UNINTENDED PREGNANCY AND ABORTION WORLDWIDE

Global and Regional Estimates of Unintended Pregnancy and Abortion

Grossesses non planifiées et avortements dans le monde : explication des estimations par pays

Reproductive rights are under attack. Will you help us fight back with facts?

Les grossesses non planifiées et les avortements sont des expériences partagées par des personnes à l’échelle internationale, indépendamment de la région, du niveau de revenu du pays ou du statut juridique de l’avortement. Grossesses non planifiées et avortements dans le monde est une étude établie par le Guttmacher Institute et l’Organisation mondiale de la Santé (OMS) qui vise à fournir aux parties prenantes, des données probantes et des connaissances plus approfondies sur des disparités en matière de santé sexuelle et reproductive dans les pays à revenu faible, moyen et élevé.

En 2020, les chercheurs ont utilisé une méthodologie statistique pour générer, au niveau international, les toutes premières estimations comparables par pays de l’incidence des grossesses non planifiées et des avortements. Ces estimations sont essentielles pour éclairer les décisions nationales en matière d’investissement dans l’accès à la contraception et aux soins complets d’avortement, car les estimations par pays pourraient différer considérablement des données disponibles — c’est-à-dire, les moyennes régionales. Ce travail de réflexion répond à certaines questions que pourraient avoir des décideurs politiques et des acteurs du plaidoyer quant à la manière d’interpréter et d’utiliser ces estimations par pays, qui sont basées sur un modèle.

Qu’est-ce que les estimations basées sur un modèle ?

Les chiffres absolus et les taux de grossesses non planifiées et d’avortements par pays, ainsi que la proportion de ces grossesses se terminant par un avortement, sont appelés des « estimations basées sur un modèle », car elles sont produites à l’aide d’un modèle statistique. Nous utilisons cette appellation pour différencier les informations produites par le modèle des données, des estimations issues de statistiques officielles, d’études et d’enquêtes par pays qui ont alimenté le modèle.

Ce modèle intègre toutes les données disponibles sur les intentions de grossesse et les avortements chez les femmes en âge de procréer recueillies dans 166 pays et territoires. Si la modélisation offre une approche supplémentaire pour effectuer une approximation des données difficiles à récolter, elle ne remplace pas la nécessité de disposer de systèmes de collecte de données et d’études solides dans les pays qui pourraient fournir des informations plus exhaustives sur les résultats en matière de santé sexuelle et reproductive au niveau national et pour des groupes de population et certaines zones dans des pays.

Quelles données avez-vous utilisées pour générer ces estimations ?

Les estimations basées sur le modèle sont générées à l’aide de toutes les données disponibles provenant d’études, d’enquêtes et de statistiques officielles par pays, ainsi que d’autres informations sur les besoins et l’utilisation des contraceptifs en fonction du statut matrimonial. Le modèle estime conjointement toutes les issues de la grossesse. Les données clés des 195 pays et territoires pour alimenter le modèle sont les nombres de naissances vivantes, et pour les 166 pays avec des données disponibles, les nombres d’avortements et/ou les proportions de naissances non planifiées. Le modèle génère des estimations de chacune de ces mesures, en tenant compte des relations qui existent entre elles. Nous avons publié des données au niveau de pays pour les 150 pays qui avaient quelques données sur l’avortement et/ou la proportion de naissances non planifiées. Nous n’avons pas publié des estimations pour 45 pays : les 29 qui manquaient des données pour les deux mesures (naissances non planifiées et avortements), et les 16 qui font partie d’un regroupement (Afrique du Nord et Moyen Orient), qui ne dispose pas de données fiables sur l’avortement. Même si nous publions des estimations nationales pour un total de 150 pays, il faut noter que les moyennes mondiales, régionales et sous-régionales sont basées sur l’ensemble des 195 pays et territoires, et sont représentatives à niveau de leurs populations.

Comment produire des estimations pour les pays dont les données sont peu fiables ou limitées ?

Sur les 166 pays pour lesquels nous avons obtenu des données sur l’incidence de l’avortement ou sur les proportions de naissances résultant de grossesses non planifiées, un peu moins de la moitié (75) disposaient de données fiables sur l’avortement pour une ou plusieurs années. Les trois quarts des femmes en âge de procréer vivaient dans ces 75 pays, ce qui reflète le fait que les pays plus peuplés soient également plus susceptibles de disposer de données fiables sur l’avortement. Nous avons obtenu des données de 139 pays sur la proportion de naissances résultant de grossesses non planifiées. Au total, 150 pays — dans lesquels vivaient 95 % de la population des femmes en âge de procréer — disposaient de données fiables sur l’un ou l’autre de ces indicateurs, ou sur les deux.

Les naissances résultant de grossesses non planifiées et les avortements sont apparentés, car ils découlent tous deux de l’incidence des grossesses non planifiées et de la proportion de ces grossesses qui se terminent par un avortement. Pour cette raison, nous avons développé un modèle qui utilise les déterminants clés des grossesses non planifiées comme indicateurs et qui estime parallèlement tous les résultats. Les disparités entre les pays — et, au sein d’un même pays, au fil du temps — en ce qui concerne la disponibilité et la qualité des données sont reflétées dans les intervalles d’incertitude de 80 % et 95 % publiés avec les estimations. Avec les intervalles de 80 %, il existe au total une probabilité de 20 % que la valeur réelle soit en dehors de l’intervalle, avec une probabilité égale (10 % chacune) que la vérité soit en dessous ou au-dessus des limites de l’intervalle. Avec les intervalles de 95 %, il existe au total une probabilité de 5 % que la valeur réelle se trouve en dehors de l’intervalle — probabilité de 2,5 % que la valeur se trouve en dessous de l’intervalle et probabilité de 2,5 % qu’elle se trouve au-dessus.

Pour valider cette approche, nous avons effectué plusieurs tests. Nous avons produit des estimations en excluant des sous-échantillons aléatoires des données, ainsi qu’en excluant systématiquement toutes les données des pays, un pays après l’autre. Ces tests de validation ont montré que le modèle était bien étalonné. Le modèle a regroupé les pays dont les résultats et les indicateurs étaient censés avoir des relations similaires. Étant donné que la disponibilité et la qualité des données peuvent différer systématiquement entre ces groupes, nous avons également évalué la performance du modèle pour chacun de ces groupes. Étant donné que nous ne disposions pas de données fiables sur l’avortement pour le regroupement de pays d’Afrique du Nord et Moyen Orient pour confirmer la calibration du modèle dans ce groupe, nous n’avons pas généré d’estimations pour ces pays. Cependant, les données de ces pays interviennent dans les estimations moyennes publiées pour les régions et sous-régions dont ils font partie.

Les pays ont-ils été consultés lors de la production de ces estimations ?

Un processus de consultation des pays a été mené par l’OMS, sous la direction des membres de l’équipe collaborative du Programme spécial de recherche, de développement et de formation à la recherche en reproduction humaine (‎HRP) du PNUD, du FNUAP, de l’OMS et de la Banque mondiale‎. Au cours de ce processus, l’équipe a partagé avec les bureaux régionaux de l’OMS et les points focaux des ministères de la Santé et des bureaux nationaux de statistiques, une note technique, les estimations du modèle pour leur pays, de même qu’une liste de toutes les données et sources utilisées dans le modèle.

Au cours de ce processus, le groupe d’étude a invité les points focaux nationaux à commenter la méthodologie et les données que nous avons incluses pour leur pays, et à partager avec nous toute donnée manquante dont ils disposeraient pour leur pays. Nous avons répondu à leurs questions. Les critères décrits dans le protocole de l’étude ont déterminé s’il fallait considérer de nouvelles données soumises pour une inclusion potentielle dans le modèle lors de ce processus et, le cas échéant, comment le faire. Par conséquent, ce processus de consultation ne signifie pas nécessairement que les pays ont approuvé les estimations basées sur le modèle.

Comment les estimations sont-elles présentées ?

Tous les taux, pourcentages et nombres représentent des moyennes annuelles pour une période de cinq ans, et les estimations par pays sont disponibles pour six périodes de cinq ans chacune, allant de 1990 à 2019. Le taux de grossesses non planifiées et le taux d’avortements représentent, respectivement, le nombre d’avortements et de grossesses non planifiées par an, pour 1 000 femmes âgées de 15 à 49 ans. Les grossesses non planifiées sont celles qui sont inopportunes et celles qui ne sont pas du tout désirées. Le nombre total de grossesses comprend les naissances vivantes, les avortements et les pertes fœtales.

Comment interprétons-nous les estimations ?

Nous estimons que le taux d’avortement moyen mondial a baissé de 12 % entre la période 1990–1994 et la période 2000–2004, passant de 40 à 35 pour 1 000 femmes âgées de 15 à 49 ans, avant d’augmenter de 11 %, et atteindre 39 pour 1 000 en 2015–2019. Les estimations que nous présentons sont des médianes résultant de distributions de valeurs possibles estimées par le modèle ; par exemple, il existe une probabilité égale (50 %) que le véritable taux d’avortement moyen mondial de la période 2015–2019 soit inférieur ou supérieur à 39 pour 1 000.

Les estimations basées sur le modèle pour chaque pays présentent des degrés d’incertitude variables dans le temps et entre les mesures, reflétant ainsi les disparités au fil de temps dans la quantité et la qualité des données nationales. À leur tour, les moyennes entre groupes de pays — qu’il s’agisse de la moyenne mondiale ou d’une moyenne entre tous les pays d’une région, d’une sous-région ou d’un groupe de revenu — reflètent l’incertitude des estimations par pays. Par conséquent, nous avons calculé des intervalles d’incertitude lors de l’interprétation des estimations. Lorsque nous précisons que le taux d’avortement moyen mondial de la période 2015–2019 était de 39 pour 1 000 femmes et que l’intervalle d’incertitude de 95 % s’étend de 34 à 46, nous voulons dire qu’il existe une probabilité de 95 % que ce taux moyen mondial soit compris entre 34 et 46, avec une probabilité de 2,5 % qu’il soit inférieur à 34 et une probabilité de 2,5 % qu’il soit supérieur à 46.

Nous avons produit des intervalles d’incertitude pour les comparaisons entre pays et entre périodes de cinq ans. Mais pour ces comparaisons, nous avons également calculé les probabilités de changement de direction à la hausse ou à la baisse de l’estimation médiane. (Lorsque l’estimation est positive, cela montre que la probabilité a augmenté ; lorsque l’estimation est négative, cela montre que la probabilité a baissé). Par exemple, la baisse du taux d’avortement mondial de 40 à 35 pour 1 000 femmes entre la période 1990–1994 et 2000–2004 a été associée à une probabilité de 96 % d’une baisse, c’est-à-dire, qu’il existe une probabilité de 96 % que le taux d’avortement ait baissé, ou au contraire, une probabilité de 4 % qu’il ait augmenté. Si l’on compare les taux d’avortement moyens mondiaux pour les périodes 1990–1994 et 2015–2019 (40 et 39 pour 1 000, respectivement), la probabilité d’une baisse était de 61 %, ce qui signifie qu’il existait une probabilité de 61 % que le taux d’avortement ait baissé et une probabilité de 39 % de qu’il ait augmenté au cours de ces 30 années. Par conséquent, il existe peu de données probantes indiquant que le taux d’avortement diffère entre la période 1990–1994 et la période 2015–2019. Toutefois, cela ne signifie pas qu’il n’y a pas eu de tendances significatives dans le taux d’avortement moyen mondial sur l’ensemble de la période d’analyse. En effet, la probabilité que le taux d’avortement ait baissé entre 1990–1994 et 2000–2004 était de 96 %, et la probabilité que le taux d’avortement ait augmenté entre 2000–2004 et 2015–2019 était de 92 %.

Pourquoi utiliser des estimations basées sur un modèle lorsque des données nationales sont disponibles ?

Ces estimations basées sur un modèle fournissent des informations précieuses qui s’ajoutent aux données nationales. Par exemple, elles fournissent des informations sur les tendances sur une période de 30 ans (1990 à 2019) pour des résultats clés, notamment les grossesses non planifiées et les avortements. De nombreux pays disposent de données fiables sur certains indicateurs de grossesse et pas sur d’autres, tandis que d’autres pays ne disposent d’aucune donnée fiable. Ces nouvelles estimations rendent également possible des comparaisons internationales — par exemple, la comparaison d’un pays avec un autre pays, ou avec une moyenne régionale — car toutes les estimations sont harmonisées. Ainsi, le modèle fournit un ensemble plus complet et intégré d’indicateurs de grossesse et de ses issues pour chaque pays.

Pays et territoires pour lesquels nous avons publié des estimations

Afrique

Afrique du Sud, Angola, Bénin, Botswana, Burkina Faso, Burundi, Cameroun, Cap-Vert, Comores, Congo, Côte d’Ivoire, Djibouti, Érythrée, Eswatini, Éthiopie, Gabon, Gambie, Ghana, Guinée, Guinée-Bissau, Kenya, Lesotho, Libéria, Madagascar, Malawi, Mali, Mauritanie, Mayotte, Mozambique, Namibie, Niger, Nigéria, Ouganda, République centrafricaine, République démocratique du Congo, Réunion, Rwanda, Sao Tomé-et-Principe, Sénégal, Sierra Leone, Somalie, Soudan du Sud, Tanzanie, Tchad, Togo, Zambie et Zimbabwe

Amérique du Nord

Canada et États-Unis

Asie

Arménie, Azerbaïdjan, Bangladesh, Bhoutan, Cambodge, Chine, Géorgie, Hong Kong (Chine), Inde, Indonésie, Japon, Kazakhstan, Kirghizstan, Maldives, Mongolie, Myanmar, Népal, Ouzbékistan, Pakistan, Philippines, République de Corée (Corée du Sud), République démocratique populaire lao, Singapour, Sri Lanka, Tadjikistan, Thaïlande, Timor-Leste, Turkménistan, et Viet Nam

Europe

Albanie, Allemagne, Bélarus, Belgique, Bosnie-Herzégovine, Bulgarie, Croatie, Danemark, Espagne, Estonie, Fédération de Russie, Finlande, France, Grèce, Hongrie, Islande, Italie, Lettonie, Lituanie, Macédoine du Nord, Monténégro, Norvège, Pays-Bas, Pologne, Portugal, République de Moldavie, Roumanie, Royaume-Uni, Serbie, Slovaquie, Slovénie, Suède, Suisse, Tchéquie et Ukraine

Amérique latine et les Caraïbes

Argentine, Barbade, Belize, Bolivie, Brésil, Chili, Colombie, Costa Rica, Cuba, El Salvador, Équateur, Guadeloupe, Guatemala, Guyane, Guyane française, Haïti, Honduras, Jamaïque, Martinique, Mexique, Nicaragua, Panama, Paraguay, Pérou, Porto Rico, République dominicaine, Sainte-Lucie, Suriname, Trinité-et-Tobago et Uruguay

Océanie

Australie, Îles Salomon, Nouvelle-Zélande, Papouasie–Nouvelle-Guinée, Samoa, Tonga et Vanuatu

Pays et territoires pour lesquelles nous n’avons pas publié des estimations

Afghanistan, Algérie, Antigua-et-Barbuda, Arabie saoudite, Aruba, Autriche, Bahamas, Bahreïn, Brunei, Chypre, Curaçao, Égypte, Émirats arabes unis, État de Palestine, Fidji, Grenade, Guam, Guinée équatoriale, Îles Vierges américaines, Irak, Iran, Irlande, Israël, Jordanie, Kiribati, Koweït, Liban, Libye, Luxembourg, Malaisie, Malte, Maroc, Maurice, Oman, Qatar, République populaire démocratique de Corée (Corée du Nord), Sahara Occidental, Saint-Vincent-et-les-Grenadines, Seychelles, Soudan, Syrie, Tunisie, Turquie, Venezuela et Yémen

Acknowledgments

Ce document a été rendu possible grâce à UK Aid du gouvernement britannique et à des subventions du ministère néerlandais des Affaires étrangères et de l’Agence norvégienne de coopération pour le développement. Les résultats et les conclusions qu’il contient ne reflètent pas nécessairement les positions ou les politiques des donateurs.