santé et développement chapitre 2: paludisme -comprendre et promouvoir l'utilisation de...

Sante et DeveloppementChapitre 2: Paludisme - Comprendre et promouvoir

l’utilisation de moustiquaires

Elodie Djemaı

Master 1

Annee 2013-2014

1 / 48

Plan du chapitre

Etat des lieux

Economie du controle de la maladie

Distribution gratuite ou partage des couts : le debat

Quelle distribution ? Etude d’impacts

2 / 48

Etat des lieux




3 / 48

Etat des lieuxEtat des lieux

I Le paludisme cause environ 1 million de deces par an

I Les femmes enceintes sont a haut risque

I Les cas severes entraınent chez 15% des enfants qui survivent ala maladie des problemes neurologiques et reduisent leurscapacites d’apprentissage

I Un enfant meurt du paludisme toutes les 30 secondes

I Plus de 500 millions de personnes souffrent serieusement dupaludisme chaque annee

4 / 48

Etat des lieuxIncidence (World Malaria Report, 2008)

Fig. 3.3 Estimated incidence of malaria per 1000 population, 2006

0–4

5–49

50–200

>200

5 / 48

Etat des lieuxCauses de mortalite dans les PED en 2001 (Mathers et al, 2006)

Low- and middle-income countries High-income countries

Percentage Percentage

Deaths of total Deaths of total

Cause (millions) deaths Cause (millions) deaths

1 Ischemic heart disease 5.70 11.8 1 Ischemic heart disease 1.36 17.3

2 Cerebrovascular disease 4.61 9.5 2 Cerebrovascular disease 0.78 9.9

3 Lower respiratory infections 3.41 7.0 3 Trachea, bronchus, and lung cancers 0.46 5.8

4 HIV/AIDS 2.55 5.3 4 Lower respiratory infections 0.34 4.4

5 Perinatal conditions 2.49 5.1 5 Chronic obstructive pulmonary disease 0.30 3.8

6 Chronic obstructive pulmonary disease 2.38 4.9 6 Colon and rectal cancers 0.26 3.3

7 Diarrheal diseases 1.78 3.7 7 Alzheimer’s and other dementias 0.21 2.6

8 Tuberculosis 1.59 3.3 8 Diabetes mellitus 0.20 2.6

9 Malaria 1.21 2.5 9 Breast cancer 0.16 2.0

10 Road traffic accidents 1.07 2.2 10 Stomach cancer 0.15 1.9

6 / 48

Etat des lieuxCauses de mortalite dans les PED en 2001, par genre (Mathers et al, 2006)

Males Females

Percentage Percentage

Deaths of total Deaths of total

Cause (millions) deaths Cause (millions) deaths

1 Ischemic heart disease 3.01 11.8 1 Ischemic heart disease 2.69 11.8

2 Cerebrovascular disease 2.17 8.5 2 Cerebrovascular disease 2.44 10.7

3 Lower respiratory infections 1.72 6.7 3 Lower respiratory infections 1.68 7.4

4 Perinatal conditions 1.38 5.4 4 HIV/AIDS 1.18 5.2

5 HIV/AIDS 1.38 5.4 5 Chronic obstructive pulmonary disease 1.17 5.1

6 Chronic obstructive pulmonary disease 1.21 4.7 6 Perinatal conditions 1.11 4.9

7 Tuberculosis 1.04 4.1 7 Diarrheal diseases 0.85 3.7

8 Diarrheal diseases 0.93 3.6 8 Malaria 0.63 2.8

9 Road traffic accidents 0.78 3.1 9 Tuberculosis 0.55 2.4

10 Malaria 0.58 2.3 10 Diabetes mellitus 0.42 1.8

7 / 48

Etat des lieuxCauses de mortalite chez les enfants 0-14 ans en 2001 (Mathers et al, 2006)

Low- and middle-income countries High-income countries

Deaths Percentage of Deaths Percentage of

Cause (millions) total deaths Cause (millions) total deaths

1 Perinatal conditions 2.49 20.7 1 Perinatal conditions 0.03 33.9

2 Lower respiratory infections 2.04 17.0 2 Congenital anomalies 0.02 20.0

3 Diarrheal diseases 1.61 13.4 3 Road traffic accidents 0.01 5.9

4 Malaria 1.10 9.2 4 Lower respiratory infections 0.00 2.5

5 Measles 0.74 6.2 5 Endocrine disorders 0.00 2.4

6 HIV/AIDS 0.44 3.7 6 Drownings 0.00 2.4

7 Congenital anomalies 0.44 3.7 7 Leukemia 0.00 1.9

8 Whooping cough 0.30 2.5 8 Violence 0.00 1.8

9 Tetanus 0.22 1.9 9 Fires 0.00 1.2

10 Road traffic accidents 0.18 1.5 10 Meningitis 0.00 1.2

Source: Authors’ calculations.

8 / 48

Etat des lieuxCauses de mortalite en Afrique Sub-Saharienne en 2001 (Mathers et al, 2006)

Percentage of Percentage of

South Asia total deaths Sub-Saharan Africa total deaths

1 Ischemic heart disease 13.6 1 HIV/AIDS 19.0

2 Lower respiratory infections 10.4 2 Malaria 10.1

3 Perinatal conditions 8.0 3 Lower respiratory infections 10.0

4 Cerebrovascular disease 6.8 4 Diarrheal diseases 6.6

5 Diarrheal diseases 5.1 5 Perinatal conditions 5.3

6 Tuberculosis 4.5 6 Measles 4.1

7 Chronic obstructive pulmonary disease 4.3 7 Cerebrovascular disease 3.3

8 HIV/AIDS 2.0 8 Ischemic heart disease 3.2

9 Road traffic accidents 1.8 9 Tuberculosis 2.9

10 Self-inflicted injuries 1.7 10 Road traffic accidents 1.8

9 / 48

Etat des lieuxMortalite des enfants de moins de 5 ans par cause en 1990 et 2001 (Lopez et al, 2006)

� �

� �

� �

10 / 48

Etat des lieux




11 / 48

Economie du controle de la maladieEcologie de la maladie (Sachs, 2005)

12 / 48

Economie du controle de la maladieEcologie de la maladie (World Malaria Report, 2008)

Fig. 3.1 Malaria-free countries and malaria-endemic countries in phases of control, pre-elimination, elimination and prevention ofreintroduction, end 2007

Certified malaria-freeand/or no ongoinglocal transmissionfor over a decade

Prevention ofreintroduction

Elimination

Pre-elimination

Control

a China, Indonesia, Phlippines, Solomon Islands, Sudan, Vanuatu and Yemen have subnational elimination programmes.

13 / 48

Economie du controle de la maladieEcologie de la maladie (Sachs, 2005)

En Afrique Subsaharienne, environnement unique qui rend l’intensitede la transmission inegalee et le controle de la maladie difficile

I Vecteur de transmission : l’anophele femelle

I Chaıne de transmission (si 2 piqures consecutives chez l’homme)

I Cycle de vie du parasite (Plasmodium falciparum)

I le parasite est ingere par le moustique apres piqureI passe dans ses intestinsI puis migre dans les glandes salivaires a partir desquelles le

parasite peut etre injecte a quelqu’un (sporogonie)

14 / 48

Economie du controle de la maladieEnvironnement unique en Afrique Subsaharienne

1. Duree de la sporogonie :

I environ 2 semaines (= la duree de vie du moustique)I si le moustique meurt avant la fin de la sporogonie, il ne

sera jamais infectieuxI sporogonie est plus rapide s’il fait tres chaud ⇒ augmente

les chances d’infection

2. Preferences :

I En Inde, l’anophele la plus courante pique 1 fois sur 3l’homme, 2 fois sur 3 l’animal ↪→ la proba qu’un moustiquepique 2 personnes est de 1/9

I En Afrique Subsaharienne, elle pique l’homme quasiment100%

↪→ Force de transmission de la malaria en Afrique est 9 foiscelle de l’Inde

15 / 48

Economie du controle de la maladieQuelle(s) sont les technologie(s) disponible(s) ?

I moustiquaires

I moustiquaires impregnees (d’insecticides)

I moustiquaires impregnees longue duree (4 ans vs 6 mois)

I traitements anti-paludeens

I sprays

Couverture ?

I Efficacite prouvee et disponibilite accrue sur le marche

I Mais, la majorite des enfants et des femmes enceintes en AfriqueSub-Saharienne n’utilisent pas de moustiquaires

16 / 48

Economie du controle de la maladieQuels sont les benefices mesures de ces technologies ?

Pour les individus :

I Reduisent les chances de developper une crise de paludisme

I chez les femmes enceintes et leurs enfants cela evite les effetsnefastes en cas de paludisme pendant la grossesse

I Moustiquaires impregnees reduisent la mortalite totale desenfants d’au moins 20% dans les regions d’Afrique ou lepaludisme est la principale cause de mortalite chez les enfants demoins de 5 ans (Lengeler, 2004)

Pour le menage et la societe :

I Evitent les couts directs lies au traitement

I Reduisent les couts indirects de l’infection sur les capacitescognitives (d’apprentissage) et les pertes de revenus

17 / 48

Economie du controle de la maladieCouverture (World Malaria Report, 2008)

Fig. 4.8 Household surveys of (a) ITN ownership, (b) use bychildren < 5 years and (c) pregnant women, Africa,2006–2007 (DHS, MICS and MIS surveys)

(a)

Côte

d'Iv

oire

Uga

nda

Gha

na

Cam

eroo

n

Bur

kina

Fas

o

Ben

in

Ango

la

Sao

Tom

e &

Prin

cipe

Sene

gal

Mal

awi

Togo

Gui

nea-

Bis

sau

Zam

bia

Gam

bia

Mal

i

Ethi

opia

Nig

er

Hou

seho

lds

with

at l

east

1 IT

N (

%)

100

Cent

ral A

fric

an R

epub

lic

target > 80%

0

20

40

60

80

100

18 / 48


owned an ITN (18 countries). Only 23% of children slept

under an ITN (18 countries), as compared with the target

As indicated by NMCP data (above), there was wide vari-

ation among countries in ITN possession and use. The per-

).

In the 18 surveyed countries, there was no significant dif-

of children under 5 years slept under an ITN (Ethiopia,

Togo), and only Niger reported that more than 50% of chil-

0

20

40

60

80

100

Côte

d'Iv

oire

Bur

kina

Fas

o

Uga

nda

Cam

eroo

n

Sene

gal

Ango

la

Ben

in

Gha

na

Zam

bia

Mal

awi

Mal

i

Ethi

opia

Togo

Gui

nea-

Bis

sau

Sao

Tom

e &

Prin

cipe

Gam

bia

Nig

er

Child

ren

who

sle

pt u

nder

ITN

(%

)(b)

target > 80%

Cent

ral A

fric

an R

epub

lic

19 / 48


Fig.

Ethiopia, Gambia, Guinea-Bissau, Sao Tome and Principe,

0

20

40

60

80

100

Uganda Senegal Benin Angola Zambia Mali Ethiopia Niger

Preg

nant

wom

en w

ho s

lept

und

er IT

N (

%)

(c)

target > 80%

20 / 48

Economie du controle de la maladieCouverture

Probleme de prix ?

I Entre 5 et 7 USD en ppa la moustiquaire reste encore troponereuse pour la plupart des menages

I les gouvernements et les ONG distribuent des ITN a prixsubventionnes

I Cependant le prix affiche varie grandement selon le pays, leconsommateur et l’organisation de distribution

↪→ d’ou le debat sur la tarification des produits de sante publiquedans les PED

21 / 48

Etat des lieux




22 / 48


Idee generale : les produits de sante (inputs) generant des externalitespositives en matiere de sante publique doivent etre finances par l’Etat,voire subventionnes a plus de 100% si les couts non monetaires pourles agents (couts prives comme les effets secondaires) sont eleves

I Ce type d’analyse s’applique aux biens dont l’efficacite ne dependpas du comportement des agents beneficiaires (ex : vaccins)

I et non necessairement aux biens qui requiert une utilisationactive (adherence) pour connaıtre des benefices de sante publique(ex : prise de medicaments, ITN)

23 / 48

Distribution gratuite ou partage des couts : le debatDistribution gratuite

I Benefices prives des ITN eleves

I leur usage a aussi des externalites positives en matiere de santevia la baisse de la transmission

I Mecanismes concourant a une baisse de la transmission

1. Moins de moustiques car mortalite en raison du contactavec l’insecticide

2. Baisse du nombre de moustiques vecteurs de la maladie carmoins en contact avec le sang

24 / 48


Resultats d’etudes sur les externalites positives

1. Gimnig et al (2003) : RCT au Kenya dans le cadre d’unprogramme de distribution d’ITN

I Randomisation au niveau du villageI effets positifs sur la mortalite infantile, l’anemie et

l’infection aussi forts pour les menages des villagesbeneficiaires que pour les menages non beneficiaires vivant amoins de 300 metres des traites

2. Binka et al (1998) au Ghana

I la mortalite infantile augmente de 6.7% a chaquedeplacement de 100 metres du menage le plus proche ayantune moustiquaire

25 / 48


I Externalites positives meme a un faible niveau de couverture

I ex : pour les enfants vivant dans un menage utilisant unemoustiquaire meme si eux-memes ne dorment pas dessous

I Mais il est estime qu’un taux de couverture d’au moins 50% estnecessaire pour avoir des effets ”communautaires”/ spatiaux fortsen terme de mortalite et de morbidite

26 / 48

Distribution gratuite ou partage des couts : le debatPartage des couts

Prix positifs indispensables pour

1. discriminer les agents qui n’utiliseront pas la moustiquaire

2. reduire le gaspillage des ressources en subventionnant les nonutiliseurs

3. assurer le developpement du marche de la distribution

Composant ”marketing social” tres important via des campagnes desensibilisation de masse (medias) pour :

I augmenter la volonte a payer des consommateurs

I leur faire prendre conscience de la valeur du bien

I et ainsi augmenter l’achat et l’usage

27 / 48

Distribution gratuite ou partage des couts : le debatPartage des couts

Effets d’un prix positif sur l’usage :

I Effet de selection

I Effet psychologique du cout fixe eleve

I Effet ”qualite”

28 / 48

Etat des lieux




29 / 48


Cohen et Dupas (2010) ”Free distribution or cost-sharing ? Evidencefrom a randomized malaria prevention experiment”, QJE

Objectifs : mesurer l’effet de differents niveaux de subvention surl’achat et l’utilisation

I Elasticite de la demande par rapport aux prix

I Elasticite de l’utilisation par rapport aux prix

Experience :

I 20 cliniques publiques au Kenya (region Ouest)

I randomisation du prix de vente des moustiquaires aux femmesenceintes (de 0 a 40 Ksh, 0.60$) dans le cadre du suivi dugrossesse

30 / 48

Quelle distribution ? Etude d’impactsContexte de l’experience

Selon l’etude de Ter Kuile et al (CDC, 2003)-Ouest Kenya :

I les femmes enceintes recoivent jusqu’a 230 piqures de moustiquesau cours des 40 semaines de grossesse

I csq : niveau d’anemie eleve ⇒ jusqu’a 1/3 des enfants sont nessoit prematures, soit petits, soit avec un faible poids

Selon les DHS collectees au Kenya en 2003 (pour l’ouest) :

I 19.8% des menages ont une moustiquaire

I 6.7% une moustiquaire impregnee

I 12.4% des enfants ont dormi sous moustiquaire (4.8% sous ITN)

I 6% des femmes enceintes ont dormi sous moustiquaire (3%)

31 / 48

Quelle distribution ? Etude d’impactsContexte de l’experience

Plusieurs phases :

I Mars/mai 2007 : distribution des ITN (posters affichant le prixpratique dans chaque clinique)

I Questionnaires administres aux personnes visitant les cliniquesou chez elles

I Taux d’hemoglobine mesure dans le cadre du suivi de grossesse

I Pour un sous echantillon de femmes voulant acheter lamoustiquaire, 2eme loterie (effet de la subvention a WTPconstante)

32 / 48

Quelle distribution ? Etude d’impactsResultats 1 : l’elasticite de la demande aux prix

00

.20.4

0.6

0.8

1

Free 10Ksh 20Ksh 40KshPrice of ITN

Acquired ITN 95% CI

Acquired ITN and using it 95% CI

FIGURE IOwnership vs. Effective Coverage

Sample includes women sampled for baseline survey during clinic visit, and

33 / 48


TABLE IVDEMAND FOR ITNS ACROSS PRICES: INDIVIDUAL-LEVEL

Bought/received an ITN during prenatal visit

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)

ITN price in Kenyan shillings (Ksh) −0.015 −0.017(0.002)∗∗∗ (0.001)∗∗∗

ITN price = 10 Ksh ($0.15) −0.073 −0.058 0(0.018)∗∗∗ (0.037) (0

ITN price = 20 Ksh ($0.30) −0.172 −0.331(0.035)∗∗∗ (0.102)∗∗∗

ITN price = 40 Ksh ($0.60) −0.605 −0.656(0.058)∗∗∗ (0.037)∗∗∗

Time controls X X X X X XClinic controls X X X X X XRestricted sample: first prenatal visit XRestricted sample: first pregnancyRestricted sample: did not receive

free ITN previous yearObservations 424 424 424 424 201 134 266 266

R2.26 .28 .32 .32

Mean of dep. var. 0.81 0.81 0.81 0.81 0Intracluster correlation .23

34 / 48


Taille des effets :

I β = −0.015 : une hausse du prix de vente de 10 Ksh entraıne unebaisse de la demande de 15 points de pourcentage (moyenne de81% a 66%)

I Pour stimuler la demande, resultats en faveur de distributiongratuite

I au moment de l’etude, prix fixe a 50 ksh (0.75$), donc5 ∗ 0.15 = 0.75 ⇒ demande 75pp plus faible que si distributiongratuite

I + variables binaires

35 / 48

Quelle distribution ? Etude d’impactsResultats 2 : l’elasticite de l’usage aux prix

Deux modeles estimes :

I proba d’utilisation conditionnellement a l’acquisition

I proba non conditionnee = couverture effective : pourcentage dela population enquetee utilisant une moustiquaire

2 variables pour mesurer l’utilisation

I autodeclaratif

I moustiquaire placee sur un lit (meme proportion moyenne)

36 / 48

Quelle distribution ? Etude d’impactsResultats 2 : l’elasticite de l’usage (conditionnel) aux prix

00.2

0.4

0.6

0.8

1

Free 10Ksh 20Ksh 40KshITN Price

Average 95% CI

Declare using ITN

37 / 48


00

.20

.40

.60

.81

Free 10Ksh 20Ksh 40KshITN Price

Average 95% CI

ITN seen visibly hanging

F II

38 / 48


TABLE V

ITN USAGE RATES ACROSS PRICES, CONDITIONAL ON OWNERSHIP

Respondent is currently using the ITN acquired ITN is visibly

through the program hanging

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

ITN price 0.004 0.003 0.003

(0.004) (0.003) (0.003)

ITN price = 10 Ksh −0.125 −0.094 −0.154

(0.120) (0.103) (0.129)

ITN price = 20 Ksh −0.017 −0.017 −0.088

(0.107) (0.119) (0.124)

ITN price = 40 Ksh 0.098 0.125 0.071

(0.135) (0.123) (0.131)

Time controls X X

Clinic controls X X

Observations 226 226 226 226 222 222

Sample mean of dep. var. 0.62 0.62 0.62 0.62 0.57 0.57

R2.01 .06 .03 .07 .01 .03

Intracluster correlation .04

Joint F-test 1.14 1.16 1.87

Prob > F .37 .36 .18

Notes: Data are from home visits to a random sample of patients who bought nets at each price or received a net for free. Home visits were conducted for a subsample of patientsroughly three to six weeks after their prenatal visit. Each column is an OLS regression of the dependent variable indicated by column on either the price of the ITN or an indicatorvariable for each price. All regressions include district fixed effects. Standard errors in parentheses are clustered at the clinic level. Given the small number of clusters (sixteen), thecritical values for T -tests were drawn from a t-distribution with 14 (16 − 2) degrees of freedom. The specifications in columns (2) and (4) control for the number of days that haveelapsed since the net was purchased, the number of days that have elapsed since the program was introduced at the clinic in which the net was purchased, and whether the womanhas given birth already, is still pregnant, or miscarried, as well as the clinic controls in Table III.

39 / 48

Quelle distribution ? Etude d’impactsResultats 2 : l’elasticite de l’”utilisation effective” (non conditionnee) aux prix

TABLE VI

EFFECTIVE COVERAGE: ITN USAGE RATES ACROSS PRICES, UNCONDITIONAL ON OWNERSHIP

Respondent is currently using an ITN acquired through the program

(1) (2) (3) (4)

ITN price −0.012 −0.010

(0.003)∗∗∗ (0.002)∗∗∗

ITN price = 10 Ksh −0.188 0.020

(0.123) (0.145)

ITN price = 20 Ksh −0.203 −0.143

(0.097)∗ (0.104)

ITN price = 40 Ksh −0.504 −0.389

(0.112)∗∗∗ (0.095)∗∗∗

Time controls X X

Clinic controls X X

Observations 259 259 259 259

Sample mean of dep. var. 0.42 0.42 0.42 0.42

Mean in (ITN price = 0) group 0.65 0.65 0.65 0.65

Intracluster correlation .02

Joint F-test 12.71 8.12

Prob > F .00 .00

Notes: Data are from random sample of patients who visited program clinics. Usage for those who acquired the ITNs was measured through home visits conducted roughly threeto six weeks after their prenatal visit. Each column is an OLS regression of the dependent variable indicated by column on either the price of the ITN or an indicator variable for eachprice. All regressions include district fixed effects. Standard errors in parentheses are clustered at the clinic level. Given the small number of clusters (sixteen), the critical values forT -tests were drawn from a t-distribution with 14 (16 − 2) degrees of freedom.

∗∗∗ , ∗∗ , ∗ Significance at 1%, 5%, and 10% levels, respectively.

40 / 48

Quelle distribution ? Etude d’impactsResultats 2 : l’elasticite de l’”utilisation effective” (non conditionnee) aux prix

I Taille des effets ?

I Fixer des prix eleves n’augmente pas la probabilite d’utilisation

I Absence d’effet de selection en ayant distribue gratuitement auxfemmes qui n’allaient pas l’utiliser

I Pourquoi ? resultats lies a la nature specifique du bien telle que

I valeur accordee au bien elevee dans les zones de paludismeendemique

I population de femmes enceintes (soucieuses de proteger leurenfant)

41 / 48

Quelle distribution ? Etude d’impactsUn test empirique de l’effet du cout fixe

I Sous-echantillon de femmes a qui est proposee une loterie (baissedu prix)

I utilise pour tester l’idee selon laquelle le fait de payer soi-memestimule l’utilisation du produit en raison du cout fixe juge eleve(soucis de le ”rentabiliser”)

42 / 48

Quelle distribution ? Etude d’impactsUn test empirique de l’effet du cout fixe

TABLE VII

SUNK COST EFFECTS? ITN USAGE RATES ACROSS PRICES (CONDITIONAL ON OWNERSHIP), HOLDING WILLINGNESS TO PAY CONSTANT

Respondent is currently using the ITN acquired through the program ITN is visibly hanging

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Transaction price −0.003 −0.006

(0.006) (0.006)

Transaction price > 0 −0.017 −0.072 −0.065 −0.084

(0.100) (0.101) (0.100) (0.099)

Got a free ITN the previous year −0.192 −0.191 −0.165

(0.100)∗ (0.101)∗ (0.102)

Still pregnant at time of follow-up −0.234 −0.195 −0.231 −0.213

(0.121)∗ (0.122) (0.122)∗ (0.125)∗

First prenatal visit 0.202 0.199 0.202 0.121

(0.102)∗∗ (0.103)∗ (0.104)∗ (0.107)

First pregnancy 0.148 0.184 0.153 0.063

(0.104) (0.100)∗ (0.104) (0.106)

Time to clinic 0.000 0.000 0.000 0.000

(0.001) (0.001) (0.001) (0.001)

Time elapsed since ITN purchase 0.015 0.014 0.015 0.011

(0.006)∗∗∗ (0.006)∗∗ (0.006)∗∗∗ (0.005)∗∗

Observations 132 123 132 124 123 121

Sample mean of dep. var. 0.58 0.58 0.58 0.58 0.58 0.53

F stat 3.23 2.99 3.60 1.97

Prob > F .00 .01 .00 .07

Notes: Standard errors in parentheses. Estimates are from linear probability models with clinic fixed effects, estimated on the sample of women who (1) visited a clinic whereITNs were sold at a positive price; (2) decided to buy an ITN at the posted price; and (3) were sampled to participate in the ex post lottery determining the transaction price theyeventually had to pay to take the net home. The transaction prices ranged from 0 (free) to the posted price. Some of the individual control variables are missing for some respondents.

∗∗∗ , ∗∗ , ∗ Significance at 1%, 5%, and 10% levels, respectively.

43 / 48

Quelle distribution ? Etude d’impactsEt la population generale ?

Dupas (2009) ”What matters (and What does not) in households’decision to invest in malaria prevention ?” AER

I Quel niveau de subvention pour des moustiquaires impregneeslongue duree ?

I Cible : la population generale

I Role du marketing + effet de l’engagement verbal

Plusieurs bras d’intervention :

I distribution de bons pour une LL-ITN dont le niveau desubvention est assigne de facon randomisee (entre 40 et 100%,soit 22 prix allant de 0 a 4.60USD)

I messages marketing oriente (i) ”sante” ou (ii) ”finance”

I ceci soit a la femme du chef de menage, soit au chef de menage,soit aux deux

44 / 48

Quelle distribution ? Etude d’impactsEt la population generale ? Caracteristiques de l’echantillon

Table 1—Baseline Characteristics of Study Sample

MeanStandarddeviation

p-value(price)

Household size 7.43 2.76 0.69Number of HH members under 18 5.68 2.89 0.43Number of HH members under 5 0.77 0.90 0.97Years of education of male head 8.23 4.05 0.36Years of education of female head 5.75 3.99 0.68HH assets index value (in US$) 397 387 0.36Electricity at home 0.04 0.19 0.80At least one member of the household has a bank account 0.17 0.38 0.69HH owns at least one bednet 0.85 0.36 0.40Number of bednets owned if HH owns at least one 2.35 1.67 0.68Share of HH members who slept under a net the night preceding the survey 0.47 0.37 0.52HH ever received a free bednet 0.33 0.47 0.31Has heard of LL-ITNs 0.42 0.49 0.48Thinks that malaria can be transmitted by something other than mosquitoes 0.24 0.43 0.82Has ever shopped at shop where voucher has to be redeemed 0.66 0.47 0.57Distance from shop where voucher has to be redeemed (in km) 1.86 1.57 0.73Declared willingness to pay for a bed net (in Ksh) 111 111 0.57Declared willingness to pay for a bed net (in US$) 1.71 1.71 0.57

Note: Data from 1,289 households enrolled in the study.

45 / 48

Quelle distribution ? Etude d’impactsEt la population generale ? Resultats

Table 2—Determinants of Baseline Coverage and Take-Up of Experimental Net

Share of HH members

sleeping under net at baseline

Purchasedexperimental

net

If purchased:experimental net seenhanging at follow-up

Used bychild(ren)

Used byhead(s)

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

Mean of dependent variable 0.465 0.360 0.360 0.577 0.577 0.349 0.409

Experimentally varied:

Net price in US$ 0.010 −0.398 −0.399 −0.129 −0.155 −0.133 −0.120(0.033) (0.040)*** (0.040)*** (0.085) (0.088)* (0.085) (0.088)

(Net price in US$) squared 0.001 0.048 0.049 0.022 0.028 0.017 0.022

(0.007) (0.009)*** (0.009)*** (0.024) (0.025) (0.024) (0.025)

Voucher given to female head 0.024 −0.069 −0.056 0.085 0.088 0.044 0.008

(0.023) (0.028)** (0.028)** (0.057) (0.060) (0.058) (0.059)

Voucher given to male head −0.008 −0.075 −0.075 0.007 −0.007 0.040 −0.055(0.024) (0.028)*** (0.029)*** (0.058) (0.060) (0.058) (0.060)

Health framing 0.013 0.041 0.024 0.022 0.057 0.011 0.046

(0.024) (0.028) (0.030) (0.058) (0.063) (0.061) (0.063)

Financial framing 0.016 0.009 0.006 −0.018 0.003 −0.025 −0.026(0.024) (0.028) (0.029) (0.059) (0.064) (0.062) (0.063)

Verbal commitment 0.020 0.019 0.017 −0.040 −0.040 −0.035 −0.042(0.019) (0.023) (0.023) (0.048) (0.050) (0.048) (0.049)

46 / 48

Quelle distribution ? Etude d’impactsEt la population generale ? Resultats

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Baseline characteristics:

Household size −0.018 0.001 −0.001 0.016 0.003

(0.004)*** (0.004) (0.009) (0.009)* (0.009)

Years of education of male head 0.012 0.002 0.003 0.005 −0.001(0.003)*** (0.004) (0.008) (0.008) (0.008)

Years of education of female head 0.009 0.001 −0.006 0.011 −0.011(0.003)*** (0.004) (0.007) (0.007) (0.007)

Natural log of household assets index 0.049 0.038 0.007 −0.059 0.016 value in US$ (0.009)*** (0.012)*** (0.028) (0.027)** (0.028)

At least one member of HH has 0.091 0.080 0.010 0.056 0.010 a bank account (0.027)*** (0.033)** (0.067) (0.065) (0.066)

Share of HH member sleeping under −0.037 −0.061 0.059 −0.060 a net at baseline (0.035) (0.073) (0.070) (0.072)

HH ever received a free bednet 0.154 −0.005 −0.051 −0.068 −0.035(0.021)*** (0.026) (0.055) (0.054) (0.055)

Thinks that malaria can be transmitted −0.033 0.010 −0.014 −0.025 0.040 by something other than mosquitoes (0.028) (0.034) (0.072) (0.070) (0.071)

Declared willingness to pay for a bed 0.016 0.022 0.007 0.005

net at baseline (US$) (0.007)** (0.015) (0.014) (0.014)

Distance from retail shop where voucher −0.003 0.011 −0.017 −0.007 −0.014 could be redeemed (0.006) (0.008) (0.014) (0.014) (0.014)

Observations 1,242 1,289 1,242 433 415 415 415

R2 0.160 0.170 0.200 0.020 0.040 0.060 0.040

47 / 48

Bibliographie

I Cohen, J., Dupas, P., 2010. ”Free distribution or cost-sharing ? Evidencefrom a randomized malaria prevention experiment”, Quarterly Journal ofEconomics, Vol. CXXV.

I Dupas, P., 2009. ”What matters (and What does not) in households’decision to invest in malaria prevention ?”, American Economic ReviewPapers and Proceedings, 99 :2, 224-230.

I Lopez, A., Mathers, C., Ezzati, M., Jamison, D., Murray, C., 2006. GlobalBurden of Disease and Risk Factors. The World Bank and Oxford UniversityPress.

I Sachs, J., 2005. The End of Poverty : How we can Make it Happen in ourLifetime ? Penguin Press.

48 / 48

santé et développement chapitre 2: paludisme -comprendre et promouvoir l'utilisation de...

Documents