TY - JOUR AU - Sidiki Kaba AU - Gervais Beninguisse AU - Didier Nganawara PY - 2020/09/29 Y2 - 2024/03/28 TI - Etudes Rétrospectives Des Facteurs Individuels Et Contextuels Sur La Variation De La Mortalité Des Enfants De Moins De 5 Ans Durant l’Année 2018 En Guinée JF - European Scientific Journal, ESJ JA - ESJ VL - 16 IS - 27 SE - ESJ Natural/Life/Medical Sciences DO - 10.19044/esj.2020.v16n27p173 UR - https://eujournal.org/index.php/esj/article/view/13401 AB - La forte mortalité infanto-juvénile est préoccupante. Le Sommet mondial pour les enfants (1990) ciblait de réduire de 1/3 son niveau de 1990 à 2000. De même, les Objectifs de Développement Durable, visaient quant à eux, un niveau de 25‰ au plus d’ici 2030. En Guinée, cette mortalité infantojuvénile demeure élevée (108‰ en 2018). Des études antérieures ont largement mis en évidence les principaux déterminants de cette mortalité infanto-juvénile mais leur influence à différents niveaux d’analyse reste très peu connue et documentée. La présente étude y apporte une contribution en mesurant l’influence des facteurs individuels, familiaux et régionaux. L’application d’une régression logistique multiniveau aux données de l’Enquête Démographique et de Santé (2018) montre que les facteurs individuels (rangs de naissance, niveau d’instruction de la mère, l’ethnie, l’âge à l’accouchement), les facteurs familiaux (niveau de vie du ménage) et les facteurs régionaux (Degré d’hétérogénéité ethnique, couverture vaccinale et alphabétisation des mères) sont significatifs pour expliquer cette mortalité.The high mortality of children under-five is worrying. The World Summit for Children (1990) aimed to reduce by 1/3 its level from 1990 to 2000. Similarly, the Sustainable Development Goals for their part, aimed at a level of 25‰ at most by 2030. In Guinea, this mortality of children under-five remains high (108‰ in 2018). Previous studies have largely highlighted the main determinants of this mortality of children under-five, but their influence at different levels of analysis remains little known and documented. This study contributes to this by measuring the influence of individual, family and regional factors. The application of a multilevel logistic regression to data from the Demographic and Health Surveys (2018) shows that the individual factors (birth ranks, mother’s level of education, ethnicity, age at childbirth), family factors (household standard of living) and regional factors (degree of ethnic heterogeneity, vaccination coverage and mothers’ literacy) are significant in explaining this mortality. ER -