Contexte: Il est extrêmement difficile de mesurer la prévalence de l’avortement, en particulier dans les contextes soumis à des lois restrictives, comme le Pakistan. La technique de mesure indirecte de comportements de santé sensibles « List Experiment » peut minimiser la sous-déclaration de l’avortement pour raisons de stigmatisation ou de restrictions légales, mais elle n’a pas précédemment été utilisée pour estimer la prévalence de l’avortement au Pakistan.

Méthodes: Un échantillon de 4 159 femmes mariées en âge de procréer a été recruté dans deux communautés de Karachi en 2018. Les participantes ont répondu à une enquête menée par double approche List Experiment pour mesurer la prévalence de l’avortement et qui comprenait aussi des questions directes sur l’avortement et d’autres caractéristiques socioculturelles. Les données ont servi à calculer les estimations directes et indirectes de la prévalence de l’avortement pour l’échantillon global et par caractéristiques sociodémographiques, ainsi qu’à tester l’effet du plan de sondage. Les associations entre les caractéristiques et la déclaration de l’avortement dans le questionnaire direct et la List Experiment ont été examinées par analyses de régression.

Résultats: L’estimation de la prévalence de l’avortement selon la mesure List Experiment était de 16%; sur la base du questionnaire direct, elle était de 8%. Aucun signe d’effet de plan de sondage n’a été observé. La déclaration de l’avortement était associée à la plupart des caractéristiques sélectionnées dans le modèle de régression pour le questionnaire direct, mais à quelques-unes seulement dans les modèles de l’outil List Experiment.

Conclusions: Le fait que l’estimation de la prévalence de l’avortement à Karachi générée d’après la List Experiment s’est révélée le double de celle produite par le questionnaire direct laisse entendre que la méthode indirecte réduit la sousdéclaration. La mesure List Experiment peut être utile à l’estimation de l’avortement dans des contextes similaires et pour améliorer l’exactitude des données collectées sur d’autres sujets de santé sensibles.