Est-il valable d'utiliser des points de coupure similaires pour prévalence de l'émaciation en utilisant z-scores pour les différents pays et les contextes?

Salut,
II fait face à cette situation et veulent entendre vos idées. Nous avons un programme en cours d'exécution depuis longtemps, mais les taux de malnutrition aiguë globale au cours de la période de soudure en fonction des normes de l'OMS de 2006 est beaucoup trop élevé dans toutes les enquêtes: par exemple, l'estimation est d'environ 18 Gam (IC à 95% de 15,7 à 20,8). Quand on voit le GAM en utilisant MUAC il est toujours en dessous de 10 pour cent pour toutes les enquêtes (la moitié des résultats z score). Il n'y a aucune enquête de couverture pour voir la couverture du programme, mais certains des résultats sont en contraste direct avec la situation sur le terrain. Un de ces enquêtes a été réalisée dans un milieu urbain avec un très bon programme (indicateurs de programme répondant à la norme minimale sphère sauf taux de défaut). Basé sur la classification de l'OMS ce niveau de GAM sont critiques, mais d'après mon expérience de l'Ethiopie ces niveaux ne sont observées que sur des situations proches de la famine comme la Corne de l'Afrique actuelle El nino sécheresses ou dans les communautés pastorales comme la Somalie. Par conséquent, je me demande ce sont les scores z m'a vraiment dit la situation sur le terrain? Est-ce valable pour dire que la situation «critique» quand vous avez un programme PCMA bien gérée? En outre, l'admission au programme et la décharge se fait en utilisant à la fois le périmètre brachial et z scores (OMS). Les résultats sont tout aussi NCHS 'inacceptable' de haut. Je viens de lire l'article "Les fluctuations de perdre dans les populations d'enfants vulnérables dans la Corne de l'Afrique." S Chotard, J Mason, N Oliphant, S et P Hailery Mebrahtu. linkFood and Nutrition Bulletin, vol. 31, no. 3 (supplément), 2010. ' Les Tentatives de papier de recherche à venir avec différents points de coupe large en fonction du contexte local, plutôt que d'avoir une seule coupure points pour tous les pays. Je veux vraiment une discussion sur cette question et une réponse à mes questions de votre part.

Merci beaucoup, je vais voir dans le document.

Merci Mark pour votre explication. Bien sûr, la population vit dans une des zones de basses terres avec une population de pasteurs et agro-pasteurs non négligeable. Je vais faire le test et de regarder dans les trends.Thanks beaucoup!

Les documents et les idées présentées à la question sont utiles. Il est important d'utiliser autant d'informations contextuelles qualitative et l'autre que possible de se prononcer sur la situation et les réponses appropriées. Les taux de malnutrition aiguë globale sont mal comprises et utilisées par de nombreux programmes. Les recomends intelligent d'utiliser des informations contextuelles pour comprendre les enquêtes nutritionnelles. Malheureusement, l'attention est sur l'estimation GAM avec toute autre considération. Programmes PCMA sont utiles et sauver les vies de childeren chers. Cependant, la crise économique internationale actuelle, les dettes Souverain et le fardeau des mesures d'austérité par govenments occidentaux sur leur signal de la population à nous dans les futurs fonds obtenant peuvent ne pas être facile. Therfore, il sera très important d'allouer attentivement resoureces à leur utilisation optimale avec un ÉVALUATION très prudent et de design. Économies dans les enquêtes de nutrition et assessemnts sont un domaine potentiel considérable. L'échange de terrain sur sa couverture exclusive sur l'Éthiopie a demandé si il est important de faire plus de 600 enquêtes sur la nutrition dans le pays durant la dernière décennie. Je dois la chance d'assister à une réunion de la nutrition de cluster qui discuter de la question. Leur existe des preuves substantielles que les estimations du GAM peut être réduit avec assessements Attention. Je souhaite vivement que nous allons aider les gestionnaires de programme ainsi que les gouvernements des pays hôtes à venir avec de meilleures méthodes pour déterminer les seuils d'action pour éclairer la prise. Par exemple, dans la corne de l'Afrique actuelle sécheresse beaucoup d'enquêtes ont été menées pour diriger l'attention de tous stalkholders clés à la crise. Cependant, FEWS NET a incontournable en prédit la situation La Niña ainsi que d'autres facteurs aggravants. Pour l'ensemble de la zone touchée quelques enquêtes soigneusement planifiées ont suffi pour montrer la Promotion de la sécheresse. Cependant, de nombreuses organisations ont été en cours d'exécution, indépendamment de mener des enquêtes sur la nutrition et intiate une réponse. Ceci est partiellement dû à empressement pour aider la population affeceted ou un malentendu l'utilisation de base des résultats de l'enquête ou de l'incompréhension des règles du gouvernement du pays hôte. Espérons que nous allons prévoir des situations de crise, sans beaucoup de dépenses à l'avenir.

Hey Mark,

Ce sont les résultats des estimations de la prévalence de différents groupes d'âge pour les trois dernières enquêtes. Les estimations de la prévalence pour MUAC et z scores sont présentés. Basé sur l'échantillon des taux de prevalenece diminuent pour chaque âge augmente. Les résultats sont présentés MUAC correpondant trop. La différence dans les taux de prévalence entre les deux critères est visible. Autres résultats du taux de mortalité de l'enquête, y compris montrent une situation normale. Les résultats sont les dernières estimations de l'enquête pour les 4 derniers mois. Je veux juste montrer les résultats et la grande différence dans GAM sur la base du périmètre brachial et z scores.

Enquête 1

Prévalence de la malnutrition aiguë par âge basé sur le poids-pour-taille z-scores et / ou oedème (n = 845)

                        Sévère émaciation modérée normal de perdre
Age (mths) Total pas. Non non Non. %
6-17 167 11 6,6 41 24,6 115 68,9
18-29 172 10 5,8 29 16,9 133 77,3	
30-41 217 2 0,9 21 9,7 194 89,4	
42-53 194 5 2,6 17 8,8 172 88,7	
1 1,1 95 54-59 22 23,2 72 75,8	
Total 29 3,4 130 845 15,4 686 81,2	

Prévalence par MUAC

Analyse MUAC N = 832 (enfants 6 mois à 59 mois)

Statut Nombre d'enfants Pourcentage
La malnutrition aiguë sévère (MUAC <115 mm) 8 1,0%
La malnutrition aiguë modérée (MUAC> = 115 à <125 mm) 47 5,6%
Risque (MUAC> = 125 à <135 cm) 176 21,2%
Normal, bien nourrie (MUAC> 135 mm) 601 72,2%
Total 832 100%

Enquête 2
Prévalence par z scores agrégées par âge

				Sévère émaciation modérée normal de perdre
Age (mths) Total pas. Non non Non. %
6-17 149 1 0,7 27 18,1 121 81,2
18-29 199 2 1,0 34 17,1 163 81,9
30-41 160 1 140 0,6 19 11,9 87,5
42-53 145 1 0,7 18 12,4 126 86,9
66 0 0,0 54 à 59 10 15,2 56 84,8
Total 5 719 0,7 108 15,0 606 84

Prévalence par MUAC
Analyse MUAC N = 724 (enfants 6 mois à 59 mois)

État nutritionnel des enfants Pourcentage Nombre
La malnutrition aiguë sévère (MUAC <115 mm) 8 1,1%
La malnutrition aiguë modérée (MUAC> = 115 à <125 mm) 51 7%
Risque (MUAC> = 125 à <135 cm) 130 18%
Normal, bien nourrie (MUAC> 135 mm) 535 73,9%
Total 724 100%

Enquête 3

 Sévère émaciation modérée normal de perdre 
 Age (mths) Total pas. Non non Non. % 
 6-17 189 7 3,7 21 11,1 161 85,2 
 18-29 191 4 2,1 25 13,1 162 84,8 
 30-41 232 4 1,7 22 9,5 206 88,8 
 1 196 0,5 42-53 32 16,3 83,2 163 
 54-59 112 1 0,9 24 21,4 87 77,7 
 Total 17 1,8 124 920 13,5 779 84,7 

la prévalence par MUAC
Analyse MUAC N = 920 (enfants 6 mois à 59 mois)

État nutritionnel des enfants Pourcentage Nombre
La malnutrition aiguë sévère (MUAC <115 mm) 5 0,6%
La malnutrition aiguë modérée (MUAC> = 115 à <125 mm) 50 5,6%
Risque (MUAC> = 125 à <135 cm) 183 20,3%
Normal, bien nourrie (MUAC> 135 mm) 661 73,5%
Total 899 100%

Merci beaucoup et il était un expierience d'apprentissage.

Mark et Roger remerciement. Je ai lu suggéré l'article de Mark et il est vraiment vrai. La plupart des enquêtes en Ethiopie à Highland et les communautés agraires donnent une estimation plus ou moins proche du taux de prévalence de GAM et SAM. Ce fut l'un des problèmes que je eues avec les résultats de l'enquête. Le document 'L'effet de la forme du corps sur les définitions de cas fondées poids-pour-taille et la circonférence du bras à mi-hauteur de la malnutrition aiguë chez les enfants éthiopiens "m'a aidé à comprendre la question. Comme une question de fait, récemment, il y avait une intiative de faire des études similaires et je vais informer les organismes participants de lire ce document avant d'aller faire les enquêtes.

De même, le document technique intégré de classification de la sécurité alimentaire a adressé mes préoccupations. Merci beaucoup pour votre assisstance.

Je trouve cela utile pour les questions que je voulais:

'' Poids-pour-taille et le périmètre brachial pour estimer la prévalence de la dénutrition aiguë?
Un examen des données d'enquête recueillies entre Septembre 1992 et Octobre 2006 ''
Mark Myatt
Arabella Duffield
University College London Save the Children UK

'' Le point de> 2 SD coupure classifie haut poids-pour-taille comme étant en surpoids dans l'utilisation des enfants.Le
-2 Z-scores comme une coupure implique que 2,3% de la population de référence sera classé comme sous-alimentés, même si elles sont vraiment les personnes «saines» avec aucune perte de valeur de croissance. Ainsi, 2,3% peut être considéré comme la ligne de base ou de la prévalence attendue. Pour être précis les valeurs rapportées dans les enquêtes auraient besoin de soustraire cette valeur de référence pour calculer la prévalence dessus de la normale. Il est important de noter, cependant, que le chiffre de 2,3% est habituellement pas soustrait de la valeur observée. En rendant compte de l'insuffisance pondérale et le retard de croissance des taux ce ne est pas un problème grave parce que la prévalence dans les populations défavorisées sont généralement beaucoup plus élevé que 2,3%. Cependant, pour perdre, avec des niveaux de prévalence beaucoup plus faibles, pas soustraire ce niveau de base affecte sans aucun doute l'interprétation des résultats. ''
http://www.who.int/nutgrowthdb/about/introduction/en/index5.html