Facteurs Associés à la Malnutrition Chronique chez les Enfants Âgés de 0-59 Mois au Niger

Abstract

RÉSUMÉ
Introduction. La malnutrition coûte aux pays en développement, en plus des millions de décès, de pertes de productivité et de revenus. L’objectif de la présente étude était d’identifier les facteurs associés à la malnutrition chronique chez les enfants âgés de 0 à 59 mois au Niger. Méthodologie. Il s’agissait d’une étude transversale, descriptive et analytique. Les données de l’enquête nationale transversale de nutrition selon la méthodologie SMART du Niger en 2022 ont été utilisées. L’échantillon de notre étude était une sous population composée de 9809 enfants âgés de 0 à 59 mois. Les logiciel ENA et SPSS ont été utilisés pour l’analyse des données anthropométriques. Pour la recherche des facteurs associés à la malnutrition chronique, une analyse bivariée à l’aide du test de Chi carré de Pearson au seuil de significativité de 5 % a été faite. Résultats. La prévalence de la malnutrition chronique était estimée à 42%. L’âge des enfants (p=0,000), le sexe (p=0,000), le rang de naissance (p=0,039), le niveau d’instruction des mères (p=0,001), et le nombre d’enfant de moins de 5 ans par ménage (p=0,001) étaient associés à la malnutrition chronique. La diarrhée (p=0,000), la fièvre (p=0,000) et l’infection respiratoire aigüe (p=0,009) au cours des 14 jours précédant l’enquête ainsi que l’anémie (p=0,000) étaient également associées à la malnutrition chronique. Conclusion. Les facteurs associés à la malnutrition chronique ont été identifiés. Les interventions doivent miser sur ces facteurs afin de réduire ce problème de santé publique.

ABSTRACT
Introduction. Malnutrition costs developing countries millions of deaths, lost productivity and income. The objective of the present study was to identify factors associated with chronic malnutrition in children aged 0-59 months in Niger. Methods. This was a cross-sectional, descriptive and analytical study. Data from Niger's SMART national cross-sectional nutrition survey in 2022 were used. The sample for our study was a subpopulation of 9809 children aged 0 to 59 months. ENA and SPSS software were used for the analysis of anthropometric data. For the search for factors associated with chronic malnutrition, a bivariate analysis using Pearson's Chi-squared test at the 5% significance level was performed. Results. The prevalence of chronic malnutrition was estimated at 42%. Children's age (p=0.000), sex (p=0.000), birth order (p=0.039), mothers' educational attainment (p=0.001), and the number of children under 5 per household (p=0.001) were associated with chronic malnutrition. Diarrhoea (p=0.000), fever (p=0.000) and acute respiratory infection (p=0.009) in the 14 days prior to the survey and anaemia (p=0.000) were also associated with chronic malnutrition. Conclusion. Factors associated with chronic malnutrition were identified. Interventions must build on these factors in order to reduce this public health problem.