MINISTERE DE LA SANTE ENQUETE NUTRITIONNELLE … · 2020-05-18 · RAPPORT FINAL Février 2020...

MINISTERE DE LA SANTE

PROGRAMME NATIONAL DE

NUTRITION

RAPPORT FINAL

Février 2020

TERRITOIRE

D’INONGO

PROVINCE DE

MAI-NDOMBE

ENQUETE NUTRITIONNELLE

TERRITORIALE

CETTE ENQUETE A ETE CONDUITE PAR :

LE PROGRAMME NATIONAL DE NUTRITION

AVEC L’APPUI TECHNIQUE ET FINANCIER DE L’UNICEF

POUR TOUTE INFORMATION COMPLEMENTAIRE SUR LES ENQUETES,

VEUILLEZ CONTACTER :

PRONANUT :

Dr Bruno Bindamba Damien Nahimana Directeur du Programme Chef de Division de National de nutrition Surveillance et Recherche [email protected] [email protected] [email protected]

UNICEF :

Ines Lezama Mahoro Jean Claude Chef de Section Nutrition Expert enquête SMART [email protected] [email protected]

mailto:[email protected]





REMERCIEMENTS L’enquête territoriale sur la situation nutritionnelle et la mortalité est l'aboutissement d’une collaboration entre le Ministère de la Santé à travers le Programme National de Nutrition (PRONANUT) et UNICEF. Cette enquête a bénéficié de l’appui technique et financier du Fonds des Nations Unies pour l’Enfance (UNICEF). Le succès dans la conduite de cette enquête résulte de la bonne collaboration d'un grand nombre de personnes à qui nous tenons à adresser notre sincère reconnaissance. Il s’agit en premier lieu, des personnes enquêtées sans la disponibilité et la flexibilité desquelles les résultats de cette enquête n'auraient pas pu être obtenus. A cet effet, les parents des enfants pesés et mesurés doivent être vivement remerciés pour leur chaleureux accueil durant la période de collecte des données. Nos remerciements s’adressent aussi à tous les agents enquêteurs-superviseurs qui ont effectué un travail de collecte des données, malgré des conditions de travail difficiles et parfois avec des problèmes de déplacement contraignants. Leurs efforts et leur flexibilité ont fortement contribué à la qualité des données présentées. Nous remercions également toutes les personnes qui ont rendu possible cette enquête notamment les autorités politico-administratives et sanitaires du territoire enquêté. Toutes nos félicitations et nos encouragements à l’endroit des équipes : chefs d’équipes, mesureurs, assistants, les agents de saisie et tous ceux qui se sont mobilisés pour analyser les données et contribuer à la rédaction du rapport. Que toutes ces institutions et ces personnes trouvent ici la reconnaissance de leurs efforts et leur disponibilité.

Dr Bruno Bindamba

Directeur du Programme National de Nutrition

Ministère de la Santé

TABLE DES MATIERES

REMERCIEMENTS ..................................................................................................................................... 3

TABLE DES MATIERES ............................................................................................................................. 4

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

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

SIGLES ET ABREVIATIONS ..................................................................................................................... 8

RESUME EXECUTIF .................................................................................................................................. 9

I. INTRODUCTION .................................................................................................................................... 11

I.1 Situation géographique et démographique .................................................................................... 11

I.2 Situation économique et sécurité alimentaire ................................................................................ 12

I.3 Situation sanitaire et nutritionnelle .................................................................................................. 13

I.4 Justification de l’enquête ................................................................................................................. 14

II. OBJECTIFS .......................................................................................................................................... 14

II.1 Objectif général .............................................................................................................................. 14

II.2 Objectifs spécifiques ...................................................................................................................... 14

III. METHODOLOGIE ................................................................................................................................ 15

III.1 Type d´enquête et population cible .............................................................................................. 15

III.2 Calcul de la taille de l’échantillon ................................................................................................. 15

III.2.1 Taille de l’échantillon pour l’anthropométrie ..................................................................................................... 15

III.2.2 Taille de l’échantillon pour la mortalité ............................................................................................................. 15

III.2.3 Echantillon finale pour le territoire .................................................................................................................... 16

III.3 Plan de sondage ........................................................................................................................... 16

III.3.1 Base de sondage au premier degré (villages/quartiers) .................................................................................. 17

III.3.2 Base de sondage au second degré : ménages ............................................................................................... 18

III.4 Considérations éthiques ................................................................................................................ 18

III.5 Sélection des personnes à enquêter ............................................................................................ 18

III.6 Les différentes phases de l’enquête ............................................................................................. 20

III.6.1 La phase préparatoire ....................................................................................................................................... 20

III.6.2 Recrutement et formation des enquêteurs ....................................................................................................... 20

III.6.3 Test de standardisation ..................................................................................................................................... 20

III.6.4 Pré-enquête ....................................................................................................................................................... 20

III.6.5 Sélection finale des enquêteurs ........................................................................................................................ 21

III.7 La phase de collecte des données et supervision sur le terrain ................................................. 21

III.7.1 Données collectées ........................................................................................................................................... 21

III.7.2 Supervision des équipes ................................................................................................................................... 23

III.7.3 Saisies des données ......................................................................................................................................... 23

III.7.4 Contraintes et limites de l’enquête ................................................................................................................... 23

III.8 Traitement et analyse statistique des données ............................................................................ 24

III.8.1 Double saisie ..................................................................................................................................................... 24

III.8.2 Analyse des données ........................................................................................................................................ 24

III.9 Indicateurs et valeurs seuils utilisés ............................................................................................. 24

IV. RESULTATS ........................................................................................................................................ 27

IV.1. Description de l’échantillon .......................................................................................................... 27

IV.2. Caractéristique de l’échantillon ................................................................................................... 27

IV.3. Qualité des données anthropométriques .................................................................................... 28

IV.4. Distribution des âges et sexes pour les enfants ......................................................................... 29

IV.5. Malnutrition aiguë selon l’indice poids/taille ; PB et/ou les œdèmes ........................................ 30

IV.6. Estimation du nombre d’enfants souffrant de la malnutrition aiguë exprimée en z-score selon le P/T ........................................................................................................................................................ 33

IV.7 Malnutrition chronique et insuffisance pondérale ........................................................................ 33

IV.8 La mortalité rétrospective ............................................................................................................. 36

IV.9. Couverture de services de santé de base .................................................................................. 36

IV.9.1. Couverture de la vaccination anti rougeoleuse .............................................................................................. 36

IV.9.2. Couverture de la supplémentation en vitamine A ........................................................................................... 37

IV.9.3. Couverture du déparasitage ............................................................................................................................ 37

V. DISCUSSIONS ..................................................................................................................................... 37

V.1. Qualité des données ..................................................................................................................... 37

V.2. Malnutrition aiguë chez les enfants de 6-59mois ........................................................................ 38

V.3. Malnutrition chronique et insuffisance pondérale ........................................................................ 39

V.4. La mortalité rétrospective ............................................................................................................. 40

V.5 Couverture de service de base ..................................................................................................... 40

VI. CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS ........................................................................................ 41

VI.1 Conclusion .................................................................................................................................... 41

VI.2 Recommandations ........................................................................................................................ 41

VII. ANNEXES ........................................................................................................................................... 42

Annexe 1 : Questionnaire anthropométrique .............................................................................................................. 42

Annexe 2 : Questionnaire de mortalité ....................................................................................................................... 45

Annexe 3 : Agenda de la formation des enquêteurs ................................................................................................. 46

Annexe 4 : Tendance de la malnutrition chez les enfants de 0-59mois par Zone de santé .................................... 47

Annexe 5 : Valeurs utilisées entrant dans le calcul de l’échantillon anthropométrique et celui sur la mortalité. Février 2020 ................................................................................................................................................ 48

Annexe 6 : Liste des grappes enquêtées, territoire d’Inongo .................................................................................... 49

Annexe 7 : Rapport de plausibilité .............................................................................................................................. 50

LISTE DES TABLEAUX Tableau 1 : Résumé des résultats sur la situation nutritionnelle. Territoire d’Inongo, Février 2020 ................................ 9

Tableau 2 : Calcul de la taille de l’échantillon pour l’anthropométrie, Territoire d’Inongo, Février 2020 ....................... 15

Tableau 3 : Calcul de la taille d’échantillon pour la mortalité, territoire d’Inongo, Février 2020. ................................... 15

Tableau 4 : Echantillon final pour l’enquête territoriale, Territoire d’Inongo, Février 2020 ............................................. 16

Tableau 5 : Critère d’exclusion des valeurs aberrantes pour le calcul des indices nutritionnels, Inongo, Février 2020 ........................................................................................................................................................................................... 24

Tableau 6 : Valeurs seuils des trois sous-indices de la Malnutrition Aiguë (MA-PT ; MA-PB et MA combiné) ......... 26

Tableau 7 : Seuils de prévalence au niveau de la population, étiquettes correspondantes et nombre de pays dans les différentes catégories de seuils de prévalence pour l'émaciation, la surcharge pondérale et le retard de croissance en utilisant une nouvelle approche ................................................................................................................................... 26

Tableau 8: Taux de réponse de l’échantillon des ménages et des enfants de moins de 5ans. Inongo, Février 2020 . 27

Tableau 9: Taille moyenne du ménage et la proportion des enfants de moins de 5ans selon les données de mortalité. Février 2020 ...................................................................................................................................................... 27

Tableau 10 : Statut des enfants enquêtés, Territoire d’Inongo, Février 2020 ................................................................ 27

Tableau 11 : Résumé de quelques indicateurs du rapport de plausibilité. Territoire d’Inongo, Février 2020 ............... 28

Tableau 12: Moyenne z-score ± écart-type, effet de grappe, nombre de z-score non-disponibles, z-score exclus de l’analyse (flags SMART) ................................................................................................................................................... 28

Tableau 13 : Distribution par tranche d’âge de l’échantillon des enfants de moins de 5ans inclus dans l’enquête, Territoire d’Inongo, Février 2020 ...................................................................................................................................... 29

Tableau 14: Prévalence de la malnutrition aiguë selon l’indice Poids pour Taille exprimé en z-scores ,selon le PB et prévalence combinée P/T et PB selon les normes OMS 2006 chez les enfants de 6 à 59 mois, enquête territoriale, février 2020 ....................................................................................................................................................................... 32

Tableau 15: Estimation du nombre d’enfants qui souffraient de la malnutrition aiguë combinée basée sur le WHZ et MUAC. Enquête territoriale. Février 2020 ........................................................................................................................ 33

Tableau 16 : Prévalence de la malnutrition chronique selon l’indice Taille pour Age et Poids pour âge exprimées en z-score selon les normes OMS 2006 chez les enfants de 0 à 59 mois, enquête territoriale, Février 2020 .................. 35

Tableau 17: Taux brut de décès (TBD) et taux de décès des enfants de moins de 5ans (TDM-5). Inongo, Février 2020. .................................................................................................................................................................................. 36

Tableau 18 : Les causes et lieux de décès renseignées au sein des menages. Kenge, octobre 2019. ...................... 36

Tableau 19: Taux de couverture pour la vaccination contre la rougeole chez les enfants âgés de 9 à 59, enquête territoriale. Février 2020. ................................................................................................................................................... 37

Tableau 20 : Couverture Supplémentation en vitamine A chez les enfants âgés de 6 à 59 mois au cours de 6 derniers mois précédant l’enquête, Février 2020. ............................................................................................................ 37

Tableau 21 : Couverture en déparasitage, chez les enfants âgés de 12 à 59 mois, enquête territoriale. Février 2020. ........................................................................................................................................................................................... 37

LISTE DES FIGURES Figure 1 : Carte administrative du territoire d’Inongo (source CAID) .............................................................................. 12

Figure 2 : Distribution des âges des enfants de 0-59 mois en mois, Territoire d’Inongo, Février 2020 ........................ 29

Figure 3 : Pyramide d’âge de l’échantillon enquêté selon le sexe, Territoire d’Inongo, Février 2020 ........................... 30

Figure 4 : Distribution de l’indice Poids/Taille (P/T) en z-score par rapport à la population de référence OMS 2006 chez les enfants de 6-59mois, Territoire d’Inongo, Février 2020 .................................................................................... 30

Figure 5 : Prévalence de la malnutrition aigüe selon le périmètre brachial par tranche d’âge, enquête territoriale, Février 2020 ...................................................................................................................................................................... 31

Figure 6 : Distribution de l’indice Taille/Age (T/A) et P/A en z-score par rapport à la population de référence OMS 2006, enquêtes territoriales, Février 2020........................................................................................................................ 34

Figure 7 : Tendances MAG selon le rapport poids pour la taille et le PB par zone de santé. Février 2020 ................ 39

Figure 8 : Prévalence de la malnutrition chronique et de l’insuffisance pondérale globale par ZS. Février 2020 ........ 40

SIGLES ET ABREVIATIONS

CAID : Cellule d'Analyses des Indicateurs de Développement DHIS2 : District Health Information System 2 DPS : Division Sanitaire de la Santé ENA : Emergency Nutrition Assessment (Logiciel de SMART) ET : Ecart Type IC : Intervalle de confiance IP : Insuffisance Pondérale MAG : Malnutrition Aiguë Globale MAGc : Malnutrition Aiguë Globale (WHZ et MUAC) MAM : Malnutrition Aiguë Modérée MAS : Malnutrition Aiguë Sévère MASc : Malnutrition Aiguë Sévère (WHZ et MUAC) MC : Malnutrition chronique MUAC/ PB: Mid-Upper Arm Circumference /Périmètre brachial MVE : Maladie à Virus Ebola OMS : Organisation mondiale de la santé P/A : Rapport Poids pour âge PCIMA : Prise en Charge Intégrée de la Malnutrition Aiguë PCIMAS : Prise en Charge Intégrée de la Malnutrition Aiguë Sévère PDSS : Projet de Dévéloppement du Système de Santé PEV : Programme Elargie de Vaccination PO /PM : Poids observé /Poids moyen PRONANUT : Programme national de nutrition P/T : Rapport Poids pour Taille SVA : Supplémentation en Vitamine A SMART: Standardized Monitoring and Assessment of Relief and Transitions SNSAP : Surveillance nutritionnelle, sécurité alimentaire et alerte précoce T/A : Rapport taille pour âge TBD : Taux Brut des Décès TDM5 : Taux des Décès des Moins de 5 ans TM : Taille moyenne TO : Taille observée UNICEF : Fonds des Nations Unies pour l’Enfance ZS: Zone de santé WHZ : Weight for Height Z-Score

https://www.caid.cd/

https://www.caid.cd/

http://www.openhealthnews.com/resources/district-health-information-system-2-dhis2

http://www.openhealthnews.com/resources/district-health-information-system-2-dhis2

https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=4&ved=2ahUKEwinvIuohp3oAhWBUhUIHS5fDpcQFjADegQIAxAB&url=https%3A%2F%2Fwww.acronymfinder.com%2FWeight-for-Height-Z_Score-(body-measurement)-(WHZ).html&usg=AOvVaw1erDY3XmzyEtUF7em5OOZT

https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=4&ved=2ahUKEwinvIuohp3oAhWBUhUIHS5fDpcQFjADegQIAxAB&url=https%3A%2F%2Fwww.acronymfinder.com%2FWeight-for-Height-Z_Score-(body-measurement)-(WHZ).html&usg=AOvVaw1erDY3XmzyEtUF7em5OOZT

RESUME EXECUTIF

OBJECTIFS DE L’ENQUETE

L’enquête nutritionnelle réalisée, vise à évaluer la situation nutritionnelle des enfants âgés de 0 à 59 mois, la mortalité rétrospective chez les enfants de moins de 5ans et de la population en général, ainsi que la couverture des services de base (supplémentation en vitamine A chez les enfants de 6 à 59 mois, la couverture vaccinale contre la rougeole chez les enfants de 9-59mois et le déparasitage au mébendazole chez les enfants de 12-59 mois). METHODOLOGIE La présente enquête nutritionnelle a été réalisée du 16 au 27 février dans le territoire d’Inongo, dans la province de Mai-Ndombe. Elle a été réalisée selon la méthodologie SMART basée sur un échantillonnage en grappes à deux degrés. L’échantillon a été calculé à l’aide du logiciel ENA SMART (version du 11 janvier 2020). Le tirage des grappes a été réalisé de façon aléatoire et proportionnelle à la taille de la population de la zone par le même logiciel. Ainsi ,33 grappes constituées de 20 ménages chacune ont été enquêtées. L’analyse et le nettoyage de données ont été faits grâce aux logiciels ENA en suivant les recommandations SMART. Les flags SMART (-3/+3 ET de la moyenne observée de l’enquête) ont été exclus de l’analyse. Les mesures anthropométriques individuelles ont été comparées à des valeurs de références internationales (OMS 2006).

PRINCIPAUX RESULTATS

La malnutrition aiguë a été calculée chez les enfants âgés de 6 à 59 mois après exclusion des flags SMART (standards OMS). Concernant la malnutrition chronique et l’insuffisance pondérale, elles ont été calculées chez les enfants de 0-59 mois après exclusion des flags SMART. Le résumé des principaux résultats sont présentés dans le tableau ci-dessous :

Tableau 1 : Résumé des résultats sur la situation nutritionnelle. Territoire d’Inongo, Février 2020

ETAT NUTRITIONNEL DES ENFANTS DE 0-59 MOIS

Poids pour Taille exprimé en z- score chez les enfants de 6-59mois (N=622)

Malnutrition Aiguë Globale P/T< -2 z et/ou œdèmes 7.9% (5.9-10.4)

Malnutrition Aiguë Sévère P/T< -3 z et/ou œdèmes 1.6% ( 0.8- 3.3 )

Périmètre brachial chez les enfants de 6-59mois (N=636)

Malnutrition Aiguë Globale PB<125mm) et/ou œdèmes 9.6% (6.7-13.5)

Malnutrition Aiguë Sévère (PB<115mm) et/ou œdèmes 2.4% ( 1.4- 4.1 )

Taille pour age exprimé en z-score chez les enfants de 0-59mois (N=671)

Malnutrition chronique Globale T/A <-2 Z-score) 32.0% (28.8-35.5)

Malnutrition chronique Sévère T/A <-3 Z-score) 9.7% (7.4-12.6)

Poids pour âge exprimé en z-score chez les enfants de 0-59mois (N=692)

Insuffisance Pondérale Globale P/A <-2 Z-score) 19.4% (15.6-23.8)

Insuffisance Pondérale Sévère P/A <-3 Z-score) 4.8% ( 3.2- 7.0 )

TAUX DE MORTALITÉ

Taux de mortalité rétrospective sur une période de 113 derniers jours (nombre de décès /10,000 personnes/jour)

0.56(0.37-0.86)

Taux de mortalité rétrospective des moins de 5 ans sur une période de 113 derniers jours (nombre de décès /10,000 enfants de moins de 5 ans/jour)

1.28(0.74-2.22)

COUVERTURE DE SERVICES DE SANTÉ DE BASE

Couverture vaccinale contre la rougeole chez les enfants âgés de 9 à 59 mois (N=614)

Vaccinés avec présence de carte 38.1 % (26.7-51.0)

Vacciné selon les dires des mères 48.7 % (36.6- 60.9)

Couverture de la supplémentation en vitamine A; chez les enfants âgés de 6 à 59 mois (N=639)

Supplémenté selon l’accompagnant 74.2 % (61.4- 83.8)

Couverture déparasitage au Mébendazole chez les enfants âgés de 12 à 59 mois (N=576)

Déparasité selon l’accompagnant 74.1 % (61.4- 83.8)

RECOMMANDATIONS Bien que la situation nutritionnelle soit précaire au moment de l’enquête, aucune prise en charge de la malnutrition aiguë dans les 3ZS du territoire d’Inongo depuis longtemps. C’est un territoire qui a connu une épidemie de rougeole pendant la période de 2018-2019 et ayant eu un impact négatif sur la santé des enfants. Il est important de :

• Renforcer le système de surveillance nutritionnelle (SNSAP) ainsi que l’intensification du dépistage des

cas de sous-nutrition ; • Remettre en route les activités de prise en charge intégrée de la malnutrition aiguë dans les structures

de santé avec l’appui des partenaires de nutrition/santé à travers : ✓ La formation des prestataires de santé sur la PCIMA, ✓ L’équipement en matériels anthropométriques, ✓ L’approvisionnement en intrants nutritionnelles et médicaments

• Améliorer la couverture des services de bases (vaccination contre la rougeole, supplémentation en Vitamine A et déparasitage) à travers :

✓ Un renforcement des activités de vaccination de routine, ✓ Mise en place de la stratégie avancée dans des villages éloignés des centre de santé

• Renforcer les capacités opérationnelles du PRONANUT provincial pour leur permettre de renforcer leur mécanisme de supervision (une seule personne pour toute la province le moment de l’enquête)

I. INTRODUCTION

I.1 Situation géographique et démographique

Le territoire d’Inongo est l’un des huit territoires de la province de Mai Ndombe qui signifie « l’eau noire ». Il s’étend sur une superficie de 24 149 km² avec une population estimée à 5033651 habitants, soit environ 20 habitants /km². Le territoire d’Inongo connait un climat tropical, dont la température moyenne diurne varie selon les saisons et est de l’ordre de 30°.Il connait une alternance de deux saisons différentes, notamment la saison sèche qui commence de mi- mai à mi- septembre et la saison pluvieuse qui va de mi- septembre à la mi-mars. Situé au point le plus bas de la cuvette congolaise, l’attitude de ce territoire varie entre 200 et 500 m. Il comprend trois secteurs à savoir :

- Le secteur d’Inongo qui comprenant les groupements de Ntombanzale, Ibenga et Iyembe englobe les deux tiers du Lac Maï-ndombe, tous les rivages au sud de la ville d’Inongo, y compris ceux de l’ouest, jusqu’à l’embouchure de la M’fimi, dans le territoire Kutu.

- Le secteur de Bolia comprenant les groupements de Lokanga, Nkile et Bokwala. Il fait la transition avec l’Equateur. La rive nord du Lac le limite au sud, dans lequel se jettent les grandes rivières (Olongo) poissonneuses que sont la Lutoï à l’est, la Lule et la Nsongo. Sa couverture végétale se partage entre la forêt de terre ferme et la forêt inondée qui domine.

- Le secteur Basengele comprenant les groupements Mbelo, Mpenge, Ngongo et Bokote. Il effectue la transition vers les savanes du plateau, mais il contient encore de très beaux lambeaux forestiers et d’opulentes forêts galléries. La savane arbustive et herbeuse marque sa distinction d’avec les deux secteurs forestiers qui le bordent. Il est aussi le plus peuple et grand des secteurs du territoire.

Le territoire d’Inongo baigne entièrement dans le lac Maï-ndombe et ses affluents rendant ainsi l’accès difficile dans certaines parties de ce territoire. Il est traversé par beaucoup de rivière dont les plus important sont des rivières Lokoro, lotoy et ses affluents (Bolongo – Lule, Bolongo – mbole, Bolongo-mbala, Bolongo – bowele, Bolongo-nsongo, Bolongo-esombi, mbongo) et sont riches en poissons. Le Lac demeure navigable toute l’année.

Dans ce territoire, on y trouve de vastes forêts primaires et sécondaires très riches par leur biodiversité. Cette couverture végétale se partage entre la forêt de terre ferme et la forêt inondée, qui le domine. C’est le cas des forêts inondées de Bolia ainsi que des forêts de terre ferme dans le secteur de Basengele. On y trouve les grands mammifères typiques de la forêt équatoriale : Bonobo (à l’ouest des Basingele) chimpanzés, singes de toutes autres sortes en grande abondance, antilopes de savanes et de forêt, éléphants, buffles et, dans les milieux halieutiques les hippopotames et les crocodiles, tortues… La faune halieutique elle-même est exceptionnelle par sa diversité, comptant plusieurs centaines d’espèces différentes.. La principale richesse de ce territoire est le Lac Maï-ndombe qui fait partie des principales sources de revenues, avec ses 150 km de long et 50 km de large et ses effluents.

1 Source DHIS2

Figure 1 : Carte administrative du territoire d’Inongo (source CAID)

Inongo est habité par trois principales tribus notamment : les Bolia, les Basengele et les Ntomba Nzele, Les populations pygmées sont aussi présent et représenterait environ 20 % de la population dans certains groupements. Elles sont plus nombreuses dans les secteurs forestiers de Bolia et d’Inongo que dans le secteur savanicole des Basengele.

Le pouvoir coutumier est détenu par plusieurs tribus habitants dans les trois secteurs. Les tribus minoritaires sont les Ntomba, les Ekonda, les nunu, les Iyembe et les peuples autochtones pygmées ou twa. Les différentes tribus ont un métissage linguistique. Les kisengele, kitomba et bolia, langues très proches l’une de l’autre, sont les langues véhiculaires de la population autochtone. Le munukutuba est pratiquée par les originaires de la province de Kwilu, Kwango et Kongo – central, qui sont présents dans le territoire pour des raisons professionnelles ou d’affaires.

I.2 Situation économique et sécurité alimentaire

La principale grande richesse exploitable par tous à Inongo est la pèche à travers le Lac Maï-ndombe, et ses différents affluents. Le sous-sol de ce territoire possède : le charbon, le diamant, le cobalt, uranium dont la prospection aurait été réalisée et aboutie par la société américaine ESSO. Le territoire d’Inongo peut se prévaloir d’une richesse exceptionnelle en matière de faune terrestre et halieutique et de flore.

En déhors de la pèche, la population vit de l’agriculture, de l’élevage et de la chasse. Le climat à deux saisons des pluies avec saison sèche plus ou moins marquée permettant aux paysans de cultiver au moins deux saisons. Le manioc reste l’un des principaux aliments de base, le maïs est cultivé dans une variété locale jaune. D’autres aliments tels que

l’arachide, le niébé, le riz surtout pluvial avec des variétés bien adaptées comme le « Ghana » et l’Irat 112, la banane plantain ; les ignames y sont cultivées.

Le territoire d’Inongo a initié dans le passé d’importantes plantations de café et de cacao. Ces cultures ont subi une grande éclipse dans les deux dernières décennies, du fait de l’effondrement des cours et de la disparition consécutive des acheteurs. Il en est résulté la quasi disparition des plantations de café et la diminution importante de celles du cacao, qui se sont toutefois maintenues dans les secteurs de Bolia et Basengele bien que la qualité du cacao se soit effondrée progressivement.

Toutes les productions agricoles et forestières de ce territoire s’évacuent par les rivières qui conduisent au Lac (Lele, Lokoro, Lutoy etc), à la Mfimi, au Kasaï puis au Fleuve Congo jusqu’à Kinshasa. Son enclavement terrestre est ainsi en partie compensé par la présence de ce réseau fluvial exceptionnel. Les productions agricoles elles mêmes profitent de la présence du trafic fluvial qui souvent présente des dangers. Les accidents sont fréquents, et les décès par noyade se comptent chaque année par dizaines, avec parfois des naufrages dont les pertes humaines restent importantes.

L’élevage de porcs, des ovins, des caprins, des lapins, des cobayes et tous les animaux de basse cour est pratiqué dans ce territoire. La plupart des familles possèderait un animal de basse cour. L’élevage porcin et caprin est également très répandu. L’élevage bovin, pratiqué exclusivement avec la race Ndama, est répandu dans le secteur des Basengele dans les savanes. Tout cet élevage est entièrement divagant et les soins vétérinaires sont quasi inexistants.

I.3 Situation sanitaire et nutritionnelle Le territoire d’Inongo possède un hôpital général de référence dans chacune des trois zones de santé. Ces dernières couvrent 70 Aires de santé et fournissent différents services. Néanmoins, la plupart d’entre eux manque d’infrastructures adéquates pour une meilleure prise en charge des malades. Les maladies les plus fréquentes sont le paludisme, les infections Respiratoires Aiguë, la diarrhée, les infections sexuellement transmissibles et l’anémie. Le Paludisme contribuerait pour 60% dans la morbidité générale et l’Anémie pour 75% de la mortalité. La distribution géographique est cosmopolite et indépendamment de saisons dans les ZS. La promiscuité, le marécage et l’insalubrité propice à la production de moustique sont des facteurs qui peuvent expliquer la forte prévalence ainsi que la faible utilisation des MILD2. La forme anémique comme complication du paludisme, elle très fréquente chez les enfants de moins de 5 ans. Il resterait l’une des causes de mortalité infanto juvénile. Concernant les infections respiratoires aiguë (IRA), la distribution est également cosmopolite et concerne davantage les enfants de moins 5 ans. Le fait de dormir avec la fumée (bois de chauffage), des poussières et la promiscuité sont parmi les facteurs qui peuvent expliquer la récurrence des cas des IRA. Le positionnement géographique de ce territoire et plus particulièrement la ZS d’Inongo où la majorité des aires de santé (26/34) pour y acceder il faudra emprunter le lac et/ou la rivière rendant les activités plus difficilement réalisables avec un coût logistique plus elevé. Les ZS du territoire d’Inongo sont parmi les ZS ayant été affectées par l’épidémie de rougeole qu’a connu la RDC pendant la période de 2018- 2019. Cette épidémie, au niveau national aurait tué plus de deux fois plus de personnes en 12 mois que la maladie à virus Ebola (MVE) depuis le début de l’épidémie de MVE en août 2018.

2 Bien que les moustiquaires aient été distribués ; la population les utilise pour la pêche

La ZS d’Inongo a été la plus affectée parmi les 3ZS qui constitue ce territoire. Une riposte organisée pendant la période d’octobre-Novembre 2019 ayant ciblé les enfants de 6-59 mois n’a couvert que la seule ZS d’Inongo. Au mois de février 2020 l’ONG MAGNA en collaboration avec la division provinciale de la santé vient de lancer une campagne de vaccination contre la rougeole chez les enfants de 6-14 ans. Cette campagne concerne six ZS : ZS Inongo- Bokoro-Ntandembelo-Kwamuth-Nyoki- Mushi pour l’ensemble de la province Mai Ndombe. Par ailleurs, la dernière supplémentation en Vit A et le déparasitage au Mébendazole remonte au mois de Mars 2019, et depuis cette période, les ZS les campagnes de supplémentation ont été intégrées dans les activités des centres de santé de routine. La prise en charge de la malnutrition aigüe dans les 3ZS de ce territoire est inexistante et aucun partenaire en nutrition n’est présent dans ce territoire. Seul le projet de dévéloppement du système de santé (PDSS) y est implémenté ainsi qu’Unicef qui appui les activités de SVA.

I.4 Justification de l’enquête Le territoire d’Inongo a fait l’objet d’alertes SNSAP à travers les bulletins N° 35 et 36 couvrant le 1er et 2ème trimestre de l’année 2019. C’est un territoire qui a été frappé par une épidemie de rougeole dans le contexte d’absence d’activités de prise en charge nutritionnelle dans la totalité des 3ZS qui le constituent. C’est dans ce cadre que le PRONANUT avec l’appui technique et financier de l’UNICEF a réalisé une enquête nutritionnelle dans ce territoire en vue d’avoir une meilleure connaissance de la situation nutritionnelle et permettre aux partenaires de mener des interventions de redressement.

II. OBJECTIFS

II.1 Objectif général

Evaluer la situation nutritionnelle des enfants âgés de 0 à 59 mois ainsi que la mortalité rétrospective chez les enfants de moins de 5ans et de la population en général dans le territoire d’Inongo de la province de Maï-ndombe.

II.2 Objectifs spécifiques

De façon spécifique, dans ce territoire l'enquête visait à :

- Estimer la prévalence de la malnutrition aigüe chez les enfants âgés de 6 à 59 mois ; - Estimer la prévalence de la malnutrition chronique chez les enfants âgés de 0 à 59 mois ; - Estimer la prévalence de l’insuffisance pondérale chez les enfants âgés de 0 à 59 mois ; - Estimer le taux brut de mortalité de la population en générale et des enfants de moins de 5ans sur une période

de 113 jours - Estimer la couverture de la supplémentation en vitamine A chez les enfants de 6 à 59 mois ; - Estimer la couverture vaccinale contre la rougeole chez les enfants âgés de 9 à 59 mois ; - Estimer la couverture en déparasitage chez les enfants âgés de 12 à 59 mois ;

III. METHODOLOGIE

III.1 Type d´enquête et population cible

Il s’agit d’une enquête transversale à deux degrés d’échantillonnage aléatoires qui cible : • Les ménages pour la mesure de la mortalité rétrospective, • Les enfants de moins de 5 ans (0-59 mois) pour l’évaluation de leur l’état nutritionnel, la couverture de la

supplémentation en vitamine A, vaccination contre la rougeole et la couverture en déparasitage

III.2 Calcul de la taille de l’échantillon

III.2.1 Taille de l’échantillon pour l’anthropométrie

Le calcul de la taille de l’échantillon a consisté à déterminer le nombre d’individus à interroger ou à mesurer. La présente enquête visait une représentativité au niveau du territoire considéré comme un domaine d’étude. La taille de l’échantillon a donc permis de renseigner les indicateurs au niveau de cette étude. Pour calculer cette taille, les prévalences de la malnutrition aiguë au sein des enfants de moins de 5 ans ont été estimées sur base des données d’alertes SNSAP et de la situation épidémiologique du territoire. Le tableau 2 ci-dessous résume les différents paramètres utilisés pour calculer l’échantillon pour l’anthropométrie.

Tableau 2 : Calcul de la taille de l’échantillon pour l’anthropométrie, Territoire d’Inongo, Février 2020

Territoire

Echantillon enfant Echantillon ménage Taille de l'échantillon

Prévalence estimée

± précision souhaitée

Effet de grappe

Taille Moyenne du MN

% d'enfants < 5 ans

% non-répondant

Nb d'enfant

Nb de ménage

Inongo 10% 3% 1.5 5.9 18.9% 5% 627 658

III.2.2 Taille de l’échantillon pour la mortalité

Le taux brut de mortalité rétrospective a été calculé sur une période de rappel allant du 1er Novembre date correspondant à la fête de Toussaint jusqu’au jour de mi- collecte soit 113 jours. Le nombre de personnes devant participer à l’enquête de mortalité a été calculé sur base des données suivantes :

Tableau 3 : Calcul de la taille d’échantillon pour la mortalité, territoire d’Inongo, Février 2020.

Territoire

Variable Taille de l'échantillon

TBM ± précision souhaitée

Effet de grappe

Taille Moyenne du MN

Période de rappel

Non-répondant

Nb de personnes

Nb de ménage

Inongo 0.5 0.3 1.5 5.9 113 5% 3084 550

III.2.3 Echantillon finale pour le territoire

Pour ce territoire, la taille de l’échantillon est calculée à la fois pour l’enquête nutritionnelle et pour l’enquête de mortalité, et la plus grande des deux a été la taille finale de l’échantillon.

Tableau 4 : Echantillon final3 pour l’enquête territoriale, Territoire d’Inongo, Février 2020

Territoire Anthropométrie Mortalité Echantillon final

Nb d’enfants

Nb de ménage

Nb de personne

Nb de ménage

Nb D’enfants

Nb de ménage

Nb de grappe

Nb Ménage/ Grappe

Inongo 627 658 3084 550 627 658 33 20

Pour des besoins de planification, les différentes étapes du travail et leurs durées ont été estimées de la manière suivante :

- Le travail de terrain commencera à 7h00 pour se termine à 17h 30 ; le déplacement aller et retour vers le village prend en moyenne au total 2h30 soit 150 minutes

- La présentation de l’équipe auprès du chef du village et la sélection des ménages prend 1heure (60minutes), - La pause par jour prend 30minutes, - La collecte des données dans chaque ménage prend 15 minutes et 5 minutes pour passer d’un ménage à un

autre soit un total de 20 minutes. - Ainsi donc, nous comptons 390 minutes de travail sur terrain par jour et la collecte des données dans chaque

ménage prend 20 minutes. - Il faudra donc enquêter 390/20 = 19.5 ménages par jour et par grappe soit 20 ménages par jour et par grappe. - Le nombre total de grappes à enquêter pour toute l’enquête a été estimé à 658 ménages /20ménages = 32.9 soit 33

grappes. Cet échantillon de la population est suffisant pour représenter l’ensemble de la population du territoire d’Inongo. Ainsi, une enquête nutritionnelle et de mortalité de 33 grappes de 658 ménages est suffisant pour représenter l’ensemble de la population du territoire d’Inongo.

III.3 Plan de sondage

Au total 33 grappes ont été planifiées pour ce territoire. La méthode de sondage retenue pour cette enquête est « le sondage en grappe » à deux degrés. C’est une méthode probabiliste de sondage car les grappes sont choisies selon une probabilité proportionnelle à la taille de leur population. Le choix de l’échantillonnage par grappe exige de regrouper la population dans de plus petites unités géographiques appelées grappes. Les unités primaires d’échantillonnage de cette enquête sont les (villages/quartiers). Dans le souci d’augmenter la précision et d’obtenir des indicateurs utiles au niveau opérationnel, le domaine d’étude a été stratifié. Ainsi la zone de santé a fait office de strate dans le domaine(territoire) et les échantillons indépendants ont été tirés dans chacune d’elle. Au niveau du territoire, l’échantillon a été réparti entre les ZS qui les constituent de manière proportionnelle à la taille de chacun des ZS. Cette stratification permet une vue globale sur le niveau des indicateurs dans le territoire et une indication sur l’ampleur de la situation dans chaque zone de santé. Ainsi le territoire d’Inongo est couvert par 3ZS (Inongo-Banzow Moke- et Ntandembelo).

3 Après arrondissement nous sommes arrivés à 33grappes de 658 ménages à raison de 20 MN/grappes

III.3.1 Base de sondage au premier degré (villages/quartiers)

Au 1er degré, la base de sondage a été constituée par l’ensemble de villages/quartiers dans le domaine d’étude. Cette technique d’échantillonnage au premier degré consiste à la détermination de la liste des grappes à enquêter pour chacune des strates (ZS).

Sélection des grappes Chaque grappe sélectionnée est composée d’un groupement d’habitations. Il peut s’agir d’un village entier ou d’un quartier. A partir d’une liste exhaustive et récente des populations par village ou par quartier du territoire d’Inongo, un cadre d’échantillonnage a été préparé en utilisant les connaissances disponibles localement sur la taille et l’accessibilité des villages ou quartiers. Ainsi pour préparer ce cadre d’échantillonnage, deux opérations ont été réalisées sur la liste des populations par village constitué de tous les villages ou quartiers du territoire d’Inongo à savoir :

- Suppression des villages ou quartiers inaccessibles Les villages ou les quartiers avec difficulté d’accès (présence d’une barrière naturelle empêchant les enquêteurs d’accéder aux villages, insécurité dans le village ou quartier), devraient être supprimés de la liste et ne devraient pas faire partie du cadre d’échantillonnage. Pour cette enquête, 19 villages ont été exclus de la base de sondage pour des raisons de grandes inondations ne permettant pas aux enquêteurs d’y acceder. - Fusion de villages ou quartiers à faible taille

Les villages ou quartiers qui ne comptent pas un nombre de ménages suffisant par rapport à la taille de la grappe planifiée devraient être fusionnés avec d’autres villages ou quartiers pour ainsi représenter une seule unité de sondage dans le cadre d’échantillonnage. Cette fusion devrait se faire suivant le critère de proximité. Cependant pour cette enquête, aucun village n’a été fusionné à un autre car tous les villages avaient un nombre suffisant de ménages (>=20 ménages).

Une fois le cadre d’échantillonnage déterminé, les grappes ont été tirées à l’aide du logiciel ENA de SMART (version du 11janvier 2020), afin de s’assurer que chaque ménage ait la même chance d’être sélectionné (tirage proportionnel à la taille de la population). Dans certains cas, les villages sélectionnés aléatoirement pour contenir les grappes peuvent être très grands, ou leurs habitations très dispersées, et la sélection de l’échantillonnage peut alors devenir très fastidieuse ; les équipes devront parcourir de longues distances et n’auront pas suffisamment de temps pour compléter une grappe par jour.

- Si le village/quartier comprend moins de 100 ménages, le sondage aléatoire simple a été appliqué pour tirer les 20 ménages à enquêter

- Si le village/quartier comprend entre 100 et 300 ménages, le sondage aléatoire systématique a été utilisé pour le choix des 20 ménages à enquêter.

- Si le village a plus de 300 ménages la technique de segmentation a été mise à profit et un seul segment a été tiré et enquêté pour réduire la zone à couvrir par l’équipe d’enquête. L’objectif de cette procédure est de diviser le village en plus petits segments et de choisir au hasard un segment à inclure dans la grappe. Cette division peut être faite en se basant sur les unités administratives existantes (quartiers, etc.), repères naturels (rivières, routes, montagnes, etc.) ou places publiques (marchés, écoles, églises, mosquées, temples, etc.). La segmentation peut s’effectuer en parties égales ou inégales. Si les parties sont égales, le choix du segment à

enquêter se fait avec une sélection aléatoire. Si les parties sont inégales, le choix du segment à enquêter se fait selon la loi de Probabilité Proportionnelle à la Taille.

III.3.2 Base de sondage au second degré : ménages

Au second degré, la base de sondage a été constituée par l’ensemble des ménages des villages/quartiers tirés au premier degré. En cas d’absence d’une liste actualisée et complète des ménages au passage des équipes dans la grappe, la liste des ménages devrait être rapidement constituée par une opération de dénombrement de ménages.

Sélection des ménages Lors de cette enquête, il y a eu deux cas de figure pour la sélection des ménages.

- Soit une liste exhaustive des ménages de la grappe a été déterminée avec le chef de village, une méthodologie d’échantillonnage aléatoire simple ou systématique a été utilisée pour déterminer les ménages à enquêter en fonction du nombre de ménages se trouvant dans ce village/quartier.

- Soit une liste exhaustive des ménages n’était pas disponible avec le chef de village, et dans ce cas les équipes ont procédé à un dénombrement de menages pour avoir un nombre de ménages de ce village/quartier. Une méthodologie d’échantillonnage aléatoire simple ou systématique a été utilisée pour déterminer les ménages à enquêter en fonction du nombre de ménages se trouvant dans ce village/quartier.

Un ménage est défini comme étant l’ensemble d’une ou plusieurs personnes partageant le plat d’une même marmite, restant sous un toit et sous la responsabilité d’une seule autorité.

III.4 Considérations éthiques

Les autorités politico-administratives et sanitaires ont été informées au préalable des objectifs de l’enquête et des modalités de la collecte des données. Leur autorisation et leur collaboration ont été requises pour la réalisation de cette enquête. Dans chaque grappe enquêtée, les équipes ont été accompagnées par un guide (éclaireur ou Relais Communautaire), choisi par le chef du village, pour faciliter leur introduction dans les ménages et la coopération des familles. Une fois dans le ménage, après une brève présentation, les équipes demandaient le consentement de la famille pour collecter les données. Afin de garantir la confidentialité, les données saisies ont été rendues anonymes et après analyse, elles ont été gardées dans les dossiers techniques accessibles seulement par l’équipe de nutrition.

III.5 Sélection des personnes à enquêter

Tous les enfants de 0 à 59 mois du ménage ont été mesurés et les données ont été collectées dans le questionnaire « enfants de 0 à 59 mois ». Dans quelques cas, certains ménages demandent des procédures particulières :

• Si une habitation, ou une famille polygame, comportait plus d’un ménage, chacun d’eux a été inclus séparément sur la liste de sélection des ménages. Si cette information n’avait pas été communiquée lors de l’établissement de la liste des ménages avec le chef de village, et que l’équipe n’en était informée

qu’une fois sur le lieu, une sélection aléatoire a été effectuée parmi ces ménages pour choisir celui à inclure dans l’échantillon.

• Si un ménage est impossible à visiter, les équipes ont visité le prochain ménage sélectionné conformément au processus d’échantillonnage utilisé, sans remplacer le ménage par un autre.

• S’il n’y avait aucun enfant dans le ménage, l’équipe a complété le reste du questionnaire avec un répondant et est passé au ménage suivant en fonction de la méthode d’échantillonnage choisi. Ce ménage n’a pas été remplacé par un autre.

• Si les enfants du ménage étaient admis au Centre de Santé, l’équipe est allée les enquêter en fin de journée sur ce lieu.

• Si les enfants du ménage étaient absents lors du passage de l’équipe, l’équipe est repassée à leur domicile avant la fin de la journée.

• Si un ménage était absent, l’équipe s’est déplacée vers le ménage suivant selon le processus d’échantillonnage choisi. L’équipe est retournée chez le ménage absent avant de quitter le village, pour voir si les résidents étaient de retour. Si les résidents n’étaient pas de retour, leur absence a été consignée dans le questionnaire. Les ménages absents n’ont pas été remplacés.

• Si une habitation était abandonnée au cours de la sélection systématique, elle a été ignorée. • Si un enfant dans un ménage était un visiteur temporaire (présent dans le foyer depuis moins de 3 mois,

suivant la période de rappel, il n’a pas été inclus dans l’évaluation car il ne représente pas la situation nutritionnelle de la famille.

• Si un enfant présentait un handicap ou une malformation, tel que la prise de mesures anthropométriques n’était pas possible ou que l’analyse de l’état nutritionnel pouvait en être biaisée.

Dans les cas de figure ci-dessus, les informations disponibles ont été collectées, mais elles n’ont pas été utilisées dans l’analyse finale des données. La raison de l’incomplétude/non prise en compte des données a été reportée sur le questionnaire, pour analyse ultérieure. Pour l’enquête de mortalité rétrospective, chaque ménage sélectionné selon la méthodologie, qu’il comprenne un enfant éligible pour l’enquête nutritionnelle ou pas, a été enquêté (selon le nombre de ménage à enquêter pour la mortalité), et le questionnaire de mortalité rétrospective rempli. La grappe était complétée une fois que tous les ménages prévus ont été enquêtés quel que soit le nombre d’enfants de 0 à 59 mois enquêtés. Pendant l’enquête, les enfants souffrant de malnutrition aigüe sévère (PB<115 mm et/ou présence d’œdèmes) et modérée (115 mm <=PB < 125 mm) ont été référés dans les structures de santé les plus proches et appropriées. Les enquêteurs devaient remplir une fiche de référence en double exemplaire (une pour la mère de l’enfant et une pour les responsables de l’enquête) afin de garder les coordonnées de l’enfant et de vérifier son admission dans les jours suivants. Cependant dans le territoire d’Inongo aucune ZS ne fait la prise en charge nutritionnelle au moment de l’enquête mais les équipes ont transférés les cas malnutris enquêtés pour une éventuelle prise en charge médicale et/ou conseils nutritionnels.

III.6 Les différentes phases de l’enquête

III.6.1 La phase préparatoire

Cette phase a été caractérisée par des activités suivantes : - L’élaboration et l’adoption des documents techniques de l’enquête (constitution de la base de sondage,

l’élaboration de l’échantillon ; plan de sondage, tirage de l’échantillon au premier degré, l’élaboration et impression des questionnaires et des manuels de formation des enquêteurs, l’établissement du plan de collecte des données)

- La sensibilisation et les contacts administratifs sur le terrain ; - La formation des enquêteurs, des chefs d’équipe ; - La mobilisation des moyens requis : moyens matériels roulants, moyens humains et moyens financiers.

III.6.2 Recrutement et formation des enquêteurs

Vingt (20) enquêteurs ont été recrutés et formés dans ce territoire. Toutefois, dix-huit (18) seulement ont été retenus et répartis en six (6) équipes de trois (03) dont un chef d’équipe, un mesureur et un assistant-mesureur. Les deux (2) autres enquêteurs non retenus ont été mis sur la liste de réserve. Chaque superviseur4 avait à sa charge deux équipes d’enquêteurs qui travaillaient en binôme. Les superviseurs veillaient à ce que la méthodologie d’enquête soit respectée par les équipes. Les enquêteurs ont été formés avant le démarrage de l’enquête. La durée totale de la formation était de cinq (5) jours. Les trois premiers jours ont été consacrés à la prise des mesures anthropométriques, la méthodologie de l’enquête, le remplissage des questionnaires et l’utilisation du calendrier des évènements. La formation théorique a été complétée par plusieurs exercices pratiques individuels et en groupe.

III.6.3 Test de standardisation

A l’issue de la formation théorique un test de standardisation a été effectué au 4ème jour afin de choisir les meilleures personnes pour être enquêteurs et chefs d’équipe . Les participants à la formation ont été répartis en 10 binômes . Chaque participant a fait les deux séries de mesures anthropométriques (poids, taille et PB) sur les neuf (9) enfants5. La précision et l’exactitude de chaque participant ont été évaluées à l’aide du logiciel ENA et en utilisant la valeur moyenne du groupe de participants. Une fiche de standardisation a été conçue pour le test da standardisation. Ce test a permis de vérifier la maîtrise des techniques de mesures anthropométriques par les participants.

III.6.4 Pré-enquête

La pré-enquête a été réalisée le cinquième jour de la formation dans les villages ne faisant pas partis d’enquête. Elle a permis aux enquêteurs de tester les outils de collecte selon les procédures indiquées dans la méthodologie. Une séance plénière organisée après la pré-enquête a permis aussi de discuter des difficultés rencontrées par les enquêteurs et éventuellement d’apporter des éclaircissements sur l’usage des outils de collecte.

4 Pour ce territoire, les superviseurs étaient composés par deux représentants du PRONANUT niveau central, un représentant du PRONANUT niveau provincial 5 La mère du 10 ème enfant a désisté lors du test de standardisation

III.6.5 Sélection finale des enquêteurs

La sélection finale des enquêteurs a été faite sur base des résultats combinés des différentes évaluations (Quiz) faites pendant la formation, le pré et le post test ainsi que le test de standardisation. Ces différents résultats ont permis de sélectionner les meilleurs enquêteurs et d’identifier les chefs d’équipes et les mesureurs. La constitution et la répartition des équipes ont pris également compte des langues parlées dans les différents territoires ainsi que la provenance des enquêteurs (ZS).

III.7 La phase de collecte des données et supervision sur le terrain

III.7.1 Données collectées

Le travail de collecte des données a été confié aux équipes d’enquêteurs et chaque équipe enquêtait une grappe par jour. Elle était composée d'un chef d'équipe (chargé d’administrer les questionnaires), d’un mesureur et d’un assistant mesureur. Les enquêteurs dormaient la veille dans le village à enquêter le lendemain afin de faciliter le démarrage du dénombrement. Les questionnaires utilisés dans cette enquête ont permis de collecter les données anthropométriques chez les enfants de moins de 5 ans. Ils ont permis également de recueillir des informations par rapport : i) à la couverture de la supplémentation en vitamine A, ii) à la couverture vaccinale contre la rougeole, et au déparasitage en mebendazole/albendazole. Les variables utilisées pour recueillir les données ayant servi à apprécier l’état nutritionnel des enfants et des femmes en âge de procréer sont décrites ci-après : Le sexe : permet de voir la proportion des enfants par genre touchés par la maladie. Deux modalités ont servi pour noter le sexe. Il a été noté comme « M » pour le sexe masculin et « F » pour le sexe féminin.

Date de naissance/Age : La date de naissance des enfants a été relevée soit à partir d’un document officiel (pièces d’état civil, carnet de vaccination, carnet de santé) soit à partir des déclarations des parents. En l’absence de ces documents, l’âge a été estimé avec l’aide de la mère à partir d’évènements précis qui se sont déroulés au moment de la naissance de l’enfant, en utilisant le calendrier local des événements. A défaut, l’estimation de l’âge a été faite en se référant à d’autres enfants nés au cours de la même période, présents dans le ménage ou dans l’environnement immédiat de l’enfant enquêté et disposant d’un document officiel. Poids : Le poids des enfants a été mesuré selon les procédures standardisées avec une balance électronique Uniscale, d’une portée maximale de 150kg et d’une précision de 100g. La balance a été posée sur une surface dure et plane et les enfants ont été mesurés nus. Les enfants de moins de deux ans ou ceux qui ne pouvaient pas se tenir debout tout seul ont été pesés grâce à la fonction « double pesée » de la balance. Taille : La mesure de la taille a été effectuée selon les procédures standardisées à l’aide de toises Shorr. Les enfants qui avaient une taille de moins de 87cm ont été mesurés en position couchée (longueur) et ceux qui avaient une taille supérieure ou égale) 87cm ont été mesurés en position debout (taille). La taille ou longueur des enfants a été mesurée avec une précision de 0,1 cm. Périmètre Brachial (PB) : La mesure du périmètre brachial était prise chez tous les enfants âgés de 6 à 59 mois, Le PB a été mesuré sur le bras gauche à l’aide d’un ruban PB, à mi-hauteur entre l’épaule et le coude (entre l’acromion

et l’olécrane). Le bras a été allongé et décontracté au moment de la lecture de la mesure. Le PB a été mesuré au millimètre près. Les rubans pour enfants ou pour adultes ont été utilisés selon qu’il s’agissait des enfants ou des femmes en âge de procréer. Œdèmes : Les œdèmes bilatéraux ont été recherchés systématiquement sur tous les enfants. La recherche consistait à appliquer avec les deux pouces une pression de 3 secondes sur le dessus des deux pieds de l’enfant. Si l’empreinte du doigt forme un godet sur le dessus des deux pieds, les œdèmes étaient considérés comme présents. La réponse a été codifiée comme suit « y » si l’enfant présentait des œdèmes nutritionnels et « n » si l’enfant ne présentait pas des œdèmes nutritionnels. La vaccination contre la rougeole : une question était posée pour déterminer si les enfants âgés de 9 à 59 mois avaient été vaccinés contre la rougeole. La réponse était codifiée comme suit « 1 » = oui, confirmé par la carte de vaccination ; « 2 » = oui sans présence de carte de vaccination ; « 3 » = non vacciné ou ne sait pas. La supplémentation en vitamine A : une question était posée pour déterminer si les enfants âgés de 6 à 59 mois avaient reçu une dose de vitamine A dans les 6 derniers mois, c’est-à-dire depuis Septembre 2019. La réponse était codifiée comme suit « 1 » = Oui, « 2 » = Non ou ne sait pas. Déparasitage au mébendazole : une question était posée pour déterminer si les enfants âgés de 12 à 59 mois avaient été déparasités au mébendazole (ou albendazole) dans les 6 derniers mois, c’est-à-dire depuis Septembre 2019. La réponse était codifiée comme suit « 1 » = Oui, « 2 » = Non ou ne sait.

Statut de l’individu : Une question était posée pour déterminer le statut de l’enfant enquêté :

- Refugié en familles d’accueil : une personne qui a fui son pays et se trouve dans une famille d’accueil. La réponse était codifiée comme suit « 1 »

- Refugié en camp : une personne qui a fui son pays et se trouve dans un camp de réfugiés pris en charge par UNHCR. La réponse était codifiée comme suit « 2 »

- Refugié en site : une personne qui a fui son pays et se trouve dans un site de transit en attente d’être mis dans un camp. La réponse était codifiée comme suit « 3 »

- Retourné : Toute personne qui s’est déplacée à l’intérieur de son pays pour des raisons d’insécurité ou de catastrophes naturelles et qui a regagné son domicile. La réponse était codifiée comme suit « 4 »

- Déplacé : Toute personne qui s’est déplacé à l’intérieur de son pays pour des raisons d’insécurité ou de catastrophes naturelles. La réponse était codifiée comme suit « 5 »

- Résident : Toute personne qui demeure dans son habitant de façon habituelle. La réponse était codifiée comme suit «6 »

- Rapatrié : Toute personne qui avait fui son pays pour des raisons quelconques et aller s’installer dans ’un autre pays que son pays d’origine et qui est rentré dans son pays d’origine volontairement. La réponse était codifiée comme suit «7 »

- Expulsé : Toute personne qui avait fui où qui avait quitté son pays pour des raisons quelconques et aller s’installer dans ’un autre pays que son pays d’origine qui a été ramenée chez lui de force par les autorités du pays d’accueil. La réponse était codifiée comme suit « 8 »

Concernant la mortalité rétrospective : Le questionnaire de mortalité a été administré dans tous les ménages (avec ou sans femmes et enfants cible) à la femme en charge des enfants ou au chef de ménage (ou son représentant). L’enquête de mortalité rétrospective se référait à une période de rappel allant du 1er Novembre 2019 ,date correspondant à la fête de Toussaint) jusqu’au jour de mi- collecte de données comme période de rappel soit 113 jours. 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 nés 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 étaient renseignés.

III.7.2 Supervision des équipes

La supervision des équipes a été assurée par les superviseurs qui avaient à leur charge le suivi de deux équipes d’enquêteurs chacun. La planification de mouvement a été fait au préalable avec la DPS étant donné que la majorité des grappes tirées dans la ZS d’Inongo était accessible par le lac. Lors de la collecte des données, une réunion était tenue chaque matin dans la mesure du possible avec les chefs d’équipe et leurs superviseurs avant le début de la collecte des données dans le but de discuter des résultats obtenus et faire les corrections des erreurs éventuelles trouvées la veille.

III.7.3 Saisies des données

La première saisie des questionnaires anthropométriques a été réalisée au cours de la phase de collecte des données sur le terrain, par les superviseurs sur le logiciel ENA de SMART version du 11 janvier 2020.La saisie des données collectées a été faite systématiquement chaque jour les deux premiers jours. Ceci a permis aux superviseurs d’analyser la qualité de la collecte de données de deux premiers jours afin de faire un retour aux équipes. Toute fois les jours qui ont suivis les données ont été saisies parfois tous les deux jours.

III.7.4 Contraintes et limites de l’enquête

✓ L’absence de données de population récente, seules les données des zones de santé avec un taux d’accroissement annuel de 1.03 ont été utilisées pour actualiser les données. Cela peut conduire à un biais car nous avons travaillé sur les données de projections.

✓ 3 familles ont refusé de participer à l’enquête et 7 étaient absentes lors de la collecte des données ✓ Absence de structures de prise en charge des cas souffrant de la malnutrition aiguë dans les centres de santé ✓ Contraintes de déplacement dans la ZS d’Inongo, la majorité des grappes dans cette ZS sont accessible par le

Lac Mai-Ndombe et les conditions climatiques non favorables au déplacement ont retardé mainte fois le déploiement des équipes.

✓ Une grappe n’a pas été enquêtée car la population s’est déplacée (elle habitait avant dans un campement)

✓ A cause des inondations 19 villages ont été exclus de la base suite à leur inaccessibilité pendant la saison de pluie :

- ZS de Ntandembelo, Aire de santé de Elongo : 4 villages ont été exclus de la base de sondage - ZS d’Inongo : Aire de santé de Bakele, Beengo et Itito :15 villages exclus pour les mêmes raisons

III.8 Traitement et analyse statistique des données

Les données récoltées, ont été au préalable vérifié sur terrain par les superviseurs. Le traitement et l’analyse statistique concernent l’apurement des données anthropométriques saisies avec le logiciel ENA et la base de données relatives aux autres parties du questionnaire. Ils concernent également l’analyse des données et l’expression des résultats.

III.8.1 Double saisie

Une double saisie s’est effectuée au retour de la collecte des données dans les locaux du PRONANUT par les agents de saisie sous la supervision du responsable en charge des statistiques pour l’ensemble des données collectées. Les données saisies ont été ensuite fusionnées pour constituer la base de données brute. L’apurement de cette base de données a permis d’avoir les fichiers définitifs corrigés. Ainsi les bases de données pour l’anthropométrie finale ont été créées après apurassion et consolidation des données.

III.8.2 Analyse des données

Les bases de données apurées ont été utilisées pour calculer les différents indicateurs recherchés au cours de cette enquête. Les variables : âge, poids, taille et sexe des enfants ont été utilisées pour calculer les indices anthropométriques. Chez les enfants, les indices nutritionnels (Z-score Poids-pour-Taille (Z-score P/T), Z-score Poids-pour-Age (Z-score P/A) et Z-score Taille-pour-Age (Z-score T/A) ont été calculés en utilisant les références OMS 2006 à l’aide du logiciel ENA (Version du 11 janvier 2020). Au cours de l’analyse des données anthropométriques, les valeurs aberrantes et les valeurs manquantes (z-score hors normes, Flags SMART ou non disponibles) ont été exclues. Les prévalences de la malnutrition aiguë globale, modérée et sévère exprimées en fonction du périmètre brachiale ont été calculées pour les enfants de 6-59mois. Les données additionnelles (vaccination contre la rougeole, déparasitage et supplémentation en vitamine A) ont été analysées aussi avec le logiciel ENA.

Tableau 5 : Critère d’exclusion des valeurs aberrantes pour le calcul des indices nutritionnels, Inongo, Février 2020

Exclusion des données aberrantes Critère d'exclusion SMART flags Malnutrition Aigue [-3 ET ; +3 ET] Malnutrition Chronique [-3 ET ; +3ET] Insuffisance Pondérale [-3 ET ; +3 ET]

III.9 Indicateurs et valeurs seuils utilisés

Les principaux indicateurs de la présente enquête SMART étaient les suivants :

- Nutrition : malnutrition aiguë, retard de croissance et insuffisance pondérale et mesure du périmètre brachiale chez les enfants de 0-59mois.

- Mortalité : taux des décès brut, taux des décès des moins de 5 ans et les causes de mortalité.

L’indice P-T compare le poids de l’enfant mesuré au poids moyen d’une population de référence pour la même taille. Les valeurs de référence utilisées sont celles de l’OMS 2006. Pour les enfants, les pourcentages de malnutrition aiguë sont estimés à partir des valeurs de l’indice Poids-pour-Taille (P/T), combinées avec la présence d’œdèmes. Pour une taille donnée, une courbe de distribution du poids de la population de référence est dessinée. Cette courbe est calculée sur base de données de la population de référence. L’expression du Poids-pour-Taille en Z- Scores (P/T (Z)) compare le poids observé (PO) de l’enfant sélectionné au poids moyen (PM) de la population de référence pour une taille donnée. L’écart type (ET) de la population de référence est utilisé comme unité de mesure : P/T (Z) = (PO - PM) / ET La malnutrition chronique qui se manifeste par un déficit de la taille pour l’âge, se traduit par un retard de croissance. L’indice Taille-pour-Age (T/A), qui rend compte de la taille d’un enfant par rapport à son âge est donc une mesure des effets à long terme de la malnutrition. Pour un âge donné, une courbe de distribution de la taille de la population de référence est dessinée. Cette courbe est calculée sur une base de données de la population de référence. L’expression de la Taille-pour-Age en Z-Score (T/A (Z)) compare la taille observée (TO) de l’enfant sélectionné à la taille moyenne (TM) de la population de référence pour un âge donné. L’écart type (ET) de la population de référence est utilisé comme unité de mesure : T/A (Z) = (TO - TM) / ET. L’indice Poids-pour-Age permet de déterminer l’existence d’une insuffisance pondérale pour un âge donné. Il est révélateur à la fois d’une malnutrition chronique et d’une malnutrition aiguë. En effet, on peut estimer que l’indicateur Poids-pour Age est une mesure composite de l’indice Poids-pour-Taille et de l’indice Taille-pour-Age. C’est un indicateur recommandé pour évaluer les changements dans l’amplitude de la malnutrition dans le temps. Pour un âge donné, une courbe de distribution du poids de la population de référence est dessinée. Cette courbe est calculée sur base de données de la population de référence. L’expression du Poids-pour-Age en z-score (P/A (Z)) compare le poids observé (PO) de l’enfant sélectionné au poids moyen (PM) de la population de référence pour un âge donné. L’écart type (ET) de la population de référence est utilisé comme unité de mesure : P/A (Z) = (PO - PM) / ET. La mesure du périmètre brachial est particulièrement intéressante pour identifier les enfants à haut risque de mortalité et c’est aussi un indicateur de malnutrition aiguë de façon secondaire. Cette propriété semble être liée à l’association entre le PB et la masse musculaire. Le PB a été analysé comme un indicateur de malnutrition uniquement pour les enfants âgés de 6 à 59 mois L’analyse et la synthèse des résultats de l’enquête sont présentées par rapport aux références OMS (2006) qui sont les références recommandées au niveau mondiale et utilisée en RDC depuis l’adoption du protocole PCIMA en 2012.

Tableau 6 : Valeurs seuils des trois sous-indices de la Malnutrition Aiguë (MA-PT ; MA-PB et MA combiné)

Sous-indicateur de la Malnutrition Aiguë

Types Poids-pour-taille Périmètre Brachiale Poids pour la taille et Périmètre

Brachiale Combinés

Sévèrité Acronyme Critère Acronyme Critère Acronyme Critère

Globale MAG-PT P/T < -2Z-Scores et/ou

oedèmes bilatéraux MAG-PB

PB < 125mm et/ou oedèmes bilatéraux

MAGc P/T < -2Z-Scores et/ou

PB < 125mm et/ou oedèmes bilatéraux

Modérée MAM-PT -2 < P/T ≤ -3Z-Scores MAM-PB 125 < PB ≤ 115mm MAMc -2 < P/T ≤ -3Z-Scores

et /ou 125 < PB ≤ 115mm

Sévère MAS-PT P/T < -3Z-Scores et/ou

oedèmes bilatéraux MAS-PB

P/T < 115mm et/ou oedèmes bilatéraux

MASc P/T < -3Z-Scores et/ou

P/T < 115mm et/ou oedèmes bilatéraux

Toutefois, il ne convient pas de comparer la MAGc/MASc avec les seuils de gravité qui correspondent au poids-pour-taille uniquement. Cette prévalence combinée est à titre indicatif c’est le WHZ qui est utilisé pour définir les seuils d’intervention. Ces résultats pourraient être un outil intéressant pour calculer la charge de la malnutrition et les cas attendus dans la PCIMAS.

Tableau 7 : Seuils de prévalence au niveau de la population, étiquettes correspondantes et nombre de pays dans les différentes catégories de seuils de prévalence pour l'émaciation, la surcharge pondérale et le retard de croissance en utilisant une nouvelle

approche EMACIATION SURCHARGE PONDERALE RETARD DE CROISSANCE

Seuils de prévalence (%) Etiquettes

Nombre de pays Etiquettes



Nombre de pays

<2.5 Très faible 28 <2.5 Très faible 15 <2.5 Très faible 4 2.5 à <5 Faible 41 2.5 à <5 Faible 35 2.5 à <5 Faible 26 5 à <10 Modérée 39 5 à <10 Modérée 50 5 à <10 Modérée 30 10 à <15 Elevée 14 10 à <15 Elevée 18 10 à <15 Elevée 30 >= 15 Très élevée 10 >= 15 Très élevée 9 >= 15 Très élevée 44

*Emaciation =poids pour la taille couchée ou débout <-2ET ; surcharge pondérale =poids pour la taille couchée ou débout >+2ET ; retard de croissance=Taille couchée ou débout pour l’âge <-2ET

IV. RESULTATS

Avant de présenter ces résultats, il est à noter que cette enquête a été conduite pour la deuxième fois. La première fois elle a été réalisée en juillet 2019, Compte tenu de la mauvaise qualité de la collecte des données. Le budget alloué à sa réalisation aurait été sous -estimé vue les défis de déplacement dans ce territoire à cause de plusieurs cours d’eau. En conséquence, il a été difficile pour les superviseurs de suivre les enquêteurs sur terrain. Après analyse des données il a été décidé de la reprendre en prenant en considération tous les défis de déplacements ayant été identifiés pour permettre sa bonne réalisation.

IV.1. Description de l’échantillon

Toutes les données nutritionnelles et de mortalités ont été analysées à partir du logiciel ENA de SMART (version du 11 janvier 2020). Les mesures anthropométriques individuelles ont été comparées à des valeurs de référence internationales (standards de croissance OMS 2006). Les données sur la vaccination contre la rougeole, le déparasitage et la supplémentation en vitamine A ont été analysées avec le logiciel ENA de SMART.

Tableau 8: Taux de réponse de l’échantillon des ménages et des enfants de moins de 5ans. Inongo, Février 2020

Territoire

Ménages Enfants de 0-59 mois

Nb ménages planifiés

Nb ménages enquêtés

Taux de réponse

Nb d’enfants planifiés

Nb d’enfants enquêtés

Taux de réponse

Inongo 658 628 95.4% 627 713 113.7%

IV.2. Caractéristique de l’échantillon

A travers les données collectées sur la mortalité, il ressort que la taille moyenne du ménage est de 5.0. La proportion des enfants de moins de 5ans est de 23.3% de la population totale. La taille moyenne du ménage planifié ainsi que la proportion des enfants de moins de 5ans étaient de 5.9 et 18.9% respectivement. Tableau 9: Taille moyenne du ménage et la proportion des enfants de moins de 5ans selon les données de mortalité. Février 2020

Territoire Population Enquêtée Ménage Enquêté

Taille moyenne du ménage

Enfant de moins de 5ans

Effectifs proportion

Inongo 3145 628 5.0 689 23.3%

Quant au statut, l’ensemble des enfants enquêtés dans le territoire d’Inongo sont tous des résidents soit 100%.

Tableau 10 : Statut des enfants enquêtés, Territoire d’Inongo, Février 2020

Territoire N

Résidents n %

Inongo 713 713 100%

IV.3. Qualité des données anthropométriques

Au total 628 ménages ont été enquêtés, 706 enfants de 0 à 59 mois ont été pesés et 704 enfants ont été mesurés. Pour le rapport P/T, l’analyse a donc porté sur les données de 622 enfants de 6-59mois. Concernant le rapport T/A et P/A l’analyse a porté sur 671 et 692 enfants de 0-59mois respectivement. Lors de l’étape de la planification de l’enquête, le logiciel ENA (version du 11 janvier 2020) avait requis une taille d’échantillon de 627 enfants, afin d’avoir suffisamment de précision dans les résultats obtenus. L’équilibre entre les garçons et les filles au sein de l’échantillon est satisfaisant puisque le ratio global est de 1.10 ce qui est compris entre l’intervalle de 0,8 et 1,2 recommandé par le rapport de plausibilité. Concernant l’âge, sur l’ensemble des enfants de l’échantillon, la distribution de l’échantillon selon l’âge en mois révèle des pics à 24-25-26 -27 et 30 mois. Le rapport de la tranche d’âge 6-29 mois sur la tranche d’âge 30-59 mois est de 0.98 (p-value = 0.068). Ce rapport est légèrement au-dessus de la proportion recommandée de 0,85 par le rapport de plausibilité. Il y a donc dans l’échantillon une sur-représentation des enfants 6-29 mois. Cela pourrait amener un biais car les données de MUAC sont très cofondées par l’âge.

Tableau 11 : Résumé de quelques indicateurs du rapport de plausibilité. Territoire d’Inongo, Février 2020

Domaine d’étude

Proportion des mesures aberrantes

Score de préférence décimales

Ecart type des indices

Effet de grappe Sex ratio

Score globale

PTZ TAZ PAZ Poids Taille PB PTZ TAZ PAZ PTZ TAZ PAZ Inongo 2.3 % 4.6 % 1.6% 6 10 5 1.06 1.15 1.08 1.12 1.0 1.76 1.10 5%

Comme le montre le tableau 12 ci-dessus, le score global de qualité des données anthropométriques des enfants de 0 à 59 mois est de 5% (excellent). Les écarts-type de la distribution du rapport Poids/Taille, de Taille/Age et du Poids /Age sont dans les normes car compris entre 0,8 et 1,2. Les autres tests statistiques effectués, tels que les coefficients d’aplatissement et de dissymétrie, étaient également dans les normes (inférieurs à 1 en valeur absolue). L’effet de grappe planifié lors de la phase d’échantillonnage était de 1.5. Mais l’effet de grappe trouvé pour l’indice poids pour la taille est de 1.00. Cet effet de grappe indique une situation d’homogénéité de la malnutrition aiguë à travers les grappes. L’indice de dispersion pour le P/T est de 1.40 et (p=0.070) ce qui explique que les cas apparaissent comme étant répartis de façon aléatoire parmi les grappes enquêtées. La proportion des données aberrantes comme le montre le tableau 13 ci-dessous sont en dessous de 5%. Les mesures de poids et de PB présentent des scores de préférences numériques jugées excellentes et bonnes pour de taille, avec respectivement un score de 6, 5 et 10. Le rapport de plausibilité pour l’ensemble des données est présenté en Annexe 7.

Tableau 12: Moyenne z-score ± écart-type, effet de grappe, nombre de z-score non-disponibles, z-score exclus de l’analyse (flags SMART)

Indicateurs N Moyenne z-score ±

ET Effet de grappe(z-

score<-2) scores z hors

limites z-score non disponibles

P/T (6-59 mois) 619 -0.43±1.05 1.12 10 15 P/A (0-59 mois) 692 -1.07±1.08 1.76 10 11 T/A (0-59 mois) 671 -1.48±1.16 1.00 10 32

IV.4. Distribution des âges et sexes pour les enfants

Nous observons une différence significative dans la répartition des âges des enfants par tranche d’âge dans l’échantillon (p-value = 0.054). Par contre, comme le montre le tableau ci-dessous ; l’échantillon de cette enquête montre que les filles et les garçons sont répartis de façon plus ou moins équitable (p-value = p=0.216).

Tableau 13 : Distribution par tranche d’âge de l’échantillon des enfants de moins de 5ans inclus dans l’enquête, Territoire d’Inongo, Février 2020

AGE (mois) Garcons Filles Total Ratio

no. % no. % no. % Garcons : Filles

0-11 66 49.6 67 50.4 133 18.7 1.0 12-23 78 51.3 74 48.7 152 21.3 1.1 24-35 88 51.8 82 48.2 170 23.8 1.1 36-47 72 55.8 57 44.2 129 18.1 1.3 48-59 69 53.5 60 46.5 129 18.1 1.1 Total 373 52.3 340 47.7 713 100.0 1.1

La distribution de l’âge dans la figure ci-dessous montre une distribution relativement hétérogène de chacun des âges. Nous constatons les tranches d’âgés de 24-25-26-27-et 30mois sont sur représentées.

Figure 2 : Distribution des âges des enfants de 0-59 mois en mois, Territoire d’Inongo, Février 2020

Concernant les données collectées pour calculer le taux de mortalité, la figure 4 illustre la distribution de la population de différents échantillons, selon l’âge et le sexe. On y remarque qu’une grande proportion de la population est en-dessous de 20 ans.

0

5

10

15

20

25

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859

Figure 3 : Pyramide d’âge de l’échantillon enquêté selon le sexe, Territoire d’Inongo, Février 2020

IV.5. Malnutrition aiguë selon l’indice poids/taille ; PB et/ou les œdèmes

L’analyse porte sur les enfants âgés de 6 à 59 mois uniquement. La prévalence calculée est celle après exclusion des flags SMART. Les pourcentages de données hors normes (flags SMART) pour le P/T en z-score est de 2.4 %. La courbe ci-dessous illustre la distribution de l’indice P/T en z-score de différents échantillons des enfants enquêtés (courbe rouge) par rapport à la population de référence OMS 2006 (courbe verte). La moyenne de l’indice Poids/Taille avec un écart type de -0.43±1.05 Z-score (l’écart-type devrait être compris entre 0,8 et 1,2 pour refléter des données de bonne qualité). La courbe de l’échantillon est décalée vers la gauche par rapport à la courbe de la population de référence Cela montre que les indices Poids/Taille d’une grande partie de l’échantillon sont inférieurs à la moyenne de la population de référence.

Figure 4 : Distribution de l’indice Poids/Taille (P/T) en z-score par rapport à la population de référence OMS 2006 chez les enfants de 6-59mois, Territoire d’Inongo, Février 2020

Quant au PB, l’analyse a été faite uniquement pour les enfants âgés de 6 à 59 mois, soit au total 636 enfants dont le PB a été pris et le PB de 9 enfants n’a pas été pris. La moyenne du périmètre brachial est de 140.6mm±12.7. Le graphique ci-dessous montre la distribution du périmètre brachial par tranche d’âge.

Figure 5 : Prévalence de la malnutrition aigüe selon le périmètre brachial par tranche d’âge, enquête territoriale, Février 2020

Tableau 14: Prévalence de la malnutrition aiguë selon l’indice Poids pour Taille exprimé en z-scores ,selon le PB et prévalence combinée P/T et PB selon les normes OMS 2006 chez les enfants de 6 à

59 mois, enquête territoriale, février 2020

Malnutrition Aiguë Poids-pour-taille N=622 Périmètre Brachiale N=636 Combiné (PT+PB) N=638 Oedèmes Bilatéraux

Inongo # MAG-PT MAM-PT MAS-PT MAG-PB MAM-PB MAS-PB MAGc MAMc MASc

total # % [IC 95%] # % [IC 95%]

# % [IC 95%] # % [IC 95%] # % [IC 95%] # % [IC 95%]

# % [IC 95%] # % [IC 95%]

# % [IC 95%]

# % [IC 95%]

Total 638 49 7.9%

(5.9 - 10.4) 39

6.3% (4.4 - 8.8)

10 1.6%

(0.8 - 3.3) 61

9.6% (6.7-13.5)

48 7.2%

(5.0-10.3) 13

2.4% (1.4- 4.1)

87 13.6 %

(10.3 -17.9) 67

9.7% (7.5-11.9)

20 2.8 %

(2.0 -4.8) 3 0.5%

Classe d'âge

6-11m 59 6 1%

(0.2-1.7) 5

0.8% (0.1-1.5)

1 0.2%

(-0.2-0.5) 6

0.9% (0.2-1.7)

4 0.6%

(0.0-1.2) 2

0.3% (-0.1-0.7)

10

1.6% (0.6-2.5)

5 0.8%

(0.1-1.5) 5

0.8% (0.1-1.5)

12-23m 143 12 1.9%

(0.8-3.0) 10

1.6% (0.6-2.6)

2 0.3%

(-0.1-0.8) 22

3.5% (2.0-4.9)

18 2.8%

(1.5-2.4.1) 4

0.6% (0.0-1.2)

27 4.4%

(2.8-6.0) 24

3.8% (2.3-5.2)

4 0.6%

(0.0-1.2) 0.7%

24-35m 165 11 1.8%

(0.7-2.8) 9

1.4% (0.5-2.4)

2 0.3%

(-0.1-0.8) 16

2.5% (1.3-3.7)

12 1.9%

(0.8-2.9) 4

0.6% (0.0-1.2)

21

3.3% (1.9-4.7)

16 2.5%

(1.3-3.7) 5

0.8% (0.1-1.5)

36-47m 126 8 1.3%

(0.4-2.2) 5

0.8% (0.1-1.5)

3 0.5%

(-0.1-1.0) 10

1.6% (0.6-2.5)

8 1.3%

(0.4-2.1) 2

0.3% (-0.1-0.7)

15

2.4% (1.2-3.5)

13 2.0%

(0.9-3.1) 2

0.3% (-0.1-0.7)

0.8

48-59m 129 12 1.9%

(0.8-3.0) 10

1.6% (0.6-2.6)

2 0.3%

(-0.1-0.8) 7

1.1% (0.3-1.9)

6 0.9%

(0.2-1.7) 1

0.2% (-0.2-0.5)

14

2.2% (1.1-3.3)

10 1.6%

(0.6-2.5) 4

0.6% (0.0-1.2)

0.8

Trance d'âge

622 49 7.9%

(5.9 - 10.4) 39

6.3% (4.4 - 8.8)

10 1.6%

(0.8 - 3.3) 61

9.6% (6.7-13.5)

48 7.2%

(5.0-10.3) 13

2.4% (1.4- 4.1)

87 13.6 %

(10.3 -17.9) 67

9.7% (7.5-11.9)

20 2.8 %

(2.0 -4.8)

6-23m 202 18 8.9%

(5.0-12.8) 15

7.4% (3.8-11.0)

3 1.5%

(0.2-3.2) 28

4.4% (2.8-6.0)

22 3.5%

(2.0-4.9) 6

0.9% (0.2-1.7)

38

6.0% (4.1-7.8)

29 4.4%

(2.8-6.0) 9

1.4% (0.5-2.3)

0.7

24-59m 420 31 7.4%

(4.9-9.9) 24

5.7% (3.5-7.9)

7 1.7%

(0.4-2.9) 33

5.2% (3.5-6.9)

26 4.1%

(2.5-5.6) 7

1.1% (0.3-1.9)

50

7.8% (5.9-9.9)

39 6.1%

(4.3-8.0) 11

1.7% (0.7-2.7)

1.6%

Genre 622 49 7.9%

(5.9 - 10.4) 39

6.3% (4.4 - 8.8)

10 1.6%

(0.8 - 3.3) 61

9.6 % (6.7 - 13.5)

46 7.2 %

(5.0 - 10.3) 15

2.4 % (1.4 - 4.1)

87 13.6 %

(10.3 -17.9) 67

9.7% (7.5-11.9)

20 2.8 %

(2.0 -4.8)

Garçon 331 26 8%

(5.4-11.7) 20

6.2% (3.7-10.1)

6 1.9 %

(0.7 - 4.9) 31

9.4 % (6.1 - 14.1)

24 7.3%

(4.6 - 11.2) 7

2.1 % (0.9 - 4.6)

45

13.5% (9.6 - 18.9)

33 3.6%

(2.0 -6.5) 12

9.9% (6.7-13.2)

Fille 305 23 7.7%

(5.0-11.6) 19

6.4% (4.1- 9.7)

4 1.3 %

(0.4 - 4.4) 30

9.8 % (6.6 - 14.5)

22 7.2 %

(4.6 - 11.1) 8

2.6 % (1.3 - 5.4)

43

13.8% (9.9 - 18.8)

35 2.6%

(1.3 - 5.4) 8

11.1% (7.6-14.7)

Le tableau ci-dessus présente les résultats de l’analyse des données de cette enquête, la prévalence de la malnutrition

aiguë globale selon le P/T est de 7.9%. La forme sévère de la malnutrition aigüe est de 1.6%. Au total 3 cas kwashiorkor

(Oedèmes bilatéraux nutritionnels) ont été rapportés soit 0.5%. Les enfants les plus jeunes (6-23mois) seraient les

plus touchés par la malnutrition aiguë avec des proportions élevées de cas de MAG bien que la différence ne soit pas

significative (p-value =0,50). Par ailleurs, la prévalence de la malnutrition aigüe par sexe chez les enfants de 6 à 59

mois a révélé que les enfants sont affectés par la malnutrition sans distinction de sexe (Odds =1.05 et p>0,50).

Selon le PB, la proportion d’enfants les plus jeunes (6-23 mois) sont particulièrement 1.8 fois plus affectés par la malnutrition aiguë que les plus âgés(24-59mois) et la différence n’est pas significative (p<0,05). Selon le sexe, la malnutrition aiguë selon le PB touche autant de garçons que de filles et la différence n’est pas significative (odds-Ratio =0.94 et p>0,30). Concernant la prévalence combinée de MAG basée sur WHZ et MUAC (et/ou oedèmes) et par sexe. Nous constatons la prévalence de la malnutrition aiguë combinée basée sur WHZ et MUAC (et/ou oedèmes) est quasi le double de la prévalence de malnutrition aiguë exprimée en WHZ (13.6% contre 7.9%).

IV.6. Estimation du nombre d’enfants souffrant de la malnutrition aiguë exprimée en z-score

selon le P/T

Sur base des résultats de cette enquête, le tableau ci-dessous montre les estimations des enfants malnutris dans le

territoire d’Inongo au moment de l’enquête.

Tableau 15: Estimation du nombre d’enfants qui souffraient de la malnutrition aiguë combinée basée sur le WHZ et MUAC. Enquête territoriale. Février 2020

Territoire Population

% des enfants de moins de

5ans

Nb enfants de moins de

5ans estimés

Nb de cas MAGc Nb de cas

MAMc Nb de cas MASc

Inongo 503365 23.3 117284 14661

(12198-21228) 11377

(8796-13957) 3284

(2346-4809)

IV.7 Malnutrition chronique et insuffisance pondérale

Les figures ci-dessous illustrent la comparaison de l’indice taille pour âge (T/A) et de l’insuffisance pondérale (P/A) de la population des enfants de 0 à 59 mois enquêtés (courbe rouge) par rapport à la population de référence OMS 2006 (courbe verte). L’examen de ces deux figures ont révélé un important décalage à gauche de la courbe rouge sur celle verte. Ce décalage montre l’ampleur du retard de croissance dans la population du territoire d’Inongo des moins de 5 ans par rapport à la population de référence (OMS 2006). La magnitude de la malnutrition chronique (retard de croissance) est apparue aussi dans la moyenne du Z-score de l’indice taille pour âge (-1.48±1.16) de cette population d’enfants de moins de 5 ans. Les pourcentages de données hors normes (flags SMART) pour le T/A en z-score est de 4.6%. Concernant l’indice poids pour âge, la moyenne du z-score de l’indice P/A est de 1.07, avec un écart type de 1,08. Le décalage de la courbe rouge vers la gauche signifie qu’il y a plus d’enfants souffrant d’une insuffisance pondérale au

sein de la population d’Inongo des moins de 5 ans, qu’au sein de la population de référence OMS 2006 (courbe verte). Les pourcentages de données hors normes (flags SMART) pour le T/A en z-score est de 1.6%.

Figure 6 : Distribution de l’indice Taille/Age (T/A) et P/A en z-score par rapport à la population de référence OMS 2006, enquêtes

territoriales, Février 2020

La prévalence de la malnutrition chronique observée révèle une situation jugée « urgente » où plus de deux enfants sur trois souffriraient d’un retard de croissance.

Tableau 16 : Prévalence de la malnutrition chronique selon l’indice Taille pour Age et Poids pour âge exprimées en z-score selon les normes OMS 2006 chez les enfants de 0 à 59 mois, enquête territoriale, Février 2020

Malnutrition chronique (taille pour âge) N=671 Insuffisance pondérale (Poids pour âge) N=692

Inongo #

Malnutrition chronique globale

Malnutrition chronique modérée

Malnutrition chronique sévère

Insuffisance pondérale

globale Insuffisance pondérale modérée

Insuffisance pondérale sévère

total # % [IC 95%] # % [IC 95%] # % [IC 95%] # % [IC 95%] # % [IC 95%] # % [IC 95%] Total 215 32.0% (28.8-35.5) 150 22.4% (19.6-25.4) 65 9.7% (7.4-12.6) 692 134 19.4% (15.6-23.8) 101 14.6% (11.6-18.2 ) 33 4.8% (3.2- 7.0)

Classe d'âge

6-11mois 120 17 2.5% (1.3-3.7) 13 1.9% (0.9-3.0) 4 0.6% (0.0-1.2) 128 14 2.0% (1.0-3.1) 10 1.4% (0.6-2.3) 4 0.6% (0.0-1.1) 12-23mois 141 46 6.9% (4.9-8.8) 33 4.9% (3.3-6.6) 13 1.9% (0.9-3.0) 145 25 3.6% (2.2-5.0) 21 3.0% (1.8-4.3) 4 0.6% (0.0-1.1) 24-35mois 161 53 7.9% (5.9-9.9) 37 5.5% (3.8-7.2) 16 2.4% (1.2-3.5) 167 33 4.8% (3.2-6.4) 26 3.8% (2.3-5.2) 7 1.0% (0.3-1.8) 36-47mois 121 54 8.0% (6.0-10.1) 34 5.1% (3.4-6.7) 20 3.0% (1.7-4.3) 125 32 4.6% (3.1-6.2) 21 3.0% (1.8-4.3) 11 1.6% (0.7-2.5) 48-59mois 128 45 6.7% (4.8-8.6) 33 4.9% (3.3-6.6) 12 1.8% (0.8-2.8) 127 30 4.3% (2.8-5.9) 23 3.3% (2.0-4.7) 7 1.0% (0.3-1.8) Trance d'âge

6-23mois 261 63 9.4% (7.2-11.6) 46 6.9% (4.9-8.8) 17 2.5% (1.3-3.7) 273 39 5.6% (3.9-7.4) 31 4.5% (2.9-6.0) 8 1.2% (0.4-2.0) 24-59mois 410 152 22.7% (19.5-25.8) 104 15.5% (12.8-18.2) 48 7.2% (5.2-9.1) 419 95 13.7% (11.2-16.3) 70 10.1% (7.9-12.4) 25 3.6% (2.2-5.0) Genre 215 32.0 % (28.8-35.5) 150 22.4 % (19.6 - 25.4) 65 9.7 % (7.4 - 12.6) 692 134 19.4% (15.6-23.8) 101 14.6% (11.6-18.2 ) 33 4.8% (3.2- 7.0)

Garçon 350 133 38.0 % (32.5-43.8) 92 26.3 % (22.1 -31.0) 41 11.7 % (8.2 -16.5) 361 79 21.9 %(16.7 -28.2 ) 59 16.3 % (12.3 - 21.4) 20 5.5 % (3.5 - 8.7) Fille 321 82 25.5 %(20.5 -31.3) 58 18.1 % (13.3 -24.0) 24 7.5 % (5.1 - 10.8) 331 55 16.6 %(12.5 - 21.7 ) 42 12.7 % (9.6 - 16.6) 13 3.9 %(2.0 - 7.7)

Comme le montre le tableau 16 ci-dessous les enfants les plus âgés (24-59mois) sont plus affectés par le retard de croissance que les jeunes de 0-23 mois (Odds=1.8, p<0.001). Plus de 3 garçons sur dix enquêtés souffrent de la malnutrition chronique contre plus de 2 sur 10 pour les filles. Les garçons sont par ailleurs affectés 1.8 fois par le retard de croissance que les filles (Odds =1.8 et p<0,001). Quant l’insuffisance pondérale plus d’un enfant sur quatre est affecté et les garçons sont affectés 1.4 fois par l’insuffisance pondérale que les filles et mais la différence est légèrement significative (Odds=1,4 et 0,05<p<0,1).

IV.8 La mortalité rétrospective

Le tableau 17 ci-dessous présente les taux de décès bruts enregistrés dans la population générale et le taux de décès parmi les enfants âgés de moins de cinq ans, sur une période de rappel de 113 jours. La connaissance du taux de mortalité est un bon indicateur de la situation sanitaire de la population dans la zone enquêtée. Il est exprimé pour 10 000 personnes vivantes et par jour. L’examen des données du tableau ci-dessous montre que la situation est précaire pour selon les standards SPHERE. L’effet de grappe trouvé pour la population et chez et chez les enfants de moins de 5ans est égal à 1.00. L’effet de grappe planifié pendant l’enquête était de 1.5.

Tableau 17: Taux brut de décès (TBD) et taux de décès des enfants de moins de 5ans (TDM-5). Inongo, Février 2020.

Territoire Population totale Enfant de moins de 5ans

Effectif Décès/10000 personnes/jour Effectif Décès/10000 Personnes/jour

Inongo 3144 0.56

[0.37-0.86]

689 1.28

[0.74-2.22]

Les causes de décès renseignées auprès des ménages enquêtés sont détaillées dans le tableau 32 ci-dessous. Toutefois ces causes sont en prendre avec prudence étant donné que la population ne les maitrise pas. La fièvre et la rougeole resterait les premières causes de décès dans ce territoire. L’épidemie de rougeole qui a sévit ce territoire aurait emporté 25% des décès rapportés par cette enquête. Par ailleurs, le domicile occupe la première place comme lieu de décès avec 53%.

Tableau 18 : Les causes et lieux de décès renseignées au sein des menages. Kenge, octobre 2019. Causes de décès N=20 # % Lieu de décès N=20 # %

Diarrhée 0 0.0% Dans le domicile actuel 11 53.0% Fièvre 8 40.0% Durant le voyage 1 5.0% Rougeole 5 25.0% Dans l’ancienne résidence 1 5.0% Infection Respiratoire Aiguë 1 5.0% Dans une structure de santé 4 20.0% Malnutrition 1 5.0% Autres 1 15.0%

IV.9. Couverture de services de santé de base

IV.9.1. Couverture de la vaccination anti rougeoleuse L’analyse porte sur 617 enfants âgés de 9 à 59 mois uniquement. Les données de 3 enfants n’ont pas été renseignées et l’analyse finale porte sur 614 enfants. En considérant les dires des mères et la présence de carte, la couverture

vaccinale contre la rougeole serait de 86.8%. Il est fort de rappeler que ce territoire a été confronté à une épidemie de rougeole en 2019.La riposte contre la rougeole organisée pendant la période d’octobre-Novembre 2019 qui a ciblé les enfants de 6-59 mois pourrait expliquer ce résultat.

Tableau 19: Taux de couverture pour la vaccination contre la rougeole chez les enfants âgés de 9 à 59, enquête territoriale. Février 2020.

Territoire N Vaccinés avec carte Vaccinés selon les dires de la mère Non vaccinés

n IC 95% n IC 95% n IC 95%

Inongo 614 234 38.1 %

(26.7 - 51.0) 299

48.7 % (36.6 - 60.9)

81 13.2 %

(8.1 - 20.8)

IV.9.2. Couverture de la supplémentation en vitamine A

L’analyse porte sur les enfants âgés de 6 à 59 mois ; cela concerne 645 enfants de l’échantillon. Les données de 6 enfants n’ont pas été renseignées dans l’échantillon et l’analyse finale porte sur 639 enfants. Dans les six (6) derniers mois précédent l’enquête comme le montre le tableau ci-dessous révèle une couverture relativement <80%. Tableau 20 : Couverture Supplémentation en vitamine A chez les enfants âgés de 6 à 59 mois au cours de 6 derniers mois précédant

l’enquête, Février 2020.

Territoire N Enfants supplémentés en Vitamine A Enfants non supplémentés en Vitamine A

N IC 95% n IC 95% Inongo 639 474 74.2 % (61.4 - 83.8) 165 25.8 % (16.2 – 38.6)

IV.9.3. Couverture du déparasitage

L’analyse porte sur 577 enfants âgés de 12 à 59 mois uniquement, une donnée d’un enfant n’a pas été renseignée. L’analyse finale porte sur 576 renseignées dans l’échantillon. Le tableau ci-dessous révèle une faible couverture (<80%) en déparasitage dans les six (6) derniers mois précédent l’enquête soit 74.1%.

Tableau 21 : Couverture en déparasitage, chez les enfants âgés de 12 à 59 mois, enquête territoriale. Février 2020.

Territoire N Enfants déparasités au Mébendazole Enfants non déparasités au Mébendazole

n IC 95% n IC 95%

Inongo 576 427 74.1 % (61.4 - 83.8) 149 25.9 % (16.2 - 38.6)

V. DISCUSSIONS V.1. Qualité des données

La présente enquête réalisée dans le territoire d’Inongo est une enquête transversale descriptive suivant un échantillonnage aléatoire en grappes à deux degrés selon la méthodologie SMART.

La taille de l’échantillon anthropométrique et celle de la mortalité tel qu’elles ont été définies afin d’assurer des résultats fiables réduisant autant que possible les intervalles de confiance ont été atteint bien qu’une grappe n’ait pas été enquêtée pour des raisons de non accessibilité suite à l’inondation soit une couverture de 96.9% grappes enquêtées. 95,4% des ménages ont été enquêtés et le taux de couverture d’échantillon pour les enfants a été de 113.7%. Les différents paramètres de qualité liés aux indices anthropométriques (P/T, P/A, et T/A) sont dans les limites des normes recommandées par la méthodologie SMART, à savoir les écart-types entre 0,8 et 1,2, et les coefficients de symétrie et d’aplatissement entre +1 et -1, ce qui est en faveur d’une distribution normale. Les scores de préférence numérique des différentes mesures anthropométriques (poids, taille, et périmètre brachial) pour le poids et le PB sont excellent et bon pour la taille .Le score général de qualité de collecte est « excellent » (5%) .L’ensemble de ces différents critères permet de qualifier que la présente enquête est valide , de bonne qualité et ces résultats permettent une meilleure visibilité pour les autorités sanitaires et la communauté humanitaire de bien orienter leurs stratégies de réponse à la situation décrite par cette enquête dans les deux territoires.

V.2. Malnutrition aiguë chez les enfants de 6-59mois

Le territoire d’Inongo affiche une prévalence de la malnutrition aiguë globale de 7.9% (5.9-10.4). Celle de malnutrition aiguë sévère est de 1.6% (0.8- 3.3). L’ensemble de ces résultats décrit une situation nutritionnelle « précaire». Cette situation a évolué selon la dernière enquête territoriale réalisée en juin 2011 bien que la période de collecte de données ne soit pas la même. La prévalence de la MAG était estimée à 12,9 % (10,0-16,5) avec la forme sévère de 3,8% (2,5-5,8). La mesure du périmètre brachial est particulièrement intéressante pour identifier les enfants à haut risque de mortalité et c’est aussi un indicateur de malnutrition aiguë de façon secondaire. Cette propriété est liée à l’association entre le PB et la masse musculaire. Comparativement aux résultats d’enquête réalisée en juin 2011, la prévalence de la malnutrition aiguë globale était estimée à 11,3% dont 2,9% de forme sévère contre 9.6% de MAG et 2.4% de MAS.Nous constatons que globalement la situation nutritionnelle de ce territoire n’a pas quasiment évoluée après 9 années. L’analyse faite entre la malnutrition aiguë et le sexe ainsi que les tranches d’âge, les résultats révèlent qu’aucune différence significative n’est mis en évidence selon le rapport Poids pour la Taille ou selon le Périmètre Brachial. Les tendances par ZS reflètent une différence de prévalence de la malnutrition aiguë tant pour le rapport P/T que pour

le PB entre les 3ZS. Nous constatons que la ZS d’Inongo est plus affectée suivi de Ntandembelo et enfin Banzow

Moke. La ZS d’Inongo est connu pour ses différentes aires de santé difficile d’accès où parmi les 34 AS de cette ZS

seules 8 sont accessibles par route et les autres par le lac Mai Ndombe et/ou rivières rendant les activités plus

difficilement réalisables.

Figure 7 : Tendances MAG selon le rapport poids pour la taille et le PB par zone de santé. Février 2020

Pour l’ensemble du territoire d’Inongo aucune activité PCIMA n’est réalisée dans les différentes ZS. Il est fort de signaler que 61 enfants malnutris trouvés lors de l’enquête ont été référés dans les structures de santé les plus proches pour bénéficier d’une éventuelle prise en charge médical et /ou une sensibilisation de leurs mamans sur les thèmes liés à la malnutrition et autres maladies de l’enfant.

V.3. Malnutrition chronique et insuffisance pondérale

La prévalence de la malnutrition chronique est de 32.0% (28.8-35.5) avec 9.7% (7.4-12.6) sous sa forme sévère. Plus

de trois enfants sur quatre souffrent de la malnutrition chronique, et cette prévalence révèle une situation « d’urgence

» (MC >30%). La malnutrition chronique et le genre montre une nette différence significative selon le test chi² où les

garçons seraient 1.8 fois touchés par un retard de croissance que les filles (p<0.01) contrairement au rapport P/T. Les

enfants de 24-59 mois sont 1.5 fois affectés que les 0-23 mois (p<0.05). Comparativement aux résultats de la dernière

enquête territoriale réalisée en juin 2011, l’enquête a révélé que 29,0 (25,7-32,6) d’enfants souffraient d’un retard de

croissance. Ce résultat montre que la situation s’est dégradée pendant les 9 dernières années.

L’insuffisance pondérale globale qui résulte d’une combinaison de la malnutrition aigüe et le retard de croissance est de 20.5% (16.6-25.0). Selon la dernière enquête réalisée en juin 2011 l’insuffisance pondérale était estimée à 18,1 (14,9-21,8). Bien que les résultats par ZS soient à prendre avec prudence, les tendances liées aux retards de croissances et de l’insuffisance pondérale mettent toujours en évidence la ZS d’Inongo comme la première à être affectée comme le montre la figure ci-dessous :

4.5%

8.7%9.5%

4.9%

10.5%11.9%

0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

14.0%

ZS Banzow Moke ZS Ntandembelo ZS Inongo

Tendances MAG selon le rapport poids pour la taille et le PB par zone de santé

MAG selon le PB MAG selon le P/T

Figure 8 : Prévalence de la malnutrition chronique et de l’insuffisance pondérale globale par ZS. Février 2020

V.4. La mortalité rétrospective

Les résultats de cette enquête pour le taux brut de mortalité rétrospective sur une période de 113 jours indiquent que la situation sanitaire dans le territoire d’Inongo est précaire avec des taux bruts de décès en dessous des seuils d’alerte de référence dans la population générale1à 2 décès /10000habitants /J). Par ailleurs, le taux de mortalité chez les enfants de moins de 5 ans est de 1.28(0.74-2.22) est aussi en dessous des seuils d’alerte de référence de 2 à 4 décès/10000 enfants/j. Les causes de décès de 20 cas de décès enregistrés relèvent que la première cause de décès est la fièvre pour 40% de cas, suivi de rougeole pour 20% de cas. La malnutrition quat à elle, aurait emporté 5% de cas. Cependant les causes doivent être prises avec prudence, car la population ne maitrise pas les vraies causes de décès, étant donné que la majorité des décès a eu lieu à domicile pour 55% de cas contre 20% ayant eu lieu dans une structure de santé.

V.5 Couverture de service de base

Les cibles de couverture du PEV pour la vaccination contre la rougeole sont d’au moins 80% en routine et au moins 95% en campagne. Ces cibles sont basées sur les standards minimums OMS. Les cibles de couverture du PEV pour la supplémentation en vitamine A et en déparasitant sont d’au moins 80% en routine et d’au moins 95% en campagne.

La couverture contre la rougeole chez les enfants de 9-59 mois est 86.7% en considérant la présence de carte et les déclarations des mères. La dernière enquête territoriale réalisée en juin 2011, cette couverture était de 81,5 %. Bien que la couverte semble être satisfaisant. Par contre, l’épidémie de rougeole est récurrente dans les trois ZS et constitue l’une des ménaces sanitaires permanent dans ce territoire. Cette situation montre certaines contraintes dans la maitrise de suivi du calendrier vaccinal ainsi que les capacités limitées de prise en charge adéquate bien que la couverture trouvée à travers cette enquête soit supérieure à 80%. Quant à la supplémentation en Vitamine A et en déparasitage selon les résultats de l’enquête, la couverture reste très en dessous de 80% et n’atteignent pas les standards minimums

11.1%

22.7%25.2%

32.8%29.9%

35.8%

0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

Banzow Moke Ntandembelo Inongo

Prévalence de la malnutrition chronique selon l'indice Taillepour âge et de l'insuffisance pondérale selon le poids pour age exprimés en z-scores selon les

normes OMS 2006 Chez les enfants de 0-59mois

Prévalence de l'insuffisance pondérale globale par ZS

Prévalence de la malnutrition chronique globale par ZS

OMS. Cette situation est préoccupante quand bien depuis 2019, le ministère de la santé et ses partenaires ont décidé d’intégrer la supplémentation en Vitamine A (SVA) dans les activités de routine des centres de santé au détriment des campagnes de supplémentation. Cette approche doit être suffisamment soutenue par les autorités sanitaires provinciales et zonales.

VI. CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS VI.1 Conclusion

La présente enquête réalisée en février 2020 a une représentativité territoriale et a permis de ressortir la situation de la malnutrition dans le territoire d’Inongo. La prévalence de la malnutrition aiguë décrit une situation précaire (MAG<10% et/ou MAS <2%) tandis que la malnutrition chronique décrit une situation d’urgence (<30%). Les ZS de ce territoire n’ont aucune activité de prise en charge nutritionnelle dans les structures de santé. La position géographique du territoire le met dans une situation d’accessibilité difficile et compliquée à cause du lac et de nombreux cours d’eaux qui limitent l’accessibilité de la population aux structures de santé. De plus, ce territoire reste exposé aussi au risque d’épidemie de rougeole.

VI.2 Recommandations

Bien que la situation nutritionnelle soit précaire au moment de l’enquête, il est important de : • Renforcer le système de surveillance nutritionnelle (SNSAP) tout en augmentant le nombre de site

sentinelle dans le territoire6 ainsi que la mise en place d’un dépistage actif /passif des cas de sous-nutrition par le biais des relais communautaire et personnels de santé ;

• Remettre en route les activités de prise en charge intégrée de la malnutrition aiguë sévère7 qui s’est arrêtée depuis 2016 dans les structures de santé à travers :

✓ La formation des prestataires de santé sur la PCIMA, ✓ L’équipement en matériels anthropométriques, ✓ L’approvisionnement en intrants nutritionnelles et médicaments

• Améliorer la couverture des services de bases (vaccination contre la rougeole, supplémentation en Vitamine A et déparasitage) à travers :

✓ Un renforcement des activités de vaccination de routine en dotant les structures de santé la chaine de froids, les glacières qui sont dans le besoin,

✓ Mise en place de la stratégie avancée dans des villages éloignés des centre de santé. Il est important que le personnel de santé puisse organiser la vaccination dans des villages éloignés à faible couverture vaccinale

• Renforcer les capacités opérationnelles du PRONANUT provincial pour leur permettre de renforcer leur mécanisme de supervision étant donné que la seule personne point focal nutrition pour toute la province semble débordée

6 Il ne compte que 4 sites sentinelle 7 A travers cette enquête nous estimons 3284 cas MAS dans le territoire d’Inongo

VII. ANNEXES

Annexe 1 : Questionnaire anthropométrique

RÉPUBLIQUE DÉMOCRATIQUE DU CONGO MINISTÈRE DE LA SANTÉ PROGRAMME NATIONAL DE NUTRITION (PRONANUT)

IDENTIFICATION DU MENAGE

INTERVENANTS

TITRE NOM CODE DATE

Mesureur 1 /__/__/ /_ _/ __/ /_ _/_ _/ / __/_ _/

Mesureur 2 /__/__/ /_ _/ __/ /_ _/_ _/ / __/_ _/

Chef d’équipe /__/__/ /_ _/ __/ /_ _/_ _/ / __/_ _/

Superviseur /__/__/ /_ _/ __/ /_ _/_ _/ / __/_ _/

ENQUÊTE NUTRITIONELLE AVEC LA METHODOLOGIE SMART DANS LES

TERRITOIRE D’INONGO

FEVRIER 2020

01. PROVINCE : ……………………………………………………… /__/__/

02. TERRITOIRE :___________________________ /__/__/

03. ZONE DE SANTÉ : ____________________________ /__/__/

04. AIRE DE SANTÉ : …………………………………………….. /__/__/

05. VILLAGE/QUARTIER (GRAPPE) :__________________ /__/__/

06. N° EQUIPE :__________________ /__/

DATE D’INTERVIEW : /__/__/ /__/__/ /__/__/__/__/

Questionnaire Anthropométrique Enfant 0-59 mois et Santé

N° grappe /__/__/, N° Equipe /__/, date interview /__/__/ /__/__/ /__/__//__/__/ VILLAGE (GRAPPE ):……………………………ZONE DE SANTE : …………………..……TERRITOIRE : ………………………

N°

EN

FA

NT

NU

ME

RO

ME

NA

G

E

Nom (optionnel) Sexe (f/m)

Date de naissance

Age en mois

Poids (kg)

100g

Taille (cm)

0.1cm

Œdèm (y/n)

PB en (mm)

ST

AT

UT

IND

IVID

U

(*)

VAR 1=Oui carte vue 2=Oui mémoire 3=Non ou NSP

MEB 1=Oui

2=Non ou NSP

VIT.A 1=Oui 2=Non ou NSP

Enfant enregistré (*2)

O b s e rv a t io n s

(1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 ) ( 6 ) ( 7 ) ( 8 ) ( 9 ) ( 1 0 ) ( 1 1 ) ( 1 2 ) ( 1 3 ) ( 1 4 ) ( 1 5 )

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1 0

1 1

1 2

1 3

1 4

(*) CODE STATUT DE L’INDIVIDU : 1=Refugies en familles d’accueil 2=Refugies en camp 3= Refugies en site 4=Retournes 5=Déplacé 6=Résidents 7=Rapatries 8=Expulses

ENFANT ENREGISTRE (*2) : 1=UNTI / UNTA 2=UNS 3= Référé 4= pas besoin (non enregistré)

Questionnaire Anthropométrique Enfant 0-59 mois et Santé

N° grappe /__/__/, N° Equipe /__/, date interview /__/__/ /__/__/ /__/__//__/__/ VILLAGE(GRAPPE ) :…………………………ZONE DE SANTE : …………………..……TERRITOIRE : …………………………

N°

EN

FA

NT

N

UM

ER

O

ME

NA

G

E

Nom (optionnel) Sexe (f/m)

Date de naissance

Age en mois

Poids (kg)

100g

Taille (cm)

0.1cm

Œdèm (y/n)

PB en (mm)

ST

AT

UT

IN

DIV

IDU

(*)

VAR 1=Oui carte vue 2=Oui mémoire 3=Non ou NSP

MEB 1=Oui

2=Non ou NSP

VIT.A 1=Oui 2=Non ou NSP

Enfant enregistré (*2)

O b s e rv a t io n s

(1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 ) ( 6 ) ( 7 ) ( 8 ) ( 9 ) ( 1 0 ) ( 1 1 ) ( 1 2 ) ( 1 3 ) ( 1 4 ) ( 1 5 )

1 5

1 6

1 7

1 8

1 9

2 0

2 1

2 2

2 3

2 4

2 5

2 6

2 7

2 8

(*) CODE STATUT DE L’INDIVIDU : 1=Refugies en familles d’accueil 2=Refugies en camp 3= Refugies en site 4=Retournes 5=Déplacé 6=Résidents 7=Rapatries 8=Expulses

ENFANT ENREGISTRE (*2) : 1=UNTI / UNTA 2=UNS 3= Référé 4= pas besoin (non enregistré)

Annexe 2 : Questionnaire de mortalité

Questionnaire Mortalité

N° grappe /__/__/ N° Equipe /__/, date interview /__/__/ /__/__/ /__/__//__/__/ N° Ménage :…….. VILLAGE(GRAPPE) :…………………………ZS: …………………..…… TERRITOIRE :

N °

IN D

No

ms

(Op

tio

nn

el)

Sex

e (m

/ f)

Da

te d

e

Na

iss

an

ce

E c r i r e l ’ A g e d e t o u te p e rs e n a n n é e ré v o l u e . A j o u te r l ’ â g e e n m o i s s i l a p e rs a m o i n s d e 5 a n s

Personnes arrivées ds le ménage durant la période de rappel

(exclure les naissances)

P e r s o n n es p a r t i e s d u

m é n a g e d u ra n t l a p é r i o d e d e

r a p p e l ( e x c l u re l e s d é c è s )

N a i s s a n ce d u ra n t

l a p é r i o d e d e r a p p e l

Personnes du ménage

décédées durant la période de

rappel

C a u s e d u d é c è s

( * )

L i e u d u d é c è s ( * * )

A n s M o i s

a) Combien de personnes vivent à présent dans ce ménage ? Enumérez-les

/ /

/ /

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b ) C o m b i e n d e p e r s o n n e s o n t q u i t t é c e m é n a g e (d é p a r t ) a u c o u rs d e l a p é r i o d e d e r a p p e l ? E n u m é re z - l e s

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/ /

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c ) E s t - c e q u ’ u n m e m b re d u m é n a g e e s t d é c éd é a u c o u rs d e l a p é r i o d e d e r a p p e l ? E n u m é r e z - l e s

/ /

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/ /

(*) Cause du décès : 1. Diarrhée 2. Fièvre 3. Rougeole 4.IRA 5. Malnutrition 6. Violence/Conflit 7.Autres (à préciser)…………..

(**) Lieu du décès : 1. Dans le domicile actuel 2. Durant le voyage 3. Dans l’ancienne résidence 4. Dans une FOSA 5. Autre lieu

(*) CODE STATUT DU MENAGE : 1=Refugies en familles d’accueil 2=Refugies en camp 3= Refugies en site 4=Retournes 5=Déplacé 6=Résidents 7=Rapatries 8=Expulses 9=Autres

Annexe 3 : Agenda de la formation des enquêteurs

HEURES THEMES FACILITATEURS (A préciser pour chaque Territoire)

Jour 1 8h30-9h15

Arrivée des participants Présentation des participants Ouverture de la formation Pré-test

9h15-9h45 Présentation des objectifs de l’enquête 9h45-10h30 Notion sur la malnutrition 10h30-10h45 Pause café 11h45-13h00 Techniques de prise des mesures anthropométrique 13h00-14h00 Pause repas 14h00-17h00 Techniques de prise des mesures anthropométrique (suite)

Jour 2 8h00-8h30 Test écrit d’évaluation +Rappel 8h30- 10h00 Les techniques de prise des mesures anthropométriques 10h00-10h15 Pause-café 10h15-13h00 Méthodologie 13h00-14h00 Pause repas 14h00-17h00 Méthodologie -Suite)

Jour 3 8h00-8h30 Test écrit d’évaluation +Rappel 8h30-10h00 Calendrier des événements 10h00-10h15 Pause-café 10h00-13h00 Remplissages des outils de collecte(Anthropo-mortalité-

ANJE)

13h00-14h00 Pause repas 14h00-17h00 Remplissages des outils de collecte(Anthropo-mortalité-

ANJE)

Jour 4 08h00-08h30 Pause-café 8h45-16h0 Test de standardisation 16h0-17h0 Pause repas

Jour 5 08h00-08h15 Pause-café 08h15- 9h00 Récapitulation sur le Test de standardisation 09h00- 14h00 Pré-enquête 14h00-14h45 Pause repas 14h45-15h30 Restitution da la Pré-enquête 15h30-17h30 Constitution des équipes

Conseils pratiques Rôle et travail des superviseurs et enquêteurs Planning de déploiement des équipes

Annexe 4 : Tendance de la malnutrition chez les enfants de 0-59mois par Zone de santé

Prévalence de la malnutrition aigüe selon l’indice Poids pour Taille exprimé en z-scores selon les normes OMS 2006, chez les enfants de 6 à 59 mois

Territoire Zone de santé Nb Malnutrition Aiguë

Globale P/T <-2 Z-scores et/ou œdèmes (IC à 95%)

Malnutrition aiguë modérée - 3 z-score ≤P/T< -2 z-score sans œdèmes

Malnutrition aiguë Sévère P/T <-3 z-score

et/ou œdèmes (IC à 95%)

Inongo

Inongo 295 9.5% (6.4-13.9) 7.8% (4.6-12.9) 1.7% (0.6- 4.4) Banzow Moke 179 4.5% (2.0- 9.5) 3.4% (1.3- 8.6) 1.1% (0.1-10.5)

Ntandembelo 149 8.7% (4.8-15.2) 6.7% (4.0-11.0) 2.0% (0.4- 9.4)

Prévalence de la malnutrition aiguë selon le permettre brachial (PB), chez les enfants de 6 à 59 mois

Territoire Zone de santé Nb Malnutrition aiguë globale

PB < 125mm (95% C.I.)

Malnutrition Modérée PB ≥ 115 et <125 MM (95% C.I.)

Malnutrition Sévère PB <115(95% C.I.)

Inongo

Inongo 302 11.9% (7.4-18.6) 8.6% (5.1-14.1) 3.3% (1.7- 6.3)

Banzow Moke 182 4.9% (1.3-16.9 3.3% (0.9-11.6) 1.6% (0.3- 8.2)

Ntandembelo 152 10.5% (5.8-18.4) 9.2% (5.0-16.2) 1.3% (0.3- 5.9)

Prévalence de la malnutrition chronique selon l’indice Taille pour Age exprimé en z-score selon les normes OMS 2006, chez les enfants de 0 à 59 mois

Territoire Zone de santé Nb Malnutrition chronique Globale T/A <-2 z-score

(95% C.I.)

Malnutrition chronique modérée T/A ≥ -3 et <-2 z-score (95% C.I.)

Malnutrition chronique Sévère T/A <-3 z-score

(95% C.I.)

Inongo Inongo 279 35.8% (29.9-42.2) 20.4% (15.9-25.8) 15.4% (11.0-21.2) Banzow Moke 180 32.8% (30.0-35.7) 26.7% (22.8-31.0) 6.1% (3.4-10.7) Ntandembelo 147 29.9% (20.6-41.3 24.5% (15.8-35.8) 5.4% (3.5- 8.5)

Prévalence de l’insuffisance selon l’indice poids -pour-Age exprimé en z-score, selon les normes OMS 2006, chez les enfants de 0 à 59 mois

Territoire Zone de santé Nb Insuffisance Pondérale Globale Poids/Age<-2 z-score (95% C.I.)

Insuffisance Pondérale modérée Poids/Age ≥ -3 et <-2 z-score (95% C.I.)

Insuffisance Pondérale Sévère Poids/Age <-3 z-

score (95% C.I.)

Inongo Inongo 294 25.2% (19.8-31.4) 17.7% (14.1-22.0) 7.5% (4.7-11.7) Banzow Moke 180 11.1% (5.5-21.2) 8.9% (4.0-18.4) 2.2% (0.6- 7.6) Ntandembelo 150 22.7% (16.2-30.8) 20.0% (11.9-31.7) 2.7% (0.4-14.6)

of 65

Annexe 5 : Valeurs utilisées entrant dans le calcul de l’échantillon anthropométrique et celui sur la mortalité. Février 2020 Paramètre Valeur Raisonnement

Enqu

ête p

our l

’an

thro

pom

étrie

Population totale (habitants) 503365 Population tirée du DHIS2

Prévalence MAG estimée (%) 10% Prévalence estimée selon les informations collectées de la SNSAP ; Une valeur par défaut selon la

recommandation SMART, en fonction de la faisabilité faute d’une enquête nutritionnelle récente. Précision souhaitée (%) 3 Selon la recommandation SMART, en fonction de la prévalence attendue et de la faisabilité pratique Effet de grappe 1.5 Valeur par défaut en l’absence de données récentes sur le sujet Enfants de moins de 5 ans à inclure 627 Calculé par le logiciel ENA Taille moyenne du ménage 5,9 Données DPS Proportion d’enfant de moins de 5 ans (%) 18.9% Données DPS Proportion de ménages non-répondants (%) 5% Estimation souhaitée pour un territoire avec accès difficile Ménages à inclure pour anthropométrie 658 Calculé par le logiciel ENA

Enqu

ête d

e mor

talit

é

Taux de prévalence de mortalité estimé (10000/J) 0.5 Prévalence estimée selon les informations collectées de la SNSAP. Une valeur par défaut selon la recommandation SMART, en fonction de la faisabilité faute d’une enquête nutritionnelle récente.

Précision souhaitée pour la mortalité (%) 0,3% Selon la recommandation SMART, en fonction de la prévalence attendue et de la faisabilité pratique Effet de grappe 1,5 Valeur par défaut en l’absence de données récentes sur le sujet Période de rappel (jours)8 113 1er novembre 2019 date marquant la fête de Toussaint jusqu’au milieu de la collecte de données de l’enquête Nombre de personnes à inclure pour la mortalité 3084 Calculé par le logiciel ENA Taille moyenne de ménage 5,9 Données DPS Proportion de ménages non-répondants (%) 5% Estimation souhaitée pour un territoire avec accès difficile Ménages à inclure pour la mortalité 550 Calculé par le logiciel ENA

Echa

ntillo

n

final

Nombre de ménages retenu 658 Le chiffre le plus grand entre celui de la mortalité et l’anthropométrie Nombre de grappes à enquêtes 33 Grappes enquêtées en raison de 20ménages par grappes

Nombre de jours de collecte 8 6 jours de collectes et 2 jours de rattrapages et/ou de déplacements

8 1er novembre, fête de toussaint

of 65

Annexe 6 : Liste des grappes enquêtées, territoire d’Inongo

ZONE DE SANTÉ AIRES DE SANTÉ

VILLAGE/QUARTIER POPULATION TOTALE 2020

GRAPPES

INONGO BOLIYANGWA WANIA 337 1

INONGO IBEKE BUL 1168 2

INONGO IIBENGA IBENGA 3403 3

INONGO ISANGA BOKOTO

ISANGA BOKOTE 1659 4

INONGO ISANGA IBALI BAKUMO 174 5

INONGO LIKWANGOLA LIKWANGOLA/ILOT 2435 6

INONGO LOMBE MBALENZALE 2125 7

INONGO LOKANGA LOKANGA 7703 8

INONGO MAMA YAKA CBU 3707 9

INONGO MAMA YAKA CAMP 346 10

INONGO MBUYE BOTOLA MBUYE 1401 11

INONGO MOMBOKONDA 12KM 3352 12

INONGO MPANZA BOONGO 1692 13

INONGO MPOLO AVENUE MBENZA 2060 14

INONGO NKOLOBEKE NKOLOBEKE 1865 15

INONGO NSELENGE NSELENGE 3788 16

INONGO BETUMBE BETUMBE 3086 RC

INONGO MBALE IYATU 1290 RC

BANZOW-MOKE BANZOW-MOKE BANZOW MOKE 2545 17

BANZOW-MOKE BANZOW-MOKE BOONGO II 3052 18

BANZOW-MOKE BASIMBA NZALIMBOKA 5962 19

BANZOW-MOKE BOKOTE MPONDE 3 932 20

BANZOW-MOKE BOKOTE SANGA SANGA 1777 21

BANZOW-MOKE BOONDO KAPANDA 916 22

of 65

BANZOW-MOKE IBAMBA NKOBO 2 238 23

BANZOW-MOKE KUNDO BENKAYA 73 24

BANZOW-MOKE MONGEMPONGO NKOSO 169 25

BANZOW-MOKE NKALA ITIKO 2734 26

BANZOW-MOKE NGONGO BASENGELE

NGONDE MPOTO 2731 RC

BANZOW-MOKE BANZOW-MOKE MPITE 544 RC

NTANDE MBELO BOKOLI BOKOLI 4404 27

NTANDE MBELO IBANDA GOMO 1294 28

NTANDE MBELO MALIBA MALIBA 4617 29

NTANDE MBELO MIMPALE MIPALE 1641 30

NTANDE MBELO MPENDA MALEBO 857 31

NTANDE MBELO NSINGI NSANGANDO 1636 32

NTANDE MBELO NTANDA 1 MPAAA2 303 33

NTANDE MBELO BOBANGI MONGALA 3142 RC

Annexe 7 : Rapport de plausibilité

Plausibility check for: DRC_022020_TERRITOIRE INONGO VF.as

Standard/Reference used for z-score calculation: WHO standards 2006

(If it is not mentioned, flagged data is included in the evaluation. Some parts of this

plausibility report are more for advanced users and can be skipped for a standard evaluation)

Overall data quality

Criteria Flags* Unit Excel. Good Accept Problematic Score

Flagged data Incl % 0-2.5 >2.5-5.0 >5.0-7.5 >7.5

(% of out of range subjects) 0 5 10 20 0 (2.3 %)

Overall Sex ratio Incl p >0.1 >0.05 >0.001 <=0.001

(Significant chi square) 0 2 4 10 0 (p=0.216)

Age ratio(6-29 vs 30-59) Incl p >0.1 >0.05 >0.001 <=0.001

(Significant chi square) 0 2 4 10 2 (p=0.068)

Dig pref score - weight Incl # 0-7 8-12 13-20 > 20

0 2 4 10 0 (6)

Dig pref score - height Incl # 0-7 8-12 13-20 > 20

of 65

0 2 4 10 2 (10)

Dig pref score - MUAC Incl # 0-7 8-12 13-20 > 20

0 2 4 10 0 (5)

Standard Dev WHZ Excl SD <1.1 <1.15 <1.20 >=1.20

. and and and or

. Excl SD >0.9 >0.85 >0.80 <=0.80

0 5 10 20 0 (1.06)

Skewness WHZ Excl # <±0.2 <±0.4 <±0.6 >=±0.6

0 1 3 5 0 (-0.02)

Kurtosis WHZ Excl # <±0.2 <±0.4 <±0.6 >=±0.6

0 1 3 5 1 (0.23)

Poisson dist WHZ-2 Excl p >0.05 >0.01 >0.001 <=0.001

0 1 3 5 0 (p=0.196)

OVERALL SCORE WHZ = 0-9 10-14 15-24 >25 5 %

The overall score of this survey is 5 %, this is excellent.

There were no duplicate entries detected.

Missing or wrong data:

WEIGHT: Line=81/ID=5, Line=87/ID=11, Line=90/ID=1, Line=167/ID=19,

Line=170/ID=2, Line=189/ID=21, Line=338/ID=32

HEIGHT: Line=81/ID=5, Line=87/ID=11, Line=90/ID=1, Line=167/ID=19, Line=170/ID=2,

Line=189/ID=21, Line=207/ID=9, Line=338/ID=32, Line=562/ID=15

Percentage of children with no exact birthday: 8 %

Age/Height out of range for WHZ:

MONTHS:

Line=1/ID=1: 1.51 mo

Line=17/ID=17: 3.71 mo

Line=21/ID=21: 2.99 mo

Line=24/ID=24: 5.36 mo

Line=57/ID=18: 4.37 mo

Line=61/ID=2: 3.65 mo

Line=65/ID=6: 1.41 mo

Line=69/ID=10: 2.33 mo

Line=89/ID=13: 0.95 mo

Line=97/ID=8: 0.13 mo

Line=119/ID=17: 3.09 mo

Line=125/ID=23: 2.96 mo

Line=148/ID=20: 0.13 mo

Line=167/ID=19: 0.95 mo

Line=172/ID=4: 0.92 mo

Line=184/ID=16: 4.00 mo

of 65

Line=197/ID=29: 0.26 mo

Line=207/ID=9: 5.36 mo

Line=210/ID=12: 4.07 mo

Line=211/ID=13: 4.04 mo

Line=212/ID=14: 2.14 mo

Line=221/ID=4: 0.43 mo

Line=240/ID=23: 5.55 mo

Line=250/ID=10: 5.29 mo

Line=283/ID=9: 2.37 mo

Line=288/ID=14: 0.43 mo

Line=290/ID=16: 1.41 mo

Line=293/ID=19: 0.62 mo

Line=295/ID=21: 3.42 mo

Line=297/ID=23: 0.16 mo

Line=301/ID=27: 0.76 mo

Line=303/ID=29: 5.00 mo

Line=306/ID=32: 0.43 mo

Line=309/ID=3: 0.85 mo

Line=314/ID=8: 1.35 mo

Line=328/ID=22: 2.46 mo

Line=332/ID=26: 5.72 mo

Line=334/ID=28: 5.09 mo

Line=361/ID=22: 4.37 mo

Line=366/ID=27: 1.71 mo

Line=375/ID=8: 4.14 mo

Line=376/ID=9: 5.06 mo

Line=391/ID=4: 2.83 mo

Line=394/ID=7: 2.00 mo

Line=400/ID=13: 3.84 mo

Line=407/ID=3: 5.45 mo

Line=412/ID=8: 1.08 mo

Line=427/ID=23: 1.15 mo

Line=433/ID=2: 5.82 mo

Line=458/ID=6: 4.76 mo

Line=475/ID=23: 2.07 mo

Line=490/ID=13: 3.42 mo

Line=497/ID=4: 5.62 mo

Line=511/ID=18: 2.69 mo

Line=513/ID=20: 2.73 mo

Line=532/ID=13: 0.89 mo

Line=545/ID=26: 1.68 mo

Line=562/ID=15: 1.87 mo

Line=580/ID=14: 2.23 mo

Line=601/ID=17: 2.86 mo

Line=604/ID=20: 5.16 mo

Line=617/ID=10: 5.52 mo

Line=640/ID=9: 3.48 mo

Line=650/ID=19: 1.28 mo

Line=666/ID=11: 1.68 mo

Line=673/ID=18: 4.40 mo

of 65

Line=680/ID=25: 1.84 mo

Line=693/ID=10: 5.65 mo

Line=701/ID=18: 2.50 mo

HEIGHT:

Line=97/ID=8: 47.10 cm

Line=545/ID=26: 48.10 cm

Line=586/ID=2: -1E5 cm

Anthropometric Indices likely to be in error (-3 to 3 for WHZ, -3 to 3 for HAZ, -3 to 3

for WAZ, from observed mean - chosen in Options panel - these values will be flagged

and should be excluded from analysis for a nutrition survey in emergencies. For other

surveys this might not be the best procedure e.g. when the percentage of overweight

children has to be calculated):

Line=12/ID=12: HAZ (-4.934), Height may be incorrect

Line=14/ID=14: HAZ (2.616), Age may be incorrect

Line=17/ID=17: WHZ (2.705), Weight may be incorrect

Line=20/ID=20: HAZ (-4.623), Age may be incorrect



Line=39/ID=15: HAZ (-4.967), WAZ (-4.361), Age may be incorrect



Line=88/ID=12: HAZ (8.278), WAZ (3.073), Age may be incorrect

Line=111/ID=9: WHZ (4.839), HAZ (-8.379), Height may be incorrect

Line=120/ID=18: HAZ (4.888), WAZ (4.104), Age may be incorrect


Line=127/ID=25: HAZ (3.818), Height may be incorrect

Line=131/ID=3: WHZ (-4.537), HAZ (-4.459), WAZ (-5.280)

Line=134/ID=6: HAZ (1.921), Height may be incorrect


Line=154/ID=6: WHZ (-3.406), Weight may be incorrect

Line=155/ID=7: WHZ (-5.349), HAZ (-4.601), WAZ (-6.229)

Line=156/ID=8: WHZ (-3.531), WAZ (-4.387), Weight may be incorrect

Line=181/ID=13: WHZ (2.642), Height may be incorrect

Line=183/ID=15: HAZ (-5.269), WAZ (-4.259), Age may be incorrect










Line=390/ID=3: WHZ (3.948), WAZ (1.924), Weight may be incorrect




of 65






Line=562/ID=15: WAZ (4.054), Weight may be incorrect





Line=707/ID=24: WHZ (3.215), Height may be incorrect

Percentage of values flagged with SMART flags:WHZ: 2.3 %, HAZ: 4.6 %, WAZ: 1.6 %

Age distribution:

Month 1 : #############

Month 2 : ##############

Month 3 : ##########

Month 4 : ##########

Month 5 : #########

Month 6 : #########

Month 7 : #########

Month 8 : ######

Month 9 : #############

Month 10 : ##########

Month 11 : ###############

Month 12 : #################

Month 13 : #############

Month 14 : ###############

Month 15 : ############

Month 16 : ################

Month 17 : #############

Month 18 : ##############

Month 19 : #######

Month 20 : #############

Month 21 : ###########

Month 22 : #############

Month 23 : #########

Month 24 : ####################

Month 25 : ##################

Month 26 : ######################

Month 27 : ##################

Month 28 : #############

Month 29 : ###############

Month 30 : ##############

Month 31 : ############

Month 32 : #########

Month 33 : ##########

of 65

Month 34 : ##############

Month 35 : #########

Month 36 : ################

Month 37 : ###########

Month 38 : ########

Month 39 : #######

Month 40 : #######

Month 41 : ###########

Month 42 : ###############

Month 43 : ########

Month 44 : ############

Month 45 : ###########

Month 46 : ############

Month 47 : ###########

Month 48 : ##############

Month 49 : #################

Month 50 : ###############

Month 51 : ########

Month 52 : #####

Month 53 : ############

Month 54 : #########

Month 55 : ############

Month 56 : ##########

Month 57 : #########

Month 58 : ###########

Month 59 : ######

Month 60 : ####

Age ratio of 6-29 months to 30-59 months: 0.98 (The value should be around 0.85).:

p-value = 0.068 (as expected)

Statistical evaluation of sex and age ratios (using Chi squared statistic):

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls

-------------------------------------------------------------------------------------

0 to 11 12 66/78.4 (0.8) 67/71.4 (0.9) 133/149.8 (0.9) 0.99

12 to 23 12 78/75.6 (1.0) 74/68.9 (1.1) 152/144.5 (1.1) 1.05

24 to 35 12 88/74.1 (1.2) 82/67.5 (1.2) 170/141.6 (1.2) 1.07

36 to 47 12 72/72.9 (1.0) 57/66.4 (0.9) 129/139.3 (0.9) 1.26

48 to 59 12 69/72.1 (1.0) 60/65.7 (0.9) 129/137.8 (0.9) 1.15

-------------------------------------------------------------------------------------

0 to 59 60 373/356.5 (1.0) 340/356.5 (1.0) 1.10

The data are expressed as observed number/expected number (ratio of obs/expect)

Overall sex ratio: p-value = 0.216 (boys and girls equally represented)

Overall age distribution: p-value = 0.054 (as expected)

Overall age distribution for boys: p-value = 0.309 (as expected)

Overall age distribution for girls: p-value = 0.231 (as expected)

Overall sex/age distribution: p-value = 0.018 (significant difference)

Distribution of month of birth

of 65

Jan: ######################################

Feb: ####################################

Mar: ############################

Apr: ############################

May: ############################

Jun: #########################

Jul: ######################

Aug: ################################

Sep: ##############################

Oct: ############################

Nov: ##########################

Dec: ###################################

Digit preference Weight:

Digit .0 : ##########################

Digit .1 : ##################################

Digit .2 : ##########################################

Digit .3 : ###############################

Digit .4 : ##########################################

Digit .5 : ######################

Digit .6 : ##################################

Digit .7 : #######################################

Digit .8 : ###########################################

Digit .9 : ######################################

Digit preference score: 6 (0-7 excellent, 8-12 good, 13-20 acceptable and > 20 problematic)

p-value for chi2: 0.002 (significant difference)

Digit preference Height:

Digit .0 : ######################

Digit .1 : #####################################################

Digit .2 : ##################################################

Digit .3 : ######################################

Digit .4 : #########################################

Digit .5 : #########################################

Digit .6 : ####################################

Digit .7 : ##########################

Digit .8 : ####################

Digit .9 : ########################


p-value for chi2: 0.000 (significant difference)

Digit preference MUAC:

of 65

Digit .0 : ############################

Digit .1 : #################################

Digit .2 : ######################################

Digit .3 : ##############################

Digit .4 : ##################################

Digit .5 : ####################################

Digit .6 : ########################################

Digit .7 : ########################

Digit .8 : #############################

Digit .9 : ##########################


p-value for chi2: 0.102

Evaluation of Standard deviation, Normal distribution, Skewness and Kurtosis using

the 3 exclusion (Flag) procedures

. no exclusion exclusion from exclusion from

. reference mean observed mean

. (WHO flags) (SMART flags)

WHZ

Standard Deviation SD: 1.20 1.18 1.06

(The SD should be between 0.8 and 1.2)

Prevalence (< -2)

observed: 7.7% 7.6% 6.7%

calculated with current SD: 8.8% 8.4% 6.3%

calculated with a SD of 1: 5.2% 5.2% 5.2%

HAZ



Prevalence (< -2)

observed: 32.3% 32.2% 32.0%



WAZ



Prevalence (< -2)

observed: 20.1% 19.9% 19.4%



Results for Shapiro-Wilk test for normally (Gaussian) distributed data:

WHZ p= 0.000 p= 0.000 p= 0.021

HAZ p= 0.000 p= 0.000 p= 0.164

WAZ p= 0.000 p= 0.000 p= 0.066

(If p < 0.05 then the data are not normally distributed. If p > 0.05 you can consider the data

normally distributed)

Skewness

WHZ -0.02 0.06 -0.02

HAZ 0.72 0.56 0.02

WAZ 0.01 0.11 0.00

If the value is:

-below minus 0.4 there is a relative excess of wasted/stunted/underweight subjects in the

sample

-between minus 0.4 and minus 0.2, there may be a relative excess of wasted/stunted/underweight

subjects in the sample.

-between minus 0.2 and plus 0.2, the distribution can be considered as symmetrical.

-between 0.2 and 0.4, there may be an excess of obese/tall/overweight subjects in the sample.

-above 0.4, there is an excess of obese/tall/overweight subjects in the sample

Kurtosis

of 65

WHZ 1.67 1.45 0.23

HAZ 4.57 2.20 -0.21

WAZ 1.54 1.25 0.04

Kurtosis characterizes the relative size of the body versus the tails of the distribution.

Positive kurtosis indicates relatively large tails and small body. Negative kurtosis indicates

relatively large body and small tails.

If the absolute value is:

-above 0.4 it indicates a problem. There might have been a problem with data collection or

sampling.

-between 0.2 and 0.4, the data may be affected with a problem.

-less than an absolute value of 0.2 the distribution can be considered as normal.

Test if cases are randomly distributed or aggregated over the clusters by calculation of

the Index of Dispersion (ID) and comparison with the Poisson distribution for:

WHZ < -2: ID=1.21 (p=0.196)

WHZ < -3: ID=1.53 (p=0.030)

Oedema: ID=1.62 (p=0.016)

GAM: ID=1.22 (p=0.185)

SAM: ID=1.43 (p=0.057)

HAZ < -2: ID=1.03 (p=0.421)

HAZ < -3: ID=1.16 (p=0.249)

WAZ < -2: ID=1.70 (p=0.009)

WAZ < -3: ID=1.28 (p=0.135)

Subjects with SMART flags are excluded from this analysis.

The Index of Dispersion (ID) indicates the degree to which the cases are aggregated into

certain clusters (the degree to which there are "pockets"). If the ID is less than 1 and p > 0.95

it indicates that the cases are UNIFORMLY distributed among the clusters. If the p value is

between 0.05 and 0.95 the cases appear to be randomly distributed among the clusters, if ID

is higher than 1 and p is less than 0.05 the cases are aggregated into certain cluster (there

appear to be pockets of cases). If this is the case for Oedema but not for WHZ then

aggregation of GAM and SAM cases is likely due to inclusion of oedematous cases in GAM

and SAM estimates.

Are the data of the same quality at the beginning and the end of the clusters?

Evaluation of the SD for WHZ depending upon the order the cases are measured within each

cluster (if one cluster per day is measured then this will be related to the time of the day the

measurement is made).

Time SD for WHZ

point 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3

01: 1.28 (n=31, f=1) ####################

02: 0.87 (n=30, f=0) ###

03: 1.46 (n=32, f=2) ############################

04: 0.98 (n=31, f=0) ########

05: 0.86 (n=31, f=0) ##

06: 1.38 (n=32, f=1) #########################

07: 1.28 (n=32, f=1) ####################

08: 1.31 (n=32, f=1) #####################

09: 1.64 (n=31, f=2) ###################################

10: 1.03 (n=32, f=0) #########

11: 0.99 (n=31, f=0) ########

12: 1.08 (n=32, f=0) ############

13: 1.10 (n=32, f=1) #############

14: 1.07 (n=30, f=0) ###########

15: 1.03 (n=29, f=1) ##########

16: 0.98 (n=28, f=0) ########

of 65

17: 1.21 (n=27, f=2) #################

18: 1.12 (n=25, f=1) ##############

19: 1.02 (n=23, f=0) #########

20: 1.33 (n=21, f=1) ######################

21: 1.04 (n=15, f=0) OOOOOOOOOO

22: 1.64 (n=16, f=1) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

23: 1.30 (n=15, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

24: 1.31 (n=14, f=1) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

25: 1.22 (n=11, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOO

26: 1.37 (n=10, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

27: 1.46 (n=08, f=0) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

28: 1.68 (n=07, f=0) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

29: 0.72 (n=04, f=0)

30: 1.29 (n=04, f=0) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

31: 1.55 (n=02, f=0) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

(when n is much less than the average number of subjects per cluster different symbols are

used: 0 for n < 80% and ~ for n < 40%; The numbers marked "f" are the numbers of SMART flags

found in the different time points)

Analysis by Team

Team 1 2 3 4 5 6

n = 182 109 114 118 84 106

Percentage of values flagged with SMART flags:

WHZ: 3.9 5.6 3.6 5.2 6.0 1.0

HAZ: 6.2 6.4 7.2 2.6 7.2 6.7

WAZ: 3.4 3.7 2.7 2.6 4.8 0.9

Age ratio of 6-29 months to 30-59 months:

0.84 0.70 1.08 1.31 1.29 0.92

Sex ratio (male/female):

1.27 1.14 1.15 1.19 1.15 0.68

Digit preference Weight (%):

.0 : 6 7 11 6 11 5

.1 : 10 11 13 10 8 6

.2 : 15 10 11 10 18 8

.3 : 8 9 9 9 8 8

.4 : 12 13 7 9 14 17

.5 : 2 6 8 9 5 9

.6 : 15 9 6 8 8 9

.7 : 10 9 13 14 6 13

.8 : 10 16 13 14 12 10

.9 : 12 9 10 10 8 14

DPS: 12 8 8 8 13 12

Digit preference score (0-7 excellent, 8-12 good, 13-20 acceptable and > 20 problematic)

Digit preference Height (%):

.0 : 4 9 2 16 0 7

.1 : 17 18 8 13 13 20

.2 : 12 17 16 12 14 13

.3 : 12 7 12 7 14 12

.4 : 12 12 15 12 16 3

.5 : 12 18 5 9 2 21

.6 : 14 5 9 8 16 10

.7 : 9 8 8 8 7 4

.8 : 4 4 10 6 6 6

of 65

.9 : 3 1 14 9 11 5

DPS: 15 20 14 10 18 21


Digit preference MUAC (%):

.0 : 5 9 8 16 0 14

.1 : 14 10 8 8 8 11

.2 : 12 14 18 7 11 8

.3 : 5 11 12 14 11 6

.4 : 12 16 3 8 15 11

.5 : 14 8 9 15 5 11

.6 : 14 9 13 9 24 8

.7 : 8 7 10 6 5 7

.8 : 8 8 7 11 9 11

.9 : 6 6 12 5 13 10

DPS: 12 9 13 13 21 7


Standard deviation of WHZ:

SD 1.21 1.31 1.11 1.15 1.12 1.10

Prevalence (< -2) observed:

% 5.6 11.1 5.4 8.7 8.4 8.6

Prevalence (< -2) calculated with current SD:

% 5.2 13.2 6.7 8.7 15.8 7.1

Prevalence (< -2) calculated with a SD of 1:

% 2.5 7.2 4.9 5.9 13.0 5.3

Standard deviation of HAZ:

SD 1.49 1.51 1.72 1.11 1.64 1.44

observed:

% 32.0 34.9 30.6 33.3 33.7 29.5

calculated with current SD:

% 35.6 37.8 33.0 34.9 37.0 29.3

calculated with a SD of 1:

% 29.2 31.9 22.5 33.3 29.4 21.6

Statistical evaluation of sex and age ratios (using Chi squared statistic) for:

Team 1:


-------------------------------------------------------------------------------------

0 to 11 12 25/21.4 (1.2) 17/16.8 (1.0) 42/38.2 (1.1) 1.47

12 to 23 12 15/20.7 (0.7) 15/16.2 (0.9) 30/36.9 (0.8) 1.00

24 to 35 12 24/20.3 (1.2) 21/15.9 (1.3) 45/36.1 (1.2) 1.14

36 to 47 12 19/19.9 (1.0) 11/15.6 (0.7) 30/35.6 (0.8) 1.73

48 to 59 12 19/19.7 (1.0) 16/15.5 (1.0) 35/35.2 (1.0) 1.19

-------------------------------------------------------------------------------------

0 to 59 60 102/91.0 (1.1) 80/91.0 (0.9) 1.27





of 65


Overall sex/age distribution: p-value = 0.069 (as expected)

Team 2:


-------------------------------------------------------------------------------------

0 to 11 12 11/12.2 (0.9) 11/10.7 (1.0) 22/22.9 (1.0) 1.00

12 to 23 12 12/11.8 (1.0) 11/10.3 (1.1) 23/22.1 (1.0) 1.09

24 to 35 12 12/11.5 (1.0) 10/10.1 (1.0) 22/21.6 (1.0) 1.20

36 to 47 12 9/11.3 (0.8) 9/10.0 (0.9) 18/21.3 (0.8) 1.00

48 to 59 12 14/11.2 (1.2) 10/9.9 (1.0) 24/21.1 (1.1) 1.40

-------------------------------------------------------------------------------------

0 to 59 60 58/54.5 (1.1) 51/54.5 (0.9) 1.14







Team 3:


-------------------------------------------------------------------------------------

0 to 11 12 9/12.8 (0.7) 10/11.1 (0.9) 19/23.9 (0.8) 0.90

12 to 23 12 17/12.4 (1.4) 12/10.7 (1.1) 29/23.1 (1.3) 1.42

24 to 35 12 12/12.1 (1.0) 14/10.5 (1.3) 26/22.6 (1.1) 0.86

36 to 47 12 12/11.9 (1.0) 9/10.4 (0.9) 21/22.3 (0.9) 1.33

48 to 59 12 11/11.8 (0.9) 8/10.2 (0.8) 19/22.0 (0.9) 1.38

-------------------------------------------------------------------------------------

0 to 59 60 61/57.0 (1.1) 53/57.0 (0.9) 1.15







Team 4:


-------------------------------------------------------------------------------------

0 to 11 12 8/13.4 (0.6) 11/11.3 (1.0) 19/24.8 (0.8) 0.73

12 to 23 12 14/13.0 (1.1) 10/10.9 (0.9) 24/23.9 (1.0) 1.40

24 to 35 12 17/12.7 (1.3) 19/10.7 (1.8) 36/23.4 (1.5) 0.89

36 to 47 12 15/12.5 (1.2) 8/10.6 (0.8) 23/23.1 (1.0) 1.88

48 to 59 12 10/12.4 (0.8) 6/10.4 (0.6) 16/22.8 (0.7) 1.67

-------------------------------------------------------------------------------------

0 to 59 60 64/59.0 (1.1) 54/59.0 (0.9) 1.19



Overall age distribution: p-value = 0.038 (significant difference)

of 65



Overall sex/age distribution: p-value = 0.007 (significant difference)

Team 5:


-------------------------------------------------------------------------------------

0 to 11 12 6/9.5 (0.6) 9/8.2 (1.1) 15/17.6 (0.9) 0.67

12 to 23 12 12/9.1 (1.3) 9/7.9 (1.1) 21/17.0 (1.2) 1.33

24 to 35 12 11/8.9 (1.2) 6/7.7 (0.8) 17/16.7 (1.0) 1.83

36 to 47 12 9/8.8 (1.0) 8/7.6 (1.0) 17/16.4 (1.0) 1.13

48 to 59 12 7/8.7 (0.8) 7/7.5 (0.9) 14/16.2 (0.9) 1.00

-------------------------------------------------------------------------------------

0 to 59 60 45/42.0 (1.1) 39/42.0 (0.9) 1.15







Team 6:


-------------------------------------------------------------------------------------

0 to 11 12 7/9.0 (0.8) 9/13.2 (0.7) 16/22.3 (0.7) 0.78

12 to 23 12 8/8.7 (0.9) 17/12.8 (1.3) 25/21.5 (1.2) 0.47

24 to 35 12 12/8.5 (1.4) 12/12.5 (1.0) 24/21.0 (1.1) 1.00

36 to 47 12 8/8.4 (1.0) 12/12.3 (1.0) 20/20.7 (1.0) 0.67

48 to 59 12 8/8.3 (1.0) 13/12.2 (1.1) 21/20.5 (1.0) 0.62

-------------------------------------------------------------------------------------

0 to 59 60 43/53.0 (0.8) 63/53.0 (1.2) 0.68







Evaluation of the SD for WHZ depending upon the order the cases are measured within

each cluster (if one cluster per day is measured then this will be related to the time of

the day the measurement is made).

Team: 1

Time SD for WHZ

point 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3

01: 0.72 (n=06, f=0)

02: 0.79 (n=06, f=0)

03: 1.42 (n=07, f=0) ##########################

04: 1.12 (n=07, f=0) #############

05: 0.60 (n=07, f=0)

06: 1.38 (n=07, f=0) ########################

of 65

07: 1.12 (n=07, f=0) #############

08: 1.81 (n=07, f=1) ##########################################

09: 2.52 (n=07, f=1) ################################################################

10: 0.89 (n=07, f=0) ####

11: 0.77 (n=07, f=0)

12: 0.98 (n=07, f=0) ########

13: 1.03 (n=07, f=0) ##########

14: 0.53 (n=06, f=0)

15: 0.85 (n=06, f=0) ##

16: 1.12 (n=06, f=0) ##############

17: 0.66 (n=06, f=0)

18: 1.19 (n=06, f=0) ################

19: 0.68 (n=06, f=0)

20: 1.48 (n=06, f=0) #############################

21: 0.92 (n=05, f=0) #####

22: 2.13 (n=05, f=1) ########################################################

23: 1.06 (n=05, f=0) ###########

24: 0.85 (n=05, f=0) ##

25: 1.75 (n=05, f=1) ########################################

26: 0.76 (n=05, f=0)

27: 1.17 (n=04, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOO

28: 1.03 (n=03, f=0) OOOOOOOOOO

29: 0.78 (n=03, f=0)

30: 1.57 (n=03, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

31: 1.55 (n=02, f=0) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~




Team: 2

Time SD for WHZ

point 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3

01: 2.01 (n=05, f=1) ###################################################

02: 0.93 (n=05, f=0) ######

03: 3.08 (n=05, f=2) ################################################################

04: 0.92 (n=05, f=0) #####

05: 1.07 (n=05, f=0) ###########

06: 0.84 (n=05, f=0) ##

07: 0.62 (n=05, f=0)

08: 0.64 (n=05, f=0)

09: 0.76 (n=05, f=0)

10: 0.70 (n=05, f=0)

11: 0.75 (n=05, f=0)

12: 1.46 (n=05, f=0) ############################

13: 0.50 (n=05, f=0)

14: 1.33 (n=05, f=0) ######################

15: 0.82 (n=05, f=0) #

16: 1.08 (n=05, f=0) ############

17: 1.86 (n=05, f=1) #############################################

18: 0.42 (n=04, f=0)

19: 0.86 (n=04, f=0) ###

20: 2.23 (n=04, f=1) ############################################################

22: 0.26 (n=02, f=0)

23: 0.60 (n=02, f=0)

24: 0.97 (n=02, f=0) OOOOOOO




Team: 3

Time SD for WHZ

point 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3

01: 1.42 (n=05, f=0) ##########################

02: 0.98 (n=05, f=0) ########

03: 0.61 (n=05, f=0)

04: 0.86 (n=05, f=0) ##

05: 1.00 (n=04, f=0) ########

06: 1.30 (n=05, f=0) #####################

07: 0.72 (n=05, f=0)

08: 0.92 (n=05, f=0) #####

of 65

09: 0.62 (n=04, f=0)

10: 0.73 (n=05, f=0)

11: 0.74 (n=04, f=0)

12: 0.83 (n=05, f=0) #

13: 1.27 (n=05, f=0) ####################

14: 2.14 (n=04, f=0) ########################################################

15: 0.89 (n=04, f=0) ####

16: 0.46 (n=04, f=0)

17: 0.52 (n=04, f=0)

18: 0.89 (n=04, f=0) ####

19: 1.56 (n=04, f=0) ################################

20: 0.93 (n=03, f=0) ######

21: 0.73 (n=03, f=0)

22: 1.55 (n=03, f=0) ################################

23: 1.25 (n=03, f=0) ###################

24: 2.30 (n=03, f=1) ###############################################################

25: 0.06 (n=02, f=0)

26: 1.24 (n=02, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOOO

27: 1.25 (n=02, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOOO

28: 1.46 (n=02, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO




Team: 4

Time SD for WHZ

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10: 1.05 (n=06, f=0) ###########

11: 0.87 (n=06, f=0) ###

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Team: 5

Time SD for WHZ

point 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3

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of 65

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18: 0.49 (n=03, f=0)

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21: 1.15 (n=02, f=0) OOOOOOOOOOOOOOO

22: 1.27 (n=02, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

23: 0.65 (n=02, f=0)

24: 0.42 (n=02, f=0)




Team: 6

Time SD for WHZ

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19: 1.03 (n=03, f=0) OOOOOOOOOO

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21: 2.01 (n=02, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

22: 1.27 (n=02, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

23: 1.52 (n=02, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

24: 0.48 (n=02, f=0)

25: 0.42 (n=02, f=0)

26: 0.78 (n=02, f=0)




(for better comparison it can be helpful to copy/paste part of this report into Excel)

MINISTERE DE LA SANTE ENQUETE NUTRITIONNELLE … · 2020-05-18 · RAPPORT FINAL Février 2020...

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