III. 3. 2. Assistance à l’accouchement

Pour rappel l’indicateur de santé « accouchement assisté » est binaire. Il présente donc deux modalités et prend la valeur 1 si la femme a été assisté et 0 sinon. Le tableau ci-dessous reprend les résultats issus de la régression logistique binaire  ayant comme variable dépendante accouchement assisté. 

Du fait que les coefficients apportent peu d’informations  par leur interprétation des résultats, il a été question de se servir  des odds ratio (rapport de cote)  présentés dans le tableau 14 pour améliorer l’interprétation de ces résultats.

Tableau 14 : régression logit entre l’accouchement assisté  et les variables indépendantes   

Variables        MICS_2001    EDS_2007       EDS_2014       Ensemble 

Source : Résultats générés à partir des données EDS (2007, 2013-2014) et MICS (2001).

Les résultats de ce tableau présentent les odds ratio  du modèle logit d’accouchement assisté. La première colonne (1) reprend le modèle logit en tenant compte unique de MICS-2001, la deuxième tient compte d’EDS_2007, la troisième  considère EDS_2014 et la quatrième tient compte de l’ensemble des bases des donnés. 

Il ressort des résultats du tableau 14 que, en 2007 la probabilité d’être assistée à l’accouchement pour les femmes enceintes est moindre (OR de 0.36), c’est-à-dire  que pendant cette année les femmes avaient moins  chance de se faire à assister pendant l’accouchement par un professionnel sanitaire. Contrairement à la situation de l’année 2013 (OR de 1.27) où cette probabilité d’être assistée par un personnel qualifié était élevée.   

Le milieu de résidence est significativement  associé à  l’accouchement assisté. Avec OR de 0.60  pour l’ensemble des années, cela veut dire que  la femme rurale a moins de chance d’être assistée à l’accouchement par un professionnel qualifié que celle urbaine. Ces résultats confirment l’indice de Theil   qui a montré des inégalités d’accouchement assisté   entre les  provinces et dans les provinces et rencontre les conclusions de (Rama, 2015)  qui pour  le cas de l’Inde trouve que le milieu social de la mère  est statistiquement  significatif corrélé avec l’utilisation des soins prénataux. En effet, ces résultats peuvent s’expliquer premièrement  au manque de médecins et d’équipements médicaux  dans le milieu rural  (les matériels de radiologie, inexistence de laboratoire d’analyse…) (Aouise & Ibnou Malik), associé  à l’insuffisance d’information en termes de masses média et la sous-estimation des services  d’assistance à l’accouchement de la population rurale.  Aussi, près de 60% de la population est rurale, on peut s’attendre que les femmes rurales fassent recours aux sages-femmes traditionnelles. Et pourtant, si ces sages-femmes ont  pendant  longtemps donné une première source de conseils et soins pour les femmes enceintes (grâce à leur proximité), en nos jours il est important de tourner plus vers la médecine moderne, étant donné que les activités et les statuts de ces femmes ont largement régressé  suite à l’évolution technologique  (Chasles, 2007)

L’éducation  de la mère est positivement associée à l’accouchement assisté. Avec des OR de 1.39 pour le niveau primaire,  de 2, 17 pour le secondaire et de 3.26 pour les universitaires, cela montre que   la probabilité d’être assistée pendant l’accouchement, augmente lorsqu’elle le niveau d’éducation de la femme augmente. Ces résultats sont prouvés par d’autres études comme celui (Mccaw-Binns, La Grenade, & Ashley, 1995) et  ceux de (Wong, Popkin, Guilkey,

& Akin, 1987) indiquant que le niveau d’instruction de la femme a  lui-même fait ressortir un effet positif  sur les recours aux soins de santé prénataux et à l’assistance à l’accouchement.

Pour ces résultats, plus le niveau d’instruction est élevé chez la femme plus, elles recourent aux soins prénataux, car cela améliore ses connaissances sur les soins de santé modernes.

Un niveau de vie plus élevé a une relation positive avec l’assistance à l’accouchement. Cela veut dire que, lorsqu’une femme jouisse d’un statut de bien-être économique élevé, elle a plus de chance d’être assistée à l’accouchement que celle appartenant au statut inférieur avec respectivement des OR de 1.25, 1.16, 2.74, 3.18 pour le quantile de pauvre, moyen, riche et très riche   (Gnanderman, 2011). Les résultats trouvent l’étude de   (Berthélemy & Seban, 2009) pour le cas de  six régions du monde à savoir l’Afrique, l’Asie du Sud, l’Asie Pacifique, l’Afrique du Nord, le Moyen Orient, l’Europe, l’Asie Centrale  et l’Amérique Latine, les auteurs  montrent que l’accès à un accouchement assisté des femmes est plus de 3 fois et plus de 7 fois plus fréquent dans le quintile le plus riche que dans le quintile le plus pauvre.  

La probabilité d’accès à l’accouchement assisté selon le nombre des naissances de la femme  est moindre et significative. Plus le nombre d’enfants augmente moins la femme accède à l’accouchement assisté, avec OR de 0.97.  L’effet parité (nombre de naissances) sur le recours à l’accouchement assisté est toujours débattu. Plusieurs auteurs épidémiologique montrent la nécessité  que plus la femme a une grande parité, plus elle doit accoucher dans un milieu surveillé, car le risque de mortalité maternelle augmente avec le nombre de naissance élevé. Ce qui  est contraire aux résultats de cette étude. Ceci est dû probablement au fait que le nombre de naissances pour une femme est fortement lié à l’âge, en plus du niveau d’instruction et les conditions socioéconomiques, et donc cela nécessite une analyse multivariée des différents facteurs.      

La taille du ménage avec OR de 0.98, réduit la chance qu’une femme soit assistée par un professionnel de santé lors de l’accouchement. Cela veut dire que, lors que le nombre des personnes qui vivent dans le ménage augmente, moins la femme est assistée à l’accouchement.

Ce qui s’apparente aux résultats de (Haddad & Al., 2004). 

La prédiction du modèle d’accouchement assisté  pour l’ensemble des années,   indique que 90.56%% des observations sont correctement classées. Elle montre aussi  que les assistances à l’accouchement sont correctement classées de 94.66% pour 2001, de 65.33% pour 2007 et de 97.54% en 2013-2014 (annexe 2). Le taux d’erreur est donc faible. Mais aussi, il ressort de l’annexe 3 que les modèles de régression logistique de MICS-2001,  EDS-2007, EDS_2014 et pour l’Ensemble sont adéquats pour l’analyse des  déterminants d’accès et d’utilisation de soins de santé prénataux, car les valeurs respectives de l’aire ROC des quatre modèles sont suffisants, soient respectivement  de 0.7665, 0.6566, 0.7353 et 0.7354 dont les représentations graphiques sont  illustrées par l’annexe 3. 

III. 4. Discussions

Il se remarque que  les inégalités d’accès et d’utilisation des soins de santé  prénataux  existent et diminuent avec le temps malgré de  manière lente. Comparativement à l’année 2001, les autres années présentent  un degré inférieur des inégalités. Plusieurs situations peuvent expliquer cette réalité (annexe 1).  

Du point de vue politico-sécuritaire, après plusieurs crises successives que la RDC a connu, il  fallait attendre les accords de Lusaka de 1999, de Sun City en 2002  et  le déploiement de la Mission des Observateurs des Nations Unies au Congo (MONUC) pour réduire les  hostilités. 

Du point de vue économique, l’extrême pauvreté, la dépression économique ainsi que le chômage caractérisant le pays  pendant l’année 1999 où lors qu’on propose les OMD.  La décennie 1990-2000 le pays enregistre une contreperformance économique du fait que s’accumulaient simultanément la récession et l’hyperinflation. C’est vers les années 2001 que la tendance  se renversait  avec la mise en place du Programme Intérimaire renforcé  qui visait l’assainissement de l’environnement macroéconomique, la reprise de la coopération avec les Institutions financières internationales (FMI, Banque Mondiale, etc.) interrompue vers les années 1990 avec le non-paiement du service de la dette, d’où en 2002, le pays renoue avec la croissance après  une  décennie  de récession.

Néanmoins, si la croissance enregistrée profite pour plusieurs, il se remarque que la population ne ressent pas toujours les effets de cette croissance vu la pauvreté qui enveloppe bon d’entre eux : le taux de pauvreté multidimensionnel est de 73.4% en 2013, de quoi se poser la question de la qualité de la croissance économique en RDC. 

C’est ainsi que  le système sanitaire congolais en matière de santé de la reproduction  est jugé à la lumière des résultats de cette recherche  comme non équitable étant donné que, l’accès aux soins de santé prénataux est fonction de caractéristiques socioéconomiques de la population

(Karna, 2012). Il s’est relevé que les facteurs socioéconomiques et démographique tel que  le milieu de résidence,  le niveau de l’éducation, le quantile de bien-être économique, la taille de ménage, le nombre d’enfants, … jouent un rôle important  dans l’utilisation et l’accès aux soins de santé prénataux.

Avec l’ incidence de la pauvreté de 63,34%, le  taux de chômage au sens de BIT de 24, 7%,  le taux net de scolarisation dans le primaire de 80, 4%, taux d’alphabétisation de 14-24 ans de 82, 4%,  taux d’alphabétisation de femmes de 15-24 par rapport aux hommes de 0, 736, …. (Akhenaton & Mulolo, 2017), cette inefficacité du système sanitaire congolais  et les inégalités d’accès et d’utilisation de soins de santé prénataux en RDC selon le quantile de bien-être, le niveau de l’éducation, la province de résidence, …  seraient donc évidentes en RDC.