement chez les femmes mais avec un
mauvais signe (agit positivement sur la survenance du diabète). Cependant le Tabac est non
significatif chez les femmes.
Concernant le modèle à variable explicative les MC23 : toutes les variables explicatives
agissent significativement sur la survenance des maladies cardiaques au niveau de la population
globale sauf pour la variable Tabac. Cette dernière reste non significative chez les hommes et
les femmes plus le sport. Par contre le niveau d’éducation agit négativement et
significativement sur la survenance des maladies cardiaques chez les femmes mais devient non
significatif chez les hommes.
La non significativité de la variable Tabac chez les femmes dans tous les modèles, peut
être expliquée par les caractéristiques socioculturelles et religieuses du Maroc. En effet, la
réponse des femmes enquêtées concernant cette question ne reflète pas la réalité. Nous n’avons
obtenus que 0.37% des femmes qui fument contre 16.1% des hommes.
Le sport doit agir négativement sur la survenance des maladies à risque AVC, or nous
avons remarqué que cette variable agit significativement et positivement sur la survenance du
22 La taille de l’échantillon permettrait d’introduire plus de variables, dans le cadre des travaux ultérieurs. 23 Les maladies cardiaques
33
Diabète chez les femmes. Du point de vue médical, la pratique du sport n’agit pas sur la
probabilité de la survenance du Diabète. Les antécédents familiaux et la nutrition24 agissent en
premier sur l’exposition à cette maladie, malgré la pratique du sport.
On s’attendait à ce que le niveau d’éducation agit négativement et significativement
dans tous les modèles (le fait d’avoir un niveau d’éducation supérieur diminue la probabilité
d’avoir les maladies à risque AVC). Or, nous pouvons expliquer la non significativité de cette
variable dans certains modèles par sa distribution.
L’étude de l’aplatissement et l’aplanissement
du niveau d’éducation au niveau de la
population globale nous permet d’avoir deux
coefficients :
Skewness= 0.6960795 et Kurtosis= 2.422271
Cette variable a donc une distribution25 plus
pointue que la loi normale centrée réduite,
décalée à gauche de la moyenne avec une
queue de distribution étalée vers la droite.
0.1
.2.3
Den
sity
0 5 10 15 20 25nombre d'années scolaires
kernel = epanechnikov, bandwidth = 0.4851
Kernel density estimate
Figure 2: La distribution du niveau d'éducation
La signification de la distribution de cette variable nous permet de conclure qu’une part
importante de la population a un faible niveau d’éducation. Ce qui implique une relative faible
variabilité du niveau d’éducation et donc de sa non significativité dans certaines estimations.
Récapitulons les résultats, le niveau d'éducation impact différemment sur chaque
maladie à risque et aussi différemment pour les hommes que pour les femmes. Le niveau
d'éducation des femmes agit négativement et significativement sur la survenance des trois
maladies à risque. Il en est de même des modèles sans différenciation de sexe (l’HTA et MC
sont significatifs à 1%) sauf pour le Diabète.
Cette même variable26agit positivement et significativement sur la survenance des deux
maladies à risque d'AVC chez les hommes (HTA et Diabète), elle est non significative pour
les maladies MC. Cette différence dans les résultats peut être expliquée, du fait que les femmes
les plus éduquées soignent plus correctement les maladies à risque d’AVC en suivant un régime
et en prenant régulièrement les médicaments appropriés que les hommes du même niveau
d’éducation. Les femmes éduquées sont plus vite sensibilisées au maintien d’une bonne
hygiène de vie. Au niveau de la population dont le niveau scolaire est le secondaire et plus,
24 Possibilité d’introduire les variables en lien avec la nutrition comme la quantité de sel consommée et le régime méditerranéen
dans des travaux futurs. 25 On obtient la même distribution quand on spécifie le sexe (H ou F) 26 Le niveau d’éducation est une variable quantitative. Nous avons essayé d’effectuer les estimations ont transformant le niveau
d’éducation en variable qualitative à trois modalités : aucun niveau, niveau primaire puis secondaire et plus avec le niveau
primaire comme modalité de référence. Nous avons obtenus les mêmes résultats que ceux de la variable quantitative.
34
20% des femmes pratiquent le sport (Dans la population avec aucun niveau scolaire, seulement
0.80% des femmes pratiquent le sport).
Cette explication n’est pas valable pour les hommes. Le fait que le niveau d’éducation agit
positivement sur la survenance des maladies à risque d’AVC peut être expliqué que l’effet
revenu l’emporte sur l’effet éducation. Lorsqu’il y’ a une augmentation du revenu, les
marocains changent d’habitude alimentaire et ont tendance à plus consommer (viande,
gâteaux…). Ainsi le niveau d’éducation ne suffit plus à contrecarrer les mauvais
comportements.
Nous allons calculer les effets marginaux (EM) dont les résultats sont présentés dans le
tableau ci-dessous. Les signes des coefficients ne changent pas après calcul des EM.
35
B/ Les enseignements des effets marginaux
TABLEAU 13: RESULTATS DES EM
Les
variables
explicatives
Sexe confondu Hommes Femmes
HTA Diabète MC HTA Diabète MC HTA Diabète MC
Educ -0.0022904
(-3.34)
0.0007213
(1.56)
-0.0010865
(-2.84)
0.0018793
(1.70)
0.0011253
(3.82)
0.000282
(0.66)
-0.0037939
(-2.36)
-0.0009716
(-1.44)
-0.010283
(-1.50)
Age 0.0063166
(8.98)
0.003951
(7.22)
0.0014868
(5.08)
0.0081645
(6.70)
0.0014811
(4.63)
0.0018635
(3.86)
0.0130362
(8.76)
0.0025457
(2.16)
0.0010203
(1.78)
Tabac 0.0450725
(2.38)
0.0157018
(1.44)
-0.0032767
(-0.49)
0.0410197
(2.02)
0.016172
(1.72)
-0.006539
(-1.14)
0.056062
(0.68)
-0.0114553
(-0.45)
-0.0036497
(-0.25)
Sport -0.0205756
(-1.86)
0.0097964
(1.29)
-0.0162193
(-2.48)
-0.0272834
(-1.43)
0.0012556
(0.37)
-0.0137537
(-1.60)
0.0330903
(1.13)
0.0161372
(1.50)
-0.0064069
(-0.86)
HTA 0.0519651
(6.08)
0.0265234
(4.69)
0.0578629
(4.25)
0.0278768
(3.42)
0.0621227
(2.24)
0.0431269
(1.82)
Diabète 0.0864695
(6.92)
0.0176404
(3.89)
0.116053
(4.94)
0.0165891
(2.45)
0.1711144
(4.82)
0.0123718
(1.65)
Maladies
Cardiaques
0.0904869
(6.64)
0.032351
(3.91)
0.1124947
(4.42)
0.009179
(1.98)
0.1910214
(4.65)
0.0222979
(1.87)
Probabilité
d’apparition
de la maladie
0.13709884 0.08278417 0.03851452 0.05719173 0.02643357 0.03884797 0.35477344 0.0546459 0.02703035
36
La probabilité estimée d’apparition de l’HTA au niveau de la population globale est de
0.13709. Cette probabilité est plus importante chez les femmes (0.35477) que chez les hommes
(0.05719). Pour les MC, la probabilité estimée d’apparition de cette maladie à risque d’AVC
est moins importante que les deux autres maladies (0.03851).
A noter que parmi les facteurs à risque expliquant la survenance de la maladie HTA
(population globale) l’effet marginal des MC est le plus important (le fait d’avoir une MC
augmente la probabilité d’avoir l’HTA de 9.04 point de pourcentage comparativement au non
exposés au MC) suivi du Diabète. Ainsi que les OR de ces deux maladies à risque sont
supérieur à 1, cela signifie que les individus codés 1 au niveau de ces variables ont plus de
chance d’avoir l’HTA comparativement à ceux codés 0 (cf. tableau ci-dessous). Nous obtenons
des résultats similaires lorsqu’on calcule les rapports de côtes. L’OR des MC est le plus élevé,
en effet, la probabilité d’avoir l’HTA est 3.25 fois plus élevée que la probabilité d’avoir l’HTA
chez les individus qui ont les MC. Ce ratio est de 2.97 pour le diabète et de 0.46 pour le tabac.
Or pour les variables quantitatives, l’OR de l’âge est strictement supérieur à 1. Nous pouvons
donc dire qu’une année supplémentaire augmente la probabilité d’avoir l’HTA de 5.48%27
comparativement à la probabilité de ne pas avoir l’HTA. Ce ratio est inférieur à 1 pour le
niveau d’éducation, il confirme l’effet négatif de cette variable.
Chez les femmes, l’effet marginal des MC et le Diabète est supérieur de 10 points que celui de
la population globale (respectivement 19.10 points et 17.11 points de pourcentage). Nous
soulignons aussi que l’effet marginal de la pratique du Sport est plus important que celui du
niveau d’éducation. Une femme à niveau d’éducation supérieur ne diminue la probabilité
d’avoir cette maladie à risque d’AVC que de 0.37 points de pourcentage comparativement à
ceux à niveau d’éducation inférieur (OR=1.86% t(-2.05)).
Pour les facteurs à risque expliquant la survenance du Diabète : nous obtenons un effet
marginal très important de l’HTA (5.19 points) suivi des MC puis de l’âge (les personnes âgées
augmentent la probabilité d’avoir le Diabète de 0.39 points de pourcentage comparativement
aux personnes les moins âgées). Son OR est de 5.34%.
Les MC n’ont pas un très grand impact sur la survenance du Diabète chez les hommes
contrairement chez les femmes (respectivement 0.91 points et 2.29 points pour les EM et 1.54
fois plus et 1.72 fois plus pour les OR). Contrairement pour le niveau d’éducation. Une femme
à un niveau d’éducation supérieur diminue la probabilité d’avoir le Diabète de 0.09 points de
27 Ce ratio se calcul de la manière suivante: (100*(exp (α)-1)
37
pourcentage qu’une femme à niveau d’éducation inférieur. Contrairement aux hommes les plus
instruits. Ils augmentent leur risque de Diabète de 0.11 points de pourcentage comparativement
aux hommes avec un niveau d’éducation inférieur.
Au niveau de la population globale ce sont les maladies à risque (HTA et diabète) qui
impactent le plus sur la probabilité de survenance des maladies cardiaques. Les personnes
hypertendues augmentent la probabilité d’avoir les MC de 2.65 points de pourcentage que ceux
non hypertendues (OR=3.30). Parallèlement le diabète, l’âge influence positivement sur la
survenance des MC. Ceci dit une année supplémentaire augmente la probabilité d’avoir les
MC de 4.09% comparativement à la probabilité de ne pas avoir les MC (EM=0.14 points).
L’impact de l’éducation est moins important. La prévalence des MC diminue suite à une
augmentation dans le niveau d’éducation de 2.89% (EM=0.10 points).
Avec différenciation du sexe, nous remarquons que les hommes hypertendus augmentent de
3.64 fois plus leur probabilité de contracter les maladies cardiaques qu’une femme hypertendue
(2.87 fois). Mais la tendance change concernant les personnes diabétiques, la prévalence des
MC chez les femmes diabétiques est supérieure de 1.86 fois que celle des femmes non
diabétiques (les hommes diabétiques augmentent leur probabilité d’exposition au MC de 1.77
fois plus que ceux non diabétiques).
38
C/ Les rapports de côtes (OR)
TABLEAU 14: RESULTATS DES RAPPORTS DE COTES
Les variables
explicatives
Sexe confondu Hommes Femmes
HTA Diabète MC HTA Diabète MC HTA Diabète MC
Educ 0.9808256
(-3.80)
1.009544
(1.54)
0.971087
(-3.67)
1.013728
(1.68)
1.044695
(5.11)
1.007582
(0.65)
0.9835629
(-2.52)
0.9813685
(-2.05)
0.9616546
(-3.55)
Age 1.054844
(41.97)
1.053411
(36.61)
1.040967
(20.32)
1.061024
(25.38)
1.059241
(25.98)
1.051175
(13.70)
1.058602
(34.59)
1.050513
(25.94)
1.039558
(16.12)
Tabac 0.4666114
(8.53)
0.6767889
(3.97)
0.0095093
(-0.89)
0.7435351
(2.97)
0.7861831
(2.24)
0.8501038
(-1.11)
1.290874
(0.70)
0.8166833
(-0.41)
0.8777345
(-0.24)
Sport 0.8487727
(-1.81)
1.146334
(1.36)
0.6917988
(-2.37)
0.8301284
(-1.41)
1.051222
(0.38)
0.7279634
(-1.56)
1.159426
(1.15)
1.443276
(2.27)
0.8030666
(-0.89)
HTA 2.838322
(15.47)
3.300528
(15.38)
3.511189
(11.25)
3.643622
(9.05)
2.37563
(10.20)
2.870288
(11.42)
Diabète 2.979242
(16.59)
1.878935
(6.64)
3.834805
(12.49)
1.775404
(3.51)
2.443983
(10.71)
1.867445
(5.39)
Maladies
Cardiaques
3.249716
(14.55)
1.699358
(5.26)
3.561972
(8.52)
1.546422
(2.50)
2.807936
(10.71)
1.72916
(4.48)
Pseudo R² 0.1804 0.1480 0.1378 0.1903 0.1579 0.1451 0.1769 0.1435 0.1294
39
CONCLUSION CHAPITRE I
En conclusion de ce chapitre, on peut tirer plusieurs enseignements : tout d’abord que le
niveau d’éducation est la meilleure variable de mesure du statut socio-économique dans nos
modèles. Elle constitue le proxy du statut socio-économique qui impact sur la probabilité de
survenance des maladies à risque d’AVC dans le Maroc mais influençable par exemple chez les
hommes par le revenu. Ensuite la présence d’au moins une maladie à risque influence sur la
probabilité d’avoir les autres. Surtout l’HTA et les MC qui sont liées biologiquement. Nous
l’avons démontré par la présence des OR très importants en lien avec ces maladies (l’HTA
impactent fortement sur la probabilité de la survenance des MC). Nous soulignons aussi
l’impact des comportements à risque (sédentarité et tabagisme) mais aussi l’effet des risques
non évitables (sexe et l’âge) sur la probabilité d’avoir une ou plusieurs maladies à risque. En
effet, les maladies à risque sont fortement liées à l’âge, chose qui est inévitable mais le risque
peut être minime par une meilleure prévention. Dans la mesure où le Maroc présente une
population moins âgée que les pays développés, les taux de prévalence des maladies à risque
peuvent être moins importants si nous réagissons sur les facteurs et les comportements à éviter.
Cet objectif mènera à une lutte indirecte contre les AVC.
40
CHAPITRE II : L’IMPACT DES FACTEURS A
RISQUE SUR LA GRAVITE DES SEQUELLES DE
L'AVC
SECTION I : ASPECTS THEORIQUES ET METHODES D ’EVALUATION
I.1 REVUE DES ECRIT S SUR LES S EQ UELLES IN HER EN T ES AUX AVC
La prévalence de l'invalidité après accident vasculaire cérébral est similaire en Afrique
du Sud que dans les pays plus riches, malgré que la prévalence de l'AVC étant, elle-même,
deux ou trois fois plus faible que dans les pays à revenu élevé. Cette différence dans les
résultats entre les pays développés et ceux en développement est déterminée par la prise en
charge en moins bonne santé dans les pays à faible revenu (Feigin, 2004).
L’AVC représente la cause la plus fréquente d’invalidité, chose très répandue dans le
monde entier. La « Stroke Association » en Angleterre et au Royaume-Uni l’affirme en
précisant que l’AVC est la première cause d’handicap sévère avec près de 350.000 personnes
affectées à un moment donné. Adamson J. et al. (2004) confirme les propos de l’association. Il
a souligné que l’AVC représente aux Etat Unis et en Australie une des causes principales
d’invalidité à long terme chez les adultes. Les personnes ayant subi un AVC augmentent la
probabilité de déclarer un handicap locomoteur, atteignant et d'étirements, de la dextérité, de la
vue, l'ouïe, l'incontinence, la communication et le handicap comportemental.
L’AVC a donc été identifié comme causant un plus grand degré d'handicap que toutes les
autres maladies. Rothwell (2001) a déclaré que par contraste avec les maladies cardiaques et le
cancer, le lourd fardeau de l'AVC est l'incapacité chronique plutôt que la mort.
L’OMS a aussi souligné (1980) qu’avoir un accident vasculaire cérébral augmente les risques
de handicap plus nettement que toute autres maladies chroniques. Ainsi que l’AVC provoque
une plus grande gamme de handicaps que toute autre condition.
Suite a une étude que la fondation Stroke a effectuée sur 8863 personnes, il a été conclu
que l'incapacité suite à un AVC est très fréquente et augmente avec l'âge ainsi que la capacité
de récupération des patients est très faible en présence d’antécédents médicaux (Adamson J.
2004).
41
I.2.L’EVALUATION DES SEQUE LLES
I .2.1 . L E S I N D I C A T E U R S D E M E S U R E D E L ’H A N D I C A P
L’évolution d’un AVC mène à une régression partielle voire totale des déficits
fonctionnels et peut même conduire à la mort. À en croire aux données internationales, sur une
longue période la moitié des survivants d’un AVC seront dépendants, ce qui fait de cette
maladie la première cause d’handicap dans le monde28. Vu le nombre important des séquelles
physiques et neurologiques causées par cette maladie certaines recherches ont été consacrées à
la mesure de ces handicaps.
Plusieurs échelles ont démontré la fiabilité et la validité de l’évaluation de l’handicap
causé par l'AVC, y compris le National Institutes of Health Strock Scale (NIHSS), le Score
Rankin modifié (MRS), l'indice de Barthel (BI), le Glasgow Outcome Scale (GOS), et
Strock Impact Scale (SIS). La connaissance de ces échelles, par les neurologues, permet
d’améliorer la prise en charge clinique du patient après un AVC. L’intérêt de ces derniers en
pathologie neurovasculaire est de quantifier, dés la phase aiguë de l’AVC et plus précisément
de l’infarctus cérébral, des prédicteurs de morbi/mortalité, ce qui peut amener à une
modification de la prise en charge thérapeutique.
Chaque échelle est unique. Dans la pratique, le NIHSS est utile pour le pronostic précoce,
tandis que la BI est utile pour planifier des stratégies de réadaptation. Le MRS et le GOS
fournir des mesures sommaires de résultat et peut-être la plus pertinente pour les cliniciens et
les patients qui envisagent une intervention précoce. Le SIS a été conçu pour mesurer la
perspective du patient sur les effets de l'AVC.
Au niveau de l’étude AVC/Maroc les neurologues ont évalué l’handicap des 127 cas d’AVC
avec les deux échelles : l’index de Barthel et le score Rankin. Nous utilisons pour nos analyses
les résultats obtenus suite à l’échelle Rankin modifiée.
I .2.2 . L E S C O R E RA N K I N M O D I F I E
L'échelle de Rankin a été conçue en 1957 pour l'évaluation des conséquences des AVC,
et a été modifiée en 1988 pour améliorer son utilité. La version modifiée, ou MRS, a depuis été
couramment utilisée pour évaluer l'invalidité après un accident vasculaire cérébral. Le score
Rankin tente de mesurer l'indépendance fonctionnelle, intégrant les composantes de l'OMS de
28 Selon l’Organisation Mondiale de Santé (OMS)
42
la fonction corporelle, l'activité et la participation. L’évaluation de l’handicap à l’aide de cette
échelle est moins contraignante et moins coûteuse. Le recueil des informations peut se faire
auprès des patients par téléphone ou par courrier, sans avoir besoin de revoir le patient. Ce qui
peut être très intéressant pour des études épidémiologiques sur de larges populations.
L’indicateur Rankin est coté de 0 à 6.
- Un score de 0 : signifie que le patient n’a aucun symptôme d’handicap.
- Un score de 1 : pas de handicap important, malgré des symptômes, en mesure
d'effectuer toutes les tâches habituelles et les activités
- Un score de 2 : incapacité légère, impossible d’effectuer toutes les tâches, mais capable
de vaquer à ses occupations sans aide.
- Un score de 3 : incapacité modérée, nécessite un peu d’aide, mais capable de marcher
seul.
- Un score de 4 : invalidité modérée, incapable de marcher sans aide, et incapable de
gérer ses besoins corporels sans assistance.
- Un score de 5 : invalidité sévère, rivé au lit et nécessitant une surveillance et des soins
de nursing permanents.
- Score 6 : correspond à la mort du patient.
Les neurologues considèrent que tous les patients ayant obtenu un score supérieur ou égal à 3
sont déclarés porteurs d’un handicap sévère. Donc notre variable handicap sera dichotomisée
en handicap grave contre pas grave.
SECTION II : LES DETERMINANTS AGGR AVANT LE RISQUE D ’HANDICAP D ’UN
AVC : APPLICATIONS SUR LES DONNEES RECUEILLIES
A partir de la base de données « AVC (volet médical) », réalisée en 2008/2009, nous
allons essayer d’analyser l’effet des caractéristiques individuelles et d’environnement (sexe,
âge, milieu de résidence) et celui des facteurs de risque qui permettent d’expliquer la sévérité
de l’handicap: notamment les antécédents médicaux…etc.
Les caractéristiques de notre échantillon se présentent comme suite, sur 60 031 personnes
enquêtées, 127 ont eu un AVC durant les 12 derniers mois dont 57,94% ont gardé un handicap
sévère. L’âge moyen des individus de notre échantillon est de 66,5 ans. Les hommes
présentent un risque un peu plus élevé d’AVC que les femmes (51,97% contre 48,03%). On
43
remarque aussi qu’il y a eu plus de cas d’AVC au niveau rural qu’au milieu urbain et
périurbain, où on a enregistré que 16 cas d’AVC.
II.1. L’EFFET DES VARI ABLES DEMO GR AP HIQ UES SUR LA GR AVIT E DE L ’HAN DICAP
A/ L’âge et la gravité de l’handicap
FIGURE 3: LA GRAVITE DE L'HANDICAP SELON
L'AGE
Sur les 127 cas d’AVC avérés, 73 cas présentent des handicaps sévères. Il semble que le
fait d’avoir un AVC a un âge avancé, augmente le risque d’en garder un handicap sévère. En
effet, parmi les personnes âgées de plus de 65 ans, 65.85% ont un handicap sévère, ce % est de
43,18% seulement pour celles qui ont moins de 65 ans. Ces dernières ne gardent que des
handicaps importants (28.89%) et d’handicap modéré (20%). Alors que plus de la moitié des
individus âgés de plus de 65 ans gardent des invalidités graves (51.22%).
B/ Le sexe et la gravité de l’handicap
Selon les estimations, chez les hommes il est plus probable d’avoir un AVC (51,59%
contre 48,41% pour les femmes). Qu’en est-il de l’analyse en termes de gravité de l’handicap
suite à un AVC? Les résultats indiquent que 67,21% des cas d’AVC chez les femmes causent
un handicap sévère, contre 50% chez les hommes.
44
FIGURE 4: LA GRAVITE DE L'HANDICAP SELON LE SEXE
Après un AVC, 40.91% des hommes n’ont
gardé aucunes séquelles importantes, alors
que 33.33% ont un handicap modéré à
sévère. Les femmes gardent plutôt des
handicaps sévères après un AVC, nous
avons 49.18% de ces dernières souffrent
d’invalidité grave.
A noter que le test d’indépendance chi-2 nous permet de soulever une dépendance entre le
degré d’handicap après un AVC et le sexe des individus à 5% c'est-à-dire que les différences
d’handicaps entre les hommes et les femmes sont statistiquement significatives (chi-2 (1) =
3.86 p=0.049).
II.2. L’EFFET DES VARI ABLES SO CIO-ECO NO MI QUES SUR LA G R AVIT E DE L ’HAN DI CAP
A/ L’effet du niveau scolaire
TABLEAU 15: FREQUENCES DES INDIVIDUS QUI ONT UN HANDICAP SEVERE SELON LE SEXE ET LE NIVEAU
D’EDUCATION
Niveau scolaire 0 1 2 3 4 5 6 Total
Sexe Hommes - 56.67% 46.15% 33.33% 33.33% 50% 0% 46.67%
Femmes 100% 72% 0% 0% 0% 0% 0% 66.07%
Parmi les 127 cas d’AVC, 116 n’ont pas dépassé le niveau scolaire primaire. 51,72%
sont des hommes. Alors que 68.97% des 116 personnes n’ont pas dépassé la première année du
niveau primaire.
D’après le tableau ci-dessus, quelque soit le niveau scolaire, 66.07% des femmes ont un
handicap sévère contre 46.67% pour les hommes. Nous observons aussi que la sévérité
d’handicap devient moins importante tout en avançant dans le niveau scolaire de la femme. Ce
qui n’est pas le cas pour les hommes. Le test de Pearson chi-2 nous permet de conclure que la
sévérité de l’handicap est statistiquement dépendante du niveau scolaire de l’individu avec un
risque de se tromper de 5% (p=0.016).
45
B/ Le milieu de résidence et la gravité de l’handicap : (urbain / rural)
Les zones urbaines (Casablanca/Rabat) présentent plus de cas d’AVC que la zone rurale de
Rabat, soit 54,76%. Ceci peut être expliqué par le grand nombre de personnes enquêtées en
zone urbaine.
Parmi les personnes vivant dans les zones urbaines, 61.43% ont un handicap sévère après un
AVC alors que 52.63% vivent dans des milieux ruraux. La prise en charge des individus vivant
dans des zones rurales est très faible du fait de leur éloignement des centres de santé, de
l’absence d’équipe médicale spécialiste dans les accidents vasculaires (l’hospitalisation ne
s’effectue pas très vite). Ce qui augmente le nombre et la gravité des séquelles tout en plus des
individus ayant eu l’AVC dans les zones rurales qui sont mort (chance de survie sans une
vitesse dans la prise en charge est minime).
TABLEAU 16: LA GRAVITE DE L'HANDICAP SELON LE MILIEU DE RESIDENCE
Handicap Urbain Rural Total
Sévère 43 30 73
Total des handicaps dans les zones 70 57 127
Cependant l’urbanisation est aussi accompagnée de l’exode rural. En raison de la recherche
d’emploi, les ruraux vivant en zone urbaine (périurbaine) gardent leurs habitudes. C’est ce qui
explique le pourcentage important des individus dépendants après un AVC.
C/ L’effet de la couverture sociale sur la sévérité de l’handicap
FIGURE 5: L'HANDICAP ET LA COUVERTURE SOCIALE
SELON LE MILIEU DE LA RESIDENCE
En général, après un AVC l’individu doit
entreprendre les séances de rééducation
dés le lendemain. C’est surtout au cours
des 6 premiers mois que la rééducation
est efficace et aide le patient à conserver
son autonomie. Ce qui entrave les
individus à effectuer ses séances c’est la
non adhésion à une couverture qui prend
en charge une partie ou la totalité des
dépenses. Non pouvons remarquer,
46
qu’au niveau des personnes qui ont gardées un handicap sévère qui vivent dans des zones
urbaines, 56.52% ont souscrits une couverture sociale contre 63.83% de ceux qui n’en
bénèficent pas. En zone rurale, les individus qui gardent des séquelles graves sont ceux n’ayant
pas de couverture sociale (57.14%).
II.3. L’EFFET DES AN T ECEDEN TS MEDICAUX
Nous avons déjà démontré que la probabilité d’avoir un AVC augmente avec l’existence
des facteurs à risque (cf. chapitre I). Les antécédents médicaux à l’instar de l’HTA, du diabète
et des MC favorisent-ils la probabilité de survivre avec un handicap sévère suite à un AVC ?
A/ L’handicap pour les patients ayant l’HTA
FIGURE 6: LA PRESENCE DE L'HTA ET LA GRAVITE DE L'HANDICAP
Dans la population ayant l’HTA, 57% gardent des séquelles sévères après un AVC
(score Rankin >= à 3). 27% seulement des individus hypertendus s’en sortent avec aucun
symptôme (handicap léger) après un AVC alors que 39% perdent leur autonomie (handicap
grave). Parmi les femmes qui sont hypertendus 25.71% gardent des invalidités sévères, alors
que parmi les hommes hypertendus seulement 5.71% ont eu un score Rankin de 5.
Soulignons que 57.89% des personnes ne souffrant pas d’HTA, gardent des séquelles sévères
après un AVC. La présence donc d’autres facteurs à risque influencent sur la gravité
d’handicap.
47
B/ L’handicap pour les patients ayant le diabète
L’handicap dû à l’AVC divise la population diabétique à parts égales. Ainsi, 50% des
personnes diabétiques souffrent d’handicap sévère (59.41% des non diabétiques perdent
l’autonomie).
Le diabète n’a pas un grand impact sur la gravité des séquelles d’AVC. Nous avons 23.08% des
personnes diabétiques souffrent d’incapacité légère contre 19.23% sont porteurs d’handicaps
invalidants graves.
CONCLUSION CHAPITRE II
Suite à des données internationales recueillies et analysées par l’OMS29, l’AVC
représente la première cause d’handicap dans le monde, car à long terme, la moitié des
survivants seront dépendants. La gravité des séquelles associées à l’AVC sont diverses. Elles
sont liées à la présence des facteurs de risque qu’ils soient évitables ou non. Les neurologues
précisent, que les conséquences de l’AVC sont surtout liées au type pathologique de l’AVC
(Ischémique, hémorragique) et à la rapidité de la prise en charge (une hospitalisation et un
traitement rapides).
Notre analyse portée sur les 127 cas d’AVC avérés nous a permis d’en tirer des
conclusions. La gravité de l’handicap dans la population marocaine est plus importante chez les
femmes âgées de plus de 65 ans avec des antécédents médicaux (HTA et diabète). Ainsi que
l’adhésion à une couverture sociale diminue fortement la gravité des séquelles associées aux
AVC, surtout dans le milieu rural.
29 Rapport de l’OMS consacré aux pathologies neurologiques
48
CONCLUSION GENERALE
L’impact des maladies non transmissibles a augmenté dans les pays en développement
de 10% à cause de la transition épidémiologique (Lopez. Et al, 2006). Les AVC se trouvent au
premier rang dans l’épidémie de maladies non transmissibles. D’après le rapport de l’OMS de
2004, cette épidémie deviendrait la première cause de mortalité en 2020 au niveau des pays à
revenus faibles et intermédiaires. Et la tendance naturelle est amenée vers l’augmentation en
raison du vieillissement de la population. L’AVC représente alors un enjeu majeur de santé
publique. L’étude AVC réalisée en Février 2009 au Maroc est une enquête riche. Elle
permettra, dans le futur, de mettre en place une politique de santé qui vise à stopper
l’augmentation des nouveaux cas d’AVC.
Notre étude sur la base de données AVC, nous a permis d’analyser l’amont et l’aval d’un AVC
au Maroc. Dans le but de réduire la fréquence et les gravités des séquelles associées aux AVC.
D’après nos traitements économétriques ou nous avons modélisé la survenance des trois
maladies à risque en fonction des facteurs socio-économiques et comportementaux des
marocains. Nous avons conclus, suite aux résultats obtenus, que la présence d’une maladie à
risque expose fortement l’individu à en avoir d’autres maladies à risque d’AVC. Ensuite, le
niveau d’éducation des femmes diminue la probabilité d’avoir les maladies à risque,
contrairement aux hommes. Concernant l’hygiène de vie des marocains, nous l’avons mesuré
par la pratique du sport et le tabagisme (nombre de paquets fumés). Ceci peut être compléter
dans d’autres études par l’intégration du système nutritionnel, ce qui pourra renforcer nos
résultats. Tous les facteurs à risque étudiés sont évitables (sauf l’âge) par une meilleure
discipline sanitaire, hygiène de vie et alimentaire ce qui pourrait ainsi baisser indirectement la
prévalence de l’AVC.
Toute fois l’élimination de l’AVC n’est pas possible du fait de la présence de facteurs de risque
dont on ne pourra pas agir (sexe et âge). Nous avons soulevé suite à notre analyse de la base
médicale (127 cas d’AVC), que les femmes marocaines âgées de plus de 65 ans deviennent
globalement dépendantes. Et que les antécédents médicaux n’agissent pas fortement sur la
gravité des séquelles. Il s’agit donc de surveiller autant que possible les facteurs de risque
contrôlables tout en ciblant les femmes âgées. Les prendre en charge pourrait diminuer
systématiquement le degré de l’handicap et surtout la récidive.
49
Nous avons bien démontré que les maladies à risque (HTA, Diabète et les MC) agissent
fortement sur la probabilité de la survenance de l’AVC. Donc une meilleure prévention contre
cette maladie se ferait par la maitrise des facteurs à risque évitables. Ceci diminuera fortement
la mortalité et la morbidité évitable, en particulier chez les personnes de moins de 65 ans.
Les AVC surviennent brutalement et ses séquelles sont d’autant moins graves que les patients
sont pris en charge rapidement par des structures spécialisées. Cet objectif ne pourra pas être
réalisé avec la présence d’une grande inégalité régionale (entre les zones rurales et urbaines) et
les inégalités sociales en santé. Assurer l’accès à la majorité des patients à des soins de qualité
serait un objectif parmi d’autres.
Finalement, il est clair que la mise en place d’actions publiques et la prévention contre les
facteurs de risque permettront, non pas de réduire à zéro, mais de diminuer de manière
considérable les cas d’AVC. Certaines mesures préventives doivent être réalisées par les
professionnels de santé tandis que d’autres peuvent être effectuées par tout un chacun.
50
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53
ANNEXES
Les tableaux obtenus sur stata concernant le type de consultation
Total 8,412 100.00 5 131 1.56 100.00ne se soigne pas 752 8.94 98.44 fkih 16 0.19 89.50 herboriste 50 0.59 89.31 médecin 7,463 88.72 88.72 consulté Freq. Percent Cum. personnel
.
100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 88.72 0.59 0.19 8.94 1.56 100.00 Total 7,463 50 16 752 131 8,412 59.86 66.00 68.75 51.46 54.20 59.07 89.90 0.66 0.22 7.79 1.43 100.00 femme 4,467 33 11 387 71 4,969 40.14 34.00 31.25 48.54 45.80 40.93 87.02 0.49 0.15 10.60 1.74 100.00 homme 2,996 17 5 365 60 3,443 l'individu médecin herborist fkih ne se soi 5 Total sexe de personnel consulté
100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 88.72 0.59 0.19 8.94 1.56 100.00 Total 7,463 50 16 752 131 8,412 26.01 12.00 12.50 22.61 12.21 25.38 90.91 0.28 0.09 7.96 0.75 100.00 oui 1,941 6 2 170 16 2,135 73.99 88.00 87.50 77.39 87.79 74.62 87.97 0.70 0.22 9.27 1.83 100.00 non 5,522 44 14 582 115 6,277 HTA médecin herborist fkih ne se soi 5 Totala t il une personnel consultél'individu
100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 88.72 0.59 0.19 8.94 1.56 100.00 Total 7,463 50 16 752 131 8,412 15.86 4.00 6.25 4.65 8.40 14.66 96.03 0.16 0.08 2.84 0.89 100.00 oui 1,184 2 1 35 11 1,233 84.14 96.00 93.75 95.35 91.60 85.34 87.46 0.67 0.21 9.99 1.67 100.00 non 6,279 48 15 717 120 7,179 diabéte médecin herborist fkih ne se soi 5 Total a t il le personnel consultél'individu
54
100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 88.72 0.59 0.19 8.94 1.56 100.00 Total 7,463 50 16 752 131 8,412 9.63 8.00 0.00 4.12 3.82 9.02 94.73 0.53 0.00 4.08 0.66 100.00 oui 719 4 0 31 5 759 90.37 92.00 100.00 95.88 96.18 90.98 88.12 0.60 0.21 9.42 1.65 100.00 non 6,744 46 16 721 126 7,653 cardiaque médecin herborist fkih ne se soi 5 Total maladie personnel consultéa t il une l'individu
100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 86.41 0.65 0.24 11.25 1.45 100.00 Total 2,143 16 6 279 36 2,480 4.39 6.25 0.00 3.94 0.00 4.27 88.68 0.94 0.00 10.38 0.00 100.00 autres secteurs 94 1 0 11 0 106 13.30 25.00 16.67 6.81 11.11 12.62 91.05 1.28 0.32 6.07 1.28 100.00 administration publiq 285 4 1 19 4 313 8.59 0.00 16.67 10.75 5.56 8.75 84.79 0.00 0.46 13.82 0.92 100.00 btp 184 0 1 30 2 217 5.41 0.00 33.33 6.09 5.56 5.52 84.67 0.00 1.46 12.41 1.46 100.00 artisanat 116 0 2 17 2 137 24.78 25.00 16.67 24.73 38.89 24.96 85.78 0.65 0.16 11.15 2.26 100.00 services 531 4 1 69 14 619 14.51 18.75 0.00 16.13 16.67 14.72 85.21 0.82 0.00 12.33 1.64 100.00 commerce 311 3 0 45 6 365 29.02 25.00 16.67 31.54 22.22 29.15 86.03 0.55 0.14 12.17 1.11 100.00 agricultute et pêche 622 4 1 88 8 723 secteur d'activité médecin herborist fkih ne se soi 5 Total personnel consulté
100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 86.43 0.61 0.25 11.24 1.47 100.00 Total 2,114 15 6 275 36 2,446 2.60 0.00 0.00 4.36 0.00 2.74 82.09 0.00 0.00 17.91 0.00 100.00 apprenti ou aide fama 55 0 0 12 0 67 59.84 53.33 66.67 52.73 47.22 58.83 87.91 0.56 0.28 10.08 1.18 100.00 salarié 1,265 8 4 145 17 1,439 32.17 33.33 33.33 41.09 52.78 33.48 83.03 0.61 0.24 13.80 2.32 100.00 indépendant 680 5 2 113 19 819 5.39 13.33 0.00 1.82 0.00 4.95 94.21 1.65 0.00 4.13 0.00 100.00 employeur 114 2 0 5 0 121 profession médecin herborist fkih ne se soi 5 Total situation dans la personnel consulté
55
_cons -2.681012 1.270246 -2.11 0.035 -5.170649 -.191375 revenu 6.00e-06 .0000127 0.47 0.638 -.000019 .000031 statutpro -.2886558 .2840307 -1.02 0.309 -.8453458 .2680342 rhumg .3567796 .39697 0.90 0.369 -.4212672 1.134826 cardiag -15.85292 1562.332 -0.01 0.992 -3077.968 3046.262 diabéteg -2.081489 1.032049 -2.02 0.044 -4.104267 -.0587096 htag -1.561196 .741487 -2.11 0.035 -3.014484 -.1079086 educ2 -.0004643 .006972 -0.07 0.947 -.0141291 .0132006 educ .0371341 .1039891 0.36 0.721 -.1666808 .2409489 age_cor .0021889 .0138494 0.16 0.874 -.0249554 .0293332 sexe1 -.431785 .5101563 -0.85 0.397 -1.431673 .56810295 _cons -.1618521 .5164704 -0.31 0.754 -1.174116 .8504113 revenu -.0002654 .0000715 -3.71 0.000 -.0004056 -.0001252 statutpro -.098657 .1190977 -0.83 0.407 -.3320843 .1347702 rhumg .2954037 .1732401 1.71 0.088 -.0441407 .634948 cardiag -.6497124 .339404 -1.91 0.056 -1.314932 .0155073 diabéteg -1.232816 .3211982 -3.84 0.000 -1.862353 -.6032789 htag .1975195 .1719118 1.15 0.251 -.1394214 .5344604 educ2 -.0062209 .003939 -1.58 0.114 -.0139411 .0014994 educ .0625336 .0485474 1.29 0.198 -.0326175 .1576847 age_cor -.0160467 .0057077 -2.81 0.005 -.0272335 -.0048599 sexe1 -.2701726 .1806545 -1.50 0.135 -.624249 .08390384 _cons -7.415025 3.970803 -1.87 0.062 -15.19766 .3676068 revenu .0001616 .0001379 1.17 0.241 -.0001087 .0004319 statutpro -.5284078 .8264991 -0.64 0.523 -2.148316 1.091501 rhumg -53.79425 4175.023 -0.01 0.990 -8236.69 8129.101 cardiag -15.28725 2804.443 -0.01 0.996 -5511.894 5481.319 diabéteg -15.14979 2113.754 -0.01 0.994 -4158.031 4127.731 htag -20.66827 23.83736 -0.87 0.386 -67.38863 26.0521 educ2 -.0252553 .0317463 -0.80 0.426 -.0874768 .0369663 educ .1957333 .3782505 0.52 0.605 -.545624 .9370906 age_cor -.0184647 .0457972 -0.40 0.687 -.1082255 .0712961 sexe1 2.745324 1.217866 2.25 0.024 .3583502 5.1322973 _cons -2.560492 1.809778 -1.41 0.157 -6.10759 .9866074 revenu .0000164 7.64e-06 2.14 0.032 1.41e-06 .0000314 statutpro -.5949729 .4099899 -1.45 0.147 -1.398538 .2085926 rhumg .4582134 .6065389 0.76 0.450 -.7305811 1.647008 cardiag -15.70328 2237.028 -0.01 0.994 -4400.198 4368.792 diabéteg -15.97079 1638.446 -0.01 0.992 -3227.267 3195.325 htag -.6259781 .7870758 -0.80 0.426 -2.168618 .9166621 educ2 .0009719 .0099143 0.10 0.922 -.0184598 .0204036 educ .018175 .1525896 0.12 0.905 -.2808951 .317245 age_cor -.0134039 .0215395 -0.62 0.534 -.0556206 .0288128 sexe1 -.0974596 .6880949 -0.14 0.887 -1.446101 1.2511822 1 (base outcome) persoconsu~é Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
Log likelihood = -973.40741 Pseudo R2 = 0.0764 Prob > chi2 = 0.0000 LR chi2(40) = 161.08Multinomial logistic regression Number of obs = 2227
Iteration 22: log likelihood = -973.40741 Iteration 21: log likelihood = -973.40742 Iteration 20: log likelihood = -973.40749 Iteration 19: log likelihood = -973.40777 Iteration 18: log likelihood = -973.40912 Iteration 17: log likelihood = -973.43134 Iteration 16: log likelihood = -973.69467 Iteration 15: log likelihood = -974.06046 Iteration 14: log likelihood = -975.05561 Iteration 13: log likelihood = -979.14909 Iteration 12: log likelihood = -981.72664 Iteration 11: log likelihood = -982.68479 Iteration 10: log likelihood = -986.60711 Iteration 9: log likelihood = -987.95557 Iteration 8: log likelihood = -990.98153 (backed up)Iteration 7: log likelihood = -999.20524 Iteration 6: log likelihood = -1008.0911 (backed up)Iteration 5: log likelihood = -1010.9357 Iteration 4: log likelihood = -1017.0605 (backed up)Iteration 3: log likelihood = -1031.7897 Iteration 2: log likelihood = -1038.8839 (backed up)Iteration 1: log likelihood = -1053.3124 Iteration 0: log likelihood = -1053.945
56
L’exclusion du rhumatisme
L E R H U M A T I S M E
Le rhumatisme est une inflammation des articulations. Il existe deux grandes sortes de
rhumatismes: les rhumatismes inflammatoires (ex: polyarthrite rhumatoïde) et
les rhumatismes d'usure (ex : l'arthrose). C’est une affection douloureuse de l'appareil
locomoteur dont le degré de gravité varie et dont on distingue trois groupes principaux : le
rhumatisme inflammatoire, le rhumatisme dégénératif et le rhumatisme des parties molles. Le
rhumatisme s’accompagne d’une augmentation de la mortalité, principalement d’origine
cardiovasculaire.
Une grande étude menée par des chercheurs danois démontre que les personnes
souffrant d'arthrite (inflammation des articulations regroupée dans la grande famille des
rhumatismes) majorent de 30% leur risque de faire un AVC. Pour parvenir à cette conclusion,
les scientifiques de l'Université de Copenhague ont suivi 4 millions de personnes atteintes de
polyarthrite rhumatoïde, pendant cinq ans. Sur 1000 personnes atteintes de polyarthrite
rhumatoïde 7,6 avaient un risque d'AVC. Il faut préciser que l'augmentation du risque de
maladie cardiaque mortelle reste quand même faible.
D’après les résultats obtenus dans l’une des études réalisées sur notre base de données,
il a été conclu que le rhumatisme agit négativement sur la survenance de l’AVC. Ceci a été
expliqué par la prise des malades souffrant du rhumatisme de l’aspirine. Ce médicament est
utilisé en cas de douleur. Mais il a été démontré qu’il permet aussi la prévention de nombreuses
pathologies dont les AVC par son action anticoagulante. C’est la raison pour laquelle nous ne
l’intégrerons pas avec les autres maladies à risque, celles qui agissent positivement sur la
survenance de l’AVC.
Les différents croisements de variables effectués avec le rhumatisme
Classes d’âges Rhumatisme
< 15 ans 0.20%
[15, 30[ 0.76%
[30, 50[ 4.12%
[50, 65[ 11.83%
65 ans et plus 18.99%
Total 3.59%
57
Sexe Répartition Rhumatisme
Femme
Dans
l’ensemble 4.72%
Moins de 60
ans 3.12%
Plus de 60 ans 22.13%
Homme
Dans
l’ensemble 2.42%
Moins de 60
ans 1.44%
Plus de 60 ans 13.37%
Total 3.59%
La prévalence du rhumatisme selon le sexe, le milieu de résidence et le niveau d’éducation
Niveau scolaire Rhumatisme
Femme Homme
Aucun 8.13% 4.62%
Primaire 2.32% 1.77%
Secondaire et
Lycée 1.47% 1.19%
Universitaire 1.05% 0.80%
Total 3.59%
La prévalence de l’AVC selon la présence du rhumatisme isolément et son association avec
d’autres maladies à risque
Maladies à risque AVC
Rhumatisme
Oui 0.28% Odds ratio 1.34
Non 0.21% IC (95%) 0.4795729 ; 2.992862
P-value 0.30
Total 0.21%
Maladies à risque AVC
HTA + Rhumatisme
Oui 1.43% Odds ratio 7.12
Non 0.20% IC (95%) 2.54 ; 16.08
P-value 0.00
Rhumatisme + Diabète
Oui 0% Odds ratio 0
Non 0.21% IC (95%) 0 ; 13.01
P-value 0.74
HTA + Diabète + Rhumatisme
Oui 0% Odds ratio 0
Non 0.21% IC (95%) 0 ; 31.25
P-value 0.88
Total 0.21%
Milieu de
résidence Rhumatisme
Urbain 2.82%
Périurbain 3.25%
Rural 4.66%
Total 3.59%
Niveau
scolaire
Rhumatisme
Aucun 6.74%
Primaire 2.01%
Secondaire
et Lycée
1.31%
Universitaire 0.92%
Khi-2 490.88
Total 3.59%
58
Caractérisation de la population
Prévalence de l’AVC selon le sexe et le niveau d’éducation
Niveau scolaire Femme Homme Total
Aucun 85% 68.66% 153.66
Primaire 5% 13.43% 18.43
Secondaire et Lycée 6.67% 14.93% 21.6
Universitaire 3.33% 2.98% 6.31
Total 100 100 200
Prévalence de l’HTA selon le sexe et le niveau d’éducation
Niveau scolaire Femme Homme Total
Aucun 69.99% 47.20% 117.19
Primaire 14.98% 24.50% 39.48
Secondaire et Lycée 11.58% 19.91% 31.49
Universitaire 3.45% 8.39% 11.84
Total 100 100 200
Prévalence du diabète selon le sexe et le niveau d’éducation
Niveau scolaire Femme Homme Total
Aucun 69.42% 40.78% 110.2
Primaire 15.63% 25.03% 40.66
Secondaire et Lycée 11.17% 24.09% 35.26
Universitaire 3.78% 10.1% 13.88
Total 100 100 200
Prévalence du rhumatisme selon le sexe et le niveau d’éducation
Niveau scolaire Femme Homme Total
Aucun 79.43% 60.08% 139.51
Primaire 11.81% 22.55% 34.36
Secondaire et Lycée 7.37% 14.85% 22.22
Universitaire 1.39% 2.52% 3.91
Total 100 100 200
59
Les matrices de corrélation des trois modèles:
La survenance de l’hypertension artérielle
HTA Educ Age Tabac Sport Diabète MC
HTA 1.0000
Educ -0.0786*
0.0000 1.0000
Age 0.2831*
0.0000
-0.3729*
0.0000 1.0000
Tabac 0.0430*
0.0028
0.0060
0.6746
0.0388*
0.0000 1.0000
Sport -0.0583*
0.0000
0.3343*
0.0000
-0.2200*
0.0000
-0.0308*
0.0000 1.0000
Diabète 0.1931*
0.0000
-0.0413*
0.0000
0.2199*
0.0000
-0.0099*
0.0152
-0.0306*
0.0000 1.0000
MC 0.1758*
0.0000
-0.0535*
0.0000
0.1673*
0.0000
-0.0139*
0.0007
-0.0409*
0.0000
0.1050*
0.0000 1.0000
La survenance du Diabète
Diabète Educ Age Tabac Sport HTA MC
Diabète 1.0000
Educ -0.0413*
0.0000 1.0000
Age 0.2199*
0.0000
-0.3729*
0.0000 1.0000
Tabac 0.0415*
0.0039
0.0554*
0.0000
0.0388*
0.0000 1.0000
Sport -0.0306*
0.0000
0.3343*
0.0000
-0.2200*
0.0000
-0.0308*
0.0000 1.0000
HTA 0.1939*
0.0000
-0.0786*
0.0000
0.2831*
0.0000
-0.0258*
0.0152
-0.0583*
0.0000 1.0000
MC 0.1050*
0.0000
-0.0535*
0.0000
0.1673*
0.0000
-0.0139*
0.0007
-0.0409*
0.0000
0.1758*
0.0000 1.0000
La survenance des MC
MC Educ Age Tabac Sport HTA Diabète
MC 1.0000
Educ -0.0535*
0.0000 1.0000
Age 0.1673*
0.0000
-0.3729*
0.0000 1.0000
Tabac 0.0415*
0.0039
0.0554*
0.0000
0.0388*
0.0000 1.0000
Sport -0.0409*
0.0000
0.3343*
0.0000
-0.2200*
0.0000
-0.0308*
0.0000 1.0000
HTA 0.1758*
0.0000
-0.0786*
0.0000
0.2831*
0.0000
-0.0258*
0.0152
-0.0583*
0.0000 1.0000
Diabète 0.1050*
0.0000
-0.0413*
0.0000
0.2199*
0.0000
-0.0099*
0.0152
-0.0306*
0.0000
0.1939*
0.0000 1.0000
60
Prévalence des maladies à risque selon le type d’activité (causalité)
Type d’activité HTA Diabète Rhumatisme Total
Actif 4.10% 3.08% 3.34% 10.52%
Chômeur 1.82% 1.25% 1.69% 4.72%
Femme au foyer 10.77% 5.78% 8.31% 24.86%
Elève 0.30% 0.17% 0.33% 0.8%
Retraité 19.83% 16.04% 9.65% 45.52%
Infirmier 15.55% 8.21% 12.31% 36.07%
Enfant 0.06% 0.11% 0.08% 0.25%
Autre 27.41% 6.18% 18.92% 52.51%
Khi-2 3.4e+03 2.1e+03 2.1e+03 Chi 2 (ddl : 7=14.06)
Total 4.73% 2.95% 3.59% 11.27%
Contrairement au niveau d’éducation, suite au test de Pearson, la survenance des maladies à
risque n’est statistiquement pas associée au type d’activité de la personne. Le risque de se
tromper est à 5%.
