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Estimating stillbirth and stillbirth-adjusted infant mortality: modeled and empirical evidence

Payal Hathi, University of California, Berkeley

La mesure de la mortinatalité et des fausses couches à 28 semaines de gestation ou plus tard constitue un défi dans les pays à revenu faible et intermédiaire (PRFI). Un tiers des décès néonatals surviennent au cours du premier jour de la vie, et bon nombre des facteurs responsables des mortinaissances sont à l'origine de décès néonatals précoces, ce qui suggère que les mort-nés et les nouveau-nés ont un développement similaire. Cependant, les estimations actuelles de la mortalité infantile ignorent le fardeau des mortinatalités, ce qui donne une interprétation erronée des défis en matière de santé infantile dans les PRFI. Cet article utilise les données des calendriers de reproduction collectées dans le cadre d'enquêtes démographiques et de santé (EDS) dans 42 pays d'Asie, d'Amérique latine et d'Afrique. Pour évaluer la sous-mesure des mortinaissances, les taux de mortinatalité des EDS sont comparés aux taux de mortalité néonatale précoce. La sous-mesure des mortinaissances n’est pas uniforme d’un endroit à l’autre : nous pouvons sous-évaluer davantage dans les endroits qui ont le plus besoin d’amélioration. Un « taux de mortalité infantile ajusté en fonction de la mortinatalité » est ensuite calculé pour quantifier la mortalité manquée en n’incluant pas les mortinaissances dans les mesures traditionnelles de mortalité infantile. Le manque d’attention portée à la mortinatalité contribue probablement aux biais dans la mesure de la mortalité infantile, ralentissant ainsi les progrès vers la réduction de son fardeau. Les démographes doivent se demander pourquoi les bébés qui ne vivent que quelques minutes sont pris en compte dans les statistiques de mortalité, mais pas ceux qui meurent au troisième trimestre ou pendant l'accouchement.

Keywords: Mortality, Fertility and childbirth, Demographic and social surveys, Theory

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  Presented in Session 169. Creating and Using International or Historical Datasets