Sources d'information sur la santé et la mortalité en Afrique de l'Ouest : une étude comparative

Version anglaise disponible dans la Bibliothèque numérique du CRDI: West African sources of health and mortality information : a comparative revie

LA PERCEPTION DES MÉDECINS VIS-À-VIS DES MÉDICAMENTS GÉNÉRIQUES: UNE ÉTUDE QUALITATIVE DANS LA RÉGION RABAT/SALÉ/KÉNITRA

Les médicaments génériques sont des spécialités qui ont la même composition qualitative et quantitative en principes actifs que le médicament original. Leur prescription est restée limitée au Maroc. L’influence des médecins est primordiale au développement de la consommation de ces médicaments. L’objectif principal de cette étude est de connaître la perception, la pratique et les freins des médecins à propos les médicaments génériques. Notre guide d’entretiens directifs avec 22 médecins de la région (Rabat- Salé- Kénitra). Plusieurs points ont été abordés dans ce guide d’entretien : la perception et les pratiques des médecins envers le médicament générique, les résultats de cette étude qualitative ont été analysés sur une base in vivo. Les médecins montrent un sentiment de méfiance envers les médicaments génériques la majorité des participants des médecins considèrent que les médicaments génériques sont de qualité, d'efficacité et de sécurité inférieures aux médicaments de marque, ceci est influencé par un certain nombre de facteurs liés à l'absence de transparence des autorités sanitaires et des laboratoires en matière de bioéquivalence, la fiabilité d’information et le contrôle du médicament. De nombreux médecins signalent que les informations existant sur les médicaments génériques sont peu fiables et opaques. La détermination de nombreux obstacles à la prescription de médicaments génériques permet de présenter diverses solutions : formation fiable et transparente sur les médicaments génériques, l’obligation de certificat de bioéquivalence

Prévalence et facteurs associés aux données manquantes des registres de consultations médicales des médecins des centres de santé communautaires de Bamako

Objectifs Cette étude avait pour but d’estimer la prévalence des données manquantes dans les registres de consultations médicales tenus par les médecins des Centres de santé communautaire (CSCOM) de Bamako et d’identifier, à partir de la théorie du comportement planifié, les facteurs qui prédisent l’intention des médecins de faire la collecte exhaustive des données dans leurs registres. Méthode Une étude transversale exploratoire a été conduite, incluant 3072 consultations médicales et 32 médecins aléatoirement choisis. Les données ont été collectées entre janvier et février 2011 à travers une fiche de dépouillement et un questionnaire portant sur les caractéristiques sociodémographiques et professionnelles des médecins et sur les construits de la théorie du comportement planifié. Des statistiques descriptives, des corrélations et des analyses de régression ont été effectuées. Résultats Toutes les variables contenues dans les registres de consultations médicales comportent des données manquantes. Toutefois, seules quatre variables (symptôme, diagnostic, traitement et observation) ont des prévalences élevées de données manquantes. La variable observation a la prévalence la plus élevée avec 95,6 % de données manquantes. Par ailleurs, l’intention des médecins de faire la collecte exhaustive des données est prédite par la norme subjective et le nombre d’années de service. Conclusion Les résultats de cette étude contribueront à faire avancer les connaissances sur les données manquantes en identifiant les stratégies possibles à mettre en œuvre pour améliorer la qualité de l’information sanitaire recueillie au niveau des CSCOM. Ils permettront, aussi, de mieux informer les décisions concernant l’allocation des ressources.Objective This study aims to estimate the prevalence of missing data in the medical consultation registries held by physicians working in Bamako community health Centers (COMHC) and to identify the factors which predict physicians’ intention to collect completely the data in their registries, based on the Theory of Planned Behaviour (TPB). Method A exploratory cross-sectional study was conducted, including a random sample of 3072 medical consultations and 32 physicians. Data were collected between January and February 2011 through a standardized extraction form and a questionnaire measuring physicians’ sociodemographic and professional characteristics as well as constructs from the Theory of Planned Behaviour (TPB). Descriptive statistics, correlations and linear regression were performed. Results All the variables contained in the medical consultations registries have missing data. However, only four variables (symptom, diagnosis, treatment and observation) have a high prevalence of missing data. The variable observation has the highest prevalence with 95.6% of missing data. Physician’s intention to collect completely the data is predicted by their subjective norm and the number of years of practice. Conclusion The results of this study should contribute to advance knowledge on the prevalence of missing data and possible strategies to improve the quality of health information collected from the CSCOM. This information can possibly allow to better inform the decisions concerning resource allocation

Assessment of progress of the Postabortion Care Initiative in Francophone Africa

The goals of this study were to assess the national situation concerning postabortion care (PAC) in six countries (Burkina Faso, Guinea, Mali, Niger, Senegal and Togo), including the process of introduction, integration and decentralization of PAC; the successes and obstacles in the process of introducing PAC; and recommended key steps to strengthen the introductory process. The study used two approaches: a comprehensive review of the introduction and institutionalization of PAC in the six countries, and a situation analysis of PAC services within each country

Modélisation des informations et extraction des connaissances pour la gestion des crises

L’essor des technologies émergentes de collecte de données offre des opportunités nouvelles pour diverses disciplines scientifiques. L’informatique est appelé à jouer sa partition par le développement de techniques d’analyse intelligente des données pour apporter un certain éclairage dans la résolution de problèmes complexes. Le contenu de ce mémoire de recherche doctorale s’inscrit dans la problématique générale de l’extraction des connaissances à partir de données par les techniques informatiques. Ce travail de thèse s’intéresse dans un premier temps à la problématique de la modélisation des informations pour la gestion de crise nécessitant des prises en charge médicale, à l’aide d’une collaboration des applications informatiques de la télémédecine. Nous avons proposé une méthodologie de gestion d’une crise à distance en trois étapes. Elle est principalement axée sur la collaboration des actes de télémédecine (Téléconsultation, Téléexpertise, Télésurveillance, Téléassistance, et la Régulation médicale), de la phase de transport des victimes à la phase de traitements médicaux dans et/ou entre les structures de santé. Cette méthodologie permet non seulement de mettre à la disposition des gestionnaires de crise un système d'aide à la décision informatisé, mais aussi de minimiser les coûts financiers et réduire le temps de réponse des secours à travers une gestion organisée de la crise. Dans un deuxième temps, nous avons étudié en détail l’extraction de la connaissance à l’aide des techniques de data mining sur les images satellitaires afin de découvrir des zones à risques d’épidémie, dont l’étude de cas a porté sur l’épidémie de choléra dans la région de Mopti, au Mali. Ainsi, une méthodologie de six phases a été présentée en mettant en relation les données collectées sur le terrain et les données satellitaires pour prévenir et surveiller plus efficacement les crises d’épidémie. Les résultats nous indiquent qu’à 66% le taux de contamination est lié au fleuve Niger, en plus de certains facteurs sociétaux comme le jet des ordures en période hivernale. Par conséquent, nous avons pu établir le lien entre l’épidémie et son environnement d’évolution, ce qui permettra aux décideurs de mieux gérer une éventuelle crise d’épidémie. Et enfin, en dernier lieu, pendant une situation de crise d’épidémie, nous nous sommes focalisés sur l’analyse médicale, plus précisément par l’usage des microscopes portables afin de confirmer ou non la présence des agents pathogènes dans les prélèvements des cas suspects. Pour ce faire, nous avons présenté une méthodologie de six phases, basée sur les techniques du deep learning notamment l’une des techniques des réseaux de neurones convolutifs, l’apprentissage par transfert qui tirent parti des systèmes complexes avec des invariants permettant la modélisation et l'analyse efficace de grandes quantités de données. Le principe consiste à entraîner les réseaux de neurones convolutifs à la classification automatique d’images des agents pathogènes. Par exemple dans notre cas d’étude, cette approche a été utilisée pour distinguer une image microscopique contenant le virus de l’épidémie de choléra appelé Vibrio cholerae d’une image microscopique contenant le virus de l’épidémie du paludisme appelé Plasmodium. Ceci nous a permis d’obtenir un taux de réussite de classification de 99%. Par la suite, l’idée est de déployer cette solution de reconnaissance d’images d’agents pathogènes dans les microscopes portables intelligents pour les analyses de routine et applications de diagnostic médical dans la gestion de situations de crise. Ce qui permettra de combler le manque de spécialistes en manipulation microscopique et un gain de temps considérable dans l’analyse des prélèvements avec des mesures précises favorisant l’accomplissement du travail dans de meilleures conditions