Tableau II : répartition du personnel de santé dans la région
publicité
UNIVERSITE CHEIKH ANTA DIOP DAKAR FACULTE DES LETTRES ET SCIENCES HUMAINES DEPARTEMENT DE GEOGRAPHIE MASTER ESPACES, SOCIETES ET DEVELOPPEMENT (ESD) Parcours : Environnement, Territoires, Populations et Santé (ETPS) MEMOIRE DE MASTER 2 INCIDENCES SANITAIRES DE LA VAGUE DE CHALEUR DU MOIS DE MAI 2013 DANS LES DEPARTEMENTS DE MATAM ET DE BAKEL : ANALYSE GEOGRAPHIQUE Présenté par : Sous la direction de : Demba BA Dr Aminata NIANG-DIENE Chargé d’enseignement et le Dr Ibrahima SY ANNEE UNIVERSITAIRE 2014-2015 1 Sommaire………………………………………………………………………………………………..2 AVANT-PROPOS .................................................................................................................................................. 3 REMERCIEMENTS ............................................................................................................................................... 4 DEDICACE .......................................................................................................................................................... 5 RESUME ................................................................................................................................................................ 6 ABSTRACT ............................................................................................................................................................ 7 LISTE DES SIGLES ET ACRONYMES ............................................................................................................... 8 INTRODUCTION GENERALE............................................................................................................................ 9 I- PROBLEMATIQUE DE LA RECHERCHE ............................................................................................... 12 II- PRESENTATION DU CADRE DE L’ETUDE : ............................................................................. 24 III- LA METHODOLOGIE DE LA RECHERCHE ..................................................................................... 30 PREMIERE PARTIE : ....................................................................................................................................... 45 ANALYSE DE L’EVOLUTION CLIMATIQUE DANS LES DEPARTEMENTS DE MATAM ET DE BAKEL .............................................................................................................................................................................. 45 ITENDANCES ACTUELLES ET FUTURES DES TEMPERATURES DE L’AIR EN AFRIQUE DE L’OUEST.......................................................................................................................................................... 46 IIANALYSE DE L’EVOLUTION DES TEMPERATURES DANS LES DEPARTEMENTS DE MATAM ET DE BAKEL ................................................................................................................................ 47 IIIL’INSOLATION ET L’HUMIDITE RELATIVE DANS LES DEPARTEMENTS DE MATAM ET DE BAKEL....................................................................................................................................................... 54 IVANALYSE HORAIRE DE LA TEMPERATURE, DE L’HUMIDITE ET DU VENT DE LA JOURNEE DU 30 MAI 2013 .......................................................................................................................... 56 DEUXIEME PARTIE : ...................................................................................................................................... 58 ANALYSE DE LA MORBIDITE DIAGNOSTIQUEE ET DE LA MORTALITE EN RELATION AVEC LES VAGUES DE CHALEUR. ................................................................................................................................... 58 CHAPITRE I : .................................................................................................................................................. 59 ANALYSE DE LA MORBIDITE DIAGNOSTIQUEE EN 2013.................................................................... 59 CHAPITRE II : ................................................................................................................................................. 77 LA MORBIDITE RESSENTIE ........................................................................................................................ 77 TROISIEME PARTIE........................................................................................................................................ 98 CONTRIBUTION A LA MISE EN ŒUVRE D’UN SYSTEME D’ALERTE PRECOCE AUX CANICULES PAR L’ANALYSE DES CAPACITES D’ADAPTATION ET DE LA RESILIENCE DES COMMUNAUTES DE BASE. ............................................................................................................................................................. 98 CONCLUSION GENERALE ............................................................................................................................. 103 BIBLIOGRAPHIE .............................................................................................................................................. 105 LISTE DES TABLEAUX ................................................................................................................................... 109 LISTE DES FIGURES ........................................................................................................................................ 111 ANNEXE ............................................................................................................................................................ 116 2 AVANT-PROPOS Dans le contexte de changement climatique, l’augmentation des températures et des vagues de chaleur constitue l’impact le plus robuste pour les pays du Sahel (GIEC, 2013). D’ailleurs, les vagues de chaleur au Sahel sont en augmentation ces vingt dernières années. Leurs impacts sur les populations commencent à être appréhendés mais sont encore assez mal quantifiés. L’Organisation Mondiale de la Santé (2008) souligne que les risques pour la santé liés aux changements climatiques sont importants et concernent l’ensemble de la planète et qu’ils constituent une tendance difficile à inverser. Divers facteurs de risque et maladies sensibles au climat figurent aujourd’hui parmi les principaux éléments contribuant à la charge mondiale de morbidité ; ce sont, par exemple, la malnutrition (dont on estime qu’elle tue 3,7 millions de personnes par an), les maladies diarrhéiques (1,9 million) et le paludisme (0,9 million). Ces pathologies et d’autres déterminants de la santé seront de plus en plus influencés par l’accélération des changements climatiques qui ont des effets négatifs sur la production vivrière, l’alimentation en eau et la dynamique des populations de vecteurs et de germes pathogènes. Le présent mémoire a bénéficié du soutien financier et scientifique du projet ACASIS (Alerte aux Canicules Au Sahel et à leurs Impacts sur la Santé), au Centre de Suivi Ecologique(CSE), par le Docteur Jacques André Dione. Merci d’avoir créé des places pour des stagiaires dans votre programme. Soyez assurez de notre reconnaissance. Le projet ACASIS a pour objectif entre autres de mettre en place, au Sénégal et au Burkina Faso, un système d’alerte pré-opérationnel aux vagues de chaleur au Sahel adapté aux risques sanitaires. De façon spécifique, il s’agit : d’évaluer la vulnérabilité physiologique, sociétale et environnementale aux vagues de chaleur, définir des indicateurs biométéorologiques adaptés ; d’évaluer et améliorer la prévisibilité des vagues de chaleur ; et de mieux connaitre l’évolution future de ces vagues de chaleur. 3 REMERCIEMENTS Ce travail n’aurait jamais vu le jour sans le concours de certaines personnes à qui nous tenons à adresser nos vifs remerciements pour leur soutien, leur aide, et leur conseil. Ces remerciements vont d’abord à l’endroit de notre directrice de mémoire, le Docteur Aminata NIANG DIENE. Malgré votre emploi du temps chargé, vous avez su nous accompagner à l’élaboration de ce travail. Je vous prie de trouver ici le témoignage de ma profonde gratitude. Nous adressons aussi nos remerciements au Docteur Ibrahima Sy pour ses observations pertinentes et ses enrichissements tout au long de ce travail. Vos critiques et suggestions nous ont été d'un grand apport dans sa réalisation de ce Mémoire. Nous vous exprimons notre profonde gratitude. J’adresse aussi mes sincères remerciements au Professeur Pascal Sagna d’avoir présidé la soutenance de ce mémoire (le 13 avril 2016). Nous tenons également à remercier le Docteur Ibrahima Dione qui n’a ménagé aucun effort pour nous aider à réaliser ce mémoire de recherche. Ce travail n'aurait pu être réalisé sans l'aimable et fructueuse collaboration du personnel médical des Départements de Matam et de Bakel. Il nous est agréable d'adresser de vifs remerciements au : - Au Docteur Yaya BALDE, Médecin -chef du district de Bakel ; - Au Docteur SECK, Médecin –chef du district de Matam. Je dirai un grand merci à la famille Dianifaba à Bakel et à Ndongo Diop à Matam. Je les remercie pour leur grande disponibilité lors de mes séjours sur le terrain. 4 Dédicace Je dédie ce travail, fruit de longues et mures réflexions et de recherches à mon Père Daouda BA. Que grâce et paix soient avec lui. Une pensée particulière à ma Mère Sira Mayé BA et à mes Frères et sœurs (Fatoumata Ba, Samba Ba, Oumar, Thiaya, Coumbafala, Bouré et Boucar BA) s’impose à moi pour leur soutien, leurs conseils et leurs encouragements tout au long de ces années universitaires. Une mention spéciale à Mame Diarra CISSE ; vous avez toujours su me guider sur le droit chemin par vos conseils quotidiens. Votre bonté m’a permis de ne me jamais sentir seul et de trouver toujours une famille d’accueil partout où je suis passé. Je dédie également ce travail à ma Grand-Mère feu Adja Seynabou Gueye, je vous rends hommage à travers cet humble geste comme preuve de gratitude, que votre âme repose en paix. Je tiens à exprimer toute ma reconnaissance et ma gratitude à la famille CISSE à Koungheul (Cheikh Tidiane, Adja Mariama, Ndèye, Adja Ngondé, Atta, Coumba) pour l’hospitalité particulière qu’elle m’a réservée depuis la classe de 5ème secondaire. Soyez assurés de ma reconnaissance. A mes camarades de promotion du Département de Géographie (Cheikh Touré, Blaise Yade, Abel Ndiaye, Sérigne Fallou Mbéguéré, Seynabou Diallo) et à mes amis (Abdou Sall, Seydina Omar Kairé, Chérif Ba Amadou Barry) pour qui, je réserve une mention spéciale (que Dieu préserve cette amitié). Je ne saurais terminer sans montrer ma gratitude envers les populations rencontrées à Matam et à Bakel qui m’ont témoigné toute leur sympathie durant mon séjour. 5 RESUME La vague de chaleur qui a touché les Départements de Matam et de Bakel, au cours du mois de Mai 2013 a été très rigoureuse. Elle a duré sept jours consécutifs (20-27), avec des Maxima supérieurs à 45°C et des Minima de plus de 30°C la nuit (Météo Sénégal, 2013). Afin d’analyser les incidences sanitaires de cette vague de chaleur, une étude a été menée en Novembre 2015 sur la morbidité, la mortalité et les différents facteurs contextuels (température, niveau socio-économique et facteurs de risque sociaux, environnementaux et comportementaux). Ainsi, une enquête transversale a été menée auprès de 285 ménages : 135 questionnaires à Matam et 150 questionnaires à Bakel. Les résultats montrent une corrélation positive entre l’augmentation des températures et les consultations. De plus, la morbidité diagnostiquée indique que les maladies les plus fréquentes durant cette canicule sont les infections respiratoires aigues, les diarrhées et les maladies cardiovasculaires. Nous avons enregistré lors de notre enquête ménage 57 cas de décès attribuables, en partie, aux vagues de chaleur (enquête ménage, 2015). Cette mortalité est inégalement répartie selon les quartiers, l’âge, le sexe et niveau socio-économique des ménages. Les personnes âgées de 60 ans ou plus représentent 83% des décès, le sexe féminin a été plus touché avec plus de 66% de mortalité. Les personnes présentant une grande variété de pathologies sous-jacentes étaient sujets des problèmes causés par la chaleur (60% des décès). Les facteurs de risque socio-économiques, environnementaux et comportementaux ont modulé l’impact de la vague de chaleur. A Matam, sur les 30 cas de décès notés, le quartier Soubalo enregistre le plus grand nombre de cas (18 décès). A Bakel, sur les 27 cas de décès, la Zone1 (HLM, Yaguine et Modincane) représente 09 cas. Plus de 87% des personnes affectées ont reçu une consultation avant leur décès (enquête ménage). Ces résultats interpellent le système de soins en matière de prévention et d’alerte aux vagues de chaleur. Mots clés : Vagues de chaleur, mortalité, morbidité. 6 ABSTRACT The heat wave that affected the Departments of Matam and Bakel during the month of May 2013 was very rigorous. It lasted seven consecutive days (20-27), with Maxima above 45 ° C and Minima of more than 30 ° C at night (Senegal, Meteor, 2013). In order to analyze the health implications of this heat wave, a study was carried out in November 2015 on morbidity, mortality and various contextual factors (temperature, socio-economic level and social, environmental and behavioral risk factors). Thus, a cross-sectional survey was carried out among 285 households: 135 questionnaires in Matam and 150 questionnaires in Bakel. The results show a positive correlation between the increase in temperatures and the consultations. In addition, the morbidity diagnosed indicates that the most frequent diseases during this heatwave are acute respiratory infections, diarrhea and cardiovascular diseases. In our household survey we recorded 57 deaths attributable, in part, to heat waves (household survey, 2015). This mortality is unevenly distributed by neighborhood, age, gender and socioeconomic level of households. People aged 60 years or more account for 83% of deaths, the female sex was more affected with more than 66% mortality. People with a wide variety of underlying conditions were subject to heat problems (60% of deaths). Socioeconomic, environmental and behavioral risk factors have modulated the impact of the heat wave. In Matam, of the 30 deaths recorded, the district Soubalo records the largest number of cases (18 deaths). In Bakel, of the 27 cases of death, Zone1 (HLM, Yaguine and Modincane) represents 09 cases. More than 87% of those affected received a consultation prior to their death (household survey). These results appeal to the healthcare system for prevention and warning of heat waves. Key Words: Heat waves, mortality, morbidity. 7 LISTE DES SIGLES ET ACRONYMES ACASIS : Alerte aux Canicules au Sahel et leurs Impacts sur la Santé. ANACIM : Agence Nationale de l’Aviation Civile et de la Météorologie. ANSD : Agence Nationale de la Statistique et de la Démographie CILSS : Comité Inter-Etats de Lutte contre la Sécheresse au Sahel CCNUCC : Convention Cadre des Nations Unies sur les changements climatiques GIEC : Groupe Intergouvernemental sur l’Evolution du Climat INVS : Institut National de Veille Sanitaire IPCC: Intergovernmental Panel on Climate Change NWS: National Weather Service OMM: Organisation Mondiale de la Météorologie OMS : Organisation Mondiale de la Santé PANA : Programme d’Action Nationale d’Adaptation. PNUE : Programme des Nations Unies pour l’Environnement RGPHAE : Recensement Général de la Population, de l’Habitat, de l’Agriculture et de l’Elevage. SGVC : Système de Gestion des Vagues de Chaleur SIG : Système d’Information Géographique 8 Introduction générale L'hypothèse d'un dérèglement climatique majeur dans les prochaines décennies, émise par les experts du GIEC dès le début des années 1990 est maintenant établie avec une grande certitude (90%) (IPCC Working Group I Report1; IPCC Working Group II Report2, 2007). Ces changements climatiques vont se traduire essentiellement par un réchauffement général de la température moyenne de la planète de 1 à 6°C jusqu'en 2100 (Fouillet, 2007) ce qui entraînera notamment une élévation du niveau de la mer, une augmentation de la fréquence et de l'intensité des précipitations et des évènements climatiques extrêmes telles que les vagues de chaleur, mais également des modifications de l'environnement et des écosystèmes. L’être humain possède une très bonne capacité d’adaptation aux conditions climatiques et environnementales. Mais l’ampleur des changements climatiques prévus préoccupe le corps médical et les spécialistes des sciences sociales. Beaucoup de problèmes de santé découlent des conséquences écologiques de la modification du climat (Bekkara, 2012) En effet, au cours du XXIème siècle, le réchauffement climatique en Afrique (hausse des températures moyennes annuelles entre 0,8° en 2025 et 1,7°C en 2050) 3serait plus important qu’au niveau mondial. Alors, il faut s’attendre à une augmentation des épisodes de vagues de chaleur, en particulier dans les régions arides et semi-arides comme le Sénégal (Rapport mondial sur les changements climatiques, 2009)4. Si les vagues de chaleurs affectant les milieux tempérés ont fait l’objet de beaucoup d’études surtout depuis les épisodes entrainant une surmortalité à Chicago en juillet 1995 ou en Europe de l’Ouest en août 2003, elles sont moins bien connues en domaine sahélien, zone pourtant où les thermomètres affichent des records (BBC World Service en 2007)5 1 Intergovernmental panel on climate change (2007): I PCC Working Group I Report “The Physical Science Basis” - Summary for.2007. http://ipcc- wg1. ucar.edu/wg1/wg1-report.html. 2 Intergovernmental panel on climate change (IPCC) Working Group II Report "Impacts, Adaptation and Vulnerability" - Summary for policymakers. 2007. Http:/ /www.ipcc.ch // SPM13 apr07.pdf. 3 Cellule PASE/Direction Régionale de l’environnement et du Développement durable/Boucle du Mouhoun, Dédougou, Burkina Faso, 2011. 4 Forum humanitaire mondial Rapport sur l’impact humain : Changements climatiques – L’anatomie d’une crise silencieuse (2009), ghfgeneva.org/Portals/0/pdfs/ human_impact_report.pdf 5 Un sondage effectué par le BBC World Service en 2007 a révélé qu’environ 50% des Nigérians et des Kényans n’avaient soit guère soit rien entendu ou lu sur le réchauffement climatique ou le changement climatique : All Countries Need to Take. 9 Au Sénégal, les impacts de la variabilité et des changements climatiques sur les secteurs de l’agriculture, de l’élevage et de la pêche, ont fait l’objet de beaucoup d’études (PANA, 2006), mais leurs incidences sur la santé des populations sont moins étudiés. En effet, la connaissance et l’appréhension du phénomène des vagues de chaleur sont devenues importants pour les autorités étatiques, sanitaires et pour les scientifiques. Ainsi, la mise en place d’un Système de gestion des vagues de chaleur(SGVC) constitue une part très importante dans le développement durable car elle se base sur l’interprétation et l’analyse des données météorologiques et médicales passées et présentes pour prévenir des impacts futurs sur les populations (ACASIS, 2014). C’est dans ce cadre que le projet ACASIS (Alerte aux canicules au Sahel et leurs impacts sur la santé) a pour objectif entre autres de mettre en place, au Sénégal, un système d’alerte pré-opérationnel aux vagues de chaleur au Sahel adapté aux risques sanitaires des populations. De façon spécifique, il s’agit : d’évaluer la vulnérabilité physiologique, sociétale et environnementale aux vagues de chaleur, définir des indicateurs bio- météorologiques adaptés ; d’évaluer et d’améliorer la prévisibilité des vagues de chaleur ; et de mieux connaitre l’évolution future de ces vagues de chaleur. Des périodes de très fortes températures sont régulièrement observées dans le nord – est du Sénégal (Matam, et Bakel), mais celle de mai 2013 a été particulière. En effet, l’Agence Nationale de l’Aviation Civile et de la Météorologie du Sénégal (ANACIM) avait prévenu des fortes températures dans le nord-est et le centre du pays au cours de cette période avec des pics de températures pouvant aller jusqu’à 45° C à l’ombre. De plus, les médias ont beaucoup commenté ces événements allant même jusqu’à rapporter des décès dus à cette forte chaleur (REWMI.COM/MK, 2013).Si la chaleur a eu des incidences sur la santé dans ces localités qui jadis étaient réputées pour précisément l’adaptation de leurs populations à des températures extrêmes, alors il y a lieu de s’interroger non seulement sur l’intensité de ces températures mais aussi sur leur dynamique au cours des prochaines années. C’est pourquoi, notre étude constitue une contribution dans la prise en compte et la gestion des phénomènes liés aux changements climatiques au Sénégal et en particulier des vagues de chaleur. Ainsi notre étude comporte trois parties : La première partie est axée à l’étude de l’évolution et de la variabilité des températures dans les Départements de Matam et de Bakel ; 10 La deuxième partie est l’un des axes les plus importants de notre travail. Elle concerne l’étude des incidences sanitaires (morbidité/ mortalité) en relation avec la variabilité climatique pour la période 2012, 2013 et 2014. Ensuite, identifier les facteurs sociaux, environnementaux et politiques associés aux risques sanitaires. Il sera enfin, la question de perspective de la mise en place d’un système d’alerte précoce aux canicules par l’analyse des capacités d’adaptation des populations locales. 11 I- PROBLEMATIQUE DE LA RECHERCHE Au cours du mois de mai 2013, le Sénégal fut traversé par une vague de chaleur d’une intensité exceptionnelle, caractérisée notamment par le dépassement des maxima quotidiens de température et le maintien de températures anormalement élevées la nuit (ANACIM, BMS, 2013). Cette vague de chaleur a été particulièrement ressentie dans le Nord- Est du Sénégal notamment dans la région de Matam. La température a atteint son plus haut degré. Et d’après le Bulletin Météorologique Spécial, la température est régulièrement à 46°C à l’ombre et 57°C sous le Soleil. Le thermomètre ne chute pratiquement jamais et un vent chaud et sec souffle jusqu’au petit matin. Les gouvernements conscients des menaces que constituent certains phénomènes liés aux changements climatiques, tentent d’apporter des mesures à travers des politiques sectorielles (PANA, 2006). I1. CONTEXTE : Une récurrence d’événements climatiques qualifiés d’extrêmes affecte le monde dans sa globalité suscitant ainsi des préoccupations intenses plus particulièrement en Afrique. Des études basées sur les données d'observations et de modèle convergent vers un réchauffement global du climat (Christensen et al. 2007, Morak et al. 2011). Ils attestent d’une augmentation des évènements extrêmes, la fréquence des jours chauds, et une diminution des jours frais en Afrique de l'Ouest et centrale (Alexander et al. 2006, New et al. 2006, Aguilar et al. 2009, Meehl et al. 2009). Depuis 1975, les températures ont augmenté de près de 0,9° Celsius dans la majeure partie du Sénégal (Funk et al. 2012) et ce réchauffement peut induire de fortes canicules avec de fâcheuses conséquences. Par ailleurs, l’Organisation Mondiale de la Santé (2008) montre que « Le changement climatique aura des effets profondément négatifs sur certains des déterminants les plus fondamentaux de la santé, à savoir la nourriture, l’air et l’eau. Le réchauffement de la planète sera progressif, mais on assistera à une augmentation brutale de la fréquence et de la gravité des phénomènes climatiques extrêmes comme les fortes tempêtes, les vagues de chaleur, les sécheresses et les inondations, dont les conséquences seront très durablement ressenties. Les pays en développement seront les premiers et les plus gravement touchés (…). Il est donc essentiel de formuler clairement les mesures de riposte à adopter pour protéger la santé humaine et faire en sorte qu’elle soit placée au centre du débat sur le climat ». 12 Tels furent les cas à Chicago en 1995 et en Europe de l'Ouest en 2003 où des pertes en vies humaines ont été lourdement ressenties (Bessemoulin et al. 2004, Beniston et Diaz 2004, Black et al. 2004). C’est la raison pour laquelle, les gouvernements, les organismes et les scientifiques tentent tant bien que mal à mettre en place des systèmes et des stratégies pour réduire les impacts du climat sur l’environnement humain et sur la santé. Dans cette conjoncture, au Sénégal, le gouvernement a mis en place un vaste programme d’adaptation aux changements climatiques à travers le Plan d’action nationale d’adaptation (PANA, 2006). Ce plan intervient dans différents secteurs environnementaux tels que : L’agriculture dans le bassin arachidier ; L’avancée de la mer dans les zones côtières ; Les ressources en eau ; Le tourisme et La pêche. Toutefois ce plan ne prend pas en compte les vagues de chaleurs dans les zones sahéliennes. Aucune étude et aucun projet ou programme sur les vagues de chaleur n’a existé au niveau des ministères chargés de la prévention des risques tels que les ministères de la santé et de l’intérieur avant ce programme. Dans le contexte actuel, l’heure est à la mobilisation des connaissances, des ressources et à la prévention des risques liés aux changements climatiques. De plus, en Afrique de l’Ouest, les températures ont évolué plus rapidement que la tendance mondiale, avec des augmentations allant de 0,2°C à 0,8°C par décennie depuis la fin des années 1970 dans les zones sahélo-sahariennes, et soudaniennes (CEDEAO-CSAO/OCDE/ CILSS, 2008). La hausse observée est toutefois plus importante sur les températures minimales (la nuit, jusqu’à plus de 0,5°C).Cette configuration des températures journalières n’est pas un hasard. En effet, des études ont montré que les vagues de chaleur étaient principalement dues à la température minimale et du point de vue de la santé, le risque de ces fortes températures durant les nuits est qu’elles ne permettaient pas un repos nocturne de l’organisme. 13 Ainsi, Les variations de températures minimales constituent un facteur de risque significatif au regard des variations de mortalité en 2003 en Europe. (Sartor et al., 1995 ; Katsouyanni et al., 1993)6. Les surmortalités des vagues de chaleur survenues en Europe ont poussé les autorités à s’investir dans les recherches et à mettre en place des systèmes d’alerte, de vigilance et d’adaptation aux vagues de chaleur. Des seuils de température ont ainsi été déterminés et des niveaux d’alertes mis en œuvre pour anticiper sur les événements futurs (Spira et Cadot, 2006). I- 2. JUSTIFICATION : Alors que les impacts sur la santé publique des vagues de chaleur ont été analysés dans les pays développés, en particulier après l’épisode intense de l’été 2003 en Europe de l’Ouest, peu d’actions ont été mises en place dans les pays en développement pour les détecter et évaluer leurs impacts, plus particulièrement en Afrique où le climat est plus chaud et les capacités d’adaptation plus faibles(Fontaine et al. 2013) . En Afrique de l’Ouest, des enquêtes ainsi que des analyses climatiques et épidémiologiques montrent pourtant que ce problème est en train d’émerger, et les projections climatiques indiquent que de tels épisodes vont très probablement augmenter en fréquence et en intensité dans les décennies à venir (GIEC 2014). Ainsi, le climat de la région de Matam est caractérisé par une période de hautes températures qui dure cinq (05) mois (de février à juin) avec des maxima qui atteignent 48°C7 et une période de basses températures de sept (07) mois (de juillet à janvier) avec un adoucissement du climat dû aux précipitations et à l’installation de la saison froide. La durée moyenne de l’ensoleillement est d’environ 7 à 8 heures par jour. Mais il faut noter qu’il arrive des périodes où on a 10 heures8 d’ensoleillement par jour. Ce qui peut engendrer des catastrophes lors des périodes de vagues de chaleur. La température moyenne régionale est estimée à 31,5°C en 2013, ce qui fait de cette année un peu plus chaude en comparaison avec l’année d’avant. Il faut aussi noter que cette moyenne cache de fortes disparités si l’on sait que la région enregistre plusieurs fois des températures qui sont généralement supérieures à 45°C. 6 Cité par CADOT E., SPIRA A. (2006) « Canicule et surmortalité à Paris en août 2003, le poids des facteurs socioéconomiques», Espace populations sociétés, pp. 239- 249 7 Nayorelle cité dans profil environnemental de la ville de Matam, 1999. 8 Normale de la durée de l’ensoleillement (1971- 2000), aout avec 10,2, Station météorologique de Matam. 14 Ce phénomène est une des principales inquiétudes et préoccupations des populations et autorités sanitaires durant l’été. En effet, c’est au cours de cette période que le plus grand nombre de consultations, de plaintes de maladies et même de décès est observé. Et pourtant, les changements climatiques ont suscité beaucoup d’initiatives et orienté beaucoup de politiques gouvernementales dans le secteur de l’environnement clé du développement durable. En effet, il s’agit de s’informer sur les phénomènes liés ou aggravés par les changements climatiques ainsi que sur ses risques sur les populations. Les plans nationaux d’adaptation aux changements climatiques (PANA) entrepris par le Sénégal et le projet ACASIS en sont une parfaite illustration. Toutefois, les vagues de chaleur restent inexistantes dans les politiques de lutte et d’adaptation aux changements climatiques alors que c’est un phénomène qui est d’une ampleur et d’une fréquence plus grande que d’autres phénomènes climatiques. La prise en compte des vagues de chaleur dans les stratégies visant à s’adapter aux changements climatiques permettrait de réduire considérablement le nombre de cas d’hospitalisations, de consultations, de maladies et de décès durant ces fortes chaleurs à cours ou à long terme. Les régions les plus touchées par les vagues de chaleurs pendant les périodes estivales doivent ainsi bénéficier des politiques appropriées dans le domaine de la santé et de la prévention médicales. Mais au Sénégal, il semble qu’aucune réflexion dans le domaine des interactions entre santé et météo et principalement santé et chaleur n’ait été entamée à ce jour en raison d’une connaissance limitée sur les vagues de chaleur et sur leurs impacts à grande échelle. Si officiellement chaque année quelques dizaines de décès sont attribués à la chaleur, ils sont très difficilement vérifiables. Parce ce que la notion de décès « lié à la chaleur » n’est pas une entité bien définie (Hémon et Jougla, 2003)9.Ces derniers ont pu observer qu’en août 2003, il y eut dans la région Centre 150 morts dont la « cause initiale » était une maladie respiratoire, contre environ 50 en 2001. Cette information statistique n’indique pas lesquels des 100 décès (150 − 50) supplémentaires sont « liés à la chaleur ». De plus, si l’ampleur des impacts sur la mortalité n’est pas encore comparable à celle observée en Europe ou un peu partout dans le monde, ce n’est pas pour autant qu’il faut négliger ce phénomène. L’absence de politiques d’intervention dans la lutte contre les changements climatiques et de structures chargées exclusivement de l’étude et de la surveillance de ces phénomènes rend les efforts de connaissance et de gestion vains. 9 Cité par A.-J. Valleron, A. Boumendil, C. R. Biologies 327 (2004 ). « Épidémiologie et canicules : analyses de la vague de chaleur 2003 en France » pp1125–1141. 15 Cela dit, l’intérêt de notre étude sur les vagues de chaleur et leurs incidences sur la santé dans la Région de Matam (département de Matam) et l’un des départements de la Région de Tambacounda(Bakel), est de participer à l’amélioration des travaux scientifiques traitant le climat et la santé des individus en rapport avec leur espace. Sachant que la région n'a pas véritablement fait l'objet de recherches particulières allant dans ce sens, l'on trouve intéressant de s'adonner à cet exercice dans le but de produire un document scientifique sur lequel pourront s'appuyer les chercheurs et les responsables de la santé au Sénégal voire dans le monde. Cette étude permettra d’étudier les facteurs de vulnérabilité de l’exposition aux vagues de chaleur, montrer les corrélations qui existent entre forte température et mortalité/ morbidité et de faire des propositions en matière d’alerte. I- 3. OBJECTIFS DE RECHERCHE L’objectif général de notre recherche est d’analyser les incidences sanitaires des vagues de chaleur survenues en 2013 afin de contribuer aux systèmes précoces d’alerte aux canicules au Sénégal. De façon spécifique il s’agit : 1. D’étudier la morbidité et la mortalité en relation avec la variabilité climatique pour les années 2012-2014 ; 2. D’’identifier les facteurs de risques sociaux, environnementaux et politiques associés aux risques sanitaires ; 3. Contribuer à la mise en œuvre d’un système d’alerte précoce aux canicules par l’analyse des capacités d’adaptation et de la résilience des communautés de base. I4. HYPOTHESES DE RECHERCHE Les hypothèses de recherches sont : 1) Les phénomènes météorologiques extrêmes (augmentation de la température) influent sur la morbidité et la mortalité de pathologies climato- sensibles ; 2) Les facteurs sociaux, environnementaux et politiques sont associés aux risques sanitaires à la suite des vagues de chaleur de mai 2013 ; 3) Le manque de système d’alerte précoce aux vagues de chaleur a augmenté les risques sanitaires. 16 I- 5. DISCUSSIONS ET ANALYSE DES CONCEPTS I- 5.1 : canicule, vague de chaleur et pic de chaleur Il y a lieu de faire la distinction entre « canicule », « pic de chaleur » et « vague de chaleur ». En effet, en France, l’Institut National de Veille Sanitaire(INVS) considère la canicule comme le maintien de fortes températures pendant plus de 48 heures10 et qu’un jour de canicule est défini comme étant un jour où la température moyenne Minimale (18,2°C) et Maximale (29,6°C) est dépassée (Plan de vague de chaleur, 2005)11. Le DDRM donne une définition plus élaborée en la décrivant comme suit : « une période pendant laquelle la température Maximale est très élevée et la température Minimale ne s’abaisse assez suffisamment la nuit »12. La température Minimale nocturne élevée semble être un facteur de risque important car ne permettant pas un repos nocturne réparateur. Trigo et al. (2005) montrent que les vagues de chaleur les plus sévères sont caractérisées par de fortes températures nocturnes. Ainsi le pic de chaleur (hot spell) n’est pas clairement défini mais sous-entendu. Il s’agit de la température chaude la plus élevée pendant la vague de chaleur (Huth et al.2000; Bureau of Meteorology, Australia, 2013). Par contre on dit qu’il y a « vague de chaleur » quand un temps chaud continue pendant une longue période. Ainsi, la complexité de sa définition réside dans l’appréhension de l’aspect multifactoriel de la mesure et de la forte dépendance entre l’impact de la chaleur sur la mortalité et population concernée. Anderson et Bell (2011) définissent les vagues de chaleur comme une période étendue de chaleur extrême mais il n’existe pas de définition commune pour leur détection notamment sur les seuils de température et la durée minimale (nombre de jours). Besancenot(2002), entend par vague de chaleur comme le maintien de « fortes » températures pendant plus de 48heures. Par rapport à la définition d’Anderson et Bel, Besancenot tente de 10 OMS, OMN, PNUE, Rapport sur le changement climatique et santé humaine : Risques et mesures à prendre, 2004. Policymakers. 2007 11 Service public fédéral. Santé publique, Sécurité de la chaîne alimentaire et environnement (juin 2005).Plan de vague de chaleur et pics d’ozone : p10. 12 http://www.hauts-de-seine.pref.gouv.fr/upl-dnl/0408/DDRM92_4_meteo.pdf 17 donner un seuil par rapport à la durée de la vague mais sans préciser le seuil de température. Cela s’explique la complexité de trouver une définition commune à la vague de chaleur. Dans le cadre du projet ACASIS, (Rome et al., 2014) ont proposé une définition des vagues de chaleur qui a vocation à être pertinente du point de vue des impacts sanitaires. Elle fait intervenir les 90ème percentiles du heat index de Steadman modifié qui inclue l’humidité relative pour calculer indépendamment les Tn et Tx : il y a vague de chaleur quand il y a au moins 6 dépassements consécutifs (3 x HIn>HI90p et 3 x HIx>HI90p : persistance d'au moins 3 jours). Cette définition fait ressortir les saisons les plus chaudes en chaque région (le printemps boréal pour une très grande majorité du Sahel continental, l'automne pour la frange littorale sénégalaise). Du point de vue des impacts, (Lalou, 2014) précise que les deux échelles de temps sont importantes, la tendance long terme autant que les évènements synoptiques eux-mêmes. Du point de vue géophysique, Janicot (2014) pose la question de la manière de traiter l'additivité entre ces deux signaux : doit-on considérer des vagues de chaleur qui seront plus fréquentes / intenses / étendues spatialement dans leur ensemble, ou des "anomalies" qui resteront d'une amplitude quasi-équivalentes à celles que l'on connaît aujourd'hui, mais autour d'un état de fond moyen, d'une normale climatique, qui aura elle-même été décalée vers des valeurs de température plus élevées. Cette réflexion doit être notamment menée dans le cadre de l'analyse des projections climatiques, qui doit débuter rapidement dans le WP3 d'ACASIS. — (Lalou et al., 2014) ont présenté plusieurs définitions des vagues de chaleur ayant vocation à être pertinentes du point de vue des impacts sanitaires. Les résultats préliminaires suggèrent un rôle tout aussi important du changement climatique que des extrêmes météorologiques : le contexte climatique de fond comme l'événement vague de chaleur contribuent tous deux à une "accumulation de chaleur" qui serait particulièrement préjudiciable à la santé humaine. La difficulté, pour les impacts, est qu'il n'existe pas de définition normée des vagues chaleurs : en climat tropical semi-aride comme le Sahel, les Tn, Tx et aussi l'humidité semblent être des variables importantes à considérer, de même que l'effet mémoire (la persistance de la chaleur). Des impacts sanitaires significatifs des vagues de chaleurs sont particulièrement enregistrés en automne, saison où l'humidité joue a priori un rôle plus important qu'au printemps. La définition de (Rome et al., 2014), semble a priori intégrer ces éléments. La hiérarchisation des variables importantes pourrait toutefois être modifiée selon les types de populations vulnérables (sexe, âge, etc.). Combiner les différentes gammes de la variabilité des températures (synoptique, interannuel, réchauffement climatique) est également nécessaire : le continuum d'échelles est tout aussi significatif pour les impacts qu'il peut l'être en diagnostic climatique. 18 (Janicot,2014) avance l'idée de définir nos propres indices adaptés au cas sahélien en adaptant les coefficients de calcul du heat index de Steadman pour le rendre aussi discriminant que possible des évènements de vagues de chaleurs entraînant des conséquences sanitaires. Une autre question concerne les particularités des climats locaux : pourra-t-on utiliser un jeu de critères unique pour tout le Sahel ou sera-t-il nécessaire de prendre en compte des différenciations locales. Dans un premier temps, on propose de définir un jeu unique adapté pour l'ensemble du Sahel. Deux travaux déjà réalisés dans le cadre d'ACASIS se sont appuyés sur les définitions des vagues de chaleur pour en étudier la variabilité et les mécanismes associés. — Le travail de Master 2 recherche de J. Perraud, encadré par H. Rogniez : on utilise des rétrotrajectoires (dynamique et thermodynamique issues d’ERA-Interim) pour chercher à identifier le rôle et l'origine de la vapeur d'eau troposphérique dans les événements de vagues de chaleur sahéliennes. La définition utilisée pour ce travail se base sur le rapport de (Rome, 2014) mais sans distinction de vague de chaleur calculé à partir des Tn et des Tx (un HI quotidien dont on calcule le 90ème percentile avec critère de persistance d'au moins 3 jours). Cette définition va être réajustée selon les critères de (Rome, 2014) afin de tenir compte des 2 paramètres (Tn et Tx). Ainsi, notre travail se base sur le rapport de (Rome, 2014) en utilisant les Tx et les Tn et l’humidité relative de Mai 2013 pour monter le lien entre ces variables et la morbidité/mortalité. En effet, selon les météorologues français, une vague de chaleur se définit comme une période pendant laquelle la température Maximale dépasse le seuil de 30,0°C (GIEC, 2001)13. Quant aux américains une tolérance du seuil de température de 32,2°C doit être dépassée pendant trois jours consécutifs(Pan de vague de chaleur, 2005)14.En effet, aux Etats-Unis, le NWS (National Weather Service) a proposé une autre définition basée sur la notion d’indice de chaleur Hi diurne qui doit être supérieur ou égal à 40,5°C associé à un Hi nocturne supérieur ou égal à 26, 7°C pendant au moins 48 heures15. Sur le territoire américain, ce seuil est revu à la hausse en fonction de la fréquence de dépassement : pour les stations où 1% des 13 Groupe d'experts intergouvernementaux sur l'évolution du climat (GIEC). Climate Change 2001: Third Assessment Report (Volume I). Cambridge, Cambridge University Press, 2001. 14 Service public fédéral. Santé publique, Sécurité de la chaîne alimentaire et environnement (juin 2005).Plan de vague de chaleur et pics d’ozone : p10 19 observations dépassent les seuils diurne et nocturne, le seuil est établi au 1er percentile des observations (OMS, OMN, PNUE, 2007)16. Les Britanniques élaborent une définition nettement différente de celles précédemment établies et définissent la vague de chaleur à partir d’une hausse de la température de 4°C audessus de la normale du lieu et du mois (GIEC, 2001)17.Pour l’IRM des Pays-Bas, une vague de chaleur est une période pendant lesquels la température atteint 25°C de Minimale et 30°C de Maximale pendant au moins trois jours (Service Météo, 2002)18. L’OMM (Organisation Mondiale de la Météorologie) donne une définition plus littérale et plus ouverte de la vague de chaleur qui est « un réchauffement important de l’air, ou une invasion d’air très chaud sur un vaste territoire, généralement de quelques jours à quelques semaines », sans pour autant y associer de seuil spécifique, en raison de la grande diversité des climats locaux (OMM, 2007). Cependant, au Canada, on utilise l’indice Humidex (30 à 39) pour exprimer les effets combinés de la chaleur et de l’humidité qui est associé à un degré variable d’inconfort, alors qu’à partir d’un indice de 40, presque toutes les personnes sont inconfortables. Environnement Canada émet un avertissement de chaleur lorsque la température ambiante atteint 30°C et que l’indice Humidex est de 40. Bien qu’il n’existe pas de véritable définition d’une vague de chaleur, elle désigne généralement une période d’au moins trois jours consécutifs où la température de l’air est supérieure à 32°C (Montréal, 2004)19. En pratique, une vague de chaleur est souvent identifiée a posteriori en regard de ses conséquences sanitaires qui découlent de l’influence d’un climat particulièrement chaud pendant une période prolongée sur la santé de la population. Schuman, cité par Rey (2007)20 introduit comme condition à la définition de vague de chaleur qu’elle ait une influence sur la santé de la population et en particulier sur la mortalité et le déclenchement de certaines 15 http://fr.mapsofword.com/referrals/weather-phenomenon/heat-wave.html. OMS, OMN, PNUE, Rapport sur le changement climatique et santé humaine : Risques et mesures à prendre, 2004. Policymakers. 2007. 17 Groupe d'experts intergouvernementaux sur l'évolution du climat (GIEC). Climate Change 2001: Third Assessment Report (Volume I). Cambridge, Cambridge University Press, 2001. 18 http://www.hauts-de-seine.pref.gouv.fr/upl-dnl/0408/DDRM92_4_meteo.pdf. 19 Direction de santé publique de Montréal(2004). Prévention en pratique médicale : 4p. 20 Rey G. (2007) : Surmortalité liée aux vagues de chaleur : Facteurs de vulnérabilité sociodémographiques et 16 causes médicales de décès. Thèse de doctorat soutenue à la faculté de médecine Paris-sud, 156 p. 20 pathologies sensibles à la chaleur. Cette approche permet d’éviter la difficulté de définition purement météorologique liée à l’observation de différences selon les populations, les climats habituels et les latitudes, des impacts sanitaires observés dans des conditions météorologiques similaires. Cependant, elle peut être à l’origine d’une distribution excessive de la surmortalité liée à la chaleur, et ne permet pas d’identifier une vague de chaleur avant qu’on ait pu observer son impact sanitaire sur la population. L’approche opposée consiste à définir une vague de chaleur à partir de considérations purement physiologiques, sans tenir compte de l’impact observé sur les populations. C’est notamment le cas de la définition de forte chaleur donnée par le NWS des Etats- Unis, basée sur les températures apparentes, combinaison de température et d’humidité. Cette approche présente le défaut de ne pas tenir compte de la vulnérabilité de la réponse de populations face à des conditions similaires. Entre autre, certaines populations pourront subir des conséquences sanitaires fortes sans que les critères du NWS ne soient dépassés. La plus grande partie des études identifiant des vagues de chaleur adaptent les critères du NWS selon le climat habituel et population étudiée. Ce faisant, ils adoptent une approche similaire à celle préconisée par Robinson, cité par Rey(2007). Selon lui, la définition de vague de chaleur est locale et doit se baser à la fois sur des critères physiologiques et sur un critère de rareté. Nous pouvons retenir que la définition d’une « vague de chaleur » varie en fonction des pays, en termes d’indicateurs utilisés. Aucune définition consensuelle n’est actuellement disponible : un événement climatique extrême variant d’un endroit à un autre pendant plus de 48heures. L’idée d’un zonage du Sénégal, séparant en particulier le nord, le littoral et le sud-‐est, parait important pour établir des seuils de températures, ainsi que l’usage des percentiles. I- 5. 2 Climat, changement climatique et variabilité climatique Le climat est défini comme Ensemble des phénomènes météorologiques qui se produisent audessus d'un lieu dans leur succession habituelle (Encarta, 2009). Le climat est l'ambiance atmosphérique constituée par la série des états de l'atmosphère au-dessus d'un lieu dans leur succession habituelle. Le climat se distingue également selon les régions (équatoriale, tropicale, tempérée, etc.) I- 5.3 Changement climatique 21 Le mot changement renvoie au processus de modification par évolution. Ainsi, l'expression « changement climatique » peut être comprise comme la modification du climat pendant une période longue d'évolution. La CCNUCC (article 1), définit « le changement climatique » comme étant des changements de climat qui sont attribués directement ou indirectement à une activité humaine altérant la composition de l'atmosphère mondiale et qui viennent s'ajouter à la variabilité naturelle du climat (CCNUCC, 1997). Ainsi, Les changements climatiques désignent une variation statistiquement significative de l’état moyen du climat ou de sa variabilité persistant pendant de longues périodes (généralement, pendant des décennies ou plus). La Convention-cadre des Nations unies sur les changements climatiques(CCNUCC) fait une distinction entre les "changements climatiques" qui peuvent être attribués aux activités humaines altérant la composition de l’atmosphère, et la "variabilité climatique" due à des causes naturelles. La variabilité naturelle du climat a des causes purement géophysiques et astronomiques, comme en témoigne l'histoire passée du climat : variations de l'activité solaire. Les activités humaines, surtout depuis la Révolution industrielle et le développement économique de régions très peuplées de la planète, ne peuvent être sans conséquences sur le climat. Conférences, études, rapports et séminaires se succèdent pour évaluer la situation et envisager l'avenir. Leurs conclusions sont parfois contradictoires et dépendent des temporalités envisagées. Certains peuvent céder à un catastrophisme médiatiquement et/ou financièrement porteur. Si des évolutions non négligeables semblent d'ores et déjà perceptibles, il est difficile de faire des pronostics sur le moyen et le long terme et, aux échelles régionales, les tendances pourraient être très diversifiées. La liste éminemment changeante des régions menacées par la sécheresse ou par le déluge est significative de ce haut niveau d’incertitude des incidences spatiales concrètes du réchauffement climatique. I- 5.4 Variabilité climatique : La variabilité d'un phénomène désigne le changement de celui-ci. Cette variabilité est souvent prévisible ou connue à l'avance. La variabilité climatique se définit comme étant la variation de l'état moyen du climat à des échelles temporelles et spatiales. Autrement dit, c'est la variation naturelle intra et interannuelle du climat. Elle est une caractéristique inhérente au climat qui se manifeste par les différences entre les statistiques de long terme des éléments climatiques (pluie, température, humidité, durée des saisons) calculés pour des périodes différentes. La variabilité du climat est souvent perçue à travers l'irrégularité des paramètres climatiques dans leur évolution. 22 I- 5.5: la morbidité La morbidité est le nombre (absolu ou relatif) des malades dans un groupe donné et pendant un temps déterminé. C'est un concept désormais étendu aux notions de déficience, d'incapacité et de handicap (PICHERAL, 1984).Il existe trois types de morbidité : la morbidité ressentie, réelle et diagnostiquée. La morbidité ressentie et /ou exprimée est l’ensemble des affections et troubles ressenties et /ou exprimées par les individus à partir de leurs symptômes. Autrement dit, ce sont les enquêtes menées directement auprès des populations. En faisant procéder, pour chaque enquêté, à des examens médicaux et à des analyses de laboratoire, les résultats obtenus devraient se rapprocher le possible d’une morbidité objective et « réelle » (AIACH P. 1989)21. Autrement dit, c’est la réalisation systématique de dépistage. La morbidité diagnostiquée est l’ensemble des affections diagnostiquées par les médecins. Ce sont les maladies ayant donné lieu à une consultation (AIACH P. 1989) En d’autres termes, c’est l’utilisation de données regroupées dans les postes de santé. Pour mesurer la morbidité on utilise deux autres indicateurs : l'incidence et la prévalence : 21 AIACH P. 1989. "Morbidité" in Santé Publique, sous la direction de G. Brucker et D. Fassin. Paris. Ellipses, pp. 344-364. 23 II- Présentation du cadre de l’étude : Cette partie qui s'intitule cadre de l’étude est composée de deux points à savoir la présentation du Département de Matam et celui de Bakel. 2. 1 : Situation géographique du Département de Matam La région de Matam est située entre les 14°20 et 16°10 de la latitude nord et les12°40 et 14°60 de la longitude ouest. La région, constituée de l'ancien département de Matam, auquel sont rattachées les communautés rurales de Lougguéré-Thioly (arrondissement de Dodji) et Vélingara (Arrondissement de Barkédji), est depuis 2002 composée de trois (3) départements à savoir Matam, Kanel, et Ranérou - Ferlo. . Elle est limitée au nord par la république Islamique de Mauritanie et la région de Saint-Louis, au sud et au sud-est par la région de Tambacounda, au sud-ouest par la région de Kaolack, à l'est par la Mauritanie et à l'ouest par la région de Louga. Figure 1 : Carte de localisation de la région de Matam 24 Ainsi, le département de Matam est composé de deux arrondissements (Ogo et Agnam Civol) qui sont divisés en trois communes à savoir Matam, Ourossogui et Thilogne et en six communautés rurales : Bokidiawé, Nabadji Civol, Ogo, Agnam Civol, Dabia et Oréfondé Figure 2 : Carte de localisation du Département de Matam En effet, dans cette région, l'insolation est assez importante et présente toute l'année. La moyenne annuelle tourne autour de 235 heures par mois pour ces dix dernières années. Soit 7 à 8 heures d'ensoleillement par jour avec des maxima de 269 heures enregistrés aux mois de Mars et Avril et des minima de 220 et 212 heures en Août et en Décembre (Projet d'Appui à la Formulation des Agendas 21 Locaux, 2005). La région est comprise entre les isohyètes 300 et 500 mm, avec des précipitations pouvant atteindre parfois 600 mm d'eau dans la partie sud. Elle est soumise à l'alizé continental appelé Harmattan et la mousson. Par ailleurs, des grains sont observés pendant l'hivernage avec une vitesse atteignant une pointe de 28 mètres/seconde (80 Km/heure) accompagnée de poussières très denses de direction nord-est à sud-est. (Service Régional de la Prévision et de la Statistique de Matam, 2006). 25 2. 1.1 : Répartition des infrastructures sanitaires dans la région de Matam Chaque département est couvert par un district sanitaire qui est chargé "de la mise en œuvre des programmes et actions de santé à assises communautaires" (FALL et al, 2005)22. Un district sanitaire doit au moins être doté d'un "centre de santé comme infrastructure de soins primaires, les soins dispensés par les postes de santé étant considérés de niveau secondaire. Le district sanitaire dispose d'un médecin, d'une équipe cadre de district et d'un réseau de 10 à 25 postes de santé...avec une population desservie estimée à être entre 100 000 à 150 000 habitants (FALL et al, 2005). Les districts de Matam, Kanel et Ranérou forment la région médicale de Matam qui est dirigée par un médecin chef de région qui coordonne les activités sanitaires au niveau régional. Le district sanitaire de Matam est doté d'un hôpital de dimension régionale qui se trouve à Ourossogui, d'un centre de santé à Matam, de 28 postes de santé et 16 cases de santé fonctionnelles. Thilogne fait partie du district sanitaire de Matam. Tableau I : Nombre d’Infrastructures sanitaires de la région de MATAM en 2013 selon le type INFRASTRUCTURES Nbre d'Hôpitaux MATAM 1 KANEL RANEROU 0 0 THILOGNE 0 Nbre de centres de santé de référence (CS avec REGION 1 2 0 1 1 0 19 34 12 1 66 19 34 13 9 75 8 15 10 8 43 0 0 0 0 0 1 4 0 1 6 Nombres de cliniques 0 0 0 0 0 Nombres de maternités 0 0 0 0 0 bloc opératoire) Nbre total de postes de santé complets (avec maternité) Nbre total de postes de santé Nombre de cases de santé fonctionnelles Nombre de dispensaires privés catholiques (DPC) Nombre de cabinets privés privées Source : MSAS, annuaire 2013. 22 FALL Abdou Salam, GADOU Dakouri, VIDAL Laurent, (2005), Les professionnels de santé en Afrique de l'Ouest Entre savoirs et pratiques, Paris, Harmattan, 330 p. 26 2. 1.2 : Répartition du personnel de santé Le district sanitaire de Matam compte 2 médecins, 33 infirmiers, 5 sages-femmes et 56 ASC (Agent de Santé Communautaire). A cela s'ajoute 3 médecins, 17 infirmiers, 2 sages-femmes, 1 gynécologue, 1 chirurgien et 1 pédiatre qui travaillent pour le compte de l'hôpital d’Ourossogui. Tableau II : répartition du personnel de santé dans la région de Matam en 2013. MATAM KANEL RANEROU THILOGNE ESP REGION OUROSSOGUI Nbre de 2 2 1 1 15 21 de 0 0 0 0 2 2 médecin Nbre pharmaciens Nombre de 0 gynécologue Nombre de 1 1 0 0 1 3 7 8 5 4 7 31 8 13 7 10 15 53 64 96 26 20 0 206 56 130 65 14 0 235 chirurgiens dentiste Nombre de sages femmes Nombre d'infirmiers et Assimilés Nombre de Matrone Nombre d’A.S.C Source : MSAS, annuaire 2013 2. 2 : Situation géographique du Département de Bakel Le département de Bakel se situe dans la zone soudano-sahélienne pour l’essentiel de son territoire. Seul l’extrême Sud (à la limite avec le Département de Kédougou) présente des caractéristiques de la zone soudano-guinéenne. Il est situé entre 12e et 14e de latitude Nord et entre 11e et 14e de longitude Ouest. 27 Figure 3 : Carte de localisation du Département de Bakel Source : découpage CSE, 2002 . Deux grandes périodes de régime thermique ne correspondant pas à la distinction entre saison des pluies et saison sèche sont à distinguer. La première va de juillet à février avec des températures plus basses et des maxima compris entre 31 et 36°C et une moyenne générale située entre 25 et 28°C. La seconde, correspond à celle qui est la plus chaude avec des maxima compris entre 39 et 40°C, des minima entre 21 et 26° et une moyenne de 29 à 33° (PRDI Tambacounda (20012006) 2. 2. 1 : Répartition des infrastructures sanitaires dans le Département de Bakel 28 Le district sanitaire de Bakel dispose d’un Centre de santé de référence avec un bloc opératoire, de 13 postes de santé et 19 cases de santé fonctionnelles, 07 dispensaires privés catholiques. Tableau III : Nombre d’Infrastructures sanitaires à Bakel en 2013 selon le type INFRASTRUCTURES BAKEL Centre de santé de référence (CS avec bloc 1 opératoire) Postes de santé 13 Cases de santé fonctionnelles 19 Dispensaires privés catholiques 7 Source : MSAS, annuaire 2013 2. 2 .2 : Répartition du personnel de santé Le district sanitaire de Bakel compte 2 médecins, 27 infirmiers, 8 sages-femmes et 47 ASC (Agent de Santé Communautaire), 30 matrones, 1 dentiste chirurgien, 4 pharmaciens. Tableau IV : répartition du personnel dans le district sanitaire de Bakel en 2013. BAKEL Nbre de médecins 2 Nbre d’infirmiers et Assimilés 27 Nbre de sages femmes 8 Nbre d’ASC 47 Nbre de matrones 30 Nbre de dentiste 1 Nbre de pharmaciens 4 Source : MSAS, annuaire 2013. 29 III- LA METHODOLOGIE DE LA RECHERCHE La méthodologie s’est construite en combinant les démarches suivantes : la documentation, la collecte des données sur le terrain, le traitement des données III- 1. La synthèse documentaire La revue documentaire a consisté en une collecte de données et de publications sur notre objet d’étude. Elle a porté sur des documents institutionnels, des articles ayant trait à la géographie et à la géographie de la santé en particulier. Nous avons également recouru aux mémoires et d’autres ouvrages pour collecter un certain nombre d’informations ayant en rapport avec notre thème de recherche. La recherche de l'information concerne également tous les documents susceptibles de renseigner sur les risques sanitaires liés aux vagues de chaleur et sur l'environnement de la zone d'étude. Cette synthèse documentaire s’est déroulée tout au long de notre travail. la documentation sur les changements climatiques Les documents institutionnels sont d’une grande importance pour notre recherche. Les documents de référence sont : 1. « Les canicules sont-elles une menace pour la santé publique ? Une perspective européenne », écrit par Simon Hales (Organisation mondiale de la santé, Rome, Italie), Christina Koppe (Business Unit Human Biometerology, Deutscher Wetterdienst (DWD), Freiburg, Allemagne), Franziska Matthies (OMS, Rome, Italie), Bettina Menne (OMS, Rome, Italie). Ce document est produit par des auteurs d’Instituts différents dont les trois nous viennent de l’OMS, Rome, Italie et Christina Koppe est logé au Business Unit Human Biometerology. L’objectif de ce document est d’identifier les facteurs qui interviennent dans le risque de mortalité liée à la chaleur, en mettant l’accent sur trois questions : o Quels sont les facteurs qui influent sur le risque de décès pendant une vague de chaleur ? o Les mesures à court terme pour réduire la mortalité liée à la chaleur sont-elles efficaces ? o Est-ce qu’ils resteront efficaces si la température moyenne de la Terre continue de s’accroître à la suite du changement climatique ? En effet, à travers cet article on a compris que des indicateurs du statut socio-économique tels que l’origine ethnique, la profession et le niveau d’éducation sont associés aux effets de la 30 chaleur sur la santé, mais ces résultats varient suivant les études. Les facteurs socioéconomiques influent sur l’exposition à la chaleur et pourraient également avoir des conséquences sur la sensibilité de chaque individu. Donc, en 2003, la vague de chaleur a touché deux zones géographiques distinctes : l’une centrée sur la Scandinavie et l’autre comprenant la région méditerranéenne et une grande partie de l’Europe de l’Ouest. 2. « Changement climatique, Sécurité alimentaire et Développement humain, publié en 2009 au Sénégal.» publié par Gaye A.T., Sylla M. B., 2009. Ce rapport national sur le développement humain au Sénégal est travail d’équipe de plusieurs auteurs. L’objectif du rapport revient à expliquer comment le changement climatique peut affecter la Sécurité alimentaire et compromettre le développement humain pour le Sénégal. La recherche de la réponse à cette question constitue la trame de ce rapport. Ainsi, ce rapport montre les conséquences du changement dans plusieurs secteurs indispensable au développement. Les effets sur l’environnement, les côtes sénégalaises, sur l’économie, l’agriculture, la pêche surtout sur la santé. Ce rapport met en exergue les forces et faiblesses des politiques en cours face au Changement Climatique. Dans le domaine de la santé on note : possible recrudescence de maladies hydriques (choléra) et parasitaires (paludisme) due soit aux inondations, soit au réchauffement par développement d’agents toxiques chez les poissons et fruits de mer. Parmi les actions entreprises en vue d’atténuer les effets des changements climatiques, on peut citer : La Loi d’Orientation agro-sylvo-pastorale (LOASP) dont la mise en œuvre correcte devrait permettre de s’engager vers une agriculture plus performante en vue d’atteindre l’autosuffisance alimentaire et de lutter plus efficacement contre la pauvreté ; L’instauration d’un repos biologique et les mécanismes mis en place pour réglementer tant la pêche artisanale que celle industrielle pourraient permettre une meilleure gestion des ressources aussi bien halieutique que d’eau douce. Les auteurs ont proposé quelques recommandations dans le but d’atténuer les conséquences du changement climatique : 31 Le renforcement des capacités d’intervention des différents acteurs et le développement des synergies dans les actions constituent un gage de réussite des programmes et/ou projets de développement ; Pour amplifier et pérenniser les actions dans les différents domaines, il est indispensable que le secteur privé s’implique davantage et accepte d’apporter une contribution soutenue aux efforts de développement. Les travaux de recherche sur les incidences du changement climatique Les articles sont d’une grande portée pour notre thème de recherche. 3. « Canicule et surmortalité à Paris en août 2003, le poids des facteurs socioéconomiques», (2006) publié par CADOT E (Unité de recherche INSERM/INED U569)., SPIRA A (Faculté de Médecine Paris-Sud/INSERM-INED U569) Espace populations sociétés, pp. 239- 249. Cet article est écrit par des auteurs issus d’un même institut de recherche, Cadot est un chercheur à l’INSERM/INED. Dans cet article les auteurs mettent en exergue le poids des facteurs socioéconomiques sur la mortalité et la surmortalité à Paris en août 2003 lors de la vague de chaleur. Les indicateurs et les variables utilisés par les auteurs pour évaluer et ressortir les disparités socio spatiales sont le Ratio Standardisé de mortalité(RSM) pour mettre en évidence des variations spatiales indépendantes des structures de population. C’est le rapport entre un nombre de décès observé (O) et un nombre de décès attendu (E1), calculé en appliquant la méthode de standardisation indirecte sur l’âge et le sexe (la population de Paris constitue la population de référence et les taux de mortalité par âge et par sexe sont calculés à partir des décès observés en 2003). Cette méthode de standardisation dite aussi de « mortalité type » est préférée à la méthode directe car elle est plus robuste en présence de petits effectifs [Salem et al., 1999].Le second indicateur, le ratio de mortalité, rapporte l’effectif de décès observé au cours de la canicule (O) à l’effectif de décès attendu s’il n’y avait pas eu de canicule (E2).Cet effectif attendu est obtenu en calculant la moyenne des décès observés au cours des mois d’août des trois années précédentes, appréhendées comme années de référence. Ce deuxième indicateur permet de mesurer la surmortalité c'est-à-dire l’augmentation du nombre de décès par rapport à une situation de référence observée en l’absence de canicule. 32 Ils dénombrent quatre- vingt quartiers à Paris (quatre arrondissements), dont les effectifs de population varient en 1999 de 1345 à 82 032 individus (avec une moyenne de 26 573 habitants). Les analyses de la répartition spatiale de la mortalité et de la surmortalité ont été successivement conduites à l’échelle des arrondissements, puis des quartiers. Les données de mortalité proviennent de deux sources : le Centre d'épidémiologie sur les causes médicales de décès (Cépi-Dc) de l’Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM) et le service d’Etat civil de la Mairie de Paris. Les statistiques de mortalité provenant du Cépi-Dc concernent les décès enregistrés entre le 1er et le 20 août 2003 et au cours de la même période lors des trois années précédentes (2000, 2001 et 2002). L’indicateur socio-économique retenu est le revenu moyen des ménages. Le revenu médian des ménages est d’ordinaire considéré comme un meilleur indicateur de la réalité socioéconomique, mais il n’est disponible qu’à l’échelle des arrondissements. Donc, nous retenons trois facteurs de risque de mortalité et de surmortalité en août 2003 : revenus moyens des ménages, personnes seules parmi les 60 ans et plus, Température minimale. Les résultats aboutissent à la conclusion d’un lien étroit entre la mortalité, mesurée par le ratio standardisé de mortalité (ajusté le plus souvent sur l’âge et le sexe) et le niveau socioéconomique. Cet article nous a permis de mieux comprendre le poids des facteurs socioéconomiques sur la mortalité et la surmortalité à Paris lors de la vague de chaleur. 4. « Comparaison de la surmortalité observée en juillet 2006 à celle estimée à partir des étés 1975-2003, France »(2007), publié Fouillet et al. Cet article est écrit par plusieurs auteurs venant des instituts différents. Deux météorologues et les autres s’occupent de tout ce qui est statistique c’est-à-dire l’enregistrement et la transmission des décès lors de la vague de chaleur. L’objectif de cet article est de quantifier la surmortalité liée à la vague de chaleur de juillet 2006 et de la comparer à ce qu’elle aurait pu être si la vulnérabilité de la population aux vagues de chaleur était restée identique à celle mesurée avant 2004 (période 1975-2003). Ainsi, pour quantifier la surmortalité de juillet 2006, et la comparer avec la période (19752003), les auteurs ont adopté la méthodologie suivante : Pour comparer les nombres quotidiens de décès observés pendant les étés 2004 à 2006 à ceux attendus, on a considéré les trois indicateurs : 33 - surmortalité observée Oj – Êj : écart entre la mortalité observée et la mortalité de référence. - surmortalité attendue Oj – Êj : écart entre la mortalité attendue qu’on ait pu observer si les conditions étaient celles de 1975-2003 et la mortalité de référence. - écart de mortalité Oj – Ôj : écart entre la mortalité observée et la mortalité attendue que l’on ait pu observer si les conditions étaient identiques à celles de 1975 à 2003. Les effectifs des décès quotidiens (Oj) toutes causes confondues, observés sur les mois de juin à septembre (122 jours) de 1975 à 2006 sont issus des bases de données du Cépi Dc-Inserm. Les effectifs des populations ont été obtenus par interpolation linéaire à partir des estimations fournies par l’Insee. Les températures minimales et maximales quotidiennes sont enregistrées par un réseau de 97 stations, considérées par Météo-France comme représentatives de la population des départements métropolitains. Pour obtenir une valeur quotidienne nationale, on utilise une moyenne des températures, pondérée par la population de chaque département. Afin de tenir compte de l’évolution temporelle de la mortalité et des températures pendant les périodes de fortes chaleurs, une variable d’accumulation des températures maximales est également calculée en sommant les nombres de degrés au dessus de 27°C, sur une fenêtre glissante de 10 jours. Les températures moyennes sur des fenêtres de 10 jours, calculées sur une période de 30 ans (1975- 2005, excepté l’année 2003) constituent les températures habituelles de référence. Les résultats du 11 au 28 juillet 2006, une surmortalité, estimée à environ 2 100 décès, a été observée sur l’ensemble de la France. Cette surmortalité est inférieure d’environ 4 400 décès à ce que l’on pouvait attendre si la vulnérabilité de la population aux vagues de chaleur était restée identique à celle de la période 1975-2003. La moindre mortalité au cours de la vague de chaleur de juillet 2006 par rapport à l’attendu, peut être interprétée comme le résultat d’une réduction de la vulnérabilité de la population aux vagues de chaleur estivales. Cette moindre fragilité des populations pourrait être la conséquence des évolutions consécutives à la vague de chaleur d’août 2003 : prise de conscience générale des risques, mise en place de mesures de prévention et du système de surveillance et d’alerte des vagues de chaleur. 5. A.-J. Valleron, A. (Inserm U444 et université Pierre et Marie Curie) Boumendil, C. R. (Idem) Biologies 327 (2004). « Epidémiologie et canicules : analyses de la vague de chaleur 2003 en France » pp 1125–1141. 34 Ce sont des chercheurs à l’Institut «Épidémiologie et Sciences de l’information » Cet article souligne les difficultés de l’épidémiologie d’un tel événement, et la faiblesse des sources d’information. De façon spécifique il s’agit de faire : o un bref rappel des résultats épidémiologiques acquis, et la mise en perspective correspondante de la canicule 2003 en France ; o l’exposé des difficultés méthodologiques particulières relatives à l’épidémiologie des canicules, notamment celles concernant la définition de « la » cause de la mort ; o une réflexion sur la notion d’« effet de moisson », qui, en épidémiologie, caractérise les événements qui « faucheraient » des sujets très sensibles, ne faisant qu’avancer « de peu » le moment de leur mort, et l’énoncé d’une hypothèse à propos de l’excès de mortalité observé au cours de la canicule 2003. La difficile méthodologie de l’épidémiologie des canicules : La mesure quantitative de la cause (« la chaleur ») est extrêmement compliquée. La notion même de vague de chaleur ne bénéficie pas d’une définition universelle (G.A. Meehl, 2004). Il est cependant largement admis que la succession de plusieurs jours de fortes chaleurs est une condition nécessaire à la définition. Les définitions utilisent la température maximum, la température minimum, jugée très importante, puisque, dans le cas d’une vague de chaleur où la température minimum reste longtemps élevée (comme ce fut le cas à Paris en août 2003), les sujets ne peuvent « récupérer » pendant la nuit. Il est aisé d’estimer le nombre global de décès en excès pendant une canicule, par comparaison entre les nombres de décès observés pendant la canicule, et ceux observés les années précédentes en l’absence de canicule. Indicateur de la mesure de surmortalité. La situation se complique lorsqu’on veut analyser les excédents par « causes de décès ». L’outil utilisé pour le codage aussi bien de la morbidité que de la mortalité est la classification internationale des maladies actuellement dans sa dixième révision (CIM 10). La CIM 10 identifie les effets de la chaleur au sein d’une catégorie (T67) plus générale intitulée « effets de la chaleur et de la lumière ». En effet, l’analyse détaillée de la mortalité au cours d’une canicule cumule deux difficultés : d’une part, l’identification du lien entre la chaleur et le décès est difficile, d’autre part, les victimes sont souvent des personnes très âgées, polypathologiques, pour qui le modèle de cause unique de décès semble peu convenir. Pour évaluer la surmortalité, les auteurs ont utilisés les données publiques de mortalité fournies par l’INSEE dans son enquête « ville ». Grâce à un échantillon de 260 communes 35 bien choisies, l’INSEE, utilisant à un modèle prédictif maintenant bien éprouvé, estime avec rapidité les nombres totaux de décès en France. Les données disponibles au moment de la rédaction de cet article allaient jusqu’en juin 2004. Ils ont donc comparé la mortalité observée en 2003/2004 (à partir d’août) à la mortalité moyenne des sept dernières années observées au cours des mêmes mois. Donc, nous retenons ni la cause (une vague de chaleur), ni l’effet (décès lié à la chaleur) ne sont clairement définis. 6. « Surmortalité liée à la canicule d’août 2003 en France » publié par Hémon, D (Inserm-U170 -IFR 69, Recherche épidémiologiques et statistiques sur l’environnement et la santé, Villejuif). Cet article est par plusieurs auteurs Il a pour objectif de faire une synthèse des principaux facteurs qui ont été identifiés lors de cette vague de chaleur. Trois grandes questions ont été posées pour évaluer et montrer les disparités spatiales de la surmortalité. - quelle a été la relation entre mortalité et caractéristiques de la température ? - comment s’est répartie la surmortalité selon le sexe, l’âge, sur un plan géographique et selon les lieux de décès ? - quelles ont été les causes médicales de décès les plus concernées ? La méthodologie : Indicateurs et variables utilisées Deux indicateurs ont été utilisés pour caractériser la mortalité :le ratio de mortalité (O / E= nombre de décès observés rapporté au nombre de décès attendus) et l’excès de mortalité (O E = différence entre les nombres de décès observés et attendus).Si l’on considère que les variations des effectifs des populations aux cours des années 2000 à 2003 sont négligeables, le ratio de mortalité mesure le rapport du taux de mortalité observé en août 2003 à sa valeur pendant la période de référence 2000- 2002.L’excès de mortalité mesure l’excès absolu de décès observé en août 2003 par rapport à la mortalité de référence 2000-2002.Ces indicateurs ont été analysés en fonction du sexe et de l’âge des sujets, de la région et du département de survenue du décès et du lieu de décès (domicile, hôpital, clinique privée, maison de retraite, voie publique). Les données utilisées pour estimer la mortalité et la surmortalité proviennent de trois sources InVS, Insee, Inserm : les certificats médicaux de décès et les bulletins 7 de l’état civil (source Inserm), les avis 7 bis de l’état civil (source Insee) et les décomptes de décès effectués par les Ddass (source InVS).Le certificat de décès comportant les causes médicales de décès est 36 transmis à la mairie par le médecin certificateur. Le bulletin 7 est rempli à la mairie lors de la déclaration du décès. Ce bulletin est anonyme mais comporte les caractéristiques sociodémographiques du sujet : sexe, date de naissance et de décès, lieu de décès... Le certificat de décès et le bulletin 7 sont envoyés par la mairie à la Ddass qui le transmet à l’Inserm. L’avis 7 bis, identique au bulletin 7, mais indiquant l’identité du sujet, est transmis par la mairie à l’Insee. Les résultats de cette étude montrent de façon claire que les régions où la surmortalité a été la plus élevée, les températures maximales et minimales ont brutalement augmenté dans les premiers jours du mois d’août, sont restées constamment élevées pendant toute la vague de chaleur et ont régressé à partir du 13 août. C’est par exemple le cas de l’Ile-de-France, du Centre et de la Bourgogne. Dans les régions méridionales, les températures observées sur l’ensemble du mois d’août ont été élevées mais la surmortalité y est restée modérée. C’est notamment le cas des régions Corse, Languedoc-Roussillon et Provence-Alpes-Côte-D’azur. Les ratios de mortalité les plus importants ont été observés dans les maisons de retraite (nombre de décès multiplié par 2,0 correspondant à un excès de 2 640 décès) et pour les décès survenus à domicile (nombre de décès multiplié par 1,7, excès de 4 857 décès).Viennent ensuite les hôpitaux (nombre de décès multiplié par 1,5, excès de 5 866 décès) et les cliniques privées (nombre de décès multiplié par 1,2, excès de 461 décès). Cette étude purement descriptive nous a permis de mieux comprendre les relations entre forte température et mortalité mais aussi les causes médicales de décès et les lieux de décès qui sont surtout notés dans les maisons de retraite. 7. « La vague de chaleur de juillet 2006 en France : aspects météorologiques » publié par Michel Schneider (Météo-France, Toulouse, France). Cet article est écrit par un météorologue. Il montre l’importance déterminante des aspects météorologiques dans la mortalité lors de la vague de chaleur de juillet 2006. Il décrit l’évolution des températures durant la période de juillet 2006. La vague de chaleur de juillet 2006 s’est singularisée par sa durée exceptionnelle de dix-neuf jours. En 2003, la canicule avait sévit durant treize jours. Cet épisode caniculaire a largement contribué à faire de juillet 2006 le mois de juillet le plus chaud en France depuis 1950, devant juillet 1983. Tous mois confondus, c’est aussi le second mois le plus chaud en France depuis 1950, derrière août 2003. Nous retenons que les températures nocturnes élevées constituent une des causes aggravantes des problèmes sanitaires en période caniculaire. Donc c’est facteur de risque important. 37 8. « Première estimation de l’impact de la vague de chaleur sur la mortalité durant l’été 2006, France »(2007), produit par Alain Le Tertre (Institut de veille sanitaire, Saint-Maurice, France). L’objectif de cette étude est d’estimer l’excès de mortalité toutes causes confondues concomitant à la vague de chaleur du mois de juillet 2006. Ainsi, l’évaluation et le suivi de l’impact sanitaire d’une vague de chaleur, notamment en termes de mortalité, pose des problèmes méthodologiques. Pour cette analyse, les auteurs ont choisi de cerner la période d’étude en utilisant les seuils d’alerte des indicateurs biométéorologiques qui ont été définis pour le Système d’alerte canicule et santé. Ces indicateurs ont été définis à partir d’une étude fréquentielle, sur 30 ans, des données de mortalité et de différents paramètres météorologiques. Ils représentent la moyenne sur trois jours glissants des températures minimales (Indicateur biométéorologique minimal ou IBMn : IBMnJ égal à la moyenne des TminJ, TminJ+1, TminJ+2 et maximales : indicateur biométéorologique maximal ou IBMx : IBMxJ égal à la moyenne des TmaxJ, TmaxJ+1, TmaxJ+2). Les données utilisées : Sanitaires : décès quotidiens enregistrés dans l’ensemble des communes françaises métropolitaines transmis par le CépiDc de l’Inserm. Météorologiques : IBM minimaux et maximaux quotidiens observés par Météo-France Résultats : Durant cette période de 18 jours (11-28 juillet), 23903 décès ont été observés en moyenne pour les années 2001-2005, hors 2003. En 2006, 1 553 décès supplémentaires ont été recensés, ce qui correspond à un excès relatif de 6 %. Ces décès se répartissent différemment par tranche d’âge. En effet, C’est la tranche des plus de 75 ans qui enregistre la plus forte augmentation avec 1 516 décès en excès soit + 10 %. 9. Besancenot, J P (Institut Climat et Santé- Faculté de médecine- Dijon Cedex). (2005). « La mortalité consécutive à la vague de chaleur de l’été 2003 : étude épidémiologique », press therm 2005 ; 142 :13-24. Jean-Pierre Besancenot est un chercheur à l’institut Climat et Santé. L’objectif de cet article est d’évaluer la surmortalité qui a frappé la France. Une comparaison sera ensuite esquissée avec les pays voisins. Les données utilisées pour évaluer la surmortalité sanitaire(InVS) et de l’Inserm, ainsi que les rapports parlementaire. 38 viennent de l’Institut de veille de commissions d’enquêtes Ainsi, la confrontation des diverses sources de données permet d’évaluer autour de 56550 le nombre de décès survenus en France métropolitaine, Corse incluse au cours du mois d’août 2003. Par rapport à la mortalité attendue (que l’on définisse ici comme la moyenne de la période correspondante des trois années précédentes), cela représente un excédent de 14802 décès. Les résultats de cet article indiquent clairement que les diverses classes d’âge ont été inégalement affectées. L’élévation de la mortalité, restée insignifiante au-dessous de 35 ans chez les hommes et de 45 ans chez les femmes, a pris des valeurs impressionnantes au-delà de plus de 40% entre 55 et 74 ans, plus de 70% entre 75 et 94 ans. Donc, les personnes âgées ont été plus touchées lors de la vague de chaleur de 2003. 10. « Paramètres météorologiques et les urgences cardiaques : une étude de cas à Oran 2010 » (Bekkara, 2012) l’Université d’Oran ES-SENIA d’Alger. L’objectif général de ce mémoire est d’évaluer les relations entre le climat « variations des températures et l’humidité » et les maladies cardiovasculaires enregistrées en particulier les infarctus de myocarde, dans la wilaya d’Oran. De façon spécifique, il s’agit d’étudier les relations entre certains paramètres météorologiques et les urgences cardiaques à Oran, notamment : L’importance des urgences cardiaques en particulier l’infarctus de myocarde enregistrées au niveau de CHU d’Oran en 2010 en fonction des mois et des quatre saisons (l’hiver, le printemps, l’été et l’automne), de l’heure d’admission et du sexe ; La relation entre les variations la température enregistrée durant l’année 2010(de janvier à décembre) de la ville Oran et l’importance et le nombre des cas des urgences cardiaques enregistrées durant la même période de la même ville La relation entre l’humidité durant l’année 2010 de la ville Oran et l’importance des urgences cardiaques enregistrées durant la même période. Le but de cette étude est aussi d’établir des recommandations permettant de prévenir le risque des maladies cardiovasculaires et d’améliorer la qualité de la santé de population actuelle et des générations futures à Oran. La méthodologie de recherche : Les indicateurs et variables proposé dans cette étude pour évaluer les relations entre le climat « variations des températures et l’humidité » et les maladies cardiovasculaires enregistrées en particulier les infarctus de myocarde, sont météorologiques et sanitaires : les températures maximales, minimales l’humidité relative, la mortalité et la morbidité. 39 Les données proviennent du Centre Hospitalier Universitaire d’Oran et de l’office national de la météorologie de la ville d’Oran. Sur le plan des résultats, 7210 cas d’urgences cardiaques enregistrées durant 2010 au CHU de la wilaya d’Oran. A partir du mois de janvier jusqu’au mois de mai. Ainsi donc, il ressort que plus de 2237 cas d’urgences cardiaques durant les mois de décembre, janvier et mars, soit un taux de 31%. Ce qui dénote, que le nombre de cas d’urgences cardiaques, augmente avec la baisse de la température. Même si nous avons consulté beaucoup d’ouvrages et articles sur les vagues de chaleur, la rareté des informations sur les vagues de chaleur(les facteurs de risque) au Sénégal justifie l'importance que nous avons accordée au travail de terrain III. 2. La collecte de données sur le terrain Nos recherches portent sur les incidences sanitaires des vagues de chaleur dans le Nord-est du Sénégal en 2013 selon une approche géographique. De ce fait, les indicateurs retenus pour cette étude concernent principalement les paramètres climatiques et sanitaires. Ces données seront complétées par des marqueurs qui peuvent aider à cerner les facteurs de risque dans l’espace étudié. Le tableau 1, fait la synthèse des objectifs, hypothèses et indicateurs retenus dans cette recherche. Les variables, les marqueurs et indicateurs sont répertoriés dans le tableau ci-dessous. Tableau V : Synthèse de la méthodologie Objectifs 1. Marqueurs OS1 : Etudier la morbidité et la mortalité en relation variabilité avec Sanitaires et démographiques Indicateurs Sources de données Morbidité Rapports proportionnelle centres de santé et postes de la nosologiques des santé climatique Mortalité pour la période, 2013- Registres de consultation enregistrée 2014 ; Données Etat civil Température maximale ; Climatiques ANACIM ; Météo nationale ; minimale ; journalière ; les stations ; humidité relative Niveau d’instruction ; OS2 : identifier les facteurs de personnes 40 âgées risques sociaux, environnementaux politiques Socio- de 60 ans et plus ; démographiques le sexe associés aux risques sanitaires Profession ; dépenses journalières ; Socio- annuelles ; niveau économiques de revenu Environnementaux la climatisation ; la ventilation ; Enquêtes ménages ; auprès des l’isolement Ce tableau montre également les différentes sources de données utilisées pour estimer la morbidité, la mortalité et les paramètres climatiques. III. 2.1 Les sources de données sanitaires : . Les indicateurs sanitaires utilisés sont la morbidité diagnostiquée et la mortalité enregistrée23dans les structures de soins des districts sanitaires de Bakel et Matam. Il s’agit plus précisément : des rapports nosologiques de l’ensemble des centres de santé et des postes de santé de ces deux districts des années 2012 ,2013 et 2014 ; des données journalières des registres de consultation des centres de santé pour le trimestre avril-mai-juin des années2012, 2013 et 2014 ; Les données sur la mortalité ont été complétées au niveau des registres des services d’Etatcivil de ces deux districts sanitaires. III. 2.2 Les sources de données météorologiques : Les indicateurs climatiques utilisés sont les températures et l’humidité relative obtenues au niveau de l’ANACIM, et les stations de Matam et de Bakel. Il s’agit des paramètres climatiques suivants : Les températures annuelles des années 2009 à 2014 Les températures mensuelles et journalières par rapport à la normale mensuelle 19712000. III. 23 2.3 Les enquêtes auprès des ménages : Pour ces notions (morbidité), se référer à la discussion conceptuelle page 13 41 Les données sanitaires, météorologiques et les services d’Etat-civil ne permettent pas de ressortir les facteurs de risque comportementaux, sociaux et environnementaux associés aux vagues de chaleur. Ce qui nécessite une enquête auprès des ménages. Cette enquête est fondée sur un échantillonnage aléatoire de quartiers et de villages que nous avons sélectionnés en essayant de respecter les impératifs de représentativité. La Commune de Matam comprend 17218 habitants répartis sur quatre quartiers et celle de Bakel avec 13329 habitants répartis sur neuf quartiers et deux villages (ANSD, 2013). Pour une moyenne de 7 personnes par ménages (ANSD, 2013). Pour déterminer la taille de l’échantillon, nous avons utilisé 9% du nombre total de ménages pour Bakel : 1666 ménages × 9 : 100= 150 ménages ; pour Matam nous avons pris 6, 3% ; 2152 ménages × 6,3 : 100= 135 ménages. Cette méthode de sondage a permis de déterminer un échantillon total de 285 ménages répartis de la manière suivante : Tableau VI : la distribution de l’échantillon dans les quartiers MATAM Quartiers/ villages. Soubalo Tantadji BAKEL Nbre de ménages enquêtés Fréquence 58 26 43,0% 19,3% Quartiers/ villages. Nbre de ménages Fréquence enquêtés Zone1 (HLM, Yaguine, Modicané) 32 21,33% Zone2 (BakelCoura, Darou Salam, Fandalé) 27 18% 42 28% Gourel Sérigne 31 23,0% Zone3 (Ndiayga, Montagne Centrale, Grimpallé) Navel (villages) 19 14,1% Village de Moudéry 33 22% TOTAL OBS. 135 100% Village de Tuabou 16 10,66% TOTAL OBS. 150 Enquête de l’auteur, 2015. 100% L’objectif de cette enquêtes d’étudier la mortalité et la morbidité lors de la vague de chaleur de Mai 2013. Pour ce faire, il s’agit d’identifier : Les facteurs socio-économiques à l’échelle des ménages ; Les facteurs démographiques Les facteurs environnementaux ; 42 Les facteurs comportementaux ; Les enquêtes ont été effectuées dans neuf quartiers regroupés en trois zones selon leur situation géographique (ENDA, 2008) et deux villages témoins retenus pour cette étude à Bakel (Zone1 (HLM, Yaguine, Modincane), Zone2 (Bakel coura, Darou Salam, Fandale), Zone3 (Ndiayega, Montagne, Grimpalle), le village de Moudéry et le village de Tuabou. Dans le district sanitaire de Matam, les enquêtes ont été effectuées dans trois quartiers (Soubalo, Gourel Sérigne et Tantadji) et village de Navel. En effet, plusieurs critères ont guidé le choix de ces quartiers et villages : Le premier est lié à l’ampleur de la vague de chaleur qui touche de façon différente les quartiers et les villages. (critère de discrimination). Pour ce choix, nous nous sommes basés sur l’éclairage fourni par les informations sanitaires (registres de consultations). Nous avons effectué un choix raisonné des quartiers et des villages avec un pas de sondage de six concessions pour avoir une meilleure couverture spatiale. Le deuxième critère est fondé à partir d’une hypothèse que la population urbaine est plus vulnérable lors des vagues de chaleur du fait de l’action conjointe de la pollution atmosphérique, les modifications imprimées au climat et la présence d’îlot de chaleur. Le troisième est basé sur l’accessibilité géographique par rapport aux structures de soins prenant en compte la distance, le temps et les moyens de transport. III. 2.4 Les entretiens : Les entretiens ont pour objectifs d’approfondir notre recherche sur non seulement les facteurs de risques liés aux vagues de chaleur mais aussi le niveau de connaissance des populations aux canicules. Ainsi, les personnes susceptibles d’éclairer cette partie sont : le personnel de santé (Médecinchef de Districts, Infirmiers, agents de santé communautaire). Cela nous permet d’avoir une idée claire sur l’impact sanitaire des vagues de chaleur de mai 2013 à Matam. III. 3 Le traitement des données La nature et l'importance des données recueillies ont nécessité l'utilisation des techniques informatiques de traitement. Nous profiterons des potentialités offertes par les logiciels de statistiques et les logiciels cartographiques. 43 Les données de morbidité et de mortalité et celles collectées au niveau des ménages ont été saisies sur Word puis traitées sur Excel et Sphinx selon des questions d’analyse bien précises pour montrer les liaisons entre les différentes variables étudiées. 44 PREMIERE PARTIE : ANALYSE DE L’EVOLUTION CLIMATIQUE DANS LES DEPARTEMENTS DE MATAM ET DE BAKEL 45 Introduction Le climat d’une période, au sens utilisé dans la présente analyse, se réfère aux moyennes et à l’irrégularité de variables comme la température, l’humidité et le vent. Selon (Sagna, 2005)24, « la température est l’un des paramètres de différenciation des principaux climats de la terre ». Elle peut donc être considérée comme le paramètre le plus indiqué pour caractériser ou analyser l’incidence sanitaire des vagues de chaleur. Ainsi, la température est étudiée sous quatre principaux aspects : la température moyenne mensuelle, la température maximale et minimale journalière, la température moyenne journalière et l’évolution de l’humidité. I- Tendances actuelles et futures des températures de l’air en Afrique de l’Ouest Les températures en Afrique de l’Ouest, et particulièrement dans le Sahel, ont évolué quelque peu plus rapidement que la tendance mondiale, avec des augmentations allant de 0,2°C à 0,8°C par décennie depuis la fin des années 1970 dans les zones sahélo-saharienne, sahélienne et soudanienne (CEDEAO-CSAO/OCDE/ CILSS, 2008)25. La hausse observée est toutefois plus importante sur les températures minimales (jusqu’à plus de +1°C) que sur les maximales (jusqu’à + 0,5°C). Selon les observations sur le climat, il s’avère que l’Afrique a subi une hausse des températures de l’ordre de 0,6 à 0,7 °C, plus rapide que la moyenne mondiale. . En effet, la plupart des simulations effectuées par des modèles climatiques sont concordantes quant aux évolutions futures des températures, tant au niveau mondial qu’au niveau continental. Le GIEC (2007), prévoit une hausse des températures entre 3°C et 4°C sur le continent Africain entre 1980/1999 et 2080/2099. (Figure4). Sagna P., 2005: Dynamique du climat et son évolution récente dans la partie Ouest de l’Afrique Occidentale, Thèse de Doctorat d’Etat, UCAD, Dakar, 778p 24 25CEDEAO-CSAO/OCDE/ CILSS, 2008: Climate and climate change. The Atlas on regional integration in West Africa. Environment series, “Disponible sur atlas-westafrica.org” 46 Figure 4 : projections des températures en Afrique de l’Ouest pour l’horizon 2080-2099 comparée à la période 1980-1999. Source : CEDEAO-CSAO/OCDE, 2008 II- Analyse de l’évolution des températures dans les Départements de Matam et de Bakel La température est un élément déterminant du rayonnement et du bilan énergétique. C'est aussi un paramètre capital dans la caractérisation des climats. Elle est le paramètre qui affiche les variations les plus manifestes et les plus régulières. II. 1 : Evolution des températures moyennes annuelles des années 2003 à 2015 par rapport à la normale 1971-2000 Leur analyse nous permettra de mieux nous fixer sur le régime thermique en vigueur dans la région. La normale de températures, calculée sur 30 ans (1971-2000) est égale à 30,2°C. 47 Au Sénégal, plus particulièrement dans les Départements de Matam et Bakel, ses variations peuvent être appréhendées à travers la variabilité interannuelle. Par rapport à la normale 19712000, les températures moyennes annuelles ont augmenté entre 2003 et 2015. Cela se traduit par des écarts dont la tendance globale est à la hausse (Figure 5). Les années 2013 et 2014 ont les écarts positifs les plus élevés avec (+1,5°C) par rapport à la normale 1971-2000. La tendance à la hausse des températures est nette. Viennent ensuite les années 2010 et 2011 avec (+1,3°C), tandis que les années (2003, 2005, 2007 et 2009) ne dépassent pas 1°C. 1.6 1.4 Ecarts en °C 1.2 1 0.8 0.6 0.4 Courbe de tendance 0.2 0 2003 2005 2007 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 ANNEES Figure 5 : Évolution des écarts à la normale 1971-2000 des températures moyennes annuelles à Matam de 2003 à 2015. Ainsi, Le GIEC (2007) 26 confirme des perspectives sur le continent. Au cours du 21ème siècle, le réchauffement climatique en Afrique sera plus important qu’au niveau mondial. La hausse des températures moyennes entre 1980/99 et 2080/99 s’échelonnera entre 3 et 4°C sur l’ensemble du continent, soit 1,5 fois plus qu’au niveau mondial. Cette hausse serait de l’ordre de +3°C au sein des espaces côtiers (Sénégal, Guinée Bissau). En plus, les recherches menées au Sénégal sur la base de scénarios d’émission de GES prédisent un réchauffement de l’ordre de 2 à 4°C, une baisse de la couverture nuageuse de 5 à 26IPCC, 2007: Climate Change 2007. Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, M.L. Parry, O.F. Canziani, J.P. Palutikof, P.J. vander Linden and C.E. Hanson, Eds., Cambridge University Press, Cambridge, UK, 976 p. 48 10% et, corrélativement, une baisse de la pluviométrie de 5 à 25%.( Gaye C. B. 1986 ; Malou R., Dacosta H. et al. 1999)27. Les projections mettent en évidence une augmentation de la température moyenne mondiale à la surface de 1,4 à 5,8 °C entre 1990 et2100.Cette valeur est environ deux à dix fois plus grande que la valeur type du réchauffement observé au cours du XX e siècle, et le rythme du réchauffement prévu sera très probablement sans précédent. II. 2 : Analyse de l’évolution des températures moyennes d’avril, mai et juin des années 2003-2015 mensuelles L’analyse des températures moyennes mensuelles, permet de suivre l’évolution du régime thermique dans les stations de Matam et de Bakel. Elle est la demi-somme des températures maximales moyennes et des minimales moyennes mensuelles. En effet, le maximum moyen mensuel le plus élevé, est observé en juin 2014 et est de l’ordre de 37,1°C, suivi du mois de mai 2003 (37°C) ; (36,8°C) en 2013 et 2011 ; (36,3°C) en 2010. 38 Températures en °C 37 36 35 34 33 32 31 2003 2005 2007 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 ANNEES Avril Mai Juin Figure 6 : Evolution des températures moyennes des mois d’avril, mai et juin des années 2003-2015.MATAM En 2007, nous avons enregistré 36°C au moi de mai, 35°C en juin et 34,2°C en avril. Les températures enregistrées en 2009 atteignent 36,2°C au mois de mai, 34,3°C en juin et 33,3°C en avril, tandis qu’en 2012, on enregistre 36,1°C en mai, 35,1°C en juin et 34,3°C en avril. 27MALOU R., Dacosta H., TANDIA A.A., GAYE A., DIENE M. (1999). Etude de la vulnérabilité des ressources en eau aux changements climatiques dans la deuxième communication. Dakar, Direction de L'Environnement et des Etablissements Classés (DEEC): 89 49 En 2005, les températures s’élèvent 35,9°C au mois de mai ; 34,7°C en avril et 33,9°C en juin. Les moyennes les plus faibles sont obtenues en janvier 2009 avec 23,9°C ; 25,3°C en 2005 et 2012. Tableau VII : Températures moyennes mensuelles des années 2003-2015. ANNEES MOIS Janv. Fév. Mars Avril Mai Juin Juil. Août Sep Oct. Nov. Déc. 2003 25,4 28,4 32,4 34,2 37 34,2 32,3 29,3 29,4 31,7 30 26,1 2005 25,3 26,5 31,9 34,7 35,9 33,9 31,7 30,6 30,5 31,8 30,2 28,4 2007 25,4 28,7 31,4 34,2 36 35 32,3 29,8 31,6 33 29,8 25,7 2009 23,9 27,6 30,7 33,3 36,2 34,3 31,2 30,4 30,1 32,4 29,5 27,8 2010 27,4 30,2 33 35,5 36,3 34,8 31,5 29,6 29,7 31,1 29,7 28,7 2011 27,3 26,9 32 34,8 36,8 34,5 33,4 31,3 31,5 33,2 30,6 26,1 2012 25,3 26,9 31,2 34,3 36,1 35,1 31,8 30,2 30,1 32,2 32,5 26,6 2013 25,4 29,2 33,6 34,2 36,8 36,4 33,2 31 30,9 33 30,5 26,9 2014 26,9 27,2 30,2 35,1 36 37,1 33,1 32 31,7 33,8 30,4 26,5 2015 25,5 28,3 30,1 35,8 36,6 35,9 33,2 31,6 30,7 32,6 30,8 26,7 Source : ANACIM, Infoclimat.fr 2013. II. 3 : Analyse des températures maximales et minimales moyennes mensuelles en 2013 dans les Départements de Matam et Bakel Le Département de Matam et de Bakel possèdent un climat semi-aride chaud à saison sèche « hivernale ». Il y a deux saisons : la longue saison sèche qui dure d'octobre à juin inclus et la courte, variable saison des pluies qui se limite à trois mois à peine, de juillet à septembre inclus, dont la durée et l'intensité sont sujettes à de grandes irrégularités interannuelles. Les précipitations moyennes annuelles sont de 369 mm, et tombent presque exclusivement pendant l'hivernage, alors que les autres mois sont d'une sécheresse absolue. Le climat est ultra-chaud : avec une température moyenne annuelle supérieure à 31 °C (maxima moyen : 39,6 °C ; minima moyen : 24 °C). La Région de Matam est un des endroits les plus chauds du globe à l'année ; la fin de la saison sèche, de mars à juin inclus, correspond à l'été thermique, lequel est très long et torride avec une température moyenne maximale supérieure à 40 °C qui atteint son paroxysme en avril et en mai avec 44 - 45 °C et un second pic de chaleur, moins 50 important, se produit au début de la saison sèche en octobre - novembre, où la température atteint souvent 40 - 42 °C. 50 45 Températures en °C 40 35 30 25 20 15 10 5 0 Janv Fev Mars Avril Mai Température maximale Juin Juil Août Sept Température minimale Oct Nov Déc Températur Moyenne Figure 7 : Evolution des températures moyennes mensuelles en 2013 à Matam 45 Températures en °C 40 35 30 25 20 15 10 5 0 Janv Fév Mars Avril Mai Juin Température maximale Juil Août Sep Oct Nov Déc Température minimale Températur Moyenne Figure 8 : Evolution des températures moyennes mensuelles en 2013 à Bakel II- 4 : Analyse des températures maximales et minimales journalières du mois de mai 2013 dans les Départements de Matam et Bakel Les températures maximales du mois de Mai 2013 sont caractérisées par la prédominance de très fortes températures. 51 En effet, au cours de cette période, les températures maximales sont supérieures ou égales à 45°C pendant vingt jours et le reste entre 40 et 45°C. Ces fortes températures sont notées fréquemment au cours de cette période même si le nombre de jour concerné reste supérieur pour mai 2013. L’évolution de ces températures est caractérisée par une assez forte variabilité Température ° C inter journalière. Toutefois, l’écart entre les températures reste relativement faible. 48 47 46 45 44 43 42 41 40 39 38 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 Jours TMAX 2013 Température °C Figure n°9 : Evolution des Tx journalière (Tx) au cours de Mai 2013 à Matam . 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 Jours TMAX Figure n°10 : Evolution des Tx journalière (Tx) au cours de Mai 2013 à Bakel. La particularité de ces températures observées durant le jour ne réside pas dans ces fortes températures mais dans la durée et le maintien de celles-ci sur plusieurs jours. L’Institut 52 National de Veille Sanitaire(INVS) en France considère la canicule comme le maintien de fortes températures pendant plus de 48 heures28. Ainsi, les figures 09 et 10 montrent à partir du 20 jusqu’au 31 Mai 2013 les températures journalières ont dépassé partout les 46°C avec une augmentation de +2,5°C par rapport à la moyenne des Maximales de mai 2013(45°C) et la vague de chaleur a duré plus de 9 jours. Les températures minimales ont connu une hausse estimée à plus de 33°C dans la station de Matam et plus de 30°C à Bakel. Avec une augmentation de +5,2°C par rapport à la moyenne des minimales de mai 2013. Ces températures nocturnes évoluent plus que celles observées pendant la journée. La température Minimale nocturne élevée semble être un facteur de risque important car ne permettant pas un repos nocturne réparateur. Trigo et al. (2005) 29montrent que les vagues de chaleur les plus sévères sont caractérisées par de fortes températures nocturnes. Nous avons noté deux évolutions distinctes : La première (1er - 18 Mai) enregistre des températures supérieures ou égale à 25°C mais inferieur à 30°C (25°C ≤ Tn < 30°C. La 2e avec des températures supérieures ou égales à 30°C (Tn ≥ 30°C) du 19 à la fin du mois de mai. Les Températures minimales enregistrées au cours des mois de mai atteignent rarement le seuil des 30°C encore moins successives sur plusieurs jours comme la seconde quinzaine du mois de mai 2013. 28 OMS, OMN, PNUE, Rapport sur le changement climatique et santé humaine : Risques et mesures à prendre, 2004. Policymakers. 2007 29Trigo, R. M., García-Herrera, R., Díaz, J., Trigo, I. F., Valente, M. A., 2005. How exceptional was the early August 2003 heat wave in France? Geophysical Research Letter 32, L10701. Doi: 10. 1029/2005GL022410 53 35 Température °C 30 25 20 15 10 5 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 Jours TMIN Figure n°11: Evolution des Tn journalière (Tn) au cours de Mai 2013 à Matam. 35 Température °C 30 25 20 15 10 5 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 Jours TMIN Figure n°12: Evolution des Tn journalière (Tn) au cours de Mai 2013 Bakel. III- L’insolation et l’humidité relative dans les Départements de Matam et de Bakel L’insolation et l’humidité, au même titre que les températures, permettent de caractériser l’intensité et la sévérité des vagues de chaleur. III- 1 : l’insolation en 2013 à Matam et à Bakel L’insolation est la durée durant laquelle le soleil a été visible. Elle est largement dépendante des saisons. L'observation du rythme d'insolation révèle de longues durées moyennes mensuelles au cours de la période allant mars à novembre. Il s'agit de la période au cours de 54 laquelle les activités pluviogènes sont faibles par conséquent. La moyenne mensuelle d'heures se situe au–delà de deux cent trente heures (230 heures) ou un cumul moyen annuel de 246 heures. En effet, le mois de mars a été plus ensoleillé en 2013 avec 303 heures, vient en deuxième position le mois d’avril avec 274 heures, le mois de mai arrive en troisième position avec 273 heures, octobre 253 heures septembre 239 heures, août 221 heures, juin 219 heures, juillet 217 heures (figure 13). 350 Insolation (heures) 300 250 200 150 100 50 0 Janv Fev Mars Avril Mai Juin Juiil. Août Sept. Oct. Nov. Déc. Insolation 218 237 303 274 273 219 217 221 239 253 215 198 Figure 13 : Insolation mensuelle en 2013 à Matam Ainsi, à Bakel la moyenne mensuelle d’heures est environ 225 heures, avec un cumul moyen annuel de 236 heures. Le mois de mars est plus ensoleillé avec 277 heures, le mois de mai avec 275 heures, février enregistre 270 heures ; 265 heures en avril, 241 heures en décembre, 227 heures en janvier (Figure). 300 Insolation (heures) 250 200 150 100 50 0 Janv Fev Mars Avril Mai Juin Juiil. Août Sept. Oct. Nov. Déc. Insolation 227 270 277 265 275 232 241 162 215 223 201 241 Figure 14 : Insolation mensuelle en 2013 à Bakel. 55 2 : Evolution mensuelle de l’humidité relative. III- L’humidité relative s’exprime en pourcentage et se définie comme le rapport de la quantité d’eau effectivement contenue dans l’air et la capacité d’absorption à une température donnée. Elle varie de façon sensible tout au long de l’année. L’analyse de l’humidité maximale fait apparaitre une évolution à la hausse de l’humidité relative à la station de Bakel, 2013, avec des valeurs élevées durant les cinq mois de la saison des pluies : juin (73%), juillet (80%), août (92%), septembre (93%° et octobre (91%). L’humidité minimale présente la même allure que celle maximale ; la tendance est à la hausse. Les plus forts pourcentages se concentrent pendant la saison des pluies avec un maximum en août par opposition à la précédente qui se trouve en septembre. Humidité relative en mm Avec, une moyenne de plus de 70% durant le mois d’août et le mois de septembre. 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 HR maxi HR Mini HR moy Figure 15: Evolution mensuelle de l’humidité relative en 2013, à la station de Bakel. IV- Analyse horaire de la température, de l’humidité et de la vitesse du vent de la journée du 30 mai 2013 Les élevés de températures, de l’humidité et de la vitesse du vent, pendant la journée du 25 mai 2013, varient fortement en fonction des heures. A 1 heure du matin, la température de l’air a atteint 37,2°C ; 44,4°C pour la température ressentie, l’humidité relative a atteint 36%, la vitesse du vent tourne au tour de 7km/h dans le Département de Matam (ANACIM, 2013). 56 Nous avons enregistré entre 23 heures et minuit 29°C pour la température de l’air et 23% d’humidité relative ; à 22heures, la température de l’air était de 37°C, celle ressentie avec 44°C, l’humidité relative était de 35%. Ainsi, La température nocturne élevée semble être un facteur de risque important car ne permettant pas un repos nocturne réparateur. (Trigo et al.,2005), montrent que les vagues de chaleur les plus sévères sont caractérisées par de fortes températures nocturnes. De 19 à 16heures, la température de l’air dépasse 40°C, celle ressentie atteint 49,7°C à 19heures ; 48,5°C à 16heures (tableau VIII) Tableau VIII : Evolution des températures, de l’humidité et la vitesse du vent à l’heure Heures Température Température Humidité Pt sous abri Ressentie relative observé à 2m 00heures 29°C - 23°C 23heures 29°C - 23°C 22heures 37°C 43,9°C 35% rosée Vitesse du vent à 10m 19°C 21heures 20heures 39°C 21°C 7km/h 19heurs 41, 9°C 20,5°C 7km/h 18heurs 44°C 20°C 7km/h 17heures 42°C 20°C 7km/h 16heures 41,6°C 48,5°C 28% 19,4 11km/h 13heures 37°C 46,8°C 44% 22,8°C 7km/h 12heurs 35°C 23° 7km/h 11heures 32°C 23°C 11km/h 10heures 31° 22,3°C 11km/h 09heures 30°C 22°C 7km/h 08heures 30°C 22°C 7km/h 07heures 30, 8°C 40,2°C 61% 22,4°C 11km/h 01heures 37,2°C 44,4°C 36% 19,8°C 7km/h 49,7°C 40,3°C 30% 60% Pt= point ; P.= pression Source : ANACIM, ARCHIVE, 2013 (En ligne). 57 DEUXIEME PARTIE : ANALYSE DE LA MORBIDITE DIAGNOSTIQUEE ET DE LA MORTALITE EN RELATION AVEC LES VAGUES DE CHALEUR. 58 CHAPITRE I : ANALYSE DE LA MORBIDITE DIAGNOSTIQUEE EN 2013 I- ANALYSE DE LA MORBIDITE PROPORTIONNELLE EN 2013 DANS LE DISTRICT SANITAIRE DE MATAM ET DE BAKEL. Les maladies respiratoires (IRA basses, grippe, rhume/toux, bronchite, pneumonie), cardiovasculaires (HTA…), gastro-intestinales (diarrhées, dysenteries, douleurs abdominale), épigastralgie, helminthiases et plaie et, occupent la première place de la morbidité diagnostiquée dans le district sanitaire de Matam en 2013, soit 57% de l’ensemble des pathologies. - Les IRA basses d’abord, qui concentrent 5709 patients en 2013 (12%) ; en deuxième position ; l’hypertension artérielle avec 4895 consultations soit 11% ; les diarrhées viennent en troisième position avec 4589 cas ; soit 10% ; toux/rhume en quatrième place avec 2724 individus, soit 6% ; en cinquième position vient la grippe avec 2500 cas soit 5%, en sixième place occupe l’épigastralgie avec 2143 cas, en septième position ce sont les plaies avec 1942 cas, les helminthiases avec 1091 cas et le rhumatisme avec 905 cas (tableau IX) Tableau IX : Évolution annuelle de la morbidité diagnostiquée dans le district sanitaire de Matam Année Motif de consultation IRA basses Diarrhées Hypertension artérielle Toux/Rhume Grippe Epigastralgie Plaie Helminthiases Rhumatisme Autres causes Non identifiées Total des neuf pathologies Total des consultations 2013 Nombre de consultations 5709 4589 4895 2724 2500 2143 % 12% 10% 11, % 6% 5% 4,6% 1942 1091 905 11230 9014 26498 46542 4% 2,3% 2% 24% 19% 57% 100% Source : Rapports nosologiques, Matam, 2013. I. 1: STRUCTURE DE LA MORBIDITE PENDANT LA VAGUE DE CHALEUR EN 2013 (AVRIL, MAI ET JUIN), COMPAREE AVEC LES ANNEES 2012 ET 2014 59 Les données ont été recueillies à partir des deux éléments du système d'information sanitaire des districts sanitaires de Matam et de Bakel : les registres de consultations journalières et les rapports d'activités. Les affections ont été choisies en fonction de la nomenclature nosologique mais aussi en fonction de l’objet de notre recherche. Les données recueillies devraient nous permettre d'avoir : Le nombre de consultants des districts sanitaires de Bakel et de Matam, durant la période de la vague de chaleur de Mai 2013, comparée avec les années 2012 et 2014. La morbidité diagnostiquée : ici, il s’agit de voir les pathologies qui se maintiennent avant, pendant et après la vague de chaleur de Mai 2013. L’origine, l'âge et le sexe des consultants. Ainsi, ces données servent à établir les variations des volumes d'activités dans le temps et dans l'espace ainsi que les relations entrent certaines pathologies et les fortes températures. Cependant les documents ne procurent pas toutes les informations attendues. La limite la plus importante concerne les données sur la nosologie des deux centres de santé Matam et Bakel en Mai 2013. Nous avons utilisé les rapports nosologiques des années 2013(Avril, Mai et Juin), 2012 et 2014 (tableau X).La conservation, l’entretien et la rédaction des registres de consultations, constituent un problème majeur pour cette recherche. Tableau X : Evolution de la morbidité diagnostiquée en 2013(avril, mai et juin) à Matam. 2013 Avril Affections IRA HTA Hypotension Diarrhée Carie Epigastralgie Mai Affections Eff. 79 73 20 44 36 48 IST écoulement 21 % 10,2 9,4 2,6 5,7 4,6 6,2 2,7 IRA HTA Hypotension Diarrhées Carie Toux/Rhume 42 Helminthiases 23 Plaies 43 Rhumatisme 65 Grippe 18 5,4 3 5,5 8,4 2,3 Toux/Rhume Helminthiases Plaies Rhumatisme Epigastralgie IST écoulement Eff. % 101 79 19 49 51 61 25 11,2 8,7 2,1 5,4 5,6 6,8 2,8 51 29 65 68 5,6 3,2 7,2 7,5 Juin Affections IRA HTA Hypotension Diarrhée Carie Epigastralgie IST écoulement Toux/Rhume Helminthiases Plaies Rhumatisme Hématurie Eff. % 00 77 18 29 25 64 21 00 16,07 3,7 6,05 5,2 13,36 4,4 29 14 32 57 09 6,05 3 6,7 12 2 18 12 69 479 3,8 2,5 14,4 100 Autres causes 297 Autres causes 259 33,5 Total 773 100 33 Fractures Intoxication Total 901 60 100 Autres causes Total 2012 Avril Mai Juin Affections IRA HTA Epigastralgie Diarrhée Grippe Plaies Carie Toux/Rhume Rhumatisme Helminthiases Brûlures Eff. 51 47 17 21 14 16 06 07 10 26 03 % 11 10,1 3,6 4,5 3 3,4 1,2 1,5 2,1 5,6 0,6 Affections IRA HTA Epigastralgie Diarrhée Grippe Plaies Carie Toux/Rhume Rhumatisme Helminthiases Hématurie Eff. 28 41 13 14 19 21 05 24 09 05 09 % 6,1 9 3 3,1 4,2 4,6 1,1 5,2 2 1,1 2 Affections IRA HTA Epigastralgie Diarrhée Grippe Plaies Carie Toux/Rhume Rhumatisme Helminthiases IST avec écoulement Brûlures Eff. 13 32 07 23 14 27 05 17 04 13 05 % 2,6 6,4 1,4 0,04 3 5,4 1 3,4 0,8 2,6 1 Charbon 03 0,6 Autres traumatismes 05 1,1 04 0,8 Epilepsie 02 0,4 56 Autres causes 253 Autres causes Autres causes 230 49 Total 466 100 Total 453 100 Total Source : rapports nosologiques 2012 au centre de santé de Matam. 318 63,6 500 100 Tableau X : Evolution trimestrielle (avril, mai et juin) de la morbidité diagnostiquée en 2014 Matam. Avril Affections IRA HTA Anémie Autres maladies de la peau Bronchite Asthme Grippe Toux/Rhume Dysenterie amyb Plaies Pneumopathie Carie dentaire Accès palu simple Eff. 144 33 28 % 20,5 5 4 79 11,2 15 16 39 30 29 2,1 2,27 5,5 4,27 4,1 39 50 12 5,5 7,1 1,7 03 0,4 Autres causes 53 7,5 Total 702 100 Mai Affections IRA HTA Anémie Traumatisme accident de la voie publique Diarrhées Asthme Grippe Toux/Rhume Rhumatisme Eff. 72 47 08 % 10,1 6,6 1,1 28 4 95 20 22 21 30 13,3 2,8 3,1 3 4,2 Juin Affections IRA HTA Anémie Douleur abdominale basses Diarrhées Asthme Grippe Toux/Rhume Rhumatisme Plaies Pneumopathie IST avec écoulement Angine 36 31 11 5,05 4,3 1,5 13 2 Bilharziose urinaire Dysenterie amyb Autres causes Total 06 0,8 06 198 712 61 Eff. 70 24 32 % 10 3,4 4,5 17 2,4 37 15 35 54 26 5,2 2,1 5 7, 6 3,6 Plaies Pneumopathie Carie dentaire 38 31 06 5,3 4,3 0,8 Malposition dentaire 08 1,1 0,8 Autres causes 194 27,5 27,8 100 Total 705 100 Source : rapports nosologiques 2014au centre de santé de Matam. En 2014, les consultations ont connu une forte hausse avec plus de 700 consultations durant le trimestriel (avril, mai et juin). Cela dit, le mois de mai 2013 enregistre plus de 900 consultations. Nous avons constaté une surcharge en termes de consultations durant ce mois de mai 2013(figure 16). Années 2014 Juin 2013 Mai Avil 2012 0 200 400 600 Nombre de consultants 800 1000 Figure 16 : Evolution de la morbidité diagnostiquée durant les trois trimestriels (avril, mai et juin) des années 2012, 2013 et 2014. 62 : EVOLUTION DE LA MORBIDITE DANS LE DISTRICT II. SANITAIRE DE BAKEL Tableau XI : Évolution annuelle de la morbidité diagnostiquée dans le district sanitaire de Bakel Année Motif de consultation 2013 Effectif 2014 % Effectif % IRA basses 5316 13% 5197 11% Diarrhées 2963 7% 3724 9% Accès palu simple 1036 2,5% 1143 2,5% Plaie 2209 5,3 2145 5% Helminthiases 1021 2,4% 1137 2,4% Epigastralgie 1780 4,3% 1870 4% IST avec écoulement 807 2% 844 2% Toux/Rhume 2301 2203 5% Hypertension artérielle 3100 7,5% 2919 6% Rhumatisme 345 1% 421 1% Autres causes 18780 45,5% 19929 43% Non identifiées 1584 4% 3124 7% Total des dix pathologies 20878 51% 21603 50% Total des consultations 41242 100% 44656 100% 5,5% Source : rapports nosologiques, Bakel. L'analyse des affections enregistrées dans les postes de santé y compris le centre de santé en 2012, 2013 et 2014 montre une prédominance de cinq motifs de consultation avec ordre d’importance : - En deuxième position, les maladies diarrhéiques, avec 4328 patients soit 13% en 2012 ; en 2013, elles occupent la troisième place derrière l’hypertension artérielle, avec 4589 individus soit 10%, 5302 consultants en 2014, soit 11% ; - L’hypertension artérielle vient en troisième position avec 3206 individus en 2012 soit 10%, elle occupe la deuxième position en 2013 avec 4895 consultants soit 11%, 3600 patients en 2014. - En quatrième position, viennent les maladies comme les toux/rhume avec 9% de l'effectif total en 2012 soit 2797 consultants ; 2724 individus en 2013 soit 6% de l’ensemble des consultants, en 2014, on enregistre 4772 patients soit 9% ; 63 - En cinquième position, nous avons noté la grippe avec 2001 individus en 2012 soit 6%, 2500 patients en 2013 soit 5% de l’ensemble des consultants, 2118 individus en 2014 soit 4%. Ainsi, de 2012 à 2014, nous avons constaté une hausse significative pendant l’année 2013 par rapport aux deux autres années, 628 consultants par rapport à 2014 concernant les IRA basses, 1683 patients par rapport à 2012, et une augmentation de 1295 consultants par rapports à 2014 pour l’hypertension artérielle. En effet, Dans de nombreuses études menées sur les situations sanitaires dans les villes africaines, il ressort que le milieu urbain est devenu un lieu de transition épidémiologique, où les maladies infectieuses qui occupaient autrefois le devant de la scène, sont rejointes à présent par les maladies métaboliques et cardio-vasculaires (Salem et al, 1989 ; Salem, 1993, 1998, 1999 ; OMS, 1994). Cette inversion de tendances décrite dans les pays en développement est une évolution qui semble être observée dans les districts sanitaires de Matam et de Bakel (tableau IV) où une proportion importante des maladies recensées reste encore liée aux vagues de chaleur notées dans ces zones. En 2012, Nous n'avons pu recueillir que les données nosologiques de 16 postes de santé y compris le centre de santé sur les 23 que comptait le district sanitaire de Matam ; en 2013, nous avons eu les données nosologiques de 18 postes sur les 24 ; en 2014, les données concernent 20 postes sur les 24.Les données des postes de santé de (Thiarène, Diamel, Fété Niébé, Taiba, Ndouloumadji, Founebe et Bokidiawe2) ne sont pas disponibles depuis 2012. Les données nosologiques du district sanitaire de Bakel ne sont pas disponibles en 2012. Nous avons utilisé les données de l’année 2013 et 2014. II. 1. Evolution trimestrielle de la morbidité diagnostiquée dans les centres de santé de Matam et de Bakel, 2013 et 2014. En 2013, il a eu 8522 consultants dans le centre de santé de Matam, le premier trimestre (janv.-mars) enregistre 1988consultants, au deuxième trimestre (avril-juin), nous avons noté une nette augmentation avec 2157 consultants, le troisième trimestre avec 2405 consultants le quatrième trimestre avec 1972.Les premières causes de consultations qui entrent en ligne de compte sont : Les IRA basses avec 235 consultants durant le premier trimestre, l’hypertension artérielle avec 67 cas ; les diarrhées 203 cas, les plaies 165 cas. Pendant le deuxième trimestre, nous avons noté une recrudescence de certaines pathologies, comme l’hypertension artérielle avec 145cas, les IRA basses avec 272 patients, 64 Le tableau ci-après présente la prévalence de onze catégories de maladies les plus fréquemment observées dans les deux centres de santé et les postes de santé. Tableau XII: Principales causes de consultations pour le centre de santé de Matam, 2013. Mois Janvier-Mars Avril-Juin Juillet-Sept Octobre-Déc. Motif de consultation Effecti f % Effecti f % Effecti f % Effecti f % IRA basses 268 14 272 13 298 12,39 190 10 106 05,33 145 07 89 3,7 86 4,36 37 02 34 1,5 16 1 70 3,5 190 9 203 9,41 297 12,34 211 11 85 04 98 4,54 126 5,23 116 06 96 05 103 05 104 4,32 75 04 146 07 165 08 110 4,57 85 4,31 75 04 103 05 160 07 30 1,5 96 05 67 3,1 97 3,03 56 03 Hypertension artérielle Hypotension artérielle Diarrhées Bronchite Epigastralgie Plaies Toux/Rhume Asthme Grippe Anémie 03 103 5,18 98 4,54 76 3,16 58 91 4,57 88 4,07 109 4,53 103 5,22 1286 65 1336 62 1482 63 1080 55 100 2157 100 2405 100 1972 100 Total des 11 pathologies Total des consultations 1988 Source : Registres des consultations dans le centre de santé de Matam, 2013. 65 Tableau XIII : Principales causes de consultations pour le centre de santé de Bakel, 2014 Mois Janvier-Mars Avril-Juin Motif de consultation Effectif % Effectif IRA basses 216 13,22 Hypertension artérielle 123 Hypotension artérielle Diarrhées Juillet-Sept Octobre-Déc. % Effectif % Effectif % 287 13,05 298 14 213 11 7,5 162 7,37 189 8,57 102 5,13 13 1 17 1 7 1 30 02 198 12,12 167 7,6 297 14 164 8,25 65 4 76 3,45 97 4,4 43 2,16 Epigastralgie 45 3 63 03 84 4 45 2,26 Plaies 121 7,5 112 5,1 123 5,6 111 5,58 Toux/Rhume 93 6 85 04 98 4,44 56 03 Asthme 25 1,5 48 2,2 32 1,4 72 04 Grippe 97 06 104 05 132 06 91 4,57 Anémie 85 5,2 79 04 103 05 85 4,27 1081 66,19 1200 55 1454 66 1012 51 1633 100 2198 100 2203 100 1987 100 Bronchite Total des 11 pathologies Total des consultations Source : Registres des consultations dans le centre de santé de Bakel, 2014. II. 2. Evolution mensuelle des consultations en relation avec les températures de Mai 2013. Les températures élevées sont associées à une augmentation de la morbidité et de la mortalité.30 D’après les scénarios récents de changements climatiques, le réchauffement de la 30 Jones TS et. Al.Morbidity and Mortality associated with the July 1980 heat wave in St. Louis and Kansas City, Mo. JAMA. 66 planète entraînera un accroissement de la fréquence et de l’intensité des vagues de chaleur31. Par conséquent, le fardeau de morbidité imposé par les maladies associées à la chaleur risque de s’accroître à court terme. Tableau XIV : Variations mensuelles des effectifs de consultations en lien avec les températures mensuelles °C et l’humidité relative de Mai 2013 dans les districts sanitaires de Matam et de Bakel. Mois TM° C 2013 Matam Humidité relative % Centre de santé Matam. Poste Ourossogui. Poste santé Sithiou Garba Poste santé Boinadji TM °C 2013 Bakel. Jan Fév. Mars Avril Mai Juin Juil. Août Sep. Oct. Nov. Déc. 23,48 27,6 3 42 32,3 33,5 6 37 35,8 7 41 34,9 6 57 32,3 9 75 30,2 1 86 30,3 5 87 31,5 7 72 29,1 6 54 25,3 8 50 560 589 633 790 889 877 687 783 967 688 604 610 364 299 493 181 395 400 472 287 437 256 607 402 135 132 172 154 167 131 164 155 245 195 166 150 152 126 104 131 70 53 61 96 103 197 198 118 24,92 33,0 3 478 34,1 4 790 36,2 5 907 34,6 1 801 31,0 7 789 28,6 8 783 29,1 9 959 30,3 4 549 28,6 5 478 26 37 44 56 75 73 83 87 71 53 49 45 38 Centre de santé Bakel. Humidité relative % Poste Golmy 467 28,7 8 480 46 43 Poste santé Moudéry Poste santé Tuabou Poste santé urbain Bakel Poste santé Yéllingara 266 437 385 274 443 285 428 395 430 441 400 335 205 222 180 207 373 212 164 160 220 170 120 101 102 190 111 155 300 210 187 140 305 345 310 409 19 38 78 43 32 17 84 142 70 97 103 101 343 457 483 457 558 328 305 113 453 475 450 427 429 Source : Registres de consultations, rapports d’activité, ANACIM 2013. (Centres de santé de Matam et Bakel.) Les différentes études réalisées sur le sujet mettent en évidence une relation en forme de Ventre morbidité/ mortalité et température32 Les données mensuelles et journalières collectées au niveau des districts sanitaires de Matam et de Bakel mettent aussi en évidence une corrélation positive avec des pics sous forme de V entre le nombre de consultation mensuelle et la température lors de la vague de chaleur de Mai 2013. En effet, durant la période caniculaire, il a eu plus de 889 consultants dans le centre de santé de Matam, 907 consultants dans le centre de santé de Bakel pour seulement le mois de Mai 31 Kattenberg A et. Al. Climate models- projections of future climate in : Climate Change 1995. RogersIR, Williams A. Heat- related illness. In: Cameron P, Jelinek G, Kelly A-M, Murray L, Heyworth J, editors. 2000. 32 67 2013. Le mois de Septembre et le mois de Mai, reçoivent plus de consultants durant cette période de la vague de chaleur. Centre de santé de Matam, Mai 2013 1200 100 90 Nbre de consultants 1000 T°C et Humidité 80 70 800 60 600 50 40 400 30 20 200 Nbre de consultants T°C moy.mens 2013 L'humidité relative% 2013 10 Décembre Octobre Novembre Août Septembre Juillet Mai Juin Avril Mars Février 0 Janvier 0 Mois Centre de santé de Bakel Mai 2013 1200 100 90 Nbre de consultants 1000 T°C et Humidité 80 70 800 60 600 50 40 400 30 20 200 Nbre de consultants T°C moy.mens 2013 L'humidité relative% 2013 10 Décembre Octobre Novembre Septembre Août Juin Juillet Mai Avril Mars Février 0 Janvier 0 Mois Figure n°17 : Evolution des consultations mensuelles en fonction des températures de Mai 2013, centre de Matam et de Bakel. En effet, le mois de Mai, mois le plus chaud dans les centres de santé de Matam et de Bakel, enregistre respectivement 889et 907 consultants durant cette vague de chaleur. 68 Le tableau X montre que c’est durant les mois de Mai et de Septembre, qu’on note le plus nombre de consultations avec 967 consultants durant le mois de septembre dans le centre de santé de Matam et 959 consultants dans le centre de santé de Bakel, avec des pics sous forme de V très marqués(figure16). Ce qui veut dire que d’autres paramètres météorologiques entrent ligne de compte comme l’humidité relative. Cette dernière est supérieure à 87% durant le mois de septembre (2013, station de Matam). La plupart des postes (Moudéry, Tuabou, poste de santé urbain de Bakel…) montrent la même tendance. Les mois d’Avril, Mai et Juin, enregistrent plus de 59% des consultants annuelles. Ainsi, des études menées à l’université de Lomé au Département de Géographie, présenté par Pessiezoum Adjoussi, et à l’université de d’Oran ES-Senia, présentée par Sedjal Warda, montrent des similarités par rapport à notre étude en terme de recrudescence du nombre de patients durant la période des vagues de chaleur, et plus particulièrement pendant les mois de Mai, Août et Septembre avec des maxima supérieures à 40 °C et une humidité relative supérieure à 77%. L’impact de la chaleur sur la santé est lié aussi au niveau d'humidité de l'air, des taux d'humidité élevés pouvant influer sur la sensation de fortes températures et accentuer la gêne ressentie. Par exemple, pour une température enregistrée de 29°C, la température ressentie sera de 26°C pour une hygrométrie nulle et de 40°C pour un taux d'humidité dans l'air de 98% La température et l’humidité ne sont pas toujours des indicateurs représentatifs des effets imposés à l’organisme et des risques d’accidents pathologiques en résultant. D’autres éléments climatologiques sont à prendre en compte, ce qui se traduit par la création d’indices biométéorologiques (encore appelés « indices de confort ») pour évaluer les risques sanitaires inhérents aux vagues de chaleur. Parmi ces indices, on a considéré l’Humidex et la température apparente(AT), qui prennent en compte la température du point de rosé et l’indice d’inconfort(DI), qui prend en compte le taux d’humidité33. 33 Besancenot JP. Les grands paroxysmes climatiques et leurs répercussions sur la santé. Press thermal et Climatique 1997. 69 Aux Etats-Unis, les indices de chaleur (Hi) (version modifiée de la température) diurnes et nocturnes sont utilisés, ce qui permet de prendre en compte la température minimale en plus de l’humidité34. Evolution des consultations journalière en lien avec la température III. journalière de Mai 2013. Au cours de la seconde quinzaine de Mai 2013, les Régions de Matam et de Tambacounda (Département de Bakel) ont connu une vague de chaleur d’une intensité exceptionnelle, caractérisée notamment par le dépassement des maxima quotidiens de température et le maintien de températures anormalement élevées la nuit. La durée de cette vague de chaleur a renforcé sa singularité ; à Matam, des températures supérieures à 45°C ont été enregistrées pendant neuf jours consécutifs, du 22 au 31 Mai2013, suivi d’une augmentation du nombre de patients (figure 18) [Météo Sénégal, 2013]. 60 50 Nbre patients 50 45 T°C 40 35 40 30 30 25 20 20 15 10 10 5 0 0 Nbre de patients TMAX TMIN 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 Jours .Figure n°18 : Evolution des consultations journalières en fonction des températures journalières de Mai Source : Registres de consultation et rapports d'activités : centre de santé de Matam2013 Au cours du mois de Mai 2013, l’analyse journalière des consultations montre une hausse du nombre de patients. En effet, les consultations apparaissent principalement vers la seconde moitié du mois, avec des pics dépassant les 40 patients par jours durant cette de vague de chaleur. 34 Robinson PJ. On the definition of a heat wave. J Appleton Meteorol 2000. 70 Une corrélation positive est notée entre la température journalière et le nombre de patients, mais pas une tendance linéaire. Nous pouvons noter quatre tendances à la hausse des journées de consultations : Le 03 où nous avons une première hausse avec 38 patients, (T˃ 43° C), une baisse des consultants est notée à partir du 04 jusqu’au 06. Une augmentation très significative est marquée à partir du 07 avec 46 patients, (T˃ 46° C), et une nette baisse du nombre est notée à partir du 08 avec 24 consultants. Une recrudescence du nombre de consultants est notée dans la journée du 14 avec 49 patients, une température de 47,5°C est enregistrée pendant cette journée. En effet, la hausse la plus durable est marquée à partir du 22 jusqu’au 29, le nombre des patients ne chute presque pas ; avec respectivement 38 patients enregistrés le 22, 40 patients le 23, 45 patients le 24, 47 patients le 25, 49 patients le 26, 51 patients le 27 et une légère baisse est notée le 29 avec 33 patients et la hausse se poursuit jusqu’au 30. Ainsi, la dernière tendance de ces consultants journaliers, est expliquée par non seulement les températures maximales mais la température minimale entre aussi en jeux pour expliciter cette augmentation des consultations ente le 22 jusqu’au 30 Mai 2013. Du 21 jusqu’au 31 Mai 2013, la température minimale a dépassé les 30°C. La température Minimale nocturne élevée semble être un facteur de risque important car ne permettant pas un repos nocturne réparateur. Trigo et al. (2005) montrent que les vagues de chaleur les plus sévères sont caractérisées par de fortes températures nocturnes. IV. La distribution spatiale des affections. L'analyse des motifs de consultation durant la vague de chaleur de Mai 2013, révèle la prédominance des six premières affections (IRA basses, hypertension artérielle, diarrhées, céphalée, asthénie physique, traumatismes) dans la majorité des deux districts sanitaires (Matam et Bakel). Cependant, même s'il n'existe pas une géographie très marquée des affections, nous avons enregistré des variations entre les quartiers et les villages témoins. Dans le district sanitaire de Matam, ce sont les affections respiratoires et certaines maladies chroniques comme l’hypertension artérielle qui constituent le premier motif de consultation ; la même situation se présente dans le district de Bakel. (Tableau XV). 71 Tableau XV: Nombre de consultations selon le type d’affection dans les zones témoins Mai 2013 à Matam. Quartiers/ Village Soubalo Gourel Sérigne Tantadji Navel Affections Eff. % Eff. % Eff. % Eff. % IRA 107 18 98 18 62 18 38 18 Diarrhée 37 6 32 6 21 6 10 5 HTA 27 5 18 3 12 4 5 2 Ed infectieux 56 10 44 8 37 11 13 6 Dermatose 35 6 34 6 22 6 14 7 Asthénie physique 25 4 22 4 20 6 10 5 Traumatisme 36 6 14 3 16 5 7 3 Ed abdominal 19 3 18 3 12 4 6 3 Autres 235 41 280 50 134 40 109 52 Ensemble 577 100 560 100 336 100 210 100 Source : Registres de consultation et rapports d'activités, Matam 2013. A chaque fois qu’il s’agit d’étudier un phénomène, se pose la question de la pertinence du choix des échelles d’analyse. La question est de connaître l’échelle la plus pertinente pour appréhender le phénomène que l’on veut démontrer. Ainsi, nous avons adopté l’échelle des quartiers et des villages, pour mieux appréhender le phénomène des vagues de chaleur qui sévit dans le département de Matam et de Bakel. La quantification et la description de la morbidité à Matam et à Bakel vont permettre de mettre en évidence d’importantes disparités spatiales à différentes échelles. Certaines caractéristiques urbaines (rues étroites et encaissées, végétation peu abondante, orientation des rues en regard des vents dominants) accentuent localement le phénomène d’îlot de chaleur urbain et pourraient, en partie, expliquer les différences de morbidité observées au (tableau XV). Le quartier Soubalo, avec une population de 6508 habitants (ANSD, 2013), enregistre 577 patients durant la période de la vague de chaleur. Viennent en premier lieu, les IRA basses, avec 107 consultants (18%). Nous constatons, bien entendu, la prédominance ces pathologies dans toutes les zones témoins : Gourel Sérigne (18%) sur un total de consultants de 560 patients, Tantadji avec un nombre total de 72 consultants de 336 patients, les IRA basses représentent 18% du taux de consultation. Le village de Navel enregistre 210 consultants avec 38 cas des IRA basses. L’hypertension artérielle, les diarrhées, les maladies infectieuses … sont à noter durant la vague de chaleur de Mai 2013. 4. 1. La morbidité selon l'âge des patients et selon les zones témoins. L'analyse de la relation entre l'âge et les affections montre une répartition des affections en fonction des classes d'âge. Le tableau XVI, la montre que les pourcentages de consultants par classe d'âge varient en fonction des affections. Les enfants souffrent davantage d'affections respiratoires et parasitaires (diarrhée, IRA basses...).Les plus de 54 ans sont davantage sujet à l'Hypertension artérielle, céphalée, asthénie physique, asthme et diabète. Tableau XVI : Répartition de la morbidité diagnostiquée selon le groupe d’âge des consultants à Bakel, 2013 Age→ 0-4 ans 5- 14 ans 15- 54 ans 55 et plus Ensemble Affections↓ IRA 112 61 71 16 260 HTA 00 03 15 56 74 Céphalée 11 05 12 14 42 Diarrhée 97 06 02 00 105 Traumatisme 01 17 19 08 45 Hypotension 00 01 4 13 18 Asthénie physique 02 13 16 19 60 Diabète 00 01 2 8 11 Asthme 3 5 6 3 17 Nbre de consultants Registres de consultation, 2013, centre de santé de Bakel. 120 100 80 60 40 20 0 0-4 ans 5- 14 ans 15- 54 ans 55 et plus Morbidité diagnostiquée 73 Figure 19 : Analyse des relations entre l'âge et les types d'affections en 2013. 4- 2. La morbidité selon le sexe des patients et selon les zones témoins. L’analyse de la relation entre le sexe et les affections montre une répartition des affections en fonction du sexe. Nous constatons que c’est le sexe féminin qui est le plus touché entre les différentes pathologies étudiées, sauf une légère domination du sexe masculin est notée au niveau de Soubalo, avec 64 patients contre 44 consultants de sexe féminin. Tableau XVII: Répartition spatiale de la morbidité diagnostiquée selon le sexe, le type de pathologies du consultant et selon les zones témoins dans le centre de santé de Matam 2013. Quartiers/ Village↓ SEXE↓ ↓Pathologies Asthénie physique Féminin→ Masculin→ Bronchite Masculin→ Céphalée Féminin→ Masculin→ Gourel Sérigne 22 16 6 1 1 5 2 3 Nawel Soubalo Tantadji 10 5 5 25 15 10 20 11 9 3 1 2 1 2 2 Diabète 1 1 1 27 24 3 6 6 00 98 53 45 1 1 5 4 1 4 3 1 38 18 20 18 15 3 2 2 00 108 44 64 1 1 1 1 12 7 5 1 1 00 62 31 31 160 60 155 99 Masculin→ Ed abdominal Féminin→ HTA Féminin→ Masculin→ Hypotension Féminin→ Masculin→ IRA Féminin→ Masculin→ Rhinite Masculin→ Total général Total général 77 47 30 1 1 11 5 6 2 2 1 1 62 50 12 13 12 1 306 146 160 1 1 474 Sources : Registres de consultation, Mai 2013. Le tableau fait ressortir une répartition inégale des pathologies entre les sexes et les zone témoins. Il montre de façon nette une consultation plus importante du sexe féminin, pratiquement de l’ensemble des pathologies sensibles à la chaleur. Ainsi, le quartier Soubalo vient en première position avec 108 consultants des IRA basses, 18 cas pour l’hypertension artérielle, 25 cas de consultations pour l’asthénie physique. Le nombre d’hypertension est plus élevé à Gourel Sérigne, avec 27 cas de consultations. 4. 3. LA fréquentation selon l'âge et le sexe des patients 74 Il ressort de l'analyse de la fréquentation selon l'âge que toutes les classes d'âge sont représentées. Cependant, les enfants de moins de cinq ans, c'est-à-dire la classe des 0 à 4 ans sont prédominants. (Figure 20). Le troisième âge enregistre les plus faibles effectifs. Il occupe une part variant entre 2,3% au quartier Soubalo, 3, 36 % à Gourel Sérigne, 2, 6 % à Tantadji et 1, 4 % à Navel (tableau 9) Nbre de consultants 350 300 250 200 150 100 50 0 M F M 0-4 ans F M 5- 14 ans F M 15- 54 ans F 55 et plus Classes d'âge Figure 20: Variations du nombre de consultants selon l'âge et le sexe Tableau XVIII: La Fréquentation selon l'âge et le sexe des patients Age→ 0-4 ans 5- 14 ans 15- 54 ans 55 et plus Quartiers/ Village↓ M F M M F M Soubalo 310 267 50 52 109 180 9 12 Gourel Sérigne 250 310 27 56 100 205 10 23 Tantadji 152 184 20 35 91 100 7 14 Navel 99 111 13 17 48 50 3 6 F F Sources : Registres de consultation, Mai 2013 centre de santé de Matam. L'analyse de la fréquentation selon le sexe montre que dans l'ensemble des centres de santé de Matam et de Bakel, le sexe féminin est plus représenté par rapport au sexe masculin. Cependant, les proportions varient d'une classe d'âge à une autre et en fonction des zones témoins. 75 Conclusion partielle du chapitre I : L’étude des tendances de morbidité et de mortalité en relation avec la vague de chaleur de Mai 2013. Les données de morbidité diagnostiquée collectées au niveau des districts sanitaires de Matam et de Bakel, montrent de façon claire l’augmentation du volume des consultations lors de la vague de chaleur de Mai 2013. La corrélation entre les fortes températures et les affections respiratoires, les maladies chroniques comme l’hypertension artérielle, est positive. Cependant, durant la vague de chaleur de Mai 2013, le système de santé n’avait pas enregistré des cas de décès et que les données enregistrées au niveau des districts, en relation avec la température n’expliquent qu’à partie, l’effet des vagues de chaleur sur la santé. Le recours aux données socio-sanitaires au niveau des ménages, permettra de préciser l’impact sanitaire de la vague de chaleur de Mai 2013 en identifiant les populations les plus exposées. 76 CHAPITRE II : LA MORBIDITE RESSENTIE Introduction L’enquête domiciliaire a concerné 285 ménages, répartie dans deux zones d’étude différentes(le district sanitaire de Matam et de Bakel). Le Département de Matam compte 272620 habitants (ANSD/ RGPHAE 2013) ; celui de Bakel s’élève à 138869 habitants (ANSD/ RGPHAE 2013). La Commune de Matam compte 17 218en 2013 ; celle de Bakel s’élève à 13 329 en 2013. Le nombre moyen de personnes par ménage au Sénégal est égal à 8 personnes selon l’ANSD, 2013. 17 218/8=2152 ménages dans la Commune de Matam. Dans le district de Matam, 135 questionnaires sont adressés aux chefs de ménages; à Bakel nous avons établi 150 questionnaires. L’objectif de cette enquête, est d’étudié la mortalité et la morbidité lors de la vague de chaleur de Mai 2013. Pour ce faire, il s’agit d’identifier : Les facteurs socio-économiques à l’échelle des ménages ; Les facteurs socio-démographiques Les facteurs environnementaux ; Les facteurs comportementaux ; Les enquêtes ont été effectuées dans neuf quartiers regroupés en trois zones selon leur situation géographique (INDA, 2008) et deux villages témoins retenus pour cette étude à Bakel (Zone1 (HLM, Yaguine, Modincane), Zone2 (Bakel coura, Darou Salam, Fandale), Zone3 (Ndiayega, Montagne, Grimpalle), le village de Moudéry et le village de Tuabou. Dans le district sanitaire de Matam, les enquêtes ont été effectuées dans trois quartiers (Soubalo, Gourel Sérigne et Tantadji) et village de Navel. En effet, plusieurs critères ont guidé le choix de ces quartiers et ces villages : Le premier est lié à l’ampleur de la vague de chaleur qui touche de façon différente les quartiers et les villages. (critère de discrimination). Pour ce choix, nous nous sommes 77 basés, sur la base de l’éclairage fourni par les informations sanitaires (registres de consultations). Nous avons effectués un choix raisonné des quartiers et des villages, avec un pas de sondage de six concessions pour avoir une meilleure couverture spatiale. Le deuxième critère est fondé à partir d’une hypothèse que la population urbaine est plus vulnérable lors des vagues de chaleur, du fait de l’action conjointe de la pollution atmosphérique, les modifications imprimées au climat et la présence d’îlot de chaleur. Le troisième est basé à l’accessibilité géographique par rapport aux structures de soins prenant en compte la distance, le temps et les moyens de transport. Tableau XIX: Distribution de l'échantillon en fonction des quartiers et des villages Matam Quartiers/ villages. Soubalo Tantadji Bakel Nbre de ménages enquêtés 58 26 Fréquence 43,0% 19,3% Quartiers/ villages. Nbre de ménages Fréquence enquêtés Zone1 (HLM, Yaguine, Modicané) 32 21,33% Zone2 (BakelCoura, Darou Salam, Fandalé) 27 18% 42 28% Gourel Sérigne 31 23,0% Zone3 (Ndiayga, Montagne Centrale, Grimpallé) Navel (villages) 19 14,1% Village de Moudéry 33 22% TOTAL OBS. 135 100% Village de Tuabou 16 10,66% 150 100% TOTAL OBS. Source : enquête de l'auteur, 2015. 78 Figure 19:La localisation des quartiers témoins, Bakel 79 I- Des disparités spatiales de morbidités et de mortalité dans les Départements de Matam et de Bakel. L’analyse de la distribution spatiale de l’incidence sanitaire liée aux vagues de chaleur à l’échelle des ménages, révèle que la mortalité et la morbidité touchent de manière discontinue avec des fréquences variant dans l’espace. I- 1. Répartition de la morbidité et de la mortalité à l’échelle des quartiers et villages. I- 1. a. Répartition de la morbidité à l’échelle des ménages lors de la vague de chaleur de Mai 2013. Il ressort des réponses obtenues lors de l'enquête auprès des ménages que plus de 77% des répondants confirment un membre du ménage a été affecté lors de la vague de chaleur de Mai 2013(tableau XX).Ainsi, Les affections déclarées par la population lors des enquêtes correspondent à celles établies à partir de l'exploitation des registres de consultation (figure20). La prédominance est marquée par l’hypertension artérielle (75%), IRA basses, céphalée (maux de tête) (21,6%), diabète (8%)… Cependant, beaucoup d’autres affections ont été déclarées par les chefs de ménages comme la déshydratation, les diarrhées, beaucoup de crise (épilepsie) durant la période de la vague de chaleur, « saignement du nez ». C’est des affections que nous avons rarement retrouvées dans les registres de consultation des centres de santé et des postes de santé. Tableau XX : Répartition de la morbidité à l’échelle des quartiers et villages. Répondants→ Oui TOTAL Soubalo 43,8% (46) 43,3% (58) Gourel Sérigne 23,8% (25) 23,1% (31) Tantadji 16,2% (17) 19,4% (26) Navel (Village) 16,2% (17) 14,2% (19) TOTAL 100% (105) 100% (135) Quart/ Village ↓ Source : enquête de l’auteur, 2015. 80 40 36 35 30 25 22 20 15 15 10 6 4 5 0 Hypertension Diabète Maux de tête (céphalée) Diarrhée Epilepsie (crise) Figure 21 : Répartition de la morbidité selon les répondants I- 1. b Répartition de la morbidité selon l’âge, lors de la vague de chaleur de Mai 2013. Les diverses classes d’âge ont été inégalement affectées (figure 22). L’élévation de la morbidité, d’après nos résultats, restée insignifiante au-dessous de 35 ans. Les personnes âgées et les très jeunes enfants constituent les populations les plus à risque lors de la survenue de vagues de chaleur. Ces deux classes d’âge sont plus sensibles à la déplétion hydrique et possèdent des mécanismes de régulation thermique fragiles. Notre enquête montre clairement que ce sont les personnes âgées de 60 ans et plus qui sont les plus touchées lors de la vague de chaleur de Mai 2013. Elles représentent à elle seule plus de 67% des affections de l’ensemble des 285 ménages enquêtés.la tranche d’âge de 0-10 ans viennent en deuxième position avec 17,1%,10-20ans représentent 4,8% des affections. Sur les 135 chefs de ménages enquêtés à Matam, les 105 ont répondu par oui en confirmant un épisode de morbide pendant la vague de chaleur. La situation est la même à Bakel sur les 15 ménages, 110 ont répondu par oui. 81 4,8% 3,8%1,9% 60 ans et plus Moins de 10 ans De 30 à 40 ans De 10 à 20 ans De 50 à 60 ans De 40 à 50 ans De 20 à 30 ans 4,8% 17,1% 67,6% Figure22: Répartition de la morbidité selon l’âge, Matam et Bakel. Ainsi, les études menées aux Etats-Unis, lors des vagues de chaleur de 1980,1983 et 1988, ont fait preuve que ce sont les personnes âgées de 60 ans ou plus qui étaient plus affectées35. Ce qui nous met on peu à l’aise par rapport à notre étude. I- 1. c. Répartition de la morbidité selon le sexe, lors de la vague de chaleur de Mai 2013 La morbidité due aux vagues de chaleur touche différemment les hommes et les femmes selon notre étude (figure 23). Sur 150 personnes interrogées (observées), par rapport aux sexes du patient, 105 ont répondu c’était le sexe féminin qui était plus touchés lors de la vague de chaleur de Mai 2013. On en déduit que 70,5% des personnes affectées étaient de sexe féminin, 29, 5% de sexe masculin (figure 23). Ainsi, la tendance est la même lors de la canicule de 2003 en Europe, le sexe féminin a été plus affecté avec plus 94% (Hémon et Jougla, Août 2003). 35 Center for Disease Control and Prevention. Heat-related illnesses and deaths-United States, 1994-1995. 82 Feminin Masculin 29,5% 70,5% Figure23: Répartition de la morbidité selon le sexe, Matam et Bakel 2015 Ainsi, selon Bolol BA, envoyé spécial de l’As à Matam, lors de la canicule de 2013, nous informe : « A l’hôpital régional de Ourossogui, les malades s’entassent dans les salles climatisées. En cette période, informe le médecin, Thioune, «nous avons beaucoup de patients. Je ne peux dire que c’est exclusivement à cause de la chaleur, mais elle y est pour beaucoup, surtout pour les Accidents vasculo-cérébraux (Avc).Les maladies cardio-vasculaires occupent la première place dans la morbidité.» I- 2. Répartition de la mortalité dans les zones témoins. Les modifications des caractéristiques des personnes décédées au cours de l’épisode de canicule concernaient aussi la répartition de l’ensemble des décès par quartier. Les décès durant la vague de chaleur se dessine une tendance favorable au milieu urbain, qu’au milieu rural. I- 2. a. Répartition de la mortalité à l’échelle des ménages lors de la vague de chaleur de Mai 2013 dans les Départements de Matam et de Bakel. Il ressort des réponses obtenues lors de l'enquête auprès des ménages, 57 cas de décès imputables au vague de chaleur de Mai 2013. Ces décès sont inégalement répartis aussi bien à l’échelle départementale, qu’à l’échelle des quartiers. Lors de notre enquête, nous avons recensé 30 décès à Matam et 27 décès dans le département de Bakel. A l’échelle des quartiers, la différence de répartition de la mortalité en 2013, est très marquée selon les quartiers (Tableau XXI). Tableau XXI : Répartition de la mortalité à l’échelle des quartiers et villages 83 Matam Quartier/ Village Soubalo → Tantadji Gourel Sérigne Navel (Village) TOTAL Répondants↓ Oui 18 (13,4%) 2(1,5%) 3(2,2%) 7(5,2%) 30 (22,4%) Non 40(29,9%) 24(17,9%) 28(20,9%) 12 (9,0%) 105(77,6%) TOTAL 58 (43,3%) 26 (19,4%) 31 (23,1%) 19 (14,2%) 135 (100%) Bakel Zone3 Zone2 (BakelZone1 (HLM, (Ndiayga, Coura, Darou Yaguine et Montagne Salam et Modincane) Centrale, Fandale) Grimpallé) Quartier/ Village→ Moudéry Tuabou(Village) (Village) TOTAL Répondants↓ Oui 9(6%) 2(2%) 8(5%) 4(3%) 4(3%) 27(18%) Non 23(15,33) 25(16%) 34(23%) 29(19%) 12(7,66%) 123(82%) TOTAL 32(21,33) 2(18%) 42(28%) 33(22%) 16(10,66%) 150(100%) Source : enquête de l’auteur, 2015 Dans la population interrogée, 22,4% à Matam et 18% à Bakel, déclarent des cas de décès lors de la vague de chaleur de Mai 2013. En effet, dans le quartier Soubalo, nous avons enregistré 18 cas de décès imputables à la forte chaleur, soit (13,4%) de l’ensemble des ménages enquêtés ; 7 cas (5,2%) dans le village de Navel ; 3 cas à Gourel Sérigne et 2 cas à Tantadji. A Bakel, c’est la zone1 regroupant (HLM, Yaguiné et Modicané) que nous avons plus de cas de décès ; viennent ensuite la zone3 avec 8 cas enregistrés ; les villages de Moudéry et de Tuabou enregistrent chacun 4 cas de décès soit (6%) de l’ensemble des ménages (150) à Bakel. I- 2. b. Répartition de la mortalité selon l’âge, lors de la vague de chaleur de Mai 2013. L’enquête montre que les classes d’âge ont été inégalement touchées. En effet, l’élévation de la mortalité, restée insignifiante au-dessous de 35 ans. Les personnes âgées de 60 ans ou plus représentent 83% des décès à Matam, soit 25 décès sur les 30 cas enregistrés ; à Bakel, elles représentent 78% des décès soit 21 cas sur les 27enregistrés (Tableau XXII) Ainsi, à la fragilité de la personne âgée, souvent poly-pathologique, et son incapacité progressive à préserver son homéothermie, s’ajoute le fait que le vieillard n’éprouve de 84 sensation de chaleur et ne ressent la nécessité de se protéger que pour une élévation proche de 5°C de sa température cutanée, contre 0,5°C chez l’adulte. Le besoin de boire est, lui aussi, de moins en moins bien perçu avec l’âge, une déshydratation modérée n’entraînant plus guère de sensation de soif au-delà de 70 ou 75 ans. On ajoutera à cela un retard de la réponse hypothalamique, une réduction du flux sudoral du fait d’une fréquence fibrose des glandes sudoripares, un amincissement habituel de la couche graisseuse et une diminution quasi systématique de la réponse vasomotrice. Tableau XXII: Répartition de la mortalité selon l’âge dans le Département de Matam et de Bakel Matam en 2013. Age → Moins de 10 ans De 10 à 20 ans De 30 à 40 ans 60 ans et plus TOTAL Répondants↓ Oui 10,0% (3) 3,3% (1) 3,3% (1) 83,3% (25) 100% (30) TOTAL 10,0% (3) 3,3% (1) 3,3% (1) 83,3% (25) 100% (30) Bakel Age → Moins de 10 ans De 30 à 40 De 40à ans 50ans De 50 à 60 ans 60 ans et plus TOTAL Répondants↓ Oui 3,7% (1) 7,4% (2) 7,4% (2) 3,7% (1) 78% (21) 100% (27) TOTAL 3,7% (1) 7,4% (2) Source : enquête de l’auteur, 2015 7,4% (2) 3,7% (1) 78% (21) 100% (27) MATAM BAKEL 30 25 21 20 25 15 10 0 1 1 3 Oui Moins de 10 ans De 30 à 40 ans 5 1 2 2 1 0 Moins De 30 De 40 De 50 60 ans de 10 à 40 à 50 à 60 et plus ans ans ans ans De 10 à 20 ans 60 ans et plus Nbre de cas Figure24: Répartition de la mortalité selon l’âge, Matam et Bakel 2015. 85 Ainsi, selon l’AS Quotidien, NETTALI.NET et l’Observateur(2013) les décès se sont comptés par dizaines dans la région de Matam du fait de la forte chaleur qui sévit dans la zone (encadré 1, 2et 3). Au total, ce ne sont moins de 82% des décès qui ont concerné des plus de 60 ans. Donc, les plus de 60 ans sont moins bien traités dans ces zones lors de la vague de chaleur survenue en Mai 2013. NETTALI.NET encadré1 MERCREDI, 29 MAI 2013. La forte canicule de ses derniers jours à l’intérieur du pays n’a pas manqué de faire des victimes. A Matam, ce sont plusieurs personnes du troisième âge qui ont succombé à ses effets néfastes. Depuis quelques jours, les décès se sont comptés par dizaines dans la région de Matam du fait de la forte chaleur qui sévit dans la zone. Et ce sont des personnes âgées qui sont les principales victimes. Ces dernières sont la plupart des habitants des villes comme Matam, Ourossogui, Kanel ou Thilogne. Dans la ville de Matam, ces jours derniers, les célébrations de deuil sont visibles à travers les tentes dressées un peu partout. A Thilogne, c’est un défilé régulier en direction des cimetières qui est notée pour l’enterrement de victimes de cette canicule. Alors qu’à Ourossogui, ce sont les haut-parleurs des mosquées qui invitent aux nombreuses prières mortuaires. Tout le monde s’accorde à reconnaître que c’est la forte canicule des ces derniers jours qui est à l’origine de ces décès de personnes âgées. Une tendance qui dure depuis plus d’une semaine et qui est loin de régresser, même pendant la nuit. Un vent chaud et sec souffle en permanence sur la zone. Pour certains, la solution est de beaucoup boire, au moment où la glace est devenue une denrée chère Les religieux de la région s’apprêtent à faire des prières afin que le Tout-Puissant fasse baisser le thermomètre qui flirte avec les 50°. Mais les techniciens prédisent une persistance de cette canicule à Matam jusqu’aux premières pluies. Source NETTALI.NET, MERCREDI, 29 MAI 2013 86 Encadré2 29 MAI 2013 La chaleur caniculaire qui sévit dans la région de Matam dépasse l’imaginable. La température est montée à son niveau le plus élevé. Même la nuit, la chaleur est insupportable et presque tout le monde passe la nuit à la belle étoile. Commune de Matam, Ourossogui, Danthiady, presque toute la région de Matam est plongée dans une chaleur infernale en cette période. La température a atteint son plus haut degré. Et selon les services météorologiques, la température est régulièrement à 46° à l’ombre et 57° sous le soleil. «C’est son niveau maximal», précise notre interlocuteur qui préfère garder l’anonymat avant de prévenir les populations qu’«il ne faut pas s’attendre à une baisse de température avant l’arrivée de l’hivernage.» Le climat est insupportable voire invivable, et les rues brûlantes de Gourel Sérigne sont désertées. A Ourossogui, vers 10 heures la situation est la même. Le thermomètre ne chute pratiquement jamais et un vent chaud et sec souffle jusqu’au petit matin. Les marchands ambulants, chauffeurs, ouvriers ont du mal à travailler. IbaTall, chauffeur de taxi-clando de son état, lance un cri de détresse. «Nous sommes confrontés à beaucoup de problèmes avec la chaleur, la poussière et le vent». Pour lui, une vague de chaleur rend le travail difficilement supportable et crée de réels risques pour la santé. A l’hôpital régional de Ourossogui, les malades s’entassent dans les salles climatisées. A en croire le directeur de la structure, la menace la plus sérieuse est celle du coup de chaleur qui peut être fatal s'il ne fait pas immédiatement l'objet de soins médicaux. Selon Dr Thioune, «ce coup de chaleur provoque des décès chaque été. L'épuisement par la chaleur et l'évanouissement représentent un danger moindre mais peuvent réduire la capacité qu'a un individu de travailler». En cette période, informe le médecin, «nous avons beaucoup de patients. Je ne peux dire que c’est exclusivement à cause de la chaleur, mais elle y est pour beaucoup, surtout pour les Accidents vasculo-cérébraux (Avc). Les maladies cardio-vasculaires occupent la première place dans la morbidité. On a noté 24 décès en deux mois». Et comme on ne peut pas rester toute la journée dans un bureau climatisé, tout le monde est logé à la même enseigne. Un climat proche de celui de l’enfer LES ELEVES ETOUFFENT DANS LES SALLES DE CLASSE A Danthiady comme ailleurs, la souffrance est la même. Une eau bouillante sort des robinets, le collège est loin du village et la glace insuffisante…Les populations vivent des journées cauchemardesques. Et Mamoudou Dia, surveillant au collège de Danthiady, d’expliquer : «C’est ici que je suis né, que j’ai passé les premières années de mon enfance et tout le reste, mais la chaleur devient de plus en plus accablante». Poursuivant, M.Dia raconte que des élèves viennent se refugier dans son bureau. Même son de cloche chez Hawa Djigo. Bouteille d’eau en bandoulière, l’élève en classe de 3e ne sait plus à quel saint se vouer. «Notre collège est très reculé et nous n’avons pas un moyen de transport pour nous y rendre», se désole-t-elle. Même atmosphère à l’école élémentaire 1 du village où enseigne Madame Ba. L’institutrice d’une classe de Cm1 souligne que ses élèves étouffent parfois. «Si on ouvre les fenêtres, la poussière envahit la salle et si on les ferme, la respiration devient difficile», lance-t-elle, désespérée. Et selon elle, il n’y a pas d’autre alternative que de supporter cet excès de canicule. Bolol BA 87 L’observateur Encadré3 Matam: La forte canicule tue 13 personnes âgées en une semaine. Depuis deux semaines, la température oscille entre 45 et 50 degrés à Matam. L’Observateur renseigne que cette forte canicule serait à l’origine de nombreuses morts subites notées dans cette partie du Pays. Treize personnes seraient mortes en une semaine, toutes des personnes âgées. La situation serait plus préoccupante à Matam, Ourossogui, Thilogne, Kanel et Hounaré. Salif D habitant de Hounaré témoigne : « C’est juste à l’heure du repas que mon grand père a été retrouvé mort. Mais pendant l’enterrement, beaucoup de cas similaires ont été rapportés par les proches qui se sont déplacés au cimetière. A Matam, le nombre de mort serait beaucoup plus ressenti au quartier Soubalo. En témoigne les tentes érigées pour les funérailles. Dans la ville de Thilogne, le jeune A Sow témoigne : « En 48 heures, nous nous sommes rendus 8 fois au cimetière pour des enterrements » depuis 2 semaines la température oscille entre 45 et 50 degrés. Selon le docteur Dial, l’état de santé fragile des personnes dites du troisième âge est aggravé par la canicule « la plupart des personnes du 3ème âge souffrent de maladie cardio vasculaire et avec l’alimentation et l’usage de certain bouillons, la forte chaleur peut bien faire des dégâts ». Source : REWMI.COM/MK 88 mercredi 29 mai 2013. 2. c. Répartition de la mortalité selon le sexe, lors de la vague de I- chaleur de Mai 2013. Le sexe féminin a payé le plus lourd tribut, avec plus de 65% des décès enregistrés lors de la vague de chaleur de Mai 2013 dans les Départements de Matam et de Bakel (figure 23 et 24). Ainsi, l’étude menée par Kunst AE36. 1996 au Pays –Bas, montre que les femmes sont plus touchées en Europe lors de la vague de chaleur de 2003, cette tendance est inversée aux EtatsUnis ou au Canada. Une vague de chaleur survenue en Angleterre et au Pays de Galles a été à l'origine d'une mortalité plus élevée chez les femmes (Thirion X, 1992)37.En France, la surmortalité observée lors de la vague de chaleur de 1983 était de +194 % chez les femmes de plus de 60 ans contre +86 % chez les hommes de même âge (Ellis FP, 1972)38.En 1976, Hémon et Jougla décrivent également une surmortalité à prédominance féminine chez les personnes âgées de plus de 75 ans. Toutes ces études confortent notre recherche sur la prédominance de la mortalité féminine lors de la vague de chaleur de Mai 2013. Répartition de la mortalité selon le sexe Répartition de la mortalité selon le sexe 33% 41% Féminin Masculin Féminin 59% 67% Matam Masculin Bakel Figure 25 : Répartition de la mortalité selon le sexe, Matam et Bakel 2015 I- 2. d. Répartition de la mortalité selon le lieu. Les ratios de mortalité les plus importants ont été observés dans les maisons, avec plus de 80% des décès enregistrés dans les zones témoins ; seulement moins de 10% de ces décès ont eu lieu au centre de santé (tableau XXIII). Ce qui remet en cause la réponse du système dans ces zones. Car, après une collecte des données aux niveaux des centres de santé, aucun décès Kunst AE. Température et mortalité aux Pays-Bas. Essai d’analyse chronologique. Climat et Santé, 1996. Thirion X. la vague de chaleur de juillet 1983 à Marseille : enquête sur la mortalité, essai de prévention. Santé Publique, 1992. 38 Ellis FP. Mortality from illness and heat- aggravated illness in the United States, 1972. 36 37 89 durant la période de la vague de chaleur, n’a été enregistré par le système, et pourtant, ils sont largement commentés par les médias (encadré1, 2et 3). Et notre enquête auprès des ménages, confirme beaucoup de cas de décès durant cette période. Tableau XXIII: Répartition de la mortalité selon le lieu et nombre de cas dans les quartiers et les villages. Matam, 2013 Le lieu de décès→ Le centre de santé L'hôpital A la maison TOTAL Quartiers/ village↓ Soubalo 2 1 15 18(60,0%) Tantadji 00 1 1 2 (6,7%) Gourel Sérigne 00 00 3 3(10,0%) Navel(Village) 1 00 6 7(23,3%) 3(10%) TOTAL 2 (6,7%) 25 (83,3%) 30 (100%) Bakel, 2013, enquête de l’auteur, 2015. Le lieu de décès→ Le centre de santé L'hôpital A la maison Le poste de santé TOTAL Quartiers/ village↓ Zone1 (HLM, Yaguine et Modincane) 1 1 6 1 9(33,33%) Zone2 (Bakel-Coura, Darou Salam et Fandale) 00 00 2 00 2(7,40%) Zone3 (Ndiayga, Montagne Centrale et Grimpallé) 1 1 6 00 8(29,62%) 00 00 4 00 4(14,81%) 1 00 3 00 4(14,81%) Moudéry (Village) Tuabou(Village) TOTAL 3(11,11%) 2(7,40%) 21(77,77%) 1(3,7%) 27(100%) Enquête de l’auteur, 2015 II- Relation entre les maladies cardiovasculaires et les personnes décédées. Nous constaté lors de notre enquête, que 60% des personnes décédées souffraient de l’Hypertension artérielle (tableau XXIV), 35% des répondants ont répondu par « ne sait pas », 90 ils ne pouvaient identifier les circonstances avant le décès. Ce qui veut dire que la plupart des décès ne sont pas directement attribuables à la vague de chaleur. Des études prouvent que les statistiques ne présentant que les problèmes de santé liés directement à la chaleur sousestiment les effets de celle-ci39. De fait, certaines études ont révélé que plus de 12% des décès enregistrés en surplus estivales de base sont causés indirectement par la chaleur40. Tableau XXIV : Maladie préexistante en relation avec les décès à Matam Maladie préexistante→ Hypertension Epilepsie (crise) Ne sait pas TOTAL Répondants↓ Oui 60,0% (12) 5,0% (1) TOTAL 60,0% (12) 5,0% (1) 35,0% (7) 35,0% (7) 100% (20) 100% (20) Source : enquête de l’auteur, 2015 60,0% 35,0% 5,0% Oui Hypertension Ne sait pas Epileps ie (crise) Figure26: Répartition de la mortalité selon le type de maladie, Matam et Bakel Donc, les fortes températures peuvent aggraver une maladie déjà installée ou contribuée à la déclencher. III- Les types de recours aux soins. Il ressort des réponses obtenues lors de l'enquête auprès des ménages que les principaux lieux de recours des personnes affectées est le centre de santé et le poste. Peu de personnes utilisent 39 Smoyer- Tomic KE and Rainham DGC. Beating the Heat: Development and Evaluation of a Canadian Hot Weather Health Reponse Plan. Environment Health Perspective, 2001. 40 Kilbourne EM. The Spectrum of illness during heat Waves. American Journal of Prevention Medicine, 1999. 91 la médecine traditionnelle (figure27). Plus de 87% des personnes affectées ont reçu une consultation avant leur décès. 87,4% 11,9% 0,7% Le centre de Le pos te de Le santé santé marabout Figure27: Le lieu de recours des patients, 2015. IV- Relation entre personnes affectées et la souvenance de la vague de chaleur. La dépendance est très significative. Plus de 77% des chefs de ménages qui se souviennent de la vague de chaleur de Mai 2013, sont liés en quelque sorte par le fait qu’un membre du ménage a été affecté pendant la canicule. Le plus souvent les chefs de ménages qui ne se souviennent de cette vague de chaleur n’avaient pas une personne qui a été affectée. Tableau XXV : Relations entre la souvenance de la vague de chaleur et les personnes affectées Répondants → Personnes affectées Oui Non TOTAL Souvenance de la vague chaleur Répondants↓ Oui 77,8% (105) 16,3% (22) 94,1% (127) Non 0,0% (0) TOTAL 77,8% (105) 22,2% (30) 100% (135) 5,9% (8) Source : enquête de l’auteur, 2015 92 5,9% (8) V- Eude des facteurs modulant l’impact de la vague de chaleur de Mai 2013. Afin de valider notre hypothèse, nous avons conduit une analyse qui vise à relier les niveaux de mortalité à différents facteurs contextuels (niveau socio-économique, environnementaux et individuels). v. 1. Le poids des caractéristiques socio-économiques. La corrélation entre la mortalité et le niveau socio-économique de la zone de résidence a déjà été largement décrite dans la littérature, notamment en Angleterre et Ecosse depuis la publication du « Black Report » à la fin des années quatre-vingts. De nombreuses études ont porté sur les relations entre mortalité et niveaux socio-économiques à l’échelle fine ; elles ont montré que les zones caractérisées par les niveaux de mortalité les plus élevés étaient celles qui affichaient les niveaux socio-économiques les plus bas (Garcia-Gil et al., 2004 ; Marinacci et al., 2004) Par rapport à notre étude, nous constatons que les ménages qui ont un revenu mensuel assez modeste, sont plus exposés lors de la vague de chaleur de Mai 2013, (tableau XX). Ainsi, dans certains quartiers comme Soubalo, on note plus de cas de décès lors de cette vague de chaleur. Le revenu moyen mensuel faible, est compris entre 40000 à 80000 francs d’après notre enquête auprès des ménages. Tableau XXVI : Relation entre revenu moyen mensuel et les décès, dans les zones témoins. Matam Quartiers / Villages Revenu moyen mensuel Nombre de décès Soubalo De 40000 à 80000 francs 18/30 Gourel Sérigne De 120000 à 160000 francs 03/30 Tantadji De 80000 à 160000 francs 02/30 Navel De 40000 à 80000 francs 07/30 Bakel Zone1 (HLM, Yaguine et Modincane) De 100000 à 160000 francs 09/27 Zone2 (Bakel-Coura, Darou Salam et Fandale) De 60000 à 80000 francs 02/27 Zone3 (Ndiayga, Montagne Centrale, Grimpallé) De 100000 à 160000 francs 08/27 Moudéry (Village) De 90000 à 130000 francs 04/27 Tuabou(Village) De 90000 à 130000 francs 04/27 93 Source : enquête de l’auteur, 2015 Cependant, nous n’avons pas toujours le cas dans certains quartiers comme la zone3 de Bakel où on a enregistré un revenu élevé compris entre 100000 à 160000 francs. Ce qui veut dire que d’autres facteurs entrent en ligne de compte pour mieux élucider la cause de ces décès notés. v- 2. Les facteurs de risque environnementaux. Les travaux de Semenza et al41, sur la vague de chaleur de Chicago en 1995 montrèrent l’importance déterminante des facteurs de risques sociaux dans la mortalité : les personnes vivant seules avaient un risque 2,3 fois plus grand que les autres de mourir au cours de la canicule ; celles vivant au dernier étage de leur immeuble 4,7 fois plus grand… Ces travaux ont montré de façon claire le rôle de la climatisation : les résidant dans un lieu climatisé avaient cinq fois moins de risque de mourir que les autres. En effet, notre enquête menée dans les Départements de Matam et de Bakel, montre que la plupart des ménagés enquêtés n’avaient un climatiseur (tableau XXI). On note que par exemple à Matam sur les 30 décès enregistrés, 90%des ménages ne possèdent un climatiseur. Tableau XXVII : corrélation entre les décès et la possession d’un climatiseur et/ ou d’un ventilateur Personne décédée durant cette canicule Répondants → Oui ventilateurs et/ou de climatiseurs/ Répondants↓ Oui 3 (10%) Non 27(90%) TOTAL 30(100%) Source : enquête de l’auteur, 2015 41 J.C. Semenza, C.H. Rubin, K.H. Falter, J.D. Selanikia, W.D. Flanders, H.L. Howe, J.L. Wilhelm, Heat-related deaths during the July 1995 heat wave in Chicago. 94 v- 2. a Le rôle de l’habitat Le maintien de forte chaleur la nuit est favorisée par l’environnement urbain où les revêtements des rues et des immeubles emmagasinent la chaleur. Ce phénomène, connu sous le nom d’îlot de chaleur urbain explique l’existence de température plus élevées dans les villes. Certaines caractéristiques urbaines (rues étroites, végétation peu abondante, orientation des rues en regard des vents dominants) accentuent localement le phénomène d’îlot de chaleur urbain et pourraient, en partie, expliquer les différences de mortalité observées à l’intérieur de la ville. En effet, la transformation et la réduction d'espaces verts par des matériaux qui absorbent la chaleur comme les toits, les murs des bâtiments ainsi que les chaussées, représentent aussi des facteurs importants : ces matériaux qui ont absorbé la chaleur pendant la journée la restituent pendant la nuit Ainsi, dans les zones de notre étude, plus de 70%des maisons sont construites par des matériaux comme le (béton, ciment et brique) et la plupart des maisons sont « maisons basses » (tableau XXVIII) Tableau XXVIII : lien entre les décès et selon les types les types de maisons (matériaux de construction) des Quartiers. Type de maison→ Appartement (immeuble à plusieurs niveaux/ plusieurs Maison basse Maison à étage (cour unique) (individuelle) Baraque TOTAL Répondant ↓ Oui 0,7% (1) 19,4% (26) 0,0% (0) 2,2% (3) 22,4% (30) Non 8,2% (11) 59,7% (80) 4,5% (6) 5,2% (7) 77,6% (104) TOTAL 9,0% (12) 79,1% (106) 4,5% (6) 7,5% (10) 100% (135) Source : enquête de l’auteur, 2015 Le lieu entre ces deux variables, montre que la plupart des décès ont eu lieu dans les maisons basses (26/ 30). 95 30 3 26 0 1 Oui Appartement(immeuble plusieurs niveaux) Maison à étage (individuelle) Maison basse (cour unique) Baraque Figure28:Relations entre type de construction et la mortalité Ainsi, la carte factorielle montre clairement que la plupart des décès enregistrés ont eu lieu dans les maisons basses. Cependant, les études menées par Semenza, aux USA, la plus des décès ont eu lieu dans les immeubles à dernier étage. Environ 80% des ménages enquêtés (227ménages) utilisent le bois comme combustible (figure29), mais nous notons des disparités entre les quartiers et les villages des zones témoins. Le constat est le même dans la répartition des sources d’approvisionnement en eau de boisson. Plus de 77% des ménages interrogés possèdent un robinet avec compteur dans leur concession. Dans le village de Navel sur les 19 ménages enquêtés, 5,2% s’approvisionnent en eau de puits hors concession. Plus de 57% des ménages enquêtés, utilisent la cuisine pour préparer les repas. Cependant, ces éléments ne sont pas bien identifiés dans la littérature, comme des facteurs de risques lors de la survenue d’une vague de chaleur. Pour nous, l’utilisation du bois peut être un facteur risque, avec tout ce que cela peut entraîner en matière de dégradation de l’environnement. 96 58 84,5% 87,1% 65,4% 89,5% 19,2% 13,8% 0 12,9% 15,4% 10,5% 1,7% Soubalo Gourel Tantadji Navel Sérigne Gaz Charbon Bois Figure 29 : Répartition des combustibles dans les zones témoins. Tableau XXIX: Répartition des sources d’eau de boisson selon les zones témoins. Sources→ Robinet Quartiers/ avec compteur village↓ Puits dans Borne la fontaine concession Puits Extérieur TOTAL Soubalo 35,8% 6,7% 0,7% 0,0% 43,3% Tantadji 14,9% 1,5% 0,0% 3,0% 19,4% Gourel Sérigne 23,1% 0,0% 0,0% 0,0% 23,1% Navel (village) 3,7% 5,2% 0,0% 5,2% 14,2% TOTAL 77,6% 13,4% 0,7% Source : enquête de l’auteur, 2015 8,2% 100% (135) Nous venons de voir que L’influence du contexte socio-économique et environnemental, des zones témoins, constitue un facteur de risque majeur lors de la vague de chaleur de Mai 2013. Dans les pages qui suivent, nous verrons, comment mettre en place un système d’alerte préopérationnel, adapté aux risques sanitaires afin d’anticiper sur les évolutions à venir dans un contexte du changement climatique. 97 TROISIEME PARTIE Contribution à la mise en œuvre d’un système d’alerte précoce aux canicules par l’analyse des capacités d’adaptation et de la résilience des communautés de base. Introduction Aujourd’hui, il est mondialement connu et accepté sur le plan scientifique et humain que les impacts négatifs des changements climatiques sont des sources de perturbations économiques et écologiques, qui dégradent les conditions de vie des populations. Ainsi, Les adaptations pour contrer les effets néfastes (morbidité et mortalité) de l’exposition à la chaleur par les populations lors de la vague de chaleur de mai 2013 se subdivisent principalement en trois types : I- Les adaptations collectives lors des vagues de chaleur. Les études sur le changement climatique menées dans ces localités, montrent une prise de conscience des populations locales sur les effets néfastes du réchauffement global. En 2008 ENDA a fait une étude dans le Département de Bakel, portant sur les causes et les conséquences de la dégradation des ressources naturelles. Elle montre que La dégradation des ressources naturelles s’est accentuée sous l’effet combiné de la sécheresse, de la croissance démographique et des pratiques d’exploitation inadaptées. Face à cette situation, les autorités locales ont apporté leur soutien ; lors de notre étude sur les conséquences sanitaires de la vague de chaleur du mois de mai 2013, des mesures d’adaptation collectives ont été prises. L’entretien que nous avons effectué avec le Médecin Chef du District sanitaire de Matam, montre pendant cette vague de chaleur, le personnel médical et la Mairie ont mené des campagnes de sensibilisation en mettant l’accent sur la prise de boisson pendant la période caniculaire et en conseillant les populations de rester chez eux pour éviter l’exposition au soleil. Selon le Médecin Chef, les salles d’hospitalisations sont climatisées pour accueillir les patients. Ainsi, au niveau du district sanitaire les mesures préconisées d’après le médecin pour prévenir les vagues de chaleur sont : Renforcer la communication sur les méfaits de la chaleur ; Renforcer les stockes de médicaments contre la déshydratation ; Climatisation des salles d’hospitalisation. 98 Cependant il n’existe pas une correspondance entre la station météorologique et les services de santé pour alerter les populations en temps réel lors des vagues de chaleur. Mais aussi il y a un manque de plan sur les interventions c’est-à-dire le choix d’indicateurs et de seuil clairement défini, ce qui est à l’origine de fausses alertes et non détection. II- Les adaptations à l’échelle du ménage (individuelles) Diverses mesures d’adaptation sont notées à l’échelle du ménage lors de la vague de chaleur du mois de mai 2013. Notre enquête auprès des ménages montre que les populations à la base ont essayé de s’adapter aux évènements climatiques extrêmes de mai 2013. Sur les 150 ménages enquêtés dans le Département de Matam, 74% préfèrent de ne pas sortir sous le soleil, l’application de linge humide sur le corps 14% ; 7% des ménages évitent les endroits chauds ; 5% préfèrent les habilles légers durant la période caniculaire. La figure ci-dessous en est l’illustration. Comportement de la population lors des vagues de chaleur 5% Eviter l’exposition au soleil 14% Eviter les endroits chauds 7% Porter des vêtements légers 74% Se couvrir de serviette mouillée Figure 30 : comportement de la population lors des vagues de chaleur dans les zones témoins Les autres modes d’adaptation retenus auprès des ménages lors de la période caniculaire sont : Durant les vagues de chaleur, les populations dans leur majorité préfèrent restées « sous les abris de leurs concessions », 31% partent « se baigner au fleuve », seulement 6% préfèrent les lieux publics comme détente. 99 6,1% 30,6% Cours d'eau Abris dans la concession Lieux publics 63,3% Figure 31 : Lieux de détente en cas de forte chaleur III- Les dispositifs d’alerte et de prévention au niveau de l’Etat. Le Sénégal, à l’instar de la communauté internationale, s’est inscrit pour élaborer son Plan d’Action National d’Adaptation (PANA) dont l’objectif est de faire une étude et analyse participative et intégrée de la vulnérabilité des différentes régions du Sénégal face aux impacts négatifs des changements climatiques sur des secteurs clés de notre économie que sont, entre autres : les ressources en eau, l’agriculture et les zones côtières. Cependant, ce plan n’intègre pas directement le secteur de la santé ; et pourtant, les conséquences du changement climatique, comme les (vagues de chaleur), sur la santé des populations commencent à se faire sentir ; avec un certain nombre de décès directement imputable a priori à ces températures élevées. Toutefois, si les bases d’un Système de Gestion des Vagues de Chaleur commencent à être posées, les contraintes liées à sa mise en œuvre sont nombreuses. Au Sénégal, c’est au cours du mois de Novembre 2014, qu’en atelier dénommé T6.1 est organisé sur la mise en place d’un Système d’Alerte Précoce au Sénégal et s’inscrit dans le cadre du projet Alerte aux Canicules Au Sahel et leurs Impacts sur la Santé. Ainsi, un système d'alerte est conçu pour alerter la population d'un événement climatique extrême (vagues de chaleur) à partir d'un seuil de température bien défini. La conception du système d'alerte diffère selon les pays. En France, le système d’alerte aux vagues de chaleur, est fondé, selon E. Pascal et al. (2006), sur la base d'indicateurs biométéorologiques (Tn, Tx, T moyenne, Td rosée, THI, IBM) et tient compte de certains critères qualitatifs d'appréciation de la vague de chaleur à savoir : 100 - l'incertitude liée aux prévisions météorologiques ; - l'action de facteurs aggravant la vague de chaleur (humidité importante de l'air, absence de vent, pollution atmosphérique) ; - le contexte social. Ces différents critères ont donc été intégrés dans la réflexion sur la proposition d'alerte. Figure 32: schéma simplifié de l'alerte, source : E. Pascal, et al. (2006) : Système d’alerte canicule et santé. Rapport opérationnel, 46p. C’est dans cet ordre d’idée, que s’inscrit le projet ACASIS (Alerte aux Canicules Au Sahel et à leurs Impacts sur la santé) au Sénégal, dont l’objectif principal qui s’est fixé est de mettre en place un système pré-opérationnel d’alerte aux canicules adapté aux risques sanitaires pour les populations. Quel seuil doit- on fixer pour définir les conditions météorologiques posant un risque élevé ? (Ex., un indice de chaleur de plus de 45°C durant trois jours consécutifs, et se maintient à au moins 33°C la nuit). 101 IV- Dispositifs d’alerte : La mortalité et la morbidité associées à la vague de chaleur de Mai 2013 soulèvent des questions fondamentales sur la notion d’anticipation et sur la nécessité de mise en place : - de dispositifs d’alerte capables d’informer en temps réel de la survenue d’une élévation anormale des appels aux services d’urgence et de la mortalité ; - d’un dispositif d’alerte fondé sur les prévisions météorologiques, permettant d’anticiper de plusieurs jours un risque de mortalité lié à la survenue d’une vague de chaleur et donc de disposer d’un laps de temps permettant d’envisager une prévention efficace de ce risque ; -contacter et gérer les individus qui présentent un risque élevé ; -répondre aux questions provenant de la population ; -s’assurer que les messages préventifs soient transmis aux travailleurs à risque, surveiller les milieux de travail à risque pour éviter un dépassement de la norme de contrainte thermique ; -utilisation des médias (radios, télévision et journaux) pour diffuser l’information de base sur la prévention en même temps que les prévisions météorologiques qui posent un risque élevé. -utiliser des bases de données sur les ordonnances pour repérer les patients qui prennent des médicaments associés à une morbidité liée à la chaleur et demander aux pharmaciens d’informer leurs patients qui présentent un risque élevé ; -distribuer des dépliants dans les centres de santé et les postes de santé ; -faire des visites à domicile chez les personnes qui présentent un risque élevé ; -augmenter le personnel d’urgence durant la vague de chaleur ; -ouvrir des centres d’hébergement climatisé ; -distribuer des fluides aux groupes qui présentent un risque élevé et qui n’ont pas accès facilement à l’eau. 102 CONCLUSION GENERALE Au terme de notre analyse, nous pouvons retenir que la vague de chaleur de Mai 2013 a duré sept jours (20-27 Mai, ANACIN, 2013). Elle est caractérisée par de forte température, avec des Maxima dépassant les 45°C, et les Minima avaient atteint les 33°C durant la nuit. L’humidité relative n’est en reste avec plus de 60%. C’est ainsi que le mois de Mai 2013 a augmenté de 6 °C par rapport à la normale 1971-2000. Ainsi, les données collectées au niveau des centres de santé de Matam et Bakel, nous montrent une corrélation positive avec les indicateurs climatiques (Tx, Tn et Hr) et indiquent de façon claire une augmentation des consultants pendant le mois de Mai et le mois de Septembre. Les principaux motifs de consultation dans ces zones sont : les maladies respiratoires, les maladies cardio-vasculaires, les maladies gastro-intestinales, maladies de la nutrition, anémie et asthénie, maladies de la peau (dermatoses, gale, abcès, prurit ...), les divers traumatismes et les plaies. Les consultations journalières corrélées avec les températures journalières de Mai 2013, montrent une recrudescence de certaines pathologies comme les IRA basses, l’Hypertension artérielle, céphalée pendant les périodes de fortes chaleurs. L’analyse des états comorbides a mis en lumière un accroissement des admissions chez les personnes atteintes d’affections chroniques : maladies cardiovasculaires, diabète… Les enfants de moins de cinq et les personnes âgées de 60 ans ou plus, ont été beaucoup plus affectés durant la vague de chaleur, et le que le sexe féminin a été plus touché, pratiquement sur toutes les tranches d’âges. Cependant, aucun cas de décès lié à la chaleur n’a été enregistré au niveau des centres de et les postes de santé, et pourtant, il a eu beaucoup de cas de mortalité noté (57 cas de décès) lors de notre enquête menée auprès des ménages. Il ressort des réponses obtenues lors de l'enquête auprès des ménages, 57 cas de décès imputables au vague de chaleur de Mai 2013. Ces décès sont inégalement répartis aussi bien à l’échelle départementale, qu’à l’échelle des quartiers. Lors de notre enquête, nous avons recensé 30 décès à Matam et 27 décès dans le département de Bakel. A l’échelle des quartiers, la différence de répartition de la mortalité en 2013, est très marquée. L’élévation de la morbidité, d’après nos résultants, restée insignifiante au-dessous de 35 ans. Les personnes âgées et les très jeunes enfants constituent les populations les plus à risque lors 103 de la survenue de vagues de chaleur. Ces deux populations sont plus sensibles à la déplétion hydrique et possèdent des mécanismes de régulation thermique fragiles. Notre enquête montre clairement que ce sont les personnes âgées de 60 ans et plus qui sont les plus touchées lors de la vague de chaleur de Mai 2013. Elles représentent à elle seule plus de 67%des affections de l’ensemble des 285 ménages enquêtés.la tranche d’âge de 0-10 ans viennent en deuxième position avec 17,1%,10-20ans représentent 4,8% des affections. Les facteurs socio-économiques, environnementaux et comportementaux présentent un risque accru de décéder lors d'une vague de chaleur. Une question cruciale, pas encore complètement résolue, est de savoir quel sera le bilan net de cette canicule. 104 BIBLIOGRAPHIE Anderson, G. B., Bell, M. L., 2011. Heat waves in the United States: mortality risk during heat waves and effect modification by heat wave characteristics in 43 US communities. Environmental Health Perspectives, 119, 210. Aguilar, E., et al. (2009): Changes in temperature and precipitation extremes in western central Africa, Guinea Conakry, and Zimbabwe, 1955-2006, J. Geophys. Res., 114, D02115, doi: 10.1029/2008JD011010. Alexander L.V., et al. 2006: Global observed changes in daily climate extremes of temperature and precipitation. Journal of Geophysical Research (JGR): Atmospheres, 111, D05109, doi: 10.1029/2005JD006290. A.-J. Valleron, A. Boumendil, C. R. Biologies 327 (2004). « Épidémiologie et canicules : analyses de la vague de chaleur 2003 en France » pp 1125–1141. Besancenot, J P. (2005). « La mortalité consécutive à la vague de chaleur de l’été 2003 : étude épidémiologique », press therm 2005 ; 142 :13-24. Beniston, M., Diaz, H.F.: 2004. The 2003 heat wave as an example of summers in a greenhouse climate? Observations and climate model simulations for Basel, Switzerland, Global and Planetary changes, 44, 73-81. Bessemoulin, P., Bourdette, N., Courtier, P., Manach, J. 2004 : La canicule d’août 2003 en France et en Europe, La Météorologie, 46. 25-33. Besancenot JP. Vagues de chaleur et mortalité dans les grandes agglomérations urbaines. Environnement Risques et Santé 2002; 1 (4):229-240. CADOT E., SPIRA A. (2006) « Canicule et surmortalité à Paris en août 2003, le poids des facteurs socioéconomiques», Espace populations sociétés, pp. 239- 249. CEDEAO-CSAO/OCDE/CILSS, 2008: Climate and climate change. The Atlas on regional integration in West Africa. Environment series,” Disponible sur atlas-westafrica.org” Christensen, J. H., et al. (2007): Regional Climate projections, in Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working 105 DRAME Fatou Maria, (2006), Une géographie de la santé de la reproduction : de l'offre de soins aux pratiques spatiales des femmes à Dakar (Sénégal), thèse de doctorat, Université Paris X, 426 p. Direction de santé publique de Montréal(2004). Prévention en pratique médicale : 4p. FALL Abdou Salam, GADOU Dakouri, VIDAL Laurent, (2005), Les professionnels de santé en Afrique de l'Ouest : Entre savoirs et pratiques, Paris, Harmattan, 330 p. Fouillet A. (2007). Surmortalité liée aux vagues de chaleur : modélisation des variations spatio-temporelles de la mortalité générale en fonction des caractéristiques climatiques.. Thèse de doctorat soutenue à la faculté de médecine Paris-sud, 175 p. Fouillet A, Rey G, Jougla E, Frayssinet P, Bessemoulin P, Hémon D. Comparaison de la surmortalité observée en juillet 2006 à celle estimée à partir des étés 1975-2003, France. Bulletin Epidémiologique Hebdomadaire N°22-23, 5 Juin 2007. Fontaine B., S. Janicot et P.-A. Monerie, 2013: Recent changes in air temperature, heat waves Occurrences and atmospheric circulation in Northern Africa, J. Geophys. Res., in press. Funk, C., Rowland, J., Adoum, A., Eilerts, G., Verdin, J., and White, L., 2012, A climate trend analysis of Senegal, U.S. Geological Survey Fact Sheet 2012–3123, 4p. Groupe d'experts intergouvernementaux sur l'évolution du climat (GIEC). Climate Change 2001: Third Assessment Report (Volume I). Cambridge, Cambridge University Press, 2001. Hémon, D., Jougla, E., Surmortalité liée à la canicule d’août 2003. Rapport d’étape (1/3). Estimation de la surmortalité et principales caractéristiques épidémiologiques, Inserm, Paris, 2003. Huth, R., Kyselỳ, J., Pokorná, L., 2000. A GCM simulation of heat waves, dry spells, and their relationships to circulation. Climate Change 46, 29–60. IPCC Working Group I Report "The Physical Science Basis" - Summary for.2007. http://ipccwg1.ucar.edu/wg1/wg1-report.html. IPCC Working Group II Report "Impacts, Adaptation and Vulnerability" - Summary for policymakers. 2007. http://www.ipcc.ch/SPM13apr07.pdf IPCC, 2007: Climate Change 2007. Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, M.L. Parry, O.F. Canziani, J.P. Palutikof, P.J. van der Linden and C.E. Hanson, Eds., Cambridge University Press, Cambridge, UK, 976 p. 106 Katsouvanni K., Pantazopoulou A., Touloumi G., Tselepidaki I., Moustris K., Asimakopoulos D., Poulopoulou G., Trichopoulos D. (1993), Evidence for interaction between air pollution and high temperature in the causation of excess mortality, Arch. Environ. Health, vol. 48, n° 4, pp. 235-242. Malour. Dacosta H., Tandia A.A., GAYE A., DIENE M. (1999). Etude de la vulnérabilité des ressources en eau aux changements climatiques dans la deuxième communication. Dakar, Morak, S., G. C. Hegerl, and J. Kenyon (2011): Detectable regional changes in the number of warm nights, Geophys. Res. Lett., 38, L17703, doi: 10.1029/2011GL048531. New, M., et al. (2006), Evidence of trends in daily climate extremes over southern and West Africa, J. Geophys. Res., 111, D14102, doi:10.1029/2005JD006289. Direction de L'Environnement et des Etablissements Classés (DEEC): 89 Nayorelle cité dans profil environnemental de la ville de Matam, 1999 OMS, OMN, PNUE, Rapport sur le changement climatique et santé humaine : Risques et mesures à prendre, 2004. Policymakers. 2007. New, M., et al. (2006), Evidence of trends in daily climate extremes over southern and west Africa, J. Geophys. Res., 111, D14102, doi:10.1029/2005JD006289 PICHERAL H. (1984) : Mots et concepts de la géographie de la santé. Cahiers GEOS n° 3, Montpellier, Université Paul Valéry, 3O p. Projet d'Appui à la Formulation des Agendas 21 Locaux, (2005), Profil Environnemental de la ville de Matam, Matam, République du Sénégal, 124 p Rey G. (2007) : Surmortalité liée aux vagues de chaleur : Facteurs de vulnérabilité sociodémographiques et causes médicales de décès. Thèse de doctorat soutenue à la faculté de médecine Paris-sud, 156 p. Rome S., Bigot S. & Dumas D., 2009 : Les extrêmes thermiques et la circulation atmosphérique dans les Préalpes françaises (massif du Vercors, 2004-2008). Geographia Technica, septembre 2009, Cluj University Press, Roumanie, 395-400. Robine JM et al. Death toll exceeded 70,000 in Europe during the summer of 2003. Les Comptes Rendus/Série Biologies, 2008, 331:171–78. Robinson, P. J., 2001. On the definition of a heat wave. Journal Applied Meteorology 40, 762–775. 107 Sagna P., 2005: Dynamique du climat et son évolution récente dans la partie Ouest de l’Afrique Occidentale, Thèse de Doctorat d’Etat, UCAD, Dakar, 778p. Sartor F., Snacken R., Demuth C., Walckiers D. (1995), Temperature, ambient ozone levels, and mortality during summer 1994, in Belgium, Environ Res., n° 70, pp.105-113 Service public fédéral. Santé publique, Sécurité de la chaîne alimentaire et environnement (juin 2005).Plan de vague de chaleur et pics d’ozone : p10. Trigo, R. M., García-Herrera, R., Díaz, J., Trigo, I. F., Valente, M. A., 2005. How exceptional was the early August 2003 heat wave in France? Geophysical Research Letter 32, L10701. Doi: 10. 1029/2005GL022410. InVSb (2004), Vague de chaleur de l’été 2003 : relation entre température, pollution atmosphérique et mortalité dans neuf villes françaises. Paris, InVS, 44 p. InVSa (2004), Étude des facteurs de risque de décès des personnes âgées résidant à domicile durant la vague de chaleur d’août 2003. Paris, InVS, 165 p. 108 LISTE DES TABLEAUX Tableau I : Nombre d’Infrastructures sanitaires de la région de MATAM en 2013 selon le type ….25 Tableau II : répartition du personnel de santé dans la région de Matam en 2013…………………..26 Tableau III : Nombre d’Infrastructures sanitaires à Bakel en 2013 selon le type…………..28 Tableau IV : répartition du personnel dans le district sanitaire de Bakel en 2013…………..28 Tableau V : Synthèse de la méthodologie………………………………………………….40 Tableau VI : la distribution de l’échantillon dans les quartiers………………………………41 Tableau VII : Températures moyennes mensuelles des années 2003-2015……………………...49 Tableau VIII : Evolution des températures, de l’humidité et la vitesse du vent à l’heure…...57 Tableau XI: Évolution annuelle de la morbidité diagnostiquée dans les postes de santé à Matam…59 Tableau X : Evolution de la morbidité diagnostiquée en 2013 (avril, mai et juin) …………….60 Tableau XI: Évolution annuelle de la morbidité diagnostiquée dans le district santé de Bakel………………………………………………………………………………………….63 Tableau XII : Principales causes de consultations pour le centre de santé de Matam, 2013………..65 Tableau XIII : Principales causes de consultations pour le centre de santé de Bakel, 2014…….. 66 Tableau XIV : Variations mensuelles des effectifs de consultants en lien avec les températures mensuelles °C et l’humidité relative de Mai 2013 dans les districts sanitaires de Matam et de Bakel……………………………………………………………………………67 Tableau XV : Nombre de consultation selon le type d’affection dans les zones témoins du mois de mai 2013 à MATAM………………………………………………………………………………...72 Tableau XVI : Répartition de la morbidité diagnostiquée selon le groupe d’âge des consultants à BAKEL.……………………………………………………………………………..73 Tableau XVII : Répartition spatiale de la morbidité diagnostiquée selon le sexe, le type de pathologies du consultant et selon les zones témoins dans le centre de santé de Matam 2013………73 Tableau XVIII : La Fréquentation selon l'âge et le sexe des patients à MATAM, 2013…………75 109 Tableau XIX : Distribution de l'échantillon en fonction des quartiers et des villages……………78 Tableau XX : Répartition de la morbidité à l’échelle des quartiers et villages…………………..80 Tableau XXI : Répartition de la mortalité à l’échelle des quartiers et villages……………………83 Tableau XXII: Répartition de la mortalité selon l’âge dans le Département de Matam …………85 Tableau XXIII : Répartition de la mortalité selon le lieu et nombre de cas dans les quartiers et les villages. ………………… …………………………………………………………………... 90 Tableau XXIV : Maladie préexistante en relation avec les décès ……………………………… 91 Tableau XXV : Relations entre la souvenance de la vague de chaleur et les personnes affectées.92 Tableau XXVI : Relation entre revenu moyen mensuel et les décès, dans les zones témoins ……93 Tableau XXVII : corrélation entre les décès et la possession d’un climatiseur et/ou d’un ventilateur……………………………………………………………………………………..94 Tableau XXVIII: corrélation entre les décès et selon les types les types de maisons (matériaux de construction) des Quartiers……………………………………………………95 Tableau XXIX : Répartition des sources d’eau de boisson selon les zones témoins………………..97 110 Liste des figures Figure 1 : Carte 1 Carte de localisation de la région de Matam…………………............23 Figure 2 : Carte 2 Carte de localisation du Département de Matam……………………24 Figure 3 : Carte de localisation du Département de Bakel………………………………27 Figure 4 : projections des températures en Afrique de l’Ouest pour l’horizon 2080-2099 comparée à la période 1980-1999……………………………………………………………46 Figure 5 : Évolution des écarts à la normale 1971-2000 des températures moyennes annuelles à Matam de 2003 à 2015……………………………………………………………………...47 Figure 6 : Evolution des températures moyennes des mois d’avril, mai et juin des années 20032015.MATAM………………………………………………………………………………………48 Figure 7 : Evolution des températures maximales et minimales moyennes mensuelles en 2013 à Matam………………………………………………………………………………………………..50 Figure 8 : Evolution des températures maximales et minimales moyennes mensuelles en 2013 à Bakel…………………………………………………………………………………………………50 Figure 9 : Evolution des Tx journalière (Tx) au cours de mai 2013 à Matam……………………...51 Figure 10 : Evolution des Tx journalière (Tx) au cours de Mai 2013 à Bakel………………………51 Figure 11 : Evolution des Tn journalière (Tn) au cours de Mai 2013 à Matam…………………………...52 Figure 12 : Evolution des Tn journalière de Mai 2013 a Bakel………………………… …..53 Figure 13 : Insolation mensuelle en 2013 à Matam………………………………………….54 Figure 14 : Insolation mensuelle en 2013 à Bakel…………………………………………...54 Figure 15: Evolution mensuelle de l’humidité relative en 2013, à la station de Bakel……...55 Figure 16 : Evolution de la morbidité diagnostiquée durant les trois trimestriels (avril, mai et juin) des années 2012, 2013 et 2014………………………………………………………….61 Figure 17 : Evolution des consultations mensuelles en fonction des températures de Mai 2013, centre de Matam et de Bakel……………………………………………………………………….67 Figure 18 : Evolution des consultations journalières en fonction des températures journalières de Mai…………………………………………………………………………………………………..69 111 Figure 19: Analyse des relations entre l'âge et les types d'affections en 2013…………………72 Figure 20 : Variations du nombre de consultants selon l'âge et le sexe………………………………..74 Figure 21: Répartition de la morbidité selon les répondants………………………………………80 Figure 22 : Répartition de la morbidité selon l’âge, Matam et Bakel……………………………….81 Figure 23 : Répartition de la morbidité selon le sexe à Matam et Bakel…………… ………82 Figure 24 : Répartition de la mortalité selon l’âge, Matam et Bakel ……………………………….84 Encadré 1, 2 et 3 témoins lors de la vague de chaleur de mai 2013 ……………..85, 86 et 87 Figure 25 : Répartition de la mortalité selon le sexe, Matam et Bakel………………………….88 Figure 26 : Répartition de la mortalité selon le type de maladie, Matam et Bakel ……………90 Figure 27 : Le lieu de recours des patients, 2015…………………………………………….91 Figure 28:Relations entre type de construction et la mortalité …………………………………..95 Figure 29 : Répartition des combustibles dans les zones témoins ………………………………96 Figure 29 : Comportement des populations lors de la vague de chaleur de mai 2013………98 Figure 30 : lieux de détente des populations lors de périodes caniculaires…………………..99 Figure 31: schéma simplifié de l'alerte, source : E. Pascal, et al. (2006) : Système d’alerte canicule et santé. Rapport opérationnel, 46p ……………………………………………………100 112 TABLE DES MATIERES SOMMAIRE……………………………………………………………………………………………1 AVANT-PROPOS................................................................................................................................... 1 REMERCIEMENTS ............................................................................................................................... 4 DEDICACE ............................................................................................................................................. 5 RESUME ................................................................................................................................................. 6 ABSTRACT ............................................................................................................................................ 7 LISTE DES SIGLES ET ACRONYMES ............................................................................................... 8 INTRODUCTION GENERALE ............................................................................................................ 9 I- PROBLEMATIQUE DE LA RECHERCHE ................................................................................ 12 I- 1. Contexte : .............................................................................................................. 12 I- 2. Justification : ........................................................................................................ 14 I- 3. Objectifs de recherche .......................................................................................... 16 I- 4. Hypotheses de recherche ...................................................................................... 16 I- 5. Discussions et analyse des concepts ..................................................................... 17 I- 5.1 : Canicule, Vague de chaleur et Pic de chaleur ............................................................... 17 I- 5. 2 Climat, changement climatique et variabilité climatique .............................................. 21 5.3 Changement climatique ................................................................................................... 21 I- PRESENTATION DU CADRE DE L’ETUDE : ...................................................................... 24 II- 2- 1: Situation géographique du Département de Matam……………………....................................23 2. 1. 1: Répartition des infrastructures sanitaires dans la Région de Matam…………………………..25 2.1.2: Répartition du personnel de santé dans le Département de Matam……………………….........26 2.2: Situation géographique du Département de Bakel……………………………………………......26 2.2.1: Répartition des infrastructures sanitaires dans le Département de Bakel……………………….27 2.2.2: Répartition du personnel de santé à Bakel………………………………………………………28 III- LA METHODOLOGIE DE LA RECHERCHE ...................................................................... 30 III- 1. La synthèse documentaire ..................................................................................... 30 III. 2. La collecte de données sur le terrain .................................................................... 40 III. 3 Le traitement des données .............................................................................................. 43 PREMIERE PARTIE : .......................................................................................................................... 45 ANALYSE DE L’EVOLUTION CLIMATIQUE DANS LES DEPARTEMENTS DE MATAM ET DE BAKEL ........................................................................................................................................... 45 I- Tendances actuelles et futures des températures de l’air en Afrique de l’Ouest ....... 46 113 IIAnalyse de l’évolution des températures dans les Départements de Matam et de BakeL ……………………………………………………………………………………...47 III- L’insolation et l’humidité relative dans les Départements de Matam et de Bakel .... 54 IV- Analyse horaire de la température, de l’humidité et du vent de la journée du 30 mai 2013 56 DEUXIEME PARTIE : ......................................................................................................................... 58 ANALYSE DE LA MORBIDITE DIAGNOSTIQUEE ET DE LA MORTALITE EN RELATION AVEC LES VAGUES DE CHALEUR. ................................................................................................ 58 CHAPITRE I : ...................................................................................................................... 59 ANALYSE DE LA MORBIDITE DIAGNOSTIQUEE EN 2013 ....................................... 59 IAnalyse de la morbidite proportionnelle en 2013 dans le district sanitaire de matam et de bakel. ............................................................................................................................ 59 I. 1: Structure de la morbidite pendant la vague de chaleur en 2013 (avril, mai et juin), comparee avec les annees 2012 et 2014 ............................................................................... 59 II. : EVOLUTION DE LA MORBIDITE DANS LE DISTRICT SANITAIRE DE BAKEL ................................................................................................................................. 63 II1. Evolution trimestrielle de la morbidité diagnostiquée dans les centres de santé de Matam et de Bakel, 2013 et 2014. ........................................................................................ 64 II. 2. Evolution mensuelle des consultations en relation avec les températures de Mai 2013. 66 III. Evolution des consultations journalière en lien avec la température journalière de Mai 2013. 70 IV- La distribution spatiale des affections. ...................................................................... 71 4 - 1: La morbidité selon l'âge des patients et selon les zones témoins……………………………72 4 - 2 : La morbidité selon le sexe des patients et selon les zones témoins…………………………73 4 - 3 : La fréquentation selon l'âge et le sexe des patients…………………………………………73 CONCLUSION PARTIELLE DU CHAPITRE I : ............................................................................... 76 CHAPITRE II : ..................................................................................................................... 77 LA MORBIDITE RESSENTIE............................................................................................ 77 IDes disparités spatiales de morbidités et de mortalité dans les Départements de Matam et de Bakel. ............................................................................................................... 80 I- 1. Répartition de la morbidité et de la mortalité à l’échelle des quartiers et villages. ........... 80 I- 2. Répartition de la mortalité dans les zones témoins............................................................ 83 Encadré 1, 2 et 3. 85, 86 et 88 II- Relation entre les maladies cardiovasculaires et les personnes décédées. ................ 90 III- Les types de recours aux soins. ................................................................................. 91 114 IV- Relation entre personnes affectées et la souvenance de la vague de chaleur. ................... 92 V- Eude des facteurs modulant l’impact de la vague de chaleur de Mai 2013. ...................... 93 TROISIEME PARTIE ........................................................................................................................... 98 Contribution à la mise en œuvre d’un système d’alerte précoce aux canicules par l’analyse des capacités d’adaptation et de la résilience des communautés de base. ................................................... 98 I- Les adaptations collectives lors des vagues de chaleur. ............................................ 98 II- Les adaptations à l’échelle du ménage ...................................................................... 99 III- Les dispositifs d’alerte et de prévention au niveau de l’Etat. .................................. 100 IV- Dispositifs d’alerte :................................................................................................. 102 CONCLUSION GENERALE ............................................................................................................. 103 BIBLIOGRAPHIE .............................................................................................................................. 105 LISTE DES TABLEAUX ................................................................................................................... 109 LISTE DES FIGURES ........................................................................................................................ 111 ANNEXE ............................................................................................................................................ 116 115 ANNEXE Questionnaire 116
