Mortalité en crise humanitaire : comment la mesurer

Quand une guerre, une famine ou un déplacement massif commence, l'une des premières questions est de savoir combien de personnes meurent, et si c'est plus qu'avant. Cela ressemble à une question de statistique, éloignée du cabinet. Ce n'est pas le cas. Le nombre de décès indique où vont les vaccins, la nourriture, l'eau et les équipes, détermine si une situation est considérée comme une urgence et, plus tard, sert à juger si la réponse a fonctionné.

Le problème est que, précisément au moment où ce chiffre est le plus nécessaire, les systèmes qui le produiraient cessent de fonctionner. Les registres d'état civil ferment, les hôpitaux arrêtent d'enregistrer, les familles fuient. Ce texte explique comment la mortalité est mesurée dans ces conditions, quels sont les seuils utilisés, quels biais faussent les résultats et comment un clinicien peut lire ces chiffres avec esprit critique.

L'unité utilisée et pourquoi

Dans les urgences humanitaires aiguës, la mortalité est généralement exprimée en nombre de décès pour 10000 personnes par jour (Prudhon et Spiegel, 2007). Le choix de l'unité n'est pas arbitraire. Dans une crise, les choses changent en quelques semaines, et un taux annuel masquerait précisément le pic qui intéresse. Exprimer par jour permet de comparer des périodes courtes et de suivre la tendance.

Deux indicateurs sont les plus utilisés pour mesurer la gravité d'une crise et évaluer l'efficacité de l'aide : le taux brut de mortalité, qui inclut tous les âges, et le taux de mortalité chez les moins de cinq ans (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007). Les jeunes enfants sont les premiers à ressentir le manque de nourriture, d'eau propre et de vaccins, et c'est pourquoi le taux dans cette tranche d'âge monte souvent plus tôt et plus fort.

Un exemple aide à donner l'échelle. Dans un camp de 50000 personnes, un taux brut de 1 décès pour 10000 par jour correspond à 5 décès quotidiens, soit environ 150 en un mois. Si le taux double, cela fait 10 décès par jour. Pour ceux qui travaillent au poste de santé du camp, cette différence apparaît dans le nombre de corps, le nombre de familles en deuil et la surcharge de l'équipe bien avant d'apparaître dans un rapport.

Les seuils d'urgence servent de repère. Dans l'analyse d'Ogbu et de ses collaborateurs, par exemple, le seuil d'urgence retenu pour les moins de cinq ans était de 2 décès pour 10000 enfants par jour (Ogbu et collaborateurs, 2022). Une étude de Médecins Sans Frontières dans l'est de la République démocratique du Congo décrit un territoire où une première enquête de l'organisation, en 2013, a montré une mortalité au-dessus des seuils de crise et une seconde, en 2017, a montré des taux juste en dessous, mais toujours avec une mortalité en excès et d'importants besoins de santé (Robinson et collaborateurs, 2019).

Ce dernier point mérite attention. Être sous le seuil ne signifie pas aller bien. Le seuil est une ligne pratique pour décider des priorités, pas une frontière entre santé et maladie. C'est le même soin que l'on prend avec les valeurs seuils en examen : une valeur juste en dessous du seuil ne garantit pas la normalité, comme le discute le texte sur sensibilité, spécificité et valeurs prédictives.

Quand l'état civil disparaît

Dans des conditions normales, la mortalité provient de l'état civil : chaque décès a un acte, une cause et un lieu. Dans les crises, l'enregistrement prospectif des faits d'état civil est absent ou se détériore dans presque toutes les populations touchées (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007). C'est pourquoi les enquêtes rétrospectives à domicile sont très utilisées pour estimer et décrire les schémas de mortalité (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).

Le groupe de travail sur l'estimation de la mortalité en situation d'urgence a décrit les trois composantes de ces enquêtes (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007). La première est de sélectionner un échantillon représentatif de ménages, généralement par grappes. La deuxième est d'administrer un questionnaire à un répondant de chaque ménage, en l'interrogeant sur les décès et d'autres données démographiques sur une période de rappel définie. La troisième est de tenter, même de façon grossière, de déterminer la cause de chaque décès rapporté (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).

L'échantillonnage par grappes à deux degrés a été créé à l'origine pour mesurer la couverture vaccinale et a ensuite été utilisé pour la mortalité, faute de temps et de ressources dans les urgences (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007). Les auteurs observent que la méthode est souvent suivie sans envisager d'alternatives, et demandent davantage de recherche sur l'échantillonnage, la collecte de données à domicile et la détermination de la cause de décès (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).

Lorsqu'il existe un registre vital minimalement fonctionnel, une autre approche est possible. Karlinsky et Torrisi ont utilisé des données de registre par âge et par sexe pour estimer les décès de la guerre de 2020 au Haut-Karabakh, en comparant les décès observés aux décès attendus selon la tendance de 2015 à 2019 (Karlinsky et Torrisi, 2023). Ils ont estimé près de 6500 décès en excès chez les personnes de 15 à 49 ans, très concentrés chez les hommes adolescents et jeunes adultes (Karlinsky et Torrisi, 2023).

L'enquête à domicile en pratique

Pour comprendre ce que ces enquêtes peuvent montrer, il vaut la peine d'examiner quelques exemples concrets.

En République centrafricaine, Gang et ses collaborateurs ont mené des enquêtes dans deux strates, l'une dans la zone sous contrôle du gouvernement et l'autre dans la zone majoritairement hors de ce contrôle, en tirant au sort 40 grappes de 10 ménages dans chacune (Gang et collaborateurs, 2023). Sur les 80 grappes, 70 ont été visitées, avec 699 ménages et 5070 personnes interrogées (Gang et collaborateurs, 2023). Le taux brut de mortalité était de 1,57 décès pour 10000 personnes par jour (Gang et collaborateurs, 2023). Hors de la zone de contrôle du gouvernement, le taux était de 1,85, contre 1,31 à l'intérieur (Gang et collaborateurs, 2023).

La donnée sur les causes surprend ceux qui ne pensent la guerre qu'en termes de violence. Les familles ont cité le paludisme ou la fièvre et la diarrhée comme principales causes de décès, et la violence a représenté 6 décès sur 100 (Gang et collaborateurs, 2023). Le titre de l'article résume la tension : la mortalité constatée était bien plus élevée que ne le suggéraient les statistiques officielles (Gang et collaborateurs, 2023).

Dans le territoire de Walikale, à l'est de la République démocratique du Congo, une enquête de 2017 a inclus 5711 personnes dans 794 ménages (Robinson et collaborateurs, 2019). Le taux brut était de 0,98 et celui des moins de cinq ans de 1,3 décès pour 10000 par jour (Robinson et collaborateurs, 2019). Les causes les plus rapportées étaient la fièvre ou le paludisme, la diarrhée et les infections respiratoires, et les résultats ont contribué à étendre la prise en charge communautaire intégrée de ces maladies (Robinson et collaborateurs, 2019).

Les deux exemples montrent quelque chose que le clinicien reconnaît. Dans les crises prolongées, la plupart des décès ne viennent pas d'une balle ou d'une bombe, mais de maladies courantes qui cessent d'être traitées parce que les services se désorganisent. Une fièvre dans une région d'endémie palustre est un problème de géographie autant que de clinique, comme le montre le texte sur comment la géographie change la probabilité.

Biais et qualité des enquêtes

Toute enquête ne mesure que ceux qui peuvent être atteints, et cela crée des biais prévisibles.

Le premier est celui de l'absence. En République centrafricaine, environ un ménage sur cinq était absent au moment de la visite, principalement dans les zones les plus sûres (Gang et collaborateurs, 2023). Ceux qui ne sont pas chez eux ne répondent pas, et on ne sait pas si la mortalité dans ces ménages est égale à celle des ménages qui ont répondu.

Le second est celui de l'insécurité. Dianou et ses collaborateurs ont comparé une enquête téléphonique à l'enquête à domicile traditionnelle au Burkina Faso, en interrogeant 11387 femmes en âge de procréer (Dianou et ses collaborateurs, 2026). Dans les régions sans conflit direct, la mortalité des moins de cinq ans est restée relativement stable, selon un schéma proche de celui de l'enquête à domicile (Dianou et ses collaborateurs, 2026). Dans les régions touchées par un conflit armé, en revanche, l'enquête téléphonique a montré une augmentation importante, de 47 à 82 décès pour 1000 naissances vivantes (Dianou et ses collaborateurs, 2026). Cette augmentation n'apparaissait pas dans l'enquête en présentiel, très probablement parce que les grappes les plus insécurisées ont été exclues de l'échantillon (Dianou et ses collaborateurs, 2026).

Ce résultat est un exemple parfait de biais de sélection. Les endroits où le plus de gens meurent sont justement ceux où les enquêteurs ne peuvent pas arriver. Le résultat moyen paraît rassurant parce que la pire partie est restée dehors. C'est le même raisonnement que celui du surdiagnostic et du sous-diagnostic : l'erreur que l'on ne voit pas tend à être la plus dangereuse.

Il y a là une leçon pour qui lit des rapports de crise. Quand un chiffre paraît meilleur que prévu, la première question doit être de savoir qui est resté dehors. Si l'échantillon a exclu les régions de combat, les routes bloquées ou les groupes qui ont fui, le chiffre en dit plus sur ceux qui ont été atteints que sur la population entière.

Le troisième biais apparaît quand des familles entières sont mortes ou se sont dispersées. Il ne reste personne pour raconter. McGowan et ses collaborateurs, en étudiant la guerre au Tigré, ont eu recours à une enquête en ligne auprès de la diaspora, en posant des questions sur la famille élargie restée dans la région, et ont standardisé les estimations par résidence rurale ou urbaine et par niveau de richesse pour réduire le biais de sélection (McGowan et ses collaborateurs, 2025). C'est une solution créative, mais qui a ses propres limites, et les auteurs eux-mêmes reconnaissent que les données de la période antérieure à la guerre sont probablement sous-notifiées (McGowan et ses collaborateurs, 2025).

Même quand l'enquête atteint la population, la qualité de l'exécution varie beaucoup. Prudhon et Spiegel ont analysé des enquêtes menées par 33 organisations non gouvernementales et agences des Nations Unies entre 1993 et 2004 : 368 enquêtes nutritionnelles et 158 de mortalité brute (Prudhon et Spiegel, 2007). Seules 5 des 158 enquêtes de mortalité répondaient aux critères de qualité, et il n'y a pas eu d'amélioration sur cette période, contrairement à ce qui s'est passé pour les enquêtes nutritionnelles (Prudhon et Spiegel, 2007).

Les auteurs ont identifié des erreurs importantes et une imprécision dans la méthodologie et dans la restitution, et ont plaidé pour renforcer les initiatives visant à standardiser la qualité des enquêtes (Prudhon et Spiegel, 2007). Ils rappellent qu'un échantillonnage adéquat et une taille d'échantillon suffisante sont essentiels pour garantir la représentativité et la précision (Prudhon et Spiegel, 2007).

Étape	Ce qui peut mal se passer	Effet probable
Échantillonnage	Zones insécurisées exclues (Dianou et ses collaborateurs, 2026)	Sous-estimer la mortalité
Visite à domicile	Beaucoup de ménages absents (Gang et ses collaborateurs, 2023)	Résultat de direction incertaine
Période de rappel	Souvenir imprécis des dates (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007)	Décès hors de la période ou oubliés
Cause du décès	Déclaration profane, sans examen (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007)	Classification grossière des causes
Exécution et restitution	Méthode mal appliquée (Prudhon et Spiegel, 2007)	Chiffres peu fiables

Le tableau rappelle qu'un chiffre de mortalité est toujours l'aboutissement d'une chaîne de décisions. Qui lit le résultat sans demander comment il a été produit court le même risque que qui lit un examen sans savoir comment l'échantillon a été prélevé.

Décès en excès : ce que la crise ajoute

Savoir combien de personnes sont mortes ne suffit pas. La question la plus utile est de savoir combien sont mortes de plus qu'elles ne seraient mortes sans la crise. Checchi décrit ces décès excédentaires comme ceux qui ne se seraient pas produits dans un scénario contrefactuel sans crise (Checchi, 2023). Il soutient que l'aide humanitaire devrait être évaluée sur son effet sur la mortalité excédentaire, et non sur la mortalité totale, puisque son objectif est d'atténuer les impacts de la crise et non les conditions préalables (Checchi, 2023).

La difficulté est d'établir le contrefactuel. Checchi énumère les problèmes : souvent il n'existe pas d'estimation récente de la mortalité avant la crise, la moyenne du pays peut ne pas refléter la région touchée, et dans les crises prolongées il est discutable de supposer une valeur fixe, car sans la crise la mortalité aurait probablement continué à baisser (Checchi, 2023).

Les études récentes montrent l'ampleur que l'excédent peut atteindre. Dans le nord-ouest de la Syrie, Alhiraki et ses collaborateurs ont interrogé 1483 ménages comptant 12268 personnes, en comparant la période d'avant le conflit, de 2000 à 2010, avec la période de conflit, de 2011 à 2020 (Alhiraki et collaborateurs, 2022). Le taux brut de mortalité a augmenté de 3,55 fois entre les deux périodes, et le conflit semble avoir causé, directement et indirectement, environ 874000 décès excédentaires (Alhiraki et collaborateurs, 2022). À partir de 2017, la majorité des décès ont eu des causes non violentes (Alhiraki et collaborateurs, 2022).

Au Tigré, sur les 310 décès survenus dans la région pendant la guerre et rapportés dans l'enquête, 224 étaient dus à des lésions intentionnelles (McGowan et collaborateurs, 2025). Le taux standardisé de mortalité chez les adultes de 15 à 49 ans était de 21,3 pour 1000 personnes-années pendant la guerre, contre 1,0 sur la période précédente (McGowan et collaborateurs, 2025). Les auteurs estiment à plus de 102000 le nombre de décès chez les personnes de 15 ans ou plus (McGowan et collaborateurs, 2025).

Deux schémas apparaissent dans ces études. Dans certains conflits, la violence directe domine les décès, comme au Tigré (McGowan et collaborateurs, 2025). Dans d'autres, après une phase initiale, les causes non violentes deviennent prédominantes, comme en Syrie (Alhiraki et collaborateurs, 2022) et en République centrafricaine (Gang et collaborateurs, 2023). Pour le clinicien, cela signifie que les maladies chroniques non traitées, les infections courantes et la dénutrition peuvent tuer plus que les traumatismes au fil des années.

Le cas syrien attire aussi l'attention sur un aspect que le décompte des décès ne saisit pas. Environ un ménage sur sept a rapporté au moins un handicap important lié à la violence depuis 2011 (Alhiraki et collaborateurs, 2022). Ceux qui survivent avec une amputation, une lésion médullaire ou une séquelle neurologique ont besoin de soins pendant des décennies, et cette charge n'apparaît pas dans le taux de mortalité.

Un autre détail du Tigré montre comment la mortalité se répartit de façon inégale. Le rapport de mortalité entre les hommes et les femmes était d'environ 2 pour 1, tant chez les adultes que chez les personnes âgées, et la mortalité chez les personnes de 60 ans ou plus a aussi beaucoup augmenté pendant la guerre (McGowan et collaborateurs, 2025). Ne regarder que la moyenne cache qui meurt le plus, et cela compte pour planifier les soins, tout comme il compte de protéger ceux qui soignent pour que le service continue de fonctionner.

Les enquêtes ne se contentent pas de compter les décès ; elles aident à comprendre ce qui les provoque. Ogbu et ses collaborateurs ont analysé 1597 enquêtes issues d'une base de données sur les urgences complexes, avec des informations sur la mortalité chez les moins de cinq ans, le type de population, la couverture vaccinale contre la rougeole et la dénutrition aiguë globale (Ogbu et collaborateurs, 2022).

La mortalité moyenne chez les moins de cinq ans était de 2,07 décès pour 10000 par jour chez les enfants déplacés internes, de 0,89 chez les réfugiés et de 1,20 chez les résidents touchés par la crise (Ogbu et collaborateurs, 2022). Une couverture vaccinale plus élevée contre la rougeole était associée à une probabilité plus faible de dépasser le seuil d'urgence, et une prévalence plus élevée de dénutrition aiguë, à une probabilité plus forte (Ogbu et collaborateurs, 2022). Les enfants réfugiés et résidents avaient une probabilité plus faible de dépasser le seuil que les déplacés internes (Ogbu et collaborateurs, 2022).

Ces résultats indiquent où agir. Vacciner contre la rougeole et traiter la malnutrition aiguë sont des mesures à fort impact, et l'enfant déplacé interne, souvent avec moins d'accès à une aide organisée, est le plus vulnérable. Dans un abri improvisé, la logique de tri lorsque tout arrive en même temps aide à prioriser ces enfants.

Causes de décès et groupes oubliés

Savoir de quoi les gens sont morts est plus difficile que de savoir combien sont morts. L'autopsie verbale est un entretien structuré avec les proches sur les signes et symptômes avant le décès, et elle peut être combinée à l'autopsie sociale, qui examine les circonstances et les obstacles aux soins. Thomas et ses collaborateurs ont conclu que l'autopsie verbale permet de déterminer les causes de décès dans des populations touchées par des crises sans autre système d'enregistrement, et que, combinée à l'autopsie sociale et à la participation de la communauté, elle offre une vision large des obstacles pour chercher et recevoir des soins (Thomas et collaborateurs, 2018).

Les auteurs rappellent des précautions éthiques importantes, comme protéger les participants de tout préjudice et éviter les entretiens répétés sur la mort de proches (Thomas et collaborateurs, 2018). Ils soulignent aussi qu'adapter les instruments au contexte améliore la faisabilité, mais limite la standardisation internationale (Thomas et collaborateurs, 2018). C'est le même esprit que celui des séances de morbidité et mortalité : comprendre les circonstances de chaque décès pour changer ce qui vient ensuite.

Certains groupes disparaissent presque des statistiques. La mort maternelle en est un exemple. Erhardt-Ohren et ses collaborateurs ont observé qu'il n'existe pas de moyen fiable d'estimer les morts maternelles dans les camps et les établissements de réfugiés et de déplacés (Erhardt-Ohren et collaborateurs, 2024). Dans une revue de portée portant sur 124 publications, les méthodes les mieux évaluées pour s'adapter à ces contextes étaient celles fondées sur des informateurs de la communauté et celles fondées sur les services de santé, car elles demandent peu de temps, de petits échantillons et aucune formation statistique (Erhardt-Ohren et collaborateurs, 2024). Les auteurs reconnaissent que, comme dans les contextes stables, il n'existe pas de méthode parfaite (Erhardt-Ohren et collaborateurs, 2024).

Pourquoi cela importe pour le clinicien

On pourrait croire que mesurer la mortalité est une tâche d'épidémiologiste. Mais le clinicien participe à cette chaîne de plusieurs façons. Quand il enregistre un décès avec soin, quand il note la cause probable dans un dossier de terrain, quand il notifie une maladie sans attendre la confirmation, comme le discute le texte sur l'isolement empirique, il produit les données qui deviendront ensuite des taux.

Lire ces chiffres exige aussi le raisonnement que le clinicien utilise tous les jours. Un taux est une estimation avec une incertitude, et un intervalle de confiance large appelle à la prudence. Un échantillon qui exclut les zones les plus dangereuses tend à sous-estimer le problème. Une comparaison avec la période précédente dépend de la qualité des données antérieures. Traduire des taux en personnes aide, comme le montre le texte sur les fréquences naturelles : 2 décès pour 10000 enfants par jour, dans un camp de 20000 enfants, signifient 4 enfants morts chaque jour.

Enfin, il existe un parallèle avec le raisonnement pronostique. Mesurer la mortalité d'une population en crise, c'est en un sens faire le pronostic d'un groupe, et ce pronostic n'est utile que s'il oriente des décisions qui changent l'issue.

Questions fréquentes

Pourquoi la mortalité est-elle exprimée pour 10000 personnes par jour ?

Parce que, dans les urgences aiguës, la situation évolue vite et cette unité permet de suivre de courtes périodes (Prudhon et Spiegel, 2007).

Quel est le seuil d'urgence pour les enfants ?

Un seuil utilisé est de 2 décès pour 10000 enfants de moins de cinq ans par jour (Ogbu et collaborateurs, 2022).

Comment mesure-t-on la mortalité sans état civil ?

Par des enquêtes rétrospectives à domicile, avec un échantillonnage par grappes et des questions sur les décès sur une période définie (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).

Que sont les décès en excès ?

Ce sont les décès qui ne seraient pas survenus sans la crise, comparés à un scénario contrefactuel (Checchi, 2023).

Pourquoi les enquêtes peuvent-elles sous-estimer les décès ?

Parce que les zones les plus dangereuses restent souvent hors de l'échantillon (Dianou et collaborateurs, 2026).

La majorité des décès en temps de guerre sont-ils dus à la violence ?

Cela dépend du conflit. Dans plusieurs, les causes non violentes prédominent avec le temps (Alhiraki et collaborateurs, 2022).

Messages clés

• En situation d'urgence, la mortalité se mesure en décès pour 10000 personnes par jour (Prudhon et Spiegel, 2007).
• Sans état civil, les enquêtes rétrospectives auprès des ménages sont l'outil principal (Working Group for Mortality Estimation in Emergencies, 2007).
• Les zones dangereuses hors de l'échantillon conduisent à sous-estimer la mortalité (Dianou et collaborateurs, 2026).
• De nombreuses enquêtes de mortalité ont eu une qualité insuffisante (Prudhon et Spiegel, 2007).
• Les décès en excès exigent un contrefactuel difficile à définir (Checchi, 2023).
• La vaccination contre la rougeole et la lutte contre la malnutrition aiguë réduisent le risque de mortalité critique (Ogbu et collaborateurs, 2022).

Références

1. Alrashid Alhiraki O, Fahham O, Dubies HA, et al. Conflict-related excess mortality and disability in Northwest Syria. BMJ Glob Health. 2022. PMID 35589154.
2. Checchi F. Inferring the impact of humanitarian responses on population mortality: methodological problems and proposals. Confl Health. 2023. PMID 36998020.
3. Dianou K, Masquelier B, Helleringer S, et al. Under-Five Mortality in Humanitarian Emergencies: A Comparison of Face-to-Face and Mobile Phone Survey Estimates From Burkina Faso. Trop Med Int Health. 2026. PMID 42274292.
4. Erhardt-Ohren B, McCoy SI, Feehan DM, et al. Maternal mortality estimation methodologies: a scoping review and evaluation of suitability for use in humanitarian settings. Confl Health. 2024. PMID 39702374.
5. Gang KBA, O'Keeffe J, Anonymous, et al. Cross-sectional survey in Central African Republic finds mortality 4-times higher than UN statistics: how can we not know the Central African Republic is in such an acute humanitarian crisis? Confl Health. 2023. PMID 37072800.
6. Karlinsky A, Torrisi O. The Casualties of War: An Excess Mortality Estimate of Lives Lost in the 2020 Nagorno-Karabakh Conflict. Popul Res Policy Rev. 2023. PMID 37193053.
7. McGowan CR, Cassidy-Seyoum SA, Ekoriko P, et al. Conflict-attributable mortality in Tigray Region, Ethiopia: Evidence from a survey of the Tigrayan diaspora. Popul Health Metr. 2025. PMID 40399978.
8. Ogbu TJ, Scales SE, de Almeida MM, et al. Predictors of exceeding emergency under-five mortality thresholds using small-scale survey data from humanitarian settings (1999 - 2020): considerations for measles vaccination, malnutrition, and displacement status. Arch Public Health. 2022. PMID 35765108.
9. Prudhon C, Spiegel PB. A review of methodology and analysis of nutrition and mortality surveys conducted in humanitarian emergencies from October 1993 to April 2004. Emerg Themes Epidemiol. 2007. PMID 17543104.
10. Robinson E, Crispino V, Ouabo A, et al. Mortality and health survey, Walikale, Democratic Republic of the Congo, 2017: an example of the use of survey data for humanitarian program planning. Confl Health. 2019. PMID 31832090.
11. Thomas LM, D'Ambruoso L, Balabanova D. Use of verbal autopsy and social autopsy in humanitarian crises. BMJ Glob Health. 2018. PMID 29736275.
12. Working Group for Mortality Estimation in Emergencies. Wanted: studies on mortality estimation methods for humanitarian emergencies, suggestions for future research. Emerg Themes Epidemiol. 2007. PMID 17543103.