Measuring Health Equity and Financial Protection
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Transcript Measuring Health Equity and Financial Protection
Module 5:
Préparation des données
This presentation was prepared by Adam Wagstaff and Caryn Bredenkamp
1
Quelles données?
Quel format?
QUELLES VARIABLES?
Données Nécessaires:
Module dédié à l’état de santé
Inégalités de santé
et d’utilisation de
services
Inégalité et
décomposition
Analyse
d’incidence des
bénéfices
Mesures de bien-être
X
X
X
Variables d’état de santé
X
X
Variables d’utilisation de
services
X
X
Déterminants de
l’utilisation de services
X
X
Données de compatbilité
nationale par fournisseur
de service
X
Frais privés payés aux
fournisseurs de soin
X, bien que non
nécessaire avec
une hypothèse de
SUC
Données Nécessaires:
Module dédié au financement de la santé
Catastrophique
Appauvrissement
Progressivité
Effets
redistributifs
Consommation
ou revenu
X
X
X
X
Paiements
directs
X
X
X
X
Consommation
non-alimentaire
X (Optionnel)
Prépaiements
des soins
X
X
Données de
compatbilité
nationale sur la
structure de
financement
X
X
Ligne de
pauvreté
X
QUELLES BASES DE DONNÉES ONT
LES VARIABLES NECESSAIRES?
Enquêtes Ménages
Enquêtes
Données santé
Bien-être
Autres aspects
Enquêtes de
-Etat et utilisation (femmes et
Démographie et enfants)
de Santé (EDS) -Information limitée sur l’état
de santé des hommes et sur
les MNT
- Pas d’information sur
l’utilisation de soins généraux
-Score d’actifs
-Pas de données consommation
-Pas d’informations sur les
dépenses de santé
-Collectée régulièrement
-Instruments de collecte
standardisés entre pays
(degré élevé de
comparabilité)
World Health
Survey (WHS)
-Donées d’actifs
-Données de consommation
(limité)
-Données de revenus
-Données de dépenses santé
-Données de
consommation limitées
-Données anciennes
-Standardisées
Enquêtes de
-Information sur l’utilisation
bien être des
des services
ménages (LSMS) -Information généralement
limitée sur l’état de santé et
les soins préventifs
-Bonnes données de
consommation
- Bonnes données de dépenses
de santé
-Possibilité de lier les dépenses
à l’utilisation des services
-Collection à intervalles
irréguliers
- Degré de
standardisation variable
Enquêtes de
revenus des
ménages
-Excellentes donnés de
consommation
-Dépenses de santé
- Non standardisées
entre pays
- Etat de santé et utilisation
(incluant les adultes et les
MNT)
-Information
limitée/inexistante sur l’état
de santé
Données de Comptabilité Nationale en Santé
• Données de comptabilité nationale pour l’AIB
- Les rapports de CNS contiennent des informations
sur les dépenses publiques de santé à différents
niveaux de soin (e.g. soins externes primaires, soins
externes hospitaliers, soins internes hospitaliers)
• Comptes Nationaux de Santé pour l’analyse de
progressivité
- Seules les données CNS sont nécessaires et peuvent
être obtenues à cette adresse: www.who.int/nha
Exemple de rapport
CNS pour l’AIB
Page web pour les données CNS
nécessaires pour l’analyse de
progressivité
Lignes de pauvreté
• Lignes de pauvreté
- Lignes de pauvreté nationales
- $1.25 ou $2.00 par jour, exprimées en
monnaie locale. Les facteurs de conversion PPA
peuvent être obtenus à cette adresse:
http://siteresources.worldbank.org/ICPEXT/Res
ources/ICP_2011.html
- Povcalnet
Autres données micro
• Contribution des taxes indirectes au
financement de la santé.
- L’information sur les taxes indirectes sur
différentes catégories de consommation
peuvent être déduites en utilisant les taux
d’imposition par type de bien et de service
• Les impôts directs
• Les contributions de la sécurité sociale
QUELLE STRUCTURE DE DONNÉES?
Structure de Données
• ADePT peut lire STATA (.dta) ou SPSS (.sav)
• Pour l’analyse de l’état de santé, les informations
doivent être structurées au niveau individuel.
• Pour l’analyse sur le financement de la santé, les
observations doivent être structurées au niveau du
ménage.
• La préparation des données préliminaire
l’utilisation d’ADePT est légèrement plus
compliquée que pour un autre type de logiciel.
Exemple de do-file
*** Generating antenatal care variables ***
*** Type of person who gave care ***;
for X in num 1/6:
gen cantcare_skilledX = 1 if m2a_X==1|m2b_X==1|m2c_X==1|m2d_X==1|m2e_X==1|m2f_X==1\
replace cantcare_skilledX = 0 if cantcare_skilledX==. \
replace cantcare_skilledX =. if m2a_X==. & m2b_X==. & m2c_X==. &
m2d_X==. & m2e_X==. & m2f_X==.;
*** Receiving "valid" antenatal care (at least 4 visits) ***;
for X in num 1/6:
gen cnumvisitX=m14_X \
replace cnumvisitX=. if cnumvisitX==99 \
gen cantcareX = 1 if cnumvisitX >= 4 & cnumvisitX!=98 &
cantcare_skilledX==1 \
replace cantcareX=0 if cantcareX==. \
replace cantcareX=. if cnumvisitX==. | cnumvisitX==98 | cantcare_skilledX==.
\
replace cnumvisitX=. if cnumvisitX==98;
*** Received at least 2 tetanus toxoid injection ***;
for X in num 1/6:
gen ctetanusX = 1 if m1_X >= 2 & m1_X != 8 \
replace ctetanusX=0 if ctetanusX==. \
replace ctetanusX=. if m1_1==.;
*** Received vitamin A shot in first 2 months after delivery ***;
for X in num 1/6:
gen cwvitAX=. \
replace cwvitAX=1 if m54_X==1 \
replace cwvitAX=0 if m54_X==0 ;
Resources additionelles
• Guide méthodologique: Analyzing Health Equity Using Household Survey
Data
• Manuel ADePT Santé: Health Equity and Financial Protection
• Tutoriels vidéo en ligne
• Rapports sur la protection financière et l’équité (en cours)
• Tables standardisées sur la protection financière et l’équité (en cours)
• Livre: Attacking Inequality in the Health Sector
• Séminaires de formation
• www.worldbank.org/povertyandhealth et www.worldbank.org/adept
ANNEXE: DONNÉES NÉCESSAIRES
EN DÉTAIL
Inégalités: Courbes et indices de
concentration
• Etat de santé et utilisation des services,
exemples:
–
–
–
–
–
Mortalité infantile
Anthropométrie (e.g. z-score de taille pour âge)
Taux de sous-nutrition chronique (stunting)
Diagnostiques de diabete
Etat de santé reporté (binaire, pas catégorique)
• Mesures de bien-être –Variable continue (e.g.
Consommation, dépenses, revenu, indice d’actifs)
• La pondération et la structure de l’enquête sont
importantes (poids statistiques, grappes, stratification)
• Identifiants ménage
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Décomposition et inégalités
• Variables d’état de santé et d’utilisation de services.
• Mesures de bien-être –Variable continue (e.g.
Consommation, dépenses, revenu, indice d’actifs)
• La pondération et la structure de l’enquête sont
importantes (poids statistiques, grappes, stratification)
• Identifiants ménage
• Standardisation des variables d’état de santé (e.g. l’âge
et le genre)
• Standardisation pour l’utilisation des services de soin
(e.g. âge, genre et besoins de santé)
• Variables de contrôle (e.g. revenu, éducation, résidence et
assurance santé)
Analyse d’incidence des bénéfices
• Avec l’hypothèse de subvention unitaire constante, nous avons
besoin de:
- Données d’utilisation par fournisseur de soin (e.g. Centres de soin
primaires, polycliniques, hôpitaux) pour chaque membre du
ménage (ou pour un membre représentatif) issues des enquêtes
ménage.
- Bien-être économique des ménages (e.g. consommation ou indice
d’actifs)
– Dépenses totales publiques de santé (i.e. subventions),
désaggrégées par type de fournisseur de soin – venant des
rapports de comptes nationaux de santé (ou directement du
Ministère)
• Pour d’autres hypothèses, il faudra aussi des données ménages sur
les frais payés par type de fournisseur de soin.
Protection financière:
Dépenses catastrophiques et appauvrissantes
• Paiements directs
• Consommation totale des ménages (dépenses)
• Pour les paiements catastrophiques:
– Dépenses totales non-alimentaires.
• Pour les dépenses appauvrissantes:
– Ligne(s) de pauvreté en monnaie locale
• Variables de pondération et de structure
d’enquête
• Identifiants ménage
Progressivité
• Variables de revenu ou de consommation
• Variables de dépenses de santé, e.g. paiements directs,
assurance privée, contributions de la sécurité sociale,
et taxes
• Taille des ménages (si les données ne sont pas déjà
exprimées par tête)
• Parts des financement de santé des comptes nationaux
• Taux d’omposition indirecte (consommation) si l’on doit
déduire le volume des taxes
• Connaissance de la structure des primes d’assurance
santé (e.g. x% du revenu) si l’on doit déduire les primes
d’assurance.
Resources additionelles
• Guide méthodologique: Analyzing Health Equity Using Household Survey
Data
• Manuel ADePT Santé: Health Equity and Financial Protection
• Tutoriels vidéo en ligne
• Rapports sur la protection financière et l’équité (en cours)
• Tables standardisées sur la protection financière et l’équité (en cours)
• Livre: Attacking Inequality in the Health Sector
• Séminaires de formation
• www.worldbank.org/povertyandhealth et www.worldbank.org/adept