Indices et indicateurs de l'alimentation du jeune enfant ... - Nutridev

THÈSE DE DOCTORAT DE L'UNIVERSITÉ PIERRE ET MARIE CURIESpécialité :EpidémiologiePrésentée par :Mourad MOURSIPour obtenir le grade deDOCTEUR DE L'UNIVERSITÉ PIERRE ET MARIE CURIEIndices et indicateurs de l'alimentation du jeuneenfant : développement et validation chez des enfantsde 6-23 mois en milieu urbain à Madagascarsoutenue le 15 janvier 2009devant le jury composé de :Mme Namanjeet AHLUWALIA, Chargée de Recherche, INSERM,ToulouseRapporteurM. Gérard BRÉART, Professeur, INSERM, Paris ExaminateurM. Francis DELPEUCH, Directeur de Recherche, IRD, Montpellier Directeur de la thèseM. Patrick KOLSTEREN, Professeur, IMT, Anvers Rapporteur

RésuméL'alimentation de complément (AC) des jeunes enfants allaités au sein constitue dans le monde endéveloppement un des principaux déterminants de leur santé. En 2001, l'Organisation Mondiale de laSanté avait émis des directives pour l'AC, et identifié le manque d'indicateurs comme un des facteursfreinant son amélioration. De ce fait, les recherches sur l'AC ont connu un fort regain d'intérêt, etdivers indices et indicateurs ont été proposés. Plusieurs questions restaient cependant posées,notamment sur les hypothèses sur lesquelles ils reposent, leur élaboration et leur signification. Cetravail visait à y apporter des réponses.Une étude de cohorte prospective a été menée chez des enfants de 6-23 mois en milieu urbain àMadagascar. A partir de rappels qualitatifs et quantitatifs de l'alimentation, un indice composite(ICFI) et plusieurs scores de diversité alimentaire ont été construits, et leur association avec la qualitéde l'alimentation et la croissance des enfants ont été étudiées.L'ICFI est associé à l'ingéré énergétique et à la densité de l'alimentation en micronutriments. Il eststable au cours du temps, et est associé à la croissance lorsqu'il est construit à partir de mesuresrépétées, ou lorsque sa composante 'allaitement' est exclue. La diversité alimentaire, notammentbasée sur 7 groupes d'aliments, est également un bon prédicteur de la densité nutritionnelle. L'ICFIest un bon indicateur de l'AC mais son mode de calcul doit être adapté à ses perspectivesd'application. Des scores simples de diversité alimentaire sont utiles pour identifier les enfants ayantune alimentation de faible qualité nutritionnelle.Mots clefs : alimentation de complément, indicateurs, indices, diversité alimentaire, densité enmicronutriments, qualité de l'alimentation, jeunes enfants, MadagascarTitle Indices and indicators of young child feeding: development and validation in 6- to- 23-month-old children in an urban context in MadagascarAbstractComplementary feeding (CF) is a major determinant of the health of breastfed children in developingcountries. In 2001, the World Health Organization adopted several resolutions to promote CF, andidentified the lack of indices and indicators of CF as one of the factors hampering progress.Consequently, CF has been receiving renewed attention during the past few years and several indicesand indicators were proposed. However, many questions pertaining to their construction, what theyare supposed to reflect and the assumptions made when using them remain unanswered. This workaimed at addressing these issues.A prospective cohort study was conducted on 6-23-month-old children living in an urban context inMadagascar. A composite index (ICFI) and several dietary diversity scores were calculated usingquantitative and qualitative dietary consumption data and their relationships with diet quality andchild growth were tested.The ICFI is associated with energy intake and diet micronutrient density. It is also stable over timeand is associated with child growth when using repeated measurement or when breastfeeding isexcluded from the calculation of the index. Dietary diversity scores are good predictors of themicronutrient density, especially the ones using 7 food groups.The ICFI is a useful indicator but its calculation must be adapted to its expected use. Simple scores ofdietary diversity are useful for the identification of children with low diet quality.Keywords: complementary feeding, indicators, indices, dietary diversity, micronutrient density, dietquality, young children, Madagascar1

REMERCIEMENTSMerci à mes deux mentors exceptionnels pour qui j'ai beaucoup d'admiration Serge Trèche etFrancis Delpeuch, mon directeur de thèse. Je vous remercie pour votre soutien, vos conseils,votre patience et votre amitié sans faille tout au long de cette longue thèse.Merci à Naman Ahluwalia et Patrick Kolsteren d'avoir accepté, malgré un emploi du tempschargé, de juger ce travail en qualité de rapporteurs. Mes sincères remerciements vontégalement à Gérard Bréart qui a aimablement accepté de faire partie du jury de thèse.Merci à Yves Martin-Prével et à Bernard Maire pour le temps qu'ils m'ont consacré et leur apportscientifique considérable au fil des nombreuses réunions du comité de thèse.Cette thèse c'est aussi de longs mois à Madagascar remplis de rencontres et de découvertesriches en émotion et en formation. Merci à Luc Arnaud le directeur du programme Nutrimadpour son amitié et son soutien indéfectible pendant mon travail sur le terrain. Les agréablesmoments passés avec lui, notamment lors des voyages interminables sur la Nationale 7 resterontà tout jamais gravés dans ma mémoire. Merci également à Olivier Bruyeron du GRET et à ChantalMonvois pour la confiance qu'ils m'ont accordée en m'accueillant au sein de leur structure.J'exprime toute ma gratitude à Charlotte Ralison de l'Université d'Antananarivo pour ses conseilsscientifiques et ses visites sur le terrain. Merci à Arnaud Laillou, arrivé un peu plus tardivement àMadagascar, mais qui a néanmoins participé à ce travail avec une bonne humeur et une énergieinégalables.Arrivé début 2004 à Fianarantsoa, il n'y avait quasiment rien sur place. Ce travail n'aurait toutsimplement pas été possible sans l'immense contribution de Juliette Marguerite qui a montél'antenne Nutrimad Fianarantsoa à force de persévérance et d'efforts incroyables. Merci Juliette,toi qui a été comme une deuxième mère pour moi lors de mes séjours à Madagascar.Merci aux formidables enquêteurs qui ont participé à ce travail : Achille, Haingo, Andry, José etVictor, qui ont tous fait preuve de courage et de professionnalisme en accomplissant leur travailde la meilleure manière qui soit même dans les conditions les plus difficiles. Maris jaloux (heinJosé ?), mères fortement alcoolisées, tentatives de drague intempestive, rien ne les arrêtait…Merci à Felana et Saholy, étudiantes DEA, pour le travail admirable qu'elles ont accompli et quioffre de nouvelles perspectives.Merci également à tout le staff Malgache de Nutrimad à Antananarivo qui a participé à ce travailde près ou de loin.Merci à Mary Arimond et Marie Ruel de l'IFPRI pour une formidable collaboration. Merci à vouspour votre accueil chaleureux à Washington, pour votre aide et les merveilleux moments passésà Copenhague et pour votre précieuse participation à la rédaction du 3 ème article. Merci àKathryn Dewey de l'Université Californie-Davis pour sa sympathie et son professionnalisme.Merci également au projet FANTA pour leur aide financière pour la saisie des données.2

Merci à Hélène Pineau pour ses compétences et sa rigueur pour le traitement des rappels des 24heures. Hélène, je sais que ça a été très dur et je t'en suis d'autant plus reconnaissant.Merci à Edwige Landais qui m'a beaucoup aidé pour la table de composition des aliments. Je teremercie pour ton apport scientifique évidemment, mais aussi pour ta tranquillité apaisante etpour les "pétages de plomb" du vendredi. Merci à Sabrina Eymard-Duvernay, précieusecollaboratrice statistique, pour sa disponibilité et sa gentillesse à toute épreuve. Merci àCatherine Philibert, super secrétaire qui a été mon phare d'Alexandrie dans la brumeadministrative. Merci à Agnès Gartner pour le temps passé à relire mes articles et ses conseilsjudicieux. Merci à Gilles Capon et Pierre Traissac pour leur aide statistique. Merci à ChristianPicq, mon partenaire de bureau depuis très longtemps, avant même le déménagement de l'UR106. Merci à toi Christian pour nos longues discussions scientifiques, syndicales et personnelleset pour ton aide scientifique au cours de ma thèse (où sont passés mes beignets ?). J'ai vraimentapprécié de partager les bureaux avec toi. Une pensée toute particulière pour Gérard Rocquelinaussi. Merci Gérard pour ta compagnie agréable, tes récits fascinants et l'initiation au billardfrançais. Merci à tous les membres de l'UR 106 qui m'ont soutenu : Caroline, Claire, Christèle H,Christèle V, Jean-Pierre, Jacques, Isabelle, Michelle, Sophie, Sylvie, et Yves.Merci à mes amis qui m'ont encouragé durant cette thèse : Alain, Alex, Anissa, El Assane,Fabienne, Gislain, Guillaume, Hoan, Isabelle, Kamel, Laurencia, Mapi, Nana, Radia, Séverine,Tahirou, Thuy, Sophie, Sylvestre, Valérie et Youna.Un immense merci aux Toulousains : Boris, Raphaëlle, Jéjé, Stéphanie, Christophe et Francineavec un merci tout particulier pour Joli Papa (il se reconnaîtra) qui a lu le manuscrit de thèsedeux fois.J'aimerais remercier mon frère Magued et ma mère que j'ai mis à contribution pour certainesparties de cette thèse (n'est ce pas que c'était bien de remplir les tableaux ?). Merci pour votresoutien, votre patience et votre amour. Vous me manquez terriblement tous les jours.Enfin, il n'y a pas de mots pour exprimer l'ampleur de l'amour et de la reconnaissance que j'aipour mon soutien le plus fidèle et le plus solide, ma femme adorable et adorée…3

A la mémoire de mon père4

TABLE DES MATIЀRESRemerciements ....................................................................................................................................... 2Liste des publications et communications .............................................................................................. 8Liste des tableaux .................................................................................................................................... 9Liste des figures ..................................................................................................................................... 10Liste des abréviations ............................................................................................................................ 11Introduction ........................................................................................................................................... 12Revue de la littérature ........................................................................................................................... 141 Importance de l'alimentation du jeune enfant dans les PED ......................................................... 141.1 Définitions ............................................................................................................................... 141.2 L'alimentation comme déterminant de la malnutrition ......................................................... 151.3 La malnutrition durant l'enfance et ses conséquences à long terme ..................................... 162 Caractéristiques de l'alimentation du jeune enfant dans les PED ................................................. 192.1 Principales caractéristiques de l'allaitement maternel ........................................................... 192.2 Principales caractéristiques de l'alimentation de complément .............................................. 193 Indices et indicateurs de l'alimentation du jeune enfant dans les PED ......................................... 233.1 Définitions ............................................................................................................................... 233.2 Allaitement maternel .............................................................................................................. 233.3 Alimentation de complément ................................................................................................. 254 Utilisation des indices et indicateurs de l'alimentation du jeune enfant ...................................... 274.1 Promotion de l'allaitement maternel ..................................................................................... 274.2 Adéquation de l'alimentation de complément ....................................................................... 294.3 Développement de nouveaux indicateurs .............................................................................. 314.4 Développement d'indices composites .................................................................................... 314.5 Questions soulevées par l'utilisation des indices composites ................................................ 364.6 La diversité alimentaire ........................................................................................................... 37Objectifs de recherche .......................................................................................................................... 39Sujets et méthodes ................................................................................................................................ 401 Schéma d’étude .............................................................................................................................. 402 Contexte de l’étude ........................................................................................................................ 402.1 Le programme Nutrimad......................................................................................................... 402.2 Géographie et administration ................................................................................................. 412.3 Population ............................................................................................................................... 422.4 Économie et santé ................................................................................................................... 422.5 Disponibilité et consommation alimentaire à Madagascar .................................................... 435

2.6 Situation alimentaire et nutritionnelle dans la province de Fianarantsoa ............................. 452.7 La ville de Fianarantsoa, capitale de la province du même nom ............................................ 472.8 Les quartiers de Sahalava et d’Antsororokavo ....................................................................... 473 Sujets et critères d’inclusion .......................................................................................................... 494 Taille d'échantillon ......................................................................................................................... 505 Variables d’étude ........................................................................................................................... 505.1 Pratiques alimentaires ............................................................................................................ 515.2 Anthropométrie ...................................................................................................................... 515.3 Consommation alimentaire .................................................................................................... 535.4 Mesure de la qualité de l'alimentation ................................................................................... 566 Réalisation pratique de l’étude ...................................................................................................... 587 Méthodes d’analyse statistique ..................................................................................................... 588 Considérations éthiques ................................................................................................................. 59Publication 1 Association of a summary index of child feeding with diet quality and growth of 6–23months children in urban Madagascar ................................................................................................. 61Publication 2 Assessment of child feeding practices using a summary index: stability over time andassociation with child growth in urban Madagascar ............................................................................. 71Publication 3 Dietary diversity is a good predictor of the micronutrient density of the diet of 6-23-month-old children in Madagascar ....................................................................................................... 82Discussion ............................................................................................................................................ 1041 Construction et perspectives d'applications de l'ICFI .................................................................. 1041.1 Applications à des fins de recherche .................................................................................... 1041.2 Application à des fins de suivi-évaluation ............................................................................. 1051.3. Applications à des fins de comparaisons internationales .................................................... 1072 Stabilité de l'ICFI dans le temps ................................................................................................... 1083 Utilisation de l'indicateur de diversité alimentaire ...................................................................... 1093.1 Description des régimes alimentaires ................................................................................... 1093.2 Diversité alimentaire et qualité de l'alimentation ................................................................ 1093.3 Choix des groupes d'aliments à inclure dans l'indicateur de diversité alimentaire .............. 1103.4 Prise en compte des quantités dans l'indicateur de diversité alimentaire ........................... 1123.5 Valeurs seuils et ciblage des individus .................................................................................. 1124 Limites des travaux ....................................................................................................................... 1134.1 Taille d'échantillon et représentativité ................................................................................. 1134.2. Saisonnalité .......................................................................................................................... 1144.3. Mean Micronutrient Density Adequacy (MMDA)................................................................ 1144.4. Rappels des 24 heures et diversité alimentaire ................................................................... 1156

Conclusions et perspectives ................................................................................................................ 116Références bibliographiques ............................................................................................................... 118Annexe 1 Questionnaire de l'étude ..................................................................................................... 132Annexe 2 Facteurs de conversion des poids cru → cuit ...................................................................... 140Annexe 3 Densités requises en micronutriments des aliments de complément par classe d'âge (ensupposant une consommation moyenne de lait maternel ................................................................. 142Annexe 4 Exemple de fiche complétée de rappel des 24 heures ..................................................... 1437

LISTE DES PUBLICATIONS ET COMMUNICATIONSArticles et rapportsMoursi MM, Trèche S, Martin-Prével Y, Maire B, Delpeuch F. Association of a summary index ofchild feeding with diet quality and growth of 6-23 months children in urban Madagascar.European Journal of Clinical Nutrition, 2008:1-8 (Epub ahead of print 13 feb 2008).Moursi MM, Martin-Prével Y, Eymard-Duvernay S, Capon G, Trèche S, Maire B, Delpeuch F.Assessment of child feeding practices using a summary index: stability over time and associationwith child growth in urban Madagascar. American Journal of Clinical Nutrition, 2008, 87:1472-1479.Moursi MM, Arimond M, Dewey KG, Trèche S, Ruel MT, Delpeuch F. Dietary diversity is a goodpredictor of the micronutrient density of the diet of 6-23-month old children in Madagascar.Journal of Nutrition, In press.Moursi M. Developing and validating indicators of nutrient density and energy intake for infantsand young children in developing countries: Madagascar report. Rapport soumis à l’OrganisationMondiale de la Santé (OMS), International Food Policy Research Institute (IFPRI), Food AndNutrition Technical Assistance (FANTA) project et Academy for Educational Development (AED).Février 2006, 90 p.Working Group on Infant and Young Child Feeding Indicators. Developing and Validating SimpleIndicators of Dietary Quality and Energy Intake of Infants and Young Children in DevelopingCountries: Summary of findings from analysis of 10 data sets. Washington, D.C.: Food andNutrition Technical Assistance (FANTA) project, Academy for Educational Development (AED),2006, 111 p.Communications, PostersDietary diversity as a predictor of the nutrient density of young children’s diets in Madagascar.Présentation orale invitée à l’occasion de la Sixth International Conference on DietaryAssessment Methods, Copenhagen, Danemark, 27-29 avril 2006.Constances et spécificités des déterminants de l’alimentation complémentaire du jeune enfant àMadagascar, au Burkina Faso et au Viêt-Nam. Actes du 2 ème atelier international "Voiesalimentaires d'amélioration des situations nutritionnelles en Afrique de l'Ouest : Le rôledes technologues alimentaires et des nutritionnistes". 23 - 28 Novembre 2003,Ouagadougou, Burkina Faso.8

LISTE DES TABLEAUXTableau 1 : Indicateurs de l'alimentation de complément du jeune enfant26proposés par l'OMSTableau 2 : Les conditions pour le succès de l'allaitement maternel 28Tableau 3 : Composantes utilisées pour la construction de l'ICFI et ses variantes 33-34Tableau 4 : Tendances des disponibilités des principaux groupes d’aliments à44Madagascar entre 1993 et 2002 (g/personne/jour)Tableau 5 : Etat nutritionnel des mères et pratiques d'allaitement des enfants à45MadagascarTableau 6 : Exemple du calcul du poids des ingrédients consommés à partir d’unerecette de riz aux pois de terre549

LISTE DES FIGURESFigure 1 : Cadre Conceptuel des déterminants de la malnutrition du jeune enfant 15Figure 2 : Le continuum de l'alimentation du jeune enfant 21Figure 3 : Carte de Madagascar 41Figure 4 : Evolution de l'Indice du développement humain de 1975 à 2005 43Figure 5 : Etat nutritionnel des jeunes enfants dans la province de Fianarantsoa 4710

LISTE DES ABRÉVIATIONSACAGECDCCFDDSEDSEPMFAOGRETICFIIDHIFPRIIMCIRDIZNCGLABASANMARMMDAMPANCHSOMSPEDPNNCQFCRNIRDAUC-DavisUNICEFUSAIDAlimentation de ComplémentAcides Gras EssentielsCenters for Disease Control and PreventionComplementary FeedingDietary Diversity ScoresEnquêtes Démographiques et de SantéEnquêtes Prioritaires sur les MénagesFood and Agriculture OrganizationGroupe de Recherche et d'Échanges TechnologiquesInfant and Young Child Feeding IndexIndice du Développement HumainInternational Food Policy Research InstituteIndice de Masse CorporelleInstitut de Recherche pour le DéveloppementInternational Zinc Nutrition Consultative GroupLaboratoire de Biochimie Appliquée aux Sciences des Aliments et de la NutritionMean Adequacy RatioMean Micronutrient Density AdequacyMean Probability of AdequacyNational Center for Health StatisticsOrganisation Mondiale de la SantéPays en DéveloppementProgramme National de Nutrition CommunautaireQuestionnaire de Fréquence de ConsommationRecommended Nutrient IntakeRecommended Daily AllowanceUniversity of California DavisUnited Nations Children's FundUnited States Agency for International Development11

Introduction

INTRODUCTIONEn ce début de 21 ème siècle, la malnutrition du jeune enfant reste un problème majeur de santépublique dans plusieurs régions du monde en dépit des efforts fournis pour la réduire. Selon lesdernières estimations [1], 178 millions d’enfants de moins de 5 ans, soit environ un enfant surtrois dans les pays en développement (PED), sont touchés par le retard de croissance.Globalement la malnutrition est la cause sous-jacente de 3,5 millions de décès chez les enfantsde moins de 5 ans [1, 2]. Ceux qui survivent souffrent de conséquences néfastes sur leurdéveloppement moteur [3-5] et intellectuel [3, 6-10].Des pratiques alimentaires inadéquates sont une des causes majeures de l’apparition et del’installation de la malnutrition [11, 12]. A titre d’exemple, les enfants des PED qui ne sont pasallaités convenablement souffrent de manière récurrente de maladies infectieuses, grandissentmoins bien et sont exposés à un risque de mortalité 6 fois supérieur à celui des enfants allaitéscorrectement. Les enfants se trouvent à nouveau exposés à ces mêmes risques accrus demorbidité et de mortalité quand des aliments inadaptés d’un point de vue nutritionnel etsanitaire viennent remplacer ou compléter le lait maternel [12].Afin de relancer l’engagement mondial en faveur de l’alimentation du jeune enfant, la 55 èmeassemblée mondiale de la santé a adopté en 2002 la stratégie proposée par l'OrganisationMondiale de la Santé (OMS) [13]. Le cadre politique de cette stratégie indique clairement quel’amélioration de l’alimentation du nourrisson et du jeune enfant doit rester au centre despréoccupations de la santé publique si l’on entend consolider les progrès accomplis au cours desdernières décennies. Cependant, ces progrès ont été nettement plus importants en matièred’allaitement maternel qu’en matière d’alimentation de complément (aliments qui viennentcompléter le lait maternel, idéalement à partir de 6 mois) [14]. Ainsi, des améliorations durablesdes taux d’allaitement ont été observées au niveau national en Amérique Latine et en Afriquegrâce aux efforts soutenus des agences internationales et des pouvoirs publics [15-19].Parallèlement, les programmes d’amélioration de l’alimentation de complément ont rarementdépassé le cadre communautaire ou régional et la plupart d’entre eux sont restés au stade deprogrammes pilote. L’absence de recommandations et d’indicateurs de l’alimentation decomplément simples à recueillir et néanmoins précis est une des raisons majeures avancéespour expliquer cette différence [14]. La revue de quelques indicateurs utilisés par les principalesagences et programmes internationaux (UNICEF, USAID, Linkages) a montré à quel point ilspouvaient être disparates en l’absence de consensus sur ce qui constitue l’alimentation decomplément optimale et la manière de la mesurer [14].Cette absence de consensus international a conduit l’OMS et l’UNICEF à organiser à deuxreprises, en 1995 [12] puis en 2001 [20] des consultations internationales qui ont finalementamené à proposer en 2003 des recommandations concrètes en matière d’alimentation decomplément [21]. Sur cette base, plusieurs études ont cherché à développer les outilsnécessaires pour mesurer l’adéquation des pratiques alimentaires avec ces nouvellesrecommandations [22-29]. Les indices et indicateurs de l'alimentation du jeune enfant proposésétaient destinés à être utilisés à des fins de recherche et sur le terrain.12

Ces travaux posent un certain nombre de questions telles que le degré de précision des indiceset indicateurs de l'alimentation du jeune enfant, la manière optimale de les construire, lavéracité des hypothèses fondamentales sur lesquelles ils reposent et leurs perspectives réellesd'application.Le présent travail de thèse cherche à fournir des éléments de réponses à quelques unes desprincipales questions dans le domaine des indices et indicateurs du jeune enfant. Il vise ainsi àcontribuer à leur développement et à leur validation.13

Revue de la littérature

REVUE DE LA LITTÉRATURE"Human progress is neither automatic nor inevitable. We arefaced now with the fact that tomorrow is today. We are confrontedwith the fierce urgency of now. In this unfolding conundrum of lifeand history there is such a thing as being too late… We may cryout desperately for time to pause in her passage, but time is deaf toevery plea and rushes on. Over the bleached bones and jumbledresidues of numerous civilizations are written the pathetic words:Too late."Martin Luther King1 IMPORTANCE DE L'ALIMENTATION DU JEUNE ENFANT DANS LES PED1.1 DéfinitionsAfin de décrire convenablement l’alimentation du jeune enfant, certains termes utilisés dans cedocument méritent d'être définis. D’autres définitions seront introduites au besoin dans desparties spécifiques.Le mot nourrisson désigne les enfants de moins d'un an alors que jeunes enfants désigne tous lesenfants de moins de 2 ans y compris les nourrissons.Le terme alimentation du jeune enfant désigne à la fois l’allaitement maternel et l’alimentationde complément. L’alimentation de complément concerne tout ce que l'enfant consommecomme aliments liquides, semi-solides et solides en complément du lait maternel, idéalement àpartir de l’âge de 6 mois quand le lait maternel à lui seul ne suffit plus à couvrir les besoinsnutritionnels. Ces aliments peuvent être préparés spécifiquement pour l'enfant, oucorrespondent à des plats familiaux servis à la fois aux jeunes enfants et aux adultes.Pendant les 6 premiers mois de la vie, l’allaitement maternel exclusif est recommandé [30]. Lenourrisson couvre alors tous ses besoins nutritionnels à partir du lait maternel exclusivement àl’exception de petites doses de médicaments si besoin.Le terme de malnutrition est utilisé pour désigner l'état lié aux problèmes d'insuffisancealimentaire et de carences en énergie, vitamines et minéraux (ces deux dernières catégories denutriments étant regroupées sous l'appellation micronutriments). Mais la malnutrition englobeaussi les problèmes de surconsommation et d'obésité que nous n'aborderons pas ici. Noustenons néanmoins à rappeler qu'ils sont loin d'être négligeables dans les PED [31-35], toutparticulièrement dans un contexte de transitions économique, épidémiologique et nutritionnelle[36-42].14

1.2 L'alimentation comme déterminant de la malnutritionSelon le cadre conceptuel de la malnutrition (Figure 1) proposé par l'Unicef au début des années1990 [11] puis adopté par la Conférence Internationale de Nutrition en 1992, l'alimentation joueun rôle fondamental. L'insuffisance d'accès aux aliments est l'une des trois principales causessous-jacentes de la malnutrition. L'alimentation fait aussi partie intégrante du facteur "soins". Ceconcept de soins rassemble les pratiques optimisant l'utilisation des ressources alimentaires etsanitaires pour une meilleure croissance de l'enfant [43-47]. Les soins comportent sixcomposantes dont l'allaitement maternel et l'alimentation du jeune enfant, la préparation durepas, les pratiques d'hygiène et les soins psychosociaux entourant le repas. Cette organisationthéorique avec les différents facteurs sous-jacents a représenté une avancée importante dans lacompréhension des facteurs explicatifs de la malnutrition facilitant ainsi la planification destratégies efficaces pour la combattre. Malheureusement, les efforts fournis ces dernièresdécennies n'ont pas permis de diminuer la malnutrition. Elle demeure toujours un problème desanté publique majeur dans les PED.Figure 1 : Cadre Conceptuel des déterminants de la malnutrition du jeune enfant(Source UNICEF, 1990) [11]15

Selon les dernières estimations [1], les différentes formes de malnutrition telles que le retard decroissance 1 , l'émaciation 1 et le retard de croissance intra-utérin sont responsables de 2,2 millionsde décès d'enfants de moins de 5 ans (21% du total des décès). Ce chiffre est cependantfortement contesté. En effet, cette estimation considère que la malnutrition tue seulementindirectement à travers d'autres maladies alors certains experts pensent que la malnutritionpeut tuer directement et estiment qu'elle est à l'origine de 50%-56% des décès des enfants demoins de 5 ans [48, 49]. Quels que soient les chiffres choisis, ils font de la malnutrition le facteurde risque de mortalité le plus important pour ce groupe d'âge [1, 50], expliquant pourquoi laprévention de la malnutrition était au centre du sommet mondial pour l'enfant organisé parl'UNICEF en 1990 [51] qui avait fixé comme objectif une réduction de 50% du taux demalnutrition dans tous les PED. Plus de 15 ans plus tard, peu de pays concernés par ce problèmeont atteint cet objectif.Selon les dernières estimations [1], un enfant de moins de 5 ans sur cinq dans les PED est eninsuffisance pondérale du fait d'un retard de croissance et/ou d'une émaciation. Les prévalencesles plus élevées sont observées en Asie du Sud (33%) et en Afrique de l'Est (28%). Environ 32%des enfants de moins de 5 ans dans les PED (soit environ 178 millions d'enfants) souffrent deretard de croissance. Les régions les plus touchées sont l'Afrique Centrale et l'Afrique de l'Estavec des prévalences s'établissant respectivement à 50% et 42%. L'Afrique est le continentcomptant le plus de pays ayant plus de 40% d'enfants en retard de croissance (23 pays) devantl'Asie (16 pays) et l'Amérique du sud (1 pays). L'Asie du sud compte le plus grand nombred'enfants touchés par le retard de croissance, soit environ 74 millions d'enfants [1]. A premièrevue ceci peut paraître paradoxal mais s'explique facilement par le fait que l'effectif de lapopulation en Asie est supérieur à celui de l'Afrique : 61% de l'ensemble des enfants en retardde croissance vivent en Asie, avec l'Inde représentant à elle seule 34% du total global.La prévalence d'émaciation parmi les enfants de moins de 5 ans est estimée à 10% soit environ55 millions d'enfants [1]. Encore une fois, la prévalence la plus élevée (16%) et le plus grandnombre de personnes touchées (29 millions) se situent en Asie du Sud.1.3 La malnutrition durant l'enfance et ses conséquences à long termeUne étude [52] regroupant des données issues de 39 pays en développement a montré que leretard de croissance s'installait dès la naissance et que les jeunes enfants accumulaient ce retardjusqu'à environ l'âge de 2 ans. L'alimentation du jeune enfant de 6 mois à 2 ans prend d'autantplus d'importance que les dégâts causés par la malnutrition durant cette période sont quasimentirréversibles. Après 2 ans, il est trop tard et une partie du capital santé de l'individu sera déjàcompromise de manière définitive [3]. En effet, les conséquences de ce retard de croissance, quel'on croyait initialement confinées à l'enfance, se sont avérées être d'une portée considérable,les effets pouvant se prolonger jusqu'à l'âge adulte.1 Voir section anthropométrie dans sujets et méthodes pour les définitions précises16

1.3.1 Taille à l'âge adulteLes individus qui naissent et demeurent dans un environnement défavorable à leur croissanceont tendance à devenir des adultes de petite taille [53-56]. Autrement dit, les enfants de petitetaille donneront des adultes de petite taille qui n'auront pas réussi à exprimer leur potentielmaximal de croissance. Si ce retard de croissance n'est pas comblé au cours des 2 premièresannées de la vie, il existe peu de chances qu'il puisse être compensé par la suite et cela même siles conditions de vie s'améliorent radicalement. Les études menées sur les enfants des PEDadoptés par des parents venant de pays développés ont montré que la compensation du retardde croissance au-delà de 2 ans avait peu d'effet [55, 57]. Selon les dernières estimations [3], unedifférence de 1 z-score de l'indice taille-âge à 2 ans équivaut à une différence de taille d'environ3 cm à l'âge adulte et si une amélioration de 1 z-score est observée au cours des 2 premièresannées de la vie, il est très probable qu'elle persiste jusqu'à l'âge adulte.1.3.2 Performances scolairesLes quelques études longitudinales ayant suivi les sujets de l'enfance à l'âge adulte dans les PEDont toutes montré qu'il existait un lien entre le retard de croissance durant l'enfance et lesperformances scolaires et intellectuelles à des âges plus tardifs [3]. En excluant les enfants admispour malnutrition aiguë sévère, 4 études longitudinales sur 5 ont démontré que l'indice tailleâgepour les enfants à 2 ans prédisait les performances scolaires et intellectuelles à des âges plusavancés.Au Guatemala, la taille et le périmètre crânien à 2 ans étaient associés au niveau d'étude chez lesfemmes adultes [58]. Le retard de croissance à 2 ans était associé à un retard d'entrée à l'école,à des taux de redoublement et d'abandons avant le niveau primaire ou secondaire plus élevés età une moins bonne performance scolaire [59, 60]. Au Zimbabwe, une différence de 3,4 cm detaille à l'âge de 3 ans se traduisait par un meilleur niveau de scolarité à l'âge adulte (une classesupplémentaire) [61].Une récente revue regroupant les conclusions de l'ensemble de ces études a montré qu'aprèsajustement sur les facteurs de confusion, les principaux déterminants du niveau scolaire atteintétaient les indices taille-âge et poids-âge [3].1.3.3 Niveau de vieL'amélioration du niveau scolaire comme décrit plus haut aboutit généralement à un meilleurniveau de vie grâce à l'obtention d'emplois mieux rémunérés. Il est également reconnu que laprévention de la malnutrition lors de l'enfance est une stratégie très efficace pour augmenter lacapacité productive des individus et par conséquent le niveau de productivité dans un pays,facilitant ainsi son progrès économique [61-65]. Les bénéfices économiques d'une meilleurescolarité ont été mis en évidence en Amérique Latine où une année supplémentaire de scolaritése traduisait par une augmentation de 12 à 14% des revenus gagnés au cours de la vie [66, 67].17

Une plus grande taille à l'âge adulte est également associée à de meilleurs revenus aprèsajustement sur le niveau scolaire [68].1.3.4 Poids à la naissance de la génération suivanteLa taille et le poids des mères ont un effet sur la taille et le poids de leurs nouveau-nés [69]. Lesfilles touchées par la malnutrition deviennent des femmes de petite taille et ont donc tendance àdonner naissance à des nouveau-nés de petite taille et de poids inférieur à 2500 g (petit poids àla naissance) alimentant ainsi ce cercle vicieux. Des études menées en Inde et au Guatemala ontdémontré ces effets intergénérationnels [70, 71].Dans les PED, le petit poids à la naissance touche environ 11% des nouveau-nés chaque année[1].1.3.5 Hypertension artérielle et maladies cardio-vasculairesLes auteurs de plusieurs revues et méta-analyses ont observé une relation inverse entre le poidsà la naissance et la pression artérielle systolique ou la prévalence d'hypertension à l'âge adulte[72-77]. Cette association a tendance à devenir plus forte quand elle est ajustée sur l'indice demasse corporelle (IMC) à l'âge adulte, suggérant ainsi le rôle important de la croissancepostnatale. Les individus les plus à risque sont donc ceux qui ont été touchés par le retard decroissance intra-utérin avec un IMC élevé à l'âge adulte [75, 78-80]. C'est le cas de plus en plusd'individus dans les PED en pleine transition alimentaire et nutritionnelle.Les mêmes mécanismes expliquant l'origine fœtale de l'hypertension expliquent égalementl'origine fœtale des maladies cardio-vasculaires. Les données provenant des pays développés ontclairement montré que le petit poids à la naissance et le retard de croissance étaient desdéterminants de ces maladies [81-83].18

2 CARACTÉRISTIQUES DE L'ALIMENTATION DU JEUNE ENFANT DANS LES PED2.1 Principales caractéristiques de l'allaitement maternelA l'heure actuelle, la recommandation est d'allaiter l'enfant exclusivement jusqu'à 6 mois et depoursuivre l'allaitement jusqu'à 2 ans et plus [84]. L'allaitement exclusif est évidemment valablepour tous les pays mais prend une importance toute particulière dans les PED où les problèmesde pollution de l'eau par des micro-organismes et des toxines sont fréquents. En Afrique, Asie, etAmérique Latine, seulement 47%-57% des enfants de moins de 2 mois sont allaités de manièreexclusive [1]. Pour les enfants de 2-5 mois, ce pourcentage tombe à 25-31%. La cessation del'allaitement intervient plus tôt en Amérique Latine avec 32% des enfants de 6-11 mois neconsommant plus de lait maternel contre 10% en Asie et 6% en Afrique.Ces pratiques, qui sont loin d'être optimales, se traduisent par des risques accrus de morbidité etde mortalité, comme démontré par plusieurs études observationnelles et expérimentales [85,86]. Une méta-analyse de l'ensemble de ces études sur des enfants de 6-23 mois [1], a comparéles risques liés à 3 modalités d'allaitement par rapport à l'allaitement exclusif : allaitementprédominant (seuls l'eau et les jus de fruits sont permis en plus du lait maternel), allaitementpartiel (d'autres boissons sont permises) et allaitement absent. Au cours des 6 premiers mois dela vie, les risques relatifs de pneumonie ou de diarrhée des 3 modalités d'allaitement variaientde 1,3 à 3,7. Le groupe d'enfants non allaités était le plus exposé avec un risque de diarrhéemultiplié par près de 4 et celui de pneumonie par 2. Le risque relatif de mortalité (toutes causesconfondues) pour ce même groupe était de 14,4, démontrant ainsi l'immense effet protecteurde l'allaitement maternel, particulièrement lorsque les conditions d'hygiène insuffisantes.A cela, s'ajoutent d'autres effets de l'allaitement potentiellement bénéfiques à plus ou moinslong terme : promotion de la croissance [87], réduction des allergies [88], renforcement dusystème immunitaire [89] et de l'intelligence [90] et diminution du risque d'obésité à des âgesplus avancés [91, 92].2.2 Principales caractéristiques de l'alimentation de complément2.2.1 Moment d'introduction des aliments de complémentDans la plupart des PED, les aliments de complément sont traditionnellement introduits asseztôt, typiquement au cours des premiers mois de la vie de l'enfant [93]. Parmi les raisons à cetteintroduction précoce, il y a la croyance culturelle forte aux qualités nutritionnelles des alimentsde complément, perçus souvent comme des "super aliments", par opposition au lait maternelperçu comme étant de qualité inférieure et insuffisant pour alimenter convenablement l'enfant.Les problèmes de production insuffisante de lait ou de douleurs liées à l'allaitement (qui peuventprovenir d'une position incorrecte) sont aussi fréquemment cités par les mères comme desraisons de cesser l'allaitement [93].Dans de nombreux contextes, l'implication de la femme dans les travaux agricoles ou autresconstitue aussi une raison [93]. La mère devant se séparer de son enfant plusieurs heures parjour, l'enfant est laissé sous la garde d'une autre personne, souvent sa grand-mère ou sa grande19

sœur, avec une provision d'aliments autres que le lait maternel. L'expression du lait materneln'étant pas considérée comme une solution envisageable [93].La mise sur le marché de laits artificiels et d'aliments commerciaux pour bébés a par le passé étéun déterminant de l'introduction précoce des aliments de complément [93]. Sous la pression del'industrie agro-alimentaire et avec le soutien de nombreux acteurs dans les systèmes de santé,les sociétés habituées à l'introduction précoce des aliments étaient confortées dans leur choixalors que celles qui introduisaient les aliments plus tardivement étaient encouragées à le faireplus tôt. Les mères exposées à la publicité pour les aliments pour enfants cessaient d'allaiterleurs enfants plus tôt [94, 95]. La publicité pour ces produits, notamment le lait artificiel, passaitpar les messages radios ciblés, les visites aux centres de santé et aux cliniques, les alimentsofferts gratuitement pour les familles des médecins, les brochures et calendriers, etc. Pendantles années 1960-1970, la promotion de ces produits se faisait même via les institutions de santéofficielles dans beaucoup de PED [93]. Le désir suscité pour ces produits était tel que même lespersonnes avec très peu de moyens en achetaient, mais pour des raisons économiques nepouvaient pas respecter les doses ; d'où des produits in fine très dilués et de très faible valeurnutritionnelle. Depuis l'élaboration du code international de commercialisation des substituts dulait maternel par l'OMS et son adoption par l'Assemblée Mondiale de la Santé en 1981 [96], lapromotion abusive de ces produits a fortement diminué. Cependant, leur image de "superaliment" aux propriétés presque médicinales a eu une influence désastreuse qui persiste encore.2.2.2 Le continuum de l'alimentation du jeune enfantLes pratiques d'alimentation du jeune enfant sont aussi influencées par des facteurséconomiques, sociaux et culturels. A titre d'exemple, il existe une relation inverse entre le tauxd'urbanisation des pays ou leur développement économique mesuré par le produit national brut(PNB) par habitant, et la durée de l'allaitement au sein. Par ailleurs, une dégradation de laqualité de l'alimentation de complément a été mise en évidence lors des crises économiques etdes programmes d'ajustement structurels qui ont suivi, comme en Afrique à la suite de ladévaluation massive du Franc CFA en 1994 [97, 98]. Concernant les aspects culturels, Dettwyleret al. [99, 100] ont identifié au Mali plusieurs croyances fondamentales jouant un rôle majeur surl'alimentation du jeune enfant : ainsi il est considéré qu'un enfant n'a pas besoin d'alimentssolides avant l'âge de 8 mois ; que si un enfant a faim il mangera, mais que s'il ne veut pasmanger il ne doit pas être forcé ; que seul l'enfant lui-même sait quand il a assez mangé. Al'inverse, dans beaucoup d'autres régions du monde, les mères considèrent qu'il faut initierl'alimentation de complément dès le plus jeune âge. Au Niger par exemple, 40% des mèrespensent qu'une alimentation de complément doit être donnée au cours des 3 premiers mois et33% des enfants de ce groupe d'âge ont déjà reçu des aliments solides [101].Au cours de la première année de sa vie, le jeune enfant passe progressivement de l'allaitementmaternel exclusif à l'alimentation de complément (Figure 2). Normalement, ce passage d'unealimentation lactée et liquide à une alimentation diversifiée et solide s'inscrit naturellementdans le processus d'adaptation du jeune enfant à son environnement. Dans de nombreux PED, ilconstitue en revanche un évènement d'une portée très négative sur le plan nutritionnel par la20

difficulté d'accès aux aliments de bonne qualité nutritionnelle (indisponibles ou trop chers), desservices de santé peu efficaces, des conditions d'hygiène inadéquates et de l'éducationmaternelle insuffisante. Ces problèmes peuvent entraîner l'enfant dans un cycle d'infections etde malnutrition [102, 103], avec tous les effets néfastes que cela implique sur sondéveloppement physique et intellectuel.0-6 mois 6-9 mois 9-12 mois 12-36 mois• Initier l'allaitement leplus tôt possible• Ne pas donnerd'aliments solides ouliquides avant l'initiationde l'allaitement• Nourrir l'enfant au seinde manière exclusive• Ne pas utiliser debiberons• Poursuivre l'allaitement• Introduireprogressivement desaliments decompléments de qualiténutritionnelle etsanitaire adéquate• Nourrir l'enfant avecdes aliments decomplément 2-3 foispar jour• Ne pas utiliser debiberons• Poursuivre l'allaitement• Augmenter la quantité,la diversité et lafréquence des alimentsde complément• Nourrir l'enfant avecdes aliments decomplément 3 fois parjour ou plus• Ne pas utiliser debiberons• Poursuivre l'allaitement• Continuer à diversifierles aliments decomplément• Assurerprogressivement latransition vers le platfamilial• Nourrir l'enfant avecdes aliments decomplément 4 fois parjour ou plus• Ne pas utiliser debiberonsFigure 2 : Le continuum de l'alimentation du jeune enfant (Source : Ruel et al.[27])2.2.3 Caractéristiques des aliments de complémentLes premiers aliments de complément traditionnellement donnés à l'enfant sont des bouilliespréparées le plus souvent à partir de farines de céréales. Des farines de racines, tubercules,légumineuses ou un mélange des trois sont aussi utilisées [104]. Ces farines sont généralementpauvres en micronutriments, particulièrement ceux considérés d'une importance capitale telsque la vitamine A, le fer et le zinc. A l'inverse, elles sont généralement riches en amidon, qui, ense gélatinisant pendant la cuisson, peut rendre les bouillies très épaisses si la proportion defarine par rapport à l'eau dépasse 8 à 12% [104]. Pour rendre la bouillie plus fluide et plus facileà donner à l'enfant, les mères réduisent donc la quantité de farine utilisée. Ainsi, ces bouillies"diluées" n'ont pas les densités en énergie et en micronutriments requises pour couvrir lesbesoins des jeunes enfants compte tenu de leur capacité gastrique limitée.21

2.2.4 Carences en micronutrimentsEnviron 127 millions d'enfants de moins de 5 ans dans le monde sont atteints de carence envitamine A et 4,4 millions souffrent de xérophtalmie (affection des yeux se traduisant par unassèchement de la conjonctive et de la cornée provoquée par cette carence) [105]. Les paysd'Asie du Sud et du Sud-est et les pays Africains représentent à eux seuls 67% de la prévalencemondiale de carence en vitamine A (rétinol sérique

3 INDICES ET INDICATEURS DE L'ALIMENTATION DU JEUNE ENFANT DANS LES PED3.1 DéfinitionsL’évaluation des pratiques alimentaires se fait à l’aide d’indicateurs. Nous allons ici reprendreune définition du mot indicateur proposée dans le guide de référence de la FAO sur lesindicateurs de nutrition pour le développement [110] : "Un indicateur, comme son nom lesuggère, donne une "indication", c'est-à-dire tente de refléter une situation donnée, soit uneréalité sous-jacente difficile à qualifier directement, et, habituellement, de fournir un ordre degrandeur. Il peut s'agir de variables quantitatives ou qualitatives, collectées sous formes demesures, de questions ou d'observations, selon la nature des phénomènes à décrire. D'unemanière générale, plus la réalité dont on cherche à rendre compte est complexe, plus on a besoind'indicateurs différents qui peuvent être simples ou composites. A titre d'exemple, c'est parce quele revenu par habitant d'un pays est insuffisant pour décrire sa situation de développement , queles Nations Unies ont suggéré un indicateur de développement humain (IDH, montré plus loinpour Madagascar, NDA) prenant en compte la longévité, le niveau d'instruction et le pouvoird'achat des habitants.Les indicateurs quantitatifs constitués de variables brutes ou indices numériques calculés à partirde ces variables sont utilisés pour décrire de façon standardisée les situations et leur évolution.Un indicateur ne se réduit pas aux données sur lesquelles il repose, il comporte en général deséléments (un seuil, un référentiel, un mode d'expression, etc.) qui permettent d'apprécier defaçon relativement universelle l'information qu'il délivre et qui facilitent les comparaisons dans letemps et dans l'espace."Les indicateurs de l'allaitement et de l'alimentation de complément du jeune enfant qui serontdécrits par la suite suivent cette définition : ce sont des indicateurs qui "indiquent" quelquechose de spécifique souvent par rapport à un référentiel ou une norme (les recommandationsinternationales en la matière). A l'inverse, l'indice composite de l'alimentation du jeune enfant(décrit plus loin) ne repose pas sur un référentiel et il est impossible de le juger par rapport à unevaleur seuil. Pour ces raisons, nous le considérons comme un indice et non un indicateur. Il a desutilités et des qualités mais pas celles qui font de lui un indicateur.3.2 Allaitement maternel3.2.1 Les recommandations actuellesAprès l'allaitement exclusif pendant 6 mois, les enfants devraient recevoir des aliments decomplément de qualités nutritionnelle et sanitaire adéquates et poursuivre l'allaitement jusqu'à2 ans ou plus.23

3.2.2 Les indicateursLes principaux indicateurs proposés par l'OMS dès 1991 [111], et qui se réfèrent aux pratiquesde la veille sont :Le taux d'allaitement maternel exclusif qui est la proportion de nourrissons de moins de 6 moisnourris au sein exclusivement, c'est-à-dire sans aucun autre liquide ou solide ;Le taux d'allaitement maternel prédominant qui est la proportion de nourrissons de moins de 6mois essentiellement nourris au sein : cette proposition comprend les enfants qui reçoivent del'eau, de l'eau sucrée et des jus de fruits mais exclut tout autre lait, liquide à base d'aliments etsolides ;Le taux d'alimentation complétée en temps opportun qui est la proportion de nourrissons de 6-9 mois à qui consomment du lait maternel et des aliments de complément. La qualité de cesaliments n'avait pas été prise en compte car jugée trop difficile à mesurer ;Le taux de poursuite de l'allaitement maternel à 1 an qui est la proportion d'enfants de 12-15mois qui sont allaités au sein ;Le taux de poursuite de l'allaitement maternel à 2 ans qui est la proportion d'enfants de 20-23mois qui sont allaités au sein ;Le taux d'alimentation au biberon qui est la proportion de nourrissons de moins de 12 moisnourris au biberon.Les taux de morbidité et de mortalité sont difficiles à mesurer et de ce fait, l’impact desprogrammes de promotion de l’allaitement maternel est difficile à évaluer uniquement sur labase de ces taux. Ceci nécessiterait d’accompagner chaque intervention d’enquêtes lourdes dontle coût en ressources financières et humaines dépasse souvent les moyens des agences. Cesressources financières gagneraient plutôt à être utilisées pour des activités de promotion. Demême, ce que les programmes cherchent généralement à améliorer, à savoir les opinions etattitudes envers l’allaitement et le soutien et conseils aux mères, sont également difficilementmesurables et ne se traduisent pas nécessairement en pratiques courantes [112].Ces indicateurs ont été utilisés en premier lieu pour décrire les pratiques d'allaitement dontl’effet bénéfique sur la santé avait été bien établi tels que l’allaitement exclusif et la poursuite del’allaitement au cours de la 2 ème année de vie de l’enfant. Ils ont aussi été sélectionnés pour leurfacilité de collecte et d'interprétation, et leur aptitude à mesurer les progrès enregistrés par lesprogrammes de promotion de l'allaitement maternel. Ils permettent ainsi des comparaisons àl'intérieur d'un pays dans le temps et entre zones ou groupes de population. Ils peuvent aussiservir à des comparaisons entre pays ou à dégager d'éventuelles spécificités régionales.Ces indicateurs officiellement considérés comme ceux de l'allaitement maternel fournissentaussi des indications sur certaines recommandations en matière d'alimentation de complémentpar rapport à l'âge de l'enfant. En ce sens, l'allaitement et l'alimentation de complément sont24

deux processus indissociables. Poser la question de la durée de l'allaitement exclusif revient àposer en même temps celle de l'âge d'introduction des aliments de complément.3.3 Alimentation de complément3.3.1 Les recommandations actuellesEn évitant de prendre en compte la qualité des aliments dans les indicateurs de l'allaitement, lacommunauté internationale reconnaissait en quelque sorte la difficulté d'émettre desrecommandations en matière d'alimentation de complément. Et de fait, il a fallu près de 12 ansd'efforts de recherche et l'élaboration de divers états des lieux sur l'alimentation de complémentdans les PED [12, 113, 114] pour proposer en 2003 les premières recommandationsinternationales officielles pour les enfants allaités [84] et pour les enfants non allaités [115].Ces recommandations couvrent les aspects suivants :- durée de l'allaitement exclusif et âge d'introduction des aliments de complément ;- poursuite de l'allaitement ;- quantité requise d'aliments de complément ;- fréquence des repas et densité en énergie ;- contenu en micronutriments des aliments de complément ;- consistance des aliments ;- soins pendant l'alimentation ;- préparation et stockage des aliments de complément ;- utilisation des vitamines et minéraux et des produits fortifiés ;- alimentation pendant et après les périodes de maladie ;3.3.2 Les IndicateursA l'heure actuelle, il n'existe pas encore de consensus sur un jeu d'indicateurs pourl'alimentation de complément. L'OMS a très récemment fait une première propositiond'indicateurs à la communauté scientifique et aux acteurs de la nutrition en sollicitant leurréaction afin de les améliorer et de les tester [116]. Les indicateurs revus et corrigés devraientêtre disponibles prochainement.Une partie de ces indicateurs consiste en une mise à jour des anciens indicateurs del'allaitement, comme par exemple celui de la durée de l'allaitement exclusif qui est maintenantfixé à 6 mois au lieu 4-6 mois (Tableau 1). D'autres ont été rajoutés, comme par exemple ceuxqui portent sur la diversité alimentaire.25

Tableau 1 : Indicateurs de l'alimentation de complément du jeune enfant proposés par l'OMS [116]Nom de l’indicateur Définition CommentairesIndicateurs de baseInitiation précoce de l’allaitement Pourcentage des enfants nés au cours des derniers 23,9 mois ayant été allaités dans l’heure qui a suivi leurnaissanceAllaitement exclusif des moins de 6moisPourcentage des nourrissons âgés de 0 – 5,9 mois qui ont reçu uniquement du lait maternel pendant lesdernières 24 heuresCet indicateur inclut l’allaitement par une autrepersonne que la mère et la consommation, enl’absence de la mère, de lait maternel exprimé.Poursuite de l’allaitement à un an Pourcentage des enfants âgés de 12 – 15,9 mois qui ont consommé du lait maternel au cours des dernières 24heuresIntroduction d’aliments solides, semisolidesou liquidesPourcentage des enfants âgés de 6-8,9 mois qui ont reçu des aliments solides, semi-solides ou liquides au coursdes dernières 24 heuresDiversité alimentaire minimaleFréquence minimale des repasRégime alimentaire minimumacceptablePourcentage des enfants âgés de 6-23,9 mois dont l’alimentation est composée de 4 groupes d'aliments ou plusau cours des dernières 24 heuresPourcentage des enfants allaités ou non allaités qui reçoivent un nombre minimal de fois ou plus des alimentssolides, semi-solides ou liquides au cours des dernières 24 heuresCet indicateur est calculé à partir des deux pourcentages suivants :- Pourcentage des enfants âgés de 6-23,9 mois dont l’alimentation est composée de 4 groupes d'aliments ou plusau cours des dernières 24 heures- Pourcentage des enfants allaités ou non allaités qui reçoivent un nombre minimal de fois ou plus des alimentssolides, semi-solides ou liquides au cours des dernières 24 heuresPourcentage des enfants âgés de 6-23,9 mois qui ont consommé des aliments naturellement riches ou enrichisen fer qui sont spécialement adaptés aux besoins des jeunes enfantsConsommation d’alimentsnaturellement riches ou enrichis en ferIndicateurs optionnelsAllaitementPourcentage des enfants âgés de 0-23,9 mois qui ont été allaités au moins une foisPoursuite de l’allaitement à 2 ans Pourcentage des enfants âgés de 20 – 23,9 mois ayant consommé du lait au cours des dernières 24 heuresAllaitement approprié selon l’âge Cet indicateur est calculé à partir des pourcentages suivants :- Pourcentage des nourrissons âgés de 0 – 5,9 mois qui ont reçu uniquement du lait maternel pendant lesdernières 24 heures- Pourcentage des enfants âgés de 6-23,9 mois qui ont reçu du lait maternel complété par des aliments solides,semi-solides ou liquides au cours des dernières 24 heuresAllaitement prédominant des moins de 6moisDurée de l’allaitementUtilisation du biberonFréquence de consommation du lait parles enfants non allaitésPourcentage des enfants âgés de 0 – 5,9 mois qui sont allaités de manière prédominante au cours des dernières24 heuresDurée médiane de l’allaitement parmi les enfants âgés de 0 – 35,9 mois. L’âge en mois auquel 50% des enfantsde 0 – 35.9 mois ne consomment plus de lait maternel au cours des dernières 24 heuresPourcentage des enfants âgés de 0 – 23,9 mois qui ont été alimentés à l’aide d’un biberon au cours des dernières24 heuresPourcentage des enfants non allaités qui consomment au moins 2 fois du lait au cours des dernières 24 heuresLes groupes d'aliments de référence sont :- viandes, volailles, poissons- fruits et légumes riches en vitamine A- autres fruits et légumes- œufs- produits laitiers- céréales, racines et tubercules- légumineuses et noixLe nombre minimal de fois est indiqué par lesrecommandations selon les tranches d’âge de 6-8, 9-11 et 12-24 mois.Cet indicateur combine les informations sur ladiversité alimentaires et la fréquentationd’alimentation minimales.26

4 UTILISATION DES INDICES ET INDICATEURS DE L'ALIMENTATION DU JEUNE ENFANT4.1 Promotion de l'allaitement maternelL'histoire de la réussite de la promotion de l'allaitement maternel commence au début desannées 1980 par la reconnaissance du déclin général de l'allaitement dans de nombreusesparties du monde du fait de l'action de facteurs socioculturels, notamment la promotion intensede substituts du lait maternel [96]. Après plus de 50 ans de commercialisation de ces produits,force était de constater que le savoir-faire et les connaissances nécessaires aux mères et auxprofessionnels de la santé pour un allaitement réussi étaient en partie perdus [117]. Le déclin deces facteurs ont amené l'UNICEF et l'OMS à travailler sur un code de commercialisation dessubstituts du lait maternel [96]. Ce code accordait la priorité à l'encouragement de l'allaitementmaternel en menant une action sociale et législative tendant à faciliter l'allaitement et enprohibant la promotion abusive de substituts du lait maternel. Dans de nombreux pays,l'application de ce code a nécessité un engagement et un plaidoyer fort en faveur d'une"civilisation de l'allaitement maternel", énergiquement défendue contre l'incursion d'une"civilisation du biberon". Les principales compagnies de production des substituts du laitmaternel ont également accepté d'appliquer ce code même si à plusieurs reprises certainsindustriels ont cherché à contourner les conditions de distribution d'échantillons gratuitsprévues par le code.Parallèlement à la mise en place de ce code, diverses stratégies étaient employées dans lemonde pour promouvoir l'allaitement maternel. Le soutien social aux mères souhaitant allaiterleur enfant était celle qui était la plus fréquemment employée. Les époux, les membres de lafamille, les ami(e)s et les professionnels de la santé pouvaient tous affecter le choix de la mère[118-120]. Ces personnes étaient ciblées par des activités de sensibilisation du public et deformation des professionnels de la santé. La Leche League [121] a également participé àl'instauration des groupes de soutien aux mères partout dans le monde. Ces groupes de soutienavaient pour mission de fournir l'information, l'aide technique et l'encouragement nécessairesaux mères souhaitant allaiter leur enfant. Leur efficacité a été prouvée comme au Mexique parexemple [122] ; trois groupes de mères ont été formés : le premier groupe d'interventionrecevait six visites de soutien, le deuxième en recevait trois et le dernier groupe qui faisait officede groupe témoin ne recevait aucune visite. A 3 mois, le taux d'allaitement exclusif était le plusélevé (67%) parmi le groupe six visites, suivi du groupe trois visites (50%) et il demeurait basdans le groupe témoin (12%). La durée d'allaitement était plus longue pour les deux groupesd'intervention.D'autres programmes s'appuyant sur une stratégie de soutien social plus large, comme au Chilipar exemple, donnaient aussi de bons résultats, avec pour le groupe recevant le soutien, un tauxd'allaitement exclusif plus élevé et une durée d'allaitement rallongée par rapport au groupetémoin [123].Au soutien social, composant majeur des programmes, s'ajoutait souvent une stratégie visant àchanger la politique des hôpitaux pour favoriser l'initiation de l'allaitement peu de temps aprèsl'accouchement. Dans cette optique, la cohabitation ou partage de chambre qui consiste à laisser27

le nouveau-né à côté de sa mère au lieu de l'isoler dans la crèche de l'hôpital était fortementencouragé. Aux Philippines par exemple, le soutien aux mères et la cohabitation ont permisd'augmenter le taux d'allaitement des enfants de 41% à 88% en 4 ans [125, 126] et de diminuerde 80% le taux d'utilisation de substituts de lait maternel, de biberons et de tétines [127].Ces solutions, qui ont été testées et fait leurs preuves un peu partout dans le monde, ont étéregroupées dans l'initiative 'Hôpitaux amis des bébés' [124, 128]. Ce projet lancé en 1991 parl'UNICEF et l'OMS a pour objectif que toutes les maternités, indépendantes ou dans un hôpital,deviennent des centres de soutien à l'allaitement maternel. Une maternité peut prétendre àcette appellation quand elle respecte dix conditions précises pour promouvoir le succès del'allaitement maternel (Tableau 2). Cette appellation est actuellement contrôlée par desinstances nationales chargées de l'allaitement, conformément à des critères mondiaux pouvants'appliquer aux soins en maternité dans chaque pays. Les consignes de mise en œuvre del'initiative ont été élaborées par l'UNICEF et l'OMS.Tableau 2 : Les conditions pour le succès de l'allaitement maternelDix conditions pour le succès de l'allaitement maternel (source UNICEF [124])1. Disposer d'une politique écrite sur l'allaitement maternel qui est examinéerégulièrement avec le personnel de soins de santé.2. Dispenser à tout le personnel une formation pour l'application de cettepolitique.3. Fournir à toutes les femmes enceintes des renseignements sur les avantageset la prise en charge de l'allaitement.4. Aider les mères à commencer l'allaitement dans la demi-heure qui suitl'accouchement.5. Montrer aux mères comment allaiter et comment conserver une réserve delait, même quand elles ne sont pas avec leur bébé.6. Ne pas donner aux bébés naissants de la nourriture ou un breuvage autresque le lait maternel, sauf si ceci est nécessaire pour des raisons médicales.7. Laisser les mères et les bébés ensemble 24 heures sur 24 (cohabitation).8. Encourager l'allaitement maternel lorsque la mère le demande.9. Ne pas donner de tétines aux bébés qui sont allaités.10. Contribuer à la création de groupes de soutien consacrés à l'allaitementmaternel et aider les mères à y avoir accès lorsqu'elles sortent de l'hôpital ou dela clinique.La démonstration la plus connue de l'efficacité de cette initiative est peut-être celle de l'étudePROBIT qui a montré que dans les zones ayant bénéficié de l'intervention, le taux d'allaitement(exclusif ou prédominant) était plus élevé à tous les âges, et que le risque d'atteinte d'infectionsgastro-intestinales était diminué de 31% [129].A Cuba, où 49 des 56 hôpitaux et maternités du pays ont été conçus selon les critères del'initiative au début des années 1990, le taux d'allaitement exclusif des nourrissons de 4 mois apresque triplé en 6 ans passant de 25 % en 1990 à 72 % en 1996.Le succès de l'ensemble des activités de promotion de l'allaitement maternel a été bâti entreautres grâce à la disponibilité d'indicateurs fiables, précis et simples à recueillir. Dans la plupart28

des PED, des données sur l'allaitement maternel ont été recueillies de manière systématiquedepuis plusieurs années dans des enquêtes nationales telles que les enquêtes de démographieet de santé (EDS) et les enquêtes à indicateurs multiples de l'UNICEF (MICS). Des données surl'allaitement sont également facilement accessibles depuis des bases de données en ligne tellesque la base OMS/NHD. Avec les indicateurs de l'allaitement, les interventions pilote testant denouvelles stratégies avaient à leur disposition les outils qui facilitaient l'interprétation desrésultats et les rendaient immédiatement comparables à ceux des autres interventions. Cesdonnées ont aussi servi à comparer les pays entre eux pour identifier les stratégies quifonctionnaient, et à illustrer que la promotion de l'allaitement était efficace, facilitant ainsi leplaidoyer auprès des bailleurs de fonds. Elles permettaient également aux gestionnaires deprogrammes et aux différents décideurs de déterminer où en était leur pays ou leur région parrapport aux autres, et d'entreprendre les actions nécessaires en conséquence.Depuis la propagation massive du VIH dans les PED, et l’identification du risque de transmissionmère-enfant à travers le lait maternel, il n’est plus possible de recommander l’allaitementexclusif de manière universelle et sans réserves. La situation est devenue plus complexe et anécessité quelques modifications des recommandations des pratiques d’allaitement. Du coup,pour les mères qui choisissent de ne pas allaiter leurs enfants, l’accent est mis sur le rôle centralde l’alimentation de complément bien qu’il convienne mieux dans ce cas de l’appeleralimentation de remplacement puisqu’il n’y a pas de lait maternel à compléter. Toutefois, cecin’enlève rien à la valeur des progrès initialement accomplis et aux succès des programmesactuels que l’on peut évaluer grâce à la disponibilité de données sur les pratiques d’allaitementsimples à recueillir et fiables.4.2 Adéquation de l'alimentation de complémentEn matière d'alimentation de complément, l'absence d'indices et d'indicateurs standardisés afreiné les progrès au cours des deux dernières décennies [14]. Cette absence demeure à l'heureactuelle un obstacle important pour le développement des politiques et des programmes, pourconcevoir et éventuellement cibler les interventions, et pour suivre et évaluer les progrèsaccomplis [14, 26]. L'absence d'aliments de complément de qualité disponibles à bon prixconstitue cependant un autre obstacle important.Le problème des mesures est étroitement lié au processus complexe de l'alimentation decomplément. En effet, ce processus multidimensionnel est constitué d'un ensemble de pratiquesqui dépendent les unes des autres qui le rendent difficile à synthétiser à l'aide d'une ou dequelques variables. Contrairement à l'allaitement exclusif qui peut être mesuré avec une seulevariable, la mesure de l'adéquation de l'alimentation de complément implique la récolte desdonnées sur un ensemble de pratiques interdépendantes. De plus, les recommandations pourles pratiques diffèrent selon l'âge de telle manière que ce qui est considéré comme optimal pourune classe d'âge ne l'est plus pour la suivante. Enfin, même quand des mesures sont disponiblespour un aspect donné de l'alimentation de complément, l'absence de référentiel ou de valeurseuil pose souvent problème.29

L'absence de mesures standardisées pour les différents aspects de l'alimentation decomplément l'a rendue sujette à des "effets de mode". D'abord, les "années protéines" (1950 –1975), au cours desquelles la question de la mesure de l'adéquation de l'alimentation serésumait presque exclusivement à la teneur en protéines des aliments [130]. A cette époque, lesestimations des besoins en protéines de l'enfant étaient supérieures aux chiffres actuellementadmis. Cette surestimation renforçait la vraisemblance d'une carence protéique touchant lamajorité des enfants de PED, et ainsi de nombreux programmes d'aide alimentaire destinés àcorriger ces supposées carences ont été mis en œuvre. Les programmes de rechercheagronomique quant à eux se sont orientés vers la création de variétés à haute teneur enprotéines en négligeant les autres critères d'amélioration. L'impact de ces programmes s'étantmontré par la suite très faible, voire nul [131], une remise en cause s'est imposée.Tout d'abord avec les études de Waterlow [132] et Ashworth [133] qui montrèrent que larapidité de la guérison des enfants en convalescence après un épisode de malnutrition gravedépendait d'avantage des apports en énergie que des apports en protéines. Progressivement, leterme de malnutrition protéinique fut abandonné au profit du terme malnutrition protéinoénergétiqueau fur et à mesure que l'on comprenait le rôle important joué par l'énergie [134]. Anouveau la question de l'adéquation de l'alimentation revenait à mesurer un seul facteur etquasiment rien d'autre : la couverture des besoins en énergie. Les programmes s'adaptèrent enconséquence avec une multiplication des stratégies visant à combler les besoins en énergie àl'aide de techniques d'amélioration de la densité énergétique des aliments [104]. Cesprogrammes n'ont pas réussi à prouver que la provision d'énergie pouvait à elle seule améliorerla croissance, et aucun d'entre eux n'a été appliqué à grande échelle [135].Aujourd'hui, la reconnaissance de la nature multidimensionnelle de l'alimentation semble êtreacquise dans la mesure où elle apparaît clairement dans les dernières recommandations. Mais laquestion de savoir quels indicateurs utiliser demeure.Une récente revue de la littérature sur l'effet de l'efficacité des interventions en vue d'améliorerl'alimentation de complément dans les PED [135] a d'ailleurs montré indirectement les difficultésrencontrées par les auteurs pour évaluer l'impact de leur intervention et, par conséquent, lamultiplication des choix de critères d'évaluation selon les affinités et les spécialités deschercheurs. L'amélioration de la croissance en taille a été retenue comme principal critèred'évaluation dans la plupart de ces études, avec l'amélioration du développement moteur et/ouintellectuel, la diminution de la morbidité et un meilleur statut en micronutriments commecritères secondaires. Pourtant la croissance n'est peut être pas le meilleur choix car elle n'est passuffisamment sensible aux changements sur de courtes périodes. Le retard de croissance résultede carences qui s'accumulent dans le temps et a donc besoin de temps avant de ralentir,s'arrêter et éventuellement se transformer en croissance de rattrapage. Cependant, même si leschercheurs peuvent se donner les moyens intellectuels et financiers et le temps pour résoudrece genre de difficultés dans le cadre de leurs interventions à petite échelle, ce ne sera pasforcément le cas pour les interventions à grande échelle menées par les agences internationales,gouvernementales ou d'ONGs.30

4.3 Développement de nouveaux indicateursC'est en tenant compte de ces contraintes de simplicité et de praticité, tout en ayant commeobjectif d'avoir des outils valides et fiables, que le développement d'indicateurs de l'alimentationdu jeune enfant a commencé peu après la parution des recommandations. La premièreproposition a été faite par Ruel et al. [26] en 2003 avant d'aboutir à la proposition actuelle del'OMS [116] (Tableau 1). La différence essentielle entre les deux propositions tient au fait quel'OMS s'est concentrée sur les aspects allaitement maternel, énergie requise à partir desaliments de complément et densité en micronutriments alors que Ruel et al. ont tenu comptedes aspects concernant la consistance des aliments, les conditions de préparation et de stockageet les pratiques de soins pendant l'alimentation. Mais les indicateurs pour ces aspectssupplémentaires requéraient tous des données d'enquêtes d'observation sur le terrain, paropposition aux autres indicateurs qui pouvaient être calculés à partir de simples questionnaires.De l'aveu des auteurs, il y avait peu de chance que des observations puissent être menées demanière routinière dans le cadre de grands programmes ou d'enquêtes nationales, et ilspensaient que ces indicateurs, qui auraient toujours besoin d'être basés sur des observations,avaient peu de chance d'être adopté à plus grande échelle. Ce raisonnement est exactementcelui qu'a suivi l'OMS 5 ans plus tard.4.4 Développement d'indices compositesParallèlement à ce travail sur les indicateurs, une équipe de l'IFPRI s'est penchée sur les indicescomposites de l'alimentation du jeune enfant. En 2002, apparaissait une première propositiond'ICFI (pour "Infant and Child Feeding Index") [27, 136]. Ce travail se basait sur l'expérienceacquise en matière de développement d'un "care index", indice des pratiques de soins à Accra,Ghana [137-139], dans lequel l'ICFI constituait une composante à part entière.L'ICFI était calculé à partir des composantes suivantes : (1) l’allaitement maternel, (2) la diversitéalimentaire, (3) la consommation d’aliments riches en certains micronutriments et (4) lafréquence des repas (Tableau 3). Pour chacune des composantes, un score de 0 était alloué pourune pratique négative et un score de +1 pour une pratique positive. Un score de +2 était attribuéaux pratiques considérées comme étant particulièrement importantes à un âge donné. Lespratiques étaient considérées positives ou négatives sur la base des dernières recommandationsinternationales, et en prenant évidemment en compte l'âge de l'enfant. Le choix descomposantes à inclure dans l'ICFI a été dicté par leur disponibilité dans les EDS menées auniveau national dans un grand nombre de PED. Pour l'ICFI aussi il y avait donc cette volonté detravailler avec des données simples à recueillir, ne nécessitant pas la mise en œuvre deméthodes d'enquêtes nécessitant du temps et des ressources humaines et financièresimportantes. Le but était de rendre l'ICFI facilement utilisable et interprétable par tous lesacteurs de la nutrition.L’inclusion simultanée de ces différents aspects dans un indice unique est perçue comme unavantage par rapport à l’approche classique qui consiste à examiner les pratiques séparément.31

En effet, l'approche classique pouvait aboutir à une fragmentation de l'information et donc à ladifficulté d'estimer l’effet global de l’alimentation du jeune enfant sur sa santé.L'ICFI fut utilisé pour la première fois pour analyser les données de 7 EDS réalisées dans 5 paysd'Amérique Latine sur des enfants de 6-23 mois [27]. L'objectif de ce premier travail était nonseulement d'étudier le lien entre l'alimentation du jeune enfant et sa croissance (mesurée parl'indice taille-âge), mais aussi d'évaluer l'utilité de l'ICFI comme modèle d'indice pouvant servir àidentifier et à cibler les enfants à risque de malnutrition. Les auteurs ont montré qu'il existaitune association forte entre l'indice taille-âge et l'ICFI après ajustement sur des facteurs deconfusion connus tels que l'âge et le sexe de l'enfant, le niveau économique des ménages et leniveau de scolarité de la mère, démontrant ainsi l'utilité d'un tel indice malgré sa constructionempirique et ses limites évidentes.D'autres équipes au Sénégal [25] et au Burkina Faso [28] se sont par la suite intéressées à laquestion en s'inspirant du modèle de construction de l'ICFI. Au Sénégal, pour un ICFI strictementconstruit selon les mêmes règles (Tableau 3), les auteurs n'ont pas trouvé de lien entre l'ICFI etl'indice taille-âge chez des d'enfants de 12-42 mois vivant en milieu rural. En revanche, en milieurural au Burkina Faso, la relation entre l'ICFI et l'indice taille-âge d'enfants de 6-35 mois étaitstatistiquement significative, avec une différence de l'ordre de 0,4 à 0,5 z-score de taille-âgeentre la catégorie la plus haute et la plus basse de l'ICFI découpé en terciles. Les auteurs ontégalement trouvé une association entre l'ICFI et l'indice poids-taille à partir duquel est définiel'émaciation, mais seulement chez les enfants âgés de moins de 24 mois. Les résultats sur l'indicetaille-âge étaient en parfaite concordance avec ceux de l'étude de Ruel et al. [27] alors que l'ICFIutilisé différait légèrement. En effet, l'équipe au Burkina Faso disposait de données surl'alimentation de l'enfant qui différaient de celles habituellement collectées par les EDS. En plusdes groupes alimentaires habituels, des données détaillées sur tous les aliments individuelsconsommées au cours des dernières 24 heures étaient disponibles, et permettaient d'inclure lavariété alimentaire dans l'ICFI (Tableau 3). Dans un contexte connu pour sa faible variété etdiversité alimentaire, les auteurs affirmaient que ces deux concepts basés sur des rappelscouvrant une courte période de temps (dernières 24 heures) étaient suffisants pour refléterl'alimentation habituelle à plus long terme. Ils pouvaient donc remplacer la fréquence deconsommation des groupes d'aliments recueillie sur une période de 7 jours par la diversité et lavariété alimentaire sans dénaturer l'ICFI.32

Tableau 3 : Composantes utilisées pour la construction de l'ICFI et ses variantes1La diversité alimentaire est définie comme le nombre de groupes d'aliments consommés au cours des dernières 24 heures. Selon les études, les groupes d'aliments de référence variaient de 4 à 9.2Les scores attribués ici sont le reflet direct du nombre de groupes d'aliments consommés.3Pour les enfants de 6-11 mois, les scores sont attribués pour les groupes "œufs/poissons/volaille" et le groupe "viandes". Pour les enfants âgés de 12-24 mois, les scores pour le groupe "lait"viennent s'ajouter.4Non applicable5La variété alimentaire est définie comme le nombre total d'aliments consommés durant les dernières 24 heures.EtudesRuel et al. [27] Ntab et al. [25] Sawadogo et al. [28] Arimond et al. [23] Becquet et al. [24]Variables Scores Scores Scores Scores ScoresAllaitementUtilisation du biberonDiversité alimentaire 1(dernières 24 heures)Fréquence deconsommation desproduits d’origineanimale 3 (nb de foisdurant les 7 derniersjours)Fréquence deconsommation des"céréales/tubercules"(nb de fois durant les 7derniers jours)Variété alimentaire 5(dernières 24 heures)Goûters (dernières 24heures)6—8 m 9—11 m 12—24 m 12-42 m 6—11 m 12—23 m 24—35 m 6—8 m 9—11 m 12—36 m 6m 9m 12moui=2 oui=2 oui=1oui=1oui=1 oui=1 oui=1 oui=2 oui=2 oui=1 oui=1 oui=1 oui=1non=0 non=0 non=0non=0non=0 non=0 non=0 non=0 non=0 non=0 non=0 non=0 non=0oui=0 oui=0 oui=0oui=0oui=0 oui=0 oui=0 oui=0 oui=0 oui=0 oui=1 oui=1 oui=1non=1 non=1 non=1non=1non=1 non=1 non=1 non=1 non=1 non=1 non=0 non=0 non=00=01—3=14+=20=01—3=14+=20—2=03+=10=01—3=14+=20=01—3=14+=20—3=04+=10=01—3=14+=20=01—3=14+=20=01—3=14+=20=01—3=14+=20—2=03=14+=20—2=03=14+=20—2=03=14+=20=01=12=20=01—2=13+=20—1=02—3=14+=20—4 2 0—4 2 0—4 2na 4 na na na na na na na nana na na na na na na na na na nana na na nana na na na0=01—6=17+=20—1=02+=10—5=06—8=19+=20—1=02+=10—6=07—9=110+=20—1=02+=1na na na na na nana na na na na na33

Tableau 3 (suite) : Composantes utilisées pour la construction de l'ICFI et ses variantesMaximum12 12 12129 9 999912 126 Un score de 0 est attribué à chaque groupe alimentaire s'il n'a pas été consommé au cours de la semaine précédant l'enquête, un score de +1 s'il a été consommé pendant 1 à3 jours, et un score de +2 pendant 4 jours ou plus. Ces scores ont ensuite été additionnés, générant un intervalle de valeurs possibles allant de 0 à 14. Ces valeurs ont ensuiteété réparties selon les valeurs indiquées dans le tableau.7 L'attribution des ces scores a été effectuée pour chacun des groupes suivants : "aliments spéciaux pour enfants", "produits laitiers", "légumes/fruits", "tubercules/céréales","viandes/poissons/œufs"EtudesRuel et al. Ntab et al. Sawadogo et al. Arimond et al. Becquet et al.Variables Scores Scores Scores Scores ScoresFréquence de consommationdes groupes d'aliments (7derniers jours)Fréquence des repas (nb derepas durant les dernières 24heures)ICFIMinimum6—8 m 9—11 m 12—24 m 12-42 m 6—11 m 12—23 m 24—35 m 6—8 m 9—11 m 12—24 m 6 m 9 m 12 m0=0 60—1=0 60—3=0 60=0 70=0 70=0 7na na na na na na na1—2=1 2—4=1 4—6=1 1—2=0,5 1—3=0,5 1—3=0,53+=2 5+=2 7+=2 3+=1 4+=1 4+=10—1=00=0 0=0 0—1=00—1=00=0 0—1=0 0—1=0 0=0 0=00=0 0=0 0=02=11=1 1—2=1 2—3=12—3=11=1 2=1 2=11=1 1—2=11=1 1—2=1 1—2=13=22=2 3+=2 4+=24+=22+=2 3+=2 3+=2 2+=2 3+=22+=2 3+=2 3+=24+=300000000000001234

Avant la parution des travaux mentionnés ci-dessus, l'équipe de l'IFPRI a mis à profitl'amélioration des questionnaires des EDS [140] et des retours de la part de divers acteurs de lanutrition pour faire évoluer l'ICFI [23]. De nouveaux groupes d'aliments ont été inclus dans lescomposantes "diversité alimentaire" et "fréquence de consommation de groupes d'aliments".Les seuils d'attribution des scores pour ces composantes n'étaient plus arbitraires commeauparavant mais basés sur la distribution de l'échantillon d'étude. Enfin, le poids de lacomposante "fréquence de consommation de groupes d'aliments" a été revu à la baisse pourobtenir un meilleur équilibre entre les différentes composantes (Tableau 3), aboutissant ainsi àune valeur maximale de l'ICFI qui passait de 12 à 9. Ce sont les données d'une enquête EDSd'Ethiopie en 2000 qui ont servi au travail d'amélioration de l'indice. L'équipe IFPRI, qui jusque làn'avait travaillé qu'avec des données en provenance des pays d'Amérique Latine, a aussi profitédu changement de contexte pour tester la robustesse de l'association entre l'ICFI (ici dans saversion améliorée) et la croissance.Les résultats furent confirmés en milieu rural avec une forte association entre l'ICFI et lacroissance. En milieu urbain, en revanche, cette association n'a pas pu être mise en évidence.Dans le contexte urbain Ethiopien, les auteurs se sont heurtés à une difficulté liée à l'allaitementmaternel, peut être à l'origine de cette absence d'association comme pour l'équipe au Sénégal[25]. Au Burkina Faso [28], cette difficulté n'a pas eu de conséquences négatives sur les résultats.Cette difficulté réside dans l'association entre l'allaitement maternel et l'indice taille-âge qui vadans le sens inverse de la logique de l'ICFI. Au Sénégal, au Burkina Faso et en Ethiopie, lesenfants non allaités avaient un indice taille-âge plus élevé que celui des enfants allaités. Cephénomène pourrait s'expliquer par un phénomène de causalité inversée : les mères onttendance à prolonger l'allaitement de l'enfant quand il est en état de malnutrition [141, 142]. Ilest aussi possible que les mères ayant un meilleur statut économique allaitent moins leursenfants comme cela est souvent observé dans les pays avec une croissance économiqueimportante [16, 143-145]. Leurs enfants vivent dans un meilleur environnement et ont unmeilleur accès aux soins favorisant ainsi leur croissance.La difficulté liée à l'ensemble de ces facteurs provient du fait que l'ICFI attribue des scorespositifs à l'allaitement (+1 ou +2 selon la classe d'âge) conformément à la recommandation. Onse retrouve ainsi avec la situation paradoxale des enfants allaités ayant un ICFI plus élevé et unindice taille-âge plus bas et inversement pour les enfants non-allaités. Cela affecte évidemmentla relation entre l'ICFI et la croissance de manière plus ou moins importante selon les contextes.En 2006, en Côte d'Ivoire, Becquet et al. [24] ont mené une étude prospective d'une cohorte de262 mères atteintes de VIH et d'enfants âgés de 6 mois qui ont été suivis pendant 12 mois. Cetteétude, qui portait sur la relation entre l'alimentation de complément et l'état nutritionnel del'enfant, utilisait un indice d'alimentation qui englobe quelques composantes de l'ICFI mais avecquelques différences importantes. Premièrement, parce qu'il a été développé dans le cadre d'unprogramme de lutte contre la transmission du VIH, l'attribution des scores pour certainescomposantes était différente. Par exemple, l'utilisation du biberon qui est déconseillée en tempsnormal est, dans le cas d'infection de la mère par le VIH, une solution possible pour limiter lesrisques de transmission ; les auteurs lui ont ainsi légitimement attribué un score de +1 (Tableau35

3). Deuxièmement, cette étude est la seule à avoir été longitudinale et non transversale. Cetteparticularité lui a conféré l'avantage de pouvoir étudier l'effet du risque (l'indice del'alimentation) sur la maladie (retard de croissance) à long terme et éviter ainsi les problèmesliés à l'analyse simultanée du risque et de la maladie sans respecter la séquence temporelle.Cette étude montra qu'une alimentation inadéquate du jeune enfant à 6 mois (évaluée parl'indice) était associée à une augmentation de 37% de la probabilité de retard de croissance aucours des 12 mois qui suivaient.Plus récemment, une autre étude prospective de cohorte au Bangladesh [146] a égalementexaminé le lien entre le suivi des recommandations en matière d'alimentation du jeune enfant àun âge donné et sa croissance ultérieure. Cette étude a employé un indice compositeinitialement proche de l'ICFI mais a utilisé ensuite des étapes de calculs supplémentaires qui fontqu'au final l'indice diffère complètement de l'ICFI. Les enfants inclus dans cette cohorte étaientsuivis mensuellement au cours des 12 premiers mois de leur vie, et ensuite visités 5 fois pendantla période qui allait de 12 à 24 mois d'âge. Pour analyser l'information recueillie, les auteurs ontd'abord calculé la valeur de l'indice composite pour chaque mois et ont ensuite créé desmesures cumulatives pour différents groupes d'âge en additionnant les valeurs mensuelles del'indice. Par exemple, la mesure cumulative sur 3 mois était la somme des valeurs des indicescomposites pour chacun des 3 premiers mois. Ces mesures cumulatives ne peuvent donc pasêtre directement comparées à l'ICFI. Néanmoins, les auteurs concluaient que les mesures del'alimentation de l'enfant à un intervalle d'âge donné étaient prédictives de l'augmentationultérieure de la taille et du poids.4.5 Questions soulevées par l'utilisation des indices compositesLa plupart des travaux de recherche menés sur l'ICFI ou ses variantes ont démontré la faisabilitéet l'utilité de l’inclusion simultanée de différents aspects de l'alimentation dans un indicecomposite par opposition à l'examen séparé des pratiques. Cependant, l'utilisation de l'ICFI poseencore plusieurs questions.La première est évidemment celle de la construction de l'indice et du choix des composantes àinclure. Les chercheurs et les organisations internationales ont choisi d'emblée de limiter lescomposantes à celles dont les données peuvent être recueillies facilement. Cependant, certainschoix comme celui de l'inclusion de l'allaitement maternel, peuvent poser problème, toutparticulièrement en milieu urbain. La construction de l'ICFI est par ailleurs étroitement liée àcelle de ses perspectives d'application. Peut-on envisager une construction unique s'appliquantpartout et pour des usages différents ? L'ICFI sera-t-il utilisé pour tirer des conclusions au niveauindividuel ou populationnel ? La distinction est importante car le degré de précision requis pourconclure au niveau de l'individu est plus important que celui requis pour décrire la situation d'ungroupe ou d'une population. En maintenant la discussion des résultats au niveau de lapopulation, il est toujours possible d'estimer l'effet d'un phénomène donné même si les valeursindividuelles sont un peu instables ou manquent légèrement de précision. En revanche, quand ils'agit d'étudier les facteurs au niveau individuel, comme par exemple l'association entre les36

pratiques alimentaires du jeune enfant et sa croissance, des estimations plus précises avec desméthodes d'investigation permettant de minimiser l'effet de ces erreurs sont nécessaires.C'est dans ce contexte qu'il est important d'aborder la question de l'utilisation de données issuesd'études transversales pour calculer l'ICFI. En effet, leur utilisation repose sur l'hypothèsefondamentale que l'ICFI construit avec des données recueillies sur une courte période de temps(24 heures ou 7 jours) soient représentatif de ce qui se passe habituellement sur une plus longuepériode. Les rappels sur de courtes périodes présentent évidemment l'avantage d'être moinssujets aux biais de mémoire. Plus la période de rappel est longue, moins la réponse sera précise.Mais d'un autre côté, le risque est que ces rappels ne soient pas représentatifs de ce qui se passehabituellement. Ceci est d'autant plus délicat dans le cas de l'alimentation des jeunes enfantsque les recommandations sont différentes selon les classes d'âge et que ce qui est considéréoptimal pour une tranche d'âge donnée ne l'est pas nécessairement pour la tranche d'âgesuivante. A cela s'ajoute la difficulté due au fait que des décisions importantes comme lacessation de l'allaitement ou l'introduction de l'alimentation de complément peuvent changersur de courtes périodes de temps, avec notamment des retours en arrière [147]. Malgrél'importance de ces questions et le risque d'erreur [148], aucune étude menée avec l'ICFI ou sesvariantes ne s'y était intéressée.Avant de chercher une éventuelle association entre l'ICFI et la croissance, il faut donc d'abordvérifier qu'il est effectivement représentatif de la qualité de l'alimentation et à quellesconditions il est susceptible de l'être.4.6 La diversité alimentaireParallèlement à son inclusion comme composante de l'ICFI, la diversité alimentaire a suscité cesdernières années une nouvelle attention. Plusieurs études avaient déjà évoqué l'augmentationde la diversité comme solution possible pour améliorer la qualité de l'alimentation et montréque des scores de diversité (basés sur des groupes d'aliments) [149-153] et de variété (basés surles aliments individuels) [154, 155] plus élevés étaient associés à un meilleur état nutritionnelchez les jeunes enfants et chez les adultes [156, 157]. Cependant, en 2003 une revue sur ladiversité alimentaire chez le jeune enfant [158] pointait plusieurs faiblesses méthodologiques decertaines de ces études, au premier rang desquelles se trouvait l'absence d'ajustementapproprié sur le niveau économique des ménages. En effet, la diversité alimentaire est trèsfortement liée au niveau économique et par conséquent il est possible que les enfants ayant unemeilleure diversité alimentaire soient aussi ceux issus des ménages les plus riches. Leurmeilleure croissance dans ce cas serait due à une combinaison de facteurs favorables tels qu'unmeilleur niveau de scolarité de la mère et un revenu du ménage plus élevé garantissant unmeilleur accès aux soins.De plus, la confusion sur la signification d'une diversité alimentaire plus élevée constituait uneautre limite des travaux antérieurs [158]. Reflétait-elle un meilleur ingéré en énergie, c'est-à-direune plus grande quantité d'aliments consommés ? Une amélioration de la densité enmicronutriments de l'alimentation, c'est-à-dire, à énergie égale, une concentration plus élevée37

en micronutriments ? Ou une combinaison des deux ? Les résultats antérieurs suggéraient quel'ingéré en énergie augmentait avec la diversité bien que cette hypothèse ne fût passpécifiquement testée. Les différentes mesures d'adéquation en micronutriments del'alimentation augmentaient également avec la diversité alimentaire mais en l'absenced'ajustement sur l'énergie, il était impossible de distinguer si l'effet de la diversité sur lacroissance passait par l'énergie, les micronutriments ou les deux.Cette revu [158] mettait également en exergue l'absence de consensus sur le nombre degroupes d'aliments utilisés pour mesurer la diversité alimentaire, ce nombre variant de 5 à 11selon les études. De manière surprenante, malgré ces différences la plupart des études onttrouvé un lien entre la diversité et qualité de l'alimentation et/ou la croissance, ce qui tend àmontrer la robustesse de ces associations. Les questions du nombre idéal de groupes d'alimentset des éventuels seuils définissant un régime de faible qualité ou de qualité suffisante n'avaientpas encore été explorées. Enfin, la même revue suggérait qu'il était peut-être possibled'améliorer la performance des indicateurs de diversité alimentaire en imposant un seuilminimal de consommation pour chaque aliment individuel avant de le compter dans les groupesd'aliments. Ceci devait permettre en théorie d'éviter aux indicateurs de diversité d'amplifierl'effet de la consommation de quantités très faibles de certains aliments au détriment de laconsommation de quantités plus importantes et significatives d'autres alimentsIl était essentiel, à la fois pour son inclusion dans l'ICFI et pour son utilisation en tant qu'un desindicateurs de l'alimentation de complément, de clarifier le rôle exact joué par la diversitéalimentaire dans la croissance de l'enfant et de déterminer sa performance pour évaluer laqualité de l'alimentation. Pour cela, des études supplémentaires qui testaient l'association entrela diversité alimentaire et la qualité de l'alimentation et/ou la croissance tout en prenant encompte l'ingéré en énergie et le niveau économique des ménages étaient nécessaires. Chez lesjeunes enfants allaités, notamment les nourrissons qui tirent la plus grande partie de leursbesoins du lait maternel, les réponses à ces questions représentaient des défis méthodologiquesimportants.Trois études parues au cours de la réalisation de cette thèse ont mis en évidence la relationentre la diversité alimentaire et la qualité de l'alimentation aux Philippines [159, 160] et enAfrique du Sud [161] chez des enfants non allaités âgés de 1-8 ans. Une seule a ajusté cetterelation sur l'ingéré en énergie [159]. En Afrique du Sud [161], la diversité était corrélée auxindices taille-âge et poids-âge après ajustement sur le niveau économique des ménages. AuxPhilippines [159, 160], l'imposition d'un seuil minimal de consommation a produit descoefficients de corrélation plus élevés de la relation entre la diversité et la qualité del'alimentation. Quant à la question du choix des groupes d'aliments à inclure dans les indices dediversité alimentaire, elle demeurait sans réponse.38

Objectifs de recherche

OBJECTIFS DE RECHERCHECette thèse visait à apporter une contribution au développement d'outils de suivi-évaluation etde recherche en définissant et en précisant les conditions d'utilisation d'indices et indicateurs del'alimentation du jeune enfant dans les PED .D'abord, la construction d'un indice composite de l'alimentation et le choix des composantes àinclure en fonction de ses perspectives d'application sera étudiée. Nous nous intéresseronségalement à l'association de l'indice et de chacune de ses composantes avec la croissance entaille des jeunes enfants.Ensuite, l'hypothèse fondamentale liée à l'utilisation de l'indice composite, à savoir la stabilitédes pratiques dans le temps sera testée. Nous chercherons à savoir dans quelle mesure l'indiceconstruit à l'aide de données recueillies sur une courte période de temps (24 heures ou 7 jours),peut être représentatif de ce qui se passe sur le long terme.Enfin, nous nous focaliserons sur la diversité alimentaire qui est l'une des composantes del'indice composite potentiellement utile comme indicateur de l'adéquation des régimesalimentaires en micronutriments. Le but étant de permettre une meilleure compréhension de ceque représente réellement la diversité, d'évaluer sa performance en tant qu'indicateur de laqualité de l'alimentation, et enfin d'étudier son lien avec la croissance de l'enfant.Ces questions sont abordées successivement dans les trois articles publiés dans des revuesinternationales qui font partie intégrante du corps de texte. Certains éléments traités dans cesarticles, tel que le détail de construction de l'indice composite ne sont pas repris dans le textespécifique du manuscrit.39

Sujets et méthodes

SUJETS ET MÉTHODESCe travail a été mené à Madagascar dans le cadre du programme Nutrimad [162], menéconjointement par le Groupe de Recherche et d’Echanges Technologiques (GRET), l’Institut deRecherche pour le Développement (IRD), et le Laboratoire de Biochimie Appliquée aux Sciencesde l’Alimentation et de la Nutrition (LABASAN) de l’université d’Antananarivo.La dernière partie de ce travail de thèse a été effectuée en collaboration avec l'IFPRI, l’OMS etl’Université de Californie-Davis (UC-Davis) dans le cadre d’une étude internationale. En Octobre2004, un atelier sur la diversité alimentaire organisé conjointement par la FAO, l'OMS, et l'IFPRIs'est tenu au siège de la FAO à Rome. Le but de cet atelier était de constituer un groupe detravail international ayant pour sujet le développement et la validation d'indicateurs simples del'ingéré en énergie et de la densité en micronutriment de l'alimentation du jeune enfant dans lesPED. A cette occasion, le futur protocole d'analyse du groupe a été présenté pour discussion etamélioration. Le sujet de thèse qui s'inscrivait parfaitement dans la thématique de l'atelier, notreparticipation aux discussions, et l'expertise reconnue de l'IRD en matière d'alimentation decomplément nous ont permis d'intégrer ce groupe de travail international. Au final, dix équipeseffectuant des travaux en Amérique Latine, Asie et Afrique y ont participé. Pour notre part, lacollaboration avec l'IFPRI a été officialisée en Mars 2005, soit près d'un an et demi après le débutde la thèse.1 SCHÉMA D'ÉTUDECe travail s’appuie sur des données issues d’une enquête longitudinale sur des enfants âgés demoins de 18 mois en début d’étude et leurs mères. Le suivi prospectif des sujets s’est étalé surune période de 7 mois (Avril à Octobre 2004) au cours de laquelle chaque sujet a été visité 3 foisà 3 mois d’intervalle (±15 jours).2 CONTEXTE DE L'ÉTUDE2.1 Le programme NutrimadNutrimad s’inscrit dans une démarche de recherche-action plus large intitulée Nutridev etmenée par le GRET et l’IRD dans plusieurs pays du monde (Burkina Faso, Viêt-Nam,…).A Madagascar, Nutrimad contribue, en concertation avec l’Office National de Nutrition, àl’atteinte des objectifs définis dans le cadre de la politique nationale de nutrition. La missionconfiée à Nutrimad est celle de contribuer à l'amélioration de l'alimentation des groupes depopulation vulnérables, en particulier les enfants de moins de 2 ans et les enfants scolarisés, envue d'améliorer leur situation nutritionnelle. Pour cela, Nutrimad mène des activités dediagnostic des situations, des activités de mise au point, vente, et évaluation de l’efficacitéd’aliments de complément, des activités d'éducation nutritionnelle et des activités de suiviévaluationdes stratégies mises en place à des échelles pilote.40

Ce travail s’inscrit dans les activités diagnostiques du programme. Il a été mené dans la ville deFianarantsoa avec un protocole scientifique qui prenait en compte à la fois les objectifs de lathèse et les pré-requis nécessaires à Nutrimad pour mener ses activités dans cette ville.2.2 Géographie et administrationLa république de Madagascar est une île située au Sud-est de l’Afrique, à 400 km au large de lacôte du Mozambique (Figure 3). Elle s’étend du Nord au Sud sur 1580 km et sur environ 500 kmd’Est en Ouest. Sa superficie totale est de 587040 km 2 soit un peu plus que celle de la France.Zone d'étudeFigure 3 : Carte de MadagascarLa côte Malgache donne sur l’Océan Indien du côté Est et sur le canal du Mozambique du côtéOuest. L’intérieur de l’île est un mélange de massifs montagneux compacts, de plaines, deplateaux et de bassins.Le climat est tropical avec une saison hivernale sèche de mai à septembre et une saison estivalehumide d’octobre à avril. Cependant, des variations importantes de climat ont lieu à cause de la41

latitude et du relief très marqué de l’île. De plus, l’île est souvent frappée par des cyclonestropicaux naissant dans l’Océan Indien ou dans le canal du Mozambique.Sur le plan administratif, le pays était jusque très récemment subdivisé en 6 provinces 2 . Pourcette raison, les données des EDS (voir plus bas) sont encore réparties selon ces provinces.Depuis 2006, le pays est découpé en 22 préfectures, 111 sous-préfectures et plus de 1300communes. La capitale est Antananarivo.2.3 PopulationEn 2006, la population malgache est d'environ 19 millions d’habitants [163]. Elle se répartit de lamanière suivante : 29% dans la province d’Antananarivo, 21% dans celle de Fianarantsoa ,17% àToamasina, 14% à Toliara, 11% à Mahajanga et 8% à Antsiranana [164]. Cette population estcomposée de plusieurs ethnies dont les deux majoritaires en nombre sont les Merina et lesBetsileo. Elle est essentiellement rurale (75%) mais inégalement répartie sur le territoire avecune densité élevée sur les hauts plateaux et des étendues peu peuplées à l’Ouest et au Sud.2.4 Économie et santéMadagascar figure parmi les pays les moins avancés du monde : avec un indice dedéveloppement humain qui s’établit à 0,53, il occupe le bas du tableau à la 143 ème place duclassement parmi 177 pays [165]. Bien que l'indice ait progressé depuis le milieu des années1970 (Figure 4), le contexte d'évolution positive pour l'ensemble des pays n'a pas permis àMadagascar d'améliorer son classement. La croissance du pays a été affectée par de nombreusescrises politiques et sociales, dont la dernière en 2002, avec pour conséquence l’émergence d’unenouvelle classe de pauvres en zones urbaines aggravant les problèmes nutritionnels, de revenus,d’emplois et d’infrastructures. A Madagascar, classé 201 ème pays dans le monde par la BanqueMondiale en ce qui concerne l'état de pauvreté [163], 69% de la population vit en dessous del'état de pauvreté 3 [166]. La pauvreté à Madagascar est un phénomène rural, avec 85% despauvres résidant en milieu rural [167]. La province de Fianarantsoa est la plus pauvre de toutes[168]. Plus de 90% des ménages n'ont pas accès à l'eau courante et à l'électricité.2 Antananarivo, Fianarantsoa, Toamasina, Mahajanga, Toliary, Antsiranana3 Estimé à 305.300 Ariary par an soit environ 120 €42

Figure 4 : Evolution de l'Indice du développement humain de 1975 à 2005 [169]L’espérance de vie de la population malgache a été estimée à 59 ans [170]. Le taux deprévalence du VIH chez les adultes est faible (1,7%). Avec un taux de mortalité infantile de 72‰et de mortalité des moins de 5 ans de 115‰, Madagascar se situe parmi les pays où ces tauxsont élevés [170]. Les maladies diarrhéiques, les infections respiratoires aiguës, le paludisme etla malnutrition en sont les principales causes.2.5 Disponibilité et consommation alimentaire à MadagascarLes disponibilités alimentaires sont marquées par la prédominance des céréales (riz et maïs) etdes racines et tubercules (manioc) (Tableau 4) représentant à eux seuls les deux tiers desdisponibilités totales. La disponibilité en racines et tubercules est plus variable, cependant cesvariations doivent être interprétées avec prudence en raison de difficultés à estimer avecprécision leur production. Entre 1993/95 et 2000/02, la disponibilité des deux principauxgroupes d’aliments (céréales et racines et tubercules) a toutefois légèrement augmenté pourpasser de 767 à 787g/personne/jour. Le riz, le maïs et le manioc sont essentiellement issus de laproduction locale [171].43

Tableau 4 : Tendances des disponibilités des principaux groupesd’aliments à Madagascar entre 1993 et 2002 (g/personne/jour)Groupes d'alimentsDisponibilités pour l'alimentationhumaine en g/personne/jour1993-95 2000-2002Céréales (bière exclue) 296 310Racines et tubercules 471 477Edulcorants 24 18Légumineuses, noix et oléagineux 21 20Fruits et légumes 199 176Huiles végétales 7 9Graisses animales 2 1Viandes et abats 62 55Poissons et fruits de mers 19 22Lait et œufs 102 91Autres 17 20Source : FAOSTAT [172, 173]Les disponibilités en fruits et légumes sont en baisse constante depuis des années. Lesdisponibilités en produits d’origine animale (viande et abats, graisses animales, lait et œufs) sontassez faibles et tendent à diminuer. Les disponibilités en viande et abats ont chuté d'environ11% entre 1993/95 et 2000/02. Entre Sur la même période, une diminution de près de 11%également est observée pour les disponibilités en lait et œufs. Parmi les produits d’origineanimale, seules les disponibilités en produits de la mer ont légèrement augmenté de 1993/95 à2000/02.En 2001-2003, les disponibilités énergétiques alimentaires ont été évaluées à 2040 kcal/percapita/jour [174], disponibilités insuffisantes pour couvrir les besoins énergétiques de lapopulation (2129 kcal/per capita/jour) [171].Les enquêtes prioritaires sur les ménages (EPM) sont des enquêtes de type budgetconsommationqui fournissent des données sur la consommation alimentaire des ménages. Ellessont menées de façon périodique dans l'ensemble du pays [175-178]. Il existe cependant unécart important entre les données issues de ces enquêtes et celles sur les disponibilitésalimentaires. Les EPM montrent une fluctuation des apports énergétiques avec les crisesclimatiques et sociales. En 2002, les apports énergétiques ont été estimés à 2332 kcal parpersonne et par jour [178]. Les points communs les plus cohérents entre consommation etdisponibilités sont la prédominance des céréales, racines et tubercules, la faiblesse des apportslipidiques ainsi que celle des apports de protéines de bonne qualité [171].44

2.6 Situation alimentaire et nutritionnelle dans la province de FianarantsoaComme dans tout le pays, le riz est l’aliment de base pour les adultes et les enfants àFianarantsoa [171, 172]. Pour les jeunes enfants, son mode de cuisson diffère avec une cuissondans un excès d’eau pour obtenir une consistance semi-solide plus adaptée. Les adultesconsomment très souvent le riz avec des légumes feuilles (dont certaines variétés sontendémiques de Madagascar) et moins fréquemment avec la viande de porc, poulet ou zébu. Lesrégimes alimentaires sont pauvres en matières grasses dont la principale source est l’huile desoja importée et donc coûteuse [171].Dans la province de Fianarantsoa (province essentiellement rurale), plus d'une femme en âge deprocréer sur cinq est atteinte d'un déficit énergétique chronique (Tableau 5). La prévalence demaigreur parmi ces femmes est légèrement supérieure au niveau national et n'a pas connud'amélioration notable depuis 1997.Tableau 5 : Etat nutritionnel des mères et pratiques d'allaitement des enfants à MadagascarMadagascar 1 Province de Fianarantsoa 11992 19972003/2003/1992 199720042004Maigreur (IMC 2

67%. Bien que ce résultat soit encore insuffisant, il est en constante amélioration depuis 1992 etsupérieur à beaucoup d'autres pays. Cependant, il faut rester critique par rapport à ces chiffressur les pratiques d'allaitement maternel car ils sont basés sur les pratiques déclarées et noncelles observées.De manière générale, les aliments de complément sont introduits en temps opportun (entre 6 et9 mois dans 87% des cas) [181] mais sont très loin d’avoir une qualité nutritionnelle suffisante. AMadagascar, c’est principalement le vary sosoa (ou riz mou cuit dans un excès d’eau) qui estutilisé comme premier aliment de complément.A l’exception de la faible qualité nutritionnelle des aliments de complément, les pratiquesd’alimentation peuvent être donc considérées comme meilleures que celles des pays d’Afriquesub-saharienne. Peut être faut-il voir là l’effet d’une stratégie d'amélioration de l'alimentationmise en œuvre au niveau national. Cette stratégie comporte un programme national depromotion de l’allaitement maternel et d’amélioration de l’alimentation de complément.Madagascar est l’un des rares pays du monde en développement à avoir mis en place unprogramme de ce type à l'échelle nationale [182]. Ce programme, intitulé Programme Nationalde Nutrition Communautaire (PNNC), est mis en œuvre par différents opérateurs depuis 2-3 ans.Il est chapeauté par l’Office National de Nutrition dont le principal rôle est de mettre en œuvrela politique nationale de nutrition de Madagascar.Malgré ce programme et des pratiques jugées comme plutôt positives, la situation nutritionnelledes jeunes enfants demeure préoccupante dans la province de Fianarantsoa (Figure 5) ; environ50 % souffrent de retard de croissance, et près de 40% d’insuffisance pondérale. Ces deuxpourcentages sont largement au dessus de ceux considérés comme étant acceptables par l’OMS(respectivement

Figure 5 : Etat nutritionnel des jeunes enfants dans la province de Fianarantsoa. Source :données EDS Madagascar [179-181]L'ampleur des carences en micronutriments chez les jeunes enfants à Madagascar est inconnue àl'heure actuelle. Les seuls chiffres disponibles pour la province de Fianarantsoa sont ceux de ladistribution des capsules de vitamine A et de l'utilisation du sel iodé [181]. En 2003, 77% desenfants de moins de 3 ans avaient reçu de la vitamine A au cours des 6 derniers mois et 17% desenfants de moins de 5 ans vivaient dans des ménages qui disposaient du sel iodé.2.7 La ville de Fianarantsoa, capitale de la province du même nomÀ 400 km au sud de la capitale Antananarivo, on trouve Fianarantsoa, « la ville où l’on apprendce qui est bon », située à 1374 mètres d’altitude. C’est un carrefour routier relié à Manakara surla côte Est par la seule voie de chemin de fer fonctionnelle du pays. C’est une ville très religieusequi compte de nombreux édifices de prière. Dans sa région, on trouve des plantations de riz, detabac, de café et la seule plantation de thé de l’île. On y trouve également des fermes d’élevagede zébus et des savonneries. La ville vit du traitement du riz, du conditionnement de la viande dezébu et du travail du bois. La vie sociale de la ville est dynamisée par la présence d'étudiantsvenant de toute la province pour étudier à l'Université de Fianarantsoa.2.8 Les quartiers de Sahalava et d’AntsororokavoLes dyades mères-enfants ayant participé à l'étude vivaient dans les quartiers de Sahalava etAntsororokavo. Ces quartiers avaient été choisis par le programme Nutrimad comme futurs sitesd’intervention. Situés à l’entrée Nord de la ville, ils sont séparés par une artère de circulation etune colline. Ils sont constitués en grande majorité d’habitations urbaines mais incluent à leur47

extrémité nord des rizières avec des habitations et un mode de vie plus ruraux. Les chefsadministratifs des quartiers possédaient des listes électorales qui donnaient une indication sur lataille de la population : environ 7000 pour Sahalava et 10000 pour Antsororokavo. Lesinformations sur la principale occupation des chefs de ménages, le raccordement à l’eau et àl’électricité, les services de soins, la présence d’écoles et d’églises et l’infrastructure routièrequ'ils détenaient, montraient que ces deux quartiers ne présentaient pas de caractéristiquesexceptionnelles par rapport aux autres quartiers pauvres de la ville de Fianarantsoa. Sahalava etAntsororokavo dépendent tous les deux du même centre de santé primaire situé non loin del’entrée d’Antsororokavo.Des ONG locales d’aide aux mères célibataires et d’amélioration de l’assainissement et de laqualité de l’eau ainsi que diverses organisations caritatives œuvraient déjà sur place mais nepossédaient pas de données sur la malnutrition des jeunes enfants. Les acteurs locaux duprogramme Linkages (promotion du lait maternel financé par l'USAID) qui étaient intervenusdans ces quartiers des années auparavant avaient des données qui indiquaient que la prévalencede l’insuffisance pondérale était élevée (environ 37% des enfants de moins de 2 ans) et demagnitude similaire dans les deux quartiers. L’entretien avec une sœur pédiatre qui soignait lesenfants dans ces quartiers a révélé beaucoup de cas de xérophtalmie et une morbiditédiarrhéique et respiratoire élevée qui laissaient supposer des carences importantes enmicronutriments tels que la vitamine A, le fer et le zinc.L'ancien programme national connu sous le nom de SEECALINE intervenait par intermittencedans les quartiers, notamment en distribuant de la farine (mélange de riz-soja). Aucuneintervention de ce programme ne fut enregistrée pendant la durée de l’étude.48

3 SUJETS ET CRITЀRES D’INCLUSIONLa population d’étude était composée de dyades mères-enfants âgés de 0-17 mois en débutd’étude (6-23 mois en fin d’étude). Nous avons choisi de nous focaliser sur ces périodes au coursdesquelles s'installe le retard de croissance et pendant lesquelles les effets de la malnutritionsont encore réversibles.La constitution de l’échantillon de l'étude posait déjà un premier défi dans la mesure où nous nedisposions d’aucune source d’information fiable sur le nombre d’enfants de moins de 2 ans dansles quartiers de Sahalava et Antsororokavo. Selon les données disponibles, 17000 personnes autotal habitaient dans ces deux quartiers. Nous aurions pu estimer le nombre d'enfants de moinsde 2 en utilisant la pyramide d'âge de la population qui était disponible dans la dernière enquêteEDS [181]. Cependant, nous savions que les chiffres sur la population totale pouvaient êtreartificiellement gonflés pour attirer les maigres subventions de la mairie pour la rénovation desquartiers. Ces chiffres étaient également gonflés pour attirer différentes ONGs internationalesqui ciblaient en priorité les grands quartiers densément peuplés. De plus, l'estimation dunombre d'enfants de moins de 2 ans sur la base de ces chiffres n'aurait pas pour autant résolu leproblème du moyen d'identification de ces enfants. Ce sont ces raisons qui nous ont poussé àcommencer par un recensement complet des dyades mères-enfants âgés de 0-17 mois ainsi quedes mères en fin de grossesse.Avec l’accord des chefs administratifs de quartier, le recensement débuta en février 2004. Lesquartiers furent divisés en secteurs où dix équipes constituées chacune d’un(e) enquêteur(rice)et d’un(e) guide local(e) firent du porte à porte. Quand les personnes n’étaient pasimmédiatement disponibles pour le recensement, un rendez-vous était convenu. En casd’absence, les enquêteurs laissaient un message auprès des voisins pour prévenir de l’heure àlaquelle ils comptaient repasser. Les enquêteurs avaient pour consigne d’abandonner lerecensement d’un ménage après trois visites infructueuses. Il y eut 23 abandons au total.La détermination de l’âge exact de l’enfant était d’une importance primordiale non seulementpour l’inclusion des enfants dans l’étude mais aussi, comme nous le verrons plus loin, pour lecalcul des indices anthropométriques. Fort heureusement, la grande majorité des mères ontl’habitude de se rendre au centre de santé dont dépendent Sahalava et Antsororokavo peu detemps après la naissance de l’enfant, lorsque ce dernier n’est pas né directement au centre.L’immense majorité des enfants possèdent donc un carnet de santé à partir duquel lesenquêteurs ont relevé la date de naissance exacte. Dans les rares cas d’absence ou de perte decarnet de santé, nous avons établi un calendrier local des évènements passés marquants desquartiers afin d’aider la mère à se rappeler du mois et si possible du jour de naissance. Pour lesenfants dont les mères étaient incapables de se rappeler du jour exact, la date était fixée au 15du mois.49

Les enquêteurs disposaient d’une fiche à compléter avec, entre autres, des informations sur lescritères d’inclusion qui furent les suivants :- Enfant né dans le quartier- Absence de maladie ou déformation grave nécessitant l’hospitalisation de l’enfant oupouvant affecter les mesures anthropométriques- Pas de déménagement prévu au cours des 6 prochains mois4 TAILLE D'ÉCHANTILLONA l’issue du recensement, 726 enfants éligibles ont été identifiés. Le nombre de mères ayantrefusé de participer à l'étude été de 24 (3%). Etant donné que l'alimentation et la croissance dujeune enfant changent rapidement, il nous fallait des effectifs relativement importants partranche d'âge de 3 mois afin de pouvoir suivre de près ces changements, et toutparticulièrement chez les enfants de 6-8 et 9-11 mois. L'objectif était d'obtenir au moins 100enfants par tranche d'âge de 3 mois comme cela est souvent le cas dans les études menées surle sujet [183, 185]. Ceci nous amenait à une taille d'échantillon minimale de 600 enfants de 6-23mois. Comme dans le cadre de notre étude longitudinale nous nous attendions à avoir desperdus de vue, et étant donné que nous avions identifié seulement 702 enfants pouvantparticiper, nous avons décidé de travailler de façon exhaustive. Au cours de l'étude, 51 dyadesmères-enfants ont été perdus de vue à cause du décès de l'enfant (n=7) ou à la suite d'undéménagement (n=44).5 VARIABLES D'ÉTUDEUn questionnaire a été élaboré afin de recueillir des données sur les caractéristiqueséconomiques et sociodémographiques des ménages, la santé, les pratiques de soins et lespratiques alimentaires présentes et passées de l’enfant (Annexe 1).Le questionnaire fut rédigé en français, traduit en malgache, et ensuite retraduit du malgache aufrançais par une autre personne afin de s’assurer que les questions n’étaient pas déformées.Vingt minutes en moyenne étaient nécessaires pour remplir le questionnaire du premierpassage, tandis que pour les questionnaires du 2 ème et 3 ème passage 10 minutes suffisaient.Le questionnaire s'adressait à la personne qui s'occupe habituellement de l'enfant. Dans lagrande majorité des cas, ce sont donc les mères (94%) qui ont répondu au questionnaire, suiviesdes grand-mères (4% des cas) et exceptionnellement le père, la grande sœur de l'enfant ou unetante.50

5.1 Pratiques alimentairesLes questions sur les pratiques alimentaires passées concernaient l’initiation à l’allaitementmaternel, la consommation du colostrum, et le calendrier d’introduction des aliments. Deuxrubriques supplémentaires étaient destinées à caractériser les pratiques alimentaires récentes(dernières 24 heures) et habituelles (derniers 7 jours) de l’enfant.5.2 Anthropométrie5.2.1 MesuresLa taille et le poids des enfants et de leurs mères ont été mesurés. Nous avons mesuré la tailledes mères à l’aide de toises en bois fabriquées localement (précision 1 mm, maximum 200 cm).Pour les jeunes enfants, il convenait plutôt d’utiliser le terme longueur (length) que taille(height) car ils ont tous été mesurés en position couchée sur le dos. Les toises utilisées ont étéimportées des Etats-Unis (Shorr Productions infantometers, précision 1mm, maximum 190 cm,rabattable à 85 cm). Toutes les mesures anthropométriques ont été effectuées trois fois et lamoyenne a été retenue comme mesure finale.Les enfants ont été pesés dans les bras de leurs mères à l’aide d’une balance électronique(maximum 150 kg ; précision 100 g ; TEFAL, Rumilly, France,) en appliquant la technique de ladouble pesée : la mère (en habit léger) était d’abord pesée avec l’enfant vêtu au minimum dansses bras et ensuite pesée seule.Tous les enquêteurs ont reçu une formation intensive selon les recommandations en la matière[183]. Au cours des premières séances d’entraînement, les enquêteurs ont rencontré desdifficultés notamment pour mesurer de la longueur des enfants. Ces derniers se débattant etsouvent en pleurs, les enquêteurs avaient du mal à leur maintenir les jambes droites ethésitaient à les maintenir couchés sur la toise le temps nécessaire pour prendre les mesurescorrectement. Il en résultait donc dans un premier temps une sous-estimation de la longueur carles enfants avaient naturellement tendance à avoir les jambes légèrement arquées. Cependant,au fur et à mesure que les enquêteurs prenaient confiance en eux au cours des séancesd’entraînement, ce défaut a disparu. Les guides locaux (pour la plupart des femmes), ont assistéles enquêteurs pour effectuer les mesures anthropométriques et ont contribué à les effectuerdans de bonnes conditions. Elles savaient comment calmer les enfants et ont, elles aussi, reçuune formation sur la manière de maintenir l’enfant droit pendant qu’il était couché sur la toise.5.2.2 Références internationalesIl existe à l’heure actuelle deux références internationales. La première, historiquement la plusancienne et la plus utilisée, est celle du NCHS/CDC (National Center for Health Statistics/Centersfor Disease Control) [183]. La deuxième est la nouvelle référence internationale proposée parl'OMS en 2006 [186] qui s'appuie sur des données issues d’une étude menée dans 6 pays (Brésil,Etats-Unis, Ghana, Inde, Norvège et Oman) sur des enfants allaités au sein et en bonne santé.51

Cette nouvelle référence est celle qui est utilisée dans le cadre de cette thèse. Nous avonstenons néanmoins à systématiquement vérifier si nos conclusions n'étaient pas modifiées enutilisant l'ancienne référence.5.2.3 Indices et indicateurs anthropométriquesTrois indices anthropométriques couramment utilisés sont calculés en comparant la longueur etle poids à des courbes de référence : il s’agit des indices longueur en fonction de l'âge, poids enfonction de la longueur, et poids en fonction de l'âge. Bien que ces indices soient liés entre eux,chacun a une signification particulière et reflète un aspect spécifique du mécanisme global duretard de développement ou de ses conséquences.Longueur (taille)-âgeL'indice taille-âge est classiquement considéré comme le reflet de la croissance linéaire passée.Un déficit à ce niveau indique généralement un retard de croissance : l’enfant n’a pas réussi àatteindre son potentiel de croissance linéaire en raison de conditions défavorables. Comme il estpossible dans le cadre d’une variation naturelle et non pathologique de trouver des enfants depetite taille, le retard de croissance est défini à partir de plus de 2 écarts-type au dessous de lamédiane des courbes de références.Poids-longueurLe terme qui convient le mieux pour décrire les enfants présentant un faible poids pour leurlongueur est « maigre ». Ceci n’implique pas nécessairement un processus pathologique et c’estainsi que l’émaciation est elle aussi définie à partir de -2 écarts-type par rapport à la médianedes courbes de référence. L’émaciation est utilisée pour désigner l'état qui résulte d'une pertede poids récente et aiguë suite généralement à un déficit alimentaire et/ou une maladieimportante.Poids-âgeCet indice est un peu différent des deux autres. Etant donné qu’un faible poids pour l’âge peutdénoter une faible longueur pour l’âge, ou un faible poids pour la taille, ou les deux à la fois, soninterprétation est difficile. Les enfants dont le poids est faible pour leur âge peuvent êtreconsidérés comme étant en insuffisance pondérale (

5.3 Consommation alimentaireLa consommation alimentaire des jeunes enfants a été mesurée à l’aide d’un rappel quantitatifdes aliments consommés au cours des dernières 24 heures.5.3.1 Choix de la méthodologieUn des objectifs de ce travail était d’étudier le lien d’un indice d’alimentation (construit à l’aidede données simples à recueillir) avec la qualité de l'alimentation. Les données permettant demesurer la qualité du régime devaient donc refléter le plus précisément possible l’alimentationdu jeune enfant. Malheureusement, en matière d’enquête de consommation alimentaire, iln’existe pas de méthode parfaite et chaque méthode présente ses avantages et inconvénients[187, 188].Etant donné la taille d’échantillon relativement importante et le taux d'illettrisme élevé dans lapopulation d'étude, les enquêtes prospectives (semainier alimentaire, pesée,…) ont d’embléeété exclues. Le choix devait donc se faire parmi les enquêtes rétrospectives, essentiellement lerappel des 24 heures et/ou le questionnaire de fréquence de consommation (QFC). Le QFCprésente l’avantage de pouvoir estimer la consommation habituelle d’un individu mais nécessiteabsolument d’être validé avant utilisation. Comme le développement et la validation d’unnouveau QFC était une tâche qui était hors de notre portée compte tenu du temps et desmoyens disponibles pour ce travail, nous avons choisi le rappel quantitatif des 24 heures.5.3.2 Le rappel des 24 heuresLes enquêteurs ont demandé à la mère de se rappeler de tous les aliments et boissonsconsommés par l’enfant au cours des 24 heures précédant l'entretien. Afin de l’aider à serappeler sans ne rien oublier, la journée était découpée en plusieurs tranches horaires avec àchaque fois des questions annexes sur l’activité de la mère lui permettant de se resituer dans lecontexte. Les enquêteurs disposaient de modèles alimentaires (fruits et légumes de différentestailles) et de mesures ménagères (louches, cuillères, verres et assiettes) pour faciliterl'estimation par les mères des quantités consommées par l’enfant et des éventuels restes. Ilsdisposaient également d’une petite balance électronique (précision 1 g ; capacité 6 kg ; TEFAL,Rumilly, France) pour peser des portions similaires à celles consommées pour les boissons, lesbouillies liquides et les aliments dans le cas où il en restait depuis la veille.En plus de la consommation alimentaire des enfants, les enquêteurs se sont renseignés sur lesrecettes utilisées. Pour chaque recette, la liste des ingrédients était demandée avec uneestimation des quantités utilisées, exprimées par les mères en mesures ménagères (3 verres deriz par exemple) ou en prix sur le marché (des légumes-feuilles pour 500 francs malgaches parexemple). Par conséquent, les mesures ménagères ont été calibrées et les prix de tous lesaliments disponibles sur le marché ont été relevés afin de pouvoir convertir les mesures et lesprix en grammes (après avoir soustrait le poids des parties non comestibles). Ceci a été répété àchaque passage afin de prendre en compte les variations saisonnières.53

Les rappels des 24 heures ont été menés par 5 enquêteurs qui ont suivi une formation de 2semaines avant le début de l’étude. Cette formation leur avait donné les bases des techniquesdu rappel des 24 heures, et les enquêteurs ont continué à se former sur le terrain pendantl’enquête avec des cas difficiles et inattendus qui au début se posaient tous les jours.5.3.3 Calcul du poids des ingrédients consommésIl convient ici de faire une distinction entre les aliments simples consommés crus et ceuxcomposés qui ont été cuits ou inclus dans une préparation mixte. Pour les aliments simplesconsommés crus, les mesures ménagères ont été converties en poids (grammes) selon lescaractéristiques de chaque aliment en ayant exclu évidemment les éventuelles parties noncomestibles (par exemple peau de la banane).Pour les aliments composés, nous disposions, grâce à la description des recettes au cours desrappels des 24 heures, du poids de chaque ingrédient. Nous avions aussi la quantité de l’alimentcomposé consommée par l’enfant qui nous a permis de calculer la quantité consommée dechaque ingrédient. La première étape de ce calcul nécessitait d’estimer le poids total de lapréparation après cuisson. Pour cela nous avons utilisé des facteurs de conversion du poids del’aliment cru vers l’aliment cuit (Tableau 6). Ces facteurs ont été obtenus en compilant lesdonnées à partir de trois sources : (1) les tableaux de composition des aliments inclus dans lelogiciel The Food Processor (version SQL 9.2, ESHA research, Salem, USA) ; (2) des valeursobservées dans le cadre du projet "Towards Sustainable Nutrition Improvement" [189] ; et (3)des facteurs de conversion calculés à partir des observations de recettes que nous avonseffectuées. La liste complète des facteurs de conversion du poids cru → cuit est disponible enAnnexe 2.Tableau 6 : Exemple du calcul du poids des ingrédients consommés à partir d’une recette de rizaux pois de terreIngrédientsutilisés dans lapréparationPoids cru(g)Facteur deconversion cru→ cuitPoids cuit (g)Pourcentage dupoids de lapréparationQuantitéd’alimentcomposéconsommée (g)Quantitéd’ingrédientconsommée (g)Riz 100 2,63 263 59,840,1Poids de terre 50 2,45 123 28,06718,8Tomate 40 0,84 37 8,4 5,6Oignon 20 0,83 17 3,8 2,5Total - 440 100 67 6754

La méthode décrite ci-dessus ne comptabilisait pas l’eau en tant qu’ingrédient séparé parcequ'elle était absorbée (ou perdue) par les aliments en cours de cuisson et donc implicitementprise en compte dans les facteurs de conversion du poids cru → cuit. Cette méthode n'a étéappliquée ni aux aliments liquides comme les soupes et bouillons ni aux bouillies.Dans le cas des aliments liquides, l'eau doit être comptabilisée en tant qu'ingrédient séparé avecprise en compte de la perte d'eau par évaporation en cours de cuisson. Concernant les bouillies,leur teneur en nutriments et leur consistance dépend très fortement de la quantité de farineutilisée au départ, de la température, de la durée de cuisson et d’éventuels traitements physicochimiques.En faisant varier ces paramètres, il est possible d'obtenir des aliments ayant descaractéristiques complètement différentes. Par conséquent, la méthode décrite dans le tableauci-dessus ne pouvait pas être utilisée pour les aliments liquides et les bouillies car cela revenait àfaire des approximations inacceptables. Nous avons donc systématiquement utilisé des recettes"moyennes" pour ces aliments (voir ci-dessous).Aliments composés "moyens"Après la fin du premier passage de l’enquête, nous avons trouvé des mères motivées pourpréparer des aliments liquides et des bouillies. Nous observions la préparation et nous pesionsles ingrédients avant et après cuisson à l’aide des balances du rappel des 24 heures. Le menu dujour était en quelque sorte imposé mais en contrepartie les aliments étaient offerts. Cetteapproche a aussi été utilisée pour les cas de rappels des 24 heures où la mère n’avait pasconnaissance ou ne se rappelait plus des ingrédients utilisés. Sur l’ensemble des rappels, celaconcernait 86 mères (5,4%) qui avaient oublié la recette d’au moins un aliment composé.L'information issue de l'observation de la préparation des aliments composés a été utilisée pourcompléter celle qui manquait dans les rappels des 24 heuresDeux raisons supplémentaires nous ont poussé à entreprendre ce difficile travail d’observation.D’abord, dans le cas d'aliments composés à la composition manquante, il nous permettaitd’affiner nos estimations des facteurs de conversion cru → cuit pour de nombreux alimentsimpossibles à trouver dans les tables de composition. Ensuite, nous en avons profité pourcalibrer des mesures ménagères «exotiques», peu utilisées et inattendues.Bien qu’initialement le nombre d'observations fût restreint au strict minimum par crainte degêner les gens, l’idée rencontra un tel succès et les volontaires furent tellement nombreuses etenthousiastes que nous avons au final observé la préparation de 86 aliments composésdifférents avec 2-3 répétitions pour chacun. A chaque observation, nous prélevions unéchantillon de la préparation finale pour en déterminer la matière sèche. Nous disposions surplace à Fianarantsoa d’une étuve (30°-200°C ; MEMMERT, Büchenbach, Allemagne), d'undessiccateur et d’une balance électronique de précision 0,1 g et de capacité 2 kg (METTLERTOLEDO, Greifensee, Suisse).55

Aliments composés préparés en dehors du ménageUn deuxième cas de figure difficile rencontré aux cours des rappels des 24 heures était celui oùles enfants consommaient des aliments préparés en dehors du ménage. Les enquêteurs avaientalors pour instruction de se renseigner sur l’endroit où l’aliment avait été acheté. Dans lamajorité des cas, c’était dans les quelques rares épiceries et restaurants des deux quartiers. Leschefs des quartiers ont joué un rôle majeur auprès des épiciers et restaurateurs pour leurexpliquer la nature et les raisons de notre étude et nous aider à gagner leur confiance. L’accueilde la plupart d’entre eux fut chaleureux et 7 marchands au total (pour 12 recettes) ont préparéleurs aliments à la vente en notre présence. Des échantillons ont été prélevés en fin depréparation afin de déterminer la teneur en matière sèche. Nous n'avons pas pu faire de mêmepour les mofo (beignets) de toutes sortes car les vendeurs étaient généralement hostiles à notreprésence durant la préparation. Par conséquent, nous avons ramené des échantillons debeignets pour analyse au laboratoire à Montpellier. Nous avons déterminé la teneur enmacronutriments et en quelques minéraux (fer, zinc, calcium) pour 6 types de beignetsdifférents. Pour le restant des micronutriments, les valeurs ont été complétées à partir desvaleurs de beignets de composition similaire dans les tables de composition des aliments de laFAO (World Food Dietary Assessment System Version 2, FAO, Rome, Italie).5.3.4 Indices et indicateursIndice d’alimentation du jeune enfantParmi les différentes variantes de l’ICFI décrites dans la revue bibliographique, nous avonsretenu la dernière qui avait été utilisée pour les données de l’enquête EDS d’Ethiopie [23]. Lescomposantes de l'indice sont détaillées dans le Tableau 2 page 24 et dans les sections "matérielet méthodes" des deux premières publications.Très brièvement, l'ICFI a été calculé à l'aide des composantes suivantes : (1) l’allaitementmaternel, (2) la diversité alimentaire, (3) la consommation d’aliments riches en certainsmicronutriments et (4) la fréquence des repas. Pour chaque composante, un score de 0 étaitalloué pour une pratique négative et un score de +1 pour une pratique positive. Un score de +2était attribué aux pratiques qui étaient considérées comme étant particulièrement importantesà un âge donnéIndicateurs de diversité alimentaireLes groupes d'aliments choisis et les scores attribués pour les indicateurs de diversité alimentairesont décrits dans la section matériel et méthodes de la troisième publication.5.4 Mesure de la qualité de l'alimentation (MMDA)Le "Mean Micronutrient Density Adequacy" (MMDA) a été utilisé comme mesure standard de laqualité de l'alimentation des enfants. Comme son nom l'indique, le MMDA mesure l'adéquationdes apports en micronutriments à partir des aliments de complément par rapport aux apports56

journaliers recommandés. Les micronutriments en question étaient : les vitamines A, B1, B2, B6,B9, B12 (pour les enfants d'un an ou plus), le fer, le zinc et le calcium. Le calcul du niveaud'adéquation des apports a été basé sur la densité en micronutriments (quantité pour 100 kcald'aliments) plutôt que sur les ingérés absolus. Cette opération simple pour les enfants nonallaités (qui tiraient tous leurs besoins des aliments et rien d'autre) était plus compliquée pourles enfants allaités. En effet, pour ces derniers, il fallait d'abord soustraire ce qui avait déjà étéapporté par le lait maternel. Dans notre étude, en l'absence de mesure de la consommation dulait maternel, nous avons émis l'hypothèse que l'ingéré en lait maternel des enfants en milieuurbain malgache ne différait pas des moyennes générales selon les classes d'âge pour les pays endéveloppement (average breastmilk intake) rapportées dans un document de référence del'OMS [12].En se basant sur ces chiffres, la quantité de micronutriments apportée par le lait maternel a étésoustraite des ingérés recommandés. Les valeurs RNI (Recommended Nutrient Intake) de laFAO/OMS ont été utilisées pour toutes les vitamines [190]. Pour les minéraux ce sont lesquantités absorbées qui ont été utilisées. Pour le calcium, la quantité recommandée absorbée aété estimée à 30% du "Dietary Reference Intake" (DRI) [191] : 81 mg/jour pour les 6-11 mois (0,3x 270 mg/jour) et 150 mg/jour pour les 12-24 mois (0,3 x 500 mg/jour). Le pourcentage decalcium absorbé à partir du lait maternel a également été estimé à 30%. Pour le fer, lepourcentage absorbé a été fixé à 10% de la valeur RNI [190] : 0,93 mg/jour à 6-11 mois et 0,58mg/jour à 12-24 mois. Le pourcentage de fer absorbé à partir du lait maternel a été estimé à20% [192]. Pour le zinc, le calcul de la quantité absorbée était basé sur la valeur du DRI [193] :0,836 mg/jour + 20%= 1 mg/jour. Le pourcentage de zinc absorbé à partir du lait maternel a étéestimé à 50% [193].La densité requise pour les aliments de complément a été calculée en divisant la quantité demicronutriments requise à partir aliments de complément par l'énergie nécessaire à partir desaliments de complément en supposant une consommation moyenne de lait maternel et enmultipliant le tout par 100. En prenant la vitamine A comme exemple, cela donne :[Valeur RNI de la Vit A - (concentration de la Vit A dans le lait maternel x volume "moyen" de lait maternel)]Energie requise à partir des aliments de complément avec une consommation "moyenne" de lait maternelX 100La liste des valeurs de densité requise pour tous les micronutriments est disponible en Annexe3.La densité en micronutriments des aliments de complément consommés par l'enfant a étécalculée et exprimée en pourcentage de la densité requise pour chaque micronutriment. Parexemple, la densité requise pour le folate (B9) est de 11,2 µg/100kcal pour les 6-8 mois.Supposons qu'un enfant de 7 mois ait ingéré 20 µg de folate pour un ingéré en énergie de 250kcal. Le pourcentage de la densité requise en folate est de [((20 µg / 250 kcal) x 100) / 11,2]x 100=71%.57

Le MMDA est la moyenne des pourcentages obtenus pour chaque micronutriment après avoirtronqué la valeur maximale possible pour chacun d'entre eux à 100%. Cette précaution étaitnécessaire afin d'éviter que les excès en certains micronutriments (avec 200% de la densitérequise par exemple) masquent les carences en d'autres et augmentent artificiellement leMMDA.6 RÉALISATION PRATIQUE DE L'ÉTUDEAprès le recensement en février 2004, l’étude a commencé en avril. Les 5 enquêteurs (sur 10formés) ayant le plus fait preuve de sérieux et d'assiduité au cours du recensement ont étéretenus pour l’enquête principale. Des cours de Malgache suivis depuis janvier 2004 m'ontfacilité le travail de supervision des enquêtes. La supervision du 1 er passage a été effectuée enaccompagnant chaque jour une équipe différente (enquêteur + guide local). Les rappels des 24heures qui se déroulaient entièrement en Malgache étaient également supervisés. Tous les soirs,les questionnaires et les rappels des 24 heures étaient contrôlés et renvoyés aux enquêteurspour complément ou correction le lendemain si nécessaire.Un membre de l’équipe Nutrimad s’est chargé de la supervision du 2 ème passage sur le terrain carma présence était requise à Montpellier. De retour à Madagascar pour le 3 ème et dernierpassage, 2 nouvelles enquêtrices ont été formées suite au départ de 2 «anciens» tout encontinuant à superviser le travail de terrain.Durant l’étude, deux personnes étaient employées à plein temps pour la saisie informatique desdonnées à l’aide de masques de saisie avec des procédures de contrôle. Les fichiersinformatiques étaient corrigés et nettoyés au fur et à mesure des passages.7 MÉTHODES D’ANALYSE STATISTIQUEDans la plupart des cas, nous avons utilisé des méthodes d'analyses statistiques classiquesnécessitant peu d'explications supplémentaires à celles fournies dans chacune des troispublications. La seule exception est peut être l'analyse statistique de la deuxième publication quis'appuie sur la variance du coefficient de répétabilité. C'est une technique peu couranteméritant de plus amples explications sur sa nature.La question posée dans la publication numéro 2 était de savoir si quand on mesurait lespratiques alimentaires avec l'ICFI à un âge donné, nous étions en droit de faire l'hypothèse quel'information donnée par la valeur de l'ICFI était un reflet assez représentatif des pratiques auxâges précédents. Autrement dit, nous cherchions à tester "la stabilité" de l'ICFI dans le temps.Bien que la notion de stabilité soit facile à comprendre, sa traduction en tests statistiques fut l'undes défis de ce travail.58

La première étape a été la décision de travailler non pas sur les valeurs brutes de l'ICFI d'unpassage à l'autre mais en valeurs z-score (expression en écart-type par rapport à la moyenne desmesures sur l'ensemble des trois passages). L'ICFI-z avait entre autres l'avantage de rendre lesvaleurs directement comparables entre elles.Ensuite, nous nous sommes inspirés de la théorie développée pour estimer la fiabilité desmesures en laboratoire [194] pour faire la proposition suivante : si l'ICFI-z est une mesure exacte,alors plusieurs mesures faites à différents moments sur le même individu doivent varier dans desproportions raisonnables. Il est donc possible de calculer, par rapport à la moyenne des mesures,un coefficient de répétabilité (r) et la variance de ce coefficient pour chaque enfant (s 2 r). Si lesmesures sont strictement identiques, s 2 r vaut 0 et si la covariance entre les mesures est nullealors s 2 r vaut 1. En formulant cela d'une manière un peu plus imagée, nous pouvons dire que s 2 rmesure la largeur du couloir dans lequel varient les données d'un passage à l'autre pour unmême sujet. Un couloir de largeur 0 signifie que la valeur de l'ICFI-z ne change pas et indique uneparfaite stabilité. Par opposition, un couloir de largeur 1 indique que les données varient autantque pour l'ensemble des sujets (aucune stabilité).8 CONSIDÉRATIONS ÉTHIQUESCette étude était en conformité avec les principes de la dernière révision de la déclarationd'Helsinki [195].Le protocole de l'étude a été soumis à la direction provinciale de la santé à Fianarantsoa pourexamen par une commission constituée de médecins et d'acteurs de la nutrition et a reçu leurapprobation.Les mères éligibles ont été informées oralement de l'objectif, des modalités et des bénéficesattendus de l'étude avant de leur demander leur consentement. Les recenseurs possédaientégalement un document officiel pour les personnes lettrées.Après le recensement, tous les enfants et leurs mères ont reçu des codes numériques qui ont étéutilisés tout au long de l'étude afin de garantir leur anonymat.L’étude prit fin en Décembre 2004 et a été suivie par l’inauguration des hotelin-jazakely(restaurant pour jeunes enfants) du programme Nutrimad dans chacun des quartiers en débutjanvier 2005.59

12 34 5 67 8 910 11 121314 151Rue dans le quartier de Sahalava2 Dyade mère-enfant, Antsororokavo 3Quartier Antsororokavo4 5 Source de protéines, fer et zinc 6Enquêteurs et guides7 Sahalava, côté Nord8 Achille et son matériel d’enquête 9De retour du marchéHameau à l’extrémité Nord de Sahalava10Bureau Nutrimad Fianarantsoa11Etalage d’un marchand de beignets12Chef administratif du quartier de Sahalava13 Paysans Betsileo14 Entrée d’Antsororokavo15Maisons d’Antsororokavo60

Résultats

PUBLICATION 1Association of a summary index of child feeding with dietquality and growth of 6–23 months children in urbanMadagascarMoursi MM, Trèche S, Martin-Prével Y, Maire B, Delpeuch F.European Journal of Clinical Nutrition, 2008. Advance online publication, 13 February 2008;doi:10.1038/ejcn.2008.1061

Résumé en françaisAlors que l'attention s'était portée sur l'allaitement maternel dans les années 1980-1990, ledéveloppement d'indices de l'alimentation du jeune enfant a connu un regain d'intérêt depuisquelques années, et notamment depuis la parution des recommandations internationales. Ruelet al. ont ainsi proposé, dès 2002, un indice composite intitulé ICFI pour Infant and Child FeedingIndex. Cet indice prenait en compte les principaux aspects de l’alimentation de l’enfant :l’allaitement maternel, la diversité alimentaire, la consommation d’aliments riches en certainsmicronutriments et la fréquence des prise alimentaires. L’inclusion simultanée de ces différentsaspects dans un indice unique était perçue comme un avantage par rapport à l’approcheclassique qui consistait à examiner les pratiques séparément. Dans certains cas, ceci aboutissaità une information trop fragmentée et une difficulté à estimer la qualité globale de l’alimentationdu jeune enfant et/ou son effet sur sa santé. Néanmoins, malgré ces avantages perçus et despremiers résultats encourageants, des questions persistent sur l’utilité réelle de ce type d’indice.L’objectif de cette étude était donc d’évaluer l’utilité de l’ICFI en tant qu’outil d’analyse enétudiant chez des enfants âgés de 6-23 mois vivant en milieu urbain à Madagascar (1) sonassociation avec l’ingéré en énergie et en micronutriments à partir des aliments de complémentet (2) ses relations ainsi que celles de ses composantes avec l’état nutritionnel des enfants(estimé par l’indice longueur-âge exprimé en z-scores ou LAZ).L’ICFI a été construit en utilisant de données issues des questionnaires sur les pratiquesalimentaires et de rappels quantitatifs des 24 heures (n=1589). Le MMDA (pour MeanMicronutrient Density Adequacy) a été utilisé comme mesure du niveau d’adéquation desapports en micronutriments par rapport aux recommandations. L’effet des facteurs de confusionde la relation entre l’ICFI et l’état nutritionnel des enfants, notamment le niveau économiquedes ménages, a été pris en compte grâce à l’utilisation de modèles de régression linéairemultivariée. Les équations d'estimation généralisées (GEE) ont été utilisées pour prendre encompte l'absence d'indépendance des mesures entre elles.L’ICFI était corrélé positivement avec l’ingéré en énergie (r=0,37 ; P

utilisation de l'ICFI en tant qu'outil de recherche pour estimer l'effet de l'alimentation sur lacroissance de l'enfant par exemple, pourrait s'avérer problématique. Cette question et d'autressoulevées de manière générale par les liens entre allaitement et croissance suggèrent qu'ilpourrait être pertinent de considérer séparément deux dimensions de l'ICFI : une pourl'allaitement et l'autre pour l'alimentation de complément.En l'état, l'ICFI semble être utile en tant qu'outil de recherche puisqu'il reflète d'importantsaspects de la quantité et de la qualité de l'alimentation. Cependant, une attention touteparticulière doit être apportée à sa construction et au choix de l'information à inclure en accordavec les fins pour lesquelles il sera utilisé et avec les contextes dans lesquels il sera appliqué.63

European Journal of Clinical Nutrition (2008), 1–7& 2008 Nature Publishing Group All rights reserved 0954-3007/08 $30.00www.nature.com/ejcnORIGINAL ARTICLEAssociation of a summary index of child feeding withdiet quality and growth of 6–23 months children inurban MadagascarMM Moursi 1,2 ,STrèche 3 , Y Martin-Prével 4 , B Maire 1 and F Delpeuch 11 Research Unit 106 ‘Nutrition, Food, Societies’ (WHO Collaborating Centre for Nutrition), Institut de Recherche pour le Développement(IRD), Montpellier Cedex 5, France; 2 Doctoral School 393 ‘Public Health: Epidemiology and Biomedical Information Science’,Université Pierre et Marie Curie, Paris, France; 3 Research Unit 106 ‘Nutrition, Food, Societies’, Institut de Recherche pour leDéveloppement (IRD), Antananarivo, Madagascar and 4 Research Unit 106 ‘Nutrition, Food, Societies’, Institut de Recherche pour leDéveloppement (IRD), Ouagadougou, Burkina FasoBackground/Objectives: The assessment of child feeding practices has received renewed attention through the development ofan infant and child feeding index (ICFI). However, the advantages and shortcomings of such a summary index are still not wellknown. The aim of this study was to assess the usefulness of ICFI as an analytical tool (1) by studying its association withcomplementary food energy intake and mean micronutrient density adequacy (MMDA) and (2) by testing whether ICFI and itscomponents are associated with length-for-age z-score (LAZ) of 6–23 months children in urban Madagascar.Subjects/Methods: ICFI was constructed using data from questionnaires on feeding practices and quantitative 24-h recalls(n ¼ 1589). Multivariate analysis was used to control for household wealth and other confounding factors.Results: ICFI was positively correlated with complementary food energy intake (Po0.0001) and MMDA (Po0.0001). ICFI wasassociated with LAZ among 6–8 months children (P ¼ 0.02). For all ages combined, there was a tendency towards an associationthat did not reach statistical significance (P ¼ 0.08). Among feeding practices that formed ICFI, breastfeeding was associatedwith LAZ (P ¼ 0.03) but not in the expected direction with þ 0.16 z-score difference in favour of non-breast-fed children. Whenbreastfeeding was removed and introduced separately into the multivariate model, the relationship between the modified ICFIand LAZ became significant (P ¼ 0.02).Conclusions: Findings suggest that the ICFI could be a useful analytical tool, which needs however to be constructed accordingto its final use and which should be adapted to each context.European Journal of Clinical Nutrition advance online publication, 13 February 2008; doi:10.1038/ejcn.2008.10Keywords: index; child; feeding practices; growth; MadagascarIntroductionThe development of child feeding indicators and indices hasbeen receiving renewed attention since the publication ofupdated guiding principles for complementary feeding ofyoung children (Dewey, 2003), which helped better defineoptimal feeding practices.Correspondence: Dr MM Moursi, UR106, Centre IRD de Montpellier, BP64501, 34394 Montpellier Cedex 5, France.E-mail: mourad.moursi@mpl.ird.frContributors: MM collected the data, performed the statistical analysis andwrote the first draft of the article. ST initiated and supervised data collection.ST, YM-P, BM and FD designed the study. All authors contributed to theinterpretation of the results and preparation of the final version of the article.Received 26 June 2007; revised 24 November 2007; accepted 9 January 2008The first attempt at constructing an age-specific infant andchild feeding index (ICFI) was made in 2002 (Ruel andMenon, 2002). The ICFI included information on some keydimensions of child feeding: breastfeeding, dietary diversity,consumption of nutrient-rich foods and meal frequency.The simultaneous inclusion of several interrelated aspects ofchild feeding in a summary measure is perceived as anadvantage as opposed to the study of single behaviours.Indeed, the latter approach may not allow the assessment ofthe effect of child feeding as a whole on health outcomes ingeneral, and nutritional status more specifically.A strong and biologically significant association was foundbetween linear growth of 6–36 months children measured byheight-for-age z-score (HAZ) and the ICFI in several LatinAmerican countries (Ruel and Menon, 2002). In Ethiopia

2(Arimond and Ruel, 2002), the results were identical for therural context only. In Burkina Faso (Sawadogo et al., 2006),there was a relationship between a slightly modified ICFI andHAZ of 6- to 36-month-old children, but in Senegal (Ntabet al., 2005) no association was found with either HAZ orlinear growth velocity of 12- to 42-month-old children.These findings indicate that while the ICFI is useful atsummarizing information on feeding practices into a singlesummary measure, its usefulness for analytical purposes, andparticularly for the estimation of the effect of overallpractices on growth, is still not well established.The aim of this study was to assess the usefulness of theICFI as an analytical tool by (1) studying its association withaspects of the diet quantity and quality, namely complementaryfood energy intake and mean micronutrient densityadequacy (MMDA) and (2) by testing the association of theICFI and its individual components with length-for-agez-score (LAZ) of 6–23 months children living in urbanMadagascar. We hypothesized that the ICFI would bereflective of the diet quantity and quality and in turn beassociated with LAZ.Materials/subjects and methodsInfant and child feeding index and growthMM Moursi et alStudy designThe study was conducted within the Nutrimad project, themain objective of which was to contribute to the preventionof child malnutrition. The study population was composedof mother–infant dyads in the districts of Sahalava andAntsororokavo, Fianarantsoa. These two districts presentedcharacteristics quite similar to other poor urban districts ofFianarantsoa.All 0–18 months children who met the following eligibilitycriteria were invited to participate: (1) birth in thedistricts; (2) absence of illness requiring hospitalization andof malformation affecting anthropometric measurements;(3) no intention of moving out in the next 6 months. A totalof 702 eligible infants were included, 14 mothers refusedto participate and 51 children subsequently dropped out.The study was conducted over a period of 7 months (April–October 2004) and comprised three visits at 3 monthsintervals (±15 days).For the purpose of this analysis, the same child at differentvisits was counted as separate observations (that is, thestatistical unit for analyses was the child*visit 24-h recall andthis was taken into account by choosing the appropriatestatistical techniques; see below). The total number ofavailable 24-h recalls was 1667.Data collectionInformation on socioeconomic characteristics and past andcurrent feeding was gathered using questionnaires. Childlength was measured to the nearest mm using infantometers(Shorr productions, Olney, MD, USA). Children were doubleweighed in the caregiver’s arms using electronic scales withcapacity of 150 kg (precision 100 g; Tefal, France). Mother’sstanding height was measured to the nearest mm usinglocally produced boards. Anthropometric indices werecalculated with macros provided by the WHO using thenew growth standards (WHO, 2006).Dietary intake of infants was estimated using a quantitative24-h recall conducted by five trained and regularlysupervised investigators. Portion sizes were determined usingstandardized household measures (Dop et al., 2003). Mealsand snacks were self-defined by mothers. The number offeeding episodes was defined as the sum of meals and snacks.Food composition table and MMDAA food composition table for Madagascar was compiled usingthe most appropriate values from the FAO’s World FoodDietary Assessment System (version 2; University of California,Berkeley, USA) and the Food Processor (version 9.2; ESHAResearch, Salem, USA).Complementary food micronutrient adequacy was evaluatedusing the MMDA as proposed by Dewey et al. (2005)based on the following micronutrients: vitamins A, B 1 ,B 2 ,B 6 ,B 9 ,B 12 and C, iron, zinc and calcium. The MMDA is theaverage of the percentage of the desired micronutrientdensity fulfilled by the complementary foods for the 10micronutrients after each was capped at 100%. Averagebreast milk intake was assumed for breast-fed children(WHO, 1998) and recommended nutrient intakes were takenfrom FAO/WHO recommendations (2002), except for calcium(IOM, 1997) and zinc (IOM, 2000).The economic indexAn economic index was constructed (Traissac et al., 1997)using multiple correspondence analysis with assets andhousing quality. The first axis (37% of the variance) wasused as an economic index, which was cut into tertilesrepresenting low middle and high economic status.Infant and child feeding indexICFI was constructed for 6–23 months children as previouslydescribed (Arimond and Ruel, 2002). The variables andscoring system used are shown in Table 1. Dietary diversitywas calculated using the 24-h recalls, while food groupfrequency (past 7 days) was assessed using questionnaires.The attribution of the feeding frequency scores followed therecommendations (Dewey, 2003) by attributing, for each agerange, a score of þ 1 for children who meet the lower end ofthe recommendation, and a score of þ 2 for those who meetor exceed the higher end. For 12–23 months children, a scoreof þ 3 was attributed for those who exceed the recommendationin order to obtain a maximum of 9 for ICFI, to keep itcomparable to the maximum at other ages. The index wascalculated by adding up the scores. We initially cut theEuropean Journal of Clinical Nutrition

Infant and child feeding index and growthMM Moursi et alTable 1VariablesVariables and scoring system used to construct the ICFIScoresStatistical analyses were conducted using Stata 9.2 (Stata-Corp., TX, USA). Statistical significance was set to 0.05.36–8 months 9–11 months 12–23 monthsBreastfeeding Yes-2 Yes-2 Yes-1No-0 No-0 No-0Bottle feeding Yes-0 Yes-0 Yes-0No-1 No-1 No-1Dietary diversity a (24 h) 0–1-0 0–2-0 0–2-02-1 3-1 3-13 þ -2 4þ -2 4þ -2Food group frequency a(past 7 days)0–2-0 0–3-0 0–3-03–4-1 4-1 4–5-15 þ -2 5þ -2 6þ -2Feeding frequency 0–1-0 0–2-0 0–2-02-1 3-1 3-13 þ -2 4þ -2 4-25 þ -3a Food groups: grains/roots/tubers; legumes/nuts; dairy (breast milkexcluded); flesh foods; eggs; vitamin A-rich fruits and vegetables; other fruitsand vegetables. Scores for dietary diversity and food group frequency wereattributed in a manner that reflects the age-specific distributions. Dietarydiversity was calculated by summing the number of food groups consumed inthe 24-h period. For food group frequency, each food group was scored 0if not consumed during the previous week, þ 1 if consumed on 1–3 days, and2 þ if consumed on 4 days or more. These scores were summed to give apossible range of 0–14 and then new scores were assigned to reflectage-specific distribution.continuous ICFI into groups based as close as possible onage-specific tertiles, but overall results were not changed.Therefore, the index was divided into three categories basedas closely as possible on tertiles with all age groups combinedin the following manner: a score of 0–5 was considered low,6–7 as medium and 8–9 as high.Analytical methodologyPearson correlation coefficients were used to estimate thestrength of the association between ICFI and complementaryfood energy intake and MMDA.We used the generalized estimation equations (GEE)approach which accounts for the non-independency thatarises from repeated observations to estimate the parametersof the association between ICFI and LAZ with adjustment forconfounders. Two-way interaction terms between ICFI andchild age, or between ICFI and other confounding variableswere not significantly linked to LAZ at Po0.20. GEE werealso used to separately model the association of eachcomponent of ICFI with LAZ. For each model, adjustmentswere made for the same set of confounding factors and forthe effect of other respective components whenever possible(that is, when collinearity between components was not toostrong).EthicsThe study protocol was approved by the health departmentof Fianarantsoa province. Verbal informed consent toparticipate was obtained from all subjects.ResultsSeventy-eight observations (4.7%) were excluded because ofillness with loss of appetite that led them to consume verysmall quantities of food on the day of dietary data collection.Mean LAZ of children excluded from the analysis did notdiffer significantly (P ¼ 0.20) from that of the remainingchildren.Overall prevalence of stunting was high (47%) andincreased with age. In its severe form, it reached a peak of25% among 12–23 months children.The prevalence of wasting (weight-for-lengtho 2 z-score)was very low overall (4%) and mean weight-for-lengthz-score (WLZ) was 0.22 (s.d. 0.99). Mean weight-for-age(WAZ) was 0.86 (s.d. 1.24). Overall prevalence of underweight(weight-for-age o 2 z-score) was 18%.Child feeding practicesBreastfeeding was a common practice in urban Madagascar:98% of 6–8 months children were breast-fed and up to 79%of 12–23 months children were still breast-fed. Bottle feedingrate was very low (4%).Overall feeding frequency was high with a majority ofchildren (58%) fed five times or more per day. Percentage ofchildren fed five times or more ranged from 45% for 6–8months infants to 63% for 12–23 months children.The grains (mainly rice), roots and tubers food group wasthe primary food source as shown in Figure 1. The secondmain food source was fruits and vegetables, such as bananasand leafy vegetables. Flesh foods were the third food sourcebut were consumed in small quantities (data not shown).Vitamin A-rich fruits and vegetables (mainly dark green leafyvegetables, carrots and mangoes) were more widely consumedstarting at four food groups or more.Table 2 shows that complementary food energy intakeincreased with age (Po0.0001). Mean MMDA also increasedwith age (Po0.0001) ranging from 56% for 6–8 monthsinfants to 68% for 12–23 months children. Contrastingly,mean ICFI decreased with age (Po0.0001) and was thelowest for children aged between 12 and 24 months of age.Association between MMDA, energy intake and ICFIBoth energy intake from complementary food and MMDAwere positively correlated with ICFI across all age groups(Table 3).European Journal of Clinical Nutrition

4Infant and child feeding index and growthMM Moursi et alAssociation between ICFI and LAZTable 4 shows the relationship between mean LAZ and ICFIcategories by age adjusted for identified confounding factors.Although there was a statistically significant associationbetween the ICFI and LAZ in the univariate analysis(P ¼ 0.002), it did not remain significant after adjustment.The exception to that was the 6–8 months age group forwhich there was a þ 0.65 LAZ difference for children withhigh ICFI compared to those with low ICFI (P ¼ 0.02). Therewas no association between either WAZ or WLZ and ICFIafter adjustment for specific confounders (data not shown).Among the components of ICFI, breastfeeding was overallsignificantly associated with LAZ with a þ 0.16 z-scoredifference in favour of non-breast-fed children (Table 5).Dietary diversity was associated with LAZ when all agegroups were combined with higher dietary diversity translatinginto better mean LAZ.There was a strong difference of 0.45 z-score when movingfrom medium to high frequency of feeding in 9–11 monthschildren (P ¼ 0.01), but differences became marginallysignificant when all age groups were combined.DiscussionOverall, the diet of children in this study was found to be oflow quality and prevalence of stunting was alarmingly high(47%). Complementary food MMDA was at 68% at bestwhich reveals important deficiencies in several micronutrients.Diets were also deficient in energy, particularly for12–23 months children for whom the complementary foodenergy intake provided 74% of the required energy. ICFI wasat its lowest during the second year of life thus suggestingthat the increased cessation of breastfeeding was notcompensated by increased dietary diversity or feedingfrequency in this sample. The fact that 12–23 monthschildren who were still breast-fed were scoring only þ 1has also contributed to the decline of the ICFI.Complementary food energy intake and MMDA werepositively correlated with ICFI. To our knowledge, this studyis the first to show that ICFI is associated with quantitativemeasures of diet quantity and quality. These findings areimportant because one would expect ICFI to be reflective ofthese aspects in order for it to be able to be associated withchild growth. This was indeed the case for 6–8 monthschildren but not for all age groups combined even thoughthere was some evidence of a tendency towards a positiveassociation with LAZ. All analyses were also conducted usingnutritional indices based on the NCHS references andconclusions remained unchanged.Table 3 Pearson correlation coefficients of energy intake fromcomplementary foods and MMDA with ICFI, by ageEnergy intake fromcomplementary foodsMMDAICFI6–8 months 0.38 0.399–11 months 0.33 0.4412–23 months 0.36 0.37Figure 1 Percentage of 6–23 months children who consumed eachfood group by food group diversity score.Abbreviations: ICFI, infant and child feeding index; MMDA, mean micronutrientdensity adequacy.P-value for all correlations was o0.0001.Table 2Median complementary food energy intake, mean MMDA and ICFI distribution, by ageAge range6–8 months 9–11 months 12–23 months 6–23 months(n ¼ 392) (n ¼ 325) (n ¼ 872) (n ¼ 1589)Median energy intake in kJ per day (25th, 75th percentiles) 791 (410, 1268) 1235 (816, 1745) 1846 (1390, 2516) 1478 (929, 2168)Mean MMDA (s.d.) 56 (18) 66 (16) 68 (16) 65 (17)Mean ICFI (s.d.) (range 0–9) 7.2 (1.4) 6.9 (1.4) 6.3 (1.5) 6.7 (1.5)Percentage of children with low ICFI (score 0–5) 13 15 29 22Percentage of children with medium ICFI (score 6–7) 36 49 48 45Percentage of children with high ICFI (score 8–9) 51 35 24 33Abbreviations: ICFI, infant and child feeding index; MMDA, mean micronutrient density adequacy.European Journal of Clinical Nutrition

Table 4Infant and child feeding index and growthMM Moursi et alAssociation between mean LAZ and ICFI and other various child, maternal and household factors, by age5Variables 6–8 months 9–11 months 12–23 months All (6–23 months) P-value an Mean LAZ n Mean LAZ n Mean LAZ n Mean LAZICFI bLow (reference) 50 1.74 50 1.50 249 2.18 349 1.95 0.08Medium 142 1.35* 160 1.75 417 2.13 719 1.90High 200 1.09* 115 1.67 206 2.08 521 1.80Child genderMale (reference) 205 1.53 166 1.97 432 2.34 803 2.08 o0.001Female 187 1.10* 159 1.35 440 1.91* 786 1.67*Economic levelPoor (reference) 125 1.63 116 1.84 305 2.38 546 2.16 o0.001Medium 129 1.39* 105 1.74* 280 2.12* 514 1.96*Good 138 0.92* 104 1.41* 287 1.85* 529 1.47*Mother’s marital statusSingle (reference) 54 0.66 56 1.41 160 1.87 270 1.47 o0.001Married 338 1.45* 269 1.73 712 2.18 1319 1.96*Head of household genderMale (reference) 349 1.26 278 1.61 743 2.01 1370 1.83 0.10Female 43 1.67 47 2.04 129 2.30 219 2.17Abbreviations: ICFI, infant and child feeding index; LAZ, length-for-age z-score.a P-value of the main effect.b The association between ICFI and LAZ is adjusted for child gender, economic level, marital status, head of household gender and mother’s height. Adjustment forchild age was done for the 12–23 months age range and when all age groups were combined.*Means that differ significantly (Po0.05) from that of the reference category.Having said that, it is interesting to note that when ICFIwas kept continuous, it was significantly associated with LAZfor all age groups combined (P ¼ 0.02) with a clear lineartrend (P ¼ 0.02). Nevertheless, when analyzing the relationshipwith child growth, we prefer to cut ICFI into categoriesdespite the drawbacks of this procedure for several reasons:first, ICFI values which go from 0 to 9 have no direct orobvious biological meaning. Then, for practical reasons, it isoften more important to identify those at risk rather thanestimate the sample mean ICFI. Finally, we would not havebeen able to directly compare our findings to those of otherstudies had we kept ICFI continuous.Our results on the association between LAZ and ICFI are inagreement with those of the only study that reported resultsin an urban context separately (Arimond and Ruel, 2002).Studies that combined data from urban and rural areas(Arimond and Ruel, 2002; Ruel and Menon, 2002) found apositive association and this was also shown in rural BurkinaFaso (Sawadogo et al., 2006) but not in rural Senegal (Ntabet al., 2005). However, the latter study presented somemethodological aspects that are likely to explain thediscrepancy: the small sample size, the larger age range andbetter nutritional status.So, while tertiles of ICFI seem to be linked to linear growthin rural areas, that is not quite the case for urban ones and wehave no explanation to that. We believe however that thefact that breastfeeding was associated with LAZ but not inthe direction of a better practice translating into better LAZ( þ 0.16 z-score in favour of non-breast-fed infants) can partlyexplain why the ICFI does not relate to LAZ. Although this isnot specific to urban contexts, it has been shown thatmothers sometimes may prolong breastfeeding for stuntedchildren (Marquis et al., 1997; Simondon and Simondon,1998).Dietary diversity was associated with LAZ when all agegroups were combined with an adjusted LAZ difference of 0.2between the highest and lowest categories. This result addsto the growing evidence in developing countries showingthat higher dietary diversity is associated with better childgrowth (Onyango et al., 1998; Hatloy et al., 2000; Arimondand Ruel, 2004; Steyn et al., 2006) and thus confirms itspotential usefulness as an indicator of the quality ofcomplementary feeding.The holistic approach of constructing summary indicesallows to appropriately address the multidimensional natureof infant feeding and to account for the complex effect ofsimultaneous interrelated feeding behaviours on healthoutcomes. Such summary indices could be used for analytical,evaluation and advocacy purposes, which have beenidentified as weak points that partly explain the lack ofprogress in the area of complementary feeding in the pastyears (Piwoz et al., 2003). This does not mean that the studyof individual practices is no longer necessary but rather thatthe information from specific aspects and summary indicesEuropean Journal of Clinical Nutrition

6Infant and child feeding index and growthMM Moursi et alTable 5 Associations between the individual components of the ICFI and LAZ adjusted for various child, maternal and household factors and otherrespective components, by ageVariables a 6–8 months 9–11 months 12–23 months All (6–23 months) P-value bn Mean LAZ n Mean LAZ n Mean LAZ n Mean LAZBreastfeedingNo (reference) 9 0.63 16 0.12 182 2.01 207 1.75 0.034Yes 383 1.34* 309 1.78 690 2.14 1382 1.91*Bottle feedingYes (reference) 31 1.46 22 2.43 24 2.20 77 1.97 0.383No 361 1.29 303 1.63* 848 2.13 1512 1.87Dietary diversity (24 h) cLow (reference) 67 1.51 85 1.79 163 2.21 315 2.02Medium 99 1.30 102 1.75 292 2.12 493 1.85* 0.041High 226 1.21 138 1.53 417 2.11 781 1.83*Food group frequency (7 days) cLow (reference) 79 1.65 97 1.68 287 2.16 463 1.93Medium 217 1.28 118 1.66 498 2.08 833 1.86 0.381High 96 1.21* 110 1.72 87 2.10 293 1.85Feeding frequency c,dLow (reference) 91 2.18 91 2.07Medium (reference) 39 1.68 31 2.10 235 2.10 305 1.89 0.055High 353 1.27 294 1.65* 546 2.13 1193 1.83Abbreviation: LAZ, length-for-age z-score.a The association of each individual component with LAZ was modelled separately. In each model, adjustments were made for child age and gender, economic level,marital status, head of household gender and mother’s height and other respective components. Due to strong collinearity between dietary diversity, food groupfrequency and feeding frequency, their respective models were adjusted for breastfeeding and bottle feeding only.b P-value of the main effect.c Low, medium and high categories follow the score attribution of 0, þ 1 and þ 2, respectively as described in Table 1.d For feeding frequency of 12–23 months children, the scores þ 2and þ 3 counted towards the ‘high’ category. For the 6–8 and 9–11 months age groups, samplesfrom the ‘low’ and ‘medium’ categories had to be combined due to the extremely small sample size in the ‘low’ category. The reference category for testing wastherefore ‘medium’.*Means that differ significantly (Po0.05) from that of the reference category.is complementary. This is quite obvious in the case ofinternational comparisons for instance. Given that ICFIrelies on population-specific distributions, it cannot be usedfor comparisons of different contexts with varying levels offeeding practices. Individual practices on the other handsuch as feeding frequency or dietary diversity can be usefulprovided that there are indicators and cutoff points that aredefined or under development.The inverse relationship between LAZ and breastfeedingcan affect the association between ICFI and LAZ, particularlyin urban areas with relatively higher proportions of nonbreast-fedchildren. This has also been observed in several ofthe previous studies related to child feeding indices(Arimond and Ruel, 2002; Ntab et al., 2005; Sawadogoet al., 2006). Nevertheless, one needs to distinguish whenthis poses a problem and when it does not and it all dependson the final use that will be made of ICFI. If it is meant forevaluation as a summary measure used to capture informationabout whether caregivers are following recommendationsor not, then the inverse relationship between LAZ andbreastfeeding is not an issue. If ICFI is used for analyticalpurposes, and particularly for estimating the strength of theassociation between child feeding practices and nutritionalstatus, then this negative relation could be problematic. Thisinverse relationship cannot be entirely explained by reversecausality because it also occurs at younger ages and whensocioeconomic differences are accounted for. It raises neverthelessthe question on how to best deal with it, and a firstway to answer that question could be to exclude breastfeedingfrom the construction of the index and introduce itseparately into the statistical models. In our study, therelationship between ICFI and LAZ became significant(P ¼ 0.02) when breastfeeding was introduced separately intothe multivariate model. This finding along with otherresults on the relationship between breastfeeding andgrowth may point to the need to disaggregate the ICFI intobreastfeeding and complementary feeding-related variablesseparately.More research is still needed however to test other ways ofconstructing ICFI, for example, with alternate food groupings,alternate ways of attributing weights and scores tocomponents, and to investigate the effect of incorporatingadditional aspects, such as feeding responsiveness and safepreparation and storage of complementary foods.European Journal of Clinical Nutrition

In sum, the results of this study suggest that ICFI could bea useful analytical tool as it reflects important aspects of thediet quantity and quality. Even if there was only a tendencytowards an association of ICFI with LAZ, there was evidenceof a relationship with child nutritional status when breastfeedingwas removed. This highlights that it is necessary topay special attention to the construction of the indexdepending on the way it will be used and outcome(s) ofinterest. Special attention must also be paid to its adaptationto the context in which it will be applied.AcknowledgementsThe Nutrimad project was funded by the French Ministry ofForeign Affairs and the European Union. We thank LucArnaud and Chantal Monvois from the GRET and CharlotteRalison from University of Antananarivo. We gratefullyacknowledge the contribution of Edwige Landais to thedevelopment of the food composition table used in thisstudy.ReferencesArimond M, Ruel MT (2002). Progress in Developing an Infant and ChildFeeding Index: An Example Using the Ethiopia Demographic and HealthSurvey 2000. FCND discussion paper no 143. IFPRI: Washington, DC.Arimond M, Ruel MT (2004). Dietary diversity is associated withchild nutritional status: evidence from 11 demographic andhealth surveys. J Nutr 134, 2579–2585.Dewey K, Cohen R, Arimond M, Ruel M (2005). Developing andValidating Indicators of feeding Frequency and Nutrient Density ofComplementary Foods for the Breastfed Child in Developing Countries.International Food Policy Research Institute and University ofCalifornia at Davis: Washington, DC/Davies, CA.Dewey KG (2003). Guiding Principles for Complementary Feeding of theBreast-Fed Child. PAHO/WHO: Washington, DC.Dop MC, Gomis MC, Gourdon M, Lesauvage S (2003). Outilsd’enquête alimentaire par entretien : élaboration au Sénégal. (Tools fordietary surveys using interviews: development in Senegal). IRDEditions: Paris.FAO/WHO (2002). Joint FAO/WHO Expert Consultation: Vitamin andMineral Requirements in Human Nutrition. WHO: Geneva.Infant and child feeding index and growthMM Moursi et alHatloy A, Hallund J, Diarra MM, Oshaug A (2000). Food variety,socioeconomic status and nutritional status in urban and ruralareas in Koutiala (Mali). Public Health Nutr 3, 57–65.Institute of Medicine (1997). Dietary Reference Intakes for Calcium,Phosphorus, Magnesium, Vitamin D and Fluoride. National AcademyPress: Washington, DC.Institute of Medicine (2000). Dietary Reference Intakes for Vitamin A,Vitamin K, Arsenic, Boron, Chromium, Copper, Iodine, Iron, Manganese,Molybdenum, Nickel, Silicon, Vanadium, and Zinc. NationalAcademy Press: Washington, DC.Marquis GS, Habicht JP, Lanata CF, Black RE, Rasmussen KM (1997).Association of breastfeeding and stunting in Peruvian toddlers: anexample of reverse causality. Int J Epidemiol 26, 349–356.Ntab B, Simondon KB, Milet J, Cissé B, Sokhna C, Boulanger D et al.(2005). A young child feeding index is not associated with eitherheight-for-age or height velocity in rural Senegalese children.J Nutr 135, 457–464.Onyango A, Koski KG, Tucker KL (1998). Food diversity versusbreastfeeding choice in determining anthropometric status inrural Kenyan toddlers. Int J Epidemiol 27, 484–489.Piwoz EG, Huffman SL, Quinn VJ (2003). Promotion and advocacyfor improved complementary feeding: can we apply the lessonslearned from breastfeeding? Food Nutr Bull 24, 29–44.Ruel MT, Menon P (2002). Child feeding practices are associated withchild nutritional status in Latin America: innovative uses of thedemographic and health surveys. JNutr132, 1180–1187.Sawadogo PS, Martin-Prével Y, Savy M, Kameli Y, Traissac P, Traoré ASet al. (2006). An infant and child feeding index is associated withthe nutritional status of 6- to 23-month-old children in ruralBurkina Faso. J Nutr 136, 656–663.Simondon KB, Simondon F (1998). Mothers prolong breastfeedingof undernourished children in rural Senegal. Int J Epidemiol 27,490–494.Steyn NP, Nel JH, Nantel G, Kennedy G, Labadarios D (2006). Foodvariety and dietary diversity scores in children: are they goodindicators of dietary adequacy? Public Health Nutr 9, 644–650.Traissac P, Delpeuch F, Maire B, Martin-Prével Y, Cornu A, Trèche S(1997). Construction d’un indice synthétique de niveau économiquedes ménages dans les enquêtes nutritionnelles. Exemplesd’application au Congo. (Building a synthetic index of thehousehold’s economic level in nutritional surveys. Applicationexamples in the Congo). Revue d’Epidemiologie et de Santé Publique45, 114–115.WHO (1998). Complementary Feeding of Young Children in DevelopingCountries—A Review of Current Scientific Knowledge. WHO/NUT.98.1.World Health Organization: Geneva.WHO Multicentre Growth Reference Study Group (2006). WHO childGrowth Standards: Length/Height for Age, Weight for Age, Weight forLength, Weight for Height and Body Mass Index for Age. Methods andDevelopment. WHO: Geneva.7European Journal of Clinical Nutrition

PUBLICATION 2Assessment of child feeding practices using a summary index:stability over time and association with child growth in urbanMadagascarMoursi MM, Martin-Prével Y, Eymard-Duvernay S, Capon G, Trèche S, Maire B,Delpeuch F.American Journal of Clinical Nutrition, 2008, 87, p. 1472-9.71

Résumé en françaisDans notre première publication, nous avons évalué l'utilité de l'ICFI en tant qu'outil d'analysetout en soulignant les limites de son utilisation. Pour cela, nous avions regroupé les données del'ensemble de trois passages de notre étude prospective et traité l'information comme si elleprovenait d'une seule étude transversale. L'objectif était de se placer dans les conditionshabituelles d'utilisation de l'ICFI, c'est-à-dire avec des données transversales qui sont de loin lesplus disponibles et utilisées par les différents acteurs de la nutrition internationale.Pourtant, cette utilisation d'une mesure transversale en tant qu'outil d'analyse (qui seradorénavant intitulée CS-ICFI pour cross-sectional ICFI), repose sur l'hypothèse que les indicescomposites construits à l'aide de données récoltées sur de courtes périodes de rappels (ex. 24heures) peuvent refléter ce qui se passe sur des périodes plus longues. Autrement dit, une mèrequi avait des pratiques positives au moment de notre étude avait déjà probablement adopté despratiques positives par le passé et avait de grandes chances de poursuivre ces bonnes pratiquesdans le futur. Cette hypothèse est à l'origine des différentes études de l'association entre l'ICFI etle retard de croissance du jeune enfant, qui est justement le résultat de l'accumulation dedéficits sur une longue période. Certaines études ont mis en évidence une association positivetandis que d'autres non.Dans ce contexte de résultats contradictoires, nous avons voulu tester cette hypothèse enexaminant la stabilité du CS-ICFI dans le temps. Plus précisément, nous avons étudié leschangements de valeurs de trois CS-ICFI correspondant à chaque passage de notre étudeprospective. Parallèlement à ce premier objectif, nous avons comparé une mesure transversalede l'alimentation (le CS-ICFI) avec une autre, longitudinale, (L-ICFI, construit à partir de plusieursCS-ICFI), et leurs relations avec les indices longueur-âge (LAZ) et poids-longueur (WLZ) desenfants en fin d'étude.L'étude prospective a été menée sur un échantillon de 363 enfants de 6-17 mois en débutd'étude. Elle comptait trois passages à trois mois d'intervalle chacun (± 15 jours). Un ICFItransversal (CS-ICFI) a été calculé pour chaque passage à l'aide de données issues dequestionnaires sur les pratiques alimentaires et de rappels des 24 heures. Un ICFI longitudinal (L-ICFI) a été construit en combinant l'information des 3 CS-ICFI. La stabilité du CS-ICFI dans letemps a été évaluée à l'aide de la variance du coefficient de répétabilité (s 2 r). Quand s 2 r est égalà 0, cela signifie que la valeur du CS-ICFI ne change pas d'un passage à un autre et indique uneparfaite stabilité. Par opposition, une valeur de 1 indique que les données varient autant quepour l'ensemble des sujets (aucune stabilité).La stabilité du CS-ICFI a été démontrée par la valeur de 0,704 du s 2 r (IC à 95% : 0,625 ; 0,805) quiétait significativement différente de 1 (P

Le CS-ICFI construit avec des données issues de courtes périodes de rappel peut fournir desinformations sur l'alimentation du jeune enfant à long terme. Cependant, l'absence d'associationavec la croissance suggère un certain manque de précision qui pourrait être réduite en utilisantun ICFI basé sur des mesures répétées.73

Assessment of child feeding practices using a summary index:stability over time and association with child growth in urbanMadagascar 1–4Mourad M Moursi, Yves Martin-Prével, Sabrina Eymard-Duvernay, Gilles Capon, Serge Trèche, Bernard Maire, andFrancis DelpeuchABSTRACTBackground: Previous studies investigating the association betweenan infant and child feeding index (ICFI) and length-for-agewere based on a cross-sectional design and on the assumption thatdata collected with brief recalls could provide information aboutmore enduring processes.Objectives: The objectives were to test the stability of the individualICFI values over time and to investigate how they relate to lengthfor-agez score (LAZ) and weight-for-length z score (WLZ) at theend of the study.Design: This prospective cohort study included 363 children aged6–17 mo who were visited 3 times over 6 mo. A cross-sectional ICFI(CS-ICFI) was constructed for each visit by using data on feedingpractices and data from quantitative 24-h recalls. A longitudinalICFI (L-ICFI) was constructed with use of the 3 CS-ICFIs. Thestability of the CS-ICFI was assessed by using the variance of therepeatability coefficient (s 2 r).Results: Stability of the CS-ICFI was shown by the value of 0.704(95% CI: 0.625, 0.805) of the s 2 r, which differed significantly from1(P 0.0001). There was no significant association between theCS-ICFIs and LAZ or WLZ at visit 3. In contrast, when moving fromlow to high L-ICFI, there was a highly significant 0.5 z score differencein mean LAZ at visit 3 (P 0.0008). The L-ICFI was notassociated with WLZ.Conclusions: The ICFI constructed by using data collected withbrief recalls can provide information about feeding in the long term.However, the absence of association with LAZ suggests a lack ofprecision that can be reduced by using an ICFI based on repeatedmeasurements. Am J Clin Nutr 2008;87:1472–9.INTRODUCTIONThe importance of child feeding practices for child nutritionand health is well recognized in the scientific literature (1), andthis topic has received increased attention over the past few years,especially after the publication of updated guidelines in 2002 (2).This increased attention has led, among other things, to innovativeways of measuring and assessing the adequacy of childfeeding practices with use of a summary index as shown inseveral recent studies (3–7). This previously developed (6) crosssectionalinfant and child feeding index (CS-ICFI) included informationon current breastfeeding and bottle feeding, dietarydiversity (consumption of various food groups in the past 24 h),food group frequency (frequency of use of various food groups inthe previous 7 d), and feeding frequency (in the past 24 h).Combining various aspects of child feeding into an age-specificCS-ICFI provides a first answer to the question of how best todeal with recommended practices that vary within narrow ageranges. Most importantly and contrary to the study of singlebehaviors, the CS-ICFI is thought to be more likely to detectassociations with various outcomes if positive (or negative) practicestend to cluster or if there is a minimum number of positivepractices required to achieve benefits as suggested by previousresearch (8). A cross-sectional analysis of our data showed thatthe infant and child feeding index (ICFI) was positively correlatedwith energy intake from complementary foods and dietaryquality estimated by mean micronutrient density adequacy (9).The CS-ICFI was intended for use in the context of developingcountries, and, to our knowledge, no such composite indiceswere developed nor used for children younger than age 2yinindustrialized countries. Even if the CS-ICFI can be used forseveral purposes, recent studies focused primarily on analyzingits association with child growth measured by height-for-age.However, results were contrasted, with some studies finding apositive association (4–6), whereas others did not (6, 7). In all ofthese cross-sectional studies with the CS-ICFI, a major assumptionhas been made that summary measures of infant feeding1 From Research Unit 106 “Nutrition, Food, Societies” (World HealthOrganization Collaborating Centre for Nutrition), Institut de Recherche pourle Développement (IRD), Montpellier, France (MMM, Y-MP, SE-D, GC,BM, and FD); Doctoral School 393 “Public Health: Epidemiology and BiomedicalInformation Science, ” Université Pierre et Marie Curie, Paris,France (MMM); and Research Unit 106 “Nutrition, Food, Societies” (WorldHealth Organization Collaborating Centre for Nutrition), Institut de Recherchepour le Développement (IRD), IRD Representation at Madagascar, Antananarivo,Madagascar (ST).2 Supported by the Nutrimad project and the Institut de Recherche pour leDéveloppement.3 Address reprint requests to F Delpeuch, Research Unit 106 “Nutrition,Food, Societies,” Institut de Recherche pour le Développement (IRD), BP64501, F-34394 Montpellier Cedex 5, France. E-mail: francis.delpeuch@ird.fr.4 Address correspondence to MM Moursi, Research Unit 106 “Nutrition,Food, Societies, ” Institut de Recherche pour le Développement (IRD), BP64501, F-34394 Montpellier Cedex 5, France. E-mail: mourad.moursi@mpl.ird.fr.Received August 1, 2007.Accepted for publication January 11, 2008.Downloaded from www.ajcn.org at I R D Ctr de Doc on May 14, 20081472 Am J Clin Nutr 2008;87:1472–9. Printed in USA. © 2008 American Society for Nutrition

CHILD FEEDING PRACTICES USING A SUMMARY INDEX 1473constructed by using data collected with a brief recall (eg, 24 h or7 d) could provide information about more enduring processes,ie, that mothers who follow good infant feeding practices at thetime of the study are likely to have been feeding their childrenadequately and, hence, the attempts to study the relation betweenthe CS-ICFI and linear growth, which is a summation of a longprocess.In this context of epidemiologic studies reporting conflictingresults, we tested this major assumption by studying the stabilityof the CS-ICFI at different time points using data from a prospectivecohort study conducted in Madagascar. In this analysiswe specifically sought to address the question of whether thereare significant changes over time in the individual CS-ICFI values.Concurrently with that first objective, we wanted to investigatehow cross-sectional and longitudinal assessments of feedingpractices [with use of the CS-ICFI or a longitudinal ICFI(L-ICFI), which summarizes the information from several CS-ICFIs, respectively] relate to child length-for-age and weightfor-lengthat the end of the study.SUBJECTS AND METHODSStudy participants and study designThis study was conducted within the Nutrimad project, themain objective of which was to contribute to the prevention ofearly childhood malnutrition by combining nutrition educationwith marketing of quality complementary foods. The study populationwas composed of mother-infant dyads (with infants aged6–18 mo) living in the districts of Sahalava and Antsororokavo,town of Fianarantsoa, Madagascar. The 2 districts were selectedby the Nutrimad staff as future intervention sites on the basis ofavailable information on population size, health infrastructure,sociodemographic factors, and prevalence of childhood malnutrition.This information also showed that the 2 districts sharedmany characteristics with other poor urban districts of Fianarantsoaand did not present any exceptional features. There was nointervention of any kind, either of the Nutrimad project or anotherproject, during the study.Of the 532 infants aged 6–17 mo identified during the censusbefore the study, all those who met the following eligibilitycriteria were invited to participate: 1) child born in the district, 2)no serious infant illness that required regular hospitalization andno serious infant malformation that could affect anthropometricmeasurements, and 3) no intention of moving out of the districtin the next 6 mo. Fourteen mothers refused to participate and atotal of 440 eligible infants aged 6–17 mo were included in thestudy at baseline, of whom 51 were lost to follow-up becausetheir parents left the town of Fianarantsoa (n 44) or because ofinfant death (n 7). An additional 26 infants were excluded fromthis analysis because of missing information at the second visitthat fell within the period of summer vacation (absence after 3attempts of home visits). The analysis was therefore conductedon a final sample size of 363 infants and young children. Thestudy was performed over 7 mo, from mid-March to mid-November 2004 and comprised 3 visits at 3-month intervals 15days.Data collectionFamily demographic and socioeconomic information andfeeding history were ascertained at baseline with a questionnaire.Current feeding practices and consumption of food groups duringthe week preceding each visit were also assessed with questionnaires.Child morbidity in the week preceding each visit wasrecorded for fever, nasal discharge, cough (mild, moderate, orsevere), lower than normal food intake due to illness, and diarrhea.We defined lower or upper respiratory infection as coughand nasal discharge with or without fever; and diarrhea as 3 ormore soft, watery stools per day. Data on mother and child anthropometrywere collected at each visit with the exception of themother’s standing height which was measured only once at thebaseline visit to the nearest millimeter by using locally producedboards. Infant and young child recumbent length was measuredto the nearest millimeter by using Shorr infantometers (ShorrProductions, Olney, MD) by 5 trained individuals (MM and 4investigators). Children were double weighed in the mother’s orcaregiver’s arms. Weight was collected by using electronicscales with a maximum capacity of 150 kg (precision 100 g;Tefal, Rumilly, France). Anthropometric indices were calculatedwith Stata macros provided by the World Health Organizationwith use of the new growth reference (10). Stunting, wasting, andunderweight were defined as length-for-age z score (LAZ) 2,weight-for-length (WLZ) z score 2, and weight-for-age zscore 2, respectively.Dietary intake of infants was estimated by using a quantitative24-h recall. Portion sizes were determined using standardizedhousehold measures (11). All recalls were performed by a teamof 5 investigators who were extensively trained and regularlysupervised. Meals and snacks were self-defined by mothers. Thenumber of feeding episodes was defined as the sum of meals andsnacks per day.Economic indexAn economic index was constructed as suggested previously(12). Multiple correspondence analyses were performed by usingan asset index along with house size, type of floor, water source,electricity, and type of sanitation facilities. The first axis represented37% of the variance and the coordinates of the individualson this axis were used as an economic index. This continuousindex was then cut into tertiles representing low, middle, andhigh economic status.Cross sectional infant and child feeding indexThe CS-ICFI was constructed as described previously (6). Thevariables and scoring system used are shown in Table 1. Scoresfor dietary diversity and food group frequency were attributed ina manner that reflects the age-specific distributions. Dietary diversitywas calculated with use of the 24-h recalls. The 7 foodgroups used were based on guidelines proposed by the Food andNutrition Technical Assistance Project (13). The dairy group didnot include breast milk. Mixtures were separated into their ingredientsbefore food group consumption was determined. Aminimum of 1 g consumption was imposed for all food groups forthem to count. Dietary diversity was calculated by summing thenumber of food groups consumed in the 24-h period. For foodgroup frequency (past 7 days), which was assessed separately byusing questionnaires, each food group was scored as 0 if notconsumed during the previous week, 1 if consumed on 1–3days, and 2 if consumed on 4 days. These scores weresummed to give a possible range of 0–14, and then new scoreswere assigned as described in Table 1 to reflect age-specificDownloaded from www.ajcn.org at I R D Ctr de Doc on May 14, 2008

1474 MOURSI ET ALTABLE 1Variables and scoring system used to construct the infant and child feeding index (CS-ICFI)ScoresVariables6–8 mo 9–11 mo 12–17 moBreastfeeding Yes 2 Yes 2 Yes 1No 0 No 0 No 0Bottle feeding Yes 0 Yes 0 Yes 0No 1 No 1 No 1Dietary diversity 1 (24 h) 0–1 food groups 0 0–2 food groups 0 0–2 food groups 02 food groups 1 3 food groups 1 3 food groups 13 or more food groups 2 4 or more food groups 2 4 or more food groups 2Food group frequency score 1,2 (past 7 d) 0–2 0 0–3 0 0–3 03–4 1 4 1 4–5 15 or more 2 5 or more 2 6 or more 2Feeding frequency 0–1 times 0 0–2 times 0 0–2 times 02 times 1 3 times 1 3 times 13 or more times 2 4 or more times 2 4 times 25 or more times 31 Food groups: grains/roots/tubers; legumes/nuts; dairy; flesh foods; eggs; vitamin A-rich fruits and vegetables; other fruits and vegetables.2 Each food group was scored 0 if not consumed during the previous week, 1 if consumed on one to three days, and 2 if consumed on four days or more.These scores were summed to give a possible range of 0–14 and then new food group frequency scores were assigned as described.distribution. The attribution of the feeding frequency scores followedinternational recommendations (2) by attributing, for eachage range, a score of 1 for children who meet the lower end ofthe recommendation, ie, 2 times for 6–8 mo and 3 times for 9 moor more, and a score of 2 for those who meet or exceed thehigher end. The exception was children in the second year of lifefor whom a score of 3 was attributed for those who exceed therecommendation to obtain a possible maximum score of 9 for theCS-ICFI in the higher age range, to keep it comparable to themaximum score at other ages. The CS-ICFI was calculated foreach age group by adding up the scores obtained, giving a possiblerange of 0–9. The CS-ICFI was divided into 3 categoriesbased as closely as possible on tertiles with all age groups togetherin the following manner: a score of 0–5 was consideredlow, 6–7 was considered medium, and 8–9 was considered high.Another index was constructed to summarize the informationfrom the 3 CS-ICFIs corresponding to the 3 visits. Each CS-ICFIwas coded 0 for low, 1 for medium, and 2 for high. These scoreswere summed over the 3 visits for each child to give a possiblerange of 0–6. The so-called continuous L-ICFI was then cut inthe following manner: 0–2 was considered low, 3 was consideredmedium, and 4–6 was considered high.Statistical analysisThe normal distribution of the CS-ICFI was checked by usingnormal quantile plots. To examine the longitudinal pattern ofCS-ICFI changes at the individual level (ie, for each child) wefirst had to take into account 2 disturbing facts: 1) that the CS-ICFI scoring system does change across age categories and 2)that all children were not enrolled at the same age. In other words,we faced the double issue of the effect of child age and of theso-called cohort-effect (which can be seasonal or linked to thechildren participating in the survey, for example). Therefore, toavoid these effects and to make CS-ICFI values comparable overtime we decided to normalize their distribution and then to use thez scores of the specific age group distribution instead of originalCS-ICFI values. Second, we were challenged by the choiceof a statistical model to test whether these CS-ICFI z values werestable for each child from one visit to the other. Statisticallyspeaking, this stability means that the covariance between CS-ICFI z values measured at the different visits is positive and largeenough. To estimate the strength of this covariance, we adaptedstatistics of repeatability from the tests used to judge the reliabilityof laboratory measurements (14, 15). The variance of therepeatability coefficient (s 2 r) for the 3 visits of the same child isconceptually an equivalent of the intralaboratory (intrasubject)part of the total variance of the measurement, which is the recommendedway to estimate the measurement error (16). Becausewe used normalized values (z scores), s 2 r equals 1 when thecovariance equals zero and s 2 r tends to zero as the strength of thecovariance grows. In other words, this coefficient measures thesize of room that can be occupied by CS-ICFI values visit aftervisit. A coefficient of 0 means that there is no room for differentvalues, ie, the value cannot change from visit to visit, and indicatesperfect stability. In contrast, a coefficient of 1 implies thatCS-ICFI values have all the room to take different values andindicates the absence of stability. It is possible to test whether s 2 ris significantly different from 1.Changes in the distribution of CS-ICFI components over timewere examined at the group level. Multinomial logistic regressionmodels that accounted for diarrhea, respiratory infections,and correlations owing to repeated measurements were used.Interaction terms of the distribution of the components over timewith age range at baseline (6–8, 9–11, 12–14, and 15–17 mo)were introduced to explore whether the relation of the CS-ICFIcomponents with time differed between younger and older children,but all interaction terms were not statistically significant atthe P 0.20 level. Therefore, results are displayed for all agescombined.The relation between the CS-ICFI or the L-ICFI with LAZ andWLZ was analyzed with use of anthropometric data from thethird visit. Confounding factors of this relation were identifiedwith use of chi-square tests and analysis of variance with basicadjustment for sex and age. Linear models with LAZ or WLZ asthe outcome and the CS-ICFI or L-ICFI as explanatory variablesDownloaded from www.ajcn.org at I R D Ctr de Doc on May 14, 2008

CHILD FEEDING PRACTICES USING A SUMMARY INDEX 1475were used. Linear trend was tested by including orthogonal polynomialsin the regression model of the relation between the continuousL-ICFI and LAZ. Linear models were also used to separatelymodel the association of each individual component ofthe CS-ICFI at visit 3 with LAZ and WLZ at visit 3. For eachmodel, adjustments were made for the same confounding factorsidentified previously and for the effect of other respective componentswhenever possible (ie, when collinearity was not toostrong). All analyses were performed by using Stata 9.2 (StataCorp, College Station, TX) and statistical significance was set at0.05.EthicsThe study protocol was reviewed and approved by the DirectionProvinciale de la Santé, the health department of Fianarantsoaprovince. Oral informed consent to participate was obtainedfrom all subjects after they were given oral and written informationon the objectives and content of the study. The study complieswith the principles of the revised Helsinki Declaration.RESULTSLoss to follow-upThe 77 infants who were lost to follow-up or excluded from theanalysis did not differ significantly from the remaining samplewith respect to mean LAZ (P 0.71), mean CS-ICFI (P 0.52),or any sociodemographic characteristic.Sample characteristics at baselineMain sample characteristics at baseline are shown in Table 2.Child age distribution was relatively homogeneous. Breastfeedingis very common in Madagascar and is prolonged well into thesecond year of life; 96% of infants in our sample were breastfedat baseline.Child growth retardation was high with a prevalence of stuntingranging from 26% for infants aged 6–8 mo to 58% forchildren aged 12–17 mo. Prevalence of wasting was low and didnot exceed 4%. Child morbidity was fairly high, especiallyamong younger children: 27% of infants aged 6–8 mo had upperor lower respiratory infection in the week preceding the study and17% had diarrhea.CS-ICFI distribution at different time pointsThe raw values of the CS-ICFI mean and distribution accordingto children’s age group and to the number of the visit areshown in Table 3. It illustrates the age effect and the cohort effectthat were anticipated in Subjects and Methods. The approachwith use of CS-ICFI z scores instead of original CS-ICFI valuesled to an estimate of the variance of the repeatability coefficient(s 2 r) of 0.704 (95% CI0.625, 0.805), which was significantlydifferent from 1 (P 0.0001). In addition, a Cochran test wasperformed to test the hypothesis of homogeneity of the repeatabilityvariance between subjects, and this hypothesis was notrejected (P 0.05).Distribution of the CS-ICFI components at different timepointsMany of the components of the CS-ICFI varied with time at thegroup level (Table 4). As expected, breastfeeding decreasedover time as children grew. Simultaneously feeding frequencyTABLE 2Main characteristics of the cohort at baseline (visit 1)Characteristic n ResultChild age (%)6–8 mo 113 319–11 mo 85 2412–17 mo 165 45Child gender (%)Male 177 49Female 186 51Breastfeeding (%)Yes 347 96No 16 4Child nutritional status (mean z score)Length-for-age6–8 mo 113 1.23 (1.19)9–11 mo 85 1.85 (1.37)12–17 mo 165 2.18 (1.16)Weight-for-length6–8 mo 113 0.41 (1.47)9–11 mo 85 0.07 (1.05)12–17 mo 165 0.03 (1.07)Weight-for-age6–8 mo 113 0.46 (1.33)9–11 mo 85 0.96 (1.14)12–17 mo 165 1.07 (1.13)Child morbidity (%)Percentage of children with diarrhea(past 7 d)6–8 mo 113 179–11 mo 85 1412–17 mo 165 12Percentage of children with upper or lowerrespiratory infection (past 7 d)6–8 months 113 279–11 months 85 1912–17 months 165 18Mother’s level of schooling (%)No or primary 156 43Secondary or more 207 57Mother’s age (y) 363 27.8 (7.1)Mother’s height (cm) 363 152.6 (5.5)Mother’s BMI (kg/m 2 ) 363 20.9 (3.2)Household economic index (%)Low 131 36Medium 126 35High 106 29changed, with children receiving more meals and snacks as theygrew older. The percentage of children in the high feeding frequencycategory moved from 20% to 66% between visit 1 andvisit 3. Food group diversity also changed but not necessarily ina positive manner. Indeed, even if the percentage of children withlow diversity decreased from 35% to 26%, those with high diversityalso decreased from 18% to 11% over the study period.Association of the CS-ICFI and L-ICFI with LAZ andWLZ at visit 3There was no significant association between the CS-ICFI ateach time point and LAZ at the end of the study after adjustmentfor confounders (Figure 1). However, the L-ICFI was a goodpredictor of child growth with an adjusted difference of 0.5 inmean LAZ when moving from the low to the high category of theDownloaded from www.ajcn.org at I R D Ctr de Doc on May 14, 2008

1476 MOURSI ET ALTABLE 3CS-ICFI distribution by age and visitAge at first visit6–8 mo 9–11 mo 12–17 moVisit 1 (n 363)Mean 6.82 6.73 6.03SD 1.52 1.34 1.62Median 7 6 6Visit 2 (n 363)Mean 7.11 6.29 6.39SD 1.35 1.49 1.46Median 7 7 7Visit 3 (n 363)Mean 6.65 6.55 6.48SD 1.39 1.48 1.48Median 7 7 7L-ICFI. Moreover, at visit 3, mean LAZ increased as scores of thecontinuous L-ICFI increased and the association proved to bestrongly linear (Figure 2). Neither the CS-ICFIs nor the L-ICFIswere associated with WLZ (Figure 3).Association of the CS-ICFI components at visit 3 withLAZ and WLZ at visit 3Among the components of the CS-ICFI at visit 3, both breastfeedingand food group frequency score were significantly associatedwith LAZ (Table 5). There were 0.38 and 0.41mean LAZ differences in favor of nonbreastfed children andchildren with a high food group frequency score, respectively.Feeding frequency was the only component associated withWLZ.DISCUSSIONThis study is the first to test the assumption that a summarymeasure of current infant feeding practices constructed with useof data collected with brief recalls can provide information aboutTABLE 4Distribution of the CS-ICFI components at different time pointsFIGURE 1. Adjusted mean LAZ (95% CI) at visit (v) 3 by CS-ICFIgroups at each visit and by L-ICFI groups. LAZ was adjusted for child age,sex and morbidity, mother’s height, BMI at visit 3, and level of schooling andhousehold economic level using a linear model. *Differs significantly fromthe low group (reference group).past feeding. We used the variance of the repeatability coefficient,which measures the size of room that could be occupied byCS-ICFI values, with 0 indicating no room for change over time(stability) and 1 indicating free-roaming values. We found thatthe variance of the repeatability coefficient was not heterogeneousbetween subjects and that the value of 0.704 differedsignificantly from 1. This value means that the available room fordiffering CS-ICFI values was significantly restricted, and theconclusion is that the ICFI is relatively stable over time at least atthe individual level. However, we did not find any values in theliterature to compare with our estimates. Consequently we couldnot truly appreciate the strength of the concordance betweenCS-ICFI measurements from the same subject that is reflected bythe value of 0.704 of the variance of repeatability. We acknowledgethat although this variance was statistically significantlyDownloaded from www.ajcn.org at I R D Ctr de Doc on May 14, 2008Components Visit 1 Visit 2 Visit 3 P value% (n) % (n) % (n)BreastfeedingYes 96 (347) 85 (309) 75 (272) 0.001Bottle useNo 94 (343) 96 (347) 97 (352) 0.20Dietary diversityLow 23 (84) 20 (73) 16 (58)Medium 34 (124) 31 (111) 35 (126) 0.08High 43 (155) 49 (179) 49 (179)Food group diversityLow 35 (128) 32 (115) 26 (96)Medium 47 (170) 50 (180) 63 (228) 0.001High 18 (65) 18 (65) 11 (39)Feeding frequencyLow 19 (68) 9 (33) 6 (22)Medium 61 (221) 48 (174) 28 (100) 0.001High 20 (74) 43 (156) 66 (241)1 P values were adjusted for diarrhea and upper or lower respiratory infections during the week preceding each visit using multinomial regression models.

CHILD FEEDING PRACTICES USING A SUMMARY INDEX 1477FIGURE 2. Adjusted mean LAZ (95% CI) at visit 3 by continuous L-ICFIvalues. Mean LAZ was adjusted for child age, sex and morbidity, mother’sheight, BMI at visit 3, and level of schooling and household economic levelusing a linear model. *Differs significantly from the 0/1 group (referencegroup).different from 1, the concordance may not be very strong and alsothat even though the assumption that current feeding is representativeof past feeding seems to hold true in our study, it may notbe very robust.To test stability of the CS-ICFI over time at the individuallevel, we derived our method from the statistical examination ofthe reliability of laboratory measurements because we did notfind any straightforward model in the literature to estimate theconcordance between several measures over time. For example,the kappa coefficient is not adapted for 2 judgment occasionsand the Fleiss kappa coefficient does not account for orderedcategorical data (17). The null hypothesis of other tests usuallyused to examine changes in the distribution of any values overtime is that there is independence between 2 or more series ofvalues rather than the absence of covariance. Alternatively, statisticssuch as the intraclass correlation coefficients proposed byBland and Altman (18), for example, could be used. In this casethe interpretation would be that measurements from a givensubject are closer to other measurements from the same subjectthan to measurements made at random within the sample. Againthis is not the same construct as the one of the concordancebetween several measurements. Nevertheless, we calculatedsuch coefficients, and, unsurprisingly, they were highly significantlydifferent from zero.The relative stability of the CS-ICFI involved important underlyingchanges in its components at the group level. As onewould expect, infants were breastfed less as they grew older,whereas feeding frequency increased over time. The results onfood group diversity were contrasted, with percentages of childrenin both the low and high categories of dietary diversitydecreasing between visit 1 and visit 3. Therefore, it seems that thenatural tendency in the decline of the CS-ICFI as breastfeedingdrops with age was compensated for by a higher feeding frequencyand somewhat higher diversity, leading to CS-ICFI beingunchanged over time overall. These findings highlight both theadvantage and the main weakness of a summary measure such asthe CS-ICFI when it is used as a monitoring and evaluation tool.Its weakness evidently is that it can mask important changes inindividual practices. On the other hand, it is a useful tool forkeeping track of changes in all practices simultaneously and, asin our case, remain unchanged when some practices change positively,whereas others change in the opposite direction, thussuggesting that there could be no global benefit. Whatever thecase, this finding emphasizes the importance of associating theanalysis of the CS-ICFI with that of its components. Some componentssuch as dietary diversity or food group frequency score,which is another way of measuring dietary diversity, have thepotential of being valid indicators of specific aspects of complementaryfeeding and are also linked to child growth (19–22).There was no significant association between any of the 3CS-ICFIs corresponding to the 3 visits and child LAZ or WLZ atvisit 3. In contrast, the L-ICFI, which summarizes informationfrom the 3 CS-ICFIs, was very strongly correlated with LAZ atvisit 3 either in tertiles or in its “continuous” form, with a clearlinear trend in the latter case. This result provides very strongevidence for the effect of feeding practices on child growthwhich, despite being widely recognized, was rarely as clearlydemonstrated as in this study. The difference in mean LAZ whenone moves from the low to the high tertile of the L-ICFI was 0.5,which is considered to be large and biologically meaningful andof a magnitude comparable to findings from other studies, albeitthey were obtained with use of the CS-ICFI (4–6). We conductedthe same analysis using the National Center for Health Statisticsreferences to calculate LAZ and reached similar conclusions. Toour knowledge, a longitudinal assessment of child growth withuse of a feeding index was conducted in only one study (23). Theauthors found that the feeding index at 6 mo was strongly associatedwith impaired growth and an increased probability ofstunting in the following 12 mo. Unfortunately, these resultsFIGURE 3. Adjusted mean WLZ (95% CI) at visit (v) 3 by CS-ICFIgroups at each visit and by L-ICFI groups. WLZ was adjusted for child age,sex and morbidity, BMI at visit 3 and level of schooling and householdeconomic level using a linear model.Downloaded from www.ajcn.org at I R D Ctr de Doc on May 14, 2008

1478 MOURSI ET ALTABLE 5Associations between the individual components of the CS-ICFI at visit 3 and LAZ and WLZ at visit 3Variables 1,2 n Mean LAZ P value 5 Mean WLZ P value 5BreastfeedingNo (reference) 91 1.68 0.01 0.03 0.13Yes 272 2.06 6 0.26Bottle feedingYes (reference) 11 1.90 0.46 0.21 0.98No 352 2.07 0.20Dietary diversity (24 h) 3Low (reference) 58 2.15 0.31Medium 126 2.04 0.32 0.33 0.17High 179 1.97 0.08Food group frequency score (7 d) 3Low (reference) 96 2.19 0.22Medium 228 2.06 0.02 0.17 0.80High 39 1.78 6 0.29Feeding frequency 3,4Low/Medium (reference) 22 2.24 0.23 0.77 0.02High 341 2.05 0.16 61 Adjusted for various child, maternal, and household factors and other respective components.2 The association of each individual component with LAZ and WLZ was modelled separately using linear models. In each model, adjustments were madefor child age and gender, economic level, marital status, head of household gender t and other respective components. Adjustment for mother’s height was donefor LAZ models only. Due to strong collinearity between dietary diversity, food group frequency, and feeding frequency, their respective models were adjustedfor breastfeeding and bottle feeding only.3 Low, medium and high categories follow the score attribution of 0, 1, and 2 respectively as described in Table 1.4 For feeding frequency of 12–23 mo children, the scores 2 and 3 counted towards the high category. Samples from the low and medium categorieshad to be combined due to the extremely small sample size in the low category. The reference category for testing was therefore low/medium.5 P value of the main effect.6 Indicates means that differ significantly (P 0.05) from that of the reference category.cannot be directly compared with our findings because of methodologicchoices related to the fact that their study was conductedwithin an intervention targeted at HIV-infected mothers. Forinstance, the feeding index used attributed lower scores forbreastfeeding and positive scores for bottle-feeding becausebreastfeeding carried a risk of HIV infection.Reasons for absence of an association between LAZ and theCS-ICFI include the inverse relation between breastfeeding andLAZ: nonbreastfed infants scored 0 for the breastfeeding componentof the CS-ICFI but had higher mean LAZ than breastfedchildren. However, we must acknowledge that this result is alsothe case with the L-ICFI, notably because the inverse relationholds true over all age categories. Therefore, a more probableexplanation is that, because of potential systematic and randomreporting errors (24–26), the CS-ICFI may simply lack precisionand induce misclassification in some cases. In turn, any misclassificationaffects the hypothesis that current ICFI reflects pastfeeding practices, whereas, by construction, there are fewer misclassificationswithin the L-ICFI. In fact, previous studies thatsucceeded in demonstrating a relation between the CS-ICFI andLAZ were performed with large sample sizes (ranging from 1487to 4834 subjects), whereas those that failed to demonstrate thisassociation always included 1000 subjects. We are thereforeinclined to think that in the case of the former studies, lack ofprecision of the CS-ICFI may have been compensated for bylarger sample sizes that translated into higher statistical power. Inthe case of our study, the precision seems to have been improvedwith repeated measurements.We recognize that the empirical approach used to construct theL-ICFI is one of the main limitations of our study. First, it relieson the CS-ICFI cut into tertiles with the threshold effect andpossible initial misclassification that this categorization implies.We tested several alternative ways of constructing the L-ICFI,notably with use of the CS-ICFI in its continuous form, andreached similar conclusions. Then, there is the problem of how todeal with children who move between the 2 extreme categories ofthe CS-ICFI (ie, low and high) at any given time point and forwhich a pattern cannot be distinguished. We performed our analysiswith and without these children (n 66), and results weresimilar overall. Another limitation of this study is the lack ofadjustment for birth weight as this information was missing for64% of children.In sum, this study showed that the CS-ICFI constructed withuse of data collected from a brief recall can provide informationabout feeding in the long term. This assumption, however, wasnot as robust as hypothesized, and indeed the CS-ICFI was notassociated with child LAZ in the context of our study. Thesefindings suggest that the CS-ICFI may lack precision as an analytictool in some cases. Repeating CS-ICFI measurements innarrow time intervals and combining that information as proposedin this article is a first way to address this issue. However,additional studies testing alternative ways of constructing theCS-ICFI, for instance, by attributing scores or choosing componentsdifferently, are still needed to improve the usefulness of theCS-ICFI as an analytic tool.The Nutrimad project, which is jointly led by the Groupe de Recherche etd’Échanges Technologiques (GRET), the Institut de Recherche pour leDéveloppement, and the Department of Fundamental and Applied Biochemistryof the University of Antananarivo (LABASAN), was funded by theFrench Ministry of Foreign Affairs and the European Union. We thank LucArnaud and Chantal Monvois from the GRET and Charlotte Ralison from theLABASAN for their continued support during the study. We gratefullyDownloaded from www.ajcn.org at I R D Ctr de Doc on May 14, 2008

CHILD FEEDING PRACTICES USING A SUMMARY INDEX 1479acknowledge the contribution of Edwige Landais to the development of thefood composition table used in this study.The authors’ responsibilities were as follows—MM: collected the data andperformed the statistical analysis; MM and YMP: wrote the first draft of themanuscript; ST: initiated and supervised data collection; and YMP, ST, BM,and FD designed the study. All authors contributed to the interpretation of theresults and to the preparation of the final version of the manuscript. None ofthe authors had a personal or financial conflict of interest.REFERENCES1. World Health Organization. Complementary feeding of young childrenin developing countries—a review of current scientific knowledge.WHO/NUT 98.1. Geneva, Switzerland: World Health Organization,1998.2. Dewey KG. Guiding principles for complementary feeding of the breastfedchild. Washington, DC: PAHO/WHO, 2003.3. Armar-Klemesu M, Ruel MT, Maxwell DG, Levin CE, Morris SS. Poormaternal schooling is the main constraint to good child care practices inAccra. J Nutr 2000;130:1597–607.4. Ruel MT, Menon P. Child feeding practices are associated with childnutritional status in Latin America: innovative uses of the demographicand health surveys. J Nutr 2002;132:1180–7.5. Sawadogo PS, Martin-Prével Y, Savy M, et al. An infant and childfeeding index is associated with the nutritional status of 6- to 23-montholdchildren in rural Burkina Faso. J Nutr 2006;136:656–63.6. Arimond M, Ruel MT. Progress in developing an infant and child feedingindex: an example using the Ethiopia Demographic and HealthSurvey 2000. FCND discussion paper no. 143. Washington, DC: IFPRI,2002.7. Ntab B, Simondon KB, Milet J, et al. A young child feeding index is notassociated with either height-for-age or height velocity in rural Senegalesechildren. J Nutr 2005;135:457–64.8. Arimond M, Ruel MT. Assessing care: progress towards the measurementof selected childcare and feeding practices, and implications forprograms. FCND discussion paper no. 119. Washington, DC: IFPRI,2001.9. Moursi MM, Trèche S, Martin-Prével Y, Maire B, Delpeuch F. Associationof a summary index of child feeding with diet quality and growthof 6-23 months children in urban Madagascar. Eur J Clin Nutr (Epubahead of print 13 Feb 2008).10. WHO Multicentre Growth Reference Study Group. WHO Anthro 2005software and macros. Internet: http://www.who.int/childgrowth/software/en/ (accessed 5 March 2007).11. Dop MC, Gomis MC, Gourdon M, Lesauvage S. Outils d’enquête alimentairepar entretien: élaboration au Sénégal. [Tools for dietary surveysusing interviews: development in Senegal.] Paris, France: IRD Editions,2003 (in French).12. Traissac P, Delpeuch F, Maire B, Martin-Prével Y, Cornu A, Trèche S.Construction d’un indice synthétique de niveau économique desménages dans les enquêtes nutritionnelles: exemples d’application auCongo. [Building a synthetic index of the household’s economic level innutritional surveys: application examples in the Congo.] Rev EpidemiolSanté Publ. 1997;45:114–5 (in French).13. FANTA Working Group on Infant and Young Child Feeding Indicators.Developing and validating simple indicators of dietary quality and energyintake of infants and young children in developing countries: summaryof findings from analysis of 10 data sets. Washington, DC: Foodand Nutrition Technical Assistance Project, Academy for EducationalDevelopment, 2006.14. Vessereau A. Essais interlaboratoires pour l’estimation de la fidélité desméthodes d’essais. [Interlaboratory tests for estimating the reliability ofexperiments.] Rev Stat Appl 1974;22:5–48 (in French).15. Bland JM, Altman DG. Precision of test methods 1: guide for the determinationand reproducibility for a standard test method (BS 597, part 1).London, United Kingdom, British Standards Institutions, 1975.16. Bland MJ, Altman DG. Statistics notes: Measurement error. BMJ 1996;313:744.17. Maclure M, Willett WC. Misinterpretation and misuse of the kappastatistic. Am J Epidemiol 1987;126:161–9.18. Bland JM, Altman DG. Statistical methods for assessing agreementbetween measurement. Biochim Clin 1987;11:399–404.19. Kennedy GL, Pedro MR, Seghieri C, Nantel G, Brouwer I. Dietarydiversity score is a useful indicator of micronutrient intake in non-breastfeedingFilipino children. J Nutr 2007;137:472–7.20. Steyn NP, Nel JH, Nantel G, Kennedy G, Labadarios D. Food variety anddietary diversity scores in children: are they good indicators of dietaryadequacy? Public Health Nutr 2006;9:644–50.21. Hatloy A, Hallund J, Diarra MM, Oshaug A. Food variety, socioeconomicstatus and nutritional status in urban and rural areas in Koutiala(Mali). Public Health Nutr 2000;3:57–65.22. Onyango A, Koski KG, Tucker KL. Food diversity versus breastfeedingchoice in determining anthropometric status in rural Kenyan toddlers. IntJ Epidemiol 1998;27:484–9.23. Becquet R, Leroy V, Ekouevi DK, et al. Complementary feeding adequacyin relation to nutritional status among early weaned breastfedchildren who are born to HIV-infected mothers: ANRS 1201/1202 DitramePlus, Abidjan, Côte d’Ivoire. Pediatrics 2006;117:e701–10.24. Piwoz EG, Creed de Kanashiro H, Lopez de Romaña G, Black RE,Brown KH. Potential for misclassification using 24-hour dietary assessmentmethods. J Nutr 1995;125:57–65.25. Beaton GH, Milner J, Corey P, et al. Sources of variance in 24-hourdietary recall data: implications for nutrition study design and interpretation.Am J Clin Nutr 1979;32:2546–59.26. Block G. A review of validations of dietary assessment methods. Am JEpidemiol 1982;115:492–505.Downloaded from www.ajcn.org at I R D Ctr de Doc on May 14, 2008

PUBLICATION 3Dietary diversity is a good predictor of the micronutrientdensity of the diet of 6-23-month old children in MadagascarMoursi MM, Arimond M, Dewey KG, Trèche S, Ruel MT, Delpeuch F.Journal of Nutrition, 2008, In press.82

Résumé en françaisParallèlement à son inclusion comme composante de l'ICFI, la diversité alimentaire (basée sur uncomptage de groupes d'aliments) a suscité ces dernières années une nouvelle attention. Lesétudes réalisées dans les pays en développement ont mis en évidence la relation entre la qualitéet la diversité de l'alimentation ainsi que son lien avec la croissance du jeune enfant. Malgrél'importance accordée à la diversité de l'alimentation, son rôle exact n'a pas pu être établi àcause d'un manque de consensus sur la façon de la mesurer et l'absence de prise en compteappropriée des facteurs de confusion tel que le niveau socio-économique.En 2004, un atelier sur la diversité alimentaire chez le jeune enfant organisé conjointement parl'OMS, la FAO et l'IFPRI s'est tenu à Rome. Le but principal de cet atelier était de constituer ungroupe de travail international ayant pour sujet le développement et la validation de mesuressimples de l'ingéré en énergie et la densité en micronutriments de l'alimentation. Nous avonsparticipé à cet effort international de recherche avec cette étude qui avait comme objectifsspécifiques : (1) de déterminer si la diversité alimentaire était prédictive de la densité enmicronutriments de l'alimentation et (2) d'évaluer si la prédiction était améliorée en changeantla classification des groupes d'aliments ou en imposant des quantités minimales à partirdesquelles un aliment peut être considéré comme étant consommé.Quatre indicateurs de la diversité alimentaire (DDS) ont été calculés. Deux d'entre eux étaientbasés sur une classification à 7 ou 8 groupes d'aliments. La différence entre ces deuxclassifications était l'inclusion du groupe "huiles et graisses" dans la classification à 8 groupes.Les deux autres indicateurs imposaient une quantité minimale de 10 g sauf pour le groupe huileset graisses quand celui-ci était présent. La relation entre les DDS et densité en micronutrimentsde l'alimentation (MMDA) a été étudié à l'aide de coefficients de corrélation et de modèles derégression linéaire. Le MMDA était la moyenne des niveaux d'adéquation de l'alimentation en 9ou 10 micronutriments sujets à carence dans les pays en développement. Pour chacun de cesmicronutriments, le niveau d'adéquation maximal a été ramené à 100% même en cas dedépassement des besoins pour ne pas masquer les carences potentielles en d'autresmicronutriments. Des analyses de sensibilité et spécificité ont été menées afin de déterminerl'utilité des DDS pour la prédiction de la qualité de l'alimentation. Pour ces analyses, la valeurseuil de ≤50% indiquait un faible MMDA tandis que la valeur de seuil de >75% indiquait unMMDA suffisant.Tous les DDS étaient fortement corrélés au MMDA. Avec l'exclusion du groupe "huiles etgraisses", les coefficients de corrélation étaient augmentés de 10%-16% chez les enfants allaitéset de 19%-28% chez les enfants non allaités. La prise en compte d'une quantité deconsommation minimale de 10 g a également permis une légère augmentation des coefficientschez les enfants allaités (4%-6%) tandis que les améliorations étaient plus importantes chez lesenfants non allaités (17%-25%). En utilisant l'indicateur de diversité basé sur 7 groupesd'aliments, la valeur seuil de ≤ 2 groupes était celle qui permettait le meilleur équilibre entresensibilité (64%) et spécificité (82%), tout en maintenant l'erreur de classification à un niveau83

elativement bas (22%). L'imposition de la quantité minimale de 10 g a permis une améliorationde la sensibilité (82%) au détriment d'une spécificité plus basse (67%) et d'une augmentation duniveau d'erreur de classification (30%).Ces résultats indiquent que des indicateurs simples de la diversité alimentaire sont utiles pouridentifier les enfants ayant une alimentation de faible qualité nutritionnelle. L'exclusion dugroupe d'aliment "huiles et graisses" permet d'améliorer les indicateurs mais seulement quandceux-ci sont utilisés dans le cadre d'une évaluation de la densité en micronutriments del'alimentation. Chez les enfants allaités, les gains constatés en imposant des quantités minimalesde consommation ne justifient pas leur utilisation, surtout quand on connaît la difficulté que çareprésente sur le terrain de déterminer ce que représentent 10 g.84

TitleDietary diversity is a good predictor of the micronutrient density of the diet of 6-23-month-oldchildren in MadagascarMourad M Moursi 3,4 , Mary Arimond 5 , Kathryn G Dewey 6 , Serge Trèche 3 , Marie T Ruel 5 , andFrancis Delpeuch 33 UR106 NALIS, IRD, F-34394 Montpellier, France4 Doctoral School 393, Université Pierre et Marie Curie, Paris, France5 Food consumption and nutrition division, International Food Policy Research Institute (IFPRI),Washington, DC 200066 Program in International Nutrition and Community Nutrition, University of California, Davis, CAWord count: 4264Number of figures: 0Number of tables: 4Supplementary material: 2 tablesRunning title: Dietary diversity and diet qualityFootnotes to the title: 1 Supplemental Tables 1-2 are available as Online Supporting Material withthe online posting of this paper at http://jn.nutrition.org. 2 Conducted within the Nutrimadprogram jointly led by the Groupe de Recherche et d'Échanges Technologiques (GRET), thebiochemistry department of the University of Antananarivo (LABASAN) and the Institut deRecherche pour le Développement (IRD). Financial support was provided by the French Ministryof Foreign Affairs and the European Union. MM, MA, KD, ST, MR, and FD have no conflicts ofinterest.5 Abbreviations used: AUC, area under the curve; DDS7 and DDS8, dietary diversity scores basedon 7 and 8 food groups respectively; DDS7-R and DDS8-R, DDS with 10 g minimum consumptionrestriction; EAR, estimated average requirements; MMDA mean micronutrient densityadequacy; MPA, mean probability of adequacy, RNI, recommended nutrient intake.85

AbstractThis study was conducted in the context of a multi-country validation of indicators of diet qualityand had the following objectives: (1) to determine how well dietary diversity scores (DDS)predict diet quality of children aged 6-23 months in urban Madagascar; (2) to assess whether theprediction was improved by changing the food groups included and by imposing a minimumamount restriction. Correlation and regression were used to describe the relationship betweenfour diversity scores (two based on 8 and 7 food groups, the latter excluding fats and oils; andtwo which imposed a 10-g minimum restriction on food groups) and the mean micronutrientdensity adequacy (MMDA) of the diet. MMDA, the dietary quality score used, was calculated asthe mean individual micronutrient density adequacy for 9 or 10 “problem” nutrients (dependingon age and breastfeeding status), each capped at 100%. Sensitivity and specificity analysis wasused to determine how well DDS predicted MMDA below or above selected cut-offs. All scoreswere positively correlated with MMDA. When the fats and oils group was omitted, correlationswere 10-16% higher for breastfed children and 19-28% higher for non-breastfed children.Correlations were only slightly improved with the 10-g minimum. With the 7-food group score, ascore of ≤2 best predicted low dietary quality (MNDA

IntroductionThe Global Consultation on Complementary Feeding convened by the World Health Organization(WHO) in 2001 identified lack of indicators as one of the factors constraining progress inimproving young child feeding (1, 2). In response, researchers have engaged in the process ofdeveloping and validating simple indicators of appropriate feeding for population-level use indeveloping countries. Dietary diversity, which is defined here as the number of different foodgroups consumed over a given reference period, has been identified as a potentially usefulindicator.Dietary diversity has been shown to be associated with increased nutrient adequacy of childrenand adults in developed countries (3, 4). Similar results showing that higher dietary diversity wasassociated with increased nutrient intake or better child nutritional status were also found indeveloping countries (5-10). A review of studies conducted in developing countries (11)concluded that further research was needed in order to refine dietary diversity scores (DDS 5 ) andto assess their utility to accurately reflect diet quality in young children.Recent validation studies have provided new evidence on the relationship between DDS andmicronutrient adequacy or intake of 1-8-year-old non-breastfed (non-BF) children (12-14). Thesestudies showed that DDS were positively correlated with micronutrient intake (13, 14) anddensity (12). A DDS score of 4-5 (out of a maximum of 9-10) was found to be the bestcompromise between sensitivity and specificity for detecting low micronutrient adequacy butthere was no clear preferred score for high adequacy. Furthermore, in the Philippines (12), theauthors assessed the effect of imposing a 10 gram minimum food group requirement for thecalculation of DDS and found that it improved the score’s correlation with measures ofmicronutrient adequacy and the score’s ability to predict low adequacy with reducedmisclassification.While these studies have helped determine the utility of DDS for non-BF children, the utility ofDDS for breastfed (BF) and non-BF infants during their first year of life remains unknown.Moreover, to our knowledge, the key question of the optimal selection of food groups for thecalculation of the DDS has not yet been explored.This study addresses these questions by comparing how diversity scores (based on different foodgroups, with or without portion size restrictions) relate to micronutrient density of the diets of 6-23-month-old children in urban Madagascar.87

Materials and methodsThis work was part of an international effort led by the International Food Policy ResearchInstitute (IFPRI), the WHO, the University of California at Davis (UC-Davis) and the Food andNutrition Technical Assistance (FANTA) Project. This study followed a protocol developed by theworking group on infant and young child feeding indicators (15) which guided variableconstruction and analysis.Sample selection and study designThe study was conducted within the Nutrimad project (16). The study population was composedof mother-infant dyads in the districts of Sahalava and Antsororokavo, Fianarantsoa,Madagascar. On the basis of available information on population size, socio-demographicfactors, and prevalence of child malnutrition, these two districts presented characteristics quitesimilar to other poor urban districts of Fianarantsoa.Children aged 0-18 months who met the following eligibility criteria were invited to participate:(1) birth in the districts; (2) absence of illness requiring hospitalization and of malformationaffecting anthropometric measurements; (3) no intention of moving away in the next 6 months.Seven hundred and two eligible infants were included, 14 mothers refused to participate and 51children subsequently dropped out. The study was carried out over 7 months (April−October2004) and comprised 3 visits at 3 months intervals (±15 days).This analysis was conducted on children aged 6 months or more at any visit and for the purposeof this analysis, the same child at different visits counted as separate observations (i.e. the unitof analysis was the child*visit). The total number of available child-days was 1667.Data collection and analysisDetails of anthropometric measurements were previously described (17). Dietary intake ofinfants was estimated using a quantitative maternal 24-hour recall. Portion sizes and quantitiesof ingredients used to prepare mixed recipes were determined using standardized householdmeasures (18). Visual aids were available to assist respondents in accurately reporting portionsizes.A food composition table was compiled using values from the FAO’s World Food DietaryAssessment System (version 2; University of California, Berkeley, USA) and the USDA nutrientdatabase release 18 (19) .Construction of Dietary Diversity ScoresFour different DDS were used. Two DDS summed a total of eight possible food groups (DDS8 andDDS8-R). The eight food groups were: (1) grains, roots and tubers; (2) legumes and nuts; (3) dairyproducts; (4) flesh foods (meat, fish, poultry, and liver/organ meats); (5) eggs; (6) vitamin A- rich88

fruits and vegetables (> 130 RE of vitamin A per 100 g); (7) other fruits and vegetables; and (8)fats and oils. A score of 1 was assigned if a child ate one or more foods from a given food groupand 0 if not. These values were then summed up for all food groups with a range of 0-8 for DDS8and DDS8R. For DDS8, a food group scored 1 if at least 1 g was consumed. For DDS8-R, a foodgroup was counted only if at least 10 g were consumed, except for fats and oils, for which thecut-off of ≥ 1 g was used. Two additional scores were calculated after excluding the fats and oilsgroup (DDS7 and DD7-R) using the 1-g and 10-g minimum cut-offs (range 0-7).Mean Micronutrient Density AdequacyThe quality of the diet was defined on the basis of micronutrient density (amount per 100 kcal offood) because of the variability in breast milk intake among children. Average breast milk intakewas assumed for BF children (20) and recommended nutrient intakes (RNI) were taken fromFAO/WHO recommendations (21), except for calcium (22) and zinc (23).For BF infants aged 6−11 months, nine key micronutrients were considered (vitamin A, thiamin,riboflavin, vitamin B6, folate, vitamin C, calcium, iron, and zinc) (20). For BF children aged 12-23months and for all non-BF children, vitamin B12 was also included, for a total of 10 keymicronutrients. To derive the desired nutrient density values, the estimated amount contributedby breast milk (20) was subtracted from the Recommended Nutrient Intake (RNI) for eachmicronutrient. The individual micronutrient density adequacy was calculated as the percentageof the desired nutrient density specific for age and breastfeeding group (15). The MeanMicronutrient Density Adequacy (MMDA) was calculated as the mean of all micronutrientdensity adequacies, with each capped at 100%. Dichotomous variables were constructed toidentify child-days with low MMDA (

were conducted using Stata 8.2 (StataCorp., Texas, USA); P values < 0.05 were considered toindicate statistical significance.EthicsThe study protocol was approved by the health department of Fianarantsoa province. Verbalinformed consent to participate was obtained from all subjects.90

ResultsSeventy eight child-days (4.7%) were excluded from this analysis because of illness with loss ofappetite on the day of dietary collection. Their mean length-for-age did not differ significantly(P=0.20) from that of the remaining children.Breastfeeding is common in Madagascar and most children (80%) were still breastfed duringtheir second year of life (Table 1). The prevalence of stunted children was high across all agegroups. By contrast, wasting was low at all ages. Mean caretaker age was 28 years and 42% hada low level of schooling. The sample was almost equally composed of boys (51%) and girls (49%)Mean dietary diversity was higher for non-BF infants compared to those BF (Table 2). This wasnot due to age confounding (80% of non-BF infants in our samples were aged 12-23 months)because it remained significant after adjustment for age (P=0.04). As expected, mean DDSdecreased when the 10-g minimum restriction was applied.In general, micronutrient intakes were below the recommended values except for vitamin C forBF children and folate for BF children 6−11 months of age. At 6−8 months of age, the percentageof BF infants with MMDA

Table 1 Sample characteristicsCharacteristic n ResultChild characteristics 1 (n=1589)Child-days at each age group (%)6-8 mo9-11 mo12-23 moBreastfed (%)6-8 mo9-11mo12-23moGender (%)MaleFemaleLength-for-age z-score 2 (mean ± SD)6-8 mo9-11 mo12-23 moWeight-for-age z-score (mean ± SD)6-8 mo9-11 mo12-23 moWeight-for-length z-score (mean ± SD)6-8 mo9-11 mo12-23 moPrevalence of stunting (length-for-age < -2 z-score)6-8 mo9-11 mo12-23 moPrevalence of underweight (weight-for-age < -2 z-score)6-8 mo9-11 mo12-23 moPrevalence of wasting (weight-for-length < -2 z-score)6-8 mo9-11 mo12-23 moEnergy intake from complementary foods 2 (kcal 3 /day)6-8 mo9-11 mo12-23 mo3923258723923258728037863923258723923258723923258723923258723923258723923258723923258722520559895795149-1.31 ± 1.34-1.69 ± 1.33-2.19 ± 1.29-0.46 ± 1.32-0.85 ± 1.30-1.05 ± 1.140.53 ± 1.340.13 ± 1.300.03 ± 1.14314056121721244189 (97 − 303)295 (195 − 417)441 (332 − 601)Caretaker characteristics (n=684)Caretaker’s age (mean years ± SD) 684 28 ± 7Caretaker’s level of schooling (%)None/primarySecondary or moreNumber of additional children

93Table 2 Sample distribution of dietary diversity, nutrient intakes from complementary foods (CF), and mean micronutrient density adequacy by ageand breastfeeding status6-8 mo(n=383)9-11 mo(n=309)Breastfed Non-breastfed12-23 mo6-23 mo6-23 mo(n=690)(n=1382)(n=207)Dietary diversity scores(DDS) 1DDS8 3.0 ± 1.4 3.8 ± 1.3 4.0 ± 1.3 3.7 ± 1.4 4.4 ± 1.2DDS8-R 2.5 ± 1.3 3.4 ± 1.3 3.7 ± 1.2 3.3 ± 1.3 4.0 ± 1.2DDS7 2.6 ± 1.1 3.1 ± 1.2 3.4 ± 1.1 3.1 ± 1.2 3.6 ± 1.0DDS7-R 2.1 ± 1.1 2.8 ± 1.1 3.0 ± 1.0 2.7 ± 1.1 3.3 ± 1.0MMDA 56 ± 17 66 ± 16 67 ± 16 64 ± 17 71 ± 14MMDA 18. Absorption of calcium was assumed to be 25% for legumes, roots/tubers and grains, 5% for foods with high oxalate content (e.g., spinach), 45% for other fruits andvegetables, and 32% for all other foods (including dairy products). Absorption of iron was assumed to be 6% from plant source foods and 11% from animal source foods (including milk).3 Values are weighed means of desired values for the 6-8, 9-11, and 12-23 mo age groups.4 Multiply by 4.184 to convert kcal to kJ.93

Pattern of food consumption varied at different DDS8 scores (Table 3). Grain, roots, and tuberswere the main food source at a DDS of 1. Other fruits and vegetables were consumed by morethan half of the children at a DDS of 2 and more than 90% at a score of 4. Fats and oils werecommonly consumed starting at diversity scores of 3 and higher. Flesh foods were consumed byat least half of the children at DDS of 4 and higher, while for legumes and nuts, dairy products,vitamin A-rich fruits and vegetables and eggs, this only occurred at DDS of 6 and higher. Patternsof food group consumption were similar for DDS8-R, DDS7, and DDS7-R.Table 3 Percent of child-days on which different food groups were consumed, by dietary diversityscore for children aged 6-23 months (8 food groups, 1-gram minimum, n=1589)Number of food groups eaten (DDS8)1 2 3 4 5 6 7 8Percent of child-days at eachdiversity score5 11 22 29 22 8 1

It was not possible to conduct either the ROC or the sensitivity/specificity analyses for non-BFchildren at the MMDA

Supplemental Table 1 Areas under the curve for the receiver operating characteristic analysis comparing DDS7, DDS8, and DDS-7R 1 performance indetecting low (

Supplemental Table 2 Sensitivity and sensitivity values of the relationship between dietary diversityand low or high Mean Micronutrient Density Adequacy (using MMDA < 50% and ≥ 75% cut-off point)for 6-23 months breastfed infants, by DDS7 and DDS7-R cut-off pointsn Cutoff Sensitivity 1 Specificity 2 PositivepredictivevalueProportionof falsepositivesMNDA

DiscussionThe results of our study indicate that diversity scores are useful proxies of diet quality. All DDSwere positively and strongly correlated with MMDA in a consistent manner for all age groupsand for both BF and non-BF children. Correlation coefficients ranged from 0.47-0.62 for BFchildren and 0.36-0.54 for non-BF children.Imposing a 10-gram minimum requirement on food groups only slightly improved thecorrelations with MMDA.The sensitivity/specificity analysis showed that, for BF children, DDS predicted low micronutrientadequacy (MMDA

Imposing a 10-g minimum − or addressing portion size in a DDS?For non-BF infants, imposing a 10-g minimum quantity increased correlation coefficients,especially among non-BF children. However, this did not translate into consistent improvementsin classifying children into those with low and those with better MMDA. While results showincreased sensitivity with the use of the 10-g minimum, this has to be balanced against theimpracticality and additional difficulties that this poses in the field. Also, increased sensitivitywas accompanied by higher misclassification and reduced specificity (i.e. more false positives). Ifthe indicator is used for targeting, false positives result in higher costs. Therefore, the usefulnessand feasibility of these refinements will ultimately depend on time and resources available andthe final use that will be made of the indicator.Using a DDS for assessing “low” and “better” diet qualityThis study contributed to a larger, 10-site study aiming to identify population-level indicators forassessing young child feeding (29), and potentially for geographic targeting of programs. Forthese purposes, it is reasonable to aim for a balance between sensitivity and specificity, whilealso considering overall misclassification. Results from one site should not be used to makedecisions about universal indicators. However, our results can serve to illustrate the trade-offsand results that are relevant for this site.Our findings indicate that DDS are better at identifying children with low micronutrient adequacyrather than those with high adequacy. This is partly due to the fact that the requirements forcertain micronutrients such as iron are so high (particularly for infants under one year) that nochildren in our sample actually achieved 100% MMDA with their usual diet, and only 30%achieved an MMDA ≥ 75%.LimitationsOne limitation of this study is the use of one 24-hour recall to assess micronutrient adequacy aswell as uncertainties about quantification of amounts of foods consumed and nutrientcomposition data. Though precautions were taken during the collection and analysis of data,there are inevitably some errors, which are inherent to this type of research. Another limitationis the use of 24-hour recall data to calculate dietary diversity scores as opposed to questionsspecifically designed for field use. However, one objective of the exercise was to develop thesimplest possible meaningful DDS, to minimize potential difficulties with recall. While fieldtesting is needed, recall may be facilitated by the broad food groups and lack of need forinformation on quantities. A mother or caregiver would only need to report (yes/no) whetherher infant ate any food based on grains, etc. In addition, dietary diversity has been consistentlyassociated with dietary quality (often measured as nutrient adequacy) in spite of differingmethods and scoring systems (11), confirming that the association is robust.99

ConclusionsIn sum, this study showed that DDS are useful proxies of micronutrient density of foodsconsumed by BF and non-BF infants. The performance of DDS could be improved by omitting thefats and oils food group, yielding stronger correlations with micronutrient density and betterbalance between sensitivity and specificity. Applying a 10-g minimum did not substantiallyimprove the performance of DDS in identifying children with low or high micronutrientadequacy, and thus might not be warranted given it adds significant complexity to datacollection. These results add to the growing useful evidence base for the selection of indicators,field testing, and further dialogue towards consensus.100

Literature cited1. Sanghvi TD. Complementary feeding: report of the global consultation, and summary ofguiding principles for complementary feeding for the breastfed child. Geneva: World HealthOrganization; 2002.2. Piwoz EG, Huffman SL, Quinn VJ. Promotion and advocacy for improved complementaryfeeding: can we apply the lessons learned from breastfeeding? Food Nutr Bull. 2003;24:29-44.3. Kant AK. Indexes of Overall Diet Quality: A Review. J Am Diet Assoc. 1996;96:785-91.4. Kant AK. Dietary patterns and health outcomes. J Am Diet Assoc. 2004;104:615-35.5. Arimond M, Ruel MT. Dietary Diversity Is Associated with Child Nutritional Status: Evidencefrom 11 Demographic and Health Surveys. J Nutr. 2004;134:2579-85.6. Ferguson E, Gibson R, Opare-Obisaw C, Osei-Opare C, Lamba C, Ounpuu S. Seasonal foodconsumption patterns and dietary diversity of rural preschool Ghanaian and Malawian children.Ecol Food Nutr. 1993;29:219-34.7. Hatloy A, Torheim LE, Oshaug A. Food variety--a good indicator of nutritional adequacy of thediet? A case study from an urban area in Mali, West Africa. Eur J Clin Nutr. 1998;52:891-8.8. Onyango AW. Dietary diversity, child nutrition and health in contemporary Africancommunities. Comp Biochem Physiol A. 2003;136:61-9.9. Sawadogo PS, Martin-Prevel Y, Savy M, Kameli Y, Traissac P, Traore AS, Delpeuch F. An Infantand Child Feeding Index Is Associated with the Nutritional Status of 6- to 23-Month-Old Childrenin Rural Burkina Faso. J Nutr. 2006;136:656-63.10. Tarini A, Bakari S, Delisle H. La qualité nutritionnelle globale d'enfants nigériens se reflète surleur croissance. Santé. 1999;9:23-31.11. Ruel MT. Operationalizing Dietary Diversity: A Review of Measurement Issues and ResearchPriorities. J Nutr. 2003;133:3911S-26.12. Daniels MC, Adair LS, Popkin BM, Truong YK. Dietary diversity scores can be improvedthrough the use of portion requirements: an analysis in young Filipino children. Eur J Clin Nutr.2007:1-10 [Epub ahead of print; doi:10.138/sj.ejcn.1602927].13. Kennedy GL, Pedro MR, Seghieri C, Nantel G, Brouwer I. Dietary Diversity Score Is a UsefulIndicator of Micronutrient Intake in Non-Breast-Feeding Filipino Children. 2007;137:472-7.14. Steyn NP, Nel JH, Nantel G, Kennedy GL, Labadarios D. Food variety and dietary diversityscores in children: are they good indicators of dietary adequacy? Public Health Nutr. 2006;9:644-50.15. Arimond M, Cohen R, Dewey KG, Ruel MT. Developing and validating simple indicators ofcomplementary food intake and nutrient density for infants and young children in developingcountries: protocol for data analysis. Washington, D.C.: Food and Nutrition Technical AssistanceProjet and Academy for Educational Development; 2005.101

16. IRD/GRET/LABASAN. Nutrimad: Programme de lutte contre la malnutrition à Madagascar,une composante du programme Nutridev GRET/IRD. [Nutrimad: malnutrition preventionprogram in Madagascar, a component of the GRET/IRD Nutridev initiative] 2006 (in French)[cited 2008 April 2]; Available from:http://www.gret.org/pays/result_long.asp?pays=121&cle=82517. Moursi MM, Martin-Prével Y, Eymard-Duvernay S, Capon G, Maire B, Delpeuch F. Assessmentof child feeding practices using a summary index: stability over time and association with childgrowth in Urban Madagascar. Am J Clin Nutr. 2008;87:1472-79.18. Dop M-C, Gomis M-C, Gourdon M, Lesauvage S. Outils d'enquêtes alimentaires par entretien:élaboration au Sénégal. [Tools for dietary surveys using interviews: development in Senegal]Paris: IRD Editions; 2003 (in French).19. USDA. USDA National Database for Standard References, Release 18. 2005 [cited 2005October 25]; Available from: http://www.nal.usda.gov/fnic/foodcomp.html20. WHO. Complementary feeding of young children in developing countries: a review of currentscientific knowledge. WHO/NUT/98.1. Geneva: World Health Organization; 1998.21.FAO/WHO. Vitamin and mineral requirements in human nutrition. Rome and Geneva: FAOand WHO; 2002.22. IOM. Dietary reference intakes for calcium, phosphorus, magnesium, vitamin D and fluoride.. Washington, D.C.: National Academy Press; 1997.23. IOM. Dietary reference intakes for vitamin A, vitamin K, arsenic, boron, chromium, copper,iodine, iron, manganese, molybdenum, nickel, vanadium and zinc. . Washington, D.C.: NationalAcademy Press; 2002.24. Metz CE. Basic principles of ROC analysis. Semin Nucl Med. 1978;8:283-98.25. Loong T-W. Understading sensitivity and specificity with the right side of the brain. BRITISHMEDICAL JOURNAL. 2003;327:716-179.26. Dewey KG, Cohen R, Arimond M, Ruel MT. Develping and validating simple indicators ofcomplementary food intake and nutrient density for infants and young children in developingcountries: final report. . Washington, D.C.: The Food and Nutrition Technical Assistance (FANTA)Projet, Academy for Educational Development (AED). 2005.27. Mukuria AG, Kothari MT, Abderrahim N. Infant and young child feeding update. 2006 [cited2008 February 27]; Available from:http://www.fantaproject.org/downloads/pdfs/IYCF_Update_2006.pdf28. Adu-Afarwuah S, Lartey A, Brown KH, Zlotkin S, Briend A, Dewey KG. Randomized comparisonof 3 types of micronutrient supplements for home fortification of complementary foods inGhana: effects on growth and motor development. Am J Clin Nutr. 2007;86:412-20.29. Rocquelin G, Tapsoba S, Kiffer J, Eymard-Duvernay S. Human milk fatty acids and growth ofinfants in Brazzaville (The Congo) and Ouagadougou (Burkina Faso). Public Health Nutr.2003;6:241-8.102

30. Working Group on Infant and Young Child Feeding Indicators. Developing and validatingsimple indicators of dietary quality and energy intake of infants and young children in developingcountries: summary of findings from analysis of 10 data sets. Washington, D.C.: Food andNutrition Technical Assisstance and Academy for Educational Development.; 2006.103

Discussion

DISCUSSION1 CONSTRUCTION ET PERSPECTIVES D'APPLICATIONS DE L'ICFI1.1 Applications à des fins de rechercheNos résultats ont montré que l'ICFI était potentiellement utile à des fins de recherche. En effet, ilest représentatif de certains aspects importants de l'alimentation de l'enfant tels quel'adéquation de l'alimentation en termes d'énergie et de micronutriments (Article 1).Bien que nous n'ayons pas réussi à mettre en évidence un lien entre l'ICFI et l'indice taille-âgechez les enfants de 9-23 mois en milieu urbain Malgache, les données suggéraient une tendancevers cette association. L'absence de lien entre l'ICFI et l'indice taille-âge a également étéobservée dans d’autres études menées en milieu urbain Ethiopien [23], et en milieu rural auSénégal [25]. Cette dernière était d'ailleurs la seule étude menée en milieu rural à rapporter desrésultats négatifs. Plusieurs facteurs spécifiques à cette étude peuvent expliquer cela : la tailled'échantillon relativement réduite, les classes d'âges plus étendues (allant jusqu'à 42 mois) et lemeilleur état nutritionnel des enfants comparativement aux autres études.L'association entre l'allaitement et l'indice taille-âge peut constituer également un facteurd'explication de l'absence d'association entre l'ICFI et la croissance. Ce facteur a peut être jouéun rôle dans l'étude menée en milieu rural au Sénégal. Cependant, son effet perturbateur de larelation ICFI-croissance semble plus marqué en milieu urbain que rural, pour des raisons quinous sont encore inconnues. Ainsi, en milieu urbain Ethiopien, la différence de l'indice taille-âgeentre les enfants allaités et ceux non allaités était +0,8 z-score en faveur des enfants non allaités[23]. Dans notre étude, cette différence était de +0,2 z-score seulement (Article 1). Cettedifférence de croissance en faveur des enfants non allaités, probablement parce qu'ils sont issusde ménages plus riches, va à l'encontre de la logique de l'ICFI. En effet, l'indice attribue desscores positifs à l'allaitement et n'accorde aucun avantage aux enfants non allaités.La meilleure croissance des enfants non allaités n'est probablement pas le seul facteurexpliquant l'absence d'association entre l'ICFI et la croissance en milieu urbain. Nous avonségalement montré qu'il était possible que l'ICFI, tel qu'il est construit actuellement, manque deprécision pour distinguer les enfants à risque de retard de croissance de ceux qui ne le sont pas(Article 2). Par ailleurs, tous les travaux antérieurs sur l'ICFI mettant en évidence sa relation avecla croissance avaient été menés à l'aide de grandes tailles d'échantillon comprises entre 1500 et4800 sujets. En revanche, aucune étude avec une taille d'échantillon inférieure à 1000 sujets n'aréussi à mettre en évidence cette association, y compris la nôtre. Cette hypothèse sembled'autant plus probable dans notre cas que nous avions effectivement constaté une tendancevers une association mais qu'il nous manquait la puissance statistique nécessaire pour qu'ellesoit en dessous du seuil statistiquement significatif de 0,05. Bien que non significative (p=0,08),la différence d'indice taille-âge moyen entre les enfants dans les catégories "haut" et "bas" del'ICFI était de +0,15 z-score en faveur des enfants la catégorie "haut". La taille d'échantillon104

nécessaire pour constater cette différence avec un niveau statistiquement significatif estcomprise entre 2000 et 3000 sujets, selon les choix effectués au niveau de la puissancestatistique.Ce constat nous a conduit à proposer des solutions envisageables dans le cadre de programmesde recherche. L'idée ici était de proposer des améliorations de l'ICFI pour obtenir un outil serapprochant des indices de qualité globale de l'alimentation mis au point dans les paysdéveloppés tels que le Healthy Eating Index [196-198] ou le Diet Quality Index [199-201] et sesvariantes [202].La première de ces améliorations consistait en une répétition des mesures nécessaires à laconstruction de l'ICFI à des intervalles de temps étroits (3 mois dans notre exemple). Ceci nous apermis de combiner l'information issue de ces répétitions en un "ICFI longitudinal" (L-ICFI) quisemblait être plus précis que n'importe lequel des ICFI transversaux qui le composaient (Article2). En effet, ce L-ICFI était associé à l'indice taille-âge d'enfants de 12-23 mois, avec unedifférence de +0,5 z-score en faveur des enfants dans le tercile le plus élevé comparés à ceuxdans le tercile le plus bas du L-ICFI.Une autre amélioration possible de l'ICFI serait d'exclure l'allaitement maternel de saconstruction. Quand l'allaitement maternel était exclu de la construction de l'ICFI et introduitdans les modèles statistiques en tant que variable séparée, la relation entre l'ICFI et l'indicetaille-âge devenait statistiquement significative (Article 1). L'inclusion de l'allaitement materneldans l'ICFI semble donc "brouiller" l'association entre l'ICFI et la croissance. Cependant, ladécision d’exclure l’allaitement maternel de l'ICFI dépend de l'utilisation envisagée. Enparticulier, si l'ICFI est destiné à être utilisé comme simple mesure synthétique de l'adéquationdes pratiques par rapport aux recommandations (ce qui semble effectivement intéresserplusieurs agences internationales), il n'existe aucune raison valable d'exclure la composanteallaitement maternel.1.2 Application à des fins de suivi-évaluationUn des principaux résultats obtenus dans le 2 ème article est la mise en évidence de la relativestabilité de l'ICFI dans le temps. Ce résultat confirme l'hypothèse que l’ICFI construit avec desdonnées recueillies sur une courte période de temps, est représentatif de ce qui se passe sur leplus long terme. Ceci prouve également que les mères qui adoptent des pratiques négativespour leur enfant à un âge donné ont tendance à les maintenir dans le temps. Au-delà de laconfirmation d'une hypothèse de travail importante pour la recherche, ce résultat a unesignification toute particulière pour les programmes d'intervention qui utiliseraient l'ICFI pourévaluer le niveau d’adéquation des pratiques. Dans leur cas, l'ICFI pourrait s'avérer être un outild'évaluation particulièrement utile dans la mesure où il permettra non seulement d'identifier lespersonnes à risque au départ mais également de suivre l'effet de l'intervention et de déterminersi elle a un impact sur les pratiques qui s'écartent des recommandations.105

En examinant la distribution des composantes de l'ICFI, nous avons également constaté dans letemps que la diminution de l'allaitement maternel était accompagnée d'une augmentation de ladiversité alimentaire et de la fréquence journalière des repas (Article 2). Ce résultat souligne à lafois la force et la faiblesse d'un indice composite tel que l'ICFI. Sa force c'est évidemment derésumer l'ensemble des pratiques d'alimentation dans une seule et même mesure et dedemeurer inchangé quand des pratiques positives sont à la hausse tandis que d'autres sont à labaisse. Par exemple, il est inutile dans le cadre d'un programme visant à augmenter la diversitéalimentaire des jeunes enfants de se féliciter d'une éventuelle augmentation de cette diversité sicelle-ci n'arrive pas à compenser de manière adéquate la cessation de l'allaitement maternel. Dela même manière, l'impact sur la croissance de l'enfant d'une augmentation de la fréquencejournalière des repas sera beaucoup moins important si par ailleurs la diversité alimentaire esten baisse.Ce regroupement des pratiques dans une seule et même mesure constitue également une desprincipales faiblesses de l'ICFI. En effet, ce regroupement peut masquer le rôle d'une pratiqueparticulièrement importante dans un contexte donné, et de "noyer" son effet dans celui desautres pratiques. Pour cette raison, nous considérons qu'il n'existe pas de compétition entrel'approche ICFI et l'approche plus classique qui consiste à examiner les pratiques séparément.Elles sont en réalité complémentaires et de ce fait, nous proposons de ne jamais dissocierl'analyse de l'ICFI de celles des pratiques individuelles. C'est un choix que nous avonsscrupuleusement respecté dans nos travaux (Articles 1 et 2) et que nous souhaitons voirmaintenu si l'ICFI est adopté à plus large échelle.Même si le potentiel de l'ICFI en tant qu'outil d'évaluation des programmes d'intervention n'estplus à démontrer, un certain nombre de questions entourant sa réactivité aux changements despratiques individuelles demeurent en suspens. Arimond et al. [23] ont essayé de répondre à cesquestions en simulant mathématiquement des changements de niveaux de pratiques quipourraient correspondre à l'impact d'une intervention. Ils ont d'abord envisagé deux scénariosthéoriques de "faible impact" et de "fort impact". Dans le scénario faible impact, les prévalencesdes pratiques individuelles était augmentées de 5% à 10% par rapport aux prévalences initialestandis que dans celui à fort impact les différences étaient de l'ordre de 10% à 25%. Comme onpouvait s'y attendre, ce premier exercice a montré que l'ICFI suivait assez fidèlement leschangements des pratiques avec une augmentation de la valeur moyenne de l'ICFI de 0,18 pourle scénario faible impact et de 1,01 pour fort impact, des valeurs qui représententrespectivement des augmentations de 4% et de 23% par rapport aux valeurs initiales.Cependant, d'autres scénarios plus réalistes mélangeant des impacts forts et faibles ont montréque les changements de la valeur de l'ICFI dépendaient des prévalences initiales des pratiques etde la difficulté à les changer. En prenant par exemple la prévalence d'utilisation du biberon, quidans notre étude se situait aux alentours de 5%, on pouvait s'attendre au mieux à unchangement de 5% (ce qui la ramènerait à 0) même dans le cadre d'un scénario de fort impact. Sid'autres pratiques augmentent, dans le même temps, de 25%, toujours dans le cadre d'unscénario de fort impact, la valeur moyenne de l'ICFI elle ne changera pas de 25%. La principaleleçon à retenir de l'ensemble de ces simulations est que l'ICFI est plus utile quand lesprogrammes sont conçus pour changer majorité des pratiques qui le composent. S'il n'y aucun106

changement au niveau de certaines pratiques, le changement au niveau de l'ICFI global serafaible et masquera l'impact du programme sur les pratiques qui se sont effectivementaméliorées.Bien que l'on puisse louer les efforts déployés pour réaliser ces simulations, rien ne peutremplacer les tests en conditions réelles. Dans le volet éducation nutritionnelle du programmeNutrimad, toutes les pratiques qui composent l'ICFI étaient visées : cela va de la promotion del'allaitement maternel, à la diffusion de messages sur le nombre approprié de repas selon l'âgede l'enfant, tout en passant par la sensibilisation des mères à la question de la diversitéalimentaire. Nutrimad pourrait donc constituer une excellente occasion de tester l'utilité de l'ICFIpour l'évaluation de l'impact d'un programme. Nous disposons des données nécessaires dont laplus grande partie a été recueillie dans le cadre de cette thèse. Malheureusement, nous avonsmanqué de temps et de ressources humaines pour pouvoir effectuer cette tâche, mais cela faitcertainement partie des perspectives de cette thèse.1.3. Applications à des fins de comparaisons internationalesPrenons l'exemple de la promotion de l'allaitement maternel. Les comparaisons internationaleseffectuées à l'aide des indicateurs de l'allaitement maternel (notamment l'indicateur del'allaitement exclusif) ont permis de d'identifier les situations où l'action était nécessaire, et demobiliser en conséquence les gouvernements, les bailleurs de fonds et les différents décideurs.La question de savoir s'il est possible d'utiliser l'ICFI de manière similaire est donc trèsimportante. De par les choix que nous avons dû effectuer pour la construction de l'ICFI (Articles 1et 2), nous avons montré qu'il était impossible à l'heure actuelle de construire l'ICFI selon desrègles fixes et indépendantes de l'échantillon et du contexte utilisés. Il n'existe pas encore derecommandations ou même de consensus sur des seuils minimaux ou désirables pour lescomposantes "diversité alimentaire" et "fréquence de consommation de groupes d'aliments". Enl'absence de cette information, les valeurs de la distribution de ces composantes ont étéregroupées en terciles dans la mesure du possible. Les scores ont ensuite été attribués selon lesvaleurs seuils définies par ces terciles selon la classe d'âge (Articles 1 et 2).Pour les programmes d'intervention, cette méthode offre la possibilité de définir le derniertercile comme objectif à atteindre. Comme ce sont des valeurs qui sont déjà observées dans lapopulation d'étude, elles constituent un objectif précis et pouvant être atteint par opposition àun idéal théorique impossible à atteindre. D'un autre côté, ce découpage en terciles constitueune faiblesse dans la construction de l'ICFI, puisqu'il le rend inutilisable pour des comparaisonsentre pays ou régions du monde. De plus, comme montré un peu plus haut avec les simulationsmathématiques, les éventuelles améliorations de la valeur globale de l'ICFI dépendent desprévalences initiales des pratiques, lesquelles diffèrent également selon les populations et lescontextes. Comparer l'action des programmes dans différents contextes en utilisant commecritère principal le changement de la valeur de l'ICFI serait donc non valide. Pour lescomparaisons internationales, il faudra définir des valeurs seuils précises pour chacune descomposantes de l'ICFI et pour l'ICFI lui-même. Ces valeurs définiront ce qui peut être considéré107

comme insuffisant ou satisfaisant, comme c'est le cas actuellement avec les valeurs seuils selonles classes d'âges pour la fréquence journalière des repas.2 STABILITÉ DE L'ICFI DANS LE TEMPSNous avons rappelé plus haut la stabilité de l'ICFI. C'est l'hypothèse fondamentale sur laquellereposent toutes les études qui ont exploré le lien entre le retard de croissance et l'ICFI. Le retardde croissance est le résultat d'une accumulation de déficits nutritionnels sur une périodeprolongée, d'où l'importance de chercher à l'expliquer par des facteurs se produisant sur le longterme également.Il est important ici de mettre l'accent sur le fait que cette relative stabilité concerne l'ICFI et nonpas ses composantes. En effet, nos résultats ont montré que l'allaitement maternel diminuaitavec le temps tandis que la fréquence des repas et la fréquence de consommation des groupesd'aliments augmentaient. Ces résultats sont tout à fait attendus, et correspondent à la transitionde l'allaitement maternel vers l'alimentation de complément au fur et à mesure que l'enfantgrandit. Ces pratiques changent avec le temps, et il ne faut pas s'attendre ni même souhaiterqu'elles soient stables car cela pénaliserait l'enfant sur le plan nutritionnel. En revanche, ce quenous espérions observer et qui est démontré par la stabilité de l'ICFI, est la confirmation que lesmères qui s'engagent dans des pratiques positives dès le départ ont de grandes chances depoursuive ces pratiques positives par la suite même quand ces pratiques évoluent avec l'âge del'enfant. Réciproquement, celles qui adoptent initialement des pratiques négatives ne leschangent pas par la suite. Quel que soit le cas de figure, cette démonstration illustre encore unefois l'intérêt d'une approche globale de l'évaluation de l'alimentation du jeune enfant. Elle ouvreaussi la voie à l'utilisation de l'ICFI comme outil pour cibler les interventions.Pour effectuer cette démonstration, nous avons utilisé la variance du coefficient de répétabilité(s 2 r). Il existe d'autres méthodes un peu plus courantes dans la littérature pour mesurer laconcordance entre plusieurs mesures dans le temps comme Fleiss Kappa [203] ou les coefficientsde corrélation intra-classes [204]. Aucune de ces méthodes n'était réellement adaptée à nosdonnées ou permettait de répondre exactement à la question que nous nous posions. Commenous avons pu le voir dans la partie "sujets et méthodes", nous pouvons dire de manière imagéeque s 2 r mesure la largeur du couloir dans lequel se promènent les données dans le temps. Uncouloir de largeur 0 signifie que la valeur de l'ICFI ne change dans le temps et indique uneparfaite stabilité. Par opposition, un couloir de largeur 1 indique que les données varient demanière importante au cours du temps (aucune stabilité). Comme cette méthode est peucourante dans la littérature, et qu'aucune autre étude ne s'est penchée sur la question de lastabilité de l'ICFI, il est difficile de porter un jugement sur la signification exacte d'une valeur des 2 r de 0,704. Certes, elle est statistiquement différente de 1 ce qui veut dire que la largeur ducouloir a été réduite de manière significative (et indique donc une certaine stabilité) ; mais nousne savons pas quel degré de concordance forte ou faible elle indique entre les valeurs de l'ICFId'un passage à l'autre.108

3 UTILISATION DE L'INDICATEUR DE DIVERSITÉ ALIMENTAIRE3.1 Description des régimes alimentairesDans les quartiers urbains de notre étude, l'alimentation de base est essentiellement constituéede riz souvent accompagné de différentes sortes de légumes-feuilles. Plus rarement, le riz estaccompagné de viande de zébu, de viande ou de volaille, mais ces ingrédients sontgénéralement consommés en très petites quantités pour des raisons de coût. Pour lesnourrissons, le riz est généralement cuit dans un excès d'eau pour obtenir le vary sosoa qui aune consistance se rapprochant de celle d'une bouillie. Des bouillons de légumes-feuilles ou deviandes et de la poudre de crevette sont ajoutés au vary sosoa dans sa variante salée. Pour lavariante sucrée, les mères ajoutent parfois de faibles quantités de lait ou de sucre. Les produitslaitiers, les œufs, les fruits et les légumes en dehors de légumes-feuilles sont relativement peuconsommés. Les apports en protéines d'origine animale, micronutriments et acides grasessentiels sont donc très faibles, exposant ainsi les enfants à des carences multiples (Article 3).Cette alimentation essentiellement basée sur le riz, et accessoirement d'autres aliments setraduit par une faible diversité alimentaire. La diversité alimentaire moyenne des jeunes enfantsdans notre étude se situait aux alentours de 3 groupes d'aliments (sur 7 possibles). Cettemonotonie de l'alimentation n'est pas spécifique au contexte Malgache puisqu'elle a été décritedans d'autres études [205]. Avec 3 groupes d'aliments en moyenne, Madagascar si situe aumême niveau que d'autres pays Africains comme le Ghana ou le Malawi où le riz est unecomposante importante de l'alimentation [205]. Par ailleurs, nous avons montré que les enfantsqui avaient de meilleurs scores de diversité alimentaire consommaient plus de viandes, degraisses, de légumineuses et de fruits. La diversité alimentaire s'avère donc utile pour unedescription rapide et synthétique des régimes alimentaires.3.2 Diversité alimentaire et qualité de l'alimentationL'une des questions que se pose la communauté scientifique est de savoir si une diversité plusélevée reflète un meilleur ingéré en énergie, une amélioration de la densité en micronutrimentsde l'alimentation, ou une combinaison des deux. Pour pouvoir distinguer l'effet de l'ingéré enénergie de celui des micronutriments, nous avons utilisé le MMDA, mesure qui se base sur ladensité en micronutriments (exprimée par 100 kcal d'énergie ingérée). Cette standardisation surl'énergie nous permet donc de savoir si, à énergie égale, une augmentation de la diversitépermet de plus grands apports en différents micronutriments.Nos résultats montrent que la diversité alimentaire est fortement corrélée au MMDA (Article 3).Cette corrélation a été observée chez les enfants allaités et ceux non allaités ainsi qu'à traverstoutes les classes d'âges étudiées. Les coefficients de corrélation étaient compris entre 0,47 et0,62 pour les enfants allaités et entre 0,36 et 0,54 pour ceux non allaités. Le MMDA était de51%-65% pour score de diversité de 2 et augmentait à 65%-73% pour un score de 5. Ces résultatssont analogues à ceux des analyses menées dans les 9 autres sites de l'étude internationaleOMS/IFPRI/UC-Davis qui ont toutes trouvé des corrélations similaires aux nôtres entre la109

diversité et le MMDA [205]. D'un autre côté, nos coefficients de corrélations étaient plus élevésque ceux rapportés dans des études aux Philippines [159, 160] et en Afrique du Sud [161]menées sur des enfants non allaités et plus âgés (allant jusqu'à 8 ans). Ces écarts s'expliquentfacilement par des choix méthodologiques différents. Contrairement à nous, ces études n'ontpas utilisé le MMDA comme mesure de la qualité de l'alimentation mais le Mean Probability ofAdequacy (MPA) pour deux d'entre elles [159, 160] et le Mean Adequacy Ratio (MAR) pour latroisième [161]. Le MAR dans sa concpetion est très proche du MMDA (bien qu'il n'y ait pas destandardisation par rapport à l'énergie) tandis que le MPA s'en écarte. Sans rentrer dans lesdétails techniques du MPA, il suffit de savoir qu'il est basé sur le calcul de la probabilité quel'ingéré d'un individu en un micronutriment donné soit adéquat étant donné la distributionstatistique de la recommandation pour ce même micronutriment. Puisqu'une meilleure diversitéest généralement associée à une consommation d'aliments plus élevée, l'utilisation du MPAnécessite un ajustement sur l'ingéré en énergie afin de pouvoir tester spécifiquement la relationentre la diversité et la densité en micronutriments de l'alimentation. Seule une étude a effectuécet ajustement [159] pour aboutir à des conclusions similaires aux nôtres.Au-delà des différences entre les mesures et les coefficients de corrélation, l'essentiel est queces études ont également montré que la diversité alimentaire était associée à la qualité del'alimentation.Par ailleurs, nous avons également observé que l'augmentation de la diversité alimentaireentraînait une augmentation de l'ingéré en énergie chez les enfants de 6-23 mois (coefficient decorrélation = 0,50 ; p

14 ou 11 groupes ne modifiait pas les résultats. Les indices de diversité calculés à partir de cesclassifications étaient tous associés au niveau socio-économiques et à l'état nutritionnel desfemmes. Les auteurs ont conclu que la nouvelle classification paraissait adéquate surtout lorsquel'objectif général est de développer des indices dont le recueil doit être facile et l'interprétationsans ambiguïté.Nous avons donc commencé notre travail avec la classification en 8 groupes. Mais dès lespremières analyses, nous nous sommes posé la question de la pertinence de l'inclusion dugroupe "huiles et graisses" pour l'étude du lien entre la diversité et la densité enmicronutriments. A Madagascar, on ne trouve ni huile de palme rouge ni huiles ou graissesfortifiées. Par conséquent, ce groupe ne contribuant pas à la densité en micronutriments, nousavons testé une nouvelle classification en 7 groupes.L'exclusion du groupe huiles et graisses a renforcé l'association entre la diversité et le MMDA :les coefficients de corrélation étaient augmentés de 10-16% parmi les enfants allaités et de 19-28% parmi les enfants non allaités. De plus, l'indicateur de diversité basé sur 7 groupespermettait un meilleur équilibre entre sensibilité et spécificité. Ce point sera abordé en détailplus tard. Malgré ces résultats positifs, il existe des arguments forts pour le maintien des huileset graisses dans les indicateurs de diversité alimentaire. Par exemple, il ne faut pas négliger lerôle joué par les acides gras essentiels (AGE) dans le développement et la croissance de l'enfant[209, 210]. Il est d'ailleurs peut-être temps que les mesures de qualité de l'alimentation incluentles AGE et leur accordent le même intérêt que les micronutriments. L'utilisation de la diversitéalimentaire comme indicateur de la sécurité alimentaire constitue un autre argument pour lemaintien du groupe huiles et graisses. Dans ce cas, ce groupe contribue à la relation entre ladiversité et la sécurité alimentaire non pas de par la valeur nutritionnelle des huiles mais plutôtde par leur valeur économique. La décision d'inclure ou non le groupe huiles et graisses doitdonc dépendre de l'utilisation qui sera faite de l'indicateur de diversité alimentaire.En élargissant un peu le champ d'investigation des questions de diversité, nous avons trouvé enécologie des approches qui pourraient peut-être aider les nutritionnistes à mieux appréhender lanotion de diversité alimentaire. Cette notion de diversité alimentaire est relativement récentechez les nutritionnistes alors que chez les écologistes elle constitue une des raisons d'être deleur discipline. Par conséquent, ils ont défini plusieurs niveaux différents de diversité (α et βdiversité, richesse, équitabilité…) et développé plus d'une vingtaine "d'indices de diversité" (nousabandonnons temporairement notre terme "indicateur" au profit des termes utilisés par lesécologistes) [211]. Ces indices de diversité développés par les écologistes pourraient améliorerles scores habituellement utilisés par les nutritionnistes. Par exemple, nous avons effectué destests préliminaires de deux indices appelés indice de Hill et indice de Shanon-Weaver. Cesindices permettent de comptabiliser les groupes d'aliments comme en nutrition mais leuraccordent des poids proportionnels au nombre d'aliments consommés à l'intérieur de chaquegroupe. Avec ces indices, on combine ainsi les notions de diversité (groupes d'aliments) et devariété (aliments individuels) dans une seule et même mesure. Cela permet d'ores et déjàd'adresser certaines critiques à l'égard des scores de la diversité alimentaire trouvés tropsimpliste par certains sous leur forme actuelle. Des résultats préliminaires ont montré que les111

indices de Hill et de Shanon-Weaver étaient eux aussi associés à l'état nutritionnel du jeuneenfant. D'autres indices en écologie pourraient permettre dans les indices de diversitéd'accorder des poids différents aux aliments selon leur composition nutritionnelle. Ce travailnécessiterait néanmoins une maîtrise de certaines connaissances de base dans le domaine del'écologie et une meilleure compréhension des outils mathématiques utilisés. Dans tous les cas,c'est une formidable perspective du présent travail de thèse.3.4 Prise en compte des quantités dans l'indicateur de diversité alimentaireUne des questions récurrentes concernant l'utilisation de la diversité alimentaire est celle desquantités minimales à partir desquelles un aliment peut être considéré comme étant consomméet par conséquent comptabilisé dans un groupe d'aliments. Pour ajouter à la difficulté de cettequestion, cette quantité minimale est idéalement spécifique de chaque aliment car 30 grammesde riz n'ont pas du tout la même valeur nutritionnelle que 30 grammes de foie de volaille parexemple. Théoriquement, la prise en compte de quantités minimales de consommation devraitpermettre d'éviter la surestimation de la diversité alimentaire en éliminant les consommationsanecdotiques qui n'ont aucun effet sur l'état nutritionnel des individus. Dans nos travaux, nousavons testé deux indicateurs de diversité alimentaires dont l'un imposait une consommationminimale de 10 grammes sur tous les groupes d'aliments (à l'exception du groupe huiles etgraisses quand celui-ci était inclus) et l'autre ne considérait aucune quantité minimale. La limitede 10 grammes est certes un peu arbitraire mais accorder des poids spécifiques à chaquealiment ou groupes d'aliments aurait été encore plus arbitraire.L'application des quantités minimales pour l'indicateur de diversité basé sur 7 groupesd'aliments a eu pour effet une amélioration du coefficient de corrélation entre la diversité et leMMDA de l'ordre de 4-6% chez les enfants allaités et de 17-25% chez les enfants non allaités.Des améliorations du même ordre avaient également été observées chez des enfants nonallaités aux Philippines [159]. Comme cette étude avait été menée uniquement sur des enfantsnon allaités, les auteurs recommandaient l'application de quantités minimales. Nos résultatsainsi que ceux des autres partenaires du groupe de travail international ont montré que les gainsexistaient aussi chez les enfants allaités mais qu'ils étaient nettement plus faibles [205]. Cesrésultats doivent donc être jugés en tenant compte de la difficulté de savoir comment évaluer ceque représentent 10 g sur le terrain.3.5 Valeurs seuils et ciblage des individusUne dernière question concerne le choix des seuils pour définir ce qui constitue une diversitéalimentaire faible ou satisfaisante. Afin de déterminer ces seuils, nous nous sommes appuyés surdes analyses de sensibilité-spécificité et des courbes de caractéristiques de la performance d'untest (courbes Receiver Operating Characteristics). Comme indiqué, cette analyse caractérise laperformance d'un test par rapport à une référence (gold standard). Dans notre cas, le test est ladiversité alimentaire et le standard censé être le reflet fidèle de la réalité est le MMDA. La112

sensibilité indique le pourcentage d'enfants qui sont réellement à risque de densité inadéquateen micronutriments (tel que défini par le MMDA) parmi tous ceux qui sont identifiés commeétant à risque par l'indicateur de diversité alimentaire. La spécificité quant à elle indique lepourcentage d'enfants correctement identifiés par l'indicateur de diversité alimentaire commen'étant pas à risque de densité inadéquate en micronutriments.Ces tests s'accompagnent généralement d'un chiffre qui indique l'aire sous la courbe ROC, censérefléter la performance globale de l'indicateur. Plus l'aire est grande, meilleure est laperformance de l'indice. On considère les indicateurs comme étant vraiment performants quandl'aire sous la courbe ROC dépasse la valeur de 0,7.Les indicateurs de diversité alimentaire DDS7 (7 groupes d'aliments, pas de quantité minimale)et DDS7R (7 groupes d'aliments, minimum 10 g) paraissaient relativement performants pourl'identification des enfants à risque de faible MMDA. En utilisant DDS7, le meilleur équilibreentre sensibilité et spécificité s'établissait à la valeur seuil de ≤ 2 pour toutes les classes d'âges.Autrement dit, tous les enfants avec un score de diversité alimentaire ≤ 2 groupes d'alimentssont très probablement à risque de carence en micronutriments. D'un autre côté, il nous a étéimpossible de trouver une valeur seuil acceptable pour les enfants ayant un MMDA suffisant àcause notamment de taux élevés de mauvaise classification des enfants.4 LIMITES DES TRAVAUX4.1 Taille d'échantillon et représentativitéAprès le recensement dans les quartiers de Sahalava et d'Antsororokavo, un échantillonexhaustif de 702 enfants âgés de moins de 18 mois remplissant les critères d'inclusion a étéconstitué. Malgré les précautions prises au cours du recensement pour identifier tous les enfantspotentiellement éligibles dans les quartiers, nous ne pouvons pas exclure la possibilité d'avoirmanqué quelques enfants. Après l'enquête initiale, les deux passages suivants ont été réalisésauprès des mêmes dyades mères-enfants mais un certain nombre d'entre eux ont été perdus devue en raison de décès ou de déménagement. La taille d'échantillon est donc passée de 702 pourle premier passage à 669 pour le deuxième et enfin 651 pour le troisième. Même si les enfantsperdus de vue ne présentaient pas un indice taille-âge différent, ils présentaient peut êtred'autres caractéristiques différentes des enfants restés dans l'étude. Par ailleurs, avec une tailled'échantillon finale de 651 enfants, il est possible que l'étude ait manqué de puissancestatistique pour mettre en évidence certaines relations.Les deux quartiers de Sahalava et Antsororokavo n'ont pas été tirés au sort parmi l'ensemble desquartiers de la ville de Fianarantsoa. Notre travail a été mené dans ces quartiers parce qu'ilsavaient été choisis comme futurs sites d'intervention du programme Nutrimad. Un certainnombre d'informations socio-économiques et nutritionnelles étaient donc déjà disponibles. Cesdonnées ont été comparées à celles des autres quartiers de la ville de Fianarantsoa disponiblesauprès de la mairie. Ces deux quartiers ne présentaient pas de caractéristiques particulières etétaient dans la moyenne de l'ensemble de la ville.113

4.2. SaisonnalitéComme dans beaucoup de PED, le niveau des disponibilités alimentaires à Madagascar estfortement influencé par les variations saisonnières. Le climat à Madagascar se caractérise parune saison sèche (hiver) de mai à septembre et une saison des pluies (été) d'octobre à avril.Concernant le riz qui est l'aliment de base à Madagascar, avril marque traditionnellement ledébut de la période de récolte. Ce caractère saisonnier se traduit par une période de soudure quicommence en novembre et dont les mois les plus difficiles (janvier à mars) sont ceux quiprécèdent la récolte du riz [212].Notre étude s'est déroulée entre avril et novembre 2004, prenant ainsi fin en début de périodede soudure. La période d'étude s'est caractérisée par une relative abondance des aliments dontla disponibilité était facilitée par la multiplication et la proximité des marchés de nos quartiersd'étude. Il y avait aussi relative abondance de moyens suite à la récolte du riz qui a pour effet dedynamiser l'économie locale.Notre étude n'ayant pas couvert la période de soudure, nous n'avons pas pu estimer son effetsur le niveau de diversité alimentaire. Dans un rapport publié par l'IFPRI, Swindale et al.recommandaient de mesurer la diversité alimentaire des ménages à la fin de période de soudure[213]. Mais cette recommandation est controversée puisque des travaux plus récents de Savy etal. ont montré que la diversité chez les femmes en âge de procréer en milieu rural au BurkinaFaso augmentaient entre le début et la fin de période de soudure [207, 208]. Cetteaugmentation s'expliquait par une consommation accrue d'aliments cueillis dans la nature ouautres à la place des céréales qui sont moins disponibles pendant la période de soudure. Ainsi,afin de mieux identifier les femmes à risque d'avoir une faible diversité, ils recommandaientplutôt de mesurer les indices de diversité au début de la période de soudure.4.3. Mean Micronutrient Density Adequacy (MMDA)Nous avons utilisé le MMDA comme gold standard de la qualité de l'alimentation avec lequelnous avons validé l'ICFI et la diversité alimentaire. Cependant, ce MMDA est basé sur des rappelsde 24 heures qui n'est pas la méthode idéale pour l'estimation des ingérés en nutriments auniveau de l'individu, en particulier les micronutriments. De plus, dans son mode de calcul, leMMDA accorde exactement le même poids aux différents micronutriments alors qu'ils n'ont pastous des rôles égaux. Certains micronutriments comme la vitamine A, le fer ou le zinc sontprioritaires de par leur rôle prépondérant sur la santé et le développement de l'enfant, mais leMMDA ne reflète pas cela. De plus, la précision des valeurs des apports journaliersrecommandés sur lesquels se basent le MMDA varie considérablement selon lesmicronutriments, et le MMDA ne tient pas compte de cela non plus.Pour les enfants allaités, le MMDA suppose une consommation de lait maternel similaire à lamoyenne constatée dans les PED [12] et calcule, par rapport aux apports journaliersrecommandés, ce qui doit être idéalement apporté par les aliments de complément pour couvrir114

les besoins des enfants. Cette supposition est cruciale. Si la consommation de lait maternel dansun contexte donné est très inférieure à la moyenne supposée par le MMDA, même les enfantsayant un MMDA élevé seraient en réalité loin de pouvoir couvrir leurs besoins et le MMDAn'aurait plus aucune signification. En 2005, nous avons eu la chance dans le cadre du programmeNutrimad de tester la véracité de cette hypothèse pour notre contexte d'étude. Une étude deconsommation du lait maternel et de pesée des aliments a été menée chez 90 enfants de 6-14mois dans un quartier de Fianarantsoa similaire à nos quartiers d'étude. Les résultatspréliminaires de cette étude ont montré que la consommation de lait maternel était derespectivement 667 g/jour, 592 g/jour et 552g /jour chez les enfants de 6-8, 9-11, et 12-14 mois.Ces valeurs représentent respectivement 99%, 96% et 101% des valeurs moyennes par classed'âge sur lesquelles s'est basé le MMDA.Le MMDA a aussi l'avantage par rapport aux autres mesures de la qualité de l'alimentation deprendre en compte l'énergie directement à travers son calcul et remplit ainsi parfaitement sonrôle dans le cadre d'une étude du lien des indices et indicateurs de l'alimentation avec la densitéen micronutriments.4.4. Rappels des 24 heures et diversité alimentaireNous n'avons effectué qu'un seul rappel des 24 heures par passage pour évaluer l'adéquation enmicronutriments des régimes alimentaires. Bien que nous ayons pris toutes les précautionspossibles durant le recueil et l'analyse des données afin de minimiser les erreurs de rappels etd'estimation des quantités consommées, nos données contiennent très certainement deserreurs qui sont inhérentes à ce type de recherche, tout particulièrement dans les PED. Le calculdes indicateurs de diversité alimentaire à partir de données de rappels de 24 heures et nondirectement à partir de questions sur les groupes d'aliments constitue une autre limite de cetravail. Il faudra dans nos recherches futures tester les deux méthodes et voir si les résultatsrestent similaires.115

Conclusions etperspectives

CONCLUSIONS ET PERSPECTIVESCette thèse a permis de contribuer au développement et à la validation d'indices et indicateursde l'alimentation du jeune enfant dans les PED.Nous avons montré qu'un indice composite (ICFI) synthétisant plusieurs aspects del'alimentation dans une seule et même mesure pouvait être utile pour différentes applications.En tant qu'outil de recherche, nous avons montré que l'ICFI était lié à l'indice taille-âge desenfants en milieu urbain après avoir exclu la composante "allaitement maternel" de saconstruction. L'ICFI était également lié à la croissance des jeunes enfants quand les mesuresétaient répétées et regroupées dans un ICFI longitudinal.Nous avons également apporté la preuve que l'ICFI construit avec des données issues de rappelssur de courtes périodes de temps peut être représentatif de ce qui se passe sur le long terme.C'était l'hypothèse fondamentale de toutes les études, y compris la nôtre, qui ont cherché àétudier le lien entre l'ICFI et la croissance.Le potentiel de l'ICFI en tant qu'outil d'évaluation des programmes d'intervention a aussi étédémontré même si un certain nombre de questions concernant sa réactivité aux changementsdes pratiques individuelles demeure. Il sera particulièrement intéressant d'étudier ces questionsdans le cadre du programme Nutrimad à Madagascar. La disponibilité de données sur toutes lescomposantes de l'ICFI avant et après le début de l'intervention constitue une opportunité àsaisir.Dans la dernière partie de ce travail, nous nous sommes focalisés sur la diversité alimentaire à lafois comme composante de l'ICFI et comme indicateur potentiel de la qualité de l'alimentationdu jeune enfant. Nous avons mis en évidence qu'une diversité plus élevée reflétait à la fois unmeilleur ingéré en énergie et une amélioration de la densité en micronutriments del'alimentation. L'indicateur de diversité alimentaire était plus performant pour prédire la densitéen micronutriments quand il était basé sur une classification en 7 groupes d'aliments aprèsexclusion du groupe "huiles et graisses". Ce dernier ne contribuait pas aux ingérés enmicronutriments de manière significative, du moins dans le contexte Malgache.L'utilisation de 10 g comme quantité minimale à partir de laquelle la consommation d'un alimentpeut être considéré comme significative d'un point de vue nutritionnel a permis une très légèreamélioration de la performance de l'indicateur de diversité alimentaire chez les enfants allaités.En revanche la différence était beaucoup plus visible chez les enfants non allaités. Etant donné ladifficulté de savoir comment évaluer ce que représentent 10 g sur le terrain, nous ne conseillonspas la prise en compte des quantités minimales dans l'indice de diversité alimentaire pour lesenfants allaités.En utilisant l'indicateur de diversité basé sur 7 groupes d'aliments, le meilleur équilibre entresensibilité et spécificité s'établissait à la valeur seuil de ≤ 2 groupes d'aliments pourl'identification des enfants à risque de faible MMDA. Nous n'avons pas trouvé de valeur seuil116

acceptable pour les enfants ayant un MMDA suffisant à cause notamment de taux élevés demauvaise classification des enfants.En élargissant le champ d'investigation des questions de diversité, nous avons découvert desperspectives très intéressantes dans le domaine de l'écologie. Les écologistes qui se sontpenchés depuis longtemps sur la question de la diversité des espèces, ont développé des indicesde diversité qui pourraient être transposés dans le domaine de la nutrition et s'avérer encoreplus performants que les indicateurs actuellement utilisés. Il s'agit là d'une piste de recherchequi nous semble particulièrement prometteuse.117

Référencesbibliographiques

RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES1. BLACK RE, ALLEN LH, BHUTTA ZA, CAULFIELD LE, DE ONIS M, EZZATI M, et al. Maternal andchild undernutrition: global and regional exposures and health consequences. The Lancet, 2008,371, p. 243-260.2. BLACK RE, MORRIS SS and BRYCE J. Where and why are 10 million children dying every year?The Lancet, 2003, 361, p. 2226-2234.3. VICTORA CG, ADAIR L, FALL C, HALLAL PC, MARTORELL R, RICHTER L, et al. Maternal and childundernutrition: consequences for adult health and human capital. The Lancet, 2008, 371, p. 340-357.4. KUKLINA EV, RAMAKRISHNAN U, STEIN AD, BARNHART HH and MARTORELL R. Growth andDiet Quality Are Associated with the Attainment of Walking in Rural Guatemalan Infants. Journalof Nutrition, 2004, 134, p. 3296-3300.5. POLLITT E. Effects of a diet deficient in iron on the growth and development of preschool andschool-age children. Food and Nutrition Bulletin, 1991, 13, p. 110-118.6. KUKLINA EV, RAMAKRISHNAN U, STEIN AD, BARNHART HH and MARTORELL R. Early childhoodgrowth and development in rural Guatemala. Early human development, 2006, 82, p. 425-433.7. LASKY RE, KLEIN RE, YARBROUGH C, ENGLE PL, LECHTIG A and MARTORELL R. The relationshipbetween physical growth and infant behavioral development in rural Guatemala. . ChildDevelopment, 1981, 52, p. 219-226.8. MARTORELL R. Long-term Consequences of Growth Retardation During Early Childhood.Human Growth: Basic and Clinical Aspects. par M Hernandez and J Argente. Amsterdam: ElseiverScience Publishers, 1992, p. 143-1499. SIGMAN M, NEUMANN C, BAKSH M, N. B and MCDONALD MA. Relationship between nutritionand development in Kenyan toddlers. Journal of Pediatrics, 1989, 15, p. 357-364.10. WHALEY SE, SIGMAN M, NEUMANN C, BWIBO N, GUTHRIE D, WEISS RE, et al. The Impact ofDietary Intervention on the Cognitive Development of Kenyan School Children. Journal ofNutrition, 2003, 133, p. 3965S-3971S.11. UNICEF. Strategy for Improved Nutrition of Children and Women in Developing Countries.New York: UNICEF, 1990.12. WHO. Complementary feeding of young children in developing countries: a review of currentscientific knowledge. WHO/NUT/98.1. Geneva: World Health Organization, 1998, 228 p.13. OMS. La nutrition chez le nourrisson et le jeune enfant : stratégie mondiale pourl’alimentation du nourrisson et du jeune enfant. 55ème Assemblée Mondiale de la SantéGenève : Organisation Mondiale de la Santé, 2002 [réf. du 12 novembre 2003]. Disponible sur :http://www.who.int/gb/EB_WHA/PDF/WHA55/e5515.pdf14. PIWOZ EG, HUFFMAN SL and QUINN VJ. Promotion and advocacy for improvedcomplementary feeding: can we apply the lessons learned from breastfeeding? Food andNutrition Bulletin, 2003, 24, p. 29-44.118

15. GREEN C. Improving breastfeeding behaviors: evidence from two decades of interventionresearch. Washington, D.C.: Academy for Educational Development, 1999, 74 p. [réf du 12novembre 2003]. Disponible sur :http://www.linkagesproject.org/media/publications/Technical%20Reports/ImprovBFBehav.pdf16. GRUMMER-STRAWN LM. The effect of changes in population characteristics onbreastfeeding trends in fifteen developing countries. International Journal of Epidemiology,1996, 25, p. 94-102.17. LUTTER CK. Breastfeeding promotion: Is its effectiveness supported by scientific evidenceand global changes in breastfeeding behaviors? Short and long term effects of breastfeeding onchild health. par B Koletzko, O Hernall and Kf Michaelsen. New York: Kluwer Academic/PhenumPublishers, 2000, p. 355-368.18. UNICEF. Breastfeeding: Foundation for a Healthy Future. New York: UNICEF, 1999, 16 p. [réf.du 23 février 2007]. Disponible sur:http://www.unicef.org/publications/files/pub_brochure_en.pdf19. LABBOK MH, WARDLAW T, BLANC A, CLARK D and TERRERI N. Trends in exclusivebreastfeeding: findings from the 1990s. Journal of Human Lactation, 2006, 22, p. 272-276.20. SANGHVI TD. Complementary feeding: report of the global consultation, and summary ofguiding principles for complementary feeding for the breastfed child. Geneva: World HealthOrganization, 2002, 45 p.21. DEWEY KG and BROWN KH. Update on technical issues concerning complementary feedingof young children in developing countries and implications for intervention programs. Food andNutrition Bulletin, 2003, 24, p. 5-28.22. ARIMOND M and RUEL MT. Assessing care: Progress towards the measurement of selectedchildcare and feeding practices, and implications for programs. FCND DP 119. Washington, D.C.:IFPRI, 2001, 78 p.23. ARIMOND M and RUEL MT. Progress in developing an infant and child feeding index: Anexample using the Ethiopia Demographic and Health Survey 2000. FCND DP 143. Washington,D.C.: IFPRI, 2002, 68 p.24. BECQUET R, LEROY V, EKOUEVI DK, VIHO I, CASTETBON K, FASSINOU P, et al. ComplementaryFeeding Adequacy in Relation to Nutritional Status Among Early Weaned Breastfed Children WhoAre Born to HIV-Infected Mothers: ANRS 1201/1202 Ditrame Plus, Abidjan, Cote d'Ivoire.Pediatrics, 2006, 117, p. e701-710.25. NTAB B, SIMONDON KB, MILET J, CISSE B, SOKHNA C, BOULANGER D, et al. A Young ChildFeeding Index Is Not Associated with Either Height-for-Age or Height Velocity in Rural SenegaleseChildren. Journal of Nutrition, 2005, 135, p. 457-464.26. RUEL MT, BROWN KH and CAULFIELD LE. Moving forward with complementary feeding:indicators and research priorities. FCND DP 146. Washington, D.C.: IFPRI, 2003.27. RUEL MT and MENON P. Child feeding practices are associated with child nutritional status inLatin America: Innovative uses of the Demographic and Health Surveys. Journal of Nutrition,2002, 132, p. 1180-1187.28. SAWADOGO PS, MARTIN-PREVEL Y, SAVY M, KAMELI Y, TRAISSAC P, TRAORE AS, et al. AnInfant and Child Feeding Index Is Associated with the Nutritional Status of 6- to 23-Month-OldChildren in Rural Burkina Faso. Journal of Nutrition, 2006, 136, p. 656-663.119

29. SRIVASTAVA N and SANDHU A. Index for measuring child feeding practices. Indian Journal ofPediatrics, 2007, 74, p. 363-368.30. WHO. The World Health Report 2002. Reducing Risks, Promoting Healthy Life. Geneva: WorldHealth Organization, 2002, 230 p. [réf. du 3 septembre 2008]. Disponible sur :http://www.who.int/whr/2002/en/whr02_en.pdf31. CABALLERO B. Obesity in developing countries: biological and ecological factors. Journal ofNutrition, 2001, 131, p. 866S-870S.32. DELPEUCH F and MAIRE B. Obésité et développement des pays du sud. Médecine Tropicale,1997, 57, p. 380-388.33. MAIRE B, LIORET S, GARTNER A and DELPEUCH F. Transition nutritionnelle et maladieschroniques non-transmissibles liées à l'alimentation dans les pays en développement. Santé,2002, 12, p. 45-55.34. POPKIN BM. The nutrition transition and obesity in the developing world. Journal ofNutrition, 2001, 131, p. S13-18.35. POPKIN BM and DOAK CM. The obesity epidemic is a worldwide phenomenon. NutritionReviews, 1998, 56, p. 106-114.36. CABALLERO B and POPKIN BME. The nutrition transition: diet and disease in the developingworld. London: Academic Press, 2002.37. DREWNOWSKI A and POPKIN BM. The nutrition transition: new trends in the global diet.Nutrition Reviews, 1997, 2, p. 31-43.38. EZZATI M, VANDER HOORN S, LAWES CM, LEACH R, JAMES WP, LOPEZ AD, et al. Rethinkingthe "diseases of affluence" paradigm: global patterns of nutritional risks in relation to economicdevelopment. PLoS Medicine, 2005, 2, p. e133.39. HADDAH H, ALDERMAN H, APPLETON S, SONG L and YISEHAC Y. Reducing child malnutrition:how far does income growth take us? World Bank Economic Review, 2003, 17, p. 107-131.40. POPKIN BM. The nutrition transition in low income countries: an emerging crisis. NutritionReviews, 1992, 52, p. 285-298.41. POPKIN BM. The nutrition transition and its implications in low income countries. PublicHealth Nutrition, 1998, 1, p. 5-21.42. SALOMON JA and MURRAY CJ. The epidemiologic transition re-examined: compositionalmodels for causes of death by age and sex. Population and Development Review, 2002, 28, p.205-228.43. MARTIN-PRÉVEL Y. "Soins" et santé publique. Santé, 2002, 12, p. 86-93.44. ENGLE PL, BENTLEY M and PELTO G. The role of care in nutrition programmes: currentresearch and a research agenda. Proceedings of the Nutrition Society, 2000, 59, p. 25-35.45. ENGLE PL, LHOTSKA L and ARMSTRONG H. The Care Initiative: Guidelines for Analysis,Assessment, and Action to Improve Nutrition. New York: UNICEF, 1997.46. ENGLE PL, MENON P and HADDAD L. Care and nutrition: Concepts and measurements. WorldDevelopment, 1999, 27, p. 1309-1337.47. ENGLE PL and ZEITLIN M. Active Feeding Behavior Compensates for Low Interest in Foodamong Young Nicaraguan Children. Journal of Nutrition, 1996, 126, p. 1808-1816.120

48. BRYCE J, BLACK RE, WALKER N, BHUTTA ZA, LAWN JE and STEKETEE RW. Can the world affordto save the lives of 6 million children each year? The Lancet, 2005, 365, p. 2193-2200.49. PELLETIER DL, FRONGILLO EA, JR., SCHROEDER DG and HABICHT JP. The effects ofmalnutrition on child mortality in developing countries. Bulletin of the World HealthOrganization, 1995, 73, p. 443-448.50. EZZATI M, LOPEZ AD, RODGERS A, VANDER HOORN S and MURRAY CJ. Selected major riskfactors and global and regional burden of disease. The Lancet, 2002, 360, p. 1347-1360.51. UNICEF. First call for children. Summit declaration and child convention. New York: UNICEF,1990.52. SHRIMPTON R, VICTORA CG, DE ONIS M, COSTA LIMA R, BLÖSSNER M and CLUGSTON G.Worldwide timing of growth faltering: implications for nutritional interventions. Pediatrics, 2001,107, p. 1-7.53. SACHDEV HS, FALL CH and OSMOND C. Anthropometric indicators of body composition inyoung adults: relation to size at birth and serial measurements of body mass index in childhoodin the New Delhi birth cohort. American Journal of Clinical Nutrition, 2005, 82, p. 456-466.54. GIGANTE DP, NAZMI A, LIMA R, BARROS FC and VICTORA CG. Epidemiology of early and lategrowth in height, leg and trunk length: findings from a birth cohort of Brazilian males. EuropeanJournal of Clinical Nutrition, 2008, In press.55. MARTORELL R, KHAN LK and SCHROEDER DG. Reversibility of stunting: epidemiologicalfindings in children from developing countries. European Journal of Clinical Nutrition, 1994, 48,p. S45-57.56. DEWEY KG. The Challenges of Promoting Optimal Infant Growth. Journal of Nutrition, 2001,131, p. 1879-1880.57. PROOS LA, KARLBERG J, HOFVANDER Y and TUVEMO T. Pubertal linear growth of Indian girlsadopted in Sweden. Acta Paediatrica, 1993, 82, p. 641-644.58. LI H, STEIN AD, BARNHART HX, RAMAKRISHNAN U and MARTORELL R. Associations betweenprenatal growth and adult body size and composition. American Journal of Clinical Nutrition,2003, 77, p. 1498-1505.59. CONLISK AJ, BARNHART HX, MARTORELL R, GRAJEDA R and STEIN AD. Maternal and childnutritional supplementation are inversly associated with fasting plasma glucose concentration inyoung Guatemalan adults. Journal of Nutrition, 2004, 134, p. 890-897.60. LI H, BARNHART HX, MARTORELL R, GRAJEDA R and STEIN AD. Effects of early childhoodsupplementation on the educational acheivement of women. Pediatrics, 2003, 112, p. 1156-1162.61. ALDERMAN H, HODDINOTT J and KINSEY B. Long term consequences of early childhoodmalnutrition. Oxford Economy Papers, 2006, 58, p. 15-27.62. THE WORLD BANK. Repositioning nutrition as central to development: a strategy for largescaleaction. Washington D.C.: The World Bank, 2006.63. BEHRMAN JR and ROSENZWEIG MR. Returns to birthweight. The Review of Economics andStatistics, 2004, 86, p. 586-601.121

64. HAAS JD, MARTINEZ EJ, MURDOCH S, CONLISK E, RIVERA JA and MARTORELL R. Nutritionalsupplementation during the preschool years and physical work capacity in adolescent and youngadult Guatemalans. Journal of Nutrition, 1995, 125, p. 1078S-1789S.65. MCGREGOR S, CHEUNG YB, CUETO S, GLEWWE P, RICHTER L and STRUPP B. Developmentalpotential in the first 5 years of children in developing countries. The Lancet, 2007, 369, p. 60-70.66. PSACHAROPOULOS G and PATRINOS HA. Returns to investment in education: a furtherupdate. Economics of Education Review, 2004, 12, p. 111-134.67. VICTORA CG, BARROS FC, HORTA BL and LIMA RC. Breastfeeding and school achievement inBrazilian adolescents. Acta Paediatrica, 2005, 94, p. 1656-1660.68. THOMAS D and STRAUSS J. Health and wages: evidence on men and women in urban Brazil.Journal of Economy, 1997, 77, p. 159-185.69. KRAMER MS. Determinants of low birth weight: methodological assessment and metaanalysis.Bulletin of the World Health Organization, 1987, 65, p. 663-737.70. LEARY S, FALL C and OSMOND C. Geographical variation in relationships between parentalbody size and offspring phenotype at birth. Acta Obstetrica Gynecologia Scandinavica, 2006, 85,p. 1066-1079.71. RAMAKRISHNAN U, MARTORELL R, SCHROEDER DG and FLORES R. Role of intergenerationaleffects on linear growth. Journal of Nutrition, 1999, 129, p. 544S-549S.72. ADAIR L and DAHLY D. Developmental determinants of blood pressure in adults. AnnualReviews in Nutrition, 2005, 25, p. 407-434.73. HARDY R, SOVIO U and KING VG. Birthweight and blood pressure in five European birthcohort studies: an investigation of confounding factors. European Journal of Public Health, 2006,16, p. 21-30.74. HURRELL RF. Influence of vegetable protein sources on trace element and mineralbioavailability. Journal of Nutrition, 2003, 133, p. 2973S-2977S.75. HUXLEY R, NEIL A and COLLINS R. Unraveling the fetal origins hypothesis: is there really aninverse association between birthweight and subsequent blood pressure? The Lancet, 2002, 360,p. 659-665.76. LAW CM and SHIELL AW. Is blood pressure inversely related to birth weight? The strength ofevidence from a systematic review of the literature. Journal of Hypertension, 1996, 14, p. 935-941.77. LEON D and KOUPILOVA I. Birthweight, blood pressure and hypertension: epidemiologicstudies. Fetal origins of cardiovascular and lung disease. par D Barker. New York: Marcel Dekker,1999.78. LUCAS A, FEWTRELL MS and COLE TJ. Fetal origins of adult disease - the hypothesis revisited.British Medical Journal, 1999, 319 p. 245-249.79. TU YK, GILTHROPE MS and ELLISON GT. What is the effect of adjusting for more than onemeasure of current body size on the relation between birthweight and blood pressure? Journalof Human Hypertension, 2006, 20, p. 646-657.80. TU YK, WEST R, ELLISON GT and GILTHROPE MS. Why evidence for the fetal origins of adultdisease might be a statistical artifact: the "reversal paradox" for the relation between birthweight and blood pressure in later life. American Journal of Epidemiology, 2005, 161, p. 27-32.122

81. BARKER DJ. Fetal programming of coronary heart disease. Trends in Endocrinology andMetabolism, 2002, 13, p. 364-368.82. BARKER DJ and CLARK PM. Fetal undernutrition and disease in later life. Reviews ofReproduction, 1997, 2, p. 105-112.83. FISHER D, BAIRD J, PAYNE L and AL. E. Are infant size and growth related to burden of diseasein adulthood? A systematic review of literature. International Journal of Epidemiology, 2006, 35,p. 1196-1210.84. PAHO. Guiding principles for complementary feeding of the breastfed child. Washington: PanAmerican Health Organization/ World Health Organization, 2003.85. ARIFEEN S, BLACK RE, ANTELMAN G, BAQUI A, CAULFIELD L and BECKER S. Exclusivebreastfeeding reduces acute respiratory infection and diarrhea deaths among infants in Dhakaslums. Pediatrics, 2001, 108, p. e67.86. BAHL R, FROST C, KIRKWOOD BR, EDMOND K, MARTINES J, BHANDARI N, et al. Infant feedingpatterns and risks of death and hospitalization in the first half of infancy: multicentre cohortstudy. Bulletin of the World Health Organization, 2005, 83, p. 418-426.87. MICHAELSEN KF, MORTENSEN EL and REINISCH JM. Duration of breast-feeding and lineargrowth. Advances in Experimental Medicine and Biology, 2000, 478, p. 183-191.88. BJÖRKSTÉN B. Is allergy a preventable disease? Short and long term effects of breast-feedingon child health. par B Koletzko, Kf Michaelsen and O Hernell. New York: Kluwer Academic /Plenum Publishers, 2000, p. 447.89. WOLD AE and ADLERBERTH I. Breast feeding and intestinal microflora of the infant -implications for protection against infectious diseases. Short and long term effects of breastfeedingon child health. par B Koletzko, Kf Michaelsen and O Hernall. New York: Kluwer Academic/ Plenum Publishers, 2000, p. 447.90. MORTENSEN EL, MICHAELSEN KF, SANDERS SA and REINISCH JM. The association betweenduration of breastfeeding and adult intelligence. Journal of the American Medical Association,2002, 287, p. 2365-2371.91. SCHACK-NIELSEN L, MICHAELSEN KF, MORTENSEN EL, SORENSEN TI and REINISCH JM. Isduration of breastfeeding influencing the risk of obesity in adult males? Advances inExperimental Medicine and Biology, 2004, 554, p. 383-385.92. VON KRIES R, KOLETZKO B, SAUERWALD T and VON MUTIUS E. Does breast-feeding protectagainst childhood obesity? Short and long term effects of breast-feeding on child health. par BKoletzko, Kf Michaelsen and O Hernell. New York: Kluwer Academic / Plenum Publishers, 2000,p. 447.93. KING J and ASHWORTH A. Contemporary feeding practices in infancy and early childhood indeveloping countries. Infant and child nutrition worldwide. par F Falkner. Boca Raton: CRC press,1991, p. 162-174.94. GREINER T and LATHAM MC. The influence of infant food advertising on infant feedingpractices in St. Vincent. International Journal of Health Services, 1982, 12, p. 53-73.95. WENNEN VAN DER MAY CAM. The decline of breastfeeding in Nigeria. Tropical Geographyand Medicine, 1969, 21, p. 93-96.123

96. OMS. Code de commercialisation des substituts du lait maternel. Genève : OrganisationMondiale de la Santé, 1981, 25 p. [réf. du 26 juin 2005]. Disponible sur :http://www.who.int/nutrition/publications/code_french.pdf97. DELPEUCH F, MARTIN-PREVEL Y, FOUERE T, TRAISSAC P, MBEMBA F, LY C, et al.[Complementary nutrition for the young child following the devaluation of the CFA franc (AfricanFinancial Community): 2 case studies in the Congo and Senegal urban environment]. Bulletin ofthe World Health Organization, 1996, 74, p. 67-75.98. MARTIN-PREVEL Y, DELPEUCH F, TRAISSAC P, MASSAMBA JP, ADOUA-OYILA G, COUDERT K,et al. Deterioration in the nutritional status of young children and their mothers in Brazzaville,Congo, following the 1994 devaluation of the CFA franc. Bulletin of the World HealthOrganization, 2000, 78, p. 108-118.99. DETTWYLER KA. Infant feeding in Mali, West Africa: variations in belief and practice. SocialScience and Medicine, 1986, 23, p. 651-664.100. DETTWYLER KA. Breastfeeding and weaning in Mali: cultural context and hard data. SocialScience and Medicine, 1987, 24, p. 633-644.101. INSTAT ET ORC MACRO. Enquête Démographique et de Santé et à Indicateurs Multiples duNiger 2006. Antananarivo, Calverton: Institut National de la Statistique et Macro InternationalInc., 2006.102. SCRIMSHAW NS, TAYLOR CE and GORDON E. Interactions of nutrition and infection.Monograph Series. World Health Organization, 1968, 57, p. 3-329.103. MORTARJEMI Y, KAFERSTEIN F, MOY G and QUEVEDO F. Aliments de sevrage contaminés :facteur de risque majeur de diarrhée et de malnutrition. L'alimentation de complément du jeuneenfant. par S Trèche, B De Benoist, D Benbouzid, A Verster et F Delpeuch. Paris : ORSTOMéditions, 1995, p. 75-104.104. TRÈCHE S. Techniques pour augmenter la densité énergétique des bouillies. L'alimentationde complément du jeune enfant. par S Trèche, B De Benoist, D Benbouzid, A Verster et FDelpeuch. Paris : ORSTOM éditions, 1995, p. 123-146105. WEST KP, JR. Extent of Vitamin A Deficiency among Preschool Children and Women ofReproductive Age. Journal of Nutrition, 2002, 132, p. 2857S-2866.106. MCLEAN E, EGLI I, DE BENOIST B, WOJDYLA D and COGSWELL M. Worldwide prevalence ofanemia in preschool aged children, pregnant women and non pregnant women of reproductiveage. Nutritional anemia. par K Kraemer and Mb Zimmermann. Basel: SIGHT AND LIFE Press,2007, p. 1-12107. RASTOGI R and MATHERS CD. Global burden of iron deficiency anemia in the year 2000.2000 [réf. du 8 juillet 2008]. Disponible sur :http://www.who.int/healthinfo/statistics/bod_irondeficiencyanaemia.pdf108. GIBSON RS, HESS SY, HOTZ C and BROWN KH. Indicators of zinc status at the populationlevel: a review of the evidence. British Journal of Nutrition, 2008, 99, p. S14-23.109. HOTZ C. Dietary indicators for assessing the adequacy of population zinc intakes. Food andNutrition Bulletin, 2007, 28, p. S430-453.110. MAIRE B and DELPEUCH F. Indicateurs de nutrition pour le développement. Rome : FAO,2004, 85 p.124

111. WHO. Indicators for assessing breastfeeding practices. WHO/CDD/SER/91.14. Geneva:WHO, 1991, 16 p.112. DELPEUCH F. Les pratiques de sevrage dans la région africaine et perspectives sur lesaméliorations nécessaires. L'alimentation de complément du jeune enfant. par S Trèche, B DeBenoist, D Benbouzid, A Verster et F Delpeuch. Paris : ORSTOM éditions, 1995, p. 49-64.113. DOP MC, BENBOUZID D, TRÈCHE S, DE BENOIST B, VERSTER A and DELPEUCH F.Complementary feeding of young children in Africa and the Middle-East. Geneva: WHO, 1999.114. TRÈCHE S, DE BENOIST B, BENBOUZID D, VERSTER A and DELPEUCH F. L'alimentation decomplément du jeune enfant. Paris : ORSTOM éditions, 1995.115. WHO. Guiding principles for feeding non-breastfed children 6-24 months of age. Geneva:World Health Organization, 2005.116. WHO. Indicators for assessing infant and young child feeding practices. Geneva: WorldHealth Organization, 2008 [réf. du 18 février 2008]. Disponible sur :http://www.who.int/child_adolescent_health/documents/pdfs/iycf_indicators_for_peer_review.pdf117. LABBOK MH. Breastfeeding and Baby-Friendly Hospital Initiative: more important and withmore evidence than ever. Journal of Pediatrics (Rio de Janeiro), 2007, 83, p. 99-101.118. BARANOWSKI T, BEE DE, RASSIN DK, RICHARDSON CJ, BROWN JP, GUENTHER N, et al. Socialsupport, social influence, ethnicity and the breastfeeding decision. Social Science and Medicine,1983, 17, p. 1599-1611.119. BRYANT CA. The impact of kin, friend and neighbour networks on infant feeding practices.Social Science and Medicine, 1982, 16, p. 1757-1765.120. WINIKOFF B and BAER EC. The obstritician's opportunity: translating "breast is best".American Journal of Obstetrics and Gynecology, 1980, 138, p. 105-112.121. LA LECHE LEAGUE INTERNATIONAL. La Leche League Philosophy.[en ligne] 2006. [réf. du 7juin 2008]. Disponible sur : http://www.llli.org/philosophy.html?m=1,0,1122. MORROW AL, GUERRERO ML, SHULTS J, CALVA JJ, LUTTER C, BRAVO J, et al. Efficacy ofhome-based peer counseling to promote exclusive breastfeeding: a randomised controlled trial.The Lancet, 1999, 354, p. 161-162.123. BURKHALTER BR and MARIN PS. A demonstration of exclusive breastfeeding in Chile.International Journal of Gynecology and Obstetrics, 1991, 34, p. 353-359.124. UNICEF. L'initiative Hôpitaux amis des bébés. [en ligne] [réf. du 15 août 2006]. Disponiblesur : http://www.unicef.org/french/nutrition/index_24806.html125. RELUCIO-CLAVANO N. The results of a change in hospital practices: a paediatrician'scampaign for breastfeeding in the Philippines. Assignment Children, 1981, 55-56, p. 139-165.126. RELUCIO-CLAVANO N. How can hospitals encourage breastfeeding? Example from thePhilippines. Mothers and Children, 1982, 2, p. 4-5.127. GONZALEZ R. A large scale rooming-in program in a developing country, the Dr Jose FabellaMemorial Hospital experience. Breastfeeding, Weaning and Nutrition: The Behavioral Issues. parA Brownlee. Washington, D.C.: USAID, 1990.125

128. NAYLOR AJ. Baby-Friendly Hospital Initiative. Protecting, promoting, and supportingbreastfeeding in the twenty-first century. Pediatric Clinics of North America, 2001, 48, p. 475-483.129. KRAMER MS, CHALMERS B, HODNETT ED, SEVKOVSKAYA Z, DZIKOVICH I, SHAPIRO S, et al.Promotion of Breastfeeding Intervention Trial (PROBIT): a randomized trial in the Republic ofBelarus. Journal of the American Medical Association, 2001, 285, p. 413-420.130. BRIEND A. La malnutrition de l'enfant. Des bases physiopathologiques à la prise en chargesur le terrain. Monographies de la chaire Danone, 1998, 163 p.131. BEATON GH and GHASSEMI H. Supplementary feeding programs for young children indeveloping countries. American Journal of Clinical Nutrition, 1982, 35, p. 863-916.132. WATERLOW JC. The rate of recovery of malnourished infants in relation to the protein andcalorie levels of the diet. Journal of Tropical Pediatrics, 1961, 7, p. 16-22.133. ASHWORTH A, BELL R, JAMES WP and WATERLOW JC. Calorie requirements of childrenrecovering from protein-calorie malnutrition. The Lancet, 1968, 2, p. 600-603.134. WATERLOW JC and PAYNE PR. The protein gap. Nature, 1975, 258, p. 113-117.135. DEWEY KG and ADU-AFARWUAH S. Systematic review of the efficacy and effectiveness ofcomplementary feeding interventions in developing countries. Maternal and Child Nutrition,2008, 4, p. 24-85.136. RUEL MT and MENON P. Creating a child feeding index using the Demographic and HealthSurveys: An example from Latin America. FCND DP 130. Washington, D.C.: IFPRI, 2002.137. ARMAR-KLEMESU M, RUEL MT, MAXWELL DG, LEVIN CE and MORRIS SS. Poor MaternalSchooling Is the Main Constraint to Good Child Care Practices in Accra. Journal of Nutrition,2000, 130, p. 1597-1607.138. ARMAR-KLEMESU M, RUEL MT, MAXWELL DG, LEVIN CE and MORRIS SS. The constraints togood child care practices in Accra: Implications for programs. FCND DP 81. Washington, D.C.:IFPRI, 2000.139. RUEL MT, LEVIN CE, ARMAR-KLEMESU M, MAXWELL D and MORRIS SS. Good care practicescan mitigate the negative effects of poverty and low maternal schooling on children's nutritionalstatus: Evidence from Accra. FCND DP 62. Washington, D.C.: IFPRI, 1999.140. MACRO INTERNATIONAL. Measure DHS. [en ligne] 2001. [réf. du 18 mars 2008]. Disponiblesur : http://www.orcmacro.com/Survey/Demographic/dhs.aspx141. MARQUIS GS, HABICHT JP, LANATA CF, BLACK RE and RASMUSSEN KM. Association ofbreastfeeding and stunting in Peruvian toddlers: an example of reverse causality. InternationalJournal of Epidemiology, 1997, 26, p. 349-356.142. SIMONDON KB and SIMONDON F. Mothers prolong breastfeeding of undernourishedchildren in rural Senegal. International Journal of Epidemiology, 1998, 27, p. 490-494.143. JELLIFFE DB and JELLIFFE PEF. Human Milk in the Modern World. Oxford: Oxford UniversityPress, 1978.144. RAPHAEL (ED.) D. Breastfeeding and Food policy in a Hungry World. New York: AcademicPress, 1979.126

145. MAUSAIGER O. Breastfeeding patterns in the Arabian Gulf countries. World Review ofNutrition and Dietetics, 1995, 78, p. 164-190.146. SAHA KK, FRONGILLO EA, ALAM DS, ARIFEEN SE, PERSSON LA and RASMUSSEN KM.Appropriate infant feeding practices result in better growth of infants and young children in ruralBangladesh. American Journal of Clinical Nutrition, 2008, 87, p. 1852-1859.147. MARQUIS GS, DIAZ J, BARTOLINI R, CREED DE KANASHIRO H and RASMUSSEN KM.Recognizing the reversible nature of child-feeding decisions: breastfeeding, weaning, andrelactation patterns in a shanty town community of Lima, Peru. Social Sciences and Medicine,1998, 47, p. 645-656.148. PIWOZ EG, CREED DE KANASHIRO H, LOPEZ DE ROMANA G, BLACK RE and BROWN KH.Potential for misclassification of infants' usual feeding practices using 24-hour dietaryassessment methods. Journal of Nutrition, 1995, 125, p. 57-65.149. ALLEN LH, BLACK RE, BACKSTRAND JR, PELTO G, ELY RD, MOLINA E, et al. An analyticalapproach for exploring the importance of dietary quality versus quantity in the growth ofMexican children. Food and Nutrition Bulletin, 1991, 13, p. 95-104.150. MARQUIS GS, HABICHT JP, LANATA CF, BLACK RE and RASMUSSEN KM. Breast milk oranimal-product foods improve linear growth of Peruvian toddlers consuming marginal diets.American Journal of Clinical Nutrition, 1997, 66, p. 1102-1109.151. ONYANGO A, KOSKI K and TUCKER K. Food diversity versus breastfeeding choice indetermining anthropometric status in rural Kenyan toddlers. International Journal ofEpidemiology, 1998, 27, p. 484-489.152. ONYANGO AW. Dietary diversity, child nutrition and health in contemporary Africancommunities. Comparative Biochemistry and Physiology a Molecular and Integrative Physiology,2003, 136, p. 61-69.153. TARINI A, BAKARI S and DELISLE H. La qualité nutritionnelle globale d'enfants nigériens sereflète sur leur croissance. Santé, 1999, 9, p. 23-31.154. HATLOY A, HALLUND J, DIARRA MM and OSHAUG A. Food variety, socioeconomic status andnutritional status in urban and rural areas in Koutiala (Mali). Public Health Nutrition, 2000, 3, p.57-65.155. HATLOY A, TORHEIM LE and OSHAUG A. Food variety--a good indicator of nutritionaladequacy of the diet? A case study from an urban area in Mali, West Africa. European Journal ofClinical Nutrition, 1998, 52, p. 891-898.156. SAVY M, MARTIN-PREVEL Y, SAWADOGO P, KAMELI Y and DELPEUCH F. Use ofvariety/diversity scores for diet quality measurement: relation with nutritional status of womenin a rural area in Burkina Faso. European Journal of Clinical Nutrition, 2005, 59, p. 703-716.157. SAVY M, MARTIN-PREVEL Y, TRAISSAC P and DELPEUCH F. Measuring dietary diversity inrural Burkina Faso: comparison of a 1-day and a 3-day dietary recall. Public Health Nutrition,2007, 10, p. 71-78.158. RUEL MT. Operationalizing Dietary Diversity: A Review of Measurement Issues and ResearchPriorities. Journal of Nutrition, 2003, 133, p. 3911S-3926.159. DANIELS MC, ADAIR LS, POPKIN BM and TRUONG YK. Dietary diversity scores can beimproved through the use of portion requirements: an analysis in young Filipino children.European Journal of Clinical Nutrition, 2007, p 1-10. [epub ahead of print].127

160. KENNEDY GL, PEDRO MR, SEGHIERI C, NANTEL G and BROUWER I. Dietary Diversity Score Isa Useful Indicator of Micronutrient Intake in Non-Breast-Feeding Filipino Children. 2007, 137, p.472-477.161. STEYN NP, NEL JH, NANTEL G, KENNEDY GL and LABADARIOS D. Food variety and dietarydiversity scores in children: are they good indicators of dietary adequacy? Public HealthNutrition, 2006, 9, p. 644-650.162. IRD/GRET/LABASAN. Nutrimad : Programme de lutte contre la malnutrition à Madagascar,une composante du programme Nutridev GRET/IRD. [en ligne] 2006. [réf. du 9 avril 2006].Disponible sur: http://www.gret.org/pays/result_long.asp?pays=121&cle=825163. THE WORLD BANK. Madagascar Data Profile. [en ligne] [réf. du 9 février 2008]. Disponiblesur : http://devdata.worldbank.org/external/CPProfile.asp?CCODE=MDG&PTYPE=CP164. USAID. Madagascar Country Profile. Washington D.C.: USAID, 2007, 2 p. [réf. du 29 avril2008]. Disponible sur : http://www.usaid.gov/locations/subsaharan_africa/countries/madagascar/madagascar_profile.pdf165. UNDP. Human Development Report 2007/2008. Fighting climate change: Human solidarityin a divided world. New York: United Nations Development Program, 2008, 383 p. [réf. du 29avril 2008]. Disponible sur : http://hdr.undp.org/en/media/hdr_20072008_en_complete.pdf166. MEFB/INSTAT/USAID. Enquête périodique auprès des ménages. Antananarivo, Washington,D.C. : Ministère de l'Economie, des Finances et du Budget, Madagascar, Institut National de laStatistique & USAID, 2006, 258 p.167. MINTEN B, RANDRIANARISOA J-C and RANDRIANARISON L. Agriculture, pauvreté rurale etpolitiques économiques à Madagascar. 2003168. CORNELL IBMUD. Etat de la pauvreté à Madagascar en 2001. INSTAT/BanqueMondiale/Université de Cornell, 2003, 4 p. [réf. du 29 avril 2008]. Disponible sur :http://www.ilo.cornell.edu/polbrief/devcf03/etat-pauv.pdf169. UNDP. Human Development Report 2007/2008. Fighting climate change: Human solidarityin a divided world. New York: United Nations Development Program, 2008, p. [réf. du 7novembre 2008]. Disponible sur :http://hdr.undp.org/en/media/HDR_20072008_Summary_English.pdf170. UNICEF. La situation des enfants dans le monde 2008. New York: UNICEF, 2008, 164 p.171. RALISON C, BADER E, DELIGIA C and DOP M-C. Profil Nutritionnel de Madagascar. Rome :FAO, 2005, 49 p. [réf. 26 du février 2008]. Disponible sur :ftp://ftp.fao.org/es/esn/nutrition/ncp/mdg.pdf172. FAO. Madagascar country profile. Rome: FAO, 2006, 2 p. [réf. du 26 février 2008].Disponible sur : http://www.fao.org/faostat/foodsecurity/Countries/EN/Madagascar_e.pdf173. FAO. FAO Statistical Yearbook 2005/2006. Country profile. Madagascar. Rome: FAO, 2007.174. FAO. State of the Food Insecurity in the World 2006. Eradicating World Hunger - taking stockten years after the World Food Summit. Rome: FAO, 2006.175. INSTAT. Enquête Prioritaire auprès des Ménages, 1993, Rapport Principal Projet PAIGED.Antananarivo : Institut National de la Statistique, 1995.176. INSTAT. Enquête Prioritaire auprès des Ménages, 1999, Rapport Principal. Antananarivo :Institut National de la Statistique, 2000.128

177. INSTAT. Enquête Prioritaire auprès des Ménages, 2001, Rapport Principal. Antananarivo :Institut National de la Statistique, 2002.178. INSTAT. Enquête Prioritaire auprès des Ménages, 2002, Rapport Principal. Antananarivo :Institut National de la Statistique, 2003.179. INSTAT ET ORC MACRO. Enquête Démographique et de Santé de Madagascar 1992.Antananarivo, Claverton : Institut National de la Statistique et ORC Macro, 1993.180. INSTAT ET ORC MACRO. Enquête Démographique et de Santé de Madagascar 1997.Antananarivo, Claverton : Institut National de la Statistique et ORC Macro, 1998.181. INSTAT ET ORC MACRO. Enquête Démographique et de Santé de Madagascar 2003-2004.Antananarivo, Claverton : Institut National de la Statistique et ORC Macro, 2005.182. BRYCE J, COITINHO D, DARNTON-HILL I, PELLETIER DL and PINSTRUP-ANDERSEN P. Maternaland child undernutrition: effective action at national level. The Lancet, 2008, 371, p. 510-526.183. OMS. Utilisation et interprétation de l'anthropométrie. Genève : Organisation Mondiale dela Santé, 1995, 498 p.184. MARTIN-PREVEL Y, TRAISSAC P, DELPEUCH F and MAIRE B. Decreased attendance at routinehealth activities mediates deterioration in nutritional status of young African children underworsening socioeconomic conditions. International Journal of. Epidemiology, 2001, 30, p. 493-500.185. COGILL B. Anthropometric Indicators Measurement Guide. Washington, D.C.: The Food andNutrition Technical Assistance (FANTA) Project & Academy for Educational Development (AED),2003, 92 p.186. WHO. WHO child growth standards: length/height for age, weight for age, weight forlength, weight for height and body mass index for age. Geneva: World Health Organization,2006.187. KEMM JR and BOOTH D. Promotion of Healthier Eating. How to collect and use informationfor Planning, Monitoring & Evaluation. London: HMSO University of Berningham, 1992.188. WILLETT W. Nutritional Epidemiology. New York Oxford: Oxford University Press, 1998.189. LOW J, ARIMOND M, KWAME-OSEI A, OSMAN N, ZANO F and CUNGUARA B. Towardssustainable nutrition improvement in rural Mozambique: addressing macro- and micronutrientmalnutrition through new cultivars and new behaviors. Key findings. Annex E. Ottawa:Micronutrient Initiative, 2005.190. FAO & WHO. Vitamin and mineral requirements in human nutrition. Rome and Geneva: FAOand WHO, 2002, 286 p.191. INSTITUTE OF MEDICINE. Dietary reference intakes for calcium, phosphorus, magnesium,vitamin D and fluoride. Washington, D.C.: National Academy Press, 1997.192. DOMELLOF M, COHEN RJ, DEWEY KG, HERNELL O, RIVERA LL and LONNERDAL B. Ironsupplementation of breast-fed Honduran and Swedish infants from 4 to 9 months of age. Journalof Pediatrics, 2001, 138, p. 679-687.193. INSTITUTE OF MEDICINE. Dietary reference intakes for vitamin A, vitamin K, arsenic, boron,chromium, copper, iodine, iron, manganese, molybdenum, nickel, vanadium and zinc.Washington, D.C.: National Academy Press, 2000.129

194. VESSEREAU A. Essais interlaboratoires pour l'estimation de la fidélité des méthodes d'essai.Revue des Statistiques Appliquées, 1974, 22, p. 5-48.195. WORLD MEDICAL ASSOCIATION. World Medical Association Declaration of Helsinki. EthicalPrinciples for Medical Research Involving Human Subjects. Ferney-Voltaire: World MedicalAssociation, 2008, 5 p. [réf. du 11 novembre 2003]. Disponible sur :http://www.wma.net/e/policy/pdf/17c.pdf196. KENNEDY ET, OHLS J, CARLSON S and FLEMING K. The Healthy Eating Index: design andapplications. Journal of the American Dietetic Association, 1995, 95, p. 1103-1108.197. MCCULLOUGH ML, FESKANICH D, STAMPFER MJ, ROSNER BA, HU FB, HUNTER DJ, et al.Adherence to the Dietary Guidelines for Americans and risk of major chronic disease in women.American Journal of Clinical Nutrition, 2000, 72, p. 1214-1222.198. GUO X, WARDEN BA, PAERATAKUL S and BRAY GA. Healthy Eating Index and obesity.European Journal of Clinical Nutrition, 2004, 58, p. 1580-1586.199. PATTERSON RE, HAINES PS and POPKIN BM. Diet quality index: capturing amultidimensional behavior. Journal of the American Dietetic Association, 1994, 94, p. 57-64.200. GERBER MJ, SCALI JD, MICHAUD A, DURAND MD, ASTRE CM, DALLONGEVILLE J, et al.Profiles of a healthful diet and its relationship to biomarkers in a population sample fromMediterranean southern France. Journal of the American Dietetic Association, 2000, 100, p.1164-1171.201. SEYMOUR JD, CALLE EE, FLAGG EW, COATES RJ, FORD ES and THUN MJ. Diet Quality Indexas a predictor of short-term mortality in the American Cancer Society Cancer Prevention Study IINutrition Cohort. American Journal of Epidemiology, 2003, 157, p. 980-988.202. KIM S, HAINES PS, SIEGA-RIZ AM and POPKIN BM. The Diet Quality Index-International (DQI-I) provides an effective tool for cross-national comparison of diet quality as illustrated by Chinaand the United States. Journal of Nutrition, 2003, 133, p. 3476-3484.203. MACLURE M and WILLETT WC. Misinterpretation and misuse of the Kappa statistic.American Journal of Epidemiology, 1987, 126, p. 161-169.204. BLAND JM and ALTMAN DG. Statistical methods for assessing agreement betweenmeasurements. Biochemical Clinics, 1987, 11, p. 399-404.205. WORKING GROUP ON INFANT AND YOUNG CHILD FEEDING INDICATORS. Developing andValidating Simple Indicators of Dietary Quality and Energy Intake of Infants and Young Children inDeveloping Countries: Summary Findings From An Analysis Of 10 Datasets. Washington, D.C.: TheFood and Nutrition Technical Assistance (FANTA) Project and Academy for EducationalDevelopment (AED), 2006, p. [réf. du 13 mars 2008]. Disponible sur :http://www.fantaproject.org/download/pdfs/IYCF_Datasets_Sep06.pdf206. MOURSI M. Developing and Validating Indicators of Nutrient Density and Energy Intake forInfants and Young Children in Developing Countries: Madagascar Report. Montpellier,Washington, D.C.: Institut de Recherche pour le Développement & The Food and NutritionTechnical Assistance (FANTA) Project, 2006, 90 p.207. SAVY M. Indices de diversité alimentaire : mesure et utilisation chez des femmes en âge deprocréer au Burkina Faso. Thèse de doctorat de l'Université Paris 6, 2006, 80 p.130

208. SAVY M, MARTIN-PRÉVEL Y, TRAISSAC P, EYMARD-DUVERNAY S and DELPEUCH F. DietaryDiversity Scores and Nutritional Status of Women Change during the Seasonal Food Shortages inRural Burkina Faso. Journal of Nutrition, 2006, 136, p. 2625-2632.209. ROCQUELIN G, TAPSOBA S, KIFFER J and EYMARD-DUVERNAY S. Human milk fatty acids andgrowth of infants in Brazzaville (The Congo) and Ouagadougou (Burkina Faso). Public HealthNutrition, 2003, 6, p. 241-248.210. ADU-AFARWUAH S, LARTEY A, BROWN KH, ZLOTKIN S, BRIEND A and DEWEY KG.Randomized comparison of 3 types of micronutrient supplements for home fortification ofcomplementary foods in Ghana: effects on growth and motor development. American Journal ofClinical Nutrition, 2007, 86, p. 412-420.211. HUBALEK Z. Measures of species diversity in ecology: an evaluation Folia Zoologica, 2000,49, p. 241-260.212. MAEP & FAO. Rapport national sur l'insécurité alimentaire et la vulnérabilité à Madagascar.Antananarivo & Rome : Ministère de l'Agriculture, de l'Elevage et de la Pêche, Madagascar &Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture, 2004 [réf. du 8 février 2006].Disponible sur :http://www.fivims.net/upload/NAT_FIVIMS/1500/a._Resume_Rapport_IAV_Madagascar.doc213. SWINDALE A and BILINSKY P. Household Dietary Diversity Score (HDDS) for Measurement ofHousehold Food Access: Indicator Guide. Washington, D. C.: USAID/AED, 2005, 9 p.131

Annexes

ANNEXE 1 QUESTIONNAIRE DE L'ÉTUDE1. Identification1 Numéro d’identification unique mère enfant : _______________ _ _ _2 Date de l’enquête: _ _/_ _/_ _ _ _ _ _/_ _/043 Nom enquêteur:___________________________4 Quartier : ______________________ _5Secteur : 1=secteur 1 3=secteur 3 5=secteur 52=secteur 2 4=secteur 4_2. Caractéristiques socio-professionnelles de la mère ou de la personne qui s’occupehabituellement de l’enfant6 Quel âge avez vous ? (années) _ _789Quel est votre lien de parenté avec l’enfant ?1=mère biologique 4=soeur 7=autre(préciser) :______________2=mère adoptive5=grand-mère3= père 6=tanteA quelle ethnie appartenez vous ?1=merina 7=antesaka 13=mahafaly2=betsileo 8=antefasy 14=vezo3=betsimisaraka 9=antanala 15=tambahoaka4=antemoro 10=antanosy 16=bezanzano5=antandroy 11=bara 17=sakalava6=vakinakaratra 12=tsimihety 18=antakaranaQuelle religion suivez vous ?1=catholique6=adventiste2=protestante7= jesosy mamonjy3=musulmane8=traditionnelle4=assemblée de Dieu9=Autre (précisez) : __________________5=pentêcotiste10=Aucune10 Combien d’enfants de moins de 20 ans avez vous ? _____________________ _ ____11Parmi vos enfants, combien sont âgés de 5 ans ou plus ? ________________________(Notez 0 si pas d’enfants de plus de cinq ans)_12 Parmi vos enfants, combien sont âgés de moins de 5 ans ? ___________________ _1314Quelle est la dernière classe que vous avez fréquenté ?1=jamais scolarisée5=deuxième cycle du secondaire2=jamais scolarisée mais alphabétisée6=supérieur3=primaire7=ne se rappelle pas4=premier cycle du secondaireQuelle est votre situation matrimoniale actuelle ? 1=mariée 4=séparéee/divorcée2=célibataire 5=veuve3=union libre__15 Quelle est votre principale profession actuellement ? ______________________________________________________ _132

16Quel est votre lien de parenté avec le chef de ménage ?1=épouse/compagne2=chef de ménage → Q243=autre (préciser):______________________3. Caractéristiques socio-professionnelles du chef de ménage17 Sexe du chef de ménage 1=homme_2=femme18Quel âge a le chef de ménage ? _________________ années _ _19 Quel est son lien de parenté avec l’enfant ?1=père3=oncle/tante2=grand-père/grand-mère4=autre (préciser) :___________20 A quelle ethnie appartient le chef de ménage ?1=merina 7=antesaka 13=mahafaly2=betsileo 8=antefasy 14=vezo3=betsimisaraka 9=antanala 15=tambahoaka4=antemoro 10=antanosy 16=bezanzano5=antandroy 11=bara 17=sakalava6=vakinakaratra 12=tsimihety 18=antakarana21 Quelle religion suit le chef de ménage ?1=catholique6=adventiste2=protestante7= jesosy mamonjy3=musulmane8=traditionnelle4=anglican9=Autre (précisez) : __________________5=pentecôtiste10=Aucune22 Quelle est la dernière classe fréquentée par le chef de ménage ?1=jamais scolarisé5=deuxième cycle du secondaire2=jamais scolarisé mais alphabétisé6=enseignement supérieur3=primaire7=ne se rappelle plus4=premier cycle du secondaire23Quelle est la profession principale actuelle du chef de ménage ? ________________________________________________244. Qualité de l’habitat et biens possédésOccupez vous la maison en tant que : 1=propriétaire 2= locataire 3= titre gratuit _25Combien de pièces habitables y-a-t-il dans la maison ? _______________ pièces habitables_ _26Y-a-t-il une cuisine séparée ? 1=oui 0=non _27 De quel matériau est composé le sol ? 1=terre battue 4=parquet2=carrelage5=autre(préciser) :______________3=ciment28 De quel matériau sont composés 1=briques 5=parpaingles murs ? 2=briques+ciment 6=planches de bois3=briques+boue7=autre(préciser) :______________4=tôle29De quel matériau est 1=tôle 2=tuile 3=paillecomposé le toit ? 4=bâche 5=bois 6=autre(préciser) :______________30 Quelle est votre principale source d’approvisionnement en eau ?1=robinet dans la maison 3=borne fontaine publique 4=puits2=robinet dans cour/jardin 4=borne fontaine privée 5=autre(préciser) :______________133

31Etes vous raccordé à l’électricité ? 1=oui 0=non _32 Quel genre de toilettes possédez vous ?1=latrines individuelles 4=trou ouvert 7=autre (préciser) ________________2=latrines collectives5=seau/pot3=WC avec chasse d’eau6=nature33 Quel combustible utilisez vous pour cuisiner ?1=charbon 3=gaz 5=pétrole2=bois/copeaux de bois 4=plaques électriques 6=autre(préciser) :______________34 Combien possédez vous de(Si le ménage ne possède pas un des biens listés,notez 0)Radio ....................................................................... ____Chaîne stéréo ......................................................... ____Télévision ................................................................ ____Magnétoscope ........................................................ ____Téléphone fixe ........................................................ ____Téléphone portable ................................................. ____Réfrigérateur ........................................................... ____Vélo ......................................................................... ____Moto ........................................................................ ____Voiture ..................................................................... _____________________________________35 Combien de personnes vivent en permanence dans la maison ? ______________personnes __36En moyenne, combien gagnent par jour toutes les personnesqui vivent dans le ménage réunies ?_____________________fmg__37 En moyenne, combien dépensez vous par jour sur l’alimentation du ménage ? _____________________fmg __5. Allaitement et consommation de liquides38 Avez-vous déjà allaité votre enfant ? 1=oui0=non → Q4739 Combien de temps après sa naissance l’enfant a-t-il été mis au sein pour la première fois ?______heures (si moins d’une heure, notez 0)______jour(s)99=nsp40 L’enfant a-t-il bu quelque chose avant d’être mis au sein 1=ouipour le première fois après sa naissance ? 0=non → Q4299=nsp → Q4241 Quelle boisson l’enfant a-t-il reçu avant le lait maternel ? 1=eau sucrée2=eau3=autre(préciser)_______________99=nsp42 Avez-vous donné le colostrum ou 1 er lait à votre enfant ? 1=oui0=non99=nsp43Avez vous allaité votre enfant depuis hier ? 1=oui → Q460=non_____134

44 Avez vous arrêté définitivement d’allaiter votre enfant ? 1=oui0=non4546Quel âge avait votre enfant quand vous avez arrêté de l’allaiter ?Combien de fois votre enfant a-t-il tété depuis hier ?→ Q47__ __mois et __ __semaines → Q4799=nsp → Q47__________fois99=nsp47 Votre enfant a-t-il bu quelque chose autre que le lait maternel depuis hier ? 1=oui0=non → Q4999=nsp → Q4948 Quel liquide votre enfant a-t-il consommé hier en plus du lait maternel ?(Encadrez TOUTES les réponses)1=eau 5=jus de fruit 9=lait autre que maternel2=eau sucrée 6=café 10=lait artificiel3=ranom-apango 7=thé/thisane 11=autre(préciser)____________4=ranom-bary8=soupe/bouillon49 Votre enfant boit-il quelque chose habituellement (au moins une fois par semaine) 1=ouien plus du lait maternel ? 0=non → Q5199=nsp → Q5150 Quel liquide votre enfant consomme-t-il habituellement (au moins une fois par semaine) en plus du lait maternel ?(Encadrez TOUTES les réponses)1=eau 5=jus de fruit 9=lait autre que maternel2=eau sucrée 6=café 10=lait artificiel3=ranom-apango 7=thé/thisane 11=autre(préciser)____________4=ranom-bary8=soupe/bouillon51 (Ne posez cette question que si Q47=1 ou Q49=1)A quel âge votre enfant a-t-il commencé à boire autre chose__ __mois et __ __semainesque le lait maternel ?99=nsp52D’où provient l’eau que boit l’enfant ?1=même source que pour le ménage2=autre(préciser) __________________53 L’eau que boit l’enfant est-elle traitée ? 1=oui0=non → Q5599=nsp → Q5554 Comment l’eau est elle traitée ? 1=bouillie2= sur’eau3= filtrée4=autre(préciser) ______________________6. Alimentaion complémentaire et calendrier d’introduction des aliments55 Depuis hier, votre enfant a-t-il consommé des aliments semi-solides? 1=oui → Q590=non99=nsp56 Votre enfant consomme-t-il habituellement (au moins une fois par semaine) des 1=oui → Q59aliments semi-solides ?0=non99=nsp57 Votre enfant a-t-il déjà consommé des aliments semi-solides depuis sa naissance ? 1=oui0=non → Q6099=nsp → Q6058 Quel âge avait votre enfant avait-il quand il a cessé de consommer __ __mois __ __semainesdes aliments semi-solides ?99=nsp59 Quel âge avait votre enfant avait-il quand il a commencé à consommer __ __mois __ __semainesdes aliments semi-solides ?99=nsp__ _, ___________135

60Depuis hier, votre enfant a-t-il consommé des aliments solides ?1=oui → Q620=non99=nsp61 Votre enfant consommé-t-il habituellement (au moins une fois par semaine) 1=ouides aliments solides ? 0=non → Q8299=nsp → Q8262 Quel âge votre enfant avait-il quand il a commencé à consommer des __ __mois __ __semainesaliments solides ?99=nsp63 Combien de fois au cours de lasemaine dernière l’enfant a-t-ilconsommé les aliments suivants :(si l’enfant n’a pas consommé ungroupe d’aliment donné, notez 0)Riz ............................................................................................. ___Pomme de terre ou maïs ou manioc ou fruit à pain .................. ___Patate douce ou carotte ou tomate ........................................... ___Légumes ou légumes feuilles ................................................... ___Légumineuses ........................................................................... ___Viande rouge ou viande de volaille ........................................... ___Poisson ou crevette ou écrevisse ............................................. ___Oeufs ........................................................................................ ___Lait ou yaourt ou fromage ......................................................... ___Mangues ou melon ou papaye .................................................. ___Autres fruits ................................................................................ _________,________________________64 Depuis hier à la même heure, avez vous offert quoi que ce 1=ouisoit à boire ou à manger à votre enfant à l’aide d’un biberon ? 0=non99=nsp65Au cours des deux semaines passées, qui s’est occupé de 1=vousla préparation des repas de l’enfant ?2=autre (préciser) ________________66Au cours des deux dernières semaines,qui a donné à manger à l’enfant ?1=vous2=autre (préciser) _______________67Quand vous vous absentez, préparez vousles repas de l’enfant avant de partir ?1=oui → Q690=non_68Quand vous vous absentez, laissez-vous des consignessur ce qu’il faut donner à manger à l’enfant?1=oui0=non_69 Hier avez vous préparé les repas de l’enfant à l’avance (environ 1 1=ouiHeure avant le repas) ?0=non → Q7270 Hier, où avez vous stocké les repas préparés à l’avance ? 1=dans le frigo2=dans un endroit frais spécialement aménagé3=autre(préciser) ________________________________71Hier les repas préparés à l’avance ont-ils été couvertsquand ils ont été stockés?1=oui0=non_7273Hier avez vous stocké les restes de repas de l’enfant ?Où avez vous stocké les restes de repas hier ?1=oui0=non → Q761=dans le frigo2=dans un endroit frais spécialement aménagé3=autre(préciser) ________________________________136

74 Les restes ont-ils été couverts quand ils ont été stockés ? 1=oui0=non75 Hier avez vous réchauffé les restes de repas 1=ouiavant de les resservir à l’enfant ?0=non__7. Pratiques de soins pendant l’alimentation76 Y-a-t-il des animaux à proximité de l’endroit où mange votre enfant? 1=oui0=non99=nsp77 Est ce que votre enfant mange habituellement dans un bol à part ? 1=oui0=non78 A quels moments au cours de la journée d’hier avez vous lavé ce bol?(notez toutes les réponses)→ Q7999=nsp → Q79___79 Est ce que votre enfant refuse parfois de terminer son repas ? 1=oui0=non → Q8199=nsp → Q8180 Que faites vous dans ce cas là?(notez toutes les réponses)__81 Obligez vous votre enfant à terminer son repas 1=ouiMême s’il paraît ne plus avoir faim ?0=non99=nsp_828. Caractéristiques, soins et santé de l’enfantQuelle est la date de naissance de l’enfant ? ____ ____/ ____ ____/ ____ ____ ____ ____ _ _/_ _ /_ _83 Document de naissance : 1=acte de naissance2=carnet de santé3=aucun, DNS estimée (rappel)84 Quel est le sexe de votre enfant ? 1=garçon2=fille85 L’enfant a-t-il été pesé à la naissance? 1=oui0=non → Q888687888990Combien pesait l’enfant à la naissance ?Poids à la naissance:L’enfant possède-t-il un document de santésur lequel figurent les vaccinations reçues?Quel genre de doucment de santé l’enfant possède-t-il?(Demandez à voir le document de santé)Combien de fois l’enfant a-t-il été pesé ?(Relevez l’information sur le document de santé)______________grammes99=nsp1=prélevé sur document de santé2=estimé (rappel)1=oui0=non ou document perdu → Q931=carnet de santé officiel2=cahier/carnet/feuille non officiels3=autre(préciser)___________________________ fois________________137

91Combien de fois l’enfant a-t-il reçu des capsules de vitamine A ?(Relevez l’information sur le document de santé)__________ fois__92 L’enfant a-t-il reçu les vaccins suivants ?(Relevez l’information sur Polio 0 1=oui 0=nonle document de santé) BCG 1=oui 0=nonDTCP1 1=oui 0=nonDTCP2 1=oui 0=nonDTCP3 1=oui 0=nonRougeole (rouvax) 1=oui 0=nonRappel DTCP 1=oui 0=non93L’enfant a-t-il été malade au cours de la semaine passée ? 1=oui → (remplissez fiche maladie)0=non → Q9899=nsp → Q9894 Avez vous consulté quelqu’un ou reçu des conseils 1=ouipour guérir la maladie de l’enfant ? 0=non → Q9695 Où avez vous consulté ou reçu des conseils ?1=centre de santé de base du fokontany5=pharmacie2=hôpital public6=magasin/épicerie3=hôpital ou clinique privée7=guérisseur traditionnel4=médecin indépendant8=autre(préciser) ___________________96 Remplissez les questions Q96 et Q97 si l’enfant a eu la diarrhée, sinon → Q98Au cours du dernier épisode de diarrhée, avez vous offert à boireà votre enfant :1=moins que d’habitude2= plus que d’habitude3= autant que d’habitude99=nsp97 Au cours du dernier épisode de diarrhée, avez vous offert à mangerà votre enfant :1=moins que d’habitude2= plus que d’habitude3= autant que d’habitude99=nsp98Habituellement, combien de fois par semaine êtes vous absenteDe la maison du matin jusuq’au soir_________ fois/semaine____________________99Quand vous vous absentez, combien d’heures par jour en moyenneêtes vous séparée de votre enfant ?(Si l’enfant accompagne toujours la mère, notez 0)_________heures/jour_100Quand vous vous absentez de la maison qui s’occupe de l’enfant habituellement ?1=vous emmenez votre enfant avec vous5=grand-père/grand-mère2=sœur/frère de l’enfant6=voisin/voisine3=votre frère ou votre sœur7=autre(préciser)__________________________4=oncle/tante_138

9. Hygiène101 Hier, à quel(s) moment(s) êtes vous lavé les mains ?(notez toutes les réponses)_102 Hier, à quel(s) moment(s) avez vous lavé les mains de votre enfant ?(notez toutes les réponses)_103 Avez vous utilisé un produit pour vous laver les mains hier? 1=oui0=non →Q65104 Quel produit avez vous utilisé pour vous laver les mains ? 1=savon2=liquide vaisselle3=autre(préciser) _________________105 Avez vous utilisé un produit pour laver les mains de votre enfant hier? 1=oui0=non →Q67106 Quel produit avez vous utilisé pour laver 1=savonles mains de votre enfant ?2=liquide vaisselle3=autre(préciser) ____________________10710810911010. Mesures anthropométriquesMère biologiquePoids de la mère avec son enfant :Poids1 __ __ __, __ kg Poids2 __ __ __, __ kg Poids3 __ __ __, __ kgPoids de la mère seule :Poids1 __ __ __, __ kg Poids2 __ __ __, __ kg Poids3 __ __ __, __ kgTaille de la mère:Taille1 __ __ __, __ cm Taille2 __ __ __, __ cm Taille3 __ __ __, __ cmGrossesse actuelle connue de la mère?1=oui0=non_ _ _ , __ _ _ , __ _ _ , _111La mère présente-t-elle un handicap pouvant affecterles mesures anthropométriques ?1=oui0=non → Q113_112 Précisez la nature de l’handicap : ___________________________________________________________ _113114115EnfantTaille de la mère:Taille1 __ __ __, __ cm Taille2 __ __ __, __ cm Taille3 __ __ __, __ cmL’enfant présente-t-il des oedèmes ?1=oui0=nonL’enfant présente-t-il un handicap pouvant affecterles mesures anthropométriques ?1=oui0=nonY a-t-il un autre enfant âgé de 18 mois ou moins dans le ménage ?OUI → remplissez la section n°2 si la personne qui s’occupe du nouvel enfant est différente de celleinterviewée et ensuite passez à la section n°5 (Q38)NON → fin de l’entretien_ _ _ , ____139

ANNEXE 2 FACTEURS DE CONVERSION DES POIDS CRU → CUITAliment Mode cuisson Partie noncomestible(% du poids)Facteur deconversionSource 1Arachide grillé 0 0,97 Food Processorbouillie 0 0,61 ObservationsViande de zébu grillée 0 0,76 Food processorfrite 0 0,76 ObservationsIntestin de zébufrit 0 0,89 Low et al.cuit dans l'huile 0 0,82 Low et al.Foie de zébu frit 0 0,82 Food ProcessorViande decanardDindebouilli 0 0,74 Food Processorgrillé 0 0,62 Food Processorbouillie 0 0,74 Observationsgrillée 0 0,71 Food ProcessorŒuf dur 12 0,90 Food ProcessorIntestin de porc frit 0 0,89 Food ProcessorRognon de porc frit 0 0,76 Food ProcessorPouletbouilli 0 0,74 Food Processorgrillé 0 0,71 Food ProcessorRognons de frit 0 0,89 Food ProcessorpouletCarpefrite 30 0,83 Food Processorbouillie 30 0,88 ObservationsEcrevisse bouillie 79 0,76 Food ProcessorCrevette bouillie 24 0,76 Food ProcessorMorue frite 31 0,83 ObservationsTilapiabouilli 30 0,88 Observationsfrit 30 0,83 ObservationsBetterave cuite dans l'eau 33 0,96 Food ProcessorFeuille de cuite dans l'eau 29 0,95 ObservationscressonFeuille de cuite dans l'eau 29 0,98 Food ProcessorpotironCarotte cuite dans l'eau 11 0,94 Food ProcessorChoux cuit dans l'eau 7 1,15 Food ProcessorChou-fleur cuit dans l'eau 61 1,00 Food ProcessorCourgette cuite dans l'eau 5 0,88 Food ProcessorHaricot vert cuit dans l'eau 12 0,93 Food ProcessorOignon blanc cuit dans l'eau 9 1,00 Food ProcessorPetits pois cuit dans l'eau 0 0,95 Food ProcessorPoireau cuit dans l'eau 56 1,00 Food ProcessorTomate cuit dans l'eau 9 1,00 Food ProcessorEchalotte cuit dans l'eau 12 0,89 Food ProcessorOignon vert cuit dans l'eau 9 0,83 Food ProcessorCitrouille cuit dans l'eau 30 0,92 Food Processor140

Concombre cuit dans l'eau 3 0,92 Food ProcessorPoivron vert cuit dans l'eau 18 1,00 Food ProcessorAubergine cuit dans l'eau 19 0,94 Food ProcessorFeuille haricot cuit dans l'eau 29 0,98 Low et al.Epinard cuit dans l'eau 28 0,95 Food ProcessorFeuillecuit dans l'eau 29 0,98 Low et al.courgetteFeuille manioc cuit dans l'eau 29 0,98 Low et al.Manioc cuit dans l'eau 0 0,95 Food ProcessorFeuille patate cuit dans l'eau 29 0,96 Low et al.doucePatate doucecuit dans l'eau 0 0,95 Observationsgrillée 0 0,68 ObservationsPomme de terrecuite dans l'eau 0 1,00 Food Processorfrite 0 0,54 Food ProcessorTaro cuit dans l'eau 0 0,95 Food ProcessorFeuille de taro cuite dans l'eau 28 0,98 Lowe et al.Haricot blanc cuit dans l'eau 0 2,50 Food ProcessorAmbérique cuit dans l'eau 0 2,50 Food ProcessorPois de terre cuit dans l'eau 0 2,45 Food ProcessorPois du cap cuit dans l'eau 0 2,45 Food ProcessorSoja cuit dans l'eau 0 1,01 Food ProcessorLentille cuit dans l'eau 0 2,73 Food ProcessorNiébé cuit dans l'eau 0 2,78 Food ProcessorMaïs cuit dans l'eau 0 3,37 Food ProcessorRizcuit dans l'eau0 3,12 Observations(façon vary maina)Macaroni cuit dans l'eau 0 2,44 Food ProcessorSpaghetti cuit dans l'eau 0 2,44 Food ProcessorBanane plantin frite 36 0,48 Food Processor1 Sources: The Food Processor (version SQL 9.2 ESHA Research, Salem, USA) ; Low et al. [189] ;Observations de la préparation des recettes dans le cadre de la thèse.141

ANNEXE 3Densités requises en micronutriments des aliments de complément par classe d'âge (ensupposant une consommation moyenne de lait maternel)Enfants allaitésEnfants non allaités6-8 mois 9-11 mois 12-23 mois 6-8 mois 9-11 mois 12-23 moisVitamin A (RE) 31,19 29,97 22,90 65,04 58,31 44,74Thiamine (mg) 0,08 0,06 0,07 0,05 0,04 0,06Riboflavine (mg) 0,08 0,06 0,06 0,07 0,06 0,06Vitamine B 6 (mg) 0,12 0,08 0,08 0,05 0,04 0,06Folate (ug) 11,24 9,00 20,68 13,01 11,66 17,90Vitamine C (mg) 1,50 1,75 1,47 4,88 4,37 3,36Vitamine B12 0 0 0,07 0,08 0,07 0,10Calcium absorbé (mg) 12,07 9,53 18,96 13,17 11,81 16,78Fer absorbé (mg) 0,44 0,29 0,10 0,15 0,14 0,06Zinc absorbé (mg) 0,29 0,21 0,12 0,16 0,15 0,11142

ANNEXE 4 EXEMPLE DE FICHE COMPLÉTÉE DE RAPPEL DES 24 HEURES143