Les effets des transferts monétaires sur la mortalité adulte et infantile dans les

May 14, 2023

Nature (2023)Citer cet article

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La pauvreté est un important déterminant social de la santé qui est associé à un risque accru de décès1,2,3,4,5. Les programmes de transferts monétaires fournissent des transferts monétaires non contributifs aux individus ou aux ménages, avec ou sans conditions comportementales telles que la fréquentation scolaire des enfants6,7. Au cours des dernières décennies, les programmes de transferts monétaires sont devenus des éléments centraux des stratégies de réduction de la pauvreté de nombreux gouvernements dans les pays à revenu faible ou intermédiaire6,7. Les effets de ces programmes sur les taux de mortalité des adultes et des enfants restent cependant une lacune importante dans la littérature, les preuves existantes se limitant à quelques programmes spécifiques de transferts monétaires conditionnels, principalement en Amérique latine8,9,10,11,12,13,14. Ici, nous avons évalué les effets des programmes de transferts monétaires à grande échelle dirigés par le gouvernement sur la mortalité adulte et infantile toutes causes confondues à l'aide d'ensembles de données longitudinales sur la mortalité au niveau individuel provenant de nombreux pays à revenu faible et intermédiaire. Nous avons constaté que les programmes de transferts monétaires étaient associés à des réductions significatives de la mortalité chez les enfants de moins de cinq ans et les femmes. Les analyses d'hétérogénéité secondaire ont suggéré des effets similaires pour les programmes conditionnels et inconditionnels, et des effets plus importants pour les programmes qui couvraient une plus grande part de la population et fournissaient des montants de transfert plus importants, et dans les pays ayant des dépenses de santé plus faibles, une espérance de vie de base inférieure et une qualité réglementaire perçue plus élevée. Nos résultats soutiennent l'utilisation de programmes de lutte contre la pauvreté tels que les transferts monétaires, que de nombreux pays ont introduits ou étendus pendant la pandémie de COVID-19, pour améliorer la santé de la population.

La pauvreté est reconnue depuis longtemps comme un important déterminant social de la santé. La pauvreté peut avoir une influence négative sur les résultats en matière de santé par de nombreuses voies souvent interconnectées : insécurité alimentaire, accès aux soins de santé et qualité de ceux-ci, stabilité du logement, sécurité du quartier, risque professionnel, niveau de scolarité, comportements liés à la santé et bien-être social, entre autres15,16,17,18,19. Par conséquent, vivre dans la pauvreté a été étroitement lié à une diminution de l'espérance de vie, avec un risque accru de mortalité tant chez les adultes que chez les enfants1,2,3,4,5.

Malgré de nombreuses années de progrès, près de 10 % de la population mondiale vivaient avec moins de 1,90 USD par jour (extrême pauvreté) en 2018, et plus de 40 % vivaient avec moins de 5,50 USD par jour20 (seuil de pauvreté à revenu intermédiaire supérieur). La pandémie de COVID-19 a considérablement aggravé ces chiffres - on estime que 97 millions de personnes supplémentaires vivaient dans l'extrême pauvreté en 2020 (une augmentation de 12 %) et des augmentations supplémentaires ont été observées dans les pays à faible revenu en 202121. Ces effets durables liés à la pandémie font de l'évaluation et de la mise en œuvre de stratégies fondées sur des données probantes pour lutter contre la pauvreté et améliorer la santé une priorité encore plus urgente.

Au cours des deux dernières décennies, plus de 100 pays à revenu faible ou intermédiaire (PRITI) ont introduit des programmes de transferts monétaires dans le cadre de leurs stratégies de réduction de la pauvreté et de protection sociale6. Les programmes de transferts monétaires sont définis comme ceux qui fournissent des transferts monétaires non contributifs aux individus ou aux ménages. Ils comprennent les transferts inconditionnels (plus courants en Afrique subsaharienne), les transferts conditionnels (plus courants en Amérique latine), les pensions publiques et les subventions aux entreprises (argent fourni pour soutenir les activités génératrices de revenus).

Les programmes de transferts monétaires sont devenus encore plus courants pendant la pandémie de COVID-19. Un rapport de la Banque mondiale de février 2022 a identifié 962 programmes de transferts monétaires dans 203 pays, dont 672 ont été introduits pendant la pandémie7. En effet, on estime que des transferts monétaires ont été distribués à 1,36 milliard de personnes, soit 17 % de la population mondiale, pendant la période pandémique22.

Les programmes de transferts monétaires à grande échelle gérés par le gouvernement ont réussi à réduire la pauvreté et à améliorer l'autonomie économique, la fréquentation scolaire, la nutrition des enfants, l'autonomisation des femmes et l'utilisation des services de santé parmi les bénéficiaires23,24. Quelques études ont également documenté des effets à l'échelle de la population, tels qu'une activité économique accrue dans les communautés où résident les bénéficiaires25 et, dans le cas de maladies infectieuses telles que le VIH, une réduction des nouvelles infections suite à l'introduction de programmes de transferts monétaires26. Les améliorations observées avec les transferts monétaires pourraient être dues à la suppression des barrières économiques et psychologiques de la pauvreté résultant de la réception de transferts monétaires, ainsi que des effets d'entraînement sur les non-bénéficiaires27,28,29,30,31,32.

Malgré le grand nombre de publications sur les effets des programmes de transferts monétaires sur divers résultats, il existe peu de preuves de l'effet de ces programmes sur les taux de mortalité globaux au niveau de la population, en particulier en dehors de quelques programmes de transferts monétaires conditionnels en Amérique latine. Plusieurs analyses au niveau municipal ont montré une baisse de la mortalité infantile associée au programme Bolsa Familia au Brésil8,9,10. Une analyse au niveau individuel a révélé une diminution de 17 % des risques de mortalité chez les enfants âgés de moins de 5 ans qui bénéficiaient de la Bolsa Familia, avec des associations plus fortes pour les enfants des communautés les plus pauvres11. D'autres analyses au niveau municipal d'un seul pays ont suggéré des réductions de la mortalité infantile associées aux programmes de transferts monétaires conditionnels au Mexique, en Équateur et en Inde33,34,35.

Il existe encore moins d'études sur les relations entre les programmes de transferts monétaires et les taux de mortalité des adultes. Les évaluations du programme mexicain de transferts monétaires conditionnels Oportunidades ont révélé une baisse de 11 % de la mortalité maternelle et une baisse de 4 % de la mortalité globale dans les régions où le programme avait été introduit progressivement12,13. Une étude municipale de la Bolsa Familia a également révélé une réduction de 10 à 20 % de la mortalité maternelle14. Dans une analyse de 42 pays, nous avons constaté que les programmes de transferts monétaires étaient associés à des réductions à l'échelle de la population des décès liés au sida qui augmentaient au fil du temps26. Notamment, cependant, la plupart des évaluations randomisées et non randomisées des transferts monétaires ont manqué de tailles d'échantillon ou de durées d'étude adéquates pour détecter les différences de mortalité adulte ou infantile. La conception de la plupart des évaluations spécifiques à un pays est généralement également axée sur l'estimation des effets du programme sur les bénéficiaires plutôt que sur l'ensemble de la population. Contrairement aux évaluations multinationales à grande échelle des principaux programmes d'aide à la santé tels que le Plan d'urgence du président américain pour la lutte contre le sida36,37 (PEPFAR), aucune étude multinationale de ce type n'évalue l'efficacité des programmes de transferts monétaires pour réduire les taux de mortalité des adultes et des enfants au niveau de la population.

Compte tenu de la popularité croissante des programmes de transferts monétaires, l'évaluation de leurs effets globaux sur les taux de mortalité adulte et infantile reste une lacune importante et pertinente pour les politiques dans la littérature. Pour combler cet écart, nous avons utilisé des données longitudinales multinationales générées à partir des histoires de fratrie et de naissance recueillies dans le cadre d'enquêtes nationales auprès des ménages pour évaluer les effets des programmes de transferts monétaires sur la mortalité adulte et infantile chez plus de sept millions de personnes de 2000 à 2019. l'absence de programmes de transferts monétaires, les tendances des résultats seraient similaires dans les pays d'intervention et de comparaison). Notre principale constatation était que ces programmes étaient associés à des réductions significatives de la mortalité chez les femmes et les enfants de moins de 5 ans, indiquant le rôle important que ces initiatives de lutte contre la pauvreté ont joué dans la promotion de la santé de la population au cours des 20 dernières années.

Il y avait 37 PRITI inclus dans notre analyse (voir Méthodes, « Données sur la mortalité » et « Données sur les programmes de transferts monétaires » pour les critères de sélection et le tableau supplémentaire 1 pour les pays exclus) : 29 en Afrique subsaharienne, 3 en Amérique latine et dans les Caraïbes, 4 dans la région Asie-Pacifique et 1 en Afrique du Nord (Fig. 1). Seize pays ont introduit des programmes de transferts monétaires à grande échelle au cours de la période d'étude et disposaient de données sur la mortalité au cours de leurs périodes de transferts monétaires respectives (voir Méthodes, « Données du programme de transferts monétaires » et « Analyse statistique » pour savoir comment nous avons identifié les programmes et défini l'exposition au programme de transferts monétaires, et Données étendues Fig. 1 pour le diagramme de flux d'inclusion des pays).

La période d'étude (2000-2019) est le long de l'axe des x, les pays inclus (n = 37) sont répertoriés sur l'axe des y, les points rouges représentent les enquêtes démographiques et de santé nationales (n = 84), les lignes rouges représentent les années correspondantes avec les données de mortalité incluses générées à partir des histoires de fratrie et de naissance, les points bleus représentent la première année complète du ou des programmes de transferts monétaires couvrant plus de 5 % de la population pauvre (n = 20 au total ; n = 16 avec des données de mortalité pendant la période de transfert monétaire), et le bleu les lignes représentent la période de transfert monétaire. EDS, enquête démographique et de santé ; RDC, République Démocratique du Congo.

Au sein de ces 16 « pays d'intervention », il y avait 29 programmes de transferts monétaires au total, dont 14 (48 %) étaient inconditionnels (les tableaux supplémentaires 2 et 3 présentent des détails spécifiques au programme). Les pays d'intervention avaient une couverture médiane de la population pauvre la plus récente de 27 % (intervalle interquartile 16-100 %), avec un montant de transfert maximal médian le plus récent par bénéficiaire équivalant à 10 % du produit intérieur brut (PIB) par habitant (intervalle interquartile 6,25-13,25 %). Six pays avaient une couverture élevée (au-dessus de la médiane) avec des montants de transfert maximaux élevés (au-dessus de la médiane), deux avaient une couverture élevée avec des montants de transfert maximaux faibles, deux avaient une couverture faible avec des montants de transfert maximaux élevés et six avaient une couverture faible avec des montants de transfert maximaux faibles.

Il y avait 4 325 484 personnes incluses dans l'ensemble de données pour adultes, avec un total de 30 244 277 années-personnes (6 057 387 (20 %) pendant les années d'intervention) et 126 714 décès (42 pour 10 000 années-personnes) (tableau supplémentaire 4 ; voir Méthodes, « Données sur la mortalité » pour plus de détails sur la génération des ensembles de données sur la mortalité). Il y avait 2 867 940 personnes incluses dans l'ensemble de données sur les enfants, avec un total de 16 400 545 années-personnes (2 943 910 (18 %) pendant les années d'intervention) et 162 488 décès (99 pour 10 000 années-personnes) (tableau supplémentaire 5). Pour les deux ensembles de données, les années-personnes de comparaison avaient un PIB par habitant plus faible, des centiles inférieurs pour les indicateurs de gouvernance dans le monde de la Banque mondiale et une plus grande proportion d'années-personnes provenant d'Afrique subsaharienne (tableaux de données étendus 1 et 2).

Dans nos principales analyses de différences dans les différences, les programmes de transferts monétaires étaient associés à des réductions de la mortalité chez les femmes (femmes adultes âgées d'au moins 18 ans) (rapport de risque ajusté (ARR) 0,80, intervalle de confiance à 95 % 0,67-0,95) et les enfants âgés de moins de 5 ans (ARR 0,92, intervalle de confiance à 95 % 0,85-0,99) (Fig. 2 et tableaux supplémentaires 6-10 ; voir Méthodes, 'Analyse statistique' pour plus de détails sur les modèles). Ces réductions se situent à l'extrémité supérieure de la fourchette d'estimations tirées d'études nationales portant sur des programmes spécifiques de transferts monétaires8,9,10,11,12,13,14,33,34,35. Il n'y avait aucune association entre les programmes de transferts monétaires et la mortalité chez les hommes (adultes de sexe masculin âgés d'au moins 18 ans) (ARR 0,87, intervalle de confiance à 95 % 0,75-1,00), les enfants âgés de 5 à 9 ans (ARR 0,96, intervalle de confiance à 95 % 0,86-1,08) ou les enfants âgés de 10 à 17 ans (ARR 0,93, intervalle de confiance à 95 % 0,78-1,10).

Graphique en forêt montrant les associations globales entièrement ajustées entre les programmes de transferts monétaires et la mortalité chez les femmes (n = 14 994 934 années-personnes), les hommes (n = 15 249 343 années-personnes) et les enfants âgés de moins de 5 ans (n ​​= 6 757 284 années-personnes), de 5 à 9 ans (n ​​= 4 818 370 années-personnes) et de 10 à 17 ans (n ​​= 4,8 24 891 années-personnes). Les estimations des effets sont des ARR et les barres d'erreur représentent des intervalles de confiance à 95 %. Les estimations ont été générées à l'aide de modèles de Poisson modifiés multivariables avec des effets fixes par pays et par année, des covariables au niveau des pays (PIB par habitant, financement PEPFAR budgétisé et trois indicateurs de gouvernance mondiale : contrôle de la corruption, stabilité politique et absence de violence, et voix et responsabilité) et des covariables au niveau individuel (âge et milieu rural ou urbain dans tous les modèles ; sexe, âge de la mère et ordre de naissance dans les analyses). Nous avons utilisé des erreurs types robustes regroupées au niveau des pays. IC, intervalle de confiance.

Nous avons ensuite évalué les schémas temporels des relations entre les programmes de transferts monétaires et la mortalité en créant une série d'indicateurs binaires pour chaque année avant et après le début de chaque période de transfert monétaire. Conformément à nos analyses primaires, des modèles entièrement ajustés ont montré que des réductions significatives de la mortalité chez les femmes adultes et les enfants âgés de moins de 5 ans se produisaient dans les 2 ans suivant l'introduction du programme (Fig. 3), avec des réductions encore plus importantes détectées au fil du temps chez les femmes. Les analyses temporelles ont également suggéré des réductions de la mortalité chez les hommes au fil du temps (Fig. 3). Il n'y avait aucune preuve d'associations entre les programmes de transferts monétaires et la mortalité au fil du temps chez les enfants âgés de 5 à 9 ans ou de 10 à 17 ans (données étendues, Fig. 2).

Graphiques temporels montrant les associations entre les programmes de transferts monétaires et la mortalité en fonction de l'année de la période de transfert monétaire. Les estimations d'effet sont des ARR et les barres d'erreur montrent des intervalles de confiance à 95 %. Les estimations ont été générées à l'aide de modèles de Poisson modifiés multivariables avec des effets fixes par pays et par année, des covariables au niveau des pays (PIB par habitant, financement PEPFAR budgétisé et trois indicateurs de gouvernance mondiale : contrôle de la corruption, stabilité politique et absence de violence, voix et responsabilité), et des covariables au niveau individuel (âge et milieu rural ou urbain dans tous les modèles ; sexe, âge de la mère et rang de naissance dans les analyses). Nous avons utilisé des erreurs types robustes regroupées au niveau des pays. En haut, estimations pour les femmes (n = 14 994 934 années-personnes). Milieu, estimations pour les hommes (n = 15 249 343 années-personnes). En bas, estimations pour les enfants de moins de 5 ans (n ​​= 6 757 284 années-personnes).

Nous avons également utilisé ces diagrammes temporels pour montrer qu'il n'y avait pas de pré-tendances différentielles dans les années précédant l'introduction des programmes de transferts monétaires (Fig. 3 et Extended Data Fig. 2). L'hypothèse des tendances parallèles a été étayée par des modèles de régression montrant que les tendances des taux de mortalité étaient similaires entre les pays d'intervention et de comparaison avant l'introduction des transferts monétaires (voir Méthodes, « Analyse statistique » pour plus de détails sur ces modèles, et le tableau supplémentaire 11).

Nous avons ensuite exploré l'hétérogénéité des effets des programmes de transferts monétaires sur la mortalité par le biais d'analyses de sous-groupes basées sur les caractéristiques individuelles, les caractéristiques de conception des programmes de transferts monétaires et les caractéristiques des pays (les tableaux 1 et 2 montrent les sous-groupes pour les femmes ; les hommes et les enfants sont présentés dans les données étendues des figures 3 à 6). Bien que ces analyses de sous-groupes doivent être considérées comme exploratoires dans le cadre de comparaisons multiples, il y a eu plusieurs résultats notables.

Il y a eu une réduction significative de la mortalité chez les hommes âgés de 18 à 40 ans (ARR 0,86, intervalle de confiance à 95 % 0,77–0,96) (données étendues Fig. 2), avec une réduction possible de la mortalité chez certains hommes également étayée par les résultats de nos analyses temporelles. Chez les femmes, il y a eu des réductions des décès liés à la grossesse (ARR 0,74, intervalle de confiance à 95 % 0,61-0,91) et des décès non liés à la grossesse (ARR 0,81, intervalle de confiance à 95 % 0,68-0,94).

Il n'y avait aucune différence apparente entre les effets des transferts inconditionnels et conditionnels sur la mortalité. Au minimum, cela rassure sur le fait que les avantages en termes de mortalité des transferts monétaires ne se limitaient pas aux transferts conditionnels, qui ont fait l'objet des quelques études nationales qui ont évalué les effets des transferts monétaires sur la mortalité8,9,10,11,12,13,14,33,34,35. Les programmes de transferts monétaires conditionnels encouragent généralement les comportements liés à la nutrition, à l'éducation ou à l'utilisation des services de santé (généralement axés sur les enfants), tandis que les programmes de transferts monétaires inconditionnels ont tendance à être des approches plus directes de lutte contre la pauvreté, ont moins de coûts administratifs et sont plus largement utilisés en Afrique subsaharienne.

Nous avons également constaté que les programmes avec une couverture plus élevée et des montants de transferts monétaires plus importants étaient associés aux réductions les plus importantes de la mortalité, ces types de programmes étant associés à des réductions significatives chez les femmes (ARR 0,70, intervalle de confiance à 95 % 0,62-0,79), les hommes (ARR 0,77, intervalle de confiance à 95 % 0,71-0,84), les enfants âgés de moins de 5 ans (ARR 0,86, intervalle de confiance à 95 % 0,81-0,93 ) et les enfants âgés de 10 à 17 ans (ARR 0,80, intervalle de confiance à 95 % 0,65-0,97), mais pas pour les enfants âgés de 5 à 9 ans (ARR 0,94, intervalle de confiance à 95 % 0,83-1,07). Cette constatation confirme en outre une relation causale entre les programmes de transferts monétaires et les risques de décès. Cela indique également que les programmes avec une couverture ou des montants de transfert inférieurs peuvent être moins efficaces ou inefficaces pour réduire les taux de mortalité au niveau de la population, bien que les intervalles de confiance dans ces groupes à couverture et à montant inférieurs soient généralement trop larges pour tirer des conclusions définitives.

Les pays ayant des cotes de qualité réglementaire plus élevées dans les Indicateurs mondiaux de gouvernance ont généralement montré des réductions plus importantes de la mortalité, avec des réductions significatives observées chez les femmes (ARR 0,71, intervalle de confiance à 95 % 0,63-0,80), les hommes (ARR 0,80, intervalle de confiance à 95 % 0,73-0,88) et les enfants âgés de moins de 5 ans (ARR 0,89, intervalle de confiance à 95 % 0,83-0,94). Les résultats liés aux notes de voix et de responsabilité étaient moins intuitifs, avec des réductions significatives de la mortalité observées dans les pays ayant des notes plus faibles chez les femmes (ARR 0,74, intervalle de confiance à 95 % 0,66-0,85), les hommes (ARR 0,81, intervalle de confiance à 95 % 0,73-0,90) et les enfants âgés de moins de 5 ans (ARR 0,89, intervalle de confiance à 95 % 0,83-0,95), mais pas dans les pays avec des notes plus élevées. cotes. Les analyses de sous-groupes basées sur ces indicateurs n'ont donc pas une signification globale claire et doivent être interprétées avec prudence.

Nous avons également constaté des tailles d'effet plus importantes dans les pays où les dépenses de santé par habitant sont plus faibles et dans ceux dont l'espérance de vie est plus faible (une constatation qui a été notée ailleurs10), ce qui indique que les personnes vivant dans des pays avec peu d'infrastructures de santé ou des problèmes de santé publique importants peuvent particulièrement bénéficier des programmes de transferts monétaires.

La stratification par région a montré une association plus forte entre les transferts monétaires et la mortalité chez les femmes adultes en Afrique subsaharienne (ARR 0,77, intervalle de confiance à 95 % 0,62-0,95) par rapport à l'extérieur de l'Afrique subsaharienne (ARR 0,93, intervalle de confiance à 95 % 0,79-1,11).

Malgré les hétérogénéités notées ci-dessus, les estimations spécifiques aux pays pour les 16 pays d'intervention individuels étaient largement similaires à nos analyses primaires, indiquant les avantages des programmes de transferts monétaires dans des contextes très divers (données étendues Fig. 7). Il y avait quelques exceptions notables : la République dominicaine (ARR 1,20, intervalle de confiance à 95 % 0,85-1,68), l'Indonésie (ARR 1,04, intervalle de confiance à 95 % 0,82-1,34) et le Lesotho (ARR 1,25, intervalle de confiance à 95 % 1,11-1,41). La République dominicaine n'avait qu'un an de données sur la mortalité disponibles après l'intervention, et le Lesotho était le seul pays d'intervention de notre ensemble de données qui avait une période de transfert monétaire au cours de laquelle seuls les adultes âgés étaient ciblés par les programmes de transfert monétaire. Les estimations spécifiques à un pays peuvent également être plus vulnérables à un important facteur de confusion spécifique à ce pays, tel qu'un choc positif ou négatif ou des changements de politique autres que le programme de transferts monétaires se produisant approximativement en même temps que son introduction. Nous mettons donc en garde contre le fait d'accorder trop de poids aux estimations d'un seul pays.

Nos résultats étaient généralement robustes à une variété d'analyses de sensibilité supplémentaires (détaillées dans Méthodes, « Analyse statistique »). Les modèles de régression logistique entièrement ajustés (plutôt que les modèles de Poisson modifiés) ont donné des résultats identiques pour tous les résultats à deux décimales près. Les modèles linéaires entièrement ajustés étaient cohérents avec ceux de nos analyses primaires, sauf qu'il y avait des associations globales entre les programmes de transferts monétaires et la mortalité chez les hommes, et il n'y avait plus d'associations chez les enfants âgés de moins de 5 ans (tableau supplémentaire 12). Les progrès récents dans les analyses de différence dans les différences avec variation du moment de l'intervention ont montré que les estimations peuvent être biaisées, en particulier s'il existe une hétérogénéité dans les effets de l'intervention au fil du temps38,39,40. L'utilisation d'un autre estimateur linéaire entièrement ajusté qui n'est pas vulnérable à ce biais a montré des résultats très similaires aux modèles linéaires standard entièrement ajustés, ce qui rassure que le biais résultant d'effets d'intervention hétérogènes au fil du temps est minime41 (tableau supplémentaire 13). Ce biais a également tendance à être influencé par les années-pays ultérieures au cours de la période d'intervention, et l'exclusion des années d'intervention après la cinquième année n'a pas considérablement influencé nos estimations d'effets - bien que, comme avec certaines autres approches de modélisation, il y ait maintenant des associations globales entre les programmes de transferts monétaires et la mortalité chez les hommes, et il n'y avait plus d'associations chez les enfants âgés de moins de cinq ans (tableau supplémentaire 14). La répétition de l'analyse des femmes adultes à l'exclusion des pays individuels n'a pas révélé d'éventuels pays aberrants (tableau supplémentaire 15). L'ajout du quintile de richesse et du niveau de scolarité du répondant à l'enquête à nos modèles principaux a entraîné des modifications minimes de nos estimations (tableau supplémentaire 16).

Bien que notre approche analytique ait déjà été utilisée pour évaluer la relation entre les programmes d'aide à la santé et la mortalité36,37, à notre connaissance, il s'agit de la première étude à l'utiliser pour examiner les effets des programmes gouvernementaux de lutte contre la pauvreté sur les taux de mortalité au niveau de la population. Nos résultats étaient cohérents avec les études précédentes sur un seul pays portant principalement sur les programmes de transferts monétaires conditionnels en Amérique latine8,9,10,11,12,13,14,33,34,35, bien que nous nous concentrions notamment sur de nombreux PRITI en dehors de l'Amérique latine qui ont une pauvreté et une mortalité sous-jacentes plus élevées. Nous étudions également les effets sur l'ensemble des populations plutôt que sur les seuls bénéficiaires. Les résultats sont également cohérents avec notre précédente étude multi-pays montrant des associations entre les programmes de transferts monétaires et la réduction des décès liés au sida dans un sous-ensemble de pays connaissant des épidémies généralisées de VIH26.

Les réductions de mortalité les plus importantes et les plus convaincantes concernaient les femmes. Cela vient s'ajouter aux preuves précédentes selon lesquelles les transferts monétaires peuvent bénéficier de manière disproportionnée aux femmes ou être plus efficaces lorsque les femmes sont les principales bénéficiaires23,42,43,44,45. En conséquence, de nombreux programmes monétaires que nous avons identifiés ciblaient directement les femmes ou étaient conçus de manière à favoriser les femmes (par exemple, l'éligibilité basée sur l'âge minimum aura tendance à profiter aux femmes, qui vivent plus longtemps). Une grande partie des réductions de la mortalité par sexe étaient dues à une forte diminution des décès liés à la grossesse, définis comme les décès pendant la grossesse ou dans les deux mois suivant l'interruption de grossesse. Cela peut être lié en partie à une meilleure participation aux soins prénatals et à une assistance qualifiée à l'accouchement46. Conjugué à la réduction de la mortalité observée chez les jeunes enfants, cela suggère que la réduction de la pauvreté peut avoir eu des effets particulièrement importants sur les jeunes familles. En effet, un certain nombre de programmes de transferts monétaires très médiatisés dirigés par le gouvernement se sont concentrés sur les femmes enceintes et les jeunes enfants, avec ou sans conditions pour des comportements tels que l'accouchement en établissement47.

Nous n'avons pas été en mesure de différencier si les personnes étaient bénéficiaires d'un programme de transferts monétaires donné car cela n'était généralement pas évoqué dans les questionnaires d'enquête, et nous avons donc évalué les changements de mortalité pour des populations entières. Bien que cela puisse sous-estimer les effets des transferts monétaires sur les bénéficiaires directs, notre approche a l'avantage de saisir les effets d'entraînement parmi les non-bénéficiaires. Par exemple, les transferts monétaires sont souvent regroupés au sein des ménages, des familles et même des communautés48,49. Les programmes de transferts monétaires à grande échelle peuvent également affecter favorablement les économies locales et régionales25. Cela peut en partie expliquer pourquoi nous avons constaté des réductions de la mortalité à l'échelle de la population malgré de nombreux programmes inclus ciblant des groupes spécifiques (tels que les personnes âgées ou les familles pauvres).

Cette étude a plusieurs limites. Étant donné que les enquêtes se concentrent sur les femmes en âge de procréer, les adultes de plus de 60 ans ne représentaient que 1 % de notre ensemble de données sur les adultes. Nos résultats peuvent donc ne pas s'appliquer à ces groupes d'âge plus âgés. De plus, nous n'avons pas été en mesure d'inclure plusieurs pays peuplés dotés de programmes de transferts monétaires importants, tels que le Mexique, le Brésil et l'Inde.

Bien que nous ayons pu évaluer l'hétérogénéité de certains facteurs individuels, programmes et pays, la principale contribution de cette étude reste l'évaluation globale des effets des programmes de transferts monétaires dans de nombreux pays, et les analyses d'hétérogénéité doivent être considérées comme exploratoires. En outre, il y avait d'autres facteurs importants que nous n'avons pas été en mesure d'évaluer et qui peuvent influencer l'efficacité des programmes de transferts monétaires. Par exemple, notre étude n'aborde pas la possibilité que la qualité de la mise en œuvre (portée du programme, procédures d'inscription et « fuite » de fonds due à la corruption, entre autres) influence le succès ou l'échec des programmes individuels. En Inde, les difficultés de mise en œuvre ont été citées comme une des principales raisons de l'échec de certains programmes de lutte contre la pauvreté dans le passé et les progrès récents dans la capacité à effectuer des paiements sécurisés ont conduit à des améliorations dans la mise en œuvre50. L'effet de ces facteurs (et d'autres caractéristiques granulaires non liées) est mieux évalué par des évaluations plus détaillées et spécifiques au programme, en particulier compte tenu du manque de données de mise en œuvre comparables dans de nombreux pays. En effet, un défi important auquel sont confrontés de nombreux pays est de déterminer comment améliorer la conception des programmes de transferts monétaires51,52, y compris par le biais de couvertures et de montants de transfert différents. Par exemple, des données expérimentales récentes appuient l'utilité d'interventions d'accompagnement en capital, éducatives et psychosociales51. Nous n'avons pas fait d'estimations de coûts, nous ne savons donc pas, à partir de notre seule étude, si les avantages par rapport aux coûts de ces programmes dépassent ceux des programmes alternatifs.

Enfin, bien que nous ayons tenté de contrôler la confusion par l'inclusion d'effets fixes et d'autres covariables variant dans le temps, comme dans toute étude observationnelle, la possibilité d'une confusion résiduelle demeure. Les avancées récentes dans l'approche des différences dans les différences ont mis en évidence des cas où les résultats peuvent être biaisés, mais notre utilisation d'approches alternatives qui ne sont pas vulnérables à ces biais a donné des résultats similaires dans notre étude38,39,41.

En conclusion, nous avons constaté que les programmes de transferts monétaires étaient associés à des réductions importantes du risque de décès chez les femmes adultes et les jeunes enfants dans de nombreux PRITI. Nos résultats soutiennent l'utilisation de tels programmes de lutte contre la pauvreté, que de nombreux pays ont introduits ou étendus pendant la pandémie de COVID-19, pour améliorer la santé de la population et réduire la mortalité.

Nous avons effectué des analyses de l'évolution de la mortalité adulte et infantile associée à la mise en œuvre de programmes de transferts monétaires entre 2000 et 2019, une période d'étude au cours de laquelle de nombreux pays ont introduit des programmes de transferts monétaires.

Pour estimer la mortalité, nous avons généré deux ensembles de données longitudinales au niveau individuel - un pour les adultes âgés de ≥ 18 ans et un pour les enfants âgés de moins de 18 ans - à l'aide d'enquêtes démographiques et de santé (EDS)36,37,53. Les EDS sont menées dans de nombreux PRITI environ tous les cinq ans. Ils utilisent un plan d'échantillonnage en grappes à deux degrés pour produire des estimations nationales et infranationales pour une variété d'indicateurs représentatifs de leurs populations cibles54. La première étape implique une sélection systématique des zones de dénombrement tirées des fichiers de recensement avec une probabilité proportionnelle à la taille de la population, et la deuxième étape implique un échantillonnage aléatoire des ménages de chaque zone de dénombrement. Les répondants primaires étaient tous des membres féminins du ménage en âge de procréer (15 à 49 ans). Les procédures et les questionnaires pour l'EDS ont été examinés et approuvés par le Comité d'examen institutionnel de l'ICF. Toutes les données analysées ont été anonymisées. Conformément aux procédures standard d'analyse des données secondaires, le comité d'examen institutionnel de l'Université de Pennsylvanie a renoncé à l'examen éthique.

Nous avons utilisé des enquêtes qui comprenaient un module de mortalité maternelle pour créer l'ensemble de données sur les adultes. Ce module recueille des informations auprès de tous les répondants primaires sur chaque frère ou sœur né de sa mère biologique – sexe, statut vital actuel, année du décès en cas de décès, âge actuel (ou âge au décès) et, pour les frères et sœurs, si le décès était lié à la grossesse (décès pendant la grossesse ou dans les deux mois suivant l'interruption de la grossesse, quelle qu'en soit la cause). Comme les données disponibles sur les autres causes de décès sont limitées, hétérogènes et incohérentes, nous nous concentrons sur la mortalité toutes causes confondues. En utilisant la méthodologie précédemment établie36,37,53, nous avons d'abord restructuré l'ensemble de données de sorte qu'il y ait une observation par frère, puis de nouveau de sorte que chaque observation corresponde à une année-personne d'un frère. Chaque observation comprenait une variable binaire indiquant l'état de survie du frère ou de la sœur au cours de cette année-personne. Nous avons exclu les observations des années incomplètes (c'est-à-dire l'année de l'enquête). Pour minimiser le biais de rappel, nous avons exclu les observations antérieures à dix ans avant l'enquête. Nous avons exclu les années-personnes au cours desquelles un frère ou une sœur était âgé de moins de 18 ans aux fins de cet ensemble de données sur les adultes. Il convient de noter que, comme les principaux répondants de l'EDS étaient âgés de 15 à 49 ans, les personnes âgées étaient sous-représentées.

Nous avons créé un ensemble de données sur les enfants à partir du même ensemble d'enquêtes à l'aide du module d'historique des naissances, qui demandait aux répondantes des informations sur toutes les naissances - sexe, date de naissance, statut de survie et date de décès. Comme ci-dessus, nous avons construit un ensemble de données longitudinales avec des observations au niveau de l'année-personne, incluant une variable indicatrice de survie et excluant les années incomplètes et les observations antérieures à dix ans avant l'enquête. Nous avons exclu les années-personnes pendant lesquelles un enfant était âgé de plus de 17 ans.

Nous avons extrait des données supplémentaires sur le répondant principal (frère ou sœur dans l'ensemble de données sur les adultes, mère dans l'ensemble de données sur les enfants) : âge, milieu rural ou urbain, quintile de richesse et niveau de scolarité (catégorisé comme aucun, primaire, secondaire ou supérieur au secondaire). Les répondants ont été classés en quintiles de richesse à l'aide de l'indice de richesse DHS, une mesure composite du niveau de vie cumulé des ménages générée à l'aide d'une analyse en composantes principales basée sur la propriété de certains actifs, les matériaux utilisés pour la construction de logements et les types d'accès à l'eau et d'installations d'assainissement55.

Nous avons identifié tous les principaux programmes de transferts monétaires dirigés par le gouvernement dans les pays inclus en utilisant des méthodes précédemment établies26. Nous avons recherché manuellement une variété de sources pour identifier les programmes ainsi que les années au cours desquelles ils ont été mis en œuvre, la population ciblée par les programmes (par exemple, les personnes âgées, les familles avec de jeunes enfants), si les programmes avaient des conditionnalités comportementales, les montants des transferts monétaires annuels et le nombre de bénéficiaires le plus récemment disponible56,57,58,59,60. Les sources de données comprenaient des bases de données sur la protection sociale de la Banque mondiale, des Nations Unies et d'organisations non gouvernementales, ainsi que des documents primaires et des rapports de programmes individuels. Nous avons exclu les pays ayant des programmes de transferts monétaires préexistants au début de la période d'étude.

Nous avons calculé la couverture de la population pauvre pour chaque programme comme l'estimation la plus récente du nombre de bénéficiaires du programme divisé par le nombre d'individus dans un pays dont le revenu est inférieur au seuil de pauvreté international de 1,90 USD par jour (parité de pouvoir d'achat de 2011). Pour ce faire, nous avons divisé l'estimation la plus récente du nombre total de ménages bénéficiaires par la taille de la population pauvre. Si les estimations du nombre total de bénéficiaires n'étaient pas disponibles, nous avons multiplié les bénéficiaires directs par la taille moyenne des ménages pour estimer le nombre total de bénéficiaires61. En général, le nombre de bénéficiaires n'a été disponible que pendant un nombre limité d'années. La taille des populations pauvres a été calculée en multipliant les pourcentages des populations ayant un revenu inférieur au seuil de pauvreté international (c'est-à-dire le nombre de pauvres) avant la mise en œuvre du programme par la population en milieu d'année à partir de l'année de l'estimation du nombre total de bénéficiaires62. Nous avons utilisé le taux de pauvreté avant la mise en œuvre du programme car les estimations du taux de pauvreté après la mise en œuvre du programme peuvent être diminuées par les programmes eux-mêmes. Par exemple, si un programme de transferts monétaires a commencé en 2012, nous avons divisé l'estimation la plus récente des bénéficiaires (numérateur) par le nombre de pauvres en 2012 (dénominateur) pour calculer la couverture de la population pauvre.

Nous avons également calculé les montants de transfert maximaux en pourcentage du PIB par habitant au cours de l'année la plus récente où les montants de transfert maximaux ont été déclarés.

Nous avons obtenu des covariables supplémentaires variant dans le temps pour chaque pays et chaque année qui sont connues ou susceptibles d'être associées à des changements dans les programmes de transferts monétaires et la mortalité : PIB par habitant62, dépenses totales de santé par habitant62, espérance de vie à la naissance62, financement PEPFAR budgétisé63 et six indicateurs de gouvernance mondiale de la Banque mondiale qui sont des indicateurs composites basés sur 30 sources de données : voix et responsabilité, stabilité politique et absence de violence, efficacité du gouvernement, qualité de la réglementation, état de droit et contrôle de la corruption62.

Nous avons utilisé une approche de différence dans les différences, une technique quasi-expérimentale qui peut être utilisée pour estimer les effets de causalité à partir de données d'observation en comparant les différences de résultats entre les groupes d'intervention et de comparaison pendant les périodes de pré-intervention et de post-intervention, sous l'hypothèse de tendances parallèles (c'est-à-dire qu'en l'absence de programmes de transferts monétaires, les tendances des résultats seraient similaires dans les pays d'intervention et de comparaison). Pour ce faire, nous avons estimé des modèles de régression de Poisson modifiés multivariables, l'unité d'observation étant l'année-personne et une variable de résultat binaire indiquant si un individu est décédé au cours d'une année donnée64.

Notre principale variable explicative était une variable binaire fixée à 1 si un programme de transferts monétaires (ou une combinaison de programmes) avec une couverture totale de la population pauvre supérieure à 5 % était actif dans le pays du répondant au cours de cette année. Nous n'avons pas pu considérer la couverture comme une exposition continue et variable dans le temps car les données sur les bénéficiaires n'étaient disponibles que pendant un nombre limité d'années pour la plupart des programmes. Nous avons choisi 5 % sur la base de nos analyses précédentes montrant que ce seuil était associé à des améliorations des résultats liés au VIH26, mais nous avons effectué des analyses de sous-groupes (décrites ci-dessous) pour explorer l'association avec différents niveaux de couverture. Nous avons exclu les pays d'intervention qui manquaient d'au moins deux ans de données sur la mortalité avant la période de transfert monétaire.

Pour optimiser notre comparaison pays-années, nous avons exclu de notre analyse les pays-années au cours desquelles des programmes de transferts monétaires (ou une combinaison de programmes) ont été mis en œuvre avec une couverture comprise entre 2 % et 5 %. Les années-pays de comparaison ont donc été définies comme celles pendant lesquelles il n'y avait pas de programmes de transferts monétaires actifs, ou pendant lesquels les programmes de transferts monétaires (ou une combinaison de programmes) avaient une couverture inférieure à 2 %.

Notre mesure de l'effet de l'intérêt était le rapport de risque indiquant l'association entre l'exposition au programme de transferts monétaires et la mortalité. En plus des estimations globales, nous avons également évalué la relation temporelle entre les programmes de transferts monétaires et la mortalité en créant une série d'indicateurs binaires pour chaque année avant et après le début de la période de transfert monétaire.

Nous avons inclus dans les modèles des covariables nationales et individuelles qui étaient susceptibles de confondre les relations entre les programmes de transferts monétaires et la mortalité. Pour les covariables au niveau des pays, nous avons inclus le PIB par habitant, le financement du PEPFAR budgétisé et trois indicateurs de gouvernance mondiale : contrôle de la corruption, stabilité politique et absence de violence, voix et responsabilité. Les trois autres indicateurs de gouvernance mondiale ont été exclus des modèles car ils affichaient une multicolinéarité substantielle avec les autres covariables, comme en témoignent les facteurs d'inflation de la variance >5. Nous avons également envisagé d'inclure les dépenses de santé par habitant, mais cette variable n'était pas disponible pour toutes les années et son ajout aux modèles a eu un impact minimal sur les estimations des effets.

Pour les covariables au niveau individuel, nous avons inclus l'âge et le milieu rural ou urbain dans toutes les analyses. Dans les analyses des enfants, nous avons également inclus le sexe, l'âge de la mère et le rang de naissance. Nous n'avons pas inclus d'autres variables au niveau individuel susceptibles d'être affectées par la réception de transferts monétaires et/ou des relations potentiellement médiates entre les programmes de transferts monétaires et la mortalité (par exemple, quintile de richesse, niveau de scolarité).

Nous avons inclus des effets fixes par pays pour contrôler les différences invariantes dans le temps entre les pays, et des effets fixes par année pour contrôler les tendances séculaires de la mortalité. Nous avons utilisé des erreurs types robustes regroupées au niveau des pays pour assouplir l'hypothèse de termes d'erreur distribués de manière indépendante et identique65,66.

Nous avons stratifié l'analyse de la mortalité adulte par sexe en raison des effets sexospécifiques précédemment identifiés des transferts monétaires26,43,44,56, et l'analyse de la mortalité infantile par âge (<5 ans, 5–9 ans, 10–17 ans) en raison des taux de mortalité très variables selon l'âge de l'enfant67.

Nous avons exploré l'hétérogénéité de l'effet des programmes de transferts monétaires à l'aide d'analyses de sous-groupes basées sur le bénéficiaire, la conception du programme de transferts monétaires et les facteurs nationaux. Pour le bénéficiaire, nous avons pris en compte le quintile de richesse (du frère ou de la sœur pour l'analyse adulte et de la mère pour l'analyse enfant), l'âge (pour l'analyse adulte, classé comme 18-40, 41-60 et > 60 ans), le niveau d'instruction (du frère ou de la sœur pour l'analyse adulte et de la mère pour l'analyse enfant), le milieu rural ou urbain et la cause du décès chez les femmes (lié à la grossesse ou non lié à la grossesse). Pour les caractéristiques de conception des transferts monétaires, nous avons pris en compte la conditionnalité (inconditionnelle, mixte ou conditionnelle) et quatre sous-groupes caractérisés par une couverture de population pauvre la plus récente supérieure ou inférieure à la médiane (30 %) et un transfert annuel maximum supérieur ou inférieur à la médiane (11 % du PIB par habitant). Pour les facteurs nationaux, nous avons pris en compte des sous-groupes caractérisés comme étant au-dessus ou en dessous de la médiane au début de la période de transfert monétaire pour les éléments suivants : chacun des indicateurs de gouvernance dans le monde, les dépenses de santé annuelles actuelles par habitant (parité de pouvoir d'achat de 118 USD) et l'espérance de vie à la naissance (62 ans). Nous avons également stratifié par région (Afrique subsaharienne versus hors Afrique subsaharienne). Enfin, nous avons généré des estimations spécifiques à chaque pays pour les femmes adultes afin de permettre des évaluations informelles de l'hétérogénéité à travers une gamme de dimensions.

Nous avons également effectué des analyses de sensibilité supplémentaires. Premièrement, nous avons évalué la validité de l'hypothèse des tendances parallèles de deux façons. Nous avons utilisé l'analyse temporelle décrite précédemment pour visualiser les pré-tendances, et nous avons estimé les modèles de régression en utilisant uniquement les données antérieures à la période de transfert monétaire dans chaque pays et en incluant un terme d'interaction entre un indicateur indiquant si le pays faisait partie du groupe d'intervention et une tendance temporelle linéaire.

Deuxièmement, bien que nous ayons utilisé des modèles de régression de Poisson modifiés basés sur des justifications conceptuelles et pour être cohérents avec la littérature antérieure évaluant les changements de mortalité à l'aide d'ensembles de données DHS36,37,53, nous avons évalué la robustesse des résultats lors de l'utilisation de modèles logistiques et linéaires.

Troisièmement, les progrès récents dans les analyses de différence dans les différences avec la variation du moment de l'intervention ont montré que les estimations peuvent être biaisées, en particulier s'il existe une hétérogénéité des effets de l'intervention au fil du temps38,39,63. Lorsqu'il existe une hétérogénéité d'effet uniquement dans le temps depuis l'intervention, cette préoccupation peut être atténuée par l'utilisation d'une analyse temporelle avec des estimations d'effet dynamique (comme décrit ci-dessus), bien qu'il puisse toujours y avoir un biais s'il existe des effets de traitement hétérogènes sur la durée globale du calendrier68. Pour résoudre ce problème, nous avons évalué si un estimateur linéaire alternatif proposé non vulnérable à ce biais était cohérent avec nos principales conclusions41. De plus, ce biais a tendance à être influencé par les années-pays ultérieures au cours de la période d'intervention, donc pour évaluer l'ampleur possible de ce biais, nous avons mené une analyse de sensibilité en répétant l'analyse primaire après avoir exclu les années-pays après l'année 5 du programme de transfert monétaire69.

Quatrièmement, nous avons évalué si des pays individuels pouvaient être des valeurs aberrantes pour les résultats clés en évaluant si les estimations pour les femmes avaient considérablement changé après avoir exclu chaque pays individuellement.

Cinquièmement, nous avons répété nos analyses primaires en incluant le quintile de richesse et le niveau d'instruction du répondant.

Nous n'avons pas utilisé de méthodes statistiques pour prédéterminer la taille de l'échantillon. Nous avons effectué des analyses statistiques en utilisant SAS V.9.4, R V.3.5.2 en utilisant les packages ggplot2 et forester, et STATA V.17 en utilisant le package did2s.

De plus amples informations sur la conception de la recherche sont disponibles dans le résumé des rapports sur le portefeuille Nature lié à cet article.

Les données analysées peuvent être demandées sur le site Web du programme DHS (ensembles de données de recodage individuels des pays inclus sur https://www.dhsprogram.com/Data/) ou sont accessibles au public auprès de la Banque mondiale (PIB par habitant, dépenses totales de santé par habitant, espérance de vie à la naissance et ensembles de données sur les indicateurs de gouvernance dans le monde sur https://data.worldbank.org/data-catalog/) ou PEPFAR (PEPFAR Operating Unit Budgets by Financial Classifications FY04-FY20 dataset sur https:// data.pepfar.gov/financial). L'ensemble de données du programme de transferts monétaires est disponible dans les informations supplémentaires.

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AR a été soutenu par le National Institute of Mental Health des National Institutes of Health sous le numéro de récompense K23MH131464.

Division des maladies infectieuses, Département de médecine, Université de Pennsylvanie, Philadelphie, PA, États-Unis

Aaron Richterman

Partenaires en santé, Mirebalais, Haïti

Christophe Millien

Département d'éthique médicale et de politique de santé, Université de Pennsylvanie, Philadelphie, PA, États-Unis

Elizabeth F.Bair et Harsha Thirumurthy

Partenaires en santé, Kono, Sierra Leone

Grégory Jérôme

Partenaires en santé, Neno, Malawi

Jean Christophe Dimitri Suffrin

Départements d'économie et de sociologie, Université de Pennsylvanie, Philadelphie, PA, États-Unis

Jere R. Behrman

Population Studies Center, Université de Pennsylvanie, Philadelphie, Pennsylvanie, États-Unis

Jere R. Behrman et Harsha Thirumurthy

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L'étude a été conceptualisée par AR, HT, CM, GJ, JCDS et JRB La conception de la méthodologie a été dirigée par AR, HT, EFB et JRB, et la conservation des données et les analyses formelles ont été menées par AR sous la supervision de HT Les figures ont été créées par AR La première ébauche du manuscrit a été rédigée par AR et tous les auteurs ont fourni des contributions essentielles à la version finale.

Correspondance avec Aaron Richterman.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

Nature remercie Till Bärnighausen, Davide Rasella et le(s) autre(s) relecteur(s) anonyme(s) pour leur contribution à la relecture par les pairs de ce travail. Les rapports des pairs examinateurs sont disponibles.

Note de l'éditeur Springer Nature reste neutre en ce qui concerne les revendications juridictionnelles dans les cartes publiées et les affiliations institutionnelles.

Diagramme de flux montrant la sélection des pays d'intervention (N = 16) et de comparaison (N = 21) au cours de notre période d'étude de 2000 à 2019, et les raisons de l'exclusion (cases rouges).

Graphiques temporels montrant les associations entre les programmes de transferts monétaires et la mortalité en fonction de l'année de la période de transfert monétaire. Les estimations des effets sont des risques relatifs ajustés et les barres d'erreur sont des intervalles de confiance à 95 %. Les estimations ont été générées à l'aide de modèles de Poisson modifiés multivariables avec des effets fixes par pays et par année, des covariables au niveau national (PIB par habitant, financement du PEPFAR budgétisé et trois indicateurs de gouvernance mondiale : contrôle de la corruption, stabilité politique et absence de violence, voix et responsabilité) et des covariables au niveau individuel (âge et milieu rural/urbain dans tous les modèles ; sexe, âge de la mère et rang de naissance dans les analyses des enfants). Nous avons utilisé des erreurs types robustes regroupées au niveau des pays. Le panneau supérieur montre les estimations pour les enfants âgés de 5 à 9 ans (N = 4 818 370 années-personnes), le panneau inférieur montre les estimations pour les enfants âgés de 10 à 17 ans (N = 4 824 891 années-personnes).

Diagramme en forêt montrant des analyses de sous-groupes parmi les hommes adultes (N = 15 249 343 années-personnes), avec des ratios de risque de mortalité entièrement ajustés avec des intervalles de confiance à 95 % générés à l'aide de modèles de Poisson modifiés multivariés avec des effets fixes par pays et par année, des covariables au niveau national (PIB par habitant, financement PEPFAR budgétisé et trois indicateurs de gouvernance mondiaux : contrôle de la corruption, stabilité politique et absence de violence, voix et responsabilité) et des covariables au niveau individuel (âge et milieu rural/urbain). ). Nous avons utilisé des erreurs types robustes regroupées au niveau des pays. Les estimations des effets sont des risques relatifs ajustés et les barres d'erreur sont des intervalles de confiance à 95 %.

Diagramme en forêt montrant des analyses de sous-groupes parmi les enfants âgés de moins de 5 ans (N = 6 757 284 années-personnes), avec des ratios de risque de mortalité entièrement ajustés avec des intervalles de confiance à 95 % générés à l'aide de modèles de Poisson modifiés multivariés avec des effets fixes pays et année, des covariables au niveau national (PIB par habitant, financement PEPFAR budgétisé et trois indicateurs de gouvernance mondiaux : contrôle de la corruption, stabilité politique et absence de violence, voix et responsabilité) et des covariables au niveau individuel (âge et rural/urbain). réglage). Nous avons utilisé des erreurs types robustes regroupées au niveau des pays. Les estimations des effets sont des risques relatifs ajustés et les barres d'erreur sont des intervalles de confiance à 95 %.

Diagramme en forêt montrant des analyses de sous-groupes parmi les enfants âgés de 5 à 9 ans (N = 4 818 370 années-personnes), avec des rapports de risque de mortalité entièrement ajustés avec des intervalles de confiance à 95 % générés à l'aide de modèles de Poisson modifiés multivariés avec des effets fixes par pays et par année, des covariables au niveau national (PIB par habitant, financement PEPFAR budgétisé et trois indicateurs de gouvernance mondiaux : contrôle de la corruption, stabilité politique et absence de violence, voix et responsabilité) et des covariables au niveau individuel (âge et milieu rural/urbain). Nous avons utilisé des erreurs types robustes regroupées au niveau des pays. Les estimations des effets sont des risques relatifs ajustés et les barres d'erreur sont des intervalles de confiance à 95 %.

Graphique en forêt montrant des analyses de sous-groupes parmi les enfants âgés de 10 à 17 ans (N = 4 824 891 années-personnes), avec des rapports de risque de mortalité entièrement ajustés avec des intervalles de confiance à 95 % générés à l'aide de modèles de Poisson modifiés multivariés avec des effets fixes par pays et par année, des covariables au niveau national (PIB par habitant, financement PEPFAR budgétisé et trois indicateurs mondiaux de gouvernance : contrôle de la corruption, stabilité politique et absence de violence, voix et responsabilité) et des covariables au niveau individuel ( l'âge et le milieu rural/urbain). Nous avons utilisé des erreurs types robustes regroupées au niveau des pays. Les estimations des effets sont des risques relatifs ajustés et les barres d'erreur sont des intervalles de confiance à 95 %.

Graphique en forêt montrant les effets spécifiques au pays des transferts monétaires sur la mortalité chez les femmes adultes (N = 14 994 934 années-personnes). Les estimations ont été générées à l'aide de modèles de Poisson modifiés multivariables avec des effets fixes par pays et par année, des covariables au niveau des pays (PIB par habitant, financement PEPFAR budgétisé et trois indicateurs de gouvernance mondiaux : contrôle de la corruption, stabilité politique et absence de violence, voix et responsabilité), et des covariables au niveau individuel (âge et milieu rural/urbain dans tous les mois ; sexe, âge de la mère et rang de naissance dans les analyses des enfants). Nous avons utilisé des erreurs types robustes regroupées au niveau des pays.

Ce fichier contient les tableaux supplémentaires 1 à 16 et les références.

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Réimpressions et autorisations

Richterman, A., Millien, C., Bair, EF et al. Les effets des transferts monétaires sur la mortalité adulte et infantile dans les pays à revenu faible et intermédiaire. Nature (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06116-2

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Reçu : 22 septembre 2022

Accepté : 21 avril 2023

Publié: 31 mai 2023

DOI : https://doi.org/10.1038/s41586-023-06116-2

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