Identification
idno
NER-INS-NUTRITION-2020-V1
Titre
Enquête Nationale de Nutrition du Niger, SMART 2020
Country
| Name | Country code |
|---|---|
| Niger | NER |
Abstract
Cette enquête rentre dans le cadre de la surveillance de la situation nutritionnelle des
enfants de moins de 5 ans et des femmes de 15 à 49 ans. Elle a été réalisée dans le contexte de la pandémie de COVID-19 avec l'application des mesures d'hygiène, de protection et de distanciation physique pour prévenir sa contamination ou la propagation du virus. Il s'agit d'une enquête nutritionnelle transversale basée sur la méthodologie SMART avec une représentativité nationale, régionale, départementale pour la région de Zinder et 3 départements (Birni N'Konni, Illéla et Tahoua département qui sont des zones d'intervention de l'ONG Concern Worldwide) de la région Tahoua. C'est une méthodologie standardisée, simplifiée, et rapide tout en restant fiable et transparent avec collecte de données à l'aide des tablettes et transmission des données sur un serveur. Un
système de suivi de qualité a été mis en place. L'échantillonnage a été effectué par sondage
en grappes avec la technique de tirage aléatoire à deux degrés. La collecte des données s'est déroulée du 03 septembre au 12 octobre 2020.
L'objectif de l'enquête est d'évaluer la situation nutritionnelle des enfants de moins de 5 ans et des femmes de 15 à 49 ans et à estimer la mortalité rétrospective dans la population générale et chez les enfants de moins de 5 ans au Niger.
De façon spécifique, l'enquête vise à :
Ø Estimer la prévalence de la malnutrition aiguë (globale, modérée et sévère) chez les enfants âgés de 6 à 59 mois ;
Ø Estimer la prévalence de la malnutrition chronique et de l'insuffisance pondérale
(globale, modérée et sévère) chez les enfants âgés de 0 à 59 mois ;
Estimer la prévalence de la malnutrition aigüe (PB <210 mm) chez les femmes en âge de procréer (15 à 49 ans)
Ø Estimer le taux brut de mortalité rétrospective et le taux de mortalité chez les
enfants de moins de 5 ans ;
Ø Evaluer les pratiques d'Alimentation du Nourrisson et du Jeune Enfant (ANJE) chez les enfants de 0-23 mois ;
Ø Estimer les prévalences de certaines morbidités (Diarrhée, IRA, et Fièvre) chez les enfants de moins de 5 ans ;
Ø Evaluer la couverture de la supplémentation en vitamine A chez les enfants âgés de 6 à 59 mois au cours des 6 mois précédant l'enquête ;
Ø Evaluer la couverture du déparasitage chez les enfants âgés de 12 à 59 mois au
cours des 6 mois précédant l'enquête ;
Ø Evaluer la couverture de la Vaccination Anti Rougeoleuse (VAR) chez les enfants âgés de 9 à 59 mois ;
Ø Estimer la prévalence de l'anémie chez les enfants de moins de 5 ans et les femmes en âge de procréer (15 à 45 ans) ;
Ø Déterminer la diversité alimentaire chez les femmes de 15 à 49 ans ;
Ø Analyser certaines variables liées à l'eau, l'hygiène et l'assainissement ;
Ø Faire une analyse des déterminants de la malnutrition aigüe globale et ceux de la
malnutrition chronique (variables liées aux caractéristiques socio-économiques et
démographiques, l'ANJE, les morbidités, l'eau, hygiène et assainissement ainsi
enfants de moins de 5 ans et des femmes de 15 à 49 ans. Elle a été réalisée dans le contexte de la pandémie de COVID-19 avec l'application des mesures d'hygiène, de protection et de distanciation physique pour prévenir sa contamination ou la propagation du virus. Il s'agit d'une enquête nutritionnelle transversale basée sur la méthodologie SMART avec une représentativité nationale, régionale, départementale pour la région de Zinder et 3 départements (Birni N'Konni, Illéla et Tahoua département qui sont des zones d'intervention de l'ONG Concern Worldwide) de la région Tahoua. C'est une méthodologie standardisée, simplifiée, et rapide tout en restant fiable et transparent avec collecte de données à l'aide des tablettes et transmission des données sur un serveur. Un
système de suivi de qualité a été mis en place. L'échantillonnage a été effectué par sondage
en grappes avec la technique de tirage aléatoire à deux degrés. La collecte des données s'est déroulée du 03 septembre au 12 octobre 2020.
L'objectif de l'enquête est d'évaluer la situation nutritionnelle des enfants de moins de 5 ans et des femmes de 15 à 49 ans et à estimer la mortalité rétrospective dans la population générale et chez les enfants de moins de 5 ans au Niger.
De façon spécifique, l'enquête vise à :
Ø Estimer la prévalence de la malnutrition aiguë (globale, modérée et sévère) chez les enfants âgés de 6 à 59 mois ;
Ø Estimer la prévalence de la malnutrition chronique et de l'insuffisance pondérale
(globale, modérée et sévère) chez les enfants âgés de 0 à 59 mois ;
Estimer la prévalence de la malnutrition aigüe (PB <210 mm) chez les femmes en âge de procréer (15 à 49 ans)
Ø Estimer le taux brut de mortalité rétrospective et le taux de mortalité chez les
enfants de moins de 5 ans ;
Ø Evaluer les pratiques d'Alimentation du Nourrisson et du Jeune Enfant (ANJE) chez les enfants de 0-23 mois ;
Ø Estimer les prévalences de certaines morbidités (Diarrhée, IRA, et Fièvre) chez les enfants de moins de 5 ans ;
Ø Evaluer la couverture de la supplémentation en vitamine A chez les enfants âgés de 6 à 59 mois au cours des 6 mois précédant l'enquête ;
Ø Evaluer la couverture du déparasitage chez les enfants âgés de 12 à 59 mois au
cours des 6 mois précédant l'enquête ;
Ø Evaluer la couverture de la Vaccination Anti Rougeoleuse (VAR) chez les enfants âgés de 9 à 59 mois ;
Ø Estimer la prévalence de l'anémie chez les enfants de moins de 5 ans et les femmes en âge de procréer (15 à 45 ans) ;
Ø Déterminer la diversité alimentaire chez les femmes de 15 à 49 ans ;
Ø Analyser certaines variables liées à l'eau, l'hygiène et l'assainissement ;
Ø Faire une analyse des déterminants de la malnutrition aigüe globale et ceux de la
malnutrition chronique (variables liées aux caractéristiques socio-économiques et
démographiques, l'ANJE, les morbidités, l'eau, hygiène et assainissement ainsi
Kind of Data
Données échantillonées [ssd]
Version
Version number
Les données mises à la disposition des utilisateurs ont subi des techniques d'anonymisation en vue de protéger les répondants. Par conséquent cette action est susceptible d'entrainer un léger écart entre les indicateurs publiés dans le rapport de l'Enquête et ceux de la base anonymisée.
Version Date
2020-10-12
Version Notes
L'enquête a été conduite suivant la méthodologie SMART. C'est une méthode d'enquête rapide, standardisée et simplifiée avec analyse quotidienne des données anthropométriques sur le terrain. La collecte des données a été faite au moyen des smartphones à partir de questionnaires au niveau du ménage et au niveau des femmes en âge de procréer.
Scope
Topic Classification
| Topic |
|---|
| Mortalité |
| Anthropometrie |
Keywords
| Keyword |
|---|
| Malnutrition |
| services de santé |
| Mortalité rétrospective |
| Morbidités |
| Anémie |
| ANJE |
| Alimentation |
| Anthropométrie |
| Poids |
| Taille |
| Œdemes |
| Périmètre brachial |
Coverage
Geographic Coverage
Nationale
Geographic Unit
La zone de dénombrement
Unit of Analysis
Les enfants de 0 à 5 ans
les femmes en âge de procréer (15 à 49 ans)
les femmes en âge de procréer (15 à 49 ans)
Universe
L'enquête couvre les enfants de 0 à 5 ans
les femmes de 15 à 49 ans
les femmes de 15 à 49 ans
Producers and sponsors
Authoring entity/Primary investigators
| Agency Name | Affiliation |
|---|---|
| Institut National de la Statistique | Ministère du Plan |
Producers
| Name | Affiliation | Role |
|---|---|---|
| Direction de la Nutrition | Ministère de la Santé Pupblique | Elle apporte un appui technique |
Funding Agency/Sponsor
| Name | Abbreviation |
|---|---|
| Fond des Nations Unies pour l'enfance | UNICEF |
| Programme Alimentaire Mondial | PAM |
Other Identifications/Acknowledgments
| Name | Affiliation | Role |
|---|---|---|
| Dr Nassirou OUSMANE | Directeur de la Nutrition | Président du Comité de pilotage |
| Souleymane Alzouma | Direction des Enquêtes et Recensement à l’INS | Directeur des Enquêtes et Recensement à l’INS |
| M. Ousmane ALI | Direction des enquêtes et recensement | Coordonnateur de l’Evaluation nutritionnelle (INS) |
| Dr Roger SODJINOU | UNICEF | Chef de la section Nutrition à l’UNICEF-Niger |
| M. Adama N’DIAYE | UNICEF | Spécialiste en Nutrition à l’UNICEF-Niger |
| M. Salou DIOFFO | UNICEF | Consultant, Spécialiste en Nutrition et Santé des Populations |
| Ali Arzika INS Formation, Supervision Omar Baka INS Formation, Supervision, analyse, Rédaction Ibrahim Tawayé INS Analyse, Rédaction Kazim Lamine INS Supervision, Analyse, rédaction Harouna Idi INS Supervision Moumouni Alzouma INS Supervision Abdou Abarchi INS Supervision Barkire Yacouba INS Formation, Supervision Tahirou HAMA INS/DRZ Coordination à Zinder, Formation, Supervision Mme Souley Fatima DN/MSP Planification, Formation, supervision, Rédaction Mme Gouro Yagana DN/MSP Formation, Supervision Dr Assalam Ibrahim Attimou DN/MSP Formation, Supervision, Rédaction Bohari Amadou Tidjani DS/MSP Planification, Formation, Supervision Mme Nourou Mariama Albachir DRSP Zinder Formation, Supervision région Zinder Mme Amina Bagnou HC3N Planification, Formation Malam Harou Sakiou SAP Planification, Formation, Supervision ville de Zinder Adama N’Diaye UNICEF Planification, formation, Supervision, analyse, Rédaction | UNICEF | Consultant, Spécialiste en Nutrition et Santé des Populations |
| Ali Arzika INS Formation, Supervision Omar Baka INS Formation, Supervision, analyse, Rédaction Ibrahim Tawayé INS Analyse, Rédaction Kazim Lamine INS Supervision, Analyse, rédaction Harouna Idi INS Supervision Moumouni Alzouma INS Supervision Abdou Abarchi INS Supervision Barkire Yacouba INS Formation, Supervision Tahirou HAMA INS/DRZ Coordination à Zinder, Formation, Supervision Mme Souley Fatima DN/MSP Planification, Formation, supervision, Rédaction Mme Gouro Yagana DN/MSP Formation, Supervision Dr Assalam Ibrahim Attimou DN/MSP Formation, Supervision, Rédaction Bohari Amadou Tidjani DS/MSP Planification, Formation, Supervision Mme Nourou Mariama Albachir DRSP Zinder Formation, Supervision région Zinder Mme Amina Bagnou HC3N Planification, Formation Malam Harou Sakiou SAP Planification, Formation, Supervision ville de Zinder Adama N’Diaye UNICEF Planification, formation, Supervision, analyse, Rédaction | UNICEF | Consultant, Spécialiste en Nutrition et Santé des Populations |
| Ali Arzika INS Formation, Supervision Omar Baka INS Formation, Supervision, analyse, Rédaction Ibrahim Tawayé INS Analyse, Rédaction Kazim Lamine INS Supervision, Analyse, rédaction Harouna Idi INS Supervision Moumouni Alzouma INS Supervision Abdou Abarchi INS Supervision Barkire Yacouba INS Formation, Supervision Tahirou HAMA INS/DRZ Coordination à Zinder, Formation, Supervision Mme Souley Fatima DN/MSP Planification, Formation, supervision, Rédaction Mme Gouro Yagana DN/MSP Formation, Supervision Dr Assalam Ibrahim Attimou DN/MSP Formation, Supervision, Rédaction Bohari Amadou Tidjani DS/MSP Planification, Formation, Supervision Mme Nourou Mariama Albachir DRSP Zinder Formation, Supervision région Zinder Mme Amina Bagnou HC3N Planification, Formation Malam Harou Sakiou SAP Planification, Formation, Supervision ville de Zinder Adama N’Diaye UNICEF Planification, formation, Supervision, analyse, Rédaction | UNICEF | Consultant, Spécialiste en Nutrition et Santé des Populations |
Sampling
Sampling Procedure
Il s'agit d'un tirage al??atoire par grappes à deux degrés. Au premier degré, les grappes sont tirées et au second degré, les ménages sont tirés. La détermination de la taille de l'échantillon est conduite de façon indépendante pour chaque strate ou zone d'enquête. Le calcul de la taille d'échantillon est effectué à l'aide du logiciel ENA version du 11 janvier 2020. Ce calcul prend en compte les paramètres
suivants pour chaque strate : la prévalence estimée de la MAG, le taux brut de mortalité, les précisions souhaitées, les effets de grappe pour obtenir le nombre d'enfants de 0 à 59 mois nécessaire pour l'enquête. L'utilisation des données démographiques telle que la proportion d'enfants de moins de 5ans dans la population, la taille moyenne des ménages, le Taux de Non-Réponse (TNR),
permet d'obtenir le nombre d'enfants et le nombre de ménage suffisant pour trouver ces enfants. La taille de l'échantillon a été calculée à la fois pour la partie anthropométrie (MAG) et la
partie mortalité rétrospective (TBM). Pour chaque strate, la taille qui maximise l'échantillon est retenue pour l'enquête. L'échantillon pour chaque strate est réajusté en fonction du nombre de ménages à enquêter par grappe. Le nombre de grappes à enquêter est obtenu en considérant la charge de travail journalier des équipes d'enquête, les distances à parcourir pour atteindre les grappes et les temps de
repos. Le nombre de ménages fixés par grappe est de 15. Les tableaux I, II et III suivants présentent les calculs de la taille des échantillons, la répartition des grappes et le nombre d'équipes par strate.
suivants pour chaque strate : la prévalence estimée de la MAG, le taux brut de mortalité, les précisions souhaitées, les effets de grappe pour obtenir le nombre d'enfants de 0 à 59 mois nécessaire pour l'enquête. L'utilisation des données démographiques telle que la proportion d'enfants de moins de 5ans dans la population, la taille moyenne des ménages, le Taux de Non-Réponse (TNR),
permet d'obtenir le nombre d'enfants et le nombre de ménage suffisant pour trouver ces enfants. La taille de l'échantillon a été calculée à la fois pour la partie anthropométrie (MAG) et la
partie mortalité rétrospective (TBM). Pour chaque strate, la taille qui maximise l'échantillon est retenue pour l'enquête. L'échantillon pour chaque strate est réajusté en fonction du nombre de ménages à enquêter par grappe. Le nombre de grappes à enquêter est obtenu en considérant la charge de travail journalier des équipes d'enquête, les distances à parcourir pour atteindre les grappes et les temps de
repos. Le nombre de ménages fixés par grappe est de 15. Les tableaux I, II et III suivants présentent les calculs de la taille des échantillons, la répartition des grappes et le nombre d'équipes par strate.
Collecte des données
Dates of Data Collection (YYYY/MM/DD)
| Start date | End date |
|---|---|
| 2020-09-03 | 2020-10-12 |
Mode of data collection
Assisté par ordinateur [capi]
Supervision
Pour assurer la qualité des données collectées, il y a eu trois niveaux de supervision qui sont :
A l'intérieur des équipes :
le chef d'équipe joue le rôle de superviseur de premier niveau tout le long du déroulement de la collecte des données dans toutes les grappes. Le chef d'équipe est le garant de la qualité des données dans son équipe. Il s'assure du respect des procédures de terrain,
du dénombrement et de la bonne conduite du test d'hémoglobine et des mesures anthropométriques. A la fin de chaque grappe, il vérifie les questionnaires remplis. Pour chaque valeur aberrante, le chef d'équipe vérifie s'il s'agit d'un problème de saisie ou de collecte. Pour toutes les erreurs de collecte, l'équipe retourne dans le ménage concerné pour vérifier la mesure du poids, de la taille, le PB et/ou de l'âge de l'enfant en question. Le deuxième niveau de supervision est assuré par les superviseurs terrain au nombre de dix (10) pour les 7 régions et 8 pour la Région de Zinder, qui ont suivi de près les équipes sur le terrain. Ils se sont servis d'une
grille de supervision. Chaque superviseur a fourni un rapport synthétique permettant de comprendre le déroulement de l'opération dans sa zone de supervision et éventuellement avoir une analyse de la qualité des données de ses équipes. Le troisième niveau de supervision est assuré par le consultant, le gestionnaire des données et les membres du comité technique.
A l'intérieur des équipes :
le chef d'équipe joue le rôle de superviseur de premier niveau tout le long du déroulement de la collecte des données dans toutes les grappes. Le chef d'équipe est le garant de la qualité des données dans son équipe. Il s'assure du respect des procédures de terrain,
du dénombrement et de la bonne conduite du test d'hémoglobine et des mesures anthropométriques. A la fin de chaque grappe, il vérifie les questionnaires remplis. Pour chaque valeur aberrante, le chef d'équipe vérifie s'il s'agit d'un problème de saisie ou de collecte. Pour toutes les erreurs de collecte, l'équipe retourne dans le ménage concerné pour vérifier la mesure du poids, de la taille, le PB et/ou de l'âge de l'enfant en question. Le deuxième niveau de supervision est assuré par les superviseurs terrain au nombre de dix (10) pour les 7 régions et 8 pour la Région de Zinder, qui ont suivi de près les équipes sur le terrain. Ils se sont servis d'une
grille de supervision. Chaque superviseur a fourni un rapport synthétique permettant de comprendre le déroulement de l'opération dans sa zone de supervision et éventuellement avoir une analyse de la qualité des données de ses équipes. Le troisième niveau de supervision est assuré par le consultant, le gestionnaire des données et les membres du comité technique.
Type of Research Instrument
Questionnaire structuré pour interroger les ménages, pour prendre les données anthropométrique des enfants
Consommation alimentaire chez la femme 15 à 49 ans dans les dernières 24 heures
Consommation alimentaire chez la femme 15 à 49 ans dans les dernières 24 heures
Data Collectors
| Name | Abbreviation | Affiliation |
|---|---|---|
| Direction des Enquêtes et du Récensement | DER | Institut |
Traitement des données
Cleaning Operations
Le logiciel ENA (version de 11 janvier 2020) est utilisé pour l'analyse des données anthropométriques et de mortalité. Cependant pour compléter les analyses et le calcul des indicateurs pondérés au niveau national les logiciels STATA et SPSS ont été utilisés.
4.7.2. Gestion et Nettoyage des données
Toutes les données ont été collectées et saisies à l'aide des smartphones via ODK sur le terrain. Ces données ont été ensuite transférées sur un serveur où elles seront être stockées. A cet effet, l'Institut National de la Statistique (INS) a créé un compte sur le A partir de ce serveur, les données collectées sont téléchargées sur des ordinateurs dans un format Excel (.xls) avant de les
convertir en fichier ENA pour produire des rapports de plausibilité, et d'autres analyses portant sur la complétude des données collectées sur le terrain. Un agent dédié à la gestion de ce serveur a effectué la vérification et l'appréciation de la qualité
des données chaque jour et transmet les rapports à l'équipe de coordination afin de faire un feedback aux équipes.
A la fin de la collecte de données, le gestionnaire du serveur a fourni une base de données de l'enquête nettoyée à l'équipe de coordination pour une derniére vérification avant l'analyse.
4.7.3. Analyse des données
Les indices nutritionnels sont calculés en utilisant les nouvelles normes OMS (2006), et à l'aide du logiciel ENA (version de 11 janvier 2020). Les flags EPI/OMS sont exclus lors de la pondération pour le calcul des indicateurs. Les analyses sont ensuite conduites avec les logiciel STATA et SPSS. Le test du khi-deux de Pearson est parfois utilisé pour tester l'indépendance entre des sous populations. Le seuil de signification des tests statistiques, est fixé à 5%.
4.7.2. Gestion et Nettoyage des données
Toutes les données ont été collectées et saisies à l'aide des smartphones via ODK sur le terrain. Ces données ont été ensuite transférées sur un serveur où elles seront être stockées. A cet effet, l'Institut National de la Statistique (INS) a créé un compte sur le A partir de ce serveur, les données collectées sont téléchargées sur des ordinateurs dans un format Excel (.xls) avant de les
convertir en fichier ENA pour produire des rapports de plausibilité, et d'autres analyses portant sur la complétude des données collectées sur le terrain. Un agent dédié à la gestion de ce serveur a effectué la vérification et l'appréciation de la qualité
des données chaque jour et transmet les rapports à l'équipe de coordination afin de faire un feedback aux équipes.
A la fin de la collecte de données, le gestionnaire du serveur a fourni une base de données de l'enquête nettoyée à l'équipe de coordination pour une derniére vérification avant l'analyse.
4.7.3. Analyse des données
Les indices nutritionnels sont calculés en utilisant les nouvelles normes OMS (2006), et à l'aide du logiciel ENA (version de 11 janvier 2020). Les flags EPI/OMS sont exclus lors de la pondération pour le calcul des indicateurs. Les analyses sont ensuite conduites avec les logiciel STATA et SPSS. Le test du khi-deux de Pearson est parfois utilisé pour tester l'indépendance entre des sous populations. Le seuil de signification des tests statistiques, est fixé à 5%.
Data access
Contact
| Name | Affiliation | URI | |
|---|---|---|---|
| Institut National de la Statistique | Ministère de l'Econmie et des Finances | ins@ins.ne | www.ins.ne |
Confidentiality Declaration
La Loi N°2004-011 du 30 mars 2004, modifiée et complétée par la Loi N°2014-66 du 05 novembre 2014 et la Politique de diffusion du SSN
Conditions
La Loi N°2004-011 du 30 mars 2004, modifiée et complétée par la Loi N°2014-66 du 05 novembre 2014 et la Politique de diffusion du SSN
Disclaimer and copyrights
Disclaimer
L'Institut National de la Statistique (INS) dégage toute responsabilité concernant toute exploitation et utilisation des données par l'utilisateur.
Copyright
Copyrigth©INS
Contacts
Contact
| Name | Affiliation | URI | |
|---|---|---|---|
| Institut national de la Statistique | MP | ins@ins.ne | www.ins.ne |
Metadata production
Document ID
DDI-NER-INS-NUTRITIONXX-2020-V01
Producers
| Name | Abbreviation | Affiliation | Role |
|---|---|---|---|
| Institut National de la Statistique | INS | Ministère du Plan | Producteur des données statistiques |
Date of Production
2021-08-03
Document version
Version 01 (Août 2021)