Séries de tendances en matière de mortalité de l'enfant, de l'adolescent et du jeune adulte jusqu'en 2020
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Notes explicatives
Séries de tendances en matière de mortalité
de l’enfant, de l’adolescent et du jeune adulte
jusqu’en 2020
Groupe interorganisations des Nations Unies pour l’estimation de la
mortalité juvénile (IGME)
Organismes membres : UNICEF, OMS, Division de la population des
Nations Unies et Groupe de la Banque mondiale
Janvier 2022
United
Nations
Notes explicatives 2
Réunissant des membres de l’UNICEF, de publiées dans les précédents rapports de l’IGME1
l’Organisation mondiale de la Santé (OMS), de ou dans les Statistiques sanitaires mondiales2.
la Division de la population des Nations Unies
et du Groupe de la Banque mondiale, le Groupe 1. Méthode
interorganisations des Nations Unies pour
l’estimation de la mortalité juvénile (IGME) a été Afin d’obtenir une estimation annuelle de la
créé en 2004 afin de progresser dans le suivi des mortalité infanto-juvénile, l’IGME applique la
avancées vers la réalisation des objectifs relatifs à méthode globale suivante :
la survie de l’enfant.
1. L’entité collecte l’ensemble des données
Conformément à la décision de la Commission disponibles représentatives au niveau
de statistique et à la résolution 2006/6 du Conseil national et pertinentes pour l’estimation
économique et social des Nations Unies, les de la mortalité chez les enfants et les
estimations de l’IGME relatives à la mortalité jeunes, notamment celles issues des
infanto-juvénile sont établies en concertation systèmes d’enregistrement à l’état
avec les pays. L’UNICEF et l’OMS s’engagent civil, du recensement de la population,
à les consulter conjointement en ce qui des enquêtes sur les ménages et
concerne les indicateurs de suivi des objectifs des systèmes d’enregistrement par
de développement durable (ODD) 3.2.1 (tous échantillons, et évalue leur qualité.
les pays doivent chercher à ramener la mortalité 2. Elle recalcule les données et procède,
des enfants de moins de 5 ans à 25 pour 1 000 le cas échéant, à des ajustements, en
naissances vivantes au plus) et 3.2.2 (tous les utilisant les méthodes classiques.
pays doivent chercher à ramener la mortalité 3. Elle applique à ces données un modèle
néonatale à 12 pour 1 000 naissances vivantes statistique, afin d’établir une courbe de
au plus), ainsi que d’autres indicateurs liés à la tendance lissée permettant d’aplanir
mortalité infanto-juvénile. les éventuelles disparités entre les
estimations relatives à un pays donné,
La nouvelle série d’estimations a été générées par la diversité des sources de
publiée par l’IGME en décembre 2021. Ces données.
estimations paraîtront également dans la 4. Elle extrapole ce modèle à une année
Base de données mondiale des Nations Unies cible (2020 dans le cas présent).
relative aux indicateurs de suivi des objectifs
Afin d’améliorer la transparence du processus
de développement durable, dans le rapport de
d’estimation, l’IGME a créé un portail Internet
l’UNICEF La Situation des enfants dans le monde
destiné à l’estimation de la mortalité infanto-
et dans l’Observatoire mondial de la Santé de
juvénile (www.childmortality.org). Ce portail
l’OMS.
présente des estimations nationales, régionales
et mondiales, regroupe l’ensemble des données
Les méthodes employées par l’IGME afin disponibles sur la mortalité infanto-juvénile et
d’estimer la mortalité infanto-juvénile sont indique les données officiellement utilisées par
résumées dans le présent document. Toutefois, l’IGME à l’heure actuelle. Dès les nouvelles
les méthodes utilisées pour évaluer la mortalité estimations établies, le portail Internet est mis à
de l’enfant, de l’adolescent et du jeune adulte jour afin d’intégrer toutes les nouvelles données
peuvent varier selon les États membres, en disponibles et les estimations les plus récentes.
fonction de la disponibilité et de la nature des
données. Les estimations de l’IGME ont été 2. Sources des données
révisées afin de tenir compte des nouvelles
données. Par conséquent, elles ne sont pas Les estimations de la mortalité représentatives
nécessairement comparables avec celles au niveau national peuvent être réalisées à partir
Notes explicatives 3
de différentes sources, notamment les registres enfants âgés de moins de 5 ans (TMM5, soit la
de l’état civil et les enquêtes par sondage. probabilité de décéder entre la naissance et le
Non représentatives au niveau national, les cinquième anniversaire pour 1 000 naissances
données transmises par les sites de surveillance vivantes) et de mortalité infantile (TMI, soit la
démographique et les hôpitaux sont écartées. probabilité de décéder entre la naissance et
Le système d’enregistrement à l’état civil, le premier anniversaire pour 1 000 naissances
qui consigne les naissances et les décès de vivantes) sont calculés à l’aide d’une table de
manière continue, est la source de données mortalité abrégée pour une période standard.
privilégiée. Un registre complet et un système Les chiffres indiqués correspondent au nombre
efficace donneront lieu à des estimations de décès des enfants de moins de 1 an (soit la
précises et actualisées. Cependant, dans de tranche d’âge D0) et ceux ayant entre 0 et 1-4
nombreux pays à revenu faible et intermédiaire, ans (D1-4), ainsi qu’au nombre d’enfants de ces
ce système présente des dysfonctionnements. mêmes tranches d’âge en milieu d’année (P0 et
Par conséquent, les enquêtes sur les ménages, P1-4).
telles que les enquêtes par grappes à indicateurs
multiples (MICS) appuyées par l’UNICEF, Les formules appliquées sont les suivantes :
les enquêtes démographiques et de santé Étant donné que :
(EDS) soutenues par l’Agence des États-Unis q est la probabilité de décéder entre l’âge x
n x
pour le développement international, et les et l’âge x+n,
recensements périodiques de la population sont M0 = D0 /P0, taux de décès chez les moins
1
devenus les principales sources de données en de 1 an,
matière de mortalité de l’enfant, de l’adolescent
M1 = D1-4 /P1-4 , taux de décès chez les
et du jeune adulte (entre 0 et 24 ans) dans ces 4
enfants âgés de 1 à 4 ans,
pays. Lors de ces enquêtes, les femmes sont
interrogées sur la survie de leurs enfants et Alors :
de leurs frères et sœurs, et leurs déclarations q = 1M0 / [1+(1- 1a0)* 1M0 ]
1 0
servent de base pour estimer la mortalité des où 1a0 est la fraction d’année vécue
enfants, des adolescents et des jeunes dans la par un enfant décédé
majorité des pays à revenu faible et intermédiaire. a = 0,1 pour les pays à faible mortalité
1 0
et 1a0= 0,3 pour les pays à forte
La première étape du processus visant à estimer mortalité
les niveaux et les tendances récentes en matière q = 1-(1-1q0)(1-4q1)
5 0
de mortalité de l’enfant, de l’adolescent et du où 4q1 = 4*4M1 /[1+ (4- 4a1) * 4M1 ]
jeune adulte consiste à recueillir l’ensemble et 4a1 est la fraction d’années vécues par
des nouvelles données disponibles puis à les les enfants décédés entre 1 et 4 ans
ajouter aux bases de données du portail Internet
a = 1,6
de l’IGME. Il s’agit notamment des dernières 4 1
Enfin : TMI = 1q0 *1 000 et TMM5 = 5q0*1 000
statistiques publiées à partir du système
d’enregistrement à l’état civil, des résultats de
Le taux de mortalité néonatale (TMN, soit la
recensements ou d’enquêtes sur les ménages
probabilité de décéder entre la naissance et l’âge
effectués récemment et parfois de résultats plus
de 28 jours pour 1 000 naissances vivantes) est
anciens, mais jusqu’alors indisponibles.
calculé à partir du nombre de décès d’enfants
âgés de moins de 28 jours et du nombre de
2.1 Données issues des registres de l’état
naissances vivantes pour une année donnée.
civil
2.1.1 Mortalité néonatale, infantile et juvénile Lors de précédentes révisions, l’IGME a ajusté
Dans le cas de données issues des registres les données issues des registres de l’état civil,
de l’état civil, les taux de mortalité chez les incomplètes du fait de la non-déclaration de
Notes explicatives 4
certains décès infantiles précoces dans plusieurs l’évaluation de la mortalité chez les enfants âgés
pays européens. Pour de plus amples précisions de plus de 5 ans. Les registres et les statistiques
sur les ajustements effectués par le passé, de l’état civil peuvent indiquer un pourcentage
veuillez consulter la section «Remarquesi ». de décès plus élevé chez les enfants plus âgés,
les adolescents et les jeunes que chez les
jeunes enfants, plus susceptibles de ne pas être
2.1.2 Mortalité chez les enfants âgés de 5 à 14
déclarés, en particulier lorsqu’ils se produisent en
ans et les jeunes âgés de 15 à 24 ans
période néonatale.
La probabilité 10q5, soit la probabilité pour un
enfant âgé de 5 ans de décéder avant d’atteindre Pour sélectionner les années dont les données
l’âge de 15 ans, est calculée à partir d’une table d’enregistrement à l’état civil seraient incluses
de mortalité abrégée pour une période standard. pour un pays donné, et calculer les facteurs
Les chiffres indiqués correspondent au nombre d’ajustement en cas de données d’état civil
de décès des enfants ayant entre 5 et 9 ans (soit incomplètes, nous avons utilisé une approche
la tranche d’âge D5-9) et entre 10 et 14 ans (D10- à mi-chemin entre la méthode généralisée de
14
), ainsi qu’au nombre d’enfants de ces mêmes la balance de l’accroissement démographique
tranches d’âge en milieu d’année (P5-9 et P10-14). (GGB) et la méthode de l’extinction des cohortes
• Le taux de mortalité pour la tranche d’âge synthétiques (SEG). La méthode GGBSEG
des 5-9 ans (5M5) est obtenu en divisant ainsi obtenue, l’une des multiples approches
D5-9 par P5-9. démographiques de la « distribution des décès
»3, s’est révélée plus efficace que les méthodes
• La probabilité 5q5, soit la probabilité pour
GGB et SEG utilisées séparément. La méthode
un enfant âgé de 5 ans de décéder avant
GGBSEG est appliquée dans le module DDM
l’âge de 10 ans, est obtenue avec de
du logiciel de statistique R4. L’exhaustivité a été
décès entre 5 et 10 ans, 5q5 = (5 * 5M5)/
estimée séparément pour chaque sexe sur les
[1+(5-5a5) * 5M5], 5a5 étant le nombre
périodes comprises entre les deux recensements
moyen d’années vécues par les enfants
les plus récents pour lesquels une répartition de
décédés appartenant à la tranche d’âge
la population par tranche d’âge était disponible
des 5-9 ans (fixé à 2,5 pour tous les pays).
dans l’Annuaire démographique5. Les estimations
• Le même calcul est appliqué pour 5q10 la spécifiques pour chaque sexe ont été associées
probabilité pour un enfant de 10 ans de pour obtenir une estimation pour les deux sexes.
décéder avant l’âge de 15 ans. Lorsque l’exhaustivité estimée était inférieure à
• Enfin, 10q5 = 1-(1-5q5)(1-5q10). 80 %, les taux de mortalité calculés à partir des
données d’enregistrement à l’état civil n’étaient
La probabilité 10q15, soit la probabilité pour un
pas pris en compte dans l’ajustement du
adolescent âgé de 15 ans de décéder avant
modèle. Lorsque l’exhaustivité était supérieure
l’âge de 25 ans, est également calculée à partir
ou égale à 95 %, les données enregistrées
du nombre de décès des adolescents ayant
étaient considérées comme pratiquement
entre 15 et 19 ans (soit la tranche d’âge D15-19)
complètes, et aucun ajustement n’était effectué
et entre 20 et 24 ans (D20-24), ainsi qu’à partir du
pour réviser à la hausse les estimations de la
nombre d’enfants de ces mêmes tranches d’âge
mortalité. Lorsque l’exhaustivité était comprise
en milieu d’année (P15-19 et P20-24), en utilisant la
en 80 et 95 %, nous avons multiplié l’inverse
même approche que celle décrite ci-dessus.
du taux d’exhaustivité par le nombre de décès
afin d’obtenir des estimations ajustées. Les
Dans de rares pays, même si les données méthodes de distribution des décès ne pouvant
issues des registres de l’état civil ont été jugées être utilisées pour estimer l’exhaustivité des
trop incomplètes pour être utilisées dans les données d’enregistrement des décès des
estimations de la mortalité chez les moins de enfants de moins de 5 ans, ces ajustements
5 ans, elles ont été prises en compte dans s’appliquent uniquement aux données sur la
Notes explicatives 5
mortalité des plus de 5 ans. Aucun ajustement 2.2 Données issues des enquêtes
n’a été appliqué pour les pays inclus dans la Base
2.2.1 Mortalité néonatale, infantile et juvénile
de données sur la mortalité humaine6, puisque
les données de ces pays en matière de mortalité La majorité des données relatives à la mortalité
sont considérées comme complètes. D’autres des enfants de moins de 5 ans sont recueillies
sources décrivent plus précisément l’estimation au moyen de l’une ou l’autre de ces méthodes
de l’exhaustivité des données relatives à : l’historique complet des naissances, dans
l’enregistrement des décès7. lequel les femmes sont interrogées sur la
date de naissance de chacun de leurs enfants,
Pour les données issues des registres de l’état sur la survie ou non de l’enfant et, le cas
civil ( lorsqu’elles faisaient état du nombre échéant, sur son âge au moment du décès ; et
de décès et du nombre d’habitants en milieu l’historique résumé des naissances, où elles sont
d’année), des observations annuelles ont uniquement interrogées sur le nombre d’enfants
initialement été réalisées pour toutes les années auxquels elles ont donné naissance et sur le
d’observation dans un pays. Pour les années nombre de ceux qui sont décédés (ou, ce qui
au cours desquelles le coefficient de variation a revient au même, sur le nombre de ceux qui sont
dépassé 10 % pour les enfants âgés de moins encore en vie).
de 5 ans et 20 % pour les enfants âgés de 5 à 14
ans, le nombre de décès et le nombre d’habitants Recueillies grâce à l’ensemble des enquêtes
en milieu d’année ont été regroupés sur des démographiques et de santé (EDS), mais
périodes plus longues. En commençant par les aussi de plus en plus grâce aux enquêtes par
années les plus récentes, le nombre de décès grappes à indicateurs multiples (MICS), les
et le nombre d’habitants ont été associés aux données issues des historiques complets
années précédentes adjacentes afin de réduire des naissances permettent de calculer les
les fluctuations trompeuses dans les pays où indicateurs de mortalité infanto-juvénile pour des
de faibles nombres de naissances et de décès périodes antérieures spécifiques. Ces enquêtes
ont été observés. La définition du coefficient permettent de publier des estimations de la
de variation est obtenue à partir de l’erreur type mortalité chez les enfants âgés de moins de 5
stochastique de la probabilité observée 5q0 (5q0 ans couvrant trois périodes quinquennales avant
= TMM5/1 000) ou 1q0 (1q0 = TMI/1 000), divisée l’enquête, soit antérieures de 0 à 4 ans, de 5 à 9
par la valeur de la probabilité observée 5q0 ou 1q0. ans et de 10 à 14 ans8, 9,10. L’IGME a recalculé des
L’erreur type stochastique de l’observation est estimations pour faire référence à des périodes
calculée à l’aide d’une approximation de Poisson correspondant à une année civile, en prenant
en utilisant les chiffres des naissances vivantes, comme référence une année civile unique pour
obtenus avec la racine carrée de (5q0/nv) ou, de les périodes immédiatement antérieures à
manière similaire, avec la racine carrée de (1q0/ l’enquête, puis en augmentant progressivement
nv), où nv correspond au nombre de naissances le nombre d’années considérées pour les
vivantes pendant l’année d’observation. À périodes plus éloignées dans le temps, chaque
l’issue de ce nouveau calcul des données issues fois que l’enquête fournissait des microdonnées.
de l’état civil, les erreurs types minimales à Les estimations correspondant d’abord à une
inclure dans le modèle sont établies à 2,5 %. année civile unique puis à des périodes de deux
Une approche comparable a été utilisée pour ans, ou à des périodes de deux ans puis à des
la mortalité néonatale et la mortalité chez les périodes de trois ans, etc., les points de rupture
enfants et les jeunes âgés de 5 à 24 ans. pour une enquête donnée reposent sur les
coefficients de variation (mesurant l’incertitude
de l’échantillonnage) des estimations11.
Fondé sur les données recueillies par le biais
des recensements et de nombreuses enquêtes
Notes explicatives 6
sur les ménages, l’historique résumé des Les données de l’historique résumé des
naissances retient généralement l’âge de la naissances ne sont pas utilisées pour calculer la
femme interrogée comme indicateur de la mortalité néonatale.
durée d’exposition de ses enfants au risque de
décès. Des modèles permettent d’estimer les 2.2.2 Mortalité chez les enfants âgés de 5 à 14
indicateurs de mortalité relatifs à des périodes ans et les jeunes âgés de 15 à 24 ans
passées chez les enfants de moins de 5 ans
nés de femmes âgées de 25-29 ans à 45-49 L’historique complet des naissances permet
ans. Cette méthode bien connue présente également d’évaluer la mortalité chez les enfants
cependant plusieurs inconvénients. À partir de âgés de 5 à 14 ans. Cependant, les données
la série d’estimations réalisées en 2014, l’IGME de l’historique résumé des naissances ne sont
a remplacé l’historique résumé des naissances pas utilisées pour calculer la mortalité chez les
par une méthode fondée sur la classification enfants âgés de 5 à 14 ans car aucune méthode
des femmes en fonction du temps écoulé indirecte n’a été élaborée à cette fin.
depuis la première naissance. Cette nouvelle
méthode présente plusieurs avantages par La mortalité des jeunes adultes âgés de 15 à
rapport à l’ancienne. Tout d’abord, elle comporte 24 ans a été estimée à partir de l’historique
généralement moins d’erreurs d’échantillonnage. de survie des frères et sœurs. Afin d’établir
Ensuite, elle permet d’éviter l’hypothèse l’historique de survie des frères et sœurs, il est
problématique selon laquelle les estimations demandé aux femmes âgées de 15 à 49 ans de
réalisées pour chaque tranche d’âge sont bien dresser la liste de tous leurs enfants par ordre
représentatives de la mortalité de l’ensemble de naissance, et d’indiquer pour chaque membre
de la population. Par conséquent, elle est moins de la fratrie son sexe, s’il est en vie ou non, son
sensible au biais de sélection généré par le cas âge actuel (s’il est en vie) ou, s’il est décédé, son
des jeunes femmes connaissant une maternité âge au moment du décès ainsi que le nombre
précoce, puisque seules les femmes déclarant d’années écoulées depuis son décès. L’historique
une première naissance sont prises en compte. des frères et sœurs a été largement utilisé
Enfin, grâce à cette méthode, les fluctuations pour modéliser la mortalité adulte dans les pays
dans le temps sont moins marquées, en dépourvus de registres d’état civil et pour suivre
particulier dans les pays dotés d’une fertilité et l’évolution de la mortalité maternelle13 ,14 , 15.
d’une mortalité relativement faibles. L’IGME juge
les améliorations apportées par les estimations L’historique de survie des frères et sœurs a servi
fondées sur le temps écoulé depuis la première à estimer la probabilité qu’un jeune âgé de 15
naissance plus intéressantes par rapport aux ans décède avant d’atteindre son vingt-cinquième
estimations reposant sur une classification anniversaire (10q15) pour une période antérieure
en fonction de l’âge de la mère. Aussi a-t-elle de 0 à 12 ans à chaque enquête. Cette période
procédé, lorsque les microdonnées étaient était divisée en intervalles de différentes durées
disponibles, à une nouvelle analyse des données (6, 4, 3, 2 ans ou 1 an) selon le coefficient de
en utilisant cette nouvelle méthode. variation des estimations. Comme l’historique
des naissances, l’historique des frères et sœurs
Par ailleurs, suivant les conseils de son groupe peut pâtir d’une sous-déclaration des décès ;
consultatif technique, l’IGME n’a pas tenu des membres de la fratrie (vivants ou décédés)
compte des estimations relatives à la mortalité peuvent être omis, et l’âge indiqué au moment
infanto-juvénile fondées sur les données de de l’enquête ou du décès peut être erroné.
l’historique résumé des naissances, lorsque des Les dates de décès peuvent également faire
estimations fondées sur l’historique complet des l’objet d’approximations ou d’inexactitudes
naissances avaient pu être réalisées lors d’une systématiques dans les déclarations. Toutefois,
même enquête12. l’ampleur de ces biais est susceptible de varier
en fonction de l’âge, et peu d’études portent
Notes explicatives 7
spécifiquement sur la tranche des 15-24 ans. estimées. L’ampleur du biais dépendra de la
Pour tenir compte des éventuels biais hors mesure dans laquelle la mortalité élevée des
échantillons apparaissant dans les historiques enfants séropositifs de moins de 5 ans n’est
des frères et sœurs, nous avons utilisé le pas déclarée du fait du décès de leur mère. Le
modèle bayésien de réduction des biais par groupe consultatif technique de l’IGME a élaboré
B-splines pénalisées (ou modèle B3) élaboré par une méthode permettant d’ajuster la mortalité
Alkema et New16, comme expliqué ci-dessous. liée au VIH/sida pour chaque observation des
Ce modèle comporte un modèle de données données recueillies dans le cadre d’historiques
qui estime le biais de l’historique de survie complets des naissances réalisés au moment
des frères et sœurs, à la fois concernant le des épidémies de VIH/sida (de 1980 à nos
niveau et la tendance, en fonction de la période jours), en adoptant un ensemble d’hypothèses
rétrospective. Ce biais est estimé en comparant simplifiées mais raisonnables concernant la
les estimations établies à partir des frères et répartition des naissances chez les femmes
sœurs aux données d’enregistrement à l’état séropositives, liées tout d’abord à la durée de leur
civil dont les périodes coïncident (voir la section contamination, aux taux de transmission verticale
3.1 ci-après). Avant d’ajouter les estimations et aux durées de survie aussi bien des mères
réalisées à partir de l’historique de survie des que des enfants depuis leur naissance17. La
frères et sœurs à la base de données, nous méthode tient également compte de l’incidence
avons également examiné le schéma par âge des thérapies antirétrovirales et de la prévention
de la mortalité contenu dans chaque EDS, en de la transmission mère-enfant18. Cette méthode
comparant le taux de mortalité des 15-24 ans a été appliquée à l’ensemble des EDS et des
(10q15) obtenu à partir de l’historique de survie des MICS fondées sur l’historique complet des
frères et sœurs au taux de mortalité des moins naissances. En l’absence actuelle d’une méthode
de 5 ans (5q0) fondé sur l’historique complet des permettant d’évaluer l’ampleur du biais lié au
naissances. Nous avons comparé la corrélation VIH dans la probabilité 10q5, aucun ajustement
entre les probabilités 10q15-à-5q0 observée dans n’a été introduit pour ce type de biais dans la
l’EDS avec un schéma d’évolution attendu établi tranche d’âge des 5-14 ans ni pour la mortalité
à partir des tables calculées dans les données des 15-24 ans, étant donné que la transmission
d’enregistrement à l’état civil ou d’autres sources verticale est peu susceptible d’introduire un biais
de qualité telles que les sites de surveillance dans les estimations, les taux de mortalité étant
sanitaire et démographique. Dans environ 25 liés à la survie des frères et sœurs des adultes
enquêtes, la probabilité 10q15 obtenue à partir de interrogés.
l’historique des frères et sœurs ne correspondait
pas au niveau de mortalité des moins de 5 ans. 2.4 Ajustement réalisé dans le cas d’une
Par conséquent, ces enquêtes n’ont pas été mortalité infanto-juvénile à évolution
prises en compte dans l’ajustement du modèle. rapide induite par le VIH/sida
Afin de refléter l’évolution extrêmement rapide
2.3 Ajustement réalisé au titre des mères
de la mortalité infanto-juvénile induite par le VIH/
disparues dans les contextes à forte
sida en période épidémique dans certains pays,
prévalence du VIH
le modèle de régression a été appliqué aux points
Au sein des populations gravement touchées par de données relatifs à la mortalité des moins de
le VIH/sida, les enfants séropositifs (VIH+) ont 5 ans liée à toutes les causes autres que le VIH/
des chances de survie inférieures à celles des sida, puis les estimations de l’ONUSIDA relatives
autres enfants. En raison de la forte probabilité à la mortalité des moins de 5 ans imputable au
que leur mère soit également décédée, leur VIH/sida ont été ajoutées aux estimations issues
mort est susceptible de ne pas être déclarée. du modèle de régression. Cette méthode a été
Les estimations relatives à la mortalité infanto- utilisée pour 17 pays où le taux de prévalence
juvénile auront donc tendance à être sous- du VIH est constamment resté supérieur à 5Notes explicatives 8
% depuis 1980. Les étapes suivantes ont été 7. Concernant la période épidémique, une
respectées : courbe représentant le taux de mortalité
infantile non attribuable au VIH est tracée
1. Collecte de l’ensemble des nouvelles
à partir du taux de mortalité chez les
données disponibles, représentatives
enfants de moins de 5 ans en utilisant
au niveau national et pertinentes pour
des tables types de mortalité (voir section
l’estimation de la mortalité infanto-
4), puis les estimations de l’ONUSIDA
juvénile, et évaluation de leur qualité;
relatives aux décès des enfants de moins
2. Ajustement des données d’enquête afin de 1 an imputables au VIH/sida sont
de prendre en compte les biais pouvant ajoutées afin d’établir les estimations
apparaître dans la collecte des données et finales du taux de mortalité infantile.
lors d’une épidémie de VIH/sida;
3. Recours aux estimations de la mortalité 2.5 Erreurs de mesure systématiques et
infanto-juvénile imputable au VIH/sida aléatoires
réalisées par l’ONUSIDA19 pour ajuster
les points de données à partir de 1980 en En raison de la diversité des sources, les
excluant les décès dus au VIH; données nécessitent différentes méthodes de
4. Application du modèle statistique calcul et peuvent comporter diverses erreurs,
classique (voir section 3) aux observations notamment aléatoires dans les enquêtes
portées sur les points de données hors par sondage ou systématiques lorsque les
épidémies de VIH; déclarations sont inexactes. C’est la raison pour
5. Extrapolation du modèle à l’année cible, laquelle plusieurs enquêtes peuvent produire
2020 dans le cas présent; des estimations très contrastées du taux de
mortalité ou d’autres indicateurs de mortalité
6. Ajout des estimations des décès
imputables au VIH/sida (réalisées par chez les moins de 5 ans sur une période donnée.
l’ONUSIDA); et Afin d’aplanir ces disparités et de mieux prendre
en compte les biais systématiques associés
Figure 1 : Illustration du modèle B3 appliqué au Sénégal. À gauche : graphique représentant l’évolution dans le temps du
TMM5 dans ce pays, les estimations B3 étant indiquées en rouge. À droite : vue détaillée du graphique de gauche.Notes explicatives 9
aux différentes sources de données, le groupe
consultatif technique a élaboré une méthode 1 4
d’estimation consistant à appliquer une courbe de
tendance lissée à un ensemble d’observations, 0.75 3
Spline coefficients
et à extrapoler cette tendance à un point précis
dans le temps, 2020 dans le cas présent. Cette
B−Splines
2
0.5
méthode est décrite dans la section suivante.
1
0.25
3. Estimation des taux de mortalité
chez les enfants de moins de 5 ans 0
0
3.1 Résumé du modèle statistique 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
Year
L’estimation et la projection des taux de mortalité
Norway Norway
chez les enfants de moins de 5 ans ont été
3.5
réalisées à l’aide du modèle bayésien appelé Splines fit Splines fit
30
3.0
B3, selon lequel les courbes B-splines sont
25
2.5
ajustées afin de tenir compte des biais. L’IGME log(U5MR)
20
U5MR
2.0
a élaboré, validé et utilisé ce modèle dans le
15
cadre de précédentes séries d’estimations de
1.5
10
la mortalité infanto-juvénile, y compris celles qui
1.0
5
ont été publiées en 20201. Le taux de mortalité
0.5
VR data VR data
1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
infantile est obtenu en appliquant la méthode Year Year
d’estimation B3 ou une table type de mortalité
Figure 2 : Illustration du modèle de régression par B-splines avec
aux estimations de la mortalité chez les moins l’exemple de la Norvège.
de 5 ans, comme décrit dans la section 4. Les En haut : B-splines et coefficients estimés des splines.
estimations de mortalité chez les enfants plus En bas : représentation du log(TMM5) et du TMM5 (points noirs)
âgés, les adolescents et les jeunes reposent observés au fil des années, avec les estimations par splines (ligne
rouge).
aussi sur le modèle B3, comme décrit dans la
section 7. Le modèle est présenté ci-dessous en l’observation – en d’autres termes, la marge
référence à l’estimation du taux de mortalité chez d’erreur prévue – sont prises en compte.
les enfants de moins de 5 ans. Elles peuvent avoir différentes causes, parmi
lesquelles : l’erreur type d’observation ; la nature
Dans le modèle B3, le log(TMM5) est estimé de la source de données (EDS ou recensement,
au moyen d’un modèle de régression à spline par exemple) et le fait que l’observation porte
flexible, expliqué dans la section 3.2. Ce modèle ou non sur une série de données issues d’une
est appliqué à l’ensemble des observations enquête spécifique (et dans quelle mesure cette
relatives à la mortalité chez les enfants de moins série de données est éloignée d’autres séries
de 5 ans dans un pays donné. L’une des valeurs dont les périodes d’observation coïncident). Ces
observées dans ces données est considérée caractéristiques sont reprises dans le « modèle
comme la valeur réelle de la mortalité chez les de données ». Lors de l’estimation du taux de
enfants de moins de 5 ans, multipliée par un mortalité chez les moins de 5 ans, le modèle de
facteur d’erreur, soit TMM5 observé = TMM5 réel données rectifie les erreurs présentes dans les
* erreur, ou à l’échelle logarithmique, log(TMM5 observations, notamment les biais systématiques
observé) = log(TMM5 réel) + log(erreur), l’erreur classiquement associés à la diversité des sources
désignant l’écart relatif entre une observation de données, en utilisant les informations relatives
et la réalité. Les erreurs commises lors de à la qualité des données issues de différents
l’estimation du taux réel de mortalité chez les types de sources, fournies par l’ensemble des
moins de 5 ans, révélatrices de la qualité de pays du monde.Notes explicatives 10
À titre d’exemple, les graphiques de la figure 1 de moins de 5 ans, en supposant que l’écart
représentent l’évolution dans le temps du taux entre deux coefficients adjacents (par exemple
de mortalité chez les moins de 5 ans au Sénégal. ceux des années 1981 et 1983,5) est indiqué
Les estimations B3 sont indiquées en rouge. Les par celui existant entre les deux coefficients
bandes roses matérialisent les 90 % d’intervalles précédents (ceux des années 1978,5 et 1981),
d’incertitude relatifs au TMM5. Les petits cercles auquel vient s’ajouter un « terme de distorsion
colorés correspondent à l’ensemble des données » estimé à partir des données. Par exemple,
disponibles pour ce pays, et les observations dans la Norvège du début des années 1980, les
issues des mêmes séries de données sont termes de distorsion sont estimés proches de
reliées par des pointillés. Les disques colorés zéro lorsque le taux de mortalité chez les enfants
et les lignes continues représentent les séries de moins de 5 ans est relativement stable, mais
de données/les observations intégrées pour ils sont négatifs à la fin de cette même décennie,
l’ajustement de la courbe. Les bandes grises lorsque ce taux est de nouveau en baisse.
reflètent, le cas échéant, les erreurs types L’exemple de la Norvège démontre que le lissage
d’observation. par splines permet de suivre de près l’évolution
observée dans les données.
La méthode B3 a été élaborée et mise en œuvre
pour l’IGME par Leontine Alkema et Jin Rou La variance des termes de distorsion détermine
New de l’université nationale de Singapour, l’intensité du lissage durant la période
avec l’appui et sous la supervision du groupe d’observation ; d’importantes fluctuations
consultatif technique. D’autres sources offrent dans les termes de distorsion suggèrent que la
une description technique plus complète de ce tendance peut varier considérablement d’une
modèle16. période à la suivante. Dans la majorité des cas,
l’ampleur du lissage est spécifique à chaque pays.
Un degré de lissage défini d’après une moyenne
3.2 La régression par splines
mondiale est utilisé pour les pays caractérisés
Dans la figure 2, l’exemple de la Norvège illustre par un faible nombre de naissances vivantes,
la méthode d’ajustement de la régression par dont les données issues ou non du registre de
splines. Les splines sont des courbes lissées, l’état civil sont intégrées lors de l’ajustement ou
espacées par des intervalles équivalant à 2,5 ans, dont l’enregistrement des données à l’état civil a
qui se recoupent en certains points situés dans connu une interruption supérieure à cinq ans.
le temps. Pour une année donnée, le log(TMM5)
estimé est la somme des splines non nulles En raison de la nature des données disponibles
correspondant à cette année, multipliée par les dans ces pays, on a tendance à calculer une
coefficients de ces splines (matérialisés par des faible variance pour les termes de distorsion. Un
points). Par exemple, le calcul du log(TMM5) de effet de lissage effectué d’après une moyenne
la Norvège en 1980 consiste à additionner les mondiale permet donc de réduire les fluctuations
splines jaunes et grises situées à gauche de la présentes sur la courbe.
ligne noire (positionnée sur 1980) aux splines
noires et rouges situées à sa droite, puis à Au terme de la période d’observation la plus
multiplier le résultat obtenu par leurs coefficients récente, des projections du taux de mortalité
respectifs, de la même couleur. chez les enfants de moins de 5 ans spécifiques
à chaque pays sont réalisées en calculant les «
Les coefficients des splines déterminent futurs coefficients des splines » ou, ce qui revient
l’apparence finale de la courbe ajustée. au même, en projetant les écarts existant entre
Lors de leur estimation, nous obtenons une les coefficients de splines adjacents. L’écart
courbe flexible, mais raisonnablement lissée, projeté moyen est obtenu en calculant l’écart
représentant le taux de mortalité chez les enfants entre les deux coefficients de splines adjacentsNotes explicatives 11
les plus récents, et l’incertitude inhérente repose à l’aide du modèle B3 décrit précédemment
sur la variabilité des distorsions observées dans (à l’exception de la République populaire
le pays par le passé. Fondée sur des exercices démocratique de Corée, pour laquelle une
de validation hors échantillon, cette méthode a méthode non standard a été utilisée). Lorsque
fait la preuve de son efficacité dans la majorité les pays disposent de données de bonne qualité
des cas, mais génère des intervalles d’incertitude issues des registres de l’état civil (couvrant une
inutilement larges (ou des extrapolations période suffisante et supposées avoir un haut
extrêmes) pour un sous-ensemble de pays niveau d’exhaustivité et de couverture), le modèle
dans lesquels l’évolution la plus récente des B3 est également appliqué, mais adapté à la
coefficients de splines est très incertaine (ou transformation logit de r, soit log(r/1-r), où r est
d’une valeur extrême). Nous évitons ce genre le ratio entre le taux de mortalité infantile et les
d’extrapolations en matière de mortalité chez les estimations moyennes du taux de mortalité chez
moins de 5 ans dans les projections à plus long les enfants de moins de 5 ans d’après le modèle
terme, en conjuguant les écarts projetés entre B3, pour une année et un pays donnés. L’objectif
les coefficients de splines spécifiques à chaque est d’éviter que le taux de mortalité infantile soit
pays avec une distribution mondiale des écarts inférieur au taux de mortalité chez les enfants
observés par le passé. Cette étape finale conduit de moins de 5 ans. Pour ce qui est des autres
à l’élimination des extrapolations très extrêmes pays, le taux de mortalité infantile est calculé à
en matière de mortalité chez les moins de 5 ans partir du taux de mortalité chez les enfants de
dans les projections spécifiques à chaque pays. moins de 5 ans, en utilisant des tables types de
mortalité comportant des constantes connues
dans les schémas par âge de la mortalité infanto-
4. Estimation des taux de mortalité
juvénile20. Cette méthode présente l’avantage
infantile
d’éviter les biais éventuels liés à la sous-
déclaration des décès néonatals dans certains
En général, le taux de mortalité chez les enfants
pays et de garantir que les rapports internes
de moins de 5 ans est calculé pour tous les pays
Figure 3 : Les rapports de masculinité observés (points gris) sont représentés en fonction du taux de mortalité total estimé (à l’échelle
logarithmique). La corrélation globale estimée entre les rapports de masculinité attendus (W) et le taux de mortalité infantile et infanto-juvénile
total est matérialisée par les lignes continues violettes. Les lignes en pointillés correspondent aux intervalles d’incertitude de 90 %. Pour ce
qui est du taux de mortalité chez les enfants de moins de 5 ans, la ligne violette montre la corrélation entre les rapports de masculinité et
le taux de mortalité total chez les enfants de moins de 5 ans, fondée sur celle existant entre les taux de mortalité infantile et juvénile pour
l’ensemble des années observées dans le pays.Notes explicatives 12
Pays A
Pays B
Figure 4 : Exemple d’estimations des rapports de masculinité S et des coefficients pays P dans deux pays distincts. Dans le pays A, pour un
sous-ensemble d’observations de la mortalité infantile et chez les moins de 5 ans, le rapport de masculinité est plus élevé que ne le laisse
prévoir la corrélation estimée entre les rapports de masculinité et les niveaux de mortalité à l’échelle mondiale. Dans le pays B, pour un sous-
ensemble d’observations de la mortalité infantile, chez les enfants âgés de 1 à 4 ans et chez ceux de moins de 5 ans correspondant à des
années données, le rapport de masculinité est plus bas que ne le laisse prévoir la corrélation estimée entre les rapports de masculinité et les
niveaux de mortalité à l’échelle mondiale.
Explication des graphiques pour chaque pays : en haut : estimation du rapport de masculinité spécifique au pays concerné S (en rouge) pour
les trois tranches d’âge, et rapport de masculinité attendu W (en vert). Les observations sont représentées par des points. Les zones grisées
autour des observations matérialisent les erreurs d’échantillonnage (le cas échéant) et les séries de données sont différenciées par des
couleurs variées. En bas : estimation des coefficients pays P pour chaque tranche d’âge. Les zones grisées correspondent aux intervalles de
confiance de 90 %.Notes explicatives 13
entre les trois indicateurs sont conformes aux masculinité attendu pour ce pays et cette
normes établies. En ce qui concerne les pays année donnés,
de la région du Sahel, en Afrique (Burkina Faso, - Le coefficient pays P1(c,t) représente
Gambie, Mali, Mauritanie, Niger, Sénégal et l’avantage ou le désavantage relatif
Tchad), la corrélation établie par les tables types des filles par rapport aux garçons, par
de mortalité entre les mortalités infantile et comparaison avec d’autres pays ayant les
mêmes niveaux de mortalité infantile.
infanto-juvénile ne s’applique pas. On procède
donc à la transformation logit du ratio TMI/TMM5
pour calculer le taux de mortalité infantile à partir Étant donné la diminution globale de la mortalité,
du taux de mortalité chez les moins de 5 ans, les rapports de masculinité ont tendance à
en utilisant les données issues des historiques évoluer. Afin de tenir compte de la corrélation
complets des naissances et en appliquant une entre le niveau de mortalité infantile et le rapport
régression multilinéaire intégrant une constante de masculinité attendu, le terme W indique le
spécifique au pays concerné. rapport de masculinité attendu pour un pays et
une année donnés, à partir du taux de mortalité
infantile calculé par l’IGME pour ce pays et cette
5. Estimation du taux de mortalité année donnés. La corrélation entre le niveau
chez les enfants de moins de 5 ans et du taux de mortalité infantile et le rapport de
du taux de mortalité infantile selon le masculinité attendu s’exprime avec la formule
sexe W1(c,t) = f(TMI(c,t)) et est modélisée à l’aide
d’un modèle de régression par B-splines. Les
En 2012, l’IGME a pour la première fois estimé le paramètres de ce modèle sont calculés à partir
taux de mortalité chez les enfants de moins de de l’ensemble des données disponibles, f(TMI)
5 ans selon le sexe21. Dans de nombreux pays, représentant une « corrélation globale » entre la
la plupart des sources ont fourni des données mortalité infantile et les rapports de masculinité.
pour les deux sexes confondus. C’est la raison Le coefficient pays P1(c,t) se voit appliquer un
pour laquelle l’IGME calcule les tendances du modèle de séries temporelles, selon lequel le
taux de mortalité selon le sexe chez les moins de coefficient varie autour d’un niveau spécifique à
5 ans non pas directement d’après les niveaux chaque pays β1(c), calculé à l’aide d’un modèle
déclarés de mortalité selon le sexe, mais en hiérarchique.
utilisant les données disponibles par sexe, afin
d’établir une tendance dans le temps du rapport Pour les enfants âgés de 1 à 4 ans, le rapport
de masculinité (nombre de garçons/filles) dans de masculinité de la mortalité infantile est
le taux de mortalité chez les enfants de moins modélisé sous la forme S4(c,t) = W4(c,t)*P4(c,t),
de 5 ans. L’IGME a eu recours aux méthodes où W4 correspond au rapport de masculinité
bayésiennes, en se concentrant sur l’estimation attendu pour un pays et une année donnés, en
et l’identification des pays présentant des fonction du taux de mortalité infanto-juvénile
niveaux ou des tendances contrastés21, 22. sans distinction de sexe spécifique à ce pays et
Pour une année et un pays donnés, nous cette année donnés (lui aussi modélisé à l’aide
supposons que le rapport de masculinité de d’un modèle de régression par B-splines), et où
la mortalité infantile S1(c,t) correspondant à la le coefficient pays P4 représente l’avantage ou
probabilité de décéder avant l’âge de 1 an chez le désavantage relatifs des filles par rapport aux
les garçons comparée à la même probabilité chez garçons, par comparaison avec d’autres pays
les filles dans un pays c pour l’année t s’obtient ayant les mêmes niveaux de mortalité infanto-
de la manière suivante : juvénile. P4(c,t) se voit également appliquer un
modèle de séries temporelles, selon lequel le
S1(c,t) = W1(c,t) * P1(c,t),
coefficient varie autour d’un niveau spécifique à
où chaque pays β4(c), calculé à l’aide d’un modèle
- W1(c,t) correspond au rapport de hiérarchique.Vous pouvez aussi lire
