Projet de diagnostic de la malnutrition aiguë sévère: SAM Photo Diagnosis App®

Projet de diagnostic de la malnutrition aiguë sévère: SAM Photo Diagnosis App®
CONTEXTE:

Malgré des progrès importants au cours des dernières décennies, 45% des décès d’enfants de moins de cinq ans sont toujours imputables à la malnutrition. La malnutrition aiguë augmente le risque de morbidité et de mortalité infantiles et nécessite donc un traitement urgent. Les centres de santé doivent être dotés des outils et de l’expertise nécessaires pour diagnostiquer et traiter les cas. De plus, les prestataires de soins doivent être habilités à poursuivre le traitement et à surveiller l’enfant régulièrement jusqu’à son rétablissement complet.

Tandis que le rapport poids/taille (WHZ) et le tour de bras moyen sont des techniques couramment utilisées pour diagnostiquer la malnutrition aiguë, leur utilisation à grande échelle reste importante.

Objectifs du projet :

Développer un modèle innovant de diagnostic basé sur l’image pour la malnutrition aiguë et chronique, et l’intégrer dans une application de téléphonie mobile facile à utiliser afin de permettre un diagnostic simple et efficace dans la communauté et d’améliorer la gestion communautaire de la malnutrition. Registre de la preuve.

Le présent projet comprend trois étapes:

Impact attendu :

Ce projet renforce la décentralisation et la durabilité du traitement communautaire de la malnutrition en permettant aux prestataires de soins de diagnostiquer et de surveiller l’état nutritionnel de leurs enfants. Les aidants et les membres de la communauté auront également un meilleur accès aux informations nutritionnelles pour prestataires de soins. Afin de mesurer l’impact dans les communautés ciblées, Action contre la Faim suivra le taux d’acquisition de l’application, le nombre de diagnostics posés, l’augmentation du taux de récupération et la diminution des taux d’abandon et de rechute.

Le projet offre également aux gouvernements et aux systèmes de santé locaux une excellente occasion de révolutionner les évaluations de la nutrition et d’améliorer l’impact et la couverture des programmes de nutrition. Le potentiel de l’application pour faciliter le diagnostic rapide et facile de la malnutrition, associé au pouvoir du CCSC pour la prévention et le traitement de la nutrition, offre une occasion unique de lutter contre la malnutrition à grande échelle. Il s’agit d’une étape importante vers la réalisation de l’objectif de développement durable 2.2 (ODD 2.2) et la réduction de la malnutrition vers 2030.

Innovation pour les communautés (axée sur les utilisateurs ): bien que ce projet vise à développer une technologie nouvelle et innovante, Action contre la Faim impliquera dès le début les communautés cibles dans le processus pour que le système soit facile et intuitif à utiliser, en tenant compte de leur commentaires à chaque étape du projet et adaptation de la technologie à leurs besoins et à leur contexte, si nécessaire. L’outil intégrera également un système de communication bidirectionnel qui sera complètement adapté aux besoins des utilisateurs finaux, car il sera développé selon une approche de conception centrée sur l’utilisateur.

Approche genre : les femmes et les hommes des communautés ciblées seront impliqués à chaque étape de la planification et du déploiement du projet. Ils participeront également à des ateliers d’alphabétisation numérique couvrant les fonctionnalités de l’application, des systèmes de communication bidirectionnels et des fonctionnalités supplémentaires pour les téléphones et les smartphones. Celles-ci peuvent avoir un impact important sur la transformation concernant le genre, en particulier sur les ménages dirigés par des femmes. Les hommes recevront également des conseils en matière de santé et de nutrition, notamment de pratiques d’allaitement et de régimes alimentaires appropriés. Le suivi comprendra à la fois des données qualitatives (une analyse de genre sera faite au début du projet et tout au long du projet, des discussions seront organisées avec les groupes de discussion, avec les participants hommes et femmes, afin de comprendre l’impact spécifique) et des données quantitatives (les données sur l’adoption de l’application seront fournies, ventilées par sexe et par âge).

Project Information

Thematic Area: Nutrition et santé Recherche
Intervention Area: Senegal
Implementation Period: Phase I. 16/11/2015 – 30/06/2018 Phase II. 01/10/2018 – 30/06/2019 Phase III. 01/10/2019 – 30/06/2021
Partners: Université Complutense de Madrid. Le présent projet rend compte de la collaboration de deux groupes de recherche : EPINUT (anthropométrie et nutrition) et HumLog (statistiques et modèles mathématiques appliqués à des contextes humanitaires). Université Cheickh-Anta-Diop, Dakar, Sénégal Tyris Software S.L..
Donors: Phase I: Child Investment Fund Foundation Phase II: Programme Alimentaire Mondial et Grand Challenges Canada

Contact

Laura Medialdea Chercheur principal du Projet SAM Photo Diagnosis App® Experte en recherche, Département Technique, ACF-Espagne lmedialdea@achesp.org
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