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ÉVALUATION DE L’IMPACT DES ACTIVITÉS DU
PROGRAMME « RÉSILIENCE DES COMMUNAUTÉS À
LA MALNUTRITION AIGÜE » DANS LA RÉGION DU
DAR SILA, DANS L’EST DU TCHAD
RAPPORT DE FIN DE PROGRAMME
Mai 2016
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Table des matières
Liste des tableaux .......................................................................................................................................... 4
Acronymes et abréviations ........................................................................................................................... 8
Résumé d’orientation ............................................................................................................................... 1
Introduction .................................................................................................................................................. 4
Méthodologie................................................................................................................................................ 7
Conception de l’étude et échantillonnage .......................................................................................... 10
Collecte des données .......................................................................................................................... 13
Analyse des données .......................................................................................................................... 14
Analyse de l’impact du programme .................................................................................................... 14
Limites ..................................................................................................................................................... 18
Chapitre 1 : Moyens de subsistance dans la région du Sila ........................................................................ 19
Toile de fond : des systèmes de subsistance liés au climat et à l’écologie ............................................. 19
Variabilité des précipitations, production agricole et sécurité alimentaire ....................................... 20
Exposition aux risques, aux chocs et aux aléas ................................................................................... 23
Stratégies de subsistance ........................................................................................................................ 24
Activités de subsistance : source de revenus ou d’aliments ............................................................... 24
Diversification des moyens de subsistance ........................................................................................ 28
Migration et transferts de fonds ......................................................................................................... 29
Biens de subsistance ............................................................................................................................... 32
Richesse en biens: Indice du score Morris ......................................................................................... 33
Ressources naturelles : accès aux terres et utilisation de l'eau .......................................................... 34
Biens physiques : bétail ....................................................................................................................... 36
Capital humain : éducation ................................................................................................................. 38
Chapitre 2 : Impact du programme CRAM .................................................................................................. 43
Introduction ............................................................................................................................................ 43
Analyse .................................................................................................................................................... 46
Nutrition et mortalité.......................................................................................................................... 46
Insécurité alimentaire ......................................................................................................................... 58
Utilisation des services de santé et de nutrition ................................................................................ 65
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Approvisionnement en eau potable, hygiène et assainissement (AEPHA/WASH) ............................. 73
Participation à des groupes et prise de décisions par les femmes ..................................................... 78
Discussion................................................................................................................................................ 83
Chapitre 3 : Liens avec la malnutrition : eau et bétail ................................................................................ 86
Introduction ............................................................................................................................................ 86
Analyse .................................................................................................................................................... 87
Données démographiques infantiles .................................................................................................. 89
Données démographiques relatives aux ménages ............................................................................ 90
Insécurité alimentaire des ménages ................................................................................................... 92
Utilisation des forages et chaîne de l'eau ........................................................................................... 93
Bétail .................................................................................................................................................. 95
Déplacement ....................................................................................................................................... 97
Intervention ...................................................................................................................................... 100
Discussion.............................................................................................................................................. 101
Chapitre 4 : Ménages avec une femme à leur tête – une histoire de vulnérabilité et de résilience ........ 102
Introduction .......................................................................................................................................... 102
Analyse .................................................................................................................................................. 103
Influence exercée au sein de la communauté .................................................................................. 103
Prise de décisions par l’interlocutrice ............................................................................................... 104
Ménages avec une femme à leur tête .............................................................................................. 105
Discussion.............................................................................................................................................. 109
Conclusion et recommandations .............................................................................................................. 111
Constatations relatives à l’impact du programme CRAM ................................................................. 111
Rapports explicatifs liés à l’impact du CRAM .................................................................................... 114
Conclusions supplémentaires à examiner de plus près .................................................................... 117
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Liste des tableaux Tableau 1: Échantillonnage et déperdition
Tableau 2 : Exemple d’un tableau de notation du degré de signification
Tableau 3 : Principale activité de subsistance du ménage en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 4 : Moyen de subsistance des personnes en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 5 : Diversification en fonction de la présence ou l’absence d’intervention et du moment (statistiques démographiques) Tableau 6 : Un membre du ménage a migré, en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques) – variable au niveau du ménage
Tableau 7 : Individu (âge > 18) a migré, en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques) – variable au niveau individuel
Tableau 8 : Chef de ménage a migré, en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 9 : MSI en fonction du moment et de la présence ou l’absence d’intervention
(statistiques démographiques) Tableau 10 : Précipitations et utilisation de l’eau de surface
Tableau 11 : Coefficients assignés au bétail pour l’indice du bétail
Tableau 12 : WLI en fonction de la présence ou absence d’intervention et du moment (statistiques démographiques)
Tableau 13 : Scolarisés en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 14 : Scolarisés dans des établissements formels en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 15 : Raison de la non-scolarisation en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 16 : Niveau d’éducation en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 17 : « Bilan » des indicateurs du cadre logique du programme CRAM à la fin du programme (statistiques démographiques)
Tableau 18 : Prévalence de MAG (WHZ < -2) en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 19 : Z-score poids-pour-taille moyen en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
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Tableau 20 : Prévalence de MAG (WHZ < -2) en fonction de la présence ou absence d'intervention et du sexe (statistiques démographiques)
Tableau 21 : Prévalence de la MAS (WHZ < -3) en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 22 : Prévalence de la MAS (WHZ < -3) en fonction du sexe, du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 23 : Prévalence de la MAG (WHZ < -2) en fonction de la tranche d’âge, du moment et de l’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 24 : PB moyen (en cm) en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
Tableau 25 : PB en fonction de la présence ou absence d'intervention et de l’âge (statistiques démographiques)
Tableau 26 : PB en fonction de la présence ou absence d'intervention et du sexe (statistiques démographiques)
Tableau 27 : Prévalence du retard de croissance (HAZ < -2) en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
Tableau 28 : Z-score taille-pour-âge en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
Tableau 29 : Prévalence du retard de croissance sévère (HAZ < -3) en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
Tableau 30 : Prévalence du retard de croissance (HAZ < -2) en fonction de la présence ou absence d'intervention et de la tranche d’âge (statistiques démographiques)
Tableau 31 : Prévalence du retard de croissance (HAZ < -2) en fonction de la présence ou absence d'intervention et du sexe (statistiques démographiques)
Tableau 32 : Retard de croissance et émaciation en fonction de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 33 : PB maternel (< 230 mm) en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
Tableau 34 : Taux de mortalité brut (décès par 10 000 personnes) (statistiques démographiques)
Tableau 35 : Pourcentage des ménages dont un membre est mort au cours de l’année passée (statistiques démographiques)
Tableau 36 : Mortalité en fonction du sexe et du moment pour les enfants âgés de moins de cinq ans (statistiques démographiques)
Tableau 37 : Mois d’insécurité alimentaire en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
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Tableau 38 : Pourcentage de ménages qui n’ont pas assez d’aliments pendant cinq mois ou plus de l’année, en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention
Tableau 39 : L’ISA en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention
Tableau 40 : Diversité alimentaire en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 41 : Pourcentage des femmes qui consomment moins de six groupes d’aliments (statistiques démographiques)
Tableau 42 : Diversité alimentaire des enfants (6-23 mois) en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 43 : Pourcentage d’enfants (6-23 mois) consommant quatre groupes d’aliments ou plus (sur 7) en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 44 : Pourcentage de ménages pratiquant des techniques agricoles de conservation, en fonction du moment et de la présence ou absence d'intervention
Tableau 45 : Appui nutritionnel en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 46 : Type d’appui nutritionnel proposé aux enfants en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
Tableau 47 : Enfant malade durant les deux dernières semaines en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
Tableau 48 : Morbidité en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
Tableau 49: Demande de soins en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
Tableau 50 : Où les soins sont demandés si l’enfant est malade (statistiques démographiques)
Tableau 51 : Vaccinations en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
Tableau 52 : Enfants recevant une capsule de vitamine A
Tableau 53 : L’enfant dort sous une moustiquaire (statistiques démographiques)
Tableau 54: Allaitement exclusif
Tableau 55 : Source d’eau en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
Tableau 56 : Nombre moyen de litres d'eau potable par personne et par jour
Tableau 57 : 15 litres par personne et par jour en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
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Tableau 58 : Chaîne de l’eau en fonction du moment (statistiques démographiques)
Tableau 59 : Lavage des mains et présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 60 : Défécation à l’air libre en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Tableau 61 : Prise de décisions sur la santé — ménages avec un homme à leur tête (statistiques démographiques)
Tableau 62 : Prise de décisions sur la santé — ménages avec une femme à leur tête (statistiques démographiques)
Tableau 63 : Influence sur la prise de décisions sur la santé infantile (statistiques démographiques)
Tableau 64 : Participation à un groupe (statistiques démographiques)
Tableau 65 : Prise de décisions au sein d’un groupe (statistiques démographiques)
Tableau 66 : Z-score poids-pour-taille minimum pour le ménage : modèle à effets fixes et aléatoires (coefficients centrés)
Tableau 67 : Enfant (âgé de moins de 5 ans) qui est mort dans le ménage au cours de l’année antérieure en fonction du sexe du chef du ménage et du moment
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Acronymes et abréviations
AEPHA/WASH Approvisionnement en eau potable, hygiène et assainissement (Water, Sanitation, and Hygiene)
ANJE Alimentation du nourrisson et du jeune enfant
ARM Aliments, revenus, marchés
CRAM Résilience communautaire à la malnutrition aigüe (Community Resilience to Acute Malnutrition)
DCT Diphtérie, coqueluche, tétanos
ECHO Service de la Commission européenne à l’aide humanitaire et à la protection civile
EDS Enquête démographique et de santé
FAO Organisation pour l’alimentation et l’agriculture
IPC Classification intégrée des phases (Integrated Phase Classification)
ISA Indice des stratégies d’adaptation
MAG Malnutrition aigüe globale
MAHFP Mois d’approvisionnement alimentaire adéquat des ménages (Months of Adequate Household Food Provisioning)
MAM Malnutrition aigüe modérée
MAS Malnutrition aigüe sévère
MCO Moindres carrés ordinaires
MMS Mélange maïs-soja
MSI Indice du score Morris (Morris Score Index)
OMS Organisation mondiale de la santé
ONDR Office national du développement rural
ONG Organisation non gouvernementale
ONU Organisation des Nations Unies
PB Périmètre brachial
PCMA Prise en charge communautaire de la malnutrition aigüe
PDI Personne déplacée à l’intérieur de son propre pays
RUSF Aliment de supplément prêts à l’emploi (Ready-to-Use Supplementary Food)
RUTF Aliment thérapeutique prêt à l’emploi (Ready-to-Use Therapeutic Food)
SAP Système d’alerte précoce
SDAI Score de diversité alimentaire individuelle
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SMART Suivi et évaluation standardisés des urgences et transitions (Standardized Monitoring and Assessment of Relief and Transitions)
TRMM Mission de mesure des précipitations tropicales (Tropical Rainfall Measuring Mission)
UNSCN Comité permanent des Nations Unies sur la nutrition
VIP Latrine améliorée à fosse ventilée (Ventilated, Improved Latrine)
WLI Indice pondéré en fonction du bétail (Weighted Livestock Index)
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Résumé d’orientation En 2012, Concern Worldwide a mis en place un programme intégré conjuguant nutrition,
santé, approvisionnement en eau potable, hygiène et assainissement (AEPHA/WASH) et
moyens de subsistance, dans la région du Sila, au Tchad. La région du Sila est soumise à des
précipitations extrêmement variables, à une insécurité alimentaire saisonnière et, de temps
en temps, à un niveau de malnutrition chronique. Le programme Résilience communautaire à
la malnutrition aigüe (CRAM) a été mis en place dans le but de réduire la malnutrition
infantile aigüe dans un contexte de chocs saisonniers.
La conception du CRAM s’est basée sur une expérience positive de programmation au Kenya
et au Niger. Afin de mieux comprendre le degré d’impact du programme et les mécanismes
qui l’étayent, Concern, en collaboration avec le Feinstein International Center, au sein de la
School of Nutrition and Science Policy de la Tufts University, a effectué une évaluation de
l’impact basée sur des essais contrôlés randomisés, Cette étude a eu lieu en automne 2012,
2014 et 2015 dans 69 villages couvrant la zone des activités de programmation de Concern. Le
présent rapport se penche sur l’impact du programme CRAM, et examine par ailleurs les liens
de causalité potentiels avec la malnutrition dans la région du Sila, au Tchad.
À mi-parcours, les enfants vivant dans les villages d'intervention comportant moins de 150
ménages (75 % des villages et 50 % de la population) ont vu les taux d'émaciation chuter
significativement entre l’étude de référence et l’étude à mi-parcours, par rapport aux
enfants vivant dans les villages témoins. A la fin du programme, l’impact du projet CRAM sur
la malnutrition infantile était clairement établi et indiquait que le programme avait eu un
impact significatif et positif. Indépendamment de la variable utilisée (malnutrition ou score z
poids-pour-taille), l'émaciation était plus faible dans les villages d'intervention. En lien étroit
avec la malnutrition, le CRAM a été significativement et positivement corrélé à une
prévalence plus faible de la survenue d’un enfant malade et la mortalité des enfants de moins
de 5 ans.. Qui plus est, un impact positif significatif a également été observé sur le retard de
croissance (est-ce que l’enfant présentait un retard de croissance et le z-score taille-pour-âge
de l'enfant). Même en éliminant les biais possibles liés aux caractéristiques différentes des
enfants, ménages et villages d’intervention, le fait de faire partie du groupe d’intervention et
bénéficier du CRAM après ne pas en avoir bénéficié, était significativement corrélé à
l’amélioration de l’état nutritionnel des enfants du ménage (c.-à-d. z-score poids-pour-taille
minimum au sein du ménage — voir la section consacrée aux Méthodes pour un complément
d’informations).
Cependant, il convient d’émettre une mise en garde concernant l’évolution de la malnutrition
au fil du temps. À ce stade, il n’y a pas de données statistiques indiquant que le projet CRAM
a réduit le taux de malnutrition dans les villages d'intervention ; c’est plutôt qu’à la
différence des villages non traités (témoins), les taux de malnutrition n’ont pas augmenté au
fil du temps.
Les contributions et les connaissances en matière d’AEPHA se sont accrues dans les villages
CRAM par rapport aux villages témoins. Les ménages des villages CRAM étaient bien plus
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susceptibles de mentionner l’utilisation d’un forage pour la consommation des ménages, plus
susceptibles de signaler avoir accès à au moins 15 litres d’eau potable par personne et par
jour et moins susceptibles de déféquer à l’air libre que les ménages des villages non-CRAM.
Des améliorations supplémentaires ont été observées sur l’ensemble de la chaîne de l’eau.
Les ménages CRAM étaient nettement plus susceptibles de mentionner le nettoyage du
récipient de transport et de stockage de l’eau avec du savon, ces récipients sont apparus plus
propres aux yeux de l’enquêteur que ceux des autres ménages, et un pourcentage
significativement supérieur de ménages étaient plus susceptibles d’avoir un récipient de
transport satisfaisant aux quatre exigences : nettoyé avec du savon, nettoyé régulièrement,
fermé et présentant un aspect propre aux yeux de l’enquêteur.
Si les connaissances relatives aux deux principaux moments de lavage des mains étaient
significativement plus importantes dans le groupe d’intervention à la fin du projet, il n’y avait
pas de différence significative liée à la possession d’une station de lavage dotée de savon ou à
la pratique correcte du lavage des mains.
À la fin du projet, on a observé des données factuelles indiquant que le projet CRAM avait
favorisé la prise de décisions par les femmes, mais seulement dans les ménages avec une
femme à leur tête.
L’impact du projet CRAM sur l’insécurité alimentaire, reste, toutefois, ambigu. Aucune
différence n’a été observée lors de la collecte annuelle de données. Cette conclusion est
attendue du fait que la période de la récolte – moment où la mesure des données s’est opérée
- tombe au moment où le degré de variance en matière d’insécurité alimentaire entre les
ménages est le plus faible car il s’agit de la fin de la période de soudure. Cependant, même
lorsqu’on utilise les données mensuelles relatives à l’insécurité alimentaire, aucun lien
cohérent n’a pu être observé.
En plus de déterminer l’impact du programme CRAM, les données donnent aussi des
informations sur les mécanismes et les processus à l’œuvre qui conduisent à l’impact observé
et, de ce fait, à la manière dont ce dernier pourrait être accru. L’accès à un forage, s’il n’est
pas associé à une campagne de promotion de l’hygiène sur la chaîne de l’eau, ne fait pas à
lui seul diminuer les taux de malnutrition (comme cela apparaît de manière évidente dans les
villages témoins). Si le niveau de contamination (par des coliformes) dans le forage lui-même
est faible ou inexistant, il augmente le long de la chaîne de l’eau. L’analyse nous permet de
conjecturer qu’un mécanisme possible pour que le CRAM ait un impact sur la malnutrition est
la diminution de la probabilité de contamination de l’eau potable grâce à de bonnes pratiques
le long de la chaîne de l’eau.
Sur le même sujet, une source possible de contamination est la concentration de bétail dans
un village. L’analyse par régression indique que, lorsque la concentration de bétail dans un
village augmente, il en va de même pour le taux de malnutrition. Cependant, les ménages qui
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vivent dans un damre (village permanent qui appartient à des communautés pastorales ou
nomades dont le niveau de propriété de bétail est supérieur) 1 ont un niveau largement
inférieur de malnutrition aigüe par rapport aux établissements autres que les damres. Une
explication possible de cet état de fait est la variation des pratiques de gestion de l’eau entre
les deux populations, mais il y a d’autres différences entre les deux types de communautés
qui pourraient être à l’origine de ce lien.
Ces constats indiquent un impact significatif de la part du programme, en particulier pour ce
qui est du principal indicateur des résultats — la malnutrition. La conception de l’évaluation
nous permet de dire sans guère d’ambigüité que le programme CRAM fonctionne. L’analyse
nous aide par ailleurs à déterminer en partie pourquoi le programme CRAM fonctionne et
comment il pourrait être amélioré. L’analyse figurant dans le rapport et les recommandations
présentées dans la conclusion se basent principalement sur des recherches quantitatives et
sur une analyse des statistiques basées sur la collecte de données au niveau de référence, à la
mi-parcours et à la fin du programme. Maintenant que le CRAM va se poursuivre sous les
auspices de BRACED, Concern et Feinstein ont une excellente occasion d’améliorer
l’efficacité du programme CRAM et de mieux comprendre ses impacts à plus long terme
(collecte de données en automne 2017). Toutes implications découlant de l’analyse existante
doivent être examinées en collaboration avec toutes les parties prenantes et analysées en
prenant en compte le contexte général.
1 Bien que le bétail et les produits liés à l’élevage constituent les deux principales sources de revenus, les groupes
pastoraux ont aussi diversifié leurs sources de revenus au cours des quelques dernières années, en particulier au
sein des damres proches des villes de l’ouest du Darfour, y compris l’agriculture, la collecte et la vente de bois de
feu et l’artisanat ; une source importante de revenus est maintenant liée aux salaires militaires (Young, Osman,
Abusin, Asher, & Egemi, 2009).
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Introduction Concern Worldwide travaille dans la région du Dar Sila depuis 2007, moment où l’organisation
a, pour la première fois, établi une présence suite au déplacement massif lié au conflit de
part et d’autre de la frontière entre le Tchad et le Soudan. Depuis, Concern concentre son
travail sur la prestation d’un soutien humanitaire aux PDI et aux communautés d’accueil dans
le département de Kimiti, situé dans la moitié orientale de Dar Sila. Si la situation en matière
de sécurité dans la région s’est stabilisée, au cours des dernières années, Concern est
intervenue suite aux autres chocs externes qui continuent de toucher régulièrement la région,
en se concentrant sur le groupe de communautés qui s’étend au nord-est de la ville de Goz
Beida, où de nombreuses PDI ont commencé à arriver dans les années 2000, avec comme
intention de faire évoluer sa programmation pour qu’elle cesse de se concentrer sur des
interventions humanitaires ponctuelles pour qu’elle adopte une approche à plus long terme se
concentrant sur le renforcement de la résilience des communautés aux chocs, tout en
maintenant les capacités organisationnelles pour pouvoir répondre aux crises futures en
temps et en heure. Les données factuelles provenant d’autres programmes de pays —
notamment le Niger et le Kenya — ont contribué à l’élaboration du programme de Résilience
communautaire à la malnutrition aigüe (Community Resilience to Acute Malnutrition — CRAM), qui
a pour objectif d’atténuer les impacts des situations d’urgence qui surviennent régulièrement
dans la région au moyen d’une approche structurée et multisectorielle, dans le cadre de
laquelle les communautés arrivent être mieux préparées pour se remettre des chocs
inévitables lorsqu’ils surviennent. Parmi les objectifs précis du programme CRAM figurent
l’amélioration de la sécurité alimentaire et la baisse des taux de malnutrition grâce à l’accès
amélioré aux services de santé et de nutrition, ainsi qu’à l’eau salubre et aux options
d’hygiène, à la participation accrue des femmes au développement et à la gestion des biens, à
des changements sociaux et de comportement, et à des interventions en situation d’urgence
au besoin.
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Encadré 1 : Le programme CRAM
ARM Les deux objectifs globaux au titre du volet ARM sont l’adaptation des pratiques agricoles de conservation et la formation sur les techniques de production alternatives hors-saison. Les activités précises menées sont les suivantes : distribution de semences de céréales ; formation en agriculture de conservation ; formation en prévention des ravageurs ; distribution de semences de légumes ; et formation en techniques de culture maraîchère. AEPHA/WASH Le programme AEPHA dans les villages d'intervention englobe la construction de forages dans chaque village (qui en est encore dépourvu), l’établissement de comités de gestion de l’eau, la promotion des bonnes pratiques d’hygiène (campagnes de promotion du lavage des mains), la promotion des changements de comportements aux différents stades de la chaîne de l’eau, la promotion de l’assainissement environnemental, et l’entretien et la construction de latrines. Santé et nutrition Au titre du volet « santé et nutrition », le programme CRAM soutient les activités de proximité en matière de santé au sein des communautés, mais aussi le système de santé formel et les changements de pratiques d’alimentation. Concern a mis en place dans chaque village un « groupe de soins » afin de sensibiliser la communauté et d’accroître le soutien aux systèmes de soins de santé dans la région, ainsi qu’un service d’information sur les avantages d’une alimentation variée. Concern apporte par ailleurs un soutien aux services de santé du district : renforcement des capacités des agents sanitaires communautaires, prise en charge communautaire de la prestation des soins de santé, renforcement de la gestion des services de santé des districts, et distribution de moustiquaires. Le soutien aux services de santé est apporté à la région tout entière, et couvre ainsi chacun des 70 villages, tant les villages témoins que les villages d'intervention.
Le programme CRAM intègre trois secteurs du programme humanitaire de Concern
Worldwide : aliments, revenus et marchés (ARM), qui englobe aussi les moyens de
subsistance ; approvisionnement en eau potable, hygiène et assainissement (AEPHA), et
nutrition et santé (voir l’Encadré 1 pour un complément d’informations). Si l’intervention
CRAM n’a été fournie qu’à 35 villages (voir la section sur les Méthodes pour un complément
d’informations) afin de tester l’impact du programme, les interventions en situation
d’urgence sont proposées à tous les villages selon les besoins car un soutien est apporté toute
l’année aux services de santé.
Concern reconnaît néanmoins l’importance d’établir une base de données factuelles solides
pour le modèle CRAM, ainsi que l’occasion qui se présente d’inclure un élément de recherches
rigoureuses dès le début de l’élaboration et de la mise en œuvre du programme. C’est dans
cette optique que Feinstein travaille en collaboration avec Concern, pour mieux comprendre
le contexte de programmation et en soutenant par ailleurs la collecte et l’analyse
systématiques des données dans le cadre du programme CRAM. Un important élément de ce
soutien est l’évaluation de l’impact de ce programme sur la résilience des ménages et des
communautés dans le but de répondre à la question des recherches suivante : « En quoi le
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paquet d’activités CRAM mises en œuvre a-t-il contribué à améliorer la situation en matière
de malnutrition infantile des ménages participants, par rapport à ceux du groupe témoin ? ».
L’enquête de référence pour cette évaluation de l’impact a été menée en novembre et
décembre 2012 ; des données qualitatives ont été collectées en février et mars 2013, puis des
données à mi-parcours en novembre et décembre 2014. La collecte des données à la fin du
programme a été effectuée en 2015, couvrant quatre années de programmation CRAM.
Une importante considération qui n’est pas prise en compte du fait de la collecte seulement
annuelle (et non saisonnière) des données est la variabilité saisonnière de la malnutrition et
ses liens causaux potentiels. Bien que l’on ne comprenne pas bien ce phénomène, il est
supposé que la saisonnalité a une incidence sur l’état nutritionnel du Tchad de deux manières
principales : en premier lieu, différents nutriments sont disponibles à différents moments de
l’année à travers la consommation d’aliments plus ou moins divers. En second lieu,
différentes maladies sont plus communes à différents moments de l’année (Ferro-Luzzi 2001)
et cela peut avoir une incidence sur la croissance à différents égards (Branca 1993). Ces deux
types de changements saisonniers peuvent avoir une incidence sur la masse adipeuse, la
masse maigre et la croissance linéaire (Panter-Brick 1997). Pour mieux comprendre les
changements saisonniers qui ont l’impact le plus significatif sur différentes formes de sous-
nutrition et comment l’état nutritionnel global est touché, il faut effectuer des analyses
biochimiques et de la composition entière du corps sur des cohortes longitudinales. Il est donc
important de considérer les conclusions (qui donnent un instantané à un moment précis) dans
le cadre du contexte saisonnier plus large.
Outre la variabilité saisonnière, il est important de noter que le département du Sila connaît
par ailleurs des variations significatives sur le plan des précipitations, et donc sur le plan de
la disponibilité de pâturages et sur la productivité agricole d’une année sur l’autre (voir la
Figure 1 ; pour la déviation des valeurs mensuelles par rapport à la moyenne sur 16 ans, voir
la Figure 32, Annexe A). Les conditions relatives des années des recherches : 20112, 2012,
2013, 2014 et 2015 ont des implications importantes sur les conclusions, tant pour ce qui est
d’impulser certains des indicateurs (comme l’insécurité alimentaire) et pour ce qui est
d’influencer potentiellement les liens causaux avec d’autres variables des résultats (comme
la malnutrition) indépendamment de l’intervention. En bref, 2012 et 2014 ont toutes deux été
identifiées comme de bonnes années de récolte, à la différence de 2011 et 2013, qui ont
toutes deux donné des récoltes médiocres. La récolte de 2015, à la différence des dix années
précédentes, semble moyenne ; cependant, sans données de la FAO ou de l’ONDR (qui ne sont
généralement disponibles à tous qu’un an après) nous ne pouvons pas l’affirmer avec
certitude. Les implications de ces variations sont examinées de manière plus approfondie
dans la section Discussion (sous « Moyens d’existence dans la région du Sila »).
2 Aucune donnée n’a été recueillie en 2011, mais des données sur la sécurité alimentaire ont été recueillies
rétrospectivement en 2012 au moment de l’étude de référence, de sorte que des informations pour 2011 figurent dans ce rapport.
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Figure 1 : Précipitations cumulées, par mois et par an
Ce rapport se concentre sur l’impact du programme CRAM quatre ans après le début des
activités du programme et se compose de quatre sections. En premier lieu, nous présentons
les conclusions spécifiquement liées à l’évaluation de l’impact et aux indicateurs du cadre
logique du CRAM. Nous présentons ensuite les conclusions relatives aux caractéristiques des
ménages et des enfants, qui peuvent nous aider à mieux comprendre le contexte et les
différences entre les villages d’intervention et les villages témoins, mais pas en rapport direct
avec le cadre logique. Nous proposons ensuite plusieurs éléments importants à discuter : toile
de fond de la région du Sila, moyens de subsistance dans la région du Sila, analyse de genre,
et corollaires de la malnutrition. Enfin, nous présentons des conclusions et des
recommandations sur la base des constats et la section consacrée à la discussion.
Méthodologie L’évaluation quantitative a recueilli des données auprès des ménages participants sur une
série de variables basées sur l’hypothèse selon laquelle elles sont liées à la malnutrition et à
8
la mortalité, à l’aide du cadre ci-dessous3 (Figure 1). Ce cadre se base sur le cadre conceptuel
original de l’UNICEF sur les causes de la malnutrition, initialement adopté par l’UNICEF dans
le cadre de sa stratégie d’amélioration de la nutrition dans les années 1990 (UNICEF 1990). Si
le cadre causal a été dans un premier temps utilisé pour concevoir l’instrument d’évaluation,
lors de l’étude de référence, à la mi-parcours et à la fin du projet, l’analyse elle-même a
évolué sur la base des conclusions et des relations identifiées lors de la précédente collecte
de données. Ainsi, le présent cadre devrait être considéré comme le point de départ pour
visualiser et comprendre les relations possibles présentes dans les données.
Dans la Figure 2, la rangée d’indicateurs située en bas du cadre (en bleu) représente les
variables de contrôle liées aux informations démographiques sur les ménages et les
communautés, y compris le niveau d’éducation des adultes, la religion, l’ethnie, les normes
culturelles relatives à la dynamique intra-ménage, et les déplacements passés. La rangée
suivante de variables de contrôle concerne spécifiquement les terres destinées à la
production et les options existantes de moyens de subsistance. Il s’agit de variables qui ne
sont pas susceptibles de changer avec l’introduction du programme, mais qui peuvent être
corrélées à l’impact du programme.
Le modèle CRAM comporte trois principaux types d’activités : ARM ou moyens de subsistance,
santé et nutrition, et AEPHA/WASH (les cases orangées de la Figure 2). Le programme de
moyens de subsistance de CRAM cherche à améliorer la production et les pratiques agricoles,
à accroître la diversité des cultures vendues et à améliorer la diversification des moyens de
subsistance au sein des ménages, dans le but d’accroître la richesse des ménages (telle que
mesurée par la propriété de bétail et les biens du ménage). L’impact du programme sur
l’insécurité alimentaire est mesuré en fonction de la diversité alimentaire, des stratégies
négatives d’adaptation et des moins d’insécurité alimentaire. L’élément santé et nutrition
sera mesuré par l’amélioration des pratiques et comportements autour de la santé infantile,
tandis que la programmation AEPHA sera mesurée par l’accès accru à l’eau potable et aux
latrines.
3 Ce cadre a été élaboré au moment de l’étude de référence. Cependant, il convient de noter qu’avec chaque
collecte de données, la compréhension des liens entre différents éléments du cadre a évolué. Ainsi, la Figure 1 ne sera considérée que comme le moteur initial de la conception de l’étude et de l’analyse.
9
Figure 2 : Cadre des indicateurs du programme CRAM
Le modèle CRAM de renforcement de la résilience a aussi pour objectif d’accroître la
participation des femmes aux processus de développement et de prise de décisions,
participation qui doit être intégrée dans les activités relatives aux moyens de subsistance, à
l’AEPHA, et à la santé et la nutrition. Cette étude mesure cet aspect en demandant aux
femmes quel est leur rôle dans ces processus au sein de leurs ménages et communautés
respectifs, et si elles sont membres de groupes communautaires. Ces questions figurent dans
la case verte sur la droite du cadre, et représentent les thèmes de changements de
comportements.
Enfin, les indicateurs de l’impact pour le programme sont la nutrition maternelle et infantile
et les taux globaux de mortalité. Comme le modèle CRAM est un programme intégré, il ne
sera pas possible de déterminer si ces impacts peuvent être reliés à des activités individuelles
ou si les approches séparées interagissent pour améliorer les résultats.
Afin d’évaluer l’impact, l’étude a recours à des données de panel couvrant trois jeux de
données collectées sur quatre années d’activités de programme (2012-2015). Les données du
niveau de référence, à mi-parcours et à la fin du programme ont été recueillies après la
récolte en 2012, 2014 et 2015 respectivement. De plus, les données relatives à un indice
réduit de stratégies d’adaptation ont été recueillies tous les mois en 2014 et en 2015 afin de
saisir les changements saisonniers et l’impact sur l’insécurité alimentaire. Le présent rapport
présente les conclusions tirées des trois jeux de données ainsi que de l’étude longitudinale.
Dans le reste de cette section, nous présentons des informations sur la conception de l’étude,
l’échantillonnage, le taux de déperdition, la collecte de données et l’analyse des données
utilisés dans le rapport.
10
Conception de l’étude et échantillonnage
L’évaluation de l’impact du programme CRAM a eu recours à une conception d’essai contrôlé
randomisé (avec 69 villages servant de clusters (grappes), 20 ménages par groupe et un
échantillon total prévu de 1 400 ménages). L’univers d’échantillonnage englobait tous les
ménages précédemment servis par Concern dans le cadre d’un programme humanitaire d’aide
alimentaire générale en 2010. Concern a identifié les ménages en fonction de leur chef de
famille de sexe féminin en raison de la nature polygame de la population. Ces femmes ont
aussi été les interlocutrices (personnes interrogées)4 dans le cadre de l’enquête car il avait
été déterminé qu’elles auraient probablement un point de vue plus exact de la dynamique au
sein du foyer pour ce qui est des enfants, de l’alimentation et de la santé.
Avant le programme d’aide alimentaire générale mené par Concern en 2010, Concern a
entrepris une évaluation participative des richesses dans les villages récipiendaires, avec des
« notes » allant de A à D, du moins riche au plus riche, pour chaque ménage. Cette note a été
attribuée à travers une approche participative en travaillant avec les communautés pour
catégoriser chaque ménage en fonction de sa richesse, mesurée sur la base de son cheptel, de
ses revenus et de ses moyens de subsistance. Les recherches n’ont sélectionné que les
ménages des trois groupes les moins riches : B, C et D, en utilisant une simple sélection
randomisée au sein du village.
Chaque village constituait un cluster. Étant donné une puissance de 0,80, un seuil de
signification statistique de 0,05, une taille minimale de l’effet de 0,22 et un coefficient de
corrélation intra-classe de 0,06, l’étude a nécessité un total de 1 400 ménages répartis en
grappes (clusters) couvrant 70 villages. Le calcul initial pour déterminer la taille de
l’échantillon a utilisé des données relatives au PB provenant de plusieurs des villages fournies
par Concern, à partir d’une évaluation rapide menée en 2010 pour préparer une distribution
générale d’aliments supplémentaires. Une fois toutes les données de base recueillies, le
même calcul a été répété pour tous les villages. Le coefficient de corrélation intra-classe est
resté à 0,06 pour valider la taille de l’échantillon5. Afin de satisfaire cette exigence et de
veiller à avoir des clusters de taille égale (la variance de l’échantillon total est susceptible
d’être supérieure avec des clusters inégaux), seuls les villages qui avaient 20 ménages classés
B, C ou D sur le plan de leur richesse ont été sélectionnés.
Pour la sélection des villages témoins et d'intervention, l’échantillon a été stratifié en
fonction de la géographie : la première bande était formée des villages situés dans le nord de
la région, qui sont géographiquement davantage sujets aux sécheresses6, et la deuxième
4 La liste de ménages fournie par Concern ne comportait que les noms des femmes (ce qui s’inscrivait bien dans les
finalités de l’étude). Cependant, en raison de la nature polygame du contexte, certaines de ces femmes avaient peut-être le même mari. 5 Le programme CRAM, toutefois, a eu un impact, à savoir accroître le regroupement en cluster de la malnutrition
et, ainsi, la corrélation intra-classe (icc - intra-class correlation) s’est énormément accrue à mi-parcours (icc 10 pour cent) et à la fin du projet (icc 20 pour cent). 6 Le programme de stratification a été utilisé dans un premier temps sur la base d’une hypothèse de degrés
potentiellement supérieurs de malnutrition et d’insécurité alimentaire dans le nord, du fait des précipitations
11
bande était formée des villages situés dans le sud, dans lesquels les précipitations sont
historiquement supérieures. Au sein de chaque bande, le programme CRAM a été assigné au
hasard au niveau des villages, les villages d'intervention participants recevant le groupe
d’interventions CRAM de 2013 à 2015.
En 2014 et 2015, une collecte mensuelle des données sur l’Indice des stratégies d’adaptation
(ISA) a été effectuée à partir de six villages afin de saisir des informations sur l’insécurité
alimentaire saisonnière, divisée entre les villages témoins (trois d’entre eux) et les villages
d'intervention (les trois autres). Dans chaque village, 10 ménages ont été échantillonnés à
partir de la liste des ménages de référence, pour un total d’environ 60 ménages tous les mois.
Les villages ont été sélectionnés sur la base de la facilité d’accès tout au long de l’année (les
pluies — de mai à septembre — empêchent généralement l’accès à la majorité des villages) et
du caractère représentatif de l’insécurité alimentaire de la population. Autrement dit, les
villages sélectionnés avaient les mêmes niveaux d’insécurité alimentaire (pas de différence
significative) au moment de l’étude de référence que la population dans son ensemble.
Les données pour l’enquête annuelle ont été recueillies dans 69 villages. Ils ont été sur-
échantillonnés lors de l’étude de référence pour tenir compte de la déperdition possible au fil
du temps, et le nombre total de ménages échantillonnés s’élevait à 1 420 (Tableau 1). À mi-
parcours et à la fin du programme, les mêmes ménages ont été suivis pour tenir compte dans
l’analyse des caractéristiques au niveau des ménages qui ne sont pas forcément exprimées
dans les données. Il est important de noter que, bien que les mêmes ménages aient été suivis,
les mêmes enfants ne l’ont pas été, et si certains de ces enfants devraient figurer dans les
enquêtes, d’autres auront dépassé la limite de la tranche d’âge des moins de cinq ans. En
raison de la mortalité, de la migration et de la réinstallation, environ 11 % de la population de
référence n’a pas été à nouveau interrogée à la fin du programme. Ce taux de déperdition
n’est pas idéal, mais le plus important est l’absence de corrélation entre la déperdition et le
traitement (c.-à-d. aucune différence sur le plan du taux de déperdition entre les villages
témoins et d'intervention), ce qui signifie qu’aucun biais n’a été introduit dans l’analyse.
Tableau 1: Échantillonnage et déperdition
Non-intervention Intervention Total
ménage
niveau de référence
719 701 1420
mi-parcours 638 609 1247
fin du programme
632 627 1259
déperdition 87 74 161
inférieures. Si les strates sont encore prises en compte dans le cadre de la conception de l’étude, aucune différence significative réelle n’a été observée dans les données.
12
(#)
déperdition (%)
12 % 11 % 11 %
% de ménages avec des enfants de 2 ans ou
moins
niveau de référence
47 % 42 % 44 %
mi-parcours 41 % 33 % 37 %
fin du programme
35 % 44 % 39 %
% de ménages avec des enfants de 5 ans ou
moins
niveau de référence
64 % 53 % 59 %
mi-parcours 57 % 47 % 52 %
fin du programme
50 % 60 % 55 %
groupe des enfants
niveau de référence
860 795 1655
mi-parcours 801 772 1573
fin du programme
751 754 1505
enfants avec des données
anthropométriques
niveau de référence
647 614 1 261
mi-parcours 572 555 1 127
fin du programme
543 487 1 030
groupe des ménages
niveau de référence
3 826 3 686 7 512
mi-parcours 3 604 3 352 6 956
fin du programme
3 501 3 453 6 954
Pour les enfants7 qui ont été échantillonnés, les données anthropométriques n’ont pu être
recueillies que pour environ 70 pour cent d’entre eux (durant les trois cycles de collecte des
données). À la fin du programme, des informations ont été collectées sur les raisons pour
7 Il convient de noter que les informations ont été recueillies sur tous les enfants du ménage, donc l’interlocutrice n’était pas forcément la mère de ces enfants.
13
lesquelles les enfants n’étaient pas disponibles pour des mesures anthropométriques. Quatre-
vingt-quatre pour cent des enfants non disponibles n’étaient pas physiquement présents,
tandis que les 16 restants étaient trop malades pour que des données puissent être recueillies
sur eux. Si on n’a pas observé de différence significative sur le plan du taux d’absence dû à la
maladie entre les groupes d'intervention et témoins, il y en avait une sur le plan de l’absence
du ménage (p < 0,05) : un pourcentage significativement supérieur d’enfants étaient absents
des villages d'intervention. Les enfants absents au moment de la collecte des données étaient
significativement plus âgés (de 40 mois en moyenne) et significativement moins susceptibles
d’avoir été malades au cours des deux semaines précédentes (p < 0,05). Il n’y avait pas de
différence sur le plan de ces caractéristiques pour les enfants absents entre les villages
d'intervention et témoins. Ainsi, même si cette différence introduit un biais dans les données,
ce biais renforce probablement nos conclusions, car il élimine les données relatives aux
enfants en meilleure santé des villages d'intervention, et donc tout impact que nous observons
sur la malnutrition est biaisé vers le bas du fait de l’absence de ces enfants. Une autre
possibilité est que le fait d’avoir un plus grand nombre d’enfants plus âgés absents des
villages d'intervention aurait pour effet d’influencer le taux de retard de croissance vers le
vas, de sorte que les données afficheraient plus probablement un impact du programme CRAM
sur le retard de croissance. Si cela est effectivement une possibilité, aucun rapport entre
l’âge et le retard de croissance n’a été observé dans les données dans leur ensemble ou au
niveau de référence et à la fin du programme. Il y avait un lien significatif à la fin du
programme, mais dans la direction opposée : les enfants plus jeunes étaient significativement
plus susceptibles d’avoir un retard de croissance (p < 0,05). Ainsi, il n’est pas probable que le
biais introduit par l’absence d’un plus grand nombre d’enfants plus âgés dans les villages
d'intervention surestime l’impact du CRAM.
Collecte des données
Les entretiens avec les ménages ont été menés par le biais d’une étude quantitative avec le
ménage comme principale unité d’analyse. Cette enquête englobait par ailleurs une section
séparée pour la liste des ménages, et une autre pour les données relatives à santé et la
nutrition pour tous les enfants du ménage âgés de moins de 60 mois. Aux fins de l’enquête,
les ménages étaient définis comme le groupe de personnes qui consomment normalement
leurs repas ensemble. Dans le contexte de polygamie courant dans la région, les ménages ont
été échantillonnés selon le nom de la femme ou épouse, et la femme ainsi
identifiée/sélectionnée a répondu aux questions de l’enquête8. La même interlocutrice a été
interrogée pour chacune des trois enquête.
La formation précédant la collecte de données à mi-parcours a duré deux semaines et demie,
et englobait une formation relative à l’enquête et ses méthodes, à l’anthropométrie, ainsi
qu’à l’utilisation des technologies numériques de collecte de données (c.-à-d. tablettes). La
collecte de données a été menée sur cinq semaines, couvrant la même période : novembre et
décembre. Quatre équipes d’enquêteurs ont été utilisées, comportant cinq enquêteurs
chacune, y compris le superviseur.
8 Le cadre d’échantillonnage fourni par Concern était la liste de ces femmes.
14
Les entretiens ont été effectués individuellement à l’aide d’un questionnaire standardisé sur
une tablette, dans les groupes d’intervention et les groupes témoins. Les enquêteurs n’ont
pas été informés du groupe qu’ils interrogeaient. Chaque entretien a pris environ une heure
et demie, et chaque personne chargée de collecter les données a mené en général deux ou
trois entretiens par jour.
Analyse des données
Analyse de l’impact du programme
Les données quantitatives des ménages ont été nettoyées et analysées à l’aide de Stata.
Avant l’analyse, les données, y compris les données anthropométriques, ont été nettoyées.
Après avoir transformé les données anthropométriques en z-scores,9 les données aberrantes
(z-scores supérieurs à moins ou plus cinq pour le poids-pour-taille et z-scores supérieurs à
moins ou plus six pour la taille-pour-âge) ont été supprimées. On a vérifié si les données des
enquêteurs présentaient des schémas pour s’assurer qu’aucun enquêteur n’ait attribué
systématiquement aux enfants des valeurs supérieures ou inférieures.
Les données nettoyées ont ensuite été ajustées pour la conception de l’échantillonnage et il a
été assigné à chaque village des coefficients de population10 sur la base du registre des
villages fourni par Concern Worldwide. Des modèles d’analyse par régression logit ou des
moindres carrés ordinaires ont été utilisés pour les variables des résultats binomiales et
continues, respectivement. Aucune variable n’a été prise en compte dans l’analyse de
l’impact — il s’agit seulement de comparaisons entre deux groupes (d’intervention et
témoins) ou au fil du temps. Étant donné que l’intervention a été randomisée au niveau de
référence, toutes les différences significatives après le niveau de référence peuvent être
attribuées à l’intervention. Au niveau de référence, tous les indicateurs ont été comparés
dans tous les groupes d’intervention pour veiller à ce que la randomisation « fonctionne ».
Seuls deux indicateurs ont affiché une différence significative : moralité (à 1 pour cent) et
demande de soins pour un enfants malade (à 10 pour cent) (voir le rapport de référence du
CRAM pour un complément d’informations). Tous les résultats, sauf indication contraire,
9 Le fait de transformer les données en z-score (ou score d’écart-type) nous permet de les standardiser par rapport
aux normes internationales de croissance (c.-à-d. croissance optimale dans des conditions idéales). Ainsi, le z-score nous indique dans quelle mesure et dans quelle direction (positive ou négative) une valeur mesurée (dans ce cas poids-pour-taille ou taille-pour-âge) s’écarte de la moyenne pour la population (la valeur 0), exprimée en unités de l’écart-type de la population (c.-à-d. -2 écarts-types d’un z-score poids-pour-taille par rapport à la moyenne de la population signifie que l’enfant présente une émaciation). On le tire de la division de la différence entre les valeurs individuelles et la moyenne de la population par l’écart-type de la population — ainsi, les données sont standardisées et faciles à comparer entre tranches d’âge, sexes et contextes. 10
Une technique de correction a été appliquée à l’échantillon. Étant donné qu’un nombre égal de ménages a été choisi dans chaque village, quelle que soit la taille du village, les petits villages étaient sur-représentés dans l’échantillon et les grands villages sous-représentés par rapport au pourcentage de la population qu’ils représentaient. C’est pourquoi un coefficient égal à l’inverse de la probabilité d’être sélectionné dans un village a été appliqué afin de calculer les statistiques représentatives relatives à la population dans son ensemble qui sont présentées ici.
15
utilisent des statistiques démographiques. Les liens sont identifiés comme significatifs si la p-
valeur11 est inférieure à 10 pour cent.
Trois types d’analyses ont été effectués pour chacune des variables de la section de l’impact
du programme et chacune est dotée de sa propre notation :
1. Est-ce que la différence entre les groupes d'intervention et les groupes témoins était
significative durant chaque période (notation : *) ?
2. Est-ce qu’on observe une différence significative au fil du temps pour le jeu de
données complet (ménages/enfants traités et témoins) (notation : a) ?
3. Est-ce qu’on observe une différence significative au fil du temps (i.e. du niveau de
référence à la fin du programme) pour les ménages/enfants témoins (notation : c) ou
traités (notation : t) ?
Pour chaque notation, une notation (p. ex. : *) signifie qu’elle était significative à la p-value
moins 10 pour cent, deux notations (p. ex. : **) signifie qu’elle était significative à la p-value
moins cinq pour cent, et trois notations (p. ex.: ***) signifie qu’elle était significative à la p-
value moins un pour cent. La p-valeur est la probabilité de constater la différence constatée
si celle-ci n’existait pas en réalité, donc plus la p-valeur est faible, plus la différence est
significative. Ainsi, nous recherchons une p-valeur très faible pour être sûrs que la probabilité
de nous tromper en ce qui concerne l’existence d’une différence significative est assez faible.
Par exemple, si nous considérons la notation dans le Tableau 2 nous pouvons dire qu’il y avait
une différence significative au fil du temps (p < 0,05) pour la population dans son ensemble,
une différence significative au fil du temps dans le groupe témoin (p < 0,1), et une différence
significative entre le groupe d’intervention et le groupe témoin à la fin du programme
seulement (p < 0,05).
Tableau 2 : Exemple d’un tableau de notation du degré de signification
Non-interventionc Interventionttt Total aa
Niveau de référence 2,44 2,36 2,41
Mi-parcours 2,65 2,70 2,68
Fin du programme 2,75 2,81** 2,78
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
11
La valeur-p est le degré de confiance qui exprime la certitude que tout changement observé ou différence entre groupes comparés de l’ampleur indiquée ne seraient pas survenus par hasard. Par exemple, une valeur-p de 0,05 indique un degré de confiance de 95 % que la différence observée n’est pas survenue par hasard.
16
Analyse de la chaîne causale de la malnutrition
Pour tirer parti du fait qu’il s’agissait de données de panel (c.-à-d. suivi des mêmes ménages
sur trois périodes), deux modèles ont été appliqués : modèle à effets aléatoires et modèle à
effets fixes12. Le modèle par régression à effets fixes saisit spécifiquement les changements
qui surviennent au sein d’un ménage au fil du temps. Cette approche exploite la variation au
sein des ménages au fil du temps en maintenant constant l’effet moyen au sein de chaque
ménage et élimine donc le biais variable omis. Le modèle à effets fixes est un outil tout
particulièrement robuste pour l’analyse des données de panel parce que c’est un modèle qui
tient directement compte des caractéristiques au niveau des ménages qui ne sont pas
forcément saisies dans les variables disponibles ou qui sont simplement des prédicteurs
inobservables. Cependant, comme le modèle à effets fixes se base sur la variation au sein du
ménage au fil du temps, il ne peut pas évaluer l’impact des variables qui sont constantes au
fil de chaque période (comme la désignation des interventions, la situation des damres, etc.).
À ce stade nous utilisons la régression à effets aléatoires qui permet au modèle de saisir les
changements entre ménages et au sein des ménages au fil du temps.
Ni le modèle à effets fixes ni le modèle à effets aléatoires ne peuvent être appliqués qu’à des
données de panel. Et, même si nous avons suivi le même ménage au fil du temps, nous
n’avons pas suivi le même enfant au fil du temps. Ainsi, toutes les données du modèle ont dû
être agrégées au niveau du ménage. Si cela n’a aucune incidence sur les variables comme
l’accès à l’eau, la sécurité alimentaire des ménages, la taille des ménages, etc., cela a en
revanche une incidence sur la manière dont les données relatives aux enfants sont incluses.
La variable dépendante du modèle est le z-score poids-pour-taille minimum au sein du
ménage. Ainsi, même si un ménage a plusieurs enfants, seules les informations (comme l’âge
et le sexe) de l’enfant présentant le plus faible z-score poids-pour-taille sont incluses dans la
régression. Les résultats de la régression nous indiquent en quoi les différentes
caractéristiques relatives à l’enfant, au ménage et au village ont une incidence sur le z-score
poids-pour-taille de l’enfant le plus malnutri au sein du ménage. Pour tenir compte du fait
que le nombre d’enfants âgés de moins de cinq ans au sein d’un ménage inclus dans la
régression varie d’un à cinq, une variable qui exprime cette information est incluse (et est
significative) dans le modèle. Cependant, il est important de noter que, comme l’enquête n’a
pas suivi le même enfant au fil du temps, le modèle à effets fixes ne peut pas être utilisé pour
interpréter quel impact des changements d’âge et de sexe pourront avoir sur le plus faible z-
score poids-pour-taille au sein du ménage. Nous pouvons, toutefois, utiliser le modèle à effets
aléatoires pour interpréter l’incidence de l’âge et du sexe sur les différences de résultats
parmi les enfants.
Afin de mieux comparer l’impact des variables incluses tous les coefficients ont été centrés.
Lorsqu’une variable est centrée, cela signifie qu’une constante est soustraite de chaque
valeur de la variable. Ainsi, l’interprétation du coefficient change, mais pas la pente entre la
variable indépendante et dépendante. Cela veut dire qu’un coefficient significatif de valeur X
12
Un test Hasuman a été effectué sur les modèles pour vérifier la faisabilité de l’application d’un modèle à effets aléatoires ainsi qu’un modèle à effets fixes.
17
se traduit en une augmentation attendue de X points/unités lorsque la variable indépendante
augmente de un, par rapport à la moyenne. Pour les variables binaires, il n’est pas nécessaire
de les centrer, et une interprétation similaire peut être appliquée : une valeur de X signifie
un changement attendu de X points/unités de la variable dépendante lorsque la variable
indépendante passe de zéro à un et vice-versa.
Pour mieux comprendre le rôle de l’intervention sur le plan des taux de malnutrition, un
terme « intervention » a été inclus dans le modèle qui prenait la valeur zéro au niveau de
référence (parce que le paquet d’activités CRAM n’avait pas encore été complètement mis en
place) et la valeur un à la mi-parcours et à la fin du programme si le ménage vivait dans le
village d’intervention13. Cela permet au modèle de saisir tant la différence entre les ménages
des villages d'intervention et témoins (modèle à effets aléatoires), que l’impact obtenu
lorsque l’on passe de l’absence d’intervention à la présence d’intervention au sein des
villages d'intervention. De plus, les modèles ont été appliqués pour le jeu de données
complet, mais aussi séparément pour les villages d'intervention (niveau de référence, mi-
parcours et fin du programme) et les villages témoins (niveau de référence, mi-parcours et fin
du programme) afin de mieux comprendre les impacts différents que les caractéristiques des
enfants, des ménages et des villages pourraient avoir sur la malnutrition dans les deux
groupes de villages.
Enfin, la sélection des variables pour le modèle s’est basée sur une combinaison d’efforts en
vue de modéliser le cadre de l’UNICEF et de limiter l’inclusion des seules variables qui ont
contribué à l’explication de la variance du z-score poids-pour-taille entre les ménages et en
leur sein. La seule exception a été l’inclusion de la taille du ménage et de l’âge du chef du
ménage (alors que ni l’un ni l’autre n’étaient significatifs), qui indiquaient une variation
entre les ménages et étaient considérés constituer des facteurs de contrôle importants pour
l’interprétation des autres caractéristiques du ménage. D’un autre côté, le type de ménage
étaient à la fois peu significatif (dans toutes les itérations de la construction du modèle) et
généralement homogènes au fil du temps et entre les ménages ; en effet, au moins les trois
quarts des ménages, à tout moment donné, pratiquaient la production agricole de subsistance
et donc ne faisaient qu’encombrer le modèle sans changer la signification ou l’interprétation
des autres variables indépendantes incluses. C’est pourquoi le type de moyen de subsistance
a été exclu du modèle.
13
Une autre façon d’exprimer cela est de dire que nous avons trois cycles de collecte des données sur les mêmes villages. Au niveau de référence, les 35 villages témoins prennent la valeur 0 pour cette variable parce qu’ils ne reçoivent pas le paquet d’activités CRAM. De même, les 34 villages d'intervention prennent aussi la valeur 0 au niveau de référence parce que le CRAM a tardé à être mis en œuvre. Cependant, à la mi-parcours et à la fin du programme, les villages témoins continuent à prendre la valeur 0 parce qu’ils ne reçoivent jamais le programme CRAM, tandis que les villages d'intervention prennent la valeur 1 à mi-parcours et au niveau de référence parce qu’ils reçoivent le programme CRAM. Dans le modèle à effets fixes, le terme d’intervention binomial (0 ou 1) nous permet d’exprimer la mesure dans laquelle la malnutrition du ménage traité change entre le niveau de référence et la valeur moyenne des deux autres points de collecte des données. Dans le modèle à effets aléatoires, les termes d’intervention binomiaux nous permettent de nous pencher sur la différence moyenne entre tous les ménages au niveau de référence et les ménages témoins à mi-parcours et à la fin du programme par rapport aux ménages d’intervention à mi-parcours et à la fin du programme.
18
Limites
Une limite des recherches est le fait que l’étude n’a pas suivi les mêmes enfants. Pour tirer le
meilleur parti du fait qu’il s’agit de données de panel (voir la section consacrée aux méthodes
pour un complément d’informations), la principale analyse par régression doit agréger les
données relatives aux enfants au niveau des ménages. Étant donné la nature et la durée des
recherches, le fait de suivre les mêmes enfants n’aurait pas été approprié et se serait révélé
extrêmement difficile. Cependant, le résultat est que nous ne pouvons pas prendre en
compte les caractéristiques innées des enfants (p. ex. âge et sexe) qui ne sont pas saisies
dans les variables existantes et qui sont différentes de celles des ménages lorsque l’on
procède à une analyse des séries temporelles.
Une autre limite est liée au moment où a été menée l’enquête. Pour comprendre le mieux
possible l’impact du programme sur la malnutrition, la collecte des données aurait eu lieu
dans l’idéal durant les pics de taux de malnutrition. Au départ nous avions émis l’hypothèse
selon laquelle les pics de malnutrition surviennent à la fin de la période de soudure, les
données et les enquêtes SMART historiques pour le Sila indiquent que ce pic pourrait en fait
survenir immédiatement avant la période de soudure. Dans le contexte BRACED, des données
anthropométriques longitudinales s’inscrivant dans une seule année (ici aussi, suivant les
mêmes ménages, pas les mêmes enfants) seront collectées pour mieux comprendre le schéma
saisonnier exact de la malnutrition. Mais entre-temps, l’impact du CRAM et la chaîne causale
de la malnutrition pourraient ne pas être pleinement exprimés avec les données disponibles.
Il est aussi important de noter le fait que la stratégie d’échantillonnage a une incidence sur
l’interprétation des constatations. La population étudiée est potentiellement biaisée par
l’inclusion de seulement certains villages (principalement agricoles, sans tenir compte des
pasteurs), de certains ménages (les plus vulnérables, tels qu’identifiés par le classement de
Concern en fonction de la richesse) et de certains indicateurs (la richesse sur le plan du bétail
est notoirement difficile à mesure). Si cela n’a pas d’incidence sur l’analyse de l’impact, cela
signifie néanmoins que les données ne sont pas représentatives de Kimiti ou de Sila plus
généralement. Par exemple, l’inclusion des ménages occupant les dernières positions en
termes de richesse peut donner l’impression que les taux de malnutrition sont
significativement supérieurs à ce qu’indiquent des enquête plus représentatives. Cela a des
implications pour ce qui est de la comparabilité avec l’échantillon du Soudan au titre de
BRACED, ainsi que d’autres enquêtes sur la nutrition basées sur la population dans la zone,
comme les enquêtes SMART.
19
Chapitre 1 : Moyens de subsistance dans la région du Sila
Toile de fond : des systèmes de subsistance liés au climat et à l’écologie
La région tchadienne du Sila se situe tout à fait dans l’est du pays sur la frontière avec la
République du Soudan (Carte 1), à plus de 900 km de la capitale, Ndjamena. Elle se situe
juste au sud de la ceinture sahélienne, qui longe le désert du Sahara et fait partie d’une
région connue comme la zone agroclimatique « sahélo-soudanaise », caractérisée par des
savanes herbeuses traversées de rivières saisonnières (wadis), qui soutiennent les principales
options de moyens de subsistance de la zone (Morton 1985). Les stratégies de moyens de
subsistance dans cette zone sont principalement la culture pluviale, la culture maraîchère et
la production pastorale. Les troupeaux des pasteurs se déplacent dans la zone en fonction de
leurs schémas migratoires saisonniers. Cette évaluation de l’impact ne donne que des
informations sur les ménages agricoles14 15 et agropastoraux en raison de l’axe historique des
programmes de Concern. Cependant, même les ménages qui tirent leurs principaux revenus
de l’agriculture peuvent aussi pratiquer l’élevage et la migration liée à la quête de travail. De
plus, même si les établissements ruraux inclus dans la présente étude sont basés sur
l’agriculture, la zone (et l’échantillon) est aussi parsemée de damres (établissements nomades
ou pastoraux). Nombre de ces établissements sont nés suite à la migration vers le sud associée
à la famine de 1984-1985. Tant les nomades arabes qui ont perdu leur bétail que les
agriculteurs d’Ouaddai, nord du Dar Sila, sont arrivés en grand nombre dans la région du Dar
Sila. Des mouvements migratoires similaires vers le sud étaient apparents dans la région
voisine du Darfour (de Waal 1989). Cette histoire dynamique a donné lieu à une population
diverse sur le plan ethnique au sein de la région, une population qui, bien que souvent
paisible, a aussi parfois contribué aux tensions, souvent en raison de l’exploitation exercée
par des groupes venus de l’extérieur.
14
Bien que le terme agriculture désigne généralement la culture et l’élevage, dans ce rapport il signifie culture, sauf indication contraire. 15
Entre 12 et 17 pour cent des ménages ont signalé de pas posséder de bétail dans l’échantillon.
20
Carte 1 : Sila et la zone d’intervention des recherches relatives au CRAM
Variabilité des précipitations, production agricole et sécurité alimentaire
Les systèmes de subsistance et la sécurité alimentaire dans cette région sont fortement
influencés par l’écologie locale, en particulier l’extrême variabilité saisonnière et
interannuelle des schémas des précipitations. Le moment et la distribution des précipitations
sont aussi importants que le total annuel, car cela influence la planification des activités de
l’agriculture pluviale (plantation, désherbage, récolte, etc.) et celle de la migration du
bétail. Les précipitations varient aussi sur le plan régional, les précipitations annuelles
commençant d’abord dans le sud pour progresser lentement vers le nord. D’autre part, les
précipitations annuelles totales diminuent à mesure que l’on se dirige vers le nord.
Les tendances à long terme (décennales) des précipitations sont aussi évidentes, avec des
séries de décennies plus humides ou plus sèches qui donnent lieu à une contraction ou à une
expansion de l’agriculture dans les zones plus sèches du nord du Dar Sila. Si la fréquence
accrue des années plus sèches depuis les années 1970 a suscité de sérieuses préoccupations
(Bromwich 2008, UNEP 2007), une analyse des 100 dernières années de précipitations
historiques dans le Sahel montre néanmoins que, s’il y a des signes d’une tendance régionale
persistante et cohérente de précipitations en déclin, ils sont minimes. Là où des changements
21
sont présents, c’est au niveau de la variabilité intersaisonnière, interannuelle et
multiannuelle, extrêmement localisée. Les données disponibles indiquent qu’au cours des 100
dernières années, 96 pour cent de la variance des précipitations annuelles a été associée à
une fluctuation quasi-cyclique interannuelle à multi-décennale (Hermance 2014).
Le département du Sila est soumis à une variabilité significative des précipitations, tant
interannuelles qu’intra-annuelles. C’est important parce que cela influe sur le type de
cultures exploitées dans la région et sur leur productivité. Ainsi, les schémas des
précipitations annuelles influent sur les calendriers agricoles et, aspect crucial, sur la
productivité agricole et la récolte obtenue (Figure 4). Du fait de la variabilité significative des
précipitations et du rendement16 il est important de comprendre les conditions relatives pour
les années durant lesquelles la collecte des données a eu lieu dans le cadre du CRAM.
Les précipitations et la productivité agricole durant les années CRAM influent sur la sécurité alimentaire
L’étude de référence a été effectuée en novembre et décembre 2012. Selon l’opinion
générale, sur le plan des précipitations et de la productivité agricole, 2012 a été une des
meilleures des dix dernières années pour Sila. En 2012, les précipitations cumulées durant la
saison des pluies (d’avril à octobre) se sont élevées à 857 mm17 et le rendement de millet a
été de 875 kg/ha18. En revanche, l’année 2011 a été l’une des pires années de la décennie
passée pour les mêmes mesures : on a enregistré 676 mm de précipitations cumulées et un
rendement de millet de 292 kg/ha. Les années de récoltes insuffisantes ont une incidence non
seulement sur les agriculteurs eux-mêmes, mais aussi sur les prix des marchés pour les
céréales de base et sur les possibilités de trouver du travail agricole saisonnier. La très
mauvaise récolte de 2011 est importante non seulement pour comprendre la variation entre
les différents indicateurs de sécurité alimentaire, dont l’un est rétrospectif (mois d’insécurité
alimentaire), mais aussi pour souligner la situation des ménages avant la récolte de 2012. Les
ménages, après leur récolte inférieure à la moyenne en 2011 et suite aux inondations
d’envergure en 2010, se confrontaient à des réserves alimentaires épuisées, à un nombre
limité d’opportunités de travail, à une migration accrue, et étaient par ailleurs tout
particulièrement vulnérables face à tout choc idiosyncratique, même si la récolte de 2012
s’annonçait exceptionnelle.
Les données à mi-parcours ont été recueillies durant la récolte de 2014. Les précipitations
cumulées en 2014 ont atteint 615 mm, avec un rendement de millet supérieur à la moyenne
de 750 kg/ha. À l’instar de 2012, la récolte précédant la collecte de données (2013) a été très
16
La distribution mensuelle des précipitations (et non les précipitations annuelles cumulées) sont étroitement corrélées à la productivité du millet (kg/ha). Voir le rapport CRAM EWIS 2016 pour un complément d’informations. 17
Toutes les données relatives aux précipitations proviennent de la Mission de mesure des précipitations tropicales (Tropical Rainfall Measuring Mission —TRMM) de la NASA (http://trmm.gsfc.nasa.gov/) et ne couvrent que la zone située directement autour de la zone d’intervention du programme de Concern. Les valeurs des précipitations sont, en moyenne, supérieures à ce qui est décrit dans les rapports FEWSNET. L’écart est probablement dû à l’utilisation de différentes données satellite et demande un examen plus poussé. 18
Toutes les données relatives au rendement proviennent soit de FAO Tchad soit de l’Office national du développement rural (ONDR).
22
médiocre, avec un rendement de millet signalé pour Kimiti de 350 kg/ha. Durant la collecte
de données à la fin du projet, la situation s’est inversée. En 2015, le rendement de millet
prévu (525 kg/ha) et les rapports en provenance du terrain indiquent une récolte moyenne,
après une récolte supérieure à la moyenne pour 2014.
La variation de la production agricole se reflète dans les données relatives à l’insécurité
alimentaire des ménages recueillies durant le programme CRAM (MIA (mois d’insécurité
alimentaire) dans l’enquête annuelle ; données longitudinales sur l’ISA ; et une collecte de
données supplémentaire en 2013 à partir d’un petit sous-échantillon des bénéficiaires pour la
présentation de rapports IAPF). De même que pour la productivité signalée pour le millet,
l’insécurité alimentaire mensuelle rétrospective était à son niveau minimum lors de l’étude
de référence (2012, après la culture/les pluies de 2011) et, au moment de la collecte des
données de 2013 (sous-échantillon de l’IAPF de 2013, après la récolte/les pluies de 2012), et
à son niveau le plus élevé à mi-parcours (2013, après les pluies de 2012) et à la fin du
programme (2015, après les pluies de 2014) (Figure 4).
Figure 4 : Insécurité alimentaire par mois et par année
Pourcentage de la population en situation d’insécurité alimentaire
Durant une année moyenne, les ménages ont dit planter entre le milieu et la fin du mois de
juin, une fois survenus les premiers jours de pluies consécutives. Ainsi, la récolte primaire
commence en octobre. Cependant, en 2015, l’année de la fin du programme, les pluies sont
arrivées avec un retard significatif de plus d’un mois, de sorte que les ménages ont dit ne pas
avoir commencé à planter jusqu’à presque la fin du mois de juillet. Ainsi, même si la collecte
des données a eu lieu durant la même période durant les trois années (novembre/décembre),
la collecte de données à la fin du programme pourrait plutôt traduire ce que les ménages
vivent normalement en octobre, au tout début de la récolte, plutôt qu’à la fin (cela peut
s’appliquer à la disponibilité d’aliments, au travail disponible, à l’accès à l’eau, à la
23
morbidité, etc.). Cette distinction de la fin du programme peut avoir des répercussions sur la
comparabilité de nombre des indicateurs du CRAM, lesquels sont sensibles aux précipitations,
au fil du temps.
Les pluies tardives et, en conséquence, la période de récolte plus tardive ont une incidence
sur notre interprétation des variables de l’insécurité alimentaire à la fin du programme. Par
exemple, les données indiquent une réduction significative et importante de l’ISA à la fin du
programme (voir constatations sur les indicateurs du cadre du CRAM - Insécurité alimentaire).
Si une interprétation pourrait être que l’insécurité était inférieure en 2015, une
interprétation plus réaliste est qu’en raison de la collecte de données à un moment antérieur
du cycle de la récolte, les réserves alimentaires des ménages n’étaient pas encore
sursollicitées, de sorte que ces derniers ont signalé moins de stratégies d’adaptation et que,
si nous comparions l’ISA à une période ultérieure de 2015 correspondant au même stade de la
récolte qu’en 2012 et 2014, les valeurs seraient très différentes.
Exposition aux risques, aux chocs et aux aléas
Les sécheresses surviennent fréquemment et, comme on l’explique ci-dessus, ont une
incidence sur la production agricole de la région, et donc sur l’approvisionnement des
marchés et les moyens de subsistance locaux. Cependant, la région du Dar Sila bénéficie de
précipitations supérieures que la ceinture sahélienne, plus au nord, parce que les pluies
annuelles sont plus faibles plus on va vers le nord de la région.
Cette région a été caractérisée par une longue histoire de conflits transfrontaliers et elle a
été le théâtre d’une guerre par procuration entre le Soudan et le Tchad (Burr & Collins 1999;
Tubiana 2008). Entre 2005 et 2010, la région du Dar Sila de l’est du Tchad a été la scène de
déplacements à grande échelle causés par le conflit de part et d’autre de la frontière entre le
Tchad et le Soudan, les pires violences et déplacements ayant eu lieu en 2006 et en 2007. La
région continue à se relever et, bien que la présence des agences onusiennes et des ONG ait
diminué depuis les années de conflit et le relèvement immédiat, certaines agences
internationales y sont restées.
Si l’insécurité a diminué, la région reste vulnérable face à une insécurité alimentaire liée à un
certain nombre de facteurs, y compris des précipitations imprévisibles, la hausse des prix sur
les marchés, la quantité limitée de biens appartenant aux communautés et aux ménages, et
un nombre limité d’autres options possibles sur le plan des moyens de subsistance pour le
maintien des réserves alimentaires. Durant les 50 dernières années seulement, l’EMDAT a
documenté 57 catastrophes au Tchad, y compris des sécheresses, des inondations, des
épidémies et des infestations de ravageurs. L’impact sur les ménages est exacerbé par le
niveau insuffisant de services et d’infrastructures disponibles. Par exemple, pour l’ensemble
de la région du Sila, il n’y a que deux médecins, qui résident dans la capitale du
département, Goz Beida.
Cette section, ou ce chapitre, du rapport se propose d’examiner les moyens de subsistance, y
compris l’éventail de sources d’aliments et de revenus (activités de subsistance) qui
composent la stratégie de subsistance des ménages et le portefeuille de biens de subsistance
24
que les ménages possèdent ou auxquels ils ont accès19. Ces biens sont, quant à eux, influencés
par certaines tendances, liées à l’intensification ou à l’expansion de la production primaire
(bétail et agriculture), à la migration et à la diversification.
Stratégies de subsistance
La stratégie de subsistance d’un ménage englobe l’ensemble d'activités de subsistance qui
fournissent aliments et revenus au ménage et soutient les autres objectifs de subsistance liés
aux cinq biens de subsistance (financiers, sociaux, naturels, humains et physiques), et traduit
leurs objectifs à court et à long terme en matière de subsistance. Cette section traite des
principales activités de subsistance qui contribuent à l’alimentation et aux revenus des
ménages, et examine les tendances de la diversification des moyens de subsistance et de la
migration et des transferts de fonds, autant d’éléments cruciaux pour gérer les risques, et
donc indicatifs de la résilience.
Activités de subsistance : source de revenus ou d’aliments
Aux fins de cette analyse des sources d’aliments et de revenus, toutes les activités ont été
agrégées en cinq groupes : travail salarié saisonnier et permanent, production primaire
(culture ou élevage) et auto-emploi rémunéré sur les exploitations agricoles et à l’extérieur,
et « sans activité »20 sont utilisés dans l’ensemble du rapport21. Ces cinq catégories ont été
choisies non seulement parce qu’elles représentent une description générale des options de
subsistance dans la zone, mais aussi parce qu’elles représentent potentiellement la résilience
relative du système de subsistance. Ainsi, le passage d’une catégorie à l’autre au fil du temps
ou le passage d’un village témoin à un village d’intervention indiqueraient un changement sur
le plan du portefeuille de risques du ménage, et pas simplement un changement d’emploi22. Une enquête menée précédemment au Darfour a conclu que les personnes sélectionnent
certaines sources de revenus selon un schéma stratégique, et qu’elles entrent et sortent de
diverses sources de revenus selon ce que leur permettent leur contexte et leurs biens afin de
maximiser leurs résultats immédiats et à long terme tout en faisant face et en se relevant des
chocs (Fitzpatrick et Young 2015).
19
Il s’agit des cinq principales sources de capitaux ou biens de subsistance : humains, naturels, économiques, physiques et capital social. 20
Cela englobait les personnes qui n’ont signalé aucune activité (par exemple parce qu’il s’agit d’étudiants), ou des activités qui sont tributaires du soutien de membres de la famille, d’amis ou de la communauté. 21
Le travail salarié saisonnier englobe le travail agricole, le travail à la journée, le transport d’eau, le travail de
gardien, de construction et dans des mines d’or. Le travail salarié permanent englobe les emplois de domestiques et de fonctionnaires. Le travail de subsistance englobe l’agriculture de subsistance, le pastoralisme, la production pastorale sédentaire et le travail de berger. Les emplois rémunérés au sein d’exploitations agricoles englobent la vente de produits agricoles ou horticoles sur les marchés. Les emplois rémunérés en dehors des exploitations agricoles englobent le travail de négociant de bétail, les petits commerces, les entreprises, le travail de représentant de commerce, guérisseur traditionnel, brasseur local d’alcool, boucher, ingénieur, tailleur, forgeron et artisan. Dans la catégorie « sans activité », les catégories de sources de revenus étaient entre autres : vente de bois de feu ramassé, allocations du gouvernement, soutien de membres de la famille, soutien d’une famille d’accueil, redistribution de la richesse de la communauté, mendicité, et aucune. 22
25
Il y a un lien réduit mais significatif entre le fait de résider dans un village CRAM et la
pratique d’une activité d’entreprise ou du petit commerce. Bien qu’on ne s’attende à aucun
impact direct du CRAM sur ces variables, on a observé qu’un aspect directement lié au CRAM
est le pourcentage significativement supérieur de ménages avec une femme à leur tête qui
disent avoir un jardin maraîcher.
Activités de subsistance des ménages
Les ménages échantillonnés dans le cadre de l’enquête pratiquent principalement la
production primaire (agriculture ou élevage) (de 65 à 75 pour cent durant toute année
donnée). Il y avait quelques différences significatives entre les pratiques de subsistance dans
les villages d'intervention par rapport aux villages témoins. Dans les villages d'intervention, au
niveau de référence et à mi-parcours, les ménages étaient significativement plus susceptibles
d’avoir des emplois rémunérés au sein d’une exploitation agricole. En revanche, au niveau de
référence, c’étaient les villages témoins qui étaient significativement plus susceptibles
d’avoir des emplois rémunérés en dehors des exploitations agricoles. Cependant, cette
différence n’existait plus à la fin du programme (Tableau 3). Lorsque l’on se penche sur les
moyens de subsistance qui composent les principales catégories de moyens de subsistance, la seule
différence significative observée à la fin du programme entre les villages d'intervention et les villages
témoins est que les ménages des villages d'intervention avaient 50 pour cent plus de chances de
signaler pratiquer le petit commerce ou des activités commerciales à petite échelle (comprises dans la
catégorie « emploi rémunéré en dehors des exploitations agricoles ») comme leur principale source de
revenus ou d’aliments (témoins : 8 pour cent ; intervention : 12 pour cent). Il convient de noter que
cette différence n’existait pas au niveau de référence ou à mi-parcours. Mis à part cela, les ménages
des villages d’intervention et des villages témoins représentent le même portefeuille de
moyens de subsistance.
Tableau 3 : Principale activité de subsistance du ménage en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Niveau de référence Mi-
parcours Fin du programme
Travail salarié saisonnier
non-interventioncc 2 % 13 % 6 %
interventionttt 3 % 10 % 8 %
totalaaa 2 % 12 % 7 %
Travail salarié permanent
non-intervention 0 % < 1 % 0 %
intervention < 1 % < 1 % 0 %
total < 1 % < 1 % 0 %
Production primaire non-intervention 68 % 66 % 75 %
intervention 72 % 66 % 74 %
26
total 70 % 66 % 75 %
Emploi rémunéré, exploitation agricole
non-intervention 7 % 4 % 5 %
intervention 11 %* 7 %* 8 %
totala 9 % 5 % 6 %
Emploi rémunéré, hors exploitation agricole
non-interventionc 12 % 9 % 8 %
intervention 6 %*** 8 % 5 %
totala 8 % 8 % 6 %
Soutien externe, rien
non-interventioncc 11 % 9 % 6 %
interventiontt 9 % 8 % 5 %
totalaaa 10 % 9 % 6 %
Une hausse significative du pourcentage de ménages tributaires du travail saisonnier/à la
journée a été observée entre le niveau de référence et la mi-parcours, ainsi qu’un niveau à
peine inférieur à la fin du programme. Il est probable que cela correspond à la disponibilité
supérieure d’emplois à Goz Beida, en raison de la construction du stade et du boulevard. Une
réduction significative est observée sur le plan du travail rémunéré et pour ce qui est de la
dépendance d’un soutien externe/de l’absence de moyen de subsistance principal. Une
augmentation significative est observée sur le plan du pourcentage de ménages signalant des
emplois dans le secteur primaire entre la mi-parcours et la fin du programme. Cependant, il
est difficile de déterminer si est dû à des changements annuels ou à la récolte tardive, qui
aurait pu donner lieu à un nombre supérieur de personnes travaillant dans les champs (et
donc signalant des emplois de subsistance) comme leur principale source de revenus.
Activités de subsistance individuelles23
Un pourcentage largement supérieur de particuliers effectuaient du travail de subsistance
(entre 79 et 85 pour cent) par rapport aux ménages affirmant que c’était là leur principale
source de revenus (entre 66 et 75 pour cent des ménages) (Tableau 4). Au lieu de cela, si un
membre du ménage effectuait du travail saisonnier ou un travail rémunéré, ces revenus-là étaient
signalés comme la source de revenus la plus importante pour le ménage. Il n’y avait pas de
différences significatives constantes entre les villages d’intervention et les autres, ou de
différence du tout à la fin du programme. Des différences significatives ont été observées au
fil du temps qui suivent un schéma similaire aux principales données relatives aux moyens de
subsistance des ménages. Les personnes étaient beaucoup plus susceptibles de signaler leur
participation à du travail saisonnier, et le plus grand pourcentage a été observé à mi-parcours.
D’un autre côté, une baisse significative des emplois rémunérés (tant au sein qu’en dehors
des exploitations agricoles) a aussi été observée.
23
Les sous-groupes de moyens de subsistance englobent les personnes ayant migré durant l’année passée.
27
Tableau 4 : Moyen de subsistance des personnes en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Niveau de référence Mi-
parcours fin du programme
Travail saisonnier salarié
non-interventionccc 5 % 18 % 9 %
interventiontt 6 %** 16 % 11 %
totalaaa 6 % 17 % 10 %
Travail salarié permanent
non-intervention < 1 % < 1 % < 1 %
intervention < 1 % < 1 %** 1 %
total < 1 % < 1 % < 1 %
Production primaire
non-intervention 84 % 78 % 85 %
intervention 87 % 80 % 84 %
total 85 % 79 % 85 %
Emploi rémunéré, exploitation agricole
non-interventionccc 3 % 1 % 1 %
interventionttt 3 % 1 % 1 %
totalaaa 3 % 1 % 1 %
Travail saisonnier salarié
non-interventioncc 8 % 3 % 4 %
intervention 4 % 3 % 4 %
totalaa 6 % 3 % 4 %
Encadré 2 : Les jardins maraîchers et le CRAM
Une partie du programme d’activités CRAM s’inscrivant dans l’élément ARM était le soutien à la
culture maraîchère24. Une différence petite mais significative est observée à la fin du programme ;
il y a un nombre supérieur de ménages dans les villages d'intervention qui signalent avoir un jardin
maraîcher (Figure 4). Cependant, une différence beaucoup plus marquée a été observée à la fin du
programme entre les villages d’intervention et les villages témoins pour les ménages avec une femme à leur
tête (p < 0,01). Trente-trois pour cent des ménages avec une femme à leur tête dans les villages
d’intervention ont signalé avoir un jardin maraîcher par rapport à 12 pour cent des ménages avec une
femme à leur tête dans les villages témoins. Cette différence entre ménages avec une femme à leur
tête est probablement due à la stratégie de la campagne sur la culture maraîchère qui a ciblé
spécifiquement les ménages avec une femme à leur tête. Au fil du temps, une réduction faible
24
Un jardin maraîcher désigne la production à petite échelle de fruits et de légumes, en général sur la parcelle du ménage, soit pour les vendre soit pour la consommation du ménage.
28
mais significative du nombre de ménages signalant participer à des activités de culture maraîchère
est observée, mais le déclin est principalement impulsé par une chute significative du nombre des
villages témoins. Lorsqu’on se penche seulement sur les ménages avec une femme à leur tête, ce
déclin est moins significatif (p < 0,1), mais il est tout de même présent pour les villages témoins.
Pour les villages d’intervention, en revanche, le pourcentage de ménages avec un homme à leur
tête signalant avoir accès à un jardin maraîcher a significativement augmenté au fil du temps (p <
0,05).
Figure 4 : Jardin maraîcher en fonction de la présence ou l’absence de CRAM et du moment
non-interventioncc intervention total
a
Niveau de référence 31 % 35 % 32 %
Mi-parcours 20 % 27 % 23 %
Fin du programme 23 % 32 %* 27 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Diversification des moyens de subsistance
La variable de diversification des moyens de subsistance a été élaborée en résumant les
différentes catégories de types de moyens de subsistance décrites ci-dessus : travail salarié
saisonnier, travail salarié permanent, travail de subsistance, production primaire, travail
rémunéré au sein d’une exploitation agricole et travail rémunéré à l’extérieur d’une
exploitation agricole (aucune valeur de risque spécifique n’a été assigné à l’une quelconque
des catégories car chaque approche des moyens de subsistance s’accompagne de ses propres
facteurs de risque). Ainsi, la variable finale de diversification des moyens de subsistance
exprime la diversification des risques pour le ménage au lieu de seulement différentes
sources de revenus. Si toutes les activités effectuées par les membres du ménage sont
soumises aux mêmes risques — par exemple, si toutes les activités sont tributaires des
précipitations — alors, même si les activités elles-mêmes semblent être diverses (c.-à-d.
agriculture de subsistance et élevage de bétail sédentaire), les risques ne sont pas réduits à
travers cette forme de diversification. Il peut être plus approprié de déterminer comment les
activités diversifient les risques auxquels est soumis le ménage au lieu de ne les examiner
qu’en tant que sources de revenus. Par ailleurs, plusieurs activités qui fonctionnent
davantage comme des stratégies d’adaptation ou complémentaires que comme des stratégies
de diversification des risques ont été entièrement supprimées. Parmi elles figuraient la
collecte de bois de feu/de fourrage, le soutien reçu de la communauté, les allocations
octroyées par le gouvernement, la redistribution des richesses au sein de la communauté et la
mendicité. En moyenne, un ménage prend part à des activités figurant dans un ou deux
groupes différents de moyens de subsistance.
Tableau 5 : Diversification en fonction de la présence ou l’absence d’intervention et du moment (statistiques démographiques)
29
non-interventionccc interventiont totalaaa
Niveau de référence 1,27 1,26 1,26
Mi-parcours 1,19 1,13 1,16
Fin du programme 1,14 1,18 1,16
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
On n’a pas observé de différences significatives sur le plan de la diversification des moyens de
subsistance entre les villages d’intervention et les villages témoins durant l’étude.
Cependant, une différence significative a été observée au fil du temps. Les ménages avaient
un portefeuille significativement moins diversifié à la fin du programme par rapport au niveau
de référence. Cela s’explique par l’évolution du travail (tant de subsistance que rémunéré) au
sein d’exploitations agricoles vers le travail salarié saisonnier aux niveaux individuel et du
ménage. En général, en milieu rural, la diversification implique que l’on cesse de se limiter à
la production agricole et à la production pastorale, pour adopter une combinaison d’activités
au sein et en dehors de l’exploitation, de travail indépendant et de travail salarié, et des
activités locales plutôt que migratoires (Hussein et Nelson, 1999 ; Ellis, 2000). Or, bien que
cette évolution soit observée dans le département du Sila, elle est en réalité liée à un ménage
moins diversifié. Cela implique qu’à la différence de nombreux contextes ruraux, il n’y a pas
d’excédent de main d’œuvre et les ménages doivent réassigner certains de leurs membres
aux opportunités de subsistance les plus lucratives (autrement dit le facteur limitant est la
main-d’œuvre) : l’évolution vers le travail saisonnier a correspondu à une réduction des
autres moyens de subsistance et à une réduction du nombre total de moyens de subsistance
auxquels a recours le ménage.
Les ménages avec une femme à leur tête présentent une diversité des moyens de subsistance
significativement moindre (p < 0,01) dans chacune des trois périodes. Cependant, à la
différence des ménages avec des hommes à leur tête et des tendances pour la population
dans son ensemble, ils n’affichent pas de réduction de la diversification des moyens de
subsistance au fil du temps.
Migration et transferts de fonds
Nous avons examiné trois variables différentes en matière de migration 25 pour mieux
comprendre l’ampleur de cette stratégie de subsistance : migration au niveau du ménage,
migration au niveau individuel et migration du chef du ménage. Entre un quart et un tiers du
total des ménages ont signalé qu’au moins un de leurs membres avait migré durant l’année
passée (Tableau 6). La migration a significativement augmenté entre la mi-parcours et le niveau de
référence et la fin du programme. Cela est probablement corrélé à la différence de récolte entre les
trois années. Les données correspondant à la fin du programme ont été recueillies durant une récolte
25
La migration, dans le cadre cette enquête, était définie comme le fait d’être absent pendant plus d’un mois durant l’année précédente.
30
moyenne, à la différence du niveau de référence et de la mi-parcours, pour lesquels les données ont
été recueillies durant une bonne récolte. La migration dans ce contexte est partiellement utilisée
comme stratégie d’adaptation afin de diversifier et d’accroître les revenus durant les années de
récoltes médiocres. On n’a pas observé de différence significative en fonction de la présence ou
l’absence d’intervention.
Tableau 6 : Un membre du ménage a migré, en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques) – variable au niveau du ménage
non-interventioncc interventiontt totalaaa
Niveau de référence 30 % 31 % 30 %
Mi-parcours 28 % 25 % 27 %
Fin du programme 40 % 38 % 39 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
La migration individuelle s’est accrue entre le niveau de référence et la fin du programme. Il y a une
différence sur le plan de la distribution de la migration entre le niveau de référence, la mi-parcours et la
fin du programme. Au niveau de référence, en moyenne 1,37 personnes par ménage migrant a migré ; à
mi-parcours, cette moyenne était de 1,20, et à la fin du programme 1,26. Autrement dit, dans les
ménages migrants au niveau de référence, 18 pour cent de tous les membres du ménage ont migré à un
moment ou un autre, par rapport à 13 pour cent à mi-parcours et 20 pour cent à la fin du programme.
Ainsi, durant une récolte inférieure à la moyenne, comme celle de 2015, nous constatons qu’un
nombre supérieur de ménages, mais pas des individus, migrent. On n’a pas constaté de différence
significative selon la présence ou l’absence d’intervention.
Tableau 7 : Individu (âge > 18) a migré, en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques) – variable au niveau individuel
non-intervention intervention total
Niveau de référence 20 % 16 % 18 %
Mi-parcours 13 % 13 % 13 %
Fin du programme 19 % 20 % 20 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Le Tableau 7 ci-dessus n’indique que les valeurs pour les personnes de 19 ans et plus qui ont migré.
Cependant, les données montrent qu’entre deux et quatre pour cent des enfants âgés de cinq à 18 ans
avaient migré durant l’année précédant la collecte des données (Figure 5). S’il ne s’est pas produit de
changement significatif au fil du temps en ce qui concerne le pourcentage d’enfants migrant dans le
groupe d’intervention, dans le groupe témoin presque deux fois plus d’enfants de cette tranche d’âge
migraient à la fin du programme par rapport au niveau de référence (p < 0,1). La raison première de
31
cette migration dans le groupe témoin était les visites à des membres de la famille (60 pour cent), plus
de cinq fois plus que le pourcentage constaté à mi-parcours (11 pour cent), et presque deux fois plus
que le pourcentage des villages d'intervention à la fin du programme (39 pour cent). Le sous-échantillon
pour les données de ce groupe est assez petit, de sorte qu’il est difficile d’en tirer des conclusions, mais
une interprétation possible est que, sans le soutien du CRAM, les villages témoins cherchent d’autres
moyens de soutenir leur ménage et sont donc plus susceptibles de faire héberger leur enfants chez un
autre membre de la famille durant les périodes de pénurie.
Figure 5 : Migration en fonction de l’âge, du moment et de la présence ou absence d’intervention
Environ un quart de tous les chefs de ménage ont migré en 2012 et en 2015. Ce pourcentage était
significativement supérieur à ce qu’il était en 2014 (Tableau 8). On n’a pas constaté de différence
significative selon la présence ou l’absence d’intervention.
Tableau 8 : Chef de ménage a migré, en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
non-intervention intervention total
Niveau de référence 27 % 22 % 25 %
Mi-parcours 18 % 18 % 18 %
32
Fin du programme 25 % 25 % 25 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Les données sur le lieu vers lequel a migré l’individu ont été recueillies. Trente-huit pour cent
des personnes ont migré au sein de la région du Sila, 31 pour cent au sein du Tchad, et 25
pour cent sont parties pour le Soudan. Il y avait une différence significative selon si la
personne qui migrait était chef de ménage ou non. Les chefs de ménage étaient
significativement plus susceptibles de migrer vers le Soudan, par rapport aux autres membres
du ménage (30 et 16 pour cent respectivement). La raison première de la migration des chefs
de ménage était le travail non agricole.
Transferts de fonds
On a demandé aux ménages s’ils avaient reçu un soutien financier quelconque durant l’année antérieure
de la part d’amis ou de membres de leur famille se trouvant dans un autre pays ou une autre région,
soutien connu sous le nom de « transferts de fonds ». À la fin du programme, environ 15 pour cent de
tous les ménages ont signalé avoir reçu des transferts de fonds. Si cela représentait une augmentation
significative par rapport au niveau de référence, il n’y a pas eu de changement entre la mi-parcours et la
fin du programme, ni entre les villages d'intervention et témoins.
Biens de subsistance
Les moyens de subsistance se basent sur une variété de biens qu’un ménage possède ou
auxquels il peut accéder, et qui peuvent être catégorisés en cinq, ou parfois six, types : biens
physiques, ressources humaines, capital social, biens financiers (et/ou économiques) et
ressources naturelles. Les biens de subsistance analysés dans le cadre de la présente étude
englobent les suivants : richesses financières ou économiques (Indice Morris), ressources
naturelles (accès aux terres et à l’eau), biens physiques (propriété de bétail), ressources
humaines (éducation, santé et nutrition) et capital social (pouvoir de prise de décisions,
institutions locales). Cette section ne traite que des variables considérées comme des
contrôles dans le Cadre des indicateurs CRAM, c.-à-d. aucun impact n’est attendu du CRAM.
Cependant, quelques différences significatives ont été observées. Les ménages des villages
CRAM avaient un score de richesse en biens significativement supérieur (Indice du score Morris
(MSI)) à la fin du programme, principalement parce que les ménages avaient beaucoup plus de
chances de posséder un grenier ou une charrette tirée par un âne, deux indicateurs
importants de la résilience des ménages. De plus, nous voyons moins de ménages dans les
villages d'intervention qui signalent n’avoir aucun accès aux terres ou au métayage. Cela doit
être examiné de plus près (étude foncière actuellement effectuée sous la direction de
BRACED à Goz Beida).
À ce stade, il convient également de faire remarquer qu’il n’y a pas de différence
significative en matière de propriété de bétail entre les villages d'intervention et témoins. Il
s’agira là d’un élément important dans la section de discussion sur les « corollaires de la
malnutrition », étant donné le lien significatif entre la concentration de bétail dans le village
et le degré supérieur de malnutrition.
33
Richesse en biens: Indice du score Morris
Le MSI a été élaboré comme substitut pour la richesse des ménages, en utilisant des données
relatives à la propriété de biens (Morris et al. 1999). Étant donné les difficultés inhérentes à la
collecte d’informations sur les dépenses ou les revenus des ménages, en particulier dans les
contextes où la plupart des ménages sont tributaires de l’agriculture de subsistance plutôt
que d’emplois salariés, le MSI s’est révélé constituer un bon substitut pour la richesse (Morris
et al. 1999). Le MSI est construit en assignant à chacun des biens durables un coefficient en
fonction de la part des ménages qui déclarent posséder ce bien dans l’échantillon. Afin de
mesurer les changements dans le MSI au cours des trois études, des coefficients issus de la
base de référence ont été appliqués à mi-parcours, en dépit des changements sur le plan des
pourcentages correspondant à la propriété de différents biens.
La richesse (telle que mesurée par l’indice des biens) a affiché une hausse significative entre
le niveau de référence et la fin du programme pour la zone d’intervention de Concern tout
entière (p < 0,01), et pour le sous-échantillon des villages d'intervention et témoins. S’il n’y
avait pas de différence sur le plan de la richesse entre les villages d'intervention et témoins au niveau
de référence et à mi-parcours, il y avait une différence significative à la fin du programme, les
ménages au sein des villages d'intervention affichant un score MSI significativement supérieur
(Tableau 9). La différence de MSI entre les ménages d’intervention et témoins était
principalement due à une différence significative sur le plan de la propriété d’un grenier ou
d’une charrette tirée par un âne. Au niveau de référence, environ 56 pour cent des ménages
ont signalé avoir accès à un grenier ; à la fin du programme, ce pourcentage était de 86 pour
cent. Et s’il n’y avait pas de différence significative au niveau de référence, à la fin du
programme 90 pour cent des ménages des villages d'intervention ont signalé avoir accès à un
grenier par rapport à 83 pour cent dans les villages témoins. Concernant la charrette tirée par
un âne, on n’a pas observé d’augmentation significative sur le plan de la propriété pour la
population dans son ensemble au cours de l’étude ; cependant, alors qu’au niveau de
référence les ménages des villages d'intervention étaient significativement moins susceptibles
de posséder une charrette à âne (p = 0,08), à la fin du programme, ils étaient
significativement plus susceptibles d’en posséder une (p = 0,03). Sept pour cent des ménages
des villages d'intervention ont signalé posséder une charrette à âne à la fin du programme, par
rapport à seulement trois pour cent des ménages des villages témoins.
Tableau 9 : MSI en fonction du moment et de la présence ou l’absence d’intervention (statistiques démographiques)
non-interventionccc interventionttt total aaa
Niveau de référence 2,44 2,36 2,41
Mi-parcours 2,65 2,70 2,68
Fin du programme 2,75 2,81*** 2,78
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
34
Ressources naturelles : accès aux terres et utilisation de l'eau
La seule différence observable et significative entre les villages d'intervention et témoins en termes
du type de propriété de terres a été la réduction significative, au fil du temps, du pourcentage de
ménages qui n’ont signalé ni faire du métayage ni posséder des terres dans les villages d'intervention
(Figure 6). Autrement, chaque catégorie s’est accrue et contractée de manière insignifiante
durant chacune des périodes. Ce qu’il convient de noter, c’est la nature changeante de la
propriété de terres, laquelle traduit très probablement la fluidité des régimes fonciers
coutumiers. Environ la moitié du total des ménages a signalé le même type de propriété de
terres du niveau de référence à la fin du programme ; cependant, les 50 pour cent restants
ont modifié leur statut entre les périodes.
Figure 6 : Propriété de terres en fonction du moment et de l’absence ou présence d’intervention
Le moment auquel survient la saison des pluies a un impact sur l’accès à l’eau et l’utilisation
des points d’eau potable. Il n’est guère étonnant que, durant la saison des pluies, l’utilisation
par les ménages de l’eau de surface (rivière, ruisseau, étang, source, etc.) augmente, parfois
indépendamment de l’accès à un forage (Figure 6). L’utilisation de l’eau de forage n’est pas
particulièrement saisonnière — c.-à-d. que les gens continuent de l’utiliser même lorsqu’il y a
de l’eau de surface disponible.
35
Figure 7 : Utilisation des sources d’eau par saison, 2015
En 2012, on a enregistré 33 % de plus de précipitations que durant toute la saison des pluies
de 2014. Et en 2015, il s’est produit deux fois plus de précipitations en septembre qu’en 2014
(Tableau 10). Ces différences ont un rapport direct avec la disponibilité de l’eau de surface
dans la zone des recherches. Ce schéma se traduit dans les données ; en effet, il y a un
pourcentage supérieur de ménages dans les villages témoins qui disent utiliser l’eau de
surface au niveau de référence et à mi-parcours. Étant donné que l’accès et l’utilisation de
l’eau potable semblent constituer un lien clé pour comprendre le taux de malnutrition dans la
zone, cette variation annuelle est un important élément à prendre en compte au moment
d’interpréter les conclusions relatives au programme CRAM.
Tableau 10 : Précipitations et utilisation de l’eau de surface
Précipitations en septembre (mm)
Précipitations totales mai-septembre (mm)
Pourcentage de ménages utilisant l’eau de surface dans les villages témoins
Niveau de référence, 2012 140 857 20 %
Mi-parcours, 2014 117 615 14 %
Fin du programme, 2015 230 749 20 %
Il est important de bien comprendre la situation comparative entre le niveau de référence, la
mi-parcours et la fin du programme en termes de précipitations (quantité et moment où elles
ont lieu), ainsi que la variation de la productivité agricole, pour interpréter les résultats.
36
Biens physiques : bétail
Bien que les activités agricoles aient été identifiées comme la source de subsistance première
pour la majorité des ménages, entre 70 et 86 pour cent des ménages ont signalé posséder du
bétail. Cela traduit l’importance de la production pastorale comme moyen de subsistance, et
son intégration dans les systèmes de subsistance agraires dans la ceinture sahélienne. La
plupart des ménages de l’échantillon, s’ils tirent la plus grande partie de leur nourriture de
l’agriculture, pratiquent également l’élevage. Pour les ménages qui possèdent des bêtes, non
seulement ce bétail est source d’aliments, il constitue aussi un important investissement et
amortit les chocs pour les ménages. Ainsi, le bétail est utilisé dans le cadre des recherches
comme mesure supplémentaire de la richesse.
Tableau 11 : Coefficients assignés au bétail pour l’indice du bétail
Bétail Valeur (en nombre de poules que vous pourriez acheter pour le même montant)
Poule 1
Chèvre 8
Cheval 10
âne 12
Mouton 12
Bovin 46
Chameau 110
Un indice pondéré en fonction du bétail (Weighted Livestock Index — WLI) a été élaboré pour
mesurer la richesse liée au bétail, en utilisant les animaux que le foyer a dit posséder. Pour
tenir compte des différents types de bêtes et de leurs valeurs variables, des coefficients leur
ont été assignés basés sur leur coût relatif pour la région (Tableau 11). Par exemple, le coût
d’un chameau est équivalent à celui de 110 poulets, et le coût d’une chèvre équivaut à celui
de huit poulets.
On n’a pas constaté de différence significative sur le plan du WLI au fil du temps (Tableau
12). Lorsqu’on s’est penché sur la propriété de bétail au niveau individuel, il n’y avait pas de
différence significative à un quelconque moment pour ce qui est du nombre de chaque type
de bétail possédé (variable continue) ou sur la question de savoir si un ménage possédait l’un
des types de bétail (variable binomiale) entre les ménages des groupes d’intervention et les
ménages témoins.
Tableau 12 : WLI en fonction de la présence ou absence d’intervention et du moment (statistiques démographiques)
37
non-intervention intervention total
Niveau de référence 71 85 78
Mi-parcours 68 93 80
Fin du programme 64 83 73
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Cependant, on a remarqué quelques changements significatifs au fil du temps pour la
population dans son ensemble pour ce qui est de la propriété d’ânes, de chèvres, de poules,
de moutons et de bovins. La propriété de poules a accusé un important déclin durant la
période de mi-parcours en raison d’une épidémie, puis a commencé à se rétablir à la fin du
programme. La propriété d’ânes a significativement augmenté, plus de 80 pour cent de
ménages signalant posséder au moins un âne à la fin du programme, par rapport à moins de 20
pour cent au niveau de référence et à mi-parcours26. Le pourcentage de ménages possédant
des chèvres et des bovins a lui aussi significativement augmenté (p < 0,01), tandis que la
propriété de moutons a accusé une forte baisse (p < 0,01).
Figure 8 : Évolution de la propriété de bétail au fil du temps
26
Un lien significatif a été observé entre la propriété d’ânes et l’insécurité alimentaire, le lien le plus robuste (c.-à-d. significatif durant les trois périodes) étant celui entre la propriété d’un âne et les mois d’insécurité alimentaire. Si un ménage possédait au moins un âne il a signalé un nombre significativement inférieur de mois d’insécurité alimentaire durant chaque cycle de collecte de données. Ce lien n’a pas été modifié par l’inclusion de la variable relative à la richesse.
38
Capital humain : éducation
À long terme, lorsque l’on compare les niveaux d’éducation formelle par tranche d’âge, il
semble que l’accès à l’éducation a augmenté. Cependant, ces niveaux restent extrêmement
faibles (Figure 9). Si le CRAM n’a pas un élément d’éducation, avant la mise en œuvre du
programme et durant les quatre années du programme, l’éducation a été un élément pris en
compte dans le bouquet d’activités. Si aucun impact lié au CRAM n’est observé (ou attendu),
on constate en revanche une tendance générale troublante. Le taux d’éducation formelle a
connu une diminution constante et significative dans la région du Sila, principalement due au
fait que les jeunes enfants sont moins nombreux à être inscrits dans le système formel
d’éducation chaque année.
Figure 9 : Éducation formelle par âge et sexe
Actuellement scolarisés
Pour les ménages ayant des enfants âgés de cinq à 18 ans (inclus), l’enquête a demandé s’ils
étaient actuellement scolarisés (dans n’importe quel établissement : formel, informel,
religieux, etc.). De 40 à 50 pour cent de tous les enfants (de cinq à 18 ans) étaient
apparemment scolarisés. Le taux le plus élevé (et significativement différent) de scolarisation
a été observé à la mi-parcours.
Tableau 13 : Scolarisés en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
non-intervention intervention total
Niveau de référence 37 % 46 % 41 %
Mi-parcours 50 % 54 % 51 %
39
Fin du programme 39 % 46 % 42 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Lorsque les données sont isolées de manière à ne concerner que les enfants scolarisés dans
des établissements formels, les chiffres sont largement pires (environ 25 pour cent d’enfants
scolarisés au lieu de 45 pour cent), et affichent une tendance en déclin constant (p < 0,1). Si
le déclin est plus important et significatif parmi les enfants du groupe témoin, un petit déclin
est néanmoins visible dans le groupe traité.
Tableau 14 : Scolarisés dans des établissements formels en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
non-interventioncc intervention totala
Niveau de référence 26 % 30 % 28 %
Mi-parcours 24 % 29 % 26 %
Fin du programme 19 % 25 % 22 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Raisons de la non-scolarisation
La principale raison donnée par les ménages pour expliquer la non-scolarisation de leur enfant était la
distance, ou l’absence d’école dans la zone (Tableau 15). Le pourcentage de ménages donnant cette
raison a significativement augmenté à la fin du programme (p < 0,01). Au niveau de référence, il y
avait un lien robuste, significatif et négatif entre la distance « à vol d’oiseau » de l’école et
l’assiduité. Cependant, ce lien n’était pas significatif à mi-parcours et n’était significatif à la
fin du programme que lorsqu’on examinait le lien entre la scolarisation formelle et le temps
requis pour se rendre à l’école27. Il n’est guère étonnant que les ménages ayant signalé la
distance comme une barrière étaient parmi les plus éloignés d’une école. Les ménages étaient
par ailleurs significativement plus susceptibles de dire que les enfants ne sont pas scolarisés pour des
raisons de sécurité. Bien que le pourcentage de ménages ayant mentionné cette raison ait été très
faible, l’augmentation est encore significative, de moins de un pour cent à trois pour cent des enfants
non scolarisés. Sur une note positive, le pourcentage de personnes ayant mentionné que le
sexe (et plus précisément le fait d’être une fille) était la raison de la non-scolarisation a
significativement diminué à la fin du programme. À mi-parcours, les ménages étaient
significativement plus susceptibles de dire que leur enfants n’allaient pas à l’école parce
27
Les points GPS pour les écoles, les marchés, etc. n’ont été collectés qu’au niveau de référence. Ainsi, si certaines des écoles avaient fermé leurs portes depuis le niveau de référence, ou de nouvelles avaient été créées, le rapport entre les deux variables ne serait plus pertinent (c’est peut-être ce que nous observons à la mi-parcours).
40
qu’ils devaient travailler. Il n’y avait pas de différence significative en fonction de la
présence ou absence d’intervention.
Tableau 15 : Raison de la non-scolarisation en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Niveau de référence Mi-
parcours fin du programme
Distance/pas d’école ici
non-interventionccc 68 % 65 % 85 %
intervention 73 % 73 % 77 %
totalaaa 70 % 68 % 82 %
Contraintes financières
non-interventioncc 14 % 11 % 6 %
intervention 12 % 8 % 12 %
total 13 % 10 % 8 %
L’enfant doit travailler
non-intervention 3 % 14 % 2 %
intervention 3 % 12 % 4 %
total 3 % 13 % 3 %
Abandon/échec
non-intervention 8 % 0 % 0 %
intervention 4 % 0 % 0 %
total 6 % 0 % 0 %
Sécurité – insuffisante
non-interventionccc < 1 % < 1 % 3 %
interventiontt < 1 % 1 % 3 %
totalaaa < 1 % 1 % 3 %
L’enfant est handicapé
non-intervention < 1 % < 1 % < 1 %
intervention < 1 % < 1 % < 1 %
total < 1 % < 1 % < 1 %
L’enfant est une fille
non-intervention 6 % 9 % 3 %
intervention 6 % 6 % 4 %
totala 6 % 8 % 4 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Il n’y avait pas de lien cohérent entre la question de savoir si un enfant travaillait et disait
être actuellement inscrit dans un établissement d’éducation formelle. Cependant, il y avait
41
une différence significative concernant le type de travail effectué par l’enfant.
Essentiellement, si la personne interrogée signalait que l’enfant faisait un travail lié au bétail, l’enfant
avait moitié moins de chances d’être inscrit dans un établissement formel (23 pour cent contre 10
pour cent respectivement). Le taux de scolarisation pour les enfants ayant signalé que leur
principale activité de subsistance était liée au bétail était comparable au taux de
scolarisation des enfants ayant signalé que leur principale activité de subsistance était la
vente de bois de feu ramassé ou la mendicité (les deux étant davantage des activités
d’adaptation que des activités de subsistance).
Niveau d’éducation
Seulement de 14 à 17 pour cent de la population a suivi une scolarité primaire au minimum
(Tableau 16). Il semble régner une certaine confusion quant à savoir si l’éducation religieuse
était parfois considérée comme relevant de la « non-scolarisation », de sorte que, pour toute
l’analyse qui suit, l’éducation religieuse sera assimilée à la non-scolarisation. Les membres
des villages d’intervention étaient significativement plus susceptibles de signaler avoir suivi
une éducation primaire à la fin du programme seulement, tandis que pour les membres des
villages témoins, ce chiffre a significativement diminué au fil du temps (p < 0,01). D’un autre
côté, le pourcentage de personnes ayant suivi une éducation religieuse a significativement
augmenté au fil du temps dans les villages témoins.
Tableau 16 : Niveau d’éducation en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Niveau de référence Mi-
parcours fin du programme
Pas de scolarisation
non-interventioncc 64 % 44 % 59 %
intervention 56 %* 43 % 57 %
total 60 % 44 % 58 %
Primaire, en partie
non-interventionc 15 % 14 % 10 %
intervention 18 % 15 % 16 %*
totalaa 16 % 14 % 13 %
Primaire finie, et plus
non-intervention < 1 % < 1 % < 1 %
intervention
< 1 % < 1 % < 1 %
total < 1 % < 1 % < 1 %
Religieuse
non-interventionccc 20 % 41 % 30 %
intervention 26 %** 41 % 27 %
totalaaa 23 % 41 % 29 %
42
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
La tendance à la baisse de l’éducation formelle parmi les enfants en âge d’être scolarisés est
importante et significative (Figure 10). Afin de confirmer qu’il s’agit là d’une tendance réelle, et
non d’une question méthodologique, nous avons examiné les niveaux de scolarisation formelle
parmi les enfants d’âges différents dans le cadre de la cohorte d’enfants d’âge scolaire. Le
déclin le plus important est observé parmi les enfants de neuf ans et moins : au niveau de
référence, environ 33 pour cent des enfants de cette tranche d’âge avaient été un tant soit
peu scolarisés, mais à la fin du programme, ce pourcentage avait chuté de moitié et n’était
que d’environ 15 pour cent (Figure 11). De plus, le déclin de cette tranche d’âge est constant
entre le niveau de référence et la fin du programme. Ainsi, le niveau plus faible de scolarisation
formelle est principalement impulsé par les ménages qui scolarisent un pourcentage plus faible de
jeunes enfants. Lorsque l’on se penche sur les enfants plus âgés, cette tendance est inversée :
un pourcentage plus important d’enfants plus âgés signalent être allés à l’école à la fin du
programme par rapport au niveau de référence. Cette tendance est peut-être corrélée au
déclin de l’héritage positif de l’aide humanitaire durant le conflit, qui a donné lieu à une
prestation accrue temporaire de services et à une plus grande familiarisation avec eux, y
compris les écoles. Et si les filles sont significativement moins susceptibles de suivre une
scolarité formelle, la tendance observée dans les données touche les filles et les garçons de
façon similaire.
Figure 10 : Scolarisation formelle par tranche d’âge et en fonction du moment
43
Figure 11 : Éducation formelle parmi les enfants d’âge scolaire en fonction du moment
Chapitre 2 : Impact du programme CRAM
Introduction
Dans cette section, nous examinons l’impact du programme CRAM sur un ensemble
d’indicateurs allant de la nutrition à la prise de décisions au niveau des ménages et de la
communauté. L’analyse dans cette section se limite à des comparaisons entre les villages
d'intervention et témoins dans chaque période et au fil du temps pour la population dans son
ensemble, ainsi que pour le sous-ensemble d’intervention et témoin de la population. Dans la
suite (Chapitre 3), nous examinerons l’impact global du programme CRAM, en tenant compte
d’une série d’indicateurs.
Un coup d’œil rapide à la différence entre les villages d'intervention et témoins dans tous les
indicateurs du principal cadre logique nous donne une idée des domaines dans lesquels le
programme a eu l’impact le plus marqué (Tableau 17). Le CRAM a eu un impact significatif sur
l’augmentation de l’accès à l’eau et les connaissances sur les pratiques d’hygiène et
l’allaitement exclusif, et sur le taux de malnutrition. D’un autre côté, aucun impact n’est
observé sur l’insécurité alimentaire, ou sur la participation et la prise de décisions par les
femmes. L’accès à la santé et à la nutrition affiche des résultats inégaux (y compris la seule
preuve d’impact négatif observée dans les indicateurs du cadre logique — taux de
consommation de capsules de vitamine A par les enfants âgés de moins de cinq ans) ;
cependant, étant donné que le programme CRAM autour de la santé a été fourni pour
l'ensemble de la zone des recherches, nous ne nous attendions à aucun impact.
Tableau 17 : « Bilan » des indicateurs du cadre logique du programme CRAM à la fin du programme (statistiques démographiques)
44
Indicateur Non-intervention
Intervention Impact
significatif
Malnutrition
MAG 20,6 % 14.6 % +
MAG pour les garçons 24.2 % 16.5 % +
MAG pour les filles 17.0 % 13.1 % Aucun
MAS 6.3 % 3.0 % Aucun
MAS pour les garçons 6.4 % 4.3 % Aucun
MAS pour les filles 6.2 % 1.9 % Aucun
Insécurité alimentaire
Nombre moyen de mois d’insécurité alimentaire 4.2 4.4 Aucun
% de ménages qui n’ont pas assez d’aliments pendant 5 mois ou plus
40 % 37 % Aucun
ISA 24 24 Aucun
SDAI femmes) 5.2 5.1 Aucun
% d’interlocutrices qui consomment moins de 6 groupes d’aliments
62 % 63 % Aucun
SDAI (enfants âgés de 6 à 23 mois) 5.8 6.0 Aucun
% de ménages qui pratiquent au moins une technique agricole de conservation
86 % 87 % Aucun
% de ménages qui pratiquent au moins deux techniques agricoles de conservation
72 % 76 % Aucun
Accès à la santé et à la nutrition
% d’enfants souffrant de MAM qui ont reçu un appui nutritionnel 8 % 11 % Aucun
% d’enfants souffrant de MAS qui ont reçu un appui nutritionnel 20 % 25 % Aucun
Enfants ayant reçu le vaccin contre la rougeole 30 % 37 % Aucun
Enfants ayant reçu la dose appropriée de vitamine A 59 % 50 % -
% de mères qui allaitent exclusivement des nourrissons de moins de six mois
21 % 37 % +
Accès à l’eau et pratiques d'hygiène
45
Nombre moyen de litres par personne et par jour 14 20 Aucun
% de ménages ayant accès à 15 litres par personne et par jour 30 % 47 % +
% de ménages qui défèquent à l’air libre 75 % 48 % +
% d’interlocutrices qui connaissent les deux moments cruciaux de lavage des mains
53 % 67 % +
% d’interlocutrices ayant une station de lavage des mains dotée de savon et d’eau
29 % 31 % Aucun
% d’interlocutrices qui pratiquent correctement le lavage des mains
19 % 16 % Aucun
Participation et prise de décisions par les femmes
% d’interlocutrices qui participent à des groupes communautaires 65 % 67 % Aucun
% d’interlocutrices qui prennent des décisions au sein de groupes communautaires
58 % 52 % Aucun
% d’interlocutrices qui prennent des décisions sur les dépenses pour leurs propres soins de santé
46 % 37 % Aucun
% d’interlocutrices qui prennent des décisions sur les dépenses pour les soins de santé des enfants
50 % 42 % Aucun
En plus des indicateurs du cadre logique présentés ci-dessus, l’évaluation a recueilli des
informations sur la malnutrition chronique et la mortalité, la morbidité et les pratiques de
demande de soins, les vaccinations, le taux de personnes dormant sous une moustiquaire,
l’utilisation de forages, et les pratiques d’hygiène dans l’ensemble de la chaîne de l’eau. Les
données supplémentaires étayent la thèse ci-dessus selon laquelle une grande partie de
l’impact était liée à l’accès à l’eau et à l’état nutritionnel des enfants. Pour ce dernier, un
impact est observé tant pour la malnutrition aigüe que chronique à la fin du programme. En
tout, il y a suffisamment de données factuelles pour montrer que le programme CRAM a un
impact positif non seulement sur les résultats à court terme en matière de malnutrition —
l'émaciation — mais aussi sur les impacts à plus long terme — le retard de croissance. Il
convient toutefois de noter que l’impact sur la malnutrition n’a pas été observé pour
l’ensemble de la population CRAM jusqu’à l’enquête de fin du programme 28 , qui a été
effectuée trois ans après la mise en œuvre du programme, ce qui indique la nécessité de
programmation à long terme, mais aussi d’évaluations sur plusieurs années.
28
À la mi-parcours, les données indiquaient que le CRAM avait eu un impact sur la malnutrition aigüe dans les petits villages seulement. Aucune distinction de ce type n’a été observée à la fin du programme.
46
Ce chapitre est divisé en trois sections : introduction, analyse et discussion des conclusions
sur l’impact du programme. L’analyse couvre : la nutrition et la mortalité ; l’insécurité
alimentaire ; l’utilisation des services de santé et de nutrition ; l’eau, l’assainissement et la
promotion de l’hygiène ; et la participation et la prise de décisions des groupes de femmes.
La section consacrée à la discussion regroupe les constatations individuelles pour brosser un
tableau global de l’impact.
Analyse
Nutrition et mortalité
Dans cette section, nous nous penchons sur la prévalence de la malnutrition aigüe (par âge et
sexe), le PB (par âge et sexe), la malnutrition chronique (par âge et sexe), la malnutrition
chronique et aigüe ensemble, la malnutrition maternelle et la mortalité. Nous avons observé
un lien significatif avec le CRAM en ce qui concerne des taux inférieurs de malnutrition aigüe
et chronique. De plus, le nombre d’enfants âgés de moins de cinq ans morts dans les villages
d'intervention est inférieur à celui des villages témoins.
Malnutrition aigüe
La prévalence de la malnutrition aigüe 29 (basée sur un z-score poids-pour-taille (WHZ)
inférieur à -2) au sein de la population étudiée s’est maintenue à environ 15 pour cent ou plus
— durant toute l’étude (à la mi-parcours elle a chuté à juste en dessous de 14,4 pour cent). À
la mi-parcours on a observé un impact significatif de l’intervention dans les petits villages,
mais on n’a pas observé un tel impact pour l’ensemble du jeu de données. Cependant, à la fin
du programme, nous constatons une différence importante et significative sur le plan des taux
globaux d'émaciation entre les groupes d'intervention et témoins (Figure 12). Six pour cent de
moins d’enfants au sein des villages d'intervention présentaient une émaciation par rapport
aux villages témoins (Tableau 18). Cela était significatif au niveau de cinq pour cent. La
prévalence de la malnutrition aigüe a augmenté de manière significative au cours des trois
périodes dans les groupes témoins seulement. Il n’y avait pas de lien avec la période dans les
villages d'intervention. Il est donc important d’observer qu’il n’y a pas de données statistiques
indiquant que l’intervention réduit le taux de malnutrition dans les villages d'intervention ; elle
empêche plutôt les taux de malnutrition d’atteindre des pics (lesquels sont observés dans les villages
témoins).
Figure 12 : Malnutrition aigüe en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention
29
On n’a pas observé d’œdème dans le jeu de données.
47
Tableau 18 : Prévalence de MAG (WHZ < -2) en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
non-interventioncc intervention total
niveau de référence (n = 1261) 15.1 % 15.9 % 15.5 %
mi-parcours (n = 1127) 13.6 % 15.4 % 14.4 %
fin du programme (n = 1030) 20,6 % 14.6 %** 18.0 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Le rapport entre l'émaciation et l’intervention est confirmé par la différence significative sur le plan
du z-score poids-pour-taille moyen entre les deux groupes à la fin du programme (Tableau 18) : à la fin
du programme, les enfants vivant dans les villages d'intervention présentaient un z-score poids-pour-
taille significativement inférieur, en moyenne, à celui des enfants mesurés dans les villages témoins.
Ici aussi, dans les villages témoins, il s’est produit une augmentation significative de la
malnutrition aigüe au fil du temps telle que mesurée par le z-score continu.
Tableau 19 : Z-score poids-pour-taille moyen en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
non-interventioncc intervention total
niveau de référence (n = 1261) -0,95 -0,92 -0,93
mi-parcours (n = 1127) -0,88 -0,85 -0,87
48
fin du programme (n = 1030) -1.13 -0,85** -1.01
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
À mi-parcours et à la fin du programme, les garçons étaient significativement plus susceptibles de
souffrir de malnutrition (Tableau 20) au sein de la population dans son ensemble (p < 0,05 et p < 0,1
respectivement). Dans les villages d'intervention, les garçons étaient plus susceptibles de
souffrir de malnutrition aigüe à mi-parcours (p < 0,1) ; et, dans les villages témoins, les
garçons étaient plus susceptibles de souffrir de malnutrition aigüe au niveau de référence (p <
0,05). L’impact du programme est surtout observable sur les garçons : à la fin du programme les
garçons étaient significativement moins susceptibles de souffrir de malnutrition dans les villages
d'intervention que dans les villages témoins. Si on observe une différence pour les filles, elle
n’est pas significative.
Tableau 20 : Prévalence de MAG (WHZ < -2) en fonction de la présence ou absence d'intervention et du sexe (statistiques démographiques)
Garçons Filles
non-intervention intervention total non-
intervention intervention total
Niveau de référence 19,3 % 15,1 % 17,3 % 11,5 % 16,7 % 14,0 %
Mi-parcours 15,1 % 19,5 % 17,0 % 11,9 % 12,0 % 12,0 %
Fin du programme 24,2 % 16,5 %* 21,0 % 17,0 % 13,1 % 15,0 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Tableau 21 : Prévalence de la MAS (WHZ < -3) en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
non-intervention intervention total
niveau de référence (n = 1261) 2,6 % 3,9 % 3,2 %
mi-parcours (n = 1127) 4,0 % 3,0 % 3,6 %
49
fin du programme (n = 1030) 6,3 % 3,0 % 4,9 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
On n’observe pas d’impact significatif de l’intervention sur la malnutrition aigüe sévère30
(Tableau 21) ; cependant, il se produit une hausse significative au fil du temps dans les
villages témoins seulement (p < 0,1). La hausse significative de la malnutrition aigüe sévère
au fil du temps parmi les enfants des villages témoins (p < 0,1) est principalement due à une
augmentation importante et significative du taux de malnutrition parmi les garçons. À mi-
parcours, les filles du village d’intervention étaient significativement moins susceptibles de
souffrir de malnutrition sévère que les filles des villages témoins.
Tableau 22 : Prévalence de la MAS (WHZ < -3) en fonction du sexe, du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Garçons Filles
non-
interventioncc intervention total non-
intervention intervention total
Niveau de référence 2.9 % 4.4 % 3.6 % 2.2 % 3.5 % 2.8 %
Mi-parcours 3.4 % 5.8 % 4.4 % 4.8 % 0,6 %*** 2.7 %
Fin du programme 6.4 % 4.3 % 5.5 % 6.2 % 1.9 % 4.3 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
On n'a pas observé de différence significative sur le plan du taux de malnutrition aigüe (en
utilisant WHZ < -2) entre les enfants de la tranche d’âge 6-23 mois et ceux de la tranche
d’âge 24-59 mois pour les données globales (villages d’intervention et témoins combinés).
L’impact de l’intervention n’est statistiquement significatif que pour les enfants âgés de six à
23 mois à la fin du programme (Tableau 23). La différence pour les enfants âgés de 24 à 59
mois est importante et presque significative (p = 0,117), mais elle n’est pas assez importante,
au vu de la taille de l’échantillon, pour que nous puissions en tirer des conclusions définitives.
30
Cependant, il convient de noter que l’étude n’a pas été conçue pour relever des différences significatives sur le plan de la MAS, mais plutôt sur le plan de la MAG. Il aurait fallu un échantillon beaucoup plus important si l’objectif était d’observer une réduction significative de la MAS suite au programme CRAM.
50
Ainsi, les données indiquent un impact positif global de l’intervention à la fin du programme pour les
enfants âgés de six à 23 mois.
Tableau 23 : Prévalence de la MAG (WHZ < -2) en fonction de la tranche d’âge, du moment et de l’intervention (statistiques démographiques)
6-23 mois 24-59 mois
non-intervention intervention total non-interventioncc intervention total
Niveau de référence
22,40 % 17,10 % 19,70 % 12,50 % 15,40 % 13,90 %
Mi-parcours
13,60 % 16,30 % 14,80 % 13,50 % 15,10 % 14,30 %
Fin du programme
24,4 % 15,60 %* 20,40 % 19,20 % 14,20 % 17,10 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
En moyenne, le PB a significativement diminué durant les trois années de l’étude au sein de la
population dans son ensemble et pour les enfants vivant dans les villages d'intervention et
témoins (p < 0,01) (Tableau 24). Les enfants des villages d'intervention avaient un score
moyen de PB significativement supérieur tant au niveau de référence qu’à la fin du
programme. Comment cette différence était présente au niveau de référence, nous ne
pouvons pas attribuer un impact au programme CRAM. Qui plus est, à mi-parcours les enfants
vivant dans les villages d'intervention étaient significativement plus susceptibles d’avoir un
score de PB inférieur à 12,5 cm mais aussi inférieur à 11,5 cm (Tableaux 69 et 70, Annexe A).
Il est donc difficile d’extrapoler l’impact global du programme CRAM en utilisant le score du
PB.
Tableau 24 : PB moyen (en cm) en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
non-interventionccc interventionttt totalaaa
niveau de référence (n = 1327) 14,2 14,4* 14,2
mi-parcours (n = 1146) 14,1 14,1 14,1
fin du programme (n = 1049) 13,9 14,1** 14,0
51
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Les enfants âgés de moins de deux ans étaient significativement plus susceptibles d’être
malnutris sur la base de la mesure du PB (p < 0,01)31. Au niveau de référence, un nombre
significativement inférieur d’enfants âgés de plus de deux ans étaient malnutris dans les
villages d'intervention (c.-à-d. avant toute intervention). À mi-parcours, un nombre
significativement supérieur d’enfants âgés de moins de deux ans étaient malnutris dans les
villages d'intervention. À la fin du programme, on n'observait pas de différence significative
entre les deux groupes.
Tableau 25 : PB en fonction de la présence ou absence d'intervention et de l’âge (statistiques démographiques)
6-23 mois 24-59 mois
non-
intervention intervention total non-
intervention intervention total
Niveau de référence 9.8 % 14.2 % 12.0 % 4.8 % 1.6 %** 3.3 %
Mi-parcours 10,1 % 20,1 %* 14.9 % 3.1 % 4.7 % 3.9 %
Fin du programme 18.6 % 13.3 % 16.2 % 4.3 % 4.1 % 4.2 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Au niveau de référence, les filles étaient significativement plus susceptibles de souffrir de
malnutrition sur la base du PB (p < 0,1), mais cette différence disparaissait à mi-parcours et à
la fin du programme. À mi-parcours, les garçons étaient significativement plus susceptibles de
souffrir de malnutrition dans les villages d'intervention, par rapport aux villages témoins
(Tableau 26). Ainsi, on n’observe aucun schéma cohérent lorsqu’on examine le PB par sexe.
Tableau 26 : PB en fonction de la présence ou absence d'intervention et du sexe (statistiques démographiques)
Garçons Filles
non-
intervention intervention total non-
intervention intervention total
31
Cela n’est pas étonnant lorsque l’on considère que le PB est techniquement surtout efficace au moment d’identifier les enfants présentant le risque de mort le plus important (pas forcément ceux qui souffrent de malnutrition), parce qu’il tend à sélectionner les jeunes enfants (dont les bras sont plus minces). Ce biais en faveur des jeunes enfants pour le dépistage est généralement accepté car il ne peut qu’accroître la probabilité d’orientation vers d’autres services.
52
Niveau de référence 4,8 % 3,7 % 4,3 % 7,4 % 6,6 % 7,0 %
Mi-parcours 4,4 % 11,9 %** 7,7 % 6,1 % 6,9 % 6,5 %
Fin du programme 6,3 % 5,4 % 5,9 % 10,0 % 7,9 % 9,0 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Malnutrition
Durant toute période donnée, le taux de retard de croissance dans la région du Sila oscillait
entre 30 et 45 pour cent. À la fin du programme on observe une différence significative entre les
villages d'intervention et les villages témoins : les enfants vivant dans les villages d'intervention
étaient significativement moins susceptibles de présenter un retard de croissance que les enfants
vivant dans les villages témoins. Ce lien est encore confirmé par une différence significative entre les
villages d'intervention et les villages témoins à la fin du programme lorsque l’on utilise la forme
continue de la variable du retard de croissance : z-score moyen taille-pour-âge (HAZ) (Tableau 27).
Tableau 27 : Prévalence du retard de croissance (HAZ < -2) en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
non-intervention intervention totala
niveau de référence (n = 1261) 39,5 % 36,7 % 38,2 %
mi-parcours (n = 1127) 41,8 % 45,6 % 43,6 %
fin du programme (n = 1030) 36,6 % 30,1 %** 33,6 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Tableau 28 : Z-score taille-pour-âge en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
non-interventioncc interventiontt totalaaa
niveau de référence (n = 1261) -1,47 -1,41 -1,44
mi-parcours (n = 1127) -1,68 -1,88 -1,77
53
fin du programme (n = 1030) -1,27 -1,07* -1,18
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
À l’instar de l'émaciation sévère, on n’observe aucun impact suite au programme lorsque l’on se penche
sur la forme la plus sévère de retard de croissance (en-dessous de trois écarts-types) (Tableau 29).
Tableau 29 : Prévalence du retard de croissance sévère (HAZ < -3) en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
non-intervention intervention total
niveau de référence (n = 1261) 18,7 % 17,9 % 18,3 %
mi-parcours (n = 1127) 21,5 % 22,1 % 21,8 %
fin du programme (n = 1030) 14,4 % 13,1 % 13,8 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Si au niveau de référence les enfants âgés de moins de deux ans étaient significativement plus
susceptibles de présenter un retard de croissance (p < 0,05), à la fin du programme, les
enfants âgés de plus de deux ans étaient significativement plus susceptibles de présenter un
retard de croissance (p < 0,1). Le programme CRAM était significativement corrélé à un taux
inférieur de retard de croissance pour les enfants âgés de 24 à 59 mois vivant dans les villages
d'intervention par rapport aux enfants vivant dans les villages témoins (Tableau 30).
Tableau 30 : Prévalence du retard de croissance (HAZ < -2) en fonction de la présence ou absence d'intervention et de la tranche d’âge (statistiques démographiques)
6-23 mois 24-59 mois
non-intervention intervention total non-
intervention intervention total
Niveau de référence 34,1 % 29,8 % 31,9 % 41,6 % 39,7 % 40,7 %
Mi-parcours 41,0 % 46,3 % 43,4 % 42,1 % 45,4 % 43,6 %
Fin du programme 44,5 % 36,0 % 40,6 % 34,3 % 28,4 %* 31,6 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
54
Les filles étaient significativement moins susceptibles de présenter un retard de croissance à mi-
parcours et à la fin du programme (p < 0,01) (Tableau 31). Au niveau de référence et à la fin du
programme, les filles vivant dans les villages d'intervention étaient significativement moins
susceptibles de présenter un retard de croissance. Étant donné que ce lien existait avant le
programme (c.-à-d. au niveau de référence) il est difficile d’attribuer les différences
significatives observées à la fin du programme seulement. Il convient toutefois de noter que
les filles du groupe d’intervention ont vu leur taux de retard de croissance accuser un recul
marqué au fil du temps.
Tableau 31 : Prévalence du retard de croissance (HAZ < -2) en fonction de la présence ou absence d'intervention et du sexe (statistiques démographiques)
Garçons Filles
non-intervention intervention total
non-intervention
interventiontt total
Niveau de référence
34.5 % 39.5 % 36.8 % 43.8 % 34.5 %* 39.3 %
Mi-parcours
48.1 % 50,3 % 49.1 % 35.2 % 41.6 % 38.4 %
Fin du programme
40,8 % 35.6 % 38.6 % 32.2 % 25.5 %* 29.0 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Malnutrition aigüe et chronique
C’est à la fin du programme que le pourcentage d’enfants présentant à la fois un retard de
croissance et une émaciation était le plus élevé (7,7 %). Ce pourcentage était principalement
dû à l’augmentation du retard de croissance et de l'émaciation dans les villages témoins. À la
fin du programme, les enfants vivant dans des villages d'intervention étaient à la fois
significativement moins susceptibles de présenter soit un retard de croissance soit une émaciation et
significativement plus susceptibles de ne présenter ni l’un ni l’autre (Tableau 32). Comme pour les
données relatives à l'émaciation, les filles étaient significativement moins susceptibles de
présenter une émaciation et un retard de croissance à mi-parcours et à la fin du programme
(p < 0,01 et p < 0,05 respectivement) (inversement, elles étaient aussi significativement plus
susceptibles de ne présenter ni retard de croissance ni émaciation, avec p < 0.01 à mi-
parcours ainsi qu’à la fin du programme). Les filles étaient aussi significativement moins
susceptibles de présenter un retard de croissance à mi-parcours (p < 0,05). À mi-parcours, les
enfants âgés de moins de deux ans étaient significativement plus susceptibles de présenter
une émaciation ainsi qu’un retard de croissance.
Tableau 32 : Retard de croissance et émaciation en fonction de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
55
Niveau de référence
Mi-parcours
Fin du programme
Pas de retard de croissance ou d'émaciation
non-intervention 52,7 % 49,6 % 45,9 %
intervention 53,3 % 46,4 % 53,5 %*
total 53,0 % 48,0 % 49,0 %
Émaciation seulement
non-intervention 7,9 % 8,6 % 11,4 %
intervention 10,1 % 7,9 % 8,7 %
total 9,0 % 8,3 % 10,2 %
Retard de croissance seulement
non-intervention 32,2 % 36,6 % 33,5 %
intervention 30,8 % 38,3 % 32,0 %
total 31,5 % 37,4 % 32,8 %
Retard de croissance et émaciation
non-intervention 7,1 % 5,2 % 9,2 %
intervention 5,7 % 7,3 % 5,8 %**
total 6,4 % 6,2 % 7,7 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
PB maternel
À la fin du programme, un peu moins de 10 pour cent du total des interlocutrices avaient une
valeur de PB inférieure à 23 cm (Tableau 33) et environ un pour cent avaient une valeur de PB
de moins de 210 mm (Tableau 71, Annexe A). On n'a pas observé de différences significatives
en fonction de la présence ou absence d’intervention ; cependant, le pourcentage de femmes
présentant un PB de moins de 23 cm a accusé une diminution significative dans tout
l’échantillon, dans les villages d'intervention et témoins.
Tableau 33 : PB maternel (< 230 mm) en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
non-interventionccc interventionttt totalaaa
niveau de référence 14,4 % 12,8 % 13,7 %
Mi-parcours 16,9 % 17,2 % 17,1 %
Fin du programme 8,7 % 7,6 % 8,2 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
56
Mortalité
Les ménages ont été priés de signaler si un membre du ménage était mort durant l’année
précédant32 la collecte de données. Si un membre du ménage était mort, l’enquête posait
alors des questions sur l’âge, le sexe et le mois du décès du défunt (malheureusement les
informations sur la cause de la mort n’ont pas été recueillies). Le taux de mortalité pour la
population de l’enquête dans la région du Sila est d’environ 342 morts par 10 000 personnes
par an. On n’a pas observé de tendance au fil du temps ou en fonction de la présence ou
absence d'intervention (Tableau 34).
Tableau 34 : Taux de mortalité brut (décès par 10 000 personnes) (statistiques démographiques)
non-intervention intervention total
Niveau de référence 388 305 349
Mi-parcours 342 343 342
Fin du programme 356 304 332
Environ 15 pour cent des ménages ont vu mourir un de leurs membres, cinq pour cent un enfant âgé de
moins de cinq ans et quatre pour cent un enfant âgé de moins de deux ans (Tableau 35). On n'a pas
observé de différences significatives en fonction de la présence ou absence d'intervention ou du
moment.
Tableau 35 : Pourcentage des ménages dont un membre est mort au cours de l’année passée (statistiques démographiques)
Tous âges Moins de 5 ans Moins de 2 ans
% Fréq % Fréq % Fréq
Niveau de référence 16 % 184 6 % 71 4 % 47
Mi-parcours 15 % 167 4 % 49 3 % 40
Fin du programme 15 % 185 5 % 58 4 % 44
32
Le même calendrier de 12 mois a été utilisé que pour l’âge des enfants en mois. Bien que la période pour laquelle on a demandé aux personnes interrogées de se souvenir des détails soit assez longue (12 mois), rien dans les données n’indique une tendance relative à des souvenirs moins précis en raison d’une période plus longue à partir du moment de la collecte des données. À la différence de certaines autres variables, les ménages ont un souvenir très clair du moment où ils ont perdu un des leurs.
57
Environ un tiers de tous les décès du ménage étaient ceux d’enfants âgés de cinq ans et
moins ; deux tiers de ces décès étaient ceux d’enfants âgés de deux ans et moins (Tableau
68, Annexe A). On n’a guère observé de variation (ou de différence significative) d’une année
sur l’autre en ce qui concerne le pourcentage de décès au sein des ménages qui était
attribuable à la perte d’enfants âgés de moins de deux ou cinq ans.
Figure 12 : Mortalité en fonction de l’âge, du moment et de la présence ou absence d’intervention
Cependant, on a observé un lien significatif entre le fait de vivre dans un village
d’intervention et l’âge de décès. Les ménages vivant dans les villages d'intervention à la fin
du programme étaient significativement plus susceptibles de signaler, en moyenne, un âge de
décès supérieur. Il est important de noter que, comme on l’a signalé ci-dessus, il n’y a pas de
différence significative quant au nombre total de décès ; c’est juste que, dans les villages
d'intervention il s’est produit une évolution du nombre des décès de personnes âgées de
moins de 35 ans vers celui des décès de personnes âgées de 51 ans et plus (Figure 12). Qui
plus est, s’il n’y a pas de lien significatif entre les groupes traités et le fait qu’un ménage ait
subi la mort d’un enfant de moins de cinq ans, il y a un lien significatif entre la présence ou
absence d’intervention et le nombre total des décès d’enfants âgés de moins de cinq ans : à la
fin du programme, un nombre inférieur d’enfants âgés de moins de cinq ans mouraient dans les
villages d'intervention par rapport aux villages témoins (p < 0,1).
La mortalité variait significativement en fonction du genre. À mi-parcours et à la fin du
programme, les garçons étaient significativement plus susceptibles de mourir que les filles. Cette
différence était tout particulièrement frappante à la fin du programme, moment où deux fois plus de
garçons âgées de moins de 5 ans que de filles mouraient (Tableau 36). Au niveau de référence, sur
les enfants âgés de moins de cinq ans décédés, 57 pour cent étaient des filles et 43 pour cent
des garçons (pas de différence significative) ; cependant, à la fin du programme, sur les
58
enfants âgés de moins de cinq ans décédés, 31 pour cent étaient des filles et 69 pour cent des
garçons (significatif à p < 0,000). On n’a pas constaté de différence significative selon la
présence ou l’absence d’intervention.
Tableau 36 : Mortalité en fonction du sexe et du moment pour les enfants âgés de moins de cinq ans (statistiques démographiques)
Garçons Filles
% Fréq % Fréq
niveau de référence (n = 82) 57 % 48 43 % 34
mi-parcours (n = 55) 47 % 25 53 %*** 30
fin du programme (n = 62) 31 % 22 69 %*** 40
À la fin du programme des données ont été recueillies sur le moment où le décès est survenu. La
distribution de la mortalité, par mois, suit de près celle de l’insécurité alimentaire (Figure 13). Les pics
les plus importants se produisent durant la période de soudure (juin, juillet et septembre).
Figure 13 : Pourcentage du total des décès à la fin du programme (2015), par mois
Insécurité alimentaire
Le programme CRAM a recueilli des données sur trois variables principales relatives à
l’insécurité alimentaire : mois d’insécurité alimentaire, indice des stratégies d'adaptation et
diversité alimentaire (tant pour l’interlocutrice que pour les enfants âgés de moins de cinq
ans). Indépendamment de la variable d’insécurité alimentaire utilisée, rien n’indique un
impact suite au programme CRAM. Le manque d’impact pourrait en partie s’expliquer par le
moment auquel ont été menées les enquêtes. Les données ont été recueillies durant la
59
période de la récolte, moment auquel il y a un degré minimum de variabilité sur le plan de
l’insécurité alimentaire parmi les ménages.
Ce lien saisonnier est confirmé par la collecte de données longitudinales de l’ISA. Ces données
mettent en évidence un schéma saisonnier, le degré maximum d’insécurité alimentaire
survenant durant les mois de juillet à septembre (période de soudure) suivi d’une chute très
marquée de l’insécurité alimentaire en octobre, ce jusqu’en décembre (période de la récolte
et moment des enquêtes) (Figure 14).
En 2014 et en 2015 (année de mi-parcours et année de fin du programme), on a observé une
différence significative entre les villages témoins et les villages d'intervention en août, les villages
d’intervention présentant un degré d’insécurité alimentaire largement inférieur. Cependant, les
résultats de fin du programme ne sont pas aussi clairs que ceux de mi-parcours, car il y a
aussi une différence significative (dans la direction opposée) en mai, moment où les villages
témoins signalent un degré significativement inférieur d’insécurité alimentaire. Ainsi, il est
difficile d’extrapoler l’impact global du programme CRAM sur la sécurité alimentaire à la fin
du programme. Ce que nous voyons c’est que, tout comme en 2014, en 2015 il n’y avait pas
de différence entre les villages témoins et les villages d'intervention à partir d’octobre. Ainsi,
tout impact attribuable au programme en matière de sécurité alimentaire ne serait pas visible
durant cette période, comme pour les trois variables relatives à l’insécurité alimentaire
variables – MIA, ISA, DA (diversité alimentaire) et DAE (diversité alimentaire des enfants) –
durant la collecte annuelle de données. Voir ci-dessous pour des descriptions de chaque
variable.
Figure 14 : ISA réduit par mois et par année
Si on n’observe aucune tendance constante entre les villages d'intervention et les villages
témoins, il y a une tendance claire selon le moment qui correspond de près aux précipitations
et à la production agricole pour chaque année. Se référer à la section « Moyens de subsistance
dans la région du Sila » dans la section de discussion, pour une analyse plus approfondie.
60
Mois d’insécurité alimentaire (MIA)
Le MIA mesure le nombre de mois pendant lesquels un ménage dit être en situation
d’insécurité alimentaire. Les besoins en aliments d’un ménage peuvent varier
significativement sur un an, selon la qualité et la quantité de la récolte de l’année, les
fluctuations des prix sur les marchés, les autres sources de revenus ou les dépenses du
ménage, ou encore les chocs externes. Dans une région où l’agriculture de subsistance
constitue la principale activité de subsistance, et qui est caractérisée par une saisonnalité
marquée, la population est souvent en situation d’insécurité, surtout durant la période
précédant la récolte et après que les réserves de céréales de l’année ont commencé à
s’amenuiser (Tableau 37). Cela peut être mesuré par le MIA ; il s’agit de demander aux
interlocutrices d’identifier pour chaque mois de l’année civile antérieure si elles ont eu plus
qu’assez, juste assez, ou pas assez à manger (Bielinski 2007). À la différence du SDAI et de
l’ISA, le MIA permet de déterminer l’insécurité alimentaire rétrospective.
Tableau 37 : Mois d’insécurité alimentaire en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
non-interventionccc interventiontt totalaaa
Niveau de référence 5,3 5,0 5,2
Mi-parcours 5,5 5,5 5,5
Fin du programme 4,2 4,4 4,3
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
On n'a pas observé de différences significatives sur le plan du nombre total de mois
d’insécurité alimentaire que les ménages ont signalés entre les villages d'intervention et les
villages témoins durant toute l’étude. Il n’y a pas non plus de différence selon la présence ou
absence d'intervention dans le pourcentage de ménages qui ont dit être en situation
d’insécurité alimentaire durant un mois donné. Cependant, on observe une différence
significative au fil du temps pour ce qui est des ménages signalant un nombre
significativement inférieur de mois d’insécurité alimentaire à la fin du programme, par
rapport au niveau de référence et à la mi-parcours. Cela reflète les précipitations et les
récoltes dans la région (voir la section « Moyens de subsistance dans la région du Sila ») et ne
semble pas être lié à l’intervention CRAM.
Une autre manière d’examiner les mêmes données est de déterminer le pourcentage de
ménages qui n’avaient pas assez d’aliments pendant cinq mois ou plus de l’année (Tableau
38). Si l’insécurité alimentaire globale a significativement diminué (autrement dit la sécurité
alimentaire s’est améliorée) entre le niveau de référence et la mi-parcours et la fin du
programme, on n’a pas observé de différence en fonction de la présence ou absence
d'intervention à tout moment de la collecte de données.
Tableau 38 : Pourcentage de ménages qui n’ont pas assez d’aliments pendant cinq mois ou plus de l’année, en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention
61
non-interventionccc interventionttt totalaaa
Niveau de référence 56 % 51 % 54 %
Mi-parcours 65 % 68 % 66 %
Fin du programme 40 % 37 % 39 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Indice des stratégies d’adaptation
La deuxième mesure utilisée dans l’étude est celle de l’indice des stratégies d’adaptation
(ISA), qui traite des réponses sur le plan du comportement des ménages lorsque la quantité
d’aliments consommés est insuffisante. Il s’agit seulement des modifications immédiates et à
court terme des schémas de consommation, plutôt que de modifications à plus long terme de
la recherche de revenus, de schémas de production d’aliments, ou de réponses
exceptionnelles comme la vente de biens ou de bétail. L’ISA pour cette région a été bâti sur
la base d’un outil largement utilisé (Maxwell 2008), avec des ajustements supplémentaires
après la vérification de l’outil grâce à des groupes de réflexion. Les participants ont confirmé
ou nié l’utilisation de stratégies sur la liste initiale, et en ont ajouté ou adapté d’autres en
fonction du contexte local. Des coefficients ont ensuite été mis au point sur la base de la
sévérité de ces stratégies avec les groupes de réflexion. Plus l’ISA est élevé, plus un ménage
utilise de stratégies d’adaptation, plus les stratégies sont sévères, et/ou plus le ménage les
utilise fréquemment.
Tableau 39 : L’ISA en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
non-interventionccc interventionttt totalaaa
Niveau de référence 34 34 34
Mi-parcours 37 33* 35
Fin du programme 24 24 24
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
On n’a pas constaté de différence significative entre les groupes témoins et d'intervention sur le plan
de l’ISA à la fin du programme ; on a toutefois observé une amélioration significative de la
sécurité alimentaire entre le niveau de référence et la mi-parcours et la fin du programme,
tant dans le groupe d’intervention que dans le groupe témoin (voir « Moyens de subsistance
dans la région du Sila » pour une discussion sur l’interprétation de la chute significative de
l’ISA à la fin du programme).
On n’a pas constaté de différence significative entre les ménages traités et témoins en termes
de stratégies individuelles (voir le Tableau 72, Annexe A, pour une ventilation des données,
62
des informations sur les stratégies individuelles, le coefficient de sévérité pour chaque
stratégie, l’identification des stratégies qui composent l’ISA réduit).
Diversité alimentaire parmi les femmes
La diversité alimentaire exprime le nombre de groupes d’aliments différents, distribués en
fonction de leur importance nutritionnelle, consommés durant les 24 heures antérieures, et
elle est fréquemment utilisée comme indicateur pour l’accès des ménages aux aliments et le
caractère adéquat des nutriments figurant dans le régime alimentaire d’une personne
(Kennedy, Ballard, & Dop, 2011). Cette variable n’exprime pas le total des aliments
consommés, mais la variété des aliments consommés. Lors de l’enquête de référence et à la
fin du programme, la diversité alimentaire individuelle a été recueillie auprès des personnes
interrogées seulement. À mi-parcours, toutefois, la diversité alimentaire des ménages a été
recueillie.33
On n'a pas observé de différence significative entre les villages d'intervention et les villages témoins
en ce qui concerne la diversité alimentaire des femmes tout au long de l’étude, mais la diversité
alimentaire a significativement diminué dans l’échantillon tout entier au fil du temps (Tableau 40). Il y
avait de petites différences pour certains articles individuels à la fin du programme : les
villages témoins étaient significativement plus susceptibles de consommer d’« autres
légumes » (p < 0,05) et des « produits laitiers » (p < 0,05), tandis que les ménages des villages
d'intervention étaient significativement plus susceptibles de consommer des légumes et des
tubercules riches en vitamine A (p < 0,01).
Tableau 40 : Diversité alimentaire en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
non-interventionccc interventionttt totalaaa
Niveau de référence (ménage) 6,5 6,3 6,4
33
La collecte des données est retournée à la diversité alimentaire individuelle à la fin du programme. La différence entre les aliments consommés par les hommes et ceux consommés par les femmes et les enfants peut être significative. Étant donné que nous nous intéressons aux plus vulnérables, le score de diversité alimentaire des femmes interrogées est un meilleur indicateur. De plus, les données fournies par les interlocutrices sur les aliments consommés durant les 24 heures précédentes sont plus exactes que celles que l’on obtiendrait si l’on tentait de se procurer les mêmes informations pour le ménage tout entier. Les informations sur la diversité alimentaire du ménage ont été collectées en demandant quels aliments tout membre du ménage avait consommés durant les 24 heures antérieures, y compris les casse-croûte. Pour la diversité alimentaire individuelle, la question était exactement la même, sauf qu’au lieu de poser la question pour n’importe quel membre du ménage, on la posait spécifiquement à l’interlocutrice. Les données recueillies à mi-parcours concernent la diversité alimentaire au niveau du ménage et celles recueillies au niveau de référence et à la fin du programme concernent l’interlocutrice, mais la différence entre les deux n’est pas significative, tant dans l’ensemble que pour ce qui est des groupes d’aliments individuels (cela peut avoir été lié au fait que même pour la diversité alimentaire du ménage, l’interlocutrice répondait principalement en son propre nom). Cependant, par précaution, la tendance « au fil du temps » a aussi été analysée en se penchant seulement sur le niveau de référence et la fin du programme, et elle était encore significative.
63
Mi-parcours (femmes) 6,0 6,1 6,1
Fin du programme (femmes) 5,7 5,6 5,7
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
À l’instar des autres mesures visant à réduire l’insécurité alimentaire, le pourcentage de femmes
consommant moins de six groupes d’aliments a significativement augmenté au cours de l’étude ;
cependant, il n’y avait pas de distinction en fonction de la présence ou absence d'intervention (Tableau
41). Selon les plus récentes lignes directrices de la FAO, le fait de consommer plus de cinq catégories
d’aliment est adéquat (FAO 2016). Si ce pourcentage connaît un déclin constant et significatif, à la fin du
programme 38 pour cent des femmes avaient un régime alimentaire adéquat.
Tableau 41 : Pourcentage des femmes qui consomment moins de six groupes d’aliments (statistiques démographiques)
non-interventionccc interventionttt totalaaa
Niveau de référence 43 % 44 % 43 %
Mi-parcours 54 % 47 % 51 %
Fin du programme*** 62 % 63 % 62 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Diversité alimentaire parmi les enfants
En plus de la diversité alimentaire de l’interlocutrice, des données sur les groupes d’aliments
consommés ont aussi été recueillies pour les enfants âgés de six à 23 mois. La DAE n’a pas été
recueillie de manière exacte lors de l’enquête de référence de sorte qu’aucune donnée n’est
fournie. On n'a pas observé de différence significative sur le plan de la DAE entre les villages
d'intervention et les villages témoins à la fin du programme, mais une petite différence à mi-
parcours. Le groupe d’aliments que les enfants âgés de six à 23 mois étaient significativement
plus susceptibles de consommer était celui des légumineuses dans les villages d'intervention
(p < 0,1). On a observé une réduction significative de la diversité alimentaire parmi les enfants au fil
du temps, sur la base de la valeur moyenne des groupes d’aliments consommés et du pourcentage
d’enfants qui avaient consommés quatre groupes d’aliments ou plus (Tableaux 42 et 43).
Tableau 42 : Diversité alimentaire des enfants (6-23 mois) en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
non-interventionccc interventionttt totalaaa
Mi-parcours 3,2 3,5* 3,3
Fin du programme 2,5 2,7 2,6
64
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Tableau 43 : Pourcentage d’enfants (6-23 mois) consommant quatre groupes d’aliments ou plus (sur 7) en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
non-interventionccc interventionttt totalaaa
Mi-parcours 46 % 55 %** 50 %
Fin du programme 21 % 26 % 23 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Techniques agricoles de conservation
Le pourcentage de ménages utilisant des techniques agricoles de conservation a
significativement augmenté entre la mi-parcours et la fin du programme pour la population
bénéficiaire dans son ensemble (p < 0,1 pour une ou plus et p < 0,00 pour deux ou plus).
Cependant, on n'a pas observé de différence dans la pratique entre les villages d'intervention
et les villages témoins.
Tableau 44 : Pourcentage de ménages pratiquant des techniques agricoles de conservation, en fonction du moment et de la présence ou absence d'intervention
Mi-parcours
Fin du programme
Pratique au moins une technique agricole de conservation
non-intervention 84 % 86 %
interventiont 82 % 87 %
totala 82 % 86 %
Pratique au moins deux techniques agricoles de conservation
non-interventioncc 64 % 72 %
interventiontt 67 % 76 %
totalaaa 65 % 74 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Les ménages des villages d'intervention étaient significativement plus susceptibles de signaler pratiquer
l’« application de moyens biologiques de lutte contre les ravageurs », la « régénération naturelle
assistée des arbres », le « paillage avec des branches d’arbres et des buissons poussant dans le champ »
et des « techniques de conservation des sols et de l’eau » par rapport aux ménages des villages témoins
à la fin du programme (pour une liste des techniques individuelles utilisées à la fin du programme en
fonction de la présence ou absence d’intervention, voir le Tableau 73, Annexe A).
65
Utilisation des services de santé et de nutrition
Dans cette section nous nous penchons sur l’appui nutritionnel, le taux de maladies parmi les
enfants âgés de moins de cinq ans durant les deux semaines précédentes à la collecte de
données, la morbidité, la demande de soins pour un enfant malade, le lieu où se rend le
ménage pour demander des soins, le temps requis pour se rendre à un centre de soins, le taux
de vaccinations, la consommation de vitamine A, le fait de dormir sous une moustiquaire et
l’allaitement exclusif.
La partie soutien à la prestation de services de santé du paquet d’activités du programme
CRAM n’était pas randomisée selon les villages d'intervention et témoins. Au lieu de cela le
CRAM apportait un soutien aux services de santé dans tous les villages de la zone
d’intervention. Ainsi, bien que cette section présente les informations en fonction de la
présence ou absence d'intervention, on ne s’attend pas à constater de différence
significative. Cependant, quelques différences significatives sont observées. Les enfants
vivant dans les villages d'intervention étaient significativement moins susceptibles d’avoir
reçu une capsule de vitamine A. En revanche, les nourrissons âgés de moins de six mois
étaient significativement plus susceptibles d’avoir été exclusivement allaités et les enfants
des villages d'intervention étaient significativement moins susceptibles d’être malades
(spécifiquement de souffrir de maladies respiratoires ou de paludisme).
De plus, on a observé quelques différences significatives au fil du temps dans l’ensemble de la
population faisant l’objet des recherches (villages d'intervention et témoins). Les ménages
étaient significativement plus susceptibles de signaler avoir conduit leur enfant dans un
dispensaire de santé communautaire ou un centre de santé à la fin du programme. Le
pourcentage de ménages ayant signalé que leur enfant dormait sous une moustiquaire a
presque doublé, de 56 à 91 pour cent entre le niveau de référence et la fin du programme.
Si le taux de maladies n’a pas changé, le pourcentage d'enfants souffrant de diarrhée a
diminué de 15 à 6 dans l’ensemble de la population faisant l’objet des recherches. Il est
toutefois difficile de déterminer si cela est lié à de meilleures pratiques de santé ou aux
pluies tardives. Une possibilité est, du fait que la contamination de l’eau (analyse des
coliformes menée par l’équipe AEPHA/WASH) est tout particulièrement élevée durant la
saison sèche, que les pluies tardives pourraient avoir une incidence sur la concentration de la
contamination au moment de la collecte de données à la fin du programme par rapport au
niveau de référence et à la fin du programme (voir la section « Moyens de subsistance dans la
région du Sila » pour un complément d’informations).
De plus, le taux de vaccinations pour la rougeole, le vaccin pentavalent et la fièvre jaune a
augmenté. Cependant, nous tenons à mettre en garde contre l’interprétation des données
relatives aux vaccinations car on a consacré plus d’efforts à l’identification correcte des
vaccinations à la fin du programme par rapport au niveau de référence et à la mi-parcours. De
plus, les taux de vaccination restent extrêmement faibles (seulement un tiers de tous les
enfants auraient été vaccinés contre la rougeole), du fait que la zone est au bord des niveaux
de malnutrition correspondant à une situation d’urgence tous les ans.
66
Appui nutritionnel
Un faible pourcentage d'enfants ont reçu un appui nutritionnel. Ce taux a significativement
diminué à la fin du programme (même si en observant le pourcentage d’appui nutritionnel
pour les enfants souffrant de MAS on n'a pas observé de différence au fil du temps. On n’a pas
constaté de variation significative selon la présence ou l’absence d’intervention (Tableau 45).
Tableau 45 : Appui nutritionnel en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
non-interventionccc
interventiont totalaaa
Niveau de référence 19 % 12 % 16 %
Mi-parcours 12 % 13 % 12 %
Fin du programme 6 % 8 % 7 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Le Tableau 46 ne présente que le type d’appui nutritionnel fourni aux enfants souffrant de
MAM à la fin du programme. La raison en est que, lors de chaque itération de l’enquête, le
type d’appui nutritionnel a été élargi et ventilé de manière plus précise. Par exemple, au
niveau de référence RUTF, Plumpy Nut et Plumpy Sup étaient regroupés, puis Plumpy Sup a
été séparé pour la mi-parcours et la fin du programme. De même, au niveau de référence et à
mi-parcours, les rations alimentaires et le mélange maïs-soja étaient regroupés, pour être
ensuite séparés à la fin du programme. On n’a pas constaté de différence significative selon la
présence ou l’absence d’intervention pour aucun des types différents d’appui nutritionnel
(Tableau 46).
Tableau 46 : Type d’appui nutritionnel proposé aux enfants en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
non-intervention intervention total
RUTF/Plumpy Nut 5 % 8 % 6 %
Plumpy Sup 1 % 3 % 2 %
Ration alimentaire générale 2 % 1 % 2 %
Mélange maïs soja 2 % 3 % 2 %
Poudres 0 % 0 % 0 %
Traitement en établissement hospitalier 0 % 0 % 0 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
67
Taux de maladies
À la fin du programme, un tiers du total des enfants ont été signalés comme ayant été
malades au cours des deux semaines précédentes. Le taux de maladies étaient similaire à
celui du niveau de référence, mais significativement inférieur à celui de la mi-parcours. Un
aspect plus important est que, si on n'a pas observé de différence sur le plan du taux de maladie entre
les enfants des groupes d'intervention et ceux des groupes témoins au niveau de référence ou à mi-
parcours, on a constaté une différence significative à la fin du programme (Tableau 47) ; les enfants du
village traité avaient 25 % moins de chances d’avoir été signalés comme malades au cours des deux
semaines précédentes.
Tableau 47 : Enfant malade durant les deux dernières semaines en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
non-intervention interventionttt total
Niveau de référence 35 % 34 % 35 %
Mi-parcours 47 % 49 % 48 %
Fin du programme 37 % 28 %** 33 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Dans l’échantillon dans son ensemble, les enfants étaient significativement plus susceptibles
de souffrir de diarrhée, de maladies respiratoires et/ou de paludisme à mi-parcours. Si le taux
de maladies respiratoires et celui de paludisme étaient comparables entre le niveau de
référence et la fin du programme pour tous les enfants, le taux de diarrhée a
significativement diminué, de 66 pour cent (Tableau 48). Les différences sur le plan de
l’incidence de maladies spécifiques entre les enfants des groupes d'intervention et témoins n’ont été
observées qu’à la fin du programme : les enfants étaient significativement moins susceptibles d’avoir
contracté soit le paludisme (33 pour cent moins susceptibles) soit une maladie respiratoire — mais
pas la diarrhée — durant les deux dernières semaines dans les villages d'intervention. Une
ramification de cet état de fait est que les enfants à la fin du programme vivant dans les villages
d'intervention étaient significativement moins susceptibles d’avoir signalé des maladies multiples.
Aucune observation de ce type n’a été faite au niveau de référence ou à mi-parcours.
Tableau 48 : Morbidité en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
niveau de référence
Mi-parcours
Fin du programme
Diarrhée non-interventionccc 16 % 21 % 7 %
68
interventionttt 13 % 21 % 7 %
totalaaa 15 % 21 % 6 %
Maladie respiratoire
non-intervention 8 % 13 % 7 %
interventiontt 7 % 15 % 4 %**
totala 8 % 14 % 6 %
Paludisme
non-interventioncc 13 % 23 % 21 %
interventiont 15 % 21 % 14 %**
total 14 % 22 % 17 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Si on n’a pas observé de différences significatives sur le plan de la morbidité par sexe, il y
avait un schéma associé aux tranches d’âge (en mois). Les enfants plus âgés, en particulier
ceux âgés de 36 à 47 mois, étaient significativement plus susceptibles d’avoir le paludisme
(analyse par régression polynomiale sur l’âge en mois). Un schéma se dégage également pour
la diarrhée (mais pas significatif) avec les jeunes enfants, en particulier ceux âgés de 6 à 11
mois, plus susceptibles d’avoir la diarrhée (Figure 15). Il n’y a pas de schéma apparent avec
les maladies respiratoires.
Figure 15 : Morbidité en fonction de l’âge en mois à la fin du programme
Il est intéressant de noter que le fait d’être malade et celui de souffrir de malnutrition
étaient corrélés de manière significative et positive durant les trois périodes de l’étude.
Cependant, seule la diarrhée présentait une corrélation spécifique à la malnutrition, et
seulement à mi-parcours. Autrement, il n’y avait pas de lien entre un type spécifique de
maladie et de malnutrition à tout moment de la collecte de données.
69
Demande de soins34
On n'a pas constaté de différence dans le pourcentage d’enfant malades demandant des soins
au fil du temps. Et s’il y avait une différence légère mais significative entre les groupes
d'intervention à mi-parcours, la différence n’était plus significative à la fin du programme
(Tableau 49). Nous tenons cependant à mettre en garde contre l’interprétation de cette
constatation. Le taux de demande de soins varie selon la maladie. Les ménages sont
significativement plus susceptibles de demander des soins si un enfant souffre de paludisme
au niveau de référence, à mi-parcours et à la fin du programme, et s’il souffre de diarrhée à
mi-parcours et à la fin du programme (les enfants pouvaient être signalés comme souffrant de
maladies multiples durant les deux semaines précédant l’enquête, de sorte que toutes les
formes de maladie ont été prises en compte dans l’analyse. C’est pour la même raison, à
savoir qu’il était possible pour les mères de signaler des maladies multiples, qu’il a été
impossible de déterminer quelles maladies ont donné lieu à la demande de soins pour
l’enfant). Ainsi, le fait que le pourcentage d’enfants souffrant de paludisme était
significativement plus faible dans les villages d'intervention pourrait constituer une
explication partielle du fait que le taux de demande de soins en fonction de la présence ou
absence d'intervention n’était plus significatif.
Tableau 49: Demande de soins en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
non-intervention intervention total
Niveau de référence 62 % 55 % 58 %
Mi-parcours 50 % 62 %* 56 %
Fin du programme 62 % 68 % 65 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Lieux où les soins sont-ils demandés
Le pourcentage de ménages avec un enfant malade qui ont dit se rendre à un centre de santé
a augmenté significativement par rapport au niveau de référence, mais il ne s’est pas produit
de changement entre la mi-parcours et la fin du programme. Le pourcentage de ménages
signalant se rendre au dispensaire de santé communautaire a plus que doublé par rapport à la mi-
parcours et quadruplé par rapport au niveau de référence (la différence était significative lorsque
l’on comparait le niveau de référence ou de mi-parcours à celui de la fin du programme).
Autrement, on n’a pas observé de différences significatives entre le groupe d’intervention et
le groupe témoin à la fin du programme.
34
La demande soins désigne spécifiquement le fait de conduire un enfant dans un centre de santé, un dispensaire communautaire ou un hôpital s’ils sont malades (c.-à-d. services formels de santé). Si une personne signalait conduire son enfant chez un marabout — un guérisseur traditionnel — cela n’était pas inclus dans la construction de cette variable.
70
Tableau 50 : Où les soins sont demandés si l’enfant est malade (statistiques démographiques)
Niveau de référence
Mi-parcours
fin du programme
centre de santé
non-interventionc 47 % 69 % 63 %
interventionttt 42 % 64 % 62 %
totalaaa 45 % 66 % 63 %
Hôpital
non-intervention 5 % 1 % 7 %
intervention 10 % 7 %** 5 %
total 8 % 5 % 6 %
Dispensaire mobile
non-intervention 10 % 11 % 20 %
interventiontt 22 % 14 % 18 %
total 14 % 12 % 19 %
dispensaire de santé communautaire
non-interventionccc 6 % 6 % 22 %
interventionttt 5 % 11 % 25 %
totalaaa 5 % 9 % 23 %
Marabout
non-intervention 12 % 21 % 9 %
intervention 9 % 4 %*** 5 %
total 10 % 12 % 7 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Distance par rapport au centre de santé
Au niveau de référence et à mi-parcours, nous avons calculé les distances géographiques en
utilisant les coordonnées GPS des centres de santés et des villages afin de déterminer la
distance « à vol d’oiseau » par rapport à un des quatre centres de santé de la zone de
programme. À la fin du programme l’enquête a demandé aux ménages le temps qu’il leur
fallait pour parvenir à un centre de santé (tout établissement de santé). Les deux étaient
fortement corrélés, ce qui suggère que la distance à vol d’oiseau traduit le temps réel requis
pour le trajet (durant la période des récoltes). À l’instar de la distance calculée sur la base du
GPS, il n’y avait pas de variation significative entre les villages d'intervention et les villages témoins en
ce qui concerne le temps passé par les interlocutrices à se rendre jusqu’aux services de santé. Dans les
trois jeux de données collectées et tant pour les groupes d'intervention que témoins, les ménages
étaient significativement plus susceptibles de mentionner l'utilisation d'un centre de santé s’il était
plus proche.
71
Vaccinations
Le taux de vaccinations, sauf pour la polio, a significativement augmenté (il vaut toutefois la
peine de noter qu’un effort supplémentaire a été fourni durant la formation à la fin du
programme pour veiller à ce que ces données soient correctement recueillies, de sorte qu’il y
a un écart sur le plan de la formation qui pourrait expliquer les changements au niveau des
taux). On n'a pas observé de différences significatives pour l’un quelconque des taux de
vaccination en fonction de la présence ou absence d'intervention durant les trois enquêtes
(Tableau 51).
Tableau 51 : Vaccinations en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
Niveau de référence
Mi-parcours
fin du programme
Rougeole
non-interventionccc 18 % 28 % 30 %
interventionttt 16 % 34 % 37 %
totalaaa 17 % 31 % 33 %
Polio
non-intervention 78 % 84 % 76 %
intervention 80 % 84 % 81 %
total 79 % 84 % 79 %
Pentavalent
non-interventionccc 25 % 35 % 46 %
interventionttt 22 % 34 % 56 %
totalaaa 24 % 38 % 51 %
Fièvre jaune
non-interventioncc 11 % 26 % 19 %
interventionttt 11 % 25 % 24 %
totalaaa 11 % 26 % 21 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Vitamine A
Les informations sur la vitamine A ont été recueillies différemment à la fin du programme par
rapport au niveau de référence et à mi-parcours ; c’est pourquoi seules les données de la fin
du programme sont présentées. Les enfants vivant dans les villages d'intervention étaient
significativement moins susceptibles d’avoir reçu une capsule de vitamine A durant les six derniers
mois (Tableau 52).
Tableau 52 : Enfants recevant une capsule de vitamine A
72
non-intervention intervention total
Fin du programme 59 % 50 %* 55 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Moustiquaire
On a observé une augmentation significative du nombre de ménages disant que leur enfant
dormait sous une moustiquaire entre le niveau de référence et la fin du programme. Il n’y
avait pas distinction selon le groupe d’intervention ou témoin (Tableau 53). Bizarrement, le
lien entre le fait de contracter le paludisme et le fait de dormir sous une moustiquaire est
positif (c.-à-d. que les enfants signalés comme dormant sous une moustiquaire étaient aussi
significativement plus susceptibles d’avoir contracté le paludisme au cours des deux semaines
précédentes), probablement parce que les ménages qui avaient un enfant ayant contracté le
paludisme se sont vu remettre une moustiquaire (mais ceci n’est que conjecture).
Tableau 53 : L’enfant dort sous une moustiquaire (statistiques démographiques)
non-interventionccc interventionttt totalaaa
Niveau de référence 60 % 52 % 56 %
Mi-parcours 81 % 83 % 82 %
Fin du programme 89 % 93 % 91 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Allaitement exclusif (pour les enfants âgés de moins de six mois)
L’allaitement exclusif a augmenté de façon significative et très marquée à mi-parcours et la
fin du programme (Tableau 54). L’ampleur de l’augmentation au sein des villages
d'intervention ainsi que témoins est assez significative pour que les conclusions semblent
douteuses, à moins qu’une campagne d’envergure relative à l’allaitement exclusif n’ait été
entreprise dans l’ensemble de la zone. Pour presque tous les types d’aliments et de liquides
possibles, un nombre inférieur d’interlocutrices ont signalé les donner à leurs nourrissons âgés
de moins de six mois. Cependant, indépendamment de la différence au fil du temps, il y avait
une différence significative sur le plan des taux d’allaitement exclusif entre les villages d'intervention
et les villages témoins : les interlocutrices des villages d'intervention étaient significativement plus
susceptibles d’allaiter exclusivement à la fin du programme. La différence entre les villages
d'intervention et les villages témoins était principalement due à une réduction du pourcentage de
femmes donnant de l’eau aux enfants âgés de moins de six mois (78 pour cent des mères ont dit
donner de l’eau dans les villages témoins, par rapport à 54 pour cent dans les villages d'intervention, p
< 0,05). À mi-parcours, on n'observait pas de différence significative dans le nombre de
personnes donnant de l’eau aux enfants âgés de moins de six mois, ce taux restant identique
73
dans les villages d'intervention au cours des deux périodes et chutant de 65 à 54 pour cent
dans les villages d'intervention.
Tableau 54: Allaitement exclusif
non-interventionccc interventionttt totalaaa
Mi-parcours (n = 85) 2 % 0 % 1 %
Fin du programme (n = 125) 21 % 37 %* 30 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Approvisionnement en eau potable, hygiène et assainissement (AEPHA/WASH)
Le programme CRAM a eu un impact d’envergure et significatif sur l’AEPHA/WASH,
principalement du fait de la fourniture d’infrastructures. Un pourcentage significativement
supérieur de ménages au sein des villages CRAM ont signalé utiliser un forage par rapport aux
ménages des villages témoins. Cependant, on n’a pas remarqué d’augmentation significative
dans leur utilisation entre la mi-parcours et la fin du programme. De plus, bien que la
différence ne soit pas significative, le pourcentage a de fait diminué. Une tendance similaire,
mais sur les trois périodes, est visible dans les villages témoins : le pourcentage de ménages
utilisant un forage semble diminuer, tandis que le pourcentage de ménages utilisant un puits
traditionnel s’est significativement accru. La meilleure interprétation de ces conclusions est
que les forages requièrent un soutien sur le plan de l’entretien, autrement leur fonctionnalité
et donc leur utilité diminuent. La construction de forages se reflète dans le pourcentage
significativement supérieur de ménages des villages d'intervention qui signalent avoir accès à
15 litres d’eau potable par personne et par jour.
On peut en dire autant des latrines. Si un pourcentage significativement supérieur de
ménages ont dit déféquer à l’air libre dans les villages témoins par rapport aux villages
d'intervention, le taux de défécation à l’air libre a augmenté dans l’ensemble de la
population. Ici aussi, l’entretien et l’appui des latrines sont un élément clé du maintien du
taux de défécation à l’air libre à un niveau bas.
Si les connaissances sur les deux principaux moments de lavage des mains sont
significativement meilleures dans les villages d'intervention, on n'a pas observé de différence
dans l’accès réel à une station de lavage des mains avec de l’eau et du savon ou dans la
pratique correcte du lavage des mains (l’un et l’autre notés sur la base des observations de
l’enquêteur).
On a constaté un impact significatif du programme sur plusieurs des indicateurs d’hygiène de
la chaîne de l’eau : nettoyage du récipient d’entreposage avec du savon ou du chlore, le
récipient d’entreposage a l’air « propre », nettoyage du récipient de transport avec du savon
ou du chlore, et le récipient était fermé au moment de la collecte des données et le récipient
avait l’air « propre ».
74
Comme on le discute dans le Chapitre 3 dans la section « Liens avec la malnutrition »,
l’impact du programme CRAM sur l’utilisation de l’eau potable conjointement avec les bonnes
pratiques d’hygiène autour de la chaîne de l’eau peut être un élément clé expliquant
pourquoi les données indiquent un impact significatif du CRAM sur la malnutrition chronique
et aigüe.
Utilisation signalée d’un forage
Au niveau de référence, les ménages des villages d'intervention et témoins avaient tous un
accès égal à l’eau potable (un peu plus de 50 pour cent), à des puits traditionnels et à l’eau
de surface (Tableau 55). À mi-parcours et à la fin du programme, toutefois, les ménages des villages
d'intervention étaient significativement plus susceptibles de mentionner l'utilisation d'un forage, et
significativement moins susceptibles de mentionner l'utilisation d'un puits traditionnel ou l’eau de
surface.
Tableau 55 : Source d’eau en fonction de la présence ou absence d'intervention (statistiques démographiques)
Niveau de référence
Mi-parcours
Fin du programme
Forage
non-intervention 57 % 55 % 46 %
interventiontt 52 % 86 %*** 79 %***
total 55 % 69 % 62 %
Puits traditionnel
non-interventionc 23 % 31 % 33 %
intervention 19 % 10 %** 14 %**
total 21 % 21 % 24 %
Eau de surface
non-intervention 20 % 14 % 20 %
intervention 29 % 4 %*** 7 %***
total 24 % 9 % 14 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
On observe par ailleurs quelques tendances au fil du temps. Dans les villages d'intervention,
on constate une augmentation significative entre le niveau de référence et la mi-parcours. Si
les données affichent une faible réduction entre la mi-parcours et la fin du programme, ce
changement n’est pas significatif. Le pourcentage de ménages ayant accès à un forage dans
les villages témoins connaît une lente diminution (peut-être du fait d’une détérioration des
forages eux-mêmes) et le pourcentage de ménages utilisant l’eau de surface a connu une
hausse significative entre la mi-parcours et la fin du programme (significative pour
l’échantillon dans son ensemble à p < 0,001 et pour les villages témoins à p < 0,01) (Figure
16). L’utilisation accrue de l’eau de surface en 2015, par rapport à 2014, traduit
75
probablement la variation des précipitations, en particulier en septembre, durant les trois
années de la collecte de données (voir l’introduction).
Figure 16 : Source d’eau en fonction du moment et de la présence ou absence d'intervention
À mi-parcours, les données ont montré que l’accès à un forage dans les villages d'intervention
était supérieur dans les petits villages (de moins de 150 ménages, ce qui représente 75 pour
cent de la population et 50 pour cent de tous les villages). Si cette différence persiste jusqu’à
la fin du programme, elle n’est pas aussi marquée (la signification passe de 0,001 à 0,07) en
raison d’une diminution plus marquée du nombre de personnes signalant utiliser un forage
dans les petits villages (de 92 à 85 pour cent) que dans les grands villages (de 82 à 78 pour
cent).
Nombre de litres d’eau potable
Si à mi-parcours il y avait une différence significative entre les villages d'intervention et les villages
témoins pour ce qui est du nombre moyen de litres d'eau potable par personne et par jour (Tableau 56),
à la fin du programme aucune différence significative n’a été observée.
Tableau 56 : Nombre moyen de litres d'eau potable par personne et par jour
non-intervention intervention total
Mi-parcours 13 18** 15
Fin du programme 14 20 17
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Tant à mi-parcours qu’à la fin du programme, un pourcentage significativement supérieur de ménages
dans les villages d'intervention ont dit avoir accès à au moins 15 litres d'eau potable par personne et
par jour (Tableau 57). Cependant, on n'a pas observé de différence au fil du temps. Cela n’est
76
pas étonnant étant donné que le pourcentage de ménages signalant avoir accès à un forage
n’a pas non plus changé de façon significative durant cette période.
Tableau 57 : 15 litres par personne et par jour en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
non-intervention intervention total
Mi-parcours 31 % 46 %** 38 %
Fin du programme 30 % 47 %*** 38 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Hygiène le long de la chaîne de l'eau
La formation sur la chaîne de l'eau a été étendue à tous les villages jusqu’à la fin du
programme. Cependant, on n’a observé un impact que sur une partie des variables de la
chaîne de l’eau. On n'a pas constaté de différence entre les villages d'intervention et les
villages témoins sur le plan de la fréquence du nettoyage de leur récipient d’entreposage ou
de transport, ou sur la question de savoir s’ils gardaient le récipient fermé. Les ménages des
villages d'intervention étaient significativement plus susceptibles de dire qu’ils lavent leur récipient de
transport ou d’entreposage avec du savon (ou du chlore, mais pour ce dernier le nombre était très
faible), le récipient est plus susceptible d’avoir l’air « propre » pour l’enquêteur, et en général ces
ménages étaient plus susceptibles d’avoir un récipient qui satisfaisait aux quatre critères (Tableau 58).
Tableau 58 : Chaîne de l’eau en fonction du moment (statistiques démographiques)
Mi-parcours Fin du programme
non-intervention
intervention non-
intervention intervention
Entreposage
Nettoyé une fois par semaine 64 % 64 % 75 % 74 %
Nettoyé avec du savon/du chlore
31 % 34 % 38 % 43 %**
Récipient fermé 53 % 54 % 65 % 66 %
Récipient « a l’air » propre 44 % 43 % 43 % 58 %***
Nettoyé une fois par semaine avec du savon, fermé et « a l’air » propre
8 % 12 % 16 % 21 %
Transport Nettoyé une fois par semaine 67 % 67 % 78 % 79 %
77
Nettoyé avec du savon/du chlore
27 % 33 % 29 % 38 %**
Récipient fermé 54 % 57 % 68 % 70 %
Récipient « a l’air » propre 45 % 49 % 46 % 58 %***
Nettoyé une fois par semaine avec du savon, fermé et « a l’air » propre *
6 % 12 %** 12 % 21 %***
Signification : * p < .1, ** p < .05, *** p < .01
Lavage des mains
À mi-parcours et à la fin du programme, un pourcentage significativement supérieur
d’interlocutrices dans les villages d'intervention par rapport aux villages témoins étaient à
même de nommer les deux principaux moments où il convient de se laver les mains (Tableau
59). Cependant, non seulement on n’a pas observé de différence entre les deux groupes entre
le fait d’avoir une station de lavage des mains dotée de savon et d’eau et le fait de se laver
correctement les mains, le pourcentage d’interlocutrices qui pratiquaient correctement le
lavage des mains a accusé un recul significatif (p < 0,05) dans les villages d'intervention
seulement. Ainsi, si les connaissances sur les pratiques d’hygiène augmentent (au même rythme,
toutefois, dans les villages d'intervention et témoins), cela ne s’est pas traduit en changements réels
sur le plan du comportement.
Tableau 59 : Lavage des mains et présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
Mi-parcours
Fin du programme
Connaît les deux moments où il faut se laver les mains
non-interventionccc 42 % 57 %
interventionttt 53 %** 67 %**
totalaaa 47 % 61 %
A une station de lavage avec du savon et de l’eau
non-intervention 24 % 29 %
intervention 30 % 31 %
total 27 % 30 %
Pratique correctement le lavage des mains
non-intervention 24 % 19 %
interventiontt 24 % 16 %
totalaaa 24 % 18 %
78
Assainissement
À mi-parcours et à la fin du programme, les ménages des villages d'intervention étaient
significativement moins susceptibles de signaler la défécation à l’air libre par rapport aux villages
témoins. Cependant, la défécation à l’air libre se maintient à environ 50 pour cent même dans les
villages d'intervention.
Tableau 60 : Défécation à l’air libre en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)
non-interventiont intervention totalaa
Niveau de référence 57 % 44 % 51 %
Mi-parcours 71 % 53 %* 63 %
Fin du programme 75 % 48 %** 62 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Sur les ménages qui ont signalé utiliser une latrine, environ 14 pour cent ont dit partager une latrine sur
les trois périodes. On n'a pas observé de différence significative au fil du temps or en fonction de la
présence ou absence d'intervention.
Participation à des groupes et prise de décisions par les femmes
Aucun impact n’a été observé sur toute variable liée à la participation accrue à des groupes et
à la prise de décisions au niveau du ménage ou au sein d’un groupe parmi les interlocutrices.
Cependant, une analyse plus poussée révèle un impact positif lié à la CRAM et à la prise de
décisions au sein du ménage parmi les ménages avec une femme à leur tête seulement.
Prise de décisions sur la santé
La responsabilité de la prise de décisions au niveau des ménages incombe principalement au
chef du ménage de sexe masculin. Afin d’identifier la participation au niveau du ménage à la
santé des enfants et des interlocutrices, pour chaque question, les interlocutrices ont été
priées d’indiquer si la responsabilité de la décision leur incombait entièrement, si cette
responsabilité incombait exclusivement au mari ou à quelqu’un d’autre, ou bien si elles
prenaient la décision avec leur mari ou un tiers (souvent soit un enfant soit le frère du mari
décédé). Pour éviter de confondre les différences sur le plan de la prise de décisions entre les
ménages avec une femme et un homme à leur tête, les données ci-dessous sont présentées
pour les ménages avec un homme et une femme séparément.
On n'a pas observé de différences significatives dans la participation des interlocutrices à la prise de
décisions entre les villages d'intervention et les villages témoins (Tableau 61). Qui plus est, pour la
population représentée dans son ensemble, la prise de décisions sur la santé des enfants a
significativement diminué au fil du temps (p < 0,05).
79
Tableau 61 : Prise de décisions sur la santé — ménages avec un homme à leur tête (statistiques démographiques)
Niveau de référence Mi-
parcours fin du programme
Interlocutrice participe à la prise de décisions sur la santé infantile
non-interventioncc 53 % 42 % 43 %
intervention 48 % 42 % 43 %
totalaa 50 % 42 % 43 %
Interlocutrice participe à la prise de décisions sur sa propre santé
non-intervention 46 % 38 % 43 %
intervention 47 % 35 % 43 %
total 46 % 37 % 43 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Lorsque l’on se penche sur les ménages avec une femme à leur tête l’histoire change quelque
peu. En premier lieu, il y a beaucoup plus d’interlocutrices de ménages avec une femme à
leur tête que de ménages avec un homme à leur tête qui signalent la prise de décisions par
des femmes à mi-parcours et à la fin du programme (tant dans les villages d'intervention que
dans les villages témoins). En deuxième lieu, la prise de décisions augmente significativement au
sein des ménages avec une femme à leur tête35 dans les villages d'intervention seulement (p < 0,01).
Troisièmement, au niveau de référence les interlocutrices de ménages avec une femme à leur
tête dans les villages témoins étaient significativement plus susceptibles de participer à la
prise de décisions ; cependant, à la fin du programme, ce lien est inversé (Tableau 62). Ce
lien est observé pour la prise de décisions sur la santé de l’interlocutrice et celle de son
enfant.
Tableau 62 : Prise de décisions sur la santé — ménages avec une femme à leur tête (statistiques démographiques)
Niveau de référence Mi-
parcours fin du programme
Interlocutrice participe à la non-intervention 66 % 55 % 55 %
35
Malheureusement, l’enquête n’a pas recueilli d’informations sur les personnes responsables de la prise de décisions dans un ménage avec une femme à sa tête si l’interlocutrice ne s’identifiait pas comme prenant part à la prise de décisions. Les options de l’enquête sont « chef du ménage de sexe masculin », ce qui ne désigne pas forcément un mari, mais pourrait désigner un père, un frère ou même des membres de la famille du mari absent/décédé - ou « quelqu’un d’autre ». La majorité des ménages avec une femme à leur tête qui ne prenaient pas part à la prise de décisions ont dit que « quelqu’un d’autre » le faisait.
80
prise de décisions sur la santé infantile
interventionttt 41 %*** 50 % 66 %*
total 56 % 53 % 61 %
Interlocutrice participe à la prise de décisions sur sa propre santé
non-intervention 64 % 58 % 54 %
interventionttt 40 %** 57 % 66 %**
total 54 % 57 % 59 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Cependant, le fait de signaler avoir un pouvoir décisionnel ne se traduit pas forcément en une
prise de décisions sur la manière de dépenser l’argent dans le domaine de la santé. À la fin du
programme, l’enquête demandait aussi si le ménage dépensait de l’argent pour les
médicaments et les visites médicales de l’interlocutrice ou de son enfant. Pour ces quatre
indicateurs, les interlocutrices des ménages avec une femme à leur tête étaient significativement
moins susceptibles de signaler dépenser de l’argent en santé. Qui plus est, dans les ménages avec
un homme à leur tête, le fait de laisser l’interlocutrice participer au processus de prise de
décisions sur sa propre santé étaient significativement corrélé à une plus faible probabilité de
dépenser de l’argent en médicaments et en visites médicales ; un plus grand pouvoir
décisionnel autour de la santé infantile était corrélé à une probabilité réduite de dépenser de
l’argent en visites médicales pour les enfants. Un facteur confondant potentiel dans cette
analyse est le fait que les interlocutrices de ménages avec une femme à leur tête sont
significativement plus susceptibles d’avoir un PB maternel inférieur (p < 0,1) (même s’il n’y a
pas de différence sur le plan des taux de malnutrition — voir la section consacrée à l’Analyse
en fonction du sexe pour un complément d’informations). Ainsi, il est possible que, dans les
ménages avec un homme à leur tête, la prise de décisions est corrélée à un pourcentage
inférieur de ménages consacrant de l’argent aux médicaments et aux visites médicales parce
que le besoin est inférieur. Il faut mener des recherches supplémentaires pour comprendre
ces données et cette analyse.
Bien qu’il n’y ait pas de données statistiques, les données suggèrent l’hypothèse que, dans les
ménages avec une femme à leur tête, un degré accru de prise de décisions est associé à des
dépenses accrues (Figure 17). Cependant, étant donné que les ménages avec une femme à
leur tête dépensent beaucoup moins de toute façon et représentent la minorité des ménages,
la conclusion relative aux ménages avec un homme à leur tête a plus d’implications sur le
programme. Au stade actuel, il n’y a pas de preuves de son impact sur la prise de décisions ou sur les
dépenses du programme sur la santé de l’interlocutrice ou de l’enfant.
Figure 17 : Prise de décisions et dépenses sur la santé de l’interlocutrice
81
Influence sur la santé infantile
Les interlocutrices ont aussi été priées d’indiquer le degré d’influence qu’elles pensaient
avoir sur les dépenses sur la santé de leur enfant dans l’enquête de fin du programme
(Tableau 63). À la différence de la section antérieure, cette question est liée au sentiment
d’influence, tandis que la précédente porte sur la participation réelle à la prise de décisions.
Les interlocutrices de ménages avec une femme à leur tête étaient significativement plus
susceptibles de dire qu’elles exerçaient une certaine influence par rapport aux interlocutrices
des ménages avec un homme à leur tête. À la différence de la prise de décisions, les interlocutrices
qui ont dit exercer une plus grande influence étaient aussi significativement plus susceptibles de
signaler dépenser de l’argent en visites médicales pour l’enfant (p < 0,1). De plus, si l’influence et la
prise de décisions présentaient une corrélation positive et significative, ces variables
semblent saisir des éléments très différents. Cependant, il n’y avait pas de distinction en
fonction de la présence ou absence d'intervention.
Tableau 63 : Influence sur la prise de décisions sur la santé infantile (statistiques démographiques)
non-intervention intervention total
Fin du programme – tous les ménages 25 % 26 % 25 %
Fin du programme – femme à leur tête 29 % 35 % 32 %
Fin du programme – homme à leur tête 22 % 23 % 23 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
82
Participation à des groupes et prise de décisions
La participation à des groupes36 a accusé un recul significatif au cours des trois périodes de
l’enquête. Il n’y avait pas de distinction selon la présence ou l’absence d’intervention ;
cependant, comme dans l’analyse précédente, les ménages avec une femme à leur tête
étaient significativement plus susceptibles de signaler leur participation à un groupe
communautaire (probablement parce que Concern les cible spécifiquement pour les groupes
d’épargne et de prêts villageois).
Tableau 64 : Participation à un groupe (statistiques démographiques)
non-interventionccc intervention totalaa
Niveau de référence 40 % 42 % 41 %
Mi-parcours 35 % 43 % 39 %
Fin du programme 31 % 35 % 33 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Si une interlocutrice répondait qu’elle faisait partie d’un groupe, l’enquête posait la question
de savoir si elle participait à la prise de décisions dans ce groupe37. On n'a pas observé de
différence significative au niveau de référence ou à la fin du programme, mais à mi-parcours,
les interlocutrices des villages d'intervention étaient significativement moins susceptibles de
signaler participer à la prise de décisions au sein d’un groupe (Tableau 65).
Tableau 65 : Prise de décisions au sein d’un groupe (statistiques démographiques)
non-intervention interventiont totala
Niveau de référence 45 % 42 % 44 %
Mi-parcours 78 % 63 %** 71 %
Fin du programme 58 % 52 % 56 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
36
Les interlocutrices ont été priés de répondre à la question de savoir si elles participaient à des groupes communautaires. Les options proposées par l’enquête pour réponse à cette question étaient : groupe de femmes, groupe de jeunes, comité de gestion de puits/de latrine, groupe d’épargne, groupe de soins (établi par Concern), comité tribal, comité de développement villageois et « autre ». 37
À la fin du programme, la question a été modifiée pour devenir « Avez-vous participé à la prise de décisions durant les trois dernières réunions ? », ce qui pourrait expliquer le changement de variable entre la mi-parcours et la fin du programme. Ainsi, aucune analyse n’a été effectuée au fil du temps pour cette variable.
83
Discussion
Le programme CRAM s’est révélé avoir un impact significatif dans les secteurs de la nutrition
et AEPHA/WASH, et un impact sur certains éléments du secteur de la santé. Il n’a presque pas
eu d’impact sur l’insécurité alimentaire et sur la prise de décisions par les femmes. À elles
toutes, les données recueillies contribuent à clarifier les aspects sur lesquels le programme a
été le plus efficace, et jette même un peu de lumière sur les mécanismes de l’impact. Dans la
section suivante — Liens avec la malnutrition — nous examinons ces mécanismes à l’aide de
l’analyse par régression. Cette analyse nous permet de tenir compte des caractéristiques des
enfants, des ménages et des villages pour mieux confirmer l’impact du CRAM et isoler les
voies de causalité possibles. Cependant, en premier lieu, dans cette section, nous examinons
et discutons des éléments individuels de l’impact du programme.
À la fin du programme, les enfants vivant dans les villages CRAM présentaient une prévalence
significativement inférieure de malnutrition aigüe, en utilisant tant le z-score poids-pour-
taille inférieur à moins deux écarts-types (variable binomiale) et le z-score poids-pour-taille
(variable continue). Les données n’indiquent pas une réduction de la malnutrition aigüe dans
les villages d'intervention au fil du temps, mais elles indiquent que le programme CRAM a
empêché les pics de malnutrition aigüe observés dans les villages témoins. Dans les villages
témoins, il s’est produit une augmentation statistiquement significative au fil du temps de la
prévalence de la malnutrition aigüe telle que mesurée par le z-score poids-pour-taille pour la
malnutrition sévère et la malnutrition aigüe globale. Ainsi, statistiquement parlant, le
programme CRAM semble avoir empêché une augmentation de la malnutrition aigüe (telle
qu’observée dans les villages témoins), plutôt qu’une réduction des taux de prévalence.
La malnutrition chronique, en revanche, a connu un déclin significatif au fil du temps au sein
de la population dans son ensemble et dans les sous-échantillons traités et témoins. Étant
donné que ce déclin a été significatif dans l’ensemble du groupe traité, nous pouvons dire que
le programme CRAM a eu un impact positif sur la malnutrition chronique. À la fin du
programme, les enfants vivant dans les villages d’intervention étaient significativement moins
susceptibles de présenter un z-score taille-pour-âge inférieur à moins deux et présentaient un
z-score taille-pour-poids significativement supérieur, en moyenne, à celui des enfants vivant
dans les villages témoins.
Ces constatations indiquent que l’impact sur la malnutrition aigüe est principalement dû à un
impact sur les enfants âgés de 6 à 23 mois. Le fait que le programme CRAM a eu un impact sur
la cohorte des plus jeunes enfants pour lesquels des données anthropométriques sont
recueillies pourrait expliquer pourquoi nous avons observé un impact sur le retard de
croissance. La différence sur le plan du retard de croissance était principalement due à des
degrés significativement inférieurs de retard de croissance parmi les enfants âgés de 24 à 59
mois dans les villages d'intervention par rapport aux villages témoins38. Cette tranche d’âge
38
Mais il pourrait s’agir d’un problème de taille d’échantillon, car moins d’un quart des enfants de l’échantillon étaient âgés de six à 24 mois.
84
(les enfants âgés de 24 à 59 mois) aurait été la plus exposée au programme CRAM — dès la
naissance ou potentiellement pré-conception en 2012.
On a aussi observé des différences significatives selon le sexe. L’impact global du programme
CRAM était principalement dû à des différences significatives parmi les enfants entre les
villages d'intervention et les villages témoins à la fin du programme, sans variation
significative parmi les filles. Qui plus est, dans les villages témoins, on a observé une
augmentation significative de la prévalence de garçons souffrant de malnutrition sévère au fil
du temps. Indépendamment de l’intervention, les garçons étaient significativement plus
susceptibles de souffrir de malnutrition chronique (HAZ < -2) à mi-parcours ainsi qu’à la fin du
programme. Lorsque l’on se penche sur la variable combinée d’enfants souffrant de
malnutrition chronique et aigüe (HAZ < -2 et WHZ < -2), les garçons étaient significativement
plus susceptibles de présenter à la fois une émaciation et un retard de croissance à mi-
parcours et à la fin du programme.
En plus du retard de croissance, le programme CRAM a aussi été lié à une variable de l’impact
à plus long terme : la mortalité infantile. Si on n’a pas observé de changement dans les taux
de mortalité globaux tous âges confondus au fil du temps ou entre les villages d'intervention
et témoins, il y avait une différence significative pour ce qui est du nombre d’enfants âgés de
moins de cinq ans qui sont morts. Bien que le même pourcentage (c.-à-d. pas de différence
significative) de ménages aient subi la mort d’un enfant âgé de moins de cinq ans dans les
villages témoins et d'intervention, le nombre d’enfants âgés de moins de cinq ans qui sont
morts était significativement inférieur à la fin du programme dans les villages d'intervention.
On observe une tendance troublante sur le plan du sexe des enfants âgés de moins de cinq ans
décédés. Au niveau de référence, les garçons et les filles étaient aussi susceptibles les uns
que les autres d’être morts, mais ce lien a significativement augmenté au fil du temps ; en
effet, à la fin du programme, c’étaient deux fois plus de garçons que de filles qui mouraient.
Cela correspond aux données relatives à la malnutrition, les garçons étaient significativement
plus susceptibles de souffrir de malnutrition aigüe à mi-parcours et à la fin du programme par
rapport aux filles. Comme les informations sur la « cause de la mort » n’ont pas été
recueillies, nous ne pouvons pas être certains des véritables causes. Ces questions devraient
être examinées de plus près pour comprendre les écarts entre les sexes constatés dans les
données par rapport à la mortalité et la malnutrition.
La variation saisonnière de la mortalité fournit également quelques indications des raisons des
pics saisonniers potentiels de la malnutrition. Les ménages étaient plus susceptibles d’avoir
signalé qu’un membre du ménage était mort en juin, la période précédant immédiatement la
période de soudure et la période durant laquelle la plus grande partie des cultures sont
plantées. Il est intéressant de noter que ce taux est plus élevé en juin que durant tout autre
mois durant la période de soudure ou immédiatement après. Cela implique que la période
suivant la fin de la saison sèche est corrélée à des résultats pires sur le plan de la santé et
peut-être de la nutrition. Nous testons actuellement cette hypothèse en recueillant des
donnés anthropométriques quatre fois par an dans le cadre de la collecte de données
longitudinales.
85
Même si l’élément relatif à la santé du programme CRAM n’était pas randomisé, nous avons
observé des impacts qui pourraient être directement liés à la réduction de la malnutrition
observée. Les enfants vivant dans les villages CRAM, à la fin du programme, étaient
significativement moins susceptibles d’être malades (une variable constamment corrélée à la
malnutrition infantile, même si nous ne pouvons pas nous prononcer sur la direction de la
causalité), en particulier pour ce qui est du paludisme ou des maladies respiratoires. Ces
enfants étaient aussi significativement moins susceptibles d’être signalés comme souffrant de
maladies multiples simultanément. Par ailleurs, à la fin du programme, le taux d’enfants âgés
de moins de six mois exclusivement allaités était significativement supérieur dans les villages
d'intervention. Le moteur de la hausse de l’allaitement exclusif était une réduction
significative du nombre d’interlocutrices disant donner aux nourrissons de l’eau en plus du
lait maternel. Bien que nous ne soyons pas en mesure de tester directement le lien entre
l’allaitement exclusif et la malnutrition dans l’échantillon parce que a) les données ont été
recueillies sur des tranches d’âge différentes et b) nous n’avons pas suivi les mêmes enfants,
cela pourrait constituer un moteur important de la réduction des taux de malnutrition. Il faut
examiner cet aspect de plus près.
Nous avons par ailleurs observé quelques tendances positives supplémentaires dans le secteur
de la santé au fil du temps pour la population dans son ensemble. Si nous ne pouvons pas les
attribuer au programme CRAM parce qu’elles n’ont pas été randomisées, il est tout de même
bon de les noter : un pourcentage significativement supérieur d’enfants malades ont été
conduits au dispensaire de santé communautaire ou au centre de santé ; les taux de
vaccinations ont significativement augmenté (rougeole, pentavalent et fièvre jaune) ; et le
pourcentage d'enfants dormant sous une moustiquaire a significativement augmenté entre le
niveau de référence et la fin du programme. Le soutien apporté par le programme CRAM aux
services de santé était égal pour les groupes d'intervention et témoins, de sorte qu’une
tendance positive pour les deux groupes serait logique si elle était impulsée par le CRAM ;
cependant, nous ne pouvons pas affirmer que cela est dû au soutien apporté par le
programme CRAM ou si cela aurait eu lieu même en l’absence de CRAM sans un véritable
élément contrefactuel (c.-à-d. un groupe témoin).
Le programme CRAM a aussi eu un impact très clair sur le secteur AEPHA/WASH. Les ménages
des villages d'intervention étaient significativement plus susceptibles de signaler utiliser de
l’eau tirée d’un forage, d’avoir au moins 15 litres d’eau par jour et par personne, d’utiliser
une latrine et de savoir quels sont les deux principaux moments auxquels il faut se laver les
mains. Cependant, bien que ces aspects soient significatifs à la fin du programme, l’utilisation
d’un forage et l’utilisation d’une latrine ont accusé un recul entre la mi-parcours et la fin du
programme (dans l’ensemble de la population). Cela souligne probablement l’importance du
soutien organisationnel en faveur de l’entretien des infrastructures. Un autre enseignement
important qui s’est dégagé des données est le manque d’impact sur les pratiques de lavage
des mains et le nombre de personnes signalant avoir une station de lavage des mains
fonctionnelle dotée de savon et d’eau. Cela n’est pas étonnant, car il est généralement plus
simple d’accroître les connaissances que de modifier les pratiques. Mais cela met en relief les
activités supplémentaires de programme qui se révéleraient utiles.
86
Il est important de noter l’absence d’impact sur l’insécurité alimentaire. Comme on le discute
dans la section consacrée à l’analyse, nous étions peu susceptibles de voir un impact du
programme sur l’insécurité alimentaire en raison du moment auquel l’enquête a été menée —
le moment de la récolte. Cependant, à la fin du programme, à la différence de la mi-
parcours, nous avons aussi vu un impact minimal du programme CRAM sur l’insécurité
alimentaire durant la période de soudure. De manière générale, les variations d’insécurité
alimentaire observées dans le cadre de l’enquête (tant annuelles que longitudinales)
semblent être impulsées par des variations des précipitations, de la production agricole et
d’autres forces externes au CRAM.
Enfin, nous n’avons observé un impact sur la prise de décisions par les femmes que dans les
ménages avec une femme à leur tête. Les interlocutrices de ménages des villages
d'intervention avec une femme à leur tête étaient significativement plus susceptibles de
signaler la participation à la prise de décisions sur leur santé et la santé de leurs enfants, par
rapport aux interlocutrices des ménages avec une femme à leur tête dans les villages
témoins. Autrement, la prise de décisions sur la santé infantile et la participation des femmes
à la prise de décisions dans les groupes communautaires ont accusé un recul significatif pour
la population au fil du temps.
Nous constatons donc que le programme CRAM a été efficace au moment de réduire la
malnutrition, chronique et aigüe. Cet impact n’a pas été observé au cours d’une année, mais
durant la période de 2012 et 2015, ce qui fait ressortir l’importance de l’investissement à
long terme dans la programmation et l’évaluation. L’utilisation en déclin des forages et des
latrines et l’absence d’impact sur les pratiques d’hygiène soulignent le fait que
l’investissement dans le programme doit continuer et évoluer sur la base des conclusions de
l’évaluation.
Le fait que le programme CRAM a eu un impact très clair sur l’AEPHA et les indicateurs de la
nutrition nous permet d’émettre l’hypothèse selon laquelle un élément AEPHA est le moteur
probable de la malnutrition. Dans la section suivante nous examinons de plus près le lien
entre la malnutrition, les indicateurs AEPHA, CRAM et d’autres corollaires et contrôles
possibles à l’aide de l’analyse par régression.
Chapitre 3 : Liens avec la malnutrition : eau et bétail
Introduction
Dans la section précédente — impact du programme CRAM — nous nous sommes penchés sur
plusieurs indicateurs pour déterminer si le CRAM avait un impact significatif au fil du temps.
Si nous avons effectivement constaté que le CRAM avait un impact sur la malnutrition, ainsi
que sur une série d’autres variables, les informations ne nous ont pas indiqué (même si elles
ont suggéré quelques hypothèses) les causes potentielles de la malnutrition. L’analyse ci-
dessus ne tenait pas non plus compte de toute caractéristique confondante liée à l’enfant, au
ménage ou au village. C’est pourquoi, dans la présente section, grâce à une analyse par
régression, nous examinons les corollaires de la malnutrition (pour un complément
87
d’informations sur la variable de modélisation et de résultats, veuillez vous référer à la
section sur les Méthodes), en tenant compte d’une série de variables.
Dans cette sous-section de l’analyse, nous présentons les résultats de la régression, puis
cherchons à expliquer ces résultats par catégorie (données démographiques infantiles,
données démographiques relatives aux ménages, insécurité alimentaire des ménages,
utilisation de l’eau et chaîne de l’eau, bétail, déplacement et intervention CRAM). Nous
résumons ensuite les résultats dans la sous-section consacrée à la discussion.
Analyse
Une gamme de caractéristiques des enfants, des ménages et des villages présentaient une
corrélation significative avec le z-score poids-pour-taille minimum du ménage parmi les
enfants âgés de moins de cinq ans (Tableau 66). À partir d’ici nous nous référerons
simplement à la variable du résultat comme l’« état nutritionnel de l’enfant ».
Chacune des sous-sections (données démographiques infantiles, données démographiques
relatives aux ménages, insécurité alimentaire des ménages, utilisation de l’eau et chaîne de
l’eau, bétail, déplacement et intervention CRAM) ci-dessous se basent sur les variables qui
ont été identifiées comme étant significatives selon les six modèles présentés dans le Tableau
66, en plus de soutenir l’analyse générale, afin de tenter d’expliquer pourquoi nous verrons
peut-être des liens significatifs.
Tableau 66 : Z-score poids-pour-taille minimum pour le ménage : modèle à effets fixes et aléatoires (coefficients centrés)
Toutes les données Non-intervention Intervention
Effets fixes
Effets aléatoire
s Effets fixes
Effets aléatoire
s Effets fixes
Effets aléatoire
s
Enfant de sexe féminin - 0,179*** 0,167 0,149* 0,121 0,182**
Âge de l’enfant en mois (centré) 0,022* 0,025*** 0,021 0,029** 0,023 0,021*
Âge de l’enfant en mois au carré (centré) -0,000*
-0,000*** 0 -0,000** 0 0
Nombre d’enfants (de moins de 5 ans) (centré) -0,002
-0,119*** -0,062 -0,151** 0,082 -0,097
Age du chef du ménage (centré) 0 0,002 0,007 0,005 -0,009 -0,001
Chef du ménage de sexe féminin 0,184 0,182* 0,04 0,077 0,27 0,278*
88
Chef du ménage a suivi une éducation formelle, même brève 0,411* 0,331** 0,211 0,395* 0,609** 0,358*
Taille du ménage (centré) -0,017 -0,001 0,01 -0,026 -0,041 0,027
Rapport de dépendance (centré) -0,001** 0 -0,002** 0 -0,001 0
Stratégies de l’ISA (centré)
Emprunt sur l’avenir financier 0,317*** 0,256*** 0,237 0,229** 0,349** 0,268**
Emprunt sur l’avenir agricole -0,2 -0,031 -0,123 0,07 -0,227 -0,085
Réduire nombre de membres du ménage à nourrir -0,251* -0,250** -0,249 -0,147 -0,175 -0,327**
Réduire quantité d’aliments 0,096 0,043 0,035 0,027 0,108 0,056
Score de diversité alimentaire individuelle (cent.) 0,015 0,002 0,041* 0,022 -0,019 -0,023
Pourcentage d’enfants (âge < 14 ans) qui travaillent (cent.) 0,159 0,141* 0,234 0,202* 0,09 0,101
Indice du score Morris (centré) 0,094 0,069 -0,001 -0,006 0,211* 0,183**
Indice pondéré en fonction du bétail (centré) 0 0 0 0 0,001 0,000*
Accès à l’eau (référence : eau de surface)
Puits traditionnel 0,203 0,128 0,083 -0,045 0,237 0,297*
Forage 0,091 0,188** -0,237 -0,008 0,380** 0,384***
Ménage a été déplacé durant le conflit - 0,240*** - 0,338*** - 0,119
village avec 150 ménages ou plus - -0,109 - -0,209* - 0,013
Damre - 0,299** - 0,394* - 0,325**
Bovins dans le village (centré) 0,028 -0,079** 0,165 -0,094 -0,065 -0,069
Intervention 0,246** 0,121* 0 0 0,119 0,044
Constant -
1.462*** -
1.576*** -
1.168*** -
1.382*** -
1.659*** -
1.742***
Nombre d’observations 1268 1268 641 641 627 627
89
R au carré 0,079 0,093 0,145
Degrés de liberté 562 278 264
Données démographiques infantiles
Selon les régressions ci-dessus, les filles présentent un z-score poids-pour-taille
significativement supérieur à celui des garçons, en tenant compte d’une foule d’autres
variables. Comme on l’a examiné dans la section consacrée à l’impact du programme CRAM,
les filles sont dans l’ensemble moins susceptibles de souffrir de malnutrition sur le plan tant
de l'émaciation que du retard de croissance (Figure 18). Les enfants plus âgés ont aussi une
propension significativement inférieure à l'émaciation ainsi qu’au retard de croissance. Pour
chaque mois supplémentaire au-dessus de la moyenne (31 mois) le z-score poids-pour-taille
augmente de 0,025 écarts-types, autrement dit pour chaque année supplémentaire, le z-score
augmente d’un tiers d’écart-type ou l’état nutritionnel (poids-pour-taille) de l’enfant
s’améliore avec l’âge.
Figure 18 : Émaciation et retard de croissance en fonction du sexe de l’enfant au fil du temps
Si la mortalité des enfants âgés de moins de cinq ans (les ménages ont signalé qu’entre quatre
et six pour cent des enfants meurent avant leur cinquième anniversaire) n’explique pas toutes
les variations sur le plan de l’état nutritionnel des enfants (z-score poids-pour-taille) par âge
et sexe, il vaut la peine de noter que les garçons sont plus susceptibles de mourir que les
filles, et que les enfants âgés de moins de deux ans sont deux fois plus susceptibles de mourir
que les enfants âgés de plus de deux ans. Une autre explication possible de l’écart sur le plan
de l’état nutritionnel des enfants (z-score poids-pour-taille) par sexe de l’enfant est la
pratique de l’allaitement exclusif. Bien que cela ne soit pas significatif (l’échantillon était
90
bien trop petit, même si p = 0,12), 39 pour cent des filles âgées de moins de six mois étaient
exclusivement allaitées à la fin du programme par rapport à 21 pour cent des garçons. Cela
pourrait être lié aux différentes activités auxquelles prennent part les enfants de différents
sexes et au membre du ménage avec lequel ils se déplacent. Indépendamment de la raison, le
lien entre le sexe et l’allaitement exclusif pourrait contribuer à expliquer en partie la raison
pour laquelle les filles sont moins susceptibles de souffrir de malnutrition que les garçons39.
D’autres caractéristiques liées aux enfants ont été examinées, mais pas incluses dans le
modèle pour une foule de raisons, y compris la signification insuffisante (dormir sous une
moustiquaire), le fait de pas être comparables au fil du temps en raison de différences sur le
plan de la collecte de données (vaccinations et diversité alimentaire des enfants), un
échantillon de petite taille (lieux où sont demandés les soins, type d’appui nutritionnel), ou le
fait d’avoir le potentiel d’introduire des problèmes d’endogénéité (avoir un enfant malade,
demander des soins pour un enfant malade, appui nutritionnel pour les enfants). Par
exemple, les enfants souffrant de malnutrition étaient significativement plus susceptibles
d’avoir été malades durant les deux semaines précédentes. Cependant, comme le lien peut
être itératif — un enfant qui est malade est plus vulnérable à la malnutrition et un enfant
souffrant de malnutrition est plus susceptible de tomber malade — le fait d’inclure cette
variable a le potentiel d’introduire l’endogénéité dans le modèle.
Données démographiques relatives aux ménages
D’après l’analyse par régression, les ménages avec une femme à leur tête étaient
significativement plus susceptibles d’afficher un meilleur état nutritionnel parmi leurs enfants
(lorsque l’on utilise le z-score poids-pour-taille minimum parmi enfants) pour l’échantillon
dans son ensemble en tenant compte d’autres caractéristiques des enfants, des ménages et
des villages. Lorsque l’on se penche sur l’impact d’avoir un chef de ménage de sexe féminin
en fonction de la présence ou absence d’intervention, le lien n’est significatif que pour les
ménages du groupe traité (en tenant compte des même variables). Le fait d’avoir une femme
chef de ménage accroît le z-score poids-pour-taille d’un cinquième d’écart-type, dans le
groupe d’intervention l’impact augmente jusqu’à un quatrième d’écart-type.
Les données donnent une idée des mécanismes par l’intermédiaire desquels il s’établit une
corrélation entre le fait d’avoir un chef de ménage de sexe féminin et une nutrition
améliorée. Comme on l’examine de manière plus approfondie dans la section consacrée à
l’analyse du genre ci-dessous, les ménages avec une femme à leur tête, s’ils sont
significativement plus pauvres avec un niveau supérieur d’insécurité alimentaire, sont
significativement plus susceptibles de signaler demander des soins pour un enfant malade et
ce lien est plus marqué dans le groupe d’intervention40. En plus d’une plus propension à
demander des soins pour un enfant malade, les ménages avec une femme à leur tête se
39
Il n’y avait pas d’autre distinction dans les z-score poids-pour-taille dans les données relatives au groupe des enfants (diversité alimentaire des enfants, groupes alimentaires individuels, dormir sous une moustiquaire, vaccinations, demande de soins, être malade) par sexe. 40
Il est important de noter que, si ce lien est fortement significatif dans le groupe traité, il n’est pas dû à l’intervention car ce lien existait au niveau de référence avant la mise en œuvre du programme CRAM.
91
protègent des pires résultats en matière de santé de l’enfant et en matière de nutrition, y
compris le retard de croissance et le décès avant le cinquième anniversaire. Ainsi, lorsque la
régression à effets aléatoires et fixes est appliquée sur le z-score poids-pour-taille du ménage
moyen (état nutritionnel moyen des enfants du ménage) ou maximum (état nutritionnel de
l’enfant en meilleure santé du ménage), il n’y a pas de distinction selon le sexe du chef du
ménage et la signification n’est apparente que lorsqu’on se penche sur les différences au
niveau des z-scores poids-pour-taille du ménage minimums (état nutritionnel de l’enfant en
moins bonne santé du ménage).
Le niveau d'éducation du chef du ménage était aussi significativement corrélé à un meilleur
état nutritionnel des enfants. Le fait d’avoir suivi ne serait-ce qu’une brève d’éducation
formelle (même si ce n’est que quelques années d’école primaire) présente la corrélation la
plus forte avec un degré inférieur d'émaciation infantile dans l’analyse par régression. Il est
important d’émettre une mise en garde : bien qu’une éducation plus poussée soit
significativement corrélée à une émaciation infantile inférieure (Figure 19), même lorsque
l’on tient compte des caractéristiques des enfants, des ménages et des villages, il est difficile
d’affirmer quoi que ce soit concernant la causalité. Seulement de quatre à cinq pour cent de
tous les chefs de ménages avaient suivi une éducation formelle quelconque, de sorte que ces
personnes ont probablement d’autres caractéristiques et éventuellement des avantages, qui
pourraient être à l’origine du lien.
Figure 19 : Niveau d’éducation du chef de ménage et émaciation infantile aigu
La composition du ménage a également un rapport marqué avec l'émaciation infantile. Si la
taille du ménage n’est pas significative, le nombre d’enfants âgés de moins de cinq ans et le
rapport de dépendance (nombre de personnes à charge ne travaillant pas au sein du ménage
divisé par le nombre d’adultes en âge de travailler au sein du ménage) sont corrélés de
manière significative et négative à l’état nutritionnel des enfants. Pour chaque enfant
92
supplémentaire au-dessus de la moyenne (1,7 enfants) l’état nutritionnel décline (z-score
poids-pour-taille minimum est inférieur d’un dixième d’écart-type).
Insécurité alimentaire des ménages
Pour la plupart des variables de l’insécurité alimentaire le lien avec la nutrition infantile
n’était pas suffisamment robuste pour l’inclusion ou l’exclusion de variables dans la
régression, à l’exception de l’utilisation de différents types de stratégies d’adaptation
(autrement dit l’insécurité alimentaire était pas corrélée à la malnutrition et ne change rien
au lien entre la malnutrition et les autres variables). Le manque de robustesse est
probablement le résultat du moment où a été menée l’enquête. Comme on le décrit dans la
section sur l’impact du programme CRAM, la période de la récolte est généralement le
moment où la variance en matière de sécurité alimentaire est la plus faible entre les
ménages.
Pour mieux comprendre comment différentes stratégies étaient corrélées aux résultats sur le
plan de la nutrition infantile, l’ISA a été restructuré en quatre catégories basées sur les types
de stratégies utilisées. Le premier sous-groupe englobe toutes les catégories basées sur le
rationnement de la consommation (réduire le nombre de repas, les portions, consommer une
variété réduite, jeûner une journée entière), la deuxième concerne les stratégies dans le
cadre desquelles les ménages empruntent de l’argent (prennent un crédit auprès d’un
magasin, empruntent de l’argent à leur famille ou leurs amis), la troisième concerne des
stratégies qui supposent d’emprunter sur la base de leur récolte (sélection pré-récolte des
cultures matures, consommation du stock de semences de l’année suivante), et la quatrième
est une réduction du nombre de membres du ménage à nourrir, soit en allouant des aliments
seulement aux enfants ou aux membres du ménage qui travaillent, soit en envoyant les
membres du ménage manger ailleurs.
L’analyse par régression montre que les ménages qui ont emprunté, soit en empruntant de
l’argent à leur famille ou à leurs amis, soit en achetant des aliments à crédit, étaient
significativement plus susceptibles de présenter un meilleur état nutritionnel pour leurs
enfants. Non seulement le lien entre l’utilisation de cette stratégie et l'émaciation infantile
était l’un des plus importants des données, une corrélation significative et encore plus
importante a été observée sur le plan de la variation au sein des ménages. Un ménage qui a
commencé à utiliser cette stratégie durant l’un des trois points de collecte des données avait
un état nutritionnel bien meilleur (z-score poids-pour-taille supérieur d’un tiers d’écart-
type). D’un autre côté, un ménage utilisant une stratégie grâce à laquelle il réduisait le
nombre des membres du ménage à nourrir était significativement plus susceptible de
présenter un état nutritionnel des enfants moins bon. Un ménage qui n’utilisait pas cette
stratégie auparavant puis a commencé à l’utiliser était significativement plus susceptible de
constater une réduction de l’état nutritionnel de ses enfants.
Ces deux liens sont extrêmement robustes dans le contexte de changements dans la
composition du modèle de régression et sont significatifs indépendamment de l’inclusion de
variables de la richesse de substitution (accès aux terres, nombre et type de bêtes, et
propriété de biens). Et la variable « emprunt sur l’avenir financier » n’est pas elle-même une
93
variable de substitution pour la richesse car elle est négativement corrélée (même si ce n’est
pas de façon significative) aux variables de la richesse de substitution disponibles. Au lieu de
cela, l’observation de ce lien montre que les ménages sont en mesure d’utiliser leur capital
social (emprunter à des amis) ou leur capital financier (emprunter à un magasin) pour
améliorer l’état nutritionnel des enfants.
Utilisation des forages et chaîne de l'eau
D’après l’analyse par régression, l’utilisation de l’eau d’un forage était significativement et
positivement corrélée à un meilleur état nutritionnel des enfants. La signification de ce lien
était principalement impulsée par les changements au niveau des villages d'intervention. La
mesure de cette corrélation était comparable au fait d’avoir un chef de ménage ayant suivi
une éducation formelle. Qui plus est, les ménages des villages d'intervention qui ont cessé
d’utiliser l’eau de surface pour utiliser un forage pour la consommation d’eau du ménage ont
amélioré l’état nutritionnel de leurs enfants (accru leur z-score poids-pour-taille minimum
d’un tiers d’écart-type).
Figure 20 : Émaciation infantile en fonction de l’accès à l’eau, du moment et de la présence ou absence d’intervention
Le même lien n’était pas significatif dans les villages témoins même si presque la moitié (46
pour cent) des ménages avaient signalé avoir accès à un forage (Figure 20).
Pourquoi la différence de corrélation à l’utilisation d’eau de forage entre les villages d'intervention et les
villages témoins ?
Une explication possible est le fait qu’il y a une différence significative sur le plan de la
qualité de l’eau entre forages dans les villages d'intervention par rapport aux villages
témoins. Une analyse de l’eau effectuée dans les villages d'intervention confirme que l’eau de
forage est potable (concentration de coliformes presque toujours nulle ou presque nulle). Le
94
même type de tests n’a pas été effectué dans les villages témoins, donc nous ne pouvons pas
donner d’autres informations là-dessus. Cependant, nous pouvons nous pencher sur la
différence sur le plan des comportements et des pratiques autour de la chaîne de l'eau entre
ménages des villages d'intervention et des villages témoins.
Deux variables spécifiques de la chaîne de l'eau étaient significativement corrélées à la
malnutrition aigüe (c.-à-d. WHZ < -2) : est-ce que le ménage utilisait le même récipient de
transport pour aller chercher de l’eau à un forage et de l’eau non potable (eau de surface ou
puits traditionnel) (p < 0,05) et est-ce que le ménage nettoyait le récipient de transport
régulièrement (p < 0,05). La première variable n’existe que pour les ménages qui avaient
accès à un forage. Pour la deuxième variable, le lien, bien que significatif pour l’échantillon
tout entier, s’applique également et est plus robuste parmi les ménages qui avaient accès à
un forage. Étant donné que l’eau tirée d’un puits traditionnel et/ou l’eau de surface sont
susceptibles de présenter un degré de contamination plus élevé de toute façon, l’analyse
montre que les pratiques d'hygiène le long de la chaîne de l'eau sont importantes pour
prévenir la contamination, pas pour l’éliminer. L’amélioration des pratiques d'hygiène le long
de la chaîne de l'eau n’est pertinente que si un ménage commence avec de l’eau salubre, de
sorte que les données montrent que les pratiques d'hygiène le long de la chaîne de l'eau
empêchent la contamination de l’eau salubre potable au lieu d’éliminer la contamination de
l’eau de surface, ce qui ne peut être fait qu’en traitant l’eau. Ainsi, le reste de cette section
ne traite que des ménages qui ont dit avoir accès à de l’eau de consommation d’un forage à la
mi-parcours et à la fin du programme (malheureusement l’étude menée au niveau de
référence ne comprenait pas de questions relatives à la chaîne de l'eau).
Figure 21 : Chaîne de l’eau et malnutrition aigüe au fil du temps et en fonction de la présence ou absence d’intervention
95
Lorsque l’on se penche sur les variables de la chaîne de l'eau séparément, chacune d’entre
elles est individuellement corrélée à la malnutrition aigüe globalement ; cependant, à la fin
du programme (lorsque tous les villages d'intervention ont reçu une formation relative à la
chaîne de l'eau et à l’hygiène), il n’y a pas de lien dans le village traité entre l’utilisation du
même récipient ou d’un récipient différent et l'émaciation infantile (Figure 21) — le seul
aspect qui revêt une importance est celui de savoir s’ils ont nettoyé le récipient
régulièrement (deuxième section de la Figure 21). Dans les villages d'intervention seulement,
à la fin du programme, tout impact négatif lié à l’utilisation du même récipient est annulé par
le nettoyage régulier du récipient de transport. Dans les villages témoins, même les ménages
qui nettoient régulièrement leur récipient de transport affichent un niveau supérieur de
malnutrition s’ils utilisent le même récipient pour l’eau potable et non potable (p < 0,1). Qui
plus est, les ménages qui nettoient leur récipient de transport et se trouvent dans un village
d’intervention sont significativement moins susceptibles d’avoir un enfant souffrant
d'émaciation que les ménages qui nettoient leur récipient de transport et se trouvent dans un
village témoin (p < 0,1).
Bien que nous ne puissions pas l’affirmer de manière concluante (car nous pouvons seulement
tester l’impact complet du programme CRAM et non celui de ses éléments individuels) ces
constatations suggèrent la théorie selon laquelle les ménages qui reçoivent le paquet CRAM
(et dans ce cas plus précisément la formation en hygiène et chaîne de l'eau dispensée aux
villages CRAM) sont mieux équipés pour réduire la contamination par des pathogènes de leur
eau, contamination qui pourrait être corrélée à l'émaciation infantile. Cependant, sans tester
la qualité de l’eau dans les villages témoins nous ne pouvons pas affirmer avec certitude que
la contamination initiale des forages dans les villages témoins est simplement plus élevée et
donc à l’origine de la différence.
Bétail
Un élément peut-être lié à l’analyse ci-dessus est le lien entre la densité du bétail dans un
village et l'émaciation infantile. D’après l’analyse par régression, plus il y avait de bétail dans
un village (en utilisant la variable de substitution de la somme de toutes les bêtes dans un
village identifiées par l’échantillon), plus l’état nutritionnel des enfants était mauvais. En
appliquant la même régression sur le z-score poids-pour-taille maximum au sein du ménage,
le degré de signification augmente jusqu’à p < 0,01 pour l’échantillon dans son ensemble, et
dans les sous-échantillons traités et non traités. Le coefficient est aussi multiplié par deux.
Ainsi, le modèle par régression indique que, pour chaque vache supplémentaire au-dessus de
la moyenne, dans un village le z-score poids-pour-taille maximum du ménage diminue d’un
huitième d’écart-type et le z-score poids-pour-taille minimum du ménage diminue d’un
douzième d’écart-type du z-score, ce qui fait empirer l’état nutritionnel des enfants.
Cependant, deux liens supplémentaires sont observés en rapport avec le bétail. Dans les
villages d'intervention seulement, il y a un lien significatif et positif avec chaque unité
supplémentaire de bétail au sein d’un ménage (c.-à-d. unité de volaille), telle que mesurée
par le WLI, et l’état nutritionnel des enfants. Ainsi, la propriété individuelle de bétail est
96
positivement corrélée (probablement dans la mesure où elle indique la richesse), tandis que
la propriété de bétail au niveau du village est négativement corrélée.
Figure 22 : Santé et nutrition infantiles en fonction des damres et du moment
Le second lien identifié dans les données est lié aux ménages qui résident dans un damre.41 Les
ménages qui vivent dans un damre sont significativement moins susceptibles d’avoir un enfant
malade (p < 0,05), présentant un retard de croissance (p < 0,1) ou souffrant d'émaciation (p <
0,05)42 (Figure 22). Un damre est un village permanent qui est principalement composé de
ménages de pasteurs et de ménages précédemment nomades. Cette caractéristique
particulière se traduit en propriété de bétail dans un damre par rapport à un village non-
damre, en particulier des bovins (Figure 22). Ainsi, étant donné le lien entre la densité de
bétail et la malnutrition constaté dans les données, il est étonnant que le fait de vivre dans
un damre ait un impact positif similaire sur le z-score poids-pour-taille minimum que le fait
d’avoir un chef de ménage ayant suivi une éducation formelle.
Une explication possible pour cette variation réside dans la différence entre les pratiques de
gestion du bétail entre les pasteurs (même ménages se consacrant précédemment à l’élevage)
et les ménages principalement agricoles. Le bétail, et tout particulièrement les chameaux,
les bovins et les moutons au sein d’un ménage pastoral migrent généralement (avec un
membre du ménage ou un berger embauché), en quête de meilleurs pâturages et d’un accès à
l’eau accru, et sont donc moins susceptibles de partager le même point d’eau que celui
41
Bien que tous les damre fassent partie de la catégorie « petit village », le damre et la population sont pris en compte dans la régression et la variable du damre est non seulement plus robuste (significative dans toutes les régressions), mais elle a de plus un coefficient supérieur, donc il est peu probable que la variable du damre soit une variable de substitution pour la taille de la population et vice-versa. 42
L’émaciation et le fait de vivre dans un damre ne sont significativement corrélés que lorsque l’on tient compte des autres caractéristiques au niveau des ménages et des villages.
97
qu’utilisent les êtres humains pour leur consommation. Si le lien entre le bétail, et en
particulier les bovins, et la malnutrition est dû à la contamination de l’eau par des fèces
animales, alors cela expliquerait pourquoi les taux de malnutrition sont significativement
inférieurs dans un damre.
Figure 23 : Propriété de bétail en fonction des animaux, des damres et du moment
Déplacement
Il ne fait aucun doute que le conflit dans la région du Sila a donné lieu à un déplacement de
très grande envergure en 2006-08, tant depuis l’intérieur de la région que depuis l’extérieur.
Vingt-neuf pour cent de tous les ménages ont signalé avoir été déplacés durant le conflit, la
majorité d’entre eux vers un camp de personnes déplacées à l’intérieur de leur propre pays et
un autre tiers vers d’autres villages.
Le lien extrêmement robuste et positivement significatif entre un déplacement antérieur et
le meilleur état nutritionnel des enfants semble contre-intuitif. Cependant, lorsque l’on se
penche sur cet aspect de plus près, le déplacement est corrélé à une utilisation
significativement accrue des services. Les enfants des ménages précédemment déplacés sont
significativement plus susceptibles d’être actuellement scolarisés et d’avoir reçu une
éducation formelle (p < 0,05) (Figure 24).
98
Figure 24 : Actuellement scolarisés dans un établissement formel en fonction du moment et de la présence ou absence d'intervention
Cependant, comme on le décrit dans la section « Moyens de subsistance dans la région du
Sila », les taux de scolarisation dans le système formel d’éducation (selon les interlocutrices)
pour les jeunes enfants sont en diminution. La principale raison donnée est la distance de
l’école. Une interprétation possible du déclin de la scolarisation est le fait que l’impact
positif de la familiarisation accrue avec les services suite à l’expérience des camps diminue
actuellement ou (et nous devons vérifier cet aspect auprès de l’équipe de Goz Beida) que les
écoles formellement administrées par des ONG ferment peut-être leurs portes tandis que les
ONG continuent de quitter la zone.
99
Figure 25 : Demande de soins de santé pour un enfant malade en fonction du déplacement antérieur, du moment et de la présence ou absence d’intervention
En plus de la hausse de la scolarisation dans un établissement d’éducation formelle, les
ménages précédemment déplacés sont aussi significativement plus susceptibles d’utiliser les
services de santé si un enfant est malade (p < 0,05) (Figure 25). Cependant, comme
l’indiquent clairement le chiffre relatif à la demande de soins pour un enfant malade et
l’analyse par régression, s’il subsiste une différence entre les ménages déplacés et non
déplacés dans le groupe non traité, cette différence diminue néanmoins pour les enfants
vivant dans les villages d'intervention. On observe un schéma similaire lorsque l’on se penche
sur les taux de malnutrition en fonction du déplacement, de la présence ou absence
d’intervention et du moment (Figure 26). Les ménages précédemment déplacés présentent un
taux de malnutrition aigüe significativement inférieur (p < 0,01). Cependant, la différence
entre les ménages déplacés et non déplacés dans les villages d'intervention est plus réduite
avec chaque itération de la collecte de données, de sorte qu’à la fin du programme il n’y a
pas de différence significative entre les deux groupes au sein des villages d'intervention, mais
une différence significative (p < 0,05) subsiste dans les villages témoins.
100
Figure 26 : Émaciation en fonction du déplacement, de la présence ou absence d’intervention et du moment
Ce lien exact est identifié dans l’analyse par régression au début de cette section : si dans
l’ensemble le déplacement est significativement corrélé à un meilleur état nutritionnel des
enfants, lorsqu’on ventile les données en fonction de la présence ou absence d’intervention,
le déplacement ne reste significatif que dans les villages témoins. Ainsi, les avantages
attribués à l’expérience antérieure des services liées au déplacement peuvent désormais être
attribués à l’expérience au titre du programme CRAM.
Intervention
La conception de l’étude ne permet pas à l’analyse d’attribuer les changements des variables
relatives aux résultats à certains éléments précis du programme CRAM. Nous pouvons émettre
des hypothèses et faire des conjectures concernant l’impact, mais nous ne pouvons pas
affirmer quoi que ce soit avec une certitude absolue. Ainsi, la signification de la variable de
la présence ou absence d’intervention dans le modèle à effets fixes et aléatoires dans la
régression présentée au début de cette section est la plus importante constatation que nous
puissions avancer. Le modèle nous indique qu’en moyenne, les ménages qui vivent dans les
villages d'intervention après que les éléments du CRAM ont commencé à être mis en œuvre
(mi-parcours et fin du programme) affichent un pire état nutritionnel pour les enfants (un z-
score poids-pour-taille minimum du ménage qui est supérieur d’un dixième d’écart) que dans
les villages non-CRAM. Un élément encore plus révélateur est que, en tenant compte des
caractéristiques innées des ménages que nous ne sommes pas en mesure de modéliser, le fait
qu’un ménage passe d’une situation dans laquelle il ne bénéficie pas du paquet CRAM à une
situation où il en bénéficie améliore l’état nutritionnel des enfants (accroissant le z-score
poids-pour-taille minimum du ménage d’un quart d’écart-type). En prenant ces deux
conclusions ensemble, nous pouvons dire avec certitude que le CRAM a eu un impact positif
101
sur la malnutrition par rapport aux villages non-CRAM dans la zone d’intervention qui a fait
l’objet de recherches.
Discussion
L’analyse par régression identifie plusieurs corollaires de la malnutrition dans la population
échantillonnée qui aident à comprendre en quoi le CRAM a été efficace et comment il peut
être rendu encore plus efficace. Premièrement, les données indiquent un lien robuste et
significatif entre l’utilisation d’un forage pour l’eau et le bétail. Cela nous permet de
commencer à élaborer un fil narratif concernant les moteurs de la malnutrition dans la région
du Sila. Et bien sûr, l’aspect le plus important est que le CRAM est connu pour avoir un impact
significatif et positif sur la nutrition infantile, même lorsqu’on prend en compte une série de
variables.
L’utilisation d’un forage figurait au premier plan de l’analyse par régression, ce de plusieurs
manières. En général, lorsque l’on compare les ménages qui signalent utiliser un forage à
ceux qui ne le font pas, trois périodes confondues, les enfants des ménages qui ont dit utiliser
un forage pour la consommation d’eau de leur ménage présentaient un niveau de nutrition
significativement meilleur. Cependant, si ce lien était significatif dans l’ensemble de la
population, lorsque l’on prend en compte la présence ou l’absence d’intervention, un tableau
plus détaillé se dégage. L’utilisation de forages présente le lien le plus marqué avec la
nutrition dans les villages d'intervention, mais elle n’est pas significative dans les villages
témoins. Ce dernier constat pourrait être dû soit à la qualité inférieure de l’eau dans les
forages des villages témoins soit à la formation supplémentaire relative à l’hygiène le long de
la chaîne de l’eau au titre du CRAM.
Nous savons, d’après l’analyse de la qualité de l’eau effectuée par Concern, que la
contamination de l’eau s’accroît de façon exponentielle dans l’ensemble de la chaîne de l'eau
(du forage au récipient d’entreposage en passant par le récipient de transport). Nous voyons
aussi, d’après les données, que les ménages des villages d'intervention qui nettoient leur
récipient de transport de l’eau interrompent régulièrement le lien entre la contamination de
leur récipient avec de l’eau non potable (en utilisant le même récipient pour l’eau de forage
et l’eau de surface) et l'émaciation infantile. Ainsi, les pratiques d'hygiène le long de la
chaîne de l'eau (telles qu’encouragées à travers le programme CRAM) dans les villages
d'intervention pourraient éviter que l’eau ne soit contaminée le long de la chaîne de l’eau,
tandis que, dans les villages témoins, soit l’eau du forage est d’ores et déjà contaminée soit
les ménages contaminent cette eau à travers des pratiques d'hygiène incorrectes le long de la
chaîne de l'eau, ce qui aboutit à un taux d'émaciation accru.
Les données sur le bétail nous donnent quelques indices sur les causes initiales éventuelles de
la contamination de l’eau. Des concentrations plus importante de bétail dans les villages sont
significativement corrélées à de pires résultats sur le plan de la nutrition infantile.
Cependant, le fait de vivre dans un damre, qui est partiellement défini par une plus grande
dépendance envers le bétail (et les données indiquent qu’ils ont un nombre significativement
supérieur de bêtes, en particulier de bovins) est corrélé de manière constante et significative
à de meilleurs résultats sur le plan de la nutrition. Une hypothèse possible est que des
102
pratiques différentes de gestion de l’eau du bétail entre ménages vivant dans un damre (et qui
ont des antécédents significatifs de gestion et de migration du bétail, en particulier durant la
saison sèche) sont à l’origine de la différence sur le plan des résultats en matière de santé
infantile entre les damres et les autres villages.
Si l’on développe cette hypothèse, un pathogène possible pourrait expliquer en grande partie
la situation de la malnutrition dans la région du Sila — le cryptosporidium. Une récente étude
du Global Enteric Multicenter a identifié les cinq pathogènes les plus communs associés à la
diarrhée et aux décès (Kotloff et al. 2013). Sur les cinq pathogènes, le cryptosporidium est
directement lié au bétail (Helmy et al. 2013). De plus, les flambées de cryptosporidium sont
souvent transmises par l’eau et associées au type bovin du cryptosporidium (C. parvum) (Wells
et al. 2013)). La boisson et l’utilisation de l’eau pour les loisirs (rivières, ruisseaux, wadis, etc.)
en particulier sont les façons les plus communes dont la maladie se propage. Le
cryptosporidium entraîne l’inflammation de l’intestin, laquelle peut entraîner une entéropathie
environnementale (Kelly 2013). Selon les données factuelles, si les enfants âgés de moins de
12 mois ont contracté la cryptosporidose, la muqueuse intestinale de l’enfant ne se rétablit
jamais complètement (5). C’est pourquoi on pense que le cryptosporidium cause, au lieu de
simplement exacerber, la malnutrition aigüe (Kotloff et al. 2013). Cependant, soyons clairs, la
présence et le rôle du cryptosporidium dans la malnutrition dans la région du Sila n’est qu’une
hypothèse et nécessiterait que l’eau et les selles soient testées pour en avoir la confirmation.
Outre le rôle de l’eau et du bétail, quelques caractéristiques supplémentaires relatives aux
ménages et aux enfants étaient significativement liées à la malnutrition. De toutes les
variables au niveau des ménages et des enfants, c’est l’éducation du chef du ménage qui
avait l’impact le plus significatif sur les résultats en matière de nutrition infantile, suivie de
l’emprunt d’argent sur l’avenir financier comme stratégie d’adaptation, l’expérience d’un
déplacement antérieur, le fait d’avoir un chef de ménage de sexe féminin, le fait d’être une
fille, et le nombre d’enfants au sein du ménage. Ces liens supplémentaires peuvent
potentiellement faciliter le ciblage des services, mais aussi des programmes supplémentaires
comme les groupes d’épargne et de crédit.
Chapitre 4 : Ménages avec une femme à leur tête – une histoire de vulnérabilité
et de résilience
Introduction
Les rôles et responsabilités des hommes et femmes de Dar Sila forment un contraste frappant.
Qu’il s’agisse du statut ou de l’influence exercée au sein de la communauté, ou de la prise de
décisions et de la gestion et du contrôle des ressources au sein du ménage, ou encore de la
division des activités de subsistance et autres tâches ménagères, les hommes et les femmes
se trouvent dans des situations très différentes. L’objectif de cette section est de passer en
revue quelques-unes des conclusions les plus pertinentes en matière de genre d’après les trois
enquêtes menées.
103
Durant les trois enquêtes, entre 20 et 25 pour cent des ménages étudiés ont une femme à leur
tête (il n’y a pas de différence en fonction de la présence ou absence d'intervention). Les
ménages avec une femme à leur tête ont tendance à afficher des résultats largement moins
bons sur une variété de variables au niveau du ménage, mais dans le même temps affichent
une résilience incroyable en ce qui concerne les résultats les plus graves sur le plan de la
santé infantile. Nous présenterons en premier lieu les désavantages auxquels se heurtent les
ménages avec une femme à leur tête en ce qui concerne la richesse, le bétail, les
vaccinations des enfants et même le soutien externe (même si la plupart des ONG affirment
cibler les ménages avec une femme à leur tête). Nous montrerons ensuite qu’en ce qui
concerne les résultats sur le plan de la santé infantile, il n’y a pas de différences
significatives en matière d'émaciation infantile. Qui plus est, les enfants vivant dans des
ménages avec une femme à leur tête, par rapport à ceux vivant dans des ménages avec un
homme à leur tête, sont significativement moins susceptibles de subir les impacts les plus
graves sur le plan de la santé et de la nutrition : moins susceptibles de présenter un retard de
croissance, scores poids-pour-taille minimums du ménage plus élevés, et, aspect le plus
important, moins susceptibles de mourir avant leur deuxième anniversaire et leur cinquième
anniversaire43.
Analyse
Influence exercée au sein de la communauté
Les communautés du Dar Sila sont extrêmement dominées par les hommes, ce qui signifie que
les hommes occupent exclusivement les positions d’autorité et d’influence, et les femmes
mentionnées n’avaient réussi à obtenir une position d’influence que grâce à une relation avec
un leader de sexe masculin (source : discussion en groupe de réflexion ; février 2013).
Lorsque référence est faite par les participants du groupe de réflexion à « la communauté »,
sur le plan des célébrations, des contributions aux fonds ou événements collectifs, par
exemple, ils se réfèrent presque exclusivement aux membres de sexe masculin du village.
L’influence de l’interlocutrice au sein de la communauté (lorsqu’on pose cette question à
l’interlocutrice dans le cadre de l’enquête de fin du programme) était significativement
corrélée au fait d’avoir un chef de ménage de sexe masculin (p < 0,05).
De plus, les interlocutrices qui ont signalé exercer une influence importante au sein de la
communauté étaient significativement plus susceptibles d’avoir un chef de ménage de sexe
masculin, significativement plus riches (MSI, transferts de fonds, WLI — plus précisément
ânes, moutons, chèvres et poules) ; présentaient une insécurité alimentaire significativement
plus faible (ISA), avaient un accès supérieur aux ressources naturelles (pâturages, jardin
maraîcher, culture de céréales près d’un wadi) ; et étaient plus susceptibles de signaler que
leurs enfants avaient été vaccinés contre la fièvre jaune, la polio ou la rougeole, ou d’avoir
43
À tout moment, seul 0,5 pour cent ou moins de la population se composait d’orphelins (total de 46 dans les trois jeux de données du groupe des ménages). Même si ce pourcentage est assez réduit, le pourcentage d’orphelins dans les ménages avec une femme à leur tête était significativement supérieur (p < 0,01) que dans les ménages avec un homme à leur tête. Ainsi, le z-score poids-pour-taille minimum dans les ménages avec un homme à leur tête ne pouvait pas être inférieur en raison des orphelins.
104
reçu le vaccin pentavalent. Et même si cela ne se traduisait pas en niveau inférieur de
malnutrition aigüe ou chronique, l’influence exercée au sein de la communauté était corrélée
à un degré inférieur de mortalité. Ainsi, l’influence de l’interlocutrice au sein de la
communauté semble être directement liée au statut et la richesse du chef du ménage de sexe
masculin au sein de la communauté.
Prise de décisions par l’interlocutrice
Selon les femmes des groupes de réflexion (source : groupes de réflexion, février 2013), en ce
qui concerne la gestion des biens, la vente ou l’achat d’articles ménagers, d’aliments, les
cultures, ou le bétail doivent être approuvés par le mari, même pour les ustensiles de cuisine
et d’autres outils qui font surtout partie du domaine des femmes. La plupart des femmes ont
dit qu’en l’absence de leur mari, ces décisions doivent être approuvées par sa famille
(parents ou frère), même si d’autres ont indiqué que les décisions relatives à l’achat des
articles ménagers nécessaires ou d’aliments pour les enfants pouvaient être prises par la
femme si son mari est absent. Cela se reflète dans les données. Mêmes dans les ménages avec
une femme à leur tête, environ la moitié du total des interlocutrices ont dit participer (sans
même avoir le pouvoir exclusif) à la prise de décisions concernant leur santé et celle de leur
enfant (voir la section consacrée à l’impact du programme CRAM).
Un lien significatif et positif a été observé entre les résultats sur le plan de la nutrition
infantile et la prise de décisions sur les revenus tirés des deux principales cultures
commerciales de la zone seulement : l’arachide et le sésame. Les interlocutrices qui ont dit
prendre des décisions sur la manière de dépenser les revenus tirés de ces deux produits
étaient significativement moins susceptibles d'avoir un enfant présentant un retard de
croissance ou une émaciation et avaient un enfant avec un PB supérieur. La prise de décisions
sur les revenus pour tous les autres produits agricoles n’était pas constamment corrélée à des
résultats bons ou mauvais. Les mêmes jeux de questions ont été posés sur les revenus tirés de
la vente de produits liés à l’élevage. Malheureusement, pour ces derniers il s’est révélé
difficile de déceler des liens parce qu’un nombre très faible de ménages ont dit vendre ces
produits.
Le lien entre la prise de décisions sur la santé infantile et des interlocutrices et sur les
résultats sur le plan de la santé était beaucoup moins clair et était différent à différents
moments. En plus de la prise de décisions, l’analyse a aussi pris en compte la position de la
femme parmi les épouses du mari, combien de femmes ce dernier avait, et le sexe du chef de
famille. Environ 45 pour cent des interlocutrices venaient de ménages où elles étaient les
seules épouses, 45 pour cent venaient de ménages où il y avait deux épouses, et les 10 pour
cent restantes venaient de ménages comportant trois et quatre épouses. Plus un homme avait
d’épouses, plus le ménage était en bonne position en ce qui concerne l’accès aux pâturages,
la culture de céréales à proximité d’un wadi, l'exploitation de cultures commerciales, l’accès
à un jardin maraîcher, une diversité alimentaire améliorée, un nombre accru de chèvres et de
poules. Cela correspond à la notion culturelle selon laquelle un mari ne peut pas prendre une
nouvelle épouse sauf s’il est en mesure de subvenir à ses besoins, ou bien cela peut
fonctionner dans l’autre sens : un nombre supérieur d’épouses signifie un accès accru aux
terres, à la main-d’œuvre et à d’autres formes de richesse. La moitié des interlocutrices
105
étaient la première épouse, 40 pour cent étaient la deuxième, et les 10 pour cent restantes
étaient la troisième ou quatrième épouse. Les données n’ont pas mis en évidence une
distinction importante concernant l’indicateur des résultats lié à la position de l’interlocutrice
parmi les épouses (autrement dit peu importe si vous êtes la première, deuxième, troisième
ou quatrième épouse lorsqu’il s’agit d’insécurité alimentaire, d’accès aux ressources
naturelles, etc.).
Ménages avec une femme à leur tête
Indépendamment de la manière dont la santé est quantifiée dans l’enquête, les ménages avec
une femme à leur tête sont en pire situation dans les villages d'intervention et témoins : ils
présentent une richesse en biens significativement inférieure telle que mesurée par le MSI (p
< 0,001), un degré inférieur de propriété de terres (p < 0,001), et un WLI significativement
inférieur (p < 0,001). Pour ce qui est de la propriété individuelle de bétail, les ménages avec
une femme à leur tête sont significativement moins susceptibles de posséder des bêtes, et si
elles en ont, elles en ont moins (Figure 27).
Figure 27 : Propriété de bétail en fonction du sexe du chef du ménage et du moment
Les ménages avec une femme à leur tête sont aussi significativement plus susceptibles de
souffrir d’insécurité alimentaire indépendamment du moment, de la présence ou absence
d’intervention, ou de la variable de la sécurité alimentaire qui est utilisée (p < 0,01). Qui plus
est, les ménages avec une femme à leur tête sont moins à même de profiter d’une bonne
année de récolte par rapport aux ménages avec un homme à leur tête. Il faut garder à l’esprit
que le MIA traduit l’insécurité alimentaire rétrospective et la récolte de 2014 saisie par la
mesure du MIA à la fin du programme était significativement meilleure que les récoltes de
2011 et 2013, saisies par la mesure du MIA du niveau de référence et à mi-parcours
respectivement. Il n'est donc pas étonnant que, lorsque l’on compare le MIA au fil du temps,
la mesure est significativement inférieure à la fin du programme. Cependant, cet impact ne
se fait significativement sentir que parmi les ménages avec un homme à leur tête ; les
106
ménages avec une femme à leur tête, malheureusement, ne voient pas leur MIA diminuer
significativement à la fin du programme (Figure 28).
Figure 28 : MIA en fonction du sexe du chef du ménage et du moment
Dans l’ensemble, les ménages avec une femme à leur tête utilisent chacune des stratégies
d'adaptation individuelles plus fréquemment ; cependant il y a aussi des différences sur le
plan des stratégies dont elles sont plus susceptibles de dépendre. Les ménages avec une
femme à leur tête sont significativement moins susceptibles d’utiliser des stratégies
d'adaptation basée sur la réduction du nombre de membres du ménage qui mangent, et sont
plus susceptibles de dépendre de la réduction de la quantité de nourriture fournie.
Même si ménages avec une femme à leur tête présentent un degré d’insécurité alimentaire
significativement supérieur et ont un accès inférieur aux ressources, ils sont aussi
significativement moins susceptibles de recevoir un soutien externe d’une organisation (p <
0,01) (Tableau 66). À la fin du programme la différence sur le plan de l’aide reçue était
supérieure à celle de soit le niveau de référence soit la mi-parcours, et semble s’accroître au
fil du temps. Les catégories spécifiques pour lesquelles les ménages avec une femme à leur
tête ont signalé un accès significativement inférieur à la fin du programme étaient : RUTF (p <
0,1), céréales (p < 0,1), outils agricoles (p < 0,1), accès à l’eau (p < 0,1), formation
professionnelle (p < 0,1), accès aux services de santé (p < 0,05) et autres articles non
alimentaires (p < 0,01). Le lien significatif entre le sexe du chef du ménage et l’aide a été
observé tant dans les villages d'intervention que dans les villages témoins.
107
Figure 29 : Aide en fonction du sexe du chef du ménage, de la présence ou absence d’intervention et du moment
Les enfants des ménages avec une femme à leur tête étaient aussi significativement moins
susceptibles d’avoir reçu la plupart des vaccins : polio, rougeole, fièvre jaune et pentavalent
(Figure 30).
Figure 30 : Vaccinations en fonction du sexe du chef du ménage, du traitement et du moment
108
Il n’y avait pas de lien entre le sexe du chef du ménage et le fait d’avoir un enfant malade.
Cependant, si un enfant était malade, les ménages avec une femme à leur tête étaient
significativement plus susceptibles de signaler demander des soins pour cet enfant. Ce lien
était significatif pour l’échantillon tout entier (p < 0,05), mais était principalement dû à la
forte corrélation entre la demande de soins pour un enfant malade et le fait d’avoir un chef
du ménage de sexe féminin dans les villages d'intervention (Figure 31). La différence sur le
plan des comportements de demande de soins entre les ménages avec un homme à leur tête
et ceux avec une femme à leur tête était tout particulièrement importante au niveau de
référence dans les villages d'intervention, donc il est important de noter que le lien entre la
demande de soins et le sexe du chef du ménage n’est pas dû au programme CRAM. C’est en
fait le contraire : la différence sur le plan des comportements de demande de soins semble
diminuer au fil du temps dans les villages d'intervention, si bien que, même si le traitement
n’a pas d’effet sur l’amélioration des comportements sur le plan de la demande de soins pour
l’échantillon tout entier, il y en a un lorsqu’on se penche exclusivement sur les ménages avec
un homme à leur tête (p < .01).
Figure 31 : Demande de soins pour un enfant malade en fonction du sexe du chef de famille, de la présence ou absence d’intervention et du moment
Un meilleur comportement sur le plan de la demande de soins parmi les ménages avec une
femme à leur tête explique probablement en partie pourquoi les ménages avec une femme à
leur tête, même s’ils sont significativement plus vulnérables sur le plan de la richesse, de
l’insécurité alimentaire et de l’accès à l’aide, signalent des niveaux similaires de malnutrition
infantile. Une analyse plus détaillée indique que, s’il n’y a pas de différence significative au
niveau de l’état nutritionnel moyen des enfants du ménage (z-score poids-pour-taille moyen)
il y a une différence significative sur le plan de l’état nutritionnel de l’enfant en moins bonne
santé du ménage (z-score poids-pour-taille minimum au sein du ménage) (p < 0,05). Les
ménages avec un homme à leur tête sont significativement plus susceptibles d’avoir au moins
109
un enfant en leur sein présentant un z-score poids-pour-taille significativement inférieur (c.-
à-d. l’enfant en moins bonne santé dans un ménage avec un homme à sa tête est en pire
santé, sur le plan de l’état nutritionnel, que l’enfant en moins bonne santé au sein d’un
ménage avec une femme à sa tête). Lorsqu’il s’agit de retard de croissance, les ménages avec
une femme à leur tête qui signalent aussi prendre part à la prise de décisions autour de la
santé infantile sont moins susceptibles d’avoir un enfant présentant un retard de croissance
et d’avoir des enfants présentant un z-score taille-pour-âge plus élevé (variable continue pour
le retard de croissance) que les ménages avec un homme à leur tête. De plus, le fait d’avoir
un chef du ménage de sexe féminin semble protéger contre le pire résultat en matière de
santé : la mort. Les ménages avec une femme à leur tête sont significativement moins
susceptibles d’avoir un enfant mort avant son cinquième anniversaire et son deuxième
anniversaire durant l’année précédente (Tableau 67). Le lien est significatif (p < 0,05) pour
chaque période (il n’y a pas de distinction en fonction du traitement).
Tableau 67 : Enfant (âgé de moins de 5 ans) qui est mort dans le ménage au cours de l’année antérieure en fonction du sexe du chef du ménage et du moment
Ménages avec une femme
à leur tête
Les ménages avec un homme à leur
tête total
Niveau de référence 2 % 7 %** 6 %
Mi-parcours 2 % 5 %** 4 %
Fin du programme 2 % 6 %** 5 %
*** significatif à 1 %, ** significatif à 5 %, * significatif à 10 %
Discussion
Environ un quart de tous les ménages de la population échantillonnée avaient une femme à
leur tête. Dans l’ensemble, ce groupe est significativement plus défavorisé que les ménages
avec un homme à leur tête. Les ménages avec une femme à leur tête sont significativement
plus pauvres, sur le plan des biens, des terres et de la richesse en bétail. Ils signalent aussi
exercer une influence significativement inférieure au sein de la communauté, car l’influence
semble dépendre de la richesse du mari.
Malgré ces désavantages, les interlocutrices des ménages avec une femme à leur tête sont
plus susceptibles de signaler demander des soins pour un enfant si ce dernier est malade.
Lorsque l’on se penche sur le z-score poids-pour-taille minimum du ménage (mais pas le z-
score poids-pour-taille moyen ou maximum) et la mortalité, les enfants des ménages avec une
femme à leur tête présentent un état nutritionnel significativement meilleur et un taux de
mortalité inférieur. Il semblerait donc qu’il y a un élément mystérieux pour les ménages avec
une femme à leur tête qui les protège des pires résultats, en dépit de niveaux
significativement inférieurs de richesse et d’influence au sein de la communauté.
110
Les données indiquent que la mesure de prise de décisions sur la santé par l’interlocutrice est
plus élevée au sein des ménages avec une femme à leur tête, mais que la prise de décisions
n’est pas forcément corrélée à de meilleurs résultats ou des dépenses accrues sur la santé.
Nous voyons que, lorsque les femmes prennent part à la prise de décisions autour de revenus
tirés des cultures commerciales — arachides et sésame — les enfants de ces ménages sont
moins susceptibles de présenter un retard de croissance et que leur état nutritionnel est
meilleur.
Bien que les ménages avec une femme à leur tête semblent être plus vulnérables pour ce qui
est des indicateurs liés à la santé, ils sont aussi moins susceptibles d’être les récipiendaires
d’aide ou de signaler que les enfants ont reçu les bons vaccins. Une partie de cette aide est
directement liée à l’agriculture et, étant donné que les ménages avec une femme à leur tête
sont moins susceptibles de posséder des terres, ce lien est compréhensible. Cependant, les
interlocutrices des ménages avec une femme à leur tête étaient aussi moins susceptibles de
signaler un soutien direct en céréales, RUTF et formation professionnelle. Et si notre analyse
ne met pas en évidence un écart sur le plan de l’utilisation d’un forage ou de la distance par
rapport à un centre de santé, les ménages avec une femme à leur tête sont plus susceptibles
de signaler ne pas avoir reçu de soutien au titre de la catégorie « accès à un centre de santé »
ou « accès à l’eau potable ». Qui plus est, l’écart entre les ménages avec un homme à leur
tête et ceux avec une femme à leur tête pour ce qui est de la réception d’aide n’a fait que
s’accroître au fil du temps. Il est recommandé que des recherches supplémentaires soient
menées sur cet aspect.
111
Conclusion et recommandations Le programme CRAM, mis en œuvre sur la période 2013-2015, était conçu pour réduire le taux
de malnutrition aigüe grâce à un programme intégré d’AEPHA/WASH, de santé et nutrition et
d’ARM. En collaboration avec Feinstein, Concern a mené une évaluation randomisée de
l’impact du programme dans 69 villages du Sila, au Tchad, englobant la zone de programme
de Concern.
Plusieurs constatations clés ont été identifiées dans le cadre de l’évaluation de l’impact et les
recherches. Le premier ensemble de constatations et de recommandations sont
spécifiquement liées à l’impact du programme CRAM (c.-à-d. en utilisant l’évaluation de
l’impact randomisée par grappes pour comparer les villages d’intervention et les villages
témoins). Le deuxième ensemble de constatations et de recommandations concerne les liens
observés entre les données qui pourraient expliquer et améliorer l’impact du CRAM. Le
troisième ensemble de constatations se base sur des questions supplémentaires soulevées par
les données qui mériteraient de faire l’objet de recherches supplémentaires.
Constatations relatives à l’impact du programme CRAM
Le programme CRAM protège d’une augmentation de la malnutrition, tant aigüe que chronique
Le programme CRAM a eu un impact significatif et positif sur la malnutrition infantile. Quelle
que soit la variable utilisée (pourcentage d’enfants ayant un z-score poids-pour-taille
inférieur à moins deux ou le z-score poids-pour-taille moyen) l'émaciation était plus faible
dans les villages d'intervention. Un impact positif significatif a également été observé sur le
retard de croissance (pourcentage d’enfants avec un z-score taille-pour-âge de moins deux le
z-score taille-pour-âge de l’enfant). Même en éliminant les biais possibles liés aux
caractéristiques différentes des enfants, ménages et villages étudiés, le lien entre le CRAM et
la malnutrition infantile aigüe restait significatif.
En utilisant le PB comme mesure, l’impact du programme sur la malnutrition aigüe n’est pas
concluant. Au niveau de référence et à la fin du programme, les enfants des villages CRAM
avaient un PB supérieur, mais étant donné que ce lien était significatif au niveau de
référence, nous ne pouvons pas attribuer la différence observée à la fin du programme au
CRAM (même si le degré de signification était supérieur à la fin du programme).
L’impact du CRAM était principalement dû à un taux d'émaciation inférieur parmi les enfants
âgés de 6 à 23 mois, et davantage parmi les garçons que les filles. Ce résultat pourrait peut-
être expliquer pourquoi le CRAM est lié à un déclin significatif du retard de croissance parmi
les enfants, car la plage d’impact est parmi les enfants âgés de moins de deux ans. De plus,
une meilleure compréhension des raisons pour lesquelles l’impact du programme est surtout
observé chez les garçons méritent d’être examinées de plus près.
Un aspect étroitement lié à la malnutrition est le fait qu’à la fin du programme les enfants
des villages CRAM étaient aussi significativement moins susceptibles d’avoir été malades
durant les deux semaines précédentes et que, s’ils l’avaient été, leur mère étaient moins
112
susceptible d’avoir fait état de maladies multiples, malgré l’absence de différences
significatives quant au recours aux soins de santé entre les villages d'intervention et les
villages témoins. À chacun des trois points de collecte de données, le fait d’être malade et le
fait de souffrir de malnutrition étaient significativement et étroitement corrélés. Et, si nous
ne pouvons pas affirmer une causalité, car le lien entre la maladie et la malnutrition peut
être itératif, l’impact significatif sur ces deux aspects, et la nature randomisée de
l’évaluation du CRAM, aident à trianguler la conclusion selon laquelle le CRAM a eu un impact
positif sur la malnutrition.
Cependant, une mise en garde est nécessaire en ce qui concerne l’évolution du taux de
malnutrition observée au fil du temps. À ce stade, il n’y a pas de données statistiques qui
indiquent que le CRAM a réduit le taux de malnutrition dans les villages d’intervention ; au
lieu de cela, à la différence des villages d'intervention, il ne s’est pas accru au fil du temps.
1. Recommandation : Concern devrait continuer à mettre en œuvre (et à élargir) le programme
CRAM sous les auspices de BRACED44 au Sila, avec quelques modifications basées sur les
recommandations ci-après. Comme les causes de la malnutrition sont extrêmement spécifiques
au contexte, un apprentissage et une adaptation sont requis si l’on veut exporter le programme
vers d’autres contextes.
2. Recommandation : Il est important de noter que l’impact n’a été observé que trois ans après le
début du programme CRAM, trois ans au cours desquels une évaluation rigoureuse a été menée.
De ce fait, il est crucial d’investir dans des cycles de programme plus longs et des évaluations de
l’impact de qualité, en particulier dans ce domaine en évolution de l’amélioration de la résilience.
Le programme CRAM a accru le taux d’allaitement exclusif parmi les enfants âgés de moins de six mois
À la fin du programme, on a observé une différence significative entre les villages
d'intervention et les villages témoins sur le plan du pourcentage d’interlocutrices ayant des
enfants âgés de moins de six mois qui disaient allaiter leurs enfants exclusivement. Cette
différence était principalement due à la réduction de l’offre d’eau aux enfants de cette
tranche d’âge (l’allaitement exclusif consistant à ne pas donner d’eau ni d’aliments aux
enfants de moins de 6 mois). Les filles étaient significativement plus susceptibles d’être
exclusivement allaitées que les garçons.
3. Recommandation : Concern devrait continuer à se concentrer sur l’allaitement exclusif. Si un
impact significatif du programme a été observé à la fin du programme, le taux d’allaitement
exclusif n’était encore que de 37 percent, et il y a donc des améliorations possibles.
44
BRACED (Building Resilience Against Climate Extremes and Disasters - Renforcer la résilience aux extrêmes climatiques et aux catastrophes) est un projet financé par le DIFD qui englobe plusieurs consortiums partenaires : Concern Woldwide, Feinstein, Al Massar et ICRAFT, dans l’est du Tchad (région du Sila) et dans l’ouest du Soudan (ouest, nord et sud Darfour) de 2015 à 2017. L’objectif de BRACED est de renforcer la résilience des populations touchées par les changements climatiques et d’autres chocs grâce à un programme intégré qui est une évolution du programme CRAM.
113
Le programme CRAM a accru l’accès aux forages et aux latrines et leur utilisation, ainsi que les
connaissances, mais pas les pratiques, en matière de lavage des mains
À mi-parcours et à la fin du programme, les ménages des villages CRAM étaient
significativement plus susceptibles de mentionner l'utilisation d'un forage pour la
consommation d’eau par les ménages et avoir accès à au moins 15 litres d’eau potable par
personne et par jour, et étaient moins susceptibles de déféquer à l’air libre par rapport aux
ménages des villages non-CRAM.
À la fin du programme, des améliorations supplémentaires ont été observées autour de la
chaîne de l’eau. Les ménages CRAM étaient significativement plus susceptibles de signaler
nettoyer les récipients de transport et/ou d'entreposage de l’eau avec du savon, les
récipients de transport et d'entreposage étaient significativement plus susceptibles d’avoir
l’air propres aux yeux de l’enquêteur, et un pourcentage significativement supérieur de
ménages étaient plus susceptibles d’avoir un récipient de transport qui satisfaisait aux quatre
critères : nettoyé avec du savon, nettoyé régulièrement, fermé et présentant un aspect
propre aux yeux de l’enquêteur.
Si les connaissances concernant les deux principaux moments où il convient de se laver les
mains étaient significativement meilleures au sein du groupe d’intervention à la fin du
programme, on n'observait pas de différence significative en ce qui concerne la mise en place
d’une station de lavage dotée de savon ou de se laver les mains correctement.
4. Recommandation : Si la construction de forages et de latrines dans les villages CRAM a eu un
impact significatif sur l’augmentation de l’accès à l’eau et la réduction de la défécation à l’air
libre, respectivement, l’utilisation des uns et des autres a accusé un recul entre la mi-parcours et
la fin du programme pour la population dans son ensemble. Cela est probablement dû à la
détérioration des latrines (confirmée par l’équipe de Goz Beida) et des forages. Afin d’enrayer la
tendance à la baisse de l’utilisation, Concern doit examiner les barrières possibles qui entravent
l’utilisation, la gestion et l’entretien, ainsi que d’autres approches pour s’assurer de la
pérennisation des acquis obtenus lors de la phase initiale.
5. Recommandation : La campagne de lavage des mains a eu un impact positif sur les
connaissances autour des moments cruciaux de lavage des mains dans les villages CRAM, mais
cela n’a pas donné lieu aux preuves de l’amélioration des pratiques que seraient la présence de
stations de lavage des mains et la démonstration de techniques de lavage des mains. La
stratégie du CRAM en matière de lavage des mains doit être revue afin de déterminer comment
l’impact peut se traduire en changement de comportement.
Le programme CRAM a accru la prise de décisions par les femmes, mais seulement dans les ménages
avec une femme à leur tête
Un pourcentage supérieur d’interlocutrices de ménages avec une femme à leur tête ont signalé prendre
des décisions sur leur propre santé et celle de leur enfant dans les villages d'intervention à la
fin du programme. Dans les ménages avec un homme à leur tête, non seulement il n’y avait
114
pas de différence sur le plan de la prise de décisions par les femmes entre les villages
d'intervention et les villages témoins, mais dans certains cas on a observé une corrélation
négative entre les résultats positifs en matière de santé et de nutrition infantiles et la
participation des femmes à la prise de décisions.
6. Recommandation : Si le CRAM semble avoir eu un impact positif sur la prise de décisions par
les femmes au sein des ménages avec une femme à leur tête, cela n’a pas été observé dans les
ménages avec un homme à leur tête. Comme les ménages avec une femme à leur tête ne
représentent qu’un quart de la population échantillonnée, le programme doit revoir la manière
dont il cible et mobilise les hommes, et plus particulièrement les ménages avec un homme à leur
tête.
L’impact du programme CRAM sur l’insécurité alimentaire à la fin du programme est ambigu
Aucun impact n’a été observé pour le CRAM sur l’un quelconque des quatre indicateurs de
l’insécurité alimentaire indicateurs (ISA, MIA, SDAI, SDAE (score de DAE)) durant la collecte
annuelle de données post-récolte. Si on a observé un impact sur la sécurité alimentaire durant
la période de soudure de 2014 (juin-septembre) dans les données mensuelles ISA recueillies,
cet impact sur la sécurité alimentaire n’était pas aussi clair pour la période de soudure de
2015. Si les ménages des villages CRAM avaient une insécurité alimentaire significativement
inférieure en août en 2014 ainsi qu’en 2015, ce lien s’est inversé (les villages CRAM
présentaient une insécurité alimentaire accrue) en mai 2015.
7. Recommandation : La saisonnalité est cruciale pour comprendre l’impact du programme sur
l’insécurité alimentaire et la malnutrition au Sahel. La conception actuelle de l’évaluation
reposait principalement sur les données recueillies grâce aux trois enquêtes post-récolte pour
déterminer l’impact. Les évaluations futures de l’impact dans des contextes de ce type devraient
être conçues de manière à recueillir des données plus fréquentes sur un échantillon de taille
suffisante pour évaluer ces tendances sur une base mensuelle tout au long de l’année, et pas
seulement entre différentes années à un moment précis.
Rapports explicatifs liés à l’impact du CRAM
En ce qui concerne les conclusions ci-après, il est important de noter que les données ne nous
permettent pas d’affirmer de relations causales, car l’étude a été conçue pour ne répondre
qu’aux questions liées à l’impact de l’ensemble complet d’activités mises en œuvre au titre
du CRAM. Cependant, les corrélations suivantes observées dans les données suggèrent des
liens importants entre différents facteurs et donc donnent des indices sur les mécanismes
selon lesquels le programme CRAM a peut-être un impact et pourrait accroître son impact.
L’utilisation de l’eau potable et les bonnes pratiques le long de la chaîne de l’eau jouent un rôle clé
dans la malnutrition
L’utilisation d’un forage à la fin du programme était un facteur clé de prédiction de la
malnutrition infantile pour la population étudiée dans son ensemble. Cependant, la
corrélation significative entre l’état nutritionnel (z-score poids-pour-taille minimum au sein
115
du ménage) et le fait d’avoir un forage est dû à l’intervention au sein des villages CRAM et
n’est pas observée dans le sous-groupe des villages témoins. Nous pouvons donc émettre
l’hypothèse selon laquelle il ne suffit pas d’avoir un forage — il y a un autre aspect du
programme CRAM qui optimise l’impact nutritionnel du fait d’avoir un forage.
Reste à déterminer pourquoi avoir accès à un forage ne suffit pas en soi pour optimiser
l’impact nutritionel. Les explications suivantes peuvent être avancée : l’impact positif du
programme CRAM est probablement dû soit au fait que les ménages CRAM ont au départ un
forage de meilleure qualité soit au fait qu’ils ont de meilleures pratiques d’hygiène le long de
la chaîne de l’eau, ou une combinaison des deux. On n’a pas effectué de tests comparatifs de
l’eau des forages dans les villages d’intervention par rapport aux villages témoins, et il n’est
donc pas possible de confirmer si une différence sur le plan de la qualité de l’eau du forage
est un facteur important. Nous savons en revanche, d’après des tests effectués sur l’eau par
Concern, que la contamination par les coliformes s’accroît le long de la chaîne de l’eau et,
dans certains cas, qu’elle peut augmenter de 500 fois entre le point d’extraction et le
moment où l’eau arrive à sa destination finale, l’endroit où l’eau est entreprosé chez les gens
(récipient de stockage de l’eau). . On ne sait pas encore exactement comment cette
contamination a lieu le long de la chaîne de l’eau du forage au consommateur, mais
l’utilisation du même récipient d’entreposage ou de transport de l’eau de sources multiples
(c.-à-d. forage et sources non protégées, car les gens ont tendance à utiliser une combinaison
de sources tout au long de l’année) ou le fait de ne pas nettoyer régulièrement le récipient
est un facteur possible.
Si nous ne savons pas exactement comment cela se produit, il y a des données qui indiquent
que le programme CRAM réduit réellement le risque d'émaciation infantile dû à la
contamination. Nous constatons d’après le jeu de données du CRAM que les ménages des
villages CRAM qui se procurent leur eau dans un forage et qui nettoient régulièrement leur
récipient de transport de l'eau sont moins susceptibles d’avoir un enfant présentant une
émaciation. Il est intéressant d’observer que les mêmes pratiques en termes de puisage d’eau
(au forage) dans les villages non-CRAM n’ont pas le même effet de protection contre la
malnutrition. Ainsi, les ménages des villages CRAM commencent probablement avec une eau
plus propre et/ou protègent cette eau de forage et se protègent eux-mêmes de la
contamination en employant de bonnes pratiques d’hygiène. Entre-temps, dans les villages
témoins, soit l’eau du forage est d’ores et déjà contaminée, soit les ménages contaminent
cette eau par des pratiques d’hygiène incorrectes le long de la chaîne de l'eau, ce qui
entraîne un taux d'émaciation supérieur. Bien qu’il soit important d’assurer l’accès aux
forages et leur entretien, cela ne suffit visiblement pas.
Enfin, comme indiqué précédemment, les enfants des villages d'intervention étaient plus
susceptibles d’être exclusivement allaités et, spécifiquement, moins susceptibles de se voir
offrir de l’eau — avant l’âge de six mois. De plus, l’impact du CRAM sur le retard de
croissance et la malnutrition aigüe a été principalement dû aux améliorations observées parmi
les enfants âgés de 6 à 23 mois (c.-à-d. les enfants dont les six premiers mois auraient eu lieu
116
durant, et non avant, la mise en œuvre du CRAM et qui auraient donc été les plus susceptibles
de profiter de la promotion de l’allaitement exclusif par le CRAM). Ensemble, ces deux
constatations soutiennent l’hypothèse selon laquelle la contamination de l’eau, en particulier
durant les 1 000 premiers jours, est un moteur clé possible de la malnutrition au Sila.
8. Recommandation : Concern et ses partenaires devraient continuer à cibler prioritairement les
actions de promotion de l’hygiène en lien avec la chaine de l’eau. Par ailleurs, de nouvelles
investigations sont nécessaires pour identifier les barrières qui entravent ces pratiques clés et de
nouvelles stratégies doivent être définies pour éliminer ces barrières.
9. Recommandation : Il est aussi crucial de poursuivre l’enquête pour mieux comprendre où et
comment le long de la chaîne de l’eau la contamination a lieu. Des tests de l’eau plus
systématiques le long de la chaîne de l'eau pourraient constituer un élément utile d’une enquête
de ce type.
La mauvaise gestion de l’eau du bétail est une source possible de contamination
L’analyse par régression a identifié que plus il y a de bétail au sein d’un village, plus les
enfants sont susceptibles de présenter un état nutritionnel médiocre dans les villages
d'intervention et témoins. Dans le cadre de la même régression, les enfants vivant dans des
damres présentaient un état nutritionnel significativement meilleur alors que la propriété de
bovins, et la propriété de bétail en général, est significativement supérieure dans les damres.
Une importante distinction émise comme hypothèse (basée sur les pratiques pastorales vs.
agricoles autour du bétail) entre les damres et les autres villages est l’endroit où le bétail est
placé. Un trait certain des pasteurs est qu’ils (ou quelqu’un d’autre) migrent avec leur bétail
de façon saisonnière, en particulier durant la saison sèche, lorsque les pâturages et l’eau sont
peu abondants au Sila. Cependant, d’autres caractéristiques d’un damre et de ses habitants
peuvent être à l’origine du lien établi. Il faut l’examiner de plus près.
À la fin du programme, la consommation par les humains de l’eau de sources non potables
durant la saison sèche présentait le lien le plus robuste avec la malnutrition par rapport à la
consommation d’eau durant la saison des récoltes et la saison des pluies. De plus, c’est
durant la saison sèche que la mortalité est la plus élevée, et il y a des données qui indiquent
que le taux de malnutrition peut lui aussi atteindre un pic immédiatement avant la saison des
pluies (voir les données tirées de l’enquête SMART dans l’Introduction). C’est précisément
durant la saison sèche que la concentration de bétail sédentaire autour d’une source d’eau
utilisée par des humains s’accroît.
Cependant, cela ne revient pas à dire que le bétail est une mauvaise chose. Dans les villages
d’intervention et dans les damres, un lien significatif positif entre la propriété de bétail par les
ménages (pas les villages) et la malnutrition a été observé. Ainsi, la discussion devrait porter
sur la manière d’améliorer et d’harmoniser la gestion du bétail et de l’eau destinée aux êtres
humains.
117
10. Recommandation : Pour aller de l’avant, en particulier sous les auspices de BRACED, Concern et
ses partenaires devraient examiner la possibilité de promouvoir une gestion des ressources en
eau plus intégrée qui soit sensible au risque de contamination que présente le bétail, ainsi qu’au
rôle crucial que joue le bétail dans les moyens de subsistance, la sécurité et le bien-être de la
population locale.
11. Recommandation : Comme on le mentionne ci-dessus, les tests de la qualité de l’eau le long de
la chaîne de l'eau sont très importants et devraient spécifiquement englober des tests réguliers
de dépistage du cryptosporidium — un pathogène qui, étant données les constatations liées au
CRAM à ce jour, serait, selon les hypothèses, un moteur potentiel de la malnutrition. Les autres
voies de contamination non liées aux points d’eau — et en particulier celles comme le
cryptosporidium qui passent du bétail aux êtres humains et vice-versa — devraient aussi être
examinées dans la mesure du possible. Concern et Feinstein devraient travailler ensemble pour
déterminer comment concevoir et mener à bien des enquêtes supplémentaires de ce type.
Conclusions supplémentaires à examiner de plus près
Les points suivants sont liés à des constatations dans les données qui mériteraient d’être
examinées de plus près et d’être vérifiées avant de prendre des mesures supplémentaires.
Les ménages avec une femme à leur tête sont dans l’ensemble plus vulnérables et ont un accès
inférieur à l’aide mais ils ont un effet protecteur contre les pires résultats en matière de santé et de
nutrition infantiles
Il est recommandé d’entreprendre d’autres recherches pour comprendre l’écart entre la plus
grande vulnérabilité des ménages avec une femme à leur tête par opposition à la protection
qu’ils offrent contre des taux de mortalité infantile accrus et des résultats pires en matière
de nutrition. De plus, Concern devrait examiner comment mieux cibler et soutenir ces
ménages, étant donné leur propension inférieure à signaler recevoir une aide et des vaccins
infantiles par rapport aux ménages avec un homme à leur tête, en dépit de leur plus grande
vulnérabilité.
Les ménages qui mettent en péril leur sécurité financière en recourant à l’emprunt (à court terme)
comme stratégie d’adaptation ont des enfants mieux nourris que ceux qui utilisent d’autres types de
stratégies d’adaptation pour lutter contre l’insécurité alimentaire
Le lien établi entre les ménages qui ont dit soit emprunter de l’argent à leurs amis ou voisins,
soit acheter des aliments à crédit en périodes d’insécurité alimentaire et de meilleurs
résultats en matière de nutrition infantile est intrigant et demande d’être examiné. Si une
simple recommandation serait d’examiner le rôle des groupes d’épargne et de crédit, la
question se pose concernant la capacité de rembourser ces crédits. Une première étape
consisterait à examiner l’efficacité et le caractère approprié au contexte des groupes
d’épargne tournants (sans l’élément crédit). À la fin du programme, seuls cinq ménages ont
dit participer à ces groupes, ce qui soit sous-entend qu’ils n’existent pas dans cette zone (et
que l’option a simplement été mal comprise), soit que seuls les ménages plus riches (qui ne
118
font pas partie de notre échantillon) y prennent part, soit qu’il y en a trop peu pour que
notre enquête les ait repérés.
Les ménages des villages CRAM étaient plus riches en biens (tel que mesuré par l’Indice Morris),
principalement en raison d’un pourcentage accru de ménages qui signalent avoir des greniers et des
charrettes tirées par un âne
Les greniers et les charrettes à âne constituent un bon investissement pour lutter contre
l’insécurité alimentaire et des éléments potentiels de la construction de la résilience face aux
chocs futurs. Ces deux biens n’étaient pas directement fournis par le programme CRAM, et il
serait donc bon de déterminer si et comment le CRAM pourrait impulser directement ces
investissements.
La scolarisation dans des établissements formels chute parmi les enfants en âge de suivre une
éducation primaire
Si l’éducation ne figurait pas parmi les éléments du CRAM, le lien positif le plus important
observé dans l’analyse par régression a été entre l’éducation du chef du ménage et les
résultats en matière de nutrition infantile. Dans le même temps, les données indiquent un
déclin constant de la scolarisation dans des établissements formels parmi les enfants en âge
de suivre une éducation primaire. S’il est difficile d’affirmer la causalité, le déclin constant
du niveau d’éducation de la prochaine génération pourrait compromettre les améliorations de
la nutrition à l’avenir. Concern devrait se pencher sur cet aspect et déterminer si les besoins
futurs de la programmation devraient faire figurer un élément d’éducation.
En conclusion, ces constatations indiquent un impact significatif du programme et donnent
des indices supplémentaires sur la manière d’améliorer l’impact. Étant donné l’expansion du
CRAM sous les auspices de BRACED au Tchad et au Soudan, l’analyse et les recommandations
présentées ici constituent un bon point de départ pour mieux comprendre les implications de
l’axe du programme. Cette analyse et les recommandations se basent principalement sur les
recherches quantitatives et l’analyse statistique. Les implications des recherches en ce qui
concerne la programmation doivent être examinées en collaboration avec toutes les parties
prenantes clés et analysées en prenant en compte le contexte général du programme. Ainsi,
les recommandations ci-dessus sont émises comme point de départ pour une discussion
stratégique plus large au sein de Concern et avec d’autres parties prenantes qui donne
l’occasion de considérer d’autres facteurs qui influencent les décisions de programmation, y
compris le rapport efficacité/coûts, l’efficience et les capacités. Néanmoins, cette évaluation
de l’impact et les recherches associées constituent une fondation solide sur la base de
laquelle il est possible de modifier et de mettre en œuvre les activités de programme afin de
prévenir et de réduire la malnutrition aigüe dans la région.
119
Références
Allen, L. H. (1994). "Influences de la nutrition sur la croissance linéaire : une revue générale."
European Journal of Clinical Nutrition 48 (1): pg. S75-89.
Bechir, M., Schelling, E., Bonfoh, B., Seydi, M., Wade, S., Moto, D.D., Tanner, M., et J.
Zinsstag (2010). “ Variations saisonnières de l'état nutritionnel des enfants nomades et
sédentaires de moins de 5 an, vivant dans le Sahel au Tchad.” Médical Tropical 7(4): pg. 353-58
Bilinksy, P et A Swindale. (2007) “Mois d’approvisionnement alimentaire adéquat des ménages
(MAAAM) pour la mesure de l'accès alimentaire des ménages: Guide d’Indicateur "Washington,
DC: Projet d’Assistance Technique Alimentaire et Nutritionnelle, Académie de d’Education au
Développement.
Bromwich, B. (2008). “ Dégradation de l'environnement et conflits au Darfour: implications au
niveau de la paix et la récupération”. Echange humanitaire, 22-28.
Burr, J. M., et Collins, R. O. (1999). Guerre de Trente Ans de l'Afrique: la Libye, le Tchad et le
Soudan, 1963-1993. Boulder, CO: Westview Press.
CMRistiaensen, Luc, Boisvert, Richard (2000). “Mesure de la vulnérabilité alimentaire des
ménages: Cas du nord du Mali "Dans: Document de travail. Département de l'agriculture, des
ressources et de la gestion économique. Cornell University, Ithaca, New York.
De Waal, A. (1989) “La famine qui tue. Darfour, Soudan, 1984-85.” Clarendon Paperbacks.
Ellis, F. (2000) "Moyen de subsistance Rurale et diversité dans les pays en voie de
développement.» Oxford: Oxford UP.
ENN (2013). "Une analyse de l'impact du Programme de couverture alimentaire complémentaire
au Tchad et un programme de transfert monétaire inconditionnel au Niger en vue de la
prévention de la malnutrition aiguë modérée". Réseau de nutrition d'urgence, Avril 2013.
FAO (2016). "Diversité alimentaire minimum pour les femmes: un guide pour la mesure." FAO,
HO 360 Projet d’Assistance III, Technique Alimentaire et Nutritionnelle de l'USAID (FANTA).
Fitzpatrick, M. et H Young (2015). " La voie de la résilience : Une étude préliminaire pour la
transition Taadoud au projet de développement" Feinstein international Center, Tufts University,
Medford, MA.
Guerrier, G et al. (2009) "Les habitudes de malnutrition et de mortalité chez les populations
vivant dans un camp de déplacés internes et non-déplacés, un village ou une ville dans l'est du
Tchad." PLoS ONE 4 (11): e8077.
120
Helmy YA, Krücken J, Nockler K, von Samson-Himmelstjerna G, Zessin ZH. L'épidémiologie
moléculaire de Cryptosporidium chez les animaux d'élevage et les humains dans la province
d’Ismaïlia d'Egypte. Parasitologie vétérinaire. 2013; 193:
Hermance, John F. (2014) De la variabilité historique des précipitations dans l'Est du Sahel
africain du Soudan: implications pour le développement. Cham: Springe
Hop le, T., Gross, R., Sastroamidjojo, S., Giay, T., et W. Schultink (1998). "Mesure du périmètre
branchial et sa validité dans l'évaluation de la dénutrition." Asia Pacific Journal of Clinical
Nutriton, 7 (1): p. 65-69.
Human Rights Watch. (2009) " Le risque du retour: Rapatriement des personnes déplacées dans
le contexte du conflit dans l'est du Tchad." Juin 2009.
Hussein K et J Nelson. (1999) "Moyens de subsistance et Diversification durable." IDS Working
Paper 69. Londres: Institute of Development Studies.
IFPRI, 2006. Evaluation et validation de la diversité alimentaire, fréquence alimentaire et autres
indicateurs proxy de sécurité alimentaire des ménages. Institut International de Recherche en
Politique Alimentaire, Rome.
Kelly P. Diarrhée et Cryptosporidium chez les enfants. Lancet 2013; 382: 1552.
Kennedy, G., Ballard, T., & Dop, M. C. (2011). ‘’Lignes directrices pour la mesure des ménages
et la diversité alimentaire individuelle’’. Rome: FAO.
Kumar, Neha & Quisumbing, Agnès (2015) ‘’Réforme de la politique de l'égalité du genre en
Ethiopie: Little by Little the Egg Beings to Walk.” World Development, vol 67, pp 406-423.
Kotloff, Karen L, et al. Fardeau et étiologie des maladies diarrhéiques chez les nourrissons et les
jeunes enfants dans les pays en voie de développement (étude multicentrique mondiale
entériques, GEMS): une étude de cas prospective. Lancet 2013; 382.
Marquis, G.S., Ventura, G. Gilman R.H. Porras, E., Miranda, E., Carbajal, L., et M. Pentafiel
(1990). "La contamination fécale chez les enfants en bas âge dans les ménages avec des volailles
non mis en cage, dans le bidonvilles, Lima, Pérou." American Journal of Public Health 80 (2): p.
146-149.
Martorell, R. et M. Young (2012) "Modes de rabougrissement et de perte de poids: Facteurs
explicatifs potentiels ‘’Advances in Nutrition: Revue internationale 3, 227-233.
Maxwell, D et R Caldwell. (2008) "Indice de Stratégies d'adaptation: Un outil pour la mesure
rapide de la sécurité alimentaire des ménages et impact des programmes d'aide alimentaire dans
les situations d'urgence humanitaire. "Manuel de Méthodes de terrain, 2e édition, Janvier 2008.
121
Maxwell, Daniel; Vaitla, Bapu, et Jennifer Coates (2014). "Comment les indicateurs de
l'alimentation des ménages mesure-t-elle la sécurité? Une comparaison empirique en l'Ethiopie.
"Politique alimentaire 47, 107-116.
Molbak K, Andersen M, Aaby P, Højlyng N, Jakobsen M, Sodemann M, Silva Apd.
Morris, S.S., C. Calogero, J. Hoddinot et L.J.M. CMRistiaensen (2000) "Validité des estimations
rapides de la richesse des ménages et des revenus pour les enquêtes sur la santé en Afrique
rurale." Journal d'épidémiologie et de santé communautaire, 2000. 54: P. 381-387.
Morton, James (1985, 2e éd., 2005). Un Compendium du Darfour: Evaluation du contexte
géographique, historique, économique et de développement de la région. Hemel Hempstead:
HTSPE Ltd.
Onis, Mercedes (). "Mesurer l'état nutritionnel en relation avec la mortalité." Bulletin de
l'Organisation mondiale de la Santé, 78 (10): p. 1271-1278.
Pawlitzky, C. J., Babett. (2008). Sources de violence, médiation des conflits et réconciliation:
une étude socio-anthropologique du Dar Sila.
Pelletier, D.L., Frongillo, E.A. et J.P. Habicht (1993). "Les données épidémiologiques d’un effet
potentiel de la malnutrition sur la mortalité infantile." American Journal of Public Health, 1993,
83: p. 1130-1133.
Population Council (2006). "Tchad 2004: Les résultats de l'Enquête démographique et Sanitaire."
Etudes de la Planification Familiale. Vol. 37, n ° 2, pp. 130-135.
Rammohan, Anu et Bill Pritchard (2014) "Le rôle de la propriété foncière comme un déterminant
de l'insécurité alimentaire et nutritionnelle en milieu rural à Myanmar rural" World
Development, vol 64, p. 597-608.
Richard, S., Noir, R. et W. Checkley (2012). ". Revisiter la relation du poids et de la hauteur
dans la petite enfance" Nutrition Avancée, 3: pg. 250-254.
Toole, M. J. et Malkki, R. M. (1992). "Population réfugiés et déplacées affectées par la famille:
Recommandations pour les questions de santé publique" Rapport Hebdomadaire de la Morbidité
et de la Mortalité41: p. 1-25.
Tubiana, J. (2008). La guerre par procuration entre le Tchad et le Soudan et le «darfourisation»
du Tchad: Mythes et réalités. Genève, Suisse.
Victora CG, de Onis M, Hallal PC, Blossner M, SMRimpton R. (2010) "Calendrier mondial des
122
problèmes de croissance: revoir les implications pour les interventions." Pédiatriques 125: p.
473-80.
Waterlow, J.C (1972). "Classification et définition de malnutrition protéino-calorique". Journal
Médical Britannique, 3: pg. 566-569.
Waterlow, J. C., Buzina, R., Keller, W., Lane, J.M., Nichaman, M.Z. et J.M. Tanner (1977).
"Présentation et utilisation des données sur la taille et le poids pour comparer l'état nutritionnel
des groupes d'enfants de moins de 10 ans." Bulletin de l'Organisation mondiale de la Santé, 55:
p. 489-498.
Wells B, H. S, Hotchkiss E, J. G, Ayton R, Vert J, Katzer F, Wells A, Innes E. Prévalence,
identification des espèces et génotypage Cryptosporidium provenant du bétail et des cerfs dans
un bassin versant dans les Cairngorms ayant une histoire de source d’approvisionnement public
en eau contaminée. Vecteurs Parasit. 2015; 8.
Yip, R. et K. Scanlon (1994). " Le fardeau de la malnutrition: une perspective de la population."
Le Journal de la Nutrition, 124: p. 2043S-2046S.
Young, H et S Jaspars. (2006) "La signification et la mesure de la malnutrition aiguë en cas
d'urgence: Une amorce pour les décideurs." Document du réseau HPN, n ° 56.
Young, H et S Jaspars. (2009) «Examen des indicateurs de nutrition et de mortalité pour la
classification de la sécurité alimentaire intégrée (IPC): Niveaux de référence et de prise de
décision." SCN.
PNUE. Soudan, Evaluation Environnementale Post-Conflit. Nairobi: Programme des Nations
Unies pour l'environnement; 2007
UNICEF. Stratégie pour l'amélioration de la nutrition des enfants et des femmes dans les pays en
voie de développement. Un examen de la politique de l'UNICEF. New York: UNICEF; 1990.
123
Annexe A: Tableaux et données supplémentaires Figure 32: Variations des précipitations à partir de la moyenne mensuelle (sur environ 18 ans:
1998-2015) pour les années de recherche de la RCMA (2011-2015) pour les mois de Juin, Juillet,
Septembre et Août
Table 1: Proportion de la mortalité des ménages par groupe d’âge (stat de la pop)
moins de 2 ans moins de 5
% Fréq % Fréq
situation initiale (n=217) 22% 48 36% 82
situation intermédiaire (n=217) 19% 43 24% 55
situation finale (n=221) 23% 45 31% 62
Table 2: MPB sévère (<115) par intervention (stat de la pop)
non-intervention Intervention total
situation initiale (n=1261) 1.0% 1.0% 1.0%
situation intermédiaire (n=1127)* 0.4% 2.1% 1.2%
situation finale (n=1030) 1.3% 0.7% 1.1%
*** signifiant à 1%, ** signifiant à 5%, * signifiant à 10%
Table 3: MPB (<125 mm) par intervention (stat de la pop)
non-intervention Intervention Total
situation initiale (n=1261) 6.2% 5.3% 5.8%
situation intermédiaire (n=1127) 5.2% 9.2%* 7.1%
situation finale (n=1030) 8.1% 6.8% 7.5%
*** signifiant à 1%, ** signifiant à 5%, * signifiant à 10%
13
57
9
me
an
daily
ra
in (
mm
)
2011 2012 2013 2014 2015year
June
13
57
9
me
an
daily
ra
in (
mm
)
2011 2012 2013 2014 2015year
July
13
57
9
me
an
daily
ra
in (
mm
)
2011 2012 2013 2014 2015year
August
13
57
9
me
an
daily
ra
in (
mm
)
2011 2012 2013 2014 2015year
September
124
Table 4: MPB maternelle sévère (<210 mm) par intervention (stat de la pop)
non-intervention Intervention Total
Situation initiale 3.3% 2.0% 2.7%
Situation intermédiaire 3.8% 5.4% 4.6%
Situation finale 1.1% 1.1% 1.1%
*** signifiant à 1%, ** signifiant à 5%, * signifiant à 10% Table 5: Nombre moyen de jours utilisés dans une stratégie d’adaptation individuelle par intervention (Stat des pop.)
Stratégie d’adaptation sévérité Statu
d’intervention situation initiale
situation intermédiaire
situation finale
Survivre des aliments les moins préférés
1 (CSI réduit)
non-intervention 3.3 2.8 1.5
intervention 3.4 2.7 1.6
Total 3.3 2.8 1.5
Accepter la nourriture et compter sur l’aide d’un ami ou d’un parent
2 (CSI réduit)
non-intervention 1.5 1.3 0.6
intervention 1.3 1.2 0.6
Total 1.4 1.3 0.6
Achter de la nourriture à crédit chez un voisin ou chez un membre de la communauté
3
non-intervention 1.1 1.2 0.9
intervention 1 1 1
Total 1.1 1.1 0.9
Cueillette
2
non-intervention 1.3 1.8 1.1
intervention 1.3 1.6 1.1
Total 1.3 1.7 1.1
Sélection de culture mature avant les récoltes
2
non-intervention 1.8 2.9 1.7
intervention 2 2.7 1.6
Total 1.9 2.8 1.7
Consommer le stock de semence pourtant réservé pour la prochaine saison
3
non-intervention 0.9** 1.6 1
intervention 1.1 1.1 0.9
Total 1 1.3 0.9
Dire aux autres membres du ménage de manger ailleurs parce qu’il n’y a pas assez à manger dans le ménage
2
non-intervention 0.7 0.7 0.6
intervention 0.6 0.6 0.6
Total 0.7 0.7 0.6
Limiter la taille de la portion alimentaire au moment du repas
1 (CSI réduit)
non-intervention 1.5 1.4 1.4
intervention 1.7 1.6 1.2
Total 1.6 1.5 1.3
125
Restreindre la
consommation par
adulte pour que les plus
petits aient à manger
1 (CSI réduit)
non-intervention 0.9 0.8* 0.7
intervention 0.9 0.6 0.7
Total 0.9 0.7 0.7
Restreindre la
consommation des
membres du ménage
qui ne travaillent pas
pour que ceux qui
travaillent aient à
manger
3
non-intervention 0.6 0.1 0.2
intervention 0.5 0.1 0.3
Total 0.6 0.1 0.2
Réduire le nombre de
repas consommés par
jour
1 (CSI réduit)
non-intervention 1.9 1.3 1.3***
intervention 2.1 1.4 1.2
Total 2 1.3 1.2
Passer une journée sans
manger
3
non-intervention 0.4 0.4 0.4
intervention 0.4 0.4 0.4
Total 0.4 0.4 0.4
Boire du sorgho avec de
l'eau toute la journée
2
non-intervention 1.1 1.9 0.6
intervention 0.9 1.7 0.5
Total 1 1.8 0.6
Consommez moins de
variété de nourriture 1
non-intervention 3 3** 2.4
intervention 3.2 2.6 2.3
Total 3.1 2.8 2.3
Compter sur l'aide des
organisations pour
nourriture
3
non-intervention 0.5 0.2 0.2
intervention 0.5 0.1 0.2
Total 0.5 0.1 0.2
*** signifiant à 1%, ** signifiant à 5%, * signifiant à 10%
Table 6: Activités d’agriculture conservatrice, par intervention (situation finale uniquement)
non-intervention intervention total
Laisser ou mettre les résidus de culture se
trouvant dans le champ 47% 47% 47%
Associations ou rotation des cultures, y
compris usage des plantes légumineuses 64% 69% 66%
Tapissage du sol à l’aide des plantes
durant les saisons des cultures 29% 24% 27%
Couverture en végétaux durant la saison
des pluies 34% 27% 31%
Micro dosage d'engrais 6% 10% 8%
Fumage 45% 45% 45%
Application des pesticides biologiques 6% 9%* 7%
126
Application des pesticides chimiques 6% 14% 10%
Régénération assistée de la nature, en
arbres et buissons 39% 41%*** 40%
Agroforesterie par la plantation d'arbres 22% 25% 24%
Paillage avec des branches d'arbres et des
arbustes qui poussent dans le champ 19% 27%* 23%
Haies vives 15% 21% 17%
Techniques de conservation des sols et de
l'eau 10% 18%** 14%
Balises 35% 38% 36%
*** signifiant au 1%, ** signifiant au 5%, * signifiant au 10%
127
Annexe B: Instruments d’Enquête de la Situation finale
Enquête Feinstein & Concern d’Evaluation de l’Impact de la RCMA Metadata
Z1 Code de répondant (Identifiant unique du
ménage)
Z2 Code de l'enquêteur
Z3 Date de l'entretien (JJ / MM / AA) / /
Z4a Code du village
Z5 Heure de départ (utilisez horloge de 24 heures,
HH: MM)
:
Approche de l’habitat
1. Présentez-vous.
2. Demandez à parler à la personne qui est sur votre liste.
3. Si elle est disponible procéder à un Consentement Oral.
4. Si elle n’est pas disponible, savoir quand elle pourrait être de retour. Si elle doit être de retour le même jour ou le jour
suivant, mentionnez l’heure de retour pour le même jour
5. Si vous ne pouvez pas l'interviewer ce jour-là, procédez au ménage suivant sur la liste. S'il n'y a pas plus de ménages sur la
liste, allez vers votre superviseur pour un autre ménage.
128
Consentement oral
1. Lire le texte de consentement. Voulez-vous participer à l’étude? ___oui ___non
Si oui MR1
Si non, merci pour votre temps. Allez au prochain ménage sur la liste.
S’il n’y a plus de ménage sur la liste exemplative, approchez le superviseur pour un ménage de remplacement
2. Si oui, comprenez-vous tout ce que je vous ai expliqué à propos du fait que vous êtes libre de ne pas participer à cette enquête, que vous pouvez poser des questions à n’importe quel moment et que vous pouvez refuser de répondre à n’importe quelle question ou que vous pouvez aussi arrêter l’entretien? ______oui _______non
3. Si oui, sentez-vous que vous avez été pleinement informé(e) de l’étude, y compris les risques et les avantages qu’elles impliquent et acceptez-vous de participer à cet entretien et à l'étude? ______ oui _______ non
4. Si oui, nous donnez-vous la permission de mesurer la taille, le poids la mesure du périmètre brachial des jeunes enfants de moins de 60 mois qui vivent dans ce ménage? ______oui _______non
Je certifie que cette déclaration a été lue in extenso aux personnes à interviewer pour cette étude et qu’elles ont convenu verbalement à y participer en
conséquence.
Signature de l’agent : ____________________________________ Date:__________
Signature du témoin: ____________________________________ Date:__________
129
MR PROGRAMME DEMOGRAPHIQUE
Maintenant, nous aimerions collecter des informations générales sur chaque personne vivant dans ce ménage. Un ménage est un groupe de personne qui
normalement partagent les mêmes repas, même s’il arrive que certaines personnes soient temporairement (jusqu’à six mois) absentes du ménage. Si la
personne interrogée a un mari, ce dernier doit être considéré comme le chef de ménage dans ce tableau. MR1 MR2
Quel est le
lien entre ...et
le chef du
ménage?
Utilisez la
première ligne
pour le
répondant
Utilisez la fiche
de code
MR3
Sexe
1Féminin
2 Masculin
MR4
Quel âge a
eu …. à son
dernier
anniversaire
?
96 96 ans
99 RA
Si moins de
1 an, écrire
00
Si> 18 →
MR7
Si <5 →
personne
suivante
MR5
………………………….
est-il/elle élève ?
1 oui
2 non
8 DK
9 RA
Si 1, 8 or 9 MR7
MR6
Si non,
pourquoi
……….ne
va-t-il/elle
pas à
l’école?
Utilisez la
fiche de
code
MR7
Quel est le
niveau
d’étude de
……… ?
Utilisez la
fiche de code
MR8
Quel est le
statut de
mariage de
…..?
1 marié(e)
2 célibataire
3 divorcé (e)
4 veufs (ve)
5 trop jeune
pour se marier
MR9
……..a-t-
il/elle été
absent(e)
(pour plus
d’un mois)
du ménage
durant
l’année
passée ?
1 oui
2 non
Si 2
MR12
MR10
Si oui,
pourqu
oi a-t-
il/elle
été
absent(
e) pour
plus
d’un
mois
du
ménag
e
durant
l’année
passée
?
Utilisez
la fiche
de code
MR11
Si oui, où?
1 Dans le Sila
2 Au Tchad 3 Au Soudan /
4 autre pays
MR12
………..souffre –
t-il/elle d’une
maladie
chronique, d’un
handicap ou
d’un problème
psychologique
qui affecte sa
vie privé ou
professionnelle
?
1 oui
2 non
8 DK
9 RA
MR13
Quelle est la
principale
source de
revenus
de…. pour
soutenir le
ménage?
Utilisez la
fiche de code
s’il n’y a pas
au prochain
MR14
Dans une
journée
typique,
combien
d’heures
…………………..pr
end-t-il/elle à
effectuer cette
activité ?
Ecrire les heures
Nu
mé
ro d
e p
ers
on
ne
1 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
2 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
3 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
4 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
5 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
6 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
7 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
130
A CHARACTERISTIQUES DES MENAGES
Cette section s’applique à l’ensemble du ménage. Un ménage est un groupe de personnes qui prennent normalement leurs
repas ensemble.
A1
Hier, combien de fois êtes-vous allé
chercher de l'eau (pour la
consommation du ménage)?
Ecrire le nombre de fois
A2 La première fois, combien des suivants
avez-vous remplis
a. Réservoir d’eau ?
b. Grand bidon /jarre (environ 20L ou plus)?
c. Petit bidon/ jarre (environ 10L ou moins) ?
d. Seau?
8 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
9 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
10 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
11 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
12 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
13 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
14 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
15 |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___||___| |___| |___| |___| |___| |___||___| |___||___|
131
e. Bouteille?
A3
La deuxième fois, combien des
suivants avez-vous remplis:
a. Réservoir d’eau?
b. Grand bidon /jarre (environ 20L ou plus)?
c. Petit bidon/ jarre (environ 10L ou moins) ?
d. Seau ?
e. Bouteille ?
A4
La troisième fois, combien des
suivants avez-vous remplis :
a. Réservoir souple?
b. Grand bidon/ jarre (environ 20L ou plus) ?
c. Petit bidon/ jarre (environ 10L ou moins) ?
d. Seau?
e. Bouteille?
132
A5
La quatrième fois, combien des
suivants avez-vous remplis :
a. Réservoir d’eau?
b. Grand bidon /jarre (environ 20L ou plus)?
c. Grand bidon/ jarre (environ 20L ou plus) ?
d. Petit bidon/ jar (environ 10L ou moins) ?
e. Seau?
A6
La cinquième fois, combien des
suivants avez-vous remplis :
a. Bouteille?
b. Réservoir d’eau?
c. Grand bidon /jarre (environ 20L ou plus)?
d. Seau?
e. Bouteille?
133
A7
D’où provient l’eau que le ménage
utilise généralement? (pour la
consommation du ménage)
1 = forage ou puits réhabilité
2 = puits traditionnels
3 = rivière/cours d’eau/étang /source
4 = autre
Si 2 Ou 3 A9
A7
D’où provient l’eau que le ménage
utilise généralement ? (pour la
consommation du ménage)
1 = forage ou puits réhabilité
2 = puits traditionnels
3 = rivière/cours d’eau/étang /source
4 = autre
A7a
D’où provient l’eau que le ménage
utilise généralement durant la saison
sèche? (pour la consommation du
ménage)
1 = forage ou puits réhabilité
2 = puits traditionnels
3 = rivière/cours d’eau/étang /source
4 = autre
A7b
D’où provient l’eau que le ménage
utilise généralement durant la saison
pluvieuse? (pour la consommation du
ménage)
1 = forage ou puits réhabilité
2 = puits traditionnels
3 = rivière/cours d’eau/étang /source
4 = autre
A8
Utilisez-vous le même récipient pour la
collecte d’eau des wadi/rivière/
marigot/étang/fontaine or des puits
traditionnels ?
1 = oui
2 = non
A9
Combien de temps est-il nécessaire
vous rendre à pied à ce point?
Ecrire le nombre de minutes
A10 Où va le ménage aux toilettes ?
1 = Latrine à dalle/latrine à fosse (avec l'eau)
2 = latrine traditionnelle (couverte)
3 = Latrine à dalle/latrine à fosse (joint
d'étanchéité cassée)
4 = latrine à fosse (non couverte)
5 = latrine septique
6 = latrine ouverte/suspendue
Si 4 A12
134
7 = brousse/rivière
A11 Partagez-vous vos toilettes avec
d’autres ménages?
1 = oui
2 = non
A12
Le ménage possède-t-il l’un des
éléments suivant en état de
fonctionnement ?
A Vélo
B Téléphone portable
C Générateur
D voiture/camion/moto/pickup
E tables/chaises
1 = oui
2 = non
F Bidon
G réservoirs d’eau
H jarre avec couvercle
I Radio
135
J ustensiles de cuisine (marmites/
poêle/assiettes)
K Moustiquaire
L Cuisinière
M Charrette
N Tente
A13 Depuis combien de temps le chef de
ménage vie-t-il/elle dans ce village?
Ecrire le nombre
100 = Ecrire 100 pour les chefs de ménage qui
sont nés dans le village
A14 Avez-vous ou votre ménage a-t-il vécu
dans un camp?
1 = oui
2 = non
Si 2 A16
A15 Si oui, où était le camp?
1 = Soudan
2 = Tchad
3 = autre pays
A18
Si vous êtes mariée, combien de
femmes votre mari a-t-il, y compris
vous?
Ecrire le nombre
7 = pas mariée
Si 1 ou pas marié
A20
136
A19 S’il y a plus d’une femme, quel est
votre rang?
1 = première épouse
2 = deuxième épouse
3 = troisième épouse
4 = quatrième épouse ou plus
A20 Combien de temps vous faut-il pour
marcher jusqu'à l’école la plus proche ? Ecrire le nombre de minutes
A21
Combien de temps vous faut-il pour
marcher jusqu'aux services de santé les
plus proches ?
Ecrire le nombre de minutes
A22
Combien de temps vous faut-il pour
marcher jusqu'au marché la plus
proche ?
Ecrire le nombre de minutes
A23
Combien de temps vous faut-il pour
marcher jusqu'au wadi la plus proche ?
Ecrire le nombre de minutes
A24
Un membre de votre ménage est-t-
il/elle mort(e) au cours de l’année
passée?
1 = oui
2 = non
Si 2 B1
A25
Combien de personnes dans votre
ménage sont-elles mortes l’année
dernière?
Ecrire le nombre personnes
A26
Si oui, veuillez lister leurs âges et
genres
Quel âge a eu la première personne
qui est morte ? / Quel était son
Numéro de la personne Age Sexe
1 = féminin
2 =
masculin
Mois
Voir fiche de code
1
137
genre ?
(0 Si < 1 an / 0 si <1 an)
2
3
4
B ACCES AUX RESOURCES NATURELLES ET BETAIL
Cette section s’applique à l’ensemble du ménage. Un ménage est un groupe de personnes qui prennent normalement leurs
repas ensemble.
B1 Avez-vous accès à un terrain boisé ? 1 = oui
2 = non
B2
Votre ménage a-t-il accès à un
pâturage pour le bétail ?
1 = oui
2 = non
si 2 B5
B3 Quelqu’un d’autre a-t-il accès à ce
pâturage ? 1 = oui
2 = non
B4
Si ou, qui d’autre y a accès?
(Sélectionner la réponse pertinente)
1 = autres membres du ménage
2 = autres membres du village
2 = autres villages voisins
3 = C’est ouvert à tous
B5
Votre ménage possède-t-il un jardin
potager ?
1 = oui
2 = non
138
B6
Vous ou l’un des membres du
ménage possède-t-il des champs
cultivables ?
1 = oui
2 = non
If 2 B17
B7
Si oui, à combien de
champs/mukhamas votre ménage a-t-
il accès pour la culture agricole ?
Ecrire le nombre de champs/mukhamas
B8
Si oui combien de temps vous faut-il
pour vous rendre au champ le plus
loin à pied ?
Ecrire le nombre de minutes
B9
Dans l’année passée à votre ménage
loué des terres ?
1 = oui
2 = non
B10
Dans la dernière année, votre ménage
a-t-il cultivé comme métayer de terre
de quelqu’un d’autre ?
1 = oui
2 = non
B11
Dans la dernière année, votre ménage a-t-il utilisé l’une des pratiques suivantes sur la
terre ?
Utilisez le code suivant 1 = oui
2 = non
a. Laisser ou mettre les résidus de
culture se trouvant dans le champ
b. Associations ou rotation des cultures, y
compris les plantes légumineuses
c. Tapissage du sol à l’aide des plantes durant les saisons des cultures
d. Paillage pendant la saison des pluies
e. Micro dosage d'engrais
f. Fumure
139
g. Application des pesticides
biologiques
h. Application par des personnes formées à
l'aide d’équipements modernes de
pesticides chimiques
i. Régénération assistée de la nature,
en arbres et buissons
j. Agroforesterie par la plantation d’arbres
k. Paillage avec des branches d'arbres
et des arbustes qui poussent dans le
champ
l. Haies vivantes (des haies ou des clôtures
de végétation ligneuse généralement
plantées autour des jardins potagers)
m. Techniques de conservation du sol et
de l’eau telles que des bandes
d’herbe, diguettes en terre ou en
pierre, puits de plantation, demi-
lunes, stabilisation des ravins
n. Fenaison (herbes ou forme de cultures
légumineuses)
B12
Votre ménage a-t-il produit des
légumes près d’un wadi l’année
dernière?
1 = oui
2 = non
B13
Votre ménage a-t-il produit des
céréales près d’un wadi l’année
dernière?
1 = oui
2 = non
B14
Quelles sont les cultures que votre ménage a produites durant l’année
précédente pour la consommation ou la vente?
Utilisez le code suivant 1 = oui
2 = non
8 = DK
9 = RA
a. Maïs
b. Sorgho
c. Mil
d. Manioc
140
e. Arachides
f. Patate douce
g. Sésame
h. Fruits
i. Légumes
j. Foin
B15
Qu’est-ce que votre ménage a vendu l’année dernière?
Qui dans votre ménage peut-il prendre les décisions concernant les
dépenses des revenus obtenus par la vente de ces produits… ?
Utilisez le code suivant 1 = oui
2 = non
8 = RK
9 = RA si 2au
prochain produit
Utilisez le
code suivant
1 = = répondant€
2 = répondant et chef du ménage
3 = Chef du ménage masculin
4 = quelqu’un
d’autre
5 = répondant(e) et
quelqu’un d’autre
A Maïs
A Maïs
B Mil
B Mil
C Arachides
C Arachides
D Sésame
D Sésame
E Légumes E Légumes
141
F Foin
F Foin
G Sorgho
G Sorgho
H Manioc
H Manioc
I Patate douce
I Patate douce
J Fruits
J Fruits
K Huiles
K Huiles
L Tombac
L Tombac
M Gomme arabique
M Gomme arabique
B16
Durant la dernière année, sur lequel des éléments suivants avez-vous
dépensé de l’argent?
Utilisez le code suivant
1 =oui
2 = non
8 = RK
9 = RA
a. Engrais
b. pesticide
c. Semences d. outils
142
e. mains d’œuvre agricoles
B17 Votre ménage possède-t-il du bétail? 1 = oui
2 = non
Si2 C1
B20
Si oui, combien d’animaux de la
liste suivante votre ménage possède-
t-il?
a. Anes
b. Chevaux
c. Poulets
d. Moutons
e. Chèvres
f. Bœufs
g. Chameaux
h. Chiens
B21
Qui est-ce qui peut décider de la manière de dépenser les revenus obtenus de
143
L’année passée, qu’est-ce votre ménage vendait sur au marché ? la vente de cet article ….?
Utilisez le code suivant 1 = oui
2 = non
8 = RK
9 = RA Si 2 au prochain
produit
Utilisez le
code suivant
1 = répondant(e)
2 = répondant et chef du ménage
masculin
3 = chef du ménage masculin
4 = quelqu’un d’autre
5 = répondant et
quelqu’un d’autre
A Lait
A Lait
B Peaux
B Peaux
C Chèvres
C Chèvres
D Poulets
D Poulets
E Produits laitiers
E Produits laitiers
F Chameaux
F Chameaux
G Moutons
G Moutons
H Œufs
H œufs
144
C MOYENS DE SUBSISTANCE
Cette section s’applique à l’ensemble du ménage. Un ménage est un groupe de personnes qui prennent normalement leurs
repas ensemble.
C1
Actuellement, quelle est l’activité
PRINCIPALE par laquelle vous soutenez le
ménage? Utilisez la fiche de code
C2
L’année passée, avez-vous reçu une aide
financière grâce à un ami ou un membre de la
famille vivant dans une autre région ou un
autre pays?
1 = oui
2 = non
8 = DK
9 = RA
C3
L’année passée e, votre ménage a-t-il reçu
une aide en nature d'un ami ou de la famille
dans une autre région ou un pays?
1 = oui
2 = non
8 = DK
9 = RA
C4
L’année passée, votre ménage a-t-il reçu une
aide quelconque des organisations?
1 = oui
2 = non
8 = DK
9 = RA
Si 2 D1
C5 Si oui quel type d’aide votre ménage a-t-il
reçu?
a. Bons de liquidité/prêt ?
b. Argent en échange du travail ?
c. Nourriture en échange du travail ?
145
d. Aide alimentaire?
e. ATPE (Aliments Thérapeutiques Prêts à l’Emploi)
f. Matériaux ou construction de latrines
1 = oui
2 = non
8 = DK
9 = RA g. Vaccination animale
h. Repeuplement du bétail
i. Accès à l’eau potable pour le bétail (hafirs)
j. Compléments alimentaires pour le bétail
k. services de vulgarisation de l’élevage
K2. services vétérinaire du bétail
l. Semences
m. Céréales
n. Outils agricoles
146
o. Irrigation des récoltes en saison sèche
p. Services de vulgarisation agricoles
q. Accès à l’eau potable/construction de puits
r. Formation professionnelle
s. Cliniques mobiles – formation nutritionnelle et de santé
t. Accès à un centre de santé
u. Produits ménager HEA (savon, eau de javel)
v. Autres articles non alimentaires
D STRATEGIES D’ADAPTATION
Cette section s’applique à l’ensemble du ménage. Un ménage est un groupe de personnes qui prennent normalement leurs
repas ensemble.
D1
Durant les 7 derniers jours, y a-t-il eu des moments où vous n'avez pas eu assez de nourriture ou
d'argent pour acheter de la nourriture ? combien de fois votre ménage a-t-il dû:
Nombre de jours
147
a. Consommer des aliments moins appréciés?
b. Accepter de la nourriture ou compter sur l’aide d’amis ou de parents?
c. Acheter de la nourriture à crédit auprès de voisins ou de membres de la communauté?
d. Chercher de la nourriture sauvage?
e. Récolter de la nourriture suffisamment mûre avant la saison des récoltes?
f. Consommer les semences stockées pour la saison suivante?
g. Dire à des membres du ménage d’aller manger ailleurs par manque de nourriture?
h. Limiter la taille des portions durant les repas?
i. Réduire la consommation des adultes pour nourrir les jeunes enfants ?
j. Réduire la consommation des personnes qui ne travaillent pas pour nourrir les personnes qui travaillent?
k. Réduire le nombre de repas consommés par jour?
l. Passer une journée sans manger?
148
m. Boire uniquement que du sorgho avec de l’eau?
n. Consommer une nourriture moins variée ?
o. Compter sur l’aide alimentaire distribuée par des organisations ?
E DIVERSITE DIETIQUE DES FEMMES
E1
Y a-t-il eu hier une célébration ou une fête durant
laquelle vous avez mangé des plats particuliers ou vous
avez mangé plus ou moins d’aliments que d’habitude?
1 = oui
2 = non
E2
Tout d'abord, veuillez décrire les aliments (repas et casse-croûte) que vous ou n’importe quel autre membre de votre ménage, avez mangé au cours de la
journée d’hier ou pendant la nuit, que ce soit à la maison ou hors de la maison. Commencez avec le premier aliment que vous ou un autre membre du
ménage a consommé hier après le réveil, et mentionnez tous les aliments consommés jusqu'à la tombée de la nuit. Remarque: l’enquêteur doit chercher
à connaitre l’ensemble des ingrédients constituants un plat.
Groupes d’aliments Exemples 1 = oui
2 = non
a. CEREALES
Tout aliment fait à partir de mil, sorgho, maïs, riz, blé; biscuits; pain
b. LEGUMES ET TUBERCULES RICHE EN VITAMINES A
Citrouille/melon, carottes, ou patates douces de couleur orange
c. RACINES ET TUBERCULES BLANCHE
Patate blanche, manioc, ou nourriture faite à partir de racines
149
d. LEGUMES A FEUILLES VERTES FONCEES
Feuilles de patates douces, ou autres légumes à feuilles ou légumes verts, même les sauvages
e. AUTRES LEGUMES
Autres légumes (ex. Haricots verts, tomate, oignon, ail, gombo, laitues)
f. FRUITS RICHES EN VITAMINES A
Mangue, papaye
g. AUTRES FRUITS
Autres fruits, même les sauvages (oranges, goyaves, pastèques, bananes, citrons)
h. ABA
Foie, Rein, Cœur, Pancréas ou autres abats ou aliments à base de sang
i. VIANDE
Bœuf, mouton, chèvre, poulet, gibier sauvage (gazelle, phacochère, pintade, varan), criquets, frais ou
séchés
j. ŒUFS
k. POISSON
Frais et séchés
l. LEGUMES
Haricots, pois, lentilles
m. NUNOIX ET GRAINES
Arachide, autres grains ou nourriture faites à partir de ceux-ci
n. LAIT ET PRODUIT LAITIER
Lait, lait caillé, autres produits laitiers (dont le lait consommé avec le thé)
150
o. HUILES ET GRAISSES
Huiles, graisses, beurre, beurre clarifié (mangé seul ou ajouté à la nourriture ou utilisé pour cuisine)
p. SUCRERIES
Sucre, canne à sucre, miel
q. EPICES, CONDIMENTS, BOISSONS
Sel, piment, gingembre, café, thé, boissons alcoolisées ou non
F MOIS D’UN APPROVISIONNEMENT ADEQUAT EN NOURRITURE D’UN MENAGE
Cette section s’applique à l’ensemble du ménage. Un ménage est un groupe de personnes qui prennent normalement leurs repas
ensemble
F1
Maintenant, je souhaiterais vous poser des questions sur l’approvisionnement du ménage en nourriture selon les mois au cours d’une année. En répondant à
ces questions, veuillez penser à ce qui s’est passé durant les 12 derniers mois.
Demandez au répondant de noter les 12 derniers mois selon les critères
suivants:
1 = pas assez de nourriture/insécurité alimentaire
2 = juste assez de nourriture/suffisamment
3 = beaucoup de nourriture/ surplus/sécurité alimentaire
2014 2015
Saison sèche Saison des pluies Saison sèche
Récolte Froid Très chaud Chaud Semence Récolte
Nov. Déc. Jan Fév. Mars Avril Mai Juin Juil. Aout Sept Oct.
151
G ATTITUDES ET PERCEPTIONS
G1
Veuillez me dire les deux principales fois
où il est important de se laver les mains
avec du savon pour réduire les maladies
diarrhéiques? (Ne lisez pas la liste,
cocher juste les cases qui vous
conviennent)
1 = après avoir été en contact avec des
excréments
2 = avant d'entrer en contact avec les
aliments
3 = autre réponse
8 = ne sait pas
9 = refuse de répondre
G2
(Maintenant, demander à la personne de
vous montrer le point de lavage des
mains.)
Est-elle en mesure de vous montrer son
point de lavage des mains?
1 = oui
2 = non
Si 2 G5
G3 / Y a-t-il de l'eau et du savon?
1 = eau seulement
2 = savon seulement
3 = savon et eau
4 = rien (ni savon ni eau)
G4
(Maintenant, demandez à la personne
interrogée de se laver les mains.)
Si elle accepte, comment s’y prend-elle?
1 = avec de l’eau ET du savon ou
cendres/sable pour au moins 30 secondes
2 = avec de l’eau ET du savon ou
cendres/sable pour moins de 30 secondes
3 = avec seulement de l’eau
4 = n’accepte pas accepter de vous
152
montrer
G5 Combien de fois nettoyez-vous le
réservoir?
1 = une fois par semaine ou plus
2 = une fois toutes les deux semaines
3 = moins d’une fois toutes les 2 semaines
4 = pas régulièrement ou jamais
Si 4 G7
G6 Qu'est-ce que vous utilisez pour laver le
réservoir?
1 = savon ou cendres
2 = eau de Javel et chlore
3 = sable et petits cailloux
4 = eau seulement
Demandez à voir le réservoir
G7 Est-ce fermé? 1 = oui
2 = non
G8 Est-ce propre? 1 = oui
2 = non
G9 Utilisez-vous le même récipient pour le
stockage et le transport de l’eau?
1 = oui
2 = non
Si 1 J1
G10 Combien de fois nettoyez-vous votre
récipient de transport ?
1 = une fois par semaine ou plus
2 = une fois toutes les deux semaines
3 = moins d’une fois toutes les 2 semaines
4 = pas régulièrement ou jamais
G11 Qu’utilisez-vous pour nettoyer votre
récipient de transport d’eau?
1 = savon ou cendres
2 = eau de Javel et chlore
3 = sable et de petits cailloux
4 = eau seulement
153
Demandez à voir le récipient de transport
de l’eau.
G12 Est-ce fermé? 1 = oui
2 = non
G13 Est-ce propre? 1 = oui
2 = non
G14 Avez-vous déjà entendu parler d'une
maladie appelée VIH? 1 = oui
2 = non
Si non -> J1
G15
L’on peut réduire le risque de contracter
le VIH en ayant un seul partenaire sexuel
non infecté qui a d'autres partenaires
sexuels?
1 = oui
2 = non
G16 Peut-on attraper le VIH par des piqûres
de moustiques? 1 = oui
2 = non
G17
L’on peut réduire la chance de contracter
le VIH en utilisant un préservatif chaque
fois qu'ils ont des rapports sexuels?
1 = oui
2 = non
G18 Peut-on attraper le VIH en partageant un
repas avec une personne qui a le VIH? 1 = oui
2 = non
G19
Peut-on attraper le VIH à cause de la
sorcellerie ou d'autres moyens
surnaturels?
1 = oui
2 = non
G20 Est-il possible pour une personne 1 = oui
2 = non
154
d'apparence saine d'avoir le VIH?
J PRISE DE DÉCISION ET PARTICIPATION AU GROUPE
J1 Qui dans votre ménage prend les décisions concernant les
dépenses sur les points suivants:
Utilisez le code suivant pour les
questions
1 = répondant(e)
2 = la répondante et le chef du ménage
3 = le chef du ménage
4 = quelqu’un d’autre
5 = répondant(e) et quelqu’un d’autre
6= N/A
a) Votre santé?
b) La santé de vos enfants ?
J2
Si vous le vouliez, vous sentez-vous capable
d’influencer la prise de décision sur l’argent
dépensé pour les soins de santé de votre
enfant?
1 = beaucoup d’influence
2 = un niveau raisonnable d'influence
3 = un niveau faible d’influence
4 = aucune influence
J3
Au cours des six derniers mois, sur laquelle des personnes
suivantes avez-vous ou quelqu’un dans votre ménage a-t-
il dépensé de l’argent ?
Utilisez le code suivant:
1 = oui
2 = non
6 = NA
a. Médicaments pour vous
b. Visites de santé pour vous
c. Médicaments pour votre enfant
d. Visites de santé pour
votre enfant
155
J4
Auxquels groupes communautaires
appartenez-vous ? (Marquez de toutes les
réponses appropriées)
1 = aucun
2 = groupe de femmes
3 = groupe de jeunes
4 = groupe de gestion des latrines (ONG)
5 = Tontine
6 = groupe de personnes âgées
7 = groupe de soins
8 = comité tribale
9 = comité de développement du village
10 = autre
Si 1 J6
J5a
Dans les 3 dernières réunions, avez-vous
participé au processus décisionnel dans l'une
de ces décisions ?
1 = oui
2 = non
J5b
Au cours des 6 derniers mois, avez-vous
reçu des informations d'alerte précoce de
la part des leaders locaux ou des comités,
qui vous aident à prendre des dispositions
pour l'avenir de votre famille?
1 = non
2 = oui, prévision de récolte pour l’ensemble
de la préfecture
3 = prix indicatif de tous les comités locaux
4 = oui, autre
Filtrez si J4==4
J6
Quelle influence pensez-vous avoir dans le
processus décisionnel au niveau de la
communauté ?
1 = beaucoup d’influence
2 = un niveau raisonnable d'influence
3 = un niveau faible d’influence
4 = aucune influence
K SANTE MATERNELLE
Cette section se rapporte au répondant UNIQUEMENT
K1 Etes-vous enceinte? 1 = oui
2 = non
156
K2 Allaitez-vous un bébé ? 1 = oui
2 = non
K3
Prenez-vous un complément en fer ou en
acide folique ?
1 = oui
2 = non
Si 2K6
K4 Si oui, combien de fois pendant les 2
dernières semaines ?
Ecrivez le nombre de fois
Nombre: 0-99
K5 Si oui, pouvez-vous me montrer les
comprimés ?
1 = Elle montre les comprimés
2 = Elle ne peut pas montrer les
comprimés
K6 MPB En millimètres
K7
Quand vous étiez enceinte de votre plus
jeune enfant, avez-vous reçu des soins
prénataux?
1 = oui
2 = non
K8 Si oui, qui avez-vous vu?
1 = Médecin
2 = infirmière / sage-femme
3 = Infirmière auxiliaire
4 = Matrone
5= agent de santé communautaire
6 = autre
7 = aucun
K9
Quand vous étiez enceinte de votre plus
jeune enfant, combien de fois avez-vous reçu
des soins prénatals?
Ecrivez le nombre de fois
157
L SANTE INFANTILE
Cette section se rapporte aux enfants de moins de 60 mois dans le ménage. S'il y a plus de quatre enfants de moins de 60 mois,
utilisez le formulaire supplémentaire de santé infantile. Un ménage est un groupe de personnes qui prennent normalement leurs
repas ensemble.
L1 Y-a-t-il des enfants de moins de 60 mois
dans ce ménage ? (5ans)
1 = oui
2 = non
Si 2 Mettez fin à
l’entretien
Enfant 1 Enfant 2 Enfant 3 Enfant 4
L2 Sexe de l’enfant
1 = féminin
2 = male/masculin
L3 Age de l’enfant (en mois) Si <6 mois L10
L4 Poids
En kilogrammes
Au gramme le plus
proche
.
.
.
.
L5 Taille En centimètres .
.
.
.
L6 MPB En millimètres
Nombre: 0-999
L7 Présence d’œdèmes
bilatéraux ?
1 = oui
2 = non
L8
L’enfant a-t-il reçu un
soutien nutritionnel durant
les deux dernières
semaines ?
1 = oui OTP
2 = oui, SFP
3 = oui, hospitalisé
4 = non (Si non
L10)
158
L9
Si oui, quel type de
support votre enfant a-t-il
reçu ?
(cocher toutes les
réponses pertinentes)
1 = / Aliment
thérapeutique prêt à
l’emploi/Plumpy
2 = Plumpy
3 = ration alimentaire
générale
4 = mélange maïs-soja
CSB
5 = vermicelles/
suppléments de
micronutriments
6 = traitement en
milieu hospitalier
L10
Votre enfant doit-il sous
une moustiquaire ?
1 = oui
2 = non
L11
Votre enfant a-t-il été
malade durant les deux
dernières semaines ?
1 = oui
2 = non (Si non
L15)
L12
Si oui, de quelle maladie
l’enfant a-t-il été atteint?
(cocher toutes les
réponses pertinentes)
1 = maladie
respiratoire / difficulté
à respirer
2 = paludisme
3 = fièvre
4 = diarrhée aqueuse
5 = diarrhée sanglante
6 = rougeole
7 = malnutrition
8 = autre
L13
Si oui, avez-vous cherché
1 = oui
2 = non (Si non
159
à avoir des soins ? L15)
L14
Si oui, où avez-vous
cherché à avoir des soins ?
(lister jusqu’à deux
réponses)
1 = centre de santé
2 = hôpital
3 = Marabout/
guérisseur
4 = poste de santé
mobile
5 = pharmacie
6 = agent de santé
communautaire
7 = autre
Si oui à la recherche de
soins et si l'enfant(e) a
la diarrhée:
Est-ce qu'il/elle a été
donné une des suivantes à
boire à tout moment car
il/elle a commencé à avoir
la diarrhée ?
1 = un fluide fait
d’un paquet spécial
appelé [insérer le
nom du sachet de
SRO]
2 = liquide SRO
préemballé
3 = un fluide fait
maison
recommandé par le
gouvernement
4 = sirop/comprimé
de zing
160
L15
Demandez à la mère si le
carnet jaune est
disponible - si oui,
confirmer les réponses
avec la carte.
Quels vaccins l’enfant a-t-
il reçu ?
(Enumérer tout)
1 = BCG/tuberculose
2 = VPO/Polio
3 = Pentavalent/
PENTA/DTC/HIB/HE
P
4 = Rougeole/VAR
5 = fièvre
jaune/antiamaril/VAA
6 = aucun
Si 6 L17
L16
L’information est fournie
à partir de la carte de
vaccination ou
verbalement ?
1 = de la carte
2 = verbalement
3 = mélange des deux
L17
L’enfant a reçu une
capsule de vitamine A
dans les 6 derniers mois ?
1 = oui
2 = non
L18
Demandez à la mère si
elle peut vous montrer la
capsule de vitamine A.
1 = Elle montre la
capsule
2 = Elle ne montre pas
la capsule
L19
L’enfant a-t-il reçu un
traitement de déparasitage
dans les 6 derniers mois ?
1 = oui
2 = non
161
L20
Combien de temps après
la naissance avez-vous
gardé l’enfant au sein?
1 = moins d’une heure
2 = entre 1 à 23 heures
3 = plus de 24 heures
L21
Uniquement pour les enfants entre 6-23 mois
Maintenant, je vais vous poser des questions sur ce que l’enfant a mangé hier pendant la journée et la nuit, que ce soit à la
maison ou hors de la maison. Commencez par la première nourriture qu’il/elle a consommée hier au réveil, et mentionnez tous
les aliments consommés jusqu'à la nuit. Faites autant pour chaque enfant pour lequel vous avez recueilli les mesures
Anthropométriques ci-dessus dans la même colonne. Remarque: le recenseur doit pousser pour avoir de multiples ingrédients
dans un plat préparé.
1 = oui
2 = non
A CEREALES
Tous les aliments
fabriqués à partir de
mil, du sorgho, du
maïs, du riz, du blé;
les biscuits
B
LES LEGUMES ET
LES TUBERCULES
RICHES EN
VITAMINE A
La citrouille, les
carottes, les patates
douces ou qui sont
orange à l’intérieur
C TUBERCULES
BLANCS
Les pommes de terre
blanches, le manioc
ou les aliments
fabriqués à partir de
racines
D
LEGUMES A
FEUILLES
VERTES FONCEES
Feuilles de patates
douces, ou autres
légumes à feuilles ou
légumes verts, même
les sauvages
162
E AUTRES
LEGUMES
Autres légumes (ex.
Haricots verts,
tomate, oignon, ail,
gombo, laitues)
F FRUITS RICHES
EN VITAMINES A Mangue, papaye
G AUTRES FRUITS
Autres fruits, même
les sauvages
(oranges, goyaves,
pastèques, bananes,
citrons)
H VIANDE
D’ORGANES
Foie, Rein, Cœur,
Pancréas ou autres
abats ou aliments à
base de sang
I ALIMENTS
CARNÉS
le bœuf, le mouton,
la chèvre, le poulet,
le gibier sauvage
(gazelle, sanglier, la
pintade, lézard), les
grillons; frais ou
secs
J ŒUFS
K POISSON Le poisson frais ou
séché
163
L LÉGUMINEUSES
les haricots, les pois,
les lentilles
M NOIX ET
GRAINES
les arachides, les
graines ou les
aliments fabriqués à
partir de ces produits
N
LAIT ET
PRODUITS
LAITIERS
le lait, le lait
fermenté, ou
d’autres produits
laitiers (y compris le
lait dans le thé)
O GRAISSES ET
HUILES
les huiles, les
graisses, le beurre, le
ghee (mangé seul ou
ajoutée à la
nourriture ou utilisé
pour la cuisson)
P BONBONS
le sucre, le miel, la
canne à sucre
EPICES,
AROMATES,
BOISSONS
le sel, le piment, le
gingembre, le café,
le thé, l’alcool, ou
d’autres boissons
164
Q
La section suivante concerne uniquement les enfants de moins de 6 mois. S'il n'y a pas d’enfants dans la maison, qui soit de moins de 6 mois mettez fin à l’entretien
L22 L'enfant a-t-il été allaité ?
1 = oui
2 = non (Si non
mettez fin à
l’entretien)
L23
L'enfant était allaité hier
pendant la journée ou la
nuit ?
1 = oui
2 = non
L24
Maintenant, je voudrais
vous poser des questions
sur certains liquides ou
aliments que l'enfant a
peut-être consommé hier
pendant la journée ou la
nuit?
a. Lait en conserve ou en poudre?
b. Boule faite avec du lait?
c. Boule faite sans lait?
d. Niébé (haricots)?
1 = oui
2 = non e. Légumes ou fruits?
f. Lait d’animal?
g. Eau?
165
h. Autre liquide hormis le lait maternel?
i. Bouillie?
L’entretien se termine ici. L’agent recenseur doit remplir ce qui suit après avoir quitté l’habitat:
Z Mettez fin à l’entretien
Z7 Heure de fin (Utilisez l’horloge sur 24 h, HH:MM) :
Z8
Le répondant a-t-il accepté de répondre à toutes les
questions?
1 = oui
2 = non
Z9
Pouviez-vous faire l’entretien avec le répondant en privé?
1 = oui, seul / en privé
2 = non, d’autres présents
Z10
Y a-t-il eu des problèmes lors de
l'entretien ? (écrire dans la case)
Z11
Autres commentaires? (écrire dans la
case)
167
Annexe C: Instrument CSI de Collecte Mensuelles des Données mensuelles Système d’Alerte Précoce de la RCMA – Outil de Collecte de Données des Ménages
Z1 Code du répondant (Identifiant unique du ménage)
Z2 Code du Village
Z3 Date de l’entretien JJ/MM/AA) / /
Les questions suivantes portent sur l'ensemble du ménage, et devront être posées au chef de ménage féminin. Un ménage est un groupe de personnes qui prennent normalement leurs repas ensemble. Ces données seront collectées toutes les deux semaines à partir des mêmes ménages, identifiés par Concern et Feinstein.
A1 Au cours des 7 derniers jours, s'il y a eu des moments où vous n'aviez pas assez de
nourriture ou d'argent pour acheter de la nourriture, à quelle fréquence votre
ménage a dû:
Nombre de
jours
a) Consommer des aliments moins appréciés?
b) Accepter de la nourriture ou compter sur l’aide d’amis ou de parents?
c) Limiter la taille des portions durant les repas?
d) Réduire la consommation des adultes pour nourrir les jeunes enfants?
e) Réduire le nombre de repas consommés par jour?
A2 L'un des enfants âgés de 6 mois et 5 ans dans votre ménage 1= oui Si non,
finissez
168
a=-t-il été malade au cours des deux dernières semaines? 2 = no l’enquête
A3 Si oui, de quoi l’enfant souffrait-il? Utilisez le code
suivant:
1= oui
2 = non
8 = DK
9 = RA
a) Maladie respiratoire aigüe?
b) Paludisme?
c) Diarrhée
d) Autre (veuillez écrire ici……….)
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Annexe D: Glossaire
Malnutrition aigüe: Aussi connue sous l’appellation de Malnutrition Aiguë Globale (MAG). Elle est causée par une diminution de la consommation et / ou d'une maladie alimentaire résultant en une perte de poids soudaine ou un œdème. Elle est la somme de la prévalence de la malnutrition aiguë modérée (MAM) et de la malnutrition aiguë sévère (SAM) au niveau de la population.
Anthropométriques: La mesure des proportions du corps humain utilisé pour évaluer l'état nutritionnel des enfants. Les informations anthropométriques de base pour les enfants sont l'âge, le sexe, la longueur, la taille, le poids et l'œdème.
Indice des avoirs: Voir Indice du Score de Morris
Situation initiale: Les données qui fournissent une base d'information à partir desquelles l’on fait le suivi et l’évaluation des progrès et de l'efficacité d'une activité en cours d'exécution et après la mise en œuvre de cette activité.
Variable binomiale:
Une variable qui prend soit la valeur 0 ou 1. Par exemple: l'accès à un puits de forage prend la valeur 0 si le ménage n'a pas accès à un puits ou la valeur 1 si le ménage a accès à un puits.
Forage: Puits créés par l'installation d'un tuyau vertical dans le sol. Une crépine de filtration installée à l’intérieur du trou comme écran, empêche l’éboulement du puits maintient et contribue également à prévenir les contaminations de surface de pénétrer dans le trou de forage.
Score Diététique Infantile (SDE)
Voir score individuel de diversité alimentaire.
Malnutrition chronique:
La malnutrition chronique se produit au fil du temps, contrairement à la malnutrition aiguë. Un enfant qui souffre de malnutrition chronique semble souvent avoir des proportions normales, mais est en fait plus court que les enfants normaux de son âge. La malnutrition chronique commence avant la naissance et est causée par une mauvaise nutrition maternelle, de mauvaises pratiques alimentaires, la mauvaise qualité de la nourriture, ainsi que des infections fréquentes qui peuvent ralentir la croissance.
Conservation agriculture techniques:
Un ensemble de pratiques de gestion des sols qui réduit au minimum la perturbation de la structure, de la composition du sol et de la biodiversité naturelle.
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Variables continues: Une variable qui peut prendre toute valeur entre le minimum et le maximum. Par exemple, le temps passé dans un centre de santé peut prendre toute valeur comprise entre 0 minutes et 240 minutes.
Indice de Stratégie D’Adaptation (ISA):
Un indice qui se penche sur les réponses comportementales des ménages durant les périodes de manque à gagner au niveau de la consommation alimentaire. Cela ne comprend que des modifications immédiates et à court terme des modes de consommation, au lieu des modifications à long terme à la génération de de revenus, les modes de production des aliments, et des réponses ponctuelles telles que la vente d'actif ou du bétail. Plus l’ISA est élevée, plus le ménage utilise de stratégies d’adaptation, plus ces stratégies sont sévères et / ou plus les ménages les utilisent fréquemment.
Cryptosporidium: Un parasite qui peut provoquer une maladie gastro-intestinale et respiratoire qui implique principalement la diarrhée aqueuse.
Damre:
Villages permanents appartenant à des communautés principalement pastorales ou nomades avec des niveaux plus élevés de propriété du bétail.
Situation finale: Période de collecte des données finales dans une étude longitudinale.
Endogénéïté:
Un problème statistique qui se produit quand une variable explicative est en corrélation avec le terme d'erreur. Elle peut survenir à la suite d'une erreur de mesure ; auto-régression avec des erreurs auto-corrélées, simultanéité et variables omises.
Agent recenseur:
collecteur de données
Allaitement maternel exclusif:
Quand un enfant ne reçoit que le lait maternel et aucune autre nourriture ou boisson, pas même l'eau (y compris le lait artificiel ou d'une nourrice) pendant six mois de la vie. Un nourrisson peut recevoir des solutions de réhydratation orale, gouttes et sirops (vitamines, minéraux et médicaments) et encore être considéré nourris exclusivement au sein.
Ménage dirigé par une femme:
Un ménage qui est dirigé par une femme, soit une veuve, femme divorcée, ou femmes séparée. Dans certains cas, la femme peut encore être mariée, mais n'a pas de soutien ou de communication financière de la part de son mari depuis plus de deux ans.
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Sécurité alimentaire:
Une condition liée à la fourniture de denrées alimentaires, et l'accès des individus à celle-ci.
Évaluation de l'impact:
Une étude qui évalue les changements qui peuvent être attribués à une intervention particulière, notamment un projet, un programme ou une politique ; Il s’agit ici des impacts escomptés et ceux qui sont non désirées.
Score Individuel de Diversité Diététique (SIDD):
Prend en compte le nombre de différents groupes d'aliments, distribués selon leur importance nutritionnelle, consommés dans les 24 heures précédentes ; il est couramment utilisé comme indicateur pour l'accès alimentaire des ménages et de l'adéquation des nutriments du régime alimentaire d'un individu. La variable ne prend pas en compte la nourriture totale consommée, mais plutôt la variété de la consommation.
Régression Logit: Un modèle ou de régression où la variable du résultat est binomiale
Ménage dirigé par un homme:
Un ménage qui est dirigé par un homme. L'homme pourrait ne pas être physiquement présent ou vivant dans le ménage (en raison de la nature polygame du contexte), mais y a toutefois le pouvoir de décision.
Situation intermédiaire: Données recueillies à mi-parcours d'une étude longitudinale.
Malnutrition Aiguë Modérée (MAM): Aussi connu comme le dépérissement. L’OMS / UNICEF
mesurent cela comme un z-score du poids pour la taille entre (les écarts-types) -3 et -2 de la norme internationale ou par une Mesure du Périmètre Branchial (MPB) comprise entre 11 cm et 12,5 cm.
Mois d’Insécurité Alimentaire (MIA): Mesure le nombre de mois durant lesquels un ménage a dit s’est
retrouvé en situation d'insécurité alimentaire, en demandant aux
répondants d'indiquer s’ils ont plus qu'assez de nourriture mois
de l'année civile précédente ; ont-ils eu juste assez ou pas assez
de nourriture.
Indice du Score Morris (ISM):
Une approximation de la richesse des ménages qui utilise des
données sur la propriété des actifs. L’ISM est déterminé en
pesant chaque actif durable par la part des ménages qui
déclarent la propriété de cet actif au sein de l'échantillon.
Mesure du Périmètre Branchial (MPB):
Une mesure de la circonférence de l’avant-bras qui est utilisée pour estimer les niveaux de nutrition.
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Œdème: Une forme de malnutrition aiguë sévère dans laquelle un enfant apparaît gonflé et est généralement irritable, faible et léthargique. L’œdème se trouve sur les membres inférieurs, et est vérifié lorsque la pression du pouce est appliquée sur les deux pieds pendant trois secondes et laisse une fosse ou indentation dans le pied, après l’enlèvement du pouce.
P-value: Le niveau de signification marginale dans un test d'hypothèse statistique, ce qui représente la probabilité de la survenance d'un événement donné. La valeur p est utilisée comme une alternative à des points de rejet pour faire en sorte que le niveau de signification auquel une hypothèse nulle serait rejetée, soit le plus faible possible.
Données Panel: Observations de phénomènes multiples obtenus sur des périodes multiples pour les mêmes entreprises ou individus.
Pentavalent, Le vaccin pentavalent protège contre cinq grandes infections à la fois: la diphtérie, le tétanos, la coqueluche, l'hépatite B et l’Haemophilus influenza de type b (Hib).
Stat. de la Pop: Statistiques de la population dans son ensemble, inférées à
partir des données échantillonnées.
Essai de contrôle randomisé:
Une étude dans laquelle les populations sont réparties au hasard (par hasard) pour recevoir une intervention ou pas. L'étude est utilisée pour tester l'impact d’une intervention par rapport au groupe qui n'a pas reçu l'intervention.
Modèle de régression: Un processus statistique d’estimation des relations entre les variables. Il comprend de nombreuses techniques de modélisation et d'analyse de plusieurs variables, lorsque l'accent est mis sur la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes (ou ‘prédicteurs’).
Résilience: La capacité d'un système et de ses composants d'anticiper, d'absorber, d’accueillir, ou de récupérer des effets d'un événement dangereux d'une manière opportune et efficace, notamment en veillant à la préservation, la restauration, ou l'amélioration de ses structures et ses fonctions de base essentielles.
Malnutrition Aiguë Sévère (MAS):
La forme la plus dangereuse de malnutrition. L’OMS / UNICEF la mesurent par un z-score du poids-pour-taille inférieur à -3 (écarts-types) par rapport à la norme internationale, de la Mesure du Périmètre Branchial (MPB) de moins de 11,5 cm, la présence d'un œdème nutritionnel, ou marasmique -kwashiorkor. La MAS compromet les processus vitaux du corps. Même si un
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enfant est traité et que son état nutritionnel est rétabli, son développement physique et mental ainsi que son état général de santé peuvent être défavorablement affectés sur le long terme.
Retard d croissance: Voir Malnutrition Chronique
Chaine d’eau: La chaîne de l'eau comprenant le canal d'approvisionnement en eau pour la consommation d'eau. Pour ce qui est de cette étude, cela part spécifiquement du point d'utilisation (forage, puits traditionnel, eau de surface), au transport dans des conteneurs, puis aux récipients de stockage.
Dépérissement: Voir Malnutrition Aiguë Modérée. Il s’agit de la perte massive des graisses du corps et du tissu musculaire résultant de MAM.
Indice Pondérée du bétail: Une mesure de la richesse de l'élevage sur la base des animaux
possédé par le ménage. Pour tenir compte des différents types
de bétail et de leurs valeurs variables, les poids sont fixés sur la
base des ratios du coût pour la région.
Score-z: (tous les types)
Un z-score, écart type, est une mesure de la dispersion des données. Ici, un z-score est utilisé pour exprimer la distance entre le poids d'un enfant en particulier et le poids moyen des enfants comparables dans la population de référence en général. L’OMS / UNICEF ont établi des normes de z-scores qui indiquent certains niveaux de malnutrition.