Optimisation de l'accès aux soins au Bénin : une thèse sur les modèles de régression à inflation de zéros

Alpha Oumar Diallo, de l'Université de Rennes, a levé un verrou scientifique sur l'accès aux soins au Bénin en démontrant l'efficacité des modèles de régression à inflation de zéros. Cette recherche, soutenue par l'INSA Rennes, offre des solutions concrètes pour améliorer l'utilisation des ressources en santé dans le pays, validée par des simulations rigoureuses.

La thèse d'Alpha Oumar Diallo aborde la problématique de l'accès aux soins au Bénin, où un nombre élevé d'individus ne recourt pas aux services de santé, entraînant un excès de zéros dans les données de comptage. Les modèles de régression à inflation de zéros sont identifiés comme des outils essentiels pour analyser ces données et optimiser les interventions en santé.

Diallo démontre l'existence de l'estimateur du maximum de vraisemblance dans le modèle binomial à inflation de zéro, prouvant sa consistance et sa normalité asymptotique. Ces résultats sont validés par des simulations sur des échantillons de taille finie, renforçant ainsi la crédibilité de l'approche et son application potentielle dans le domaine de la santé.

Les implications de cette recherche sont significatives pour les décideurs. L'application de ces modèles peut améliorer l'efficacité des interventions de santé au Bénin, mais nécessite des partenariats académiques et une formation adéquate pour surmonter la résistance au changement et intégrer ces solutions dans les politiques de santé.

« « Mon étude montre que les modèles de régression à inflation de zéros peuvent transformer l'analyse des données de santé au Bénin, en optimisant l'accès aux soins pour les populations sous-desservies. » »

« « L'intégration des modèles de régression à inflation de zéros dans les politiques de santé est une avancée qui pourrait transformer l'accès aux soins en Afrique de l'Ouest, en permettant aux décideurs de mieux cibler leurs interventions. » »