"Health is no price" Pushpa

Petite citation de notre femme de ménage au CSH qui m'a fait tout un discours sur le fait que j'avais acheté des récipients en plastiques bas-de-gamme pour mettre nos repas le midi et non pas des tuperwares (qui apparemment sont plus surs niveau santé) et cela pour une question d'argent.

Bon, comme il faut bien que j’en parle de temps en temps vu que ca représente plus de la moitié de mon temps ici, un petit post sur le stage. J’ai terminé le travail sur le calcul des revenus et j’ai demandé à mon maitre de stage si je pouvais analyser les données collectées sur la santé dans le village pour la suite du stage. En effet, j’ai remarqué que les dépenses en santé de ces villageois sont énormes et que quasiment tous souffrent d’une pathologie plus ou moins grave. En Inde les données indiquent que la santé est la deuxième cause d’endettement des ménages après la dot, mais c’est pourtant peu étudié jusqu’ici. Cela fait donc une semaine que je fais le travail « chiant » sur excel puis STATA de trier les données, vérifier qu’il n’y a pas d’erreur (et il y en a !, c’est un travail minutieux….et la patience ce n’est pas mon truc !), rassembler les différentes données. Pour vous donner un exemple, sur l’étude de la santé il n’y avait pas le numéro qui caractérise chaque individu, seulement son prénom et le numéro de sa famille. Or si je veux ajouter d’autres données a mes régressions (type l’âge, la caste…) il faudra que j’aille les chercher dans des dossiers ou le seul moyen que STATA ait d’associer les bonnes personnes entre les deux dossiers est le numéro de l’individu ou son prénom. Or comme les prénoms  sont écrits en anglais, ce qui n’a pas vraiment de sens pour les villageois, ils sont écrits dans chaque dossier avec une orthographe différente. J’ai donc passé bien 4 jours à associer un nom a un autre afin d’ensuite pouvoir rendre leur numéro aux personnes interviewées sur la santé. Par exemple, « Pretty » peut s’ecrire « Priti », « Pretti », « Preti », « Pity », « Preeti », « Pre-ti »…. Ca m’a gonfléeeeeee ! Du coup, j’apportais mes écouteurs et je me mettais le 6-9 d’NRJ dans les oreilles histoire que ca paraisse moins ennuyeux :-D. M’enfin du coup j’en ai appris beaucoup sur toutes les maladies ici, et Dieu sait qu’il y en a : malaria, tuberculose, hémorroïdes, typhoïde, lèpre, diarrhées, vers… et des  enfants qui meurent a la naissance (quand ce n’est pas la mère…).  Maintenant que la partie traitement de données est finie, je vais pouvoir appliquer des modèles économiques  pour comprendre quelle part du revenue qui part dans la santé, est-ce que les plus pauvres dépensent plus, comment font-ils pour trouver l’argent (par exemple certains vendent des bœufs, ce qui les enferme dans une spirale de pauvreté). Il est aussi intéressant de voir quelle est la place des infrastructures gouvernementales (ou normalement tout est gratuit, mais corruption oblige…) dans le choix de soins, parce que jusqu’a présent j ai remarqué que même les plus pauvres préfèrent s’endetter et aller dans un hôpital privé plutôt qu’au centre de soins public. Ensuite, si j’ai le temps je comparerai les données de ce village a celles de l’Inde en général. Puis ce que j’aimerais bien faire aussi c’est voir s’il y a certains facteurs qui font qu’une personne est plus malade qu’une autre, j’ai des données sur la malnutrition, sur les systèmes d’irrigation, de toilettes…Bref, je ne vais pas chômer !