Ministè e de la Santé P og amme National de Nut ition (PZONANUT) · 2020-04-30 · Rapport final, Enquête territoriale, Kasongo Lunda Juillet 2019 1 ENQUETE NUTRITIONNELLE. TERRITOIRE

Rapport final, Enquête territoriale, Kasongo Lunda Juillet 2019 1

ENQUETE NUTRITIONNELLE.

TERRITOIRE DE KASONGO-LUNDA

PROVINCE DE KWANGO

RAPPORT FINAL

Juillet 2019

Ministère de la Santé Programme National de Nutrition (PRONANUT)


CETTE ENQUETE A ETE CONDUITE PAR :

LE PROGRAMME NATIONAL DE NUTRIION

AVEC L’APPUI TECHNIQUE ET FINANCIER DE L’UNICEF

POUR TOUTE INFORMATION COMPLEMENTAIRE SUR LES ENQUETES, VEUILLEZ

CONTACTER :

PRONANUT:

Dr. Ernest MBO ILENGA Damien NAHIMANA Directeur du Programme Chef de Division de Surveillance National de Nutrition & Recherche [email protected]; [email protected] [email protected],

UNICEF:

Ines LEZAMA, MAHORO Jean Claude Chef 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 cette enquête.

✓ Nos remerciements s’adressent aussi à tous les agents enquêteurs-superviseurs qui ont

effectué un travail de collecte des données, malgré des conditions travail difficiles et parfois

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 Ernest MBO ILENGA,

Directeur du Programme national de nutrition

Ministère de la santé


TABLES DES MATIERES REMERCIEMENTS............................................................................................................................... 3

TABLES DES MATIERES ....................................................................................................................... 4

LISTE DES TABLEAUX .......................................................................................................................... 7

LISTE DES GRAPHES ........................................................................................................................... 9

SIGLES ET ABREVIATIONS ................................................................................................................... 9

RESUME EXECUTIF ........................................................................................................................... 11

I. INTRODUCTION............................................................................................................................. 13

1.1. Situation géographique et démographique ......................................................................... 13

1.2. Situation socio-économique et sécurité alimentaire ........................................................... 14

1.3. Situation Humanitaire .......................................................................................................... 15

1.4. Situation sanitaire et nutritionnelle ..................................................................................... 15

1.5 Justification de l’enquête ......................................................................................................... 15

II. OBJECTIFS .................................................................................................................................... 16

2.1 Objectif général ........................................................................................................................... 16

2.2 Objectifs spécifiques .................................................................................................................... 16

III. METHODOLOGIE ......................................................................................................................... 16

3.1 Type dénquête et population cible ............................................................................................ 16

3.2 Calcul de la taille de l’échantillon ................................................................................................ 16

3.3 Plan de sondage .......................................................................................................................... 18

3.3.1 Base de sondage au premier degré (villages/quartiers) ...............................................................18

3.3.2 Base de sondage au second degré : ménages ..............................................................................19

3.4 Considérations éthiques .............................................................................................................. 20

3.5 Sélection des personnes à enquêter ........................................................................................... 20

3.6 Les différentes phases de l’enquête ............................................................................................ 21

3.6.1 La phase préparatoire ..................................................................................................................21

3.6.2 Recrutement des enquêteurs ......................................................................................................22

3.6.3 Formation des enquêteurs ...........................................................................................................22

3.6.4 Test de standardisation ................................................................................................................22

3.6.5 Pré-enquête .................................................................................................................................22

3.6.6 Sélection finale des enquêteurs ...................................................................................................22

3.7 La phase de collecte des données et supervision sur le terrain .................................................. 22

3.7.1 Données collectées ......................................................................................................................22

3.7.2 Supervision des équipes ...............................................................................................................24

3.7.3 Saisies des données .....................................................................................................................24

3.7.4 Contraintes et limites de l’enquête ..............................................................................................25

3.8 Traitement et analyse statistique des données ........................................................................... 25


3.8.1 Double saisie ................................................................................................................................25

3.8.2 Analyse des données ....................................................................................................................25

3.9. Indicateurs et valeurs seuils utilisés ........................................................................................... 26

3.9.1 Indice poids pour taille .................................................................................................................26

3.9.2 Indice taille pour âge ....................................................................................................................26

3.9.3 Indice poids pour âge ...................................................................................................................26

3.9.4 Périmètre brachial .......................................................................................................................27

3.9.5 Indicateurs pour l’alimentation du nourrisson et du jeune enfant ..............................................27

IV. RESULTATS ................................................................................................................................. 28

4.1. Description de l’échantillon ........................................................................................................ 28

4.2. Caractéristique de l’échantillon .................................................................................................. 28

4.3. Qualité des données anthropométriques ................................................................................... 28

4.4. Distribution des âges et sexes pour les enfants.......................................................................... 29

4.5. Distribution de l’âge chez les femmes en âge de procréer......................................................... 30

4.6. Prévalence de la malnutrition aiguë selon l’indice poids/taille et/ou les œdèmes ................... 31

4.6.1 Prévalence de la malnutrition aigüe selon la tranche d’âge .........................................................33

4.6.2 Prévalence de la malnutrition aigüe selon le sexe .......................................................................33

4.6.3 Estimation du nombre d’enfants touchés par la malnutrition aiguë exprimée en z-scores selon

poids pour la Taille ................................................................................................................................34

4.7. Prévalence de la malnutrition aiguë selon le périmètre brachial (PB/MUAC), et/ou les œdèmes

.......................................................................................................................................................... 34

4.8 Malnutrition chronique selon l’indice taille/âge .......................................................................... 35

4.8.1 Prévalence de la malnutrition chronique selon la tranche d’âge .................................................36

4.8.2 Prévalence de la malnutrition chronique selon le sexe ................................................................36

4.9. Insuffisance pondérale selon l’indice poids/âge ......................................................................... 37

4.9.1 Prévalence de l’insuffisance pondérale selon la tranche d’âge ....................................................38

4.9.1 Prévalence de l’insuffisance pondérale selon la tranche d’âge ....................................................38

4.10 Malnutrition aiguë chez les femmes âgées de 15 à 49 ans selon le Périmètre Brachial ........... 38

4.11 La mortalité rétrospective ......................................................................................................... 39

4.12. Couverture de services de santé de base ................................................................................. 40

4.12.1. Couverture de la vaccination anti rougeoleuse .........................................................................40

4.12.2. Couverture de la supplémentation en vitamine A ....................................................................40

4.12.3. Couverture du déparasitage .....................................................................................................40

4.13. Pratiques d’alimentation du nourrisson et du jeune enfant .................................................... 41

4.13.1 Mise au sein précoce .................................................................................................................41

4.13.2 Allaitement exclusif au sein ........................................................................................................41

4.13.3. Fréquence des repas ................................................................................................................41


4.13.4 Diversification alimentaire .........................................................................................................41

V. DISCUSSIONS ............................................................................................................................... 42

5.1 Malnutrition aiguë chez les enfants et les femmes en âge de procréer ...................................... 42

5.2. Malnutrition chronique et insuffisance pondérale ..................................................................... 44

5.3. La mortalité rétrospective et couverture de service de base ..................................................... 45

VI. CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS ....................................................................................... 46

6.1 Conclusion ................................................................................................................................... 46

6.2. Recommandations ...................................................................................................................... 46

VII. ANNEXES : ................................................................................................................................. 47

Annexe 1 : Questionnaire anthropométrique ................................................................................... 47

Annexe 2 : Questionnaire de mortalité ............................................................................................. 50

Annexe 3 : Questionnaire ANJE ......................................................................................................... 51

Annexe 4 : Agenda de la formation des enquêteurs ......................................................................... 51

Annexe 5 : Les taches des enquêteurs /chefs d’équipe et superviseurs ........................................... 52

Annexe 5 : Tendance de la malnutrition chez les enfants de 0-59mois par Zone de santé ............... 54

Annexe 7 : Rapport de plausibilité ..................................................................................................... 56


LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : Description de la méthode de constitution de l’échantillon nécessaire à la réalisation de

l’enquête nutritionnelle SMART, territoire de Kasongo Lunda juillet 2019. .......................................... 17

Tableau 2 : Critère d’exclusion des valeurs aberrantes pour le calcul des indices nutritionnels, Enquête

territoriale, Juillet 2019. ........................................................................................................................ 25

Tableau 3 : Valeurs seuils de l’indice Poids pour Taille (P/T), Taille pour Age (T/A) et Poids pour Age

(P/A) selon les normes OMS en z-score. Juillet 2019 ............................................................................ 26

Tableau 4 : Valeurs seuils de la mesure anthropométrique du périmètre brachial définissant la

malnutrition aiguë, enquête territoriale, Juillet 2019 ........................................................................... 27

Tableau 5 : Classification OMS des situations nutritionnelles et sphère standard pour les taux de

mortalité, enquête territoriale, Juillet 2019 .......................................................................................... 28

Tableau 6: Taux de réponse de l’échantillon des ménages et des enfants de moins de 5ans. Enquête

territoriale, Juillet 2019 ......................................................................................................................... 28

Tableau 7: Taille moyenne du ménage et la proportion des enfants de moins de 5ans.Enquete

territoriale Juillet 2019 .......................................................................................................................... 28

Tableau 8 : Résumé de quelques indicateurs du rapport de plausibilité. Enquête territoriale, Juillet

2019 ...................................................................................................................................................... 29

Tableau 9: Moyenne z-score ± écart-type, effet de grappe, nombre de z-score non-disponibles,

nombre de z-score exclus de l’analyse (flags SMART) ........................................................................... 29

Tableau 10 : Distribution par tranche d’âge de l’échantillon des enfants de moins de 5ans inclus dans

l’enquête , juillet 2019 .......................................................................................................................... 30

Tableau 11: Prévalence de la malnutrition aiguë selon l’indice Poids pour Taille exprimé en z-scores

selon les normes OMS 2006 chez les enfants de 6 à 59 mois, enquête territoriale, Juillet 2019 .......... 32

Tableau 12 : Prévalence de la malnutrition aiguë modérée et sévère, en fonction de l’âge, selon

l’indice Poids/Taille exprimé en z-score et/ou œdèmes, références OMS 2006 ................................... 32

Tableau 13: Prévalence de la malnutrition aiguë par tranche d’âge selon l’indice Poids pour Taille

exprimé en z-scores selon les normes OMS 2006, chez les enfants de 6 à 59 mois. Juillet 2019. ........ 33

Tableau 14: Distribution de la malnutrition aiguë sévère selon l’indice Poids/Taille exprimé en z-score

et œdèmes, références OMS 2006 ....................................................................................................... 33

Tableau 15: Prévalence de la malnutrition aiguë par sexe selon l’indice Poids pour Taille exprimé en z-

scores selon les normes OMS 2006, chez les enfants de 6 à 59 mois. Juillet 2019 ............................... 33

Tableau 16: Estimation du nombre d’enfants qui souffraient de la malnutrition aiguë. Enquête

territoriale. Juillet 2019 ......................................................................................................................... 34

Tableau 17: Prévalence de la malnutrition aiguë globale et sévère, selon le périmètre brachial exprimé

en millimètres et/ou œdèmes, références OMS 2006 .......................................................................... 34

Tableau 18: Prévalence de la malnutrition aiguë selon le périmètre brachial exprimé en millimètres

et/ou œdèmes, par tranche d’âge, références OMS 2006 ................................................................... 35

Tableau 19: Prévalence de la malnutrition aiguë selon le périmètre brachial exprimé en millimètres

et/ou œdèmes, par sexe, références OMS 2006 ................................................................................... 35

Tableau 20 : Prévalence de la malnutrition chronique selon l’indice Taille pour Age exprimé en z-

scores selon les normes OMS 2006 chez les enfants de 0 à 59 mois, enquête territoriale, juillet 2019

.............................................................................................................................................................. 36

Tableau 21: Prévalence de la malnutrition chronique modérée et sévère, en fonction de l’âge, selon

l’indice Taille/Age exprimé en z-score, références OMS 2006 .............................................................. 36

Tableau 22: Prévalence de la malnutrition chronique par sexe selon l’indice Taille/Age exprimé en z-

score, références OMS 2006 ................................................................................................................. 36


Tableau 23: Prévalence de l’insuffisance selon l’indice poids -pour-Age exprimé en z-scores, selon les

normes OMS 2006 chez les enfants de 0 à 59 mois, enquête territoriale, Juillet 2019 ........................ 37

Tableau 24 : Prévalence de l’insuffisance pondérale modérée et sévère, en fonction de l’âge, selon

l’indice Poids/Age exprimé en z-score, références OMS 2006 .............................................................. 38

Tableau 25 :Prévalence de l’insuffisance pondérale par sexe selon l’indice Poids/Age exprimé en z-

score, références OMS 2006 ................................................................................................................. 38

Tableau 26: Proportion des femmes en âge de procréer avec un PB <230mm, enquête nutritionnelle

territoriale. Juillet 2019. ........................................................................................................................ 38

Tableau 27:Proportion des femmes en âge de procréer par tranche d’âge avec PB <230mm, enquête

nutritionnelle Territoriale. Juillet 2019. ................................................................................................. 39

Tableau 28: Taux brut de décès (TBD) et taux de décès des enfants de moins de 5ans ....................... 39

Tableau 29 : Les différentes causes de décès renseignées au sein des menages. Enquête territoriale,

Juillet 2019. ........................................................................................................................................... 39

Tableau 30 : Répartition du lieu de décès, enquête territoriale, Juillet 2019. ....................................... 40

Tableau 31: Taux de couverture pour la vaccination contre la rougeole chez les enfants âgés de 9 à 59,

enquête territoriale. Juillet 2019. .......................................................................................................... 40

Tableau 32 : Couverture Supplémentation en vitamine A chez les enfants âgés de 6 à 59 mois au cours

de 6 derniers mois précédant l’enquête, Juillet 2019. .......................................................................... 40

Tableau 33 : Couverture en déparasitage, chez les enfants âgés de 12 à 59 mois, enquête territoriale

Juillet 2019. ........................................................................................................................................... 40

Tableau 34 : Mise au sein dans l’heure qui suit l’accouchement (enfant de 0-23mois). Juillet 2019. ... 41

Tableau 35: Proportion d’enfants de 0 à 5 mois ayant bénéficié d’un allaitement maternel exclusif,

enquête territoriale, Juillet 2019. .......................................................................................................... 41

Tableau 36: Fréquence minimum des repas pour les enfants âgés de 6 à 23 mois allaités au sein, qui

ont reçu des aliments solides, semi-solides ou mous le jour précédent l’enquête, Juillet 2019. .......... 41

Tableau 37 : Proportion des enfants de 6-23 mois ayant consommés au moins cinq groupes

alimentaires distincts le jour précédent. Enquête territoriale, Juillet 2019. ......................................... 41

Tableau 38 : Proportion de consommation des groupes d’aliments chez les enfants de 6-23 mois ..... 42


LISTE DES GRAPHES Figure 1 : Carte administrative du territoire de Kasongo Lunda (source CAID) ..................................... 14

Figure 2 : Distribution des âges des enfants de 0-59 mois en mois, Enquête territoriale, Juillet 2019 . 30

Figure 3: Distribution des âges des femmes (15-49 ans) en année, Enquête Territoriale, Juillet 2019 . 31

Figure 4 : Pyramide d’âge de l’échantillon enquêté selon le sexe, Enquête territoriale, Juillet 2019 ... 31

Figure 5 : 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, Juillet 2019 .......................................................................... 32

Figure 6 : Prévalence de la malnutrition aigüe selon le périmètre brachial par tranche d’âge, enquête

territoriale, Juillet 2019 ......................................................................................................................... 34

Figure 7 : Distribution de l’indice Taille/Age (T/A) en z-score par rapport à la population de référence

OMS 2006, enquêtes territoriales ,Juillet 2019 ..................................................................................... 36

Figure 8 : Distribution de l’indice Poids/Age (P/A) en z-score par rapport à la population de référence

OMS 2006, enquête territoriale Juillet 2019 ......................................................................................... 37

Figure 9 : Prévalence de la malnutrition aiguë par territoire selon le rapport Poids taille et le Périmètre

brachial, enquête territoriale, Juillet 2019 ............................................................................................ 43

Figure 10 : Les tendances de la malnutrition aiguë globale chez les enfants de 6-59 mois selon le P/T

et le PB, Juillet 2019 .............................................................................................................................. 44

Figure 11 : : Prévalence de la malnutrition chronique et de l’insuffisance pondérale selon les normes

OMS 2006 chez les enfants âgés de 0 à 59 mois, Juillet 2019 ............................................................... 44

SIGLES ET ABREVIATIONS ANJE : Alimentation du nourrisson et du jeune enfant

AME Allaitement maternel exclusif

COOPI Cooperzione Internazionale

EDS Enquête Démographique et de Santé

ENA Emergency Nutrition Assessment (Logiciel de SMART

ET Ecart Type

HRP Humanitarian Response Plan

IC Intervale de confiance

IP Insuffisance Pondérale

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

JSE Journée de santé de l’enfant

MAG Malnutrition Aiguë Globale

MAM Malnutrition Aiguë Modérée

MAS Malnutrition Aiguë Sévère

MC Malnutrition chronique

MDA Médecins d’Afrique

MICS Enquête à indicateurs multiples


MUAC Mid-Upper Arm Circumference

MSF Médecins Sans Frontières

NRC Conseil Norvégien pour les réfugiés

OCHA Office for the Coordination of Humanitarian Affairs

OMS Organisation mondiale de la santé

ONG Organisation non gouvernementale

P/A Rapport Poids pour âge

PB Périmètre brachial

PCIMA Prise en Charge Intégrée de la Malnutrition Aiguë

PEV Programme Elargie de Vaccination

PO Poids observé

PM Poids moyen

PRONANUT Programme national de nutrition

P/T Rapport Poids pour Taille

RDC République Démocratique du Congo

SMART Standardized Monitoring and Assessment of Relief and Transitions

SNSAP Surveillance nutritionnelle, sécurité alimentaire et alerte précoce

SPSS Statistical Package for Social Sciences

T/A Rapport taille pour âge

TBD Taux Brut des Décès

TDM5 Taux des Décès des Moins de 5 ans

UNICEF Fonds des Nations Unies pour l’Enfance

UNHCR Haut-commissariat des Nations Unies pour les réfugiés

UNTA Unité nutritionnelle thérapeutique intensive

UNTI Unité nutritionnelle thérapeutique ambulatoire

UNS Unité nutritionnelle de supplémentation

ZS Zone de santé


RESUME EXECUTIF

OBJECTIFS DE L’ENQUETE

L’enquête nutritionnelle réalisée, vise à évaluer la situation nutritionnelle des enfants âgés de 0 à 59 mois et

celle des femmes en âge de procréer(15-49 ans), la mortalité rétrospective chez les enfants de moins de 5ans

et de la population en général, le niveau des pratiques d’alimentation chez le nourrisson et du jeune enfant

(ANJE), ainsi que la couverture des services de base (supplémentation en vitamine A chez les enfants de 6 à

59 mois ,le déparasitage au mébendazole chez les enfants de 12-59 mois et la couverture vaccinale contre la

rougeole chez les enfants de 9-59mois).

METHODOLOGIE

Une enquête nutritionnelle a été réalisée du 8 au 21 juillet 2019 dans le territoire de Kasongo-Lunda dans la

province de Kwango. 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 9 juillet 2015). 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 ,43 grappes constituées de 17 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).

Les principales 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 pouvait conduire à un biais

car nous avons travaillé sur les données de projections des ZS.

PRINCIPAUX RESULTATS

Situation nutritionnelle chez les enfants et femmes en âge de procréer : La prévalence de malnutrition

aiguë globale chez les enfants de 6-59 mois s’élève à 11.6% (8.7-15.2) de MAG et 2.5% (1.4- 4.5) de MAS et

décrit une situation d’urgence (MAS >2%). La malnutrition chronique et l’insuffisance pondérale chez les

enfants de 0-59 mois, décrivent une situation qui dépasse des seuils d’urgence (MC>30%). Elle est à 57.8%

(52.4-63.0) et de 37.6% (33.1-42.3) respectivement. Les résultats sur l’état nutritionnel des femmes en âge de

procréer (15 à 49 ans) révèlent que plus d’un tiers des femmes souffrent dal malnutrition aiguë (PB<230mm)

avec une prévalence de 36.9% (33.9-40.2). Chez les femmes enceintes et allaitantes(15-49ans) la prévalence

est quasi la même, elle est estimée à 37.7% (34.0-41.8).


Mortalité Rétrospective : L’évaluation de la mortalité rétrospective dans la population en général et chez les

enfants de moins de 5ans révèle une situation précaire pour les deux territoires. Elle est estimée à 0.54 (0.36-

0.82) décès /10000 personnes /jour pour la population et à 1.08 (0.61-1.93) décès /10000 personnes /jour

pour les enfants de moins de 5ans.

Couverture de services de santé de bases et les pratiques ANJE : Pour rappel, les cibles de couverture du PEV

pour la vaccination contre la rougeole chez les enfants de 9-59mois doivent être au moins 80% en routine et

au moins 95% en campagne de masse1 et 90% pour la vitamine A chez les enfants de 6-59mois.

Concernant la vaccination contre la rougeole, en considérant la présence de carte et les déclarations des

mères, la couverture de la vaccination contre la rougeole est d’ordre de 90.2 % (85.0 - 93.7) dont 40.4 % (29.0

- 53.0) vaccinés avec présence de cartes de vaccination.

La couverture de la supplémentation en Vitamine A dans les six derniers mois précédant les enquêtes est

estimée à 64.3 % (52.0 - 75.0). Par ailleurs 71.0 % (59.6 - 80.2) et 38.1 % (26.8 - 50.8) des enfants seraient

déparasités au mébendazole.

En ce qui concerne les pratiques d’ANJE, les résultats des enquêtes montrent que 62.7% (58.3-67.1) d’enfants

de 0-23mois ont été mis au sein dans l’heure qui a suivi leur naissance. Il est à noter que 57.7% % d’enfants

de moins de 6mois étaient exclusivement allaités. Par ailleurs, 14.5% (9.7-20.5) des enfants de 6 – 23 mois ont

une alimentation minimum acceptable.

Conclusion : La situation nutritionnelle dans les deux territoires est jugée « urgente » au regard des résultats

des données anthropométriques (MAS>2% et MC >30%). Cette situation est aussi très préoccupante chez les

femmes en âge de procréer ou plus d’un tiers d’entre -elles souffre de la malnutrition aiguë.

1 Selon le plan annuel complet du PEV 2015-2019, la couverture ciblée est de 93% pour 2018


I. INTRODUCTION

1.1. Situation géographique et démographique

Le territoire de Kasongolunda est situé dans la province de Kwango, il s’étend sur une superficie de 26648

km²avec une population de 813513 habitants avec une moyenne de 30 habitants /km². Ce territoire prolonge

à l’est celui de Popo Kabaka, et fait frontière comme lui avec l’Angola le long du Kwango, jusqu’à l’entrée de

cette rivière dans le pays où elle prend sa source. Il est bordé à l’est par les territoires de Kahemba, de Feshi,

de Kenge.

Le territoire de Kasongo Lunda est traversé par quatre rivières principales : la Kwenge dans le secteur de Panzi, et l’Inzia et la Bakali, toujours à l’est, dans les secteurs de Mawanga, Panzi et Kibunda ; la Wamba, qui divise le territoire en deux parties. En effet la Wamba constitue un obstacle à la traversée des animaux et des personnes, et nécessite un passage par bac ou par pirogue. Les galeries forestières sont beaucoup moins profondes à l’est de cette rivière, ou simplement absentes, et la tendance générale du paysage végétal est plus à la forêt claire, et à ses formes dégradées. Ces rivières drainent la partie sud du grand bassin du Kasaï, sur des plateaux dont l’altitude peut atteindre 900 mètres. Le relief de ces plateaux est collineux dans l’entre Wamba Kwango, au moins dans la chefferie Kasongo Lunda. Il s’adoucit au sud-est de cette chefferie, vers Swa Tenda et Kizamba, dont les paysages comportent de grandes plaines herbeuses. Entre Kwenge et Wamba le relief est plat. Les pluviométries des relevés anciens sont de l’ordre de 1600 mm réparties en deux saison des pluies, la saison A qui va de mi-Mai à mi-Décembre et la saison B qui va de mi-décembre en mi-mai (Kimwanga). Deux saisons sèches s’intercalent, la grande saison de mai à août et la petite saison de mi-janvier à mi-février. Les températures varient de 23 à 30 ° durant les pluies et de 20 à 22 ° durant la saison sèche. Les températures nocturnes dans les bas-fonds sont inférieures à 17 ° y compris en saison pluvieuse, permettant une bonne tubérisation de la pomme de terre.

La population de Kasongo Lunda appartient principalement à l’ethnie Yaka, à laquelle viennent se joindre des Suku, Holo et Tchokwe, à l’est. A travers cette diversité ethniquee plusieures langues et dialectes sont parlées dont les pricipales sont : le yaka, le Tchoko, le holo, le suku, le kikongo, le lingala, etc.

Le territoire est accessible par voies aériennes et routières, mais la qualité des infrastructures routières n’est pas bonne et reste un des handicaps à l’approvisionnement des produits manufacturés en provenance de Kinshasa et à l’évacuation des produits agricoles. La voie aérienne reste plus praticable à Tembo où l’activité économique est quelque peu florissante avec l’Angola.


Figure 1 : Carte administrative du territoire de Kasongo Lunda (source CAID)

1.2. Situation socio-économique et sécurité alimentaire

Le territoire de Kasongo Lunda compte en effet de nombreuses richesses ; la terre constitut la richesse principale de ce territoire étant donné à cause de son immense fertilité qui permet de pratiquer plusieurs cultures et permettre un bon élevage de beaucoup d’espèces. L’activité principale exercée dans le territoire est et reste l’agriculture parce qu’il est doté de potentiels importants pour son développement et selon le territoire ,80% de la population exerce cette activité.

La culture du manioc s’adapte facilement aussi bien à la saison A qu’à la saison B .la période de la collecte des données de cette enquête a correspondu au début de la cueillette des chenilles dans beaucoup des ménages. Et ceci figurait au menu dans beaucoup des ménages lors des repas du jour comme le soir. Les principaux produits agricoles disponibles et exploités dans le territoire sont entre autres : Le manioc, le Maïs, l’arachide, le riz, la banane plaint et douce, la courge, le Soja et l’huile de palme.

La pêche, et l’élevage sont aussi des activités exercées par une frange partie de la population tout au long de la rivière Kwango, et des rivières affluentes de la Wamba et du Kwango. En déhors de celles-là, il y a aussi les activités commerciales pratiquées par une petite partie de la population.

L’exploitation minière dans ce territoire est pratiquée, en l’occurrence dans la ZS de Tembo qui est une cité minière dont la prospérité a été un temps lié au commerce du diamant avec l’Angola, du temps de la guerre civile dans ce pays. Depuis lors, le commerce diamantifère angolais s’est réorienté vers Luanda et la population de Tembo et de ses environs a chuté. Peu à peu les mines se sont créées sur la rive gauche du Kwango.


1.3. Situation Humanitaire Il convient de signaler qu’en octobre 2018, le territoire de Kasongo Lunda a accueilli une vague de ressortissants congolais retournés et expulsés d’Angola en situation irrégulière entrées par les postes frontaliers situés dans les provinces du grand Kasaï, Kwango pour la plupart étaient hébergés dans des familles d’accueil et dans des églises. Cette arrivée massive des expulsés a aggravé le niveau de pauvreté générale de la population d’accueil, avec une détérioration de la sécurité alimentaire et de leurs conditions nutritionnelles. Bien que certains partenaires comme NRC2 leur ait apporté une assistance en cash transfert, les besoins tant pour les populations expulsées que pour les populations hôtes restent encore importants. Ce même territoire a été classé en zones prioritaire N°1 dans le plan opérationnel d’urgence 2019 et toutes les ZS de ce territoire ont été en alerte rouge selon le SNSAP d’octobre à Décembre 2018. La prise en charge de la malnutrition reste un défi dans ce territoire et très peu de structures de santé exercent cette activité.

1.4. Situation sanitaire et nutritionnelle Kasongo Lunda est un territoire qui possède 16 hôpitaux et 98 centres de santé répartis dans 5 ZS à savoir Kasongo-Lunda, Kitenda, Tembo, Panzi et Wambalwadi. Ces Zones de santé sont, pour la plupart dépourvue des infrastructures de bonne qualité et elles sont toutes confrontées souvent à des problèmes de ruptures d’intrants. les maladies les plus récurrentes dans ce territoire sont: Le paludisme, L’anémie, La fièvre typhoïde, La malnutrition, Infection Respiratoire aiguë. Ce territoire fait partie des territoires de la province de Kwango qui présente des risques d’épidemies de rougeole. Signalons que ce territoire a connu une campagne de vaccination contre la rougeole aux mois de mars et avril 2019 et les dernières journées de santé de l’enfant (JSE) remontent au mois de décembre 2018. Par ailleurs, à travers les différentes alertes SNSAP d’Octobre à Novembre 2018, la situation nutritionnelle des zones de santé du territoire de Kasongolunda était préoccupante. La prise en charge intégrée de la malnutrition aiguë dans ce territoire est exercée dans la zone de santé de Tembo appuyé par l’ONG MDA dont leur projet d’urgence de 4 mois devrait prendre fin au mois de mai 2019.Dans la ZS de Kitenda la formation du personnel de santé organisée par COOPI venait de se terminer au mois de Juin, mais elle était en attente de ses intrants nutritionnels pour démarrer les activités de prise en charge. Selon les besoins humanitaires le nombre d’enfants malnutris dans la province de Kwango est estimé à 44572enfants MAS ,seuls 36981 cas MAS ont été ciblés pour la réponse en 2019 dans cette province (soit 83%) . Sur l’ensemble des cinq territoires de cette province, le territoire de Kasongo Lunda compterait environ 16098 cas MAS soit 36.1% des cas MAS de toute la province. Seuls 13582 ont été ciblé par le HRP 2019, soit environ 84.4%.

1.5 Justification de l’enquête A travers les différentes alertes SNSAP d’Octobre à Novembre 2018, la situation nutritionnelle des zones de

santé du territoire de Kasongo lunda était préoccupante. De plus le territoire a accueillie beaucoup de

congolais refoulés d’Angola qui ont été accueilli dans des églises et familles d’accueil. Cette situation a eu un

impact sur les moyens de subsistance de la population locale. A l’issue de cette situation le territoire a été

placé parmi les zones prioritaires N°1 dans le plan opérationnel d’urgence 2019.

Dans le but d’avoir une meilleure connaissance de la situation nutritionnelle dans ces territoires et dans le

souci d’améliorer la situation nutritionnelle, le PRONANUT avec l’appui technique et financier de l’UNICEF a

réalisé une enquête nutritionnelle dans le territoire de Kasongo lunda en vue de déterminer la cartographie

de la malnutrition dans ce territoire et permettre aux partenaires de mener des interventions de

redressement.

2 Conseil Norvégien pour les réfugiés


II. OBJECTIFS

2.1 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 de Kasongo-Lunda de la province de Kwango.

2.2 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 102 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 ; - Déterminer les pratiques d’alimentation du nourrisson et du jeune enfant chez les enfants âgés de 0 à

23mois. - Estimer l’état nutritionnel des femmes en âge de procréer (15-49ans)

III. METHODOLOGIE

3.1 Type dénquête et population cible Il s’agit d’une enquête transversale a deux degrés d’échantillonnage aléatoires qui cibles :

• 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

• Les femmes en âge de procréer de 15 à 49 ans pour l’évaluation de leurs état physiologique et nutritionnel

• Les enfants de moins de 2 ans (0-23 mois), pour l’évaluation des pratiques d’allaitement et d’alimentation de complément.

3.2 Calcul de la taille de l’échantillon Le calcul de la taille de l’échantillon a consisté à déterminer le nombre d’individus à interrogés 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 chaque domaine d’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. Le tableau 1 ci-dessous résume les différents paramètres

utilisés pour calculer l’échantillon pour l’anthropométrie et la mortalité.


Tableau 1 : Description de la méthode de constitution de l’échantillon nécessaire à la réalisation de l’enquête nutritionnelle SMART, territoire de Kasongo Lunda juillet 2019.

Paramètres

Valeurs

et seuils

utilisés

Justification

Enquête

anthropométrique

nutritionnelle pour

les enfants âgés de 6

à 59 mois

Population totale (habitants)

509825 Source : BCZS

Prévalence MAG estimée (%)

15% la prévalence estimée selon

les alertes SNSAP et zone prioritaire selon le HRP 2019

Précision souhaitée (%) 3% La précision souhaitée a été retenue sur la base de la capacité logistique.

Effet de grappe 1.5

Enfants de moins de 5 ans à inclure

653 Chiffré généré à l’aide du

logiciel ENA de SMART

Taille moyenne du ménage

5.3 Taille moyenne en milieu rural Enquête EDS 2014-

2015,

Proportion d’enfant de moins de 5 ans (%)

19.9% Proportion en milieu rural Enquête EDS 2014-2015

Proportion de ménages non-répondants (%)

3% Recommandation SMART

Ménages à inclure pour anthropométrie

709 Calcul effectue à l’aide du


Enquête de

mortalité

Taux de mortalité estimé (10000/J)

1.5

Précision souhaitée pour la mortalité (%)

0.5

Effet de grappe 1.5

Période de rappel (jours) 102

Nombre de personnes à inclure pour la mortalité

Calcul effectue à l’aide du


Taille moyenne de ménage

5.3

Proportion de ménages non-répondants (%)

3%

Ménages à inclure pour la mortalité

Calcul effectue à l’aide du


Echantillon final Nombre de ménages retenu

L’échantillon final en nombre de ménages correspond au plus grand échantillon entre

le calcul pour l’enquête anthropométrique

nutritionnelle et celle de la mortalité. Le plus grand

échantillon est celui pour l’enquête d’anthropométrie,

soit 709 ménages à enquêter.


Nombre de ménage /jour 17

Nombre de grappes 42

Durée de la collecte des données

10 jours

Pour des besoins de planification de l’enquête, il a été estimé que le temps de travail disponible pour les

équipes était de 10h30minutes par jour. La journée commence avec la sortie du lieu de logement dans le

territoire à 7h et le retour à 17h30. Le déplacement aller et retour prend au total 3h. La présentation de

l’équipe au près du chef du village prend 1h, trouver le premier ménage à enquêter à l’aide d’une liste de

ménage actualisée prend 20minutes et 3 minutes pour passer d’un ménage à un autre soit un total de 23

minutes par ménage pause déjeuner par jour prend 30minutes.

Cela fait un total de 6.6 heures de travail sur terrain par jour soit 397 minutes, Le travail dans chaque ménage

prend 20 minutes et il faut 3 minutes pour passer d’un ménage à un autre soit un total de 23 minutes par

ménage. Donc au final le nombre total de ménages à enquêter par jour a été estime à 397/23 = 17 ménages

par jour par grappe. Le nombre total de grappes à enquêter pour toute l’enquête a été estimé à 709 ménages

/17ménages par jour = 41.7 soit 42 grappes. Cet échantillon de la population est suffisant pour représenter

l’ensemble de la population du territoire de Kasongo Lunda. Ainsi une enquête nutritionnelle et de mortalité

de 42 grappes de 714 ménages est suffisant pour représenter l’ensemble de la population du territoire de

Kasongo Lunda.

3.3 Plan de sondage Au total 42 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, chacun des domaines d’étude a été stratifié. Ainsi la zone de santé a fait office de strate dans chaque domaine(territoire) et les échantillons indépendants ont été tirés dans chacune d’elle. Au niveau de chaque 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 de Kasongo-Lunda est couvert par 5ZS (Kasongo-Lunda, Kitenda, Panzi, Tembo et Wamba Luadi).

3.3.1 Base de sondage au premier degré (villages/quartiers) Au 1er degré la base de sondage a été constituée par l’ensemble de villages/quartiers de chaque 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 de Kasongo-

Lunda, 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 de Kasongo-Lunda à savoir :


• Suppression des villages ou quartiers inaccessibles

Les villages ou les quartiers avec difficulté d’accès (présence d’une barrière naturelle, insécurité dans le village

ou quartier, longue distance à parcourir à pieds avec plus de 30 km aller et retour) ont été supprimés de la

liste et n’ont pas fait partie du cadre d’échantillonnage. Pour cette enquête, aucun village n’a été exclu de la

base de sondage pour cause de très longues distances à pieds.

• Fusion de villages ou quartiers à faible taille

Les villages ou quartiers qui ne comptent pas un nombre des 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 (>=17 ménages).

Une fois le cadre d’échantillonnage déterminé, les grappes ont été tirées à l’aide du logiciel ENA de SMART

(version du 9 juillet 2015), 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 17 ménages à enquêter

- Si le village/quartier comprend entre 100 et 300 ménages, le sondage aléatoire systématique a été utilisé pour le choix des 17 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 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.

NB : Pour cette enquête, la technique de segmentation a été utilisée pour les 42 villages sur un total de 43 grappes tirées.

3.3.2 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 a été 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 et une méthodologie d’échantillonnage aléatoire simple ou systématique ont été utilisées 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 et une méthodologie d’échantillonnage aléatoire simple ou systématique ont été utilisées 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.

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 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.

3.4 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 ces enquêtes. 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.

3.5 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 de Kasongo Lunda seule une ZS faisait la

prise en charge nutritionnelle au moment de n’enquête mais les équipes ont transférés les cas malnutris

enquêtés pour la prise en charge nutritionnelles et/ou conseils nutritionnels.

3.6 Les différentes phases de l’enquête

3.6.1 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 et des superviseurs ; - La mobilisation des moyens requis : moyens matériels roulants, moyens humains et moyens financiers.


3.6.2 Recrutement des enquêteurs La qualité des données est liée en grande partie au profil du personnel de collecte et dans une certaine mesure, à la qualité de la formation reçue assortie d’une pratique intensive. Le personnel de terrain, dans le cadre de l’enquête nutritionnelle et de mortalité, est constitué des chefs d'équipes et des enquêteurs.

Vingt et deux (22) 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 trois (3) autres enquêteurs non retenus ont été mis sur la liste de réserve. Chaque superviseur3 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.

3.6.3 Formation des enquêteurs Dans ce territoire de Kasongo Lunda, les enquêteurs ont été formés avant le démarrage de l’enquête. La durée totale de la formation était de cinq (5) jours .Cette formation a été assurée par le PRONANUT appuyé par le consultant UNICEF. 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.

3.6.4 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 11 binômes . Chaque participant a fait les deux séries de mesures (poids, taille et PB) sur les dix(10) enfants. 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.

3.6.5 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 améliorations aux outils de collecte.

3.6.6 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).

3.7 La phase de collecte des données et supervision sur le terrain

3.7.1 Données collectées Afin dássurer un bon déroulement de lénquête sur le terrain et susciter l’adhésion des populations, le Ministère de la Santé (PRONANUT) a informé les autorités politico-administratives de la mise en œuvre de ces enquêtes. Le travail de collecte 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

3 Pour ce territoire, les superviseurs étaient composés par deux représentants du PRONANUT niveau central, un représentant du PRONANUT niveau provincial


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 et chez les femmes en âge de procréer .Ils ont permis également de recueillir

des informations par rapport :i) aux pratiques d’alimentation des enfants, ii) à la couverture de la

supplémentation en vitamine A , iii) 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 a été noté comme « M » pour les garçons et « F » pour les filles 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 les 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 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 Décembre 2018. 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 Décembre 2018. 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 déplacé 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 »

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

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

- Expulse : Toute personne qui a fui où qui a quitté son pays pour des raisons quelconques et aller s’installer dans ’un autre pays que son pays d’origine. La réponse était codifiée comme suit « 8 »

Etat physiologique : pour les femmes en âge de procréer a été renseigné. La réponse était codifiée comme suit : « 1 » =ni enceinte ni allaitante, « 2 » =enceinte, « 3 » =allaitante. 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 avril 2019 (date

correspondant au poisson d’avril ) jusqu’au jour de mi- collecte de données comme période de rappel . 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.

3.7.2 Supervision des équipes La supervision des équipes a été assurée en permanence par les superviseurs qui avaient à leur charge le suivi de deux équipes d’enquêteurs chacun. 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.

3.7.3 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 de juillet 2015. Cependant,


cette saisie n’était pas faite systématiquement tous les soirs faute d’énergie pour alimenter les ordinateurs des superviseurs. Les deux premiers jours de l’enquête, la saisie a été faite systématiquement car les enquêteurs collectaient des données dans les grappes ne se trouvant pas loin du lieu de formation. Ceci a permis aux superviseurs d’analyser la qualité de la collecte de données de deux jours, afin de faire un retour aux équipes.

3.7.4 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.

- Les indicateurs ANJE ont été calculés sur un échantillon d’enfants de moins de 24 mois issus de l’échantillon total pour l’anthropométrie et cet échantillon n’est pas représentatif mais indicatif.

3.8 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.

3.8.1 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 apurassions et consolidation des données.

3.8.2 Analyse des données Les bases de données apurées ont été utilisées pour calculer les différents indicateurs recherchés au cours de ces enquêtes. 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 de juillet 2015). Au cours de l’analyse des données anthropométriques, les valeurs aberrantes et les valeurs manquantes (Z-scores 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. Les données collectées chez les femmes en âge de procréer et sur les pratiques d’alimentation du nourrisson et du jeune enfant chez les enfants âgés de 0 à 23 mois ont été saisies avec EPI data et l’analyse a été faite avec SPSS version 23.

Tableau 2 : Critère d’exclusion des valeurs aberrantes pour le calcul des indices nutritionnels, Enquête territoriale, Juillet 2019.

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]


3.9. 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 et les femmes en âge de procréer.

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

- Alimentation du nourrisson et du jeune enfant : mise au sein précoce, allaitement exclusif au sein,

diversité alimentaire, fréquence des repas.

3.9.1 Indice poids pour taille 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

3.9.2 Indice taille pour âge 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-Scores (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.

3.9.3 Indice poids pour âge 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-Scores (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. 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 3 : Valeurs seuils de l’indice Poids pour Taille (P/T), Taille pour Age (T/A) et Poids pour Age (P/A) selon les normes OMS en z-score. Juillet 2019

Niveau de sévérité

Malnutrition Aiguë (Poids/Taille) Malnutrition Chronique

(Taille/Age) Insuffisance Pondérale

(Poids/Age)

Globale <-2 z-score et/ou œdèmes <-2 z-score <-2 z-score


Modérée <-2 z-score et ≥ -3 z-score <-2 z-score et ≥ -3 z-score <-2 z-score et ≥ -3 z-score

Sévère <-3 z-score et/ou œdèmes <-3 z-score <-3 z-score

3.9.4 Périmètre brachial 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 et les femmes en âge de procréer.

Tableau 4 : Valeurs seuils de la mesure anthropométrique du périmètre brachial définissant la malnutrition aiguë, enquête territoriale, Juillet 2019

Niveaux de sévérité PB (mm) pour les enfants de 6-59mois PB (mm4) pour les femmes en âge de procréer

Malnutrition sévère PB <115 PB<210

Malnutrition modérée 115 ≤ PB < 125 210 ≤ PB < 230

Pas de malnutrition PB ≥ 125 PB ≥ 230

3.9.5 Indicateurs pour l’alimentation du nourrisson et du jeune enfant

Les indicateurs ANJE analysés sont les suivants :

• Allaitement précoce : proportion d’enfants nés dans les 24 derniers mois, qui ont été mis au sein dans

l’heure qui a suivi leur naissance. Nb d’enfants nés dans les 24 derniers mois qui ont mis au sein dans

l’heure qui a suivi leur naissance/ Nb d’enfants nés dans les 24 derniers mois

• Allaitement exclusif au sein avant l’âge de 6 mois : Proportion d’enfants de 0 à 5 mois qui sont

alimentés exclusivement avec du lait maternel.

• Diversification alimentaire minimum : Proportion d’enfants de 6 à 23 mois ayant consommé des

aliments appartenant au moins à 5 groupes alimentaires distincts.

Pour rappel : 8 groupes d’aliments utilisés pour le calcul de cet indicateur sont les suivants : —lait maternel,

— céréales, racines et tubercules — légumineuses et noix — produits laitiers (lait, yaourt, fromage) — produits

carnés (viande, volaille, abats) et poissons — œufs — fruits et légumes riches en vitamine A — autres fruits et

légumes

• Fréquence des repas : Proportion des enfants de 6 à 23 mois allaités au sein ou non qui ont consommé

des aliments solides, semi-solides ou mous (y compris des aliments dérivés du lait pour les enfants qui

ne sont pas allaités au sein) au moins le nombre minimum de fois.

a) Enfants allaités au sein, âgés de 6 à 23 mois, qui ont reçu des aliments solides, semi-solides ou mous

le nombre minimum de fois le jour précédent / Enfants allaités au sein, âgés de 6 à 23 mois

b) Enfants non allaités au sein, âgés de 6 à 23 mois, qui ont reçu des aliments solides, semi-solides où mous le nombre minimum de fois le jour précédent /Enfants non allaités au sein, âgés de 6 à 23 mois.

4 PB < 230mm : critère d’admission pour la prise en charge des femmes enceintes et allaitantes pendant la période de soudure. Protocole national PCIMA


Tableau 5 : Classification OMS des situations nutritionnelles et sphère standard pour les taux de mortalité, enquête territoriale, Juillet 2019

Niveau de prévalence et classification

Indicateurs de malnutrition

Indicateurs de mortalité

MAG MAS MC IP TBD/CDR TDM5/U5DR

Situation normale <2.5% 0%

<2.5% 0 décès

0 décès Situation acceptable 2.5 - <5% 2.5 - <10% <10%

Situation précaire 5- <10% 0 à 1% 10 - <20% 10 à 19% 0 à 1 décès 0 à 2 décès Situation d’alerte 10 - <15% 1 à 2% 20 - <30% 20 à 29% 1 à 2 décès 2 à 4 décès Situation Urgence >=15 >2 >=30 >2 décès >4décès

IV. RESULTATS 4.1. Description de l’échantillon Toutes les données nutritionnelles et de mortalités ont été analysées à partir du logiciel ENA de SMART

(version 9 juillet 2015). Les mesures anthropométriques individuelles ont été comparées à des valeurs de

référence internationales (standards de croissance OMS 2006). Les données sur les trois services de santé de

base (vaccination contre la rougeole, déparasitage et supplémentation en vitamine A) ont été analysées avec

le logiciel ENA de SMART. Quant aux données ANJE ont été analysées par le logiciel SPSS V23.

Tableau 6: Taux de réponse de l’échantillon des ménages et des enfants de moins de 5ans. Enquête territoriale, Juillet 2019

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

Kasongo-Lunda 718 729 101.5% 653 1027 157.3%

4.2. Caractéristique de l’échantillon Le tableau ci-dessous résume les caractéristiques d’échantillons des ménages et des enfants de moins de 5ans

enquêtés . Il ressort que la taille moyenne du ménage est de 5.7 .La proportion des enfants de moins de 5ans

est de 25.2% de la population totale. Il est à noter que la taille moyenne du ménage planifié ainsi que la

proportion des enfants de moins de 5ans étaient de 5.3 et 19.9% respectivement.

Tableau 7: Taille moyenne du ménage et la proportion des enfants de moins de 5ans.Enquete territoriale Juillet 2019

Territoire Population Enquêtée

Ménage Enquêté

Taille moyenne du

ménage

Enfant de moins de 5ans

Effectifs proportion

Kasongo-Lunda

4167 729 5.7 1027 25.2

4.3. Qualité des données anthropométriques

Parmi les 729 ménages enquêtés, 1026 enfants de 0 à 59 mois ont été pesés et mesurés. La taille n’a pas été

prise pour un seul enfant. L’analyse a donc porté sur les données de 874 enfants de 6-59mois pour le P/T. Lors

de l’étape de la planification de l’enquête, le logiciel ENA (version 9juillet 2015) avait requis une taille

d’échantillon de 653 enfants, afin d’avoir suffisamment de précision dans les résultats obtenus. Donc cet

échantillon est suffisant pour que les données soient représentatives. L’équilibre entre les garçons et les filles


au sein de l’échantillon est satisfaisant puisque le ratio global est de 0.99 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 3-17-19 et 50 mois. Le rapport de la tranche d’âge 6-29 mois sur la tranche d’âge 30-59

mois est de 0.98, ce qui 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. Les enfants 6-24 mois sont plus susceptible

d’être atteints de malnutrition aiguë. Globalement, la distribution de l’âge dans l’échantillon montre une

différence significative selon le rapport de plausibilité (p-value =0.006).

Tableau 8 : Résumé de quelques indicateurs du rapport de plausibilité. Enquête territoriale, Juillet 2019

Domaine d’étude

Proportion des mesures

aberrantes

Score de préférence décimales

Ecart type des indices

Effet de grappe Age ratio

6-29 mois/30-59 mois

Score globale

PTZ TAZ PAZ Poids Taille PB PTZ TAZ PAZ PTZ TAZ PAZ

Kasongo Lunda

1.5 7.3 2.7 5 7 5 1.09 1.18 1.09 2.3 2.35 1.89 0.98 10%

Le score global de qualité des données anthropométriques des enfants de 0 à 59 mois est de 10% ( excellent).

Les écarts-type de la distribution du rapport Poids/Taille, de Taille/Age et du Poids /Age sont de 1.09 ;1.18 et

1.09 respectivement ce qui sont dans les normes puisqu’ils sont 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 2.3. Cet effet de grappe indique une situation d’hétérogénéité de la

malnutrition aiguë à travers les grappes avec des poches de malnutrition. Selon l’indice de dispersion pour le

P/T(p=0.141) compris entre (0,05 et 0,95) cela montre que les cas n‘apparaissent pas comme étant répartis

de façon aléatoire parmi les grappes. La proportion des données aberrantes pour la taille -âge comme le

montre le tableau ci-dessous dépasse 5%. Les mesures de poids, de taille et de PB présentent des scores de

préférences numériques jugées excellente, avec respectivement un score de 5, 7 et 5. Le rapport de

plausibilité pour l’ensemble des données est présenté en Annexe 7.

Tableau 9: Moyenne z-score ± écart-type, effet de grappe, nombre de z-score non-disponibles, nombre de 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

z-score exclus (flags

SMART)

P/T (6-59 mois) 869 -0.65±1.09 2.30 13 9 1.5% T/A (0-59 mois) 825 -2.08±1.18 2.35 65 1 7.3% P/A (0-59 mois) 862 -1.61±1.09 1.89 24 5 2.7%

4.4. Distribution des âges et sexes pour les enfants Le tableau ci-dessous représente la répartition par tranches d’âge et par sexe de l’échantillon des enfants de

0-59mois enquêtés. Dans cet échantillon les filles et les garçons sont répartis de façon plus ou moins équitable

(p-value = 0.920). Cependant, nous observons une différence significative dans la répartition des âges des

enfants par tranche d’âge dans l’échantillon (p-value = 0.021).


Tableau 10 : Distribution par tranche d’âge de l’échantillon des enfants de moins de 5ans inclus dans l’enquête , juillet 2019

Territoires Sexe 0-11 12-23 24-35 36-47 48-59 Total % date de naissance exact5

Kasongo-Lunda

Garcon 76 100 97 94 77 444

0% Fille 47 112 84 113 91 447

Total 123 212 181 207 168 891

La répartition des âges montre une distribution relativement homogène de chacun des âges. Néanmoins l’on

constate une sur représentativité des âgés de 3-17-19 et 50 mois. Ceci pourrait avoir pour conséquence une

légère sous-estimation de la prévalence de la malnutrition chronique et une légère surestimation de la

prévalence de la malnutrition aiguë.

Figure 2 : Distribution des âges des enfants de 0-59 mois en mois, Enquête territoriale, Juillet 2019

4.5. Distribution de l’âge chez les femmes en âge de procréer Cette distribution d’âge porte sur 902 femmes pour le territoire de Kasongo Lunda. L’âge moyen des femmes

mesuré lors de cette enquête est de 29 ans. La figure ci-dessous montre une hétérogénéité de la distribution

des âges des femmes mesurées. Nous remarquons clairement une préférence numérique pour les âges

arrondis à 19-22-25-26-27-28 et 34 ans. Environ 56.2% des femmes de l’échantillon ont moins de 30 ans.

5 Un enfant avec un document officiel précisant sa date de naissance exacte ou la mère de l’enfant connaissait la date de naissance de l’enfant

0

5

10

15

20

25

30

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859


Figure 3: Distribution des âges des femmes (15-49 ans) en année, Enquête Territoriale, Juillet 2019

La figure 4 illustre la distribution de la population de différents échantillons (constituée pour calculer le taux

de mortalité), selon l’âge et le sexe. On y remarque qu’une grande proportion de la population est en-dessous

de 20 ans.

Figure 4 : Pyramide d’âge de l’échantillon enquêté selon le sexe, Enquête territoriale, Juillet 2019

4.6. Prévalence de la malnutrition aiguë selon l’indice poids/taille 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-scores est de 1.5%.

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 -0.65±1.09 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

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49


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 5 : 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, Juillet 2019

La prévalence de la malnutrition aiguë a été calculée sur 874 enfants de 6-59 mois. Les résultats de l’analyse

des données montrent que la prévalence de malnutrition aiguë globale (MAG) est de 11.6%.

Tableau 11: Prévalence de la malnutrition aiguë selon l’indice Poids pour Taille exprimé en z-scores selon les

normes OMS 2006 chez les enfants de 6 à 59 mois, enquête territoriale, Juillet 2019

Territoire N

MAG MAM MAS Oedèmes

bilatéraux (%)

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

Kasongo-Lunda 874 101 11.6%(8.7-15.2) 79 9% (6.8-11.9) 22 2.5% (1.4- 4.5) 5 0.6%

Le tableau 11 ci-dessous résume la prévalence de la malnutrition aiguë globale et sévère par tranche d’âge

chez les enfants de 6 à 59 mois. Les résultats révèlent que la MAG est apparue de la même facon chez les

jeunes enfants que chez les enfants les plus âgés selon le test de Khi carré la différence n’est pas

statistiquement significative (p>0.10).

Tableau 12 : Prévalence de la malnutrition aiguë modérée et sévère, en fonction de l’âge, selon l’indice Poids/Taille exprimé en z-score et/ou œdèmes, références OMS 2006

Classe d’âge (mois) N

Indice Poids/Taille Œdèmes

<-3 z-score >=-3 et<-2z-score >=-2 z-score

N % N % N % N %

6-17 230 4 1.7 18 7.8 206 9.6 2 0.9 18-29 201 1 0.5 16 8.0 182 0.5 2 1.0 30-41 190 3 1.6 11 5.8 176 92.6 0 0.0 42-53 184 8 4.3 26 14.1 149 81.0 1 0.5 54-59 69 1 1.4 8 11.6 60 87.0 0 0.0 Total 874 17 1.9 79 9.0 773 88.4 5 0.6


La proportion d’enfants de 42-53 mois et ceux de 54-59 mois sont plus touchés par la malnutrition aiguë avec

proportion élevée de cas de MAG.

4.6.1 Prévalence de la malnutrition aigüe selon la tranche d’âge

Tableau 13: Prévalence de la malnutrition aiguë par tranche d’âge selon l’indice Poids pour Taille exprimé en z-scores selon les normes OMS 2006, chez les enfants de 6 à 59 mois. Juillet 2019.

Territoire

6-29mois 30-59mois

Odds P-

Value6 N MAG MAS

N MAG MAS

n % n % n % n %

Kasongo-Lunda

431 43 9.9% 9 2.1% 443 58 13.1% 13 2.9% 0.73 p>0.10

Le tableau ci-dessus résume la prévalence de la malnutrition aiguë globale et sévère par tranche d’âge chez

les enfants de 6 à 59 mois. Les résultats révèlent que la MAG est apparue de la même facon chez les jeunes

enfants que chez les enfants les plus âgés selon le test de Khi carré la différence n’est pas statistiquement

significative (p>0.10).

Tableau 14: Distribution de la malnutrition aiguë sévère selon l’indice Poids/Taille exprimé en z-score et œdèmes, références OMS 2006

Œdèmes Indice poids / taille

<-3 Z-score -3 Z-score

Oui Marasme/kwashiorkor

1(0.1 %) Kwashiorkor

4 (0.5 %)

Non Marasme 25(2.8 %)

Normal 857 (96.6 %)

Parmi les enfants malnutris sévère enquêtés, nous constatons que les cas marasmique représentent 2.8% et

la forme mixte (kwash-marasme) ne représente que 0.1% et 0.5% d’oedèmes.

4.6.2 Prévalence de la malnutrition aigüe selon le sexe Les tableaux 14 ci-dessous résume la prévalence de la malnutrition aiguë globale et sévère par sexe chez les

enfants de 6 à 59 mois. L’examen de ces données a révélé que les garcons sont 1.2 fois affectés par la

malnutrition aiguë que les filles à Kasongo Lunda avec le test de Khi carré, la différence n’est pas

statistiquement significative (P>0,30).

Tableau 15: Prévalence de la malnutrition aiguë par sexe selon l’indice Poids pour Taille exprimé en z-scores selon les normes OMS 2006, chez les enfants de 6 à 59 mois. Juillet 2019

Total N =874

Garçons N = 432

Filles N = 442

Prévalence de la malnutrition aiguë globale (<-2 z-score et/ou œdèmes) [95% IC]

11.6% (8.7-15.2)

12.5% (9.4 - 16.5)

10.6% (7.2 - 15.5 )

Prévalence de la malnutrition aiguë modérée (<-2 z-score and >=-3 z-score, sans œdèmes) [95% IC]

9.0% (6.8-11.9)

10.0% (7.5-13.2)

8.1% (5.4-12.2)

Prévalence de la malnutrition aiguë sévère (<-3 z-score et/ou œdèmes) [95% IC]

2.5% (1.4- 4.5)

2.5% (1.2 - 5.3 )

2.5% (1.3 - 4.8)

6 Test statistique du Chi² si p >0,1 non significatif ; si 0,05<p<0,1 tendance à une différence ; si p<0,05 différence significative


4.6.3 Estimation du nombre d’enfants touchés par la malnutrition aiguë exprimée en z-scores selon

poids pour la Taille Sur base des résultats d’enquête, le tableau ci-dessous montre les estimations des enfants malnutris dans le

territoire de Kasongo-Lunda au moment de l’enquête.

Tableau 16: Estimation du nombre d’enfants qui souffraient de la malnutrition aiguë. Enquête territoriale. Juillet 2019

Territoire Population % des enfants de

moins de 5ans

Nb enfants de moins de 5ans estimés

Nb de cas MAG Nb de cas MAM Nb de cas MAS

Kasongo-Lunda

509825 25.2 128476 14903

(11177-19528) 11563

(8736-15289) 3212

(1799-5781)

4.7. Prévalence de la malnutrition aiguë selon le périmètre brachial (PB/MUAC), et/ou les œdèmes L’analyse a été faite uniquement pour les enfants âgés de 6 à 59 mois ,soit au total 885 enfants dont le PB a

été pris et le PB de 6 enfants n’a pas été pris .La moyenne du périmètre brachial est de 139.3 mm±13.7. Le

graphique ci-dessous montre la distribution du périmètre brachial par tranche d’âge, pour l’échantillon du

territoire de Kasongo Lunda . On note que les tranches d’âge 6-17 mois sont les plus touchées par la

malnutrition aiguë comparativement à d’autres tranches d’âge.

Figure 6 : Prévalence de la malnutrition aigüe selon le périmètre brachial par tranche d’âge, enquête territoriale, Juillet 2019

Tableau 17: Prévalence de la malnutrition aiguë globale et sévère, selon le périmètre brachial exprimé en millimètres et/ou œdèmes, références OMS 2006

Territoire N Malnutrition Aiguë

Globale % [95% IC]

Malnutrition Aiguë

Modérée % [95% IC]

Malnutrition Aiguë

Sévère % [95% IC]


Kasongo

Lunda

885 13.9% (10.5-18.1)

10.4% (8.0-13.4)

3.5% (2.1- 5.7)

La prévalence de la malnutrition aiguë selon le PB chez les enfants de 6-59mois est de 13.9%. Celle exprimée

en z-score est de 11.6%.

Tableau 18: Prévalence de la malnutrition aiguë selon le périmètre brachial exprimé en millimètres et/ou œdèmes, par tranche d’âge, références OMS 2006

Age (mois)

Total no.

Malnutrition aiguë Sévère (<115mm)

Malnutrition aiguë modéré (>=115mm

et<125mm)

Etat nutritionnel normal (>=125mm)

Œdèmes

N % N % N % N %

6-17 234 20 8.5 48 20.5 166 70.9 2 0.9 18-29 202 3 1.5 21 10.4 178 88.1 2 1.0 30-41 192 2 1.0 12 6.3 178 92.7 0 0.0 42-53 187 2 1.1 8 4.3 177 94.7 1 0.5 54-59 70 1 1.4 5 7.1 64 91.4 0 0.0 Total 885 28 3.2 94 10.6 763 86.2 5 0.6

Ela proportion d’enfants les plus jeunes sont particulièrement plus affectés par la malnutrition aiguë avec

que les plus âgés.

Tableau 19: Prévalence de la malnutrition aiguë selon le périmètre brachial exprimé en millimètres et/ou œdèmes, par sexe, références OMS 2006

Total

N = 885

Garçons

N = 440

Filles

N = 445

Prévalence de la malnutrition aiguë globale (< 125 mm et/ou œdèmes)

13.9 % (10.5 - 18.1 )

14.5 % (10.3 - 20.1 )

13.3 % (9.7 - 17.9 )

Prévalence de la malnutrition aiguë modérée (< 125 mm and >= 115 mm, pas d’œdèmes)

10.4 % (8.0 - 13.4 )

11.4 % (7.9 - 16.0)

9.4 % (6.9 - 12.8 )

Prévalence de la malnutrition aiguë sévère (< 115 mm et/ou œdèmes)

3.5 % (2.1 - 5.7 )

3.2 % (1.9 - 5.4 )

3.8 % (2.0 - 7.1 )

La malnutrition aiguë selon le PB chez les garcons semble élevée comparativement à celle des filles, car

les garçons sont 1.1 fois touchés que les filles mais la différence n’est pas significative (p> 0.50).

4.8 Malnutrition chronique selon l’indice taille/âge L’analyse porte sur les enfants âgés de 0 à 59 mois. La prévalence calculée est celle après exclusion des flags

SMART. Les pourcentages de données hors normes (flags SMART) pour le T/A en z-scores est de 7.3%. Les

prévalences calculées sont celles après exclusion des flags SMART. L’analyse porte sur les enfants âgés de 0 à

59 mois. La courbe ci-dessous illustre la distribution de l’indice T/A en z-score de l’échantillon des enfants


l’indice Taille/Age avec un écart type, est de -2.08±1.18z-score (l’écart-type devrait être compris entre 0,8 et

1,2pour refléter des données de bonne qualité). Le décalage de la courbe rouge vers la gauche signifie qu’il y

a plus de cas de malnutrition chronique dans la population des territoires enquêtés que dans la population de

référence (courbe verte).


Figure 7 : Distribution de l’indice Taille/Age (T/A) en z-score par rapport à la population de référence OMS

2006, enquêtes territoriales ,Juillet 2019

La prévalence de la malnutrition chronique observée révèle une situation jugée « urgente » dans le territoire

de Kasongo Lunda près de deux enfants sur trois souffriraient d’un retard de croissance.

Tableau 20 : Prévalence de la malnutrition chronique selon l’indice Taille pour Age exprimé en z-scores selon les normes OMS 2006 chez les enfants de 0 à 59 mois, enquête territoriale, juillet 2019

Territoire N Malnutrition

chronique Malnutrition chronique

modérée Malnutrition chronique

sévère

Kasongo-Lunda 825 57.8% (52.4-63.0) 36.5% (31.5-41.8) 21.3% (17.8-25.3)

4.8.1 Prévalence de la malnutrition chronique selon la tranche d’âge Comme le montre le tableau 20 ci-dessous les enfants les plus jeunes sont plus affectés par le retard de

croissance

Tableau 21: Prévalence de la malnutrition chronique modérée et sévère, en fonction de l’âge, selon l’indice Taille/Age exprimé en z-score, références OMS 2006

Classe d’âge en mois

N

Indice Taille/Age

<-3 z-score >=-3 et<-2z-score >=-2 z-score

No. % No. % No %

0-17 212 38 17.9 90 42.5 84 39.6 18-29 186 37 19.9 74 39.8 75 40.3 30-41 181 50 27.6 61 33.7 70 38.7 42-53 180 42 23.3 56 31.1 82 45.6 54-59 66 9 13.6 20 30.3 37 56.1 Total 825 176 21.3 301 36.5 348 42.2

4.8.2 Prévalence de la malnutrition chronique selon le sexe Tableau 22: Prévalence de la malnutrition chronique par sexe selon l’indice Taille/Age exprimé en z-score,

références OMS 2006

Total

N = 825 Garçons N = 406

Filles N = 419

Prévalence de la malnutrition chronique globale (<-2 z-score) [95% IC]

57.8% (52.4-63.0 )

61.1% (55.1-66.7 )

54.7% (47.4-61.7)


Prévalence de la malnutrition chronique modérée (<-2 z-score and >=-3 z-score) [95% IC]

36.5% (31.5-41.8 )

35.5% (30.2-41.2 )

37.5% (31.0-44.4 )

Prévalence de la malnutrition chronique sévère (<-3 z-score) [95% IC]

21.3% (17.8-25.3)

25.6% (20.9-31.0 )

17.2% (13.5-21.6 )

Plus de la moitié des garcons enquêtés souffrent de la malnutrition chronique. Les garcons sont 1.3 fois

affectés par le retard de croissance que les filles avec une légère différence significative.

4.9. Insuffisance pondérale selon l’indice poids/âge L’analyse porte sur les enfants âgés de 0 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/A en z-scores est de 2.7

%.

Les prévalences calculées sont celles après exclusion des flags SMART. L’analyse porte sur les enfants âgés de

0 à 59 mois. La courbe ci-dessous illustre la distribution de l’indice P/A en z-score de l’échantillon des enfants


l’indice Poids/Age avec un écart type de -1.61±1.09 z-score (l’écart-type devrait être compris entre 0,8 et 1,2

pour refléter des données de bonne qualité). Le décalage de la courbe rouge vers la gauche signifie qu’il y a

plus de cas de d’insuffisance pondérale dans la population des zones enquêtées que dans la population de

référence (courbe verte).

Figure 8 : Distribution de l’indice Poids/Age (P/A) en z-score par rapport à la population de référence OMS

2006, enquête territoriale Juillet 2019

La prévalence de l’insuffisance pondérale chez les enfants de 0-59mois décrit une situation d’urgence dans où plus d’un tiers d’enfants est affecté dans le territoire de Kasongo Lunda.

Tableau 23: Prévalence de l’insuffisance selon l’indice poids -pour-Age exprimé en z-scores, selon les normes OMS 2006 chez les enfants de 0 à 59 mois, enquête territoriale, Juillet 2019

Territoire N Insuffisance Pondérale

Globale Insuffisance Pondérale

modérée Insuffisance

Pondérale Sévère

Kasongo-Lunda 862 37.6% (33.1-42.3) 29.5% (25.3-34.0) 8.1% (5.4-12.0)


4.9.1 Prévalence de l’insuffisance pondérale selon la tranche d’âge Tableau 24 : Prévalence de l’insuffisance pondérale modérée et sévère, en fonction de l’âge, selon l’indice

Poids/Age exprimé en z-score, références OMS 2006

Classe d’âge (mois)

N

Indice Poids/Age

<-3 z-score >=-3 et<-2 z-score >=-2 z-score

N % N % N % 0-17 225 20 8.9 42 18.7 163 72.4

18-29 197 12 6.1 56 28.4 129 65.5 30-41 191 14 7.3 60 31.4 117 61.3 42-53 180 14 7.8 74 41.1 92 51.1 54-59 69 10 14.5 22 31.9 37 53.6 Total 862 70 8.1 254 29.5 538 62.4

L’analyse a été faite sur 862 enfants âgés de 0 à 59 mois. La tranche d’âge des 30-59 mois serait plus touchées

par l’insuffisance pondérale que celle des 6-29 mois (p<0,05).

4.9.1 Prévalence de l’insuffisance pondérale selon la tranche d’âge

Tableau 25 :Prévalence de l’insuffisance pondérale par sexe selon l’indice Poids/Age exprimé en z-score, références OMS 2006

Total

N = 862 Garçons N = 430

Filles N = 432

Prévalence de l’insuffisance pondérale globale (<-2 z-score) [95% IC]

37.6% (33.1-42.3)

40.7% (35.3-46.4 )

34.5% (29.2-40.1 )

Prévalence de l’insuffisance pondérale modérée (<-2 z-score and >=-3 z-score) [95% IC]

29.5% (25.3-34.0)

30.7% (25.5-36.4 95% )

28.2% (23.4-33.7 )

Prévalence de l’insuffisance pondérale sévère (<-3 z-score) [95% IC]

8.1% ( 5.4-12.0)

10.0% ( 6.9-14.3)

6.3% ( 3.4-11.1 )

Ce tableau nous montre que les garçons sont plus affectés par l’insuffisance pondérale que les filles et cette

différence est légèrement significative (OR=1,3 et 0,05<p<0,10).

4.10 Malnutrition aiguë chez les femmes âgées de 15 à 49 ans selon le Périmètre Brachial NB : le PB<230mm est un critère d’admission pour la prise en charge des femmes enceintes et allaitantes

pendant la période de soudure. Protocole national PCIMA.

La prévalence la malnutrition aiguë est quasi la même chez les femmes en ages de procréer de façon

générale et celles des femmes enceintes/allaitantes en particulier.

Tableau 26: Proportion des femmes en âge de procréer avec un PB <230mm, enquête nutritionnelle territoriale. Juillet 2019.

Territoire Femme age de procréer(15-49ans) Femme enceinte /Allaitantes

N n MAG n MAS N N MAG n MAS

Kasongo-Lunda

903 333 36.9%

(33.9-40.2 5

0.4%

(0.1-1.1) 586 221

37.7%

(34.0-41.8) 2

0.3%

(0.0-0.9)


Comme le montre le tableau ci-dessous, l’état nutritionnel des femmes par tranche d’âge, on constate que

les femmes les plus jeunes sont plus affectées.

Tableau 27:Proportion des femmes en âge de procréer par tranche d’âge avec PB <230mm, enquête nutritionnelle Territoriale. Juillet 2019.

Femmes âgées de 15 à 24 ans

Femme âgées de 25 à 34 ans Femme âgées de 35 à 49 ans

Territoire N n IC 95% N n IC 95% N n IC 95%

Kasongo-Lunda

320

143 44.7% (39.4-50.0%

359 122 34.0% (29.2-39.0)

223 68 30.5% (24.7-36.3)

4.11 La mortalité rétrospective 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. Les taux de mortalité sont calculés

grâce au logiciel ENA. L’examen des données du tableau ci-dessous montre que le territoire de Kasongo la

situation est précaire pour les enfants de moins de 5ans selon les standards SPHERE . Le Tableau 27, ci-dessous,

présente la démographie des ménages enquêtés pour le calcul du taux de mortalité rétrospective, suivant une

période de rappel de 102 jours. L’effet de grappe trouvé pour la population et chez les enfants de moins de

5ans est égal à 1. L’effet de grappe planifié était de 1.5

Tableau 28: Taux brut de décès (TBD) et taux de décès des enfants de moins de 5ans (TDM-5) par territoire, Juillet 2019.

Territoire

Population totale Enfant de moins de 5ans

Effectif Décès/10000

personnes/jour Effectif

Décès/10000 Personnes/jour

Kasongo-Lunda 4167 0.54

(0.36-0.82) 995

1.08 (0.61-1.93)

Lors de la collecte des données, les causes de décès ont été renseignées auprès des ménages enquêtés, bien

qu’il faille les prendre avec prudence. Le tableau ci-dessous résumé les différentes causes de décès telles elles

ont été renseignées.

Tableau 29 : Les différentes causes de décès renseignées au sein des menages. Enquête territoriale, Juillet 2019.

Causes de décès Kasongo-Lunda

N=23

Diarrhée 4.3% Fièvre 34.8% Rougeole 0.0% Infection Respiratoire Aiguë 4.3% Malnutrition 8.7% Violence/Conflit 4.3% Autres……… 43.5%

Les lieux de décès renseignés, tel que décrit dans le tableau ci-dessous montre que la majorité des cas de

décès ont eu lieu au domicile suivi des structures de santé.


Tableau 30 : Répartition du lieu de décès, enquête territoriale, Juillet 2019.

Lie de décès Kasongo-Lunda

N=23

Dans le domicile actuel 30.4% Durant le voyage 0.0% Dans l’ancienne résidence 0.0% Dans une structure de santé 60.9%

4.12. Couverture de services de santé de base

4.12.1. Couverture de la vaccination anti rougeoleuse

L’analyse porte sur les enfants âgés de 9 à 59 mois uniquement, cela concerne 828 enfants de l’échantillon.

Seules les données de 827 enfants ont été renseignées dans l’échantillon. La couverture de la vaccination anti

rougeoleuse est de 90.2 % % si on considère les déclarations des mères et la présence de carte de vaccination.

Tableau 31: Taux de couverture pour la vaccination contre la rougeole chez les enfants âgés de 9 à 59, enquête territoriale. Juillet 2019.

Territoire N Vaccinés avec carte

Vaccinés selon les dires de la mère

Total vaccinés

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

Kasongo-Lunda

827

334

40.4 % (29.0 - 53.0)

412

49.8 % (38.1 - 61.6)

746

90.2 % (85.0 - 93.7)

4.12.2. Couverture de la supplémentation en vitamine A

L’analyse porte sur les enfants âgés de 6 à 59 mois ; cela concerne 891 enfants de l’échantillon. Les données

de 889 enfants ont été renseignées dans l’échantillon. L’analyse sur la supplémentation en Vitamine A dans

les six (6) derniers mois précédent l’enquête comme le montre le tableau ci-dessous révèle une couverture

relativement <80%.

Tableau 32 : Couverture Supplémentation en vitamine A chez les enfants âgés de 6 à 59 mois au cours de 6 derniers mois précédant l’enquête, Juillet 2019.

Territoire Effectif Enfants supplémentés en Vitamine A

Enfants non supplémentés en Vitamine A

n IC 95% n IC 95%

Kasongo-Lunda

889 572 64.3 % (52.0 - 75.0) 317 35.7 % (25.0 - 48.0)

4.12.3. Couverture du déparasitage L’analyse porte sur les enfants âgés de 12 à 59 mois uniquement ; cela concerne 768 enfants de l’échantillon.

Les données de 745 enfants ont été renseignées dans l’échantillon. Le tableau ci-dessous révèle une faible

couverture en déparasitage soit 71.0%. L’analyse sur la couverture en déparasitage dans les six (6) derniers

mois précédent l’enquête comme le montre le tableau ci-dessous révèle une couverture relativement <80%.

Tableau 33 : Couverture en déparasitage, chez les enfants âgés de 12 à 59 mois, enquête territoriale Juillet 2019.

Territoire Effectif Enfants déparasités au Mébendazole Enfants non déparasités au Mébendazole

n IC 95% n IC 95%

Kasongo-Lunda

745 529

71.0 % (59.6 - 80.2) 216 29.0 % (19.8 - 40.4)


4.13. Pratiques d’alimentation du nourrisson et du jeune enfant

4.13.1 Mise au sein précoce Le tableau 33 ci-dessous présente les résultats de la mise au sein précoce. Nous constatons que plus de deux

tiers d’enfants de 0-23 mois ont été mis précocement (moyenne nationale est de 47%)

Tableau 34 : Mise au sein dans l’heure qui suit l’accouchement (enfant de 0-23mois). Juillet 2019.

Territoire N n Mise au sein dans l’heure qui suit l’accouchement (enfant de 0-23mois)

%I C 95%

Kasongo Lunda 453 284 62.7%(58.3-67.1)

4.13.2 Allaitement exclusif au sein L’allaitement maternel exclusif au sein concerne les nourrissons de 0 à 5 mois qui ont été nourris exclusivement au lait maternel la veille de l’entretien. Comme le montre le tableau ci-dessous, les proportions d’enfants qui sont nourris exclusivement au lait maternel est près de 70%.

Tableau 35: Proportion d’enfants de 0 à 5 mois ayant bénéficié d’un allaitement maternel exclusif, enquête territoriale, Juillet 2019.

Territoire N n Allaitement maternel exclusif (nourrisson de 0-5mois)

%I C 95%

Kasongo Lunda 122 83 68.0%(59.8-76.2)

4.13.3. Fréquence des repas Pour ce qui est du nombre minimum de repas, le tableau 35 ci-dessous détaille les fréquences minimums des

repas en fonction de la tranche d’âge et si l’enfant est allaité ou pas allaité.

Tableau 36: Fréquence minimum des repas pour les enfants âgés de 6 à 23 mois allaités au sein, qui ont reçu des aliments solides, semi-solides ou mous le jour précédent l’enquête, Juillet 2019.

Territoire

Proportion des enfants de 6-8 mois ayant consommé les

aliments solides/semi-solide la veille de l’enquête

Proportion des enfants de 9-23 mois allaités ayant

consommé au moins 3 repas

Proportion des enfants de 6-23 mois non allaités ayant consommé au

moins 4 repas

N n %I C 95% N n %I C 95% N n %I C 95%

Kasongo Lunda

55 48 87.3% (77.0-95.1)

208 129 62.0% (55.3-68.3)

20 6 30.0% (11.5-52.4)

4.13.4 Diversification alimentaire La diversification alimentaire minimum a été calculé sur une proportion d’enfants de 6 à 23 mois ayant

consommé au moins 5 groupes d’aliments distincts sur l’ensemble de 8 groupes d’aliments recommandés. Le

territoire de Kasongo Lunda affiche une consommation diversifiée de 35.1% qui est supérieure à la moyenne

nationale de 15.0%.

Tableau 37 : Proportion des enfants de 6-23 mois ayant consommés au moins cinq groupes alimentaires distincts le jour précédent. Enquête territoriale, Juillet 2019.

Territoire

Effectif n Proportion d’enfants de 6-23 mois ayant consommé au moins 5 des 8 groupes d'aliments recommandés

%I C 95%

Kasongo Lunda 296 104 35.1% (29.6-40.9)


Comme le montre le tableau 37, l’analyse faite par rapport à la proportion de consommation des groupes

d’aliments chez les enfants de 6-23mois montre que près de 20% de l’ensemble des groupes d’aliments sont

consommés, à l’exception d’œufs qui sont consommés par 42% et les produits laitiers consommés pour 6.7%

Tableau 38 : Proportion de consommation des groupes d’aliments chez les enfants de 6-23 mois

Groupes d’aliments KASONGO LUNDA

N %

Céréales, racines et tubercules 261 16.2%

Légumineuses et noix 149 17.9%

Produits d'origine animal 193 18.3%

Fruits et légumes riches en vitamine A 165 16.9%

Autres fruits et légumes 150 26.1%

Œufs 68 42.0%

Produits laitiers 21 6.7%

V. DISCUSSIONS

5.1 Malnutrition aiguë chez les enfants et les femmes en âge de procréer Sur le plan national, le taux de malnutrition aigüe globale (MAG) est passé de 10% en 1995 à 8% en 2014 et à

7% à 2018. Sa forme sévère touche environ deux millions d’enfants de 6 à 59 mois, et multiplié par 4 à 9 leurs

risques de mortalité. Les résultats de cette enquête dans le territoire de Kasongo Lunda décrivent une

situation nutritionnelle « urgente ».

En RDC les seuils d’alerte et d’intervention sont définis comme suit :

• Priorité 1 : Zones de santé avec MAG supérieure ou égale à 15% et/ou MAS supérieure ou égale à 5%. Insécurité alimentaire, phase 4 IPC (Cadre Intégré de Classification de la Sécurité Alimentaire)

• Priorité 2 : Zones de santé avec 10% ≤ MAG < 15% et/ou 2% ≤ MAS < 5% associée à des facteurs aggravants (épidémies ; insécurité alimentaire phase 3 IPC ; mouvement de la population, mortalité infanto -juvénile rétrospective >2/10000/j ; augmentation du nombre d’admission > 30% dans les structures nutritionnelles durant 3 mois).

La MAG est donc jugée « précaire » selon la classification définie par l’OMS dans le territoire de Kasongo Lunda

.Par contre la prévalence de la MAS place le territoire dans une situation d’urgence (MAS> 2%. ). Il est toutefois

important de rappeler que la prévalence des œdèmes est de 0.6% .Le PB qui reste un bon indicateur du risque

de mortalité montre que 13,9% des enfants de 6-59 mois enquêtés présentent un risque de mortalité avec

3.5% de forme sévère.


Figure 9 : Prévalence de la malnutrition aiguë par territoire selon le rapport Poids taille et le Périmètre

brachial, enquête territoriale, Juillet 2019

En comparant les prévalences de la malnutrition aiguë selon le P/T et PB nous constatons que selon le poids

pour la taille les résultats révèlent que la MAG est apparue de la même facon chez les jeunes enfants que chez

les enfants les plus âgés ; selon le test de Khi carré la différence n’est pas statistiquement significative (p>0.10).

Or l’effet inverse se fait constater où les plus jeunes(6-29mois) sont touchés 3.7 fois par la malnutrition aiguë

selon le PB que ceux de 30-59mois et la différence est très significative (p<0.001).

Quand on observe la prévalence de la malnutrition aiguë globale par sexe chez les enfants de 6 à 59 mois,

l’examen de ces données révèle que les garçons sont 1.2 fois affectés par la malnutrition aiguë que les filles

avec le test de Khi carré, la différence n’est pas statistiquement significative (P>0,30). En analysant les résultats

du PB, la malnutrition aiguë selon le PB chez les garçons sont touchés 1.1 fois comparativement à celle des

filles mais sans différence as significative (p> 0.50). Si nous extrapolons à la population générale, selon le

rapport poids pour la taille, nous pourrions toutefois supposer qu’il y aurait environ 14903 enfants malnutris,

dont environ 3212 cas malnutris de forme sévère dans ce territoire au moment de l’enquête. Par ailleurs, la

prévalence de la malnutrition aiguë selon le PB est supérieure à celle du poids pour la taille exprimée en z-

scores avec une conséquence d’avoir une augmentation des admissions dans les structures de prise en charge

de la malnutrition. En comparant la prévalence de la MAG des enfants de 6-59mois selon le poids pour la taille

et le PB , nous constatons que ces enfants ont 1.2 fois de chance d’etre malnutri par le PB que par le rapport

P/T avec une tendance à la différence (p=0 .10).

L’analyse faite selon les ZS comme le montre la figure 9 ci-dessous, la ZS de Panzi affiche des tendances de la

malnutrition aiguë selon le P/T les élevées comparativement aux autres ZS avec un effet inverse par rapport

au PB. Les enfants plus âgés sont plus malnutris selon le P/T dans cette ZS et les plus jeunes le sont selon le

PB. Globalement les 3ZS de Kasongolunda, Kitenda et Tembo affichent des tendances les plus élevés des

enfants qui affichent un risque de mortalité selon le PB. La ZS de tembo fait parti des ZS qui ont accueilli des

expulsés d’Angola. Selon le rapport d’OCHA No.2 (en date du 31 octobre 2018) cette ZS a accueilli 30062

rressortissants congolais retournés de l’Angola, et cela a impacté les ressources dont disposait la population

hôte.

11.6%

13.9%

10.0%

10.5%

11.0%

11.5%

12.0%

12.5%

13.0%

13.5%

14.0%

14.5%

Malnutrition Aiguë Globale P/T <-2 Z-scores et/ou œdèmes

Malnutrition aiguë globale PB < 125mmet/ou œdèmes

Comparaison prévalence de la malnutritionaiguë selon le P/T et le PB chez les enfants de 6-59mois


Figure 10 : Les tendances de la malnutrition aiguë globale chez les enfants de 6-59 mois selon le P/T et le PB, Juillet 2019

Chez les femmes en âge de procréer, la situation nutritionnelle est très préoccupante selon les résultats de

cette enquête où plus d’un tiers de femme enquêtée souffre de la malnutrition aiguë selon le PB. Selon même

les tranches d’âge, les femmes les plus jeunes 15-24 ans sont plus affectés avec 44.7%. Cela montre beaucoup

de défis pour les jeunes filles se développent à un rythme si rapide et la phase d’adolescence est également

une période critique pour faire des interventions en nutrition et essentielle pour favoriser la santé de vies

entières pour les futures mères des enfants. Pour tout le territoire de Kasongo Lunda voir même dans toute la

province, aucune prise en charge de la malnutrition modérée. Quant à la prise en charge des cas MAS seule la

ZS de Tembo et Kitenda appuyés par MDA et COOPI prennent en charge les cas MAS. Il est fort de signaler que

96 enfants malnutris trouvés lors de l’enquête seuls 18 cas étaient pris en charge dans les structures de prise

en charge nutritionnelle soit 18.7% au moment de cette enquête.

5.2. Malnutrition chronique et insuffisance pondérale

Figure 11 : : Prévalence de la malnutrition chronique et de l’insuffisance pondérale selon les normes OMS 2006 chez les enfants âgés de 0 à 59 mois, Juillet 2019

0.0%

5.0%

10.0%

15.0%

20.0%

25.0%

Kasongo Lunda Kitenda Panzi Tembo Wamba Luadi

Tendance malnutrition aiguë globale selon le P/T & PB

MAG selon le poids pour la taille MAG selon le PB

57.8%

37.6%

0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

60.0%

70.0%

Kasongolunda

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

Malnutrition chronique Globale T/A <-2 Z-scores (95% C.I.)

Insuffisance Pondérale Globale Poids/Age<-2 Z-scores


Les prévalences de malnutrition chronique et de l’insuffisance pondérale observées décrivent une situation « d’urgence ». Pour rappel la moyenne nationale est de 42% et 23% respectiviement selon MICS 2017-2108. Par ailleurs, les résultats de ces enquêtes révèlent que les garçons seraient 1.3 fois touchés par un retard de croissance et/ou une insuffisance pondérale que les filles avec une légère différence significative (0,05<p<0,1). Contrairement à la prévalence de la malnutrition aiguë qui affectés les tranches d’âge quasi au même titre, la malnutrition chronique et l’insuffisance pondérale touchent plus des enfants âgés de 30-59mois que les jeunes de 0-29mois (p<0,05), mais aucune raison majeure n’a pu être identifiée pour expliquer cette situation pour ce territoire. Ce retard de croissance reflète un état de malnutrition chronique due à une insuffisance d’alimentation adéquate sur une longue période et aux maladies chroniques ou récurrentes. C’est un facteur de risque contribuant à la diminution de la survie de l’enfant mais pouvant également contribuer au développement de maladies chroniques à l’âge adulte, à la diminution des capacités d’apprentissage et de la productivité. Bien que la prise en charge de la malnutrition aiguë ne soit pas effective dans l’ensemble des ZS nous

constatons quelques bonnes pratiques ANJE, notamment la mise au sein précoce, l’allaitement maternel

exclusif jusqu’à l’âge de 6 mois et l’introduction d’aliments de compléments dont la proportion reste

supérieure à la moyenne nationale bien qu’insuffisante. Or la mise au sein précoce (pendant la première heure

de vie) est essentielle pour la survie du nouveau-né et pour l’établissement de l’allaitement à long terme.

« Lorsque l’allaitement est retardé après la naissance, les conséquences peuvent mettre la vie du nourrisson

en danger, et plus on le laisse attendre, plus le risque est grand ». Plus un nouveau-né doit attendre avant ce

premier contact crucial avec sa mère, plus son risque de décès est grand.

Il est à noter que 68% d’enfants de moins de 6mois enquêtés sont exclusivement allaités, ce lait maternel

procure de nombreux avantages comme l’amélioration de la défense immunitaire du nourrisson, la protection

des tout-petits et des mères contre des maladies mortelles, l’amélioration du développement cérébral des

enfants, amenant à une amélioration du quotient intellectuel et des résultats scolaires des enfants.

Par ailleurs, l’analyse faite par rapport à la proportion de consommation des groupes d’aliments chez les

enfants de 6-23mois montre que près de 20% de l’ensemble des groupes d’aliments sont consommés, à

l’exception d’œufs qui sont consommés par 42% et les produits laitiers consommés pour 6.7% des enfants des

6-23mois enquêtés.

5.3. La mortalité rétrospective et couverture de service de base Les taux de mortalité rétrospective sur les 102 jours de période de rappel, sont de 0.54décès/10,000

personnes/jour pour la population totale et de 1.08 décès/10,000 enfants/jour pour les enfants de moins de

5 ans. Ces résultats de mortalité démontrent une situation précaire selon les standards SPHERE tant pour les

enfants de moins de 5ans que dans la population en général.

Les causes de décès renseignés pour 23 cas de décès enregistrés bien qu’il faille les prendre avec prudence,

nous avons constaté que 34.8% de décès sont liés à la fièvre ,8.7% de malnutrition , 43.5 % pour d’autres

causes non listées. Cette même enquête révèle que la majorité des décès ait eu lieu dans les structures de

santé pour 60.9% des cas et à la maison pour 30.4%.

Concernant la couverture des services 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 et SPHERE. 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 de la vaccination contre la rougeole est de 90.2% et semble atteint les standards minimums OMS

et SPHERE si nous considérons la présence de carnet de santé et les déclarations des mères et/ou des

accompagnants des enfants. Cependant le risque d’épidemies n’est pas négligeable et par conséquent il est à

signaler que le ministère congolais de la Santé et ses partenaires dont OMS, Médecins sans frontières (MSF) et

l’UNICEF, va lancer une campagne de vaccination contre la rougeole dans les 24 zones de santé ciblées réparties

dans six provinces dont la Kwango y compris les ZS du territoire de Kasongo Lunda. La RDC est régulièrement

confrontée aux épidémies de rougeole. L’actuelle épidémie a été déclarée le 10 juin par le ministère de la Santé.

Dans chacune des 26 provinces du pays, des cas de rougeole ont été enregistrés, d’après l’OMS. Cette situation

est très préoccupante car beaucoup des enfants manquent la vaccination de routine.

Quant à la supplémentation en Vitamine A et en déparasitage selon les résultats de l’enquête, la couverture en

Vitamine A et celle du déparasitage reste très en dessous de 80% et n’atteignent pas les standards minimums

OMS. Cette situation est préoccupante quand bien même les journées de santé de l’enfant sont organisées.

VI. CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS

6.1 Conclusion Selon les critères définis par la Politique Nationale de Nutrition en RDC, les résultats nutritionnels obtenus lors de cette enquête démontrent une situation nutritionnelle urgente tant pour les enfants que pour les femmes en âge de procréer. Cette enquête a été réalisée après la période de récoltes et nous estimons qu’elle risque de se dégrader pendant la période soudure. Par ailleurs, le fait que la couverture de la prise en charge de la malnutrition est faible (2ZS sur 5), la présence des expulsées d’Angola et le risque d’épidémies de rougeole le nombre de cas de malnutrition risque d’augmenter et surtout pendant la période de soudure si aucune prise en charge n’est mise en place. Les pratiques ANJE doivent être suffisamment soutenues bien que les résultats trouvés soient globalement au-dessus de la moyenne nationale.

6.2. Recommandations

A l’issue des résultats de ces enquêtes, les recommandations suivantes sont formulées en vue d’adresser les

problèmes de malnutrition et de couverture des interventions sanitaires relevés par cette enquête à l’endroit

des autorités sanitaires et leurs partenaires techniques et financiers :

• Doter du matériel anthropométrique et former le personnel des structures de santé sur le protocole PCIMA ;

• Doter les intrants nutritionnels aux cinq zones de santé du territoire de Kasongo lunda ;

• Redynamiser/Mettre en route le programme de prise en charge intégrée de la malnutrition aiguë (PCIMA) dans les structures de soins avec l’appui des partenaires de nutrition ;

• Renforcer les activités de surveillance nutritionnelle à travers les réseaux communautaires existants ;

• Promouvoir l‘éducation nutritionnelle et orienter les actions sur la stratégie de 1000 jours; • Renforcer les activités de supplémentation de la vitamine A et du déparasitage.


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 /__/__/ /_ _/ __/ /_ _/_ _/ / __/_ _/

ENQUÊTES NUTRITIONELLES AVEC LA METHODOLOGIE SMART DANS LES

TERRITOIRES DE KASONGO & KABAMBARE

MAI 2019

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°E

NF

A

NT

NU

ME

R

O

ME

NA

GE

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)

Observat ions

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10 ) (11 ) (12 ) (13 ) (14 ) (15 )

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

(*) 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°E

NF

A

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

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)

Observat ions

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10 ) (11 ) (12 ) (13 ) (14 ) (15 )

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

(*) 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°

IND

No

ms

(O

pti

on

ne

l)

Sexe

(m/

f)

Da

te d

e

Na

iss

an

ce

Ecr i re l ’Age de tou te pers en année révo lue. Ajoute r l ’âge en mois s i la pers a moins de 5 ans

Personnes arrivées ds le

ménage durant la période de rappel

(exclure les naissances)

Personnes par t i es du

ménage durant la

pér iode de rappe l

(exc lure les décès)

Naissance

durant la

pér iode de

rappe l

Personnes du ménage

décédées durant la

période de rappel

Cause du

décès ( * )

L ieu du décès

( * * )

Ans Mois

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

/ /

/ /

/ /

/ /

/ /

/ /

/ /

/ /

/ /

/ /

/ /

/ /

b ) Combien de personnes ont qu i t t é ce ménage (dépar t ) au cou rs de l a pé r iode de rappe l ? Enumérez - l es

/ /

/ /

/ /

/ /

c ) Es t -ce qu ’un membre du ménage es t décédé au cours de l a pé r i ode de rappe l ? Enumérez - l es

/ /

/ /

/ /

(*) 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 : Questionnaire ANJE

11-Questionnaire_A

NJE_2019.xlsx

Annexe 4 : 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


14h00-17h00 Méthodologie -Suite)

Jour 3

8h00-8h30 Test écrit d’évaluation +Rappel

8h30-10h00 Calendrier des événements


10h00-13h00 Remplissages des outils de collecte(Anthropo-mortalité-ANJE)


14h00-17h00 Remplissages des outils de collecte(Anthropo-mortalité-ANJE)

Jour 4


8h45-16h0 Test de standardisation


Jour 5


08h15- 9h00 Récapitulation sur le Test de standardisation

09h00- 14h00 Pré-enquête


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 5 : Les taches des enquêteurs /chefs d’équipe et superviseurs Poste Taches

Un enquêteur (Mesureur) Il est le personnel clé de l’enquête. De lui, dépend le succès de cette opération. Il est appelé à recueillir toutes les informations utiles dans le cadre de l’enquête, en respectant strictement, les instructions méthodologiques qui seront données par l’équipe d’encadrement Il est encadré par le chef d’équipe qui est son encadreur immédiat. Il a pour principales tâches de :

✓ Comprendre et mettre en œuvre la méthodologie expliquée dans le guide des enquêteurs

✓ Tester les outils anthropométriques quotidiennement et enregistrer les résultats sur le formulaire de standardisation avant le démarrage de la collecte des données

✓ Collecter des mesures exactes et précises pour le poids, la taille/longueur et le périmètre brachial des enfants de moins de 5 ans

✓ Evaluer la présence d’œdèmes bilatéraux chez les enfants de moins de 5 ans (second test effectué par le chef d’équipe en cas de présence des œdèmes)

✓ Identifier les cas de malnutrition sévère et assurer le référencement de ces derniers vers les centres appropriés

✓ Prendre soin de l’ensemble de l’équipement (spécialement des toises et des balances)

✓ Maintenir un environnement de travail respectueux en travaillant en équipe.

Le chef d’équipe : Chaque chef d’équipe aura la responsabilité d’une équipe et aura pour rôle de :

✓ Conduire son équipe sur le terrain ✓ Présenter les objectifs de l’enquête aux autorités locales et aux familles

enquêtées ✓ Veiller au respect de la méthodologie de l’enquête (sélection des ménages à

enquêter) ✓ Respecter la procédure de sélection des ménages, ✓ Assurer une collecte des données de haute qualité ✓ Mener les entretiens dans les ménages aléatoirement sélectionnés par le chef

d’équipe ✓ S’assurer que l’ensemble du matériel et les questionnaires sont prêts et

disponibles avant le démarrage de la collecte des données,

✓ Lors de l’arrivée de l’équipe dans une grappe, présenter l’équipe au chef du village et expliquer les objectifs de l’enquête,

✓ Mettre à jour les estimations du nombre de ménages si nécessaire, ✓ Vérifier tous les cas d’œdèmes bilatéraux, ✓ Aider lors du remplissage des questionnaires, ✓ Connaitre les programmes de prise en charge de la malnutrition aiguë présents

dans la zone d’enquête. ✓ Remplir les formulaires pour le référencement des enfants malnutris sévères

et les orienter vers les formations médicales les plus proches, ✓ Enregistrer et rapporter l’ensemble des problèmes identifiés sur le terrain, ✓ Contacter l’équipe de supervision pour soutien quand cela est nécessaire, ✓ S’assurer que les balances et les toises sont manipulées avec soin et qu’elles

fonctionnent correctement, ✓ Récupérer les questionnaires et les matériels, ✓ Maintenir un environnement de travail respectueux. ✓ Tenir régulièrement des réunions de travail et veiller à la cohésion et

l’harmonie au sein de l’équipe. ✓ Avertir le superviseur de l’enquête de toute difficulté rencontrée dans les

opérations de collecte, de contrôle ou dans la vie quotidienne des équipes.


Superviseurs - Organiser la formation des enquêteurs - Etablir le contact avec les autorités locales et les briefer sur la mise en œuvre

de l’enquête dans leur zone - Développer un calendrier d’événements spécifiques à la région de collecte des

données - Assurer dans sa zone de compétence les différents aspects logistiques de

l’enquête (colis des questionnaires, transport, vers les différents points de collecte des données…)

- Veiller au respect de la méthodologie d’enquête par l’équipe lors de la sélection des individus/ménages et de l’administration du questionnaire

- Effectuer le tirage des grappes à enquêter - Assurer la coordination et le contrôle des équipes sur terrain lors de la collecte

des données - Veiller à une bonne collecte de données (administration du questionnaire,

prise des mesures anthropométriques, bonne manipulation du matériel) - Vérifier quotidiennement la fiabilité des données à l’enregistrement correct et

complet des données - Relever les erreurs et/ou problèmes perceptibles sur les questionnaires - Assurer la conservation adéquate des questionnaires avant leur transmission

au superviseur central - Compléter de façon quotidienne une fiche de suivi et de supervision

reprenant : nom et emplacement du site de collecte, nombre de ménages et individus enquêtés ainsi que tout autre commentaire sur la qualité des données collectées

- Veiller au respect du planning d’activités et remettre les questionnaires vérifiés au superviseur central en temps voulu

- Exécuter toute autre tache demandée - Faire un rapport régulièrement au superviseur central sur les difficultés

rencontrées ainsi que l évolution du terrain Le Superviseur a la responsabilité générale de :

✓ rassembler les informations nécessaires disponibles sur terrain afin de faciliter le déroulement de l’enquête.

✓ prendre les mesures nécessaires pour améliorer l’exactitude des données recueillies.

✓ Accompagner les équipes sur le terrain et s’assurer que chaque chef d’équipe examine et remplit tous les formulaires avant de quitter le terrain pour être sûr qu’aucun élément n’a été oublié.

✓ S’assurer que chaque équipe retourne visiter les personnes qui étaient absentes pendant la journée, avant de quitter la zone.

✓ vérifier les cas d’oedèmes afin d’éviter des erreurs(confusion d’un enfant gros pris pour un cas d’œdèmes)

✓ S’assurer que les ménages soient correctement sélectionnés, que l’équipement soit prêt et calibré chaque matin durant l’enquête, et que les mesures soient prises et enregistrées correctement.

✓ Décider comment surmonter les problèmes rencontrés pendant l’enquête. ✓ Chaque problème rencontré et la décision prise doivent être notés et décrits

dans le rapport final. ✓ Organiser la saisie des données dans ENA et vérifier toutes données

problématiques chaque soir avec l’équipe. ✓ Organiser un bilan quotidien à la fin de la journée avec toutes les équipes pour

discuter des problèmes survenus durant la journée ✓ S’assurer que les équipes ne soient pas surchargées /trop fatiguées, car elles

peuvent faire des erreurs ou échouer à inclure ✓ Rappeler les bonnes procédures à suivre, identifier et corriger les erreurs et

empêcher qu’elles se reproduisent.


Annexe 5 : 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-scores ≤P/T< -2 Z-

scores sans œdèmes

Malnutrition aiguë Sévère

P/T <-3 Z-scores et/ou

œdèmes (IC à 95%)

Kasongo

Lunda

Kasongo

Lunda

174

10.3% ( 4.8-20.8 95% CI)

6.3% ( 2.7-14.0 95% CI) 4.0% ( 1.7- 9.5 95% CI)

Kitenda 171 9.9% ( 6.7-14.5 95% CI) 9.9% ( 6.7-14.5 95% CI) 0.0% ( 0.0- 0.0 95% CI)

Panzi 134 20.1% ( 6.5-48.0 95% CI) 14.2% ( 4.8-35.3 95% CI) 6.0% ( 1.2-24.8 95% CI)

Tembo 158 12.0% ( 6.3-21.8 95% CI) 8.9% ( 4.1-18.1 95% CI) 3.2% ( 0.9-10.7 95% CI)

Wamba

Luadi 237 8.9% ( 5.3-14.5 95% CI) 7.6% ( 4.5-12.6 95% CI) 1.3% ( 0.4- 4.0 95% CI)

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.)

Kasongo

Lunda

Kasongo

Lunda 182 17.6% (11.6-25.7 95% CI) 12.6% ( 7.8-19.9 95% CI) 4.9% ( 2.3-10.4 95% CI)

Kitenda 172 18.6% (10.2-31.4 95% CI) 15.1% ( 8.6-25.2 95% CI) 3.5% ( 1.2-10.0 95% CI)

Panzi 137 7.3% ( 3.4-14.8 95% CI) 7.3% ( 3.4-14.8 95% CI) 0.0% ( 0.0- 0.0 95% CI)

Tembo 158 15.2% ( 4.9-38.3 95% CI) 7.6% ( 2.1-24.3 95% CI) 7.6% ( 2.7-19.7 95% CI)

Wamba

Luadi 236 10.6% ( 5.9-18.3 95% CI) 8.9% ( 5.2-14.9 95% CI) 1.7% ( 0.5- 5.9 95% CI)

Prévalence de la malnutrition chronique selon l’indice Taille pour Age exprimé en z-scores 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-scores

(95% C.I.)


modérée T/A ≥ -3 et <-2 Z-

scores (95% C.I.)


Sévère T/A <-3 Z-scores

(95% C.I.)

Kasongo

Lunda

Kasongo

Lunda 169 57.4% (45.3-68.7 95% CI) 30.8% (22.7-40.2 95% CI) 26.6% (20.2-34.2 95% CI)

Kitenda 158 67.1% (52.1-79.3 95% CI) 48.7% (33.5-64.3 95% CI) 18.4% (11.1-28.8 95% CI)

Panzi 134 44.0% (25.6-64.2 95% CI) 29.1% (15.7-47.5 95% CI) 14.9% ( 7.9-26.5 95% CI)

Tembo 142 53.5% (39.6-67.0 95% CI) 29.6% (18.0-44.6 95% CI) 23.9% (14.1-37.6 95% CI)

Wamba

Luadi 226 63.7% (55.6-71.1 95% CI) 40.3% (31.5-49.6 95% CI) 23.5% (14.9-34.9 95% CI)

Prévalence de l’insuffisance selon l’indice poids -pour-Age exprimé en z-scores, 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-

scores (95% C.I.)


modérée Poids/Age ≥ -3 et

<-2 Z-scores (95% C.I.)


Sévère Poids/Age <-3 Z-

scores (95% C.I.)

Kasongo

Lunda

Kasongo

Lunda 175 34.3% (25.1-44.9 95% CI) 24.0% (18.4-30.7 95% CI) 10.3% ( 4.7-21.2 95% CI)

Kitenda 168 43.5% (30.6-57.3 95% CI) 39.3% (24.6-56.2 95% CI) 4.2% ( 1.5-11.3 95% CI)

Panzi 135 37.8% (27.3-49.5 95% CI) 36.3% (26.7-47.1 95% CI) 1.5% ( 0.3- 7.5 95% CI)

Tembo 152 39.5% (23.6-57.9 95% CI) 29.6% (20.5-40.7 95% CI) 9.9% ( 2.2-34.6 95% CI)

Wamba

Luadi 231 34.6% (27.4-42.7 95% CI) 22.5% (17.0-29.2 95% CI) 12.1% ( 7.0-20.2 95% CI)


Annexe 7 : Rapport de plausibilité

Plausibility check for: 5-RDC_201907_TERRITOIRE KASSONGO

LUNDA_10 08 2019.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 (1.5 %)

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

(Significant chi square) 0 2 4 10 0 (p=0.920)

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

(Significant chi square) 0 2 4 10 4 (p=0.028)

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

0 2 4 10 0 (5)

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

0 2 4 10 0 (7)

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 (1.09)

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

0 1 3 5 0 (-0.15)

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 5 (p=0.000)

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

The overall score of this survey is 10 %, this is good.

There were no duplicate entries detected.

Missing or wrong data:

HEIGHT: Line=27/ID=6

Percentage of children with no exact birthday: 0 %


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=23/ID=2: WHZ (2.495), WAZ (1.526), Weight may be incorrect

Line=40/ID=19: WHZ (3.429), WAZ (2.241), Weight may be incorrect

Line=50/ID=7: HAZ (1.351), Age may be incorrect

Line=63/ID=20: HAZ (-9.669), WAZ (-6.273), Age may be incorrect

Line=67/ID=24: WHZ (-6.999), HAZ (10.520), Height may be incorrect




Line=133/ID=18: HAZ (5.770), WAZ (3.356), Age may be incorrect

Line=138/ID=4: HAZ (1.248), Height may be incorrect







Line=269/ID=24: HAZ (-5.646), Age may be incorrect















Line=369/ID=20: WHZ (4.284), Weight may be incorrect






Line=534/ID=9: WHZ (-3.868), Height may be incorrect





Line=636/ID=3: WHZ (-3.841), Weight may be incorrect










Line=687/ID=3: WAZ (1.493), Weight may be incorrect








Line=783/ID=8: HAZ (-6.905), Height may be incorrect







Line=883/ID=8: WAZ (-4.666), Age may be incorrect






Line=962/ID=10: WAZ (-5.078), Age may be incorrect





Percentage of values flagged with SMART flags:WHZ: 1.5 %, HAZ: 7.3 %, WAZ: 2.7 %

Age distribution:

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 : ###########

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 : #########

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

p-value = 0.028 (significant difference)

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

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

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

6 to 17 12 129/103.0 (1.3) 109/103.7 (1.1) 238/206.7 (1.2) 1.18

18 to 29 12 103/100.4 (1.0) 101/101.1 (1.0) 204/201.6 (1.0) 1.02

30 to 41 12 95/97.4 (1.0) 97/98.0 (1.0) 192/195.4 (1.0) 0.98

42 to 53 12 86/95.8 (0.9) 101/96.5 (1.0) 187/192.3 (1.0) 0.85


54 to 59 6 31/47.4 (0.7) 39/47.7 (0.8) 70/95.1 (0.7) 0.79

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

6 to 59 54 444/445.5 (1.0) 447/445.5 (1.0) 0.99

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

Overall sex ratio: p-value = 0.920 (boys and girls equally represented)

Overall age distribution: p-value = 0.021 (significant difference)

Overall age distribution for boys: p-value = 0.010 (significant difference)

Overall age distribution for girls: p-value = 0.720 (as expected)

Overall sex/age distribution: p-value = 0.004 (significant difference)

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: 5 (0-7 excellent, 8-12 good, 13-20 acceptable and > 20 problematic)

p-value for chi2: 0.056

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:

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

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

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

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


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

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

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

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

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

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


p-value for chi2: 0.008 (significant difference)

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: 1.22 1.15 1.09

(The SD should be between 0.8 and 1.2)

Prevalence (< -2)

observed: 11.8% 11.4% 11.0%

calculated with current SD: 13.8% 11.9% 10.9%

calculated with a SD of 1: 9.2% 8.8% 8.9%

HAZ



Prevalence (< -2)

observed: 56.4% 56.1% 57.8%



WAZ



Prevalence (< -2)

observed: 37.7% 37.5% 37.6%



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

WHZ p= 0.000 p= 0.027 p= 0.033

HAZ p= 0.000 p= 0.000 p= 0.000

WAZ p= 0.000 p= 0.000 p= 0.021

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

normally distributed)

Skewness

WHZ -0.60 -0.03 -0.15

HAZ 1.11 0.97 0.38

WAZ 0.15 0.33 0.14

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

WHZ 3.39 0.44 -0.23

HAZ 8.40 2.25 -0.22

WAZ 1.46 1.06 -0.02

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=2.28 (p=0.000)

WHZ < -3: ID=2.18 (p=0.000)

Oedema: ID=1.72 (p=0.002)

GAM: ID=2.09 (p=0.000)

SAM: ID=1.90 (p=0.000)

HAZ < -2: ID=1.53 (p=0.015)

HAZ < -3: ID=1.29 (p=0.099)

WAZ < -2: ID=1.64 (p=0.006)

WAZ < -3: ID=2.87 (p=0.000)

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: 1.06 (n=43, f=0) ###########

02: 1.15 (n=37, f=1) ###############

03: 1.27 (n=38, f=1) ####################

04: 1.08 (n=35, f=0) ############

05: 1.32 (n=39, f=0) ######################

06: 1.31 (n=31, f=1) #####################

07: 0.94 (n=37, f=0) ######

08: 1.19 (n=36, f=1) ################

09: 1.09 (n=37, f=0) ############

10: 1.06 (n=36, f=0) ###########

11: 1.21 (n=35, f=0) #################

12: 1.13 (n=38, f=0) ##############

13: 1.31 (n=34, f=0) ######################

14: 1.35 (n=37, f=1) #######################

15: 0.82 (n=37, f=0) #

16: 1.26 (n=35, f=1) ###################

17: 1.15 (n=38, f=0) ###############

18: 1.30 (n=35, f=0) #####################

19: 1.12 (n=34, f=1) ##############

20: 1.49 (n=28, f=1) #############################

21: 1.00 (n=31, f=1) ########

22: 0.91 (n=25, f=0) ####

23: 1.38 (n=24, f=1) ########################

24: 1.72 (n=23, f=1) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

25: 1.16 (n=20, f=0) OOOOOOOOOOOOOOO

26: 2.33 (n=17, f=2) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

27: 0.90 (n=11, f=0) ~~~~

28: 1.10 (n=08, f=0) ~~~~~~~~~~~~

29: 0.32 (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 = 216 94 90 201 125 165

Percentage of values flagged with SMART flags:

WHZ: 1.4 4.3 2.3 2.5 0.0 1.8

HAZ: 9.7 12.8 5.6 2.0 4.8 11.0

WAZ: 4.7 5.4 2.3 1.0 0.8 3.0

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

0.91 1.00 0.84 1.16 1.16 0.85

Sex ratio (male/female):

0.79 0.71 1.31 0.99 1.31 1.14

Digit preference Weight (%):

.0 : 10 7 11 2 2 10

.1 : 9 10 7 11 10 11

.2 : 11 7 11 16 11 8

.3 : 10 10 7 19 10 9

.4 : 8 11 12 13 12 10

.5 : 11 9 9 3 12 9

.6 : 13 11 16 2 10 15

.7 : 7 16 6 13 11 8

.8 : 10 5 13 7 13 8

.9 : 10 15 9 12 7 13

DPS: 5 10 10 19 10 7

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

Digit preference Height (%):

.0 : 15 11 11 1 1 12

.1 : 10 20 6 13 6 10

.2 : 15 10 13 17 12 12

.3 : 8 12 17 15 11 11

.4 : 7 4 10 17 17 7

.5 : 15 23 4 3 7 16

.6 : 8 6 14 4 14 9

.7 : 9 9 8 13 9 10

.8 : 6 3 10 6 13 5

.9 : 6 2 7 7 10 8

DPS: 11 22 13 19 14 10


Digit preference MUAC (%):

.0 : 14 10 7 4 6 19

.1 : 9 13 13 19 12 12

.2 : 8 11 17 14 10 12

.3 : 9 15 8 12 15 5

.4 : 14 4 11 8 9 8

.5 : 11 15 10 4 8 18

.6 : 7 9 10 4 10 7

.7 : 12 9 9 8 12 8


.8 : 7 6 6 10 9 7

.9 : 9 9 10 16 7 5

DPS: 8 11 10 17 8 16


Standard deviation of WHZ:

SD 1.15 1.21 1.20 1.39 1.17 1.12

Prevalence (< -2) observed:

% 8.9 13.0 15.9 16.4 11.3 7.4

Prevalence (< -2) calculated with current SD:

% 10.5 14.6 12.0 19.0 15.2 10.7

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

% 7.5 10.0 8.0 11.1 11.5 8.2

Standard deviation of HAZ:

SD 2.05 2.11 1.47 1.28 1.85 1.97

observed:

% 64.4 53.2 53.3 48.3 60.8 56.1

calculated with current SD:

% 55.9 49.3 52.5 41.6 49.1 46.3

calculated with a SD of 1:

% 62.0 48.6 53.7 39.3 48.4 42.8

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

Team 1:


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

6 to 17 12 31/22.0 (1.4) 21/28.1 (0.7) 52/50.1 (1.0) 1.48

18 to 29 12 22/21.5 (1.0) 29/27.4 (1.1) 51/48.9 (1.0) 0.76

30 to 41 12 20/20.8 (1.0) 26/26.5 (1.0) 46/47.4 (1.0) 0.77

42 to 53 12 16/20.5 (0.8) 28/26.1 (1.1) 44/46.6 (0.9) 0.57

54 to 59 6 6/10.1 (0.6) 17/12.9 (1.3) 23/23.1 (1.0) 0.35

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

6 to 59 54 95/108.0 (0.9) 121/108.0 (1.1) 0.79



Overall age distribution: p-value = 0.986 (as expected)

Overall age distribution for boys: p-value = 0.174 (as expected)



Team 2:


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

6 to 17 12 7/9.0 (0.8) 18/12.8 (1.4) 25/21.8 (1.1) 0.39

18 to 29 12 10/8.8 (1.1) 12/12.4 (1.0) 22/21.3 (1.0) 0.83

30 to 41 12 7/8.6 (0.8) 12/12.1 (1.0) 19/20.6 (0.9) 0.58

42 to 53 12 14/8.4 (1.7) 10/11.9 (0.8) 24/20.3 (1.2) 1.40

54 to 59 6 1/4.2 (0.2) 3/5.9 (0.5) 4/10.0 (0.4) 0.33

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

6 to 59 54 39/47.0 (0.8) 55/47.0 (1.2) 0.71








Team 3:


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

6 to 17 12 16/11.8 (1.4) 11/9.0 (1.2) 27/20.9 (1.3) 1.45

18 to 29 12 7/11.5 (0.6) 7/8.8 (0.8) 14/20.4 (0.7) 1.00

30 to 41 12 12/11.2 (1.1) 10/8.6 (1.2) 22/19.7 (1.1) 1.20

42 to 53 12 12/11.0 (1.1) 10/8.4 (1.2) 22/19.4 (1.1) 1.20

54 to 59 6 4/5.4 (0.7) 1/4.2 (0.2) 5/9.6 (0.5) 4.00

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

6 to 59 54 51/45.0 (1.1) 39/45.0 (0.9) 1.31






Overall sex/age distribution: p-value = 0.058 (as expected)

Team 4:


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

6 to 17 12 26/23.2 (1.1) 21/23.4 (0.9) 47/46.6 (1.0) 1.24

18 to 29 12 27/22.6 (1.2) 34/22.8 (1.5) 61/45.5 (1.3) 0.79

30 to 41 12 16/21.9 (0.7) 16/22.1 (0.7) 32/44.1 (0.7) 1.00

42 to 53 12 22/21.6 (1.0) 18/21.8 (0.8) 40/43.4 (0.9) 1.22

54 to 59 6 9/10.7 (0.8) 12/10.8 (1.1) 21/21.5 (1.0) 0.75

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

6 to 59 54 100/100.5 (1.0) 101/100.5 (1.0) 0.99







Team 5:


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

6 to 17 12 25/16.5 (1.5) 17/12.5 (1.4) 42/29.0 (1.4) 1.47

18 to 29 12 16/16.1 (1.0) 9/12.2 (0.7) 25/28.3 (0.9) 1.78

30 to 41 12 15/15.6 (1.0) 12/11.8 (1.0) 27/27.4 (1.0) 1.25

42 to 53 12 9/15.3 (0.6) 13/11.7 (1.1) 22/27.0 (0.8) 0.69

54 to 59 6 6/7.6 (0.8) 3/5.8 (0.5) 9/13.3 (0.7) 2.00

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

6 to 59 54 71/62.5 (1.1) 54/62.5 (0.9) 1.31








Team 6:


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

6 to 17 12 24/20.4 (1.2) 21/17.9 (1.2) 45/38.3 (1.2) 1.14

18 to 29 12 21/19.9 (1.1) 10/17.4 (0.6) 31/37.3 (0.8) 2.10

30 to 41 12 25/19.3 (1.3) 21/16.9 (1.2) 46/36.2 (1.3) 1.19

42 to 53 12 13/19.0 (0.7) 22/16.6 (1.3) 35/35.6 (1.0) 0.59

54 to 59 6 5/9.4 (0.5) 3/8.2 (0.4) 8/17.6 (0.5) 1.67

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

6 to 59 54 88/82.5 (1.1) 77/82.5 (0.9) 1.14



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


Overall age distribution for girls: p-value = 0.044 (significant difference)


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: 0.83 (n=10, f=0) #

02: 1.03 (n=09, f=0) ##########

03: 0.89 (n=09, f=0) ####

04: 1.37 (n=06, f=0) ########################

05: 1.12 (n=09, f=0) #############

06: 0.97 (n=09, f=0) #######

07: 1.19 (n=10, f=0) ################

08: 1.21 (n=08, f=0) #################

09: 1.27 (n=08, f=0) ####################

10: 1.35 (n=07, f=0) #######################

11: 1.18 (n=08, f=0) ################

12: 1.21 (n=10, f=0) #################

13: 1.06 (n=06, f=0) ###########

14: 0.77 (n=08, f=0)

15: 0.89 (n=09, f=0) ####

16: 0.78 (n=09, f=0)

17: 1.04 (n=09, f=0) ##########

18: 0.97 (n=09, f=0) #######

19: 0.45 (n=10, f=0)

20: 0.78 (n=08, f=0)

21: 0.84 (n=10, f=0) ##

22: 0.72 (n=07, f=0)

23: 1.35 (n=06, f=0) #######################

24: 0.45 (n=06, f=0)

25: 0.91 (n=05, f=0) OOOOO

27: 0.57 (n=03, f=0)

28: 0.64 (n=03, 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: 0.91 (n=06, f=0) #####

02: 1.21 (n=04, f=0) #################

03: 2.09 (n=05, f=1) ######################################################

04: 1.18 (n=05, f=0) ################

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


07: 0.67 (n=06, f=0)

08: 0.24 (n=04, f=0)

09: 0.71 (n=05, f=0)

10: 1.06 (n=05, f=0) ###########

11: 1.12 (n=06, f=0) #############

12: 1.33 (n=05, f=0) ######################

13: 1.73 (n=04, f=0) #######################################

14: 0.76 (n=05, f=0)

15: 0.60 (n=04, f=0)

16: 0.90 (n=04, f=0) ####

17: 1.21 (n=04, f=0) #################

18: 1.43 (n=04, f=0) ##########################

19: 0.72 (n=02, f=0)

20: 1.30 (n=02, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

21: 2.14 (n=02, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO




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: 0.97 (n=04, f=0) #######

02: 0.85 (n=04, f=0) ##

03: 0.59 (n=04, f=0)

04: 0.79 (n=03, f=0)

05: 1.65 (n=03, f=0) ####################################

06: 0.24 (n=02, f=0)

07: 1.24 (n=02, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOO

08: 0.99 (n=04, f=0) ########

09: 1.50 (n=03, f=0) ##############################

10: 0.53 (n=03, f=0)

11: 1.29 (n=04, f=0) #####################

12: 0.99 (n=04, f=0) ########

13: 1.33 (n=04, f=0) ######################

14: 2.15 (n=03, f=0) #########################################################

15: 1.14 (n=03, f=0) ##############

16: 0.68 (n=03, f=0)

17: 1.51 (n=04, f=0) ##############################

18: 1.75 (n=04, f=0) ########################################

19: 1.77 (n=04, f=0) #########################################

20: 0.88 (n=03, f=0) ###

21: 0.54 (n=04, f=0)

22: 0.28 (n=03, f=0)

23: 0.86 (n=03, f=0) ##

24: 1.16 (n=03, f=0) ###############

25: 0.93 (n=03, f=0) #####

26: 1.22 (n=03, f=0) #################




Team: 4

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: 1.23 (n=09, f=0) ##################

02: 1.22 (n=09, f=0) ##################

03: 1.66 (n=08, f=0) ####################################

04: 1.03 (n=08, f=0) ##########

05: 1.76 (n=09, f=0) ########################################

06: 1.55 (n=07, f=0) ################################

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


08: 1.75 (n=07, f=1) ########################################

09: 1.04 (n=08, f=0) ##########

10: 1.55 (n=08, f=0) ################################

11: 1.18 (n=07, f=0) ################

12: 1.38 (n=06, f=0) ########################

13: 1.65 (n=08, f=0) ####################################

14: 2.25 (n=08, f=2) #############################################################

15: 1.04 (n=09, f=0) ##########

16: 1.82 (n=07, f=1) ###########################################

17: 0.99 (n=07, f=0) ########

18: 1.85 (n=07, f=0) ############################################

19: 0.87 (n=07, f=0) ###

20: 1.03 (n=07, f=0) #########

21: 0.87 (n=08, f=0) ###

22: 0.78 (n=05, f=0)

23: 1.24 (n=08, f=1) ###################

24: 1.11 (n=07, f=0) #############

25: 1.56 (n=06, f=0) ################################

26: 1.52 (n=08, f=1) ##############################

27: 1.02 (n=03, f=0) OOOOOOOOO

28: 0.59 (n=02, f=0)




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

01: 1.37 (n=06, f=0) ########################

02: 0.74 (n=04, f=0)

03: 1.24 (n=06, f=0) ##################

04: 1.13 (n=05, f=0) ##############

05: 1.16 (n=05, f=0) ###############

06: 0.52 (n=06, f=0)

07: 0.85 (n=06, f=0) ##

08: 0.73 (n=06, f=0)

09: 0.93 (n=05, f=0) #####

10: 0.44 (n=06, f=0)

11: 1.70 (n=06, f=0) ######################################

12: 0.96 (n=06, f=0) #######

13: 0.83 (n=05, f=0) #

14: 1.20 (n=06, f=0) #################

15: 0.70 (n=05, f=0)

16: 1.78 (n=05, f=0) #########################################

17: 0.75 (n=06, f=0)

18: 1.06 (n=04, f=0) ###########

19: 0.76 (n=04, f=0)

20: 0.52 (n=04, f=0)

21: 0.70 (n=03, f=0)

22: 1.00 (n=04, f=0) ########

23: 0.76 (n=04, f=0)


25: 0.91 (n=02, f=0) OOOOO




Team: 6

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: 1.08 (n=08, f=0) ############

02: 1.52 (n=07, f=1) ##############################

03: 0.75 (n=06, f=0)

04: 1.01 (n=08, f=0) #########

05: 0.78 (n=08, f=0)


07: 0.52 (n=06, f=0)

08: 1.02 (n=07, f=0) #########

09: 0.99 (n=08, f=0) ########

10: 0.49 (n=07, f=0)

11: 1.18 (n=04, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOO

12: 1.23 (n=07, f=0) ##################

13: 1.08 (n=07, f=0) ############


14: 0.82 (n=07, f=0) #

15: 0.62 (n=07, f=0)

16: 1.17 (n=07, f=0) ###############

17: 0.89 (n=08, f=0) ####

18: 0.78 (n=07, f=0)

19: 1.88 (n=07, f=1) #############################################


21: 1.81 (n=04, f=1) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

22: 0.69 (n=05, f=0)

23: 1.19 (n=02, f=0) ~~~~~~~~~~~~~~~~

24: 1.52 (n=04, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

25: 1.36 (n=04, f=0) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO

26: 0.67 (n=04, f=0)

27: 0.43 (n=03, f=0)





(for better comparison it can be helpful to copy/paste part of this report into Excel)


Documents

Ministè e de la Santé P og amme National de Nut ition (PZONANUT) · 2020-04-30 · Rapport final, Enquête territoriale, Kasongo Lunda Juillet 2019 1 ENQUETE NUTRITIONNELLE. TERRITOIRE