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2024

Analyse spatio-temporelle de la mise à disposition de deux moyens de prévention du paludisme : les moustiquaires imprégnées d’insecticide à longue durée d’action et le traitement préventif intermittent en Côte d'Ivoire entre 2017 et 2019

Konan Rodolphe Mardoché Azongnibo, Serge-Brice Assi, Alexis Serge Aimain, Gnamké Mathieu Niamké, Aristide Colette Adjoua Kouakou, Kouassi Paul Anoh, Akré Maurice Adja, Emmanuel Bonnet et Florence Fournet
Traduction(s):
Spatio-temporal analysis of the distribution of two primary tools for malaria prevention: long-lasting insecticidal nets and intermittent preventive treatment in Côte d'Ivoire between 2017 and 2019 [en]

Résumé

Peu de données sont disponibles pour évaluer la couverture en moustiquaires imprégnées d’insecticide à longue durée d’action (MILDA) et en traitement préventif intermittent (TPI) en Côte d’Ivoire alors que ces informations permettraient d’améliorer la prévention du paludisme.
L’objectif de l’étude était d’analyser le taux de distribution de MILDA et de la troisième dose de TPI (TPI3) à l’échelle des districts sanitaires de la Côte d’Ivoire entre 2017 et 2019. Les données utilisées, issues du système de soins, correspondent au nombre de MILDA distribuées lors des consultations prénatales (CPN) et par le programme élargi de vaccination aux enfants, ainsi que le nombre de TPI3 distribué aux femmes enceintes en CPN. Les taux de distribution ont été analysés par les indices de Moran. Les analyses mettent en évidence les zones ouest et nord-ouest comme des zones de concentration de districts sanitaires présentant des taux de distribution de MILDA et de TPI3 faibles.

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Texte intégral

Introduction

1Le paludisme est une maladie provoquée par des parasites du genre Plasmodium qui sont transmis aux humains par la piqûre de moustiques infectés du genre Anopheles. Le paludisme débute par une fièvre 8 à 30 jours après l’infection, qui s’accompagne en général de maux de tête, de douleurs musculaires, d’un affaiblissement, de vomissements, et de diarrhées. Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), le paludisme a affecté 249 millions de personnes en 2022, et causé 619 000 décès (World Health Organization, 2023). La région africaine représente 94 % des cas de paludisme recensés dans le monde. Selon le partenariat Roll Back Malaria, la maladie ferait perdre chaque année 12 milliards de dollars au continent africain. En 2021, 6 255 730 cas de paludisme ont été enregistrés en Côte d’Ivoire, soit une incidence de 223,4 ‰ (DIIS, 2022), représentant 3 % des cas de la région d’Afrique (World Health Organization, 2023). Cette incidence est en hausse depuis 2015 mais à l’échelle du pays, elle montre des variations spatiales importantes (Azongnibo et al., 2023). Une cinquantaine d’espèces d’anophèles sont connues pour leur rôle dans la transmission du paludisme dans le monde. En Côte d’Ivoire, trois espèces interviennent principalement, à savoir Anopheles gambiae, An. funestus et An. nili (Adja et al., 2011, 2022; Assouho et al., 2019). Plasmodium falciparum y est responsable de 95 % des infections palustres (Koffi et al., 2023).

2La lutte contre cette maladie repose sur la prévention (lutte antivectorielle et chimioprophylaxie) ainsi que sur la détection et la prise en charge rapide des cas (OMS, 2021). En matière de prévention, on distingue les moyens qui visent le vecteur de ceux qui visent le parasite. Les moustiquaires imprégnées d’insecticide à longue durée d’action (MILDA) constituent le principal moyen de prévention contre le vecteur, aux côtés des pulvérisations d’insecticide intra domiciliaires (PID) et de la lutte anti-larvaire (chimique mais aussi environnementale par la limitation de la création de gites favorables aux vecteurs). Dans les zones d’endémie, les actions visant le parasite reposent sur le traitement préventif intermittent (TPI) destiné aux femmes enceintes et sur la chimioprévention du Paludisme Saisonnier (CPS) pour les enfants de moins de 5 ans.

3Les femmes enceintes et les enfants de moins de 5 ans comptent en effet parmi les populations les plus vulnérables au paludisme. En 2022, 12,7 millions de grossesses sur les 35,4 millions estimées dans la région d’Afrique de l'OMS ont été exposées à une infection palustre et 80 % des décès liés au paludisme étaient encore enregistrés chez les enfants de moins de 5 ans (World Health Organization, 2023). Prévenir l’infection palustre pendant la grossesse et chez les enfants de moins de 5 ans est donc un défi majeur de santé publique (Jhpiego, 2018).

  • 1 Le Programme élargi de vaccination a été lancé par l’OMS en 1974 contre six maladies : diphtérie, t (...)

4Selon les recommandations de l’OMS, les MILDA doivent être distribuées gratuitement à toute la population à raison d’une MILDA pour deux personnes, en vue d’atteindre une couverture universelle (OMS, 2021). En Côte d’Ivoire, ces distributions organisées sous la responsabilité du programme national de lutte contre le paludisme (PNLP) ont eu lieu en 2010, 2014, 2017-2018 et 2021, soit en moyenne tous les trois ans comme le recommande l’OMS (DIIS, 2019, 2020, 2022). Les MILDA doivent également être distribuées aux enfants en routine dans les services du programme élargi de vaccination (PEV)1 et aux femmes enceintes dans les services de consultation prénatale (CPN) pour renforcer la prévention dans ces groupes de population particulièrement vulnérables à la maladie (Roll Back Malaria, 2016).

5Le TPI vise à réduire la charge de morbidité pendant la grossesse et les issues défavorables de la grossesse et de la naissance. Il consiste en l’administration de sulfadoxine-pyriméthamine (SP) en trois prises, dès le second trimestre de la grossesse, à partir de la seizième semaine d’aménorrhée lors de chaque consultation prénatale (CPN) ou dès l’apparition des mouvements actifs fœtaux (MAF) (Organisation mondiale de la Santé, 2021) (Lignes directrices de l’OMS sur le paludisme, 2021) (Miller et al., 2022).

6Les objectifs de la Côte d’Ivoire sont d’atteindre 80 % d’utilisation des MILDA par les femmes enceintes et les enfants de moins de 5 ans et l’administration d’au moins trois doses de TPI au cours de soins prénatals à au moins 80 % des femmes enceintes. Or, selon l’enquête démographique et de santé de 2021, 65 % de la population avait accès à une MILDA (Institut National de la Statistique-INS et ICF, 2021). Entre 2011-12 et 2021, le pourcentage de femmes au cours des deux années avant l’enquête qui, pendant la grossesse de la dernière naissance vivante, ont reçu trois doses ou plus de TPI a augmenté de 8 % à 35 % (INS et ICF, 2021). Dans les deux cas, les données montrent des variations importantes selon les régions et le milieu (urbain ou rural).

7Azongnibo et al. (2023) montrent que les districts sanitaires qui présentent des taux d’incidence élevés au paludisme sont situés dans des zones où le contexte environnemental est favorable à la transmission du paludisme. Dans ces zones, la distribution des moyens de prévention devrait donc être renforcée afin de protéger les populations, notamment les plus vulnérables comme les femmes enceintes et les enfants de moins de 5 ans.

8Cette étude se propose ainsi d’analyser, d’un point de vue spatial, le taux de distribution des MILDA au niveau des CPN et du PEV, ainsi que le taux de distribution de la 3e dose du TPI (TPI3) en CPN afin de pouvoir mieux adapter la stratégie de lutte contre le paludisme, en ciblant les districts sanitaires où la prévention pourrait être renforcée.

Matériel et méthodes

Zone d’étude

9Cette étude a été menée en Côte d'Ivoire, pays d’Afrique de l’Ouest qui compte 28 millions d'habitants répartis sur une superficie de 322 463 km2. En 2012, le pays était divisé en 33 régions sanitaires et 82 districts sanitaires (figure 1).

Figure 1 : Découpage de la Côte d’Ivoire en 82 districts sanitaires

Figure 1 : Découpage de la Côte d’Ivoire en 82 districts sanitaires

10Un district sanitaire est une zone administrative ou géographique, rurale ou urbaine, bien délimitée, ayant une population de responsabilité définie, et englobant toutes les structures sanitaires qui s’y trouvent (publiques ou privées, professionnelles ou traditionnelles). Ce modèle d’organisation a été adopté en 1987 lors de la conférence interrégionale de l’OMS à Harare. Elle est recommandée notamment pour sa pertinence opérationnelle dans la mise en œuvre des soins de santé primaires (WHO, 1987). En Côte d’Ivoire, les limites des districts sanitaires correspondent aux limites des départements dans la majorité des cas. Néanmoins, la taille de la population et l’étendue du département ont pu conduire à la subdivision d’un département en deux districts sanitaires (DIIS, 2022).

Collecte des données

11La Direction de l'information sanitaire (DIS), anciennement Direction de l’informatique et de l'information sanitaire (DIIS) du Ministère en charge de la santé, est chargée de la gestion des données sanitaires en Côte d’Ivoire. La collecte de données est stratifiée du centre de santé à la DIS en passant par le district et la région sanitaire. Chaque formation sanitaire doit rapporter mensuellement au district sanitaire dont elle relève, toutes les activités menées (prévention, sensibilisation, soins), y compris le nombre de MILDA distribuées et le nombre de chacune des doses de TPI administrées à travers les CPN et le PEV. À l’échelle du district sanitaire, le chargé de la surveillance épidémiologique (CSE) doit reporter les données provenant de tous les centres de soins sur la plateforme District Health Information Software (DHIS 2). Le système (DHIS 2) est conçu avec un niveau de contrôle qualité assigné au chargé de surveillance épidémiologique à l’échelle de la région sanitaire. Les données sont ensuite partagées à travers le Rapport Annuel sur la Situation Sanitaire (RASS). Les programmes tels que le PNLP ont la possibilité d'extraire les données sur la plateforme. Les données relatives au nombre de MILDA et de TPI3 distribués dans les services du PEV et de CPN ont ainsi été obtenues auprès du PNLP pour les années 2017, 2018 et 2019.

12L'étude, débutée en 2019, s'est concentrée sur la période 2017-2019, l’année 2017 correspondant à la mise en œuvre du nouveau système d'information sanitaire DHIS 2.

  • 2 Ce vaccin est utilisé dans la prévention de la diphtérie, du tétanos, de la coqueluche, de la polio (...)

13Pour chaque année considérée dans l’étude, les données fournies étaient les dénominateurs de population à l’échelle du district sanitaire (nombre de femmes enceintes ayant effectué une CPN, nombre d’enfants ayant reçu leur 1er vaccin PENTA-12), ainsi que le nombre total de MILDA et de TPI distribués pour chaque service considéré (PEV et CPN). Du fait de l’agrégation à l’échelle du district sanitaire, la date de la consultation, le lieu de résidence de la population consultante, son âge ou sa catégorie socio-professionnelle n’étaient pas fournis.

Analyse des données

14Afin d'analyser la distribution spatiale de ces deux moyens de prévention contre le paludisme, les taux de distribution de MILDA et de TPI3 ont été calculés à l’échelle des districts sanitaires pour chaque année entre 2017 et 2019. Les méthodes de calcul sont celles utilisées par la DIIS pour produire ces indicateurs sanitaires (DIIS, 2018, 2019).

15Le taux de distribution de MILDA en CPN est défini par le nombre total de MILDA distribuées aux femmes enceintes en CPN divisé par le nombre total de femmes enceintes ayant effectué la première CPN multiplié par 100 (DIIS, 2018). Le taux de distribution de MILDA en PEV correspond au nombre total d’enfants ayant reçu une MILDA divisé par le nombre d’enfants ayant reçu le premier vaccin en PEV multiplié par 100. Enfin le taux de couverture en TPI3 correspond au nombre de femmes enceintes ayant reçu les 3 doses de sulfadoxine-pyriméthamine en CPN divisé par le nombre de femmes enceintes ayant effectué au moins une CPN multiplié par 100 (DIIS, 2018).

16Les taux de distribution de MILDA et de TPI3 calculés ont ensuite été cartographiés pour chaque district sanitaire et pour chaque année de l’étude (2017, 2018 et 2019) à l’aide du logiciel QGIS 3.28.

17L’indice d'autocorrélation spatiale globale de Moran (I de Moran) a ensuite été calculé pour chaque méthode de prévention. Le I de Moran indique si la distribution spatiale des taux de distribution de MILDA et de TPI3 est aléatoire, groupée ou dispersée. Un I de Moran positif et supérieur à 0,15 indique la présence d'un cluster de taux similaires significatif, qui n'est cependant pas localisable (Bonnet et al., 2020; Gaudart, 2007). Des analyses complémentaires sont alors entreprises en utilisant les Indicateurs locaux d'association spatiale (LISA) qui permettent de localiser les agrégations spatiales de valeurs élevées ou faibles (Oliveau, 2010; Oliveira et al., 2013).

18Le I de Moran est une statistique inférentielle, ce qui signifie que les résultats de l'analyse sont toujours interprétés dans le contexte de l'hypothèse nulle. Dans le cas de notre étude, l’hypothèse nulle suppose que les districts sanitaires sont répartis de manière aléatoire en fonction du taux de distribution des MILDA et de TPI3. Si la valeur p n'est pas statistiquement significative (p supérieure à 0,05), l'hypothèse nulle ne peut être rejetée, car la distribution spatiale des districts sanitaires selon les taux de distribution des moyens de prévention peut être le résultat de processus spatiaux aléatoires. Lorsque la valeur p est significative (p inférieure à 0,05), l'hypothèse nulle est rejetée, ce qui signifie que les taux de distribution des moyens de prévention ne sont pas répartis de façon aléatoire (Bonnet et al., 2020).

19La signification statistique de l'indice local de Moran peut être déterminée par plusieurs approches. Une approche de base consiste à calculer les z-scores de l'indice local de Moran pour chaque observation i. Un z-score positif significatif (par exemple, z > +1,96) indique que l'observation i et ses valeurs voisines ont des valeurs significatives similaires (grappes spatiales avec des valeurs élevées ou faibles). Un z-score négatif significatif (par exemple, z < -1,96) indique que la valeur de l'observation i est significativement différente des valeurs voisines (regroupement spatial avec aberrations).

20Lorsque la valeur p est statistiquement significative et que le z-score est positif, l'hypothèse nulle peut être rejetée. Dans ce cas, la distribution spatiale des districts de santé en fonction des taux de distribution des moyens de prévention élevés et/ou faibles est soumise à une agrégation spatiale plus importante que celle à laquelle on pourrait s'attendre si les processus spatiaux sous-jacents étaient aléatoires. Si la valeur p est statistiquement significative et que le z-score est négatif, l'hypothèse nulle peut également être rejetée. La distribution spatiale des districts de santé en fonction des taux de distribution des moyens de prévention élevés et/ou faibles est soumise à une dispersion spatiale plus importante que celle à laquelle on pourrait s'attendre si les processus spatiaux sous-jacents étaient aléatoires. Les résultats de l’indice local de Moran ont été cartographiés pour mettre en évidence les zones de concentration des districts sanitaires aux taux de distributions faibles qui pourraient faire l’objet d’activités de prévention et de lutte renforcées (Bonnet et al., 2020; Gaudart, 2007; Oliveau, 2010). L'indice de Moran et les LISA ont été calculés avec GeoDA 1.20.

Résultats

Répartition du taux de distribution des MILDA

21Au niveau des consultations du PEV, 1 588 888 MILDA ont été distribuées aux enfants de moins de 5 ans entre 2017 et 2019 avec des taux moyens de distribution compris entre 49,3 % et 69,1 % (tableau 1). Au niveau des CPN, sur la même période, 1 699 532 MILDA ont été distribuées aux femmes enceintes avec un taux de distribution moyen compris entre 49,3 % et 74,2 % (tableau 1).

Tableau 1 : Synthèse de la distribution des MILDA de 2017 à 2019 en PEV (enfants de moins de 5 ans) et CPN (femmes enceintes)

 

2017

2018 

2019

CPN

 

 

 

MILDA distribuées (n)

568 776

460 800

669 956

Taux de distribution moyen (%)

65,8

49,3

74,2

Taux de distribution moyen (%) min

33

14,2

32,6

Taux de distribution moyen (%) max

110,2

89,7

108,1

DS en dessous de la moyenne nationale (n)

27

37

31

PEV

496 103

443 774

649 011

MILDA distribuées (n)

 

 

 

Taux de distribution moyen (%)

61,7

49,3

69,1

Taux de distribution moyen (%) min

14,4

11,3

23,4

Taux de distribution moyen (%) max

130,7

85,9

108,5

DS en dessous de la moyenne nationale (n)

42

41

38

22La répartition du taux de distribution des MILDA dans les services de CPN est très hétérogène d’une année à une autre (figure 2a). En 2017, c’est dans le sud et au centre du pays qu’on a pu observer les districts sanitaires aux taux de distribution supérieurs à 96,4 %. Au total, 27 districts sanitaires (33 %) présentaient – cette même année – des taux de distribution de MILDA en-dessous de la moyenne nationale qui était de 65,8 %. En 2018, les taux de distribution les plus élevés étaient observés au sud-est et au nord du pays. Le nombre de districts sanitaires en-dessous de la moyenne nationale, qui s’établissait à 49,3 %, était au nombre de 37. C’est en 2019, que les plus forts taux de distribution ont été observés sur la période d’analyse (2017-2019). Le sud-est et le centre sont les zones présentant les forts taux de distribution de MILDA (figure 2a). Cette année-là, sur les 82 districts sanitaires, 31 avaient des taux de distribution en-dessous de la moyenne nationale.

Figure 2 : Répartition du taux de distribution des MILDA en CPN et en PEV par district sanitaire entre 2017 et 2019

Figure 2 : Répartition du taux de distribution des MILDA en CPN et en PEV par district sanitaire entre 2017 et 2019

23La répartition spatiale du taux de couverture en MILDA au niveau du PEV semble montrer également une forte hétérogénéité spatiale à l’échelle des districts sanitaires (figure 2b). En 2017, les taux les plus élevés étaient observés au centre du pays. Il y avait 42 districts sanitaires qui présentaient des taux de distribution de MILDA inférieurs à la moyenne nationale (61,7 %). En 2018, les districts sanitaires aux taux de distribution élevés étaient situés au sud-est du pays et 41 districts sanitaires étaient en-dessous de la moyenne nationale (49,3 %). En 2019, les taux de distribution les plus élevés étaient observés dans le sud-est, le sud-ouest, au centre et au nord-est. Le nombre de districts sanitaires présentant un taux de distribution de MILDA inférieur à la moyenne nationale (69,1 %) était le plus faible de la période considérée (38). Les districts sanitaires au sud-est et celui de Boundiali au nord du pays ont présenté les plus faibles taux de distribution de MILDA durant toute la période d’analyse.

Répartition spatiale du taux de distribution du TPI3

24En 2017, le taux moyen national de distribution duTPI3 était de 40 %. Le plus faible taux (12,1 %) a été enregistré au niveau du district sanitaire de Bouna (figure 3). Le taux de distribution le plus élevé (68,3 %) a été observé dans le district sanitaire de Kouibly. Les taux de distribution les plus élevés étaient observés dans la partie ouest, est et sud-est.

Figure 3 : Répartition du taux de distribution du TPI3 au niveau des districts sanitaires de 2017 à 2019

Figure 3 : Répartition du taux de distribution du TPI3 au niveau des districts sanitaires de 2017 à 2019

25En 2018, le taux de distribution moyen de TPI3 à l’échelle nationale était de 40,3 %. Le district sanitaire de Toulepleu a montré le plus faible taux de distribution (23,1 %). Le plus fort taux de distribution était observé au niveau du district sanitaire de Bouaké-Nord-Est (69,9 %). Les taux de distribution les plus élevés étaient observés au centre, au centre-est et au sud-est. En 2019, le taux de distribution moyen était de 46,1 %. Le plus faible taux (24,7 %) a été notifié au niveau du district sanitaire de Mankono et le plus élevé (66,1 %) au niveau de celui de Jacqueville. Les taux de distribution les plus élevés étaient observés essentiellement au centre et au sud-est.

Identification des clusters par l’indice local de Moran

26Les indices spatiaux mesurés montrent l’absence d’agrégation spatiale des districts sanitaires en ce qui concerne le taux de distribution des MILDA en PEV et en CPN (tableau 2). Cette situation est observée pour toutes les années de la période d’analyse (2017-2019).

Tableau 2 : Indice global de Moran (I) pour les MILDA distribuées en PEV et en CPN

 

PEV

 

CPN

Année

I

Z-Score

P-value

 

I

Z-Score

P-value

2017

0,059

2,114

0,034

0,054

1,027

0,304

2018

0,065

0,412

0,679

0,087

0,055

0,581

2019

0,056

0,399

0,689

 

0,068

1,105

0,269

27En revanche, en ce qui concerne la distribution du TPI3, les indices spatiaux mesurés montrent l’existence d’agrégations spatiales pour les années 2018 et 2019, mais pas pour l’année 2017 (tableau 3).

Tableau 3 : Indice global de Moran (I) pour le TPI3 distribué en CPN

 

TPI3

Année

I

Z-Score

P-value

2017

0,148

0,612

0,54

2018

0,375

2,1523

0,031

2019

0,374

2,286

0,022

28Les LISA permettent de mettre en évidence une concentration de districts sanitaires avec des taux de distribution de TPI3 faibles sur la façade ouest du pays en 2018 et dans la partie nord-ouest en 2019 (figure 4). Une concentration de districts sanitaires aux taux de distribution en TPI3 élevés se maintient en 2018 et 2019 à l’est du pays.

Figure 4 : Localisation des districts sanitaires à taux de distribution de TPI3 élevés et faibles en 2018 et 2019 chez les femmes enceintes

Figure 4 : Localisation des districts sanitaires à taux de distribution de TPI3 élevés et faibles en 2018 et 2019 chez les femmes enceintes

Discussion

29Il ressort de notre étude s’intéressant à la période 2017-2019, que le taux de distribution de MILDA aux enfants de moins de 5 ans et aux femmes enceintes par le PEV et les CPN est compris entre 49,3 % et 74,2 %. Il reste donc en-dessous du seuil de 80 % que le PNLP de Côte d’Ivoire s’est fixé comme objectif à atteindre depuis 2017 (DIIS, 2018, 2019, 2020; Programme national de lutte contre le paludisme de Côte d’Ivoire, 2020). Le taux de distribution du TPI3 est compris entre 40 % et 46 %. Bien qu’en évolution positive, il reste également encore loin des objectifs du pays qui étaient fixés à 60 % en 2017 et à 80 % en 2019 (Programme national de lutte contre le paludisme de Côte d’Ivoire, 2020). En outre, il est toujours inférieur au taux de distribution de MILDA.

Distribution des MILDA

30De 2017 à 2019, 64, 80 et 57 districts sanitaires avaient des taux de distribution de MILDA en-dessous de 80 % au niveau des services du PEV. En 2018, les deux districts sanitaires au-dessus de 80 % étaient Adiaké et Abobo-Est (respectivement 80,2 % et 85,9 %). En ce qui concerne les CPN, 59, 77 et 45 districts sanitaires avaient un taux de distribution en-dessous de 80 % respectivement en 2017, 2018 et 2019. En 2018, les cinq districts sanitaires au-dessus de 80 % étaient Bettié, Toulepleu, Katiola, Seguela et Akoupé.

31Des taux de distribution de MILDA variables ont été observés par Miller et al. (2022) dans une étude menée en aveugle à l’échelle de sept pays d’Afrique. L’étude montrait que le taux moyen de distribution de MILDA était compris entre 31 % et 93 % au niveau des CPN et entre 39 % et 92 % au niveau du PEV. À l’échelle de 48 pays d’Afrique endémiques pour le paludisme, les travaux de Theiss-Nyland, Ejersa et al. (2016) et Theiss-Nyland, Lynch et al. (2016) montraient que sur une période de 3 ans jusqu’en 2012, les MILDA distribuées à travers les CPN et le PEV ne représentaient que 9 % et 4 % respectivement des distributions totales. Ces résultats étaient attribués à un approvisionnement inadéquat des services du PEV et des CPN par les programmes nationaux, ainsi qu'à une insuffisance de MILDA, liée à un manque de directives et de structures efficaces pour gérer les ruptures de stock. Les auteurs notaient aussi que globalement, les pays ne recevaient pas un nombre suffisant de MILDA.

32Nos résultats montrent en outre un taux de distribution de MILDA en CPN comme en PEV plus faible en 2018 qu’en 2017 et 2019. Cette situation pourrait être liée à la dernière distribution de masse de MILDA organisée dans le pays en 2017. Certaines femmes pouvaient donc avoir reçu des MILDA à travers la campagne nationale pour elles et leurs enfants, et ne pas en avoir sollicité de nouvelles en 2018.

Distribution du TPI3

33La distribution du TPI3 ne montre pas de progression entre 2017 et 2019. En effet, le nombre de districts sanitaires en-dessous de 80 % de distribution était de 79, 80 et 82 (100 %) respectivement en 2017, 2018 et 2019. En 2017, seuls les districts sanitaires de Yopougon-Est, Bondoukou et Katiola étaient au-dessus de 80 %. En 2018, Yopougon-Est est toujours au-dessus de 80 % avec Adjamé-Plateau-Attécoubé.

34Les travaux de Yaya et al. (2018) dans huit pays d’Afrique subsaharienne ont mis en évidence un taux global de 29,5 % de prévalence du TPI3, largement inférieur à ce que nous avons observé en Côte d’Ivoire. L’étude s’appuyait sur des enquêtes transversales réalisées selon un plan d'échantillonnage stratifié en grappes à deux degrés, conduites entre 2014 et 2016. Elle révèle de grandes disparités selon les pays. En effet, le Ghana avait un taux de couverture de 60 %, les autres pays étant en-dessous de 40 % de couverture. Les analyses mettaient aussi en évidence que la prévalence globale de la prise de 3 doses de SP était plus élevée chez les femmes de 25 à 29 ans, résidant en milieu rural, avec un niveau d’éducation et de revenus faibles et qui avaient été sensibilisées. En Ouganda, Ameyaw (2022) montre un taux de couverture en TPI3 de 45,3 %, assez similaire à celui observé en Côte d’Ivoire. L’étude conduite entre 2018 et 2019 s’appuyait aussi sur une enquête transversale avec un plan d’échantillonnage à deux degrés. D’une part, ces résultats montrent que l’Ouganda a amélioré son taux de couverture entre 2014 et 2018. D’autre part, les déterminants du suivi des recommandations pour la prise de TPI durant la grossesse sont aussi le milieu de vie, le niveau d’éducation, l’âge et le niveau socio-économique. Cependant, ces résultats ne sont pas retrouvés par Peters & Naidoo (2022) au Nigeria. Pour ces auteurs, les connaissances sur le TPI et les conséquences de sa non-prise facilitaient la prise du traitement, d'où l'association entre un niveau d'éducation élevé et la probabilité de prendre trois doses ou plus de SP pour la prévention du paludisme pendant la grossesse. Selon Sinyange et al. (2023) en Zambie, la tendance des femmes qui vivent en milieu rural à mieux suivre les recommandations pour la prise du TPI seraient liée à une meilleure perception du risque de paludisme par rapport à celles qui vivent en milieu urbain. Des facteurs liés à la représentation de la grossesse pourraient aussi expliquer les difficultés de prise du TPI (Alonso et al., 2022). Certaines femmes déclaraient que la prise de médicaments durant la grossesse faisait grossir le bébé et pouvait rendre l’accouchement difficile.

35Ces facteurs liés à la perception du TPI pourraient expliquer pourquoi nos résultats montrent que le taux de distribution des MILDA est globalement meilleur que celui du TPI3, et que certains districts aient un taux de distribution de MILDA plus élevé que celui du TPI3 : la recherche de soins préventifs ne repose pas sur les mêmes déterminants selon qu’il s’agisse de MILDA ou du TPI3.

36Les différences observées selon les études pourraient également s’expliquer par l’échelle d’analyse. Les études précédemment citées sont essentiellement issues de données obtenues au travers des enquêtes démographiques et de santé. Ces enquêtes s’appuient sur des plans d’échantillonnage réalisés à partir des unités de recensement démographique. L’étude de Mpogoro et al. (2014) montre que dans le district de Geita au nord-ouest de la Tanzanie, seulement 6 % des femmes enceintes avaient reçu trois doses ou plus de TPI. Ce résultat s’appuie sur une enquête transversale conduite auprès de femmes enceintes identifiées dans un hôpital urbain et un dispensaire rural. Il est donc assez difficile de comparer les résultats de ces différentes études qui révèlent d’abord des disparités importantes à échelle fine, qui peuvent être masquées à plus grande échelle.

Analyses spatiales

37Les analyses spatiales permettent de montrer que la façade ouest du pays en 2018 et la partie nord-ouest en 2019 sont des zones qui concentrent les districts sanitaires à faible taux de distribution du TPI3. Sur la période 2015-2019, Azongnibo et al. (2023) mettent en évidence des zones de concentration de districts sanitaires à forte incidence palustre dans la partie ouest du pays. Il serait donc particulièrement intéressant de conduire des études plus approfondies dans les districts sanitaires croisant une forte incidence palustre et un faible taux de distribution de TPI3 afin de mieux comprendre la situation. La fréquentation des structures de soins pourrait être analysée, ainsi que le comportement des femmes enceintes et des mères au regard des moyens de prévention.

Limites de l’étude

38Notre étude comporte certaines limites. Les données utilisées proviennent uniquement des centres de santé. Nous ne disposons donc pas d’information sur les populations qui ne fréquentent pas les structures de soins. Or on sait qu’en Côte d’Ivoire, le taux de fréquentation des structures de soins reste faible, de l’ordre de 54,5 % en 2021 (DIIS, 2022).

39Par ailleurs, les dénominateurs de population utilisés pour calculer les taux de distribution des MILDA et du TPI3 peuvent être discutés dans la mesure où les centres de soins d’un district sanitaire donné peuvent être fréquentés par des populations venant d’autres districts sanitaires. Ceci explique d’ailleurs pourquoi dans le cas des MILDA, on a pu observer des taux de distribution supérieurs à 100 % dans certains districts comme dans celui de Jacqueville en 2017. Ainsi, nous pourrions interroger la pertinence de l’échelle du district sanitaire pour réaliser ce type d’analyse. Les centres de soins pourraient être redistribués selon un maillage territorial qui rendrait davantage compte des formes de segmentation de l’espace et du processus de socialisation de l’espace, notamment au regard des normes partagées en matière par exemple de recours aux soins (Vaillant, 2008).

Conclusion

40L’étude a révélé des taux de distribution de MILDA et de TPI3 inférieurs aux cibles du PNLP de Côte d’Ivoire.

41Si la partie est du pays a été identifiée comme une zone où le taux de distribution du TPI3 est assez élevé, l’ouest et le nord-ouest du pays représentent des zones de faible distribution du TPI3, c’est-à-dire des espaces où les femmes enceintes seraient davantage exposées au risque de paludisme qu’ailleurs dans le pays. Or, cette zone est marquée par un fort taux d’incidence palustre sur la même période.

42En termes de recherche, ces résultats nous invitent à conduire une étude à l’échelle de quelques districts de santé situés dans les zones de faible et de fort taux de distribution du TPI3. Cette étude pourrait être menée dans les sites sentinelles du PNLP qui recueillent différentes données sur le paludisme depuis 2015. Cette étude pourrait en outre associer des enquêtes sociologiques permettant d’appréhender les déterminants de cette adhésion différenciée au TPI en Côte d’Ivoire révélée grâce aux analyses spatiales.

43En outre, ces résultats suggèrent que la distribution en routine des moyens de prévention comme les MILDA et le TPI doit être globalement améliorée pour limiter les défauts d’approvisionnement et que la sensibilisation doit être renforcée pour convaincre les femmes enceintes de l’importance du TPI.

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Notes

1 Le Programme élargi de vaccination a été lancé par l’OMS en 1974 contre six maladies : diphtérie, tétanos, coqueluche, poliomyélite, rougeole et tuberculose (Moulin, 2007). Les populations cibles étaient les nouveau-nés et les nourrissons dans leur première année de vie, mais aussi des enfants plus âgés, jusqu’à 3 ou 4 ans, incorporés dans des actions de rattrapage, des femmes en âge de procréer pour la prévention du tétanos néonatal, des grands enfants et des adultes pour la vaccination antitétanique tous les 10 ans.

2 Ce vaccin est utilisé dans la prévention de la diphtérie, du tétanos, de la coqueluche, de la poliomyélite et des infections graves dues aux Haemophilus (méningites et épiglottites notamment).

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Table des illustrations

Titre Figure 1 : Découpage de la Côte d’Ivoire en 82 districts sanitaires
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Fichier image/jpeg, 461k
Titre Figure 2 : Répartition du taux de distribution des MILDA en CPN et en PEV par district sanitaire entre 2017 et 2019
URL http://journals.openedition.org/rfst/docannexe/image/2211/img-2.jpg
Fichier image/jpeg, 350k
Titre Figure 3 : Répartition du taux de distribution du TPI3 au niveau des districts sanitaires de 2017 à 2019
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Fichier image/jpeg, 239k
Titre Figure 4 : Localisation des districts sanitaires à taux de distribution de TPI3 élevés et faibles en 2018 et 2019 chez les femmes enceintes
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Fichier image/jpeg, 416k
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Pour citer cet article

Référence électronique

Konan Rodolphe Mardoché Azongnibo, Serge-Brice Assi, Alexis Serge Aimain, Gnamké Mathieu Niamké, Aristide Colette Adjoua Kouakou, Kouassi Paul Anoh, Akré Maurice Adja, Emmanuel Bonnet et Florence Fournet, « Analyse spatio-temporelle de la mise à disposition de deux moyens de prévention du paludisme : les moustiquaires imprégnées d’insecticide à longue durée d’action et le traitement préventif intermittent en Côte d'Ivoire entre 2017 et 2019 »Revue francophone sur la santé et les territoires [En ligne], Varia, mis en ligne le 26 novembre 2024, consulté le 15 juillet 2025. URL : http://journals.openedition.org/rfst/2211 ; DOI : https://doi.org/10.4000/12yzw

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Auteurs

Konan Rodolphe Mardoché Azongnibo

Institut de Géographie Tropicale, Université Félix Houphouët-Boigny, Côte d’Ivoire

Institut Pierre Richet/Institut National de Santé Publique, Bouaké, Côte d’Ivoire

Serge-Brice Assi

Institut Pierre Richet/Institut National de Santé Publique, Bouaké, Côte d’Ivoire

Programme National de Lutte contre le Paludisme

Alexis Serge Aimain

Programme National de Lutte contre le Paludisme

Gnamké Mathieu Niamké

Institut de Géographie Tropicale, Université Félix Houphouët-Boigny, Côte d’Ivoire

Aristide Colette Adjoua Kouakou

Institut de Géographie Tropicale, Université Félix Houphouët-Boigny, Côte d’Ivoire

Kouassi Paul Anoh

Institut de Géographie Tropicale, Université Félix Houphouët-Boigny, Côte d’Ivoire

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Akré Maurice Adja

Institut Pierre Richet/Institut National de Santé Publique, Bouaké, Côte d’Ivoire

UFR Biosciences, Université Félix Houphouët-Boigny, Côte d’Ivoire

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Emmanuel Bonnet

PRODIG, IRD, CNRS, France

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MIVEGEC, université de Montpellier, IRD, CNRS, France

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Droits d’auteur

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