Enquête Démographique et de Santé Continue 2019 - Senegal

Abstract
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L’EDS-Continue a comme objectifs fondamentaux de : (1) répondre aux besoins permanents en données pour planifier, suivre et évaluer les programmes de santé et de population, et (2) renforcer les capacités au sein des institutions du pays pour collecter, traiter, analyser, diffuser et utiliser ces données.

L’objectif principal de l’EDS-Continue de 2019 est de fournir des estimations actualisées des indicateurs démographiques et de santé. En particulier, au cours de l’EDS-Continue de 2019, des données ont été collectées sur des indicateurs spécifiques au pays. Les objectifs de l’EDS-Continue de 2019 sont, entre autres, de recueillir des données et des informations à l’échelle nationale et des régions administratives permettant de calculer des indicateurs dans les domaines suivants et d’en retracer les tendances :

• Analphabétisme et éducation ;
• Accès à l’eau et assainissement ;
• Niveaux de connaissance et pratique contraceptive des femmes ;
• Santé maternelle : visites prénatales, assistance à l’accouchement, vaccination, prévalence et traitement de la diarrhée et autres maladies chez les enfants de moins de cinq ans ;
• Prévention et traitement du paludisme, utilisation de moustiquaires ;
• Prévention chez la femme enceinte et traitement des enfants atteints de fièvre ;
• Violence basée sur le genre ;
• Pratiques nutritionnelles des enfants, y compris l’allaitement, et réalisation d’un test du sel utilisé pour la cuisine pour sa teneur en iode.

Les données collectées au cours de l’EDS-Continue de 2019 ont pour objectif d’aider les responsables politiques et les gestionnaires de programme à faire le suivi et l’évaluation des effets et impacts de leur intervention auprès des populations et à mettre en place les programmes et les stratégies pour améliorer l’état de santé de la population du pays.

Geographic coverage
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National coverage

Analysis unit
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- Ménage
- Individuel
- Enfants de 0-5 ans
- Femme de 15 à 49 ans
- Homme de 15 à 59 ans

Kind of data
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Sample survey data [ssd]

Sampling procedure
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L’EDS-Continue de 2019 vise à produire des résultats représentatifs au niveau national, des milieux urbain et rural, et des 4 grandes régions éco-géographiques du Sénégal. Le tirage de l’échantillon a été fait strate par strate. Ainsi, l’échantillon est basé sur un sondage aréolaire stratifié et tiré à deux degrés. Au premier degré, 214 grappes (Unités Primaires de Sondage (UPS)) ont été tirées à partir de la liste des Zones de Dénombrement (ZD) établies au cours du Recensement Général de la Population et de l’Habitat, de l’Agriculture et de l’Élevage (RGPHAE) réalisé en 2013, en procédant à un tirage systématique avec probabilité proportionnelle à la taille, la taille de l’UPS étant le nombre de ménages. Un dénombrement des ménages dans chacune de ces grappes a fourni une liste des ménages à partir de laquelle a été tiré, au second degré, un échantillon de 22 ménages par grappe, aussi bien en milieu urbain qu’en milieu rural avec un tirage systématique à probabilité égale. Un total de 4 708 ménages (1 848 en milieu urbain et 2 860 en milieu rural) a été sélectionné.

Toutes les femmes âgées de 15-49 ans vivant habituellement dans les ménages sélectionnés ou présentes la nuit précédant l’interview, étaient éligibles pour être enquêtées. De plus, dans un sous-échantillon d’un ménage sur deux, tous les hommes de 15-59 ans étaient éligibles pour être enquêtés.

Remarque: voir l'annexe A dans le rapport final: plan de sondage.

Mode of data collection
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Face-to-face [f2f]

Research instrument
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Trois questionnaires ont été utilisés dans l’EDS-Continue de 2019 : le questionnaire ménage, le questionnaire femme et le questionnaire homme. Les questionnaires, basés sur les questionnaires modèles de The DHS Program, ont été adaptés pour tenir compte des problèmes démographiques et de santé appropriés au Sénégal.

Cleaning operations
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Parallèlement aux travaux de collecte des données sur le terrain auprès des ménages, une équipe travaillait sur les éditions secondaires pour un meilleur suivi de la qualité des données recueillies par les agents de terrain. L’utilisation des tablettes comme outils de collecte a permis une saisie automatique au moyen du logiciel CSPro incorporé dans les tablettes. Un programme de contrôle de qualité a permis de détecter, pour chaque équipe, les principales erreurs de collecte. Ces informations étaient communiquées aux équipes lors des missions de supervision afin d’améliorer la qualité des données.

La vérification de la cohérence interne des données saisies et l’apurement final de l’ensemble des données ont été réalisés durant les mois de janvier et février 2020. Les tableaux n’ont été produits et sortis qu’après l’apurement final des données.

Response rate
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Au total, 4 708 ménages ont été sélectionnés et parmi eux, 4 580 ménages occupés ont été identifiés au moment de l’enquête. Parmi ces 4 580 ménages, 4 538 ont pu être enquêtés avec succès, soit un taux de réponse de 99 %. Les taux de réponse ne varient que très peu entre les milieux de résidence.

Par ailleurs, l’enquête a identifié 8 998 femmes de 15-49 ans dans les 4 538 ménages interviewés au cours de l’enquête, et, pour 8 649 d’entre elles, l’interview a été menée avec succès. Globalement, le taux de réponse des femmes éligibles atteint 96 %. On ne constate pas non plus d’écart entre les milieux de résidence (96 % dans chaque cas).

L’enquête homme a été réalisée dans un ménage sur deux : 3 704 hommes étaient éligibles et 3 365 ont été interviewés (taux de réponse de 91 %). Les taux de réponses varient très peu entre les milieux de résidence, de 90 % en milieu urbain à 92 % en milieu rural.

Sampling error estimates
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Les estimations obtenues à partir d’une enquête par sondage sont sujettes à deux types d’erreurs : les erreurs de mesure et les erreurs de sondage. Les erreurs de mesure sont celles associées à la mise en oeuvre de la collecte et de l’exploitation des données telles que l’omission de ménages sélectionnés, la mauvaise interprétation des questions de la part de l’enquêtrice ou de l’enquêtée, ou les erreurs de saisie des données. Bien que tout le possible ait été fait pour minimiser ce type d’erreur pendant la mise en oeuvre de l’EDS Continue 2019, il est difficile d’éviter et d’évaluer toutes les erreurs de mesure.

Par contre, les erreurs de sondage peuvent être évaluées statistiquement. L’échantillon sélectionné pour l’EDS Continue 2019 n’est qu’un parmi un grand nombre d’échantillons de même taille qui peuvent être sélectionnés dans la même population avec le même plan de sondage. Chacun de ces échantillons peut produire des résultats peu différents de ceux obtenus avec l’échantillon actuellement choisi. L’erreur de sondage est une mesure de cette variabilité entre tous les échantillons possibles. Bien que cette variabilité ne puisse pas être mesurée exactement, elle peut être estimée à partir des données collectées.

L’erreur-type (ET) est un indice particulièrement utile pour mesurer l’erreur de sondage d’un paramètre (moyenne, proportion ou taux), elle est la racine carrée de la variance du paramètre. L’erreur-type peut être utilisée pour calculer des intervalles de confiance dans lesquels nous considérons que la vraie valeur du paramètre avec un certain niveau de confiance se trouve. Par exemple, la vraie valeur d’un paramètre se trouve dans les limites de sa valeur estimée plus ou moins deux fois son erreur-type, avec un niveau de confiance de 95%.

Si l’échantillon avait été tiré à partir d’un plan de sondage aléatoire simple, il aurait été possible d’utiliser des formules simples pour calculer les erreurs de sondage. Cependant, l’échantillon de l’EDS Continue 2019 étant un échantillon stratifié et tiré à deux degrés, des formules plus complexes ont été utilisées. Une procédure en SAS a été utilisée pour calculer les erreurs de sondage suivant une méthodologie statistique appropriée. Cette procédure utilise la méthode de linéarisation (Taylor) pour des estimations telles que les moyennes ou proportions, et la méthode de Jackknife pour des estimations plus complexes telles que l’indice synthétique de fécondité et les quotients de mortalité.

Remarque: Voir les informations détaillées de calcul d'erreurs de sondage dans l'Annexe B du rapport final.

Data appraisal
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Tableau pour l'évaluation de la qualité des données
- Répartition par âge de la population des ménages
- Répartition par âge des femmes éligibles et interviewées
- Répartition par âge des hommes éligibles et interviewés
- Complétude de l’enregistrement
- Naissances par année de naissance
- Enregistrement de l’âge au décès en jours
- Enregistrement de l’âge au décès en mois

Remarque: Voir les tableau pour l'évaluation de la qualité dans l'Annexe C du rapport final.

摘要
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EDS-Continue项目的基本目标在于：（1）满足规划、跟踪和评估卫生及人口项目对数据的持续需求，以及（2）增强国家机构在收集、处理、分析、传播和应用这些数据方面的能力。

2019年EDS-Continue的主要目标是为人口和健康指标提供更新后的估计值。特别是，在2019年EDS-Continue期间，收集了与国家特定指标相关的数据。2019年EDS-Continue的目标之一是收集国家和行政区域层面的数据和信息，以便计算以下领域的指标并追踪其趋势：

• 文盲和教育；
• 水和卫生设施的获取；
• 妇女避孕知识和实践水平；
• 妇幼健康：产前检查、分娩援助、疫苗接种、5岁以下儿童腹泻和其他疾病的发病率和治疗；
• 防治疟疾、蚊帐的使用；
• 孕妇预防和治疗发热儿童；
• 基于性别的暴力；
• 儿童营养实践，包括母乳喂养，以及用于烹饪的盐碘含量测试。

2019年EDS-Continue收集的数据旨在帮助政策制定者和项目管理者跟踪和评估其针对人群的干预措施的效果和影响，并制定改善国家人口健康状况的项目和策略。

地理覆盖范围
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全国覆盖

分析单位
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- 家庭
- 个人
- 0-5岁儿童
- 15-49岁女性
- 15-59岁男性

数据类型
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样本调查数据 [ssd]

抽样程序
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2019年EDS-Continue旨在产生全国、城市和农村地区以及塞内加尔4个大生态地理区域的代表性结果。抽样过程是分层进行的。因此，样本基于分层抽样，并在两个级别上进行抽取。在第一级，从2013年进行的全国人口和住房普查、农业和畜牧业普查（RGPHAE）期间建立的计数字段（ZD）名单中，随机抽取了214个集群（调查初级单位（UPS））。通过进行概率成比例的系统性抽样，从这些集群中抽取了UPS，其大小为家庭数量。对每个集群中的家庭进行计数后，提供了一份家庭名单，从中在第二级抽取了每个集群22个家庭作为样本，无论是城市还是农村地区，都进行了等概率的系统性抽样。共选择了4,708个家庭（城市1,848个，农村2,860个）。

所有通常居住在所选家庭或在前一晚访谈中在场且年龄在15-49岁的妇女都有资格接受调查。此外，在每两个家庭的子样本中，所有15-59岁的男性都有资格接受调查。

注意：参见最终报告附录A：调查计划。

数据收集方式
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面对面 [f2f]

研究工具
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2019年EDS-Continue使用了三个问卷：家庭问卷、女性问卷和男性问卷。这些问卷基于DHS项目的模型问卷，经过调整以考虑塞内加尔适用的人口和健康问题。

数据清理操作
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在田野数据收集工作并行进行的同时，一个团队正在对次级数据进行处理，以更好地跟踪数据收集质量。使用平板电脑作为收集工具，通过内置在平板电脑中的CSPro软件进行自动数据录入。一项质量控制程序允许检测每个团队的主要收集错误。这些信息在监督任务期间传达给团队，以提高数据质量。

数据录入的一致性检查和最终数据的清理工作于2020年1月和2月进行。只有在数据最终清理完毕后，才生产并发布表格。

响应率
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总共选择了4,708个家庭，其中在调查时确定了4,580个活跃家庭。在这4,580个家庭中，有4,538个家庭成功接受了调查，响应率为99%。响应率在居住环境中变化很小。

此外，调查确定了8,998名15-49岁的妇女在调查的4,538个家庭中，其中8,649名妇女成功接受了调查。总体而言，合格妇女的响应率达到了96%。在居住环境中也没有观察到差异（每种情况下均为96%）。

在每两个家庭中进行的男性调查中，3,704名男性有资格接受调查，其中3,365名接受了调查（响应率为91%）。响应率在居住环境中变化很小，从城市地区的90%到农村地区的92%。

抽样误差估计
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从抽样调查中获得的结果受两种类型的误差影响：测量误差和抽样误差。测量误差是与数据收集和利用的实施相关的误差，例如遗漏选定的家庭、调查员或受访者对问题的错误解释，或数据录入错误。尽管在实施2019年EDS Continue过程中已尽最大努力来最小化此类误差，但难以避免和评估所有测量误差。

相反，抽样误差可以统计性地评估。2019年EDS Continue选择的样本只是从同一人口中可能选择的相同大小的大量样本中的一个。每个样本都可能产生与当前选择的样本略有不同的结果。抽样误差是这种所有可能样本之间的变异性的度量。尽管这种变异性无法精确测量，但可以从收集到的数据中估计。

典型误差（ET）是衡量参数（平均值、比例或率）抽样误差的一个非常有用的指标，它是参数方差的平方根。典型误差可以用来计算我们考虑参数真实值在一定置信水平下所在的置信区间。例如，参数的真实值位于其估计值加减两倍典型误差的范围内，置信水平为95%。

如果样本是从简单随机抽样计划中抽取的，则可以使用简单的公式来计算抽样误差。然而，2019年EDS Continue的样本是一个分层和两级抽取的样本，因此使用了更复杂的公式。使用SAS程序根据适当的统计方法计算抽样误差。该程序使用线性化（泰勒）方法进行如平均值或比例等估计，以及Jackknife方法进行如合成生育指数和死亡率比等更复杂的估计。

注意：参见最终报告附录B中关于抽样误差计算的详细信息。

数据评估
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数据质量评估表
- 家庭人口年龄分布
- 合格和接受调查的妇女年龄分布
- 合格和接受调查的男性年龄分布
- 记录的完整性
- 按出生年份划分的出生
- 死亡时的年龄记录（按天数和月份划分）

注意：参见最终报告附录C中的数据质量评估表。