RAPPORT de la cartographie evaluative des risques et ......évaluative des risques et la cartographie analytique des vulnérabilités et des risques dans les 38 districts sanitaires

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RAPPORT DE LA

CARTOGRAPHIE EVALUATIVE

DES RISQUES ET

VULNERABILITES DE LA

GUINEE Guinée 2018

Analyse faite par l’ANSS avec l’Appui Technique et Financier de l’OMS

Résumé La cartographie évaluative des risques et vulnérabilités a été menée dans l’ensemble

des districts sanitaires de la Guinée. Elle a porté sur 6 aléas identifiés à haut Risque dans le pays. Il s’agit du Choléra, d’Ebola, de la Fièvre Jaune, de la Rougeole, des

Inondations et des Conflits. Cette analyse a fait ressortir les informations clés permettant de préparer le plan de réponse multi risque dans le pays et des plans de

contingence spécifiques par alea.

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Liste des Auteurs

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Résumé

En Guinée, l’ANSS a entrepris en Octobre 2017 avec l’OMS, le processus de la stratégie évaluative des risques et la cartographie analytique des vulnérabilités et des risques dans les 38 districts sanitaires du pays, selon l’approche STAR/VRAM de l’OMS. Au total, six (06) aléas identifiés comme à haut risque dans le pays ont fait l’objet de collecte de données dans les districts sanitaires à des fins d’analyse des vulnérabilités et de capacités. L’analyse a porté sur le Cholera, la Maladie à Virus Ebola, la Fièvre Jaune, la Rougeole, les Inondations et les conflits. Le tableau ci-dessous dresse le portrait synoptique de ces aléas dans le pays. Tableau N°1 : Résumé sur le Niveau de risques des aléas évalués sur le terrain en Avril 2018

Aléas Districts sanitaires Visités

Nombre de districts à risque élevé

Nombre de districts à risque Modéré

Nombre de districts à risque faible

Cholera 38 13 1 24

Ebola 38 19 4 15

Fièvre Jaune 38 7 3 28

Rougeole 38 16 1 21

Inondation 38 8 10 20

Conflits 38 8 9 21

Les détails de ces résultats, la méthodologie de la collecte des données, les principales recommandations sont mis à la disposition des gestionnaires des urgences à travers le pays afin qu’ils servent:

Initier les actions pour réduire les risques par la mitigation et la prévention, la réduction de la vulnérabilité et le renforcement des capacités

A renforcer la préparation dans la gestion des urgences sanitaires lies aux aléas prioritaires y compris par :

− Initiation de l’élaboration/révision des plans de préparation et plan de contingence spécifique

− Formation du personnel dans les matières spécifiques − Organisation des exercices de simulation − Allocation des ressources disponibles de manière efficiente pour la gestion

des urgences − Conduire un plaidoyer à tous les niveaux afin de mobiliser les ressources

permettant de faire face aux défis de développement qui ressortent de ces analyses.

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Table des matières Liste des Abréviations.............................................................................................................................. 6

DEFINITION CONCEPTUELLE DU VRAM ................................................................................................... 7

I. INTRODUCTION .................................................................................................................................... 9

II. BUT ET OBJECTIFS .............................................................................................................................. 11

II.1. BUT : ........................................................................................................................................... 11

II.2. OBJECTIF GENERAL ..................................................................................................................... 11

II.3. OBJECTIFS SPECIFIQUES ............................................................................................................. 11

III. METHODOLOGIE ............................................................................................................................... 12

III.1. Identification des aléas prioritaires ........................................................................................... 12

III.2. Identification des paramètres de capacités et de Vulnérabilité ............................................... 15

III.3. Identification des indicateurs de vulnérabilité et de capacité .................................................. 15

III.4. Collecte des données ................................................................................................................ 15

Phase de revue des questionnaires ............................................................................................... 15

PHASE I-Pré-test de l’outil de collecte de données : ..................................................................... 16

PHASE II- Collecte proprement dite des données : ....................................................................... 16

Sources de collecte des données : ................................................................................................ 16

III.5. Analyse des données : ............................................................................................................... 17

IV. RESULTATS ....................................................................................................................................... 19

IV.1. CHOLERA ................................................................................................................................... 20

IV.1.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa choléra ................................................................. 20

IV.1.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour le choléra ......................................... 20

IV.1.3. Indicateurs et codifications des Capacités pour le choléra ................................................ 21

IV.1.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour le Cholera : ............................................................. 21

IV.1.5. Indice du risque pour le Cholera ........................................................................................ 24

IV.1.6. Résultats régionaux pour le Cholera .................................................................................. 25

IV.1.7. recommandations pour le choléra : .................................................................................. 29

IV.2. MALADIE A VIRUS EBOLA .......................................................................................................... 30

IV.2.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Ebola .................................................................... 30

IV.2.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour Ebola................................................ 30

IV.2.3. Indicateurs et codifications des Capacités pour Ebola....................................................... 30

IV.2.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour Ebola : .................................................................... 31

IV.2.5. Index du risque pour Ebola ................................................................................................ 33

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IV.2.6. Résultat régionaux pour la FHVE ........................................................................................ 35

IV.2.7 Recommandations : ............................................................................................................ 39

IV.3.FIEVRE JAUNE ............................................................................................................................. 40

IV.3.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Fièvre Jaune : ....................................................... 40

IV.3.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour la Fièvre Jaune ................................. 41

IV.3.3. Indicateurs et codifications de la capacité pour la Fièvre Jaune ....................................... 41

IV.3.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour la Fièvre Jaune ....................................................... 42

IV.3.5. Index du risque pour la Fièvre Jaune ................................................................................. 44

IV.3.6 Résultats régionaux pour la Fièvre Jaune ........................................................................... 46

IV.3.7. Recommandations sur la Fièvre Jaune ............................................................................... 49

IV.4. ROUGEOLE ................................................................................................................................ 51

IV.4.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Rougeole .............................................................. 52

IV.4.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour la rougeole ...................................... 52

IV.4.3. Indicateurs et codifications de la capacité pour la Rougeole ............................................ 52

IV.4.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour la Rougeole : .......................................................... 53

IV.4.5. Index du risque pour la Rougeole : .................................................................................... 55

IV.4.6. Résultats régionaux pour la rougeole ................................................................................ 57

IV.4.7. Recommandations ............................................................................................................. 61

IV.5. INONDATION ............................................................................................................................ 62

IV.5.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Inondation ........................................................... 63

IV.5.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour l’Inondation : ................................... 63

IV.5.3. Indicateurs et codifications des capacités pour l’Inondation : .......................................... 63

IV.5.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour les Inondations: ..................................................... 64

IV.5.5. Index du risque pour l’Inondation : .................................................................................... 66

IV.5.6. Résultats régionaux ............................................................................................................ 67


IV.6. CONFLIT .................................................................................................................................... 72

IV.6.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Conflits ................................................................. 73

IV.6.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour les Conflits ....................................... 73

IV.6.3. Indicateurs et codifications des capacités pour les conflits ............................................... 73

IV.6.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour les conflits : ............................................................ 74

IV.6.5. Indice du risque pour les conflits : ..................................................................................... 75

IV.6.6. Résultats régionaux pour le Conflit .................................................................................... 78


V. ANALYSE ET DISCUSSIONS: ................................................................................................................ 83

VI. DIFFICULTES RENCONTREES ............................................................................................................. 83

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VII. CONCLUSION ET REMERCIEMENTS: ............................................................................................... 83

VII. RECOMMANDATIONS GENERALES : ................................................................................................ 84

Bibliographie : ....................................................................................................................................... 85

ANNEXES : .............................................................................................................................................. 86

DPS ................................................................................................................................................... 119

Liste des Abréviations

ANSS Agence Nationale de Sécurité Sanitaire

AFRO/OMS African Régional Office

KOBO-COLLECT Outil de saisie des données sur le terrain

DPS Direction Préfectorale de la Santé

DPE Direction Préfectorale de l'Education

DCS Direction Communale de la Santé

EPARE Equipe Préfectorale d'Alerte et de Riposte aux Epidémies

ERARE Equipe Régionale d'Alerte et de Riposte aux Epidémies

FHVE Fièvre Hémorragique Virale Ebola

MVE Maladie à Virus Ebola

JEE Joint External Evaluation

OMS Organisation Mondiale de la Santé

RSI Règlement Sanitaire International

STAR Strategic Assissent of Risks

SOP Standard Operating Procédures

VRAM Vulnerability and Risk Assessment Mapping

PTF Partenaires Techniques et Financiers

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DEFINITION CONCEPTUELLE DU VRAM 1. Définitions clés

Définition générique des terminologies relatives aux catastrophes pertinentes, y compris le VRAM,

afin de permettre une compréhension générale des éléments clés du processus VRAM dans le

secteur de la santé.

2. Définition générique de la VRAM

Le processus VRAM comprend trois activités principales, à savoir l'analyse des dangers, l'évaluation

de la vulnérabilité et de la capacité et l'analyse des risques. Pour définir et comprendre les principes

du processus VRAM dans le secteur de la santé, il est important de définir et d’internaliser de

manière générale la signification de risque, de vulnérabilité, de capacité, de risque, de cartographie

et de résilience, puis de les relier au contexte du secteur de la santé.

Selon les définitions de l'UNISDR (Bureau des Nations Unies pour la Réduction des Risque de

Catastrophe), un danger «est un phénomène dangereux, une substance, une activité humaine ou une

condition pouvant causer la mort, des blessures ou d'autres problèmes de santé, des dommages

matériels, une perte de moyens de subsistance et de services, des bouleversements sociaux et

économiques ou des dommages environnementaux».

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Plusieurs méthodologies de classification existent pour les dangers, mais d'une manière générale, ils

peuvent être classés en dangers naturels et humains. Un danger peut être un agent biologique

pouvant entraîner une urgence de santé publique ou une catastrophe. La vulnérabilité «désigne les

caractéristiques et les circonstances d'une communauté, d'un système ou d'un actif qui la rendent

susceptible aux effets néfastes d'un danger» (UNISDR, 2009). La capacité «est la combinaison de tous

les points forts, attributs et ressources disponibles au sein d'une communauté, d'une société, d'une

organisation ou d'un système pouvant être utilisés pour atteindre des objectifs convenus ou réduire

les risques de catastrophe». (UNISDR, 2009). La capacité d'adaptation «est la capacité des personnes,

des organisations et des systèmes utilisant les compétences et les ressources disponibles à faire face

et à gérer des conditions défavorables, des urgences et des catastrophes» (UNISDR

2009).

Le risque "est la probabilité de conséquences préjudiciables ou de pertes attendues (décès,

blessures, biens, moyens de subsistance, activités sociales et économiques perturbées ou

environnement endommagé) résultant d'interactions entre des dangers naturels ou d'origine

humaine et des conditions de vulnérabilité" (UNISDR, 2009). De manière conventionnelle, le risque

est exprimé par la mention suivante: Risque = Risques x Vulnérabilité (UNISDR 2009), alors que le

risque de catastrophe est défini comme «les pertes potentielles en vies humaines, en état de santé,

en moyens de subsistance, en biens et en services pouvant survenir pour une communauté ou une

société donnée au cours d'une période future spécifiée» (1). La résilience « est la capacité d'un

système, d'une communauté ou d'une société exposé à des dangers pour résister, absorber,

absorber et récupérer des effets d'un danger de manière rapide et efficace, y compris par la

préservation et la restauration de ses structures et fonctions de base essentielles »(UNISDR, 2009). ).

Cartographie: il existe différentes définitions de la cartographie; le dictionnaire des affaires en ligne

définit généralement la cartographie comme suit: «Représentation graphique d'une procédure, d'un

processus, d'une structure ou d'un système illustrant la disposition et les relations de ses différents

composants et retraçant les flux d'énergie, de biens, d'informations, de matériaux, d'argent, de

personnel, etc.» (2). Dans le contexte du processus VRAM, la cartographie est la représentation

graphique des dangers, de leurs risques, de leurs vulnérabilités, de leurs capacités d'adaptation et de

leur résilience.

En regroupant ces définitions, l’évaluation des risques (appelée «VRAM» dans le contexte de la

présente ligne directrice) «est définie comme une méthodologie permettant de déterminer la nature

et l’ampleur du risque en analysant les dangers potentiels, en évaluant les conditions de vulnérabilité

existantes qui, ensemble, pourraient potentiellement nuire aux personnes exposées, aux biens, aux

services, aux moyens de subsistance et à l'environnement dont elles dépendent » (UNISDR, 2009). La

troisième dimension de l’évaluation des risques est la capacité de réaction qui est le contraire de la

vulnérabilité. La définition ci-dessus est représentée mathématiquement par:

Risque de catastrophe (R) = Danger (H) x Vulnérabilité (V) / Capacité (C)

La représentation mathématique ci-dessus du risque de catastrophe montre que plus l'ampleur,

l'intensité et la fréquence d'un danger et les vulnérabilités sont élevées, plus le risque de catastrophe

est élevé, plus la capacité de réaction est grande moins le risque de catastrophe est grand

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Reference

1. UNISDR terminologies on disaster risk reduction. 2009. The United Nations Office for Disaster Risk

Reduction (UNISDR)

2. http://www.businessdictionary.com/definition/mapping.html

I. INTRODUCTION Chaque année, les états membres de la région Africaine de l’OMS notifient plus de 100

urgences de santé publique, en majorité des épidémies. La Guinée est constamment exposée

aux risques d’urgences de santé publique et à grand impact sanitaire. Elle a connu de 1970 à

2013, des flambées de choléra à récurrence, survenant presque chaque année. A la fin de ces

quatre décennies d’épisodes cholérique, la Guinée s’est aussi confrontée, au même titre que

la Sierra Leone et le Liberia durant deux autres années (2014-2016) à la plus meurtrière des

épidémies de son histoire –la Fièvre Hémorragique à Virus Ebola (FHVE). Elle y a payé un lourd

tribut avec 3 814 cas confirmés et probables et à 2 544 décès dont 115 agents de santé. Depuis

la déclaration de la fin de l’épidémie d’Ebola, le pays multiplie les stratégies de lutte contre

des flambées sporadiques d’une autre épidémie de rougeole -déclarée depuis Février 2017.

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A la fin d’Ebola, la Guinée s’est lancée dans une dynamique de relance de son système de

santé et s’est engagé à mettre en application les obligations du Règlement Sanitaire

International (RSI 2005). Lequel exige des 194 Etats membres de l’OMS, de "Prévenir la

propagation internationale des maladies, de protéger, de maîtriser et de réagir en temps réel

par une action de santé publique proportionnée et limitée aux risques qu’elles présentent

pour la santé publique, en évitant de créer des entraves inutiles au trafic et au commerce

internationaux " [Reference].

En tant que signataire du RSI, la Guinée est ainsi juridiquement contrainte de développer, de

renforcer et de maintenir ses capacités à répondre rapidement et efficacement, aux Risques

et aux Urgences de Santé Publique, de nature médicale, biologique, chimique ou radiologiques

et à rapporter annuellement à l’assemblée mondiale de la santé, le niveau d’avancement de

la mise en œuvre de ces capacités.

Pour mesurer l’état d’implémentation de ces directives du RSI, la Guinée a conduit l’évaluation

Externe Conjointe JEE, du 24 au 28 avril 2017 avec les cadres des Ministères de la Santé, de

l’Elevage, de l’Environnement, de la Défense et de la Sécurité en présence des partenaires

techniques et financiers (PTF). A la lumière de cette évaluation, des recommandations ont été

formulées parmi lesquelles il y avait la nécessité d’élaborer plusieurs plans et procédures, y

compris le plan de préparation Multi Risques et le plan de réduction du risque. Cette activité

rédactionnelle se devait d’être précédée, guidée et éclairée par les conclusions d’une

évaluation cartographique préalable des risques et vulnérabilités du pays (processus

STAR/VRAM (Strategic Assessment of Risks/Vulnerability and Risks Assessment Mapping).

Les travaux de ce processus évaluatif ont démarré en Guinée suite à la requête 565 du

28/08/2017, introduite par l’ANSS auprès du Bureau pays de l’OMS et portant sur un appui

technique et financier d’un plan d’action opérationnel post JEE. La demande a été honorée

par AFRO sur la foi de la 62e session du comité régional de la santé pour l’Afrique qui a adopté

la résolution de réduction des risques et la gestion des risques dans le domaine de la santé sur

la base du Sendai Framework et la stratégie régionale pour la réduction des risques dans la

région Africaine [Référence].

Cette session avait connu l’adhésion des 90% des pays de la région africaine qui s’étaient

engagés à dresser le portrait cartographique des risques et vulnérabilités (VRAM) relatif aux

événements de santé qui leur sont propre. C’est à cette fin qu’il a été tenu à Kindia le 30

Octobre 2017 l’atelier pour l’évaluation des risques. Cette rencontre qui a réuni des cadres de

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multiples secteurs du gouvernement et des partenaires techniques et financiers, des experts

de l’OMS au niveau de Genève et AFRO a permis d’identifier six (6) aléas à haut risque de

survenue et d’impact sur les populations Guinéennes. Il s’agit du Choléra, des Conflits, d’Ebola,

de la Fièvre Jaune, de la rougeole et de l’Inondation. Ces événements ont fait ensuite l’objet

d’une collecte de données dans les 38 préfectures de la Guinée à l’effet de faire une analyse

cartographique et de dresser le profil du risque et de la vulnérabilité de chaque district vis-à-

vis des aléas recensés. Les résultats de la présente analyse permettront à la Guinée de dresser

divers plans et stratégies notamment relatifs à la communication du risque, à l’allocation

rationnelle et adéquate des ressources et un meilleur pré-positionnement des stocks de

matériels et intrants pour la gestion des urgences à haut impact sur la sécurité des populations

guinéennes.

Le présent rapport décrit la méthodologie de collecte et d’analyse des données du processus

STAR/VRAM et les principaux résultats obtenus en vue d’une validation et d’une large

diffusion à différents niveaux de la pyramide sanitaire du pays. Le rapport servira de bases aux

planificateurs des secteurs concernées notamment la santé de rédiger divers plans de

préparation de contingence et de réduction du risque.

II. BUT ET OBJECTIFS

II.1. BUT :

Le but de la collecte des données était de procéder à l’analyse des données de risque et de

vulnérabilités des 38 districts sanitaires de la Guinée vis-à-vis des 6 aléas prioritaires identifiés

à l’entame du processus VRAM

II.2. OBJECTIF GENERAL

Dresser les profils de risques et de vulnérabilités des districts sanitaires de la Guinée,

face au Choléra ; Conflits ; Ebola ; Fièvre Jaune ; Inondation et Rougeole afin de servir

de base à la rédaction de divers plans (Multirisque, Contingence, Réduction du Risque,

Pré-positionnement de stock d’Urgence etc.) dans le pays.

II.3. OBJECTIFS SPECIFIQUES

− Identifier les aléas prioritaires en raison de l’ampleur de leur impact sur la santé de la population et sur le système de santé ainsi que de la probabilité estimée de leur survenue dans l’avenir

− Identifier les paramètres de vulnérabilité et de capacité afin d’évaluer le niveau de risque pour chaque aléa prioritaire dans tous les districts sanitaires

− Déterminer le niveau de risque pour chaque aléa prioritaire dans tous les districts sanitaires

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− Développer la cartographie des risques et paramètres de risque pour tous les aléas prioritaires

− Proposer les recommandations pour la réduction de risque, la prévention des urgences sanitaires, ainsi que la préparation et réponse efficace aux urgences sanitaires dues aux aléas prioritaires

III. METHODOLOGIE

III.1. Identification des aléas prioritaires

L'outil STAR a été développé par l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS) pour permettre

aux pays d’identifier et de classer les risques d’urgences sanitaires de niveau national sur leur

territoire.

On définit un risque d’urgences sanitaires de niveau national comme tout risque qui

nécessiterait l’activation d’une réponse au niveau central et dont la gestion dépasse les

capacités au niveau décentralisé.

L’outil STAR utilise une approche fondée sur la consultation de personnes-clés sous forme de

groupe de discussion et de documents pertinents (données épidémiologiques, rapports

d’épidémies et rapports d’autres urgences sanitaires et autres…).

La consultation s’appuie sur une méthodologie d’analyse de risque basée sur des critères

d’impact et de probabilité afin d’identifier et prioriser les risques d’urgences sanitaires.

Les résultats obtenus avec l’outil STAR ont permis de classifier les risques selon leur niveau

en :

Risque très élevé

Risque Elevé

Risque Modéré

Risque Faible

Et Risque très Faible

Dans le Tableau Ci-dessous sont classifiés les risques identifiés pour la Guinée

Risque Mesures de préparation requises

Mesures de préparation minimales

Mesures de préparation supplément.

Mesures d’atténuation

des risques

5. Très élevé

(4) Conflits sociaux-politique => les blessures voir la perte en vie humaine, la perte des animaux et des produits agricoles, la baisse de la production agricole et animale, le mouvement massif des

1 1 1

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éleveurs en quête du pâturage, Blessures, traumatisme, Jeunes adolescents présents dans les manifestations publiques.

(1) Inondation => Traumatisme, maladies diarrhéiques, maladies vectorielles, Maladies hydrique, Débordement des cours d'eau entrainant la destruction des champs de cultures des villages riverains, conséquences directes : la famine, la malnutrition, et la pauvreté extrême, perte en vie humaine par noyade, dangers environnementaux, blessures,

1 1 1

4. Elevé

(15) MPE => Fièvre jaune 1 1 1

(14) MPE => Cholera 1 1 1

(13) MPE => Ebola 1 1 1

(1) MPE => Rougeole 1 1 1

3. Modéré

(8) Accident de la voie publique => Faible taux d'utilisation des structures sanitaire/une faible couverture vaccinale/ morbi-mortalité élevée pour faute d'innascibilité aux services, taux d'accidents élevé, installation des coupeurs de route, non commercialisation des produits locaux. Conséquences tardives: famine, pauvreté, taux de morbidité et de mortalité élevé, instabilité sociale, Mortalité, invalidité, dégâts matériels importants

1 1

(2) Eboulement, Glissement de terrain => Traumatisme, Décès, Atteinte à la personne ou aux personnes présente au moment de l'évènement, invalidité, dégâts matériels importants, sans abris

1 1

(11) MPE => Fièvre Lassa 1 1

Suite page suivante

Risque Mesures de préparation requises

Mesures de préparation minimales

Mesures de préparation supplément.

Mesures d’atténuation

des risques

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2. Faible

(9) Contamination d'eaux et aliments => Pollution de la nature par la production des sachets plastique, l'envahissement des caniveaux-débordement des eaux de ruissellement et formation des nappes d'eau (facteurs des maladies diarrhéique et paludisme); mort d'animaux domestiques et la diminution de la nappe phréatique.

1

(5) Feu de brousse => La mort de diverses espèces animales vivant dans les forêts, La brûlure du sol le rendant stérile après quelques années, Les érosions par manque d'arbre pour protéger le sol et éviter ces érosions, Les éboulements provoquant l'ensablement des rizières, Le tarissement des sources d'eau, Les bouleversements dans le changement climatique, La pollution de l'air, destruction de la flore et la faune, mais aussi des cultures, la sécheresse, la famine, la malnutrition, le tarissement des cours d'eau. danger environnementaux, brulure physique, Famine

1

(3) Incendie domestique => Atteinte à la personne ou aux personnes présente au moment de l'évènement, Paralysie des activités génératrice de revenues, traumatismes, mortalité élevée, brulure.

1

(23) MPE => Fièvre de la vallée de Rift 1

(2) Zoonoses => Rage 1

(18) MPE => Dengue 1

(17) MPE => Fièvre Marburg 1

(12) MPE => Méningite 1

1. Très faible

(7) Déforestation => Perte de la biodiversité (animaux et végétaux) L'aggravation des maladies, l'aggravation des catastrophes naturelles, la diminution de la ressource en eau, le changement climatique, destruction de la flore et la faune, mais aussi des cultures. Conséquences tardives: la sécheresse, la famine, la malnutrition, le tarissement des cours d'eau.

1

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(6) Sècheresse => La santé des enfants et des personnes âgées devient très fragile, denrées alimentaires rares et chères, ressources en eau peu abondantes, sols érodés et bétail affaibli, conflits juridiques et sociaux , Diminution des poissons vivant dans l'eau et animaux qui s'abreuvent aux points d'eau, arbres plus secs et déshydratés ce qui peut causer leur mort, l'alimentation et l'évacuation des eaux ménagères ne se font pas correctement, Diminution du niveau des rivières, des fleuves et des nappes d'eau, incendies souvent nombreux.

1

(22) Maladies émergentes => Peste pulmonaire 1

(21) Zoonoses => Transmission humain de grippe aviaire

1

(19) Zoonoses => Charbon humain 1

(16) MPE => Poliomyélite 1

III.2. Identification des paramètres de capacités et de Vulnérabilité

Au cours de l’atelier de Kindia en Octobre 2017, les participants ont pu identifier pour les aléas à risques très élevé et élevé, les paramètres de vulnérabilités et de capacités pour faire face aux risques. Les conclusions de cet atelier ont permis d’élaborer les indicateurs de vulnérabilités et de capacités (voir rapport Atelier STAR/ VRAM, Kindia Octobre 2017).

III.3. Identification des indicateurs de vulnérabilité et de capacité

Des indicateurs SMART ont été identifiés pour chacun des aléas par les participants de l’atelier. Ces indicateurs ont été consignés dans les formulaires des questionnaires utilisés lors de la collecte des données. Voir en annexe, les différents questionnaires et les indicateurs de calcul pour chaque aléa.

III.4. Collecte des données

La collecte des données a été faite en 3 phases :

Phase de revue des questionnaires

Suite à l’Atelier de planification du processus STAR/VRAM à Kindia, où les formulaires de

collecte des données ont été élaborés en fonction de chaque type d’aléas, le comité de

coordination du VRAM a procédé à la revue des questionnaires, à la reformulation et/ou à la

correction des questions ambiguës en collaboration avec l’équipe AFRO de l’OMS. Les listes

des sources des données ont été également mises à jour à cette phase. Les questionnaires

ont été conçus avec des questions permettant de recueillir des données épidémiologiques

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en relation avec la maladie ou l’événement considéré ; de vulnérabilité et de capacités de

gestion disponibles dans chaque district pour faire face à l’aléa considéré

PHASE I-Pré-test de l’outil de collecte de données :

Les questionnaires revus ont été testés pour leur validité sur deux sites : la préfecture de

Coyah et la commune de Kaloum. Sur chaque site, un enquêteur formé a été déployé afin d’y

collecter des données, accompagné d’un superviseur choisi au sein du comité de

coordination. Les enquêtes ont été conduites en trois (3) jours au niveau de chacun des deux

(2) sites du 27 au 29 mars 2018. Les formulaires de collecte des données ont ensuite été

révisés et réadaptés par le comité de coordination sur la base des données recueillies sur les

sites des tests et les listes des sources des données remises à jour.

PHASE II- Collecte proprement dite des données :

Avant de procéder à la collecte proprement dite des données, les questionnaires revus et

validés ont été paramétrés sur les tablettes et téléphones Android avec l’outil COBO –

COLLECT par une équipe de cartographes du bureau pays de l’Organisation Internationales

pour les Migrations (OIM). La collecte des données dans les 38 préfectures/communes a été

assurée par 16 enquêteurs parmi lesquels huit (8) ont été choisis à Conakry (enquêteurs No1

ou enquêteur national) et les huit (8) autres parmi les gestionnaires de données formés sur

le VRAM lors de l’atelier de Kindia (enquêteurs No2 ou enquêteur régional). Dans chaque

district, les questionnaires ont été administrés à la fois sur les versions papier et

électronique. Les 38 districts sanitaires ont été répartis entre les huit (8) équipes. Chaque

équipe s’est rendue dans une des 8 régions administratives de la Guinée pour administrer les

questionnaires dans les districts relevant de leur région d’affectation. 4 superviseurs

nationaux issus de l’équipe de coordinations ont été déployés sur le terrain pour suivre le

déroulement de la collecte. Chaque superviseur a assuré le monitoring dans deux (2) des

huit (8) régions administratives du pays.

Les équipes de superviseurs étaient composées de deux (2) cadres de l’ANSS et deux (2) de

l’OMS.

Sources de collecte des données :

En vue de faciliter la collecte des données ; une liste préalable de sources des données a été

fournie ; lors de l’atelier de planification STAR/VRAM à Kindia pour chaque aléa par les

P a g e 17 | 121

cadres des différents secteurs conviés, chacun dans son domaine de compétence. La liste

complète des sources des données est présentée en annexe.

III.5. Analyse des données :

Les versions papier et électronique des questionnaires ont été comparées à la recherche et

correction éventuelle de toute discordance. La données ont ensuite été extraites du Cobo

COLLECT et entrées dans une base de données Excel 2016. Les données ont été ensuite

nettoyées. Les variables ont été ensuite croisées en fonction des données collectées et les

indicateurs ont été calculés. Une pondération a été utilisée pour déterminer pour chaque

indicateur un score dans l’analyse de l’aléa, de la vulnérabilité et des capacités au sein des

districts sanitaire suivant une approche définie par l’OMS dans le cadre de la conduite du

processus VRAM. L’analyse a été à la fois qualitative et quantitative.

Paramètres de calcul considérés dans l’évaluation de risque

Aléas: Toute situation ou phénomène susceptible de causer des pertes ou des dommages à

l’homme, aux biens ou à l’environnement au sein du district d’étude.

Vulnérabilité: Caractéristique et circonstances dans le district sanitaire, rendant celui-ci

susceptible aux effets dommageables d’un danger.

Capacité: la combinaison de tous les points forts, attributs et ressources disponibles au sein

de l’organisation du district sanitaire dans cette étude et pouvant être utilisés pour l’atteinte

d’objectifs convenus ou la réduction des risques, vulnérabilités et catastrophes.

Risque: La probabilité de survenue de conséquences préjudiciables ou de pertes attendues

(épidémies, décès, blessures, biens, moyens de subsistance, activités sociales et économiques

perturbées ou environnement endommagé) résultant d’interactions entre des aléas naturels

ou d’origine humaine et des conditions de vulnérabilité dans le district sanitaire considéré.

Identification des facteurs de vulnérabilité et de capacités :

Le VRAM est défini comme l’évaluation cartographique du niveau de risque et de la

vulnérabilité dans les districts ayant été soumis au processus. Des concepts comme le risque,

le danger, la vulnérabilité et la capacité ont été utilisés pour calculer le niveau du risque. La

formule du calcul du risque est :

R= H*V/C

Où R= Risque

P a g e 18 | 121

V : la Vulnérabilité

H : le Danger

C : la Capacité

Evaluation des risques: Méthode permettant de déterminer la nature et l’étendue des

risques, ainsi que les dommages susceptibles d’être causés aux personnes, aux biens,

aux services, aux moyens de subsistance et à l’environnement dont ils dépendent.

Analyse des risques: Processus consistant à calculer le niveau du risque en apportant

les divers attributs qui contribuent à la réduction ou à l’amplification du risque d’un

danger donné pour les individus et les communautés.

Pour déterminer le niveau du risque pour chaque aléa et dans chaque district sanitaire,

trois (3) domaines d’analyse ont été utilisés :

Le niveau d’aléas : Pour les 6 aléas retenus dans la présente étude, la probabilité de

survenue, le niveau d’exposition et l’impact ont été calculés. Pour l’inondation et les

conflits, des données épidémiologiques spécifiques ont été considérées. Ces

éléments croisés ont permis de ressortir le niveau du score. La pondération associée

à ce score a permis de déterminer l’indice du niveau des aléas ;

La vulnérabilité du district face à l’aléa : des indicateurs spécifiques ont été calculés

en déterminant une pondération pour chaque indicateur afin de déterminer l’indice

de vulnérabilité sur la base de la sommation des scores et leur croisement à travers

des tests logiques.

Le même exercice a été fait pour les indicateurs des indicateurs de capacité

disponibles dans le district sanitaire à l’effet de déterminer l’indice de capacité.

La formule ci-haut citée a été utilisée pour calculer le niveau du risque de chaque aléa dans

le district sanitaire sur la base des indices de l’aléa, de la vulnérabilité et de la capacité.

La cartographie des risque de survenue de chacun des aléas retenus dans cette étude a été

établie en fonction de trois 3 niveaux de gravité (élevé, moyen, faible) pour chaque aléa (voir

dans les pages suivantes pour chaque aléa spécifique, les scores attribués par niveau). Ces

trois (3) niveaux de risque sont référencés en couleur et cartographiés avec les

correspondances suivantes.

Le niveau de risque élevé est représenté en rouge sur la carte ;

Le niveau de risque moyen est codé en jaune sur la carte et

Le niveau de risque faible est coloré en vert sur la carte.

P a g e 19 | 121

Cette catégorisation permet de rationaliser l’allocation des ressources de gestion des aléas

dans les districts sanitaires.

IV. RESULTATS

P a g e 20 | 121

IV.1. CHOLERA

IV.1.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa choléra

Pour l’aléa cholera, l’évaluation a porté sur les cas enregistrés au cours des 10 dernières années

(2008 – 2017), les cas de décès au cours de la même période et le taux de létalité

Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs

Probabilité

Nombre Moyen de cas des dix dernières années

Exposition Nombre moyen de cas de décès des dix dernières années

Impact Taux moyen de létalité des dix dernières années

IV.1.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour le choléra

Pour l’évaluation des indicateurs de vulnérabilité pour le choléra, des domaines ont été identifiés en relation avec les conditions socio-économiques, l’eau, l’hygiène et l’assainissement, les conditions climatiques et les données environnementales. Pour chaque domaine spécifique, des indicateurs ont été identifiés, des données collectées et les indicateurs calculés pour chaque district sanitaire.


P a g e 21 | 121

Données Socio-économiques Pourcentage de la Population sous le seuil de pauvreté

Taux d'instruction des adultes de plus de 15 ans

Taux de chômage

Eau Hygiène Assainissement Pourcentage des ménages ayant accès à des sources d’eaux aménagées

Pourcentage des ménages avec des latrines améliorées

Pourcentage de ménages touchés par les campagnes de sensibilisation

Données climatiques Pluviométrie mensuelle moyenne

Données environnementales Survenue d'inondation au cours des 3 dernières années (2015, 2016, 2017)

IV.1.3. Indicateurs et codifications des Capacités pour le choléra

Les capacités pour la gestion du choléra dans chaque district sanitaire ont été collectées à travers des domaines spécifiques et le calcul des indicateurs pour chacun de ces domaines. Ces domaines sont en relation avec les capacités des ressources humaines dans le domaine de la santé, le système de santé en place et les capacités de gestion d’une urgence sanitaire et particulièrement le choléra.


Ressources humaines Pourcentage d'agents de santé formés à la gestion des urgences

Pourcentage d'agents de santé formés au contrôle du choléra

Pourcentage d'ASC formés et fonctionnel

Services de santé Pourcentage d'établissements de santé ayant des directives de prévention et de contrôle

Capacités de gestion d'une épidémie de cholera

District sanitaire disposant d'un comité multisectoriel de réponse aux urgences

District sanitaire disposant d'EPARE

District disposant d'un plan de contingence face au cholera

District sanitaire disposant d'un stock d'urgence

IV.1.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour le Cholera :

Les résultats du VRAM sont présentés sous formé d’indexe. Les indexes pour le cholera viennent des résultats calculés pour chaque indicateur pour l’aléa, pour la vulnérabilité et pour les capacités. Ces indexes ont été calculés pour chaque district sanitaire.

P a g e 22 | 121

IV.1.4.1 Index pour l’aléa Cholera L’index pour l’aléa a été évalué pour l’ensemble des districts sanitaires. Les données ont été collectées sur le nombre total de cas enregistrés au cours des 10 dernières années (2018 -2017), le nombre total de décès et le taux de létalité. Les districts sanitaires avec index supérieur ou égal à 0,30 ont une forte probabilité de cholera avec une forte exposition aux décès dû au cholera et un impact élevé du choléra en termes de taux de létalité élevé.

L’index cholera est élevé dans 13 districts sanitaires du pays. Les autres districts ont des index modérés ou faibles. Les régions de Conakry, Boké, Kindia, Faranah et Kankan présentent plus de districts sanitaires avec des index élevés.

IV.1.4.2 Index de Vulnérabilité pour le Cholera

Index de vulnérabilité a été évalué dans l’ensemble des districts sanitaires du pays. Les données socioéconomiques, d’eau, hygiène et assainissement, des données climatiques et environnementales ont été collectées, pondérées pour déterminer le niveau de l’index pour chaque district sanitaire pour le niveau de vulnérabilité. Plus l’index est élevé, plus la vulnérabilité est grande par rapport à l’aléa Cholera. Le graphique ci-dessous donne la situation de vulnérabilité pour l’ensemble des districts sanitaires :

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

om

aM

ato

toC

oya

hD

ub

reka

Fore

cari

ahK

ind

iaTe

lem

ele

Fria

Bo

ffa

Bo

keG

aou

alK

ou

nd

ara

Mam

ou

Dal

aba

Pit

aLa

be

Lelo

um

aM

ali

Tou

gué

Ko

ub

iaFa

ran

ahK

issi

do

ugo

uD

abo

laD

ingu

iray

eK

ou

rou

ssa

Kan

kan

Sigu

iri

Man

dia

na

Ke

rou

ané

Be

yla

Nze

rko

reLo

laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u

Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore

Niv

eau

de

l'in

de

x

Districts et Regions sanitaires

Indice pour le Cholera

P a g e 23 | 121

L’accès à l’eau potable, l’hygiène et l’assainissement contribuent plus au niveau de vulnérabilité dans cette analyse. Les districts sanitaires dont l’index est supérieur à 0,80 présentent des scores élevés de vulnérabilité. IV.1.4.3 Index de Capacités pour le Cholera Les indicateurs en relation avec les ressources humaines, les services de santé, la gestion des urgences sanitaires sont ceux utilisés pour évaluer les capacités des districts sanitaires à gérer l’impact et les risques associés au Cholera. L’index de capacités oscille entre 0,10 et 0, 45 pour l’ensemble des districts sanitaires. Les districts sanitaires avec index de capacités supérieur à 0,25 ont été identifiés comme ceux ayant plus de capacités à gérer l’impact et le risque du choléra.

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

om

aM

ato

toC

oya

hD

ub

reka

Fore

cari

ahK

ind

iaTe

lem

ele

Fria

Bo

ffa

Bo

keG

aou

alK

ou

nd

ara

Mam

ou

Dal

aba

Pit

aLa

be

Lelo

um

aM

ali

Tou

gué

Ko

ub

iaFa

ran

ahK

issi

do

ugo

uD

abo

laD

ingu

iray

eK

ou

rou

ssa

Kan

kan

Sigu

iri

Man

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na

Ke

rou

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Be

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Nze

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reLo

laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'in

de

x

Districts et Régions sanitaires

Indice de Vulnérabilité pour le Cholera

0,000,050,100,150,200,250,300,350,400,450,50

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

om

aM

ato

toC

oya

hD

ub

reka

Fore

cari

ahK

ind

iaTe

lem

ele

Fria

Bo

ffa

Bo

keG

aou

alK

ou

nd

ara

Mam

ou

Dal

aba

Pit

aLa

be

Lelo

um

aM

ali

Tou

gué

Ko

ub

iaFa

ran

ahK

issi

do

ugo

uD

abo

laD

ingu

iray

eK

ou

rou

ssa

Kan

kan

Sigu

iri

Man

dia

na

Ke

rou

ané

Be

yla

Nze

rko

reLo

laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x


Indice de Capacités pour le Cholera

P a g e 24 | 121

IV.1.5. Indice du risque pour le Cholera

Pour déterminer le niveau du risque pour chaque district sanitaire en relation avec le

Cholera, les trois index précédents ont été utilisés selon la formule ci-dessous pour calculer

le niveau du risque :

R= H*V/C

Où R= Risque

V : index de la Vulnérabilité

H : index de l’alea

C : index de la Capacité

La cartographie du risque a été établie en tenant compte des niveaux de l’index suivants :

Les scores de l’index inferieurs à 0,36 sont faibles

Les scores de l’index entre 036 et 0,60 sont moyens

Ceux dont le score de l’index est supérieur à 0,60 sont élevés.

La couleur attribuée au district sanitaire dépend du niveau du score de l’index du risque.




Ainsi le niveau du risque ressort dans le graphique ci-dessous :

Ces zones sont présentées à travers la carte ci-dessous :

0,000,200,400,600,801,001,201,401,601,802,00

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

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aM

ato

toC

oya

hD

ub

reka

Fore

cari

ahK

ind

iaTe

lem

ele

Fria

Bo

ffa

Bo

keG

aou

alK

ou

nd

ara

Mam

ou

Dal

aba

Pit

aLa

be

Lelo

um

aM

ali

Tou

gué

Ko

ub

iaFa

ran

ahK

issi

do

ugo

uD

abo

laD

ingu

iray

eK

ou

rou

ssa

Kan

kan

Sigu

iri

Man

dia

na

Ke

rou

ané

Be

yla

Nze

rko

reLo

laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x


Indice de risque pour le Cholera

P a g e 25 | 121

Carte N°1 : Carte sur le niveau de risque par district sanitaire pour le Cholera, Avril 2018 :

Les districts sanitaires des régions de Conakry, de Kindia, de Boké, de Faranah et de Kankan ont les risques les plus élevés pour le choléra en général. L’analyse spécifique par région, ressorts ci-dessous :

IV.1.6. Résultats régionaux pour le Cholera

Région de Conakry :

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

Kaloum Dixinn Matam Ratoma Matoto

Niv

eau

de

l'in

de

x

Districts sanitaires

Graphique 1: Analyse VRAM pour le cholera dans la ville de Conakry, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 26 | 121

Si le niveau de vulnérabilité est identique dans chacun des districts sanitaires de la ville de Conakry, des spécificités sont observées par rapport à l’aléa du choléra et des capacités à y faire face. Les capacités les plus faibles sont observées à Ratoma et Kaloum et le niveau de risque est plus élevé à Ratoma et Dixinn. Le risque est moyen à Matoto et faible dans les districts sanitaires de Kaloum et Matam.

Région de Kindia :

Dans cette région, le risque pour le choléra est plus élevé à Kindia et à Forécariah et moyen à Coyah. Les niveaux de vulnérabilité et de capacités sont variables d’un district sanitaire à un autre. Région de Boké :

Le niveau du risque est plus élevé à Fria et à Boffa. Le niveau de vulnérabilités est élevé dans toute la région à l’exception de Boké.

Région de Mamou :

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

Coyah Dubreka Forecariah Kindia Telemele

Niv

eau

de

l'in

de

x


Graphique 2: Analyse VRAM pour le Cholera dans la région de Kindia, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

Fria Boffa Boke Gaoual Koundara

Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 3: Analyse de VRAM pour le Cholera dans la région de Boké, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 27 | 121

Le risque est élevé dans le district sanitaire de Mamou et faible dans les autres districts de la région. Les niveaux de vulnérabilités et de capacités sont presque identiques dans les 3 districts de la région. Région de Labé :

Dans cette région, les niveaux du risque sont faibles pour le choléra, cependant le niveau de vulnérabilité est élevé et les capacités sont dans l’ensemble faibles.

Région de Faranah :

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

Mamou Dalaba Pita

Niv

eau

de

l'in

de

x


Graphique 4: Analyse VRAM pour le cholera dans la région de Mamou, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

Labe Lelouma Mali Tougué Koubia

Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 5: Analyse VRAM pour le cholera dans la région de Labé, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 28 | 121

L’analyse du VRAM donne un risque élevé dans les districts sanitaires de Faranah et Dabola, cependant le niveau de vulnérabilité est élevé dans toute la région et les capacités de riposte sont faibles. Région de Kankan

Les districts sanitaires de Kankan et Kouroussa ont des risques élevés de survenue du choléra. Dans toute la région les niveaux de vulnérabilités sont élevés à l’exception de Kérouané et les capacités de riposte sont dans l’ensemble faibles.

Région de Nzérékoré :

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

Faranah Kissidougou Dabola Dinguiraye

Niv

eau

de

l'in

de

x


Graphique 6: Analyse VRAM pour le cholera dans la région de Faranah, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

Kouroussa Kankan Siguiri Mandiana Kerouané

Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 7: Analyse VRAM pour le cholera dans la region de Kankan Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 29 | 121

Dans la région de Nzérékoré, le risque est élevé dans le district sanitaire de Yomou. Pour le reste de la région les niveaux de vulnérabilité (élevés) et des capacités de riposte (faibles) sont presque identiques.

IV.1.7. recommandations pour le choléra :

Pour réduire les risques dans ces différents districts sanitaires, certaines activités peuvent être planifiées en vue de l’amélioration des niveaux de capacités et réduire la vulnérabilité. Ainsi l’appui des districts sanitaires en vue de la réduction du risque peut être à trois niveaux de priorités :

a) Les priorités à résoudre à court terme (les prochains 12 mois) Elaborer le plan de contingence pour chaque district sanitaire du pays Constituer des stocks dans les zones à haut risque et au niveau national Former le personnel des formations sanitaires sur les SOP pour le cholera Renforcer la mise en place des sites sentinelles dans les zones à risque élevé au

cours des périodes de forte probabilité de survenue de cholera b) Les priorités à aborder dans le moyen terme (dans les 3 années à venir)

Renforcer les comités multisectoriels de réponse aux urgences

Organiser des exercices de simulation dans les zones à haut risque

Renforcer les capacités des agents communautaires dans le cadre de la surveillance

épidémiologique (détection, notification et communication)

c) Les priorités à aborder dans le long terme (au-delà de 3 ans) L’amélioration de l’accès à l’eau potable Le renforcement de la disponibilité des latrines améliorées au sein des

communautés Le plaidoyer pour le changement de comportements Mobiliser les partenaires techniques et financiers au tour des questions de

développement au sein des communautés.

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

Beyla Nzerkore Lola Yomou Macenta Gueckedou

Niv

eau

de

l'in

de

x


Graphique 8: Analyse VRAM pour le cholera dans la region de Nzerekore, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 30 | 121

IV.2. MALADIE A VIRUS EBOLA

IV.2.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Ebola

Pour l’aléa Ebola, l’évaluation a porté sur les cas enregistrés au cours de l’épidémie entre 2014 et

2016, les cas de décès au cours de la même période et le taux de létalité


Probabilité

Nombre de cas d'Ebola au cours des années 2014, 2015 et 2016

Exposition Nombre de décès de cas d'Ebola au cours des années 2014, 2015 et 2016

Impact Taux de létalité

IV.2.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour Ebola

Pour l’évaluation des indicateurs de vulnérabilité pour Ebola, des domaines ont été identifiés en relation avec les conditions socio-économiques, l’eau, l’hygiène et l’assainissement. Pour chaque domaine spécifique, des indicateurs ont été identifiés, des données collectées et les indicateurs calculés pour chaque district sanitaire.




Taux de chômage




IV.2.3. Indicateurs et codifications des Capacités pour Ebola

Les capacités pour la gestion d’Ebola dans chaque district sanitaire ont été collectées à travers des domaines spécifiques et le calcul des indicateurs pour chacun de ces domaines.

P a g e 31 | 121

Ces domaines sont en relation avec les capacités des ressources humaines dans le domaine de la santé, le système de santé en place et les capacités de gestion d’une urgence sanitaire.


Ressources humaines Pourcentage d'agents de santé formés au contrôle d'EBOLA

Pourcentage d'ASC formés à la surveillance communautaire

Services de santé Pourcentage d'établissements de santé disposant d'une définition de cas

Capacités de gestion d'une épidémie d’Ebola



District disposant d'un plan de contingence face à EBOLA

District sanitaire disposant de Kit d'Urgence EBOLA

IV.2.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour Ebola :

Les résultats du VRAM sont présentés sous formé d’indexe. Les indexes pour Ebola viennent des résultats calculés pour chaque indicateur pour l’aléa, pour la vulnérabilité et pour les capacités. Ces indexes ont été calculés pour chaque district sanitaire. IV.2.4.1 Index pour l’aléa Ebola L’index pour l’aléa a été évalué pour l’ensemble des districts sanitaires. Les données ont été collectées sur le nombre total de cas enregistrés entre 2014 et 2016, le nombre total de décès et le taux de létalité. Les districts sanitaires avec index supérieur à 0,30 ont une forte probabilité pour Ebola avec une forte exposition aux décès dû à Ebola et un impact élevé d’Ebola en termes de taux de létalité élevé.

P a g e 32 | 121

L’index Ebola est élevé dans 19 districts sanitaires du pays. Les autres districts ont des index modérés ou faibles. Les régions de Conakry, Boké, Kindia, Faranah, Kankan et Nzérékoré présentent plus de districts sanitaires avec des index élevés.

IV.2.4.2 Index de Vulnérabilité pour Ebola

Index de vulnérabilité a été évalué dans l’ensemble des districts sanitaires du pays. Les données socioéconomiques, d’eau, hygiène et assainissement ont été collectées, pondérées pour déterminer le niveau de l’index pour chaque district sanitaire pour le niveau de vulnérabilité. Plus l’index est élevé, plus la vulnérabilité est grande par rapport à l’aléa Ebola. Le graphique ci-dessous donne la situation de vulnérabilité pour l’ensemble des districts sanitaires :

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

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aM

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toC

oya

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ub

reka

Fore

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ahK

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lem

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Fria

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ara

Mam

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Pit

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Lelo

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Tou

gué

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laYo

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uM

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Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'in

de

x


Indice pour la Maladie à Virus Ebola

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

Kal

ou

mD

ixin

nM

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Rat

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ub

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Sigu

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reLo

laYo

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uM

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nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x


indice de Vulnerabilité pour Ebola

P a g e 33 | 121

Les districts sanitaires dont l’index est supérieur à 0,80 présentent des scores élevés de vulnérabilité. IV.2.4.3 Index de Capacités pour Ebola Les indicateurs en relation avec les ressources humaines, les services de santé, la gestion des urgences sanitaires sont ceux utilisés pour évaluer les capacités des districts sanitaires à gérer l’impact et les risques associés à Ebola. L’index de capacités oscille entre 0,00 et 0, 60 pour l’ensemble des districts sanitaires. Les districts sanitaires avec index de capacités supérieur à 0,30 ont été identifiés comme ceux ayant plus de capacités à gérer l’impact et le risque d’EBOLA.

IV.2.5. Index du risque pour Ebola

Pour déterminer le niveau du risque pour chaque district sanitaire en relation avec Ebola,

les trois index précédents ont été utilisés selon la formule ci-dessous pour calculer le

niveau du risque :

R= H*V/C

Où R= Risque





Les scores de l’index inferieurs à 0,60 sont faibles

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

om

aM

ato

toC

oya

hD

ub

reka

Fore

cari

ahK

ind

iaTe

lem

ele

Fria

Bo

ffa

Bo

keG

aou

alK

ou

nd

ara

Mam

ou

Dal

aba

Pit

aLa

be

Lelo

um

aM

ali

Tou

gué

Ko

ub

iaFa

ran

ahK

issi

do

ugo

uD

abo

laD

ingu

iray

eK

ou

rou

ssa

Kan

kan

Sigu

iri

Man

dia

na

Ke

rou

ané

Be

yla

Nze

rko

reLo

laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x

Districts et regions sanitaires

indice de Capacités

P a g e 34 | 121

Les scores de l’index entre 0,60 et 1,09 sont moyens

Ceux dont le score de l’index est supérieur ou égal à 1,10 sont élevés.





Ces résultats du niveau du risque ressortent à travers le graphique ci-dessous :

Cette situation présentée dans le graphique ressort à travers la carte ci-dessous :

Carte N°2 : Carte sur le niveau de risque dans le pays et par district sanitaire pour EBOLA, Avril 2018:

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

om

aM

ato

toC

oya

hD

ub

reka

Fore

cari

ahK

ind

iaTe

lem

ele

Fria

Bo

ffa

Bo

keG

aou

alK

ou

nd

ara

Mam

ou

Dal

aba

Pit

aLa

be

Lelo

um

aM

ali

Tou

gué

Ko

ub

iaFa

ran

ahK

issi

do

ugo

uD

abo

laD

ingu

iray

eK

ou

rou

ssa

Kan

kan

Sigu

iri

Man

dia

na

Ke

rou

ané

Be

yla

Nze

rko

reLo

laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x


Indice de Risk de la Maladie à Virus Ebola

P a g e 35 | 121

Le risque encouru d’Ebola est élevé dans le pays. Plusieurs districts sanitaires sont à risque élevé dans les régions de Faranah, Kankan, Nzérékoré, Kindia et Conakry. 19 districts sanitaires sur 38 sont à risque élevé et quatre districts à risque modéré.

Ainsi les index combinés par région sont présentés ci-dessous :

IV.2.6. Résultat régionaux pour la FHVE


0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40


Niv

eau

de

l'in

de

x


Graphique 9: Analyse VRAM pour Ebola dans la region de Conakry, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 36 | 121

Le niveau du risque encouru d’Ebola est élevé dans les districts sanitaires de Matoto et de Matam et modéré dans les districts sanitaires de Dixinn et de Kaloum. Le niveau de vulnérabilités est identique dans les districts sanitaires de la ville de Conakry. Les capacités sont d’un niveau identique au niveau des communes de Matam, Ratoma et Matoto et faibles dans les districts sanitaires de Dixinn et Kaloum.

Région de Kindia :

Les risques encourus d’Ebola sont élevés dans les districts sanitaires de Forécariah, Kindia et Coyah, modéré à Elimée et faible à Dubreka. Les niveaux de vulnérabilités sont identiques entre les différents districts de cette région avec cependant des différentes au niveau des capacités d’un district à un autre.

Région de Boké :

Le risque encouru d’Ebola est élevé dans les districts sanitaires de Fria et de Boffa, faibles dans les autres districts sanitaires de la région.

Région de Mamou :

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1,80


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 10: Analyse VRAM pour Ebola dans la region de Kindia, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1,80


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 11: Analyse VRAM pour EBOLA dans la région de Boké, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 37 | 121

Les risques encourus d’Ebola sont faibles dans la région de Mamou Région de Labé :

Les risques encourus d’Ebola dans la région de Labé sont faibles dans l’ensemble des districts sanitaires.


0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

Mamou Dalaba Pita

Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 12: Analyse VRAM pour Ebla dans la région de Mamou, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 13: Analyse VRAM pour EBOLA dans la région de Labé , Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 38 | 121

Dans cette région, les risques encourus d’Ebola sont élevés pour l’ensemble des districts sanitaires. Les niveaux sont similaires pour la vulnérabilité avec des faibles capacités de riposte.

Région de Kankan

Le niveau de risque est élevé dans les districts sanitaires de Kankan, Siguiri et Kouroussa et faibles dans les districts de Mandiana et Kérouané. Les capacités de riposte dans cette région sont faibles.


0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00


Niv

eau

de

l'in

de

x


Graphique 14: Analyse VRAM pour Ebola dans la région de Faranah, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 15: Analyse VRAM pour Ebola dans la région de Kankan, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 39 | 121

Le risque est élevé dans cette région de la Guinée pour l’ensemble des districts sanitaires à

l’exception de Yomou où le risque est modéré. Le niveau de vulnérabilité est identique dans

l’ensemble de la région avec cependant des capacités différentes d’un district sanitaire à un

autre.

IV.2.7 Recommandations :

Pour réduire les risques encourus d’Ebola et préparer les districts sanitaires à y faire face, des activités spécifiques sont à mener dans le court, moyen et long terme. Ces activités sont définies en termes de priorités:

a) Les priorités à résoudre à court terme (les prochains 12 mois) Elaborer le plan de contingence pour chaque district sanitaire du pays Constituer des stocks d’urgence dans les zones à haut risque et au niveau national Former le personnel des formations sanitaires sur les SOP pour Ebola Constituer une équipe régionale de vaccination en ceinture contre Ebola et préparer

l’équipe à travers des exercices de simulation b) Les priorités à aborder dans le moyen terme (dans les 3 années à venir)



Renforcer la surveillance à base communautaire

c) Les priorités à aborder dans le long terme (au-delà de 3 ans) Le plaidoyer pour le changement de comportements

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 16: Analyse VRAM pour Ebola dans la région de Nzerekore, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 40 | 121

IV.3.FIEVRE JAUNE

IV.3.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Fièvre Jaune :

Pour l’aléa Fièvre Jaune, l’évaluation a porté sur les cas suspects enregistrés en 2017 et le taux de

prévalence calculé sur ces cas.

P a g e 41 | 121


Epidémiologie

Nombre de cas suspects de la fièvre jaune en 2017

Prévalence des cas suspects de la Fièvre jaune en 2017

IV.3.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour la Fièvre Jaune

Pour l’évaluation des indicateurs de vulnérabilité pour la Fièvre Jaune, des domaines ont été identifiés en relation avec les conditions socio-économiques, l’eau, l’hygiène et l’assainissement, la couverture vaccinale et les données environnementales. Pour chaque domaine spécifique, des indicateurs ont été identifiés, des données collectées et les indicateurs calculés pour chaque district sanitaire.







Vaccination Couverture Vaccinale

Données Environnementales Nombre d’excavations/galeries des vecteurs

IV.3.3. Indicateurs et codifications de la capacité pour la Fièvre Jaune

Les capacités pour la gestion de la Fièvre Jaune dans chaque district sanitaire ont été collectées à travers des domaines spécifiques et le calcul des indicateurs pour chacun de ces domaines. Ces domaines sont en relation avec les capacités des ressources humaines dans le domaine de la santé, le système de santé en place et les capacités de gestion d’une urgence sanitaire et particulièrement la Fièvre Jaune.



Pourcentage d'agents de santé formés au contrôle de la fièvre Jaune


P a g e 42 | 121

Services de santé Pourcentage d'établissements de santé ayant des directives de prévention et de contrôle

Capacités de gestion d'une épidémie de Fièvre Jaune


District disposant d'un plan de contingence face à la Fièvre Jaune

IV.3.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour la Fièvre Jaune

Les résultats du VRAM sont présentés sous formé d’indexe. Les indexes pour la Fièvre Jaune viennent des résultats calculés pour chaque indicateur pour l’aléa, pour la vulnérabilité et pour les capacités. Ces indexes ont été calculés pour chaque district sanitaire. IV.3.4.1 Index pour l’aléa Fièvre Jaune L’index pour l’aléa a été évalué pour l’ensemble des districts sanitaires. Les données ont été collectées sur le nombre total de cas suspects enregistrés en 2017 et le taux de prévalence calculé sur ces cas. Les districts sanitaires avec index supérieur ou égal à 0,10 ont une forte probabilité de Fièvre Jaune avec une prévalence plus forte des cas suspects de fièvre Jaune.

L’index Fièvre jaune est élevé dans 7 districts sanitaires du pays. Les autres districts ont des index modérés ou faibles.

IV.3.4.2 Index de Vulnérabilité pour la Fièvre Jaune :

Index de vulnérabilité a été évalué dans l’ensemble des districts sanitaires du pays. Les données socioéconomiques, d’eau, hygiène et assainissement, de couverture vaccinale et de données environnementales ont été collectées, pondérées pour déterminer le niveau de l’index pour chaque district sanitaire pour le niveau de vulnérabilité. Plus l’index est élevé, plus la vulnérabilité est grande par rapport à l’aléa Fièvre Jaune.

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

om

aM

ato

toC

oya

hD

ub

reka

Fore

cari

ahK

ind

iaTe

lem

ele

Fria

Bo

ffa

Bo

keG

aou

alK

ou

nd

ara

Mam

ou

Dal

aba

Pit

aLa

be

Lelo

um

aM

ali

Tou

gué

Ko

ub

iaFa

ran

ahK

issi

do

ugo

uD

abo

laD

ingu

iray

eK

ou

rou

ssa

Kan

kan

Sigu

iri

Man

dia

na

Ke

rou

ané

Be

yla

Nze

rko

reLo

laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x

Districts et régions sanitaires

indice pour la Fièvre Jaune

P a g e 43 | 121

Le graphique ci-dessous donne la situation de vulnérabilité pour l’ensemble des districts sanitaires :

Le taux de couverture vaccinale et la présence des galeries de vecteurs contribuent plus au niveau de vulnérabilité dans cette analyse. Les districts sanitaires dont l’index est supérieur à 0,80 présentent des scores élevés de vulnérabilité. IV.1.4.3 Index de Capacités pour la Fièvre Jaune Les indicateurs en relation avec les ressources humaines, les services de santé, la gestion des urgences sanitaires sont ceux utilisés pour évaluer les capacités des districts sanitaires à gérer l’impact et les risques associés à la Fièvre Jaune. L’index de capacités oscille entre 0,10 et 0, 50 pour l’ensemble des districts sanitaires. Les districts sanitaires avec index de capacités supérieur à 0,40 ont été identifiés comme ceux ayant plus de capacités à gérer l’impact et le risque de Fièvre Jaune.

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20K

alo

um

Dix

inn

Mat

amR

ato

ma

Mat

oto

Co

yah

Du

bre

kaFo

reca

riah

Kin

dia

Tele

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oke

Gao

ual

Ko

un

dar

aM

amo

uD

alab

aP

ita

Lab

eLe

lou

ma

Mal

iTo

ugu

éK

ou

bia

Fara

nah

Kis

sid

ou

gou

Dab

ola

Din

guir

aye

Ko

uro

uss

aK

anka

nSi

guir

iM

and

ian

aK

ero

uan

éB

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aN

zerk

ore

Lola

Yom

ou

Mac

en

taG

ue

cked

ou


Niv

eau

de

l'In

de

x


indice de Vulnerabilité

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

om

aM

ato

toC

oya

hD

ub

reka

Fore

cari

ahK

ind

iaTe

lem

ele

Fria

Bo

ffa

Bo

keG

aou

alK

ou

nd

ara

Mam

ou

Dal

aba

Pit

aLa

be

Lelo

um

aM

ali

Tou

gué

Ko

ub

iaFa

ran

ahK

issi

do

ugo

uD

abo

laD

ingu

iray

eK

ou

rou

ssa

Kan

kan

Sigu

iri

Man

dia

na

Ke

rou

ané

Be

yla

Nze

rko

reLo

laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x


index de Capacité

P a g e 44 | 121

IV.3.5. Index du risque pour la Fièvre Jaune

Pour déterminer le niveau du risque pour chaque district sanitaire en relation avec la

Fièvre Jaune, les trois index précédents ont été utilisés selon la formule ci-dessous pour

calculer le niveau du risque :

R= H*V/C

Où R= Risque





Les scores de l’index inferieurs à 0,14sont faibles

Les scores de l’index entre 014 et inférieur à 0,28 sont moyens

Ceux dont le score de l’index est supérieur ou égal à 0,28 sont élevés.





Le niveau de risque en fonction des scores définis ressort à travers le graphique Ci-dessous :

Ces informations sont représentées dans la carte ci-dessous

0,000,100,200,300,400,500,600,700,80

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

om

aM

ato

toC

oya

hD

ub

reka

Fore

cari

ahK

ind

iaTe

lem

ele

Fria

Bo

ffa

Bo

keG

aou

alK

ou

nd

ara

Mam

ou

Dal

aba

Pit

aLa

be

Lelo

um

aM

ali

Tou

gué

Ko

ub

iaFa

ran

ahK

issi

do

ugo

uD

abo

laD

ingu

iray

eK

ou

rou

ssa

Kan

kan

Sigu

iri

Man

dia

na

Ke

rou

ané

Be

yla

Nze

rko

reLo

laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x

District et Régions sanitaires

Indice de Risque pour la Fièvre Jaune

P a g e 45 | 121

Carte N°3 : Carte sur le niveau de risque dans le pays et par district sanitaire pour la Fièvre Jaune, Avril 2018 :

Le risque encouru de la fièvre jaune est élevé dans 7 districts sanitaires et modéré dans 3 autres. Les résultats des régions de façon spécifiques sont présentés ci-dessous

P a g e 46 | 121

IV.3.6 Résultats régionaux pour la Fièvre Jaune


Le risque encouru des cas de fièvre jaune est faible dans la ville de Conakry à l’exception de la commune de Ratoma. Le niveau de vulnérabilité est plus élevé dans ce district sanitaire et l’une des faibles capacités de riposte. Région de Kindia :

Le niveau de risque est faible dans l’ensemble de la région de Kindia. Les vulnérabilités sont plus élevées dans les districts sanitaires de Coyah, Forécariah et Kindia et faibles dans les autres districts. Les indices de capacités sont identiques dans la région.

Région de Boké :

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

0,80

0,90


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 17: Analyse VRAM pour la Fievre Jaune dans la region de Conakry, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 18: Analyse VRAM pour la fièvre Jaune dans la region de Kindia, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 47 | 121

Le risque est élevé dans les districts sanitaires de Boké, Gaoual et Fria pour cette région. Si les indices de capacités sont identiques dans la région, le niveau de vulnérabilité varie d’un district à un autre avec un indice élevé pour l’ensemble des districts.

Région de Mamou :

Le niveau du risque de fièvre jaune est faible dans la région. Le niveau de vulnérabilité varie dans la région avec un niveau plus élevé à Mamou.

Région de Labé :

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 19: Analyse VRAM pour la fièvre jaune dans la région de Boké, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

Mamou Dalaba Pita

Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 20: Analyse VRAM pour la fièvre jaune dans la région de Mamou, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 48 | 121

Le risque est faible dans la région de Labé. Le niveau de vulnérabilité est cependant élevé dans toute la région avec une faiblesse des capacités.


Le risque pour la fièvre jaune est faible dans cette région. Les facteurs de vulnérabilités sont cependant élevés avec des faibles capacités de riposte.

Région de Kankan

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 21: Analyse VRAM pour la fièvre jaune dans la région de Labé, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 22: Analyse VRAM pour la fièvre jaune dans la région de Faranah, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 49 | 121

Les risques sont modérés dans les districts sanitaires de Siguiri et Kouroussa et élevé dans le district sanitaire de Mandiana. Pour les autres districts sanitaires le risque est faible. L’indice de vulnérabilité est élevé pour l’ensemble des districts sanitaires avec des capacités identiques pour faire face à l’aléa.


Le risque est élevé dans les districts sanitaires de Macenta et Yomou et faibles dans les

autres districts sanitaires de la région. Les indices de vulnérabilités sont élevés dans toute la

région.

IV.3.7. Recommandations sur la Fièvre Jaune : Pour réduire les risques encourus de la fièvre jaune dans ces différents districts sanitaires, certaines activités peuvent être envisagées afin de préparer les différents districts sanitaires à faire face à la survenue éventuelle des cas de fièvre jaune. Ces activités peuvent être planifiées en termes de priorités dans le court, moyen et long terme:

a) Les priorités à résoudre à court terme (les prochains 12 mois) Elaborer le plan de contingence pour chaque district sanitaire du pays

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 23: Analyse VRAM pour la fièvre Jaune dans la région de Kankan, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 24: Analyse VRAM pour la fièvre jaune dans la région de Nzerekore, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 50 | 121

Améliorer les couvertures vaccinales contre la fièvre jaune Renforcer les stocks de vaccin et des capacités de stockage à travers des chaines de

froid fonctionnelles Former le personnel des formations sanitaires sur les SOP

b) Les priorités à aborder dans le moyen terme (dans les 3 années à venir) Renforcer les comités multisectoriels de réponse aux urgences




c) Les priorités à aborder dans le long terme (au-delà de 3 ans) Mettre en place une surveillance vectorielle dans le pays Diminuer les galeries de vecteurs dans le pays Renforcer l’utilisation des moustiquaires imprégnées d’insecticides dans le pays.

P a g e 51 | 121

IV.4. ROUGEOLE

P a g e 52 | 121

IV.4.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Rougeole

Pour l’aléa cholera, l’évaluation a porté sur les cas enregistrés en 2017 et ceux ayant reçus de la

Vitamine au cours de la maladie.


Epidémiologie

Proportion d'enfant de 0 à 59 mois qui ont fait la rougeole en 2017

Nombre d'enfants malades de la rougeole qui ont reçus de la vitamine A en 2017

IV.4.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour la rougeole

Pour l’évaluation des indicateurs de vulnérabilité pour la rougeole, des domaines ont été identifiés en relation avec la vaccination contre la rougeole et les conditions socio-économiques. Pour chaque domaine spécifique, des indicateurs ont été identifiés, des données collectées et les indicateurs calculés pour chaque district sanitaire.


Données en relation avec la Vaccination

Taux de couverture vaccinale pour la rougeole pour le dernier trimestre avant l'enquête (premier trimestre 2018

Proportionnelle de chaine de froid fonctionnelle



IV.4.3. Indicateurs et codifications de la capacité pour la Rougeole

Les capacités pour la gestion de la rougeole dans chaque district sanitaire ont été collectées à travers des domaines spécifiques et le calcul des indicateurs pour chacun de ces domaines. Ces domaines sont en relation avec les capacités des ressources humaines dans le domaine de la santé et les capacités de gestion d’une urgence sanitaire et particulièrement la Rougeole.



Pourcentage d'agents de santé formés au contrôle de la Rougeole


Capacités de gestion d'une épidémie de cholera



District disposant d'un plan de contingence face à la Rougeole

P a g e 53 | 121


IV.4.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour la Rougeole :

Les résultats du VRAM sont présentés sous formé d’indexe. Les indexes pour la rougeole viennent des résultats calculés pour chaque indicateur pour l’aléa, pour la vulnérabilité et pour les capacités. Ces indexes ont été calculés pour chaque district sanitaire. IV.4.4.1 Index pour l’aléa Rougeole L’index pour l’aléa a été évalué pour l’ensemble des districts sanitaires. Les données ont été collectées sur la proportion des enfants de moins de 5 ans qui ont fait la rougeole en 2017 et ceux d’entre eux qui ont reçus de la vitamine A. Les districts sanitaires avec index supérieur à 0,30 ont une forte probabilité de rougeole.

L’indice Rougeole est élevé dans 11 districts sanitaires du pays. Les autres districts ont des index modérés ou faibles.

IV.4.4.2 Index de Vulnérabilité pour la Rougeole

Index de vulnérabilité a été évalué dans l’ensemble des districts sanitaires du pays. Les données socioéconomiques et de vaccination ont été collectées, pondérées pour déterminer le niveau de l’index pour chaque district sanitaire pour le niveau de vulnérabilité. Plus l’index est élevé, plus la vulnérabilité est grande par rapport à l’aléa Rougeole. Le graphique ci-dessous donne la situation de vulnérabilité pour l’ensemble des districts sanitaires :

0,000,100,200,300,400,500,60

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

om

aM

ato

toC

oya

hD

ub

reka

Fore

cari

ahK

ind

iaTe

lem

ele

Fria

Bo

ffa

Bo

keG

aou

alK

ou

nd

ara

Mam

ou

Dal

aba

Pit

aLa

be

Lelo

um

aM

ali

Tou

gué

Ko

ub

iaFa

ran

ahK

issi

do

ugo

uD

abo

laD

ingu

iray

eK

ou

rou

ssa

Kan

kan

Sigu

iri

Man

dia

na

Ke

rou

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yla

Nze

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laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x


indice pour la Rougeole

P a g e 54 | 121

L’accès à l’eau potable, l’hygiène et l’assainissement contribuent plus au niveau de vulnérabilité dans cette analyse. Les districts sanitaires dont l’index est supérieur à 0,33 présentent des scores élevés de vulnérabilité. IV.4.4.3 Indice de Capacités pour la Rougeole : Les indicateurs en relation avec les ressources humaines et la gestion des urgences sanitaires sont ceux utilisés pour évaluer les capacités des districts sanitaires à gérer l’impact et les risques associés à la rougeole. L’index de capacités oscille entre 0,29 pour le score le plus faible à 0, 57 pour le plus élevé dans les districts sanitaires. Les districts sanitaires avec index de capacités supérieur à 0,40 ont été identifiés comme ceux ayant plus de capacités à gérer l’impact et le risque de la Rougeole.

0,000,100,200,300,400,500,600,700,800,90

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

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aM

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ub

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ind

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Fria

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Mam

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Pit

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Lelo

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mo

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Gu

eck

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Niv

eau

de

l'In

de

x



0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

Kal

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laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x


Indice de Capacité

P a g e 55 | 121

IV.4.5. Index du risque pour la Rougeole :

Pour déterminer le niveau du risque pour chaque district sanitaire en relation avec la

Rougeole, les trois index précédents ont été utilisés selon la formule ci-dessous pour


R= H*V/C

Où R= Risque




La cartographie du risque a été établie en tenant compte des niveaux suivants de l’index :

Les scores de l’index inferieurs ou égal à 0,12 sont faibles

Les scores de l’index supérieurs à 0,12, mais inférieur ou égal à 0,24 sont moyens






Ces niveaux ressortent à travers le graphique ci-dessous :

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

Kal

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Man

dia

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Ke

rou

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rko

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laYo

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uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x


Indice de Risque pour la Rougeole

P a g e 56 | 121

Ces informations à partir du graphique sont présentées à travers la carte ci-dessous : Carte N°4 : Carte sur le niveau de risque dans le pays et par district sanitaire pour la Rougeole, Avril 2018 :

20 sur 38 districts sanitaires du pays présentent des risques élevés ou modéré pour la rougeole, soit 53% des districts sanitaires du pays. Tous les districts sanitaires du pays ont rapportés au moins un cas de rougeole en 2017. La proportion des enfants de moins de 5 ans ayant développé la rougeole variant d’un district sanitaire à un autre. L’analyse des index est présentée par région dans les pages suivantes:

P a g e 57 | 121

IV.4.6. Résultats régionaux pour la rougeole


Les districts à risque élevé pour la survenue de la rougeole dans la ville de Conakry sont ceux de Ratoma et Matam. L’indice de vulnérabilité le plus élevé est observé dans le district sanitaire de Ratoma

Région de Kindia :

Les districts sanitaires de Kindia, Forécariah et Dubreka sont à risque élevé dans la région. Le niveau de vulnérabilité le plus élevé est observé dans le district sanitaire de Kindia.

Région de Boké :

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 25: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la region de Conakry, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique N° 26: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la région de Kindia, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 58 | 121

Les districts sanitaires de Fria et de Boffa sont à risque élevé pour la rougeole. Les indices de vulnérabilités sont plus élevés dans les districts sanitaires de Boffa et Gaoual. Le niveau de capacité est identique dans l’ensemble des districts sanitaires de la région.

Région de Mamou :

Le risque encouru de la rougeole est élevé dans le district sanitaire de Pita et modéré dans le district sanitaire de Dalaba.

Région de Labé :

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 27: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la région de Boké, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

Mamou Dalaba Pita

Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 28: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la region de Mamou, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 59 | 121

Les risques encourus de la rougeole dans la région de Labé sont faibles dans l’ensemble des districts sanitaires. Les indices de vulnérabilités sont élevés dans la région et identiques.


Les districts sanitaires de Dinguiraye, Dabola et Kissidougou ont des risques élevés dans la région. Les vulnérabilités les plus élevés sont observés dans les districts sanitaires de Faranah, Dabola et Dinguiraye. L’indice de capacités est le même dans l’ensemble de la région.

Région de Kankan

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 29: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la région de Labé, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 30: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la région de Faranah, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 60 | 121

Le risque encouru de la rougeole est faible dans la région de Kankan en dehors du district sanitaire de Mandiana où le risque est élevé.


La région de Nzérékoré présente le nombre de district sanitaires avec les risques les plus

élevés en dehors du district sanitaire de Beyla.

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 31: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la région de Kankan, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 32: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la région de Nzerekore, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 61 | 121

IV.4.7. Recommandations

Pour réduire les risques encourus de la rougeole dans les différents districts sanitaires, certaines activités peuvent être envisagées afin de préparer les districts sanitaires à faire face à la survenue des cas de rougeole. Ces activités peuvent être planifiées en termes de priorités dans le court, moyen et long terme:

a) Les priorités à résoudre à court terme (les prochains 12 mois) Elaborer le plan de contingence pour chaque district sanitaire du pays Améliorer les couvertures vaccinales dans les districts sanitaires Renforcer les stocks de vaccin et des capacités de stockage à travers des chaines de

froid fonctionnelles Former le personnel des formations sanitaires sur les SOP

b) Les priorités à aborder dans le moyen terme (dans les 3 années à venir) Renforcer les comités multisectoriels de réponse aux urgences




c) Les priorités à aborder dans le long terme (au-delà de 3 ans) Renforcer la mobilisation communautaire au tour de la vaccination des enfants.

P a g e 62 | 121

IV.5. INONDATION

P a g e 63 | 121

IV.5.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Inondation

Pour l’aléa Inondation, l’évaluation a porté sur la proportion de la population exposée au risque

d’inondation en 2018 et la proportion des zones inondables.


Epidémiologie

Proportion de la population exposée au risque d'inondation en 2018

Proportion de zones inondables

IV.5.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour l’Inondation :

Pour l’évaluation des indicateurs de vulnérabilité pour l’inondation, des domaines ont été identifiés en relation avec les conditions socio-économiques, les conditions climatiques et les données environnementales. Pour chaque domaine spécifique, des indicateurs ont été identifiés, des données collectées et les indicateurs calculés pour chaque district sanitaire.


Données Socio-économiques

Proportion de la population démunie dans les zones inondables

Existence du plan d'occupation du sol

Existence d'un plan d'assainissement

Nombre de structures de santé dans les zones inondables

Proportion de populations informées du danger

Données climatiques Existence de système d'alerte précoce Météorologique

Données environnementales

Nombre de districts / quartiers inondables

Existence d'un plan d'aménagement des périmètres agricoles

Proportion de localités sujettes à l'ensablement des cours d'eau

IV.5.3. Indicateurs et codifications des capacités pour l’Inondation :

Les capacités pour la gestion des Inondations dans chaque district sanitaire ont été collectées à travers des domaines spécifiques et le calcul des indicateurs pour chacun de ces domaines. Ces domaines sont en relation avec les capacités des ressources humaines dans le domaine de la santé, le système de santé en place et les capacités de gestion d’une inondation.


Ressources humaines Pourcentage de personnel de santé formé à la prise en charge des victimes d'inondation

Services de santé Existence d'un CTEPI

P a g e 64 | 121

Fonctionnalité d'un CTEPI

Capacités de gestion d'une Inondation Pré positionnement de médicament pour l'alerte climatique


District disposant d'un plan de contingence face aux inondations


IV.5.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour les Inondations:

Les résultats du VRAM sont présentés sous formé d’indexe. Les indexes pour les Inondation viennent des résultats calculés pour chaque indicateur pour l’aléa, pour la vulnérabilité et pour les capacités. Ces indexes ont été calculés pour chaque district sanitaire. IV.5.4.1 Index pour l’aléa Inondation : L’index pour l’aléa a été évalué pour l’ensemble des districts sanitaires. Les données ont été collectées sur la proportion de la population exposée au risque d’inondation en 2018 et la

proportion des zones inondables. Les districts sanitaires avec index supérieur ou égal à 0,12 ont une forte probabilité d’Inondation.

L’index Inondation cholera est élevé dans 15 districts sanitaires du pays. IV.5.4.2 Index de Vulnérabilité pour l’Inondation Index de vulnérabilité a été évalué dans l’ensemble des districts sanitaires du pays. Les données socioéconomiques, climatiques et environnementales ont été collectées, pondérées pour déterminer le niveau de l’index pour chaque district sanitaire pour le niveau de vulnérabilité. Plus l’index est élevé, plus la vulnérabilité est grande par rapport à l’aléa Inondation.

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

Kal

ou

mD

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nM

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Lelo

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Kan

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nta

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edo

u


Niv

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de

l'In

de

x


indice pour Inondation

P a g e 65 | 121

Le graphique ci-dessous donne la situation de vulnérabilité pour l’ensemble des districts sanitaires :

Les districts sanitaires dont l’index est supérieur à 1,50 présentent des scores élevés de vulnérabilité. IV.5.4.3 Index de Capacités pour le Cholera Les indicateurs en relation avec les ressources humaines, les services de santé, la gestion des inondations sont ceux utilisés pour évaluer les capacités des districts sanitaires à gérer l’impact et les risques associés aux Inondations. L’index de capacités oscille entre 0,20et 0, 64 pour l’ensemble des districts sanitaires. Les districts sanitaires avec index de capacités supérieur à 0,30 ont été identifiés comme ceux ayant plus de capacités à gérer l’impact et le risque des Inondations.

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00K

alo

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Dix

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Mat

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sid

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Din

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Lola

Yom

ou

Mac

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ou


Niv

eau

de

l'In

de

x


Indice de Vulnerabilité

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

Kal

ou

mD

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nM

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Rat

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mo

uM

ace

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eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x


Index de Capacités

P a g e 66 | 121

IV.5.5. Index du risque pour l’Inondation :

Pour déterminer le niveau du risque pour chaque district sanitaire en relation avec les

inondations, les trois index précédents ont été utilisés selon la formule ci-dessous pour


R= H*V/C

Où R= Risque





Les scores de l’index inferieurs ou égal à 0,6 sont faibles

Les scores de l’index supérieurs à 0,6 et inférieur ou égal à 1,20 sont moyens






Ainsi les index combinés présentent le niveau de risque pour le pays :

Les résultats de cette analyse sont présentés dans la carte ci-dessous :

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

Kal

ou

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nM

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Fria

Bo

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Bo

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alK

ou

nd

ara

Mam

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Dal

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Pit

aLa

be

Lelo

um

aM

ali

Tou

gué

Ko

ub

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ran

ahK

issi

do

ugo

uD

abo

laD

ingu

iray

eK

ou

rou

ssa

Kan

kan

Sigu

iri

Man

dia

na

Ke

rou

ané

Be

yla

Nze

rko

reLo

laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x


Indice du risque pour l'Inondation

P a g e 67 | 121

Carte N°5 : Carte sur le niveau de risque dans le pays et par district sanitaire pour les Inondations, Avril 2018 :

18 districts sanitaires du pays présentent des risques élevés ou modérés des inondations. Les régions de Boké, Faranah, Kankan et Nzérékoré sont les plus concernés par rapport à cette situation. Dans les pages suivantes sont présentées les spécificités par région du pays.

IV.5.6. Résultats régionaux


0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 33: Analyse VRAM pour les Inondations dans la région de Conakry, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 68 | 121

En dehors de la commune de Kaloum, le risque d’inondation est faible. L’urbanisation dans cette commune pourrait expliquer la survenue de façon récurrente des inondations dans cette partie de la ville.

Région de Kindia :

Les risques d’inondations sont faibles dans cette région. Région de Boké :

Les risques d’inondations sont élevés dans les districts sanitaires de Gaoual et de Boké. L’ensablement des cours d’eau et le mode d’habitation pourrait expliquer la récurrence des inondations dans ces districts sanitaires.

Région de Mamou :

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 34: Analyse VRAM pour les Inondations dans la région de Kindia, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique N°35: Analyse VRAM pour les Inondations dans la région de Boké, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 69 | 121

Les risques d’inondations dans cette région sont faibles. Région de Labé :

Les districts sanitaires de Koubia et Tougué présentent des risques modérés de survenue d’inondations.


0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

Mamou Dalaba Pita

Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique N°36: Analyse VRAM pour les Inondations dans la région de Mamou, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1,80


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique N°37: Analyse VRAM pour les Inondations dans la région de Labé, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 70 | 121

Le risque encouru d’inondation est élevé dans le district sanitaire de Dabola. Traversé par des grands cours d’eau et un ensablement de plus en plus important dans les cours du district sanitaire. Le risque est modéré dans le district sanitaire de Faranah

Région de Kankan

La région de Kankan présente le plus de districts sanitaires à haut risque d’inondation (3 districts sanitaires sur 5). Les deux autres présentent des risques modérés. Région traversée par des grands cours d’eau et un ensablement de plus en plus importants des cours dans cette région.


0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50


Niv

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l'In

de

x


Graphique 38: Analyse du VRAM pour les Inondations dans la région de Faranah, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique 39: Analyse VRAM pour les Inondations dans la région de Kankan, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 71 | 121

Le risque encouru d’inondation dans la région est élevé dans le district sanitaire de

Macenta et modéré dans les districts sanitaires de Gueckedou, Beyla, Lola et

Nzérékoré.


Pour réduire les risque encouru des inondations dans les districts sanitaires identifiés, des activités spécifiques sont à envisagées. Des priorités sont définies pour faire face à cette situation :

a) Les priorités à résoudre à court terme (les prochains 12 mois) Elaborer le plan de contingence pour chaque district sanitaire du pays Identifier les sites regroupements en cas d’inondation et pré-positionner des stocks

de prise en charge Former le personnel des actions humanitaires pour l’assistance dans ce sens Mettre en place des systèmes d’alerte météorologiques et rendre disponibles les

données de la surveillance. b) Les priorités à aborder dans le moyen terme (dans les 3 années à venir)

Renforcer les comités multisectoriels de réponse aux inondations


c) Les priorités à aborder dans le long terme (au-delà de 3 ans) Renforcer la protection de l’environnement et des cours d’eau Développer des mécanismes de surveillance météorologique dans le pays Former et équiper les centres météorologiques dans le pays Le plaidoyer pour le changement de comportements Mobiliser les partenaires techniques et financiers au tour des questions de


0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique N°40: Analyse VRAM sur les Inondations dans la region de Nzerekore, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 72 | 121

IV.6. CONFLIT

P a g e 73 | 121

IV.6.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Conflits

Pour l’aléa Conflit, l’évaluation a porté sur la présence des victimes de conflits dans le district

sanitaire.


Epidémiologie Présence de victimes de conflits

IV.6.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour les Conflits

Pour l’évaluation des indicateurs de vulnérabilité pour les conflits, des domaines ont été identifiés en relation avec les conditions socio-économiques, socio-politiques et le statut sanitaire. Pour chaque domaine spécifique, des indicateurs ont été identifiés, des données collectées et les indicateurs calculés pour chaque district sanitaire.


Données Socio-économiques

Pourcentage de la Population sous le seuil de pauvreté


Taux de chômage

Le Statut Socio Politique

Existence d’un comité de dialogue et paix ou équivalent dans la préfecture/Commune

La paix et la résolution de conflit étaient-elles dans l’agenda de ce comité durant les 12 mois précédant l’enquête

Présence du médiateur politique dans la préfecture / commune

Le statut Sanitaire

Présence des agents de santé formés en chirurgie de Guerre

Existence de copie de POS dans la préfecture/commune pour l’accès à la banque de sang du niveau national

IV.6.3. Indicateurs et codifications des capacités pour les conflits

Les capacités pour la gestion des conflits dans chaque district sanitaire ont été collectées à travers des domaines spécifiques et le calcul des indicateurs pour chacun de ces domaines. Ces domaines sont en relation avec les capacités des ressources humaines dans le domaine de la santé, le système de santé en place et les capacités de gestion des conflits.


Préparation Communautaire Existence d’un plan de contingence pour la prise en charge des victimes de conflit au niveau de la préfecture/Commune

Services de santé Nombre de personnel formé en prise en charge psychosociale dans la préfecture/Commune

P a g e 74 | 121

Pourcentage de structures sanitaires Fonctionnelles

Capacités de gestion des conflits Disponibilité de Kits de premiers secours dans la préfecture/Commune

IV.6.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour les conflits :

Les résultats du VRAM sont présentés sous formé d’indexe. Les indexes pour les conflits viennent des résultats calculés pour chaque indicateur pour l’aléa, pour la vulnérabilité et pour les capacités. Ces indexes ont été calculés pour chaque district sanitaire. IV.6.4.1 Index pour l’aléa Conflit : L’index pour l’aléa a été évalué pour l’ensemble des districts sanitaires. Les données ont été collectées par rapport à la présence de victimes de conflits dans les districts. Ici ressortent les districts qui ont enregistrés des victimes de conflits au cours des années 2015 à 2017.

IV.6.4.2 Index de Vulnérabilité pour le Cholera

Index de vulnérabilité a été évalué dans l’ensemble des districts sanitaires du pays. Les données socioéconomiques, le statut socio-politique et le statut sanitaire ont été collectées, pondérées pour déterminer le niveau de l’index pour chaque district sanitaire pour le niveau de vulnérabilité. Plus l’index est élevé, plus la vulnérabilité est grande par rapport à l’aléa conflit. Le graphique ci-dessous donne la situation de vulnérabilité pour l’ensemble des districts sanitaires :

IV.6.4.3 Index de Capacités pour les conflits

0,000,100,200,300,400,500,600,700,80

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

om

aM

ato

toC

oya

hD

ub

reka

Fore

cari

ahK

ind

iaTe

lem

ele

Fria

Bo

ffa

Bo

keG

aou

alK

ou

nd

ara

Mam

ou

Dal

aba

Pit

aLa

be

Lelo

um

aM

ali

Tou

gué

Ko

ub

iaFa

ran

ahK

issi

do

ugo

uD

abo

laD

ingu

iray

eK

ou

rou

ssa

Kan

kan

Sigu

iri

Man

dia

na

Ke

rou

ané

Be

yla

Nze

rko

reLo

laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x



P a g e 75 | 121

Les indicateurs en relation avec les capacités communautaires, les services de santé, la gestion des conflits sont ceux utilisés pour évaluer les capacités des districts sanitaires à gérer l’impact et les risques associés aux conflits. L’index de capacités oscille entre 0,25 et 1,00 pour l’ensemble des districts sanitaires. Les districts sanitaires avec index de capacités supérieur ou égal à 0,50 ont été identifiés comme ceux ayant plus de capacités à gérer l’impact et le risque des conflits.

IV.6.5. Indice du risque pour les conflits :

Pour déterminer le niveau du risque pour chaque district sanitaire en relation avec le

Cholera, les trois index précédents ont été utilisés selon la formule ci-dessous pour calculer

le niveau du risque :

R= H*V/C

Où R= Risque





Les scores de l’index inférieurs ou égaux à 0,60 sont faibles

Les scores de l’index supérieurs à 0,60 et inférieurs ou égaux à 1,20 sont moyens

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

om

aM

ato

toC

oya

hD

ub

reka

Fore

cari

ahK

ind

iaTe

lem

ele

Fria

Bo

ffa

Bo

keG

aou

alK

ou

nd

ara

Mam

ou

Dal

aba

Pit

aLa

be

Lelo

um

aM

ali

Tou

gué

Ko

ub

iaFa

ran

ahK

issi

do

ugo

uD

abo

laD

ingu

iray

eK

ou

rou

ssa

Kan

kan

Sigu

iri

Man

dia

na

Ke

rou

ané

Be

yla

Nze

rko

reLo

laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


indice de Capacité

P a g e 76 | 121






Ainsi le calcul du niveau du risque ressort les districts selon dans le graphique ci-dessous :

Ces informations présentées également dans la carte ci-dessous :

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

Kal

ou

mD

ixin

nM

atam

Rat

om

aM

ato

toC

oya

hD

ub

reka

Fore

cari

ahK

ind

iaTe

lem

ele

Fria

Bo

ffa

Bo

keG

aou

alK

ou

nd

ara

Mam

ou

Dal

aba

Pit

aLa

be

Lelo

um

aM

ali

Tou

gué

Ko

ub

iaFa

ran

ahK

issi

do

ugo

uD

abo

laD

ingu

iray

eK

ou

rou

ssa

Kan

kan

Sigu

iri

Man

dia

na

Ke

rou

ané

Be

yla

Nze

rko

reLo

laYo

mo

uM

ace

nta

Gu

eck

edo

u


Niv

eau

de

l'In

de

x


Indice du Risque Index pour les Conflits

P a g e 77 | 121

Carte N°6 : Carte sur le niveau de risque dans le pays et par district sanitaire pour

les conflits, Avril 2018 :

18 districts sanitaires sont à risque élevé ou modérés des conflits. Ces districts représentent 47% des districts dans le pays.

P a g e 78 | 121

IV.6.6. Résultats régionaux pour le Conflit


Le niveau du risque est élevé dans le district sanitaire de Ratoma et modéré dans les districts sanitaires de Matoto et de Matam.

Région de Kindia :

Les risques de conflits sont modérés dans les districts sanitaires de Telemele, Dubreka et Forécariah. Les risques sont faibles dans les districts sanitaires de Kindia et Coyah.

Région de Boké :

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique N°41: Analyse du VRAM pour les Conflits dans la ville de Conakry, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique N°42: Analyse VRAM pour les conflits dans la region de Kindia, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 79 | 121

Les risques encourus des conflits sont élevés dans les districts sanitaires de Boké, Gaoual et Koundara et modérés dans les districts sanitaires de Fria et Boffa.

Région de Mamou :

Les risques encourus des conflits dans la région de Mamou sont faibles dans l’ensemble en dehors du district sanitaire de Mamou où le risque est modéré.

Région de Labé :

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique N°43: Analyse VRAM pour les conflits dans la région de Boké, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

Mamou Dalaba Pita

Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique N°44: Analyse VRAM pour les Conflits dans la région de Mamou, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 80 | 121

Les risques encourus des conflits dans la région de Labé sont faibles.


Les risques encourus des conflits dans la région de Faranah sont faibles en général, en dehors du district sanitaire de Faranah où le risqué est élevé.

Région de Kankan

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique N°45: Analyse VRAM pour les les conflits dans la région de Labé, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique N°46: Analyse VRAM pour les conflits dans la région de Faranah, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 81 | 121

Les districts sanitaires de Kouroussa, Siguiri et Mandiana sont à risque élevé des conflits.


Les risques encourus de conflits dans la région de Nzérékoré sont faibles en général, sauf à

Yomou où le risque est modéré.

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique N°47: Analyse VRAM pour les conflits dans la région de Kankan, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20


Niv

eau

de

l'In

de

x


Graphique N°48: Analyse VRAM pour les conflits dans la région de Nzerekore, Avril 2018

Hazard index

Vulnerability index

Capacity index

Disaster risk Index

P a g e 82 | 121

Carte N°6 : Carte sur le niveau de risque dans le pays et par district sanitaire pour

les conflits, Avril 2018 :

18 districts sanitaires sont à risque élevé ou modérés des conflits. Ces districts représentent 47% des districts dans le pays.


Pour réduire les risques encourus des conflits à travers le pays, des activités prioritaires ont été identifiées et classer en trois niveaux de priorités avec des échéances y assorties.

a) Les priorités à résoudre à court terme (les prochains 12 mois) Elaborer le plan de contingence pour chaque district sanitaire du pays Evaluer la présence du personnel de santé formé à la chirurgie de guerre Développer un partenariat avec le CICR pour la formation des chirurgies sur la

chirurgie de Guerre et mettre à jour la base de données concernant ce personnel formé

Appuyer la mise en place du comité de paix et de dialogue dans les districts sanitaires et renforcer leurs capacités

Elaborer les SOP pour la prise en charge des victimes de conflits b) Les priorités à aborder dans le moyen terme (dans les 3 années à venir)



c) Les priorités à aborder dans le long terme (au-delà de 3 ans) Renforcer l’éducation sur le civisme et le respect des droits humains

P a g e 83 | 121

V. ANALYSE ET DISCUSSIONS: Les données collectées dans les districts sanitaires en Mars-Avril 2018 ont été collectées auprès des DPS, des DPE, des directeurs préfectoraux du plan, de l’agriculture, de l’environnement, de la Météo et avec l’intervention des préfets et secrétaires généraux pour leur implication effective. Pour certains indicateurs, les données n’ont pas toujours été disponibles au niveau des services concernés, ce qui a retardé la collecte, l’analyse et l’interprétation. Toutes les données collectées ont été analysées à travers le fichier Excel et le niveau des indicateurs influencent le niveau des indices calculés pour la vulnérabilité, les capacités et le niveau du risque. Pour certains aléas comme EBOLA, la Rougeole et la Fièvre jaune, les données ont été complétées au niveau des bases SAP disponibles pour le pays en 2017 et le rapport final sur l’épidémie à virus Ebola dans le pays (2014 – 2016). Les poids des indicateurs dans l’analyse des indices de vulnérabilités, de capacités ou du danger sont déterminés en fonction de leur influence sur la survenue de la maladie ou de l’évènement recherché. Des tableaux Excel annexés à ce rapport permettent de ressortir le niveau des index pour le danger, la vulnérabilité, les capacités et le niveau des risques. Pour chaque aléa, les niveaux des index sont variables selon des seuils déterminés.

VI. DIFFICULTES RENCONTREES La phase de collecte et de l’analyse des données a comporté quelques difficultés dont :

Les archives sont mal tenues dans les districts sanitaires, rendant la collecte difficile

Le niveau disparate des enquêteurs utilisés

L’utilisation de l’outil informatique pour certains enquêteurs

La disponibilité des agents de l’administration publique malgré le programme établi

pour cette activité

L’analyse des données du VRAM est une nouvelle approche pour le pays. Cette approche a

été difficile à finaliser et à partager.

VII. CONCLUSION ET REMERCIEMENTS: Cette première expérience de l’analyse des données du VRAM au niveau du pays donne une base de départ pour des activités similaires à planifier dans le futur. Les informations collectées seront d’une grande utilité dans le cadre de la préparation des plans de préparation multirisque au niveau du pays et des plans de contingences spécifiques. Chaque district sanitaire dispose des informations de base et des efforts à fournir dans le futur pour la préparation à la réponse aux urgences. Un plaidoyer sera mené au tour de ces informations pour mobiliser l’ensemble des bailleurs de fonds pour l’accompagnement de l’ANSS et des autres départements ministériels impliqués dans la réponse aux urgences. Le présent document vise à aider les gestionnaires de situations d’urgence à répondre à ces questions, tout en fournissant un outil qui permette d’évaluer les conséquences et la fréquence d’un danger en vue de favoriser la sécurité sanitaire au niveau national.

P a g e 84 | 121

Lorsque le niveau de risque associé à un danger est jugé élevé, les programmes de gestion des situations d’urgence doivent permettre de réduire ce risque par des mesures de prévention, de préparation, d’atténuation, d’intervention et de rétablissement. Si ces mesures fonctionnent, le risque lié au danger diminuera. Il est important de rappeler que le VRAM est un processus continu, c’est-à-dire que les dangers ainsi que les risques qui en découlent doivent être surveillés et révisés. Tout changement de fréquence d’un danger, toute mesure d’atténuation ou toute autre variable sont susceptibles d’entraîner une révision à la baisse du risque associé à un danger, ce qui permet alors de concentrer les efforts sur un autre danger. Avec le temps, grâce aux révisions suivantes, d’autres dangers seront placés en tête de la liste de priorités pour les programmes de gestion des situations d’urgence, et des mesures seront alors prises pour réduire et minimiser les risques qui y sont liés. Nos remerciements vont à toutes les autorités politico administratives qui se sont mobilisées pour faciliter la collecte des données et leur disponibilité tout au long du processus de collecte. Nos remerciements vont à l’égard des enquêteurs et superviseurs déployés sur le terrain pour la collecte des données et la direction générale de l’ANSS qui a permis la collecte de ces informations.

VII. RECOMMANDATIONS GENERALES : Dans le cadre du VRAM, il est souhaitable d’élargir l’évaluation vers d’autres domaines pour les risques identifiés dans le pays. Une évaluation périodique du VRAM à un intervalle de 3 à 5 ans permet de revoir les progrès établis dans la réduction des risques en relation avec les aléas prioritaires, mais aussi de définir de nouvelles approches pour renforcer les capacités d’intervention et de réduire le niveau de vulnérabilité des populations face aux aléas. Ainsi le ministère de la santé à travers l’ANSS, devrait définir des priorités dans la surveillance des risques majeurs dans le pays et outiller les districts sanitaires pour des évaluations périodiques. Ainsi au niveau national, nous pouvons définir les priorités suivantes :

a) Les priorités à résoudre à court terme (les prochains 12 mois) Accompagner les districts sanitaires et les régions à établir les plans de réponse aux

aléas à haut risque ; Aider à la constitution des stocks d’urgence et mettre en place des mécanismes de

suivi et de renouvellement des stocks Mettre à jour les SOP pour les aléas à haut risque dans le pays et former le

personnel sur leurs utilisations. b) Les priorités à aborder dans le moyen terme (dans les 3 années à venir)

Renforcer les capacités d’intervention des EPARE et ERARE dans le pays (capacités

logistiques et de fonctionnement),

Organiser des exercices de simulation dans les zones à haut risque selon les aléas.

c) Les priorités à aborder dans le long terme (au-delà de 3 ans) Mobiliser les partenaires techniques et financiers au tour des questions de


P a g e 85 | 121

Bibliographie :

P a g e 86 | 121

ANNEXES :

A. QUESTIONNAIRES D’ENQUETE

A.1. QUESTIONS A POSER A LA DPS

A.1.1 TYPE D’ALEA: CHOLERA

INFORMATIONS GENERALES

Région: Préfecture:

Date de la collecte de données:

Nom de l’enquêteur: Téléphone:

Nom du répondant et son téléphone…………………………………………………………………………………

Population: 2015 2016 2017

1. VULNERABILITES

1.1. Situation épidémiologique

1.1.1. Nombre total de cas de choléra dans la préfecture/commune

au cours des 10 dernières années

1.1.2. Nombre total de décès dus au cholera au cours des 10 dernières années

l

1.2.4 Quel est le nombre de structures sanitaires disposant de source d'eau

potable fonctionnelle (Données disponible/Enquête) 1.4 Système de santé/surveillance épidémiologique

1.4.1 % de population au-delà de 10 Km de la structure de référence de la préfecture/commune (2017) (population avec accès difficile aux

soins)

1.4.2 Disponibilité des TDR choléra Oui Non

1.4.3 Disponibilité du milieu de transport d’un échantillon Oui Non

P a g e 87 | 121

1.4.4 Quel est le nombre d'agents de santé formés aux mesures de prévention

et de lutte contre le choléra

1.4.5 Quelle est la promptitude de notification au cours de la semaine

précédant l’enquête

1.4.6 Quelle est la complétude de notification au cours de la

semaine précédant l’enquête 2 CAPACITES

2.4 Système de santé: Ressources humaines et structures de santé

2.4.1 Quel est le nombre de structures de santé publique disposant d’un guide

de prise en charge du cholera

2.4.2 Quel est le nombre d'AC formés sur la surveillance des maladies à potentiel

épidémique y compris le choléra au niveau communautaire

2.4.3 Quel est le nombre d'AC formés sur la surveillance des maladies à potentiel épidémique y compris le choléra au niveau

communautaire et fonctionnels

2.4.4 Quel est le nombre annuel de messages diffusés sur le choléra en 2017

2.4.5 Quel est le nombre de leaders communautaires formés sur le choléra

2.4.6 Existence d’une copie du plan de contingence national de lutte contre le choléra Oui Non

2.4.7 Quel est le nombre de personnel formé sur les techniques de prélèvement

des échantillons de choléra

2.4.8 Quel est le Nombre de partenaires techniques et financiers présents dans le district sanitaire à la date de l’enquête

2.4.9 Existence d'un site sentinelle choléra Oui Non

P a g e 88 | 121

2.4.10 Quel est le nombre d'ONG locales impliquées dans la lutte contre Cholera à la date de l’enquête

2.4.11 Disponibilité de kits d’urgence cholera dans le district sanitaire Oui Non

2.4.12 Disponibilité d’EPI dans le district sanitaire Oui Non

2.4.13 Quel est le nombre de structures de santé disposant

d’une procédure opérationnelle standard face au choléra

2.4.14 Quel est le nombre de personnel de santé formé sur les

procédures opérationnelles standards du traitement

du choléra dans la préfecture/commune à la date de l’enquête

2.4.15 Quel est le nombre de structures de santé disposant de kits

de préposition pour le traitement du choléra

2.4.16 Quel est le nombre total de personnel de santé dans le district sanitaire

2.4.17 Quel est le nombre de structures sanitaires Publique dans la préfecture à la date de

l’enquête

2.4.18 Quel est le nombre de structures de santé privées dans la préfecture à la date de

l’enquête

2.4.19 Quel est le nombre total de ménages dans la préfecture lors du dernier recensement

P a g e 89 | 121

A.1.2. TYPE D’ALEA: CONFLITS

1.2 Statut sanitaire

1.2.1 Existe il des victime de Conflits dans la prefecture/ commune

1.2.2 Existe-t-il des agents de santé formés en technique chirurgicale de guerre dans la préfecture/Commune

Si oui, nombre d’agents formés…………. nombre total d’agents de santé à former …………..

1.2.3 Ratio de chirurgiens par habitants dans la préfecture/commune…………………………….

1.2.4 Quel est le nombre de personnel formé en prise en charge psychosociale dans la préfecture/commune

1.2.5 Existence de kit d'urgence médical dans la préfecture/commune

1.2.6 Existence de copie de POS dans la préfecture/commune pour l’accès à la banque de sang du niveau national

1.2.7 Si oui le personnel est il fomé sur les dits POS

2.2 Statut sanitaire 2.2.1 Nombre de structures de santé dans la préfecture/Commune

Oui Non

Oui Non

Oui Non

Oui Non

Oui Non

P a g e 90 | 121

2.2.2 Nombre de structures de santé fonctionnelles dans la préfecture/Commune

2.2.3 Nombre du personnel formé en assistance humanitaire dans la préfecture/Commune

2.2.4 Existence d'entrepôts de médicaments dans la préfecture/Commune

2.2.5 Stock de médicaments d’urgence disponibles dans la préfecture/Commune

2.2.6 Disponibilité de Kits de premiers secours dans la préfecture/Commune

2.2.7.Nombre d'ambulances fonctionnelles dans la préfecture/Commune

A.1.3. TYPE D’ALEA: EBOLA


Publiques

Privées

Publiques

Privées

Oui Non

Oui Non

Oui Non

P a g e 91 | 121





Population: 2015 2016 2017

1. VULNERABILITES

1.1. Situation épidémiologique

1.1.1. Nombre total de cas dans la préfecture/commune au cours de la dernière épidémie de la maladie

à virus Ébola en Guinée

1.1.2. Nombre total de décès dans la préfecture/commune au cours de la dernière épidémie de la maladie

à virus Ébola en Guinée

P a g e 92 | 121

1.2. Financement du système de santé

1.2.1. % budget national alloué à la santé

1.2.2. % budget alloué au Fond d’urgence au niveau régional

1.2.3. % de budget alloué au Fond d’urgence au niveau préfectoral

1.3. Eau, Assainissement et Hygiène

1.3.1. Quel est le nombre de ménages sensibilisés en 2017 sur les mesures d'hygiène (lavages des mains, manipulation des corps, …)

contre Ebola

1.3.2. Quel est le nombre de ménages utilisant une source d'eau potable

(Données disponibles/Enquête)

1.3.3. Quel est le nombre de structures sanitaires disposant de source d'eau

potable fonctionnelle (Données disponible/Enquête)

1.4. Système de santé/surveillance épidémiologique

1.4.1. Quel est le nombre de la population vivant dans un rayon

de moins de 5 km du centre de santé (2017)

1.4.2. Disponibilité de Kit de prélèvement des échantillons d’Ebola Oui Non

1.4.3. Nombre de CTEPI fonctionnel

1.4.4. Quel est le nombre d'agents de santé formés aux mesures de prévention

et de lutte contre Ebola

1.4.5. Quelle est la promptitude de notification au cours de la semaine


1.4.6. Quelle est la complétude de notification au cours de la semaine


1.4.7. Quel est le nombre de structures privées intégrées dans la surveillance

P a g e 93 | 121

1.4.8. Quelle est la fréquence des réunions des comités de santé niveau préfectoral

1.4.9. Quel est le nombre de villages avec frontière terrestre et/ou Maritime avec la Sierra

Léone ou le Liberia

1.4.10. Quel est le nombre de tradi-praticiens collaborant avec les

autorités sanitaires de la préfecture/commune

1.4.11. Quel est le nombre total de tradi-praticiens recensé dans la préfecture/commune

1.4.12. Existence d’une plateforme de coordination (One Health) Oui Non

2. CAPACITES

2.1. Système de santé: Ressources humaines et structures de santé

2.1.1. Quel est le nombre de structures de santé publique disposant d’une

définition de cas d’Ebola

2.1.2. Quel est le nombre d'AC formés sur la surveillance des maladies à potentiel

épidémique y compris Ebola au niveau communautaire

2.1.3. Quel est le nombre d'AC formés sur la surveillance des maladies à potentiel épidémique y compris Ebola au niveau communautaire

et fonctionnels

2.1.4. Quel est le nombre d'évènement/maladies rapportés par les AC au cours du dernier

trimestre précédant l’enquête

2.1.5. La préfecture est-elle desservie ou pourvue de radios communautaires

2.1.6. Quel est le nombre de messages annuel diffusé sur Ebola en 2017

P a g e 94 | 121

2.1.7. Quel est le nombre de leader communautaire formé sur Ebola lors du passage de

l’épidémie

2.1.8. Quel est le nombre de laveurs de corps formés en PCI à la fin d’Ebola

2.1.9. Existence du Plan de contingence contre Ebola Ou Non

2.1.10. Existence d'un système d’alerte précoce Oui Non

2.1.11. Quel est le nombre de personnel formé sur les techniques

de prélèvement des échantillons Ebola

2.1.12. Quel est le nombre de médecin/10000 habitants

2.1.13. Quel est le Nombre d'infirmiers d’état/5000 habitants

2.1.14. Quel est le nombre de partenaires techniques et financiers

présents dans la préfecture/commune

2.1.15. Quel est le nombre d'ONG locales impliquées dans la lutte contre Ebola

2.1.16. Quel est nombre d'intervention de l’équipe préfectorale d’alerte et de riposte aux épidémies depuis son installation dans la préfecture

2.1.17. Disponibilité de kits d’urgence dans la préfecture/commune Oui Non

2.1.18. Disponibilité d’EPI dans le préfecture/commune Oui Non

P a g e 95 | 121

2.1.19. Quel est le nombre de Plateformes communautaires fonctionnelles

autour des survivants d’Ebola

2.1.20. Quel est le nombre de tradi-praticiens recensé dans la préfecture

A.1.4. TYPE D’ALEA: FIEVRE JAUNE






Population: 2015 2016 2017

1. VULNERABILITE

1.1. Budget alloué à la santé

1.1.1. Les Partenaires Techniques et Financiers contribuent-ils dans la prévention et lutte contre la fièvre jaune Oui Non

1.2. Etat de santé de la population

1.2.1. Quel est le taux de couverture vaccinale de la fièvre jaune du dernier semestre

précédant l’enquête ?

1.2.2. Quelle est le nombre de cas de fièvre jaune rapporté dans la préfecture en 2017?

1.2.3. Quel est le nombre de cas de Fièvre Jaune notifié de janvier 2018 à la date de l’enquête

1.3. Eau, hygiène et Assainissement (WASH)

1.3.1. Quel est le nombre total de ménages sensibilisés sur le WASH à la date de l’enquête ?

P a g e 96 | 121

2. CAPACITES

2.1. Quel est le nombre du personnel de santé formé sur la Prise en charge de la fièvre jaune ?

2.2. Quel est le nombre de chaine de froid fonctionnelle sur le nombre de structures de santé ?

2.3. Les vaccins disponibles contre la fièvre jaune couvrent-ils les besoins ? Oui Non

2.4. Un fonds d'urgence est-il disponible ? Oui Non

2.5. Quel est le nombre de cas suspects de fièvre jaune notifiés dans le Système d’Alerte Précoce au cours de l’année 2017 ?

2.6. Une copie du plan de contingence pour la fièvre Jaune est-il disponible ? Oui Non

2.7. Existe-il des points focaux de Partenaires Techniques et Financiers ? Oui Non

2.8. Existe-il un comité de coordination multisectoriel de gestion de crises? Oui Non

2.9. Quel est le nombre de rapports/PV de réunions du comité de coordination multisectoriel de gestion de crises de janvier à la date de l’enquête ?

2.10. Quel est le nombre d'intervention de l'EPARE pour la fièvre jaune dans la préfecture/commune depuis son installation?

P a g e 97 | 121

2.11. Une copie de POS (Procédures Opérationnelles Standardisées) pour le transport des échantillons est-il disponible ? Oui Non

2.12. Le matériel de transport des échantillons de FJ est-il disponible ? Oui Non

A.1.5. TYPE D’ALEA: INONDATION

2. CAPACITE 2.1 Niveau de préparation communautaire

2.1.1 Existence du plan de contingence pour l’inondation au niveau préfectoral/communal

2.1.2 Nombre de sites de regroupements identifiés dans la préfecture/commune

2.1.3 Existence d’un système d’alerte (avertissement) prépoce basé sur les

informations méteorologiques

2.1.4 Prepositionnement de médicaments essentiels relatifs à l’inondation au niveau de la préfecture/commune basé sur l’alerte précoce d’ordre climatique.

2.1.5 La structure de coordination d'urgence a-t-elle discuté et mis à jour le plan d'urgence pour l’'inondation au cours des 12 derniers mois?

2.1.6 Existence d'une CTEPI dans la préfecture/Commune

Si oui :

2.1.7 Le CTEPI est-il fonctionnel

Oui Non

Oui Non

Oui

Non

Oui

Non

Oui

Non

P a g e 98 | 121

2.1.8 Proportion du personnel de santé formé sur la prise en charge des victimes d’inondation dans la préfecture/Commune

0-10%

10-20%

20-30%

30-40%

40-50%

50-60%

60-70%

80-90%

+90%

A.1.6. TYPE D’ALEA: ROUGEOLE






Population: 2015 2016 2017

1. Vulnérabilité

1.1. Budget alloué à la santé

1.1.1. Les Partenaires Techniques et Financiers contribuent-ils dans la prévention et lutte contre la

rougeole

Oui Non

1.2. Etat de santé de la population

2.3.1 Quelle est la proportion d'enfants de 0 à 59 mois ayant fait

la rougeole au cours de l’année 2017 ?

2.3.2 Quel est le taux de couverture vaccinale de la rougeole dernier semestre précédent

l’enquête?

2.3.3 Quel était le nombre total de cas de rougeole en 2017?

Oui

Non

P a g e 99 | 121

2.3.4 Quel est le nombre de cas de rougeole notifié de janvier 2018 à la date de l’enquête ?

2.3.5 Quelle est la période de pic de la rougeole ?

2. Capacité 2.1. Quel est le nombre de rapports de sensibilisation sur la rougeole fournis

par les ONG et associations ?

2.2. Quel est le nombre du personnel de santé formé sur la

Prise en charge de la rougeole ?

2.3. Quel était le nombre d'enfants malades de rougeole ayant

Mois Année

2017

Janvier

Février

Mars

Avril

Mai

Juin

Juillet

Août

Septembre

Octobre

Novembre

Décembre

P a g e 100 | 121

Reçu la vitamine A lors de la prise en charge au cours de l’année 2017 ?

2.4. Quel est le nombre de chaine de froid fonctionnelle par rapport nombre de structures de santé ?

2.5. Les vaccins disponibles contre la rougeole couvrent-ils les besoins ? Oui Non

2.6. Un fonds d'urgence est-il disponible ? Oui Non

2.7. Quel est le nombre de cas suspects de rougeole notifiés

dans le Système d’Alerte Précoce au cours de l’année 2017 ?

2.8. Une copie du plan de contingence est-il disponible dans le district? Oui Non

2.9. Existe-il un CTEPI fonctionnel ? Oui Non

2.10. Existe-il des points focaux de Partenaires Techniques et Financiers dans la préfecture / commune ? Oui Non

2.11. Existe-il un comité de coordination multisectoriel de gestion de crises? Oui Non

2.12. Quel est le nombre de rapports/PV de réunions du comité de coordination multisectoriel de gestion de crises en 2017 ?

2.13. Quel est le nombre d'interventions de l'ERARE pour la rougeole dans la préfecture/commune depuis la mise en place de cette derniere ?

2.14. Une copie de POS (Procédures Opérationnelles Standardisées) pour le transport des échantillons est-il disponible ? Oui Non

2.15. Le matériel de transport des échantillons est-il disponible ? Oui Non

A.2. QUESTION A POSER A LA PREFECTURE (PREFET, SGCD, MINES, PLAN)

P a g e 101 | 121

A2.1. TYPE D’ALEA: CONFLITS






Population: 2015 2016 2017

1. VULNERABILITE

1.2. Statut socio-économique et communautaire

1.2.1. Taux de chômage de la préfecture/Commune

0-10%

10-20%

20-30%

30-40%

40-50%

50-60%

60-70%

80-90%

+90%

1.2.2. Taux de pauvreté de la préfecture/Commune

0-10%

10-20%

20-30%

30-40%

40-50%

50-60%

60-70%

80-90%

+90%

1.2.3. Taux d'analphabétisme dans la préfecture/Commune

0-10%

10-20%

20-30%

30-40%

40-50%

50-60%

60-70%

80-90%

+90%

1.3. Statut socio-politique

1.3.1. Existence d’un comité de dialogue et paix ou équivalent dans la préfecture/Commune

2.1.9 La paix et la résolution de conflit étaient-elles dans l’agenda de ce comité durant les 12 mois precedant l’enquete ?

Oui Non

Oui Non

P a g e 102 | 121

3 CAPACITE

3.1 Niveau de préparation communautaire

3.1.1 Existence d’un plan de contingence pour la prise en charge des victimes de conflit au niveau de la préfecture/Commune

3.1.2 Existence du Représentant du médiateur de la République dans la préfecture/Commune

3.1.3 Existence d'un mécanisme de coordination de la gestion d’urgences au niveau de la préfecture/Commune

Si oui, nombre de réunions de coordination tenues par an dans la préfecture/commune

3.1.7. Est-ce que la prise en charge des victimes de conflit est discutée au cours des réunions de coordination?


1.2 Financement du système de santé 1.2.1 % budget national alloué à la santé

1.2.2 % budget alloué au Fond d’urgence au niveau régional

Oui Non

Oui Non

Oui Non

Oui Non

P a g e 103 | 121

1.2.3 % de budget alloué au Fond d’urgence au niveau préfectoral

A.3.1. TYPE D’ALEA: FIEVRE JAUNE

3.2 Facteurs environnementaux

3.2.1 Quel est le nombre d’excavations /galeries des vecteurs?

3.2.2 Quel est le pourcentage de population vivant au tour des excavation / galeries des vecteurs?

Quel est le pourcentage de population fréquentant les galeries de vecteurs?

A.3. QUESTIONS A POSER AU NIVEAU DE LA DPE

A.3.1. TYPE D’ALEA: CONFLITS

1.1.1. Taux d'analphabétisme dans la préfecture/Commune

0-10%

10-20%

20-30%

30-40%

40-50%

50-60%

60-70%

80-90%

+90%

A.4. QUESTIONS A POSER A LA SEEG OU AU NIVEAU DU SNAP

A.4.1. TYPE D’ALEA: CHOLERA

1.1.1. Quel est le nombre de ménages utilisant une source d'eau potable (Données disponibles/Enquête)

1.1.2. Nombre de ménages disposant de latrines améliorées

(Données disponibles/Enquête)

1.1.3. Quel est le nombre de structures sanitaires disposant de source d'eau

potable fonctionnelle (Données disponible/Enquête)

A.5. QUESTIONS A POSER A LA CROIX ROUGE

P a g e 104 | 121


1.1.1. Quel est le nombre de leader communautaire formé sur Ebola lors du passage de

l’épidémie

1.1.2. Quel est le nombre de laveurs de corps formés en PCI à la fin d’Ebola

A.6. QUESTION A POSER AU NIVEAU DU MINISTERE DU PLAN


1.2 Financement du système de santé 1.2.1 % budget national alloué à la santé

1.2.2 % budget alloué au Fond d’urgence au niveau régional

1.2.3 % de budget alloué au Fond d’urgence au niveau préfectoral

A.7. QUESTIONS A POSER AU NIVEAU DE LA DIRECTION NATIONALE DE LA

METEOROLOGIE (MINISTERE DE L’ENVIRONNEMENT

A.7.1. TYPE D’ALEA: CHOLERA

1.3 Données environnementales 1.3.1 Inscrivez dans le tableau ci-dessous les précipitations mensuelles moyennes de la

préfecture/commune en mm

Mois Année

2015 2016 2017

Janvier

Février

Mars

Avril

Mai

Juin

P a g e 105 | 121

Juillet

Aout

Septembre

Octobre

Novembre

Décembre

1.3.2 Les données climatiques sont-elles utilisées pour la préparation à d’éventuelles épidémies de choléra ? Oui Non







Population: 2015 2016 2017

1. VULNERABILITE

3.3 Statut sur le niveau d’information

1.1.1. Proportion de populations informées du danger

0-10%

10-20%

20-30%

30-40%

40-50%

50-60%

60-70%

80-90%

+90%

1.1.2. Proportion de la population démunie dans les zones inondables

0-10%

10-20%

20-30%

30-40%

40-50%

50-60%

60-70%

80-90%

+90%

1.1.3. Proportion de ménages sensibilisées par rapport aux risques d’inondation dans la préfecture/Commune

P a g e 106 | 121

1.1.4. Existence de système d'alerte(avertissement) précoce

1.1.5. Proportion de la population exposée aux risques d’inondation

0-10%

10-20%

20-30%

30-40%

40-50%

50-60%

60-70%

80-90%

+90%

1.1.6. Nombre de quartiers inondables dans la préfecture/Commune

NB: Récupérer la liste des localités si disponible

1.1.7. Disponibilité du fonds d’urgence

1.1.8. Proportion du budget de la préfecture/commune dépensée pour faire face à l'inondation durant les 5 dernières années

0-1%

1-2%

2-3%

3-4%

4-5%

5-6%

6-7%

8-9%

+9%

1.1. Statut environemental

1.1.1. Proportion des localités sujettes à l'ensablement des cours d'eau

0-10%

10-20%

20-30%

30-40%

40-50%

50-60%

60-70%

80-90%

+90%

1.1.2. Existence du code de l'habitat de la préfecture/commune

1.1.3. Existence du plan d'occupation du sol

1.1.4. Existence d'un plan d'aménagement des périmètres agricoles

Oui Non

Oui Non

Oui Non

Oui Non

Oui Non

P a g e 107 | 121

1.1.5. Existence d'un plan d'assainissement dans la prefecture

1.1.6. Fréquence des inondations au cours des trois dernières années dans la préfecture/commune

Mois Année

2015 2016 2017

Janvier

Février

Mars

Avril

Mai

Juin

Juillet

Août

Septembre

Octobre

Novembre

Décembre

A.8. QUESTIONS A POSER AU NIVEAU DE LA DIRECTION PREFECTORALE DE

L’AGRICULTURE


1.1.1. Existence du plan d'occupation du sol

1.1.2. Existence d'un plan d'aménagement des périmètres agricoles

Oui Non

Oui Non

Oui Non

P a g e 108 | 121

B. LISTE DES SOURCES DES DONNEES DE COLLECTE PROCESSUS VRAM

B.1. SOURCES DES DONNEES (CHOLERA) INFORMATIONS GENERALES

P a g e 109 | 121

Indicateurs Unité de mesure Données disponibles Source d'information

Population nombre OUI Direction Préfectorale du plan/DPS

1. VULNERABILITES

Indicateurs Unité de mesure

Données disponibles (OUI / NON)

Source d'information

Nombre total de cas dans la préfecture/ commune au cours des 10 dernières années

Nombre Oui DPS/DCS/DRS/ANSS/ OMS

Nombre total de décès dans la préfecture/ commune au cours des 10 dernières années

Nombre Oui DPS/DCS/DRS/ANSS/ OMS

Proportion de ménages sensibilisés en 2017 sur les mesures d'hygiène (lavages des mains, manipulation des corps, …) contre le choléra

% Oui DPS/ONG/UNICEF

Proportion de ménages utilisant une source d'eau potable % Oui DPS/Direction Plan/ SNAPE/ UNICEF/ ONG

Pourcentage de ménages disposant de latrines améliorées % Oui DPS/Direction Plan/ UNICEF/ ONG

Proportion de structure sanitaire disposant de source d'eau potable fonctionnelle

% Oui DPS/ SNAPE/ UNICEF/ ONG

Précipitations mensuelles moyennes de la préfecture/commune

mm Oui Service préfectoral météorologie

Utilisation des données climatiques pour la préparation à d’éventuelles épidémies de choléra

Oui/Non Oui DPS/DRS

Pourcentage de population ayant un accès difficile à la structure de référence de la préfecture/commune (2017)

% Oui DPS/DRS

Disponibilité des TDR choléra Oui/Non Oui DPS

Disponibilité du milieu de transport d’un échantillon Oui/Non Oui DPS

Pourcentage d'agents de santé formés aux mesures de prévention et de lutte contre le choléra

% Oui DPS

Promptitude de notification au cours de la semaine précédant l’enquête

% Oui DPS

Complétude de notification au cours de la semaine précédant l’enquête

% Oui DPS

2. CAPACITES




P a g e 110 | 121

Pourcentage de structures de santé publique disposant d’un guide de prise en charge du cholera

% Oui DPS

Pourcentage d'AC formés sur la surveillance des maladies à potentiel épidémique y compris le choléra au niveau communautaire

% Oui DPS

Pourcentage d'AC formés sur la surveillance des maladies à potentiel épidémique y compris le choléra au niveau communautaire et fonctionnels

% Oui DPS

Pourcentage de messages diffusés sur le choléra par an (2017)

% Oui DPS/Radio/Unicef

Pourcentage de leaders communautaires formés sur le choléra

% Oui DPS/ONG/Unicef

Existence d’une copie du plan de contingence national de lutte contre le choléra

Oui/Non Oui DPS

Pourcentage de personnel formé sur les techniques de prélèvement des échantillons de choléra

% Oui DPS

Pourcentage de personnel formé sur les techniques de prélèvement des échantillons de choléra

% Oui DPS

Nombre de partenaires technique et financier présents dans le district sanitaire

Nombre Oui DPS/Direction du Plan/DMR/DRS

Existence d'un site sentinelle choléra Oui/Non Oui DPS

Pourcentage d'ONG locale impliqué dans la lutte contre le choléra

% Oui DPS /DRS/DMR

Disponibilité de kits d’urgence cholera dans le district sanitaire

Oui/Non Oui DPS

Disponibilité d’EPI dans le district sanitaire Oui/Non Oui DPS

Proportion de structures de santé disposant d’une procédure opérationnelle standards face au choléra

% Oui DPS

Proportion de personnel de santé formé sur les procédures opérationnelles standards du traitement du choléra dans la préfecture/commune

% Oui DPS

Proportion de structures de santé disposant de kits de préposition pour le traitement du choléra

% Oui DPS

B.2. SOURCES DES DONNEES (FIEVRE JAUNE)

1. VULNERABILITES

Paramètre Indicateur Unité de

mesure


P a g e 111 | 121

Budget alloué à la

santé

pourcentage du Budget National alloué

au Ministère de la Santé

% Ministère de la santé

Pourcentage du budget de la santé

alloué au renforcement de la

Prévention et de la prise en charge des

maladies et des situations d'urgence

% Ministère de la santé

Pourcentage du budget de la DPS alloué

à la section Prévention et lutte contre les

maladies

% DPS

Pourcentage de la contribution des

Partenaires Techniques et Financiers

dans la prévention et lutte contre la

fièvre jaune

% Ministère de la santé/ANSS

DRS

Indice de pauvreté proportion de la population en dessous

du seuil de pauvreté

% Ministère du plan et de la

coopération internationale

Présence des

galeries des vecteurs

Nombre de galeries des vecteurs nombre Direction Préfectorale de

l'Environnement (Entomologiste)

Populations

vulnérables

Pourcentage de population vivant dans

les galeries des vecteurs

% Direction préfectorale du plan

Pourcentage de population fréquentant

les galeries des vecteurs

% Direction préfectorale du plan

Accès au WASH proportion de ménages ayant été

sensibilisée sur le WASH

% DPS/UNICEF

Education Taux d'analphabétisme % Directions Préfectorales de

l'éducation et du plan

Densité de la

population

Densité de la population hbts/Km² Direction préfectorale du plan

Couverture vaccinale taux de couverture vaccinale de la Fièvre

Jaune

% DPS

Prévalence Prévalence de la fièvre jaune % DPS

incidence incidence de la fièvre jaune % DPS

2. CAPACITES


mesure

Source

d'information

P a g e 112 | 121

Surveillance à Base

Communautaire

Nombre d'agents communautaires formés nombre DPS

ONG et associations Nombre de rapports de sensibilisation fournis

par les ONG et associations

nombre DPS

Ressources disponibles

(humaines, matérielles

et financières)

Proportion du personnel de santé formé sur la

PEC de la fièvre jaune

nombre DPS

Nombre de chaine de froid fonctionnelle sur le

nombre de structures de santé

% DPS

Disponibilité en vaccin couvrant les besoins Oui/non DPS

Disponibilité d'un fonds d'urgence Oui/non DPS

Système d’Alerte

Précoce

Nombre de cas suspects de fièvre jaune notifiés

dans le SAP

nombre DPS

plan de contingence Disponibilité d'une copie du plan de contingence Oui/non DPS/CRAH

Centre de traitement

épidémiologique

Existence d'un CTEPI fonctionnel Oui/non DPS

Présence de

Partenaires Techniques

et Financiers

Existence de points focaux de Partenaires

Techniques et Financiers

Oui/non DPS

Comité de

coordination

Existence d'un comité de coordination

multisectoriel

Oui/non Préfecture/

DPS

nombre de rapports/PV de réunions du comité

de coordination multisectoriel

nombre Préfecture/DPS

Equipes d'intervention

rapide

Nombre d'intervention de l'ERARE pour la fièvre

jaune dans le district sanitaire

nombre DPS/DRS

SOPs

Disponibilité d'une copie de SOPS pour le

transport des échantillons

Oui/non DPS

Disponibilité du matériel de transport des

échantillons

Oui/non DPS

B.3. SOURCES DES DONNEES (CONFLITS)

1. VULNERABILITES

P a g e 113 | 121




Taux de chômage % OUI Ministère du plan, INS

Taux de pauvreté % OUI Ministère du plan, INS

Respect du calendrier électoral Booléen OUI MATD

Respect des accords politique Booléen OUI MATD

Existence du code de bonne conduite Booléen OUI MATD

Respect du code de bonne conduite Booléen OUI MATD

Nombre d'activité de formation et de sensibilisation des militants

Nombre OUI MATD

Proportion des agents de forces de l'ordre formées Droit International Humanitaire

% OUI MATD, CICR, CRG, Défense, Sécurité et protection civile

Nombre de sensibilisations faites par les leaders communautaires

Nombre NON

Nombre d'émission de sensibilisation réalisée sur le droit civique

Nombre OUI Ministère de la communication/HAC, Ministère de la citoyenneté et de l'unité nationale

Taux d'analphabétisme % OUI Ministère du plan, INS

Proportion des agents de santé formés en technique chirurgicale de guerre

% OUI DPS, CICR

Nombre de personnel formé en traumatisme

DPS

Existence de kit d'urgence médical Booléen OUI DPS

Disponibilité d'une banque de sang Booléen OUI DPS

Existence d'un répertoire de donneurs de sang

Booléen OUI DPS

Existence d'un SOP Booléen OUI DPS

Pourcentage de personnel de santé formé au SOP

% OUI DPS

2. CAPACITES

P a g e 114 | 121




Existence du plan de contingence au niveau préfectoral Booléen

OUI DPS

Existence d'un Plan d’action et d’alerte opérationnel au niveau préfectoral Booléen

OUI CICR-CRG, Ministère de la santé

Existence du médiateur de la république Booléen

OUI

Bureau du Médiateur de la république

Existence de structures de réponses nationales

Booléen OUI DPS

Nombre de centre de santé Nombre

Nombre des centres de santé fonctionnel Nombre OUI DPS

Nombre de personnel formé en assistance humanitaire Nombre

OUI DPS

Existence d'un mécanisme de coordination au niveau locale Booléen

OUI Préfecture

Nombre de réunion de coordinations tenues par an. Nombre

OUI PV de réunion à la préfecture

Existence du conseil économique et social Booléen OUI Préfecture

Existence d'entrepôts de médicaments Booléen OUI DPS

Stock de médicament disponible Booléen OUI DPS

Disponibilité de Kits de premier secours Booléen OUI CRG

Nombre d'ambulance fonctionnelle Nombre OUI DPS

B.4. SOURCES DES DONNEES (INONDATION) 1. VULNERABILITES

P a g e 115 | 121

Indicateurs

Unité de mesure

Données disponibles


Proportion de populations informées du danger

% OUI

DMR- Direction des micros réalisations, Centre de gestion des catastrophes

(Direction Préfectorale Environnement), Croix-Rouge, SENAH, Service national

de l'hydrologie

Fréquence de sensibilisation

Nombre OUI DMR- Direction des micros réalisations,

Existence de système d'alerte précoce

Booléen OUI Service météorologique et hydrologique

Proportion de populations exposées au risque

% OUI DMR- Direction des micros réalisations,

SENAH, COU

Nombre de districts inondables

Nombre OUI DMR- Direction des micros réalisations

Disponibilité du fonds Booléen OUI Préfecture, SENAH, Centre de gestion

des catastrophes (Direction Préfectorale Environnement)

Proportion du budget de la préfecture alloué à

l'inondation % OUI Préfecture, Mairie

Proportion de la population démunie dans

les zones inondables % OUI

Service de l'action sociale, DMR, Ministère du plan

Proportion de localités sujettes à l'ensablement

des cours d'eau % OUI

Environnement, DMR, Hydraulique, Ministère du plan

Proportion d'habitants ayant accès aux structures

sanitaires % OUI DPS, Ministère du Plan

Nombre de structures de santé dans les zones

inondables Nombre OUI Ministère de la santé, Ministère du Plan

Nombre de structures de santé fonctionnelles dans

les zones inondables Nombre OUI DPS

Existence du code de l'habitat

booléen OUI Ministère de l'urbanisme (Section

préfectorale)

Taux de conformité au code de l'habitat

% OUI Ministère de l'urbanisme (Section

préfectorale)

P a g e 116 | 121

Existence du plan d'occupation

booléen OUI Ministère de l'urbanisme (Section

préfectorale), Ministère de l'agriculture/Génie rurale

Existence d'un plan d'assainissement

booléen OUI Mairie

Existence d'un plan d'aménagement des périmètres agricoles

booléen OUI Bureau technique du Génie rurale/DPA

Existence des Kits d'urgence de prise en

charge booléen OUI DPS

Disponibilité d'une banque de sang

booléen OUI DPS

Existence d'un répertoire de donneurs de sang

booléen OUI DPS

Existence d'un SOP booléen OUI DPS

Pourcentage de personnel de santé formé au SOP

OUI DPS

P a g e 117 | 121

2. CAPACITES




Existence du plan de contingence au niveau préfectoral

booléen OUI DPS, Préfecture, Mairie, CPAH

Nombre de sites de regroupements identifiés

Nombre OUI DPS, Préfecture, Mairie, CPAH

Stock de vivre et non vivre booléen OUI DPS, Préfecture, Mairie, CPAH

Nombre de bulletins publiés Nombre OUI Service météo préfectoral/Hydraulique préfectoral

Existence de structure de réponses préfectorales

booléen OUI Préfecture

Existence d'un mécanisme de coordination au niveau locale

booléen OUI Préfecture

Nombre de réunion de coordination tenue par an.

Nombre OUI Préfecture

Existence de comité de gestion des crises booléen OUI Préfecture

Nombre de réunion du comité de crise par an

Nombre OUI PV à la Préfecture

Existence d'entrepôts de médicaments booléen OUI DPS

Stock de médicament disponible booléen OUI DPS

Nombre d'ambulance fonctionnelle Nombre OUI DPS

Existence d'une CTEPI booléen OUI DPS

Fonctionnalité d'une CTEPI booléen OUI DPS

Formation des agents de services nationaux d'assistance humanitaire

Nombre OUI DPS

P a g e 118 | 121

B.5. SOURCES DES DONNEES (ROUGEOLE)

1. VULNERABILITES


mesure

Source

d'information

Budget alloué à la

santé

pourcentage du Budget National alloué au Ministère

de la Santé %

Ministère de la

santé

Pourcentage du budget de la santé alloué au

renforcement de la Prévention et de la prise en

charge des maladies et des situations d'urgence

% Ministère de la

santé

Pourcentage du budget de la DPS alloué à la section

Prévention et lutte contre les maladies

% DPS

Pourcentage de la contribution des Partenaires

Techniques et Financiers dans la prévention et lutte

contre la rougeole

% Ministère de la

santé/ANSS

DRS

Indice de pauvreté

proportion de la population en dessous du seuil de

pauvreté

% Ministère du plan et

de la coopération

internationale

Populations

vulnérables

Proportion d'enfants de 0 à 59 mois ayant fait la

rougeole dans l'année

% DPS

Accès au WASH Proportion de ménages ayant été sensibilisée sur le

WASH

% DPS UNICEF

Education

Taux d'analphabétisme % Directions

Préfectorales de

l'éducation et du

plan

Densité de la

population

Densité de la population hbts/Km2 Direction

préfectorale du plan

Couverture

vaccinale

taux de couverture vaccinale de la rougeole % DPS

Prévalence Prévalence de la rougeole % DPS

saisonnalité Période de pic de la rougeole mois

incidence incidence de la rougeole % DPS

P a g e 119 | 121

2. CAPACITES


mesure

Source

d'information

Surveillance à Base

Communautaire

Nombre d'agents communautaires formés nombre DPS

ONG et associations Nombre de rapports de sensibilisation fournis par les

ONG et associations

nombre DPS

Ressources disponibles

(humaines, matérielles

et financières)

Proportion du personnel de santé formé sur la PEC de

la rougeole

nombre DPS

Proportion d'enfants de 0 à 59 mois ayant fait la

rougeole dans l'année

% DPS

Proportion d'enfants malades de rougeole ayant reçu

la vitamine A lors de la prise en charge

% DPS

Nombre de chaine de froid fonctionnelle sur le

nombre de structures de santé

% DPS

Disponibilité en vaccin couvrant les besoins Oui/non DPS

Disponibilité d'un fonds d'urgence Oui/non DPS

Système d’Alerte

Précoce

Nombre de cas suspects de rougeole notifiés dans le

SAP

nombre DPS

plan de contingence Disponibilité d'une copie du plan de contingence Oui/non DPS

Centre de traitement

épidémiologique

Existence d'un CTEPI fonctionnel Oui/non DPS

Présence de Partenaires

Techniques et Financiers

Existence de points focaux de PTF Oui/non DPS

Comité de coordination

Existence d'un comité de coordination multisectoriel Oui/non DPS

Nombre de rapports/PV de réunions du comité de

coordination multisectoriel

nombre Préfecture/DPS

Equipes d'intervention

rapide

Nombre d'intervention de l'ERARE pour la rougeole

dans le district sanitaire

nombre DRS/DPS

SOPs

Disponibilité d'une copie de SOPS pour le transport des

échantillons

Oui/non DPS

Disponibilité du matériel de transport des échantillons Oui/non DPS

P a g e 120 | 121

B.6. SOURCES DES DONNEES (EBOLA) 1. VULNERABILITES




Nombre total de cas dans la préfecture/ commune au cours de la dernière épidémie de la maladie à virus Ébola en Guinée

Nombre Oui DPS/DCS/DRS/ANSS/OMS

Nombre total de décès dans la préfecture/ commune au cours de la dernière épidémie de la maladie à virus Ébola en Guinée

Nombre Oui DPS/DCS/DRS/ANSS/OMS

Pourcentage budget national alloué à la santé % Oui Ministère de la Santé

Pourcentage de budget alloué au Fond d’urgence au niveau régional.

% Oui DRS

Pourcentage de budget alloué Fond d’urgence au niveau préfectoral/communal.

% Oui DPS/DCS

Proportion de ménages sensibilisés aux mesures d'hygiène (lavages des mains, manipulation des corps, …) contre Ebola

% Oui DPS/ONG/UNICEF

Pourcentage de ménages utilisant une source d'eau potable

% Oui DPS/Direction du Plan/ SNAPE/ UNICEF/ ONG

Proportion de structure sanitaire disposant de source d'eau potable fonctionnelle

% Oui DPS/ SNAPE/ UNICEF/ ONG

Proportion de population vivant dans un rayon de moins de 5 km du Centre de santé

% Oui DPS

Disponibilité de Kit de prélèvement des échantillons

Oui/Non Oui DPS

Proportion de CTEPI fonctionnel. % Oui DPS

Proportion d'agents de santé formés aux mesures de prévention et de lutte contre Ebola

% Oui DPS

Promptitude des notifications % Oui DRS/DPS

Complétude des notifications % Oui DRS/DPS

Pourcentage de structure privée intégré dans la surveillance

% Oui DRS/DPS

Fréquence des réunions des comités de santé niveau préfectoral

% Oui DPS

Proportion des villages frontaliers à la Sierra Leone et le Liberia

% Oui DPS

Proportion de tradipraticien collaborant avec le district sanitaire

% Oui DPS

Existence une plateforme de coordination (One Health)

Oui/Non Oui DPS

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2. CAPACITES




Pourcentage de structures de soins de santé publique disposant d’une définition de cas d’Ebola

% Oui DPS

Proportion d'AC formé sur la surveillance à base communautaire ;

% Oui DPS

Proportion d'AC fonctionnel dans le district sanitaire % Oui DPS

Proportion d'évènement/maladie rapporté par les AC % Oui DPS

Proportion de localités couvertes par les radios communautaires

% Oui DPS/Radio/Unicef

% de message diffusé sur Ebola par an (2017) % Oui DPS/Radio/Unicef

Proportion de leaders communautaires formés sur Ebola % Oui DPS

Pourcentage de laveurs de corps formé en PCI % Oui DPS/Croix rouge

Connaissance de l'existence du Plan de contingence national Oui/Non Oui DPS

Existence d'un Système d’alerte précoce Oui/Non Oui DPS

% de personnel formé sur les techniques de prélèvement des échantillons (Ebola)

% Oui DPS

Nombre de médecin/10000 habitants Nombre/

Hbts Oui DPS/DRS

Nombre d'infirmier/5000 habitants Nombre/

Hbts Oui DPS/DRS

Nombre de partenaires technique et financier présents dans le district sanitaire

Nombre Oui DPS/Direction du Plan/DMR/DRS

Pourcentage d'ONG locale impliqué dans la lutte contre Ebola.

% Oui DPS /DRS/DMR

Nombre d'intervention de l’Equipe régionale d’alerte et de riposte au cours des 12 derniers mois.

Nombre Oui DRS

Disponibilité de kits d’urgence dans la préfecture/commune Oui/Non Oui DPS

Disponibilité d’EPI dans le préfecture/commune Oui/Non Oui DPS

Pourcentage de Plateforme communautaire fonctionnel au tour des survivants

% Oui DPS

Documents

RAPPORT de la cartographie evaluative des risques et ......évaluative des risques et la cartographie analytique des vulnérabilités et des risques dans les 38 districts sanitaires