Transcript SIDA et Populations en Afrique aujourd’hui

SIDA et population en
Afrique aujourd’hui.
Mesures de la prévalence du VIH dans
les pays en développement.
Maîtrise de Sciences Biologiques et Médicales
Faculté de Médecine du Kremlin-Bicêtre
24 février 2005
Adultes et enfants vivant avec le VIH
Estimations ONUSIDA à fin 2004
Amérique du Nord
Europe
occidentale
et centrale
[540 000 – 1,6 million]
[480 000 – 760 000]
610 000
1,0 million
Europe orientale
& Asie centrale
1,4 million
[920 000 – 2,1 millions]
Afrique du Nord
& Moyen-Orient
Caraïbes
540 000
440 000
[230 000 – 1,5 million]
[270 000 – 780 000]
Afrique subsaharienne
Amérique latine
1,7 million
25,4 millions
[23,4 – 28,4 millions]
[1,3– 2,2 millions]
Asie de l’Est
1,1 million
[560 000 – 1,8 million]
Asie du Sud &
du Sud-Est
7,1 millions
[4,4 – 10,6 millions]
Océanie
35 000
[25 000 – 48 000]
Total
39,4 millions
[35,9 – 44,3]
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Estimations par pays fin 2001 et fin 2003
Rapport mondial ONUSIDA juillet 2004
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Principale source de données
pour ces estimations.
 Dans les pays à épidémie généralisée :
(prévalence >1% en population générale)
 Surveillance sentinelle des femmes enceintes en
cliniques prénatales (CPN).
 Hypothèse sous-jacente :
 Les femmes enceintes en CPN sont représentatives de
la population générale.
 Étendue du système sentinelle :
 Implémenté depuis 1986-1989 dans 39 des 43 pays qui
composent l’Afrique Sub-Saharienne.
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La surveillance sentinelle en CPN a été
généralisée en Afrique.
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Surveillance de plusieurs sous-populations
 Dans une majorité de pays, le suivi sentinelle
concernent plusieurs sous-groupes :








femmes enceintes,
travailleuses du sexe,
militaires,
patients atteints d’IST et/ou de la tuberculose,
camionneurs,
donneurs de sang,
patients hospitalisés,
hommes ayant des rapports avec d’autres hommes…
 Cette liste varie d’un pays à un autre.
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À partir des données en CPN,
ONUSIDA réalise ses estimations.
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Comparaison CPN / Estimations
Données CPN
Latest available
HIV prevalence rate, By Sentinel
Sites, Pregnant women, 2003.
Source : US Census Bureau
Estimations fin 2003
Estimated HIV prevalence rate,
by Country, adults, 2003.
Source : UNAIDS/WHO
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Les femmes enceintes en CPN forment un
sous-groupe de la population totale
Population générale
adulte
Femmes 15-49 ans
Sexuellement actives
Stériles
Utilisent une
contraception
Enceintes
suivies en CPN
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Un profil différent
 Glynn 2001, dans une étude sur le Cameroun, le
Kenya et la Zambie a montré que les femmes qui
consultaient étaient :
 plus jeunes,
 plus éduquées,
 plus souvent mariées.
 Dans la même étude, les niveaux de prévalence
varient selon :




l’âge,
le statut matrimonial,
l’occupation de la femme,
le fait d’avoir déjà eu un enfant.
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D’autres effets possibles
 D’autres études ont mis en évidence des effets
possibles de :






Âge
Niveau d’éducation
Statut matrimonial
Migrations
Religion
Milieu de résidence
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Prévalence selon l’âge
HIV prevalence by 5-years age group
in Manicaland Zimbabwe (1998-2000)
45%
40%
35%
Prevalence
30%
25%
20%
Sous-estimation
15%
10%
5%
0%
15
20
25
30
35
40
45
Age
Antenatal Clinics Attendees (ANC)
General Female Population (GFP)
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Un différentiel de fécondité
 Les femmes séropositives :





sont moins fertiles.
ont plus de fausses couches et d’avortements spontanés.
ont une stérilité préexistantes (autres IST).
ont moins de rapports sexuels
utiliseraient plus souvent un moyen de contraception
 Elles ont plus souvent un partenaire séropositif :
 risque de veuvage plus élevé.
 baisse de la production de spermatozoïdes.
 moins de rapports sexuels en raison de l’état de santé du conjoint .
 Une suspicion de séropositivité pourrait entraîner :
 une rupture du couple.
 un remariage plus difficile.
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Prévalence selon l’âge
HIV prevalence by 5-years age group
in Manicaland Zimbabwe (1998-2000)
45%
40%
Sousestimation
35%
Prevalence
30%
25%
Surestimation
20%
Sous-estimation
15%
10%
5%
0%
15
20
25
30
35
40
45
Age
Antenatal Clinics Attendees (ANC)
General Female Population (GFP)
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Aux jeunes âges
 Une sur fécondité des plus jeunes
 due à un effet de sélection :
 Les moins de 20 ans enceintes ont commencé leur vie
sexuelle plus tôt et ont donc été plus soumises au risque
d’infection par le VIH.
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Cet effet est largement observé
Prevalence ratio antenatal clinics attendees (ANC) on general female
population (GFP) by 5-years age group
2,0
PANC/PGFP
1,5
1,0
0,5
0,0
15-19
Yaoundé, Cam., 97-98
Mposhi, Zamb., 94
Manicaland, Zimb., 98-00
Mposhi, Zamb., 98
20-24
Fort Portal, Oug., 95
Kagera, Tanz., 93
Chelston, Zamb., 94
Ndola, Zamb., 97-98
25-29
Age
30-34
Kagera, Tanz., 87-90
Kagera, Tanz., 96
Chelston, Zamb.,98-99
Chelston, Zamb., 96
35-39
Kisumu, Ken., 97-98
Karonga, Mal., 98-01
Mwanza, Tanz., 91-93
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Méthode d’ajustement possible 1/3
 Proposed and applied by Fabiani and al. in a
2001 article (AIDS 2001,15:97-103)
 Method :
PA NC 
PA NC
HIV  pregnant women
HIV  and HIV - pregnant women
N  PGFP  PREG HIV 

N  PGFP  PREG HIV   N  1  PGFP   PREG HIV 
with :




PANC : prevalence among antenatal clinics attendees
PGFP : prevalence among general female population
PREGHIV+ : proportion of pregnant women among HIV+ women
N : total number of women
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Méthode d’ajustement possible 2/3
 Once the equation is solved:
PGFP 
PANC
PREGHIV
PREGHIV
PANC
PANC
PREGHIV
PREGHIV
 This being realized for each five-years age group,
one obtains:






P
ANC
PGFP 
FGFP

PREGHIV

age class  PREGHIV

P
ANC


P
ANC
 PREG

PREG
HIV
HIV


with :

 FGFP : proportion of women of the age class among the GFP
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Méthode d’ajustement possible 3/3
 Two possible estimates of PREGHIV+/PREGHIV- :
 ROI : Relative Odds of Infection
HIV  pregnant women
ROI 
all HIV  women
HIV  pregnant women
ROI 
HIV  pregnant women
HIV  pregnant women
all HIV - women
all HIV  women
all HIV - women
 FRR : Fertility Risk Ratio
FRR 
births from HIV  women
births from HIV  women
all HIV  women
all HIV - women
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Adjustment coefficients
Series
Type
15-19
20-24
25-29
30-34
35-39
Area
A
FRR
1,350
0,629
0,621
0,355
0,569
References
B
FRR
1,535
0,737
0,718
0,426
0,691
C
ROI
0,750
0,480
0,810
0,680
0,680
Rural, Masaka,
Rural, Masaka,
Rural, Rakai,
Uganda, 1990-96 Uganda, 1990-96 Uganda, 19891992
Carpenter et al.
Carpenter et al.
Gray et al. 1998
1997
1997
D
FRR
1,372
0,541
0,524
0,324
0,294
(B+C)/2
1,142
0,609
0,764
0,553
0,685
Rural, Kisesa,
Tanzanie, 19941997
Hunter et al.
2003
References :



Carpenter LM, Nakiyingi JS, Ruberantwari A, Malamba S, Kamali A, Whitworth JA. Estimates of the impact of HIV-1
infection on fertility in a rural Ugandan population cohort. Health Transition Review 1997,7:113-126.
Gray RH, Wawer MJ, Serwadda D, et al. Population-based study of fertility in women with HIV-1 infection in
Uganda. Lancet 1998,351:98-103.
Hunter SC, Isingo R, Boerma JT, Urassa M, Mwaluko GM, Zaba B. The association between HIV and fertility in a
cohort study in rural Tanzania. J Biosoc Sci 2003,35:189-199.
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Results
Relative Error and HIV prevalence among general female population
PGFP
80%
40%
70%
60%
30%
50%
Erreur Relative
40%
20%
30%
20%
10%
10%
0%
0%
-10%
-20%
-10%
-30%
Average of the absolute values of relative error in %
ANC ANC adj.
A
B
C
D
(B+C)/2
22,1
24,5
14,7
12,6
12,6
26,0
11,5
-40%
-50%
-60%
Mposhi,
Yaoundé, Fort Portal, Karonga,
Mwanza,
Mposhi,
Kagera,
Ndola, Manicaland, Chelston,
Zamb., 98 Cam., 97-98 Oug., 95 Mal., 98-01 Tanz., 91-93 Zamb., 94 Tanz., 87-90 Zamb., 97- Zimb., 98- Zamb., 96
98
00
ANC
ANC adjusted by age
Coeff. B
Coeff. (B+C)/2
Coeff. C
Chelston,
Zamb., 94
Kagera,
Tanz., 93
Coeff. A
-20%
-30%
Chelston,
Kisumu,
Kagera,
Zamb.,98- Ken., 97-98 Tanz., 96
99
Coeff. D
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P GFP
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Conditions de validité
 Cette méthode est efficace sous certaines
conditions :
 Pays à épidémie généralisée
 Faible usage de la contraception
 Suivi prénatal élevé.
 En cas d’utilisation importante de la
contraception, ces ajustements ne sont plus
aussi efficaces.
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Une certaine représentativité
 À un niveau général, les données CPN sont
assez représentatives de la prévalence des
adultes (hommes & femmes).
 La sous-estimation due à la sous fécondité des
femmes VIH+ est compensée par la prévalence
plus faible des hommes.
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Une certaine représentativité
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Une certaine représentativité
 Ne le sont plus à un niveau plus fin.
 Exemple :
 ANC montre une plus forte prévalence chez femmes
instruites.
 Résultat inverse dans enquêtes en population
générale.
 Néanmoins, donnent une bonne idée des
tendances.
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Au niveau national
 Apparition d’autres biais :
 Choix des sites sentinelles et leur représentativité.
 Variation de la population captée par un site sentinelle.
• Exemple : La construction de routes peut permettre aux femmes
rurales de consulter  baisse de la prévalence observée.
 Variation du nombre de sites sentinelles
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Variation du nombre de sites
Nombre de sites sentinelles ANC par année,
selon le milieu de résidence, pour deux pays.
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Une sensibilité du système sentinelle ?
Nombre de sites sentinelles ANC par année et prévalences
observées
Zimbabwe - Major Urban Areas
5
45,00
40,00
35,00
30,00
3
25,00
20,00
2
Prévalence (%)
Nombre de sites
4
15,00
10,00
1
5,00
0
0,00
1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
Sources :
Epidemiological
Fact Sheets
Années
Nombre de sites
Prévalence médiane
Minimum
Maximum
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Une sensibilité du système sentinelle ?
Nombre de sites sentinelles ANC par année et prévalences
observées
Zimbabwe - Outside Major Urban Areas
30
80,00
70,00
25
20
50,00
41,6%
33,2%
15
40,00
30,00
10
18,5%
28,6%
Prévalence (%)
Nombre de sites
60,00
20,00
22,3%
5
10,00
0,0%
0
0,00
1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
Sources :
Epidemiological
Fact Sheets
Années
Nombre de sites
Prévalence médiane
Minimum
Maximum
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Continuité du suivi sentinelle
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Localisation des sites sentinelles et
représentativité
BURKINA FASO
Prévalence du VIH par région
selon l'EDS 2003 et par site
sentinelle chez les
femmes enceintes
Ouahigouya
en 2002.
BURKINA
FASO
NIGER
Prévalence
en %
6,00
5,00
MALI
4,00
Ouagadougou
Tenkodogo
MA LI
Bobo-Dioulasso
BENIN
4,00
TOGO
Gaoua
3,00
GHANA
C Ô TE D'IVOIRE
Sources :
- EDS 2003 pour les régions
- CNLS 2002 pour les sites sentinelles
2,00
1,00
0
0
50
100
50
150 km
100 mi
0,00
Joseph LARMARANGE - Réalis é avec Philcarto http://perso.club-internet.fr/philgeo
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31
Prévalence des hommes
 En général, prévalence des hommes plus faibles.
 Les ratios par âges varient d’un pays à l’autre.
 Estimation à partir de l’âge du partenaire des
femmes en ANC :
 Résultats peu concluants.
 Sous représentations des jeunes hommes alors que leur
poids dans la pyramide des âges est important.
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32
Liens incidence / prévalence
 Estimations à partir de modèles
mathématiques.
 Utilisation de la prévalence des 15-24 ans
comme indicateurs de l’incidence (préconisé
par ONUSIDA).
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33
Une mesure imprécise de la prévalence à
15-24 ans.
Source : UNAIDS/WHO 2003
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L’arrivée d’enquêtes nationales en
population générale questionne.
Prévalence du VIH pour 4 pays selon différentes sources
Source
Burkina Faso
Ghana
Kenya
Femmes enceintes en clinique prénatale en 2002 (source Epidemiological Fact Sheet)
Major urban areas
5,3
4,1
14,4
Outside major urban areas
4,2
3,3
11,6
Femmes enceintes en 2003 dans les EDS (échantillon national)
Actuellement enceinte
2,0
3,6
7,3
Naissance au cours des douze
1,5
n.d.
n.d.
derniers mois + suivi prénatal
Estimations en population générale selon le rapport ONUSIDA 2002
fin 2001 (Hommes et Femmes 15-49
6,5
3,0
15,0
ans)
Estimations en population générale selon le rapport ONUSIDA 2004
fin 2001 (Hommes et Femmes 15-49
4,2 [2,7 – 6,5]
3,1 [1,9 - 5,1] 8,0 [5,8 – 11,1]
ans)
fin 2003 (Hommes et Femmes 15-49
4,2 [2,7 – 6,5]
3,1 [1,9 - 5,0]
6,7 [4,7 –
ans)
9,6]
Mesures en population générale par enquête en 2003 (EDS)
Femmes 15-49 ans
1,8
2,7
8,7
Hommes 15-49 ans
1,9
1,5
4,6
Hommes et Femmes 15-49 ans
1,8
2,2
6,7
Zambie
26,8
14,4
n.d.
n.d.
21,5
16,7 [13,6 –
20,2]
16,5 [13,5 –
20,0]
17,8
12,9
15,6
* 2001 pour le Kenya. / EDS : Enquête Démographique et de Santé = DHS : Demographic and Health Survey / n.d. : non disponible
Sources :
Rapport sur l’épidémie mondiale de SIDA 2004, ONUSIDA, juillet 2004, www.unaids.org. Rapport sur l’épidémie mondiale de SIDA 2002, ONUSIDA, juillet 2002, www.unaids.org.
DHS Final Reports Burkina Faso 2003, Ghana 2003, Kenya 2003 and Zambia 2003, Macro International, www.measuredhs.com.
Epidemiological Fact Sheets on HIV/AIDS and Sexually Transmitted Infection 2004 Update Burkina Faso, Ghana, Kenya and Zambia, UNAIDS, UNICEF, WHO, www.who.int/GlobalAtlas/
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35
Dans le même temps,
ONUSIDA revoit ses estimations.
Évolution des Estimations ONUSIDA à fin 2001
entre les rapports 2002 et 2004
Estimation revue à la hausse
Estimation revue à la baisse
Absence d'information
333,00
Variation entre
le rapport 2004
et le rapport 2002
en %
60,00
30,92
1,00
Fait avec Philcarto - http://perso.club-internet.fr/philgeo
Joseph LARMARANGE
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36
Représentativité des enquêtes en
population générale
 Des taux de non-réponse élevés (10 à 20%).
 Les personnes refusant le test pourraient être
plus souvent séropositives que les autres.
 Mise en place d’enquêtes nationales avec test
VIH :
 la qualité des données doit encore être analysée.
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37
Enjeux actuels
 Il est nécessaire d’analyser la validité des
enquêtes nationales en population générale
(notamment EDS).
 Comparaison des données EDS et CPN à
population et géographie égales.
 Affiner et mettre au point de meilleures
méthodes d’ajustement des données.
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38
Quel est l’intérêt de disposer de mesures
précises de la prévalence ?
 pour comprendre les déterminants de l’épidémie :
 Différence entre déterminants macro et micro
 Différence entre les facteurs de début, d’extension-diffusion et
d’entretien des épidémies
 pour modéliser et mesurer les impacts du VIH :





Au niveau démographie
Au niveau économique et macro-économique
Sur l’emploi
Sur l’éducation
Sur la santé
 pour cibler les actions et anticiper leurs effets :
 Monitoring de l’épidémie
 Impact de la prévention
 Impact des traitements ARV
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39
Déterminants micro et macro
 Au niveau des individus :
 Transmission essentiellement sexuelle
 Facteurs socio-comportementaux
 En population générale :
 Peu dépendant des variables socio-comportementales
 Les facteurs biologiques sont a priori plus déterminants
 Études multi-sites (Bénin, Cameroun, Kenya, Zambie) :
• Seules la prévalence de l’herpès génital et celle de la circoncision ont
un effet significatif.
 On ne connaît toujours pas les mécanismes qui induisent
une hausse ou une baisse de la prévalence.
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40
Des dynamiques différentes
à différents stades
 Les forces de diffusion ne sont pas la somme
des comportements individuels.
 Rôle des prostituées au démarrage des
épidémies mais bénin aujourd’hui.
 Nécessité de repenser les modèles
épidémiologiques pour tenir compte de
facteurs différents à différents stades.
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Impact sur la mortalité
Espérance de vie à
la naissance avec et
sans sida en 2002
Source : US Census Bureau
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42
Impact sur les structures par âge et sexe
Afrique du Sud
2002, 2010 et 2020
Source : US Census Bureau
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43
Impact sur la croissance
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44
Impact sur la fécondité
 Facteurs de décroissance :









Séropositivité des hommes et leur mortalité
Réduction de la fréquence des rapports sexuels des malades
Augmentation des avortements spontanés
Augmentation des désordres menstruels
Retard de l’âge au premier rapport sexuel
Augmentation des divorces et des séparations
Réduction du nombre de partenaires
Utilisation du préservatif
Diminution du désir d’enfants (peur)
 Facteurs de croissance :





Traitements des autres IST
Augmentation de la mortalité infanto-juvénile
Réduction de l’allaitement maternel
Réduction de l’abstinence post-partum
Augmentation du désir d’enfants (remplacement)
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Mesure de l’impact
des programmes d’actions
 Le premier indicateur utilisé est la prévalence,
alors que ce n’est pas le meilleur indicateur.
 L’indicateur à retenir dépend de ce que l’on
veut mesurer :
 La prévention primaire (éviter les nouvelles
contaminations) est mesurée par l’incidence.
 La prévention secondaire (éviter que la maladie
n’évolue) est mesurée par la mortalité liée au sida.
 La prévention tertiaire (améliorer la qualité de vie) est
mesurée par des indicateurs spécifiques à chaque
situation.
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Les problèmes d’attibutivité
 En raison de la multitude des programmes, non
coordonnés pour la plupart, comment attribuer
une variation de prévalence à un programme
d’action.
 Une baisse de prévalence peut signifier une
baisse d’incidence OU une hausse de la
mortalité.
 Inertie de la prévalence : il faut plusieurs
années pour qu’un changement soit visible.
 C’est l’évolution des indicateurs qui importe,
plus que leur niveau.
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Impact des ARV
 Baisse de la charge virale et donc de la probabilité de
transmission par acte  baisse de l’incidence.
 Baisse de la mortalité  Augmentation de la
prévalence  Augmentation des nouvelles
contaminations.
 A priori, augmentation de la prévalence dans un
premier temps car la baisse de la mortalité précédera
la baisse des nouvelles infections.
 À partir de quel seuil de personnes soignées est-on
efficace sur la dynamique de l’épidémie ? (50% ? 75% ?)
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Des effets plus complexes
 Pour mettre en place une distribution massive
des ARV :
 Développement des infrastructures de santé  bénéfice
pour de nombreux autres pathologies.
 Développement du dépistage anonyme et gratuit, lieu
privilégié pour le counseling et favoriser des
comportements préventifs.
 En retour, si soin disponible, intérêt pour les populations
de se faire dépister.
 En revanche, si on considère que l’on peut se faire
soigner, risque de comportements non préventifs.
 Soins  Sida plus visible  baisse des discriminations.
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Pour Conclure
 La mesure de la prévalence est encore
imparfaite.
 Il est nécessaire d’améliorer nos méthodes
d’ajustement.
 C’est une donnée essentielle à la fois pour le
suivi et l’évaluation, mais aussi la
programmation et la modélisation.
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