Cher Fe,

Malheureusement, je ne suis pas sûr qu'il y en a principalement parce qu'il n'y a pas de données pour informer son interprétation dans ce groupe d'âge. Enquêtes et d'autres sources de données ne recueillent pas de mesures MUAC à cet âge donc aucun moyen d'estimer seuils. Ce que je dirais est une occasion béant pour la recherche et vous encourage à commencer à recueillir des données MUAC pour cet âge et commencer à comparer son rendement par rapport à des critères anthropométriques utilisés couramment comme l'IMC ou de la FMH, même sur des estimations simples comme la prévalence, la fiabilité, l'exactitude et la validité. Cela va commencer à nous donner un aperçu sur l'utilisabilité des MUAC dans ce groupe d'âge. Études longitudinales ultérieures peuvent être conçus pour recueillir des données sur les valeurs prédictives et l'analyse des risques.

PB seuils en dessous de 5 ans, les enfants sont décidées par le risque de mortalité. La mortalité chez les enfants plus âgés est très nettement inférieur à celui des enfants de moins de cinq ans. Cela signifie que le groupe d'âge plus âgé a reçu peu d'attention et qu'une grande taille de l'échantillon de la cohorte (très cher) est nécessaire pour estimer la mortalité à différents seuils. Cela signifie que nous sommes limités à l'anthropométrie. Vous pouvez utiliser PB / un Z-scores ou PB / H z-scores (à partir d'une référence internationale ou d'une enquête locale). Ma préférence serait pour PB / H comme (a) l'âge peut être sujettes à erreur, et (b) Un QUAC bâton pourrait être utilisé.

Je espère que cela est d'une certaine utilité.

COOPI recherche un/e Consultant/e Nutrition en RDC

Présente en RDC depuis 1977, COOPI y a fortement développé ses interventions au cours des 20 dernières années en réponse aux multiples crises qui ont déstabilisé le pays. L’organisation intervient désormais dans 05 provinces avec une coordination nationale à Kinshasa. À partir du Kivu, où il y a eu la première intervention, la réponse de COOPI s’est progressivement étendue à d’autres zones, pour la mise en œuvre de programmes d’urgence en faveur des populations déplacées et victimes des conflits. La nutrition, la sécurité alimentaire et la protection sont nos trois principaux secteurs d’activité en RDC. COOPI assure actuellement la Co-Facilitation du cluster Nutrition au niveau national, au coté du lead UNICEF. Par ailleurs, l’organisation développe une politique active de partenariat avec des ONG Internationales et Nationales.

Dans les provinces en sortie de crise, COOPI développe des projets pluriannuels qui posent les bases d’un développement harmonieux et durable. C’est notamment le cas dans le Haut – Katanga et le Bas Uélé ou nous mettons en œuvre un projet de lutte contre l’insécurité alimentaire et la malnutrition des populations riveraines de deux parcs nationaux, qui vise également à réduire le braconnage et la pression sur les ressources de ces espaces protégés. Un projet complémentaire est en préparation pour les mêmes zones, qui appuiera la participation citoyenne dans la gestion du bien commun. Enfin, COOPI met également en œuvre plusieurs projets pluriannuels de réinsertion socioéconomique de victimes et enfants vulnérables, avec notamment l’appui du Fonds au Profit des Victimes de la CPI.

Objectif de la consultance

Le but est de présenter une analyse coût-efficacité du protocole simplifié PCIMA pour faire face aux défis liés à la couverture de la prise en charge nutritionnelle en RDC. Cette analyse de coût-efficacité se concentrera sur la mise en œuvre du protocole PCIMA simplifié validé en 2020 mis en œuvre dans les formations sanitaires et au niveau communautaire. Le traitement des cas malnutrition aigüe sévère avec complications médicales est fait en UNTI* (HGR* ou CSR)* avec le protocole standard.

Le(a) consultant(e), travaillera suivant les tâches ci-dessous décrites et devra soumettre ces livrables conformément au plan prévu dans les présents termes de référence.      

* UNTI : Unité Nutritionnelle Thérapeutique Intensive. HGR Hôpital Général de Référence. CSR Centre de Santé de Référence.

Responsabilités et taches du consultant  

Sous la responsabilité du Coordinateur de Nutrition, le(a) Consultant(e) aura les tâches et les responsabilités spécifiques suivantes :

• Assurer la qualité du recueil et de l’analyse des données.
• Analyser et interpréter les données avec les membres du comité de pilotage des approches simplifiées.
• Analyser les coûts financiers des biens et services nécessaires pour mettre en œuvre chacune des adaptations au protocole PCIMA.
• Faire l’analyse cout-efficacité de la stratégie PB famille.
• Réaliser l’analyse cout efficacité de l’utilisation d’un produit unique.
• Analyser le cout-efficacité de la décentralisation de la prise en charge au niveau communautaire.
• Identifier les points forts et faibles de la mise en place de ce protocole simplifié PCIMA.
• Restituer les résultats de l’analyse au comité de pilotage (power point).
• Assurer la rédaction du rapport final.

Livrables attendus

La date de début souhaitée de la mission est le 20/07/2022 et aux termes de la mission, les livrables suivants seront produits et présentés par la(e) consultant(e) : 

• Une présentation des résultats des analyses au comité de pilotage des approches simplifiées et au cluster nutrition de la RDC.
• Un rapport final intégrant toutes les analyses cout-efficacités des différentes adaptations et de la stratégie PB famille permettant de faire des comparaisons entre le protocole simplifié et la PCIMA standard.

Approche méthodologique

L’analyse coût-efficacité se concentrera sur la mise en œuvre du protocole PCIMA simplifié dans les formations sanitaires et au niveau communautaire dans les zones de santé de Bambu et Nundu.

Profil du consultant

• Master (Bac+5) en nutrition, épidémiologie ou santé publique.
• Au moins cinq (5) années d’expérience dans le domaine de la gestion et de l’analyse des données nutritionnelles.
• Expérience de la mise en œuvre de projets de prise en charge de la malnutrition dans au moins trois pays.
• Avoir une connaissance profonde de la Prise en Charge Intégrée de la Malnutrition aigüe des enfants de 0 – 59 mois.
• Avoir une bonne expérience sur l’analyse cout-efficacité des projets PCIMA.
• Avoir de solides compétences analytiques.
• Maîtriser l’outil informatique et ses applications.
• Avoir la maitrise du français et la connaissance de l’anglais est un atout.
• Une maitrise de l’outil informatique (Nutrisurvey ENA for SMART, SPSS et Epi Info).

Êtes-vous intéressé par cette annonce? Si oui, envoyez votre candidature et CV à: nutrition.rdc@coopi.org 

Date limite pour postuler : 28 juin 2022.

COOPI se réserve la possibilité de clore un recrutement avant la date d’échéance de l’annonce. Merci de votre compréhension.

Cher Fe,

Comme déjà mentionné par Mark, l'approche de mortalité utilisée pour déterminer MUAC coupure dans moins de 5 ans ne peut pas être utilisé pour les enfants plus âgés. Suivi des enfants souffrant de malnutrition non traités, comme l'a fait 30 ans. Il ya de la sous-5, est plus possible maintenant que nous avons une approche efficace à domicile pour les traiter. Et la faible mortalité observée dans ce groupe d'âge serait en tout cas de rendre ces études très difficile.

L'idée d'évaluer la combinaison de MUAC et la hauteur correspond le mieux avec le diagnostic clinique de la malnutrition fait par un clinicien expert, comme suggéré par Pascale, est une bonne chose. Une approche similaire a été proposée il ya presque 30 ans pour voir quels indices anthropométriques équipés mieux avec le diagnostic clinique de marasme inunder-5.

Voir: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/3101482

Cela pourrait être adaptée à des enfants plus âgés. Peut-être une méthode plus moderne d'analyse, laissant MUAC et la hauteur combinent les uns des autres d'une manière optimale pour répondre avec gaspillage clinique comme cela a été fait pour le poids et la hauteur par Prudhon et al pour évaluer le risque de décès (http: //www.ncbi. nlm.nih.gov/pubmed/8678042) serait mieux que d'utiliser un indice QUAC bâton dérivées des normes. (en passant, ne K pour QUAC).

Les études portant sur le lien entre les différents indices anthropométriques et d'autres issue défavorable, en dehors de la mortalité, tel que suggéré par Martha quand elle mentionne l'évaluation des risques, serait la bienvenue, mais beaucoup plus complexe à réaliser.

En tout cas, ceci est une enquête digne de domaine