Populations africaines et sida. Glossaire

Espérance de vie
Il s'agit de l'espérance de vie à la naissance de la population avant l'épidémie de sida. Elle est prise égale à 50 ans dans l'ouvrage ce qui correspond à la réalité africaine du début des années 90. L'espérance de vie est l'espérance mathématique de la durée de vie aléatoire d'une cohorte fictive de nouveau-nés nés vivants et soumis jusqu'à l'extinction de la cohorte aux risques de décéder à chaque âge. Ces risques de décéder sont estimés en rapportant des décès observés entre deux âges et deux dates à l'effectif de la population soumise au risque de décès entre ces deux âges et durant ces deux dates. On obtient ainsi des taux de mortalité par âge pour la période. Leur dimension est l'inverse d'un temps comme une incidence ou une fréquence et s'exprime le plus souvent en démographie en par an.
Un indice couramment présenté et qui peut généralement se déduire du taux de mortalité par âge est la probabilité de décéder entre deux âges exacts (quotient de mortalité en français), comprise entre 0 et 1. On trouve des exemples de quotients de mortalité avant l'épidémie et après l'épidémie sur la figure 25 de la page 159.
La décroissance de la cohorte fictive est retracée dans la fonction de survie de la figure 26. L'espérance de vie à la naissance est également l'aire située sous la fonction de survie.
Si vous entrez une valeur de 20 ou 25 ans, vous obtenez la situation d'avant la transition démographique c'est à dire des conditions de mortalité qui ont vraisemblablement prévalu depuis que l'homme existe jusqu'à la fin du XVIIIe siècle en Europe et du début du siècle en Afrique.
Si vous entrez une valeur de 75 ans, vous serez proche de la situation contemporaine des pays développés.
Par défaut la table de mortalité choisie dans ce modèle est une table-type appartenant au modèle ouest des tables dites de Coale et Demeny. Ces différentes autres régions (est, nord, sud) permettent pour un même niveau d'espérance de vie d'obtenir différents profils par âge (il s'agit d'un raffinement pour démographes). Ici, on suppose arbitrairement que les hommes ont une espérance de vie inférieure de deux années à celle des femmes. L'espérance de vie entrée est l'espérance de vie pour les deux sexes.
Les tables types originales fournissent des taux de mortalité par âge quinquennale, or pour simuler l'épidémie de sida il est nécessaire d'obtenir des données par âge simple. Ainsi on a effectué un lissage de la fonction de survie pour obtenir une table par âge simple. Néanmoins la procédure utilisée, à savoir un lissage par quasi-spline de Hermite n'est pas optimale et certaines vagues indésirables sont observables pour les quotients les plus faibles sur un graphique semi-logarithmique. Ces vagues n'ont aucune influence sur les résultats de simulation.
Durant l'épidémie, la mortalité adulte va augmenter car ce sont les adultes sexuellement actifs qui sont les plus touchés par l'épidémie. La transmission dépend de nombreux facteurs expliqués dans l'ouvrage. Ici, le niveau de la mortalité adulte est directement relié à celui de la prévalence du VIH. La nouvelle force de mortalité est égale à l'ancienne augmentée du produit de la prévalence par l'inverse de la durée moyenne d'incubation (on sous-entend ainsi que la déclaration du syndrome est indépendante du temps depuis l'infection; ceci est inexact mais suffisant pour la précision des résultats escomptés.
En raison de la transmission de la mère à l'enfant la mortalité infantile va également augmenter.
La fonction de survie durant l'épidémie sera doublement affectée: durant les premières années de la vie et à l'âge adulte. L'espérance de vie, qui est aussi l'aire située sous la courbe de survie, diminuera.
La table de mortalité avant et durant l'épidémie peut être consultée en cliquant sur les nouveaux libellés des figures.

Tables-types de mortalité: On a remarqué que lorsque la mortalité d'un pays décroît au cours de sa transition démographique, les quotients de mortalité par âge ne décroissent pas d'un facteur rigoureusement identique à chaque âge mais décroissent néanmoins à des rythmes spécifiques relativement similaires. En particulier, les premiers progrès concernent essentiellement la mortalité infantile et juvénile. Si l'on trace l'ensemble des fonctions de survie d'un même pays depuis l'époque où l'espérance de vie était de 25-30 ans jusqu'à aujourd'hui où elle peut atteindre 80 ans, on décèle un réseau de tables qui traduit la décroissance de la mortalité. En fait, en première approximation, la mortalité de n'importe quel pays est supposée appartenir à ce réseau à un seul paramètre, l'espérance de vie. En deuxième approximation, on a remarqué que certains pays "du sud", comme l'Espagne ou l'Italie, avaient pour un même niveau d'espérance de vie, et quelque soit celui-ci, une mortalité infantile et juvenile plus élevée que les autres pays (et réciproquement une mortalité adulte plus basse). Pour être plus précis, on ajoute donc un second paramètre. Certains auteurs, comme Coale et Demeny, ont créé des tables dites régionales qui sont utilisées ici. Elles sont publiées par groupe quinquennaux et pour certains niveaux seulement. Ici, on a interpolé la fonction de survie pour obtenir des tables par âge simple et propose des tables quelque soit le niveau d'espérance de vie. Les résultats sont cohérents avec les résultats publiés :
Coale, Ansley and Demeny, Paul.- Regional Model Life Tables and Stable Population, Princeton University Press, 1966, (édition 1983, Academic Press, 496 p.

Fécondité : Un taux annuel de fécondité par âge est égal au nombre moyen d'enfants nés durant un an parmi les femmes de cet âge. La courbe féminine par âge a une forme caractéristique pour des raisons biologiques puisqu'elle croît à partir de 15 ans puis redécroit pour être de nouveau nulle aux environs de 50 ans, à l'âge de la ménopause. La courbe masculine est surtout régit par la courbe féminine et le régime matrimonial. C'est pourquoi nous distinguons ici deux régimes, européen ou africain.
Régime de fécondité : Dans le régime européen récent la contraception, largement utilisée, accentue la convexité de la courbe féminine après 30 ans. La fécondité des hommes aux âges élevés est faible car leurs femmes (régime monogame) sont également du même âge et déjà ménopausées. Dans certaines régions d'Afrique subsaharienne, l'écart d'âge au premier mariage peut atteindre 10 ans, et les hommes survivants aux âges élevés peuvent être mariés à des femmes encore d'âge fécond, ce qui explique leur fécondité totale beaucoup plus élevée que celles des femmes.
En cumulant les taux de fécondité sur tous les âges de la vie, on obtient la descendance totale d'une cohorte de filles, en l'absence de mortalité. Si, dans une enquête, on interroge les femmes de 50 ans sur le nombre d'enfants qu'elles ont eu, on obtient le même chiffre si la fécondité n'a pas changé. Pour les vieilles hommes des sociétés polygames ce nombre total ne cesse d'augmenter en fonction de leur âge. Dans l'exemple de la population des Peuls Bandé retenu ici, la fécondité totale ou somme des naissances réduites est supérieure à 12 enfants par homme et celle des femmes de l'ordre de 6,7 enfants par femme.

Descendance nette ou taux net de reproduction: En Afrique en raison de la forte mortalité infantile et juvénile, une cohorte initiale de futures mères ou de futur pères perdra rapidement une partie de son effectif. On peut ainsi voir sur la figure 27 et le tableau de reproduction (accessible qu'avec une visionneuse HTML 3.0) qu'en l'absence de sida les générations africaines assuraient déjà leur remplacement (descendance nette supérieure à 1 fille par fille) vers 23-24 ans. La descendance finale nette s'établit autour de 2,43 filles par fille. Un taux de reproduction inférieur à 1 signifie une décroissance de la population à moyen terme.
Un taux net de reproduction s'exprime en filles par fille ou garçon par garçon mais on peut le convertir en enfants par fille ou enfants par garçon en utilisant le fait empirique observé que sur 205 naissances on compte 105 garçons et 100 filles.

Age moyen à la reproduction : On distingue l'âge moyen à la fécondité brute qui est l'âge moyen auquel des femmes de 50 ans ont donné naissance à leurs enfants, de l'âge moyen à la fécondité nette qui est l'âge moyen des mères à la naissance des enfants parmi l'ensemble des filles de la cohorte initiale (celles qui n'ont pas eu d'enfants en particulier en raison d'un décès prématuré comptent). Dans ce dernier cas, la mortalité durant la période féconde est prise en compte. Il s'agit de l'âge moyen de la distribution f(x)*l(x) et non plus de f(x) seulement.
L'âge moyen à la reproduction est un facteur important dans le calcul de la croissance. Ainsi, on peut voir avec les paramètres pris par défaut pour un pays africain, que la fécondité nette des hommes, soit 3,8 garçons par garçon, est largement supérieure à celle des filles 2,4 filles par fille. Néanmoins la croissance de la population stable est la même, car les femmes se reproduisent d'un facteur moindre (2,4 filles par fille) mais plus rapidement, tous les 27,0 ans (âge moyen à la reproduction nette), alors que les hommes se reproduisent en plus grand nombre (3,8 garçons par garçon) mais avec un délai plus long, tous les 41,2 ans. Le taux de croissance qui s'en déduit est dans les deux cas égal à 3,4% par an. Les deux points appartiennent à la même exponentielle.

Dans le cas (B) où l'épidémie de VIH existe, les femmes séropositives contribueront également au renouvellement des générations, mais une partie seulement (les filles non réellement porteuses du virus) atteindront l'âge de la reproduction. Cette fraction dépend du niveau de transmission de la mère à l'enfant qui est fixé par défaut à 30 %.
Ainsi sur la figure figure 27, on distingue la descendance des femmes positives au moment de la naissance des femmes séronégatives. Dans le cas pris par défaut, c'est à dire notamment avec une prévalence de 15 %, la descendance nette atteint 1,85 filles par fille dont 0,26 filles nées de mères positives, soit une croissance démographique de près de 2,5 % par an. Ainsi, même avec un niveau de prévalence très élevé comme 15 % la croissance démographique d'un pays africain ne baisserait que d'un pour cent.
Vous pouvez ainsi essayer d'autres niveaux de prévalence et en particulier calculer le niveau qui correspond à un inversement de la croissance démographique. Il se situe lorsque la prévalence dépasse 50-55 %, ce qui nous parait aujourd'hui inconcevable. Notons que si la prévalence augmentait à des niveaux supérieurs à 30 %, la forme de cette courbe de prévalence selon l'âge serait vraisemblablement différente du profil retenu, puisqu'à la fois plus importante aux âges élevés par vieillissement et aux âges plus jeunes en raison de la forte dispersion des âges entre partenaires en Afrique. NB : En fait, on raisonne sur une cohorte de filles ayant atteint 15 ans et calcule sa descendance. L'ensemble des filles âgées de 15 ans est supposée séronégative puisque qu'aucun enfant né de mère séropositive et réellement porteur du virus n'est supposé pouvoir survivre jusqu'à 15 ans. La fécondité des séropositives est supposée identique à celle des séronégatives (ce qui ne sera plus vrai quand elles pourront et désireront se faire dépister). La descendance des femmes séronégatives est $\sum f(i) s(i) (1-y(i))$. Celles des femmes séropositives est $\sum f(i) s(i) y(i)$ et se décompose en fonction du niveau de la transmission de la mère à l'enfant, $t= 1- \epsilon$, en $\sum f(i) s(i) y(i) (1-\epsilon)$ enfants qui n'atteindront pas 15 ans et $\sum f(i) s(i) \epsilon$ qui atteindront 15 ans et contribueront à la reproduction de la population.

Population stable : La fécondité et la mortalité d'un pays, si elles sont supposées invariantes dans le temps, conduisent la population à croître ou décroître à un taux de croissance constant, rho, dit taux de Lotka. La pyramide des âges d'une telle population prend une forme stable quelque soit la pyramide initiale. Dans une approche transversale, c'est à dire par exemple lors d'un recensement, les effectifs par âge, x, décroissent en raison de la mortalité ($l(x)= \exp-\int_0^x \mu(y) dy$) mais également en raison de la croissance ($exp(-rx)$). La proportion d'individus âgés entre x et x+dx dans une population stable est donc à un facteur b près $C(x) = b l(x) \exp(-\rho x)$. Le rapport de la première classe d'âge ou naissance (pour x=0), à celui de la population totale est égale au taux brut de natalité. b est ainsi égal au taux brut de natalité. L'effectif de la classe d'âge x à la date t est alors $C(x) \exp(\rho t) P_0$.

Population stable séropositive : Il s'agit de la partie de la population stable qui est infectée.
Dans cette partie de l'ouvrage (fig 25-26-27) on fait l'hypothèse que la prévalence du VIH parmi la population adulte et à l'état stable est proportionnelle à un profil standard qui ressemble à celui observé pour le VIH-1 dans certaines villes africaines, $y(x,\gamma)= \gamma y_0(x)$. Il y a peu de chance que le profil de prévalence par âge soit le même pour des hautes prévalences comme pour des basses. Quand la prévalence et la durée de l'épidémie augmentent, l'épidémie touche proportionnellement plus les âges élevés en raison de la longue durée d'incubation, mais également les jeunes âges en raison de la dispersion entre les âges des partenaires. Il faudrait donc faire varier le profil de prévalence par âge en fonction du niveau, ou mieux, avoir un modèle dynamique de projection. Or, il n'est pas très aisée de construire un modèle dynamique en particulier parce que l'épidémie concerne les deux sexes. Un tel modèle est discuté à la fin du chapitre où on tient compte de la dispersion des âges entre partenaires.
L'état stable est calculée de manière itérative. En effet, à l'état stable, deux conditions doivent être remplies: le taux de croissance doit résoudre l'équation de Lotka et la prévalence moyenne doit être égale à celle prise par hypothèse. Or, pour une prévalence à l'âge adulte donnée $y(x,\gamma)$, on peut calculer la fontion de survie dans la cohorte (puisque la force de mortalité à l'âge adulte est $\mu(x) + \alpha y(x)$ où $\alpha$ est l'inverse de la durée d'incubation), soit $l_{15}(x,\gamma) = \exp(-\int_{15}^x \mu(u) +\alpha \gamma y_0(x)) du)$. On peut également calculer, dans une cohorte, la proportion K de naissances dont la mère est séropositive en notant ,$1-\epsilon$, le taux de transmisson de la mère à l'enfant: $ K(\gamma)= \frac{\int_{15}^\infty f(x) l_{15}(x,\gamma) \gamma y_0(x) (1-\epsilon) dx} {\int_{15}^\infty f(x) l_{15}(x,\gamma) dx} $
La survie dans une cohorte de nouveau-nés est la somme de deux cohortes, l'une séronégative $l_{-}(x)$, l'autre séropositive $l_{+}(x)$. La première ne sera affectée par le VIH qu'à l'âge adulte et la seconde décèdera du sida avec un taux de mortalité pris égal à 1/3 par an:
\begin{eqnarray*} l_{-}(x,\gamma) &=& \exp(-\int_0^x \mu(u) +\gamma y_0(x) dx) \\ l_{+}(x) &=& \exp(-\int_0^x 0.33 x dx)\\ l(x,\gamma) &=& (1- K(\gamma)) l_{-}(x,\gamma) + K(\gamma) l_{+}(x) \end{eqnarray*}
On peut alors en déduire le taux de croissance, $\rho(\gamma)$, par l'équation de Lotka $1= \int_0^\infty \exp(-\rho x) l(x,\gamma) f(x) dx $.
On calcule alors la nouvelle population stable ($b\exp(-rho(\gamma) x) l(x,\gamma)$), ce qui permet de calculer une nouvelle prévalence moyenne parmi la population adulte qui doit différer de la valeur voulue. On cherche par dichotomie, la valeur de $\gamma$ qui fournit la valeur de la prévalence moyenne désirée.

L'hypothèse qui consiste à conserver un profil de prévalence par âge invariant est probablement fausse pour des hauts niveaux de prévalence, mais pour des niveaux faibles, pour autant qu'on croit en les rares enquêtes de prévalence, c'est acceptable.

En particulier, on peut vérifier qu'il est bien difficile de remarquer sur la pyramide des âges la présence de l'épidémie VIH lors d'un recensement actuel même avec une prévalence de 15 %. En effet, avec une prévalence de 15 % la croissance démographique reste très élevée, de l'ordre de 2 % par an, si bien que la forme de la pyramide des âges stable est encore nettement marquée par l'exponentielle de la croissance et non par la mortalité.
Dans le cas d'un prévalence plus élevée de l'ordre de 30 % la croissance s'en ressent, devient plus faible, et la pyramide prend alors la forme de la population stationnaire (ou fonction de survie), c'est à dire très marquée aux âges adultes et aux très jeunes âges.

Taux brut de natalité : Il s'agit simplement du rapport du nombre des naissances d'une certaine période sur les années vécues par l'ensemble de la population sur la même période.

Taux brut de mortalité : Il s'agit simplement du rapport du nombre des décès d'une certaine période sur les années vécues par l'ensemble de la population sur la même période.

Taux de croissance : Il s'agit simplement du rapport de l'accroissement d'une population durant certaine période sur les années vécues par l'ensemble de la population sur la même période. Dans une population fermée, c'est à dire sans migration), il s'agit de la différence entre le taux brut de natalité et le taux brut de mortalité.

Prévalence du VIH.
On appelle prévalence la proportion d'individus affectés par une maladie ou porteurs d'un virus, en l'occurence ici le VIH. On montre dans l'ouvrage qu'il est quasiment impossible de prévoir la prévalence qui sévira à un horizon de 15-20 ans en Afrique en particulier parce que l'intervalle entre deux générations d'infectés peut être très court, de quelques mois. Dans le renouvellement d'une population humaine, l'intervalle minimum est de 15 ans.
Dans les figures 25, 26 et 27, le niveau de prévalence est donc une hypothèse et non un résultat.
Prévalence moyenne adulte
L'hypothèse retenue dans l'ouvrage est que la prévalence moyenne d'un pays déjà fortement infecté aujourd'hui pourrait atteindre 15 % parmi la population âgée de plus de 15 ans.
La prévalence varie fortement par âge et son profil se déforme au cours du temps en raison de la longue durée d'incubation du VIH et d'une éventuelle dérive vers les plus jeunes en raison d'une grande dispersion des âges entre partenaires. Néanmoins, dans l'ouvrage, comme dans cette simulation, on retient un profil type qui s'apparente à celui observé pour le virus HIV-1 dans certaines villes africaines en 1990.
Les valeurs de la prévalence selon l'âge sont proportionnelles à ce profil par âge et le ratio est calculé de sorte que la prévalence moyenne soit celle de la population stable.

Le tableau (B) donne certaines variables calculées dans la nouvelle population stable. On peut changer cette valeur de la prévalence par une valeur beaucoup plus grande qu'on pourrait observer dans une grande ville africaine ou par une valeur beaucoup plus faible, 0,4 %, qu'on observe en Ile de France en 1990 chez les femmes enceintes.
Si on cherche à simuler une situation occidentale avec ce modèle, il faut bien avoir conscience qu'il s'agit d'un modèle hétérosexuel; or ce n'est pas la situation prédominante en occident où l'épidémie est à prédominance masculine en raison de l'homosexualité et où l'épidémie parmi les femmes résultent essentiellement des toxicomanes. Neanmoins, si on pouvait choisir un profil de prévalence plus réaliste pour les femmes occidentales et admettre que la fécondité des femmes séropositives est similaire à celles des autres femmes, ce qui n'est pas tout à fait vrai puisque d'une part beaucoup de femmes peuvent se faire dépister en occident, et d'autre part la situation familiale des toxicomanes est moins stables que les autres femmes, alors le modèle serait valable.

Le profil par âge de la prévalence du VIH-2 est très différent et au contraire croît en fonction de l'âge, prouvant ainsi que la durée d'incubation de ce virus est beaucoup plus longue et que l'ancienneté de l'épidémie est également plus importante.

Le décalage entre les profils masculins et féminins reflète les décalages d'âge entre les époux dans cette région du monde.

En raison de la transmission de la mère à l'enfant, la prévalence n'est pas négligeable dans les tous premiers âges de la vie. On fait néanmoins implicitement l'hypothèse qu'aucun enfant, infecté par sa mère durant la grossesse, n'atteindra l'âge adulte : hypothèse qui pourrait être contredite un jour.

Transmission de la mère à l'enfant: une mère infectée par le virus HIV-1 peut transmettre le virus à son enfant durant la grossesse, l'accouchement ou l'allaitement. Nos connaissances sur la manière dont le virus se transmet, la phase de la transmission et la fréquence de cette transmission s'accroissent au fur et à mesure que les recherches progressent. L'essentiel de la transmission aurait lieu durant l'accouchement ou en tout cas durant les derniers mois de grossesse. L'estimation du pourcentage de nouveau-nés infectés par leur mère durant la période néonatale a décru avec l'amélioration de nos connaissances. En particulier l'administration d'anti-rétroviraux durant les derniers mois de la grossesse permettrait de limiter la transmission à moins de 10 % selon certaines études menées dans les pays développées. Néanmoins, en Afrique, nous avons retenu un niveau de transmission égale à 30 %. On peut faire varier ce pourcentage à des fins de simulation. Dans les premiers modèles de simulation, c'est à dire à la fin des années 80, on retenait un pourcentage de transmission égal à 50 %.

Durée moyenne d'incubation:
La durée d'incubation est la durée entre la primo-infection et l'apparition des premiers symptômes du sida. La variabilité de la date d'apparition est très grande selon les individus. L'estimation de la moyenne de cette distribution fait l'objet de recherches importantes notamment à partir des cohortes d'homosexuels comme celle dite de San Francisco. On estime que la durée médiane, ou temps au bout duquel la moitié de la cohorte a déclaré un sida et ou l'autre moitié est encore asymptomatique, est de l'ordre de 10 ans (parmi les homosexuels des pays développés).
La durée moyenne de survie après la déclaration de la maladie varie selon les traitements mais reste en moyenne de l'ordre de deux ans.
En Afrique, on estime sans vraiment de données statistiques à l'appui, que la durée médiane d'incubation serait plus courte, peut-être 8 ans.
Dans cette partie de l'ouvrage, on ne prend en compte que la durée de survie d'un séropositif (phase asymptomatique et phase sida regroupées) et considère pour simplifier les calculs des figures 25, 26 et 27 que ce risque est indépendant de la durée d'incubation. On retient alors pour cette durée moyenne totale (asymptomatique + sida) une valeur de 10 ans pour les adultes et de 2 ans pour les nouveau-nés porteurs du virus.
Cette présentation sur le World-wide Web vous permet de changer la valeur de la durée d'incubation. Ainsi vous pouvez entrer une durée longue, 20 ans, qui pourrait être celle du virus HIV-2. A l'opposé, vous pouvez entrer une valeur très courte, inférieure à l'année. Mais dans ce dernier cas, il n'y aurait vraisemblablement pas d'épidémie, car les personnes infectées n'auraient pas le temps de transmettre le virus. Ainsi, notre modèle qui fixe le niveau de la prévalence est irréaliste dans ce cas, car il ne sera jamais atteint à moins que l'infectivité de ce virus soit beaucoup plus importante qu'elle ne l'est pour le sida, comme par exemple pour la gonoccocie.
Pour voir rapidement l'influence de la durée d'incubation sur la prévalence, il ne faut pas utiliser un modèle statique mais un modèle dynamique simple sans même faire intervenir les âges. En réalité, la durée moyenne d'incubation de VIH-1 est une des connaissances épidémiologiques aujourd'hui les plus fiables. Si, en raison d'un traitement efficace, cette durée d'incubation augmentait, la prévalence serait modifiée d'une manière complexe qui dépendrait en particulier de la nouvelle infectivité des patients prenant ce traitement. Ici, le modèle est simple : si la durée d'incubation est de t années et la prévalence de y %, alors la nouvelle mortalité de la population est de tant.

Table de mortalité

Orphelins: Du fait d'une mortalité encore forte en Afrique en comparaison des autres continents, la proportion d'orphelins est déjà, sans sida, très élevée : à 10 ans, 7 % des enfants ont perdu leur mère et 12,5 % leur père et près de 0,8 % ont perdu leurs deux parents. Avec une prévalence du VIH égale à 15 % prise par défaut, la proportion d'orphelins à 10 ans est multipliée par 3 environ. Il est assez difficile d'estimer la proportion d'orphelins de père et de mère car cela est très dépendant de la probabilité que les deux parents soient infectés lorsque l'un l'est (20 ?) qui change drastiquement l'estimation du nombre d'orphelins.

Informations techniques

Processus.
Il s'agit du numéro de processus de votre simulation. Il peut vous être utile si vous faites plusieurs simulations et avez ouvert plusieurs fenêtres. Vous pouvez en effet soumettre une nouvelle simulation avec les menus des figures 25-26, attendre votre numéro de processus et pour, par exemple, ne pas ouvrir une nouvelle fenêtre (ce qui peut prendre du temps) changer uniquement le numéro de processus dans l'adresse URL de votre fenêtre. Avec certaines visionneuses, comme Netscape, on change simplement l'adresse de location en haut de l'écran.
L'adresse du serveur est http://sauvy.ined.fr/popafsi.
Nicolas Brouard
6 juillet 1995
Révision le 7 septembre 1995.
Nous serions heureux de recueillir vos commentaires [Mail] Brouard@ined.fr
Nous sommes également à la recherche de prévalence du VIH par âge afin d'enrichir le modèle en proposant d'autres situations de par le monde.