Enquête nutritionnelle et de mortalité rétrospective chez les … · 2020. 4. 30. · Enquête...

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Rapport final enquête SMART 2018

Enquête nutritionnelle SMART et de mortalité rétrospective

chez les femmes, les adolescentes et les enfants au Cameroun

(Est, Adamaoua, Nord et Extrême Nord)

Enquête nutritionnelle et de mortalité rétrospective chez les femmes, adolescentes et enfants au Cameroun SMART 2018

2

Zones de l’enquête SMART 2018

Figure 1 : les quatre régions considérées pour l’enquête (4 strates soit l’Extrême Nord, le Nord, l’Adamaoua et l’Est),

SMART 2018 – Cameroun.

Pour toute information complémentaire sur l’enquête, veuillez contacter :

Direction de la promotion de la santé, Ministère de la Santé Publique Cécile Patricia NGO SAK, Sous-Directeur de l’Alimentation et de la Nutrition

[email protected]

UNICEF Cameroun, Yaoundé, Section nutrition Roger SODJINOU, Chef de la section nutrition :

[email protected]

Céline ATANGANA BERNIER, Spécialiste nutrition [email protected]

Enquête conduite par les coordinateurs Aggée André NTONGA, point focal enquête SMART (MINSANTE)

[email protected]

ZIDA Yemdaogo, consultant International enquête nutritionnelle SMART (UNICEF)

[email protected] ou [email protected]

mailto:[email protected]







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SOMMAIRE

Zones de l’enquête SMART 2018 .......................................................................................................................... 2

SOMMAIRE........................................................................................................................................................... 3

LISTE DES TABLEAUX ...................................................................................................................................... 6

LISTE DES FIGURES ........................................................................................................................................... 7

ACRONYMES ET ABREVIATIONS................................................................................................................... 8

REMERCIEMENTS ............................................................................................................................................ 10

RESUME .............................................................................................................................................................. 13

I. INTRODUCTION ........................................................................................................................................ 14

1.1. Contexte général ........................................................................................................................................... 14

1.2. Situation Humanitaire ................................................................................................................................... 14

1.3. Situation Nutritionnelle ................................................................................................................................ 15

1.4. Surveillance Nutritionnelle ........................................................................................................................... 17

II. OBJECTIFS ET MÉTHODOLOGIE DE L’ENQUÊTE ............................................................................. 18

2.1. Objectifs ....................................................................................................................................................... 18

2.1.1. Objectif général .......................................................................................................................................... 18

2.1.2. Objectifs spécifiques .................................................................................................................................. 18

2.1.2.1. Objectifs spécifiques chez les des enfants de moins de 5 ans ................................................................. 18

2.1.2.2. Objectifs spécifiques chez les femmes et adolescentes de 10 à 49 ans ................................................... 19

2.1.2.3. Objectifs spécifiques liés à la mortalité rétrospective ............................................................................. 19

2.2. Méthodologie de l’enquête ........................................................................................................................... 19

2.2.1. Type d’enquête ........................................................................................................................................... 20

2.2.2. Population cible .......................................................................................................................................... 20

2.2.3. Plan de sondage .......................................................................................................................................... 20

2.2.3. Calcul de la taille d’échantillon .................................................................................................................. 21

2.2.4. Variables collectées et questionnaires ........................................................................................................ 21

2.2.4.1. Indicateurs .............................................................................................................................................. 21

2.2.4.2. Questionnaires ........................................................................................................................................ 23

2.2.4.3. Identifiants ............................................................................................................................................... 26

2.2.5. Assurance qualité de l’enquête ................................................................................................................... 26

2.2.6. Considérations éthiques .............................................................................................................................. 27

2.2.6.1. Consentement éclairé............................................................................................................................... 27

2.2.6.2. Référence des enfants dépistés malnutris aigües ..................................................................................... 28

2.2.6.3. Comité Technique .................................................................................................................................. 28

III. PROCESSUS DE MISE EN ŒUVRE DE L’ENQUÊTE SMART 2018 .................................................... 29

3.1. Sélection du personnel de l’enquête ............................................................................................................. 29

3.1.1. Sélection des enquêteurs............................................................................................................................. 29

3.1.2. Composition des équipes, rôles et responsabilité des membres ................................................................. 30

3.1.1.1 Assistant mesureur.................................................................................................................................... 30

3.1.1.2. Mesureur .................................................................................................................................................. 30

3.1.1.3. Chef d’équipe .......................................................................................................................................... 30

3.1.1.4. Superviseur .............................................................................................................................................. 30

3.1.1.5. Coordinateur ............................................................................................................................................ 31

3.1.1.6. Chauffeur ................................................................................................................................................. 31

3.2. Formation ..................................................................................................................................................... 31

3.2.1. Formation des superviseurs ........................................................................................................................ 31


4

3.2.2. Formation des agents .................................................................................................................................. 32

3.2.2.1. Formation théorique ................................................................................................................................ 32

3.2.2.2. Exercices pratiques en salle ..................................................................................................................... 32

3.2.2.3. Test de standardisation ............................................................................................................................ 32

3.2.2.4. Pré-enquête .............................................................................................................................................. 33

3.2.2.5. Sélection finale des enquêteurs ............................................................................................................... 33

3.3. Sensibilisation et implication des autorités .................................................................................................. 33

3.3.1. Autorités sanitaires ..................................................................................................................................... 33

3.3.2. Autorités administratives et traditionnelles ................................................................................................ 33

3.3.3. Guides et chefs de village ........................................................................................................................... 33

3.4. Déploiement des équipes sur le terrain pour la collecte de donnée .............................................................. 34

3.5. Analyses des données ................................................................................................................................... 34

IV. QUALITÉ DES DONNÉES ET LIMITES DE L’ENQUÊTE .................................................................... 35

4.1. Complétude de l’échantillon......................................................................................................................... 35

4.2. Qualités des données anthropométrique des enfants .................................................................................... 36

4.3. Effet de grappe, flags et Z-scores par indice nutritionnel ............................................................................ 38

4.4. Limites de l’étude ......................................................................................................................................... 39

4.4.1. Fiabilité de la base de sondage ................................................................................................................... 39

4.4.2. Représentativité des résultats ..................................................................................................................... 39

4.4.3. Analyse de la diversité alimentaire ............................................................................................................. 40

V. NUTRITION, PRATIQUES D’ALIMENTATION CHEZ LES ENFANTS .............................................. 41

5.1. Malnutrition aiguë ........................................................................................................................................ 41

5.1.1. Malnutrition aiguë selon la mesure rapport poids/taille ............................................................................. 41

5.1.2. Malnutrition aiguë selon la mesure du périmètre Brachial (PB) ............................................................... 43

5.1.3. Estimation du nombre d’enfants touchés par la malnutrition aiguë modérée et sévère (MA au P/T et/ou

PB et/ou Œdèmes) ................................................................................................................................................ 43

5.1.4. Analyse de la malnutrition aiguë par sexe, tranche d’âge et milieu de résidence ...................................... 44

5.2. Malnutrition chronique ou retard de croissance ........................................................................................... 45

5.2.1. Prévalence de la malnutrition chronique .................................................................................................... 45

5.2.2. Analyses de la malnutrition chronique par sexe, tranche d’âge et milieu de résidence ............................. 46

5.3. Insuffisance pondérale .................................................................................................................................. 46

5.4. Surnutrition (Obésité et Surpoids) selon la mesure du rapport poids/taille.................................................. 47

5.5. Profil de la malnutrition chez les enfants de 0-59 mois ............................................................................... 47

5.6. Supplémentation en Vitamine A (6-59 mois) et déparasitage (12-59 mois) ................................................ 48

5.7. Pratiques d’alimentation des nourrissons et jeunes enfants (ANJE) de moins de 2 ans .............................. 50

5.7.1. Pratiques d’allaitement maternel ................................................................................................................ 50

5.7.2. Pratiques d’alimentation de complément (à l’allaitement) ......................................................................... 53

VI. NUTRITION ET PRATIQUES D’ALIMENTATION CHEZ LES ADOLESCENTES ET LES FEMMES

DE 10-49 ANS ..................................................................................................................................................... 56

6.1. Description de l’échantillon des femmes et adolescentes de 10 à 49 ans ..................................................... 56

6.2. Malnutrition chez les femmes et Adolescentes de 10 à 49 ans ..................................................................... 57

6.2.1. Malnutrition chez les adolescentes de 10-19 ans ....................................................................................... 57

6.2.2. Malnutrition chez les femmes de 20-49 ans ............................................................................................... 57

6.2.3. Malnutrition chez les femmes enceinte ou allaitantes (15-49 ans) ............................................................. 57

6.3. Pratiques d'alimentation chez les femmes et adolescentes de 10 à 49 ans .................................................... 58

6.4. Santé de la reproduction chez les femmes et adolescentes de 10 à 49 ans .................................................... 59

6.5. Analyse de la malnutrition des femmes et adolescentes selon l’âge, le milieu de résidence, l’éducation, le

nombre de grossesses, le nombre de naissances et la diversité alimentaires ........................................................ 60


5

VII. MORTALITÉ ............................................................................................................................................... 64

7.1. Taux des décès dans la population totale ..................................................................................................... 64

7.2. Taux des décès homme et femme ................................................................................................................. 64

7.3. Taux des décès chez les enfants de moins de 5 ans (TDM-5) ...................................................................... 64

VIII. DISCUSSIONS DES RÉSULTATS ET RECOMMANDATIONS ........................................................... 65

8.1. Discussions des résultats .............................................................................................................................. 65

8.2. Recommandations ........................................................................................................................................ 70

IX. BIBLIOGRAPHIE ....................................................................................................................................... 72

X. ANNEXXES................................................................................................................................................. 73

Annexe 1 : Calcul de l’échantillon ....................................................................................................................... 73

Annexe 2: planning de l’enquête .......................................................................................................................... 78

Annexe 3 : Questionnaires enquête SMART 2018- Cameroun ........................................................................... 79

Annexe 4 : Classification des situations nutritionnelles et des taux de mortalité ................................................ 83

Annexe 5 : liste des équipes terrain ...................................................................................................................... 83


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LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1: Récapitulatif des résultats SMART 2018, Cameroun ....................................................................... 11

Tableau 2 : Liste des indicateurs de l’enquête SMART 2018 - Cameroun. ......................................................... 22

Tableau 3 : Personnel de l’enquête SMART 2018. .............................................................................................. 29

Tableau 4 : Processus de recrutement des enquêteurs et chefs d’équipe de l’enquête SMART 2018 ................. 30

Tableau 5 : Critère d’exclusion des valeurs aberrantes pour le calcul des indices nutritionnels ......................... 34

Tableau 6 : Recommandations de complétude SMART et complétude de l'enquête SMART 2018 ................... 35

Tableau 7 : Complétude des données au niveau grappes et ménages SMART 2018 – Cameroun ...................... 35

Tableau 8 : Complétude des données au niveau des enfants et des femmes SMART 2018 – Cameroun .......... 36

Tableau 9 : Qualité des données Poids pour Taille chez les enfants de 6-59 mois SMART 2018 – Cameroun .. 36

Tableau 10 : Répartition de l’échantillon par région SMART 2018 – Cameroun ............................................... 37

Tableau 11. Effet de grappe, Z-scores par indice nutritionnel ............................................................................. 39

Tableau 12 : Seuil de référence pour les prévalences de malnutrition par défaut chez les enfants (0-59 mois) .. 41

Tableau 13 : Classification OMS des situations nutritionnelles .......................................................................... 41

Tableau 14 : Prévalence de malnutrition aiguë selon le Poids/taille par région (6-59 mois), SMART 2018 –

Cameroun. ............................................................................................................................................................ 43

Tableau 15 : Prévalence de malnutrition aiguë par région selon le Périmètre brachial (6-59 mois), SMART 2018

– Cameroun. ......................................................................................................................................................... 43

Tableau 16 : Estimation du nombre d’enfants atteints de la malnutrition aigüe (6-59 mois) en considérant (P/T,

PB et œdèmes), SMART 2018 – Cameroun. ....................................................................................................... 44

Tableau 17 : Prévalence de la malnutrition aigüe (6-59 mois) selon le P/T selon le milieu de résidence et le

sexe de l’enfant, SMART 2018 – Cameroun. ...................................................................................................... 44

Tableau 18 : Prévalence de malnutrition chronique Taille/Age par région (0-59 mois), SMART 2018–

Cameroun. ............................................................................................................................................................ 45

Tableau 19 : Estimation du nombre d’enfants atteints de la malnutrition chronique (0-59 mois) en considérant

SMART 2018 – Cameroun. .................................................................................................................................. 45

Tableau 20 : Prévalence de la malnutrition chronique (6-59 mois) selon le P/T selon le milieu de résidence et le

sexe de l’enfant, SMART 2018 – Cameroun. ...................................................................................................... 46

Tableau 21: Prévalence de l’Insuffisance pondérale Poids/Age par région (0-59 mois), SMART 2018–

Cameroun. ............................................................................................................................................................ 46

Tableau 22 : Prévalence de la malnutrition par excès (surpoids et obésité) (0-59 mois) selon le P/T, SMART

2018 – Cameroun. ................................................................................................................................................ 47

Tableau 23 : Couverture de la supplémentation en Vitamine A (6-59 mois) et du déparasitage (12-59 mois) ... 49

Tableau 24 : Taux de supplémentation en vitamine A (6-59 mois) par région selon le sexe de l’enfant, la tranche

d’âge et le milieu de résidence SMART 2018 – Cameroun. ................................................................................ 49

Tableau 25 : Taux de déparasitage (12-59 mois) par région selon le sexe de l’enfant, la tranche d’âge et le

milieu de résidence SMART 2018 – Cameroun. .................................................................................................. 50

Tableau 26: Indicateurs ANJE des pratiques d’allaitement par région, SMART 2018 – Cameroun. .................. 51

Tableau 27: Indicateurs ANJE des pratiques d’alimentation de complément par région, SMART 2018 –

Cameroun. ............................................................................................................................................................ 53

Tableau 28 : Répartition des femmes et adolescentes selon l’âge, le niveau d’éducation et la situation

matrimoniale par région. SMART 2018 - Cameroun ........................................................................................... 56

Tableau 29 : Caractéristiques des femmes âgées de 10-49 ans en fonction de la malnutrition aiguë selon la

mesure du périmètre brachial (PB/MUAC) par région. SMART 2018 - Cameroun............................................ 58

Tableau 30 : Diversité alimentaire minimum et pourcentage des femmes et adolescentes (10-49 ans) ayant

consommées chacun des 10 groupes d’aliment (GA) par région, SMART 2018 - Cameroun ............................ 59

Tableau 31 : Caractéristiques des femmes et adolescentes (10-49 ans) par région, SMART 2018 – Cameroun. 60

Tableau 32 : Malnutrition selon le PB des femmes et adolescentes selon l’âge, le milieu de résidence,

l’éducation, le statut matrimonial, le nombre de grossesses, le nombre de naissances, la diversité alimentaire . 61


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Tableau 33 : Malnutrition selon l’IMC pour âge des adolescentes 10-19 ans selon l’âge, le milieu de résidence,

l’éducation, le statut matrimonial, le nombre de grossesses, le nombre de naissances,la diversité alimentaire .. 62

Tableau 34 : Malnutrition selon l’IMC chez les femmes de 20-49 ans l’âge, le milieu de résidence, l’éducation,

le statut matrimonial, le nombre de grossesses, le nombre de naissances et la diversité alimentaire .................. 63

Tableau 35 : Taux Brut des Décès (TBD) et Taux des Décès des enfants de Moins de 5ans (TDM5), taux de

mortalité analysé par genre et milieu de résidence stratifiés par région, SMART 2018 – Cameroun ................. 64

Tableau 36. Recommandations suggérées pour améliorer les activités de lutte contre la malnutrition ............... 71

Tableau A1 : Paramètres ENA pour le tirage des échantillons ............................................................................ 73

Tableau A2 : Calcul de la taille d’échantillon pour l’anthropométrie des enfants ............................................... 74

Tableau A3 : Calcul de la taille d’échantillon pour l’anthropométrie des femmes .............................................. 74

Tableau A4 : Calcul de la taille d’échantillon pour la mortalité rétrospective ..................................................... 75

Tableau A5 : Calcul de la taille d’échantillon final .............................................................................................. 75

Tableau A6 : chonogramme de la formation et de la collecte des données ......................................................... 78

Tableau A7 : Classification OMS des situations nutritionnelles et sphère standard pour les taux de mortalité,

SMART 2018 – Cameroun. … ............................................................................................................................. 83

Tableau A8 : La liste des équipes terrain ............................................................................................................. 83

LISTE DES FIGURES

Figure 1 : les quatre régions considérées pour l’enquête (4 strates soit l’Extrême Nord, le Nord, l’Adamaoua et l’Est),

SMART 2018 – Cameroun. .................................................................................................................................................... 2

Figure 2 : Prévalence de la MAG et de la malnutrition chronique en 2017 (Enquête SMART Cameroun) ........................ 16

Figure 3 : Prévalence de l’initiation précoce à l’allaitement et de l’allaitement maternel exclusif en 2017 (Enquête

SMART Cameroun) .............................................................................................................................................................. 17

Figure 4 : Système Kobo Toolbox de collecte et de synchronisation des données mise en place pour l’enquête SMART

2018 – Cameroun. ................................................................................................................................................................. 27

Figure 5 : Distribution des âges (en mois) des enfants de 0 à 59 mois, SMART 2018 – Cameroun. ................................... 37

Figure 6 : Distribution des âges (en années) des femmes et adolescentes de 10 à 49 ans, SMART 2018 – Cameroun ....... 38

Figure 7: Distribution des Z-score de P/T des enfants (6-59 mois – en rouge) par région, SMART 2018 – Cameroun. .... 42

Figure 8 : Prévalences de malnutrition aigüe (selon l’indice P/T et le PB), de la malnutrition chronique, de d’insuffisance

pondérale et de la surnutrition selon l’âge (0 à 59 mois) pour l’ensemble de l’échantillon SMART 2018 – Cameroun. .. 47

Figure 9 : Profil de la malnutrition chez les enfants âgés de 0 à 59 mois pour l’ensemble de l’échantillon SMART 2018 –

Cameroun .............................................................................................................................................................................. 48

Figure 10 : Taux de couverture en vitamine A (6-59 mois) et de déparasitage (12-59 mois) par région, SMART 2018 –

Cameroun. ............................................................................................................................................................................. 49

Figure 11 : Allaitement selon l’âge de l’enfant .................................................................................................................... 52

Figure 12 : Pourcentage des enfants exclusivement au sein maternel et des enfants initiés précocement à l’allaitement au

sein MART 2018 – Cameroun .............................................................................................................................................. 52

Figure 13 : pourcentage de l’introduction de l’alimentation de complément, de la diversité alimentaire minimum et de la

diversité alimentaire minimum acceptable SMART 2018 – Cameroun ............................................................................... 55

Figure 14 : Profil alimentaire des enfants de 6-23 mois MART 2018 – Cameroun ............................................................. 55

Figure 15 : Répartition des femmes (10-49 ans) selon le nombre de groupes d’aliments consommés par région, SMART

2018 - Cameroun .................................................................................................................................................................. 59

Figure 16 : Tendance de la malnutrition aigüe ..................................................................................................................... 69

Figure 17 : Tendance de la malnutrition chronique .............................................................................................................. 69


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ACRONYMES ET ABREVIATIONS

ACF Action Contre la Faim

AD Région de l’Adamaoua

ANJE Alimentation du Nourrisson et Jeune Enfant

BUCREP Bureau Central du Recensement en Population

CIAF Composite Index of Anthropometric Failure

CNA Centre Nutritionnel Ambulatoire

CNTI Centre Nutritionnel Thérapeutique Intégré

CPN Consultation Prénatal

DS District de Santé

DPS Direction de la Promotion de la Santé (MINSANTE)

ECAM 4 quatrième Enquête Camerounaise Auprès des Ménages

EDS Enquête Démographique et de Santé

ENA Emergency Nutrition Assessment (Logiciel de SMART)

EN Région de l’Extrême Nord

ES Région de l’Est

ET Ecart-Type

FAO Organisation des Nations Unies pour l’Alimentation et l’Agriculture

FOSA Formation Sanitaire

GHI Global Hunger Index

GII Gender Inequality Index

GIEWS Global Information Early Warning System ( ESS/FAO)

HANCI Hunger and Nutrition Commitment Index ( IDS)

HCR Haut-Commissariat des Nations Unies pour les Réfugiés

IC Intervalle de Confiance

IP Insuffisance Pondérale

IDH Indice de Développement Humain

IDS Institut of Development Studies

IFPRI International Food Policy Research Institute

IMC Indice de Masse Corporelle

INS Institut National de la statistique

IP Insuffisance Pondérale

IPC Integrated Phase Classification (Food security and nutrition framework analysis)

IRIN Réseaux d'Information Régionaux Intégrés des Nations Unies

KFW Kreditanstalt für Wiederaufbau ou Banque Allemande de Développement

MAG Malnutrition Aiguë Globale

MAM Malnutrition Aiguë Modérée

MAPE Bulletin Epidémiologique Hebdomadaire (outils de surveillance MINSANTE)

MAS Malnutrition Aiguë Sévère

MC Malnutrition Chronique (ou retard de croissance)

MDD-W Minimum Dietary Diversity –Women

MICS Multiple Indicators Cluster Survey /Enquête par grappes à indicateurs multiples

MINADER Ministère de l’Agriculture et du Développement Rural

MINEPAT Ministère de l’Economie, de la Planification et de l’Aménagement du Territoire

MINSANTE Ministère de la Santé Publique

MSF Médecins Sans Frontières

NO Région Nord

OCHA Bureau des Affaires de la Coordination Humanitaire des Nations Unies

ODD Objectifs du Développement Durable (fixé par les UN pour 2030)

OFSAD Organisation des Femmes pour la Santé, la Sécurité Alimentaire et le Développement

OIM Office International des Migrations (UN)

OMS Organisation Mondiale de la Santé (UN)

ONG Organisation Non Gouvernementale

PAM Programme Alimentaire Mondial (UN)

PDI Population Déplacée Interne


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P/A Poids pour Age

PB/MUAC Périmètre Brachial/ Mid-Upper Arm Circumference

PCIME Prise en Charge Intégrée des Maladie de l’Enfant

PCIMAS programme de prise en charge de la malnutrition aiguë sévère

PEV Programme Elargie de Vaccination (dépend du MINSANTE)

PNUD Programme des Nations Unies pour le Développement

PNSA Programme National de Sécurité Alimentaire

P/T Poids pour Taille

RFSA Rapid Food Security Assessment

RGPH3 Recensement Générale de la Population et de l’Habitat (BUCREP)

SASNIM Semaine d'Actions de Santé et de Nutrition Infantile et Maternelle (MINSANTE)

SDAN Sous-Direction de l’Alimentation et de la Nutrition

SMART Standardized Monitoring and Assessment of Relief and Transitions

SOFA State Of Food and Agriculture

SOWC State Of World Children

SUN Scaling Up Nutrition

T/A Taille pour Age

TBD Taux Brut des Décès

TDM5 Taux des Décès des Moins de 5 ans

UNDSS Département de la sûreté et Sécurité des Nations Unies

UNICEF Fonds des Nations Unies pour l’Enfance

VIH/SIDA virus de l'immunodéficience humaine/ syndrome d'immunodéficience acquise

WCARO Bureau Régional de l’UNICEF pour l’Afrique de l’Ouest et du Centre.

WHA Assemblée Mondiale de la Santé

WASH Water, Sanitation and Hygiene (Eau, assainissement et hygiène)

ZD Zone de Dénombrement


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REMERCIEMENTS

Dans le cadre de la surveillance nutritionnelle, le Cameroun a réalisé en Septembre 2018 une enquête

nutritionnelle SMART dans les régions de l’Extrême Nord, du Nord, de l’Est et de l’Adamaoua. L’enquête a

été mise en œuvre par la Sous-Direction de l’Alimentation et de la Nutrition (SDAN) de la Direction de la

Promotion de la Santé (DPS) au sein du Ministère de la Santé Publique en collaboration avec l’UNICEF.

L’enquête a été financée par la Coopération allemande au Cameroun par le biais de la KFW.

Un Comité de Pilotage a été mis en place en vue d’orienter, de coordonner et d’assurer le suivi de l’enquête. Ce

Comité de Pilotage comprend: la Sous-Direction de l’Alimentation et de la Nutrition, la KFW, le Fonds des

Nations Unies pour l’Enfance (UNICEF), l’Institut Nationale de la Statistique (INS), le Bureau Central des

Recensements et des Etudes sur la Population (BUCREP), le Programme Alimentaire Mondial (PAM), Action

Contre la Faim (ACF) et Helen Keller International (HKI).

L’enquête avait pour objectif de mettre à la disposition du pays des données nutritionnelles récentes et fiables

pour servir de base au suivi et à l’évaluation des effets des différentes interventions en cours et à venir dans les

4 régions concernées. Cette enquête a utilisé la méthodologie SMART et la collecte de données a eu lieu du 12

Septembre au 02 Octobre 2018.

Nous remercions particulièrement toutes les personnes qui ont permis la réalisation de cette enquête.

La KFW pour le financement de l’enquête ;

L’équipe de la Sous-Direction de l’Alimentation et de la Nutrition;

L’équipe UNICEF à Yaoundé et dans les sous-bureaux (Maroua et Bertoua);

L’équipe de l'Institut National de la Statistique (INS) pour la participation au comité de Pilotage et à la

supervision;

L’équipe du BUCREP pour la participation au comité de Pilotage, le tirage de l’échantillon,

l’impression des cartes de ZD et la supervision;

L’équipe UNDSS (Yaoundé, Maroua et Kousséri) pour l’accompagnement sécuritaire des équipes;

Les Délégations Régionales de la Santé Publique (DRSP) de l’Adamaoua, de l’Est, de l’Extrême Nord

et du Nord pour la sensibilisation et l’appui des structures et personnels du système de santé dans les

différentes zones d’enquête. De l’appui des délégués jusqu’aux agents de santé communautaire;

La DRSP de l’Adamaoua qui à accueillit la formation des superviseurs et des enquêteurs

Les membres du comité de pilotage pour leurs orientations;

Les autorités administratives et traditionnelles (Gouverneurs, Préfets, Sous-préfets, Maires, Chefs de

canton, Chefs de Village, Chefs de quartier) des 4 régions de l’enquête;

Les superviseurs des équipes de collecte de données pour leur travail;

Les chefs d’équipes pour la délimitation des ZD et l’administration des questionnaires;

Les mesureurs et assistants mesureurs pour la prise des mesures anthropométriques des enfants, des

femmes et adolescentes;

Les chauffeurs pour la conduite des équipes dans les zones d’enquêtes.


11

Tableau 1: Récapitulatif des résultats SMART 2018, Cameroun Indicateur Régions Ensemble

Adamaoua Est Extrême Nord Nord

Complétude de l’échantillon

Nombre de grappes complétées 26 30 29 32 117

Proportion des grappes complétée 100 100 100 100 100

Proportion ménages enquêtés 97,6 98,1 94,8 97,9 97,2

Proportion des enfants mesurés 95,0 99,5 90,8 97,1 95,7

Score de plausibilité 0 9 1 5

Malnutrition aigüe

Prévalence malnutrition aigüe

globale (MAG)

4,1% (2,3-7,4) 2,5% (1,3- 4,8) 9,7% (6,2-14,8) 5,9% (3,5- 9,8) 5,5% (4,2- 7,2)

Prévalence malnutrition aigüe

sévère (MAS)

1,7% (0,8- 3,4) 0,8% (0,3- 2,5) 1,4% (0,5- 4,0) 1,0% (0,4- 2,4) 1,2% (0,8- 1,9)

Prévalence du surpoids ou obésité 4,1 4,5 1,0 1,0 2,6

Malnutrition chronique

Malnutrition chronique globale 28,7 (23,3-34,7CI) 35,4% (28,8-42,5) 35,9% (29,7-42,6) 30,6 (26,5-35,1) 32,4% (29,7-35,3)

Malnutrition chronique sévère 7,2% (4,5-11,3) 13,2 (10,3-16,7) 14,1(10,7-18,3) 9,3 (6,8-12,5) 10,7 (9,3-12,4)

Insuffisance pondérale

Insuffisance pondérale globale 12,5% (9,2-16,7) 13,6% (10,5-17,3) 21,7% (16,4-28,1) 17,4 (14,1-21,3) 16,1 (14,1-18,3)

Insuffisance pondérale sévère 1,5 (0,7- 3,0) 3,6% (2,0- 6,5) 5,7 (3,4- 9,4) 3,6(1,9- 6,7) 3,3% (2,5- 4,5)

Alimentation du Nourrisson et Jeune Enfant (ANJE)

Enfants déjà allaités 97,9 95,2 97,6 97,1 96,9

Enfants allaités pendant l’enquête 80,9 81,2 83,3 81,8 81,7

Initiation précoce de l’allaitement 19,4 18,3 27,0 23,5 21,8

Allaitement exclusif (0-5 mois) 48,1 57,1 30,8 20,7 39,6

Allaitement prédominant (0-5 mois) 70,4 75,0 76,9 72,4 73,4

Allaitement continu à 1 an 87,5 82,1 96,6 88,6 88,8

Allaitement continu à 2 ans 36,4 22,2 44,4 24,1 31,9

Durée médiane de l’allaitement 18 15 18 18 18 Durée moyenne de l’allaitement 18,3 15,4 18,5 16,3 17,0 Allaitement approprié selon l’âge 55,6 55,6 50,0 51,7 53,3

Introduction d’aliments solides, semi-

solides ou mous

50,0 66,7 33,3 81,5 61,1

Score de diversité alimentaire 4,5 4,2 3,5 4,5 4,2

Diversité minimum alimentaire 57,1 46,4 26,0 59,6 47,9

Fréquence minimum des repas 59,4 58,9 60,6 62,9 60,5

Apport alimentaire minimum

acceptable

37,6 30,5 19,7 41,1 32,6

Alimentation au biberon 6,4 6,8 2,4 12,0 7,2

Supplémentation en vitamine A et déparasitage chez les enfants

Couverture de la supplémentation en

vitamine A (6-59 mois)

82,6 47,9 62,9 67,8 65,4

Couverture du déparasitage à

l’albendazole (12-59 mois)

81,8 47,0 50,2 54,7 58,5

Malnutrition chez les adolescentes (10-14 ans)

Malnutrition aigüe sévère (PB<180) 18,1 7,9 9,1 15,4 13,5

Malnutrition aigüe modéré

(180≤PB<210)

39,4 42,6 42,4 54,5 45,0

Risque de malnutrition (210≤PB<230) 19,4 19,8 29,3 21,0 21,9 Normal (PB≥230) 23,2 29,7 19,2 9,1 19,7

Malnutrition chez les adolescentes (14-19 ans)



(180≤PB<210) 5,8 1,9 3,4 5,5 4,1

Risque de malnutrition (210≤PB<230) 20,2 17,1 11,0 21,1 17,2


12

Indicateur Régions Ensemble

Adamaoua Est Extrême Nord Nord

Normal (PB≥230) 74,0 81,0 84,7 71,6 78,0

Adolescentes (10-19 ans)

Obésité (Z≥+2) 0,8 0,6 0,5 0,0 0,5

Surpoids (+1≤Z<+2) 7,6 9,8 4,6 2,2 5,9

Normal (-2≤Z<+1) 83,5 86,8 87,8 89,1 86,6

Insuffisance pondéral (Z<-2) 8,4 2,9 7,1 8,7 7,0

Malnutrition chez les femmes (20-49 ans)


Malnutrition aigüe modéré (180≤PB<210) 3,1 1,2 1,8 1,9 2,1


Normal (PB≥230) 88,5 93,2 87,7 91,5 90,3

Obésité (IMC≥30) 8,6 5,9 5,1 8,2 7,1

Surpoids (25≤IMC<30) 17,2 21,1 12,6 15,8 16,8

Normal (18,5≤IMC<25 60,3 65,7 64,8 62,0 63,0

Insuffisance pondéral (IMC<18,5) 13,8 7,3 17,4 14,1 13,1

Malnutrition chez les femmes enceintes ou allaitantes

Malnutrition aigüe sévère

(PB<180)

1,0 0,0 0,0 0,0 0,2


(180≤PB<210)

2,6 0,5 2,9 2,8 2,2

Risque de malnutrition

(210≤PB<230)

7,2 8,2 10,9 10,0 9,1

Normal (PB≥230) 89,2 91,3 86,2 87,3 88,5

Diversité alimentaire: femmes et adolescents de 10-49 ans

46,5

Score de diversité alimentaire

minimum

4,8 4,3 4,1 4,6 4,5

Diversité alimentaire minimum 54,1 41,1 33,5 53,4 46,5

Mortalité

Taux brut de décès dans la

population générale

0,41 0,20 0,19 0,28 0,27

Taux brut de décès chez les

hommes

0,31 0,16 0,23 0,36 0,27


femmes

0,51 0,24 0,15 0,20 0,28


enfants de moins de 5 ans

1,35 0,22 0,23 0,78 0,65


13

RESUME

La collecte de données de l’enquête SMART de 2018 a été conduite dans les régions de l’Adamaoua, de l’Est,

de l’Extrême Nord et du Nord. L’enquête a été menée par la Sous-Direction de l’Alimentation et de la Nutrition

en collaboration avec l’UNICEF et avec l’appui technique des partenaires: INS, BUCREP, PAM, HKI, ACF.

C’est une enquête transversale par grappes à deux degrés de sondage. Les principales données collectées sont:

l’anthropométrie chez les enfants (0-59 mois), l’Alimentation du Nourrisson et du Jeune Enfant (ANJE) chez

les enfants (0-23 mois), la supplémentation en Vitamine A (6-59 mois) et le déparasitage (12-59 mois).

L’anthropométrie, la diversité alimentaire et la reproduction chez les femmes et adolescentes (10 - 49 ans). Les

données de mortalité ont été collectées auprès de tous les ménages de l’échantillon. Les données ont été

collectées avec des smartphones androïd utilisant l’application ODK/Kobocollect et la plateforme kobotoolbox.

En utilisant les nouveaux seuils d’interprétation des prévalences de malnutrition développés en 2018, la

prévalence de la malnutrition aigüe globale (MAG) peut être qualifiée de moyenne au Nord (5,9%) et à

l’Extrême Nord (9,7%) mais proche du seuil de prévalence élevée à l’Extrême Nord (10%). La prévalence de la

MAG est faible (<5%) à l’Adamaoua (4,1%) et à l’Est (2,5%). La prévalence de la Malnutrition aigüe sévère

(MAS) est de 1,4% à l’Extrême Nord, 1,0% au Nord, 1,7% à l’Adamaoua et 0,8% à l’Est. Selon les nouveaux

seuils d’interprétation des prévalences, la malnutrition chronique globale est très élevée (≥30%) à l’Extrême

Nord (35, 9%), au Nord (30,6%), à l’Est (35,4%) et élevée (≥20%) à l’Adamaoua (28,7%). L’allaitement

maternel exclusif varie entre 20,7% au Nord, 30,8% à l’Extrême Nord, 48,1% à l’Adamaoua et 57,1% à l’Est.

La proportion des enfants de 6-8 mois bénéficiant d’alimentation de complément au lait maternel est de 33,3%

à l’Extrême Nord, 81,5% au Nord, 50% à l’Adamaoua et 66,7% à l’Est. La diversité alimentaire minimum est

de 26% à l’Extrême Nord, 59,6% au Nord, 57,1% à l’Adamaoua et 46,4% à l’Est. Chez les adolescentes (15-19

ans), 22,0% sont malnutries contre 10% chez les femmes de 20-49 ans et 11,5% chez les femmes enceintes ou

allaitantes. Le surpoids et l’obésité touchent 23,9% des femmes de 20-49 ans contre 6,3% chez les adolescentes

de 10-19 ans.

Les principales recommandations sont le renforcement de la couverture et de la qualité du programme de prise

en charge intégrée de la malnutrition aiguë sévère (PCIMAS), la mise à l’échelle des interventions

communautaires (ANJE, fortification à domicile,…) et le renforcement de la mise en œuvre des interventions

sensibles à la nutrition (Eau, hygiène Assainissement, protection sociale, VIH/SDA, Agriculture). Il est

également nécessaire d’initier ou de redynamiser les programmes de lutte contre la malnutrition maternelle de

même que les programmes de prévention et de prise en charge de la malnutrition par excès (surpoids et

obésité).


14

I. INTRODUCTION

1.1. Contexte général

Le Cameroun est un pays à revenu intermédiaire de la tranche inférieure qui compte 23,4 millions d’habitants1.

Le pays est bien doté en ressources naturelles (pétrole et gaz, bois et minerais,…) et agricoles (café, coton,

cacao, maïs et manioc,…). Le pays présente également une grande diversité tant sur le plan socio-culturel

qu’agro-écologique. Toutefois, le Cameroun se classe au 153e rang sur 1872

dans la dernière liste de l’Indice de

Développement Humain (IDH) de 2015 et plus d’un tiers (37,5%)3 de la population vit en dessous du seuil de

pauvreté qui touche davantage les populations rurales, particulièrement celles des régions de l’Extrême-Nord,

du Nord, du Nord-Ouest et de l’Adamaoua.

Selon l’indice de la faim dans le monde (GHI 2016, IFPRI4) le Cameroun se range à la 74

éme place sur 119

pays ; passant de 40,0 (1992) à 22,1 points (2017) situation qualifiée de « Sérieuse » (l’objectif étant d’être en-

deçà du seuil de 5 points). Cependant, la Cameroun passe de 80ème

place à la 74ème

entre 2016 et 2017 avec une

amélioration importante du score de presque 50% depuis les années 20005. L’indice d’engagement contre la

faim et la malnutrition en Afrique (HANCI-Africa) classe le Cameroun à la 33ème

place. Cependant, lorsque

l’on regarde l’Indicateur ‟Nutrition Commitment Index – NCI”, le Cameroun remonte à la 21ème

place sur 45

pays6. Le NCI prend en compte 3 aspects, dépense publique, politique et législation. Les aspects politiques liés

à l’adhésion du Cameroun au mouvement Scaling-Up Nutrition en 2013 semblent favorables même si les

plateformes et actions du SUN restent insuffisantes en 2018.

1.2. Situation Humanitaire

La situation humanitaire est caractérisée par plusieurs crises que sont :

a) L’afflux de réfugiés dans les régions de l’Est et de l’Adamaoua

C’est la conséquence des crises politiques récurrentes en République Centrafricaine. Depuis les années 2005

qui ont provoquées des vagues de réfugiées Centrafricains vers le Cameroun (région Est et Adamaoua)

notamment une vague d’arrivées vers les années 2008 et une plus récente à partir de 2014. Ces réfugiés

Centrafricains sont dans les sites répartis entre l’Est, l’Adamaoua et le Nord ou habitent avec les populations

hôtes (hors sites).

1 La Banque mondiale au Cameroun : https://www.banquemondiale.org/fr/country/cameroon/overview

2 Rapport sur le développement humain 2016 : http://hdr.undp.org/sites/default/files/HDR2016_FR_Overview_Web.pdf

3 Enquête Camerounaise Auprès des Ménages (ECAM 4) : http://www.statistics-cameroon.org/news.php?id=392

4Global Hunger Index, IFPRI, 2016 (consult online on 25/10/2018 at http://ghi.ifpri.org/countries/CMR/ )

5 Global Hunger Index, IFPRI, 2017 (consult online on 18/10/2018 at http://globalhungerindex.org/results-2017 )

6 Hunger And Nutrition Commitment Index (HANCI-Africa), NEPAD, IDS, CIFF, 2017

https://www.banquemondiale.org/fr/country/cameroon/overview

http://hdr.undp.org/sites/default/files/HDR2016_FR_Overview_Web.pdf

http://www.statistics-cameroon.org/news.php?id=392

http://ghi.ifpri.org/countries/CMR/

http://globalhungerindex.org/results-2017


15

b) La menace terroriste dans le bassin du Lac Tchad

Suite aux actes terroristes perpétrés des deux côtés de la frontière Nigéria-Cameroun, il y a eu un afflux

considérable de réfugiés venant du Nigéria depuis Mai 2013 avec environ 91 000 réfugiés et depuis 2014, 236

000 personnes déplacées internes (PDI) étaient présentes à l’extrême Nord (fin 2017)7.

c) Les aléas climatiques dans les régions soudano-sahéliennes du Cameroun

Ces régions ont subi durant ces dernières années une succession d’épisodes climatiques défavorables au

maintien d’une bonne sécurité alimentaire. Les années de sécheresse (2009 et 2011) et d’inondation (2010 et

2012) ont affecté de manière chronique les stocks de céréales créant des situations d’insécurité alimentaire en

période de soudure8. Le septentrion du pays est affecté par de mauvaises conditions de production et des pluies

généralement insuffisantes pour la production agricole.

d) La crise dans les régions du Sud-Ouest et du Nord-Ouest

Les régions d’expression anglaise du Nord-Ouest et du Sud-Ouest connaissent depuis 2016 une instabilité

sociale9 émaillée de violences avec un impact négatif sur le tissu socio-économique. La crise socio-politique a

progressivement mué en insécurité et une violence armée dès novembre 2017. L’escalade de la tension et la

multiplication des foyers d’hostilité entre les groupes armés et les forces de défense et de sécurité ont

gravement affecté les populations civiles, contribuant ainsi au déplacement de nombreuses personnes à

l’intérieur des deux régions qui comptent près de 4 millions d’habitants. L’évolution des besoins et de la

réponse dans le Sud-Ouest et le Nord-Ouest10

alors que l’insécurité et les violences continuent de générer de

nouveaux déplacements à travers les deux régions en direction des régions de l’Ouest et du Littoral.

1.3. Situation Nutritionnelle

La dernière enquête démographique et de santé (EDS)11

de 2011 et l’enquête Multiple Indicator Cluster

Surveys (MICS)12

de 2014 indiquent des prévalences aux environ de 30% pour le retard de croissance et de 5%

pour la malnutrition aigüe au Cameroun. Pour ce qui est de l’alimentation du nourrisson et des jeunes enfants

(ANJE), selon l’EDS 2011, la quasi-totalité (97 %) des enfants étaient allaités mais seulement 40 % des enfants

sont mis au sein dans l’heure qui suit la naissance et 20 % des enfants ont été allaités exclusivement au sein

jusqu’à l’âge de 6 mois. En 2014, les enfants mis au sein dans l’heure qui suit la naissance étaient de 31,2% et

la prévalence de l’allaitement maternel exclusif de 28,2% (MICS). Selon les données de MICS 2014, les

régions à fortes prévalences de malnutrition chronique étaient : l’Extrême-Nord (41,9%), l’Adamaoua (37,8%),

7Aperçu des besoins humanitaires (HNO 2018), OCHA octobre 2017.

8 Cameroon GIEWS Country Brief – FAO june 2012

9 CAMEROUN RÉGIONS NORD-OUEST ET SUD-OUEST : https://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/cmr_nw_sw_fa_2018-05_v18_light%20%281%29.pdf

10 Bulletin Humanitaire Cameroun Numéro 09 | Août 2018 : https://reliefweb.int/report/cameroon/bulletin-humanitaire-cameroun-num-ro-09-ao-t-2018

11 Rapport de l’enquête Démographique de Santé 2011: https://www.dhsprogram.com/pubs/pdf/FR260/FR260.pdf

12 Enquête MICS 2014 : http://slmp-550-104.slc.westdc.net/~stat54/downloads/2016/MICS5_CMR2014_RAPPORT_FINAL.pdf

https://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/cmr_nw_sw_fa_2018-05_v18_light%20%281%29.pdf

https://reliefweb.int/report/cameroon/bulletin-humanitaire-cameroun-num-ro-09-ao-t-2018

https://www.dhsprogram.com/pubs/pdf/FR260/FR260.pdf

http://slmp-550-104.slc.westdc.net/~stat54/downloads/2016/MICS5_CMR2014_RAPPORT_FINAL.pdf


16

le Nord-Ouest (36,1%), l’Est (35,8%) et le Nord (33,8%). Les régions les plus touchés par la malnutrition aigüe

étaient le Nord (10%), l’Extrême - Nord (9%), l’Est (7,6%) et l’Adamaoua (4%). Les quatre régions de

l’Extrême-Nord, du Nord, de l’Adamaoua et de l’Est ont donc été identifiées comme prioritaires en termes de

lutte contre la malnutrition.

Depuis 2010 des enquêtes nutritionnelles SMART (Standardized and Monitoring Assessment of Relief and

Transitions) ont été réalisées dans le pays à l’échelle régionale : région du Nord, de l’Extrême Nord depuis

2010 et, région de l’Adamaoua, de l’Est, du Sud et Nord-Ouest en 2012 pour la population camerounaise et

dans les régions de l’Adamaoua et de l’Est pour les réfugiés. A partir de 2015 et jusqu’en 2017, les enquêtes

SMART ont été régulièrement réalisées dans les quatre régions du Nord, de l’Extrême-Nord, de l’Adamaoua et

de l’Est. Les résultats de l’enquête SMART de 201713

du Cameroun de Juillet-Août 2017 a montré que la

malnutrition chronique varie de 27% au Nord à 40,1% à l’extrême-Nord alors que la malnutrition aigüe varie de

4,5% (Adamaoua et Extrême-Nord), 4,8% à l’Est à 6,5% au Nord (figure 2 ci-dessous).

Figure 2 : Prévalence de la MAG et de la malnutrition chronique en 2017 (Enquête SMART Cameroun)

En ce qui concerne l’ANJE, le taux d’initiation précoce était de 12,3% à l’Extrême-Nord, 13,5% au Nord,

20,1% à l’Adamaoua et 24,6% à l’Est. La prévalence de l’allaitement exclusif étaient varient de 17,1% au Nord

à 61,2% à l’Est.

13

SMART Survey Cameroun 2017 : https://www.humanitarianresponse.info/sites/www.humanitarianresponse.info/files/documents/files/smart_cameroun_2017_rapport_final.pdf

4,5% 4,8% 4,5% 6,5%

31,0%

38,4% 40,9%

27,0%

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

Adamaoua Est Extreme Nord Nord

MAG Malnutrition chronique

https://www.humanitarianresponse.info/sites/www.humanitarianresponse.info/files/documents/files/smart_cameroun_2017_rapport_final.pdf


17

Figure 3 : Prévalence de l’initiation précoce à l’allaitement et de l’allaitement maternel exclusif en 2017 (Enquête

SMART Cameroun)

1.4. Surveillance Nutritionnelle

La surveillance nutritionnelle qui s’articule entre les enquêtes nationales EDS/MICS et des enquêtes

nutritionnelles annuelles semi-nationale basées sur la méthodologie SMART ainsi que les enquêtes

Standardised Expanded Nutrition Survey (SENS) qui se focalisant particulièrement sur les situations

nutritionnelles des réfugiés au Cameroun. Ce système de surveillance piloté par le secteur nutrition a montré

que certains des bassins agro-écologiques du Cameroun portent la plus grande charge des problématiques

nutritionnelles du pays, notamment les zones soudano-sahéliennes, ainsi que les savanes des haut plateaux avec

la partie Est des forets bimodales qui doivent être considérées indépendamment, de plus les populations

vulnérables tels que les réfugiés sont plus surjets à la sous-nutrition.

Les enquêtes nutritionnelles SMART ont été progressivement réalisées dans les régions portant la plus grande

charge des problématiques humanitaires et de malnutrition au Nord et à l’Extrême Nord depuis 2010 et,

l’Adamaoua et l’Est et le Sud et Nord-Ouest en 2012. Pour les populations réfugiées, les enquêtes SMART ont

été conduites dans les régions de l’Adamaoua et de l’Est pour les réfugiés centrafricains jusqu’en 2013. Ensuite,

le Haut-Commissariat des Nations unies pour les réfugiés (UNHCR) a mis en place les enquêtes SENS depuis

2015 pour assurer la surveillance nutritionnelle des réfugiés. Les enquêtes SMART sont mises en place par la

Sous-Direction de l'Alimentation et de la Nutrition (SDAN) de la Direction de la Promotion de la santé (DPS)

du ministère de la Santé Publique avec l’appui technique et financier de l’UNICEF et des bailleurs de fonds:

ECHO et KFW. D’autres partenaires tels que le BUCREP, l’INS, le PAM, et ACF, HKI participent au comité

de pilotage des enquêtes SMART.

L’enquête nutritionnelle et de mortalité basée sur la méthodologie SMART de 2018 a couvert les populations

résidentes des 4 régions (Extrême-Nord, Nord, Adamaoua et Est) du Cameroun. L’enquête a été mise en œuvre

par la Sous-Direction de l'Alimentation et de la Nutrition (SDAN) avec l’appui technique et financier de

l’UNICEF et du bailleur, la Coopération Allemande avec l’aide de la Banque allemande de développement

(KWF).

20,1% 24,6%

12,3% 13,5%

44,0%

61,2%

31,0%

17,1%

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

Adamaoua Est Extreme Nord Nord

Initiation Précoce Allaitement exclusif


18

II. OBJECTIFS ET MÉTHODOLOGIE DE L’ENQUÊTE

2.1. Objectifs

L’objectif de cette enquête nutritionnelle et de mortalité rétrospective est de fournir des données de suivi des

tendances de la malnutrition, ce qui permettra de mieux cibler les interventions. L’enquête s’est déroulée en

période de soudure et les données ont été collectées de manière à établir un diagnostic rapide de la situation

pour informer les interventions futures.

2.1.1. Objectif général

Evaluer la situation nutritionnelle des enfants âgés de 0 à 59 mois, des femmes (20-49 ans) ans et adolescentes

(10-49 ans), l’alimentation des femmes et adolescentes et la mortalité rétrospective au sein de la population

camerounaise dans les régions de l’Extrême-Nord, du Nord, de l’Adamaoua, de l’Est et à l’Extrême Nord.

2.1.2. Objectifs spécifiques

2.1.2.1. Objectifs spécifiques chez les des enfants de moins de 5 ans

Estimer les indicateurs de nutrition

Estimer la prévalence de la malnutrition aiguë (globale, modérée et sévère) chez les enfants de 6 à 59 mois ;

Estimer la prévalence de la malnutrition chronique et de l’insuffisance pondérale (globale, modérée et

sévère) chez les enfants âgés de 0 à 59 mois;

Estimer la prévalence du surpoids/obésité chez les enfants de 0 à 59 mois.

Mesures des pratiques d’alimentation du Nourrissons et du Jeunes Enfants (ANJE)

Estimer le pourcentage d’enfants âgés de 0 à 23 mois d’allaités;

Estimer le pourcentage d’enfants de 0 à 23 mois qui ont bénéficiés d’une mise au sein précoce;

Estimer le pourcentage d’enfant de 0 à 5 mois allaités exclusivement;

Estimer le pourcentage d’enfants allaités jusqu’à 1 an chez les enfants de moins de 2 ans ;

Estimer le pourcentage d’enfants allaités jusqu’à 2 ans chez les enfants de moins de 2 ans ;

Estimer le pourcentage d’enfants ont bénéficié d’une introduction opportune de l’alimentation de

complément;

Estimer le pourcentage d’enfants qui présente une diversité alimentaire minimum acceptable (≥ 5FG/8)

chez les enfants âgés de 6 à 23 mois ;

Estimer le pourcentage d’enfants de 6 à 23 mois qui présentent un nombre minimum de repas;

Estimer le pourcentage d’enfants de 6 à 23 mois qui présentent un apport alimentaire minimum acceptable ;


19

Estimer le pourcentage d’enfants de 6 à 59 mois supplémentés en vitamine A dans les 6 mois précédent

l’enquête ;

Estimer le pourcentage d’enfants de 12 à 59 mois déparasités dans les 6 mois précédent l’enquête.

2.1.2.2. Objectifs spécifiques chez les femmes et adolescentes de 10 à 49 ans

Nutrition

Estimer la prévalence de la malnutrition aigüe chez les femmes et adolescentes (10 à 49 ans);

Estimer la prévalence du faible poids chez les femmes et adolescentes (10 à 49 ans) ;

Estimer la prévalence de surpoids/obésité chez les femmes et adolescentes (10 à 49 ans).

Alimentation

Déterminer le pourcentage des femmes et adolescentes (10 à 49 ans) avec une diversité alimentaire minimum ainsi que

leurs profils alimentaires.

2.1.2.3. Objectifs spécifiques liés à la mortalité rétrospective

Calculer le taux brut de mortalité rétrospective dans la population générale;

Calculer le taux brut de mortalité rétrospective chez les enfants de moins de 5 ans;

Calculer le taux brut de mortalité rétrospective chez les hommes;

Calculer le taux brut de mortalité rétrospective chez les femmes ;

2.2. Méthodologie de l’enquête

L’évaluation de l’état nutritionnel des enfants est basée sur le concept d’après lequel, dans une population bien

nourrie, les répartitions des mensurations des enfants, pour un âge donné, se rapprochent d’une distribution

normale. Il est, en outre, généralement admis que le potentiel génétique de croissance des enfants est le même

dans la plupart des populations, indépendamment de leur origine. À des fins de comparaison, l’OMS a mis en

place en 2006 des normes de croissance internationales pour le nourrisson et l’enfant de moins de cinq ans.

SMART est un sigle en anglais qui signifie Standardized Monitoring and Assessment of Relief and Transitions

ou Suivi et évaluation standardisés des situations de crise et de transition.

SMART est une méthode d’enquête anthropométrique et de mortalité rapide, standardisée et simplifiée avec

saisie quotidienne des données sur le terrain pour améliorer la qualité des données anthropométriques

collectées. La malnutrition signifie un déséquilibre entre les apports et les besoins de l’organisme. Trois indices

anthropométriques ont été définis correspondant à des types de malnutritions. Il s’agit de :

L’indice Poids par rapport à la taille (P/T) : malnutrition aiguë ;

L’indice Taille par rapport à l’âge (T/A) : malnutrition chronique ;

L’indice Poids par rapport à l’âge (P/A) : Insuffisance pondérale.


20

L’âge, le sexe, le poids, la taille, le PB, et la présence d’œdèmes ont été utilisés pour estimer la proportion

d’enfants malnutris durant l’enquête.

2.2.1. Type d’enquête

La présente étude est une enquête transversale en grappe à deux degrés d’échantillonnage aléatoire

proportionnelle à la taille de la population, comportant :

une évaluation nutritionnelle par les mesures anthropométriques des enfants ;

un questionnaire sur les pratiques d’allaitement et d’alimentation des nourrissons et jeunes enfants;

une évaluation nutritionnelle par les mesures anthropométriques des femmes et adolescentes ;

une évaluation de la diversité alimentaire des femmes et adolescentes;

une évaluation de la mortalité rétrospective des ménages avec les caractéristiques démographiques des

ménages.

2.2.2. Population cible

Questionnaire ménage

Pour la mortalité rétrospective, la population cible était constituée de toutes les personnes au sein des ménages

sélectionnés pour l’enquête (avec ou sans enfants de moins de 5 ans et de femmes et adolescentes (10-49 ans).

Questionnaire sur les mesures anthropométriques

Pour les mesures anthropométriques, la population cible était les enfants âgés de 0 à 59 mois présents dans les

ménages sélectionnés.

Questionnaire ANJE (enfants de moins de 2 ans)

Les pratiques d’alimentation des nourrissons et des jeunes enfants concernent tous les enfants de moins de 2 ans

présents dans les ménages sélectionnés.

Questionnaire femmes

Des questions sur la diversité alimentaire et la reproduction ont été posées aux femmes et adolescentes de 10 à

49 ans présents dans les ménages sélectionnés. Les enquêteurs ont également pris leurs mesures

anthropométriques.

2.2.3. Plan de sondage

L’enquête SMART a été par sondage à deux degrés avec représentativité des 4 régions (Adamaoua, Est,

Extrême-Nord et le Nord) qui sont ici les strates.

Les ZD sont celles issues du dernier Recensement Général de la Population et de l’Habitat14

conduit par le

Bureau Central des Recensements et des Etudes de Population (BUCREP) et actualisé en 2017.

14

Recensement Général de la Population et de l’Habitat au Cameroun (RGPH), BUCREP, 2005.


21

Le BUCREP définit une ZD comme un espace géographique bien délimité du territoire national regroupant en

général entre 120 à 220 ménages pour une population de 700 à 1000 personnes. Une ZD peut regrouper un ou

plusieurs villages/hameaux/quartiers.

2.2.3. Calcul de la taille d’échantillon

Trois indicateurs d’intérêt (MAG, Insuffisance pondérale des femmes et Taux brut des décès) ont été retenus

pour calculer dans chaque strate (région), 3 tailles d’échantillons indépendants avec le logiciel ENA version du

9 juillet 2015. La taille d’échantillon la plus grande a été retenue afin d’assurer une représentativité des trois

indicateurs.

Pour plus de détails sur l’échantillonnage de cette enquête voir Annexe 1.

Au premier degré, 116 les zones de dénombrement (ZD) et 13 ZD de remplacement ont tirées à probabilité

proportionnelle à la taille de la population (PPT). Au second degré, dans chacune des ZD, 18 ménages ont été

sélectionnés de façon aléatoire.

2.2.4. Variables collectées et questionnaires

2.2.4.1. Indicateurs

Les indicateurs de la présente enquête SMART couvrirent 3 secteurs (tableau ci-dessous):

Nutrition : malnutrition aiguë, retard de croissance et insuffisance pondérale chez les enfants et Indice de

masse corporelle (IMC) et mesure du périmètre brachial chez les femmes et adolescentes.

Mortalité : taux de décès brut dans la population générale

Pratiques d’Alimentation du Nourrisson et du Jeune Enfant (ANJE, 0-23 mois) : initiation précoce de

l’allaitement au sein (0-24 mois) ; allaitement exclusif au sein avant l’âge de 6 mois (0-5 mois) ; poursuite

de l’allaitement au sein à l’âge d’un an et à l'âge de deux ans ; introduction des aliments de complément (6-

8 mois) ; diversification alimentaire minimum (6-23 mois) ; nombre minimum de repas (6-23 mois) ; apport

alimentaire minimum acceptable (6-23 mois).

Diversité alimentaire chez les femmes et adolescentes: Diversité alimentaire minimum.

22

Tableau 2 : Liste des indicateurs de l’enquête SMART 2018 - Cameroun.

Objectifs Variables collectées Population

cible

Indice Variables biologiques Indicateurs

Evaluer la situation

nutritionnelle des enfants de

0 à 59 mois

âge, sexe, taille, poids,

œdèmes, PB)

6-59 mois Poids-pour –Taille

PB

Malnutrition aigüe (globale,

modérée, sévère)

-P/T<-2 z et/ou œdèmes, -3≤Z<-2 sans œdèmes

P/T<-3 z et/ou œdèmes

-PB <115 ou œdèmes, 115≤PB<125, PB<115 ou

œdèmes

âge, sexe, taille, poids

0-59 mois Taille-pour-Age

Poids-pour-Age

MC (Globale, modérée, sévère)

IP (Globale, modérée, sévère)

T/A<-2Z, -3≤Z<-2 et T/A<-3 z

P/A<-2Z, -3≤Z<-2 et P/A<-3 z

âge, sexe, taille, poids 0-59 mois Poids-pour -Taille Surpoids, obésité P/T>2Z, P/T>3Z

Estimer les pratiques ANJE Questions sur l’ANJE 0-23 mois ANJE

Variables ANJE

- allaitement maternel exclusif des 5 1ers

mois

-Taux initiation précoce à l’allaitement

-Allaitement dominant des 5 1ers mois

-Allaitement continu à 1 an et à 2 ans

- Alimentation de complément

-Diversité alimentaire minimum (≥5 GA)

-Fréquence minimum des repas

-Régime alimentaire minimum acceptable Evaluer le taux de

supplémentation en VitA et

déparasitage les 6 derniers mois

Taux de

supplémentation

Vitamine A

Taux de déparasitage

6-59 mois

12-59 mois

Supplémentation en Vitamine A

Déparasitage

Taux de supplémentation en Vitamine A

Taux de déparasitage

Evaluer la situation

nutritionnelle des femmes et

adolescentes de 10 à 49 ans.

Mesures

anthropométriques

(âge, sexe, taille, poids,

PB)

Femmes de

10-49 ans

IMC

PB

-IP, Surpoids, obésité

-Malnutrition aigüe (risque,

modérée, sévère)

IMC<18,5, 25≤IMC<30, IMC≥30

210≤PB<230, 180≤PB<210, PB<180

Evaluer la mortalité

rétrospective (3 mois avant

l’enquête)

Composition du

ménage, migration,

décès depuis 3 mois

Tous les

membres des

ménages

Taux brut de

mortalité

Décès pour 10 000 habitants/jour Taux brut de décès≥1

Taux de décès des hommes≥1 Taux de décès des femmes≥1

Taux de décès 0-59 mois≥2

23

2.2.4.2. Questionnaires

Les questionnaires ont été administrés sous la forme de formulaires électroniques sur des Smartphones Android

avec koboCollect /ODK et synchronisés sur la plateforme Kobotoolbox.

Le formulaire était divisé en 4 modules :

1. Module enfant : Le module de l’enfant qui s’adresse à chacun des enfants dans la tranche d’âge 0-59 mois;

2. Module ANJE : Le module de l’alimentation du nourrisson et du jeune enfant (ANJE) qui s’adresse à

chacun des enfants dans la tranche d’âge 0-23 mois;

3. Module mortalité : Le module ménage/mortalité qui s’adresse au chef de ménage ou à son représentant ;

4. Module femme : Le module des femmes en âge de procréer qui s’adresse à chacune des femmes et

adolescentes de 10-49 ans.

Module sur la mortalité

Le questionnaire de mortalité rétrospective a été administré dans tous les ménages sélectionnés même si le

ménage n’a pas d’enfant âgé de 0 à 59 mois et/ou de femme et adolescentes âgées de 10 à 49 ans. Aucun

ménage de remplacement n’a été retenu en cas de refus ou d’absence pour une longue durée. Si un ménage

sélectionné est absent, les enquêteurs revenaient visiter le ménage avant la fin de la journée. Si à la fin de la

journée le ménage est toujours absent, les enfants âgés de 0 à 59 mois et les femmes et adolescentes âgées de 10

à 49 ans sont marqués comme absents. L’enquête de mortalité rétrospective a été réalisée sur une période de

rappel allant du 15 Juin 2018 (Fête du Ramadan) jusqu’au jour de mi- collecte (environ du 22 Septembre 2018).

Dans tous les ménages enquêtés, le questionnaire de mortalité a été administré au chef du ménage ou à son

représentant adulte. Les informations suivantes ont été collectées :

• Les personnes présentes dans le ménage le jour de l’enquête ;

• Les personnes présentes au début de la période de rappel et qui ne sont plus présentes dans le ménage le jour

de l’enquête (excepté les décès) ;

• Les personnes qui sont arrivées dans le ménage entre le début de la période de rappel et le jour de l’enquête

et qui sont présentes le jour de l’enquête (excepté les naissances) ;

• Les personnes qui sont nées entre le début de la période de rappel et le jour de l’enquête ;

• Les personnes qui sont décédées entre le début de la période de rappel et le jour de l’enquête ;

• Pour chaque membre listé, l’âge en années révolues et le sexe seront renseignés.

Module femmes et adolescentes (de 10 à 49 ans)

Age : âge en années révolues.

Statut matrimonial : Si la femme est mariée, célibataire, veuve, mariage polygame ou monogame, etc.

Langue parlée : Langue couramment parlée

Niveau d’éducation : Sans éducation, école coranique, primaire, secondaire ou supérieur.


24

Poids : Les femmes ont été pesées à 100 grammes près, à l’aide d’une balance électronique mères-enfants

SECA. Chaque matin, avant de commencer la collecte des données, les balances sont vérifiées et tarées à l’aide

d’un poids étalon de 5 kg (un par équipe).

Taille : La taille a été mesurée à l’aide d’une toise graduée en centimètres, avec une précision au millimètre

près, pour toutes les femmes, excepté celles présentant un handicap aux membres inférieurs. Les femmes sont

mesurées debout pieds nus et sans coiffe ou chapeau sur la tête, Les mesureurs disposent de tabouret afin de

pouvoir monter à la hauteur de la tête de la femme pour lire la taille sur un ruban gradué. Chaque matin, avant

de commencer la collecte des données, la toise est calibrée à l’aide d’un bâton en bois de 110 cm.

Périmètre Brachial (PB) : La mesure du périmètre brachial est prise chez toutes les adolescentes et les femmes

de (10-49 ans). La mesure du PB est prise avec un ruban inextensible gradué en millimètre et au millimètre

près.

Diversité Alimentaire des Femmes : la consommation alimentaire et la diversité alimentaire des femmes

(MDD-W15

) ont été collectées en demandant les aliments/nourritures et boissons consommées la veille de

l’enquête par l’individu enquêté à l’aide d’un rappel des 24 heures selon le guide de la FAO.

Questions sur la reproduction

Statut de femme enceinte

Statut de femme allaitante

Age à la première grossesse et au premier accouchement

Nombre de grossesses et d’accouchements

Module 3 ANJE (de 0 à 23 mois)

Age : La date de naissance a été relevée à partir d’un document officiel (pièce d’état civil, carnet de santé)

portant le nom de l’enfant. Cependant, en l’absence de document, l’enquêteur estimait l’âge à l’aide du parent,

en se référant soit à l’âge d’un enfant dont l’âge est connu (et confirmé par le calendrier des évènements), soit

au calendrier des évènements élaboré pour les besoins de l’enquête.

Questions sur les pratiques d’allaitement

Temps entre l’accouchement et la première mise au sein ?

L’enfant a-t-il déjà été allaité depuis sa naissance ?

Combien de temps l’enfant a-t- il été allaité (si déjà sevré) ?

Alimentation au biberon dans les dernières 24 heures ?

Rappel des 24 heures sur les groupes de liquides consommes

1 Liquide A : Eau

2 Liquide B : Substitut de lait maternel (si oui, combien de fois)

3 Liquide C : Autre types de Laits (si oui, combien de fois)

15

Minimum Dietary Diversity for Women (http://www.fao.org/nutrition/assessment/en/ )

http://www.fao.org/nutrition/assessment/en/


25

4 Liquide D : bouillie fluide/claire

5 Liquide E : Jus de fruit naturel

6 Liquide F : Thé, café ou Infusion

7 Liquide G : Autres type de liquide (Soda, etc.)

Rappel des 24 heures sur les groupes d’aliments mous/semi-solides/solides

1 Lait maternel : l’enfant a t – il allaité durant les derniers 24 heures

2 Groupe aliment 1 : Féculent/complément (céréales, racines et tubercules)

3 Groupe aliment 2 : Légumineuse (haricot, soja et dérivées)

4 Groupe aliment 3 : Noix et graines (arachides, sésames, pistaches, etc.)

5 Groupe aliment 4 : Produit laitier (yaourt, kossam, etc.)

6 Groupe aliment 5 : Abat riche en fer (cœur, foie, rate, rognon, gésier, etc.)

7 Groupe aliment 6 : Autres viandes (bœuf, mouton, chèvre, poulet, viande de brousse, etc.)

8 Groupe aliment 7 : Poissons et fruit de mer

9 Groupe aliment 8 : Œuf et omelette

10 Groupe aliment 9 : Légumes /feuilles vert foncé (riche en Vitamines A)

11 Groupe aliment 10 : Fruit, légumes et tubercules à chair jaune/orangée (riche en Vitamines A)

12 Groupe aliment 11 : Autre fruits

13 Groupe Aliment 12 : Autres légumes

14 Groupe aliment 13 : Huiles riches en vitamines A (huile rouge ou fortifiée)

15 Groupe aliment 14 : Matière grasses

16 Groupe Aliment 15 : Produits sucrés

Module 4 enfants (de 0 à 59 mois)

La collecte des données a porté sur les variables décrites ci-dessous :

Sexe : il est codifié « M » pour masculin et « F » pour féminin.

Age : La date de naissance est relevée à partir d’un document officiel (pièce d’état civil, carnet de santé) portant

le nom de l’enfant. Cependant, en l’absence de document, l’enquêteur estime l’âge à l’aide du parent, en se

référant soit à l’âge d’un enfant dont l’âge est connu (et confirmé par le calendrier des évènements), soit au

calendrier des évènements élaboré pour les besoins de cette enquête.

Poids : Les enfants ont été pesés nus, à 100 grammes près, à l’aide d’une balance électronique mères-enfant

SECA. Les équipes ont été dotées de piles de réserve.

Taille : La taille a été mesurée à l’aide d’une toise graduée en centimètres, avec une précision au millimètre

près, pour tous les enfants, excepté ceux présentant un handicap aux membres inférieurs. Les enfants de moins

de 87 cm mesurés en position couchée. Les enfants de 87 cm et plus mesurés en position debout.


26

Périmètre Brachial (PB) ou MUAC : La mesure du périmètre brachial a été prise chez tous les enfants âgés de

6 à 59 mois. La mesure du PB est prise avec un ruban inextensible gradué en millimètre et au millimètre près.

Œdèmes : Seuls les œdèmes bilatéraux sont considérés comme étant significatifs d’un problème nutritionnel.

Ils sont évalués en exerçant une pression de trois secondes sur le dessus des deux pieds. Les œdèmes sont

présents si l’empreinte du pouce reste marquée (forme du godet) sur les deux pieds. Ils sont codifiés « O » pour

« Oui » et « N » pour « Non ».

Supplémentation en vitamines A : pour les enfants des 6-59 mois, on a demandé à la mère si sur une période

rétrospective de 6 mois l’enfant a reçu une dose de vitamines A (sous présentation d’un échantillon).

Déparasitage : pour les enfants des 12-59 mois, on a demandé à la mère si sur une période rétrospective de 6

mois l’enfant a reçu un comprimé de Mebendazole/ Albendazole (sous présentation d’un échantillon).

2.2.4.3. Identifiants

Les questionnaires ont été remplis après explication des objectifs de l’enquête et demande de consentement. Le

module de mortalité est rempli en premier et les formulaires anthropométrie (enfant et femme) ensuite. Les

éléments suivants sont renseignés sur chaque questionnaire dans la section identification :

le numéro de l’équipe,

le nom de la région,

le nom du village/quartier,

le numéro de la ZD : Les ZD tirées identifiées par des numéros séquentiel de 1 à 128 (128 étant le total des

ZD à enquêter).

le numéro du ménage : Les ménages à enquêter numérotés de façon séquentiel de 1 à 18.

la date du jour de l’enquête.

2.2.5. Assurance qualité de l’enquête

Dans un ménage, une fois les caractéristiques démographiques (sexe, âge) des membres renseignés le

formulaire indique le nombre d’enfants et le nombre de femmes à enquêter. Ensuite, des formulaires individuels

sont déroulés automatiquement pour chaque éligible. Cette procédure introduite dans le formulaire électronique

permet de contrôler que tous les éligibles sont identifiés et qu’un questionnaire leur est administré. Les

superviseurs disposaient d’un formulaire spécifique leur permettant de renseigner à la fin d’une grappe les

informations récapitulatives leur permettant d’effectuer un premier niveau de contrôle sur la complétude des

ménages et de prendre les coordonnées géographiques de la grappe.

De plus, chaque soir, les informations synchronisées étaient extraites sous format Excel pour produire des

tableaux sur les taux de non réponses (ménages, enfants et femmes) et vérifier la qualité des données

anthropométriques.


27

Figure 4 : Système Kobo Toolbox de collecte et de synchronisation des données mise en place pour l’enquête


2.2.6. Considérations éthiques

La première étape à l’arrivée dans une grappe (village ou quartier) consistait à se présenter aux autorités afin

d’obtenir leur accord et appui. De plus, l’accord du Ministère de la Santé Publique a été préalablement obtenu.

Les objectifs de l’enquête ont été expliqués aux enquêtés et leur consentement verbal obtenu avant

l’administration du questionnaire. La confidentialité des informations et l’anonymat des enquêtés ont été

respectés.

2.2.6.1. Consentement éclairé

La participation à l’enquête était volontaire et les données collectées sur les personnes enquêtées ont été tenues

confidentielles. Pendant le travail de collecte dans les grappes, les guides ou relais communautaires

introduisaient les équipes dans les ménages sélectionnés aléatoirement et les aspects suivant étaient

systématiquement traitées afin d’obtenir un consentement éclairée des chefs de ménages :

Partie prenante de l’étude (MINSANTE et UNICEF)

Noms et Objectifs de l’enquête

Caractère confidentiel et anonymes des informations collectées.

Caractère aléatoire de la sélection des ménages


28

Aucun bénéfice direct n’est perçu après les entretiens et les mesures anthropométriques.

Temps de collecte pour un ménage

Après l’énumération des points ci-dessus, une demande de consentement orale était faite.

Au chef de ménage avant d’administrer le questionnaire ménage,

A la femme ou à la fille de 10 à 49 ans à qui on veut poser des questions spécifiques et effectuer des

mesures anthropométriques,

Aux mères des enfants de moins de cinq ans chez qui des mesures anthropométriques sont prises. Par

ailleurs, les équipes de collecte portaient des t-shirt et casquette du projet pour une meilleure adhésion des

populations et pour plus de visibilité de l’enquête.

2.2.6.2. Référence des enfants dépistés malnutris aigües

Pendant l’enquête, les enfants dépistés comme souffrant de MAS (P/T< -3Z scores et/ou PB<115 mm et/ou

présence d’œdèmes) ont été référés dans les formations sanitaires appropriées les plus proches pour une prise en

charge. Les chefs d’équipe remplissaient une fiche de référence en double exemplaire : une pour la mère de

l’enfant et l’autre pour le superviseur, afin de garder les coordonnées de l’enfant et vérifier son admission les

jours suivants. Chaque équipe avait en sa possession la liste des structures permettant la prise en charge des

enfants atteints de MAS, avec l’indication des jours de distribution des aliments thérapeutiques prêts à l’emploi

(ATPE). De plus, les superviseurs régionaux assurer le suivit avec les responsables de CNA et ASC afin de

s’assurer que les enfants avaient été pris en charge.

2.2.6.3. Comité Technique

Un comité de pilotage a été mis en place afin de donner les orientations à l’équipe de coordination dans la

réalisation du projet, composé comme suit :

Direction de la Promotion de la Santé /Sous-Direction de l’Alimentation et de la Nutrition (MINSANTE/DPS/SDAN) ;

INS : Institut de la Statistique;

BUCREP : Bureau Central des recensements et des Etudes de Population (MINEPAT);

PAM : Programme Alimentaire Mondial;

UNICEF : Fonds des Nations Unies pour l’Enfance;

ACF : Action Contre la Faim ;

HKI : Helen Keller International.

Cette enquête a été réalisée grâce au financement de la coopération allemande par le biais de la KFW.


29

III. PROCESSUS DE MISE EN ŒUVRE DE L’ENQUÊTE SMART 2018

3.1. Sélection du personnel de l’enquête

Un nombre de 28 personnes ont été convoqué pour la formation de 6 jours avec une sélection des 24 enquêteurs

les plus performants plus 4 réservistes pour une répartition comme indiqué dans le tableau ci-dessous.

Tableau 3 : Personnel de l’enquête SMART 2018.

Composition des équipes Profil Adamaoua Est Extrême-Nord Nord

Nombre d’équipes 2 2 2 2

Superviseurs centraux SDAN, INS, BUCREP 1 1 1 1

Superviseurs Régionaux DRPS 1 1 1 1

Chef d’équipe/interviewer Expérience SMART 2 2 2 2

Mesureurs Expérience Nutrition 4 4 4 4

Liste d’attente Agents formés 1 1 1 1

3.1.1. Sélection des enquêteurs

Le recrutement des enquêteurs s’est appuyé sur les enquêteurs des enquêtes SENS et SMART antérieures, ainsi

que sur des étudiants en nutrition. Un avis de recrutement a été publié à la DPS et dans les 4 Directions

Régionales de la Santé Publique (DRSP) concernées par l’étude et les candidats ont postulé par mail. Par la

suite, une commission MINSANTE-UNICEF a procédé à la sélection des 28 candidats. Ci-dessous, les critères

de sélection de l’avis de candidature.

Critères de sélection des chefs d’équipes/interviewer

Niveau Licence souhaitable, au moins le niveau universitaire ;

Maitrise de l’outils informatique et manipulation du smartphone Android ;

Connaissance des procédures de terrain SMART par une expérience antérieure ;

Maitrise d’au moins une à deux langues des régions notamment le Fulfulde.

Critères de sélection des mesureurs

Formation en Nutrition souhaitable ou expérience comparable ;

Première expérience en nutrition communautaire ;

Maitrise d’une langue des régions à l’étude souhaitable ;

Le processus et chronogramme suivant ont été appliqués.


30

Tableau 4 : Processus de recrutement des enquêteurs et chefs d’équipe de l’enquête SMART 2018

Phase Lieu Dates Comment Résultat

Appel à candidature - Affichage à la DPS (Yaoundé) et

dans les 4 DRSP

14/08/18 [email protected] CV+LM

Centralisation des CV Base de données CV 22/08/18 Base de données CV reçus

Sélection SDAN 28/08/18 Réunion SDAN/DRSP/UNICEF Sélection

Convocation pour la

formation

Affichage DRSP et DPS 29/08/18 Affichage DRSP+DPS Convocation

3.1.2. Composition des équipes, rôles et responsabilité des membres

3.1.1.1 Assistant mesureur

Il a pour rôle d’aider le mesureur dans sa tâche notamment tout ce qui concerne l’installation du matériel et la

prise en charge de l’enfant. Par exemple, enlever les habits de l’enfant (avec l’aide de sa mère) pour la mesure

du poids et s’assurer de la bonne position de l’enfant lors de la mesure de la taille (debout ou allongé).

3.1.1.2. Mesureur

Il se charge avec l’assistant mesureur des mesures anthropométriques chez les enfants et femmes. C’est lui qui

lit la mesure. Il doit toujours avoir présent à l’esprit les conseils de mesure de la formation pour être le plus

précis et exact possible. C’est à dire ses gestes de mesures doivent être les plus reproductibles possible (même

valeur obtenue pour plusieurs mesures d’un même individu=précision) et se rapprocher au maximum de la

valeur réelle (=exactitude). Il est le responsable du matériel de mesure et assure par ailleurs l’étalonnage

quotidien du matériel de mesure et du remplissage de la fiche d’étalonnage.

3.1.1.3. Chef d’équipe

Il est responsable du bon déroulement des enquêtes et de la fiabilité des réponses. Les questions ont été posées

sur un ton et avec une formulation neutre pour ne pas influencer la réponse. Aussi, il ne devra exprimer aucune

réaction (positive ou négative) à l’écoute des réponses qui pourrait influencer le répondant. Il s’assure par

ailleurs du respect des techniques de mesures anthropométriques. Il est responsable de la bonne conduite des

interviews. C’est lui qui est en charge de la confirmation des œdèmes avec l’aide du superviseur.

3.1.1.4. Superviseur

Les superviseurs s’assuraient du strict respect des procédures d’échantillonnage et de collecte des données

énoncées lors de la formation et dans le présent protocole. A la fin de chaque grappe, chaque soir, ils

recevraient les données synchronisées de son équipe afin de vérifier la qualité des données grâce aux

procédures de contrôle inclus dans ENA (surlignage des flags OMS, rapport de plausibilité). Pour chaque

valeur aberrante, le superviseur vérifie avec l’équipe s’il s’agit d’un problème de saisie ou de collecte. Pour



31

toutes les erreurs de collectes, l’équipe repassait dans le ménage pour vérifier la mesure du poids, de la taille, du

PB et ou de l’âge. Il était donc responsable du bon déroulement de la collecte avec trois rôles principaux :

Un rôle de coordination de l’équipe et du travail : veiller au bon fonctionnement de l’équipe et organiser le

bon déroulement de la collecte.

Un rôle de management d’équipe : veiller à la bonne entente au sein de l’équipe et impulser une dynamique

de travail. Il est à l’écoute de ses équipiers et réponds à leurs attentes. Il veille donc à la bonne santé

physique et psychologique de l’ensemble de l’équipe.

Il garantit une bonne qualité des données : veiller à l’optimisation de la collecte et surveille la qualité de

collecte du début à la fin de la collecte. Il est responsable de la saisie des données et de leurs envois à

l’équipe de coordination terrain chaque soir. Il est en contact permanent avec la coordination terrain et

n’hésite pas à les solliciter aux besoins. Il vérifie aussi que le matériel de mesure est étalonné

quotidiennement par l’équipe et que la fiche d’étalonnage est bien remplie.

3.1.1.5. Coordinateur

Les coordinateurs de l’enquête s’assurent du bon déroulement général de l’enquête. Ils sont garant du respect

des procédures d’enquête tout au long de la collecte de donnée. Le début de la collecte de donnée nécessite un

accompagnement très serré des équipes jusque dans les ménages pour corriger tous les erreurs et confusions. La

qualité générale de l’enquête a été assurée grâce à l’accompagnement des équipes par la coordination tout au

long de la collecte de donnée.

3.1.1.6. Chauffeur

Les chauffeurs faisaient partie intégrante de l’équipe. Ils sont garant de la sécurité de l’équipe sur la route. Il est

primordial d’intégrer dès le début les chauffeurs qui peuvent constituer une ressource importante pour l’équipe

dans certaines situations.

3.2. Formation

Le besoin en personnel pour l’enquête était de 24 enquêteurs et 8 superviseurs pour constituer 8 équipes de

collectes. Un nombre 28 enquêteurs ont été convoqués à la formation afin de ne retenir que les 24 enquêteurs

les plus performants à l’issue de la semaine de formation. La formation/recyclage des superviseurs a été assurée

par le consultant durant 3 jours. Quant à la formation des enquêteurs, elle a duré 6 jours et été assuré par le

consultant et les superviseurs. Toutes les 2 formations ont eu lieu à N’Gaoundéré.

3.2.1. Formation des superviseurs

Les superviseurs ont eu droit à une présentation détaillée par le consultant du protocole de l’enquête SMART

2018 ainsi que les procédures terrain. La formation a concerné également :

La présentation des questionnaires de l’enquête ;


32

La présentation introductive à l’utilisation des smartphones pour la collecte de données ;

L’utilisation des smartphones pour la collecte de données : paramétrage des téléphones et installation de

kobocollect, synchronisation des formulaires ODK,téléchargement et analyse des données synchronisées ;

L’utilisation du logiciel ENA pour le contrôle de la qualité des données anthropométrie ;

La familiarisation des superviseurs avec les modules de formation qu’ils devaient présenter lors de la

formation des enquêteurs.

Les superviseurs ont été formés sur la vérification des fiches (concordance entre l’anthropométrie et la

mortalité), sur la saisie des données avec le logiciel ENA et sur le contrôle de la qualité des données grâce au

logiciel ENA. Ainsi, tous les superviseurs étaient capables de de détecter immédiatement les valeurs

improbables. Pour toute valeur improbable, soit indiquée en couleur dans le logiciel ENA, soit récapitulée dans

le rapport de plausibilité, les superviseurs ont été formés à identifier la source d'erreur (collecte ou saisie) et à la

corriger par un retour éventuel dans les ménages.

3.2.2. Formation des agents

La formation des 28 enquêteurs s’est déroulée du 05 au 11 Septembre pendant 6 jours.

La formation pour les enquêteurs présélectionnés et les superviseurs a plusieurs étapes.

3.2.2.1. Formation théorique

Les agents ont d’abord reçu une formation théorique (objectifs de l’enquête, échantillonnage et sélection des

ménages au second degré, questionnaires, mesures anthropométriques, utilisation du calendrier des évènements

locaux, saisie des données sur ENA et la manipulation des formulaires électronique sur téléphone Android à

l’aide de l’application kobocollect.

Le calcul de l'âge en mois a fait l'objet d'une attention particulière afin que les agents mesureurs maîtrisent le

calendrier des évènements locaux et son utilisation, après l’avoir complété pour chaque région. L'alternance de

sessions théoriques, de jeux de rôles et de collecte sur le terrain permettra aux enquêteurs de savoir apprécier de

manière la plus juste possible l'âge en mois des enfants en l'absence d'un document officiel.

3.2.2.2. Exercices pratiques en salle

Par la suite, les agents ont pratiqué les mesures pendant une demi-journée entre eux et sur quelques enfants.

3.2.2.3. Test de standardisation

Suivant les recommandations de la méthodologie SMART, un test de standardisation des mesures

anthropométriques a été également organisé. Les agents ont été constitués en binômes et chaque agent avait à

prendre deux fois les mesures (poids, taille, PB) de 10 enfants de moins de cinq ans à l’aide des smartphones.

Les données ont été exportées et analysées sous le logiciel ENA, et les résultats obtenus ont permis d’évaluer la

précision (écart observé entre deux mesures d’un même mesureur) et l’exactitude des mesures (écart observé


33

entre la mesure de l’enquêteur et celle du formateur) pour chaque enquêteur, et de sélectionner les meilleurs

mesureurs pour l’enquête.

3.2.2.4. Pré-enquête

Les outils de l’enquête ont été testés dans un village à proximité de N’Gaoundéré qui ne faisait pas partie des

grappes sélectionnées pour l’enquête. Une séance plénière a été organisée à la fin de la pré-enquête pour

discuter des difficultés rencontrées par les enquêteurs et apporter des améliorations aux outils de collecte. Ce

pré-test a permis de s’assurer que la méthodologie et le matériel d’enquête étaient adaptés, mais aussi de

compléter la formation des agents.

3.2.2.5. Sélection finale des enquêteurs

La sélection finale des enquêteurs s’est faite sur la base des critères suivants :

Tests durant la formation ;

Test de Standardisation anthropométrique et pré-enquête ;

Test de sélection à la fin de la formation ;

Expérience des précédentes enquêtes SMART;

Maîtrise des principales langues locales des régions.

3.3. Sensibilisation et implication des autorités

3.3.1. Autorités sanitaires

Le Ministère de la Santé Publique par le biais de la Direction de la Prévention de la Santé (DPS) et plus

précisément de la Sous-Direction Alimentation et de la Nutrition (SDAN) assure la coordination du projet avec

l’appui technique et financier de l’UNICEF. Pour la collecte des données et la sélection des enquêteurs, les 4

Direction Régionales de la Santé Publique concernées par l’enquête seront sollicitées afin de faciliter les

préparatifs et la collecte de données.

3.3.2. Autorités administratives et traditionnelles

Les gouverneurs, préfets, sous-préfets, chefs de zones et autorités traditionnelles ont été avisés à l’avance de la

venue des enquêteurs et des zones concernées par la collecte. Des communications officielles ont été envoyées

par le Ministère de la Santé Publique aux autorités concernées.

3.3.3. Guides et chefs de village

L’équipe d’enquêteurs s’appuiera systématiquement sur le chef de village (ou son représentant) pendant la

journée de travail pour mieux identifier les zones à enquêter. Cette personne, a joué le rôle de guide pour

l’équipe de travail pendant la collecte. Elle a facilité aussi l’introduction de l’équipe auprès des ménages.


34

3.4. Déploiement des équipes sur le terrain pour la collecte de donnée

La phase de collecte des données a débuté après le pré-test sur le terrain, selon le plan de déploiement des

équipes durant environ trois semaines, du 12 Septembre au 02 Octobre 2018 (Annexes 2). Chacune des 08

équipes était composée de 4 personnes : un superviseur, un chef d’équipe, un mesureur et un assistant mesureur.

Les équipes fonctionnaient par groupe de 2 dans une même région.

Suivi de la qualité des données synchronisées

Chaque soir, une situation des données synchronisées était faite aux équipes sur la complétude des ménages,

des enfants et des femmes de même que la qualité des données anthropométriques avec les scores de

plausibilité. Les équipes qui ont de faibles performances étaient interpelées pour reprendre certaines mesures et

redoubler de vigilance sur la suite de la collecte de données.

3.5. Analyses des données

L’analyse des données anthropométriques a été effectuée avec ENA version du 9 Juillet 2015 et selon la

référence de l’OMS 2006 pour les données anthropométriques en utilisant les critères d’exclusion/Flags du

tableau 5 ci-dessous. Les données relatives à l’ANJE et aux femmes et adolescents âgées de 10 à 49 ans ont été

analysées à l’aide du logiciel STATA 12.

Tableau 5 : Critère d’exclusion des valeurs aberrantes pour le calcul des indices nutritionnels

Types de malnutrition Indice Critères d’exclusion/Flags Observations

Malnutrition aigüe Poids pour Taille Z score [-5 ; +5] Critère OMS*

Malnutrition aigüe selon le PB PB/MUAC [80mm ; 200mm] Critère ENN**

Malnutrition chronique Taille Poids Age Z score [-3 ; +3] critère SMART *

Insuffisance pondérale Poids pour Age Z score [-3 ; +3] Critère SMART*

*Critères selon recommandations de UNICEF/WCARO

**Recommandation forum ENN/assessment/plausibility/extreme values for MUAC Frison, Myatt et al. July 2010


35

IV. QUALITÉ DES DONNÉES ET LIMITES DE L’ENQUÊTE

4.1. Complétude de l’échantillon

Suivant la méthodologie SMART, un échantillonnage à deux degrés de sondage a été appliqué avec un tirage

des grappes proportionnellement à la taille de la population, comme suit :

Extrême Nord : 28 grappes + 3 grappes de réserves ;

Nord : 32 grappes + 4 grappes de réserves ;

Adamaoua : 26 grappes + 3 grappes de réserves ;

Est : 30 grappes + 3 grappes de réserves ;

Total : 116 grappes + 13 grappes de réserves.

Toutes les grappes ont été complétées. A l’extrême Nord, les équipes ont complété en plus des 28 grappes

prévues 1 grappe de réserve soit 29 grappes au total et donc 117 grappes enquêtées sur 116 grappes prévues

initialement pour l’ensemble des 4 régions. Le tableau 6 ci-dessous montre que les objectifs de complétudes

sont atteints.

Tableau 6 : Recommandations de complétude SMART et complétude de l'enquête SMART 2018

Recommandation de complétude selon la méthodologie SMART SMART 2018

Minimum 25 grappes par strates 26 à 32 grappes

Minimum 90% des grappes visitées 100% des grappes

Minimum 80% des ménages visites 97,2% des ménages visites

Minimum 80% des enfants enquêtes 95,9 % des enfants enquêtes

L’enquête SMART 2018 a permis de visiter 117 grappes, d’enquêter 2 046 ménages, 1711 enfants (0-59 mois)

et 2349 femmes et filles de 10-49 ans. Dans les 4 régions, les équipes ont visité 100% des grappes, 97% des

ménages prévus et 96% du sous-échantillon des enfants. Les résultats sont meilleurs par rapport à 2017 où les

équipes avaient enregistré des taux de non réponses de 95% pour les grappes, 6% pour les ménages et entre 3%

à 9% pour les enfants (0-59 mois). La taille moyenne des ménages est de 5,1 pour les 4 régions. Les tailles

moyennes de ménage pour chaque région est comparable à ce qui a été calculé à l’enquête SMART de 2017.

Tableau 7 : Complétude des données au niveau grappes et ménages SMART 2018 – Cameroun

Régions

Grappes

prévues

Grappes

enquêtées

% Grappes

enquêtes

Ménages

attendus

Ménages

enquêtés

% Ménages

enquêtes

Population

Taille

moyenne des

Ménages 2018

Taille

moyenne

des Ménage

2017

Adamaoua 26 26 100 468 457 97,6 2583 5,7 5.9

EST 30 30 100 540 530 98,1 2449 4,6 4.9

Ext Nord 28 29 104 522 495 94,8 2548 5,1 5.4

Nord 32 32 100 576 564 97,9 2758 4,9 4.9

Total 116 117 101 2106 2046 97,2 10338 5,1 NA


36

Le taux de non réponse au niveau des femmes varient entre 6% et 24% contre 19% à 28% pour la SMART

2017. L’enquête SMART 2017 avait pu de visiter 1904 ménages, dans lesquels 1665 enfants de moins de 5 ans

dont 659 moins de 2 ans et 2243 femmes et adolescentes ont été mesurées pour l’anthropométrie.

Tableau 8 : Complétude des données au niveau des enfants et des femmes SMART 2018 – Cameroun

Régions Enfants

attendus

Enfants

enquêtés

% enfants

enquêtés

Enfants

Non

enquêtés

% Enfants

enquêtes

% des

enfants

Femmes

prévus

Femmes

enquêtés

% femmes

enquêtées

% non

réponses

femmes

Adama-

oua 398 417 104,8 21 95,0 17,0 737 649 88,1 11,9

EST 399 421 105,6 2 99,5 17,3 565 531 94,0 6,0

Extrême

Nord 379 392 103,5 36 90,8 16,8 661 502 75,9 24,1

Nord 455 481 105,7 14 97,1 17,9 727 667 91,7 8,3

Total 1631 1711 104,9 73 95,7 17,3 2690 2349 87,3 12,7

4.2. Qualités des données anthropométrique des enfants

Les écart-types (ET) des Z-scores du P/T varient entre 1,06 et 1,14 c’est-à-dire dans les normes (entre 0,8 et

1,2) ce qui justifie l’utilisation des flags OMS (moins restrictifs dans le nettoyage des données).

Tableau 9 : Qualité des données Poids pour Taille chez les enfants de 6-59 mois SMART 2018 – Cameroun Critère Adamaoua Est Extrême Nord Nord

Score globale de plausibilité* 0 09 1 5

Pourcentage des dates de naissances** 48 85 38 75

% des 6-29 mois/30-59 mois*** 0,92 1,24 1,01 0,99

Sexe ratio (masculin/féminin)**** 1,11 1,12 0,97 1,12

Préférence numérique Poids (%)***** 6 6 4 5

Préférence numérique Taille (%) 5 6 4 5

Préférence numérique PB/MUAC (%) 3 4 6 5

*Score globale (0-9:excellent; 10-14: Bon; 15-24:Acceptable; >25: Problématique) **Sans date de naissance: âge estimé à l'aide du calendrier des événements spécifique à chaque région *** % des 6-29 mois/30-59 mois: valeur doit être proche de 0,85 ****Sexe ratio (masculin/féminin): la valeur doit être proche de 1 ***** Préférence numérique Poids (%): (0-7 excellent, 8-12 bon, 13-20 acceptable, > 20 problématique)

Moyenne ± ET Poids/Taille* 0,06±1,14 0,12±1,10 -0,51±1,06 -0,32±1,08

Indice de dispersion (Distribution de

poisson) **

NA Poches de malnutrition Poches de

malnutrition

NA

Forme visuelle (graphique) *** Cloche Cloche Cloche Cloche

Test de Normalité (Shapiro-Wilk) **** Normalité

(p= 0,654)

Normalité (p= 0,178) Normalité (p=

0,593)

Pas normalité (p=

0,011)

Coefficient d'Asymétrie (Skwenss) ***** Symétrie (-

0,13)

Symétrie (-0,14) Symétrie (-0,14) Symétrie (-0,11)

Coefficient d'Aplatissement ******

(Kurtosis)

0,01 -0,12 0,07 0,94

*Moyenne ± ET Poids/Taille: devrait être entre 0,8 et 1,2 **La distribution des cas peut être: Uniforme; aléatoire ou concentrée (poche de malnutrition) ***Si P>0,05 les données suivent une distribution normale; P<0,05 les données ne suivent pas une distribution normale ****[-0,2-+0,2]: distribution symétrique ;[-0,4--0,2] excès sujets émaciés probable; <-0,4: sujets émaciés avérés ***** Valeur absolue: [0-0,2] distribution normale; [0,2-0,4] distribution peut être problématique ; >0,4 distribution problématique; (valeur positive="distribution pointue" et valeur négative="distribution plate" )


37

Le Score générale de qualité des données généré par le rapport de plausibilité du logiciel ENA montre une

qualité « d’excellente » pour les 4 échantillons de chaque région. Le rapport de masculinité est de 1,05 pour les

enfants de moins de 5 ans et 62% des dates de naissance ont été renseignées avec un maximum de 85% à l’Est

contre un minimum de 38% obtenue à l’Extrême Nord (Tableau 10).

Tableau 10 : Répartition de l’échantillon par région SMART 2018 – Cameroun Région masculin Féminin Total Rapport de

masculinité Proportion avec date de

naissance exacte Adamaoua 218 199 417 109,5 48 Est 221 200 421 110,5 85

Extrême Nord 192 200 392 96,0 38

Nord 246 235 481 104,7 75

Ensemble 877 834 1711 105,2 62

Au niveau de la répartition des âges, la figure ci-dessous nous montre une distribution relativement homogène

de chacun des âges avec un âge moyen de 26,6 mois. Cependant, les âges de 57, 58 et 59 mois sont légèrement

sous-représentés ce qui pourrait s’expliquer par un biais de mémoire pour se souvenir des âges des enfants les

plus âgés de l’échantillon. Par ailleurs, les âges de 9,11 et 25 mois semblent surreprésentés.

Figure 5 : Distribution des âges (en mois) des enfants de 0 à 59 mois, SMART 2018 – Cameroun.

Au niveau des femmes, l’âge moyen des femmes mesuré lors de cette enquête est de 23,7 ans. La figure ci-

dessous montre une distribution hétérogène des âges des femmes mesurées. Les barres jaunes montrent une

préférence numérique pour les âges arrondis. L’analyse des données par tranche d’âges pour la malnutrition de

femmes permet de corriger ce biais.

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59

Distribution des âges des enfants en mois

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10


38

Figure 6 : Distribution des âges (en années) des femmes et adolescentes de 10 à 49 ans, SMART 2018 – Cameroun.

4.3. Effet de grappe, flags et Z-scores par indice nutritionnel

Le tableau suivant présente d’autres aspects de la qualité des données anthropométriques à travers les écart-

types (ET) et les Z-scores des indices poids-pour-taille, poids-pour-âge, taille-pour-âge (P/T, P/A et T/A

respectivement) après exclusion des flags pour les trois indices nutritionnels).

Au niveau du P/T, le maximum des Z-scores non-disponibles et les Z-scores exclus (SMART OMS) est de

1,86%. Pour le T/A, le maximum des Z-scores non-disponibles et des Z-scores exclus (SMART flag) est de

3,99%. Pour le P/A, le maximum des Z-scores non-disponibles et des Z-scores exclus (SMART flag) est de

1,86%. Seul l’indice T/A présente une proportion élevé de 3,99% de Z-Score exclus (flag SMART) mais qui est

dans une proportion acceptable (moins de 5%) illustrant la qualité des données.

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49

Distribution des âges des femmes et adolescentes


39

Tableau 11. Effet de grappe, Z-scores par indice nutritionnel Régions Effectif Effet de grappe

(z-score<-2) ou

(<125mm /PB)

Z-scores non

disponibles

z-scores hors normes

/exclus

Moyenne ± ET

Valeur (95%IC)

n % n %

Adamaoua

P/T (6-59 mois) 362 1,63 3 0,83 1 0,28 0,00±1,07 4,1% (2,3- 7,4%)

T/A (0-59 mois) 401 1,51 16 3,99 0 0,00 -1,37±1,13 28,7% (23,3-34,7%)

P/A (0-59 mois) 408 1,21 3 0,74 6 1,47 -0,72±1,09 12,5% (9,2-16,7%)

PB (6-59 mois) 363 1,35 0 0,00 0 0,00 151,2±13,0 2,8% ( 1,4- 5,2%)

Est

P/T (6-59 mois) 365 1,19 2 0,55 0 0,00 0,07±1,04 2,5% (1,3- 4,8 %)

T/A (0-59 mois) 410 2 0 0,00 11 2,68 -1,57±1,20 35,4% (28,8-42,5%)

P/A (0-59 mois) 413 1 2 0,48 6 1,45 -0,83±1,08 13,6% (10,5-17,3%)

PB (6-59 mois) 365 1,17 0 0,00 0 0,00 147,7±13,6 5,2% ( 3,1- 8,7%)

Extrême-Nord

P/T (6-59 mois) 352 1,74 1 0,28 0 0,00 -0,51±1,06 9,7% (6,2-14,8%)

T/A (0-59 mois) 376 1,63 1 0,27 15 3,99 -1,55±1,28 35,9% (29,7-42,6%)

P/A (0-59 mois) 387 1,86 0 0,00 5 1,29 -1,18±1,11 21,7% (16,4-28,1%)

PB (6-59 mois) 353 1,31 0 0,00 0 0,00 148,1±13,2 4,5% ( 2,5- 8,0%)

Nord

P/T (6-59 mois) 421 1,69 1 0,24 1 0,24 -0,32±1,08 5,9% (3,5- 9,8%)

T/A (0-59 mois) 464 1 1 0,22 16 3,45 -1,46±1,15 30,6% (26,5-35,1%)

P/A (0-59 mois) 476 1,02 0 0,00 5 1,05 -1,06±1,02 17,4% (14,1-21,3%)

PB (6-59 mois) 422 1,91 0 0,00 0 0,00 147,4±12,1 4,0% ( 2,0- 7,8%)

Ensemble

P/T (6-59 mois) 1500 1,77 7 0,47 2 0,13 -0,19±1,09 5,5% (4,2- 7,2%)

T/A (0-59 mois) 1650 1,48 2 0,12 59 3,58 -1,48±1,19 32,4% (29,7-35,3%)

P/A (0-59 mois) 1678 1,36 5 0,30 28 1,67 -0,94±1,07 16,1% (14,1-18,3%)

PB (6-59 mois) 1503 1,48 0 0,00 0 0,00 148,6±13,1 4,1% ( 3,1- 5,5%)

4.4. Limites de l’étude

4.4.1. Fiabilité de la base de sondage

L’enquête SMART de 2018 a échantillonné les ZD déterminées par le dernier Recensement général de la

Population et de l’Habitats (RGPH, 2005) dont la mise à jour de la base cartographique a eu lieu en 2017. Avec

la mise à jour de la cartographie, il s’agit d’une estimation de la population et non de l’effectif issu d’un

dénombrement exhaustif comme c’est le cas à l’issue du recensement général de la population : cette approche

représente donc une limite de l’enquête. Cependant, il est important de noté qu’il n’existait pas d’alternative et

que le BUCREP accompagne ce processus.

4.4.2. Représentativité des résultats

Seules les indicateurs de malnutrition aiguë chez les enfants de 6-59 mois, les taux brut des décès applicables à

l’ensemble de la population et les taux de malnutrition chez les femmes et adolescentes de 10 à 49 ans sont

représentatives indépendamment pour chacune des 4 régions à l’étude.


40

Les prévalences de malnutrition chronique et les indicateurs ANJE, ne sont pas représentatif et leur

extrapolation est indicative, cependant leur précision reste très faible et il est difficile d’affirmer des tendances

fiables.

4.4.3. Analyse de la diversité alimentaire

Pour les données de diversité alimentaire chez les femmes/adolescentes et les enfants de 6-23 mois, les aliments

enrichis en Fer n’ont pas été considérés séparément, seuls les viandes, abats riches en fer ont été considérés.

(Par exemple, les farines des blés sont systématiquement enrichies en Fer ainsi que certaines marques de cube).


41

V. NUTRITION, PRATIQUES D’ALIMENTATION CHEZ LES ENFANTS

Les prévalences de la malnutrition chez les enfants (P/T, T/A, P/A et PB) ont été obtenues en considérant les

recommandations de l’OMS décrites dans le tableau ci-dessous.

Tableau 12 : Seuil de référence pour les prévalences de malnutrition par défaut chez les enfants (0-59 mois)

Degré de

sévérité

Malnutrition aigüe selon P/T (0-59) Malnutrition

aigüe selon PB

(6-59)

Malnutrition

chronique (0-

59)

Insuffisance

pondérale (0-59) Malnutrition

aigüe (par défaut)

Surpoids/obésité

(Malnutrition par excès)

Globale P/T<-2Zet/ou

œdèmes

P/T>+2Z (Surpoids et

obésité)

PB<125mm et/ou

œdèmes

T/A<-2Z P/A<-2Z

Modéré -3Z≤P/T<-2Z +3Z≤P/T>+2Z (Surpoids) 115mm≤PB<125

mm

-3Z≤T/A<-2Z -3Z≤P/A<-2Z

Sévère P/T<-3Zet/ou

œdèmes

P/T>+3Z (Obésité) PB<115mm et/ou

œdèmes

T/A<-3Z P/A<-3Z

Pour l’interprétation des taux de malnutrition, nous avons utilisé les nouveaux seuils établis en 2018 (de Onis

M. et al. 2018) et préconisés en remplacement des ceux qui étaient utilisés auparavant pour qualifiés les

situations pour la malnutrition globale (aigüe, chronique et l’obésité/surpoids). La nouvelle approche distingue

5 classes (très faible, faible, moyen, élevé et très élevé) au lieu de 4 classes (acceptable, précaire, alerte et

urgence/crise) et permettrait une meilleure catégorisation/distinction des niveaux de prévalence de la

malnutrition.

Tableau 13 : Classification OMS des situations nutritionnelles

*Extrait de l’article de: de Onis M. et al. 2018: Prevalence thresholds for wasting, overweight and stunting in children under 5 years, page 3.

5.1. Malnutrition aiguë

5.1.1. Malnutrition aiguë selon la mesure rapport poids/taille

Les courbes ci-dessus illustrent la distribution de l’indice P/T en z-score de l’échantillon des enfants enquêtés

(courbe rouge) par rapport à la population de référence OMS 2006 (courbe verte). On remarque que les 5

courbes rouges présentent une forme en cloche (courbe de Gauss), les échantillons semblent respecter la loi

normale. C’est donc un argument en faveur de la qualité des données et de la représentativité pour la

malnutrition aiguë. Dans la présente enquête, l'indice P/T pour l’ensemble des 4 régions a une moyenne de -


42

0,19±1,09 pour les enfants de 0-59 mois. C’est-à-dire que la courbe est légèrement décalée vers la gauche par

rapport à la courbe de référence.

Les deux régions de l’Extrême-Nord et du Nord présente des courbes plus décalées vers la gauche avec des

moyenne de P/T de -0,51±1,06 pour l’Extrême Nord et -0,32±1,08 pour le Nord. L’Adamaoua et l’Est ont des

moyennes de P/T positives respectivement 0,06±1,14 et 0,12±1,10 avec donc des courbes légèrement décalées

vers la droite par rapport à la courbe de référence.

Figure 7: Distribution des Z-score de P/T des enfants (6-59 mois – en rouge) par région, SMART 2018 –

Cameroun.

Selon les nouveaux seuils d’interprétation de la malnutrition (de Onis M. et al. 2018), la malnutrition aiguë

globale (MAG) a une prévalence moyenne au Nord (5,9%) et l’Extrême-Nord (9,7%) mais elle est proche du

seuil du niveau élevée (10%) à l’Extrême Nord. La MAG a une prévalence qui peut être qualifiée de faible

(<5%) dans les régions de l’Adamaoua (4,1%) et de l’Est (2,5%).

La prévalence de malnutrition aiguë sévère (MAS) est de 1,7% dans l’Adamaoua, 1,4% à l’Extrême-Nord et de

1,0% au Nord traduisant une situation d’alerte dans ces trois régions. La prévalence de la MAS révèle une


43

situation presque d’alerte (proche de 1%) à l’Est avec 0,8% de prévalence. Les équipes ont diagnostiqué 5 cas

de kwashiorkor (présences d’œdèmes bilatéraux) : 3 cas à l’Adamaoua et 2 cas à l’Est.

Tableau 14 : Prévalence de malnutrition aiguë selon le Poids/taille par région (6-59 mois), SMART 2018 –

Cameroun.

Regions MAG MAM MAS Œdèmes

n n Prevalence (%) n Prevalence (%) n Prevalence (%) n Prevalence (%)

Adamaoua 362 15 4,1% ( 2,3-7,4) 9 2,5% (1,1- 5,5) 6 1,7% (0,8- 3,4) 3 0,8

EST 365 9 2,5% (1,3- 4,8) 6 1,6% (0,6- 4,3) 3 0,8% (0,3- 2,5) 2 0,5

Extrême Nord 352 34 9,7% (6,2-14,8) 29 8,2% (5,0-13,3) 5 1,4% (0,5- 4,0) 0 0

Nord 421 25 5,9% (3,5- 9,8) 21 5,0% (2,6- 9,2) 4 1,0% (0,4- 2,4) 0 0

Ensemble 1500 83 5,5% ( 4,2- 7,2) 65 4,3% ( 3,1- 6,0) 18 1,2% (0,8- 1,9) 5 0,3

5.1.2. Malnutrition aiguë selon la mesure du périmètre Brachial (PB)

Les prévalences de malnutrition aiguë globale en considérant la mesure du périmètre brachial sont plus faibles

comparées à la malnutrition aiguë globale selon le rapport P/T sauf à l’EST (Tableau 15). Les erreurs de mesure

liées au PB sont généralement plus courantes et difficilement contrôlables en comparaison aux erreurs liées au

P/T même par la formation des mesureurs et la standardisation des mesures avant l'enquête.

Il est toutefois pertinent de documenter cet indice car le PB est la mesure utilisée couramment par les acteurs

communautaires pour dépister la malnutrition aiguë.

Tableau 15 : Prévalence de malnutrition aiguë par région selon le Périmètre brachial (6-59 mois), SMART 2018 –

Cameroun. MAG MAM MAS Œdèmes

Régions n n Prévalence(%) n Prévalence(%) n Prévalence(%) n Prévalence(%)

Adamaoua 363 10 2,8 (1,4- 5,2) 9 2,5 (1,1- 5,5) 3 0,8 (0,3- 2,5) 3 0,8

EST 365 19 5,2 (3,1- 8,7) 12 3,3 (1,8- 5,9) 7 1,9 (0,8- 4,6) 2 0,5

Extrême-Nord 353 16 4,5 (2,5-8,0) 12 3,4 (1,7- 6,8) 4 1,1 (0,4- 2,9) 0 0

Nord 422 17 4,0(2,0-7,8) 15 3,6(1,8- 6,8) 2 0,5(0,1-1,9) 0 0

Ensemble 1503 62 4,1(3,1- 5,5) 46 3,1% (2,2- 4,3) 16 1,1% (0,6- 1,8) 5 0,3

5.1.3. Estimation du nombre d’enfants touchés par la malnutrition aiguë modérée et sévère (MA au

P/T et/ou PB et/ou Œdèmes)

L’estimation des enfants souffrant de malnutrition aigüe à partir des prévalences de la malnutrition et des

effectifs estimés d’enfants par région montre que 21 259 enfants souffraient de malnutrition aiguë sévère

(MAS) au moment de l’enquête (septembre 2018) dans les 4 régions considérées avec 10 807 cas à l’Extrême

Nord soit 51% des cas et 24% des cas au Nord : Ces deux régions concentrent ainsi 75% des cas de MAS.

L’Adamaoua et l’Est représente respectivement 17% et 7% des cas de MAS.

De même 65% des 97 586 cas de MAM se trouve à l’Extrême Nord et 26% au Nord, soit 91% des cas de MAM

dans les deux régions du septentrion. L’Adamaoua et l’Est ont respectivement 6% et 3% des cas de MAS.


44

Tableau 16 : Estimation du nombre d’enfants atteints de la malnutrition aigüe (6-59 mois) en considérant (P/T, PB

et œdèmes), SMART 2018 – Cameroun.

Régions Population* % d'enfants

<5 ans**

MAM(%) MAS

(%)

Effectifs

d'enfants

<5 ans

Enfants

MAM

Enfants

MAS

Enfants

MAG

Adamaoua 1309667 17,0 2,5 1,7 222 081 5 552 3 775 9 327

EST 1120558 17,3 1,6 0,8 193 547 3 097 1 548 4 645

Extrême-

Nord

4595648 16,8 8,2 1,4 771 953 63 300 10 807 74 108

Nord 2856869 17,9 5 1 512 745 25 637 5 127 30 765

Ensemble 9 882 742 17,3 4,3 1,2 1 700 326 97 586 21 259 118 845

* Projection de Population pour 2019

**% d'enfants de moins de 5 ans selon SMART 2018

5.1.4. Analyse de la malnutrition aiguë par sexe, tranche d’âge et milieu de résidence

Les filles et les garçons ne présentent pas de différences significatives par rapport à la malnutrition aigüe. Il en

est de même pour le milieu urbain et rural (tableau 17).

En revanche, la malnutrition aigüe touche davantage les enfants de moins de 2 ans que les autres dans les

régions de l’Extrême-Nord et du Nord. Les prévalences sont de 13,5% pour les 0-23 mois contre 7,5% pour les

24-59 mois à l’Extrême Nord et 10,7% pour les enfants de 0-23 mois contre 3,3% chez les enfants de 24-59

mois au Nord.

Tableau 17 : Prévalence de la malnutrition aigüe (6-59 mois) selon le P/T selon le milieu de résidence et le sexe de

l’enfant, SMART 2018 – Cameroun. Régions Indicateurs Sexe Age Milieu de résidence

Masculin Féminin 0-23 mois 24-59 mois Urbain Rural

Adamaoua n 190 172 132 230 87 275

Prévalence 4,7 3,5 3,8 4,3 4,6 4,0

Pr Chi2* 0,552 0,797 0,807

EST n 193 172 151 214 173 192

Prévalence 3,1 1,7 1,3 3,3 1,2 3,6

Pr Chi2* 0,404 0,238 0,126

Extrême-Nord n 174 178 126,0 226,0 100 252

Prévalence 9,2 10,1 13,5 7,5 10 9,5

Pr Chi2* 0,771 0,069 0,892

Nord n 223 198 150 271 135 286

Prévalence 7,6 4,0 10,7 3,3 6,7 5,6

Pr Chi2* 0,121 0,002 0,664

Ensemble n 780 720 559 941 495 1005

Prévalence 6,2 4,9 7,2 4,6 5,1 5,8

Pr Chi2 0,274 0,034 0,566

* Probabilité du Chi2: [0,000-0,05] très significatif; ] 0,05 -0,1] significatif et >0,1 non significatif


45

5.2. Malnutrition chronique ou retard de croissance

5.2.1. Prévalence de la malnutrition chronique

Le tableau ci-dessous présente les prévalences de la malnutrition chronique ou retard de croissance dont la

moyenne est de 32,4% pour les l’ensemble des 4 régions.

Trois régions sur quatre ont une prévalence qualifiée de très élevé (≥30%): Il s’agit de l’Extrême Nord (35,9%),

de l’Est (35,4%) et du Nord (30,6%). La région de l’Adamaoua avec une prévalence de 28,7% est plutôt dans

une situation qui peut être qualifiée de élevé (<30%) mais reste proche seuil de 30% (très élevé).

Tableau 18 : Prévalence de malnutrition chronique Taille/Age par région (0-59 mois), SMART 2018 – Cameroun.

Régions Effectifs

(n)


globale


modérée

Malnutrition chronique sévère

n Prévalence (%) n Prévalence (%) n Prévalence (%)

Adamaoua 401 115 28,7 (23,3-34,7) 86 21,4 (17,4-26,1) 29 7,2 (4,5-11,3)

EST 410 145 35,4 (28,8-42,5) 91 22,2(17,5-27,7) 54 13,2 (10,3-16,7)

Extrême-

Nord

376 135 35,9 (29,7-42,6) 82 21,8 (17,3-27,1) 53 14,1(10,7-18,3)

Nord 464 142 30,6 (26,5-35,1) 99 21,3(18,0-25,1) 43 9,3 (6,8-12,5)

Ensemble 1650 535 32,4 (29,7-35,3) 358 21,7 (19,7-23,9) 177 10,7 (9,3-12,4)

5.2.1. Estimation du nombre d’enfants souffrant de malnutrition chronique

Pour ce qui est du nombre estimé d’enfants (Tableau 18), 566 062 enfants seraient en retard de croissance dans

les quatre régions dont 277 131 enfants c’est-à-dire près de la moitié (49%) sont dans l’Extrême-Nord. Dans le

Nord 156 900 seraient malnutris chronique soit 28% : Ces deux régions comptent donc 87% des cas d’enfants

malnutris des 4 régions.

Tableau 19 : Estimation du nombre d’enfants atteints de la malnutrition chronique (0-59 mois) en considérant


Régions Population* % enfants

<5 ans**


(%)

Effectifs

d'enfants<

5 ans

Enfants atteints de malnutrition

chronique

modéré(%) sévère (%) modéré sévère (%) Globale

Adamaoua 1309667 17,0 21,4 7,2 222 081 47 525 15 990 63 515

EST 1120558 17,3 22,2 13,2 193 547 42 967 25 548 68 516

Extrême-

Nord 4595648

16,8 21,8 14,1

771 953 168 286 108 845 277 131

Nord 2856869 17,9 21,3 9,3 512 745 109 215 47 685 156 900

Ensemble 9 882 742 17,3 21,7 10,7 1 700 326 367 993 198 069 566 062

* Projection de Population pour 2019

**% d'enfants de moins de 5 ans selon SMART 2018


46

5.2.2. Analyses de la malnutrition chronique par sexe, tranche d’âge et milieu de résidence

L’analyse des probabilités de la statistique de Chi2 (χ2), montre qu’il y a des différences de malnutrition

chronique selon le l’âge, le sexe de l’enfant et le milieu de résidence (Tableau 20).

Les garçons semblent plus atteints par le retard de croissance que les filles dans l’Adamaoua et au Nord.

Par ailleurs les enfants plus âgés (24-59 mois) sont plus atteints par le retard de croissance que leurs cadets (0-

23 mois) dans les régions de l’Est, et de l’Extrême Nord.

Les enfants du milieu rural sont plus affectés par le retard de croissance que ceux vivant en milieu urbain dans

les trois régions de l’Adamaoua, de l’Est et du Nord.

Tableau 20 : Prévalence de la malnutrition chronique (6-59 mois) selon le P/T selon le milieu de résidence et le

sexe de l’enfant, SMART 2018 – Cameroun. Sexe Age Milieu de résidence

Indicateurs Masculin Féminin 0-23 mois 24-59 mois Urbain Rural

Adamaoua n 211 191 181 221 91 311

Prévalence 32,7 24,6 24,9 32,1 18,7 31,8

Pr Chi2* 0,074 0,11 0,015

EST n 213 196 201 208 188 221

Prévalence 37,1 33,2 27,4 42,8 28,7 40,7

Pr Chi2* 0,406 0,001 0,011

Extrême-Nord n 183 192 158 217 109 266

Prévalence 38,8 32,3 29,7 39,6 33,0 36,5

Pr Chi2* 0,188 0,048 0,527

Nord n 237 227 201 263 154 310

Prévalence 35,0 26,0 27,4 33,1 23,4 34,2

Pr Chi2* 0,035 0,185 0,017

Ensemble n 844 806 741 909 542 1108

Prévalence 35,8 28,9 27,3 36,6 26,4 35,4

Pr Chi2* 0,003 0,000 0,000


5.3. Insuffisance pondérale

Le tableau 21 ci-dessous présente les prévalences d’insuffisance pondérale pour chacune des 4 strates. Les 3

régions de l’Extrême Nord, du Nord et de l’Adamaoua présentent des prévalences d’insuffisance pondérale

supérieure à 10%. La prévalence dans la région de l’Est (9,9%) est également proche de 10%.

Tableau 21 : Prévalence de l’Insuffisance pondérale Poids/Age par région (0-59 mois), SMART 2018 – Cameroun.


Globale


Modérée

Insuffisance

pondérale sévère

Œdèmes

Régions Effectif

(n)

n Prévalence (%) N Prévalence (%) n Prévalence (%) n Prévalence

(%)

Adamaoua 408 51 12,5 (9,2-16,7) 45 11,0(8,0-15,0) 6 1,5 (0,7- 3,0) 3 0,7

EST 413 56 13,6 (10,5-17,3) 41 9,9 (7,7-12,6) 15 3,6 (2,0- 6,5) 2 0,5

Extrême-Nord 387 84 21,7 (16,4-28,1) 62 16,0(12,3-20,6) 22 5,7 (3,4- 9,4) 0 0

Nord 476 83 17,4 (14,1-21,3) 66 13,9 (11,3-16,9) 17 3,6(1,9- 6,7) 0 0

Ensemble 1678 270 16,1 (14,1-18,3) 214 12,8 (11,2-14,5) 56 3,3 (2,5- 4,5) 5 0,3


47

5.4. Surnutrition (Obésité et Surpoids) selon la mesure du rapport poids/taille

Les quatre régions présentent une prévalence de l’obésité de 2,3% et 0,4% de prévalence du surpoids (Tableau

22). Les régions de l’Adamaoua et de l’Est semblent plus touchées par la surnutrition avec environ 4,5% de

prévalence à l’Est et 4,1% dans l’Adamaoua contre une prévalence est de 1% au Nord et à l’Extrême Nord.

Tableau 22 : Prévalence de la malnutrition par excès (surpoids et obésité) (0-59 mois) selon le P/T, SMART 2018 –

Cameroun.

REGION Obésité Surpoids Surpoids et obésité

Effectifs Effectifs Prévalence (%) Effectifs Prévalence (%) Effectifs Prévalence (%)

Adamaoua 416 15 3,6 2 0,5 17 4,1

Est 421 17 4,0 2 0,5 19 4,5

Extrême Nord 391 4 1,0 0 0,0 4 1,0

Nord 479 3 0,6 2 0,4 5 1,0

Total 39 2,3 6 0,4 45 2,6

5.5. Profil de la malnutrition chez les enfants de 0-59 mois

La Figure 8 présente l’évolution des différents types de malnutrition (chronique, aiguë et insuffisance pondérale

et obésité/surpoids) en fonction de l’âge des enfants. Différentes phases se présentent suivant l’âge:

Dès la naissance, 14% des enfants connaissent déjà la malnutrition chronique et 11% d’'insuffisance

pondérale.

Entre 6 et 23 mois, la prévalence du retard de croissance a plus que doublé passant de 26% à 59%. Pour ce

qui est de la malnutrition aiguë (P/T), elle varie entre 4% à 11%.

Entre 24 et 59 mois, la proportion d’enfants atteints par la malnutrition chronique avoisine 50% vers 27-31

mois tandis que la prévalence de la malnutrition aigüe diminue.

Figure 8 : Prévalences de malnutrition aigüe (selon l’indice P/T et le PB), de la malnutrition chronique, de

d’insuffisance pondérale et de la surnutrition selon l’âge (0 à 59 mois) pour l’ensemble de l’échantillon SMART

2018 – Cameroun.

0

10

20

30

40

50

60

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55

Tendance de la malnutrition selon l'âge de l'enfant

Malnutrition chronique MAG PB Insuffisance pondérale Surpoids et obésité


48

Le graphique 9 sur le profil de la malnutrition, montre que le pourcentage des enfants non-atteints par aucun

type de malnutrition varie peu entre 56% à l’Extrême Nord et 62% dans l’Adamaoua. C’est-à-dire qu’à

l’Adamaoua près de 4 enfants sur 10 (38%) souffrent d’une forme quelconque de malnutrition et ce

pourcentage atteint 44% à l’Extrême Nord.

Figure 9 : Profil de la malnutrition chez les enfants âgés de 0 à 59 mois pour l’ensemble de l’échantillon SMART

2018 – Cameroun

5.6. Supplémentation en Vitamine A (6-59 mois) et déparasitage (12-59 mois)

Le tableau 23 et la figure 10 présentent les proportions d’enfants de 6-59 mois à qui on a donné des capsules de

vitamine A et également la proportion des enfants de 12-59 mois à qui on a donné des vermifuges au cours des

6 derniers mois. L’administration de vermifuges permet de tuer les vers intestinaux présents dans l’organisme ;

ces parasites sont sources de malnutrition et peuvent causer de l’anémie.

La supplémentation en vitamine A et le déparasitage de masse des enfants de moins de cinq ans se fait pendant

les campagnes de la SASNIM (Semaine Action en Santé Nutritionnelle Infantile et Maternelle) et dans les

structures sanitaires durant les consultations de routines. En 2018, la première édition de la SASNIM a été

conduite en mars 2018 dans les régions de l’Extrême Nord, du Nord et de l’Adamaoua et de l’Est. Selon les

résultats de l’enquête SMART, 65,4% des enfants de 6-59 mois ont été supplémentés en vitamine A. La plus

grande participation a été enregistrée à l’Adamaoua (82,6%) alors que selon les déclarations des mères, plus de

la moitié des enfants n’ont pas été supplémenté en vitamine A à l’Est. Les taux de supplémentation sont de

62,9% et de 67,8% respectivement pour l’Extrême-Nord et le Nord.

56,4

61,7 62,1 58,2 59,7

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Extrême-Nord Nord Adamaoua EST Ensemble

Non malnutris Retard de croissance MAG

Insuffisance Pondérale Obésité/Surpoids MAG+insuffisance Pondérale.

retard de croissance+insuffisance Pondérale. retard de croissance+obésité/Surpoids

Non malnutris


49

Tableau 23 : Couverture de la supplémentation en Vitamine A (6-59 mois) et du déparasitage (12-59 mois)

Région Vitamine A Déparasitage

Adamaoua 82,6 81,8

Est 47,9 47,0

Extrême Nord 62,9 50,2

Nord 67,8 54,7

Ensemble 65,4 58,5

La proportion des enfants déparasités est de 58,5% pour les 4 régions. Les deux régions de l’Adamaoua et de

l’Est ont respectivement le taux le plus élevé et le taux le plus faible. De plus, ces taux sont proches de ceux de

la de supplémentation en vitamine A. A l’Extrême Nord, la moitié des enfants ont été déparasités et un peu plus

de la moitié (54,7%) l’ont été au Nord.

Figure 10 : Taux de couverture en vitamine A (6-59 mois) et de déparasitage (12-59 mois) par région, SMART

2018 – Cameroun.

Les résultats du tableau 24 indiquent qu’il n y a pas de variations significatives des taux de supplémentation en

vitamine A selon l’âge, le sexe ou le milieu de résidence.

Tableau 24 : Taux de supplémentation en vitamine A (6-59 mois) par région selon le sexe de l’enfant, la tranche

d’âge et le milieu de résidence SMART 2018 – Cameroun.

10

Sexe Age Milieu de résidence Indicateurs Masculin Féminin 6-23 mois 24-59 mois Urbain Rural

Adamaoua n 191 172 133 230 87 276

Prévalence 82,2 83,1 79,7 84,3 82,8 82,6

Pr Chi2 * 0,813 0,260 0,974

EST n 193 172 151 214 173 192

Prévalence 49,2 46,5 47,0 48,6 48,0 47,9

Pr Chi2 * 0,605 0,766 0,991

Extrême-

Nord

n 174 179 127,0 226,0 101 252

Prévalence 61,5 64,2 61,4 63,7 64,4 62,3

Pr Chi2 * 0,593 0,665 0,718

Nord n 222 200 151 271 136 286

Prévalence 66,2 69,5 68,2 67,5 69,1 67,1

Pr Chi2 * 0,471 0,885 0,683

Ensemble n 780 723 562 941 497 1006

Prévalence 64,9 66,0 63,7 66,4 63,2 66,5

Pr Chi2 * 0,653 0,248 0,203


62,9 67,8 82,6

47,9

65,4 50,2 54,7

81,8

47,0 58,5

0

50

100

Extrême Nord Nord Adamaoua Est Ensemble

Couverture (en %) en vitamine A et en déparasige

Vitamine A Déparasitage


50

La couverture du déparasitage présente des variations notamment au niveau de l’âge où les enfants plus âgés

(24-59 mois) semblent avoir été plus déparasités que les plus jeunes (12-23 mois). Toutefois, ces différences ne

sont pas significatives d’un point de vue statistique.

Tableau 25 : Taux de déparasitage (12-59 mois) par région selon le sexe de l’enfant, la tranche d’âge et le milieu de

résidence SMART 2018 – Cameroun.

Sexe Age Milieu de résidence

Indicateurs Masculin Féminin 12-23 mois 24-59 mois Urbain Rural

Adamaoua n 167 152 89 230 77 242

Prévalence* 83,8 79,6 77,5 83,5 83,1 81,4

(Pr Chi2) 0,328 0,217 0,734

EST n 157 145 88 214 142 160

Prévalence 43,3 51,0 42,0 49,1 43,7 50,0

(Pr Chi2) 0,179 0,269 0,271

Extrême-

Nord

n 158 155 87 226 89 224

Prévalence 48,7 51,6 46,0 51,8 56,2 47,8

(Pr Chi2) 0,611 0,358 0,179

Nord n 191 173 93 271 111 253

Prévalence 52,4 57,2 49,5 56,5 55,9 54,2

(Pr Chi2) 0,351 0,242 0,763

Ensemble n 673 625 357 941 419 879

Prévalence 57,2 59,8 53,8 60,3 56,8 59,3

(Pr Chi2) 0,336 0,035 0,398

* Probabilité du Chi2:[0,000-0,05] très significatif;]0,05-0,1]; >0,1 non significatif

5.7. Pratiques d’alimentation des nourrissons et jeunes enfants (ANJE) de moins de 2 ans

Les pratiques d’alimentation du nourrisson et du jeune enfant constituent un des facteurs déterminants de l’état

nutritionnel et du développement des enfants. Ces pratiques concernent principalement l’allaitement maternel et

l’alimentation de complément qui sont évalués par des indicateurs standards spécifiques dont les définitions16

et

le mode de calcul17

sont validés par l'OMS et l’UNICEF.

5.7.1. Pratiques d’allaitement maternel

Les résultats présentés au tableau 26 montrent que la quasi-totalité des enfants (96,9 %) ont été allaités. Ce

pourcentage est élevé dans toutes les régions. De même, 8 enfants de moins de 2 ans sur 10 (81,7%) allaitaient

au moment de l’enquête. Un autre bon résultat à encourager est qu’en moyenne les mères allaitent durant 17

mois et à 18 mois 50% des mères continuent d’allaiter. L’indicateur d’allaitement au sein prédominant est

également élevé entre 70% et 77% selon les régions. De même, l’allaitement continu à l’âge de 1 an varie entre

82% et 97%.

16

Indicateurs pour évaluer les pratiques d’alimentation du nourrisson et du jeune enfant : première parti : définitions 17 Indicateurs pour évaluer les pratiques d’alimentation du nourrisson et du jeune enfant : deuxième partie : calculs

http://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/44144/9789242596663_fre.pdf?sequence=1

http://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/44767/9789242599299_fre.pdf;jsessionid=C76E5759C97C1470B0807EE1522806DD?sequence=1


51

Tableau 26: Indicateurs ANJE des pratiques d’allaitement par région, SMART 2018 – Cameroun.

Indicateurs Adamaoua Est Extrême-Nord Nord Ensemble

Enfants (0-23 mois) 187 207 166 209 769

Déjà allaité 97,9 95,2 97,6 97,1 96,9

Enfants allaités 80,9 81,2 83,3 81,8 81,7

Initiation précoce 19,4 18,3 27,0 23,5 21,8

Allaitement au sein selon l'âge 55,6 55,6 50,0 51,7 53,3

Enfants (0-5 mois) 54 56 39 58 207

Allaitement maternel exclusif (6 premiers mois) 48,1 57,1 30,8 20,7 39,6

Allaitement au sein prédominant avant l'âge de 6

mois

70,4 75,0 76,9 72,4 73,4

Enfants (12-15 mois) 24 28 29 35 116

Allaitement continu à l'âge de 1 an 87,5 82,1 96,6 88,6 88,8

Enfants (20-23 mois) 33 27 27 29 116

Allaitement continue à 2 ans 36,4 22,2 44,4 24,1 31,9

Enfants (0-35 mois) qui n'allaitent plus 107 121 101 125 454

Durée moyenne de l'allaitement (en mois) 18,3 15,4 18,5 16,3 17,02

Durée médian de l'allaitement (en mois) 18 15 18 18 18

Cependant, dès les premiers jours qui suivent la naissance, il est très fréquent que le nourrisson reçoive autre

chose en plus du lait maternel : à 0-1 mois, le tiers des enfants reçoivent, en plus du lait maternel, de l’eau

seulement, 5 % reçoivent d’autres types de lait. A 2-3 mois, 5 % s des enfants sont allaités mais reçoivent en

plus des aliments de complément (Graphique 11).

À l’opposé, les résultats révèlent que 58 % seulement des enfants de 6-9 mois reçoivent des aliments de

complément : c’est-à-dire que 42% ne reçoivent pas encore d’aliments de complément à cet âge et de ce fait, ne

sont pas nourris de manière adéquate. D’une manière générale, les niveaux de l’allaitement au sein selon l'âge

indiquent que la moitié des enfants (53%) des enfants seulement ont été allaités conformément aux

recommandations en la matière.


52

Figure 11 : Allaitement selon l’âge de l’enfant

Pour l’initiation à l’allaitement maternel, 2 mères sur 10 (21,8%) ont mis l’enfant au sein dans l’heure qui a

suivi sa naissance (figure 12). Cette pratique est plus courante à l’Extrême Nord (27%) et au Nord (23,5%) qu’à

l’Adamaoua (19,4%) et à l’Est (18,3%). Les résultats montrent une amélioration par rapport à 2017 pour

l’Extrême Nord et le Nord qui avaient respectivement des taux de 12,3% et 13,5% à la SMART 2017. Pour les

deux régions, les niveaux de pratiques semblent stagner depuis 2017.

Figure 12 : Pourcentage des enfants exclusivement au sein maternel et des enfants initiés précocement à

l’allaitement au sein MART 2018 – Cameroun

Moins de 40% des mères pratiquent l’allaitement exclusif: 20,7% au Nord, 30,8% à l’Extrême Nord, 48,1% à

l’Adamaoua et 57,1% à l’Est. Les niveaux de pratique n’ont pas évolué depuis l’enquête SMART de 2017 où

les prévalences étaient de 30% à l’Extrême Nord, 17,1% au Nord, 44% à l’Adamaoua et 61,2% à l’Est.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0-1 2-3 4-5 6-8 9-11 12-14 15-17 18-19 20-23

Age en mois

Exclusivement allaités Allaités et eau seulement Allaités et autres laits

Allaités et liquides non lactés Allaités et aliments de complément Non allaités

27,0 23,5 19,4 18,3 21,8

30,8

20,7

48,1

57,1

39,6

0

10

20

30

40

50

60

Extrême-Nord Nord Adamaoua Est Enesmble

Initiation précoce à l'allaitement Allaitement maternel exclusif


53

5.7.2. Pratiques d’alimentation de complément (à l’allaitement)

À 6-8 mois, 61,1 % des enfants ont reçu des aliments solides ou semi-solides. Cet indicateur devrait être plus

élevé car c’est à cet âge que le sevrage progressif de l’enfant devrait commencer. Bien plus, l’introduction

d’aliment de complément est plus tardif dans le l’Extrême Nord et à l’Adamaoua car à cet âge respectivement le

tiers et la moitié des enfants ont consommé des aliments solides ou semi-solides dans l’alimentation à

l’Extrême Nord et à l’Adamaoua.

Le score de diversité alimentaire moyen est de 4,2 groupes d’aliments consommés sur les 8 groupes. Ce score

est plus faible à l’Extrême Nord (3,5%). Il faut rappeler que depuis Juin 2017, les groupes d’aliments passent de

7 à 8 groupes18

, l’allaitement maternel étant le nouveau groupe à considérer désormais. La moyenne pour

satisfaire la diversité alimentaire minimum passe aussi de la consommation d’au moins 4 groupes d’aliments

sur 7 à 5 groupes d’aliments sur 8.

Tableau 27: Indicateurs ANJE des pratiques d’alimentation de complément par région, SMART 2018 –

Cameroun.

Indicateurs Adamaoua Est Extrême-Nord Nord Ensemble

Enfants (6-8 mois) 18 27 18 27 90

Introduction d'aliments solide ou mous 50,0 66,7 33,3 81,5 61,1

Enfants (0-23 mois)

Allaitement au biberon 6,4 6,8 2,4 12,0 7,2

Score de diversité alimentaire 4,5 4,2 3,5 4,5 4,2

Diversité alimentaire minimum (score>=5) 57,1 46,4 26,0 59,6 47,9

Fréquence minimum des repas 59,4 58,9 60,6 62,9 60,5

Apport alimentaire minimum acceptable 37,6 30,5 19,7 41,1 32,6

Consommation d'aliments riches en Fer* 47,4 56,3 36,2 52,3 48,6

Consommation d'aliments riches en Vit A 80,5 68,9 55,1 77,5 70,8

Consommation d’huile riche en vitamine A

(huile rouge ou fortifiées) 64,7 43,7 17,3 19,2 36,1

Consommation de matière grasse 8,3 23,2 17,3 57 27,4

Consommation de matière grasse ou

d’huile riche en vitamine A 70,7 60,9 35,1 69,7 60,0 *Les aliments enrichis en Fer n’ont pas été évalués durant l’enquête (ex farine de blé enrichi en fer)

La diversité alimentaire minimum est donc évaluée à partir de la consommation durant les dernières 24 heures

d'au moins 5 groupes d’aliments sur les 8 groupes suivants :

1) lait maternel ;

2) céréales, racines et tubercules ;

3) légumineuses et noix ;

4) produits laitiers (lait, yaourt, fromage) ;

5) produits carnés (viande, volaille, abats) et poissons ;

6) Œufs ;

7) fruits et légumes riches en vitamine A ;

8) autres fruits et légumes.

18 Meeting Report: Reconsidering, Refining, and Extending the World Health Organization IYCFIndicators (June 20-22, 2017):

https://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/IYCF-consultation-report-1-1.pdf


54

La faible diversité alimentaire se traduit par le fait que moins de la moitié des enfants de moins de 2 ans ont

consommé au moins de 5 groupes d’aliments sur les 8 soit une diversité alimentaire minimum de 47,9%. Cette

diversité alimentaire est très faible au à l’Extrême Nord (26%) et relativement plus élevé au Nord (59,6%) et à

l’Adamaoua (57%). Plus spécifiquement les aliments riches en micronutriment tel la Fer sont consommés par

moins de la moitié des enfants (48,6%). Cette proportion est beaucoup plus faible à l’Extrême Nord. La

consommation d’aliments riche en Vitamine A est de 70,8% en moyenne avec des valeurs allant de 55,1% à

l’Extrême Nord à 80,5% à l’Adamaoua.

La fréquence minimale des repas dans les dernières 24 heures est calculée selon les indicateurs suivants selon

l'âge de l'enfant comme suit:

2 repas pour les enfants allaités au sein, âgés de 6 à 8 mois ;

3 repas pour les enfants allaités au sein, âgés de 9 à 23 mois ;

4 repas pour les enfants non allaités au sein, âgés de 6 à 23 mois ;

Les résultats de l’enquête montrent que la fréquence minimum des repas varie très peu autour de la moyenne de

60% dans les régions. L’indicateur récapitulatif de l’alimentation des nourrissons et des jeunes enfants est la

proportion d’enfants âgés de 6 à 23 mois qui ont reçu l’apport alimentaire minimum acceptable (en dehors du

lait maternel). Cette proportion est de 32,6% pour l’ensemble. A l’Extrême Nord, un enfant sur cinq (19,7%)

satisfait à cet apport alimentaire minimum acceptable ; cette valeur était de 20,7% en 2017. La situation est

meilleure au Nord (41,1%), et à l’Adamaoua (37,6%). Des niveaux comparables ont été mesurés en 2017 avec

31% au Nord et 48% à l’Adamaoua.


55

Figure 13 : pourcentage de l’introduction de l’alimentation de complément, de la diversité alimentaire minimum

et de la diversité alimentaire minimum acceptable SMART 2018 – Cameroun

La figure ci-dessous illustre la fréquence de consommation des principaux groupes d'aliments collectés pour

évaluer la diversité de l'alimentation chez les enfants de 6-23 mois. On remarque que les œufs sont très peu

consommés (5,7%), de même que les produits à base de lait (14,6%). A l’opposé, les aliments à base de

féculent (céréales, pain, tubercules,…) sont consommés par 88,6% suivi des fruits et légumes. Les produits

carnés riches en fer et les légumineuses, noix et graines sont moyennement consommés (respectivement 48,6%

et 57,3%). Les matières grasses sont consommées par 60,7% des enfants mais huile rouges plus nutritif est

moins consommée (36,1%).

Figure 14 : Profil alimentaire des enfants de 6-23 mois MART 2018 – Cameroun. …………………………………..

33,3

81,5

50

66,7 61,1

26

59,6 57,1 46,4 47,9

19,7

41,1 37,6 30,5 32,6

0

20

40

60

80

100

Extrême-Nord Nord Adamaoua Est Ensemble

Introduction d'aliments solide ou mous Diversité alimentaire minimum

Apport alimentaire minimum acceptable

5,7

14,6

48,6

50,7

57,3

36,1

60,0

60,7

70,8

72,1

88,6

97,5

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100

Ouefs

Produits lactés

Abas,viande,poisson (riches en Fer)

Bouillie

Noix, graines ou légumineuses

Huile rouge

Graisse ou huile rouge

Autres fruits et légumes

Fruits et légumes VitA

Allaite

Féculent

eau

Profil alimentaire des enfants de 6-23 mois


56

VI. NUTRITION ET PRATIQUES D’ALIMENTATION CHEZ LES

ADOLESCENTES ET LES FEMMES DE 10-49 ANS

Suivant les recommandations OMS19 le statut nutritionnel des femmes de 20 à 49 ans se détermine par le biais

de l’Indice de Masse Corporelle (IMC) et de l’IMC pour Age (IMC/Age) chez les adolescentes de 10 à 19 ans.

Le périmètre brachial pour adulte est aussi utilisé pour la mesure de l’état nutritionnelle des femmes et

adolescentes. Le statut nutritionnelle des femmes enceintes ne peut se faire que sur la base du Périmètre

Brachial, car le prise de poids du à la grossesse fausse l’utilisation de l’IMC et IMC/Age.

L’information sur la diversité alimentaire des femmes a été collectée sur 15 groupes d’aliment qui ont été

recodé en 10 groupes d’aliments de l’indicateur standard de la FAO Minumun Dietary Diversity for Women

(FAO 201620

) avec une analyse des profils alimentaires par région. Une analyse de l’association de malnutrition

et de la diversité alimentaire selon l’âge, le nombre d’enfants, le niveau d’éducation des femmes et adolescentes

est présentée également dans le rapport.

6.1. Description de l’échantillon des femmes et adolescentes de 10 à 49 ans

Tableau 28 : Répartition des femmes et adolescentes selon l’âge, le niveau d’éducation et la situation matrimoniale

par région. SMART 2018 - Cameroun

Adamaoua Est Extrême-

Nord

Nord Ensemble

Milieu de résidence 649 531 502 667 2349

Urbain 25,0 55,2 38,0 40,8 39,1

Rural 75,0 44,8 62,0 59,2 60,9

Groupe d’âge 649 531 502 667 2349

10-14 23,9 19,0 19,7 21,4 21,2

15-19 16,0 19,8 23,5 16,3 18,6

20-24 16,9 17,1 17,5 15,9 16,8

25-29 14,0 15,3 12,7 16,6 14,8

30-34 11,7 12,4 8,2 11,5 11,1

35-39 7,1 8,3 8,8 10,6 8,7

40-44 6,2 4,0 6,6 4,8 5,4

45-49 4,2 4,1 3,0 2,7 3,5

Niveau d’Education 649 531 502 667 2349

Aucun 13,9 2,3 23,7 19,9 15,1

Coranique 27,3 8,1 14,9 13,8 16,5

primaire 41,3 53,5 34,7 46,0 44,0

Secondaire et plus 17,6 36,2 26,7 20,2 24,5

Situation matrimonial 649 531 502 667 2349

Célibataire 38,2 40,5 41,0 37,0 39,0

monogame 30,7 38,8 36,5 38,4 35,9

Polygame 23,4 16,9 16,9 20,4 19,7

veuves/Séparée/divorcés 7,7 3,8 5,6 4,2 5,4

19

Reference de croissance 5-19 ans OMS 2007. Link : www.who.int/growthref/who2007_bmi_for_age/en 20

Minimum Dietary Diversity for Women A Guide to Measurement FAO (2016) http://www.fao.org/3/a-i5486e.pdf

http://www.who.int/growthref/who2007_bmi_for_age/en

http://www.fao.org/3/a-i5486e.pdf


57

6.2. Malnutrition chez les femmes et Adolescentes de 10 à 49 ans

6.2.1. Malnutrition chez les adolescentes de 10-19 ans

Chez les adolescentes, l’insuffisance pondérale mesurée par l’indice IMC pour Age montre que 86,6% sont en

situation normale contre 7% en insuffisance pondérale et 6,4% en surpoids ou obésité. Chez l’adolescente,

l’usage du PB est rendu difficile par l’absence de valeur seuil et l’absence de données de références à cet âge

surtout avant 15 ans (Tang, A. M. and al. (2013); KI A. A, 2012). C’est ainsi que l’analyse se concentre sur les

adolescentes de 15-19 ans pour lesquelles les seuils utilisées pour des femmes de 15-49 ans sont communément

utilisées pour caractériser la malnutrition.

Selon la mesure du Périmètre brachial, la malnutrition aigüe modérée toucherait plus de deux adolescentes de

15-19 ans sur dix (22%) avec 5% malnutris aigüe sévère et 17% en risque de malnutrition. La proportion

d’adolescentes (15-19 ans) en situation normale est plus faible au Nord (71,6%) et à l’Adamaoua (74,0%) alors

qu’elle est de plus de 80% à l’Extrême Nord et à L’Est.

6.2.2. Malnutrition chez les femmes de 20-49 ans

En considérant l’indice de masse corporel (IMC), en moyenne, 63% des femmes de 20-49 présentent une

situation normale. Parmi les femmes, 13,1% sont en insuffisance pondérale, 16,8% en surpoids et 7,1% en état

d’obésité. A l’Est, les femmes sont plus en surpoids (21,1%) alors qu’à l’Extrême Nord, elles sont plutôt en

insuffisance pondérale (17,4%).

Les mesures du périmètre brachial montrent que la majorité des femmes (90,3%) sont en situation normale

contre 7% en risque de malnutrition et 2,5% en situation de malnutrition aigüe.

6.2.3. Malnutrition chez les femmes enceinte ou allaitantes (15-49 ans)

Les analyses montrent que 11,5% des femmes enceintes ou allaitantes sont malnutries ou à risque de

malnutrition. Celles en risque de malnutrition représentent 9,1% et celles malnutries 2,4%.


58

Tableau 29 : Caractéristiques des femmes âgées de 10-49 ans en fonction de la malnutrition aiguë selon la mesure

du périmètre brachial (PB/MUAC) par région. SMART 2018 – Cameroun

Indicateurs/Cible Adamaoua Est Extrême-Nord Nord Ensemble

Adolescentes (10-14 ans) 155 101 99 143 498

Malnutrition aigüe selon le périmètre brachial




Normal (PB≥230) 23,2 29,7 19,2 9,1 19,7

Adolescentes (15-19 ans) 104 105 118 109 436





Normal (PB≥230) 74,0 81,0 84,7 71,6 78,0

IMC pour âge /adolescentes (10-19 ans)

Obésité (Z≥+2) 0,8 0,6 0,5 0,0 0,5

Surpoids (+1≤Z<+2) 7,6 9,8 4,6 2,2 5,9

Normal (-2≤Z<+1) 83,5 86,8 87,8 89,1 86,6

Insuffisance pondéral (Z<-2) 8,4 2,9 7,1 8,7 7,0

Femmes (20-49 ans) 390 322 284 414 1410





Normal (PB≥230) 88,5 93,2 87,7 91,5 90,3

Indice de masse corporel

Obésité (IMC≥30) 8,6 5,9 5,1 8,2 7,1

Surpoids (25≤IMC<30) 17,2 21,1 12,6 15,8 16,8

Normal (18,5≤IMC<25 60,3 65,7 64,8 62,0 63,0

Insuffisance pondéral (IMC<18,5) 13,8 7,3 17,4 14,1 13,1

Femmes enceinte ou allaitantes (15-49 ans) 194 207 174 251 826




Risque de malnutrition (210<=PB<230) 7,2 8,2 10,9 10,0 9,1

Normal (PB≥230) 89,2 91,3 86,2 87,3 88,5

6.3. Pratiques d'alimentation chez les femmes et adolescentes de 10 à 49 ans

Pour renseigner la diversité alimentaire chez les femmes de 15 à 49 ans, un rappel alimentaire qualitatif sur les

dernières 24 heures précédant l'enquête a été faite avec elles pour identifier les aliments consommés. Les

aliments ainsi répertoriés ont été classés selon les 10 groupes recommandés par la FAO (2016). Le seuil

recommandé pour une diversité minimale est d'au moins 5 groupes d'aliments consommés par jour par femme.

Pour l’ensemble des régions, 46,5% des femmes satisfont au minimum de diversité alimentaire (Tableau 30).

La figure 15 permet de visualiser que l’alimentation est moins variée à l’Extrême Nord (33,5%) et à l’Est

(41,1%). De plus, plus de la moitié des femmes consomment au moins 5 groupes d’aliments par jour dans les

régions de l’Adamaoua (54,1%) et du Nord (53,4%).


59

Figure 15 : Répartition des femmes (10-49 ans) selon le nombre de groupes d’aliments consommés par région,

SMART 2018 - Cameroun

Les aliments les plus consommés sont les aliments à base de féculent (95,3%), les légumes et feuilles vertes à

plus de 80%. Les aliments moyennement consommés sont le groupe abats, viande, poisson (riche en fer)

consommés par 64,1% et le groupe des noix et légumineuses (62,5%). Enfin les aliments les moins courants

dans les habitudes alimentaires sont les œufs (6,8%), les produits à base de laits sont consommés par 16,3% des

répondantes (Tableau 30).

Tableau 30 : Diversité alimentaire minimum et pourcentage des femmes et adolescentes (10-49 ans) ayant

consommées chacun des 10 groupes d’aliment (GA) par région, SMART 2018 - Cameroun

Adamaoua Est Extrême-Nord Nord Ensemble

Effectif des femmes et adolescentes (10-49 ans) 649 531 502 667 2349

Diversité alimentaire minimum 54,1 41,1 33,5 53,4 46,5

Nombre moyen de groupes d’aliments 4,8 4,3 4,1 4,6 4,5 G1: Féculents 96,1 98,3 87,1 98,2 95,3 G2: Légumineuses 19,3 10,2 22,9 32,1 21,6

G3: Noix et graines 58,2 59,7 51,2 75,9 62,1

G4: Produits lactés 31,3 11,3 11,0 9,6 16,3

G5: Abas-viandes-poisson 60,6 73,6 66,3 58,3 64,1

G6: Œufs 7,1 6,0 10,6 4,3 6,8

G7: Feuilles vertes Vit A 78,3 61,8 73,3 75,7 72,8

G8: Légumes frais 20,2 5,6 13,5 17,2 14,6

G9: Autres fruits 23,7 42,2 9,6 18,0 23,2

G10: Autres légumes 81,4 58,0 62,9 75,6 70,5

6.4. Santé de la reproduction chez les femmes et adolescentes de 10 à 49 ans

L’âge des premières règles est de 13,5 ans à l’Est et d’environ 14 ans pour les 3 autres régions. Avec une

moyenne de 3,6 naissances et de 4,2 grossesses par femme, les femmes de l’Adamaoua ont des moyennes plus

faibles: respectivement 3,5 grossesses et 3,3 naissances. Les femmes allaitantes représentent 9% de

l’échantillon et les femmes enceintes au moment de l’enquête 26,6%.

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Adamaoua Est

Extrême-Nord Nord


60

Tableau 31 : Caractéristiques des femmes et adolescentes (10-49 ans) par région, SMART 2018 – Cameroun.

Adamaoua Est Extrême-Nord Nord Ensemble

Premières règles 504 458 393 531 1886

Age moyen 13,9 13,5 14,0 13,9 13,8

Grossesses 516 459 406 550 1931

Nombre Moyen 4,3 3,5 4,5 4,4 4,2

Age moyen 17,0 16,7 17,3 17,5 17,1

Naissance 397 371 291 410 1469

Nombre Moyen 3,7 3,3 3,6 3,7 3,58

Age moyen 17,7 17,5 18,2 18,3 17,9

Femmes allaitantes 649 531 501 665 2346

Pourcentage 7,6 9,0 7,6 11,0 8,9

Femmes enceintes 649 531 501 665 2346

Pourcentage 22,7 30,3 27,1 27,0 26,6

6.5. Analyse de la malnutrition des femmes et adolescentes selon l’âge, le milieu de résidence,

l’éducation, le nombre de grossesses, le nombre de naissances et la diversité alimentaires

La malnutrition estimée à partir de la mesure du périmètre brachial est très élevée parmi les adolescentes et plus

faible parmi les femmes adultes (Tableau 32). En effet, moins de 20% des adolescentes de 10-14 ans présentent

une situation normale avec 21,9% en risque de malnutrition, 45% de MAG et 13,5 de MAS. La situation

s’améliore avec 78% présentant une situation normale à 15-19 ans et plus de 90% au-delà de 30 ans.

De plus, les résultats montrent que les femmes plus jeune, célibataires, qui n’ont pas eu de grossesses et donc

sans naissance sont plus malnutries que les autres. Cette relation confirme le fait que la malnutrition touche

davantage les adolescentes que leurs aînées.


61

Tableau 32 : Malnutrition selon le PB des femmes et adolescentes selon l’âge, le milieu de résidence, l’éducation, le

statut matrimonial, le nombre de grossesses, le nombre de naissances, la diversité alimentaire

Malnutrition/PB MAS MAM Risque de MAM Normal Effectifs

Age (Pr Chi2=0,000)

10-14 13,5 45,0 21,9 19,7 498

15-19 0,7 4,1 17,2 78,0 436

20-29 0,7 2,0 7,7 89,6 739

30-39 0,2 2,2 7,6 90,1 463

40-49 0,0 1,9 4,8 93,3 208

Milieu de résidence (Pr chi2=0,324)

Urbain 2,7 12,8 12,5 72,0 914

Rural 3,6 10,8 12,0 73,6 1430

Education (Pr Chi2=0,000)

Aucun 1,1 5,6 9,9 83,3 354

Coranique 2,6 6,7 14,5 76,2 386

Primaire 5,5 18,2 12,5 63,8 1030

Secondaire et plus 0,9 6,6 11,5 81,0 574

Etat matrimonial (Pr Chi2=0,000)

Célibataire 7,8 25,7 18,8 47,7 914

monogame 0,2 1,8 7,6 90,4 842

Polygame 0,4 2,4 8,9 88,3 462

veuves/Séparée/divorcés 0,8 7,9 7,1 84,1 126

Diversité alimentaire minimum (Pr chi2=0,259)

Non 2,8 10,7 12,5 74,0 1253

OUI 3,8 12,6 11,8 71,9 1091

Nombre de grossesses (Pr Chi2=0,000)

Aucun 8,2 27,5 19,1 45,2 879

1 à 2 0,0 2,4 10,0 87,6 451

3 à 5 0,8 2,0 7,9 89,3 504

Plus de 5 0,0 1,6 6,5 92,0 510

Nombre de Naissance (Pr Chi2=0,000)

Aucun 7,6 25,9 19,3 47,2 943

1 à 2 0,0 2,3 8,1 89,6 471

3 à 5 0,8 2,1 7,2 89,9 484

Plus de 5 0,0 1,3 7,0 91,7 446

Ensemble 3,2 11,6 12,2 73,0 2344

Les résultats mettent en évidence des variations selon l’âge. En effet, dans les tranches d’âges plus jeunes (10-

14 ans) près de 10% présentent une insuffisance pondérale contre 3,2% chez les 15-19 ans. Par ailleurs, 8,8%

des adolescentes sont en obésité ou surpoids contre 4,6% chez les adolescentes de 10-14 ans. Le surpoids et

l’obésité est plus élevée en milieu urbain (8,5%) qu’en milieu rural (4,9%). Pour ce qui est de la relation avec le

niveau d’éducation, on peut remarquer que 87% des femmes ayant un niveau d’étude primaire ou plus ont un

IMC pour âge normal contre 85,4% chez celles qui n’ont pas fréquenté et 83,3 chez celles qui ont fréquenté

l’école coranique. Toutefois, 10,4% des femmes de niveau secondaire ou plus sont en surpoids/obésité contre

un maximum de 6,3% pour les autres femmes/adolescentes.


62

Tableau 33 : Malnutrition selon l’IMC pour âge des adolescentes 10-19 ans selon l’âge, le milieu de résidence,

l’éducation, le statut matrimonial, le nombre de grossesses, le nombre de naissances, la diversité alimentaire

IMC/Age Insuffisance

pondéral Normal Surpoids Obésité Total

Age (Pr Chi2=0,001)

10-14 9,7 85,7 4,2 0,4 496

15-19 3,2 88,0 8,2 0,6 342


Urbain 7,9 83,6 7,3 1,2 330

Rural 6,5 88,6 4,9 0,0 508


Aucun 8,3 85,4 6,3 0,0 48

Coranique 11,9 83,3 4,8 0,0 84

Primaire 8,2 87,2 4,2 0,4 475



Célibataire 7,8 86,3 5,4 0,6 722

monogame 1,4 89,9 8,7 0,0 69

Polygame 3,3 83,3 13,3 0,0 30



Non 5,9 87,9 5,9 0,2 405

Oui 8,1 85,5 5,8 0,7 433


Aucun 8,0 86,2 5,3 0,5 741

1 à 2 0,0 88,6 11,4 0,0 88

3 à 5 0,0 100,0 0,0 0,0 9

Nombre de Naissance (Pr Chi2=0,069)

Aucun 7,9 86,2 5,4 0,5 747

1 à 2 0,0 89,3 10,7 0,0 84

3 à 5 0,0 100,0 0,0 0,0 7

Ensemble 7,0 86,6 5,8 0,5 838

Les résultats de l’analyse de l’indice de masse corporel montrent que chez les 20-49 ans, la prévalence du

surpoids et l’obésité augmentent avec l’âge. En effet si le taux d’insuffisance pondérale varie peu entre 12% à

14%, le surpoids varie de 14,0% à 20-24 ans à 22,37% à 40-49 ans et l’obésité varie de 4,3% à 20-24 ans à

10,7% à 40-49 ans.

En milieu urbain, plus du tiers (33,8%) des femmes de 20-49 ans sont en surpoids ou obésité contre 17,2% en

milieu rural et celles ayant au moins le niveau d’éducation primaire semblent présenter une plus faible

prévalence d’insuffisance pondérale.


63

Tableau 34 : Malnutrition selon l’IMC chez les femmes de 20-49 ans l’âge, le milieu de résidence, l’éducation, le

statut matrimonial, le nombre de grossesses, le nombre de naissances et la diversité alimentaire

IMC Insuffisance

pondéral Normal Surpoids Obésité Total

Age (Pr Chi2=0,000)

20-29 12,4 69,4 14,0 4,3 630

30-39 14,1 57,7 18,4 9,8 418

40-49 13,2 53,8 22,3 10,7 197


Urbain 10,7 55,5 22,5 11,3 503

Rural 14,7 68,1 12,9 4,3 742


Aucun 16,6 66,4 12,8 4,2 265

Coranique 19,8 54,8 17,1 8,3 252

Primaire 8,7 65,8 17,4 8,1 447



Célibataire 12,0 58,9 21,5 7,6 158

monogame 10,8 64,3 17,7 7,2 621

Polygame 16,5 62,0 15,4 6,1 363



Non 13,3 65,3 15,0 6,5 694

Oui 12,9 60,1 19,1 8,0 551


Aucun 16,9 60,2 16,9 5,9 118

1 à 2 11,7 68,1 13,2 7,0 257

3 à 5 14,5 63,4 15,7 6,5 415

Plus de 5 11,6 60,4 19,8 8,1 455

Nombre de Naissance (Pr Chi2=0,280

Aucun 18,0 59,4 17,3 5,3 133

1 à 2 11,1 68,2 13,5 7,3 289

3 à 5 14,0 62,7 15,9 7,5 415

Plus de 5 12,0 60,8 19,9 7,4 408

Ensemble 13,1 63,0 16,8 7,1 1245


64

VII. MORTALITÉ

La période de rappel pour la mortalité allait du 15 Juin 2018 au 02 Octobre 2018.

7.1. Taux des décès dans la population totale

Les taux bruts des décès observés pour l’ensemble de la population enquêtée dans chaque région sont tous en-

dessous du seuil d’urgence pour l’Afrique Sub-saharienne de 0,8 décès/10 000 personnes/jour (standards

SPHERE21

). Ils varient de 0,19 à 0,41 décès/10 000 personnes/jour, respectivement pour l’Extrême Nord et

l’Adamaoua.

7.2. Taux des décès homme et femme

Dans l’ensemble, le taux de décès analysés selon le sexe ne semblent pas montrer de différence. Toutefois,

dans les régions septentrionales, les hommes semblaient plus touchés que les femmes alors que dans les deux

autres régions (Est et Adamaoua) ce sont les femmes qui présentaient un taux de décès plus élevé.

7.3. Taux des décès chez les enfants de moins de 5 ans (TDM-5)

La région de l’Est montre une mortalité infantile de 1,37 décès /10 000 enfants/jour comparée aux régions

septentrionales qui se situent entre 0,4 et 0,7 décès. Cependant, aucune région ne dépasse le seuil d’urgence de

2 décès/10 000 enfants/jour (Sphère, 2011).

Tableau 35 : Taux Brut des Décès (TBD) et Taux des Décès des enfants de Moins de 5ans (TDM5), taux de

mortalité analysé par genre et milieu de résidence stratifiés par région, SMART 2018 – Cameroun

Régions Homme Femmes Total Enfants

Adamaoua 0,31 0,51 0,41 1,35

EST 0,16 0,24 0,20 0,22

Extrême Nord 0,23 0,15 0,19 0,23

Nord 0,36 0,20 0,28 0,78

Ensemble 0,27 0,28 0,27 0,65

21

Handbook Humanitarian Sphere Standard, Sphere 2011


65

VIII. DISCUSSIONS DES RÉSULTATS ET RECOMMANDATIONS

8.1. Discussions des résultats

Les résultats de l’enquête SMART de 2018 indiquent un taux de MAG de 9,7% à l’Extrême Nord est proche du

seuil élevée (10%) et que la prévalence dans le Nord peut être qualifiée de moyenne (5,9%). La prévalence de

la MAG peut être qualifiée de faible (entre 5% et 2,5%) à l’Est et à l’Adamaoua. La MAS est dans une

situation d’alerte ou presque dans toutes les régions (figure 16) avec une prévalence proche du seuil d’urgence à

l’Adamaoua (1,7%). Pour la malnutrition chronique, toutes les régions sont dans une situation de

prévalence très élevée ou presque (≥30%) selon la figure 17 ci-dessous.

A L’Extrême Nord, depuis l’année 2015, la prévalence de la MAG est en baisse. En effet, la prévalence de la

MAG est de de 9,7% en 2018 comparée à 4,5% en 2017; 6,5% en 2016 et 13,9% en 2015. Depuis 2016, la MAS

semble se stabiliser autour de 1,4%-1,1%. La prévalence de la MAS, est de 1,4% dans la région en 2018 comparée

à 1,1% en 2017, 1,3% en 2016 et 2,2% en 2015. Pour ce qui est de la malnutrition chronique, la prévalence en

2018 est de 35,9% contre 40,9% en 2017. Cette prévalence était de 39,8% en 2015 et 38,9% en 2016. Les

indicateurs élevés de malnutrition à l’Extrême Nord pourraient s’expliquer par:

(1) Une base de l’échantillon de l’enquête SMART non homogène au fil des années pour la région.

En 2018, toute la région a été considérée comme une seule strate et toutes les grappes ont été enquêtées alors

qu’en 2017, dans le département de Logone-et- Chari et l’arrondissement de Mora, certaines grappes avaient

été exclus de l’échantillon. En 2016, le département de Logone-et-Chari avait été pris comme une strate à part

et le reste de la région également comme une strate. Par ailleurs, l’enquête SMART de 2016 a montré que le

Logone-et-Chari était plus touché par la malnutrition avec 8,8% de MAG et 2% de MAS contre 5,1% de MAG

et 1,3% de MAS pour les autres départements de la région

(2) Un ensemble de facteurs aggravant la malnutrition dans la région parmi lesquels:

La faible adoption des bonnes pratiques ANJE avec un taux d’allaitement exclusif de 30,8%, un taux

d’introduction opportune des aliments de complément de 33,3% et une faible diversité alimentaire (score de

diversité alimentaire de 19,7% et apport alimentaire minimum acceptable de 32%).

Une situation d’insécurité alimentaire persistante. Une évaluation de la sécurité alimentaire dans les régions

de l’Est, Adamaoua, Nord et de l’Extrême-Nord conduite par le Ministère de l’Agriculture et du

Développement Rural (MINADER) à travers le Programme National de Veille et de Vulgarisation de la

Sécurité Alimentaire (PNVRSA) et le PAM en février 2018 a montré qu’à l’Extrême-Nord, la prévalence de

l’insécurité alimentaire était de 11%22

. De plus, l’enquête SMART de 2018 a montré une faible diversité

22

Suivi de la sécurité alimentaire au Cameroun BULLETIN No 4, Février 2018 : (consulté le 12/11/2018)

https://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/cmr_fsms_-_bulletin_fevrier_2018.pdf

https://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/cmr_fsms_-_bulletin_fevrier_2018.pdf


66

alimentaire avec un score de diversité alimentaire de 3,5 (sur 8 groupes d’aliments) chez les enfants et un score

de diversité alimentaire de 4,1 (sur 10 groupes d’aliments) chez les femmes et adolescentes (10-49 ans).

Le faible accès à l’eau, à l’hygiène et à l’assainissement. En 2014, l’enquête MICS a montré que moins de 2

ménages sur 3 (63,7%) avaient accès à l’eau de boisson de sources améliorées contre une moyenne nationale de

73% alors que l’eau insalubre peut être un important déterminant de maladies comme le choléra, la typhoïde, la

schistosomiase

L’épidémie de choléra de 201823

qui a touché les Aires de santé de Fotokol et de Sagme dans le district

sanitaire de Makary dans le département de Logone-et-Chari. A l’enquête SMART de 2018, six grappes étaient

dans le département de Logone-et-Chari dont une grappe à Fotokol.

Les conséquences d’une insécurité liée à la menace terroriste qui accroit la vulnérabilité à la malnutrition par

la limitation de l’accès des populations aux centres de santé pour la recherche de soins, l’accès aux marchés et

les difficultés d’accès aux champs pour l’entretien des cultures24

.

La pauvreté : Selon les données de la dernière enquête Camerounaise Auprès des Ménages (ECAM 4),

l’Extrême-Nord est la région la plus pauvre du Cameroun avec 74%25

de la population vivant sous le seuil de

pauvreté contre 37,5% au niveau national.

Cependant, malgré un contexte difficile, la prévalence de la MAS a pu se stabiliser grâce :

Aux performances satisfaisantes du programme PCIMAS avec 78% des formations sanitaires (FOSA) qui

atteignent le seuil standard du taux de guérison (75%) avec une couverture géographique de 80%.

A la réponse à base communautaire par un dépistage précoce avec recherche active des cas et référencement

des enfants malnutris vers les structures de santé à travers la stratégie PB mère implémentée de façon pilote

dans certains districts de l’extrême Nord.

La région du Nord présente une situation de la MAG de 5,9% en 2018 et cette situation est stable autour de 6%

depuis 2015 (6,5% en 2015, 7,3% en 2016 et 5,5% en 2017). La situation de la MAS est stationnaire autour de

1% depuis 2015. La prévalence du retard de croissance est de 30,6% en 2018 dans la région. La tendance à la

baisse du retard de croissance semble plus rapide au Nord car la prévalence était de près de 50% en 2015. Les

tendances de la malnutrition au Nord pourraient s’expliquer par:

(1) Un faible niveau de certaines pratiques ANJE : l’initiation précoce à l’allaitement est faiblement

pratiquée (20,7%) et une proportion élevée (12%) des enfants sont alimentés au biberon. Or l’utilisation du

biberon n’est pas recommandée chez les enfants car elle est le plus souvent associée à une augmentation des

risques de maladies notamment diarrhéiques. Les biberons mal nettoyés et les tétines mal stérilisées peuvent

23 Epidémie de cholera dans la région de l’extrême nord - 30 octobre 2018 - https://www.humanitarianresponse.info/sites/www.humanitarianresponse.info/files/documents/files/sitrep_3_epidemie_de_cholera_en_2018.pdf 24

Plan stratégique de pays — Cameroun (2018–2020) : https://documents.wfp.org/stellent/groups/public/documents/eb/wfp291587.pdf 25

Evolution des principaux indicateurs de la PAUVRETE ET ACTIVITE ECONOMIQUE pauvreté monétaire de 2001 à 2014 : http://slmp-550-

104.slc.westdc.net/~stat54/downloads/2017/Evolution_des_principaux_indicateurs_de_la_pauvrete_monetaire_ECAM4.pdf

https://www.humanitarianresponse.info/sites/www.humanitarianresponse.info/files/documents/files/sitrep_3_epidemie_de_cholera_en_2018.pdf

https://documents.wfp.org/stellent/groups/public/documents/eb/wfp291587.pdf

http://slmp-550-104.slc.westdc.net/~stat54/downloads/2017/Evolution_des_principaux_indicateurs_de_la_pauvrete_monetaire_ECAM4.pdf

http://slmp-550-104.slc.westdc.net/~stat54/downloads/2017/Evolution_des_principaux_indicateurs_de_la_pauvrete_monetaire_ECAM4.pdf


67

être à l’origine de troubles gastriques, de diarrhées et de vomissements chez les bébés. A l’opposé, certaines

pratiques ANJE sont plus courantes dans la région : ce sont par exemple l’introduction des aliments de

complément (81,5%) et l’initiation précoce (72,4%).

(2) Les facteurs aggravant la malnutrition au nombre desquels on peut citer :

Le faible accès à l’eau, l’hygiène et à l’assainissement. En effet, en 2014, selon les résultats de l’enquête

MICS la région du Nord avait le plus faible taux d’accès à l’eau de boisson de sources améliorées avec moins

de 6 ménages sur 10 (56,5%) qui y ont accès.

La survenue de l’épidémies du choléra en 2017 et en 2018 dans la région touchant 9 districts sur les 15 en

2018 à savoir le district de Golombé, Bibemi, Gaoua I, Garoua II, Gaschiga, Mayo Oulo, Ngong, Pitoa et de

Guider26

.

L’insécurité alimentaire : Au Nord, comme à l’extrême Nord, plusieurs facteurs favorisent l’insécurité

alimentaire parmi lesquels la faible fertilité des sols, la pluviométrie capricieuse (pluies peu fréquentes,

tardives ou trop abondantes) et les conflits agropastoraux (PNSA/PAM, 2017).

Dans la région de l’Adamaoua, la MAG est de 4,1% en 2018 et presque le même niveau en 2017 (4,5%).

Globalement la MAG a une tendance à la baisse depuis 2015 avec une prévalence de 6,8% en 2015, 6% en

2016, 4,5% en 2017. Cependant, la prévalence de la MAS est élevée (1,7%) et cette situation prévaut depuis

2014 (1,5%). Pour la malnutrition chronique, l’Adamaoua a une prévalence de 28,7% en 2018 ; cette

prévalence est en baisse continue depuis 2015 quand elle était à 40,1%. La situation de la MAG et du retard de

croissance dans la région pourrait s’explique par :

(1) Des indicateurs ANJE assez élevés : En effet, à l’Adamaoua, la moitié des mères pratiquent l’allaitement

maternel exclusif et l’introduction opportune des aliments de complément.

(2) Une baisse de l’insécurité alimentaire : les résultats de l’enquête sur l’insécurité alimentaire de 2018

montrent que l’insécurité alimentaire a baissé dans l’Adamaoua (7,5% en 2018 contre 9,3% en 2017). Par

ailleurs, 57,1% des enfants ont atteint le score de diversité alimentaire minimum et 54,1% des femmes et

adolescentes de 10-49 satisfont au score de diversité alimentaire minimum.

La prévalence de la MAS (1,7%) poche du seuil d’urgence (2%) alors que la MAG est en dessous de 5

pourrait s’expliquer par:

(1) La forte prévalence du VIH/SIDA dans la région: En effet, la prévalence du VIH/SIDA était de 5,1% à

l’EDS-MICS 2011, au-dessus de la moyenne nationale de 4,3% or le VIH/SIDA accroît les besoins

nutritionnels des personnes infectées. L’infection à VIH peut également réduire les apports alimentaires par la

26 Gestion de l’épidémie de cholera au Cameroun Septembre 2018 : (consulté le 13/11/2018) https://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/gestion_epidemie_de_cholera_cameroun_2018_sitrep_n25.pdf

https://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/gestion_epidemie_de_cholera_cameroun_2018_sitrep_n25.pdf


68

survenue de l’anorexie, les nausées et vomissements, la malabsorption au niveau de l’intestin, les problèmes de

mastication et de déglutition27.

(2) Une situation de morbidité élevée : le taux brut de mortalité des enfants à l’Adamaoua estimé à l’enquête

SMART de 2018 est de 1,35 décès par jour pour 10 000 enfants. Bien que les causes de décès n’aient pas été

renseignées durant l’enquête SMART, on peut faire l’hypothèse de maladies survenues chez les enfants et non

convenablement traitées qui sont des situations qui peuvent favoriser ou aggraver la malnutrition aigüe.

(3) Des taux d’admission des cas MAS par œdèmes de 13% au premier semestre 2018 contre moins de 3%

de cas d’admission MAS par œdèmes dans les régions du Nord et de l’Extrême Nord. Une compréhension

approfondie de la MAS élevée pourrait nécessiter des investigations notamment à travers des études comportant

des volets qualitatifs.

Dans la région de l’Est, la prévalence de la MAG est de 2,5% en 2018 en baisse par rapport à 2017 (4,8%) et à

2016 (4%). La MAS est également moins de 1% depuis 2012 avec 0,8% de prévalence en 2018. Cette baisse

des prévalences de la MAG et de la MAS pourrait s’expliquer par l’adoption de certaines pratiques ANJE telles

que l’allaitement maternel exclusif (57,1%) et l’introduction d’aliment de complément à 6-8 mois (66,7%).

Pour ce qui est du retard de croissance, la région de l’Est a une prévalence de 35,4% en 2018, cette situation

s’est très peu améliorée depuis 2015 où la prévalence était de 37, 1%. La tendance stagnante de la malnutrition

à l’Est pourrait être liée à :

(1) la Baisse de la durée de l’allaitement : en effet, la durée médiane de l’allaitement est de 15 mois et semble

avoir connu une baisse car elle était de 17,1% selon les résultats de l’enquête MICS de 2014, et de 16,9% à

l’EDS-MICS de 2011.

(2) une relative stagnation voire une aggravation de l’insécurité alimentaire avec une prévalence de 8%28

en 2015, 7,5% en 2016, 6,6% en 2017 et 10% en février 2018. Par ailleurs, la diversité alimentaire mesurée

durant l’enquête SMART de 2018 indique que moins de la moitié (46,4%) des enfants ont atteint le score de

diversité alimentaire minimum et 30,5% ont un apport alimentaire minimum acceptable.

27

Fiche info UNICEF - Nutrition des personnes vivant avec le VIH/SIDA (consulté le 12/11/2018) : https://www.unicef.org/wcaro/WCARO_Cameroon_Factsheet_Fr_NutritionVIH-

SIDA.pdf 28 Evaluation conjointe PAM/PNSA de la sécurité alimentaire dans les régions de l’Est, Adamaoua, Nord et Extrême-Nord du Cameroun

Données collectées du 13 au 24 septembre 2016 : (consulté le 13/11/2018) https://documents.wfp.org/stellent/groups/public/documents/ena/wfp291694.pdf

https://www.unicef.org/wcaro/WCARO_Cameroon_Factsheet_Fr_NutritionVIH-SIDA.pdf

https://www.unicef.org/wcaro/WCARO_Cameroon_Factsheet_Fr_NutritionVIH-SIDA.pdf

https://documents.wfp.org/stellent/groups/public/documents/ena/wfp291694.pdf


69

Figure 16 : Tendance de la malnutrition aigüe

Figure 17 : Tendance de la malnutrition chronique

Les résultats de l’enquête SMART ont montré également que les femmes enceintes ou allaitantes sont plus

malnutries ou à risque de malnutrition (11,5%) que les autres femmes (9,7%) alors qu’elles ont des besoins

nutritionnels plus importants. Par ailleurs, les adolescentes sont plus malnutries (22% parmi les 15-19 ans) que

1,9 2,9

1,1 1,8 2,0 2,2 1,3 1,1 1,4

6,3

9,5

5,2

6,8 7,0

11,7

5,1 3,5

8,2

0

2

4

6

8

10

12

14

16

2012 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

MAS MAM Tendance-MAG/EN

1,9 2,9

0,7 1,2 1,4 1,1 1,4 1,0 1,0

6,3

9,5

4,8 4,6 5,3 5,4

5,9 5,5 5

0

2

4

6

8

10

12

14

2012 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

MAS MAM Tendance-MAG/NO

0,0 0,6

0,0 0,5

1,1

0,0 0,8

3,5 2,4 3,0

0,5

2,9 4,8

1,6

0

1

2

3

4

5

6

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

MAS MAM Tendance MAG/Est

0,2 0,0

1,5 1,8 1,8 0,8

1,7

2,6

4,3

3,6

5,0 4,2

3,7 2,5

0

1

2

3

4

5

6

7

8

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

MAS MAM Tendance MAG/ADA

41,3 44,8 39,1

46,1 39,8 38,9 40,9

35,9

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Extrême Nord

46,6 43,3 40,4 35,0 49,2

37,8 27,0 30,6

05

10152025303540455055

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Nord

34,6 31,1 32,9 40,1

34,6 31,3 28,7

0

10

20

30

40

50

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Adamaoua

39,3 36,0 42,9

37,1 39,2 38,4 35,4

0

10

20

30

40

50

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Est


70

les femmes adultes (9,7%). Les programmes de lutte contre la malnutrition devraient davantage intégrer dans

leur cible les adolescentes dont plus de la moitié sont malnutris ou à risque de malnutrition.

Chez les femmes de 20-49 ans, la prévalence du surpoids (16,8%) et de l’obésité (7,1%) est très élevée et

augmente avec l’âge. Chez les enfants de moins de 5 ans, le surpoids et l’obésité touchent 4,6% d’entre eux

dans l’Adamaoua et 5% à l’Est. Ces chiffres sur la prévalence de l’obésité et du surpoids indiquent que la

malnutrition par excès est un problème de santé publique et qu’il est important de renforcer les programmes et

actions de prévention et de prise en charge de cette forme de malnutrition.

8.2. Recommandations

Les efforts entrepris au cours de ces dernières années dans les 4 régions prioritaires pour la lutte contre la

malnutrition ont contribué à la diminution de la malnutrition chronique dans l'ensemble des 4 régions même si

les prévalences restent encore très élevées (>30% dans 3 régions). La MAG varie de 2,5% à l’Est à 9,7% à

l’Extrême Nord et la prévalence de la MAS est proche ou supérieure à 1% (situation d’alerte). Pour ce qui est

de l’ANJE, les indicateurs sont relativement faibles en dépit des progrès enregistrés ces dernières années.

Ces résultats appellent la continuité et l’amélioration de la prise en charge de la MAS et la mise à l’échelle des

interventions communautaires (ANJE, fortification à domicile) intégrant des activités des secteurs sensibles à la

nutrition tels que la promotion de l'hygiène et de la salubrité, la protection sociale, l’agriculture, la lutte contre

le VIH/SIDA.

Au terme de l’analyse des données de cette enquête SMART, quelques recommandations, pourraient être

considérées pour améliorer les activités de prévention et de prise en charge de la malnutrition dans les 4

régions.


71

Tableau 36. Recommandations suggérées pour améliorer les activités de lutte contre la malnutrition

N Recommandations Raisons/constats Stratégies d'amélioration suggérées Responsables

1

Renforcer la PCIMAS MAS en situation d’alerte ou presque dans les 4

régions Améliorer la couverture du programme PCIMAS

Renforcer la qualité de prise en charge (ex : taux de

guérison, taux d’abandon)

MINSANTE UNICEF

2 Approfondir l’analyse de la

MAS élevée à l’Adamaoua

MAS élevée (1,7%) par rapport à la MAG

(4,1%) à l’Adamaoua Mettre en lien les résultats de l’enquête SMART avec

d’autres études avec un volet qualitatif

MINSANTE

UNICEF

3

Renforcer la prévention de

la malnutrition chronique

Retard de croissance dans une situation d’alerte

ou presque dans les 4 régions Mise à l’échelle des activités ANJE, fortification

Renforcer les activités sensibles à la nutrition (Santé,

WASH, VIH/SIDA, Protection sociale, Agriculture)

MINSANTE

UNICEF

4

Renforcer la prise en compte

de la malnutrition chez les

femmes enceintes et

allaitantes

Malnutrition ou risque de malnutrition

élevée (11,5%) chez les femmes enceintes

ou allaitantes

Mise en œuvre de programmes de lutte contre la

malnutrition maternelle

MINSANTE

5

Mettre en place des

programmes de lutte contre

la malnutrition chez les

adolescentes

Malnutrition ou risque de malnutrition

élevée chez les adolescentes (22% chez les

15-19 ans)

Promotion de l’éducation nutritionnelle chez les

adolescentes

MINSANTE

6

Prise en compte de la

malnutrition par excès dans

les programmes de lutte

contre la malnutrition

Prévalence de l’obésité ou surpoids élevée

(24%) chez les femmes (20-49 ans) et chez

les enfants à l’Adamaoua et à l’est (entre

4% et 5%)

Renforcement de l’éducation nutritionnelle

Prise en charge des cas de malnutris

MINSANTE


72

IX. BIBLIOGRAPHIE

1). ACF International, initiative SMART ACF CA et CDC Atlanta, septembre 2014, Méthodologie des

enquêtes nutritionnelles SMART rapides (version 1)

2). de Onis M, Borghi E., Arimond M., et al. (2018). Prevalence thresholds for wasting, overweight and

stunting in children under 5 years. Public health nutrition, 1-5.

3). FAO. (2016). Minimum Dietary Diversity for Women; A Guide for Measurement. Rome: FAO and FHI

360.

4). Institut National de la Statistique (INS) et ICF. International. 2012. Enquête Démographique et de Santé

et à Indicateurs Multiples du Cameroun 2011. Calverton, Maryland, USA : INS et ICF International.

5). Institut National de la Statistique. 2015. Enquête par grappes à indicateurs multiples (MICS5), 2014,

Rapport Final. Yaoundé, Cameroun, Institut National de la Statistique.

6). KI A. A. (2012). Utilité du périmètre brachial (PB) pour identifier la malnutrition chez les adolescentes

de 15 à 19 ans dans le district sanitaire de Nanoro. Thèse de Doctorat en Médecine, Universite de

Ouagadougou

7). Lancet (2013). Maternal and Child Nutrition Series

8). PNSA/PAM (2017) Evaluation conjointe de la sécurité alimentaire dans les régions de l’Est, Adamaoua,

Nord et Extrême-Nord du Cameroun, 2017

9). SMART manual. (2012). Méthode d’échantillonnage et calcul de la taille de l’échantillon selon la

méthodologie SMART

10).Tang, A. M., et al. (2013). Use of Cutoffs for Mid-Upper Arm Circumference (MUAC) as an Indicator

or Predictor of Nutritional and Health Related Outcomes in Adolescents and Adults: A Systematic

Review. Washington, DC: FHI 360/FANTA.

11).WHO. (2006). WHO child growth standards: length/height-for-age, weight-for-age, weight-for-length,

weight-for height. Geneva: WHO press

12).WHO et al., IYCF guidelines, 2008. Indicators for assessing infant and young child feeding practices,

part 1, definitions.

13).WHO et al., IYCF guidelines, 2008. Indicators for assessing infant and young child feeding practices,

part 2, measurement.

14).WHO, Global Nutrition Targets 2015: Childhood Overweight Policy brief WHO/NMH/NHD/14.6).

Geneva, 2014


73

X. ANNEXXES

Annexe 1 : Calcul de l’échantillon

Le logiciel ENA permet de calculer la taille d’échantillon d’enfants à enquêter selon une précision donnée.

Dans l'échantillonnage en grappes, la taille de l'échantillon calculée pour l'échantillonnage aléatoire

simple ou systématique est multipliée par un coefficient, l’effet de grappe, compte tenu de

l'hétérogénéité entre grappes au regard de l'indicateur mesuré. Un autre coefficient appelé taux de non

réponse permet de tenir compte des non réponses (refus, ménages absents, …).

La formule est :

Dans cette formule :

n = taille d'échantillon requise

t = niveau de confiance à 95% (valeur type de 1,96), t = 2,045 ;

p =prévalence estimative de la variable d’intérêt (la MAG par exemple) ;

m = marge d'erreur ou précision relative souhaitée ;

NP : taux de non réponse ;

f = effet de grappe

Le calcul de la taille de l’échantillon a été fait indépendamment dans chaque strate avec le logiciel ENA du 9

juillet 2015. Pour chaque strate, la taille de l’échantillon sera calculée à la fois pour l’enquête nutritionnelle

chez les enfants de moins de 5 ans et chez les femmes en âge de procréer et pour l’enquête de mortalité, la plus

grande des trois tailles d’échantillon a été retenue comme taille finale de l’échantillon pour la strate, afin

d’assurer une représentativité des 3 indicateurs pour les 3 populations cibles.

La taille de l’échantillon a été déterminée en utilisant les données suivantes (voir Tableau A1).

Tableau A1 : Paramètres ENA pour le tirage des échantillons

Régions Adamaoua Est Extrême-Nord Nord

Variables communes

Taille Moyenne des.

Ménage 5,9 4,9 5,4 4,9

Effet de grappe 1,5 1,5 1,5 1,5

MAG chez les enfants <5

ans

Précision 3 3 3 3

Valeur 4,5 4,8 4,5 6,5

% Non Réponses 8 8 8 8

Anthropométrie des

femmes: IMC<18,5

Précision 4 4 4 4

Valeur 10 3,2 9,6 8

%Non Réponses 21 22 20 14

Mortalité rétrospective

Précision 3 3 3 4

Valeur 0,27 0,58 0,15 0,47

%Non Réponses 8 8 8 8

Paramètres communs

Taille des ménages : selon le rapport SMART 2017

Effet de grappe : Valeur de 1.5 selon la recommandation SMART

n= t² x p(1-p)*f*(1+NP) m²


74

Paramètres anthropométriques chez les enfants de moins de 5 ans (MAG)

Précision : Précision de 3%

Taux de Non réponses : valeur maximale de la SMART 2017

Paramètres anthropométriques chez les femmes (IMC<18,5)

Précision : Précision de 4%

Taux de Non réponses : valeurs obtenues par la SMAT 2017

Paramètres mortalité rétrospective dans la population générale

Précision : précision de 4%

Taux de Non réponses : 5%

A1.1. Taille de l’échantillon

A1.1.1. Taille d’échantillon pour l’anthropométrie (enfants)

Le calcul de la taille de l’échantillon calculé à l’aide du logiciel ENA en utilisant les paramètres correspondants

(tableau A2) donne les résultats du tableau 2.

Tableau A2 : Calcul de la taille d’échantillon pour l’anthropométrie des enfants

Population

cible

Régions Echantillon Enfants: Variables

ENA

Echantillon Ménages:

Variables ENA

Taille

échantillon

Préva-

lence

Préci-

sion

Effet de

grappe

Taille Moyenne.

Ménages

% Pop.

Cible

% Non

réponses Enfa

nts

Ména

ges

MAG chez

les enfants

de moins de

5 ans

Adamaoua 4,5 3 1,5 5,9 16,5 8 300 372

Est 4,8 3 1,5 4,9 18,1 8 319 434

Extrême

Nord

4,5 3 1,5 5,4 18,1 8 300 370

Nord 6,5 4 1,5 4,9 18,2 8 424 574

A1.1.2. Taille d’échantillon pour l’anthropométrie des femmes)

Pour les femmes, le calcul de la taille de l’échantillon s’est fait à l’aide du logiciel ENA (Version 9 juillet 2015)

en utilisant les paramètres correspondants (tableau A1) donne les résultats du tableau A3.

Tableau A3 : Calcul de la taille d’échantillon pour l’anthropométrie des femmes

Population cible

Régions Echantillon Enfants: Variables ENA

Echantillon Ménages: Variables ENA Taille

échantillon

Préva-lence

Préci-sion

Effet de grappe

Taille Moy. Ménages

% Fem-mes

% Non réponses

Fem-mes

Ménages

Femmes IMC<18,5

Adamaoua 10 4 1,5 5,9 24,3 21,2 353 351

Est 3,2 4 1,5 4,9 20,6 22,1 121 172

extrême Nord

9,6 4 1,5 5,4 20,7 19,9 328 406

Nord 8 4 1,5 4,9 23,5 14,1 289 324

A1.1.3. Tailles d’échantillons pour l’enquête de mortalité

Le nombre de personnes devant participer à l’enquête de mortalité est calculé en appliquant la formule

suivante :


75

²

t

kn

n : nombre de personnes-jours à risque (calculée comme décrit ci-dessus) ;

μ : taux de mortalité estimé (par exemple 2 décès pour 10 000 personnes);

ε : précision relative requise (par exemple 1/10 000=0,0001);

t : pour un niveau de confiance à 95 %, t = 2,045;

k : effet de grappe

Le taux brut de mortalité rétrospective est calculé sur une période de rappel de 3 mois allant du 15 Juin 2018

(Fête du ramadan ou fin du jeûne musulman) jusqu’à la demi-période de la collecte (122 Septembre 2018).

La taille de l’échantillon de chaque strate a été déterminée à l’aide du logiciel ENA (Version 5 juillet 2015) en

utilisant les données suivantes :

Tableau A4 : Calcul de la taille d’échantillon pour la mortalité rétrospective Population

cible

Régions Echantillon Enfants: Variables ENA

Echantillon Ménages: Variables ENA Taille échantillon

Préva- lence

Préci sion

Effet de grappe

Taille Moy. Ménages

Période de rappel

% Non réponses

Popu-lation

Ménages

Population générale

Adamaoua 0,27 4 1,5 5,9 90 5 1176 210

Est 0,58 4 1,5 4,9 90 5 2527 543

extrême Nord

0,15 4 1,5 5,4 90 5 653 127

Nord 0,47 4 1,5 4,9 90 5 2047 440

A1.1.4. Taille de l’échantillon final

Tableau A5 : Calcul de la taille d’échantillon final

Régions Adamaoua Est Extrême- Nord Nord Total

Echantillon Enfants <5

ans

Enfants 300 319 300 424 1343

Ménages 372 434 370 574 1750

Echantillon femmes 10-49

ans

Femmes 353 121 328 289 1091

Ménages 351 172 406 324 1253

Echantillon: mortalité Personnes 1176 2527 653 2047 6403

Ménages 210 543 127 440 1320

Plus grand échantillon

Ménages 372 543 406 574 1750

Enfants 362 482 397 512 1343

ZD 21 30 23 32 97

Echantillon Final*

ZD 26 30 26 32 114

Ménages 468 540 468 576 2052

Enfants 456 479 457 514 1906

Collecte de données Equipes 2 2 2 2 8

ZD/équipes 13 13 15 16 16

Pour chaque strate, la taille de l’échantillon est calculée à la fois pour l’enquête nutritionnelle (enfants et

femmes) et pour l’enquête de mortalité, et la plus grande des trois sera la taille finale de l’échantillon pour la

strate.


76

Selon les recommandations de la méthodologie SMART, une strate doit compter au moins 25 ZD. Les régions

de l’Adamaoua et de l’extrême-Nord doivent avoir chacune au moins 25 ZD. Nous avons majoré ce chiffre

pour avoir 26 ZD dans chacune de ces régions.

Enfin, pour anticiper aux difficultés d’accéder à certaines ZD, nous avons prévus des ZD de remplacement de

10% pour chaque strate, ce qui donne 3 ZD de remplacement par région, soit 12 ZD de remplacement en tout.

En résumé le nombre de ZD (114) et le nombre de ZD de remplacement (12) est de 126 ZD dont nous auront

les copies des croquis avec le BUCREP.

A1.2 Tirage de l’échantillon

A1.2.1. Tirage du premier degré (sélection des grappes)

Sur la base de données des ZD issues de la cartographie du BUCREP de 2017, un tirage des grappes (ZD) a été

fait à l’aide du logiciel ENA, de manière aléatoire et indépendante pour chacune des strates et

proportionnellement à la taille de la population.

A1.2.2. Tirage du second degré (sélection des ménages)

La sélection des ménages a suivi la méthodologie d’échantillonnage aléatoire systématique dans chaque grappe

sélectionnée après reconnaissance et délimitation de la ZD/village/hameau/quartier.

Dans le cas où ce village/quartier contient plus de 150 ménages, ou est trop étendu, il a été segmenté, de

façon objective, en prenant des repères géographiques et physiques. Le choix du segment à enquêter s’est

fait par la méthode des totaux cumulés (tirage proportionnel à la taille de la population de chacun des

segments). La sélection des ménages s’est fait alors dans le segment tiré au sort.

Si une ZD est composée de plusieurs villages/hameaux/quartiers, un village/hameau/quartier est tiré au sort

(tirage proportionnel à la taille de la population de chacun des villages/quartiers/hameaux) avec le logiciel

ENA et l’enquête a lieu dans ce village/hameau/quartier tiré au sort.

Si le village/hameau/quartier possède plus de 18 ménages, un sondage aléatoire systématique est réalisé

(dénombrement des ménages et sélection par pas de sondage)

Si le village/hameau/quartier possède moins de 18 ménages, tous les ménages du village/hameau/quartier

tiré au sort sont enquêtés de façon exhaustive. La grappe a été complétée en allant ensuite dans le village le

plus proche (et en utilisant soit le sondage aléatoire systématique, soit le sondage aléatoire simple si le

nombre de ménage est petit et que l’on peut dénombrer rapidement).

Ménage : c’est une personne ou un groupe de personnes apparentées ou non, vivant dans une même unité

d’habitation, prenant le plus souvent leur repas en commun et survenant ensemble à leurs autres besoins

essentiels. Ce groupe reconnaît l’autorité d’une seule personne qui est appelée chef de ménage.


77

A1.3. Population cible ou univers d’échantillonnage

Pour l’enquête nutritionnelle anthropométrique et de sécurité alimentaire, la population cible est celle des

enfants âgés de 0 à 59 mois et celle des femmes âgées de et adolescentes de 10 -49 ans présents dans les

ménages sélectionnés.

Pour l’enquête de mortalité, la population cible est constituée de toutes les personnes constituant les

ménages sélectionnés pour l’enquête (avec ou sans enfants de moins de 5 ans et/ou femmes en âge de

procréer).


78

Annexe 2: planning de l’enquête

Tableau A6 : chonogramme de la formation et de la collecte des données

J Date EN (26ZD 2 Equipes)

NORD (32 ZD 2 Equipes)

ADA (26 ZD Equipes)

EST (30 ZD 2 Equipes)

Nbr. Jour

S 9/1/2018 Voyage pour Ngaoundéré 1

D 9/2/2018 Repos Repos Repos Repos L 9/3/2018

Formation des superviseurs (Ngaoundéré) 2 M 9/4/2018

M 9/5/2018

Formation Agents (Ngaoundéré)

6

J 9/6/2018

V 9/7/2018

S 9/8/2018

D 9/9/2018 Repos Repos Repos Repos

L 9/10/2018 Formation Agents (Ngaoundéré)

M 9/11/2018

M 9/12/2018 Voyage Voyage Voyage Voyage 1

J 9/13/2018 C1 C1 C1 C1 2

V 9/14/2018 C2 C2 C2 C2 3

S 9/15/2018 C3 C3 C3 C3 4

D 9/16/2018 Repos Repos Repos Repos 5

L 9/17/2018 C4 C4 C4 C4 6

M 9/18/2018 C5 C5 C5 C5 7

M 9/19/2018 C6 C6 C6 C6 8

J 9/20/2018 C7 C7 C7 C7 9

V 9/21/2018 C8 C8 C8 C8 10

S 9/22/2018 C9 C9 C9 C9 11

D 9/23/2018 Repos Repos Repos Repos 12

L 9/24/2018 C10 C10 C10 C10 13

M 9/25/2018 C11 C11 C11 C11 14

M 9/26/2018 C12 C12 C12 C12 15

J 9/27/2018 C13 C13 C13 C13 16

V 9/28/2018 Extrat1 C14 Extrat1 C14 17

S 9/29/2018 Extrat2 C15 Extrat2 C15 18

D 9/30/2018 Extrat3 C16 Extrat3 Extrat3 19

L 10/1/2018 Retour terrain Extrat1 Retour terrain Extrat3 20

M 10/2/2018 Retour terrain Extrat2 Extrat3 21

M 10/3/2018 Retour terrain Retour terrain 22

J 10/4/2018 Retour terrain 23


79

Annexe 3 : Questionnaires enquête SMART 2018- Cameroun


80


81


82


83

Annexe 4 : Classification des situations nutritionnelles et des taux de mortalité

Tableau A7 : Classification OMS des situations nutritionnelles et sphère standard pour les taux de mortalité,


Annexe 5 : liste des équipes terrain

Tableau A8 : La liste des équipes terrain

Région E

q

ui

p

e

Nom et prénom Fonction Contact

Adamaoua

1

HADJA BRAHIM Madjo Superviseur 697813329/679492825

MOHAMADOU Sani Chef d’équipe 654814994/654814994

LEUMALEU Grace Aurore Mesureur 656535808/673855014

KAGAIKE TCHOLAI Dieudonné Assistant mesureur 690165135

2

Dr. KUATE WANFO Achille M. Superviseur 676126121

GANEME Emmanuel Chef d’équipe 695493880/678296172

ZAMEFACK TIOGOU Console Mesureur 699005574

GOUSKRO Oumné Assistant mesureur 699805301

Est

3

NCHANJE Osé Superviseur 670378074/694386249

MASSOULY Louise Valerie Chef d’équipe 699217032/679667676

MAGUEMNING KOM Christelle Mesureur 697922206/675980864

VIANG ABADA Brice Donald Assistant mesureur 695106497

4

OLEMBA OLEMBA Prosper Superviseur 675347555

LACMAGO N. Liliane Chantale Chef d’équipe 693936088

NSOM Cyrille Mesureur 699087636

DJEMBI FOTSO Emilie Assistant mesureur 695567334

Extrême-

Nord

5

BATJOM Eddy Franklin Superviseur 699300512/681584593

Adam BRAHIM Chef d’équipe 699516305/695670519

TIKELA NEMOUNE Jean Louis Mesureur 695919998

GOEMBANG ORNELLA Assistant mesureur 655202391

6

FATIME Ardjoune Adji Superviseur 691833394/676452701

TAKOUA Martin Chef d’équipe 696951538/675355828

NTEMBI esther Mesureur 694526603

WALGUIDOU Dieudonné Assistant mesureur 697117263

Nord

7

BOUBA Monglo Superviseur 677182461/661250417

AMINOU ZOUA KARY Chef d’équipe 694941132/674745677

DJAÏNABOU Missa Mesureur 691798972/679964619

MBWANG EYIDI J. Assistant mesureur 695916894

8

BOULOUMEGNE Gustave Superviseur 695469606/675227415

MAYANGPA Valérie Chef d’équipe 697998404/691390518

MATIP SOUNDJOCK HENRI Mesureur 691715326

LAÏSSOU Angèle Assistant mesureur 697536662/693553910

4 Régions NTONGA André Aggée Coordonnateur 699943616/652807799

ZIDA Yemdaogo Consultant/SMART [email protected] ou [email protected]

MAG* MAS* MC** IP*** TBD/CDR^ TDM5/U5DR¨Pas de crise < 5 % = 0 % < 20 % < 10 % = 0 = 0

Situation Précaire 5 à 9 % 0 à 1 % 20 à 29 % 10 à 19 % 0 à 1 décès 0 à 2 décès

Situation d'Alerte 10 à 14 % 1 à 2 % 30 à 39 % 20 à 29 % 1 à 2 décès 2 à 4 décès

Situation d'Urgence > 15% > 2 % > 40% > 30% > 2 décès > 4 décès

Niveau de Prévalence

Classification OMS 2000

Indicateurs de Malnutrition Indicateurs de Mortalité

* Malnut. Aigüe Globale ou Sévère **Malnut. Chronique Globale ***Insuffisance Pondérale Globale

^Taux Brut des Décès ¨Taux des Décès des Moins de 5 ans (décès/10000 personnes / jour)



Enquête nutritionnelle et de mortalité rétrospective chez les … · 2020. 4. 30. · Enquête...

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