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Module 5: Préparation des données

Module 5: Préparation des données. This presentation was prepared by Adam Wagstaff and Caryn Bredenkamp. Produit finis pret a imprimer (tableaux, graphiques ). Quelles données ? Quel format?. ADePT. Donnees microeconomiques : EDS (DHS), LSMS, LFS, …. Dans ADePT. Interface

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Module 5: Préparation des données

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Presentation Transcript

  1. Module 5: Préparation des données This presentation was prepared by Adam Wagstaff and Caryn Bredenkamp

  2. Produit finis pret a imprimer (tableaux, graphiques) Quellesdonnées? Quel format? ADePT Donneesmicroeconomiques: EDS (DHS), LSMS, LFS, … DansADePT Interface Utilisateur Moteur de calcul (Stata)

  3. QuellesVariables?

  4. DonnéesNécessaires: Module dédié à l’état de santé

  5. DonnéesNécessaires:Module dédié au financement de la santé

  6. Quellesbases de donnéesont les variables necessaires?

  7. Enquêtes Ménages

  8. Données de ComptabilitéNationale en Santé • Données de comptabiliténationale pour l’AIB - Les rapports de CNS contiennent des informationssur les dépensespubliques de santé à différentsniveaux de soin (e.g. soinsexternesprimaires, soinsexterneshospitaliers, soins internes hospitaliers) • ComptesNationaux de Santé pour l’analyse de progressivité - Seules les données CNS sontnécessaires et peuventêtreobtenues à cetteadresse: www.who.int/nha

  9. Exemple de rapport CNS pour l’AIB

  10. Page web pour les données CNS nécessaires pour l’analyse de progressivité

  11. Lignes de pauvreté • Lignes de pauvreté - Lignes de pauvreténationales - $1.25 ou $2.00 par jour, exprimées en monnaie locale. Les facteurs de conversion PPA peuventêtreobtenus à cetteadresse: http://siteresources.worldbank.org/ICPEXT/Resources/ICP_2011.html • Povcalnet

  12. Autresdonnées micro • Contribution des taxes indirectes au financement de la santé. - L’informationsur les taxes indirectessurdifférentescatégories de consommationpeuventêtredéduites en utilisant les tauxd’imposition par type de bien et de service • Les impôts directs • Les contributions de la sécuritésociale

  13. Quellestructure de donnÉes?

  14. Structure de Données • ADePTpeut lire STATA (.dta) ou SPSS (.sav) • Pour l’analyse de l’état de santé, les informationsdoiventêtrestructurées au niveauindividuel. • Pour l’analysesur le financement de la santé, les observations doiventêtrestructurées au niveau du ménage. • La préparation des donnéespréliminairel’utilisationd’ADePTestlégèrement plus compliquéeque pour un autre type de logiciel.

  15. 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 ;

  16. Resources additionelles • Guide méthodologique: Analyzing Health Equity Using Household Survey Data • Manuel ADePT Santé: Health Equity and Financial Protection • Tutorielsvidéo en ligne • Rapports sur la protection financière et l’équité (en cours) • Tables standardiséessur 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

  17. AnnexE: Donnéesnécessairesen détail

  18. 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, indiced’actifs) • La pondération et la structure de l’enquêtesontimportantes(poidsstatistiques, grappes, stratification) • Identifiants ménage

  19. Décomposition et inégalités • Variables d’état de santé et d’utilisation de services. • Mesures de bien-être –Variable continue (e.g. Consommation, dépenses, revenu, indiced’actifs) • La pondération et la structure de l’enquêtesontimportantes(poidsstatistiques, 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)

  20. Analysed’incidence des bénéfices • Avec l’hypothèse de subvention unitaireconstante, nous avonsbesoin de: - Donnéesd’utilisation par fournisseur de soin(e.g. Centres de soinprimaires, polycliniques, hôpitaux) pour chaquemembre du ménage (ou pour un membrereprésentatif) issues des enquêtes ménage. - Bien-êtreéconomique des ménages (e.g. consommationouindiced’actifs) • Dépensestotalespubliques de santé (i.e. subventions), désaggrégées par type de fournisseur de soin – venant des rapports de comptesnationaux de santé (oudirectement du Ministère) • Pour d’autreshypothèses, ilfaudraaussi des données ménages sur les fraispayés par type de fournisseur de soin.

  21. Protection financière:Dépensescatastrophiques et appauvrissantes • Paiements directs • Consommationtotale des ménages (dépenses) • Pour les paiementscatastrophiques: • Dépensestotales non-alimentaires. • Pour les dépensesappauvrissantes: • Ligne(s) de pauvreté en monnaie locale • Variables de pondération et de structure d’enquête • Identifiants ménage

  22. Progressivité • Variables de revenuou de consommation • Variables de dépenses de santé, e.g. paiements directs, assurance privée, contributions de la sécuritésociale, et taxes • Taille des ménages (si les données ne sont pas déjà exprimées par tête) • Parts des financement de santé des comptesnationaux • Tauxd’ompositionindirecte (consommation) sil’ondoitdéduire le volume des taxes • Connaissance de la structure des primes d’assurance santé (e.g. x% du revenu) sil’ondoitdéduire les primes d’assurance.

  23. Resources additionelles • Guide méthodologique: Analyzing Health Equity Using Household Survey Data • Manuel ADePT Santé: Health Equity and Financial Protection • Tutorielsvidéo en ligne • Rapports sur la protection financière et l’équité (en cours) • Tables standardiséessur 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

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