ÉVALUATION DE L’IMPACT DES ACTIVITÉS DU … · 4 Liste des tableaux Tableau 1: Échantillonnage et déperdition Tableau 2 : Exemple d’un tableau de notation du degré de signification

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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

2

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

3

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

4

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)

5

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)

6

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)

7

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)

1

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

2

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

3

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).

4

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

6

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.

7

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


47 % 42 % 44 %

mi-parcours 41 % 33 % 37 %

fin du programme

35 % 44 % 39 %

% de ménages avec des enfants de 5 ans ou

moins


64 % 53 % 59 %

mi-parcours 57 % 47 % 52 %

fin du programme

50 % 60 % 55 %

groupe des enfants


860 795 1655

mi-parcours 801 772 1573

fin du programme

751 754 1505

enfants avec des données

anthropométriques


647 614 1 261

mi-parcours 572 555 1 127

fin du programme

543 487 1 030

groupe des ménages


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).

http://trmm.gsfc.nasa.gov/

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


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)


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



total 85 % 79 % 85 %

Emploi rémunéré, exploitation agricole



totalaaa 3 % 1 % 1 %

Travail saisonnier salarié



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 %


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


Mi-parcours 1,19 1,13 1,16

Fin du programme 1,14 1,18 1,16


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


Mi-parcours 28 % 25 % 27 %

Fin du programme 40 % 38 % 39 %


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


Mi-parcours 13 % 13 % 13 %



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)



Mi-parcours 18 % 18 % 18 %

32



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


Mi-parcours 2,65 2,70 2,68

Fin du programme 2,75 2,81*** 2,78


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


Niveau de référence 71 85 78

Mi-parcours 68 93 80

Fin du programme 64 83 73


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)



Mi-parcours 50 % 54 % 51 %

39



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


Mi-parcours 24 % 29 % 26 %



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)



Distance/pas d’école ici



totalaaa 70 % 68 % 82 %

Contraintes financières



total 13 % 10 % 8 %

L’enfant doit travailler



total 3 % 13 % 3 %

Abandon/échec



total 6 % 0 % 0 %

Sécurité – insuffisante

non-interventionccc < 1 % < 1 % 3 %

interventiontt < 1 % 1 % 3 %

totalaaa < 1 % 1 % 3 %

L’enfant est handicapé


intervention < 1 % < 1 % < 1 %

total < 1 % < 1 % < 1 %

L’enfant est une fille



totala 6 % 8 % 4 %


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)



Pas de scolarisation


intervention 56 %* 43 % 57 %

total 60 % 44 % 58 %

Primaire, en partie


intervention 18 % 15 % 16 %*

totalaa 16 % 14 % 13 %

Primaire finie, et plus


intervention

< 1 % < 1 % < 1 %

total < 1 % < 1 % < 1 %

Religieuse


intervention 26 %** 41 % 27 %

totalaaa 23 % 41 % 29 %

42


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)


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 %


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)


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


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 %


Tableau 21 : Prévalence de la MAS (WHZ < -3) en fonction du moment et de la présence ou absence d’intervention (statistiques démographiques)


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 %


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-


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 %


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 %


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


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)


non-

intervention intervention total non-


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 %


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-


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


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 %


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


mi-parcours (n = 1127) 41,8 % 45,6 % 43,6 %

fin du programme (n = 1030) 36,6 % 30,1 %** 33,6 %


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


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)



mi-parcours (n = 1127) 21,5 % 22,1 % 21,8 %

fin du programme (n = 1030) 14,4 % 13,1 % 13,8 %


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)


non-intervention intervention total non-



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 %


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

interventiontt total


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 %


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


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


intervention 10,1 % 7,9 % 8,7 %

total 9,0 % 8,3 % 10,2 %

Retard de croissance seulement


intervention 30,8 % 38,3 % 32,0 %

total 31,5 % 37,4 % 32,8 %

Retard de croissance et émaciation


intervention 5,7 % 7,3 % 5,8 %**

total 6,4 % 6,2 % 7,7 %


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)


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 %


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)



Mi-parcours 342 343 342


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


Mi-parcours 5,5 5,5 5,5



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



Mi-parcours 65 % 68 % 66 %



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)



Mi-parcours 37 33* 35



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)


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


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)



Mi-parcours 54 % 47 % 51 %

Fin du programme*** 62 % 63 % 62 %


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)


Mi-parcours 3,2 3,5* 3,3


64


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)


Mi-parcours 46 % 55 %** 50 %



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 %


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


Mi-parcours 12 % 13 % 12 %



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)


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 %


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


Mi-parcours 47 % 49 % 48 %

Fin du programme 37 % 28 %** 33 %


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)


Mi-parcours

Fin du programme

Diarrhée non-interventionccc 16 % 21 % 7 %

68


totalaaa 15 % 21 % 6 %

Maladie respiratoire


interventiontt 7 % 15 % 4 %**

totala 8 % 14 % 6 %

Paludisme


interventiont 15 % 21 % 14 %**

total 14 % 22 % 17 %


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)



Mi-parcours 50 % 62 %* 56 %



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)


Mi-parcours

fin du programme

centre de santé



totalaaa 45 % 66 % 63 %

Hôpital


intervention 10 % 7 %** 5 %

total 8 % 5 % 6 %

Dispensaire mobile


interventiontt 22 % 14 % 18 %

total 14 % 12 % 19 %

dispensaire de santé communautaire



totalaaa 5 % 9 % 23 %

Marabout


intervention 9 % 4 %*** 5 %

total 10 % 12 % 7 %


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)


Mi-parcours

fin du programme

Rougeole



totalaaa 17 % 31 % 33 %

Polio



total 79 % 84 % 79 %

Pentavalent



totalaaa 24 % 38 % 51 %

Fièvre jaune



totalaaa 11 % 26 % 21 %


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


Fin du programme 59 % 50 %* 55 %


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)



Mi-parcours 81 % 83 % 82 %



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


Mi-parcours (n = 85) 2 % 0 % 1 %

Fin du programme (n = 125) 21 % 37 %* 30 %


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)


Mi-parcours

Fin du programme

Forage


interventiontt 52 % 86 %*** 79 %***

total 55 % 69 % 62 %

Puits traditionnel


intervention 19 % 10 %** 14 %**

total 21 % 21 % 24 %

Eau de surface


intervention 29 % 4 %*** 7 %***

total 24 % 9 % 14 %


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


Mi-parcours 13 18** 15



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)


Mi-parcours 31 % 46 %** 38 %

Fin du programme 30 % 47 %*** 38 %


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


intervention 30 % 31 %

total 27 % 30 %

Pratique correctement le lavage des mains


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


Mi-parcours 71 % 53 %* 63 %



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)



Interlocutrice participe à la prise de décisions sur la santé infantile



totalaa 50 % 42 % 43 %

Interlocutrice participe à la prise de décisions sur sa propre santé



total 46 % 37 % 43 %


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)



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


interventionttt 40 %** 57 % 66 %**

total 54 % 57 % 59 %


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)


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 %


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


Mi-parcours 35 % 43 % 39 %



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


Mi-parcours 78 % 63 %** 71 %



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 %



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

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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%


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)



Total 1.4 1.3 0.6

Achter de la nourriture à crédit chez un voisin ou chez un membre de la communauté

3


intervention 1 1 1

Total 1.1 1.1 0.9

Cueillette

2



Total 1.3 1.7 1.1

Sélection de culture mature avant les récoltes

2


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


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



Total 0.7 0.7 0.6

Limiter la taille de la portion alimentaire au moment du repas

1 (CSI réduit)



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


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



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***


Total 2 1.3 1.2

Passer une journée sans

manger

3



Total 0.4 0.4 0.4

Boire du sorgho avec de

l'eau toute la journée

2



Total 1 1.8 0.6

Consommez moins de

variété de nourriture 1

non-intervention 3 3** 2.4


Total 3.1 2.8 2.3

Compter sur l'aide des

organisations pour

nourriture

3



Total 0.5 0.1 0.2


Table 6: Activités d’agriculture conservatrice, par intervention (situation finale uniquement)


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?



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) ?


d. Seau?

e. Bouteille?

132

A5

La quatrième fois, combien des


a. Réservoir d’eau?


c. Grand bidon/ jarre (environ 20L ou plus) ?

d. Petit bidon/ jar (environ 10L ou moins) ?

e. Seau?

A6

La cinquième fois, combien des


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


utilise généralement ? (pour la

consommation du ménage)




4 = autre

A7a


utilise généralement durant la saison

sèche? (pour la consommation du

ménage)




4 = autre

A7b


utilise généralement durant la saison

pluvieuse? (pour la consommation du

ménage)




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 ?


A22


marcher jusqu'au marché la plus

proche ?


A23


marcher jusqu'au wadi la plus proche ?


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


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 ?


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?


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… ?


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 ….?


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


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


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)

166

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……….)

1

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.

2

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.

3

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.

4

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

5

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.

Documents

ÉVALUATION DE L’IMPACT DES ACTIVITÉS DU … · 4 Liste des tableaux Tableau 1: Échantillonnage et déperdition Tableau 2 : Exemple d’un tableau de notation du degré de signification