Chère Selam,

Il existe quelques messages antérieurs sur en.net qui pourraient vous aider à répondre à vos questions (bien que je n'aie pas trouvé de référence directe aux points que vous avez soulevés).

https://www.en-net.org/forum/question/3549 (Discussion sur le calcul du PB en fonction de l'âge)

https://www.en-net.org/forum/question/5120et https://www.en-net .org/forum/question/3841 (Discussion sur l'utilisation d'Excel pour le calcul du z-score)

J'espère que cela vous aidera,

Lucy

Chère Salem :

Je vous remercie pour ces très bonnes questions. Je vais tenter d'aborder les différents points dans l'ordre où ils ont été soulevés :

1. En règle générale, j'essaie d'éviter les outils d'analyse des données d'enquête de type 'standardisation à outrance'. Ces outils comprennent l'Anthro Survey Analyser de l'OMS. L'analyse des données d'enquêtes nutritionnelles nécessite des compétences épidémiologiques et statistiques afin d'éviter les erreurs conduisant à des conclusions erronées. Ces boîtes à outils permettent à des personnes non qualifiées et inexpérimentées d'appuyer sur un bouton et d'obtenir des résultats standardisés qui peuvent être incorrects ou ne pas correspondre aux questions de recherche spécifiques ou à la population visée par une enquête particulière. Par conséquent, je n'ai aucune idée de la raison pour laquelle l'analyseur d'enquête anthrologique de l'OMS demande le poids et la longueur lorsqu'il tente d'analyser les données du PB.
2. En ce qui concerne les tableaux du CCMU par âge, la colonne 9 est intitulée "médiane". Elle donne la médiane du CCM pour l'âge et le sexe.

3. Les colonnes 8 et 10 donnent la médiane moins 1 écart-type et la médiane plus 1 écart-type. Il suffit de soustraire le chiffre de la colonne 9 de celui de la colonne 10 pour obtenir l'écart-type des mesures du CCMU pour les enfants de l'âge indiqué dans la population standard. Notez toutefois que l'écart-type dérivé de la colonne 10 moins la colonne 9 est parfois différent de l'écart-type dérivé de la colonne 8 moins la colonne 9. C'est l'une des particularités des données standard de l'OMS. Si j'ai besoin d'une estimation approximative de l'écart-type pour un groupe d'âge et de sexe donné, j'utilise la moyenne de ces deux nombres. Toutefois, comme la méthode LMS de calcul des z-scores anthropométriques est assez compliquée, j'utilise toujours l'une des routines écrites pour les progiciels standard proposés par l'OMS. Celles-ci peuvent être téléchargées à l'adresse suivante : https://www.who.int/tools/child-growth-standards/software.

   J'espère avoir répondu à vos questions.