# Validation d'un score d'obstacles perçus à l'accès aux soins en zone rurale au Sénégal pour prédire l'utilisation des services de santé

Marion Coste, Marwân-Al-Qays Bousmah

## ► To cite this version:

Marion Coste, Marwân-Al-Qays Bousmah. Validation d'un score d'obstacles perçus à l'accès aux soins en zone rurale au Sénégal pour prédire l'utilisation des services de santé. 2022. hal-05050377

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Preprint submitted on 29 Apr 2025

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Couverture Universelle en Santé au Sahel

# Validation d'un score d'obstacles perçus à l'accès aux soins en zone rurale au Sénégal pour prédire l'utilisation des services de santé

Marion COSTE et Marwân-al-Qays BOUSMAH

Juillet 2022
# Auteurs

Marion COSTE<fnref n="1" />,<fnref n="2" /> et Marwân-al-Qays BOUSMAH<fnref n="2" />,<fnref n="3" />

# Auteur correspondant

Marion COSTE

AMU-AMSE, 5-9 Boulevard Maurice Bourdet, CS 50498, 13205 Marseille Cedex 1, +33652465772, [marion_coste@univ-amu.fr](mailto:marion_coste@univ-amu.fr)

# ORCID des auteurs

Marion COSTE : [0000-0001-9005-240X](https://ORCID.com/0000-0001-9005-240X)

Marwân-al-Qays Bousmah : [0000-0001-5346-5184](https://ORCID.com/0000-0001-5346-5184)

**Citation recommandée** : Coste M. et Bousmah M.-Q. (2022). *Validation d'un score d'obstacles perçus à l'accès aux soins en zone rurale au Sénégal pour prédire l'utilisation des services de santé*. Document de travail Unissahel n°2, Juillet 2022. Paris : Ceped.

Disponible sur : [https://www.unissahel.org/publications/documents-de-travail](https://www.unissahel.org/publications/documents-de-travail), DOI :

[https://doi.org/10.5281/zenodo.6997903](https://doi.org/10.5281/zenodo.6997903)

# Unissahel

L'objectif du programme UNISSAHEL est d'étudier les actions entreprises pour parvenir à la couverture universelle en santé (CUS) dans trois pays (Mali, Sénégal, Tchad) afin de soutenir les décisions politiques. Il est financé par l'Agence Française de Développement (AFD), porté par l'institut de recherche pour le développement (IRD) et le travail dans les pays se fait en partenariat avec le Centre Régional de Recherche et de Formation à la Prise en Charge Clinique de Fann (CRCF) au Sénégal, l'ONG MISELI au Mali et l'ONG BASE au Tchad.

*Les documents de travail UNISSAHEL portent sur des recherches menées par des chercheurs du projet. Rédigés pour une diffusion rapide, ces papiers n'ont pas fait l'objet d'une évaluation par les pairs selon les normes usuelles. Les propos tenus n'engagent que leurs auteurs. Les droits sont détenus par les auteurs.*

<footnote n="1">¹ Aix Marseille Univ, CNRS, AMSE, Marseille 13001, France</footnote>

<footnote n="2">² Aix Marseille Univ, Inserm, IRD, SESSTIM, Sciences Économiques & Sociales de la Santé & Traitement de l'Information Médicale, ISSPAM, Marseille, France</footnote>

<footnote n="3">³ Université Paris Cité, IRD, Inserm, Ceped, F-75006 Paris, France</footnote>
# Déclarations

**Financement** : Cette recherche s'inscrit dans le cadre du programme UNISSAHEL (Couverture sanitaire universelle au Sahel), financé par l'Agence française de développement (AFD). Ce travail a également reçu le soutien du gouvernement français dans le cadre du plan d'investissement France 2030, dans le cadre de l'Initiative d'Excellence d'Aix-Marseille Université - A*MIDEX - Institut des Sciences de la Santé Publique d'Aix-Marseille (AMX-20-IET-014 et ANR-17-EURE-0020) géré par l'Agence Nationale de la Recherche.

**Remerciements** : Nous sommes reconnaissants à tous les participants à l'étude, au personnel de l'Observatoire de Population de Niakhar et aux membres du programme UNISSAHEL. Une liste complète des membres du groupe d'étude UNISSAHEL figure à l'Annexe A1. Nous remercions Bruno Ventelou, Sylvie Boyer et Mohammad Abu-Zaineh, qui ont codirigé le programme de recherche économique UNISSAHEL. Nos remerciements s'adressent également à Mounia Baidai, Bruno Boidin, Fanny Chabrol, Annabel Desgrées du Loû, Amandine Fillol, Richard Lalou, Jean-Yves Le Hesran, Andrainolo Ravalihasy, ainsi qu'aux participants du séminaire doctoral de l'AMSE et au séminaire Global Health de UCL pour leurs commentaires et leurs suggestions.

**Contributions des auteurs** : MC et MQB ont étudié la littérature et effectué les analyses statistiques. MC a rédigé la première version du manuscrit et MQB l'a révisé de manière substantielle. Les deux auteurs ont lu et approuvé le manuscrit final.

**Déclaration de conflits d'intérêts** : Aucun conflit d'intérêt.

**Déclaration éthique** : L'enquête CMUtuelleS a été approuvée par le Comité National d'Éthique pour la Recherche en Santé du Sénégal (n°000037/MSAS/DPRS/CNERS et n°0000118/MSAS/DPRS/CNERS). Tous les participants ont fourni un consentement éclaire. L'étude a été réalisée conformément aux directives et règlements applicables, y compris la Déclaration d'Helsinki.

**Disponibilité des données et du programme** : Les données sont disponibles sur demande auprès des auteurs (contact : Marion COSTE, AMU - AMSE, 5-9 Boulevard Maurice Bourdet, CS 50498, 13205 Marseille Cedex 1, +33652465772, marion coste@univ-amu.fr). Le code est également disponible sur demande.
# Validation d'un score d'obstacles perçus à l'accès aux soins en zone rurale au Sénégal pour prédire l'utilisation des services de santé

Marion COSTE et Marwân-al-Qays BOUSMAH

## RÉSUMÉ

**Contexte** : L'accès aux services de santé est un élément clé pour atteindre l'Objectif de Développement Durable n° 3, qui consiste à promouvoir une vie en bonne santé pour tous à tout âge grâce à une couverture maladie universelle (CMU). Cependant, dans le contexte des pays à revenu faible ou intermédiaire, la plupart des études se concentrent sur la protection financière mesurée par les dépenses de santé catastrophiques, ou sur l'utilisation des services de santé parmi des populations spécifiques présentant des besoins de santé (comme une grossesse récente ou une maladie).

**Méthodes** : Cette étude vise à construire un score individuel d'obstacles perçus à l'accès aux soins (OPAS) afin de prédire l'utilisation des services de santé. Nous estimons le score sur six éléments : (1) savoir où aller, (2) obtenir la permission, (3) avoir de l'argent, (4) la distance jusqu'à la structure, (5) trouver un moyen de transport, et (6) ne pas vouloir y aller seul.e, en utilisant des données individuelles sur 1 787 participants adultes vivant en milieu rural au Sénégal. Nous construisons le score via une analyse factorielle explicative descendante et vérifions sa cohérence interne. Enfin, nous évaluons la validité prédictive du score factoriel en testant son association (régressions univariées) avec un large éventail de variables sur les déterminants du recours aux soins et de l'utilisation des services de santé.

**Résultats** : L'analyse factorielle aboutit à la construction d'un score unidimensionnel combinant les éléments (3) à (6), avec un coefficient alpha de Cronbach de 0,7 indiquant une bonne cohérence interne. Le score est fortement associé aux déterminants du recours aux soins (notamment sexe, éducation, statut marital, mesures de pauvreté et distance jusqu'à la structure de santé la plus proche). En outre, le score permet de prédire l'utilisation des services de santé au niveau du ménage, l'utilisation des services de santé suite à un problème de santé, et l'utilisation des services de santé pendant la grossesse et l'accouchement. Ces résultats sont confirmés à partir d'une base de données différente (validité externe).

**Conclusions** : Le score OPAS est un indicateur valide et précis de l'accès aux services de santé au niveau individuel. Il peut compléter les mesures de couverture des services de santé au niveau régional ou national pour mesurer l'accès et prédire l'utilisation des services de santé. Le score OPAS peut également être combiné à des mesures conventionnelles de protection financière, telles que les dépenses de santé catastrophiques, afin de documenter de manière multidimensionnelle les besoins et les progrès en matière de CMU au niveau individuel ou au niveau ménage.

**Mots clés** : Utilisation des services de santé ; obstacles perçus à l'accès aux soins ; couverture maladie universelle (CMU) ; Sénégal ; Afrique subsaharienne.
# INTRODUCTION

L'accès universel aux services de santé est un élément essentiel pour atteindre l'Objectif de Développement Durable consistant à « permettre à tous de vivre en bonne santé et promouvoir le bien-être de tous à tout âge » (United Nations, 2015). Ainsi, la cible 3.8 vise à « assurer une couverture maladie universelle [CMU], y compris la protection contre les risques financiers, l'accès à des services de soins de santé essentiels de qualité et l'accès à des médicaments et vaccins essentiels sûrs, efficaces, de qualité et abordables pour tous » (ibid). Les indicateurs les plus utilisés pour mesurer la dimension de protection financière de la CMU sont les dépenses de santé catastrophiques (Xu et al., 2003), qui déterminent si les restes à charge des dépenses de santé du patient représentent une part « catastrophique » de la capacité de paiement d'un ménage, généralement fixée à 40 % (Eze et al., 2022; Wagstaff et al., 2018a; Xu et al., 2003) et les dépenses de santé appauvrissantes, qui indiquent si le passage du ménage sous le seuil de pauvreté est imputable aux dépenses de santé (Wagstaff et al., 2018b). Ces indicateurs peuvent être facilement calculés à partir d'enquêtes sur les ménages, dont les données sont largement accessibles.

Un indice au niveau pays combinant la prévalence de dépenses catastrophiques de santé avec une mesure de couverture des services de santé capturant à la fois des indicateurs de prévention et de traitement a été récemment élaboré pour évaluer les progrès en matière de CMU (Wagstaff and Neelsen, 2020). La couverture des services de santé vise à documenter l'accès aux soins

de santé, un autre aspect de la CMU qui peut être en porte-à-faux avec les dépenses de santé catastrophiques, en particulier dans le contexte des pays à revenu faible et intermédiaire où des dépenses de santé plus faibles peuvent refléter une moindre qualité des services de santé (Atake and Amendah, 2018; Landrian et al., 2020), des besoins de santé non satisfaits (Njagi et al., 2020), ou même une population plus jeune et en meilleure santé (Pandey et al., 2018). Une association entre une plus faible incidence des dépenses de santé catastrophiques et une plus faible couverture des services de santé a ainsi été relevée dans les pays à revenu faible et intermédiaire (Wagstaff and Neelsen, 2020).

Au niveau des populations, l'accès aux services de santé est généralement mesuré par l'utilisation des services de santé (Khalid et al., 2021), souvent au sein de populations présentant des besoins spécifiques en matière de santé, par exemple les enfants en âge d'être vacciné, les femmes ayant eu une grossesse récente ou les personnes ayant eu une maladie récente. Mesurer l'utilisation des services de santé implique donc des processus de collecte de données lourds et de longs entretiens axés sur des événements spécifiques au cours d'une période donnée (par exemple, deux ans pour une grossesse menée à terme, 12 mois pour une hospitalisation, etc.).

Dans les pays à revenu faible et intermédiaire, la littérature a également étudié les obstacles perçus aux recours aux soins chez les femmes (Seidu et al., 2020; Tamirat et al., 2020), qui sont recueillies
dans le cadre des Enquêtes Démographiques et de Santé (EDS) (Corsi et al., 2012). Ces questions documentent les perceptions sur les aspects financiers (possession ou capacité perçue à obtenir des ressources monétaires), l'accessibilité géographique (distance et moyens de transport) ainsi que certaines barrières relatives aux normes culturelles et sociales (les préoccupations concernant l'obtention d'une autorisation et le fait d'y aller seul) – couvrant ainsi un large éventail d'éléments qui ont été identifiés comme des déterminants du recours aux soins et de l'utilisation des services de santé (Anarwat et al., 2021; Garchitorena et al., 2021; Kuupiel et al., 2019; Ormel et al., 2021; Wigley et al., 2020).

La littérature a mis en évidence une association entre le fait de percevoir au moins un obstacle à l'accès aux soins et une moindre utilisation des services de santé maternelle et prénatale (Manzi et al., 2014; Tesema and Tessema, 2021; Tessema et al., 2021). Une étude de 2012 a combiné les barrières socio-économiques, géographiques et psychosociales de l'EDS de 2003 au Burkina Faso pour créer un score à trois dimensions de la capacité perçue des femmes à surmonter les obstacles à la recherche de soins de santé (Nikiema et al., 2012) et a validé ce score par rapport à un nombre limité de variables socio-démographiques (l'âge, le niveau d'éducation, le quintile de revenu et le lieu de résidence entre milieu urbain ou rural), sans examiner les associations avec l'utilisation des services de santé maternelle ou infantile. En outre, toutes ces études portaient uniquement sur les femmes.

L'objectif de notre étude est de construire un score d'obstacles perçus à l'accès aux soins et d'évaluer sa validité pour prédire

l'utilisation des services de santé à la fois chez les hommes et chez les femmes.

# MÉTHODES

## Base de données

Nous avons utilisé des données de l'enquête CMUtuelleS, une enquête transversale conduite en 2019-2020 auprès de 1787 personnes résidentes dans la zone de Niakhar en milieu rural sénégalais. Un Observatoire de Population est présent dans cette zone, collectant des données prospectives sur les évènements de l'ensemble de la population (Delaunay et al., 2013). L'enquête CMUtuelleS visait à étudier la mise en œuvre des mutuelles de santé communautaires parmi les adhérent.es volontaires (sur une base payante), et les bénéficiaires du programme national de *Bourses de Sécurité Familiales (BSF)* à destination des ménages identifiés comme indigents, dont l'adhésion aux mutuelles de santé communautaires est supposée être gratuite (entièrement subventionnée par l'État) (Bousmah et al., 2021). Ainsi, le questionnaire CMUtuelleS a été administré à l'adhérent.e/chef.fe de famille et son ou sa partenaire parmi trois groupes : les adhérents volontaires (n=285), les bénéficiaires de la BSF (n=176), et les non-adhérent.es à une mutuelle (n=1 326).

## Obstacles perçus à l'accès aux soins

Dans une adaptation de la version de 2008 du questionnaire de l'EDS destiné aux
femmes<fnref n="1" />, la question suivante a été posée à l'ensemble des participants, hommes et femmes : « Lorsque vous êtes malade ou que vous cherchez à obtenir des informations ou des soins médicaux, chacun des éléments suivants est-il i) pas un problème, ii) un petit problème, ou iii) un gros problème ?

(1) Savoir où aller ?

(2) Obtenir la permission d'y aller ?

(3) Obtenir l'argent nécessaire pour payer ?

(4) La distance à parcourir jusqu'à la structure de santé ?

(5) Devoir prendre un moyen de transport ?

(6) Ne pas vouloir y aller seul.e ? ».

## Autres variables

La base de données CMUtuelleS contient un vaste ensemble de données autodéclarées au niveau individuel et au niveau ménage. Elle dispose des caractéristiques sociodémographiques de base (âge, niveau d'éducation, sexe, statut marital) ainsi que des coordonnées GPS des lieux de résidence des ménages, des structures de santé et des mutuelles de santé communautaires de la zone, qui ont été utilisées pour calculer les distances entre le ménage d'une part et le dispensaire (poste de santé) et le bureau de la mutuelle le plus proche, d'autre part. L'enquête a également permis de quantifier en détails les dépenses

des ménages (en particulier, les dépenses de consommation mensuelles par équivalent adulte et les dépenses de santé à la charge des ménages) et de construire plusieurs indicateurs de pauvreté (pauvreté monétaire, pauvreté alimentaire et pauvreté subjective). Les dépenses de santé catastrophiques ont été calculées selon la méthodologie proposée par Xu et al. (2003).

De plus, l'enquête a documenté l'utilisation des services de santé au niveau individuel suite à des besoins de santé (consultation, automédication, examens ou hospitalisation parmi les participants ayant eu un épisode de maladie au cours des deux derniers mois ; consultations prénatales et accouchement en structure de santé parmi les femmes ayant mené une grossesse à terme au cours des deux dernières années), ainsi que les besoins de santé non satisfaits au niveau du ménage (avoir renoncé à des dépenses de santé au cours des 12 derniers mois).

Dans le cadre de l'enquête, les participants ont déclaré leur statut d'assurance santé, et leur état de santé (questionnaire standardisé en 12 questions SF-12 (Ware, 2005), maladie chronique et handicap). Enfin, les participants ont fait part de leur perception de la qualité des services de santé dans la structure de santé habituellement visitée, de leurs connaissances sur les mutuelles de santé communautaires, de leur disposition à payer pour ces dernières, de leur aversion au risque (Dohmen et al., 2011), et de leur

<footnote n="1">¹ Plus précisément, le questionnaire type pour les femmes de l'EDS 2008 se lit comme suit : "De nombreux éléments peuvent empêcher les femmes d'obtenir des conseils ou des traitements médicaux pour elles-mêmes. Lorsque vous êtes malade et que vous souhaitez obtenir des conseils ou un traitement médical, chacun des éléments suivants est-il un gros</footnote>

<footnote>problème ou non ?", et proposait comme réponses "pas un gros problème" versus "un gros problème". Les questionnaires des vagues 2012 et 2020 utilisaient une formulation similaire mais ne documentaient que les éléments "permission d'y aller", "obtenir de l'argent", "distance" et "y aller seule".</footnote>
confiance généralisée<fnref n="2" /> (Inglehart et al., 2004). La définition précise de l'ensemble de ces variables est présentée dans l'Annexe A2.

## Construction du score

Nous avons tout d'abord vérifié s'il était pertinent de mener une analyse factorielle sur notre échantillon (adéquation de l'échantillon) à l'aide de la mesure de Kaiser-Meyer-Olkin et du test de sphéricité de Bartlett (Rouquette and Falissard, 2011). Nous avons ensuite réalisé une analyse factorielle exploratoire descendante pas à pas. Le nombre de dimensions à retenir a été validé à la suite d'une analyse par diagramme (scree plot) et en utilisant un critère de Kaiser conservateur (valeur Eigen >1,1) (Hayton et al., 2004). Nous avons ensuite réalisé une rotation des facteurs afin de fournir un schéma plus clair de la contribution des variables à chaque facteur, et seules les variables avec une contribution suffisante (dont la charge factorielle était suffisamment élevée) ont été retenues pour créer le score final. La cohérence interne du groupe final de variables a été évaluée à l'aide du coefficient alpha de Cronbach (Cronbach and Meehl, 1955), et nous avons calculé un score factoriel en faisant la moyenne des variables retenues.

## Validation du score

Nous avons évalué la validité prédictive du score factoriel en testant son association avec une série de variables, qui ont été regroupées en trois catégories : (i) déterminants du recours aux soins, (ii) utilisation des services de santé, et (iii) autres variables d'intérêt. Plus précisément,

nous avons effectué des régressions univariées du score factoriel sur chaque variable (régressions logistiques, logistiques multinomiales, linéaires et de Poisson respectivement pour les variables binaires, polytomiques, continues et de comptage). Dans toutes les régressions, les erreurs types ont été agrégées au niveau ménage pour tenir compte de la corrélation intra-ménage. Les régressions ont été pondérées à l'aide des poids d'échantillonnage – en raison de la stratégie d'échantillonnage raisonné et stratifié. Après chaque régression univariée, nous avons calculé les prédictions pour la variable dépendante à trois valeurs clefs du score factoriel : 0 ("pas de problème"), 1 ("un petit problème"), et 2 ("un gros problème"). Les prédictions ont été calculées sous forme de probabilités prédites pour les régressions logistiques et logistiques multinomiales, de prédictions linéaires pour les régressions linéaires et de nombre prédit d'événements pour les régressions de Poisson. Toutes les analyses ont été réalisées à l'aide du logiciel Stata (StataCorp, 2019).

## Confirmation du score

Le score est confirmé par le biais d'une analyse factorielle confirmatoire (Thompson, 2004) sur la base de données de l'enquête ANRS12356 AmBASS. Cette étude a été conduite dans l'Observatoire de Population de Niakhar entre octobre 2018 et juillet 2019 auprès de l'ensemble des résidents de ménages sélectionnés aléatoirement, afin d'obtenir un échantillon représentatif de la population vivant dans la zone (Coste et al., 2019; Périères et al., 2022).

<footnote n="2">² La confiance généralisée est mesurée par une échelle qualitative allant de 0 (« on n'est jamais trop</footnote>

<footnote>prudent avec les gens ») à 10 (« on peut faire confiance à la plupart des gens »).</footnote>
# RÉSULTATS

## Obstacles perçus à l'accès aux soins

L'histogramme en Figure 1 présente les statistiques descriptives des obstacles perçus à l'accès aux soins. Pour presque tous les participants, le fait de savoir où aller et d'obtenir la permission d'y aller n'était « pas un problème » (98,3 % et 98,6 %). Devoir y aller seul.e n'était « pas un problème » non plus pour la plupart des participants (88,1 %), « un petit problème » pour environ 10 % (162 participants), et « un gros problème » pour seulement une petite partie (2,8 %). En revanche, plus de

la moitié des participants (55,1 %) ont déclaré que le fait d'avoir de l'argent pour payer était « un gros problème », et 531 participants (29,7 %) ont estimé que qu'il s'agissait « d'un petit problème ». La distance à la structure de santé la plus proche et le fait de trouver un moyen de transport n'étaient « pas un problème » pour la majorité des participants (57,2 % et 61,1 % respectivement), « un petit problème » pour environ un tiers (32,5 % et 28,5 %), et « un gros problème » pour 264 (14,8 %) et 187 (10,5 %) participants.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1. Obstacles perçus à l'accès aux soins (variables utilisées pour l'élaboration du score)</figcaption></figure>
Construction du score

Notre échantillon passe le test de sphéricité
de Bartlett, rejetant l'hypothèse nulle selon
laquelle les variables ne seraient pas
intercorrélées (γ²=2080,857(15), p< 0,001),
et donne une valeur de Kaiser-Meyer-Olkin
suffisamment grande (0,645) pour justifier
une analyse factorielle. L'analyse factorielle
exploratoire descendante pas à pas révèle
que la suppression de la variable « savoir où
aller » ne réduit pas significativement la
qualité de l'analyse factorielle. Les analyses
ultérieures du score ont donc été effectuées
sur les variables (2) à (6). Suite à l'analyse
du scree plot, une seule dimension est
retenue (valeur de Eigen de 2,13, expliquant
42,6 % des variations ; les résultats détaillés
sont fournis dans l'Annexe A3). La rotation
des facteurs confirme que seules les
variables (3) à (6) contribuent de manière
significative à la première dimension (poids
> 0,4). Le coefficient alpha de Cronbach de
ce groupe de variables est de 0,7, ce qui
indique une bonne cohérence interne<fnref n="3" />. Nous
construisons donc un score factoriel en
 faisant la moyenne des variables (3) à (6).
Ce score d'obstacles perçus à l'accès aux
soins (score OPAS) est compris entre zéro
et deux, avec une valeur moyenne (écart-
type) de 0,67 (0,47), et une valeur médiane
(écart interquartile) de 0,5 (0,25-1).

Validité prédictive

Les statistiques descriptives de l'ensemble
des variables sont fournies dans l'Annexe

A4. Les résultats des régressions univariées sont présentés dans le Tableau 1, qui fournit les coefficients (CO) des régressions linéaires, les odds ratios (OR) des régressions logistiques, les ratios d'incidence (RI) des régressions de Poisson et les ratios de risque relatif (RRR) des régressions logistiques multinomiales. Un tableau plus complet contenant également les valeurs prédites par les modèles pour chaque variable dépendante et à trois valeurs clefs du score (score=0 ; score=1 ; score=2) est disponible en annexe (voir Annexe A5). Nous avons également réalisé des représentations graphiques des résultats pour chaque groupe de variables ; ces figures sont disponibles en annexe (voir Annexe A6).

Déterminants du recours aux soins

Le score OPAS est associé avec le fait d'être
une femme, d'avoir un niveau d'éducation
formelle moins élevé, de ne pas être en
union, d'être pauvre (que ce soit en termes
de pauvreté monétaire, alimentaire ou
subjective, ou de dépenses de
consommation mensuelles par équivalent
adulte inférieures), de faire partie d'un
ménage plus petit et de vivre plus loin de la
structure de santé ou de la mutuelle la plus
proche. L'âge est le seul déterminant du
recours aux soins qui n'est pas
significativement associé au score OPAS.

<footnote n="3">³ Le groupe réduit a une cohérence interne plus élevée que la liste initiale (0,6295) et que les cinq</footnote>

<footnote>variables retenues après analyse factorielle
exploratoire (0,6577).</footnote>
<table><caption>Tableau 1. Validité prédictive du score (régressions univariées)</caption><thead><tr><th>Groupe de variable</th><th>Variable dépendante</th><th>Modèle</th><th>Type de mesure</th><th>Mesure</th><th>Interprétation : [variable] est (sont) associé(es) ... avec les obstacles perçus (score OPAS)</th><th>N</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="10">Déterminants du recours aux soins de santé</td><td>Avoir reçu une éducation primaire ou plus</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>0,62<sup>***</sup> (0,10)</td><td>Négativement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Être une femme</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,53<sup>***</sup> (0,12)</td><td>Positivement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Être dans une union</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>0,68<sup>**</sup> (0,13)</td><td>Négativement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Âge</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>-0,81 (0,92)</td><td>Non significativement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Pauvreté monétaire (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,37<sup>**</sup> (0,19)</td><td>Positivement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Pauvreté alimentaire (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,45<sup>***</sup> (0,20)</td><td>Positivement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Pauvreté subjective (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,77<sup>***</sup> (0,26)</td><td>Positivement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Dépenses mensuelles par équivalent adulte (en francs CFA)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>-1611,87<sup>**</sup> (672,56)</td><td>Négativement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Nombre d'équivalents adultes dans le ménage (niveau ménage)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>-1,12<sup>***</sup> (0,39)</td><td>Négativement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Distance à la structure de santé la plus proche (en km)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>1,32<sup>***</sup> (0,13)</td><td>Positivement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Distance à la mutuelle la plus proche (en km)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>0,52<sup>***</sup> (0,19)</td><td>Positivement</td><td>1787</td></tr><tr><td rowspan="6">Utilisation des services de santé</td><td>Renoncement à une consultation médicale (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>3,10<sup>***</sup> (0,45)</td><td>Positivement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Renoncement à un traitement médical (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,30<sup>*</sup> (0,18)</td><td>Positivement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Consultation dans une structure de santé suite à un problème de santé</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>0,40<sup>***</sup> (0,09)</td><td>Négativement</td><td>418</td></tr><tr><td>Automédication suite à un problème de santé</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>2,09<sup>***</sup> (0,47)</td><td>Positivement</td><td>418</td></tr><tr><td>Accouchement dans une structure de santé</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>0,46<sup>**</sup> (0,16)</td><td>Négativement</td><td>197</td></tr><tr><td>Nombre de consultations prénatales</td><td>Poisson</td><td>RRI</td><td>0,87<sup>**</sup> (0,06)</td><td>Négativement</td><td>197</td></tr><tr><td rowspan="2">Autres variables d'intérêt</td><td>Connaître les mutuelles de santé</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>0,64<sup>***</sup> (0,09)</td><td>Négativement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Statut d'assurance santé</td><td>Logit multinomial</td><td>RRR (volontaire)</td><td>0,52<sup>***</sup> (0,09)</td><td>Négativement</td><td>1787</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th></th><th></th><th>RRR (BSF)</th><th>1,82*** (0,34)</th><th>Positivement</th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>Disposition à payer pour une mutuelle (en francs CFA)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>-1019,09*** (216,71)</td><td>Négativement</td><td>1787</td></tr><tr><td></td><td>Avoir une maladie chronique</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,69** (0,37)</td><td>Positivement</td><td>1787</td></tr><tr><td></td><td>Avoir un handicap</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,75** (0,46)</td><td>Positivement</td><td>1787</td></tr><tr><td></td><td>Déclarer une moins bonne santé</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,86*** (0,25)</td><td>Positivement</td><td>1787</td></tr><tr><td></td><td>SF-12 Résumé de la Composante Mentale (MCS-12)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>0,35 (0,49)</td><td>Non significativement</td><td>1787</td></tr><tr><td></td><td>SF-12 Résumé de la Composante Physique (PCS-12)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>-1,63** (0,65)</td><td>Négativement</td><td>1787</td></tr><tr><td></td><td>Perception d'une faible qualité des services de santé</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>0,16*** (0,03)</td><td>Positivement</td><td>1787</td></tr><tr><td></td><td>Tolérance au risque</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>-0,61*** (0,15)</td><td>Négativement</td><td>1785</td></tr><tr><td></td><td>Confiance généralisée</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>-0,41*** (0,13)</td><td>Négativement</td><td>1786</td></tr><tr><td rowspan="3">Dépenses de santé catastrophiques</td><td>Dépenses de santé catastrophiques, seuil de 40 % (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,45 (0,43)</td><td>Non significativement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Dépenses de santé catastrophiques, seuil de 30 % (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,05 (0,24)</td><td>Non significativement</td><td>1787</td></tr><tr><td>Dépenses de santé catastrophiques, seuil de 20 % (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,17 (0,21)</td><td>Non significativement</td><td>1787</td></tr></tbody></table>

Notes : * p < 0,1, ** p < 0,05, *** p < 0,01. Toutes les variables sont mesurées au niveau individuel, sauf lorsque le niveau du ménage est spécifié. Erreurs types robustes (agrégées au niveau du ménage pour tenir compte de la corrélation intra-ménage) entre parenthèses. Les régressions ont été pondérées en utilisant des poids d'échantillonnage pour tenir compte de l'échantillonnage stratifié raisonné.

Abréviations : N=nombre d'observations, OR=rapport de côtes (odds ratio), CO=coefficient estimé, RRI=rapport de taux d'incidence, RRR=rapport de risque relatif.

## Utilisation des services de santé

Les prédicitions d'utilisation des services de santé sont représentées graphiquement le long de la distribution du score OPAS (voir Figure 2). Le score OPAS est positivement associé à la probabilité des ménages de renoncer à une consultation et à un traitement médical. Par exemple, le fait de percevoir l'ensemble des obstacles comme « pas un problème » est associé à une probabilité de 20 % de renoncer à une

consultation médicale, tandis que le fait de percevoir tous les obstacles comme « un gros problème » est associé à une probabilité de renoncement supérieure de 50 points de pourcentage (c'est-à-dire 70 %). C'était également le cas, dans une moindre mesure, pour la probabilité de renoncer à un traitement médical, avec une augmentation de 10 points de pourcentage de la probabilité de renoncement qui passe
de 21 % (« pas un problème » pour toutes les variables) à 31 % (« un gros problème »).

Parmi les personnes ayant eu un problème de santé récent (dans les deux derniers mois), le fait de ne percevoir aucun obstacle à l'accès aux soins prédit une probabilité de 70 % d'avoir consulté, contre une probabilité de 27 % lorsque les obstacles sont perçus comme « un gros problème » ; à l'inverse, la probabilité d'automédication passe de 20 % à 52 %.

Parmi les femmes ayant récemment mené une grossesse à terme, la probabilité

d'accoucher dans une structure de santé diminue de 37 points de pourcentage lorsque tous les obstacles à l'accès aux soins étaient perçus comme « pas un problème » par rapport à « un gros problème » (elle passe de 68 % à 31 %). De même, le nombre prédit de consultations prénatales était de 3,69 chez les femmes ne percevant aucun obstacle, contre 2,79 chez celles qui perçoivent tous les obstacles comme étant « un gros problème ».
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2. Prédiction de l'utilisation des services de santé le long la distribution du score OPAS. Probabilités prédites (pour les régressions logistiques), et nombre prédit d'événements (pour les modèles de Poisson)</figcaption></figure>
## Autres variables d'intérêt

Le fait de percevoir des obstacles plus importants à l'accès aux soins est associé à une probabilité plus faible d'être adhérent volontaire à une mutuelle de santé communautaire et à une probabilité plus élevée de bénéficier d'une adhésion entièrement subventionnée à une mutuelle au titre du programme BSF. Le score est aussi négativement associé à la disposition à payer pour les mutuelles de santé. Le fait d'être confronté à des obstacles plus importants est associé à la présence d'une maladie chronique, d'un handicap ou d'une invalidité et à une moins bonne santé autoévaluée. Il est intéressant de noter que le score est associé à la santé physique (association négative avec le Résumé de la Composante Physique du SF-12), mais pas à la santé mentale (aucune association avec le Résumé de la Composante Mentale du SF-12). Enfin, le fait de déclarer des obstacles plus importants à l'accès aux soins est associé à une perception plus faible de la qualité des services de santé locaux, à une plus faible tolérance au risque et à une plus faible confiance généralisée.

En revanche, le fait d'avoir engagé des dépenses de santé catastrophiques n'est pas significativement associé au score OPAS – ce résultat est robuste à l'utilisation de seuils alternatifs de dépenses de santé catastrophiques (à savoir, des dépenses de santé qui représentent au moins 40 %, 30 % et 20 % de l'ensemble des dépenses non alimentaires – voir détails dans l'Annexe A6.4).

## Confirmation du score

Dans la base de données ANRS12356 AmBASS, les variables sur les obstacles (3) à (6) correspondent à un alpha de Cronbach de 0,71 indiquant une bonne cohérence

interne. Le modèle d'analyse factorielle confirmatoire indique sur cet ensemble réduit correspondant bien aux données, comme l'indiquent les mesures de la qualité de l'ajustement. Les détails sont disponibles dans l'Annexe A7.

## DISCUSSION

Comme dans l'étude de 2012 sur les femmes vivant au Burkina Faso (Nikiema et al., 2012), nous avons constaté que les obstacles étaient plus élevés chez les personnes peu instruites, plus pauvres et vivant dans des zones rurales (c'est-à-dire, dans notre échantillon, les participants vivant plus loin des installations de santé semi-urbaines). En revanche, dans les deux échantillons utilisés dans la présente étude, l'analyse factorielle exploratoire a donné un score unidimensionnel, alors que Nikiema et ses collègues ont construit un score de deuxième niveau combinant les items en trois sous-dimensions (spécifiquement, les barrières psychosociales, socio-économiques et géographiques). Toutefois, les données du Burkina Faso dataient de 2005 et ne concernaient que les femmes, dont une part importante vivait dans des zones urbaines. Cela suggère que la structure du score pourrait devoir être validée lorsqu'elle est calculée dans des contextes ou des échantillons très différents.

Conformément à la littérature, nous avons constaté que les obstacles perçus étaient fortement et négativement associés à l'utilisation des services de santé prénatale et maternelle (Gage, 2007; Tesema and Tessema, 2021). Dans notre étude, la prédiction de l'utilisation des services de santé par le score OPAS est valide quel que soit le type de service (traitement, consultation, maternité), le besoin de santé
(maladie, grossesse) ou la population concernée (générale, femmes en âge de procréer, individu avec un problème de santé). Ainsi, nos résultats démontrent que le score OPAS peut être utilisé pour prédire la probabilité de renoncer à une consultation médicale ou à des dépenses au niveau du ménage, de consulter un médecin ou de recourir à de l'automédication en cas de problème de santé, et d'utiliser les services de santé maternelle lors d'une grossesse.

## Valeur ajoutée du score

Contrairement aux mesures qui observent l'utilisation parmi les personnes ayant vécu un événement qui pourraient nécessiter d'utiliser les services de santé (par exemple, les personnes avec un problème de santé ou les femmes ayant eu une grossesse récente), le score OPAS est élaboré en population générale, par une procédure simple et systématique, à partir d'un questionnaire qui peut être administré rapidement.

Le score factoriel a également l'avantage d'être exprimé dans la même échelle que les variables qui le composent, avec des valeurs qui peuvent être facilement interprétées : un score de 0 correspond au fait d'avoir déclaré « pas un problème » à tous les obstacles, un score de 2 indique que tous les obstacles sont perçus comme « un gros problème » et les valeurs intermédiaires reflètent un niveau croissant d'obstacles – en nombre et en intensité. Contrairement aux études qui analysent au moins un obstacle perçu (Seidu et al., 2020; Tesema and Tessema, 2021), ou qui se concentrent sur un obstacle spécifique tel que la distance (Manzi et al., 2014), le score OPAS fournit donc une mesure beaucoup plus précise et sensible de l'intensité et de l'ampleur des obstacles à l'accès aux soins.

Comme l'illustre l'absence d'association avec les dépenses de santé catastrophiques (mesure de la protection financière), le score OPAS capture un autre aspect de la CMU qui n'en est pas moins important. Le score participe donc pleinement à la mesure des besoins et progrès en matière de CMU. Il existe un large éventail d'utilisations possibles pour ce score. Par exemple, le score peut servir à sélectionner les populations ou les éléments devant être ciblés en priorité par des interventions ou des politiques spécifiques visant à améliorer la CMU par l'identification de caractéristiques individuelles et structurelles associées au score. Le score peut également être utilisé pour évaluer de telles interventions en étudiant l'évolution du score dans le temps (avant/après l'intervention ou en études longitudinales) – pour ne citer que quelques exemples.

## Limites

Notre étude présente des limites. Une première limite est que notre score repose sur des mesures autodéclarées, qui peuvent être sujettes à des biais de déclaration – ces biais ont été largement documentés dans la littérature sur l'auto-évaluation de la santé (Au and Johnston, 2014; Doiron et al., 2015; Johnston et al., 2009; Lindeboom and van Doorslaer, 2004; Paul et al., 2021, p.; Pfarr et al., 2012). De plus, nos résultats révèlent une association entre le score OPAS et des variables psychosociales (en particulier l'aversion au risque, la confiance généralisée et la qualité perçue du système de santé), suggèrent un biais socio-cognitif dont il faudra tenir compte lorsque le score est utilisé dans des régressions multivariées. Nous démontrons toutefois en détails que notre score est significativement associé avec des mesures objectives d'obstacles à l'accès aux soins (distance, mesures de
richesse et de pauvreté) et avec des déterminants du recours aux soins (sexe, niveau d'éducation, etc.).

Une deuxième limite est que, malgré sa multidimensionnalité, le score OPAS ne fournit qu'une mesure partielle de l'accès aux soins de santé. En particulier, il n'inclut pas les informations relatives à l'offre de soins, par exemple la disponibilité ou la qualité des services de santé, des professionnels, des équipements ou des médicaments dans la zone d'étude. Ces éléments relèvent du volet « système de santé » du cadre conceptuel de Levesque pour l'accès aux soins centré sur le patient (Levesque et al., 2013). Les éléments utilisés pour construire le score OPAS englobent tout ou partie de la « capacité à chercher » (*seek*), la « capacité à atteindre » (*reach*) et la « capacité à payer » de ce cadre conceptuel, mais ne couvrent ni la « capacité à percevoir », ni la « capacité à s'impliquer » (*engage*) qui sont déterminantes pour l'accès des populations aux soins de santé.

Une dernière limitation, liée à la précédente, est qu'en utilisant des éléments issus des questionnaires EDS dans un processus descendant, le score OPAS peut négliger des obstacles spécifiques qui sont pertinents pour l'accès aux biens et services de santé dans le contexte de l'étude, à savoir une zone rurale au Sénégal. Des approches ascendantes (*bottom-up*) ou

communautaires permettraient d'identifier des obstacles spécifiques au contexte de l'étude et d'améliorer la validité interne du score, mais potentiellement au détriment de sa validité externe<fnref n="4" />. En effet, le score OPAS a pour ambition d'être utilisé dans d'autres contextes, par exemple dans le cadre des enquêtes EDS – même si ces enquêtes présentent des limites, notamment l'absence de données chez les hommes<fnref n="5" />.

<footnote n="4">⁴ Voir par exemple le processus d'élaboration d'un indice de bien-être pour et par les femmes vivant en milieu rural au Malawi, à partir de groupes de discussion et de préférences ordonnées (Greco et al., 2018, 2015).</footnote>

<footnote n="5">⁵ Dans une moindre mesure, la disponibilité des données est également un problème pour les femmes</footnote>

<footnote>: dans les vagues les plus récentes des enquêtes EDS, les questionnaires destinés aux femmes ne proposent que des réponses binaires (« un gros problème » versus « pas un gros problème ») et uniquement pour quatre éléments (permission, argent, distance et aller seule).</footnote>
## CONCLUSION

Nous avons construit un score unidimensionnel d'obstacles perçus à l'accès aux soins chez les hommes et les femmes vivant en milieu rural au Sénégal. Ce score OPAS présente une bonne cohérence interne et est confirmé dans une autre base de données contenant un échantillon représentatif des individus adultes vivant dans la même zone. Le score est associé de manière significative à un large éventail de déterminants du recours aux soins (sexe, éducation, statut marital, pauvreté, distance par rapport à la structure de santé la plus proche, etc.). En outre, le score permet de prédire l'utilisation des services de santé au niveau du ménage, l'utilisation des services de santé suite à un

problème de santé, et pendant la grossesse et l'accouchement.

Le score OPAS est donc un indicateur valide, fiable, sensible et facile à élaborer qui peut permettre de compléter la couverture des services de santé au niveau régional ou national par une mesure d'accès et l'utilisation des services de santé, au niveau individuel et en population générale. Le score OPAS peut également être combiné à des mesures conventionnelles de protection financière, et notamment les dépenses de santé catastrophiques, afin de documenter de manière exhaustive les besoins et progrès en matière de CMU.
## Liste des abréviations

**BSF** : Bourse de Sécurité Familiale du gouvernement sénégalais

**EDS** : Enquêtes Démographiques et de Santé

**OPAS** : obstacles perçus à l'accès aux soins

**CMU** : couverture maladie universelle

**OMS** : Organisation Mondiale de la Santé
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# ANNEXES

## Sommaire :

* Page 24 : Annexe A1. Membres du groupe d'étude UNISSAHEL

* Page 25-27 : Annexe A2. Définitions des variables utilisées

* Page 28 : Annexe A3. Résultats de l'analyse factorielle explicative

* Page 29 : Annexe A4. Statistiques descriptives

* Pages 30-31 : Annexe A5. Régressions univariées et prédictions du score

* Page 32-35 : Annexe A6. Validité prédictive du score : représentation graphique des résultats des régressions univariées

* Page 36-40 : Annexe A7. Validation du score sur la base de données ANRS12356 AmBASS
# Annexe A1. Membres du Groupe d'étude UNISSAHEL

**Coordination du projet** : MP. BA (UGB), E. BONNET (RESILIENCE, IRD), F. CHABROL (CEPED, IRD), A. DESGREES DU LOU (CEPED, IRD), A. DUMONT (CEPED, IRD), F. EBOKO (CEPED, IRD), A. FILLOL (CEPED, IRD), D. MANOUFI (BASE), V. RIDDE (CEPED, IRD), K. SOW (CRCF), L. TOURE (MISELI), B. VENTELOU (AMSE, CNRS).

**Membres du projet** : Mohammad ABU ZAINEH (AMSE), Malick Ousman AHMAT (BASE), Sameera AWAWDA (AMSE, IRD), El Hadj BA (VITROME, IRD), Pauline BOIVIN (MISELI), Marwân-al-Qays BOUSMAH (CEPED, IRD), Sylvie BOYER (SESSTIM, Aix-Marseille Université), Valérie DELAUNAY (LPED, IRD), Fatimatou DIA (UGB), Mariama DIEDHIOU (CRCF), Rama Sao DIOP (UGB), Fatou DIOP (CRCF), Cheikh Mouhamadou Falilou Mb. FALL (UGB), Laurence FLEURY (LPED, IRD), Idriss Ali Zakaria GALI-GALI (BASE), Lara GAUTIER (UDEM), Wendyam Charles Paulin Didier KABORE (CEPED, IRD), Yamba KAFANDO (consultant indépendant), Richard LALOU (MERIT, IRD), Ramadan KAGONTA (BASE), Gabrièle LABORDE-BALEN (TRANSVIHMI, IRD), Fatou Bintou NIANG (UGB), Ratnan NGADOUM (Université de N'Djamena), Khady Seck NGOM (CRCF), El Hadji Ibrahima Kady SARR (UGB), Mathieu SEPPEY (UDEM), Cheikh SOKHNA (VITROME, IRD), Souleymane SOW (CRCF), Bernard TAVERNE (TRANSVIHMI, IRD), Cheikh TINE (MERIT, IRD), Grâce-à-Dieu TOULAO (IRD), Bintou RASSOUL TOP (CRCF), Mamadou YATOUDEME (IRD).

**Acronymes** : AMSE (France) : Aix-Marseille School of Economics, CEPED (France) : Centre Population et Développement, CNRS (France) : Centre National de la Recherche Scientifique, CRCF (Sénégal) : Centre Régional de Recherche et de Formation à la Prise en Charge Clinique de Fann, LASDEL (Niger) : Laboratoire d'Etudes et de Recherche sur les Dynamiques Sociales et le Développement Local, LPED (France) : Laboratoire Population Environnement Développement, SESSTIM (France) : Sciences économiques et sociales de la santé et traitement de l'information médicale, UDEM (Canada) : Université de Montréal, UGB (Sénégal) : Université Gaston Berger de Saint Louis.

# Annexe A2. Définitions des variables utilisées
<table><thead><tr><th>Groupe de variable</th><th>Variable</th><th>Type</th><th>Définition</th><th>N</th><th>Pourcentages de la population ou de la sous-population</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="10">Déterminants du recours aux soins de santé</td><td>Avoir reçu une éducation primaire ou plus</td><td>Binaire</td><td>Aucune (=catégorie de référence) ; école primaire ou supérieure</td><td>1787</td><td>83,77 ; 16,23</td></tr><tr><td>Être une femme</td><td>Binaire</td><td>Homme (=catégorie de référence) ; Femme</td><td>1787</td><td>45,89 ; 54,11</td></tr><tr><td>Être dans une union</td><td>Binaire</td><td>Pas dans une union (=catégorie de référence) ; Dans une union</td><td>1787</td><td>9,78 ; 90,22</td></tr><tr><td>Âge</td><td>Continue</td><td>Âge (en années)</td><td>1787</td><td></td></tr><tr><td>Pauvreté monétaire (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>Ménage non considéré comme pauvre sur la base d'un indicateur de pauvreté monétaire (=catégorie de référence) ; Considéré comme pauvre</td><td>1787</td><td>49,09 ; 50,91</td></tr><tr><td>Pauvreté alimentaire (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>Ménage non considéré comme pauvre sur la base d'un indicateur de pauvreté alimentaire (=catégorie de référence) ; Considéré comme pauvre</td><td>1787</td><td>61,87 ; 38,13</td></tr><tr><td>Pauvreté subjective (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>Ménage non considéré comme pauvre sur la base d'un indicateur subjectif de pauvreté (=catégorie de référence) ; Considéré comme pauvre</td><td>1787</td><td>70,84 ; 29,16</td></tr><tr><td>Dépenses mensuelles par équivalent adulte (en francs CFA)</td><td>Continue</td><td>Dépenses mensuelles totales par équivalent adulte dans le ménage</td><td>1787</td><td></td></tr><tr><td>Nombre d'équivalents adultes dans le ménage (niveau ménage)</td><td>Continue</td><td>Nombre d'équivalents adultes dans le ménage, calculé selon la méthode de l'Organisation des Nations Unies pour l'Alimentation et l'Agriculture (FAO)</td><td>1787</td><td></td></tr><tr><td>Distance à la structure de santé la plus proche (en km)</td><td>Continue</td><td>Distance géographique la plus courte (en km) entre le ménage et la structure de santé la plus proche (sur la base des coordonnées GPS)</td><td>1787</td><td></td></tr><tr><td>Distance à la mutuelle la plus proche (en km)</td><td>Continue</td><td>Distance géographique la plus courte (en km) entre le ménage et la mutuelle la plus proche (sur la base des coordonnées GPS)</td><td>1787</td><td></td></tr><tr><td rowspan="2">Utilisation des services de santé</td><td>Renoncement à une consultation médicale (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>Le ménage n'a pas dû renoncer à une consultation médicale au cours des 12 derniers mois en raison de difficultés financières (=catégorie de référence) ; Le ménage a renoncé à une consultation médicale.</td><td>1787</td><td>64,57 ; 35,43</td></tr><tr><td>Renoncement à un traitement médical (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>Le ménage n'a pas dû renoncer à un traitement médical au cours des 12 derniers mois en raison de difficultés financières (=catégorie de référence) ; Le ménage a renoncé à une consultation médicale.</td><td>1787</td><td>75,85 ; 24,15</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td></td><td></td><td> derniers mois en raison de difficultés financières (=catégorie de référence) ; Le ménage a renoncé à un traitement médical</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Consulté dans une structure de santé suite à un épisode de maladie</td><td>Binaire</td><td>N'a pas consulté une structure de santé en cas de problème de santé survenu au cours des 2 derniers mois (=catégorie de référence) ; A consulté</td><td>418 67,38 ; 32,62</td></tr><tr><td></td><td>Automédication à la suite d'un épisode de maladie</td><td>Binaire</td><td>N'a pas eu recours à l'automédication en cas de problème de santé survenu au cours des 2 derniers mois (=catégorie de référence) ; Automédication</td><td>418 68,73 ; 31,27</td></tr><tr><td></td><td>Accouchement dans un établissement de santé</td><td>Binaire</td><td>Accouchement à domicile, pour une naissance vivante survenue au cours des 2 dernières années (=catégorie de référence) ; Accouchement dans un établissement de santé</td><td>197 45,81 ; 54,19</td></tr><tr><td></td><td>Nombre de consultations prénatales</td><td>Continue</td><td>Nombre de consultations prénatales (pour une naissance vivante survenue au cours des 2 dernières années)</td><td>197</td></tr><tr><td rowspan="7">Autres variables potentiellement associées</td><td>Connaître les mutuelles de santé</td><td>Binaire</td><td>N'avoir jamais entendu parler des mutuelles / Aucune connaissance (=catégorie de référence) ; Connaissance moyenne/bonne</td><td>1787 73,88 ; 26,12</td></tr><tr><td>Statut d'assurance santé</td><td>Catégorielle</td><td>Non adhérent d'une mutuelle (=catégorie de référence) ; Adhérent (volontaire) ; Adhérent (subvention BSF)</td><td>1787 87,38 ; 4,11 ; 8,51</td></tr><tr><td>Disposition à payer pour une mutuelle (en francs CFA)</td><td>Continue</td><td>Cotisation annuelle maximale qu'un individu serait prêt à payer pour adhérer à une mutuelle (en francs CFA)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Avoir une maladie chronique</td><td>Binaire</td><td>Pas de maladie chronique (=catégorie de référence) ; Maladie chronique</td><td>1787 91,16 ; 8,84</td></tr><tr><td>Avoir un handicap</td><td>Binaire</td><td>Pas de handicap (=catégorie de référence) ; Handicap</td><td>1787 95,04 ; 4,96</td></tr><tr><td>Déclarer une moins bonne santé</td><td>Binaire</td><td>Excellente/très bonne santé (=catégorie de référence) ; Bonne/faible/mauvaise santé</td><td>1787 41,52 ; 58,48</td></tr><tr><td>SF-12 Résumé de la Composante Mentale (MCS-12)</td><td>Continue</td><td>Score de santé mentale calculé à partir du questionnaire SF-12, allant de 0 à 100 (les valeurs les plus élevées correspondant à une meilleure qualité de vie liée à la santé)</td><td>1787</td></tr><tr><td></td><td>SF-12 Résumé de la Composante Physique (PCS-12)</td><td>Continue</td><td>Score de santé physique calculé à partir du questionnaire SF-12, allant de 0 à 100 (les valeurs les plus</td><td>1787</td></tr></table>
<table><tr><td></td><td></td><td></td><td>élevées correspondant à une meilleure qualité de vie liée à la santé)</td><td></td></tr><tr><td></td><td>Perception d'une faible qualité des services de santé</td><td>Continue</td><td>Score factoriel (les valeurs les plus élevées correspondant à une perception plus faible de la qualité des soins de santé), englobant neuf dimensions relatives à la structure de santé la plus fréquemment visitée par la personne interrogée (les locaux, le matériel et l'équipement médical, le temps d'attente, l'écoute du médecin, l'examen physique, les soins médicaux dispensés, l'encadrement par le personnel médical, la fiabilité du diagnostic et la disponibilité des médicaments).</td><td>1787</td></tr><tr><td></td><td>Tolérance au risque</td><td>Catégorielle</td><td>Échelle qualitative allant de 0 (« pas du tout prêt à prendre des risques ») à 10 (« très prêt à prendre des risques »)</td><td>1785</td></tr><tr><td></td><td>Confiance généralisée</td><td>Catégorielle</td><td>Échelle qualitative allant de 0 (« on n'est jamais trop prudent avec les gens ») à 10 (« on peut faire confiance à la plupart des gens »).</td><td>1786</td></tr><tr><td rowspan="3">Dépenses de santé catastrophiques</td><td>Dépenses de santé catastrophiques, seuil de 40 % (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>Les dépenses de santé du ménage n'ont pas dépassé 40 % de sa capacité à payer (=catégorie de référence) ; Les dépenses de santé du ménage ont dépassé 40 % de sa capacité de paiement.</td><td>1787</td></tr><tr><td>Dépenses de santé catastrophiques, seuil de 30 % (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>Les dépenses de santé du ménage n'ont pas dépassé 30 % de sa capacité à payer (=catégorie de référence) ; Les dépenses de santé du ménage ont dépassé 30 % de sa capacité de paiement.</td><td>1787</td></tr><tr><td>Dépenses de santé catastrophiques, seuil de 20 % (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>Les dépenses de santé du ménage n'ont pas dépassé 20 % de sa capacité à payer (=catégorie de référence) ; Les dépenses de santé du ménage ont dépassé 20 % de sa capacité de paiement.</td><td>1787</td></tr></table>

Notes : Toutes les variables sont mesurées au niveau individuel, sauf lorsque cela est précisé (niveau ménage). Les données ont été pondérées en utilisant des poids d'échantillonnage pour tenir compte de l'échantillonnage raisonné et stratifié. Abréviation : N=nombre d'observations

Annexe A3. Résultats de l'analyse factorielle explicative
Analyse factorielle/corrélation Nombre d'obs = 1 787

Méthode : facteurs à composantes principales Facteurs retenus = 2

Rotation : orthogonale varimax (Kaiser off) Nombre de paramètres = 9

Facteur Variance Différence Proportion Cumulatif

Facteur1 2.13304 1.08438 0.4266 0.4266

Facteur2 1.04866. 0.2097 0.6363

Test LR : indépendant vs. saturé : chi2(10) = 2035.55 Prob>chi2 = 0.0000

Saturations des facteurs de rotation (matrice des motifs) et variances uniques

<table><caption>Figure A3.1. Scree plot</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>Facteur 1</th><th>Facteur 2</th><th>Unicité</th></tr></thead><tbody><tr><td>v2_A9_Q3_B</td><td>0.0775</td><td>0.8906</td><td>0.2008</td></tr><tr><td>v2_A9_Q3_C</td><td>0,5390</td><td>-0,3635</td><td>0,5773</td></tr><tr><td>v2_A9_Q3_D</td><td>0.8768</td><td>0.0606</td><td>0.2276</td></tr><tr><td>v2_A9_Q3_E</td><td>0.8852</td><td>0.0748</td><td>0.2108</td></tr><tr><td>v2_A9_Q3_F</td><td>0.5331</td><td>0.3376</td><td>0.6018</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

Nous avons retenu un seul facteur (valeur Eigen = 2,13 > 1,1), situé juste avant le "coude" du diagramme *scree plot* voir Figure A2.1).

Annexe A4. Statistiques descriptives
<table><thead><tr><th>Groupe de variable</th><th>Variable</th><th>Type</th><th>Moyenne ou proportion</th><th>Écart-type</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="10">Déterminants du recours aux soins de santé</td><td>Avoir reçu une éducation primaire ou plus</td><td>Binaire</td><td>0,16</td><td>0,37</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Être une femme</td><td>Binaire</td><td>0,54</td><td>0,50</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Être dans une union</td><td>Binaire</td><td>0,90</td><td>0,30</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Âge</td><td>Continue</td><td>52,85</td><td>13,85</td><td>15,00</td><td>94,00</td></tr><tr><td>Pauvreté monétaire (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>0,51</td><td>0,50</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Pauvreté alimentaire (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>0,38</td><td>0,49</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Pauvreté subjective (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>0,29</td><td>0,45</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Dépenses mensuelles par équivalent adulte (en francs CFA)</td><td>Continu</td><td>16936,27</td><td>10887,67</td><td>2868,00</td><td>162887,59</td></tr><tr><td>Nombre d'équivalents adultes dans le ménage (niveau ménage)</td><td>Continu</td><td>11,53</td><td>5,94</td><td>0,79</td><td>41,90</td></tr><tr><td>Distance à la structure de santé la plus proche (en km)</td><td>Continu</td><td>3,15</td><td>2,19</td><td>0,01</td><td>9,40</td></tr><tr><td>Distance à la mutuelle la plus proche (en km)</td><td>Continu</td><td>5,46</td><td>2,84</td><td>0,05</td><td>12,82</td></tr><tr><td rowspan="10">Utilisation des services de santé</td><td>Renoncement à une consultation médicale (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>0,35</td><td>0,48</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Renoncement à un traitement médical (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>0,24</td><td>0,43</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Consulté dans une structure de santé suite à un épisode de maladie</td><td>Binaire</td><td>0,33</td><td>0,47</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Automédication suite à un épisode de maladie</td><td>Binaire</td><td>0,31</td><td>0,46</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Accouchement dans un établissement de santé</td><td>Binaire</td><td>0,54</td><td>0,50</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Nombre de consultations prénatales</td><td>Discret</td><td>3,33</td><td>1,26</td><td>0,00</td><td>6,00</td></tr><tr><td>Connaître les mutuelles de santé</td><td>Binaire</td><td>0,26</td><td>0,44</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Disposition à payer pour une mutuelle (en francs CFA)</td><td>Continu</td><td>3865,83</td><td>3905,57</td><td>0,00</td><td>50000,00</td></tr><tr><td>Avoir une maladie chronique</td><td>Binaire</td><td>0,09</td><td>0,28</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Avoir un handicap</td><td>Binaire</td><td>0,05</td><td>0,22</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Declarer une moins bonne santé</td><td>Binaire</td><td>0,58</td><td>0,49</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td rowspan="7">Autres variables d'intérêt</td><td>SF-12 Résumé de la Composante Mentale (MCS-12)</td><td>Continu</td><td>47,89</td><td>7,81</td><td>18,92</td><td>70,56</td></tr><tr><td>SF-12 Résumé de la Composante Physique (PCS-12)</td><td>Continu</td><td>49,53</td><td>9,52</td><td>17,51</td><td>65,27</td></tr><tr><td>Perception de la qualité des services de santé</td><td>Continu</td><td>0,52</td><td>0,53</td><td>0,00</td><td>2,56</td></tr><tr><td>Tolérance au risque</td><td>Discret</td><td>5,18</td><td>2,48</td><td>0,00</td><td>10,00</td></tr><tr><td>Confiance généralisée</td><td>Discret</td><td>5,20</td><td>2,23</td><td>0,00</td><td>10,00</td></tr><tr><td rowspan="3">Dépenses de santé catastrophiques</td><td>Dépenses de santé catastrophiques, seuil de 40 % (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>0,06</td><td>0,24</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Dépenses de santé catastrophiques, seuil de 30 % (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>0,11</td><td>0,31</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Dépenses de santé catastrophiques, seuil de 20 % (niveau ménage)</td><td>Binaire</td><td>0,17</td><td>0,38</td><td>0,00</td><td>1,00</td></tr></tbody></table>

Notes : Les moyennes ont été calculées pour les variables continues et discrètes, et les proportions ont été calculées pour les variables binaires. Toutes les variables sont mesurées au niveau individuel, sauf si le niveau ménage est spécifié. Les données ont été pondérées en utilisant des poids d'échantillonnage pour tenir compte de l'échantillonnage raisonné et stratifié.

Abréviation : N=nombre d'observations.
Annexe A5. Régressions univariées et prédictions du score

<table><thead><tr><th rowspan="2">Groupe de variable</th><th rowspan="2">Variable dépendante</th><th rowspan="2">Modèle</th><th rowspan="2">Type de mesure</th><th rowspan="2">Mesure</th><th colspan="3">Prédictions</th><th rowspan="2">N</th></tr><tr><th>Score=0</th><th>Score=1</th><th>Score=2</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="10">Déterminants du recours aux soins de santé</td><td>Avoir reçu une éducation primaire ou plus</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>0,62</strong>***<br>(0,10)</td><td>0,21<br>(0,02)</td><td>0,14<br>(0,01)</td><td>0,09<br>(0,02)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Être une femme</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>1,53</strong>***<br>(0,12)</td><td>0,47<br>(0,01)</td><td>0,57<br>(0,01)</td><td>0,67<br>(0,02)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Être dans une union</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>0,68</strong>**<br>(0,13)</td><td>0,92<br>(0,01)</td><td>0,89<br>(0,01)</td><td>0,85<br>(0,03)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Âge</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>-0,81<br>(0,92)</td><td>53,41<br>(0,74)</td><td>52,60<br>(0,53)</td><td>51,79<br>(1,31)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Pauvreté monétaire (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>1,37</strong>**<br>(0,19)</td><td>0,46<br>(0,03)</td><td>0,53<br>(0,02)</td><td>0,61<br>(0,05)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Pauvreté alimentaire (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>1,45</strong>***<br>(0,20)</td><td>0,32<br>(0,03)</td><td>0,41<br>(0,02)</td><td>0,50<br>(0,05)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Pauvreté subjective (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>1,77</strong>***<br>(0,26)</td><td>0,21<br>(0,02)</td><td>0,33<br>(0,02)</td><td>0,46<br>(0,05)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Dépenses mensuelles par équivalent adulte (en francs CFA)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td><strong>-1611,87</strong>**<br>(672,56)</td><td>18046,82<br>(558,64)</td><td>16434,95<br>(466,11)</td><td>14823,08<br>(1013,47)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Nombre d'équivalents adultes dans le ménage (niveau ménage)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td><strong>-1,12</strong>***<br>(0,39)</td><td>12,30<br>(0,35)</td><td>11,18<br>(0,24)</td><td>10,05<br>(0,54)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Distance à la structure de santé la plus proche (en km)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td><strong>1,32</strong>***<br>(0,13)</td><td>2,24<br>(0,13)</td><td>3,57<br>(0,08)</td><td>4,89<br>(0,17)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Distance à la mutuelle la plus proche (en km)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td><strong>0,52</strong>***<br>(0,19)</td><td>5,10<br>(0,17)</td><td>5,62<br>(0,11)</td><td>6,14<br>(0,26)</td><td>1787</td></tr><tr><td rowspan="6">Utilisation des services de santé</td><td>Renoncement à une consultation médicale (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>3,10</strong>***<br>(0,45)</td><td>0,20<br>(0,02)</td><td>0,43<br>(0,02)</td><td>0,70<br>(0,04)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Renoncement à un traitement médical (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>1,30</strong>*<br>(0,18)</td><td>0,21<br>(0,02)</td><td>0,26<br>(0,02)</td><td>0,31<br>(0,04)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Consultation dans une structure de santé suite à un problème de santé</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>0,40</strong>***<br>(0,09)</td><td>0,70<br>(0,04)</td><td>0,48<br>(0,03)</td><td>0,27<br>(0,06)</td><td>418</td></tr><tr><td>Automédication suite à un problème de santé</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>2,09</strong>***<br>(0,47)</td><td>0,20<br>(0,04)</td><td>0,34<br>(0,03)</td><td>0,52<br>(0,07)</td><td>418</td></tr><tr><td>Accouchement dans une structure de santé</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>0,46</strong>**<br>(0,16)</td><td>0,68<br>(0,07)</td><td>0,49<br>(0,05)</td><td>0,31<br>(0,10)</td><td>197</td></tr><tr><td>Nombre de consultations prénatales</td><td>Poisson</td><td>RRI</td><td><strong>0,87</strong>**<br>(0,06)</td><td>3,69<br>(0,20)</td><td>3,20<br>(0,12)</td><td>2,78<br>(0,25)</td><td>197</td></tr><tr><td rowspan="2">Autres variables d'intérêt</td><td>Connaître les mutuelles de santé</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>0,64</strong>***<br>(0,09)</td><td>0,32<br>(0,02)</td><td>0,23<br>(0,01)</td><td>0,16<br>(0,03)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Statut d'assurance santé</td><td>Logit<br>multinomial</td><td>RRR<br>(volontaire)</td><td><strong>0,52</strong>***<br>(0,09)</td><td>0,06<br>(0,01)</td><td>0,03<br>(0,00)</td><td>0,02<br>(0,00)</td><td>1787</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th></th><th></th><th>RRR (BSF)</th><th>1,82<sup>***</sup> (0,34)</th><th>0,05 (0,01)</th><th>0,10 (0,01)</th><th>0,17 (0,03)</th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>Disposition à payer pour une mutuelle (en francs CFA)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td><strong>-1019,09<sup>***</sup></strong> (216,71)</td><td>4567,96 (230,46)</td><td>3548,87 (91,52)</td><td>2529,78 (239,92)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Avoir une maladie chronique</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>1,69<sup>**</sup></strong> (0,37)</td><td>0,06 (0,01)</td><td>0,10 (0,01)</td><td>0,16 (0,04)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Avoir un handicap</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>1,75<sup>**</sup></strong> (0,46)</td><td>0,03 (0,01)</td><td>0,06 (0,01)</td><td>0,10 (0,03)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Déclarer une moins bonne santé</td><td>Logit</td><td>OR</td><td><strong>1,86<sup>***</sup></strong> (0,25)</td><td>0,48 (0,03)</td><td>0,63 (0,02)</td><td>0,76 (0,04)</td><td>1787</td></tr><tr><td>SF-12 Résumé de la Composante Mentale (MCS-12)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>0,35 (0,49)</td><td>47,65 (0,39)</td><td>48,00 (0,31)</td><td>48,35 (0,72)</td><td>1787</td></tr><tr><td>SF-12 Résumé de la Composante Physique (PCS-12)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td><strong>-1,63<sup>**</sup></strong> (0,65)</td><td>50,66 (0,51)</td><td>49,02 (0,37)</td><td>47,39 (0,93)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Perception d'une faible qualité des services de santé</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td><strong>0,16<sup>***</sup></strong> (0,03)</td><td>0,40 (0,03)</td><td>0,57 (0,02)</td><td>0,73 (0,05)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Tolérance au risque</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td><strong>-0,61<sup>***</sup></strong> (0,15)</td><td>5,61 (0,13)</td><td>4,99 (0,09)</td><td>4,38 (0,20)</td><td>1785</td></tr><tr><td>Confiance généralisée</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td><strong>-0,41<sup>***</sup></strong> (0,13)</td><td>5,48 (0,11)</td><td>5,07 (0,08)</td><td>4,67 (0,19)</td><td>1786</td></tr><tr><td rowspan="3">Dépenses de santé catastrophiques</td><td>Dépenses de santé catastrophiques, seuil de 40 % (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,45 (0,43)</td><td>0,05 (0,01)</td><td>0,07 (0,01)</td><td>0,10 (0,03)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Dépenses de santé catastrophiques, seuil de 30 % (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,05 (0,24)</td><td>0,10 (0,02)</td><td>0,11 (0,01)</td><td>0,11 (0,03)</td><td>1787</td></tr><tr><td>Dépenses de santé catastrophiques, seuil de 20 % (niveau ménage)</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,17 (0,21)</td><td>0,16 (0,02)</td><td>0,18 (0,02)</td><td>0,20 (0,04)</td><td>1787</td></tr></tbody></table>

Notes : * p < 0,1, ** p < 0,05, *** p < 0,01. Toutes les variables sont mesurées au niveau individuel, sauf lorsque le niveau du ménage est spécifié. Erreurs types robustes (agrégées au niveau du ménage pour tenir compte de la corrélation intra-ménage) entre parenthèses. Les régressions ont été pondérées en utilisant des poids d'échantillonnage pour tenir compte de l'échantillonnage stratifié raisonné. Pour les modèles linéaires, les prédictions sont des prédictions linéaires de la variable dépendante. Pour les modèles logit et logit multinomiaux, les prédictions sont des probabilités prédites de la variable dépendante. Pour les modèles de Poisson, les prédictions sont le nombre prédit d'événements.

Abréviations : N=nombre d'observations, OR=rapport de côtes (odds ratio), CO=coefficient estimé, RRI=rapport de taux d'incidence, RRR=rapport de risque relatif.
# Annexe A6. Validité prédictive du score : représentation graphique des régressions univariées

## Annexe A6.1 Score et déterminants du recours aux soins de santé

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

<figure><img src="image_7.png" /></figure>
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Annexe A6.2 Score et utilisation des services de santé</figcaption></figure>

<figure><img src="image_9.png" /></figure>
Annexe A6.3 Score et autres variables d'intérêt

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

<figure><img src="image_11.png" /></figure>
<figure><img src="image_12.png" /></figure>

Annexe A6.4 Score et dépenses de santé catastrophiques

<figure><img src="image_13.png" /></figure>
Annexe A7. Confirmation du score avec la base de données de l'étude AmBASS

L'enquête ANRS12356 AmBASS a été menée entre octobre 2018 et juillet 2019 dans 12 villages de l'HDSS de Niakhar. Les ménages ont été sélectionnés de manière aléatoire et tous leurs membres (âgés de plus de 6 mois) ont été invités à participer, garantissant ainsi un échantillon représentatif des personnes vivant dans la zone de Niakhar. Des questions basées sur l'EDS ont été administrées à l'ensemble des 724 participants, âgés de 15 ans et plus, interrogés entre janvier et juillet 2019.

1. Obstacles perçus à l'accès aux soins chez les participants à l'étude AmBASS

Par rapport aux participants interrogés dans l'enquête CMUtuelleS (voir la Figure A7.1), une plus faible proportion de participants a indiqué que le manque d'argent, la distance et la recherche de moyens de transport constituait un « gros problème » (11 % contre 55 %, 5 % contre 15 % et 2 % contre 10 %, respectivement), et une plus grande proportion de participants a indiqué que le fait de savoir où aller et d'obtenir la permission d'y aller constituait un « petit problème » (13 % contre 2 % et 12 % contre 1 %, respectivement).

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure A7.1 Obstacles perçus à l'accès aux soins (variables utilisées pour élaborer le score)</figcaption></figure>
## 2. Analyse factorielle confirmatoire

Le Tableau A7.1 présente les résultats de l'analyse factorielle confirmatoire sur l'ensemble de données AmBASS.

<table><caption>Tableau A7.1 Mesures de la qualité de l'ajustement de l'analyse factorielle confirmatoire (AFC)</caption><thead><tr><th>Modèles AFC</th><th>Chi2 (p-value)</th><th>RMSEA</th><th>SRMR</th><th>FCI</th><th>TLI</th></tr></thead><tbody><tr><td>(1) AmBASS : réduit</td><td>5,49 (0,0642)</td><td>0,049</td><td>0,016</td><td>0,996</td><td>0,988</td></tr><tr><td>(2) AmBASS : complet</td><td>241,943 (0,00)</td><td>0,190</td><td>0,064</td><td>0,860</td><td>0,767</td></tr><tr><td>(3) AmBASS : complet avec covariables</td><td>18,967 (0,00)</td><td>0,055</td><td>0,019</td><td>0,992</td><td>0,981</td></tr></tbody></table>

Nous avons d'abord effectué l'AFC sur l'ensemble "réduit" d'items validés dans l'enquête CMUtuelleS, en particulier les items (3), (4), (5) et (6). Les mesures de la qualité de l'ajustement ont indiqué un excellent ajustement des données, meilleur que lorsqu'on inclut l'ensemble complet d'items, et même après avoir inclus les covariables (modèles (2) et (3) respectivement).

## 3. Construction du score dans l'ensemble de données AmBASS

Notre échantillon passe le test de sphéricité de Bartlett, rejetant l'hypothèse nulle selon laquelle les variables ne sont pas intercorrélées ($\gamma^2=1674,965(15)$, valeur p=0,000), et donne une mesure de Kaiser-Meyer-Olkin suffisamment grande (0,807) pour justifier une analyse factorielle. L'analyse factorielle exploratoire descendante pas à pas démontre que la suppression de l'une des variables réduirait de manière significative la qualité de l'analyse factorielle. L'analyse factorielle a donc été effectuée sur l'ensemble des 6 variables. Suite à l'analyse par diagramme (scree plot), une seule dimension est retenue (valeur Eigen de 3,28, expliquant 55 % des variations, voir Figure A7.2).
<table><tr><td>Factor analysis/correlation</td><td>Number of obs =</td><td>720</td></tr><tr><td>Method: principal-component factors</td><td>Retained factors =</td><td>1</td></tr><tr><td>Rotation: (unrotated)</td><td>Number of params =</td><td>6</td></tr></table>

<table><thead><tr><th>Factor</th><th>Eigenvalue</th><th>Difference</th><th>Proportion</th><th>Cumulative</th></tr></thead><tbody><tr><td>Factor1</td><td>3.27607</td><td>2.38445</td><td>0.5460</td><td>0.5460</td></tr><tr><td>Factor2</td><td>0.89163</td><td>0.13074</td><td>0.1486</td><td>0.6946</td></tr><tr><td>Factor3</td><td>0.76089</td><td>0.33655</td><td>0.1268</td><td>0.8214</td></tr><tr><td>Factor4</td><td>0.42434</td><td>0.05164</td><td>0.0707</td><td>0.8922</td></tr><tr><td>Factor5</td><td>0.37270</td><td>0.09833</td><td>0.0621</td><td>0.9543</td></tr><tr><td>Factor6</td><td>0.27438</td><td>.</td><td>0.0457</td><td>1.0000</td></tr></tbody></table>

LR test: independent vs. saturated: chi2(15) = 1677.30 Prob>chi2 = 0.0000

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>**Figure A7.2 Analyse factorielle exploratoire et diagramme (scree plot)**</figcaption></figure>

Les rotations révèlent que toutes les variables contribuent de manière significative à la dimension 1 (facteurs > 0,4). Le coefficient alpha de Cronbach de 0,79 indique une excellente cohérence interne. Nous avons donc construit un score factoriel avec la moyenne des variables (1) à (6) sur les individus sans valeurs manquantes (n=720). A des fins de comparaison et de validation croisée, nous avons également construit un score réduit avec la moyenne des variables (3) à (6) comme dans la base de données CMUtuelleS. Ce score réduit présente une bonne cohérence interne avec un alpha de Cronbach de 0,71. Le Tableau A7.2 présente ce score (des histogrammes sont également inclus, voir Figure A7.3).

<table><caption>**Tableau A7.2 Statistiques descriptives et cohérence interne des scores complets et réduits**</caption><thead><tr><th>Score</th><th>Variables</th><th>Moyenne (min;max)</th><th>Médiane [RIQ]</th><th>α de Cronbach</th></tr></thead><tbody><tr><td>Réduit</td><td>(3) à (6)</td><td>0,33(0;2)</td><td>0,25[0-1]</td><td>0,71</td></tr><tr><td>Complet</td><td>(1) à (6)</td><td>0,27(0;2)</td><td>0,17[0-0,33]</td><td>0,79</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>**Figure A7.3** Scores complets et réduits</figcaption></figure>

Le Tableau A7.3 présente les résultats des régressions univariées du score sur des variables similaires à celles de l'analyse principale. Les résultats suggèrent que le choix des variables utilisées pour construire le score peut être dépendant de l'échantillon, mais que ce choix n'a pas d'impact sur la validité du score (c'est-à-dire qu'il n'y a pas de différences significatives de validité prédictive entre les scores OPAS réduits et complets). En conclusion, le score OPAS est valide dans la population générale de la région de Niakhar.
<table><caption>Tableau A7.3. Régressions univariées du score (score réduit et score complet)</caption><thead><tr><th rowspan="2">Groupe de variable</th><th rowspan="2">Variable dépendante</th><th rowspan="2">Modèle</th><th rowspan="2">Type d'estimation</th><th colspan="2">Estimations</th><th rowspan="2">N</th></tr><tr><th>Score réduit</th><th>Score complet</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="10">Déterminants du recours aux soins</td><td>Avoir reçu une éducation primaire ou plus</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>0,34<sup>***</sup><br>(0,73)</td><td>0,34<sup>***</sup><br>(0,09)</td><td>711</td></tr><tr><td>Être une femme</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,45<sup>*</sup><br>(0,28)</td><td>1,42<br>(0,31)</td><td>720</td></tr><tr><td>Être dans une union</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,65<sup>**</sup><br>(0,42)</td><td>1,50<br>(0,45)</td><td>720</td></tr><tr><td>Âge</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>5,69<sup>***</sup><br>(1,77)</td><td>5,00<sup>**</sup><br>(2,00)</td><td>720</td></tr><tr><td>Avoir plus de 20 ans</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>1,78<sup>**</sup><br>(0,49)</td><td>1,75<sup>**</sup><br>(0,60)</td><td>720</td></tr><tr><td>Vivre dans un village semi-urbain</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>0,20<sup>***</sup><br>(0,06)</td><td>0,19<sup>***</sup><br>(0,07)</td><td>720</td></tr><tr><td>Indice de conditions de vie</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>-0,53<sup>***</sup><br>(0,13)</td><td>-0,57<sup>***</sup><br>(0,15)</td><td>720</td></tr><tr><td>Indice de ressources agricoles</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>0,39<sup>***</sup><br>(0,15)</td><td>0,47<sup>***</sup><br>(0,18)</td><td>720</td></tr><tr><td>Nombre d'adultes dans le ménage</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>-1,13<sup>**</sup><br>(0,57)</td><td>-1,29<sup>*</sup><br>(0,69)</td><td>720</td></tr><tr><td>Ressources monétaires (au niveau ménage)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>-1650719<sup>**</sup><br>(774846,6)</td><td>-2017058<sup>***</sup><br>(936073,9)</td><td>720</td></tr><tr><td rowspan="4">Utilisation des services de santé</td><td>A consulté un praticien lors d'un problème de santé récent</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>29,03<sup>***</sup><br>(17,30)</td><td>19,64<sup>***</sup><br>(18,22)</td><td>102</td></tr><tr><td>Lieu d'accouchement (dernière grossesse)</td><td>Logit<br>multinomial</td><td>RRR<br>(dispensaire)</td><td>-0,37<br>(0,42)</td><td>-0,49<br>(0,49)</td><td>180</td></tr><tr><td>Ref=à domicile</td><td>RRR<br>(médicalisé)</td><td>-2,06<sup>**</sup><br>(0,84)</td><td>-2,95<sup>***</sup><br>(1,06)</td><td>180</td></tr><tr><td>Avoir déjà entendu parler de l'hépatite B</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>0,44<sup>**</sup><br>(0,15)</td><td>0,38<sup>**</sup><br>(0,16)</td><td>720</td></tr><tr><td rowspan="3">Autres variables d'intérêt</td><td>Avoir une assurance santé</td><td>Logit</td><td>OR</td><td>0,04<sup>***</sup><br>(0,04)</td><td>0,007<sup>***</sup><br>(0,013)</td><td>720</td></tr><tr><td>SF-12 Résumé de la Composante Mentale (MCS-12)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>4,44<sup>***</sup><br>(1,21)</td><td>6,35<sup>***</sup><br>(1,39)</td><td>699</td></tr><tr><td>SF-12 Résumé de la Composante Physique (PCS-12)</td><td>Linéaire</td><td>CO</td><td>-5,46<sup>***</sup><br>(0,75)</td><td>-6,20<sup>***</sup><br>(0,84)</td><td>699</td></tr></tbody></table>

Notes : * p < 0,1, ** p < 0,05, *** p < 0,01. Toutes les variables sont mesurées au niveau individuel, sauf lorsque le niveau du ménage est spécifié. Erreurs types robustes (agrégées au niveau ménage pour tenir compte de la corrélation intra-ménage) entre parenthèses. Pour les modèles linéaires, les prédictions sont des prédictions linéaires de la variable dépendante. Pour les modèles logit et logit multinomiaux, les prédictions sont des probabilités prédites de la variable dépendante.

Abréviations : N=nombre d'observations, OR=rapports de côtes (odds ratio), CO=coefficient estimé, RRR=rapport de risque relatif.
**Investigateurs principaux**

Fanny CHABROL (CEPED (IRD)),
Annabel DESGREENS DU LOU
(CEPED (IRD)),
Valéry RIDDE (CEPED (IRD))

**Responsables pays**

Mali : Laurence TOURE
(MISELI),
Sénégal : Khoudia SOW (CRCF),
Tchad : Alexandre DUMONT
(CEPED (IRD))

**Responsables des axes de recherches transversales**

Analyses économétriques : Bruno VENTELOU (CNRS/AMSE),
Analyses épidémiologiques :
Alexandre DUMONT (CEPED (IRD)),
Analyse de la gouvernance : Fred EBOKO (CEPED (IRD)) et Mame Penda BA (UGB),
Analyse de la résilience : Valéry RIDDE (CEPED (IRD)),
Analyses spatiales : Emmanuel BONNET (RESILIENCES (IRD))

**Equipe Mali (par ordre alphabétique)**

Pauline BOIVIN (MISELI),
Emmanuel BONNET (RESILIENCES (IRD)),

Fanny CHABROL (CEPED (IRD)), Alexandre DUMONT (CEPED (IRD)), Lara GAUTIER (UDEM),
Wendyam Charles Paulin Didier KABORE (CEPED (IRD)), Yamba, KAFANDO (consultant indépendant),
Valéry RIDDE (CEPED (IRD)), Mathieu SEPPEY (UDEM),

Laurence TOURE (MISELI)

**Equipe Sénégal (par ordre alphabétique)**

« Work package WP1 » (Démographie, santé publique quantitative et géographie) : El Hadj BA (VITROME (IRD)), Valérie DELAUNAY (LPED (IRD)), Laurence FLEURY (LPED (IRD)), Richard LALOU (MERIT (IRD)), Cheikh SOKHNA (VITROME (IRD)), Cheikh TINE (MERIT(IRD)), Grâce à Dieu TOULAO (IRD), Mamadou YATOUDEME (IRD))

« Work package 2 » (Anthropologie et approches micro-sociales qualitatives) : Gabrièle LABORDE-BALEN (TRANSVIHMI (IRD), Mariama DIEDHIOU(CRCF), Fatou DIOP (CRCF), Khady Seck NGOM (CRCF), Bernard TAVERNE (TRANSVIHMI (IRD)), Bintou RASSOUL TOP (CRCF), Khoudia SOW (CRCF), Souleymane SOW (CRCF)

« Work package 3 » (Sciences, politiques, gouvernance) : Mame Penda BA (UGB), Rama Sao DIOP (UGB), Fred EBOKO (CEPED (IRD)), Cheikh Mouhamadou Falilou Mb. FALL (UGB), El Hadji Ibrahima Kady SARR (UGB), Fatou Bintou NIANG (UGB)

« Work package 4 » (Économie (macro-économie, micro-économie et économie comportementale)) :
Mohammad ABU ZAINEH (AMSE(IRD)), Sameera AWAWDA (AMSE (IRD)), Emmanuel BONNET (RESILIENCES (IRD)), Marwân-al-Qays BOUSMAH (SESSTIM (IRD)), Sylvie BOYER (SESSTIM (IRD)), Bruno VENTELOU (CNRS / AMSE)

**Equipe ISED:** Adama Faye, Babacar Kane

**Equipe Tchad (par ordre alphabétique)**

Malick Ousman AHMAT (BASE), Emmanuel BONNET (RESILIENCES (IRD)),
Fanny CHABROL (CEPED (IRD)), Alexandre DUMONT (CEPED (IRD)), Fred EBOKO (CEPED (IRD)),
Idriss Ali Zakaria GALI GALI (BASE),

Wendyam Charles Paulin Didier KABORE (CEPED (IRD)),
Ramadan KAGONTA (BASE), Dahab MANOUFI (BASE),
Ratnan NGADOUM (Université de N'Djamena),
Valéry RIDDE (CEPED (IRD))

**Coordinatrice scientifique** : Mounia Baidai (CEPED (IRD))

AMSE (France) : Aix-Marseille School of Economics, CEPED (France) : Centre population et développement,
CNRS (France) : Centre national de la recherche scientifique, CRCF (Sénégal) : Centre Régional de Recherche et de Formation à la Prise en Charge Clinique de Fann, ISED (Sénégal) : Institut de santé et de développement,
LPED (France) : Laboratoire Population Environnement Développement, SESSTIM (France) : Sciences économiques et sociales de la santé et traitement de l'information médicale, UDEM (Canada) : Université de Montréal, UGB (Sénégal) : Université Gaston Berger de Saint Louis