L’analyse de cas sur le paludisme révèle que le climat n’explique que 52% de son incidence à N’Djamena, Tchad, soulignant l’importance cruciale des facteurs socio-économiques et environnementaux. Ces résultats transforment notre compréhension des dynamiques de la maladie et ouvrent la voie à des solutions innovantes.
Démarches méthodologiques
Pour comprendre l’impact du climat sur le paludisme dans la ville de N’Djaména, nous avons adopté plusieurs démarches et utilisés des outils pour collecter, traiter et analyser les données présentées ci-haut.
Ces démarches ont un fondement largement naturaliste qui consiste à décrire et expliquer puis à confronter à travers les corrélations les données du climat et celles du paludisme.
Enquête : échantillonnage et déroulement
Echantillonnage
Nous avons déterminé la taille de l’échantillon total à enquêter en utilisant la
𝑻²∗𝒑(𝟏−𝒑)
formule de SWARTZ(1995) qui s’écrit : 𝒏 =
𝒆²
Avec n : la taille de l’échantillon, T : la valeur déterminer par le niveau de confiance =1.96 dans la table de la loi normale centrée réduite, P : la proportion de la population caractérisée est égale à 20% disséminée dans les 10 arrondissements et e : c’est la marge d’erreure dont la valeur des de 5%.
AN : 𝒏 = (𝟏.𝟗𝟔)𝟐∗𝟎.𝟐(𝟏−𝟎.𝟐) = 𝟎.𝟔𝟏𝟒𝟔𝟓𝟔 = 245.86 ≈246, l’échantillon est égale à
(𝟎.𝟎𝟓)²
246 personnes.
𝟎.𝟎𝟎𝟐𝟓
On peut vérifier cette taille d’échantillon en utilisant l’ajustement à la taille de
la population. Ce qui nous permettra de nous rassurer.
On a 𝒏₂ = 𝒏∗𝑵
𝐍+𝒏
avec N : la taille de la population total à partir de laquelle
l’échantillon est prélevée et 𝒏 : l’échantillon déterminé ci-haut.
Pour le cas ci, N= 1 454 671, soit la population totale des 10 arrondissements
de la ville de N’Djaména (RGPH, 2009).
AN : 𝒏₂ =
𝟐𝟒𝟔∗𝟏𝟒𝟓𝟒𝟔𝟕𝟏
𝟏𝟒𝟓𝟒𝟔𝟕𝟏+𝟐𝟒𝟔
= 𝟑𝟓𝟕 𝟖𝟒𝟗 𝟎𝟔𝟔
𝟏𝟒𝟓𝟒𝟗𝟏𝟕
= 245.96 ≈246, la taille d’échantillon
optimal est donc bel et bien égal à 246.
Déroulement de l’enquête
L’enquête s’est déroulée en deux modes de collecte qui se sont faites
simultanément mais différemment.
La première qu’est la plus importante s’est déroulée en septembre 2021 avec une équipe de 5 personnes sur le terrain, reparties sur le 8ème et le 3ème arrondissement. En utilisant un support papier, 105 personnes ont été interrogées soit 42% de l’échantillon.
Le second mode de collecte est le sondage en ligne sur internet. Le même questionnaire a été saisi sur Google forms puis le lien est partagé à des contacts connus et sur les réseaux sociaux pour cibler aléatoirement des
répondants résident la ville de N’Djaména. Avec les réponses en lignes, nous avons reçu 189 formulaires remplies, ce qui nous a permis de dépasser l’échantillon prédéfini.
Traitement et analyse des données d’enquêtes de terrain
Les données issues des enquêtes de terrain ont fait l’objet de traitement
manuel pour les différents entretiens.
Pour le questionnaire, les différentes réponses ont été dépouillées et codifiées. Après leur saisie sous Excel, les indicateurs relatifs à chaque question ont été calculés. Nous avons manuellement saisi et codifié les réponses de questionnaires collectées sur le terrain. Et pour le questionnaire en ligne, la codification, l’arrangement ainsi que les premiers traitements ont été faits automatiquement sur Google forms.
Le traitement des réponses a permis d’extraire les différentes variables et indicateurs pour bien comprendre et analyser l’émergence et la persistance du paludisme dans la ville de N’Djaména.
Recherche documentaire
Elle consiste à consulter les documents annuels, des plans de lutte contre le paludisme du PNLP pour voir les causes identifiées du paludisme et les stratégies de lutte adoptées et actualisées. Les rapports des travaux des réunions mensuelles du gouvernement sur la santé et les documents de Politique Nationale de Santé (PNS) sont parcourus pour situer le paludisme parmi les autres maladies et l’envergure des moyens de lutte mobilisés. D’autres documents de formation ou d’information publiés par l’UNFPA, l’AFD, la GIZ… sont consultés sur le portail du CEFOD.
Nous avons également eu recours aux livres spécialisés de climatologie et de médecine pour mieux cernées les différents concepts liés à l’épidémiologie et à la bioclimatologie. Il s’agit principalement du livre « Les anophèles» de Pierre CARNEVAL, du livre « Climat et sante de J-P BESANCENOT
Caractérisation du climat
Pour caractériser le climat de la ville de N’Djaména, on s’est focaliser sur le
calcul des indicateurs statistiques de base. Nous avons déterminé :
La normale climatique
La moyenne arithmétique : elle a été calculée pour analyser le régime
pluviométrique, hygrométrique et thermique à la station de N’Djaména. C’est
le paramètre fondamental de tendance centrale, elle représente la « normale climatique », moyenne calculée sur la période d’étude pour chaque paramètre climatique considéré (pluviométrie, température et humidité). Il s’agit d’additionner les valeurs des différents paramètres et les diviser par le nombre des années correspondantes. Elle s’exprime de la façon suivante :
[5_analyse-de-cas-impact-climatique-sur-le-paludisme-a-djamena_2]
La moyenne 𝑿̅ a permis de caractériser l’état climatique moyen et de calculer
les indices de dispersion les plus significatifs tels que l’écart-type.
La variabilité climatique
Le calcul de l’écart type a permis d’évaluer la dispersion des valeurs autour de la moyenne « normale » donc la variabilité. Il se détermine par le calcul de la racine carrée de la variance :
[5_analyse-de-cas-impact-climatique-sur-le-paludisme-a-djamena_3]
L’écart-type est par excellence l’indicateur de la variabilité. Les logiciels Excel et xlstat nous ont permis de calculer la moyenne et les autres indicateurs des différentes variables climatiques et cliniques ainsi que la construction des graphiques.
Les anomalies centrées-réduites (indice pluviométrique)
L’indice pluviométrique est calculé pour apprécier le comportement interannuel de la pluie et permet de dégager les années déficitaires et les années excédentaires. À partir de l’écart-type et de la moyenne, ont été calculées les anomalies centrées réduites pluviométriques interannuelles, en standardisant au préalable les données pluviométriques. Les anomalies calculent par la formule suivante comme utilisé par NICHOLSON (1987) :
[5_analyse-de-cas-impact-climatique-sur-le-paludisme-a-djamena_4]
Xi ′ = anomalie centrée réduite pour l’année i
Xi= la valeur de la variable
𝑋 ̅ = la moyenne de la série
σ (X) = l’écart-type de la série.
L’analyse de détermination des anomalies centrées réduites sous Excel a permis de déterminer les années déficitaires et excédentaires. L’année est sèche si l’indice est inférieur à 0 et elle est humide si l’indice est supérieur à
0. Cet indice permet ainsi d’identifier si l’état pluvieux ou sec de l’année conditionne l’émergence du paludisme.
Corrélation climat-paludisme
Un coefficient de corrélation calcule dans quelle mesure deux variables tendent à évoluer ensemble. Le coefficient décrit l’importance et le sens de la relation.
Pour cette étude, nous avons choisi le coefficient de corrélation de Pearson. Ce choix se fonde sur la compatibilité de nos données avec les exigences de cette corrélation et aussi sur la facilité des calculs ainsi que de l’interprétation des résultats.
Cette section concerne le calcul de la corrélation entre les paramètres climatiques (pluies, température, humidité relative) et les données sanitaires (nombre de paludéens). La corrélation suppose un lien entre ces deux variables différentes. Ces variables sont représentées en nuages de points dans un repère orthonormé. Dans le cas où le nuage de points qui permet la corrélation entre les deux variables x et y prend une forme allongée, et que les points qui le constituent se regroupent au voisinage d’une droite, un coefficient de corrélation linéaire (r) peut être calculé.
Avant cela, on procède d’abord à la standardisation de variables avant de calculer la corrélation. Standardiser signifie normer les valeurs des variables pour les harmoniser et réduire leur variabilité, car elles sont des données de différentes natures et unités. Cette standardisation se calcule, pour chaque paramètre, en rapportant à l’écart-type. Les écarts entre les données réelles de variables et leur moyenne.
[5_analyse-de-cas-impact-climatique-sur-le-paludisme-a-djamena_5]
Les composantes de cette formule se développent de la manière suivante :
[5_analyse-de-cas-impact-climatique-sur-le-paludisme-a-djamena_6]
Avec Z qui représente la variable X ou Y ;
S qui est l’écart-type.
Le coefficient de corrélation linéaire ρ, entre les deux variables x et y, est donné par la formule suivante :
𝜌 =
𝐶𝑜𝑣 (𝑋, 𝑌)
𝜎𝑋𝜎𝑌
Dans le travail, la variable X est concrétisée à chaque fois par un paramètre
climatique et la variable Y est appliquée toujours à l’indice du paludisme.
Si le coefficient de corrélation est compris entre -1 et 1, une corrélation existe entre les deux variables. Elle est positivement parfaite si elle est égale à 1, et négativement parfaite si elle est égale à -1. Cette interprétation est faite selon le schéma ci-après.
[5_analyse-de-cas-impact-climatique-sur-le-paludisme-a-djamena_7]
Source : GOUTAING & al 2018,
Puis le coefficient de détermination est calculé pour évaluer la qualité de la dépendance exprimée par la corrélation. Le coefficient de corrélation est le carré de la corrélation. Il se note : R2
Choix de test de significativité
L’évaluation de la relation entre deux variables comme c’est le cas ici entre les paramètres du climat et l’incidence du paludisme requiert un test permettant de définir le niveau de significativité statistique de la relation. Pour ce qui est
du coefficient de corrélation de Pearson que nous avons adopté, le teste choisi est la détermination de la valeur de p (p-value) et comparer à un seuil de 0,05 soit 5%. P-value est déterminé pour chaque valeur de ρ au quelle elle sera comparée. Soit plus la valeur de P-value est inférieur à la valeur de ρ, plus la significativité statistique de la relation est grande.
𝑷 − 𝑽𝒂𝒍𝒖𝒆 =
𝝆 × √𝒏 − 𝟐
√𝟏 − 𝝆𝟐
n-2 : est le degré de liberté rapporté sur la table de Student
Outils de traitement et analyse des données
Pour les calculs effectués dans le cadre de la caractérisation du climat et des relations climat-paludisme, nous avons utilisé plusieurs logiciels :
Excel : ce logiciel de Microsoft utilisé dans plusieurs domaines notamment en statistique nous a permis d’exploiter nos données à toutes les niveaux. A l’aide des tableurs, nous avons saisi, codés et arrangés nos données sous forme des tableaux dynamiques. Puis les calculs simples et complexes ont été également effectués.
Xlstat : est un add-on de statistiques et d’analyse de données pour Microsoft Excel. Il nous a permis d’avoir des fonctionnalités supplémentaires et des utilitaires qui nous ont facilités la manipulation de nos données. Les régressions et les tests de corrélation sont également réalisés sous ce logiciel.
Références et citation des sources
La citation des sources des informations contenues dans ce mémoire se fait de façon immédiate et en détail pour faciliter les vérifications et éviter le remplissage. Pour ce faire, nous avons adopté deux types de références différentes et complémentaires.
Si la source est citée pour la première fois, elle est faite par un renvoi en bas de page où tous les détails relatifs à l’auteur (initial du prénom et nom complet en majuscule), à la date de publication, au document (titre complet), à son genre (thèse, article, mémoire…), à la revue et à la page sont donnés. Par exemple :
1 J-C BOMBA & al (2021), « Impact de la variation des paramètres du climat sur la prévalence du paludisme dans la ville de Bangui (République centrafricaine) », (article). Revue Espace, Territoires, Sociétés et Santé. Vol. 4, N° :7. pp9-24.
Et si une autre information provenant de la même source (déjà citée en bas de page) est reprise plus loin, l’on ne répètera plus la même technique de référence. Il s’agit dans ce cas de figure de faire une référence dans le texte en reprenant seulement entre parenthèses et en majuscule : l’initial du prénom et le nom complet de l’auteur, la date de publication et la page. Par exemple :
(J-C BOMBA, 2021, p12)
Dans la logique de donner le plus des précisions possible en évitant le remplissage, nous notifions par un renvoi en bas de page les détails importants et les définitions relatives aux termes clé dans chaque étape de ce mémoire.
Et à la fin, un récapitulatif exhaustif de toutes les références est constitués pour établir la bibliographie de ce travail. Les références bibliographiques sont établies en suivant l’ordre alphabétique
Questions Fréquemment Posées
Quel est l’objectif de l’étude sur le paludisme à N’Djamena?
L’objectif de cette étude est de déterminer l’impact du climat sur le paludisme dans la ville de N’Djamena.
Quelle méthode a été utilisée pour analyser l’impact climatique sur le paludisme?
Une approche déterministe a permis de comprendre les relations entre les variables climatiques et l’incidence du paludisme.
Quel pourcentage de l’incidence du paludisme est expliqué par le climat selon l’étude?
Les résultats montrent que le climat n’explique que 52% de l’incidence du paludisme, les autres facteurs étant socio-économiques et environnementaux.