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Figure 7: Grappes d’association spatiale locale entre locale entre accessibilité aux structures de santé privées et niveau de vie

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26 Nos résultats ont révélé de fortes disparités spatiales de couverture sanitaire, une association spatiale locale forte entre l’accessibilité à l’offre de soins et le niveau de vie, qui oppose l’est de l’agglomération de Dakar, où on note un double handicap lié au faible niveau d’accessibilité et au faible niveau de vie, et l’ouest socialement plus favorisé et bénéficiant d’une forte accessibilité. Néanmoins, cette opposition est à nuancer, puisqu’on note des « poches» de faible accessibilité à l’ouest et des « poches» de forte accessibilité à l’est, exprimant la complexité des processus d’allocation spatiale de l’offre de soins et de peuplement de l’agglomération de Dakar. Les résultats ont aussi révélé que l’offre privée ne complète pas l’offre publique dans les zones de faible accessibilité, mais a plutôt tendance à la renforcer dans les zones de forte accessibilité.

27 Cette étude repose sur des données datant d’il y a dix ans, et cela peut poser problème. Mais les résultats de l’enquête du projet ACTUPALU sur l’agglomération dakaroise ont révélé de faibles changements de la taille et des caractéristiques socioéconomiques de population entre 2002 et 2008 à l’échelle du DR. En outre, ces données sont les seules disponibles, permettant une analyse micro spatiale. La non-prise en compte du personnel et de l’équipement matériel sanitaires, et des logiques sociales et culturelles dans le calcul de l’indicateur d’accessibilité peut poser problème, car ces paramètres influent souvent sur le niveau d’attraction des structures de santé. Cependant, le biais associé à ce problème peut être négligé, car l’étude porte sur l’accessibilité potentielle, où l’importance est plus accordée à la localisation de l’offre et de la demande. L’utilisation d’un rayon d’attraction fixe pour toute la population de l’aire d’attraction d’une structure de santé peut aussi poser problème, puisque tout le monde n’a pas la même capacité de mobilité, ni le même espace d’activités. Mais le biais lié à ce problème a été atténué, car le choix du rayon d’attraction est fondé sur les données décrivant les comportements de mobilité réelle des populations pour les besoins de soins. Les effets de centralité, de périphérie et d’organisation spatiale des activités, dimensions aussi importantes de l’accessibilité, n’ont pas été explicitement pris en compte dans cette étude, faute de données. Le biais associé à ce fait a été cependant atténué par la prise en compte de l’accessibilité aux réseaux de transport collectif, car l’organisation spatiale de ces réseaux reflète souvent celle des activités. Les effets de concurrence entres structures de santé voisines existent et ne sont pas identiques partout. Mais la méthode que nous avons utilisée ne permet pas de les prendre en compte, et cela peut poser problème.

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