Atelier UIESP/MPIDR sur le suivi de la mortalité à l'ère des ODD

Rostock, Allemagne, 11-13 décembre 2018 


L'atelier sur « Le suivi de la mortalité à l'ère des Objectifs de développement durable (ODD) » s'est tenu au Max Planck Institute for Demographic Research (MPIDR) à Rostock, en Allemagne, du 11 au 13 décembre 2018, organisé par l'UIESP et le MPIDR, avec le soutien de la Fondation William et Flora Hewlett.

Le but principal de cet atelier était de créer un espace de discussion créative visant susciter à une série de recommandations ciblées sur les travaux futurs pour améliorer le suivi de la mortalité dans le cadre des Objectifs de développement durable, en particulier l’objectif 3 : Permettre à tous de vivre en bonne santé et promouvoir le bien-être de tous à tout âge. Les méthodologies émergentes pour mesurer la mortalité et les causes de décès, en particulier pour les sous-populations et les petites régions, doivent être revues, affinées et partagées plus largement au sein de la communauté internationale des chercheurs. Les objectifs de l'atelier étaient de faire une évaluation de l'état de la surveillance de la mortalité dans le monde, puis d’élaborer, prioriser et articuler un petit ensemble d'initiatives ciblées, hautement prioritaires et réalisables, visant à transformer la surveillance de la mortalité dans le contexte des Objectifs de développement durable et des efforts en cours pour renforcer les systèmes d'enregistrement des faits d'état-civil et les statistiques démographiques (CRVS), et enfin de concevoir un plan sur la meilleure façon de procéder à leur mise en œuvre.

Après un bref aperçu des objectifs de la réunion par Sam Clark (UIESP) et une allocution de bienvenue par Emilio Zagheni (MPIDR), les 18 participants ont activement échangé dans des discussions cadrées par 16 présentations portant sur les différents aspects de la question. Les trois thèmes principaux étaient :

  • Couverture, granularité/désagrégation et ponctualité,
  • Incertitude, agrégation, interpolation et communication des valeurs dérivées,
  • Modèles : modèles démographiques statistiques et traditionnels.


Dans l’ensemble, un consensus s’est dégagé sur l’utilisation des modèles bayésiens ; la nécessité de modèles de recherche hybrides combinant des données précises et de haute qualité avec une méthode d’ajustement d’échelle ; et l'engagement des pays en tant que solution pour résoudre les problèmes de biais de données.