MODELER LES INDICATEURS DE RISQUE PRÉCOCES POUR ANTICIPER LA MALNUTRITION (MERIAM)
Contexte :
Les États fragiles et touchés par un conflit connaissent actuellement l’un des taux de faim, de malnutrition aiguë et de mortalité infantile les plus élevés du monde (UNICEF, 2011). La faiblesse des systèmes et des structures, ainsi que les ressources limitées, empêchent les gouvernements d’améliorer la nutrition des enfants et de faire face aux stress et chocs (conflits, maladies, catastrophes naturelles, etc.) qui affectent la malnutrition. Malgré les efforts déployés récemment pour améliorer les systèmes d’alerte précoce en cas d’insécurité alimentaire dans ces contextes, les approches actuelles de détection du déclin de la sécurité nutritionnelle sont encore sous-développées et ne sont en mesure de détecter une crise nutritionnelle que lorsque celle-ci est déjà effectivement commencée.
Pour être efficace dans le domaine de la nutrition, un système d’alerte précoce doit pouvoir identifier une crise imminente liée à la nutrition et de déclencher une intervention rapide avant que certains secteurs de la population ne souffrent de malnutrition aiguë. Ces systèmes doivent inclure des indicateurs de vulnérabilité nutritionnelle, capables de détecter des augmentations du risque nutritionnel ainsi que de pouvoir différencier l’impact des chocs et des stress (seuls ou combinés) sur ce risque à court et moyen terme.
Résumé du projet :
Le consortium MERIAM (modéler les indicateurs de risque précoce pour anticiper la malnutrition) vise à affronter ce défi à travers de :
- identifier les principaux indicateurs de malnutrition aiguë,
- prévoir un risque accru de malnutrition aiguë et les principaux facteurs de ce risque,
- générer les scénarios démontrant comment les stress et les chocs affectent ce risque localement.
MERIAM utilise une combinaison complémentaire de méthodologies innovantes – modélisation à la fois économétrique et informatique – et exploite une variété d’ensembles de données existants et accessibles pour saisir de manière rigoureuse les facteurs de causalité de la malnutrition aiguë. Pris ensemble, ces aspects permettent au projet de modéliser de manière dynamique la fluctuation de la malnutrition aiguë dans les contextes où cette information est recquise de la manière la plus urgente. Ainsi, en comprenant mieux les principaux facteurs de risque de malnutrition aiguë, MERIAM peut prévoir qui est le plus exposé au risque d’émaciation, quand ils risquent de devenir émaciés et où le risque est le plus fort (dans quelle région géographique il réside).
Impact attendu :
Ces aspects fournissent des informations vitales pour les responsables de l’élaboration des politiques et les professionnels, permettant ainsi une réponse humanitaire proactive et plus précoce au développement, destinée aux personnes les plus exposées au risque de devenir sous-alimentées. MERIAM offrira donc une alternative plus rapide et économique aux mécanismes de surveillance nutritionelle traditionnels, ainsi qu’une alternative capable de fournir des informations et des analyses sur les risques nutritionnels même dans des zones géographiques inaccessibles immédiatement (pour des raisons de sécurité, par exemple) pour les acteurs humanitaires.
Impact attendu :
Ces aspects fournissent des informations vitales pour les responsables de l’élaboration des politiques et les professionnels, car ils leur permettent de fournir une réponse humanitaire et de faire progresser le développement des personnes les plus vulnérables souffrant de malnutrition. MERIAM offrira donc une alternative plus opportune et économique aux mécanismes de surveillance nutritionnelle traditionnels, ainsi qu’une alternative capable de fournir des informations et des analyses sur les risques nutritionnels, même dans des zones géographiques peu ou non accessibles.
En outre, en comprenant mieux pourquoi les individus ou les communautés risquent la malnutrition, MERIAM dispose de meilleurs outils pour identifier les moyens de minimiser ou d’atténuer les risques. Ces aspects fournissent des informations vitales aux décideurs et aux praticiens, permettant ainsi de mieux cibler les ressources humaines et financières sur les interventions les plus appropriées, les plus efficientes et les plus efficaces dans ce contexte. Enfin, les modèles MERIAM identifieront les facteurs de stress ou les chocs probables, ainsi que leurs incidences éventuelles sur la résilience, les comportements, les mécanismes d’adaptation et les résultats nutritionnels. Ces informations permettront d’améliorer le diagnostic et l’analyse de la vulnérabilité nutritionnelle, ainsi que d’identifier les facteurs qui soutiennent ou inhibent la résilience nutritionnelle dans un contexte donné.