MODELAR indicadores tempranos de riesgo para anticipar la desnutrición (MERIAM)

Los estados frágiles y afectados por conflictos tienen algunas de las tasas más altas de hambre, desnutrición aguda y mortalidad infantil en el mundo en la actualidad (UNICEF, 2011).
Antecedentes:

Los estados frágiles y afectados por conflictos tienen algunas de las tasas más altas de hambre, desnutrición aguda y mortalidad infantil en el mundo en la actualidad (UNICEF, 2011).  Los sistemas y estructuras débiles, así como los recursos limitados suponen un reto para la habilidad de los gobiernos de mejorar la nutrición infantil y lidiar con los choques y tensiones (por ejemplo, conflictos, enfermedades, desastres naturales, etc.) que afectan la desnutrición. A pesar de los recientes esfuerzos para mejorar los sistemas de alerta temprana para la inseguridad alimentaria en estos contextos, los enfoques actuales para detectar los declives en la seguridad nutricional siguen poco desarrollados y no pueden detectar una crisis nutricional, sino hasta que ésta ya haya comenzado.

Para que sea efectivo en materia de nutrición, un sistema de alerta temprana debe ser capaz de identificar una crisis inminente asociada a la nutrición y generar una respuesta oportuna antes de que haya sectores de la población que sufran desnutrición aguda. Estos sistemas deben incluir indicadores de vulnerabilidad nutricional capaces de detectar incrementos en los riesgos nutricionales, así como de diferenciar los impactos que los choques y tensiones (ya sea de por separado o combinados) tendrán sobre estos riesgos a corto y a mediano plazo.

Resumen del proyecto:

El consorcio Modelar Indicadores Tempranos de Riesgo para Anticipar la Desnutrición (MERIAM, por sus siglas en inglés) tiene el objetivo de enfrentar ese reto de frente a través de:

  1. Identificar los principales indicadores de desnutrición aguda
  2. Pronosticar un mayor riesgo de desnutrición aguda y los factores clave de ese riesgo
  3. Plantear posibilidades que demuestren cómo los choques y tensiones afectan este riesgo a nivel local

MERIAM utiliza una combinación complementaria de metodologías innovadoras –modelización tanto econométrica como computacional–y aprovecha la gran cantidad de conjuntos de datos existentes y accesibles para capturar rigurosamente los factores causales de la malnutrición aguda. Tomados en conjunto, estos aspectos le permiten al proyecto modelar dinámicamente la fluctuación de la desnutrición aguda en contextos donde esta información se necesita con mayor urgencia. Así, a través de comprender mejor los principales factores de riesgo para la desnutrición aguda, MERIAM puede pronosticar quiénes están más expuestos al riesgo de emaciación, cuándo es más probable que estén en riesgo de padecer emaciación, y dónde (en qué zona geográfica se encuentran).

Impacto esperado:

Estos aspectos brindan información vital para las personas que formulan políticas y para las y los profesionales, pues les permite brindar una respuesta humanitaria y de desarrollo anticipada para las personas más vulnerables a padecer desnutrición. MERIAM por lo tanto proporcionará una alternativa más oportuna y económica a los mecanismos tradicionales de vigilancia nutricional, así como también una alternativa capaz de proporcionar información y análisis sobre los riesgos nutricionales, incluso en zonas geográficas que podrían no ser inmediatamente accesibles (por ejemplo, debido a motivos de seguridad) para los actores humanitarios.

Además, al lograr entender mejor por qué los individuos o las comunidades corren el riesgo de padecer desnutrición, MERIAM tiene mejores herramientas para identificar cómo minimizar o mitigar los riesgos. Estos aspectos brindan información vital para las personas que formulan políticas y para las y los profesionales, permitiéndoles encauzar mejor los recursos humanitarios y financieros hacia las intervenciones más apropiadas, eficientes y efectivas en ese contexto. Por último, los modelos de MERIAM identificarán posibles choques y tensiones y cómo estos pueden impactar en la resiliencia, comportamientos, mecanismos de afrontamiento y resultados en materia de nutrición. Esta información mejorará el diagnóstico y el análisis de la vulnerabilidad nutricional, así como identificará esos factores que apoyan o inhiben la resiliencia nutricional en un contexto dado.  

Información del proyecto

Área(s) temática(s) : Nutrición y salud Proteccion
Zone d'intervention Kenya Niger Nigeria Somalia Uganda
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