RÉPUBLIQUE DU MALI

MINISTÈRE de l’ECONOMIE ET DES FINANCES (INSTAT),

MINISTERE DE LA SANTÉ (DN/DNS)

Enquête Nationale Nutritionnelle Anthropométrique

et de Mortalité Rétrospective
Mali

Juin-juillet 2011

Rapport définitif

1

Table des matières

LISTES DES SIGLES ET ABREVIATIONS ..................................................................................................................... 3

LISTES DES TABLEAUX ............................................................................................................................................ 4

LISTES DES FIGURES ............................................................................................................................................... 5

RESUME ................................................................................................................................................................. 6

1. CONTEXTE ET JUSTIFICATION ........................................................................................................................ 9

2. OBJECTIFS ........................................................................................................................................................ 10

2.1 OBJECTIF PRINCIPAL ............................................................................................................................................... 10

2.2 OBJECTIFS SPECIFIQUES ........................................................................................................................................... 10

3. METHODOLOGIE .............................................................................................................................................. 10

3.1 TYPE D’ENQUETE ................................................................................................................................................... 10

3.2 PERIODE DE L’ENQUETE : ......................................................................................................................................... 10

3.3 LA POPULATION CIBLE ............................................................................................................................................. 10

3.3.1 Les critères d’inclusion.............................................................................................................................. 10

3.3.2 Les critères d’exclusion ............................................................................................................................ 11

3.4 CONSIDERATION ETHIQUES : .................................................................................................................................... 11

3.5. COORDINATION DE LA MISE EN ŒUVRE ..................................................................................................................... 11

3.6. ECHANTILLONNAGE ............................................................................................................................................... 11

3.6.1. Calcul de la taille de l’échantillon ............................................................................................................. 11

3.6.2. Base de sondage ...................................................................................................................................... 12

3.7. FORMATION DES EQUIPES ....................................................................................................................................... 12

3.7.1 Formation des mesureurs et assistants mesureurs ................................................................................... 12

3.7.2 Formation des chefs d’équipes .................................................................................................................. 13

3.7.3 Pré-test ...................................................................................................................................................... 13

3.8. COLLECTE DES DONNEES ET SUPERVISION ................................................................................................................... 13

3.8.1. Outils de collecte ...................................................................................................................................... 13

3.8.2. Organisation des équipes d’enquêteurs et procédures de collecte .......................................................... 13

3.8.3. Organisation de la supervision et de la coordination ............................................................................... 15

3.9. TRAITEMENT DES DONNEES ..................................................................................................................................... 15

3.9.1. Double saisie, vérification et apurement des données ............................................................................. 15

3.9.2. Définition des indicateurs ......................................................................................................................... 15

3.9.3 Limites de l’enquête .................................................................................................................................. 16

3.9.4. Calcul des coefficients de pondération ..................................................................................................... 16

3.9.5. Analyses statistiques ................................................................................................................................ 17

3.10. TRAITEMENT DES DONNEES : DOUBLE SAISIE, VERIFICATION ET APUREMENT DES DONNEES ................................................ 17

4. RESULTATS ....................................................................................................................................................... 17

4.1. CARACTERISTIQUES DES ZONES ENQUETEES. ............................................................................................................... 17

4.2. CARACTERISTIQUES DES ENFANTS ............................................................................................................................. 18

4.3. QUALITE DES DONNEES COLLECTEES ET ANALYSEES ...................................................................................................... 19

4.3.1. Taux d’inclusion des SE et des enfants ..................................................................................................... 19

4.3.2. Qualité des données anthropométriques selon la référence OMS 2006 .................................................. 20

4.4. ETAT NUTRITIONNEL DES ENFANTS SELON LA REFERENCE OMS 2006 ............................................................................. 22

4.4.1. Valeurs moyennes des indices nutritionnels selon la référence OMS 2006 .............................................. 22

2

4.4.2. Prévalences de la malnutrition selon la référence OMS 2006 .................................................................. 23

4.5. PREVALENCE DE LA MALNUTRITION AIGUE SELON LE TOUR DE BRAS CHEZ LES ENFANTS DE 6-59 MOIS ................................... 26

4.6. ETAT NUTRITIONNELLE DES FEMMES DE 15-49 ANS ..................................................................................................... 28

4.6.1. Tour de bras ............................................................................................................................................. 28

4.6.2. Indice de masse corporelle (IMC) ou Déficit énergétique chronique (DEC): ............................................. 28

4.7. RECHERCHES DES SOINS ......................................................................................................................................... 29

4.8. COUVERTURE DE PRISE EN CHARGE DES ENFANTS AVEC MALNUTRITION AIGUE. .................................................................. 31

4.9. MORTALITE RETROSPECTIVE DES ENFANTS (PERIODE DE REFERENCE DE 90 JOURS) ............................................................. 32

5. EVOLUTION DE LA MALNUTRITION AU COURS DES CINQ (5) DERNIERES ANNEES (2006-2011) : EDS2006-

MICS2010-SMART2011 ........................................................................................................................................ 33

6. CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS ....................................................................................................... 34

7. REFERENCES ................................................................................................................................................ 35

8. ANNEXES ..................................................................................................................................................... 35

8.1. ANNEXE 1 : COEFFICIENTS DE PONDERATION ....................................................................................................... 35

8.2. ANNEXE 2 : NOMBRE DE GRAPPES ET NOMBRE D’ENFANTS A ENQUETER SELON LA STRATE ............................................ 36

8.3. ANNEXE 3 : RAPPORT DE PLAUSIBILITE ................................................................................................................ 36

8.4. ANNEXES 4 : QUESTIONNAIRE ANTHROPOMETRIQUE ............................................................................................. 66

8.5. ANNEXE 5 : LISTE DES CONTRIBUTEURS A L’ENQUETE. ........................................................................................... 68

8.5.1. Liste des formateurs. ........................................................................................................................ 68

8.5.2. Liste des coordonnateurs nationaux. ................................................................................................ 68

8.5.3. Liste des superviseurs ....................................................................................................................... 69

8.5.4. Liste des chefs d’équipe et enquêteurs ............................................................................................. 70

3

Listes des sigles et abréviations

CPS/S : Cellule de planification Statistiques du Ministère de la santé

DEC : Déficit Energétique Chronique

DNS/DN : Direction nationale de la Santé/Division Nutrition

DRS : Direction Régionale de la santé

ENA : Emergency Nutrition Assessment

IC 95% : Intervalle de Confiance a 95%

IPG : Insuffisance Pondérale Globale

IPM : Insuffisance Pondérale Modérée

IPS : Insuffisance Pondérale Sévère

IMC : Indice de Masse Corporelle

INSTAT : Institut National de la Statistique

MCG : Malnutrition Chronique Globale

MCM : Malnutrition Chronique Modérée

MCS : Malnutrition Chronique Sévère

MS : Ministère de la Santé

NCHS : National Center for Health Statistics (USA)

MAG : Malnutrition Aigue Globale

MAM : Malnutrition Aigue Modérée

MAS : Malnutrition Aigue Sévère

OMS : Organisation Mondiale de la Santé

ONG : Organisation Non Gouvernementale

PB : Périmètre Brachial

P/A : Poids/Age

P/T : Poids/Taille

PAM : Programme Alimentaire Mondial

PB : Périmètre Brachial

RGPH2009 : Recensement General de la Population et de l’Habitat Année 2009

SAP : Système d’Alerte Précoce

SE : Section d’Énumération (Zone de Dénombrement)

SPPT : Sondage Systématique avec Probabilité Proportionnelle à la Taille

SMART : Standardized Monitoring and Assesment of Relief and Transition

T/A : Taille/Age

TBM : Taux Brut de Mortalité

TM-5 : Taux de Mortalité des moins de 5ans

UNICEF : Fonds des Nations Unies pour l'Enfance

4

Listes des tableaux

TABLEAU 1 : ECHANTILLON FINAL POUR L’ENQUETE ................................................................................................................ 11

TABLEAU 2 : BASE DE SONDAGE ISSU DU RGPH2009 ............................................................................................................. 12

TABLEAU 3 : SEUILS UTILISES POUR LES DIFFERENTS INDICES ..................................................................................................... 16

TABLEAU 4 : CLASSIFICATION DE LA SITUATION NUTRITIONNELLE OMS (2000) ........................................................................... 16

TABLEAU 5 : TAILLE MOYENNE DE MENAGE ET NOMBRE MOYEN D’ENFANTS DE 0-59 MOIS PAR MENAGE ENQUETE DANS LES SE ENQUETEES

- ENQUETE SMART, MALI JUIN-JUILLET 2011. ............................................................................................................ 17

TABLEAU 6 : REPARTITION DES ENFANTS DE 0 A 59 MOIS PAR GROUPE D’AGE SPECIFIQUE SELON LE SEXE, ENQUETE SMART, MALI JUIN-

JUILLET 2011 ......................................................................................................................................................... 18

TABLEAU 7 : TAUX D’INCLUSION DES MENAGES ET DES ENFANTS ............................................................................................... 20

TABLEAU 8 : MOYENNE DES Z-SCORES, EFFET GRAPPE ET NOMBRE D’ENFANTS EXCLUS SELON LE P/T, LA T/A ET LE P/A, ENQUETE

SMART, MALI, JUIN- JUILLET 2011, MALI ................................................................................................................. 21

TABLEAU 9 : POURCENTAGE DE VALEURS MANQUANTES OU IMPROBABLES POUR LES INDICES NUTRITIONNELS SELON LA REFERENCE OMS

2006 ENQUETE SMART, MALI, JUIN- JUILLET 2011 ................................................................................................... 21

TABLEAU 10 : MOYENNE Z-SCORES DES INDICES POIDS- POUR- TAILLE CHEZ LES ENFANTS DE 6-59 MOIS PAR REGION, TAILLE-POUR-AGE ET

POIDS-POUR-AGE CHEZ LES ENFANTS DE 0-59 MOIS PAR REGION (REFERENCE OMS, 2006) ................................................. 22

TABLEAU 11 : PREVALENCES DE LA MALNUTRITION AIGUË, CHRONIQUE ET DE L’INSUFFISANCE PONDERALE CHEZ LES ENFANTS DE 0-59 MOIS

PAR REGIONS (REFERENCE OMS, 2006) ..................................................................................................................... 24

TABLEAU 12 : PREVALENCE DE LA MALNUTRITION AIGUË, CHRONIQUE ET DE L’INSUFFISANCE PONDERALE CHEZ LES ENFANTS DE 0-59 MOIS

PAR AGE ET PAR SEXE OMS, 2006) ............................................................................................................................ 25

TABLEAU 13 : PREVALENCES DE LA MALNUTRITION AIGUË, CHRONIQUE ET DE L’INSUFFISANCE PONDERALE CHEZ LES ENFANTS DE 0-59 MOIS

PAR REGION, PAR SEXE ET MILIEU DE RESIDENCE (REFERENCE OMS, 2006) ....................................................................... 26

TABLEAU 14 : REPARTITION DES ENFANTS DE 6-59 MOIS SELON LE PERIMETRE BRACHIAL, PAR REGIONS, ENQUETE SMART MALI, JUIN-

JUILLET 2011 ......................................................................................................................................................... 27

TABLEAU 15 : PREVALENCE DE LA MALNUTRITION AIGUE CHEZ LES FEMMES ................................................................................. 28

TABLEAU 16 : POURCENTAGES DES FEMMES DE 15-49 ANS SELON LE PERIMETRE BRACHIAL ET LE DEFICIT ENERGETIQUE CHRONIQUE EN

FONCTION DE L’ETAT PHYSIOLOGIQUE DE LA FEMME, ENQUETE SMART, MALI, JUIN-JUILLET 2011 ........................................ 29

TABLEAU 17 : POURCENTAGE DES MERES AYANT RECHERCHES DES SOINS POUR LES ENFANTS AYANT ETE MALADES AU COURS DES 2

SEMAINES PRECEDENTES, ENQUETE SMART, MALI, JUIN-JUILLET 2011 ............................................................................ 30

TABLEAU 18 : POURCENTAGE DES FEMMES AYANT RECHERCHES DES SOINS POUR LES ENFANTS AYANT ETE MALADES AU COURS DES 2

SEMAINES PRECEDENTES SELON LES MODALITES DES LIEUX DE SOINS, ENQUETE SMART, MALI, JUIN-JUILLET 2011 ................... 30

TABLEAU 19 : POURCENTAGE DES MERES AYANT RECHERCHES DES SOINS POUR LES ENFANTS AYANT ETE MALADES ET DETECTES MALNUTRIS

AIGUES AU COURS DES 2 DERNIERES SEMAINES, ENQUETE SMART, MALI, JUIN-JUILLET 2011 ............................................... 31

TABLEAU 20 : COUVERTURE DES CENTRES DE SANTE EN TERME DE PRISE EN CHARGE DE LA MALNUTRITION AIGUE GLOBALE, ENQUETE

NUTRITIONNELLE SMART, MALI, JUIN-JUILLET 2011 .................................................................................................... 32

TABLEAU 21: MORTALITE RETROSPECTIVE SUR 90 JOURS ........................................................................................................ 33

5

Listes des figures

FIGURE 1: PYRAMIDE DES AGES DES ENFANTS DE 0 A 59 MOIS INCLUS DANS L’ENQUETE NUTRITIONNELLE NATIONALE (AGES EN MOIS

QUINQUENNAUX), MALI, ENQUETE SMART, JUIN-JUILLET 2011 .................................................................................... 19

FIGURE 2 : DISTRIBUTION DES INDICES NUTRITIONNELS ........................................................................................................... 21

FIGURE 3 : RELATION ENTRE L’INSTALLATION DE LA MALNUTRITION CHEZ LES ENFANTS DE 0-59 MOIS ET L’AGE DES ENFANTS ATTEINTS. . 27

FIGURE 4 : EVOLUTION DES PREVALENCES DE LA MALNUTRITION LES 5 DERNIERES ANNEES AU MALI SELON LES ENQUETES EDS 2006,

MICS4 2010 ET SMART 2011. .............................................................................................................................. 34

6

Résumé

Introduction et justification

Dans la continuité d’appui au renforcement du système d’information nutritionnelle, une enquête nutritionnelle et
de mortalité rétrospective a été menée afin d’apprécier le statut nutritionnel des enfants de 0-59 mois, des
femmes de 15- 49 ans et aussi de connaitre le niveau de sévérité de la situation en déterminant le taux de la
mortalité dans la population.

Ce résumé présente un aperçu sur la méthodologie, la phase de collecte et les analyses des résultats de l’enquête
nutritionnelle dont le but était de mesurer et de caractériser la situation nutritionnelle des enfants et des femmes
dans les 8 régions et le district de Bamako.

Méthodologie de l’enquête :

Une enquête transversale de type descriptive avec échantillonnage aléatoire et tiré à deux degrés portant sur les
domaines de l’enquête (les 8 régions et le district de Bamako) a été réalisée.

Pour cette enquête, les enfants de 0-59 mois et les femmes de 15-49 ans ont été ciblés pour l’anthropométrie et
toute la population pour la mortalité. Des données additionnelles concernant la couverture des centres de santé
par rapport à la prise en charge de la malnutrition aigüe, la recherche des soins ont été également collectées.

La méthodologie SMART a été appliquée et le logiciel ENA qui accompagne cette méthodologie est l’outil qui a été
utilisé pour calculer la taille de l'échantillon. La standardisation des enquêteurs pour s’assurer qu’ils peuvent
conduire l’enquête a été faite pour 60 agents parmi lesquels 40 ont été retenus comme opérateurs
anthropométriques car les niveaux de précision de leurs mesures ont été jugés acceptables comparés à la
moyenne du groupe.

Echantillon Final

En résumé, 418 grappes couvrant au total 6271 ménages (incluant un taux de non-répondant de 5%) ont été
planifies mais seules 365 grappes ont été effectivement incluses dans cette enquête. En effet seulement 17
grappes représentant la ville de Kidal ont été enquêtées à cause de l’insécurité au moment de l’enquête. Cet
échantillon était représentatif de l’ensemble de la population de la zone enquêtée. La sélection des grappes a été
faite selon la méthodologie SMART à l’aide du logiciel ENA afin de s’assurer que chaque ménage ait la même
chance d’être sélectionné au sein des différentes sections d’énumérations des zones d’enquête.

Traitement et Analyse des données

Cette phase a été déroulée en quatre étapes à savoir la vérification des fiches, la correction sur le terrain, la saisie
et l’apurement. L’activité de saisie des données anthropométriques sur le terrain a été effectuée par les chefs
d’équipe en utilisant le Logiciel ENA. Une double saisie de chaque fiche sur ENA a été effectuée par les meilleurs
chefs d’équipes aussitôt après la phase terrain. Les analyses ont ensuite été conduites avec les logiciels
informatiques ENA et SPSS. Les normes OMS 2006 et les références NCHS 1977 ont été utilisées pour le calcul des
indices anthropométriques avec 95% d'intervalle de confiance.

Le pourcentage de la médiane a été utilisé pour l’estimation des couvertures des centres de santé par rapport à la
prise en charge de la malnutrition aigue.

7

Résultats

Les indicateurs suivants ont été calcules:

- Chez les enfants de 0 à 59 mois

Le taux de malnutrition aiguë globale calculé montre une augmentation très légère du niveau de la malnutrition
aiguë globale au niveau national par rapport à l’enquête MICS4 2010. En effet la prévalence de la malnutrition
aiguë obtenue par la présente enquête indique un taux de 10,4%. Elle est légèrement supérieure à 8,9%, le taux
obtenu dans le MICS4. Les résultats de l’enquête montrent que la prévalence de la malnutrition aiguë globale est
de 10,4% répartis entre la forme modérée d’émaciation (8,2%) et la forme sévère (2,2%). Cependant, il existe des
disparités entre les différentes zones géographiques du pays. Les régions de Koulikoro, Kayes, Gao, Tombouctou
avec des taux de malnutrition aigüe globale respectivement de 13,0%, 13,2%, 15,2% et 16,0% représentent les
régions les plus touchées par cette malnutrition aiguë globale. La région de Kidal avec un taux de malnutrition de
6,0% présente le taux le plus faible et cela concerne seulement la ville de Kidal. Les autres régions y compris le
district de Bamako présentent des taux entre 5 et 10%, ce qui dénote une situation mauvaise selon les normes
OMS.
Sur le nombre total d’enfants de 6 à 59 mois (3 144 800), environ 327 059 étaient affectés par la malnutrition aiguë
globale et 69 186 vivaient avec la forme sévère au moment de l’enquête (juin-juillet 2011).

Les résultats de l’enquête révèlent que la prévalence globale de la malnutrition chronique se situait à 27,0% avec
des disparités entre les zones définies par l’enquête. Ces résultats confirment la baisse significative observée lors
de l’enquête MICS4 de 2010 (38% dans l’EDSM 2006). Le nombre d’enfants de 0-59 mois concernés par la
malnutrition chronique globale est estimé à près de 849 096 et plus de 286 177 de ces derniers souffrent d’un
retard de croissance sévère.

Les résultats de l’enquête indiquent que 19,7% des enfants souffrent d’insuffisance pondérale globale, soit un
enfant sur 5 au Mali, et 5,1% étaient affectés par la forme sévère d’insuffisance pondérale.
Le nombre total d’enfants de 0 à 59 mois affectés par l’insuffisance pondérale au niveau national est estimé à 619
526 dont 160 385 enfants sont touchés par la forme sévère.

Selon le tour de bras (Périmètre Brachial) collecté chez les enfants de 6-59 mois, 5,8 % présentaient un périmètre
brachial <125 mm indiquant une malnutrition aigue globale, et 1,1 % présentait un périmètre brachial <115 mm
indiquant une malnutrition aigue sévère. Le district de Bamako et la ville de Kidal avaient la prévalence les plus
faibles (3,4 et 4,6 % respectivement). Les régions de Gao, Tombouctou et Sikasso semblaient être les régions les
plus touchées avec respectivement 7,5, 6,9 et 6,2 % des cas.

En ce qui concerne la prise en charge, à l’échelle du pays, 39 575 enfants ont été pris en charge sur un total de
327 059 enfants malnutris aigue estimes au moment de l’enquête. Cette couverture représente seulement 12,1%.

- chez les femmes de 15 à 49 ans

Le déficit énergétique chronique : le Déficit Energétique Chronique (DEC) chez les femmes de 15-49 ans est
définit en termes d’IMC inférieur à 18,5. Au niveau national, le DEC était de l’ordre de 11,3% pour les femmes en
âge de procréer. Ce déficit s’établit à 4,8% pour les femmes qui sont enceintes contre 12,1% chez celles qui ne le
sont pas. On constate que c’est la région de Gao qui était la plus affectée en termes de DEC chez les femmes en
Age de procréer (14,3%).

Le tour de bras ou périmètre brachial : La prévalence de la malnutrition aigue globale chez les femmes en âge de
procréer révélée par l’utilisation du périmètre brachial était de 2,2% à l’échelle nationale. Elle est particulièrement
élevée chez les adolescentes de 15-19 ans. Cette prévalence baisse rapidement à partir de 20 ans et de façon
régulière jusqu’à 49 ans.

- chez les femmes de 15 à 49 ans en charge des enfants de moins de 5ans

Au niveau national, 58,4% des mères ont amenées leurs enfants malades dans les structures de santé et plus de
40 % ont recherchées des soins chez les guérisseurs ou autres lieux de traitement.

8

Au niveau communautaire, seulement 42% des mères ont amenées leurs enfants malades dans les centres de
santé communautaire, ce qui dénote une fréquentation faible des structures de santé.


Mortalité
Le taux de mortalité brut rétrospective sur la population totale pour l’ensemble des régions enquêtées était de
0,32 décès/ 10 000/jour. Le taux de mortalité rétrospective des enfants de moins de 5 ans était de 0,64 décès/ 10
000/ jour au niveau national. Ces taux sont inférieurs au seuil d’urgence dans toutes les régions (seuil d’alerte 2
décès/10000/jour, seuil d’urgence 4 décès/10000/ jour). En effet les régions les plus touchées en termes de taux
de mortalité globale étaient respectivement Gao (0,61), Sikasso (0,60) et Tombouctou (0,50). En ce qui concerne
la mortalité des enfants de moins de 5 ans les régions suivantes sont les plus touchées soit respectivement Kidal-
Ville (0,86), Ségou (0,81) et Gao (0,66).

Conclusion et recommandations :

Les résultats montraient que la prévalence nationale de la malnutrition aiguë globale est de 10,4% en début de la
période de soudure et que ce taux reflète une situation sérieuse selon les normes OMS 2000.
Ces résultats énoncent une situation qui, dans l’ensemble, montre une situation d’alerte et exige une surveillance
permanente. Cette surveillance et le renforcement des programmes d’interventions s’imposent d’autant plus que
les résultats de cette enquête reflètent uniquement la situation de début de soudure avec un retard dans
l’installation de l’hivernage.

9

1. Contexte et justification

L’échéance en 2015 pour l’atteinte des Objectifs du Millénaire pour le Développement nécessite de faire un suivi
rapproché des indicateurs de progrès sur la survie et le développement de l’enfant, de disposer de données fiables
et actualisées.

Dans le cadre du programme de coopération 2011-2012 UNICEF-Gouvernement du Mali, il est prévu de renforcer
le système d’information nutritionnelle afin de disposer d’une base de données fiable. Aussi, il est nécessaire de
disposer de données de base pour pouvoir suivre et évaluer l’impact des interventions et suivre les indicateurs sur
la survie et le développement de l’enfant.

Depuis plusieurs années, des évaluations nutritionnelles sont menées au Mali par les différentes institutions
nationales et organisations, locales et internationales. De multiples données sont recueillies dans le but d‘établir
des bases de données permettant la mise en place de programmes de lutte contre la malnutrition et
d’amélioration des soins liés à la santé, d’ évaluer l’efficacité des programmes en place ou encore dans le but
d’évaluer la situation nutritionnelle du pays, d’une région ou d’une zone (définie par le système de vie des
habitants) afin de connaître à travers différents contextes (période de soudure, période de récolte, période suivant
un événement perturbant).

Chacune des institutions ou organisations utilisent des méthodes et expertises propres à elles. La comparaison
d’une évaluation nutritionnelle à une autre est donc rendue difficile. Un besoin d’harmonisation des
méthodologies est nécessaire pour assurer une meilleure analyse et comparaison des données recueillies.

La méthodologie SMART (Standardized Monitoring and Assessment of Relief and Transitions) est une méthode
standardisée, rapide et simplifiée avec saisie quotidienne des données anthropométriques afin d’améliorer la
qualité des données. Depuis novembre 2008 et pour harmoniser ces démarches, la méthodologie SMART
((Standardized Monitoring and Assessment of Relief and Transition) est appliquée dans le pays.

A ce jour, cette enquête nutritionnelle SMART représente la première enquête nutritionnelle à couverture
nationale. Cependant des enquêtes SMART localisées ont été organisées dans le pays.

C’est dans ce contexte qu’une enquête nutritionnelle anthropométrique et de mortalité rétrospective, basée sur la
méthodologie SMART a été menée au Mali au cours du mois de juin et juillet 2011.

10

2. Objectifs

2.1 Objectif principal

Evaluer la situation nutritionnelle des enfants âgés de 0 à 59 mois et des femmes âgées de 15 à 49 ans au
niveau régional (8 régions et district de Bamako) et au niveau national, pour contribuer à une meilleure prise
en charge des problématiques nutritionnelles et le renforcement du système de prise en charge des enfants
malnutris aigus.

2.2 Objectifs spécifiques

 Evaluer la prévalence de la malnutrition aigue parmi les enfants âgés de 6 à 59 mois

 Evaluer la prévalence de la malnutrition chronique parmi les enfants âgés de 0 à 59 mois

 Evaluer la prévalence de l’insuffisance pondérale parmi les enfants âgés de 0 à 59 mois

 Evaluer le déficit énergétique chronique chez les femmes âgées de 15 à 49 ans

 Evaluer les pratiques liées à la recherche des soins par les mères avec enfants de moins de 5 ans

 Caractériser les groupes vulnérables face à la malnutrition (sexe, âge, milieu)

 Estimer le taux de mortalité rétrospective sur une période de 2 mois chez les enfants de moins de 5 ans et
dans l’ensemble de la population

 Estimer la couverture de prise en charge de la malnutrition aigue

3. Méthodologie

L’enquête a été conduite en suivant la méthodologie SMART, une méthode d’enquête rapide, standardisée et
simplifiée avec saisie quotidienne des données anthropométriques sur le terrain afin d’améliorer la qualité des
informations collectées. L’enquête a produit les résultats représentatifs pour l’ensemble du pays ainsi que pour
chacune des huit régions du Mali et le district de Bamako. Il est à noter que seule la ville de Kidal a été enquêtée
pour cause d’insécurité.

3.1 Type d’enquête

En raison de la dispersion de la population et de l’absence de listes de ménages, il a été décidé d’effectuer un
sondage en grappe. Il s’agit donc d’une enquête transversale en grappes à deux degrés, comportant une
collecte des données par mesures anthropométriques et par questionnaire.

3.2 Période de l’enquête :

L’enquête s’est déroulée du 20 juin au 15 Juillet 2011, ce qui correspond au début de la période de soudure

3.3 La population cible

3.3.1 Les critères d’inclusion

Sont inclus dans l’enquête :

 Enfants âgés de 0 à 59 mois

 Femmes âgées de 15 à 49 ans

 Personnes ayant des enfants âgés de 6 à 59 mois à charge

 Les ménages

11

NOMBRE

CONSTANT DE

MENAGES A

ENQUETER PAR

GRAPPE

RURAL URBAIN
ENSEMBLE

REGION

GRAPPE DE

REMPLACEMEN

T

KAYES 615 558 615 1103 15 38 3 41 4

KOULIKORO 577 404 577 1141 15 35 3 38 4

SIKASSO 567 345 567 1158 15 30 8 38 4

SEGOU 383 311 383 618 15 23 3 26 3

MOPTI 748 652 748 1006 15 44 6 50 6

TOMBOUCTOU 559 505 559 641 15 30 7 37 4

GAO 844 558 844 1113 15 42 14 56 6

KIDAL 1050 889 1050 943 15 41 29 70 8

BAMAKO 928 557 928 1015 15 62 62 7

TOTAL 6271 4779 6271 8738 283 135 418 46

ECHANTILLON FINAL EN NOMBRE DE MENAGE ET NOMBRE DE GRAPPE FINAL A ENQUETER

REGION

TAILLE

D'ECHANTILLON

(MENAGE)

ANTRHOPOMET

RIE

TAILLE

D'ECHANTILLON

(MENAGE)

MORTALITE

TAILLE

D'ECHANTILLON

(MENAGE)

AJUSTEE A 5%

NOMBRE

D'ENFANTS DE 6

A 59 MOIS

ATTENDUS

ECHANTILLON PAR GRAPPE

3.3.2 Les critères d’exclusion

Sont exclues de l’enquête :

 Les enfants de plus de 59 mois et les femmes ne se situant dans les tranches d’âges de 15-49ans.

3.4 Considération éthiques :
Dans chaque ménage, les enquêteurs après les salutations d’usage, ont décline leur identité et ont exposé de
façon claire et concise, l’objectif général de l’enquête et les procédures de la collecte afin d’obtenir leur
consentement éclairé.

3.5. Coordination de la mise en œuvre
La supervision de la collecte a été assurée par un comité technique dirigé par l’INSTAT. Ce comité technique a
assuré la coordination du projet, le leadership technique pour les formations, l'organisation logistique et la
mise en œuvre des activités. A cet effet, il a coordonné la supervision technique. Cette supervision était
composée de 12 superviseurs nationaux sous la coordination de l’INSTAT appuyée par le consultant de
l’UNICEF. La supervision, en plus de celle des chefs d’équipes était rapprochée de telle sorte que chaque
équipe était suivie au moins une fois tous les deux jours dans la plupart des régions.

3.6. Echantillonnage
Le calcul de la taille de l’échantillon a été fait indépendamment dans chaque région avec le logiciel ENA Delta
version de mars 2011. Les données de populations utilisées comme base de sondage proviennent du
Recensement Général de la Population et de l’Habitat (RGPH2009).
Le tableau 1 ci-dessous donne la répartition des grappes échantillons selon les régions.
Les prévalences estimées ont été tirés de la dernière enquête MICS (2010), les précisions souhaitées suivent les
recommandations SMART (manuel 2006) et les effets de grappe ont été tirés de l’enquête MICS de 2010.
Les calculs ont été faits simultanément pour l'enquête anthropométrique et pour l’enquête de mortalité. Pour
chaque région, la plus grande taille d'échantillon obtenue (rapportée en nombre de ménages en utilisant le
nombre moyen d'enfants de moins de 5 ans issu de l’enquête MICS 2010) a été considérée. Pour toutes les
régions, la taille d'échantillon calculée pour l'enquête anthropométrique est supérieure à celle pour la
mortalité. La taille d'échantillon initiale a été augmentée de 5% afin de tenir compte des refus, absences et
autres. Le nombre de grappes à enquêter a été obtenu en considérant une taille de 15 ménages échantillons
par grappe dans chaque région.
Le tableau 1 ci-après présente les tailles d'échantillon finales en termes de nombre d’enfants, nombre de
ménages et nombre de grappes. L’échantillon final était donc composé de 418 grappes avec 15 ménages par
grappe pour toutes les régions, soit 6271 ménages à enquêter.

3.6.1. Calcul de la taille de l’échantillon

Le tableau 1 ci-après présente les tailles d'échantillon finales en termes de nombre d’enfants, nombre de
ménages et nombre de grappes. L’échantillon final était donc composé de 418 grappes avec 15 ménages par
grappe pour toutes les régions, soit 6271 ménages à enquêter.

Tableau 1 : Echantillon final pour l’enquête

12

L’échantillon final en nombre de ménages correspond au plus grand échantillon entre le calcul pour l’enquête
anthropométrique nutritionnelle et le calcul pour l’enquête de mortalité rétrospective. Le plus grand échantillon
est celui pour l’enquête nutritionnelle, soit 6271 ménages à enquêter. Il a été estimé que 15 ménages par jour par
équipe pouvaient être enquêtés au niveau de chaque grappe.

3.6.2. Base de sondage

Le Tableau 2 ci-dessous présente la base de sondage RGPH2009.

Tableau 2 : Base de sondage issu du RGPH2009

POPULATION

RURALE

NBRE DE SE

RURALES

NBRE MENAGES

RURAUX

POPULATION

URBAINE

NBRE DE SE

URBAINES

NBRE MENAGES

URBAINS

KAYES 1691586 2586 261337 305226 334 47457

KOULIKORO 2212699 3168 334571 197135 235 30808

SIKASSO 2138774 3068 333373 487145 500 77076

SEGOU 2045899 3026 344805 289333 298 46169

MOPTI 1799134 3022 337322 237088 254 42512

TOMBOUCTOU 565243 973 101117 109333 124 19205

GAO 413250 648 69057 130870 168 21216

KIDAL 39419 89 7228 28219 54 5511

BAMAKO 1807031 1533 288176

TOTAL 10906004 16580 1788810 3591380 3500 578130

REGION

BASE DE SONDAGE RGPH2009 POUR L’ENQUETE SMART

En résumé, 418 grappes couvrant au total 6271 ménages (incluant un taux de non-répondant de 5%) ont été
planifies mais seules 365 grappes ont été effectivement incluses dans cette enquête. Cet échantillon est suffisant
pour représenter l’ensemble de la population de la zone à enquêter. La sélection des grappes a été faite selon la
méthodologie SMART à l’aide du logiciel ENA afin de s’assurer que chaque ménage ait la même chance d’être
sélectionné au sein des différentes sections d’énumérations des zones d’enquête.

3.7. Formation des équipes

La formation des agents de collecte a duré au moins 7 jours et a été assurée par les formateurs ou superviseurs
spécialisés en nutrition, méthodologie d’enquêtes, informatique et analyse de données. Une formation de mise à
niveau a été faite aux formateurs/superviseurs sur les différents modules.

3.7.1 Formation des mesureurs et assistants mesureurs

La formation pour la prise des mesures anthropométriques était effectuée en 3 temps. Dans un premier temps, les
agents ont reçu une formation théorique répartie en 5 modules (taille debout, taille couchée/âge, poids +
œdèmes, Périmètre Brachial et échantillonnage/ dénombrement) par groupe en atelier. Dans un deuxième temps,
les agents ont pratiqué les mesures pendant au moins 2 jours sur un grand nombre d’enfants, le dénombrement.
Enfin, la précision (écart observé entre deux mesures d’un même mesureur) et l’exactitude (écart observé entre la
mesure de l’enquêteur et celle du formateur) sont vérifiées grâce à un test de validation des mesures
(standardisation ou normalisation à l’aide du logiciel ENA) qui a été conduit dans un village/centre d’accueil
d’enfants. Chaque agent mesureur a effectué une première série de mesure sur 10 enfants de moins de 6-59 mois,
puis a répété une deuxième série de mesures sur les mêmes enfants, avec l'aide d'un assistant de son choix. Ce
test a permis de s’assurer de la qualité des mesures des agents et de sélectionner les meilleurs mesureurs qui sont
répartis en binômes mesureur/assistant en fonction de leur classement et des notes/observations apportées par
les formateurs.

Le calcul de l'âge en mois a fait l'objet d'une attention particulière dans le but que les agents mesureurs maîtrisent
bien le calendrier des évènements locaux et son utilisation. L'alternance de sessions théoriques, de jeux de rôles et
de collecte sur le terrain a permis aux enquêteurs de savoir apprécier de manière la plus juste possible l'âge en
mois des enfants en l'absence d'un document officiel.

13

3.7.2 Formation des chefs d’équipes

Les chefs d’équipe ont suivi les modules théoriques des mesureurs afin qu’ils soient capables de maîtriser tout le
processus de l’enquête et de diriger les travaux de leur équipe respective et de vérifier la qualité des données
collectées dans les ménages. Ainsi, les chefs d’équipe ont reçu la même formation sur les 5 modules théoriques
(taille debout, taille couchée/âge, poids+œdèmes, Périmètre Brachial et échantillonnage/dénombrement) et sur le
module interview du ménage (identification et module mortalité), ainsi que les sessions pratiques de
dénombrement. Ils ont été amenés également à pratiquer leur rôle en tant que chefs d’équipe en suivant
respectivement les mesureurs lors de leur formation pratique. Les chefs d’équipe ont également été formés sur la
vérification des fiches (concordance entre l’anthropométrie.), sur la saisie des données avec le logiciel ENA et sur le
contrôle de la qualité des données grâce au logiciel ENA. Ainsi, tous les chefs d’équipes ont été capables de
détecter immédiatement les valeurs improbables. Pour toute valeur improbable, soit indiquée en couleur dans le
logiciel ENA, soit récapitulée dans le rapport de plausibilité, les chefs d’équipe ont ainsi été formés à identifier la
source d'erreur (collecte ou saisie) et à la corriger par un retour éventuel dans les ménages. Les chefs d’équipe ont
également été formés sur la méthodologie d'échantillonnage et de dénombrement. L'utilisation des cartes
géographiques, ainsi que la répartition des îlots ou blocs des maisons entre les différents membres de l'équipe et
la procédure à suivre pour l'énumération des ménages (en particulier dans les concessions regroupant plusieurs
ménages) ont été traitées de manière théorique et pratique (sortie sur le terrain pour apprendre à délimiter une
section d’énumération, pré-test ou pré-enquête encadré par les agents de l’INSTAT).

3.7.3 Pré-test

Les outils de l’enquête ont été testés pendant une journée. Les agents ont été répartis en équipes. Les équipes ont
été réparties à leur tour en groupes qui ont effectué chacun la délimitation d'une SE non comprise dans
l'échantillon d’une zone proche du lieu de la formation. Ensuite, chaque équipe a procédé à un tirage aléatoire de
15 ménages à enquêter parmi les ménages dénombrés dans la SE. Le processus a ainsi permis de s’assurer que la
méthodologie et le matériel d’enquête sont adaptés, mais aussi de compléter la formation des agents.

3.8. Collecte des données et supervision

3.8.1. Outils de collecte

Plusieurs outils ont été utilisés pour la collecte des données sur le terrain :
 fiches de dénombrement des ménages ;
 questionnaires composes des parties suivantes : Mortalité, anthropométriques (femmes et

enfants) pour relever les données anthropométriques (poids, âge, sexe, périmètre brachial,
œdèmes);

 fiches de suivi du calibrage quotidien des balances.
 fiches de supervision

L’âge des enfants était déterminé à l’aide des documents de référence lorsque ceux-ci étaient disponibles, ou dans
le cas contraire estimé à l’aide du calendrier des évènements.
Pour les mesures anthropométriques, le matériel recommande pour les enquêtes SMART a été utilisé, en
respectant les recommandations internationales. Ce matériel était composé de toises en bois graduées au
millimètre près pour la mesure de la taille, de balances pèse-personne électronique UNISCALE de 100 g de
précision pour la pesée, et deux brassards de Shakir pour la mesure du périmètre brachial chez les enfants de 6 à
59 mois et chez les femmes de 15-49ans.
Chaque chef d’équipe disposait d’un ordinateur portable où était installé le logiciel ENA pour la saisie des données
sur le terrain pour vérification de l’âge et/ou reprise des mesures anthropométriques.

3.8.2. Organisation des équipes d’enquêteurs et procédures de collecte

Les enquêteurs et chefs d’équipes ont été répartis en 20 équipes de collecte, chacune composée de deux
mesureurs et d’un chef d’équipe. Les équipes ont été affectées, en raison de deux équipes par région, tenant
compte de la connaissance des langues locales.
La collecte des données s’est déroulée du 20 juin au 15 juillet 2011. Chaque SE était enquêtée en une journée en
moyenne par une équipe ; cependant compte tenu de la dispersion des villages qui constituaient les SE dans
certaines régions, la collecte a duré une journée et demie. Les enquêteurs bénéficiaient de l’appui de guides
identifiés sur place dans les localités visitées. Celui-ci aidait à la reconnaissance des limites de la SE et à
l’introduction de l’équipe d’enquête auprès des ménages. La matinée était consacrée au dénombrement et à la
sélection des ménages. Pour ce faire, les limites de la SE étaient reconnues à l’aide du guide et du croquis fourni
par l’INSTAT. Chaque SE était ensuite subdivisée en trois parties, chacune étant affectée à un des trois membres de

14

l’équipe pour le dénombrement. La liste des ménages de la SE était dressée en compilant les résultats obtenus
dans chaque partie de la SE.
Le schéma suivant a été suivi par les équipes sur le terrain pour le processus de dénombrement et de tirage au
second degré:
Définition du terme « ménage » : Le ménage économique est généralement considéré comme l'unité socio-
économique de base au sein de laquelle les différents membres sont apparentés ou non. Ils vivent ensemble dans
la même concession, mettent en commun leurs ressources et satisfont en commun à l'essentiel de leurs besoins
alimentaires et autres besoins vitaux. Ils reconnaissent en général, un des leurs comme chef de ménage,
indépendamment du sexe de celui-ci.

La sélection des ménages au second degré a été faite avec la méthode aléatoire simple en utilisant le logiciel ENA
pour le tirage des ménages échantillons. Une fois arrivée dans le village/quartier/SE, le chef d’équipe avec l’appui
l’ensemble de ses co-équipiers ont passés les étapes suivantes :

1. I ‘équipe a suivi la carte des SE issu du RGPG2009 ou a dessiné une carte simplifiée du
village/quartier/SE avec les points de repère spécifiques du village/quartier/SE (exemple : les champs,
le marché, la mosquée ou l’église, les ponts, les routes, les rivières, les concessions ou concentrations
de maisons,…).

2. A partir de cette carte, les enquêteurs ont établi un chemin permettant de sillonner l’ensemble du
village/quartier/SE en commençant par la concession/le ménage le plus au Nord et en allant vers le
Sud, et en zigzagant de l’Est à l’Ouest (ou de l’Ouest à l’Est). Chaque ménage/concession du
village/quartier/SE a été numéroté à l’aide d’une craie

3. Le chef d’équipe a utilisé le logiciel ENA pour tirer les ménages échantillons. Ainsi le nombre (N) total
des ménages de la zone d’enquête et le nombre de ménages à enquêter (n) a été intégré dans la
fenêtre « table nombre aléatoire » d’ENA

4. Les numéros des ménages tires correspondaient dans l’ordre aux numéros séquentiels de 1 à n
Exemple : après les opérations de dénombrement d’une zone d’enquête, le nombre total N trouvée
est 200. Le nombre n des ménages échantillons à tirer et à enquêter est de 15. Le chef d’équipe a
fait le tirage dans ENA de la façon suivante : dans la partie table aléatoire de ENA :

a. intervalle de 1 à 200

b. Nombre (n) : 15
c. Cliquer sur « faire table » : supposons que le tirage donne : 11 2 49 177 115

54 21 1 40 56 81 53 165 125 135
d. Renuméroter ce tirage dans l’ordre de haut en bas par les numéros des ménages échantillons de 1 à 15.
e. Les ménages échantillons porteront de nouveau les numéros suivants : 1= 11 ; 2=2 ; 3= 49 ; 4= 177 ; 5=

115 ainsi de suite jusqu'à 15= 135

La sélection des ménages à enquêter se faisait à l’ordinateur, en utilisant ENA à cet effet.

Dans chaque ménage sélectionné, tous les enfants âgés de 0 à 59 mois seront inclus dans l’enquête, même s’ils
sont de mères différentes (cas des familles polygames par exemple), ainsi que toutes les femmes âgées de 15 à 49
ans.

NB : Aucun ménage de remplacement ne sera retenu en cas de refus ou d’absence.

Chaque enfant absent et remplissant les critères d’inclusion a figuré sur le questionnaire anthropométrique.
L’équipe était revenue pour visiter le ménage à la fin de la journée afin de prendre les mesures anthropométriques
de cet enfant. Si l’enfant n’est toujours pas présent, il n’est pas remplacé.

Si les occupants d’un ménage sélectionné sont absents, les enquêteurs étaient revenus pour visiter le ménage
avant la fin de la journée. Si à la fin de la journée le ménage est toujours absent, les enfants âgés de 6 à 59 mois
sont notés comme absents. La section mortalité a été remplie par un voisin dans certains cas.

15

Les enfants handicapés physiques sont inclus dans l’enquête en récoltant les données suivantes : âge, sexe, poids,
recherche des œdèmes bilatéraux. Si la difformité physique empêchait de mesurer la taille ou le périmètre
brachial, ces données sont considérées comme manquantes. Le questionnaire pour l’enquête de mortalité
rétrospective a été administré même si la famille n’a pas d’enfant âgés de 0 à 59 mois.

3.8.3. Organisation de la supervision et de la coordination

La supervision de la collecte des données a été effective sur le terrain et s’est étalée durant toute la période de la
collecte. Elle était assurée par 12 superviseurs nationaux sous la coordination du comité technique de l’enquête.
La supervision était très rapprochée, de telle sorte que chaque équipe était suivie au moins une fois tous les deux
jours dans la plupart des régions. Il s’agissait en réalité d’un appui à la fois logistique et technique qui permettait
aux équipes d’accéder aux zones les plus difficiles et de renforcer leur compétence et leur motivation.

3.9. Traitement des données

3.9.1. Double saisie, vérification et apurement des données

Les données ont fait l’objet d’une double saisie sur ENA. Pour ce faire, une équipe des meilleurs chefs d’équipe de
l’enquête ont effectué la double saisie. Ils ont été répartis en équipes sous la surveillance de deux superviseurs. A
la fin de la deuxième saisie, une vérification ligne par ligne a été réalisée avec celle réalisée par les équipes sur
terrain. La base de données issue de cette vérification a été apurée.

3.9.2. Définition des indicateurs

Les indices nutritionnels ont été calculés en utilisant les normes OMS 2006 dans le logiciel ENA (NCHS 1977 a été
utilisée en annexe de ce rapport). Les critères suivants ci-dessous ont été utilisés pour définir les valeurs
improbables qui ont été exclues de l’analyse. Pour les indices calculés en référence aux normes OMS, ce sont les
valeurs de Poids-pour-taille <-5 ou >+5, Taille-pour-âge <-6 ou >+6, Poids-pour-âge <-6 ou >+5 (WHO, 2006) ; Ont
aussi été exclues les valeurs des indices Taille-pour-âge et Poids-pour-taille lorsque Taille-pour-âge >+3,09 et Poids-
pour-taille <-3,09, ou Taille-pour-âge <-3,09 et Poids-pour-taille >3,09 (Dean AG, et al., 1995). Pour les indices
calculés en référence à la population à la population NCHS, ce sont les valeurs de Poids-pour-taille <-6 ou >+6,
Taille-pour-âge <-6 ou >+6, Poids-pour-âge <-6 ou >+6. A l’issue de ces différentes opérations, les moyennes des z-
scores (±écart-type) ont été calculées. Les seuils de -2 z-scores et de -3 z-scores ont été retenus pour identifier
respectivement le taux de malnutrition aigue (global+sévère) et le taux des cas sévères selon chaque indice
(Tableau 2). Les seuils de PB utilises sont inscrits dans le tableau ci-dessous.

16

Tableau 3 : Seuils utilisés pour les différents indices

Malnutrition aiguë (P/T) :
Seuils PB utilises chez les enfants de 6-59 mois:
seuils du protocole national de prise en charge

Sévère : <-3 ET ou Z-score et/ou œdèmes Sévère : <110 mm

Modérée : <-2 ET ou Z-score et >= -3 SD ou Z-score Modérée : < 125mm et >= 110 mm

Globale : <-2 ET ou Z-score et/ou œdèmes Globale : <125 mm

Malnutrition chronique (T/A) et insuffisance pondérale
(P/A) :

Seuils PB utilises chez les femmes de 15-49
mois: seuils du protocole national de prise en
charge

Sévère : <-3 ET ou Z-score Sévère : <180 mm

Modérée : <-2 ET ou Z-score et >= -3 SD ou Z-score Modérée : <210 mm et >= 180 mm

Globale : <-2 ET ou Z-score Globale : <210mm

Les normes OMS

1
inscrits dans le tableau 4 ci-dessous ont permis d’apprécier la situation nutritionnelle ressortie

de cette enquête.

Tableau 4 : Classification de la situation nutritionnelle OMS (2000)

Niveau de
Prévalence

Appréciation
de la situation

Malnutrition
Chronique

Malnutrition
Aigue

Insuffisance
Pondérale

Faible Bonne < 20 % < 5 % < 10

Mauvaise A surveiller 20 à 29 % 5 à 9 % 10 à 19 %

Sérieuse Alerte 30 à 39 % 10 à 14 % 20 à 29 %

Grave/Critique Urgence 40% et + 15% et + 30% et +

3.9.3 Limites de l’enquête

Imprécision dans l’âge des enfants : La majorité des enfants n’ont pas de document officiel précisant leur date de
naissance. Les mamans ou membres des familles n’ont qu’une connaissance très approximative de l’âge des
enfants. De ce fait, malgré les efforts des équipes et l’utilisation systématique du calendrier des évènements, l’âge
doit être utilisé avec précaution notamment pour la malnutrition chronique et l’insuffisance pondérale. En outre la
déclaration des âges par les personnes en charge des enfants peut entrainer des distorsions dans la pyramide des
âges.

Situation securitaire dans le nord du pays : compte de l’insecurite civile qui prevalait dans la region de kidal,
seulement 17 grappes de la ville de Kidal ont pu etre totalement enquetees. L’ensemble des grappes assignees a
cette region compte tenu de son caractere pastoralisme était de 70 grappes. A cet effet la ponderation sur cette
region a tenu compte des population des 17 grappes seulement.

3.9.4. Calcul des coefficients de pondération

La répartition de l’échantillon parmi les strates (régions) étant non proportionnelle à celle de la population totale
de l’étude pour une désagrégation au niveau des 9 zones d’enquête. Ainsi, des coefficients de pondération ont été
calculés pour chacune des 9 zones d’enquête pour obtenir des résultats pour l’ensemble des 9 zones d’enquête
de l’étude. Les probabilités de sondage ont été calculées dans chaque région. Enfin le taux d’inclusion a été pris en
considération et le coefficient de pondération a été multiplié par l’inverse du taux d’inclusion. Les coefficients de

1
WHO Multicentre Growth Reference Study Group (2006). The Managment of Nutrition in Major Emergencies.

WHO, Geneve (2000).

17

pondération obtenus ont été standardisés en utilisant comme référence la moyenne des coefficients de toutes les
grappes dans chaque région. (Voir tableau en annexe).

3.9.5. Analyses statistiques

Deux logiciels ont été utilisés simultanément pour l’analyse des données. Ce sont le logiciel ENA (ENA Delta juin
2011) pour les données anthropométriques des enfants et la mortalité ; et le logiciel SPSS 18.0 for Windows
(SPSS Inc., Chicago IL, USA) pour les analyses du périmètre brachial et les comparaisons entres les enquêtes
précédentes. Les résultats concernant la malnutrition sont exprimés sous forme de prévalence pondérée avec leur
intervalle de confiance à 95% pour l’ensemble des 9 régions de l’étude. Le SPSS a été utilisé pour l’analyse des
données chez les femmes de 15-49 ans. Les moyennes pondérées (±écart-type) des indices nutritionnels ont été
également calculées avec ENA pour l’état nutritionnel chez les enfants de moins de cinq ans.

3.10. Traitement des données : Double saisie, vérification et apurement des données
Les données ont fait l’objet d’une double saisie sur ENA. En effet les bons chefs d’équipe ont été retenus pour la
double saisie. Ils ont été répartis en équipes de deux personnes, chacune étant sous la surveillance de deux
superviseurs. A la fin de la deuxième saisie, une vérification ligne par ligne a été réalisée. La base de données issue
de cette vérification a été apurée.

4. Résultats
Dans cette section du rapport, figurent les différents résultats de l’enquête. Les résultats relatifs aux soins
recherchés par les personnes en charge des enfants de moins de 5 ans et ceux relatifs à la couverture du
programme de prise en charge de la malnutrition aigue ont été présentés à l’échelle des régions et au plan
national.

4.1. Caractéristiques des zones enquêtées.
Sur un total de 418 SE retenues pour l’ensemble du pays, 365 SE ont été effectivement couvertes au terme de la
collecte des données avec seulement 17 grappes sur 70 pour Kidal. En effet, pour cette région ce n’est que dans le
cercle de Kidal que l’enquête a pu être réalisée. La taille moyenne en nombre de personnes dans les ménages d’un
SE variait entre 6,1 et 10,1 ménages selon la région. La moyenne d’enfants de moins de 5 ans variait de 1 à 2,1 par
ménage. Sur l’ensemble du pays sauf Kidal, ces moyennes sont 8,1 et 1,0 respectivement pour les ménages et
pour les enfants de moins de 5 ans.

Tableau 5 : Taille moyenne de ménage et nombre moyen d’enfants de 0-59 mois par ménage enquêté dans les
SE enquêtées - Enquête SMART, Mali juin-juillet 2011.

Régions
Nombre de SE

enquêtés

Nombre de
ménages

enquêtés SE

Taille moyenne du
ménage enquêté

Nombre moyen
d’enfants 0-59

mois par
ménage enquêté

Bamako 62 911 8,0 1,0

Kayes 41 608 9,4 1,7

Koulikoro 38 564 8,4 1,6

Sikasso 38 566 10,1 2,1

Ségou 26 380 8,9 1,8

Mopti 50 742 8,2 1,4

Tombouctou 37 554 6,1 1,2

Gao 56 833 6,8 1,4

Kidal 70 256 - -

Ensemble Pays* 365 5158 8,1 1,0

* Calcul fait sans Kidal.

18

4.2. Caractéristiques des enfants
Dans les ménages tirés au sort après recensement, au total 7931 enfants âgés de 0 à 59 mois ont été inclus dans
les analyses. La pyramide des âges (figure 1) illustre la structure par âge de la population enquêtée en mois
quinquennaux. Cette pyramide montre qu’il y a plus de garçons que de filles jusqu'à l’âge de 44 mois.
Selon le tableau 6, on observe une augmentation de la fréquence (des effectifs) au fur et à mesure que l’âge
augmente jusqu’à 47 mois. Ainsi, les proportions d’enfants de 0-5 mois, 6-11 mois, 12-23 mois , 24-47 mois et 48-
59 mois étaient de [7,7], [12,6], [21,7], [41,3] et [16,7] % respectivement.
Le sex-ratio nous donne environ 4000 individus de sexe masculin contre 3833 individus de sexe féminin. La
répartition selon l’âge et le sexe de la population d’enquête montre qu’elle est assez similaire à celle observée
dans l’enquête MICS 2010.

Tableau 6 : Répartition des enfants de 0 à 59 mois par groupe d’âge spécifique selon le sexe, Enquête SMART,
Mali Juin-juillet 2011

Tranches
d’âges

Garçons Filles Total Ratio

Effectif % Effectif % Effectif %
Garçons/

Filles

0-5 mois 335 4,3 268 3,4 603 7,7 1,3

6-11 mois 491 6,3 461 5,9 952 12,2 1,1

12-23 mois 875 11,2 811 10,3 1686 21,5 1,1

24-35 mois 870 11,1 847 10,8 1717 21,9 1,0

36-47 mois 769 9,8 734 9,4 1503 19,2 1,0

48-59 mois 660 8,4 712 9,1 1372 17,5 0,9

Total 4000 51,1 3833 48,9 7833 100 1,0

19

Smart Mali, Juin-Juillet 2011

55-59

50-54

45-49

40-44

35-39

30-34

25-29

20-24

15-19

10-14

5-9

0-4

Âge

0100200300400500 100 200 300 400 500

Garçons Filles

Population des moins de 5 ans sur l’échantillon enquêté

Figure 1: Pyramide des âges des enfants de 0 à 59 mois inclus dans l’enquête nutritionnelle nationale (Ages en
mois quinquennaux), Mali, Enquête SMART, Juin-Juillet 2011

4.3. Qualité des données collectées et analysées

Comme dans la plupart des enquêtes nutritionnelles auprès des ménages, la qualité des données est appréciée en
termes de taux d’inclusion des ménages et de critères courants de qualité des mesures anthropométriques selon le
poids et la taille.

4.3.1. Taux d’inclusion des SE et des enfants

Les taux d’inclusion sont présentés dans le Tableau 7. Le nombre d’enfants enquêtés variait d’une région à l’autre,
reflétant des différences d’effectifs d’enfants de 6-59 mois enquêtés. Le taux d’inclusion des SE étant de 100 %
dans toutes les régions sauf dans la région de Kidal dans laquelle seulement la ville de la capitale régionale a été
enquêtée pour toutes les grappes tirées.

20

Au niveau national, le taux d’inclusion des enfants et de réalisation au niveau des ménages étaient respectivement
de 96,1% et 98,8% ce qui témoigne d’une bonne couverture de l’enquête.

Tableau 7 : Taux d’inclusion des ménages et des enfants

Régions
Nombre de SE
échantillons

Nombre de De
ménages
enquêtés

Taux d’inclusion
des ménages

Nombre d’enfants
enquêtés

Taux d’inclusion
des enfants 6-
59 mois

Bamako 62 911 98,2% 948 93,4%

Kayes 41 608 98,9% 1025 92,9%

Koulikoro 38 564 97,7% 892 78,2%**

Sikasso 38 566 99,8% 1163 100,4%

Ségou 26 380 99,2% 665 107,6%

Mopti 50 742 99,2% 1014 97,9%

Tombouctou 37 554 99,1% 680 106,1%

Gao 56 833 98,7% 1133 101,8%

Kidal-Ville 70 256 - 233 -

Ensemble* 365 5414 98,8% 7753 96,1%

**Il a été constaté plusieurs cas d’absences des enfants au niveau des ménages urbains de Koulikoro. En effet dans
la plupart des ménages urbains, certaines familles ont fait le déplacement vers les champs et vers Bamako pour les
zones en proximité de Bamako.

*Calcul fait sans Kidal car les données de Kidal ne sont représentatives que de la ville de Kidal

4.3.2. Qualité des données anthropométriques selon la référence OMS 2006

Selon la référence OMS 2006, la proportion de valeurs aberrantes ou improbables était très faible tel que
présentée dans le Tableau 8 de même que les écart-types moyens montrent la distribution des indices
nutritionnels ; chaque graphique indique une distribution symétrique, confirmée par un « Skewness » toujours
inférieur à 1 comme souhaité (Golden, 2008). Le « Kurtosis » est aussi peu élevé, inférieur à 1 pour les trois indices.
Les écarts types sont aussi situés dans les limites acceptables, qui sont de 0,8 à 1,2 pour l’indice Poids-pour-
taille, cependant l’indice Taille-pour âge était légèrement en dehors des limites de 1,1 et 1,3 (WHO, 2006).

21

Tableau 8 : Moyenne des Z-scores, Effet Grappe et Nombre d’enfants exclus selon le P/T, la T/A et le P/A,
Enquête SMART, Mali, juin- Juillet 2011, Mali

Indicateur Nombre d’enfants
inclus dans les

analyses (n)

Moyenne z-
scores ± ET

Effet Grappe t
(z-score < -2)

z-scores non
disponibles*

z-scores
hors

normes

Poids pour Taille 7753 -0,68±1,11 2,09 4 11

Poids pour âge 7921 -1,11±1,12 2,23 4 6

Taille pour Age 7927 -1,12±1,41 3,00 1 3

* P/T et P/A inclus les enfants avec œdèmes.

Tableau 9 : Pourcentage de valeurs manquantes ou improbables pour les indices nutritionnels selon la référence
OMS 2006 Enquête SMART, Mali, juin- Juillet 2011

Indicateurs

Valeurs manquantes Valeurs Improbables Total

N % N % N %

Poids pour Taille 4 0,05 11 0,14 15 0,19

Poids pour âge 4 0,05 6 0,08 10 0,13

Taille pour Age 1 0,01 3 0,04 4 0,05

Figure 2 : Distribution des indices nutritionnels

Ces figures indiquent une distribution symétrique, confirmée par un « Skewness » toujours inférieur à 1 comme
souhaité (Golden, 2008). Le « Kurtosis » est aussi peu élevé, légèrement supérieur à 1 pour l’indice poids pour
taille. Les écarts types sont aussi situés dans les limites acceptables, qui sont de 0,80 à 1,20, et de 1,00 à 1,20 pour
les indices Poids-pour-taille et Poids-pour-âge z-scores, respectivement (WHO, 1995). En ce qui concerne l’indice
taille pour âge, l’écart type était légèrement en dehors des limites de 1,1 et 1,3.
Ainsi, tous les critères utilisés indiquent une bonne qualité des données anthropométriques.
Sur la base des critères de qualité ci-dessus, le niveau de qualité des données de la présente enquête est
appréciable.

22

4.4. Etat nutritionnel des enfants selon la référence OMS 2006

4.4.1. Valeurs moyennes des indices nutritionnels selon la référence OMS 2006

Tableau 10 : Moyenne z-scores des indices Poids- pour- taille chez les enfants de 6-59 mois par région, Taille-
pour-Age et Poids-pour-âge chez les enfants de 0-59 mois par région (Référence OMS, 2006)

Indice Nombre total
d'enfants

Moyenne z-
score ± ET

Effet de
grappe (z-
score < -2)

z-scores non
disponibles*

z-scores
hors

normes

Kayes Poids-pour-taille 947 -0,80±1,10 1,34 1 1

Poids-pour-âge 1025 -1,14±1,07 1,64 1 0

Taille-pour-âge 1025 -1,03±1,29 2,18 0 0

Koulikoro Poids-pour-taille 803 -0,76±1,11 2,61 0 0

Poids-pour-âge 892 -1,25±1,10 1,95 0 0

Taille-pour-âge 892 -1,29±1,31 1,29 0 0

Sikasso Poids-pour-taille 1062 -0,47±1,07 1,70 0 2

Poids-pour-âge 1164 -1,30±1,12 1,90 0 0

Taille-pour-âge 1163 -1,67±1,40 2,16 0 1

Ségou Poids-pour-taille 654 -0,55±1,03 2,29 0 0

Poids-pour-âge 665 -1,04±0,95 1,97 0 0

Taille-pour-âge 664 -1,17±1,31 3,43 0 0

Mopti Poids-pour-taille 1014 -0,60±1,11 1,92 1 1

Poids-pour-âge 1117 -1,21±1,09 2,09 0 2

Taille-pour-âge 1118 -1,40±1,39 2,16 0 1

Tombouctou Poids-pour-taille 671 -1,01±1,06 2,27 0 0

Poids-pour-âge 690 -1,37±1,11 2,53 0 0

Taille-pour-âge 692 -1,18±1,39 1,73 0 0

Gao Poids-pour-taille 1015 -0,82±1,13 1,06 0 2

Poids-pour-âge 1133 -1,10±1,13 2,27 1 0

Taille-pour-âge 1133 -0,95±1,35 1,91 1 1

Kidal Poids-pour-taille 230 -0,28±1,05 1,16 1 1

Poids-pour-âge 233 -0,51±0,94 1,58 1 1

Taille-pour-âge 233 -0,58±1,23 1,18 0 2

Bamako Poids-pour-taille 948 -0,65±1,06 1,60 1 2

Poids-pour-âge 1099 -0,78±1,15 1,47 1 1

Taille-pour-âge 1101 -0,59±1,43 1,59 0 0

Ensemble pays Poids-pour-taille 7753 -0,68±1,11 2,09 4 11

Poids-pour-âge 7921 -1,11±1,12 2,23 4 6

Taille-pour-âge 7927 -1,12±1,41 3,00 1 3

23

4.4.2. Prévalences de la malnutrition selon la référence OMS 2006

Le tableau 11 présente les différentes prévalences selon la référence 2006 de l’OMS.

Prévalence de la malnutrition aiguë : la prévalence de la malnutrition aiguë au Mali était de 10,4 % dont 2,2% de
forme sévère. La situation nutritionnelle est tout de même sérieuse en termes de santé publique selon la
classification de l'OMS. Les régions de Gao et Tombouctou avec respectivement 15,2% et 16,0%) sont classées en
situation d’urgence selon l’OMS alors qu’elle est sérieuse dans les régions de Kayes et Koulikoro (13 et 13,2 %). La
situation nutritionnelle est mauvaise dans le reste des régions.

Selon la classe d’âge (Tableau 12), les enfants de 6-11 mois, 12-23 mois souffraient plus de la malnutrition aiguë ;
les plus touchés étaient les enfants de 6-11 mois (19,4%) suivi de ceux de 12-23 mois (15,4, %). La nature de cet
indice est qu’il est fortement influencé par la période pendant laquelle la collecte des données a lieu (saison
pluvieuse). Les maladies courantes chez l’enfant tout comme les apports alimentaires inadéquats (les déficits
alimentaires par exemple) qui influencent négativement le poids sont souvent associées à la saison.
La tranche d’âge 6-24 mois correspond à la période d’alimentation complémentaire. Au cours de cette période une
alimentation complémentaire en quantité et en qualité doit être disponible en plus du lait maternel. Cependant les
pratiques observées ne sont pas toujours adéquates : introduction tardive d’aliments de complément,
alimentation non équilibrée (faible densité énergétique, mauvais équilibre en macro et micronutriments), nombre
de repas insuffisant, etc. En effet, seulement 33,0% des enfants âgés de 6-9 mois reçoivent des aliments de
complément (INSTAT, MICS 2010). Les premiers aliments généralement offerts à l’enfant en complément du lait
maternel sont des bouillies préparées à partir de farines de céréales produites au niveau des ménages. Il faut
souligner de la nécessité d’intensifier et renforcer les interventions visant la promotion d’une alimentation de
complément adéquate.

Prévalence de la malnutrition Chronique : la prévalence nationale de la malnutrition chronique était de 27,0 % dont
9,1% de forme sévère (tableau 11) selon la référence OMS 2006
Comme présenté dans le tableau 12, selon la classe d'âge, il y avait des variations importantes de la prévalence du
retard de croissance. Les enfants les moins touchés par ce type de malnutrition étaient ceux de 0-5 mois puis ceux
de 6-11 mois. Dans les autres groupes d’âge surtout de 12-23 mois, 24-34 mois 35-47 mois les prévalences étaient
au moins de 32%. Selon le sexe, les garçons étaient encore les plus touchés. Cette situation montre l’installation
précoce de la malnutrition aigue chez les enfants de 0 à 23 mois.

Prévalence de l’insuffisance pondérale : les résultats présentés dans le Tableau 11 montrent que l’insuffisance
pondérale était de 19,7% dont 5,1 % de forme sévère.
La tranche d’âge la plus affectée était les 12-23 mois, les moins touchés étaient les moins de 6 mois et ceux de 48-
59 mois. Enfin, selon le sexe, les garçons paraissaient les plus touchés (tableau 12).

Quel que soit l’indice nutritionnel considéré, on observait des disparités de prévalences d’une part entre les
régions et d’autre part au sein d’une même région et également selon les classes d’âge définies.

24

Tableau 11 : Prévalences de la malnutrition aiguë, chronique et de l’insuffisance pondérale chez les enfants
de 0-59 mois par régions (Référence OMS, 2006)

Région

Effect
if

Poids pour taille z–score

Effec
tif

Taille pour âge z–score

Effec
tif

Poids pour âge z–score

Z–score
<–3

et/ou
œdèmes

% (IC95%)

Z–score <–2
et/ou œdèmes

% (IC95%)

Z–score <–3

% (IC95%)

Z–score <–2

% (IC95%)

Z–score <–3

% (IC95%)

Z–score <–2

% (IC95%)

N N N

Bamako 948
1,3

(0,6–2,1)
8,4

(6,4–10,6)
1101

4
(3,2–6,2)

14,0
(12,7–18,2)

1099
2,1

(1,3–3,6)
13,3

(12,0–17,1)

Gao 1015
2,9

(1,9–4,0)
15,2

(13,0–17,4)
1133

6,8
(5,3–9,0)

20,9
(18,1–24,8)

1133
5,7

(4,3–7,8)
20,2

(17,1–24,4)

Kayes 947
2,9

(2,1–4,1)
13,0

(10,8–15,8)
1025

4,6
(3,2–7,5)

19,5
(17,4–25,3)

1025
4,6

(3,2–6,9)
18,9

(16,5–23,2)

Kidal2 230
0,0

(0,0–0,0)
6,0 (3,3–10,8) 233

2,1
(0,8–5,6)

13,7
(9,4–20,1)

233
0,0

(0,0–0,0)
5,6

(2,7–11,4)

Koulikoro 803
2,8

(1,7–4,9)
13,2 (9,9–17,8) 892

9,5
(7,0–13,6)

28,4
(26,5–34,0)

892
6,8

(4,5–9,6)
22,7

(19,3–27,8)

Mopti 1014
2,3

(1,4–3,4)
9,6 (7,3–12,5) 1118

12,8
(10,2–15,9)

32,3
(28,3–37,1)

1117 6,5 (4,7–8,2)
24,0

(20,4–28,2)

Ségou 654
1,6

(0,9–3,1)
8,6 (5,5–13,9) 664 7,8 (4,3–14,4)

25,0
(19,7–32,6)

665 2,2 (1,3–3,8)
14,6

(11,4–19,5)

Sikasso 1062
1,9

(1,0–3,4)
7,5 (6,0–10,2) 1163

14,6 (12,2–
19,2)

39,5
(37,5–46,1)

1164 7,0 (5,0–10,8)
22,0

(19,8–26,7)

Tombouct
ou

671
3,4

(1,0–6,0)
16,0

(12,1–20,8)
692 8,5 (6,0–12,3)

28,1
(24,1–33,3)

690 7,1 (4,4–11,4)
26,9

(22,0–33,0)

Total Mali 7753
2,2

(1,9–2,6)
10,4

(9,3–12,3)
7927

9,1
(7,7–9,7)

27,0
(24,7–29,0)

7921
5,1

(4,5–6,0)
19,7

(18,0–21,7)

L’analyse du tableau 12 montre que la comparaison des taux de malnutrition aiguë globale entre les deux

tranches d’âge 6-35 mois et 36-59 mois, montre une différence significative d’après le test du ². Un enfant de
moins de 35 mois a 4,32 fois plus de risques d’être malnutri (p<0,05), qu’un enfant de plus de 35 mois.

2
Ville de Kidal

25

Tableau 12 : Prévalence de la malnutrition aiguë, chronique et de l’insuffisance pondérale chez les enfants de
0-59 mois par âge et par sexe OMS, 2006)

Poids pour taille z–score Taille pour âge z–score Poids pour âge z–score

Tranches d'âges
Effectif

Z–score
<–3

et/ou
œdèmes

%
(IC95%)

Z–score
<–2

et/ou
œdèmes

%
(IC95%)

effectif

Z–
score
<–3

%

(IC95%)

Z–
score
<–2

%

(IC95%)

effectif

Z–
score
<–3

%

(IC95%)

Z–
score
<–2

%

(IC95%)
N n n

0-5 mois 74 2,0 11,8 67 4,6 10,9 87 4,8 14,4

6-11 mois 184 5,6 19,4 167 3,7 18,7 225 7,7 24,3

12-23 mois 271 3,8 15,4 506 11,8 32,8 413 8,0 24,9

24-35 mois 166 1,2 8,6 519 12,1 31,3 366 5,2 21,6

36-47 mois 74 0,9 4,3 430 10,4 31,6 247 3,1 16,7

48-59 mois 100 0,3 6,0 294 6,2 22,9 192 2,2 13,0

Sexe

Féminin 372 1,2 8,5 926 7,5 24,8 672 4,1 16,7

Masculin 539 3,2 12,3 1165 10,6 29,2 947 6,1 22,8

Les tableaux 11 et 12 indiquent les prévalences en fonction de la tranche d’âge et du sexe. Selon l’indice
Poids-pour-taille, les tranches d’âge les plus affectées étaient les 6-11 mois, la moins affectée était celle des 48-
59 mois. Concernant l’indice Taille-pour-âge, la tranche d’âge la plus affectée était les 24-35 mois, la moins
affectée était celle des 0-5 mois. Quant à l’indice Poids-pour-âge, la tranche d’âge la plus affectée était les 12-
23 mois, la moins affectée était celle des 0-5 mois. Enfin, selon le sexe, les garçons paraissaient les plus
touchés.

26

Tableau 13 : Prévalences de la malnutrition aiguë, chronique et de l’insuffisance pondérale chez les enfants
de 0-59 mois par région, par sexe et milieu de résidence (Référence OMS, 2006)

Poids pour âge z–score Taille pour âge z–score Poids pour taille z–score

% en
dessou
s de -2
ET [1]

% en
dessou
s de -3
ET [2]

Moyenn
e Z-Score

(ET)

% en
dessou
s de -2
sd [3]

% en
dessou
s de -3
sd [4]

Moyenn
e Z-Score

(SD)

% en
dessou
s de -2
sd [5]

% en
dessou
s de -3
sd [6]

Moyenn
e Z-Score

(SD)

Féminin 16,5 4,1 -1,0 24,6 7,5 -1,1 8,5 1,2 -0,6

Masculin 22,6 6,0 -1,2 29,0 10,5 -1,3 12,2 3,2 -0,7

Bamako 13,3 2,1 -,8 14,0 4,0 -,5 8,4 1,4 -0,7

Gao 20,0 5,7 -1,1 20,7 6,7 -,9 15,0 2,9 -0,8

Kayes 18,8 4,6 -1,1 19,4 4,6 -1,0 12,9 3,0 -0,8

Kidal 5,5 ,00 -,5 13,6 2,1 -,5 6,0 ,0 -0,3

Koulikoro 22,5 6,7 -1,2 28,1 9,4 -1,2 13,1 2,8 -0,8

Mopti 23,8 6,4 -1,2 31,9 12,7 -1,4 9,5 2,2 -0,6

Ségou 14,5 2,2 -1,0 24,8 7,8 -1,1 8,5 1,6 -0,5

Sikasso 21,8 6,9 -1,3 39,2 14,5 -1,7 7,5 1,9 -0,5

Tomboucto
u

26,6 7,0 -1,4 27,8 8,4 -1,2 15,9 3,3 -1,0

Urbain 18,3 4,6 -1,0 22,3 7,1 -,9 10,8 2,2 -0,7

Rural 20,2 5,3 -1,2 29,0 9,9 -1,3 10,1 2,2 -0,6

[1] Malnutrition Aigue Globale [2] Malnutrition Aigue Sévère [3] Malnutrition Chronique ou Retard de
Croissance Globale [4] Malnutrition Chronique Sévère ou Retard de Croissance Sévère [5] Insuffisance
Pondérale Globale [6] Insuffisance Pondérale Sévère

Quel que soit l’indice nutritionnel considéré, on observe des disparités de prévalences d’une part entre les
régions et d’autre part entre le milieu de résidence au sein d’une même région et également selon les classes
d’âge définies et le sexe.

4.5. Prévalence de la malnutrition aigue selon le tour de bras chez les enfants de 6-59 mois

Le Tableau 14 présente la répartition des enfants de 6-59 mois selon le périmètre brachial. Parmi eux, 5,8 %
présentaient un périmètre brachial <125 mm indiquant une malnutrition aigue globale, et 1,1 % présentait un
périmètre brachial <115 mm indiquant une malnutrition aigue sévère. Le district de Bamako et la région de
Ségou avaient les prévalences les plus faibles (3,4 et 4,6 % respectivement). Les régions de Gao, Tombouctou et
Sikasso semblaient être les régions les plus touchées avec respectivement [7,5], [6,9], [6,2] % des cas.

27

Tableau 14 : Répartition des enfants de 6-59 mois selon le périmètre brachial, par régions, Enquête SMART
Mali, juin-juillet 2011

Région

Effectif < 125 mm < 115 mm

N % (IC95%) % (IC95%)

Bamako 1118 3,4 (2,3-4,9) 0,6 (0,3-1,4)

Gao 1072 7,5 (5,6-9,8) 1,6 (1,0-2,5)

Kayes 982 7,6 (6,1-9,5) 1,4 (0,9-2,3)

Kidal* 214 1,4 (0,5-4,1) 0,0 (0,0-0,0)

Koulikoro 828 5,4 (4,0-7,4) 1,4 (0,8-2,6)

Mopti 906 5,5 (3,8-8,0) 1,1 (0,6-2,1)

Ségou 614 4,6 (3,1-6,7) 0,5 (0,2-1,6)

Sikasso 1067 6,2 (4,5-8,4) 1,3 (0,7-2,5)

Tombouctou 624 6,9 (4,1-11,2) 1,1 (0,5-2,5)

Total Mali 7435 5,8 (5,1-6,5) 1,1 (0,9-1,4)

* Seule la ville de Kidal est concernée par l’enquête à cause de l’insécurité

Figure 3 : Relation entre l’installation de la malnutrition chez les enfants de 0-59 mois et l’âge des enfants
atteints.

Les deux premières années de la vie sont critiques. Apres cette période, les pertes physiques et intellectuelles
accumulées de suite de malnutrition sont irréversibles et deviennent permanentes.

D’après la figure 3, on constate une forte augmentation du taux de malnutrition jusqu'à environ 2 ans. Les
enfants de 6 à 23 mois sont les plus touchés précocement, et cela semble indiquer des pratiques alimentaires
inadaptés et qu’un nombre important d’enfant naît malnutri (faible poids à la naissance et/ou de petite taille).

28

4.6. Etat nutritionnelle des femmes de 15-49 ans

4.6.1. Tour de bras

L’analyse du tableau 16 ci-dessous montre que la prévalence de la malnutrition aigue chez les femmes en âge
de procréer révélée par l’utilisation du périmètre brachial est de 2,2% à l’échelle nationale. Elle est
particulièrement élevée chez les adolescentes de 15-19 ans. Elle baisse rapidement à partir de 20 ans et de
façon régulière jusqu’à 49 ans.

Tableau 15 : prévalence de la malnutrition aigue chez les femmes

Non enceintes 15-49 ans Enceintes 15-49 ans Total femmes 15-49 ans

Effectif % Effectif % Effectif %

Tranche
d'âges
femmes
15-49 ans

15-19 ans 87 4,7 (3,9-5,6) 2 1,1(0,6-1,6) 89 4,4 (3,5-5,3)

20-24 ans 31 2,2(1,5-2,9) 5 2,2 (1,5-2,9) 36 2,2 (1,5-2,9)

25-29 ans 17 1,3(0,7-1,9) 2 0,9 (0,4-1,4) 19 1,3 (0,7-1,9)

30-34 ans 16 1,5(0,8-2,2) 3 1,8 (1,1-2,5) 19 1,5 (0,8-2,9)

35-39 ans 16 1,9(1,0-2,8) 0 0,0(0,0-0,0) 16 1,7 (0,9-2,5)

40-44 ans 5 0,8(0,1-1,5) 1 3,3 (1,9-4,7) 6 0,9 (0,2-1,6)

45-49 ans 6 1,2 (0,3-2,1) 0 0,0(0,0-0,0) 6 1,1 (0,2-2,0)

REGION

BAMAKO 31 2,1 (1,4-2,8) 1 1,0 (0,5-1,5) 32 2,0 (1,3-2,7)

GAO 44 4,2 (3,0-5,4) 4 3,8 (2,7-4,9) 48 4,1 (3,0-5,2)

KAYES 12 1,4 (0,7-2,1) 0 0,0(0,0-0,0) 12 1,2 (0,5-1,9)

KIDAL 5 1,7 (0,3-3,1) 0 0,0(0,0-0,0) 5 1,6 (0,2-3,0)

KOULIKORO 14 1,8 (0,9-2,7) 1 0,9 (0,3-1,5) 15 1,7 (0,8-2,6)

MOPTI 22 2,2 (1,3-3,1) 0 0,0(0,0-0,0) 22 2,0 (1,2-2,8)

SEGOU 10 1,6 (0,7-2,5) 1 1,5 (0,6-2,4) 11 1,6 (0,7-2,5)

SIKASSO 20 2,0 (1,2-2,8) 3 2,0 (1,2-2,8) 23 2,0 (1,2-2,8)

TOMBOUCTOU 21 3,9 (2,4-5,4) 3 2,6 (1,4-3,8) 24 3,7 (2,2-5,2)

Total 179 2,4 (2,1-2,7) 13 1,4 (1,2-1,6) 192 2,2 (1,9-2,5)

4.6.2. Indice de masse corporelle (IMC) ou Déficit énergétique chronique (DEC):

Le faible poids d’une femme avant une grossesse est un facteur de risque important pour le déroulement et
l’issue de la grossesse. Cependant, le poids étant très variable selon la taille, il est préférable d’utiliser un
indicateur tenant compte de cette relation. Les mesures du poids et de la taille des femmes ont permis de
déterminer l’Indice de Masse Corporelle (IMC) ou indice de Quételet. L’IMC est calculé en divisant le poids (en
kg) par le carré de la taille (en m) et s’exprime donc en kg/m

2
.

Les femmes dont l’IMC se situe à moins de 18,5 sont considérées comme atteintes de déficience énergétique
chronique. À l’opposé, un IMC supérieur à 25 indique un surpoids. Au Mali, une proportion relativement
importante de femmes (12,1 %) se situent en deçà du seuil critique de 18,5 et sont donc atteintes de déficience
énergétique chronique. Ce déficit s’établit à 4,8% pour les femmes en grossesse contre 12,1% chez leurs sœurs
qui ne le sont pas. On constate que c’est la région de Gao qui est la plus affectée en termes de DEC chez les
femmes (14,3%).

La proportion de femmes qui se situent en deçà du seuil critique de 18,5 varie de façon importante selon les
tranches d’âges. C’est parmi les femmes les plus jeunes (15-19 ans) que le niveau de la déficience énergétique
chronique est le plus élevé (20,9%). Cette proportion baisse régulièrement avec l’âge et atteint 10 % parmi les
femmes de 45 ans et plus. Cette tendance a aussi été observée dans les résultats de l’EDS 2006 qui montrait
une prévalence de la malnutrition chez les femmes en âge de procréer révélée par l’utilisation de l’indice de
masse corporelle de 23 % chez les adolescentes âgées de 15 à 19 ans contre 12 % chez les plus de 45 ans.

29

Tableau 16 : Pourcentages des femmes de 15-49 ans selon le Périmètre brachial et le Déficit énergétique
chronique en fonction de l’état physiologique de la femme, enquête SMART, Mali, juin-juillet 2011

Femmes de 15-49 ans non enceintes Femmes de 15-49 ans enceintes

Périmètre
Brachial

Déficit énergétique chronique
Périmètre
Brachial

Déficit énergétique chronique

N % Effectif % n % n %

15-19 ans 206 11,2 383 20,9 10 5,6 11 6,2

20-24 ans 68 4,9 159 11,4 11 4,9 11 4,9

25-29 ans 37 2,9 105 8,2 10 4,4 9 4,0

30-34 ans 25 2,3 86 8,1 9 5,4 11 6,6

35-39 ans 19 2,2 79 9,3 1 0,9 3 2,7

40-44 ans 13 2,1 53 8,4 2 6,7 1 3,3

45-49 ans 12 2,3 53 10,2 0 0,0 0 0,0

Bamako 86 5,8 163 10,9 3 3,1 1 1,0

Gao 84 8,0 155 14,7 13 12,4 11 10,5

Kayes 24 2,8 105 12,2 3 2,1 7 4,9

Kidal 19 6,5 26 8,9 0 0,0 0 0,0

Koulikoro 29 3,8 93 12,1 4 3,5 4 3,5

Mopti 42 4,3 112 11,4 7 5,2 6 4,4

Ségou 21 3,5 66 10,9 2 3,0 2 3,0

Sikasso 36 3,6 130 12,9 3 2,0 7 4,7

Tombouctou 40 7,5 72 13,5 8 6,8 8 6,8

Total 381 5,0 922 12,1 43 4,5 46 4,8

La faible prévalence du déficit énergétique chronique observé chez les femmes enceintes confirme l’hypothèse

selon laquelle que le poids de la grossesse influence artificiellement et de façon significative (le test du ²
donne p=0,041<0,05) l’IMC chez les femmes enceintes. Il reste tout de même que ces taux sont alarmants.

En outre, l’analyse du PB selon l’état physiologique des femmes enquêtées, fait apparaitre que celles enceintes
sont plus affectées par la malnutrition aigue que celles qui ne le sont pas. Ce qui confirme l’hypothèse de
l’inadaptation de l’IMC pour évaluer l’état nutritionnel de femmes enceintes.

Il ressort de ces analyses que le PB permet une meilleure appréciation du statut nutritionnel de la femme
enceinte plus que l’IMC dont le calcul prend en compte le poids du fœtus.

4.7. Recherches des soins

Dans le Tableau 17 ci-dessous sont présentés les pourcentages des mères ayant recherchées des soins pour
leurs enfants ayant été malades au cours des deux semaines précédant l’enquête.

30

Tableau 17 : Pourcentage des mères ayant recherches des soins pour les enfants ayant été malades au cours
des 2 semaines précédentes, enquête SMART, Mali, Juin-juillet 2011

Mères avec enfants ayant été malades les

deux dernières semaines
Mères avec enfants ayant été malades les

deux dernières semaines et traites

N % N %

Bamako 18 26,3 13 74,4

Gao 12 33,5 8 63,1

Kayes 24 22,6 18 80,0

Kidal 0 33,0 0 76,6

Koulikoro 20 19,3 19 95,0

Mopti 13 14,5 9 75,0

Ségou 30 17,9 25 87,2

Sikasso 54 29,0 48 87,6

Tombouctou 16 34,1 8 50,4

Total 186 23,3 148 80,4

A l’échelle du pays, 23,3 % des enfants ont été malades au cours des deux semaines ayant précédé l’enquête.
Parmi ces enfants malades 80,4 % dont les mères ont recherches des soins quel que soit le lieu.

D’après le tableau 18, 58,4% des enfants malades ont été amenés dans les structures de santé et plus de 40 %
sont amenés chez le guérisseur ou autres lieux.
Au niveau communautaire, seulement 42% des mères ont amenées leurs enfants malades dans les centres de
santé communautaire, ce qui dénote une fréquentation faible des structures de santé.
Tableau 18 : Pourcentage des femmes ayant recherches des soins pour les enfants ayant été malades au
cours des 2 semaines précédentes selon les modalités des lieux de soins, enquête SMART, Mali, Juin-juillet
2011

Hôpital/ce
ntre de

santé de
référence

Cabinet/clini
que prives

Centre de
santé

communaut
aire

(CSCOM)

Pharma
cie

Boutiq
ue

Guérisse
ur

tradition
nel

Marcha
nd

ambula
nt

autres
(plantes

médicinal
es)

N % N % N % n % n % n % N % n %

Bamako 9 38,9 8 6,1 20 15,3 27
20,
6

3 2,3 23
17,
6

2 1,5 1 0,8

Gao 34 13,9 2 0,8 168 68,6 8 3,3 2 0,8 33
13,
5

7 2,9 15 6,1

Kayes 0 0,0 7 4,7 77 52,0 9 6,1
1
1

7,4 36
24,
3

18
12,
2

0 0,0

Kidal 31 52,5 0 0,0 13 22,0 11
18,
6

0 0,0 4 6,8 0 0,0 2 3,4

Koulikor
o

7 5,3 16 12,0 44 33,1 9 6,8
1
0

7,5 28
21,
1

19
14,
3

1 0,8

Mopti 6 8,3 7 9,7 27 37,5 4 5,6 2 2,8 11
15,
3

16
22,
2

7 9,7

Ségou 3 2,9 5 4,9 23 22,5 13
12,
7

1
5

14,
7

42
41,
2

13
12,
7

2 2,0

Sikasso 21 6,9 2 0,7 124 40,7 47
15,
4

1
5

4,9 74
24,
3

62
20,
3

35
11,
5

Tombouc
tou

12 10,3 0 0,0 58 49,6 4 3,4
2
3

19,
7

15
12,
8

4 3,4 3 2,6

Total 165 12,6 47 3,6 554 42,2
13
2

10,
1

8
1

6,2
26
6

20,
3

14
1

10,
7

66 5,0

31

L’analyse du tableau 19 montre que sur l’ensemble du pays, 37,5% des mères avec enfants malades et détectés
malnutris aigue dont seulement 39,5% et 10,4 % ont été traités respectivement dans les centres de santé de
référence ou hôpital régional (URENI) et dans les centres de santé communautaire (URENAS/URENAM). Cette
situation est en nette corrélation avec la couverture de 12,1% (tableau 20) en termes de prise en charge des
enfants malnutris aigus.

Tableau 19 : Pourcentage des mères ayant recherches des soins pour les enfants ayant été malades et
détectés malnutris aigues au cours des 2 dernières semaines, enquête SMART, Mali, Juin-juillet 2011

mères avec enfants
malades détectés

malnutris aigue les deux
dernières semaines

mères avec enfants malades détectés malnutris aigue
et traites les deux dernières semaines

N %

Hôpital/CSREF CSCOM

N % n %

Bamako 3 45,5 0 0,0 1 42,1

Gao 2 47,8 1 68,5 0 16,7

Kayes 4 36,1 2 46,7 0 0,0

Kidal 0 55,6 0 0,0 0 100,0

Koulikoro 4 45,6 1 28,6 0 7,1

Mopti 3 33,3 1 33,3 0 5,6

Ségou 2 14,0 0 20,0 0 0,0

Sikasso 5 45,3 2 46,4 1 14,3

Tombouctou 3 47,1 1 65,4 0 3,8

Total 27 37,5 8 39,5 2 10,4

4.8. Couverture de prise en charge des enfants avec malnutrition aigue.

Le calcul de la couverture est basé sur la formule ci-dessous. Les couvertures déterminées par l’utilisation de
cette formule ne permettent pas d’avoir une couverture réelle; une enquête plus spécifique doit être réalisée
pour mieux apprécier la couverture.

Nombre d’enfants de 6-59 mois malnutris aigus

Pris en charge au moment de l’enquête

Couverture = -------------------------------------------------------------------------------- x 100

Nombre d’enfants de 6-59 mois malnutris aigus attendus

Selon le pourcentage de la médiane

Dans le Tableau 20 sont présentées les couvertures de la prise en charge de la malnutrition aigue dans le pays.
A l’échelle du pays, 39 575 enfants ont été pris en charge sur un total de 327 059 d’enfants malnutris aigue
attendu en 2011.

32

L’analyse tableau 20 sur la couverture des centres de santé pour la prise en charge a été faite avec l’indice
poids/taille en % de la médiane (critère d’admission dans les centres pendant l’enquête, Réf. Ancien protocole
de prise en charge).

Au niveau national, la couverture des centres de santé en termes de prise en charge de la malnutrition aigue
globale, était seulement de 12,1%. Il existe plusieurs disparités entre les régions en ce qui concerne la
couverture des centres de santé. Ainsi les couvertures enregistrées dans les régions de Sikasso (24,4%), Kayes
(25,3%) et Ségou (55,2%) pourraient s’expliquer du fait de la présence de certains partenaires (ONG nationales
et internationales ainsi en plus des efforts consentis à l’endroit du gouvernement par l’UNICEF et le PAM)
appuyant les structures de santé dans la prévention et la prise en charge des enfants malnutris. Cette situation
pourrait être liée aussi par le nombre de grappes ayant des enfants pris en charge au moment de l’enquête
pour cause de malnutrition aigue dans ces régions.

Ainsi on peut noter que la grande majorité des enfants enquêtés (90,4%) n’a jamais été suivie dans un centre
de récupération nutritionnelle

Tableau 20 : Couverture des centres de santé en terme de prise en charge de la malnutrition aigue globale,

enquête nutritionnelle SMART, Mali, juin-juillet 2011

MAG
Pourcentage

médiane

Nbre
enfants

malnutris
(<80%
et/ou

œdèmes)

%
pourcentage
enfants dans
les centres
de santé au
moment de
l’enquête

% enfants
suivis <3

mois

%
enfants
suivis >3

mois

%
jamais suivis

Couverture
des centres

Bamako 3,4 37 0,1 0,8 1,8 97,3 2,7%

Gao 8,4 94 0,3 1,5 8,6 89,6 3,2%

Kayes 8,3 79 2,0 1,5 8,5 88,0 25,3%

Kidal 1,3 3 0,0 0,0 1,9 98,1 0,0%

Koulikoro 7,6 61 0,2 0,0 8,0 91,7 3,3%

Mopti 5,5 55 0,1 0,0 12,6 87,3 1,8%

Ségou 4,4 29 2,7 3,0 6,2 88,2 55,2%

Sikasso 3,9 45 1,0 0,6 10,4 88,0 24,4%

Tombouctou 8,5 57 0,3 0,2 9,9 89,6 3,5%

Total Mali 5,9 470 57 (0,7%) 67(0, 9 %) 595(7, 9%) 6793(90, 4%) 12,1%

4.9. Mortalité rétrospective des enfants (période de référence de 90 jours)

Au niveau national, le taux de mortalité chez les enfants de moins de 5 ans (0,64 pour 10000) est deux fois plus
élevé que celui de l’ensemble de la population (0,32 pour 10000). Les régions les plus touchées en termes de
taux brut de mortalité sont respectivement Gao (0,61), Sikasso (0,60) et Tombouctou (0,50). En ce qui
concerne la mortalité des enfants de moins de 5 ans les régions suivantes sont les plus touchées soit
respectivement Kidal-Ville (0,86), Ségou (0,81) et Gao (0,66). La période de rappel utilisée pour administrer le
questionnaire mortalité était de 90 jours.

33

Tableau 21: Mortalité rétrospective sur 90 jours

Taux de mortalité brut/10.000/j

Taux de mortalité des enfants de moins
de 5 ans/10.000/j

I.C. 95% I.C. 95%

Kayes 0,13 [0,07 – 0,27] 0,47 [0,20 – 1,14]

Koulikoro 0,21 [0,10 – 0,43] 0,34 [0,11 – 1,09]

Sikasso 0,60 [0,31 – 1,17] 1,90 [0,82 – 4,33]

Ségou 0,43 [0,26 – 0,69] 0,81 [0,36 – 1,81]

Mopti 0,06 [0,02 – 0,17] 0,00 [0,00 – 0,00]

Tombouctou 0,53 [0,33 – 0,86] 0,47 [0,15 – 1,44]

Gao 0,61 [0,36 – 1,05] 0,66 [0,27 – 1,63]

Kidal (ville) 0,24 [0,05 – 1,11] 0,86 [0,11 – 6,56]

Bamako 0,16 [0,08 – 0,32] 0,19 [0,05 – 0,76]

Mali 0,32 [0,25 – 0,41] 0,64 [0,42 – 0,98]

5. Evolution de la malnutrition au cours des cinq (5) dernières années (2006-2011) : EDS2006-
MICS2010-SMART2011

Une analyse comparative est hasardeuse, car depuis les 5 dernières années plusieurs méthodes d’enquêtes différentes
ont collecté les données sur l’état nutritionnel pendant des périodes différentes. Cependant l’intégration des éléments
SMART pour l’amélioration de la qualité des données anthropométriques dans l’enquête MICS a été réalisée.

Ces différences sur les méthodologies et sur les périodes de collecte ne permettaient pas de faire une analyse
statistique comparative entre ces trois enquêtes.

Ainsi cette partie du rapport donne seulement l’évolution des taux de malnutrition obtenus dans le temps. On note une
dimunition des taux de prévalence entre 2006 et 2011. Cependant ces taux ont connus une légère augmentation en 2011
surtout en ce qui concerne la malnutrition aigue globale qui passaient de 8,9 % (MICS 2010) à 10,4 % (enquête SMART
juillet 2011) soit de 1,5 points d’augmentation.

34

Figure 4 : Evolution des prévalences de la malnutrition les 5 dernières années au Mali selon les enquêtes EDS
2006, MICS4 2010 et SMART 2011.

6. Conclusion et recommandations

La présente enquête nutritionnelle nationale a rapporté des données de bonne qualité grâce à la,
méthodologie SMART, la qualité des outils utilisés et la rigueur dans la coordination de l’enquête. Cette
première enquête nutritionnelle nationale, en plus de l’enquête MICS 2010 ayant intégré les éléments de
la méthodologie SMART, permet de disposer de données nutritionnelles pour l’ensemble du pays. La
couverture de toutes les régions a permis effectivement de constater des disparités (valeurs moyennes
des indices et prévalence de la malnutrition) d’une région à l’autre et au sein d’une même région. Les
prévalences de la malnutrition aiguë, du retard de croissance et de l’insuffisance pondérale rapportées
dans la présente enquête, comparativement à celles de l’enquête MICS 2010, indiquent une situation
nutritionnelle légèrement variée de façon significative chez les enfants dans certaines régions comme
Kayes, Koulikoro, Sikasso. Ces résultats placent le Mali dans une situation de défi : réduire la malnutrition
pour l’atteinte des OMD à l’horizon 2015. Les résultats actuels révèlent que la prévalence de la
malnutrition aiguë et celle de la malnutrition chronique traduisent une situation d’alerte sur le plan
national selon la classification de l’OMS. Il en est de même pour l’insuffisance pondérale. Cependant, ces
prévalences cachent des situations critiques dans certaines régions et/milieu de résidence. Au vu des
résultats de cette enquête, la situation nutritionnelle des populations, pourrait être améliorée à travers la
mise en œuvre des recommandations suivantes:

 Le renforcement des activités de prise en charge de la malnutrition aiguë ;

 L’intensification des interventions préventives et promotionnelles ;

 La réalisation annuelle de l’enquête à des fins de surveillance ;

 Le renforcement du système d’information

 L’actualisation des bases de données

 L’appropriation du présent rapport par tous les acteurs intervenant dans le domaine de la nutrition

 Le renforcement du système national en vue de pouvoir réaliser des enquêtes nutritionnelles
biannuelles pour un suivi rapproche et une prise de décision rapide.

35

7. Références

1. Golden M. SMART: ensuring data quality. Is the survey result usable? Draft 1.4, 2008.

2. SMART. Measuring mortality, nutritional status, and food security in crisis situations: SMART
methodology.

3. The Management of Nutrition in Major Emergencies. WHO, Genève (2000)

4. Protocole national de prise en charge de la malnutrition aigu, Mali version septembre 2011

5. Assessment of nutritional status in emergency affected population, adults, UNSSCN, 2000

6. Measuring mortality, nutritional status and food security in crisis situation: SMART
methodology, August 2006.

7. Utilisation et interprétation de l’anthropométrie, OMS, Série de rapports techniques 854,
Genève, 1995 et 2000

8. Enquête par grappe à indicateurs multiples, MICS Mali, Ministère de l’Economie et des
finances, ministère de la sante INSTAT, CPS/Sante UNICEF, 2010.

8. Annexes

8.1. Annexe 1 : Coefficients de pondération
Weight Calculations for Calculation of global rates of malnutrition

Enter average household size Source: Mali RGPH 2009 pg

Enter % of women who are 15-49yrs Source: Mali RGPH 2009 pg CALCULATED WEIGHTS FOR USE IN ANALYSIS

Enter % of population under 5 years Source: Mali RGPH 2009 pg
Enter the number of survey domains 9

Child level weights - for rates of malnutrition in children and IYCF indicators
Number of Child

cases aged 6-59

Frequency Weights

(For use in SPSS) Proportion Weights

Standardized

Weights (For use in

Region

#

Domain Population Households Women 15-49

years

Children 0-59 mois Children 6-59

mois
N 1 case=X children Proportion Weight Factor Double Check Calculations

1 Kayes 2 137 161 308 794 485 310 450 521 1025 439,53 0,126 1,137425 450 521

2 KKRO 2 615 753 366 811 572 849 532 687 892 597,18 0,172 1,545394 532 687

3 Sikasso 2 817 655 410 449 647 580 601 762 1163 517,42 0,149 1,338988 601 762

4 Segou 2 481 859 391 116 548 673 510 606 665 767,83 0,221 1,986991 510 606

5 Mopti 2 159 620 379 954 468 947 437 224 1014 431,19 0,124 1,115829 437 224

6 Tombouctou 727 472 121 554 158 686 148 355 680 218,17 0,063 0,564580 148 355

7 Gao 576 854 90 273 127 237 119 277 1130 105,56 0,030 0,273157 119 277

8 kidal 73 637 12 739 14 759 14 172 233 60,82 0,017 0,157395

9 Bamako 2 009 089 288 176 348 162 322 462 948 340,15 0,098 0,880240

Total 15 599 100 2 369 866 - 3 372 203 3 137 066 5439 3 477,85 1,000 1,015

36

Calcul de l'echantillon final en nombre de ménages et grappes

TAILLE

D'ECHANTILLO

N (MENAGE)

ANTRHOPOME

TRIE

TAILLE

D'ECHANTILLO

N (MENAGE)

MORTALITE

NOMBRE

CONSTANT

DE MENAGES

A ENQUETER

PAR GRAPPE

POPULATION

RURALE

NBRE DE

SE

RURALE

S

NBRE

MENAGES

RURAUX

POPULATION

URBAINE

NBRE DE

SE

URBAINES

NBRE

MENAGES

URBAINS

RURA

L URBAIN

ENSEMBL

E REGION

GRAPPE DE

REMPLACE

MENT TOTAL

KAYES 615 558 584 615 1103 15 1691586 2586 261337 305226 334 47457 38 3 41 4 1996812

KOULIKORO 577 404 548 577 1141 15 2212699 3168 334571 197135 235 30808 35 3 38 4 2409834

SIKASSO 567 345 539 567 1158 15 2138774 3068 333373 487145 500 77076 30 8 38 4 2625919

SEGOU 383 311 364 383 618 15 2045899 3026 344805 289333 298 46169 23 3 26 3 2335232

MOPTI 748 652 711 748 1006 15 1799134 3022 337322 237088 254 42512 44 6 50 6 2036222

TOMBOUCTOU 559 505 531 559 641 15 565243 973 101117 109333 124 19205 30 7 37 4 674576

GAO 844 558 802 844 1113 15 413250 648 69057 130870 168 21216 42 14 56 6 544120

KIDAL 1050 889 998 1050 943 15 39419 89 7228 28219 54 5511 41 29 70 8 67638

BAMAKO 928 557 882 928 1015 15 1807031 1533 288176 62 62 7 1807031

TOTAL 6271 4779 5957 6271 8738 135 10906004 16580 1788810 3591380 3500 578130 283 135 418 46 14497384

ECHANTILLON PAR GRAPPE

REGION

TAILLE

D'ECHANTI

LLON

(MENAGE)

TAILLE

D'ECHANTI

LLON

(MENAGE)

AJUSTEE A

5%

NOMBRE

D'ENFANTS

DE 6 A 59

MOIS

ATTENDUS

BASE DE SONDAGE RGPH2009

8.2. Annexe 2 : Nombre de grappes et nombre d’enfants à enquêter selon la strate

8.3. Annexe 3 : Rapport de plausibilité


Age distribution:

Month 1 : #############
Month 2 : ##############
Month 3 : #################
Month 4 : ###############
Month 5 : ##################
Month 6 : #####################
Month 7 : ####################
Month 8 : #######################
Month 9 : ###########################
Month 10 : #############################
Month 11 : #######################
Month 12 : ##############################
Month 13 : ######################
Month 14 : #######################
Month 15 : ##################
Month 16 : ###################
Month 17 : ####################
Month 18 : ############################
Month 19 : ###############
Month 20 : ##################
Month 21 : ##################
Month 22 : ###################
Month 23 : #################
Month 24 : #############################################
Month 25 : #########################
Month 26 : #########################

37

Month 27 : ####################
Month 28 : #########################
Month 29 : #################
Month 30 : ########################
Month 31 : ###############
Month 32 : ###############
Month 33 : #############
Month 34 : #############
Month 35 : #############
Month 36 : #################################################################
Month 37 : ###################
Month 38 : ###############
Month 39 : ###################
Month 40 : ################
Month 41 : ############
Month 42 : ##################
Month 43 : #############
Month 44 : ###########
Month 45 : ##########
Month 46 : ###########
Month 47 : #############
Month 48 : ############################################################
Month 49 : ####################
Month 50 : ################
Month 51 : ############
Month 52 : ############
Month 53 : ##############
Month 54 : ############
Month 55 : ###########
Month 56 : #######
Month 57 : #########
Month 58 : ########
Month 59 : ##########
Month 60 : ##

Age ratio of 6-29 months to 30-59 months: 1,09 (The value should be around 1.0).

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

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 340/431,4 (0,8) 267/410,1 (0,7) 607/841,5 (0,7) 1,27
6 to 11 6 519/420,6 (1,2) 480/399,8 (1,2) 999/820,4 (1,2) 1,08
12 to 23 12 894/815,4 (1,1) 826/775,1 (1,1) 1720/1590,0 (1,1) 1,08
24 to 47 24 1676/1605,0 (1,0) 1602/1525,0 (1,1) 3278/3130,0 (1,0) 1,05
48 to 59 12 637/793,8 (0,8) 690/754,5 (0,9) 1327/1548,0 (0,9) 0,92
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 4066/3966,0 (1,0) 3865/3966,0 (1,0) 1,05

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

Overall sex ratio: p-value = 0,024 (significant excess of boys)
Overall age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,000 (significant difference)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,000 (significant difference)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)

38

Digit preference Weight:

Digit .0 : #################################################################
Digit .1 : ###################################################
Digit .2 : ########################################################
Digit .3 : #######################################################
Digit .4 : #######################################################
Digit .5 : #########################################################
Digit .6 : #########################################################
Digit .7 : ########################################################
Digit .8 : ###########################################################
Digit .9 : #######################################################

Digit Preference Score: 2 (0-5 good, 6-10 acceptable, 11-20 poor and > 20 unacceptable)


Digit preference Height:

Digit .0 : ################################################################
Digit .1 : #####################################################
Digit .2 : #########################################################
Digit .3 : ##########################################################
Digit .4 : #######################################################
Digit .5 : ###########################################################
Digit .6 : ###################################################
Digit .7 : ################################################
Digit .8 : ############################################
Digit .9 : #######################################

Digit Preference Score: 4 (0-5 good, 6-10 acceptable, 11-20 poor and > 20 unacceptable)


Digit preference MUAC:

Digit .0 : ##############################################################
Digit .1 : ####################################################
Digit .2 : ########################################################
Digit .3 : #################################################
Digit .4 : #####################################################
Digit .5 : ###############################################################
Digit .6 : #####################################################
Digit .7 : ###############################################
Digit .8 : ###############################################
Digit .9 : ##################################################

Digit Preference Score: 3 (0-5 good, 6-10 acceptable, 11-20 poor and > 20 unacceptable)

39

Evaluation of Standard deviation, Normal distribution, Skewness and Kurtosis using the 3 exclusion (Flag)
procedures

. no exclusion exclusion from exclusion from
. reference mean observed mean
. (WHO flags) (SMART flags)
WHZ
Standard Deviation SD: 1,12 1,11 1,05
(The SD should be between 0.8 and 1.2)
Prevalence (< -2)
observed: 11,4% 11,3% 10,8%
calculated with current SD: 12,2% 11,7% 10,4%
calculated with a SD of 1: 9,5% 9,4% 9,3%

HAZ
Standard Deviation SD: 1,41 1,41 1,25
(The SD should be between 0.8 and 1.2)
Prevalence (< -2)
observed: 26,3% 26,3% 25,6%
calculated with current SD: 26,7% 26,6% 24,5%
calculated with a SD of 1: 19,0% 19,0% 19,3%

WAZ
Standard Deviation SD: 1,13 1,12 1,07
(The SD should be between 0.8 and 1.2)
Prevalence (< -2)
observed: 20,3% 20,3% 19,9%
calculated with current SD: 21,7% 21,4% 20,2%
calculated with a SD of 1: 18,8% 18,8% 18,6%

Results for Shapiro-Wilk test for normally (Gaussian) distributed data:
WHZ p= 0,000 p= 0,000 p= 0,000
HAZ p= 0,000 p= 0,003 p= 0,000
WAZ p= 0,000 p= 0,000 p= 0,000
(If p < 0.05 then the data are not normally distributed. If p > 0.05 you can consider the data normally
distributed)

Skewness
WHZ -0,14 -0,05 -0,03
HAZ 0,06 0,05 -0,01
WAZ -0,21 -0,17 -0,14
If the value is:
-below minus 2 there is a relative excess of wasted/stunted/underweight subjects in the sample
-between minus 2 and minus 1, there may be a relative excess of wasted/stunted/underweight subjects in the
sample.
-between minus 1 and plus 1, the distribution can be considered as symmetrical.
-between 1 and 2, there may be an excess of obese/tall/overweight subjects in the sample.
-above 2, there is an excess of obese/tall/overweight subjects in the sample

Kurtosis
WHZ 1,03 0,46 -0,15
HAZ 0,27 0,15 -0,53
WAZ 0,69 0,33 -0,16
(Kurtosis characterizes the relative peakedness or flatness compared with the normal distribution, positive
kurtosis indicates a relatively peaked distribution, negative kurtosis indicates a relatively flat distribution)
If the value is:
-above 2 it indicates a problem. There might have been a problem with data collection or sampling.

40

-between 1 and 2, the data may be affected with a problem.
-less than an absolute value of 1 the distribution can be considered as normal.



Test if cases are randomly distributed or aggregated over the clusters by calculation of the Index of
Dispersion (ID) and comparison with the Poisson distribution for:

WHZ < -2: ID=2,36 (p=0,000)
WHZ < -3: ID=1,40 (p=0,000)
Oedema: ID=1,00 (p=0,490)
GAM: ID=2,35 (p=0,000)
SAM: ID=1,40 (p=0,000)
HAZ < -2: ID=4,12 (p=0,000)
HAZ < -3: ID=2,76 (p=0,000)
WAZ < -2: ID=3,24 (p=0,000)
WAZ < -3: ID=2,32 (p=0,000)

Subjects with SMART flags are excluded from this analysis.

The Index of Dispersion (ID) indicates the degree to which the cases are aggregated into certain clusters (the
degree to which there are "pockets"). If the ID is less than 1 and p > 0.95 it indicates that the cases are
UNIFORMLY distributed among the clusters. If the p value is between 0.05 and 0.95 the cases appear to be
randomly distributed among the clusters, if ID is higher than 1 and p is less than 0.05 the cases are aggregated
into certain cluster (there appear to be pockets of cases). If this is the case for Oedema but not for WHZ then
aggregation of GAM and SAM cases is likely due to inclusion of oedematous cases in GAM and SAM estimates.


Are the data of the same quality at the beginning and the end of the clusters?
Evaluation of the SD for WHZ depending upon the order the cases are measured within each cluster (if one
cluster per day is measured then this will be related to the time of the day the measurement is made).

Time SD for WHZ
point 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3
01: 1,21 (n=100, f=6) #################
02: 1,02 (n=100, f=2) #########
03: 1,17 (n=100, f=6) ################
04: 1,11 (n=100, f=4) #############
05: 1,05 (n=100, f=4) ##########
06: 1,10 (n=100, f=4) #############
07: 1,25 (n=100, f=3) ###################
08: 1,08 (n=100, f=12) ############
09: 1,25 (n=100, f=4) ###################
10: 1,07 (n=100, f=3) ###########
11: 1,08 (n=100, f=4) ############
12: 1,12 (n=100, f=3) #############
13: 1,14 (n=100, f=4) ##############
14: 1,12 (n=100, f=4) ##############
15: 0,97 (n=100, f=2) #######
16: 1,19 (n=100, f=2) #################
17: 1,22 (n=100, f=3) #################
18: 1,26 (n=100, f=4) ###################
19: 1,10 (n=100, f=1) #############
20: 1,08 (n=100, f=1) ############
21: 1,20 (n=100, f=2) #################
22: 0,97 (n=100, f=0) #######
23: 1,22 (n=100, f=2) ##################

41

24: 1,12 (n=100, f=2) ##############
25: 1,06 (n=100, f=0) ###########
26: 1,16 (n=99, f=0) ###############
27: 1,20 (n=89, f=3) #################
28: 0,96 (n=76, f=1) #######
29: 1,16 (n=71, f=1) ###############
30: 1,14 (n=65, f=0) OOOOOOOOOOOOOO
31: 0,97 (n=61, f=1) OOOOOOO
32: 1,33 (n=57, f=2) OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO
33: 1,07 (n=52, f=1) OOOOOOOOOOO
34: 1,00 (n=49, f=0) OOOOOOOOO
35: 1,00 (n=43, f=0) OOOOOOOOO
36: 0,90 (n=41, f=0) OOOO
37: 1,12 (n=38, f=2) OOOOOOOOOOOOO
38: 0,99 (n=31, f=0) ~~~~~~~~
39: 1,13 (n=30, f=0) ~~~~~~~~~~~~~~
40: 0,92 (n=27, f=0) ~~~~~
41: 1,11 (n=26, f=0) ~~~~~~~~~~~~~
42: 0,95 (n=23, f=0) ~~~~~~
43: 1,01 (n=20, f=0) ~~~~~~~~~
44: 0,90 (n=20, f=0) ~~~~
45: 1,26 (n=21, f=1) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
46: 0,87 (n=20, f=0) ~~~
47: 0,75 (n=18, f=0)
48: 1,44 (n=15, f=1) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
49: 1,21 (n=14, f=0) ~~~~~~~~~~~~~~~~~
50: 0,66 (n=12, f=0)
51: 1,08 (n=11, f=0) ~~~~~~~~~~~~
52: 0,59 (n=10, f=0)
53: 0,51 (n=11, f=0)
54: 1,01 (n=10, f=0) ~~~~~~~~~
55: 0,90 (n=09, f=0) ~~~~
56: 0,97 (n=09, f=0) ~~~~~~~
57: 0,45 (n=07, f=0)
58: 0,66 (n=05, f=0)
59: 0,99 (n=03, f=0) ~~~~~~~~
60: 1,14 (n=03, f=0) ~~~~~~~~~~~~~~
61: 0,73 (n=03, f=0)
62: 1,14 (n=03, f=0) ~~~~~~~~~~~~~~
63: 0,40 (n=02, f=0)
64: 0,02 (n=02, f=0)
65: 1,22 (n=02, f=0) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~
66: 1,80 (n=02, f=0) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
67: 0,40 (n=02, f=0)
69: 0,19 (n=02, f=0)
70: 0,06 (n=02, f=0)
71: 1,24 (n=02, f=0) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~

(when n is much less than the average number of subjects per cluster different symbols are used: 0 for n < 80%
and ~ for n < 40%; The numbers marked "f" are the numbers of SMART flags found in the different time points)

42

Analysis by Team

Team 1 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
2 20 3 4 5 6 7 8 9
n = 657 507 802 351 486 303 244 248 140 220 245
304 454 315 384 547 556 322 332 514
Percentage of values flagged with SMART flags:
WHZ: 1,5 1,6 1,5 0,3 0,8 1,3 0,0 1,2 0,7 0,0 2,9
2,0 1,8 1,3 0,5 0,2 1,3 0,3 0,3 0,2
HAZ: 7,5 5,3 3,9 1,1 4,3 3,6 2,0 3,6 4,3 4,5 1,6
2,6 3,1 4,8 1,0 2,2 5,2 0,9 2,1 1,4
WAZ: 1,5 2,0 0,9 0,6 0,6 1,7 0,0 2,4 1,4 0,0 1,2
1,6 0,9 1,6 0,5 0,2 2,0 1,2 0,3 0,2
Age ratio of 6-29 months to 30-59 months:
1,18 1,03 1,08 1,24 1,15 0,80 1,31 1,17 1,11 1,01 1,17
0,85 0,84 1,53 1,01 1,31 1,04 1,14 1,11 0,96
Sex ratio (male/female):
0,87 0,97 1,04 1,18 1,09 1,08 1,18 0,92 1,06 1,08 1,31
0,92 0,88 1,30 1,13 1,21 1,07 1,10 1,00 1,04
Digit preference Weight (%):
.0 : 14 14 12 11 9 8 11 12 11 9 10
12 9 11 11 13 12 13 13 10
.1 : 10 10 9 10 8 8 8 9 10 10 9
10 8 9 9 8 9 10 10 9
.2 : 8 8 12 10 9 9 11 9 10 10 9
9 12 12 7 9 10 11 10 11
.3 : 6 7 9 11 12 9 7 9 10 10 13
8 11 9 13 12 8 8 10 13
.4 : 8 8 10 11 10 13 10 10 10 10 12
10 8 6 10 10 10 11 11 9
.5 : 11 11 8 8 8 12 11 8 9 10 11
11 11 13 11 9 10 9 9 12
.6 : 14 11 8 10 11 12 11 11 9 10 6
12 12 10 9 9 9 7 10 9
.7 : 10 12 10 9 12 10 9 8 11 10 10
7 10 11 9 10 11 11 9 8
.8 : 11 11 12 10 10 11 11 8 9 10 11
12 10 7 11 10 11 9 11 9
.9 : 9 7 10 11 11 9 11 16 10 11 11
10 9 12 9 10 10 11 6 10
DPS: 8 7 5 3 5 6 4 8 2 2 6
5 5 7 5 5 3 6 6 5 Digit preference score
(0-5 good, 5-10 acceptable, 10-20 poor and > 20 unacceptable)
Digit preference Height (%):
.0 : 22 13 6 11 22 7 11 12 11 11 12
9 20 14 11 13 5 11 8 9
.1 : 7 11 12 10 8 11 10 9 11 9 11
10 9 8 11 11 10 11 10 11
.2 : 8 11 11 10 12 13 10 6 11 10 12
11 13 12 9 14 12 7 12 10
.3 : 8 11 14 9 11 15 11 11 9 10 13
12 12 8 10 10 13 11 8 11
.4 : 12 9 12 10 7 11 10 10 10 11 5
7 6 11 12 12 12 12 12 12
.5 : 14 10 8 11 15 15 10 11 9 9 12
11 15 11 12 10 8 11 12 12
.6 : 11 8 11 9 6 9 11 13 9 10 11

43

13 9 7 10 9 10 10 11 11
.7 : 7 11 8 11 9 8 9 11 10 11 11
12 6 9 10 8 9 9 11 8
.8 : 7 11 8 8 7 7 10 8 9 9 7
9 7 10 10 7 11 7 6 8
.9 : 5 6 9 11 4 5 8 8 9 10 6
9 3 10 6 5 11 11 9 9
DPS: 16 7 8 3 16 11 2 7 3 3 9
6 16 6 6 8 7 6 6 4 Digit preference score
(0-5 good, 5-10 acceptable, 10-20 poor and > 20 unacceptable)
Digit preference MUAC (%):
.0 : 12 7 8 14 14 7 11 13 18 13 7
16 22 21 30 6 2 10 8 8
.1 : 12 10 10 10 6 12 8 10 9 11 15
6 10 8 5 12 10 9 13 8
.2 : 10 12 11 9 10 11 10 9 8 12 7
7 8 10 8 13 13 12 11 10
.3 : 7 10 9 7 8 12 8 9 10 13 13
10 6 10 7 10 12 8 9 10
.4 : 13 13 11 10 9 10 14 8 11 8 8
12 9 7 6 9 12 9 11 7
.5 : 11 6 11 11 15 12 14 15 11 9 9
17 16 21 17 9 5 16 9 13
.6 : 13 9 12 10 8 8 9 6 12 8 11
10 8 5 9 13 13 8 8 9
.7 : 8 11 8 7 15 10 8 8 8 7 9
9 7 4 8 7 14 9 9 7
.8 : 6 12 8 7 8 7 9 10 5 9 9
7 7 6 4 11 10 10 10 16
.9 : 9 11 11 13 7 11 8 12 8 10 12
5 5 10 5 9 9 10 11 12
DPS: 8 7 5 8 11 6 7 8 11 7 8
13 17 19 25 8 12 8 6 9 Digit preference score
(0-5 good, 5-10 acceptable, 10-20 poor and > 20 unacceptable)
Standard deviation of WHZ:
SD 1,05 1,16 1,03 1,14 1,06 1,14 1,05 1,20 1,13 1,14 1,14
1,16 1,11 1,10 1,18 1,12 1,09 1,11 1,05 1,02
Prevalence (< -2) observed:
% 9,0 8,9 6,7 6,0 9,9 14,9 10,7 15,7 7,9 9,5 20,8
8,9 19,4 11,4 10,4 20,3 9,4 11,8 11,4 10,1
Prevalence (< -2) calculated with current SD:
% 10,8 9,1 6,9 9,0 9,3 17,0 9,3 15,6 4,9 10,1 23,1
10,8 21,0 13,0 11,4 22,1 10,1 11,3 13,3 8,8
Prevalence (< -2) calculated with a SD of 1:
% 9,7 6,0 6,3 6,3 8,0 13,7 8,2 11,1 3,0 7,3 20,1
7,5 18,6 10,7 7,7 19,4 8,1 9,1 12,2 8,3
Standard deviation of HAZ:
SD 1,48 1,48 1,37 1,28 1,40 1,49 1,16 1,38 1,30 1,31 1,38
1,22 1,43 1,35 1,28 1,30 1,51 1,08 1,35 1,21
observed:
% 13,9 43,6 40,9 29,3 38,1 28,1 11,1 26,2 15,0 13,2 21,6
19,1 26,9 14,0 23,4 22,7 29,3 23,6 29,2 20,6
calculated with current SD:
% 14,4 44,1 38,9 30,3 39,1 29,2 14,2 26,8 12,5 13,7 20,3
21,0 25,8 12,9 24,7 23,8 28,3 24,9 28,8 20,8
calculated with a SD of 1:
% 5,8 41,3 35,0 25,4 34,9 20,7 10,6 19,7 6,8 7,6 12,6

44

16,1 17,8 6,3 19,1 17,7 19,3 23,3 22,5 16,3

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

Team 1:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 14/32,5 (0,4) 19/37,2 (0,5) 33/69,7 (0,5) 0,74
6 to 11 6 38/31,7 (1,2) 50/36,3 (1,4) 88/68,0 (1,3) 0,76
12 to 23 12 60/61,4 (1,0) 68/70,4 (1,0) 128/131,7 (1,0) 0,88
24 to 47 24 137/120,8 (1,1) 154/138,5 (1,1) 291/259,3 (1,1) 0,89
48 to 59 12 57/59,7 (1,0) 60/68,5 (0,9) 117/128,3 (0,9) 0,95
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 306/328,5 (0,9) 351/328,5 (1,1) 0,87

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

Overall sex ratio: p-value = 0,079 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,007 (significant difference)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,002 (significant difference)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)

Team 2:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 0/26,5 (0,0) 5/27,3 (0,2) 5/53,8 (0,1) 0,00
6 to 11 6 34/25,9 (1,3) 31/26,6 (1,2) 65/52,4 (1,2) 1,10
12 to 23 12 77/50,1 (1,5) 53/51,5 (1,0) 130/101,7 (1,3) 1,45
24 to 47 24 93/98,7 (0,9) 107/101,4 (1,1) 200/200,1 (1,0) 0,87
48 to 59 12 46/48,8 (0,9) 61/50,2 (1,2) 107/99,0 (1,1) 0,75
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 250/253,5 (1,0) 257/253,5 (1,0) 0,97

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

Overall sex ratio: p-value = 0,756 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,000 (significant difference)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,000 (significant difference)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)

Team 3:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 50/43,3 (1,2) 31/41,8 (0,7) 81/85,1 (1,0) 1,61
6 to 11 6 60/42,2 (1,4) 51/40,8 (1,3) 111/83,0 (1,3) 1,18
12 to 23 12 81/81,8 (1,0) 81/79,0 (1,0) 162/160,8 (1,0) 1,00
24 to 47 24 164/161,0 (1,0) 156/155,5 (1,0) 320/316,5 (1,0) 1,05
48 to 59 12 53/79,7 (0,7) 75/76,9 (1,0) 128/156,6 (0,8) 0,71
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 408/401,0 (1,0) 394/401,0 (1,0) 1,04

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

45

Overall sex ratio: p-value = 0,621 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,005 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,002 (significant difference)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,243 (as expected)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)

Team 4:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 11/20,2 (0,5) 17/17,1 (1,0) 28/37,2 (0,8) 0,65
6 to 11 6 21/19,7 (1,1) 16/16,7 (1,0) 37/36,3 (1,0) 1,31
12 to 23 12 46/38,1 (1,2) 42/32,3 (1,3) 88/70,4 (1,3) 1,10
24 to 47 24 84/75,0 (1,1) 58/63,5 (0,9) 142/138,5 (1,0) 1,45
48 to 59 12 28/37,1 (0,8) 28/31,4 (0,9) 56/68,5 (0,8) 1,00
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 190/175,5 (1,1) 161/175,5 (0,9) 1,18

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

Overall sex ratio: p-value = 0,122 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,059 (as expected)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,056 (as expected)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,433 (as expected)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,003 (significant difference)

Team 5:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 32/26,8 (1,2) 24/24,7 (1,0) 56/51,6 (1,1) 1,33
6 to 11 6 37/26,2 (1,4) 21/24,1 (0,9) 58/50,3 (1,2) 1,76
12 to 23 12 53/50,7 (1,0) 54/46,7 (1,2) 107/97,5 (1,1) 0,98
24 to 47 24 99/99,9 (1,0) 101/92,0 (1,1) 200/191,8 (1,0) 0,98
48 to 59 12 32/49,4 (0,6) 33/45,5 (0,7) 65/94,9 (0,7) 0,97
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 253/243,0 (1,0) 233/243,0 (1,0) 1,09

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

Overall sex ratio: p-value = 0,364 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,016 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,020 (significant difference)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,209 (as expected)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,001 (significant difference)

Team 6:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 27/16,7 (1,6) 17/15,5 (1,1) 44/32,1 (1,4) 1,59
6 to 11 6 7/16,2 (0,4) 17/15,1 (1,1) 24/31,3 (0,8) 0,41
12 to 23 12 19/31,5 (0,6) 27/29,3 (0,9) 46/60,8 (0,8) 0,70
24 to 47 24 77/62,0 (1,2) 56/57,6 (1,0) 133/119,6 (1,1) 1,38
48 to 59 12 27/30,7 (0,9) 29/28,5 (1,0) 56/59,2 (0,9) 0,93
-------------------------------------------------------------------------------------

46

0 to 59 60 157/151,5 (1,0) 146/151,5 (1,0) 1,08

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

Overall sex ratio: p-value = 0,527 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,023 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,000 (significant difference)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,961 (as expected)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)

Team 7:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 9/14,0 (0,6) 13/11,9 (1,1) 22/25,9 (0,8) 0,69
6 to 11 6 21/13,7 (1,5) 17/11,6 (1,5) 38/25,2 (1,5) 1,24
12 to 23 12 29/26,5 (1,1) 26/22,5 (1,2) 55/48,9 (1,1) 1,12
24 to 47 24 56/52,1 (1,1) 45/44,2 (1,0) 101/96,3 (1,0) 1,24
48 to 59 12 17/25,8 (0,7) 11/21,9 (0,5) 28/47,6 (0,6) 1,55
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 132/122,0 (1,1) 112/122,0 (0,9) 1,18

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

Overall sex ratio: p-value = 0,200 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,003 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,055 (as expected)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,072 (as expected)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,001 (significant difference)

Team 8:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 4/12,6 (0,3) 5/13,7 (0,4) 9/26,3 (0,3) 0,80
6 to 11 6 13/12,3 (1,1) 15/13,3 (1,1) 28/25,7 (1,1) 0,87
12 to 23 12 21/23,9 (0,9) 36/25,9 (1,4) 57/49,7 (1,1) 0,58
24 to 47 24 56/47,0 (1,2) 56/50,9 (1,1) 112/97,9 (1,1) 1,00
48 to 59 12 25/23,2 (1,1) 17/25,2 (0,7) 42/48,4 (0,9) 1,47
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 119/124,0 (1,0) 129/124,0 (1,0) 0,92

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

Overall sex ratio: p-value = 0,525 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,004 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,086 (as expected)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,012 (significant difference)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)

Team 9:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 4/7,6 (0,5) 5/7,2 (0,7) 9/14,9 (0,6) 0,80
6 to 11 6 8/7,4 (1,1) 11/7,0 (1,6) 19/14,5 (1,3) 0,73
12 to 23 12 20/14,4 (1,4) 13/13,6 (1,0) 33/28,1 (1,2) 1,54

47

24 to 47 24 35/28,4 (1,2) 29/26,8 (1,1) 64/55,3 (1,2) 1,21
48 to 59 12 5/14,1 (0,4) 10/13,3 (0,8) 15/27,3 (0,5) 0,50
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 72/70,0 (1,0) 68/70,0 (1,0) 1,06

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

Overall sex ratio: p-value = 0,735 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,021 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,024 (significant difference)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,416 (as expected)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,004 (significant difference)

Team 10:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 12/12,1 (1,0) 7/11,2 (0,6) 19/23,3 (0,8) 1,71
6 to 11 6 5/11,8 (0,4) 11/11,0 (1,0) 16/22,8 (0,7) 0,45
12 to 23 12 31/22,9 (1,4) 17/21,3 (0,8) 48/44,1 (1,1) 1,82
24 to 47 24 50/45,0 (1,1) 59/41,8 (1,4) 109/86,8 (1,3) 0,85
48 to 59 12 16/22,3 (0,7) 12/20,7 (0,6) 28/42,9 (0,7) 1,33
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 114/110,0 (1,0) 106/110,0 (1,0) 1,08

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

Overall sex ratio: p-value = 0,590 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,007 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,058 (as expected)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,011 (significant difference)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)

Team 11:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 10/14,7 (0,7) 5/11,2 (0,4) 15/26,0 (0,6) 2,00
6 to 11 6 18/14,4 (1,3) 20/11,0 (1,8) 38/25,3 (1,5) 0,90
12 to 23 12 34/27,9 (1,2) 19/21,3 (0,9) 53/49,1 (1,1) 1,79
24 to 47 24 63/54,9 (1,1) 46/41,8 (1,1) 109/96,7 (1,1) 1,37
48 to 59 12 14/27,1 (0,5) 16/20,7 (0,8) 30/47,8 (0,6) 0,88
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 139/122,5 (1,1) 106/122,5 (0,9) 1,31

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

Overall sex ratio: p-value = 0,035 (significant excess of boys)
Overall age distribution: p-value = 0,001 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,023 (significant difference)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,013 (significant difference)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)

Team 12:

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

48

0 to 5 6 12/15,5 (0,8) 11/16,8 (0,7) 23/32,3 (0,7) 1,09
6 to 11 6 24/15,1 (1,6) 16/16,3 (1,0) 40/31,4 (1,3) 1,50
12 to 23 12 25/29,3 (0,9) 31/31,7 (1,0) 56/61,0 (0,9) 0,81
24 to 47 24 62/57,6 (1,1) 70/62,4 (1,1) 132/120,0 (1,1) 0,89
48 to 59 12 23/28,5 (0,8) 30/30,8 (1,0) 53/59,3 (0,9) 0,77
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 146/152,0 (1,0) 158/152,0 (1,0) 0,92

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

Overall sex ratio: p-value = 0,491 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,122 (as expected)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,090 (as expected)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,564 (as expected)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,024 (significant difference)

Team 13:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 20/22,6 (0,9) 16/25,6 (0,6) 36/48,2 (0,7) 1,25
6 to 11 6 21/22,0 (1,0) 26/24,9 (1,0) 47/47,0 (1,0) 0,81
12 to 23 12 48/42,7 (1,1) 29/48,3 (0,6) 77/91,0 (0,8) 1,66
24 to 47 24 84/84,1 (1,0) 104/95,1 (1,1) 188/179,2 (1,0) 0,81
48 to 59 12 40/41,6 (1,0) 66/47,0 (1,4) 106/88,6 (1,2) 0,61
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 213/227,0 (0,9) 241/227,0 (1,1) 0,88

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

Overall sex ratio: p-value = 0,189 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,059 (as expected)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,900 (as expected)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,001 (significant difference)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)

Team 14:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 21/18,9 (1,1) 8/14,5 (0,6) 29/33,4 (0,9) 2,63
6 to 11 6 23/18,4 (1,2) 15/14,2 (1,1) 38/32,6 (1,2) 1,53
12 to 23 12 35/35,7 (1,0) 33/27,5 (1,2) 68/63,2 (1,1) 1,06
24 to 47 24 75/70,3 (1,1) 58/54,1 (1,1) 133/124,3 (1,1) 1,29
48 to 59 12 24/34,8 (0,7) 23/26,7 (0,9) 47/61,5 (0,8) 1,04
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 178/157,5 (1,1) 137/157,5 (0,9) 1,30

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

Overall sex ratio: p-value = 0,021 (significant excess of boys)
Overall age distribution: p-value = 0,209 (as expected)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,283 (as expected)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,297 (as expected)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,004 (significant difference)

49

Team 15:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 32/21,6 (1,5) 14/19,1 (0,7) 46/40,7 (1,1) 2,29
6 to 11 6 24/21,1 (1,1) 25/18,6 (1,3) 49/39,7 (1,2) 0,96
12 to 23 12 37/40,9 (0,9) 37/36,1 (1,0) 74/77,0 (1,0) 1,00
24 to 47 24 84/80,5 (1,0) 81/71,0 (1,1) 165/151,6 (1,1) 1,04
48 to 59 12 27/39,8 (0,7) 23/35,1 (0,7) 50/75,0 (0,7) 1,17
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 204/192,0 (1,1) 180/192,0 (0,9) 1,13

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

Overall sex ratio: p-value = 0,221 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,014 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,040 (significant difference)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,057 (as expected)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)

Team 16:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 24/31,8 (0,8) 18/26,2 (0,7) 42/58,0 (0,7) 1,33
6 to 11 6 55/31,0 (1,8) 44/25,6 (1,7) 99/56,6 (1,7) 1,25
12 to 23 12 70/60,2 (1,2) 60/49,5 (1,2) 130/109,7 (1,2) 1,17
24 to 47 24 106/118,4 (0,9) 87/97,5 (0,9) 193/215,9 (0,9) 1,22
48 to 59 12 45/58,6 (0,8) 38/48,2 (0,8) 83/106,8 (0,8) 1,18
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 300/273,5 (1,1) 247/273,5 (0,9) 1,21

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

Overall sex ratio: p-value = 0,023 (significant excess of boys)
Overall age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,000 (significant difference)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,000 (significant difference)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)

Team 17:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 8/30,6 (0,3) 1/28,4 (0,0) 9/59,0 (0,2) 8,00
6 to 11 6 34/29,8 (1,1) 33/27,7 (1,2) 67/57,5 (1,2) 1,03
12 to 23 12 65/57,8 (1,1) 63/53,7 (1,2) 128/111,5 (1,1) 1,03
24 to 47 24 134/113,7 (1,2) 121/105,8 (1,1) 255/219,5 (1,2) 1,11
48 to 59 12 47/56,2 (0,8) 50/52,3 (1,0) 97/108,5 (0,9) 0,94
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 288/278,0 (1,0) 268/278,0 (1,0) 1,07

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

Overall sex ratio: p-value = 0,396 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,000 (significant difference)

50

Overall age distribution for girls: p-value = 0,000 (significant difference)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)

Team 18:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 10/17,9 (0,6) 6/16,2 (0,4) 16/34,2 (0,5) 1,67
6 to 11 6 26/17,5 (1,5) 17/15,8 (1,1) 43/33,3 (1,3) 1,53
12 to 23 12 41/33,9 (1,2) 42/30,7 (1,4) 83/64,6 (1,3) 0,98
24 to 47 24 65/66,7 (1,0) 67/60,4 (1,1) 132/127,1 (1,0) 0,97
48 to 59 12 27/33,0 (0,8) 21/29,9 (0,7) 48/62,9 (0,8) 1,29
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 169/161,0 (1,0) 153/161,0 (1,0) 1,10

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

Overall sex ratio: p-value = 0,373 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,036 (significant difference)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,007 (significant difference)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,000 (significant difference)

Team 19:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 15/17,6 (0,9) 13/17,6 (0,7) 28/35,2 (0,8) 1,15
6 to 11 6 19/17,2 (1,1) 19/17,2 (1,1) 38/34,3 (1,1) 1,00
12 to 23 12 44/33,3 (1,3) 37/33,3 (1,1) 81/66,6 (1,2) 1,19
24 to 47 24 65/65,5 (1,0) 60/65,5 (0,9) 125/131,0 (1,0) 1,08
48 to 59 12 23/32,4 (0,7) 37/32,4 (1,1) 60/64,8 (0,9) 0,62
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 166/166,0 (1,0) 166/166,0 (1,0) 1,00

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

Overall sex ratio: p-value = 1,000 (boys and girls equally represented)
Overall age distribution: p-value = 0,228 (as expected)
Overall age distribution for boys: p-value = 0,149 (as expected)
Overall age distribution for girls: p-value = 0,569 (as expected)
Overall sex/age distribution: p-value = 0,046 (significant difference)

Team 20:

Age cat. mo. boys girls total ratio boys/girls
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 5 6 25/27,8 (0,9) 32/26,7 (1,2) 57/54,5 (1,0) 0,78
6 to 11 6 31/27,1 (1,1) 25/26,1 (1,0) 56/53,2 (1,1) 1,24
12 to 23 12 58/52,5 (1,1) 58/50,5 (1,1) 116/103,1 (1,1) 1,00
24 to 47 24 87/103,4 (0,8) 87/99,5 (0,9) 174/202,9 (0,9) 1,00
48 to 59 12 61/51,1 (1,2) 50/49,2 (1,0) 111/100,3 (1,1) 1,22
-------------------------------------------------------------------------------------
0 to 59 60 262/257,0 (1,0) 252/257,0 (1,0) 1,04

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