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RAPPORT DE LA
CARTOGRAPHIE EVALUATIVE
DES RISQUES ET
VULNERABILITES DE LA
GUINEE Guinée 2018
Analyse faite par l’ANSS avec l’Appui Technique et Financier de l’OMS
Résumé La cartographie évaluative des risques et vulnérabilités a été menée dans l’ensemble
des districts sanitaires de la Guinée. Elle a porté sur 6 aléas identifiés à haut Risque dans le pays. Il s’agit du Choléra, d’Ebola, de la Fièvre Jaune, de la Rougeole, des
Inondations et des Conflits. Cette analyse a fait ressortir les informations clés permettant de préparer le plan de réponse multi risque dans le pays et des plans de
contingence spécifiques par alea.
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Liste des Auteurs
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Résumé
En Guinée, l’ANSS a entrepris en Octobre 2017 avec l’OMS, le processus de la stratégie évaluative des risques et la cartographie analytique des vulnérabilités et des risques dans les 38 districts sanitaires du pays, selon l’approche STAR/VRAM de l’OMS. Au total, six (06) aléas identifiés comme à haut risque dans le pays ont fait l’objet de collecte de données dans les districts sanitaires à des fins d’analyse des vulnérabilités et de capacités. L’analyse a porté sur le Cholera, la Maladie à Virus Ebola, la Fièvre Jaune, la Rougeole, les Inondations et les conflits. Le tableau ci-dessous dresse le portrait synoptique de ces aléas dans le pays. Tableau N°1 : Résumé sur le Niveau de risques des aléas évalués sur le terrain en Avril 2018
Aléas Districts sanitaires Visités
Nombre de districts à risque élevé
Nombre de districts à risque Modéré
Nombre de districts à risque faible
Cholera 38 13 1 24
Ebola 38 19 4 15
Fièvre Jaune 38 7 3 28
Rougeole 38 16 1 21
Inondation 38 8 10 20
Conflits 38 8 9 21
Les détails de ces résultats, la méthodologie de la collecte des données, les principales recommandations sont mis à la disposition des gestionnaires des urgences à travers le pays afin qu’ils servent:
Initier les actions pour réduire les risques par la mitigation et la prévention, la réduction de la vulnérabilité et le renforcement des capacités
A renforcer la préparation dans la gestion des urgences sanitaires lies aux aléas prioritaires y compris par :
− Initiation de l’élaboration/révision des plans de préparation et plan de contingence spécifique
− Formation du personnel dans les matières spécifiques − Organisation des exercices de simulation − Allocation des ressources disponibles de manière efficiente pour la gestion
des urgences − Conduire un plaidoyer à tous les niveaux afin de mobiliser les ressources
permettant de faire face aux défis de développement qui ressortent de ces analyses.
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Table des matières Liste des Abréviations.............................................................................................................................. 6
DEFINITION CONCEPTUELLE DU VRAM ................................................................................................... 7
I. INTRODUCTION .................................................................................................................................... 9
II. BUT ET OBJECTIFS .............................................................................................................................. 11
II.1. BUT : ........................................................................................................................................... 11
II.2. OBJECTIF GENERAL ..................................................................................................................... 11
II.3. OBJECTIFS SPECIFIQUES ............................................................................................................. 11
III. METHODOLOGIE ............................................................................................................................... 12
III.1. Identification des aléas prioritaires ........................................................................................... 12
III.2. Identification des paramètres de capacités et de Vulnérabilité ............................................... 15
III.3. Identification des indicateurs de vulnérabilité et de capacité .................................................. 15
III.4. Collecte des données ................................................................................................................ 15
Phase de revue des questionnaires ............................................................................................... 15
PHASE I-Pré-test de l’outil de collecte de données : ..................................................................... 16
PHASE II- Collecte proprement dite des données : ....................................................................... 16
Sources de collecte des données : ................................................................................................ 16
III.5. Analyse des données : ............................................................................................................... 17
IV. RESULTATS ....................................................................................................................................... 19
IV.1. CHOLERA ................................................................................................................................... 20
IV.1.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa choléra ................................................................. 20
IV.1.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour le choléra ......................................... 20
IV.1.3. Indicateurs et codifications des Capacités pour le choléra ................................................ 21
IV.1.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour le Cholera : ............................................................. 21
IV.1.5. Indice du risque pour le Cholera ........................................................................................ 24
IV.1.6. Résultats régionaux pour le Cholera .................................................................................. 25
IV.1.7. recommandations pour le choléra : .................................................................................. 29
IV.2. MALADIE A VIRUS EBOLA .......................................................................................................... 30
IV.2.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Ebola .................................................................... 30
IV.2.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour Ebola................................................ 30
IV.2.3. Indicateurs et codifications des Capacités pour Ebola....................................................... 30
IV.2.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour Ebola : .................................................................... 31
IV.2.5. Index du risque pour Ebola ................................................................................................ 33
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IV.2.6. Résultat régionaux pour la FHVE ........................................................................................ 35
IV.2.7 Recommandations : ............................................................................................................ 39
IV.3.FIEVRE JAUNE ............................................................................................................................. 40
IV.3.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Fièvre Jaune : ....................................................... 40
IV.3.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour la Fièvre Jaune ................................. 41
IV.3.3. Indicateurs et codifications de la capacité pour la Fièvre Jaune ....................................... 41
IV.3.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour la Fièvre Jaune ....................................................... 42
IV.3.5. Index du risque pour la Fièvre Jaune ................................................................................. 44
IV.3.6 Résultats régionaux pour la Fièvre Jaune ........................................................................... 46
IV.3.7. Recommandations sur la Fièvre Jaune ............................................................................... 49
IV.4. ROUGEOLE ................................................................................................................................ 51
IV.4.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Rougeole .............................................................. 52
IV.4.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour la rougeole ...................................... 52
IV.4.3. Indicateurs et codifications de la capacité pour la Rougeole ............................................ 52
IV.4.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour la Rougeole : .......................................................... 53
IV.4.5. Index du risque pour la Rougeole : .................................................................................... 55
IV.4.6. Résultats régionaux pour la rougeole ................................................................................ 57
IV.4.7. Recommandations ............................................................................................................. 61
IV.5. INONDATION ............................................................................................................................ 62
IV.5.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Inondation ........................................................... 63
IV.5.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour l’Inondation : ................................... 63
IV.5.3. Indicateurs et codifications des capacités pour l’Inondation : .......................................... 63
IV.5.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour les Inondations: ..................................................... 64
IV.5.5. Index du risque pour l’Inondation : .................................................................................... 66
IV.5.6. Résultats régionaux ............................................................................................................ 67
IV.5.7. Recommandations ............................................................................................................. 71
IV.6. CONFLIT .................................................................................................................................... 72
IV.6.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Conflits ................................................................. 73
IV.6.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour les Conflits ....................................... 73
IV.6.3. Indicateurs et codifications des capacités pour les conflits ............................................... 73
IV.6.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour les conflits : ............................................................ 74
IV.6.5. Indice du risque pour les conflits : ..................................................................................... 75
IV.6.6. Résultats régionaux pour le Conflit .................................................................................... 78
IV.6.7. Recommandations ............................................................................................................. 82
V. ANALYSE ET DISCUSSIONS: ................................................................................................................ 83
VI. DIFFICULTES RENCONTREES ............................................................................................................. 83
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VII. CONCLUSION ET REMERCIEMENTS: ............................................................................................... 83
VII. RECOMMANDATIONS GENERALES : ................................................................................................ 84
Bibliographie : ....................................................................................................................................... 85
ANNEXES : .............................................................................................................................................. 86
DPS ................................................................................................................................................... 119
Liste des Abréviations
ANSS Agence Nationale de Sécurité Sanitaire
AFRO/OMS African Régional Office
KOBO-COLLECT Outil de saisie des données sur le terrain
DPS Direction Préfectorale de la Santé
DPE Direction Préfectorale de l'Education
DCS Direction Communale de la Santé
EPARE Equipe Préfectorale d'Alerte et de Riposte aux Epidémies
ERARE Equipe Régionale d'Alerte et de Riposte aux Epidémies
FHVE Fièvre Hémorragique Virale Ebola
MVE Maladie à Virus Ebola
JEE Joint External Evaluation
OMS Organisation Mondiale de la Santé
RSI Règlement Sanitaire International
STAR Strategic Assissent of Risks
SOP Standard Operating Procédures
VRAM Vulnerability and Risk Assessment Mapping
PTF Partenaires Techniques et Financiers
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DEFINITION CONCEPTUELLE DU VRAM 1. Définitions clés
Définition générique des terminologies relatives aux catastrophes pertinentes, y compris le VRAM,
afin de permettre une compréhension générale des éléments clés du processus VRAM dans le
secteur de la santé.
2. Définition générique de la VRAM
Le processus VRAM comprend trois activités principales, à savoir l'analyse des dangers, l'évaluation
de la vulnérabilité et de la capacité et l'analyse des risques. Pour définir et comprendre les principes
du processus VRAM dans le secteur de la santé, il est important de définir et d’internaliser de
manière générale la signification de risque, de vulnérabilité, de capacité, de risque, de cartographie
et de résilience, puis de les relier au contexte du secteur de la santé.
Selon les définitions de l'UNISDR (Bureau des Nations Unies pour la Réduction des Risque de
Catastrophe), un danger «est un phénomène dangereux, une substance, une activité humaine ou une
condition pouvant causer la mort, des blessures ou d'autres problèmes de santé, des dommages
matériels, une perte de moyens de subsistance et de services, des bouleversements sociaux et
économiques ou des dommages environnementaux».
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Plusieurs méthodologies de classification existent pour les dangers, mais d'une manière générale, ils
peuvent être classés en dangers naturels et humains. Un danger peut être un agent biologique
pouvant entraîner une urgence de santé publique ou une catastrophe. La vulnérabilité «désigne les
caractéristiques et les circonstances d'une communauté, d'un système ou d'un actif qui la rendent
susceptible aux effets néfastes d'un danger» (UNISDR, 2009). La capacité «est la combinaison de tous
les points forts, attributs et ressources disponibles au sein d'une communauté, d'une société, d'une
organisation ou d'un système pouvant être utilisés pour atteindre des objectifs convenus ou réduire
les risques de catastrophe». (UNISDR, 2009). La capacité d'adaptation «est la capacité des personnes,
des organisations et des systèmes utilisant les compétences et les ressources disponibles à faire face
et à gérer des conditions défavorables, des urgences et des catastrophes» (UNISDR
2009).
Le risque "est la probabilité de conséquences préjudiciables ou de pertes attendues (décès,
blessures, biens, moyens de subsistance, activités sociales et économiques perturbées ou
environnement endommagé) résultant d'interactions entre des dangers naturels ou d'origine
humaine et des conditions de vulnérabilité" (UNISDR, 2009). De manière conventionnelle, le risque
est exprimé par la mention suivante: Risque = Risques x Vulnérabilité (UNISDR 2009), alors que le
risque de catastrophe est défini comme «les pertes potentielles en vies humaines, en état de santé,
en moyens de subsistance, en biens et en services pouvant survenir pour une communauté ou une
société donnée au cours d'une période future spécifiée» (1). La résilience « est la capacité d'un
système, d'une communauté ou d'une société exposé à des dangers pour résister, absorber,
absorber et récupérer des effets d'un danger de manière rapide et efficace, y compris par la
préservation et la restauration de ses structures et fonctions de base essentielles »(UNISDR, 2009). ).
Cartographie: il existe différentes définitions de la cartographie; le dictionnaire des affaires en ligne
définit généralement la cartographie comme suit: «Représentation graphique d'une procédure, d'un
processus, d'une structure ou d'un système illustrant la disposition et les relations de ses différents
composants et retraçant les flux d'énergie, de biens, d'informations, de matériaux, d'argent, de
personnel, etc.» (2). Dans le contexte du processus VRAM, la cartographie est la représentation
graphique des dangers, de leurs risques, de leurs vulnérabilités, de leurs capacités d'adaptation et de
leur résilience.
En regroupant ces définitions, l’évaluation des risques (appelée «VRAM» dans le contexte de la
présente ligne directrice) «est définie comme une méthodologie permettant de déterminer la nature
et l’ampleur du risque en analysant les dangers potentiels, en évaluant les conditions de vulnérabilité
existantes qui, ensemble, pourraient potentiellement nuire aux personnes exposées, aux biens, aux
services, aux moyens de subsistance et à l'environnement dont elles dépendent » (UNISDR, 2009). La
troisième dimension de l’évaluation des risques est la capacité de réaction qui est le contraire de la
vulnérabilité. La définition ci-dessus est représentée mathématiquement par:
Risque de catastrophe (R) = Danger (H) x Vulnérabilité (V) / Capacité (C)
La représentation mathématique ci-dessus du risque de catastrophe montre que plus l'ampleur,
l'intensité et la fréquence d'un danger et les vulnérabilités sont élevées, plus le risque de catastrophe
est élevé, plus la capacité de réaction est grande moins le risque de catastrophe est grand
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Reference
1. UNISDR terminologies on disaster risk reduction. 2009. The United Nations Office for Disaster Risk
Reduction (UNISDR)
2. http://www.businessdictionary.com/definition/mapping.html
I. INTRODUCTION Chaque année, les états membres de la région Africaine de l’OMS notifient plus de 100
urgences de santé publique, en majorité des épidémies. La Guinée est constamment exposée
aux risques d’urgences de santé publique et à grand impact sanitaire. Elle a connu de 1970 à
2013, des flambées de choléra à récurrence, survenant presque chaque année. A la fin de ces
quatre décennies d’épisodes cholérique, la Guinée s’est aussi confrontée, au même titre que
la Sierra Leone et le Liberia durant deux autres années (2014-2016) à la plus meurtrière des
épidémies de son histoire –la Fièvre Hémorragique à Virus Ebola (FHVE). Elle y a payé un lourd
tribut avec 3 814 cas confirmés et probables et à 2 544 décès dont 115 agents de santé. Depuis
la déclaration de la fin de l’épidémie d’Ebola, le pays multiplie les stratégies de lutte contre
des flambées sporadiques d’une autre épidémie de rougeole -déclarée depuis Février 2017.
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A la fin d’Ebola, la Guinée s’est lancée dans une dynamique de relance de son système de
santé et s’est engagé à mettre en application les obligations du Règlement Sanitaire
International (RSI 2005). Lequel exige des 194 Etats membres de l’OMS, de "Prévenir la
propagation internationale des maladies, de protéger, de maîtriser et de réagir en temps réel
par une action de santé publique proportionnée et limitée aux risques qu’elles présentent
pour la santé publique, en évitant de créer des entraves inutiles au trafic et au commerce
internationaux " [Reference].
En tant que signataire du RSI, la Guinée est ainsi juridiquement contrainte de développer, de
renforcer et de maintenir ses capacités à répondre rapidement et efficacement, aux Risques
et aux Urgences de Santé Publique, de nature médicale, biologique, chimique ou radiologiques
et à rapporter annuellement à l’assemblée mondiale de la santé, le niveau d’avancement de
la mise en œuvre de ces capacités.
Pour mesurer l’état d’implémentation de ces directives du RSI, la Guinée a conduit l’évaluation
Externe Conjointe JEE, du 24 au 28 avril 2017 avec les cadres des Ministères de la Santé, de
l’Elevage, de l’Environnement, de la Défense et de la Sécurité en présence des partenaires
techniques et financiers (PTF). A la lumière de cette évaluation, des recommandations ont été
formulées parmi lesquelles il y avait la nécessité d’élaborer plusieurs plans et procédures, y
compris le plan de préparation Multi Risques et le plan de réduction du risque. Cette activité
rédactionnelle se devait d’être précédée, guidée et éclairée par les conclusions d’une
évaluation cartographique préalable des risques et vulnérabilités du pays (processus
STAR/VRAM (Strategic Assessment of Risks/Vulnerability and Risks Assessment Mapping).
Les travaux de ce processus évaluatif ont démarré en Guinée suite à la requête 565 du
28/08/2017, introduite par l’ANSS auprès du Bureau pays de l’OMS et portant sur un appui
technique et financier d’un plan d’action opérationnel post JEE. La demande a été honorée
par AFRO sur la foi de la 62e session du comité régional de la santé pour l’Afrique qui a adopté
la résolution de réduction des risques et la gestion des risques dans le domaine de la santé sur
la base du Sendai Framework et la stratégie régionale pour la réduction des risques dans la
région Africaine [Référence].
Cette session avait connu l’adhésion des 90% des pays de la région africaine qui s’étaient
engagés à dresser le portrait cartographique des risques et vulnérabilités (VRAM) relatif aux
événements de santé qui leur sont propre. C’est à cette fin qu’il a été tenu à Kindia le 30
Octobre 2017 l’atelier pour l’évaluation des risques. Cette rencontre qui a réuni des cadres de
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multiples secteurs du gouvernement et des partenaires techniques et financiers, des experts
de l’OMS au niveau de Genève et AFRO a permis d’identifier six (6) aléas à haut risque de
survenue et d’impact sur les populations Guinéennes. Il s’agit du Choléra, des Conflits, d’Ebola,
de la Fièvre Jaune, de la rougeole et de l’Inondation. Ces événements ont fait ensuite l’objet
d’une collecte de données dans les 38 préfectures de la Guinée à l’effet de faire une analyse
cartographique et de dresser le profil du risque et de la vulnérabilité de chaque district vis-à-
vis des aléas recensés. Les résultats de la présente analyse permettront à la Guinée de dresser
divers plans et stratégies notamment relatifs à la communication du risque, à l’allocation
rationnelle et adéquate des ressources et un meilleur pré-positionnement des stocks de
matériels et intrants pour la gestion des urgences à haut impact sur la sécurité des populations
guinéennes.
Le présent rapport décrit la méthodologie de collecte et d’analyse des données du processus
STAR/VRAM et les principaux résultats obtenus en vue d’une validation et d’une large
diffusion à différents niveaux de la pyramide sanitaire du pays. Le rapport servira de bases aux
planificateurs des secteurs concernées notamment la santé de rédiger divers plans de
préparation de contingence et de réduction du risque.
II. BUT ET OBJECTIFS
II.1. BUT :
Le but de la collecte des données était de procéder à l’analyse des données de risque et de
vulnérabilités des 38 districts sanitaires de la Guinée vis-à-vis des 6 aléas prioritaires identifiés
à l’entame du processus VRAM
II.2. OBJECTIF GENERAL
Dresser les profils de risques et de vulnérabilités des districts sanitaires de la Guinée,
face au Choléra ; Conflits ; Ebola ; Fièvre Jaune ; Inondation et Rougeole afin de servir
de base à la rédaction de divers plans (Multirisque, Contingence, Réduction du Risque,
Pré-positionnement de stock d’Urgence etc.) dans le pays.
II.3. OBJECTIFS SPECIFIQUES
− Identifier les aléas prioritaires en raison de l’ampleur de leur impact sur la santé de la population et sur le système de santé ainsi que de la probabilité estimée de leur survenue dans l’avenir
− Identifier les paramètres de vulnérabilité et de capacité afin d’évaluer le niveau de risque pour chaque aléa prioritaire dans tous les districts sanitaires
− Déterminer le niveau de risque pour chaque aléa prioritaire dans tous les districts sanitaires
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− Développer la cartographie des risques et paramètres de risque pour tous les aléas prioritaires
− Proposer les recommandations pour la réduction de risque, la prévention des urgences sanitaires, ainsi que la préparation et réponse efficace aux urgences sanitaires dues aux aléas prioritaires
III. METHODOLOGIE
III.1. Identification des aléas prioritaires
L'outil STAR a été développé par l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS) pour permettre
aux pays d’identifier et de classer les risques d’urgences sanitaires de niveau national sur leur
territoire.
On définit un risque d’urgences sanitaires de niveau national comme tout risque qui
nécessiterait l’activation d’une réponse au niveau central et dont la gestion dépasse les
capacités au niveau décentralisé.
L’outil STAR utilise une approche fondée sur la consultation de personnes-clés sous forme de
groupe de discussion et de documents pertinents (données épidémiologiques, rapports
d’épidémies et rapports d’autres urgences sanitaires et autres…).
La consultation s’appuie sur une méthodologie d’analyse de risque basée sur des critères
d’impact et de probabilité afin d’identifier et prioriser les risques d’urgences sanitaires.
Les résultats obtenus avec l’outil STAR ont permis de classifier les risques selon leur niveau
en :
Risque très élevé
Risque Elevé
Risque Modéré
Risque Faible
Et Risque très Faible
Dans le Tableau Ci-dessous sont classifiés les risques identifiés pour la Guinée
Risque Mesures de préparation requises
Mesures de préparation minimales
Mesures de préparation supplément.
Mesures d’atténuation
des risques
5. Très élevé
(4) Conflits sociaux-politique => les blessures voir la perte en vie humaine, la perte des animaux et des produits agricoles, la baisse de la production agricole et animale, le mouvement massif des
1 1 1
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éleveurs en quête du pâturage, Blessures, traumatisme, Jeunes adolescents présents dans les manifestations publiques.
(1) Inondation => Traumatisme, maladies diarrhéiques, maladies vectorielles, Maladies hydrique, Débordement des cours d'eau entrainant la destruction des champs de cultures des villages riverains, conséquences directes : la famine, la malnutrition, et la pauvreté extrême, perte en vie humaine par noyade, dangers environnementaux, blessures,
1 1 1
4. Elevé
(15) MPE => Fièvre jaune 1 1 1
(14) MPE => Cholera 1 1 1
(13) MPE => Ebola 1 1 1
(1) MPE => Rougeole 1 1 1
3. Modéré
(8) Accident de la voie publique => Faible taux d'utilisation des structures sanitaire/une faible couverture vaccinale/ morbi-mortalité élevée pour faute d'innascibilité aux services, taux d'accidents élevé, installation des coupeurs de route, non commercialisation des produits locaux. Conséquences tardives: famine, pauvreté, taux de morbidité et de mortalité élevé, instabilité sociale, Mortalité, invalidité, dégâts matériels importants
1 1
(2) Eboulement, Glissement de terrain => Traumatisme, Décès, Atteinte à la personne ou aux personnes présente au moment de l'évènement, invalidité, dégâts matériels importants, sans abris
1 1
(11) MPE => Fièvre Lassa 1 1
Suite page suivante
Risque Mesures de préparation requises
Mesures de préparation minimales
Mesures de préparation supplément.
Mesures d’atténuation
des risques
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2. Faible
(9) Contamination d'eaux et aliments => Pollution de la nature par la production des sachets plastique, l'envahissement des caniveaux-débordement des eaux de ruissellement et formation des nappes d'eau (facteurs des maladies diarrhéique et paludisme); mort d'animaux domestiques et la diminution de la nappe phréatique.
1
(5) Feu de brousse => La mort de diverses espèces animales vivant dans les forêts, La brûlure du sol le rendant stérile après quelques années, Les érosions par manque d'arbre pour protéger le sol et éviter ces érosions, Les éboulements provoquant l'ensablement des rizières, Le tarissement des sources d'eau, Les bouleversements dans le changement climatique, La pollution de l'air, destruction de la flore et la faune, mais aussi des cultures, la sécheresse, la famine, la malnutrition, le tarissement des cours d'eau. danger environnementaux, brulure physique, Famine
1
(3) Incendie domestique => Atteinte à la personne ou aux personnes présente au moment de l'évènement, Paralysie des activités génératrice de revenues, traumatismes, mortalité élevée, brulure.
1
(23) MPE => Fièvre de la vallée de Rift 1
(2) Zoonoses => Rage 1
(18) MPE => Dengue 1
(17) MPE => Fièvre Marburg 1
(12) MPE => Méningite 1
1. Très faible
(7) Déforestation => Perte de la biodiversité (animaux et végétaux) L'aggravation des maladies, l'aggravation des catastrophes naturelles, la diminution de la ressource en eau, le changement climatique, destruction de la flore et la faune, mais aussi des cultures. Conséquences tardives: la sécheresse, la famine, la malnutrition, le tarissement des cours d'eau.
1
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(6) Sècheresse => La santé des enfants et des personnes âgées devient très fragile, denrées alimentaires rares et chères, ressources en eau peu abondantes, sols érodés et bétail affaibli, conflits juridiques et sociaux , Diminution des poissons vivant dans l'eau et animaux qui s'abreuvent aux points d'eau, arbres plus secs et déshydratés ce qui peut causer leur mort, l'alimentation et l'évacuation des eaux ménagères ne se font pas correctement, Diminution du niveau des rivières, des fleuves et des nappes d'eau, incendies souvent nombreux.
1
(22) Maladies émergentes => Peste pulmonaire 1
(21) Zoonoses => Transmission humain de grippe aviaire
1
(19) Zoonoses => Charbon humain 1
(16) MPE => Poliomyélite 1
III.2. Identification des paramètres de capacités et de Vulnérabilité
Au cours de l’atelier de Kindia en Octobre 2017, les participants ont pu identifier pour les aléas à risques très élevé et élevé, les paramètres de vulnérabilités et de capacités pour faire face aux risques. Les conclusions de cet atelier ont permis d’élaborer les indicateurs de vulnérabilités et de capacités (voir rapport Atelier STAR/ VRAM, Kindia Octobre 2017).
III.3. Identification des indicateurs de vulnérabilité et de capacité
Des indicateurs SMART ont été identifiés pour chacun des aléas par les participants de l’atelier. Ces indicateurs ont été consignés dans les formulaires des questionnaires utilisés lors de la collecte des données. Voir en annexe, les différents questionnaires et les indicateurs de calcul pour chaque aléa.
III.4. Collecte des données
La collecte des données a été faite en 3 phases :
Phase de revue des questionnaires
Suite à l’Atelier de planification du processus STAR/VRAM à Kindia, où les formulaires de
collecte des données ont été élaborés en fonction de chaque type d’aléas, le comité de
coordination du VRAM a procédé à la revue des questionnaires, à la reformulation et/ou à la
correction des questions ambiguës en collaboration avec l’équipe AFRO de l’OMS. Les listes
des sources des données ont été également mises à jour à cette phase. Les questionnaires
ont été conçus avec des questions permettant de recueillir des données épidémiologiques
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en relation avec la maladie ou l’événement considéré ; de vulnérabilité et de capacités de
gestion disponibles dans chaque district pour faire face à l’aléa considéré
PHASE I-Pré-test de l’outil de collecte de données :
Les questionnaires revus ont été testés pour leur validité sur deux sites : la préfecture de
Coyah et la commune de Kaloum. Sur chaque site, un enquêteur formé a été déployé afin d’y
collecter des données, accompagné d’un superviseur choisi au sein du comité de
coordination. Les enquêtes ont été conduites en trois (3) jours au niveau de chacun des deux
(2) sites du 27 au 29 mars 2018. Les formulaires de collecte des données ont ensuite été
révisés et réadaptés par le comité de coordination sur la base des données recueillies sur les
sites des tests et les listes des sources des données remises à jour.
PHASE II- Collecte proprement dite des données :
Avant de procéder à la collecte proprement dite des données, les questionnaires revus et
validés ont été paramétrés sur les tablettes et téléphones Android avec l’outil COBO –
COLLECT par une équipe de cartographes du bureau pays de l’Organisation Internationales
pour les Migrations (OIM). La collecte des données dans les 38 préfectures/communes a été
assurée par 16 enquêteurs parmi lesquels huit (8) ont été choisis à Conakry (enquêteurs No1
ou enquêteur national) et les huit (8) autres parmi les gestionnaires de données formés sur
le VRAM lors de l’atelier de Kindia (enquêteurs No2 ou enquêteur régional). Dans chaque
district, les questionnaires ont été administrés à la fois sur les versions papier et
électronique. Les 38 districts sanitaires ont été répartis entre les huit (8) équipes. Chaque
équipe s’est rendue dans une des 8 régions administratives de la Guinée pour administrer les
questionnaires dans les districts relevant de leur région d’affectation. 4 superviseurs
nationaux issus de l’équipe de coordinations ont été déployés sur le terrain pour suivre le
déroulement de la collecte. Chaque superviseur a assuré le monitoring dans deux (2) des
huit (8) régions administratives du pays.
Les équipes de superviseurs étaient composées de deux (2) cadres de l’ANSS et deux (2) de
l’OMS.
Sources de collecte des données :
En vue de faciliter la collecte des données ; une liste préalable de sources des données a été
fournie ; lors de l’atelier de planification STAR/VRAM à Kindia pour chaque aléa par les
P a g e 17 | 121
cadres des différents secteurs conviés, chacun dans son domaine de compétence. La liste
complète des sources des données est présentée en annexe.
III.5. Analyse des données :
Les versions papier et électronique des questionnaires ont été comparées à la recherche et
correction éventuelle de toute discordance. La données ont ensuite été extraites du Cobo
COLLECT et entrées dans une base de données Excel 2016. Les données ont été ensuite
nettoyées. Les variables ont été ensuite croisées en fonction des données collectées et les
indicateurs ont été calculés. Une pondération a été utilisée pour déterminer pour chaque
indicateur un score dans l’analyse de l’aléa, de la vulnérabilité et des capacités au sein des
districts sanitaire suivant une approche définie par l’OMS dans le cadre de la conduite du
processus VRAM. L’analyse a été à la fois qualitative et quantitative.
Paramètres de calcul considérés dans l’évaluation de risque
Aléas: Toute situation ou phénomène susceptible de causer des pertes ou des dommages à
l’homme, aux biens ou à l’environnement au sein du district d’étude.
Vulnérabilité: Caractéristique et circonstances dans le district sanitaire, rendant celui-ci
susceptible aux effets dommageables d’un danger.
Capacité: la combinaison de tous les points forts, attributs et ressources disponibles au sein
de l’organisation du district sanitaire dans cette étude et pouvant être utilisés pour l’atteinte
d’objectifs convenus ou la réduction des risques, vulnérabilités et catastrophes.
Risque: La probabilité de survenue de conséquences préjudiciables ou de pertes attendues
(épidémies, décès, blessures, biens, moyens de subsistance, activités sociales et économiques
perturbées ou environnement endommagé) résultant d’interactions entre des aléas naturels
ou d’origine humaine et des conditions de vulnérabilité dans le district sanitaire considéré.
Identification des facteurs de vulnérabilité et de capacités :
Le VRAM est défini comme l’évaluation cartographique du niveau de risque et de la
vulnérabilité dans les districts ayant été soumis au processus. Des concepts comme le risque,
le danger, la vulnérabilité et la capacité ont été utilisés pour calculer le niveau du risque. La
formule du calcul du risque est :
R= H*V/C
Où R= Risque
P a g e 18 | 121
V : la Vulnérabilité
H : le Danger
C : la Capacité
Evaluation des risques: Méthode permettant de déterminer la nature et l’étendue des
risques, ainsi que les dommages susceptibles d’être causés aux personnes, aux biens,
aux services, aux moyens de subsistance et à l’environnement dont ils dépendent.
Analyse des risques: Processus consistant à calculer le niveau du risque en apportant
les divers attributs qui contribuent à la réduction ou à l’amplification du risque d’un
danger donné pour les individus et les communautés.
Pour déterminer le niveau du risque pour chaque aléa et dans chaque district sanitaire,
trois (3) domaines d’analyse ont été utilisés :
Le niveau d’aléas : Pour les 6 aléas retenus dans la présente étude, la probabilité de
survenue, le niveau d’exposition et l’impact ont été calculés. Pour l’inondation et les
conflits, des données épidémiologiques spécifiques ont été considérées. Ces
éléments croisés ont permis de ressortir le niveau du score. La pondération associée
à ce score a permis de déterminer l’indice du niveau des aléas ;
La vulnérabilité du district face à l’aléa : des indicateurs spécifiques ont été calculés
en déterminant une pondération pour chaque indicateur afin de déterminer l’indice
de vulnérabilité sur la base de la sommation des scores et leur croisement à travers
des tests logiques.
Le même exercice a été fait pour les indicateurs des indicateurs de capacité
disponibles dans le district sanitaire à l’effet de déterminer l’indice de capacité.
La formule ci-haut citée a été utilisée pour calculer le niveau du risque de chaque aléa dans
le district sanitaire sur la base des indices de l’aléa, de la vulnérabilité et de la capacité.
La cartographie des risque de survenue de chacun des aléas retenus dans cette étude a été
établie en fonction de trois 3 niveaux de gravité (élevé, moyen, faible) pour chaque aléa (voir
dans les pages suivantes pour chaque aléa spécifique, les scores attribués par niveau). Ces
trois (3) niveaux de risque sont référencés en couleur et cartographiés avec les
correspondances suivantes.
Le niveau de risque élevé est représenté en rouge sur la carte ;
Le niveau de risque moyen est codé en jaune sur la carte et
Le niveau de risque faible est coloré en vert sur la carte.
P a g e 19 | 121
Cette catégorisation permet de rationaliser l’allocation des ressources de gestion des aléas
dans les districts sanitaires.
IV. RESULTATS
P a g e 20 | 121
IV.1. CHOLERA
IV.1.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa choléra
Pour l’aléa cholera, l’évaluation a porté sur les cas enregistrés au cours des 10 dernières années
(2008 – 2017), les cas de décès au cours de la même période et le taux de létalité
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Probabilité
Nombre Moyen de cas des dix dernières années
Exposition Nombre moyen de cas de décès des dix dernières années
Impact Taux moyen de létalité des dix dernières années
IV.1.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour le choléra
Pour l’évaluation des indicateurs de vulnérabilité pour le choléra, des domaines ont été identifiés en relation avec les conditions socio-économiques, l’eau, l’hygiène et l’assainissement, les conditions climatiques et les données environnementales. Pour chaque domaine spécifique, des indicateurs ont été identifiés, des données collectées et les indicateurs calculés pour chaque district sanitaire.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
P a g e 21 | 121
Données Socio-économiques Pourcentage de la Population sous le seuil de pauvreté
Taux d'instruction des adultes de plus de 15 ans
Taux de chômage
Eau Hygiène Assainissement Pourcentage des ménages ayant accès à des sources d’eaux aménagées
Pourcentage des ménages avec des latrines améliorées
Pourcentage de ménages touchés par les campagnes de sensibilisation
Données climatiques Pluviométrie mensuelle moyenne
Données environnementales Survenue d'inondation au cours des 3 dernières années (2015, 2016, 2017)
IV.1.3. Indicateurs et codifications des Capacités pour le choléra
Les capacités pour la gestion du choléra dans chaque district sanitaire ont été collectées à travers des domaines spécifiques et le calcul des indicateurs pour chacun de ces domaines. Ces domaines sont en relation avec les capacités des ressources humaines dans le domaine de la santé, le système de santé en place et les capacités de gestion d’une urgence sanitaire et particulièrement le choléra.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Ressources humaines Pourcentage d'agents de santé formés à la gestion des urgences
Pourcentage d'agents de santé formés au contrôle du choléra
Pourcentage d'ASC formés et fonctionnel
Services de santé Pourcentage d'établissements de santé ayant des directives de prévention et de contrôle
Capacités de gestion d'une épidémie de cholera
District sanitaire disposant d'un comité multisectoriel de réponse aux urgences
District sanitaire disposant d'EPARE
District disposant d'un plan de contingence face au cholera
District sanitaire disposant d'un stock d'urgence
IV.1.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour le Cholera :
Les résultats du VRAM sont présentés sous formé d’indexe. Les indexes pour le cholera viennent des résultats calculés pour chaque indicateur pour l’aléa, pour la vulnérabilité et pour les capacités. Ces indexes ont été calculés pour chaque district sanitaire.
P a g e 22 | 121
IV.1.4.1 Index pour l’aléa Cholera L’index pour l’aléa a été évalué pour l’ensemble des districts sanitaires. Les données ont été collectées sur le nombre total de cas enregistrés au cours des 10 dernières années (2018 -2017), le nombre total de décès et le taux de létalité. Les districts sanitaires avec index supérieur ou égal à 0,30 ont une forte probabilité de cholera avec une forte exposition aux décès dû au cholera et un impact élevé du choléra en termes de taux de létalité élevé.
L’index cholera est élevé dans 13 districts sanitaires du pays. Les autres districts ont des index modérés ou faibles. Les régions de Conakry, Boké, Kindia, Faranah et Kankan présentent plus de districts sanitaires avec des index élevés.
IV.1.4.2 Index de Vulnérabilité pour le Cholera
Index de vulnérabilité a été évalué dans l’ensemble des districts sanitaires du pays. Les données socioéconomiques, d’eau, hygiène et assainissement, des données climatiques et environnementales ont été collectées, pondérées pour déterminer le niveau de l’index pour chaque district sanitaire pour le niveau de vulnérabilité. Plus l’index est élevé, plus la vulnérabilité est grande par rapport à l’aléa Cholera. Le graphique ci-dessous donne la situation de vulnérabilité pour l’ensemble des districts sanitaires :
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
Kal
ou
mD
ixin
nM
atam
Rat
om
aM
ato
toC
oya
hD
ub
reka
Fore
cari
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Lelo
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Be
yla
Nze
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reLo
laYo
mo
uM
ace
nta
Gu
eck
edo
u
Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
eau
de
l'in
de
x
Districts et Regions sanitaires
Indice pour le Cholera
P a g e 23 | 121
L’accès à l’eau potable, l’hygiène et l’assainissement contribuent plus au niveau de vulnérabilité dans cette analyse. Les districts sanitaires dont l’index est supérieur à 0,80 présentent des scores élevés de vulnérabilité. IV.1.4.3 Index de Capacités pour le Cholera Les indicateurs en relation avec les ressources humaines, les services de santé, la gestion des urgences sanitaires sont ceux utilisés pour évaluer les capacités des districts sanitaires à gérer l’impact et les risques associés au Cholera. L’index de capacités oscille entre 0,10 et 0, 45 pour l’ensemble des districts sanitaires. Les districts sanitaires avec index de capacités supérieur à 0,25 ont été identifiés comme ceux ayant plus de capacités à gérer l’impact et le risque du choléra.
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Kal
ou
mD
ixin
nM
atam
Rat
om
aM
ato
toC
oya
hD
ub
reka
Fore
cari
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lem
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Fria
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aba
Pit
aLa
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Lelo
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Tou
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Ko
ub
iaFa
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Be
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Nze
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Gu
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edo
u
Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
eau
de
l'in
de
x
Districts et Régions sanitaires
Indice de Vulnérabilité pour le Cholera
0,000,050,100,150,200,250,300,350,400,450,50
Kal
ou
mD
ixin
nM
atam
Rat
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Lelo
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na
Ke
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Be
yla
Nze
rko
reLo
laYo
mo
uM
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Gu
eck
edo
u
Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
eau
de
l'In
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x
Districts et Régions sanitaires
Indice de Capacités pour le Cholera
P a g e 24 | 121
IV.1.5. Indice du risque pour le Cholera
Pour déterminer le niveau du risque pour chaque district sanitaire en relation avec le
Cholera, les trois index précédents ont été utilisés selon la formule ci-dessous pour calculer
le niveau du risque :
R= H*V/C
Où R= Risque
V : index de la Vulnérabilité
H : index de l’alea
C : index de la Capacité
La cartographie du risque a été établie en tenant compte des niveaux de l’index suivants :
Les scores de l’index inferieurs à 0,36 sont faibles
Les scores de l’index entre 036 et 0,60 sont moyens
Ceux dont le score de l’index est supérieur à 0,60 sont élevés.
La couleur attribuée au district sanitaire dépend du niveau du score de l’index du risque.
Le niveau de risque élevé est représenté en rouge sur la carte ;
Le niveau de risque moyen est codé en jaune sur la carte et
Le niveau de risque faible est coloré en vert sur la carte.
Ainsi le niveau du risque ressort dans le graphique ci-dessous :
Ces zones sont présentées à travers la carte ci-dessous :
0,000,200,400,600,801,001,201,401,601,802,00
Kal
ou
mD
ixin
nM
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Rat
om
aM
ato
toC
oya
hD
ub
reka
Fore
cari
ahK
ind
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lem
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Fria
Bo
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alK
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ara
Mam
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aba
Pit
aLa
be
Lelo
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aM
ali
Tou
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Ko
ub
iaFa
ran
ahK
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ugo
uD
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Kan
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Be
yla
Nze
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laYo
mo
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Gu
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u
Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
eau
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x
Districts et Régions sanitaires
Indice de risque pour le Cholera
P a g e 25 | 121
Carte N°1 : Carte sur le niveau de risque par district sanitaire pour le Cholera, Avril 2018 :
Les districts sanitaires des régions de Conakry, de Kindia, de Boké, de Faranah et de Kankan ont les risques les plus élevés pour le choléra en général. L’analyse spécifique par région, ressorts ci-dessous :
IV.1.6. Résultats régionaux pour le Cholera
Région de Conakry :
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
Kaloum Dixinn Matam Ratoma Matoto
Niv
eau
de
l'in
de
x
Districts sanitaires
Graphique 1: Analyse VRAM pour le cholera dans la ville de Conakry, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 26 | 121
Si le niveau de vulnérabilité est identique dans chacun des districts sanitaires de la ville de Conakry, des spécificités sont observées par rapport à l’aléa du choléra et des capacités à y faire face. Les capacités les plus faibles sont observées à Ratoma et Kaloum et le niveau de risque est plus élevé à Ratoma et Dixinn. Le risque est moyen à Matoto et faible dans les districts sanitaires de Kaloum et Matam.
Région de Kindia :
Dans cette région, le risque pour le choléra est plus élevé à Kindia et à Forécariah et moyen à Coyah. Les niveaux de vulnérabilité et de capacités sont variables d’un district sanitaire à un autre. Région de Boké :
Le niveau du risque est plus élevé à Fria et à Boffa. Le niveau de vulnérabilités est élevé dans toute la région à l’exception de Boké.
Région de Mamou :
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
1,60
Coyah Dubreka Forecariah Kindia Telemele
Niv
eau
de
l'in
de
x
Districts sanitaires
Graphique 2: Analyse VRAM pour le Cholera dans la région de Kindia, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Fria Boffa Boke Gaoual Koundara
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 3: Analyse de VRAM pour le Cholera dans la région de Boké, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 27 | 121
Le risque est élevé dans le district sanitaire de Mamou et faible dans les autres districts de la région. Les niveaux de vulnérabilités et de capacités sont presque identiques dans les 3 districts de la région. Région de Labé :
Dans cette région, les niveaux du risque sont faibles pour le choléra, cependant le niveau de vulnérabilité est élevé et les capacités sont dans l’ensemble faibles.
Région de Faranah :
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
1,60
Mamou Dalaba Pita
Niv
eau
de
l'in
de
x
Districts sanitaires
Graphique 4: Analyse VRAM pour le cholera dans la région de Mamou, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Labe Lelouma Mali Tougué Koubia
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 5: Analyse VRAM pour le cholera dans la région de Labé, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 28 | 121
L’analyse du VRAM donne un risque élevé dans les districts sanitaires de Faranah et Dabola, cependant le niveau de vulnérabilité est élevé dans toute la région et les capacités de riposte sont faibles. Région de Kankan
Les districts sanitaires de Kankan et Kouroussa ont des risques élevés de survenue du choléra. Dans toute la région les niveaux de vulnérabilités sont élevés à l’exception de Kérouané et les capacités de riposte sont dans l’ensemble faibles.
Région de Nzérékoré :
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
Faranah Kissidougou Dabola Dinguiraye
Niv
eau
de
l'in
de
x
Districts sanitaires
Graphique 6: Analyse VRAM pour le cholera dans la région de Faranah, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
Kouroussa Kankan Siguiri Mandiana Kerouané
Niv
eau
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l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 7: Analyse VRAM pour le cholera dans la region de Kankan Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 29 | 121
Dans la région de Nzérékoré, le risque est élevé dans le district sanitaire de Yomou. Pour le reste de la région les niveaux de vulnérabilité (élevés) et des capacités de riposte (faibles) sont presque identiques.
IV.1.7. recommandations pour le choléra :
Pour réduire les risques dans ces différents districts sanitaires, certaines activités peuvent être planifiées en vue de l’amélioration des niveaux de capacités et réduire la vulnérabilité. Ainsi l’appui des districts sanitaires en vue de la réduction du risque peut être à trois niveaux de priorités :
a) Les priorités à résoudre à court terme (les prochains 12 mois) Elaborer le plan de contingence pour chaque district sanitaire du pays Constituer des stocks dans les zones à haut risque et au niveau national Former le personnel des formations sanitaires sur les SOP pour le cholera Renforcer la mise en place des sites sentinelles dans les zones à risque élevé au
cours des périodes de forte probabilité de survenue de cholera b) Les priorités à aborder dans le moyen terme (dans les 3 années à venir)
Renforcer les comités multisectoriels de réponse aux urgences
Organiser des exercices de simulation dans les zones à haut risque
Renforcer les capacités des agents communautaires dans le cadre de la surveillance
épidémiologique (détection, notification et communication)
c) Les priorités à aborder dans le long terme (au-delà de 3 ans) L’amélioration de l’accès à l’eau potable Le renforcement de la disponibilité des latrines améliorées au sein des
communautés Le plaidoyer pour le changement de comportements Mobiliser les partenaires techniques et financiers au tour des questions de
développement au sein des communautés.
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Beyla Nzerkore Lola Yomou Macenta Gueckedou
Niv
eau
de
l'in
de
x
Districts sanitaires
Graphique 8: Analyse VRAM pour le cholera dans la region de Nzerekore, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 30 | 121
IV.2. MALADIE A VIRUS EBOLA
IV.2.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Ebola
Pour l’aléa Ebola, l’évaluation a porté sur les cas enregistrés au cours de l’épidémie entre 2014 et
2016, les cas de décès au cours de la même période et le taux de létalité
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Probabilité
Nombre de cas d'Ebola au cours des années 2014, 2015 et 2016
Exposition Nombre de décès de cas d'Ebola au cours des années 2014, 2015 et 2016
Impact Taux de létalité
IV.2.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour Ebola
Pour l’évaluation des indicateurs de vulnérabilité pour Ebola, des domaines ont été identifiés en relation avec les conditions socio-économiques, l’eau, l’hygiène et l’assainissement. Pour chaque domaine spécifique, des indicateurs ont été identifiés, des données collectées et les indicateurs calculés pour chaque district sanitaire.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Données Socio-économiques Pourcentage de la Population sous le seuil de pauvreté
Taux d'instruction des adultes de plus de 15 ans
Taux de chômage
Eau Hygiène Assainissement Pourcentage des ménages ayant accès à des sources d’eaux aménagées
Pourcentage des ménages avec des latrines améliorées
Pourcentage de ménages touchés par les campagnes de sensibilisation
IV.2.3. Indicateurs et codifications des Capacités pour Ebola
Les capacités pour la gestion d’Ebola dans chaque district sanitaire ont été collectées à travers des domaines spécifiques et le calcul des indicateurs pour chacun de ces domaines.
P a g e 31 | 121
Ces domaines sont en relation avec les capacités des ressources humaines dans le domaine de la santé, le système de santé en place et les capacités de gestion d’une urgence sanitaire.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Ressources humaines Pourcentage d'agents de santé formés au contrôle d'EBOLA
Pourcentage d'ASC formés à la surveillance communautaire
Services de santé Pourcentage d'établissements de santé disposant d'une définition de cas
Capacités de gestion d'une épidémie d’Ebola
District sanitaire disposant d'un comité multisectoriel de réponse aux urgences
District sanitaire disposant d'EPARE
District disposant d'un plan de contingence face à EBOLA
District sanitaire disposant de Kit d'Urgence EBOLA
IV.2.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour Ebola :
Les résultats du VRAM sont présentés sous formé d’indexe. Les indexes pour Ebola viennent des résultats calculés pour chaque indicateur pour l’aléa, pour la vulnérabilité et pour les capacités. Ces indexes ont été calculés pour chaque district sanitaire. IV.2.4.1 Index pour l’aléa Ebola L’index pour l’aléa a été évalué pour l’ensemble des districts sanitaires. Les données ont été collectées sur le nombre total de cas enregistrés entre 2014 et 2016, le nombre total de décès et le taux de létalité. Les districts sanitaires avec index supérieur à 0,30 ont une forte probabilité pour Ebola avec une forte exposition aux décès dû à Ebola et un impact élevé d’Ebola en termes de taux de létalité élevé.
P a g e 32 | 121
L’index Ebola est élevé dans 19 districts sanitaires du pays. Les autres districts ont des index modérés ou faibles. Les régions de Conakry, Boké, Kindia, Faranah, Kankan et Nzérékoré présentent plus de districts sanitaires avec des index élevés.
IV.2.4.2 Index de Vulnérabilité pour Ebola
Index de vulnérabilité a été évalué dans l’ensemble des districts sanitaires du pays. Les données socioéconomiques, d’eau, hygiène et assainissement ont été collectées, pondérées pour déterminer le niveau de l’index pour chaque district sanitaire pour le niveau de vulnérabilité. Plus l’index est élevé, plus la vulnérabilité est grande par rapport à l’aléa Ebola. Le graphique ci-dessous donne la situation de vulnérabilité pour l’ensemble des districts sanitaires :
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
Kal
ou
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Be
yla
Nze
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reLo
laYo
mo
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u
Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
eau
de
l'in
de
x
Districts et Regions sanitaires
Indice pour la Maladie à Virus Ebola
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Kal
ou
mD
ixin
nM
atam
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ub
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um
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Tou
gué
Ko
ub
iaFa
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ahK
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uD
abo
laD
ingu
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Kan
kan
Sigu
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Man
dia
na
Ke
rou
ané
Be
yla
Nze
rko
reLo
laYo
mo
uM
ace
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Gu
eck
edo
u
Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts et Regions sanitaires
indice de Vulnerabilité pour Ebola
P a g e 33 | 121
Les districts sanitaires dont l’index est supérieur à 0,80 présentent des scores élevés de vulnérabilité. IV.2.4.3 Index de Capacités pour Ebola Les indicateurs en relation avec les ressources humaines, les services de santé, la gestion des urgences sanitaires sont ceux utilisés pour évaluer les capacités des districts sanitaires à gérer l’impact et les risques associés à Ebola. L’index de capacités oscille entre 0,00 et 0, 60 pour l’ensemble des districts sanitaires. Les districts sanitaires avec index de capacités supérieur à 0,30 ont été identifiés comme ceux ayant plus de capacités à gérer l’impact et le risque d’EBOLA.
IV.2.5. Index du risque pour Ebola
Pour déterminer le niveau du risque pour chaque district sanitaire en relation avec Ebola,
les trois index précédents ont été utilisés selon la formule ci-dessous pour calculer le
niveau du risque :
R= H*V/C
Où R= Risque
V : index de la Vulnérabilité
H : index de l’alea
C : index de la Capacité
La cartographie du risque a été établie en tenant compte des niveaux de l’index suivants :
Les scores de l’index inferieurs à 0,60 sont faibles
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
Kal
ou
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nM
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Fore
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Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts et regions sanitaires
indice de Capacités
P a g e 34 | 121
Les scores de l’index entre 0,60 et 1,09 sont moyens
Ceux dont le score de l’index est supérieur ou égal à 1,10 sont élevés.
La couleur attribuée au district sanitaire dépend du niveau du score de l’index du risque.
Le niveau de risque élevé est représenté en rouge sur la carte ;
Le niveau de risque moyen est codé en jaune sur la carte et
Le niveau de risque faible est coloré en vert sur la carte.
Ces résultats du niveau du risque ressortent à travers le graphique ci-dessous :
Cette situation présentée dans le graphique ressort à travers la carte ci-dessous :
Carte N°2 : Carte sur le niveau de risque dans le pays et par district sanitaire pour EBOLA, Avril 2018:
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
Kal
ou
mD
ixin
nM
atam
Rat
om
aM
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oya
hD
ub
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Fore
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Bo
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ou
nd
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be
Lelo
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ali
Tou
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do
ugo
uD
abo
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Kan
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Sigu
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yla
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reLo
laYo
mo
uM
ace
nta
Gu
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u
Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
eau
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l'In
de
x
Districts et Régions sanitaires
Indice de Risk de la Maladie à Virus Ebola
P a g e 35 | 121
Le risque encouru d’Ebola est élevé dans le pays. Plusieurs districts sanitaires sont à risque élevé dans les régions de Faranah, Kankan, Nzérékoré, Kindia et Conakry. 19 districts sanitaires sur 38 sont à risque élevé et quatre districts à risque modéré.
Ainsi les index combinés par région sont présentés ci-dessous :
IV.2.6. Résultat régionaux pour la FHVE
Région de Conakry :
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
Kaloum Dixinn Matam Ratoma Matoto
Niv
eau
de
l'in
de
x
Districts sanitaires
Graphique 9: Analyse VRAM pour Ebola dans la region de Conakry, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 36 | 121
Le niveau du risque encouru d’Ebola est élevé dans les districts sanitaires de Matoto et de Matam et modéré dans les districts sanitaires de Dixinn et de Kaloum. Le niveau de vulnérabilités est identique dans les districts sanitaires de la ville de Conakry. Les capacités sont d’un niveau identique au niveau des communes de Matam, Ratoma et Matoto et faibles dans les districts sanitaires de Dixinn et Kaloum.
Région de Kindia :
Les risques encourus d’Ebola sont élevés dans les districts sanitaires de Forécariah, Kindia et Coyah, modéré à Elimée et faible à Dubreka. Les niveaux de vulnérabilités sont identiques entre les différents districts de cette région avec cependant des différentes au niveau des capacités d’un district à un autre.
Région de Boké :
Le risque encouru d’Ebola est élevé dans les districts sanitaires de Fria et de Boffa, faibles dans les autres districts sanitaires de la région.
Région de Mamou :
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
1,60
1,80
Coyah Dubreka Forecariah Kindia Telemele
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 10: Analyse VRAM pour Ebola dans la region de Kindia, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
1,60
1,80
Fria Boffa Boke Gaoual Koundara
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 11: Analyse VRAM pour EBOLA dans la région de Boké, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 37 | 121
Les risques encourus d’Ebola sont faibles dans la région de Mamou Région de Labé :
Les risques encourus d’Ebola dans la région de Labé sont faibles dans l’ensemble des districts sanitaires.
Région de Faranah :
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Mamou Dalaba Pita
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 12: Analyse VRAM pour Ebla dans la région de Mamou, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Labe Lelouma Mali Tougué Koubia
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 13: Analyse VRAM pour EBOLA dans la région de Labé , Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 38 | 121
Dans cette région, les risques encourus d’Ebola sont élevés pour l’ensemble des districts sanitaires. Les niveaux sont similaires pour la vulnérabilité avec des faibles capacités de riposte.
Région de Kankan
Le niveau de risque est élevé dans les districts sanitaires de Kankan, Siguiri et Kouroussa et faibles dans les districts de Mandiana et Kérouané. Les capacités de riposte dans cette région sont faibles.
Région de Nzérékoré :
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
Faranah Kissidougou Dabola Dinguiraye
Niv
eau
de
l'in
de
x
Districts sanitaires
Graphique 14: Analyse VRAM pour Ebola dans la région de Faranah, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
Kouroussa Kankan Siguiri Mandiana Kerouané
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 15: Analyse VRAM pour Ebola dans la région de Kankan, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 39 | 121
Le risque est élevé dans cette région de la Guinée pour l’ensemble des districts sanitaires à
l’exception de Yomou où le risque est modéré. Le niveau de vulnérabilité est identique dans
l’ensemble de la région avec cependant des capacités différentes d’un district sanitaire à un
autre.
IV.2.7 Recommandations :
Pour réduire les risques encourus d’Ebola et préparer les districts sanitaires à y faire face, des activités spécifiques sont à mener dans le court, moyen et long terme. Ces activités sont définies en termes de priorités:
a) Les priorités à résoudre à court terme (les prochains 12 mois) Elaborer le plan de contingence pour chaque district sanitaire du pays Constituer des stocks d’urgence dans les zones à haut risque et au niveau national Former le personnel des formations sanitaires sur les SOP pour Ebola Constituer une équipe régionale de vaccination en ceinture contre Ebola et préparer
l’équipe à travers des exercices de simulation b) Les priorités à aborder dans le moyen terme (dans les 3 années à venir)
Renforcer les comités multisectoriels de réponse aux urgences
Organiser des exercices de simulation dans les zones à haut risque
Renforcer la surveillance à base communautaire
c) Les priorités à aborder dans le long terme (au-delà de 3 ans) Le plaidoyer pour le changement de comportements
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
Beyla Nzerkore Lola Yomou Macenta Gueckedou
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 16: Analyse VRAM pour Ebola dans la région de Nzerekore, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 40 | 121
IV.3.FIEVRE JAUNE
IV.3.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Fièvre Jaune :
Pour l’aléa Fièvre Jaune, l’évaluation a porté sur les cas suspects enregistrés en 2017 et le taux de
prévalence calculé sur ces cas.
P a g e 41 | 121
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Epidémiologie
Nombre de cas suspects de la fièvre jaune en 2017
Prévalence des cas suspects de la Fièvre jaune en 2017
IV.3.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour la Fièvre Jaune
Pour l’évaluation des indicateurs de vulnérabilité pour la Fièvre Jaune, des domaines ont été identifiés en relation avec les conditions socio-économiques, l’eau, l’hygiène et l’assainissement, la couverture vaccinale et les données environnementales. Pour chaque domaine spécifique, des indicateurs ont été identifiés, des données collectées et les indicateurs calculés pour chaque district sanitaire.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Données Socio-économiques Pourcentage de la Population sous le seuil de pauvreté
Taux d'instruction des adultes de plus de 15 ans
Eau Hygiène Assainissement Pourcentage des ménages ayant accès à des sources d’eaux aménagées
Pourcentage des ménages avec des latrines améliorées
Pourcentage de ménages touchés par les campagnes de sensibilisation
Vaccination Couverture Vaccinale
Données Environnementales Nombre d’excavations/galeries des vecteurs
IV.3.3. Indicateurs et codifications de la capacité pour la Fièvre Jaune
Les capacités pour la gestion de la Fièvre Jaune dans chaque district sanitaire ont été collectées à travers des domaines spécifiques et le calcul des indicateurs pour chacun de ces domaines. Ces domaines sont en relation avec les capacités des ressources humaines dans le domaine de la santé, le système de santé en place et les capacités de gestion d’une urgence sanitaire et particulièrement la Fièvre Jaune.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Ressources humaines Pourcentage d'agents de santé formés à la gestion des urgences
Pourcentage d'agents de santé formés au contrôle de la fièvre Jaune
Pourcentage d'ASC formés et fonctionnel
P a g e 42 | 121
Services de santé Pourcentage d'établissements de santé ayant des directives de prévention et de contrôle
Capacités de gestion d'une épidémie de Fièvre Jaune
District sanitaire disposant d'EPARE
District disposant d'un plan de contingence face à la Fièvre Jaune
IV.3.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour la Fièvre Jaune
Les résultats du VRAM sont présentés sous formé d’indexe. Les indexes pour la Fièvre Jaune viennent des résultats calculés pour chaque indicateur pour l’aléa, pour la vulnérabilité et pour les capacités. Ces indexes ont été calculés pour chaque district sanitaire. IV.3.4.1 Index pour l’aléa Fièvre Jaune L’index pour l’aléa a été évalué pour l’ensemble des districts sanitaires. Les données ont été collectées sur le nombre total de cas suspects enregistrés en 2017 et le taux de prévalence calculé sur ces cas. Les districts sanitaires avec index supérieur ou égal à 0,10 ont une forte probabilité de Fièvre Jaune avec une prévalence plus forte des cas suspects de fièvre Jaune.
L’index Fièvre jaune est élevé dans 7 districts sanitaires du pays. Les autres districts ont des index modérés ou faibles.
IV.3.4.2 Index de Vulnérabilité pour la Fièvre Jaune :
Index de vulnérabilité a été évalué dans l’ensemble des districts sanitaires du pays. Les données socioéconomiques, d’eau, hygiène et assainissement, de couverture vaccinale et de données environnementales ont été collectées, pondérées pour déterminer le niveau de l’index pour chaque district sanitaire pour le niveau de vulnérabilité. Plus l’index est élevé, plus la vulnérabilité est grande par rapport à l’aléa Fièvre Jaune.
0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
0,35
Kal
ou
mD
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Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
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l'In
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x
Districts et régions sanitaires
indice pour la Fièvre Jaune
P a g e 43 | 121
Le graphique ci-dessous donne la situation de vulnérabilité pour l’ensemble des districts sanitaires :
Le taux de couverture vaccinale et la présence des galeries de vecteurs contribuent plus au niveau de vulnérabilité dans cette analyse. Les districts sanitaires dont l’index est supérieur à 0,80 présentent des scores élevés de vulnérabilité. IV.1.4.3 Index de Capacités pour la Fièvre Jaune Les indicateurs en relation avec les ressources humaines, les services de santé, la gestion des urgences sanitaires sont ceux utilisés pour évaluer les capacités des districts sanitaires à gérer l’impact et les risques associés à la Fièvre Jaune. L’index de capacités oscille entre 0,10 et 0, 50 pour l’ensemble des districts sanitaires. Les districts sanitaires avec index de capacités supérieur à 0,40 ont été identifiés comme ceux ayant plus de capacités à gérer l’impact et le risque de Fièvre Jaune.
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20K
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Dix
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Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
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x
Districts et Régions sanitaires
indice de Vulnerabilité
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
Kal
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Gu
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edo
u
Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
eau
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de
x
Districts et Régions sanitaires
index de Capacité
P a g e 44 | 121
IV.3.5. Index du risque pour la Fièvre Jaune
Pour déterminer le niveau du risque pour chaque district sanitaire en relation avec la
Fièvre Jaune, les trois index précédents ont été utilisés selon la formule ci-dessous pour
calculer le niveau du risque :
R= H*V/C
Où R= Risque
V : index de la Vulnérabilité
H : index de l’alea
C : index de la Capacité
La cartographie du risque a été établie en tenant compte des niveaux de l’index suivants :
Les scores de l’index inferieurs à 0,14sont faibles
Les scores de l’index entre 014 et inférieur à 0,28 sont moyens
Ceux dont le score de l’index est supérieur ou égal à 0,28 sont élevés.
La couleur attribuée au district sanitaire dépend du niveau du score de l’index du risque.
Le niveau de risque élevé est représenté en rouge sur la carte ;
Le niveau de risque moyen est codé en jaune sur la carte et
Le niveau de risque faible est coloré en vert sur la carte.
Le niveau de risque en fonction des scores définis ressort à travers le graphique Ci-dessous :
Ces informations sont représentées dans la carte ci-dessous
0,000,100,200,300,400,500,600,700,80
Kal
ou
mD
ixin
nM
atam
Rat
om
aM
ato
toC
oya
hD
ub
reka
Fore
cari
ahK
ind
iaTe
lem
ele
Fria
Bo
ffa
Bo
keG
aou
alK
ou
nd
ara
Mam
ou
Dal
aba
Pit
aLa
be
Lelo
um
aM
ali
Tou
gué
Ko
ub
iaFa
ran
ahK
issi
do
ugo
uD
abo
laD
ingu
iray
eK
ou
rou
ssa
Kan
kan
Sigu
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Man
dia
na
Ke
rou
ané
Be
yla
Nze
rko
reLo
laYo
mo
uM
ace
nta
Gu
eck
edo
u
Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
eau
de
l'In
de
x
District et Régions sanitaires
Indice de Risque pour la Fièvre Jaune
P a g e 45 | 121
Carte N°3 : Carte sur le niveau de risque dans le pays et par district sanitaire pour la Fièvre Jaune, Avril 2018 :
Le risque encouru de la fièvre jaune est élevé dans 7 districts sanitaires et modéré dans 3 autres. Les résultats des régions de façon spécifiques sont présentés ci-dessous
P a g e 46 | 121
IV.3.6 Résultats régionaux pour la Fièvre Jaune
Région de Conakry :
Le risque encouru des cas de fièvre jaune est faible dans la ville de Conakry à l’exception de la commune de Ratoma. Le niveau de vulnérabilité est plus élevé dans ce district sanitaire et l’une des faibles capacités de riposte. Région de Kindia :
Le niveau de risque est faible dans l’ensemble de la région de Kindia. Les vulnérabilités sont plus élevées dans les districts sanitaires de Coyah, Forécariah et Kindia et faibles dans les autres districts. Les indices de capacités sont identiques dans la région.
Région de Boké :
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0,90
Kaloum Dixinn Matam Ratoma Matoto
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 17: Analyse VRAM pour la Fievre Jaune dans la region de Conakry, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
Coyah Dubreka Forecariah Kindia Telemele
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 18: Analyse VRAM pour la fièvre Jaune dans la region de Kindia, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 47 | 121
Le risque est élevé dans les districts sanitaires de Boké, Gaoual et Fria pour cette région. Si les indices de capacités sont identiques dans la région, le niveau de vulnérabilité varie d’un district à un autre avec un indice élevé pour l’ensemble des districts.
Région de Mamou :
Le niveau du risque de fièvre jaune est faible dans la région. Le niveau de vulnérabilité varie dans la région avec un niveau plus élevé à Mamou.
Région de Labé :
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
Fria Boffa Boke Gaoual Koundara
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 19: Analyse VRAM pour la fièvre jaune dans la région de Boké, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
Mamou Dalaba Pita
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 20: Analyse VRAM pour la fièvre jaune dans la région de Mamou, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 48 | 121
Le risque est faible dans la région de Labé. Le niveau de vulnérabilité est cependant élevé dans toute la région avec une faiblesse des capacités.
Région de Faranah :
Le risque pour la fièvre jaune est faible dans cette région. Les facteurs de vulnérabilités sont cependant élevés avec des faibles capacités de riposte.
Région de Kankan
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
Labe Lelouma Mali Tougué Koubia
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 21: Analyse VRAM pour la fièvre jaune dans la région de Labé, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Faranah Kissidougou Dabola Dinguiraye
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 22: Analyse VRAM pour la fièvre jaune dans la région de Faranah, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 49 | 121
Les risques sont modérés dans les districts sanitaires de Siguiri et Kouroussa et élevé dans le district sanitaire de Mandiana. Pour les autres districts sanitaires le risque est faible. L’indice de vulnérabilité est élevé pour l’ensemble des districts sanitaires avec des capacités identiques pour faire face à l’aléa.
Région de Nzérékoré :
Le risque est élevé dans les districts sanitaires de Macenta et Yomou et faibles dans les
autres districts sanitaires de la région. Les indices de vulnérabilités sont élevés dans toute la
région.
IV.3.7. Recommandations sur la Fièvre Jaune : Pour réduire les risques encourus de la fièvre jaune dans ces différents districts sanitaires, certaines activités peuvent être envisagées afin de préparer les différents districts sanitaires à faire face à la survenue éventuelle des cas de fièvre jaune. Ces activités peuvent être planifiées en termes de priorités dans le court, moyen et long terme:
a) Les priorités à résoudre à court terme (les prochains 12 mois) Elaborer le plan de contingence pour chaque district sanitaire du pays
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Kouroussa Kankan Siguiri Mandiana Kerouané
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 23: Analyse VRAM pour la fièvre Jaune dans la région de Kankan, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 24: Analyse VRAM pour la fièvre jaune dans la région de Nzerekore, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 50 | 121
Améliorer les couvertures vaccinales contre la fièvre jaune Renforcer les stocks de vaccin et des capacités de stockage à travers des chaines de
froid fonctionnelles Former le personnel des formations sanitaires sur les SOP
b) Les priorités à aborder dans le moyen terme (dans les 3 années à venir) Renforcer les comités multisectoriels de réponse aux urgences
Organiser des exercices de simulation dans les zones à haut risque
Renforcer les capacités des agents communautaires dans le cadre de la surveillance
épidémiologique (détection, notification et communication)
c) Les priorités à aborder dans le long terme (au-delà de 3 ans) Mettre en place une surveillance vectorielle dans le pays Diminuer les galeries de vecteurs dans le pays Renforcer l’utilisation des moustiquaires imprégnées d’insecticides dans le pays.
P a g e 51 | 121
IV.4. ROUGEOLE
P a g e 52 | 121
IV.4.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Rougeole
Pour l’aléa cholera, l’évaluation a porté sur les cas enregistrés en 2017 et ceux ayant reçus de la
Vitamine au cours de la maladie.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Epidémiologie
Proportion d'enfant de 0 à 59 mois qui ont fait la rougeole en 2017
Nombre d'enfants malades de la rougeole qui ont reçus de la vitamine A en 2017
IV.4.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour la rougeole
Pour l’évaluation des indicateurs de vulnérabilité pour la rougeole, des domaines ont été identifiés en relation avec la vaccination contre la rougeole et les conditions socio-économiques. Pour chaque domaine spécifique, des indicateurs ont été identifiés, des données collectées et les indicateurs calculés pour chaque district sanitaire.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Données en relation avec la Vaccination
Taux de couverture vaccinale pour la rougeole pour le dernier trimestre avant l'enquête (premier trimestre 2018
Proportionnelle de chaine de froid fonctionnelle
Taux d'instruction des adultes de plus de 15 ans
Taux d'instruction des adultes de plus de 15 ans
IV.4.3. Indicateurs et codifications de la capacité pour la Rougeole
Les capacités pour la gestion de la rougeole dans chaque district sanitaire ont été collectées à travers des domaines spécifiques et le calcul des indicateurs pour chacun de ces domaines. Ces domaines sont en relation avec les capacités des ressources humaines dans le domaine de la santé et les capacités de gestion d’une urgence sanitaire et particulièrement la Rougeole.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Ressources humaines Pourcentage d'agents de santé formés à la gestion des urgences
Pourcentage d'agents de santé formés au contrôle de la Rougeole
Pourcentage d'ASC formés et fonctionnel
Capacités de gestion d'une épidémie de cholera
District sanitaire disposant d'un comité multisectoriel de réponse aux urgences
District sanitaire disposant d'EPARE
District disposant d'un plan de contingence face à la Rougeole
P a g e 53 | 121
District sanitaire disposant d'un stock d'urgence
IV.4.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour la Rougeole :
Les résultats du VRAM sont présentés sous formé d’indexe. Les indexes pour la rougeole viennent des résultats calculés pour chaque indicateur pour l’aléa, pour la vulnérabilité et pour les capacités. Ces indexes ont été calculés pour chaque district sanitaire. IV.4.4.1 Index pour l’aléa Rougeole L’index pour l’aléa a été évalué pour l’ensemble des districts sanitaires. Les données ont été collectées sur la proportion des enfants de moins de 5 ans qui ont fait la rougeole en 2017 et ceux d’entre eux qui ont reçus de la vitamine A. Les districts sanitaires avec index supérieur à 0,30 ont une forte probabilité de rougeole.
L’indice Rougeole est élevé dans 11 districts sanitaires du pays. Les autres districts ont des index modérés ou faibles.
IV.4.4.2 Index de Vulnérabilité pour la Rougeole
Index de vulnérabilité a été évalué dans l’ensemble des districts sanitaires du pays. Les données socioéconomiques et de vaccination ont été collectées, pondérées pour déterminer le niveau de l’index pour chaque district sanitaire pour le niveau de vulnérabilité. Plus l’index est élevé, plus la vulnérabilité est grande par rapport à l’aléa Rougeole. Le graphique ci-dessous donne la situation de vulnérabilité pour l’ensemble des districts sanitaires :
0,000,100,200,300,400,500,60
Kal
ou
mD
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nM
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aM
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Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
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l'In
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Districts et Régions sanitaires
indice pour la Rougeole
P a g e 54 | 121
L’accès à l’eau potable, l’hygiène et l’assainissement contribuent plus au niveau de vulnérabilité dans cette analyse. Les districts sanitaires dont l’index est supérieur à 0,33 présentent des scores élevés de vulnérabilité. IV.4.4.3 Indice de Capacités pour la Rougeole : Les indicateurs en relation avec les ressources humaines et la gestion des urgences sanitaires sont ceux utilisés pour évaluer les capacités des districts sanitaires à gérer l’impact et les risques associés à la rougeole. L’index de capacités oscille entre 0,29 pour le score le plus faible à 0, 57 pour le plus élevé dans les districts sanitaires. Les districts sanitaires avec index de capacités supérieur à 0,40 ont été identifiés comme ceux ayant plus de capacités à gérer l’impact et le risque de la Rougeole.
0,000,100,200,300,400,500,600,700,800,90
Kal
ou
mD
ixin
nM
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Fore
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Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
eau
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l'In
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x
Districts et Régions sanitaires
indice de Vulnerabilité
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
Kal
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Gu
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Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
eau
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l'In
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x
Districts et Régions sanitaires
Indice de Capacité
P a g e 55 | 121
IV.4.5. Index du risque pour la Rougeole :
Pour déterminer le niveau du risque pour chaque district sanitaire en relation avec la
Rougeole, les trois index précédents ont été utilisés selon la formule ci-dessous pour
calculer le niveau du risque :
R= H*V/C
Où R= Risque
V : index de la Vulnérabilité
H : index de l’alea
C : index de la Capacité
La cartographie du risque a été établie en tenant compte des niveaux suivants de l’index :
Les scores de l’index inferieurs ou égal à 0,12 sont faibles
Les scores de l’index supérieurs à 0,12, mais inférieur ou égal à 0,24 sont moyens
Ceux dont le score de l’index est supérieur à 0,24 sont élevés.
La couleur attribuée au district sanitaire dépend du niveau du score de l’index du risque.
Le niveau de risque élevé est représenté en rouge sur la carte ;
Le niveau de risque moyen est codé en jaune sur la carte et
Le niveau de risque faible est coloré en vert sur la carte.
Ces niveaux ressortent à travers le graphique ci-dessous :
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Kal
ou
mD
ixin
nM
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Rat
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Fore
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nd
ara
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Pit
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Lelo
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ali
Tou
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ub
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ahK
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uD
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Be
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mo
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Gu
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u
Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
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x
Districts et Régions sanitaires
Indice de Risque pour la Rougeole
P a g e 56 | 121
Ces informations à partir du graphique sont présentées à travers la carte ci-dessous : Carte N°4 : Carte sur le niveau de risque dans le pays et par district sanitaire pour la Rougeole, Avril 2018 :
20 sur 38 districts sanitaires du pays présentent des risques élevés ou modéré pour la rougeole, soit 53% des districts sanitaires du pays. Tous les districts sanitaires du pays ont rapportés au moins un cas de rougeole en 2017. La proportion des enfants de moins de 5 ans ayant développé la rougeole variant d’un district sanitaire à un autre. L’analyse des index est présentée par région dans les pages suivantes:
P a g e 57 | 121
IV.4.6. Résultats régionaux pour la rougeole
Région de Conakry :
Les districts à risque élevé pour la survenue de la rougeole dans la ville de Conakry sont ceux de Ratoma et Matam. L’indice de vulnérabilité le plus élevé est observé dans le district sanitaire de Ratoma
Région de Kindia :
Les districts sanitaires de Kindia, Forécariah et Dubreka sont à risque élevé dans la région. Le niveau de vulnérabilité le plus élevé est observé dans le district sanitaire de Kindia.
Région de Boké :
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
Kaloum Dixinn Matam Ratoma Matoto
Niv
eau
de
l'In
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x
Districts sanitaires
Graphique 25: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la region de Conakry, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Coyah Dubreka Forecariah Kindia Telemele
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique N° 26: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la région de Kindia, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 58 | 121
Les districts sanitaires de Fria et de Boffa sont à risque élevé pour la rougeole. Les indices de vulnérabilités sont plus élevés dans les districts sanitaires de Boffa et Gaoual. Le niveau de capacité est identique dans l’ensemble des districts sanitaires de la région.
Région de Mamou :
Le risque encouru de la rougeole est élevé dans le district sanitaire de Pita et modéré dans le district sanitaire de Dalaba.
Région de Labé :
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
Fria Boffa Boke Gaoual Koundara
Niv
eau
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l'In
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x
Districts sanitaires
Graphique 27: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la région de Boké, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
Mamou Dalaba Pita
Niv
eau
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l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 28: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la region de Mamou, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 59 | 121
Les risques encourus de la rougeole dans la région de Labé sont faibles dans l’ensemble des districts sanitaires. Les indices de vulnérabilités sont élevés dans la région et identiques.
Région de Faranah :
Les districts sanitaires de Dinguiraye, Dabola et Kissidougou ont des risques élevés dans la région. Les vulnérabilités les plus élevés sont observés dans les districts sanitaires de Faranah, Dabola et Dinguiraye. L’indice de capacités est le même dans l’ensemble de la région.
Région de Kankan
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
Labe Lelouma Mali Tougué Koubia
Niv
eau
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l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 29: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la région de Labé, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
Faranah Kissidougou Dabola Dinguiraye
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 30: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la région de Faranah, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 60 | 121
Le risque encouru de la rougeole est faible dans la région de Kankan en dehors du district sanitaire de Mandiana où le risque est élevé.
Région de Nzérékoré :
La région de Nzérékoré présente le nombre de district sanitaires avec les risques les plus
élevés en dehors du district sanitaire de Beyla.
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
Kouroussa Kankan Siguiri Mandiana Kerouané
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 31: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la région de Kankan, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Beyla Nzerkore Lola Yomou Macenta Gueckedou
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 32: Analyse VRAM pour la Rougeole dans la région de Nzerekore, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 61 | 121
IV.4.7. Recommandations
Pour réduire les risques encourus de la rougeole dans les différents districts sanitaires, certaines activités peuvent être envisagées afin de préparer les districts sanitaires à faire face à la survenue des cas de rougeole. Ces activités peuvent être planifiées en termes de priorités dans le court, moyen et long terme:
a) Les priorités à résoudre à court terme (les prochains 12 mois) Elaborer le plan de contingence pour chaque district sanitaire du pays Améliorer les couvertures vaccinales dans les districts sanitaires Renforcer les stocks de vaccin et des capacités de stockage à travers des chaines de
froid fonctionnelles Former le personnel des formations sanitaires sur les SOP
b) Les priorités à aborder dans le moyen terme (dans les 3 années à venir) Renforcer les comités multisectoriels de réponse aux urgences
Organiser des exercices de simulation dans les zones à haut risque
Renforcer les capacités des agents communautaires dans le cadre de la surveillance
épidémiologique (détection, notification et communication)
c) Les priorités à aborder dans le long terme (au-delà de 3 ans) Renforcer la mobilisation communautaire au tour de la vaccination des enfants.
P a g e 62 | 121
IV.5. INONDATION
P a g e 63 | 121
IV.5.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Inondation
Pour l’aléa Inondation, l’évaluation a porté sur la proportion de la population exposée au risque
d’inondation en 2018 et la proportion des zones inondables.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Epidémiologie
Proportion de la population exposée au risque d'inondation en 2018
Proportion de zones inondables
IV.5.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour l’Inondation :
Pour l’évaluation des indicateurs de vulnérabilité pour l’inondation, des domaines ont été identifiés en relation avec les conditions socio-économiques, les conditions climatiques et les données environnementales. Pour chaque domaine spécifique, des indicateurs ont été identifiés, des données collectées et les indicateurs calculés pour chaque district sanitaire.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Données Socio-économiques
Proportion de la population démunie dans les zones inondables
Existence du plan d'occupation du sol
Existence d'un plan d'assainissement
Nombre de structures de santé dans les zones inondables
Proportion de populations informées du danger
Données climatiques Existence de système d'alerte précoce Météorologique
Données environnementales
Nombre de districts / quartiers inondables
Existence d'un plan d'aménagement des périmètres agricoles
Proportion de localités sujettes à l'ensablement des cours d'eau
IV.5.3. Indicateurs et codifications des capacités pour l’Inondation :
Les capacités pour la gestion des Inondations dans chaque district sanitaire ont été collectées à travers des domaines spécifiques et le calcul des indicateurs pour chacun de ces domaines. Ces domaines sont en relation avec les capacités des ressources humaines dans le domaine de la santé, le système de santé en place et les capacités de gestion d’une inondation.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Ressources humaines Pourcentage de personnel de santé formé à la prise en charge des victimes d'inondation
Services de santé Existence d'un CTEPI
P a g e 64 | 121
Fonctionnalité d'un CTEPI
Capacités de gestion d'une Inondation Pré positionnement de médicament pour l'alerte climatique
District sanitaire disposant d'EPARE
District disposant d'un plan de contingence face aux inondations
District sanitaire disposant d'un stock d'urgence
IV.5.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour les Inondations:
Les résultats du VRAM sont présentés sous formé d’indexe. Les indexes pour les Inondation viennent des résultats calculés pour chaque indicateur pour l’aléa, pour la vulnérabilité et pour les capacités. Ces indexes ont été calculés pour chaque district sanitaire. IV.5.4.1 Index pour l’aléa Inondation : L’index pour l’aléa a été évalué pour l’ensemble des districts sanitaires. Les données ont été collectées sur la proportion de la population exposée au risque d’inondation en 2018 et la
proportion des zones inondables. Les districts sanitaires avec index supérieur ou égal à 0,12 ont une forte probabilité d’Inondation.
L’index Inondation cholera est élevé dans 15 districts sanitaires du pays. IV.5.4.2 Index de Vulnérabilité pour l’Inondation Index de vulnérabilité a été évalué dans l’ensemble des districts sanitaires du pays. Les données socioéconomiques, climatiques et environnementales ont été collectées, pondérées pour déterminer le niveau de l’index pour chaque district sanitaire pour le niveau de vulnérabilité. Plus l’index est élevé, plus la vulnérabilité est grande par rapport à l’aléa Inondation.
0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
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Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
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l'In
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x
Districts et Régions sanitaires
indice pour Inondation
P a g e 65 | 121
Le graphique ci-dessous donne la situation de vulnérabilité pour l’ensemble des districts sanitaires :
Les districts sanitaires dont l’index est supérieur à 1,50 présentent des scores élevés de vulnérabilité. IV.5.4.3 Index de Capacités pour le Cholera Les indicateurs en relation avec les ressources humaines, les services de santé, la gestion des inondations sont ceux utilisés pour évaluer les capacités des districts sanitaires à gérer l’impact et les risques associés aux Inondations. L’index de capacités oscille entre 0,20et 0, 64 pour l’ensemble des districts sanitaires. Les districts sanitaires avec index de capacités supérieur à 0,30 ont été identifiés comme ceux ayant plus de capacités à gérer l’impact et le risque des Inondations.
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00K
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Districts et Régions sanitaires
Indice de Vulnerabilité
0,00
0,10
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Gu
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u
Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
eau
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l'In
de
x
Districts et Régions sanitaires
Index de Capacités
P a g e 66 | 121
IV.5.5. Index du risque pour l’Inondation :
Pour déterminer le niveau du risque pour chaque district sanitaire en relation avec les
inondations, les trois index précédents ont été utilisés selon la formule ci-dessous pour
calculer le niveau du risque :
R= H*V/C
Où R= Risque
V : index de la Vulnérabilité
H : index de l’alea
C : index de la Capacité
La cartographie du risque a été établie en tenant compte des niveaux de l’index suivants :
Les scores de l’index inferieurs ou égal à 0,6 sont faibles
Les scores de l’index supérieurs à 0,6 et inférieur ou égal à 1,20 sont moyens
Ceux dont le score de l’index est supérieur à 1,20 sont élevés.
La couleur attribuée au district sanitaire dépend du niveau du score de l’index du risque.
Le niveau de risque élevé est représenté en rouge sur la carte ;
Le niveau de risque moyen est codé en jaune sur la carte et
Le niveau de risque faible est coloré en vert sur la carte.
Ainsi les index combinés présentent le niveau de risque pour le pays :
Les résultats de cette analyse sont présentés dans la carte ci-dessous :
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
Kal
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Sigu
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Man
dia
na
Ke
rou
ané
Be
yla
Nze
rko
reLo
laYo
mo
uM
ace
nta
Gu
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edo
u
Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
Niv
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x
Districts et Régions sanitaires
Indice du risque pour l'Inondation
P a g e 67 | 121
Carte N°5 : Carte sur le niveau de risque dans le pays et par district sanitaire pour les Inondations, Avril 2018 :
18 districts sanitaires du pays présentent des risques élevés ou modérés des inondations. Les régions de Boké, Faranah, Kankan et Nzérékoré sont les plus concernés par rapport à cette situation. Dans les pages suivantes sont présentées les spécificités par région du pays.
IV.5.6. Résultats régionaux
Région de Conakry :
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
Kaloum Dixinn Matam Ratoma Matoto
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 33: Analyse VRAM pour les Inondations dans la région de Conakry, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 68 | 121
En dehors de la commune de Kaloum, le risque d’inondation est faible. L’urbanisation dans cette commune pourrait expliquer la survenue de façon récurrente des inondations dans cette partie de la ville.
Région de Kindia :
Les risques d’inondations sont faibles dans cette région. Région de Boké :
Les risques d’inondations sont élevés dans les districts sanitaires de Gaoual et de Boké. L’ensablement des cours d’eau et le mode d’habitation pourrait expliquer la récurrence des inondations dans ces districts sanitaires.
Région de Mamou :
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
Coyah Dubreka Forecariah Kindia Telemele
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 34: Analyse VRAM pour les Inondations dans la région de Kindia, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
Fria Boffa Boke Gaoual Koundara
Niv
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x
Districts sanitaires
Graphique N°35: Analyse VRAM pour les Inondations dans la région de Boké, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 69 | 121
Les risques d’inondations dans cette région sont faibles. Région de Labé :
Les districts sanitaires de Koubia et Tougué présentent des risques modérés de survenue d’inondations.
Région de Faranah :
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
Mamou Dalaba Pita
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique N°36: Analyse VRAM pour les Inondations dans la région de Mamou, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
1,60
1,80
Labe Lelouma Mali Tougué Koubia
Niv
eau
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x
Districts sanitaires
Graphique N°37: Analyse VRAM pour les Inondations dans la région de Labé, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 70 | 121
Le risque encouru d’inondation est élevé dans le district sanitaire de Dabola. Traversé par des grands cours d’eau et un ensablement de plus en plus important dans les cours du district sanitaire. Le risque est modéré dans le district sanitaire de Faranah
Région de Kankan
La région de Kankan présente le plus de districts sanitaires à haut risque d’inondation (3 districts sanitaires sur 5). Les deux autres présentent des risques modérés. Région traversée par des grands cours d’eau et un ensablement de plus en plus importants des cours dans cette région.
Région de Nzérékoré :
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
Faranah Kissidougou Dabola Dinguiraye
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 38: Analyse du VRAM pour les Inondations dans la région de Faranah, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
Kouroussa Kankan Siguiri Mandiana Kerouané
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique 39: Analyse VRAM pour les Inondations dans la région de Kankan, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 71 | 121
Le risque encouru d’inondation dans la région est élevé dans le district sanitaire de
Macenta et modéré dans les districts sanitaires de Gueckedou, Beyla, Lola et
Nzérékoré.
IV.5.7. Recommandations
Pour réduire les risque encouru des inondations dans les districts sanitaires identifiés, des activités spécifiques sont à envisagées. Des priorités sont définies pour faire face à cette situation :
a) Les priorités à résoudre à court terme (les prochains 12 mois) Elaborer le plan de contingence pour chaque district sanitaire du pays Identifier les sites regroupements en cas d’inondation et pré-positionner des stocks
de prise en charge Former le personnel des actions humanitaires pour l’assistance dans ce sens Mettre en place des systèmes d’alerte météorologiques et rendre disponibles les
données de la surveillance. b) Les priorités à aborder dans le moyen terme (dans les 3 années à venir)
Renforcer les comités multisectoriels de réponse aux inondations
Organiser des exercices de simulation dans les zones à haut risque
c) Les priorités à aborder dans le long terme (au-delà de 3 ans) Renforcer la protection de l’environnement et des cours d’eau Développer des mécanismes de surveillance météorologique dans le pays Former et équiper les centres météorologiques dans le pays Le plaidoyer pour le changement de comportements Mobiliser les partenaires techniques et financiers au tour des questions de
développement au sein des communautés.
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
Beyla Nzerkore Lola Yomou Macenta Gueckedou
Niv
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de
x
Districts sanitaires
Graphique N°40: Analyse VRAM sur les Inondations dans la region de Nzerekore, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 72 | 121
IV.6. CONFLIT
P a g e 73 | 121
IV.6.1. Indicateurs et codifications pour l’aléa Conflits
Pour l’aléa Conflit, l’évaluation a porté sur la présence des victimes de conflits dans le district
sanitaire.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Epidémiologie Présence de victimes de conflits
IV.6.2. Indicateurs et codifications de la vulnérabilité pour les Conflits
Pour l’évaluation des indicateurs de vulnérabilité pour les conflits, des domaines ont été identifiés en relation avec les conditions socio-économiques, socio-politiques et le statut sanitaire. Pour chaque domaine spécifique, des indicateurs ont été identifiés, des données collectées et les indicateurs calculés pour chaque district sanitaire.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Données Socio-économiques
Pourcentage de la Population sous le seuil de pauvreté
Taux d'instruction des adultes de plus de 15 ans
Taux de chômage
Le Statut Socio Politique
Existence d’un comité de dialogue et paix ou équivalent dans la préfecture/Commune
La paix et la résolution de conflit étaient-elles dans l’agenda de ce comité durant les 12 mois précédant l’enquête
Présence du médiateur politique dans la préfecture / commune
Le statut Sanitaire
Présence des agents de santé formés en chirurgie de Guerre
Existence de copie de POS dans la préfecture/commune pour l’accès à la banque de sang du niveau national
IV.6.3. Indicateurs et codifications des capacités pour les conflits
Les capacités pour la gestion des conflits dans chaque district sanitaire ont été collectées à travers des domaines spécifiques et le calcul des indicateurs pour chacun de ces domaines. Ces domaines sont en relation avec les capacités des ressources humaines dans le domaine de la santé, le système de santé en place et les capacités de gestion des conflits.
Domaine / Sphère d'analyse Indicateurs
Préparation Communautaire Existence d’un plan de contingence pour la prise en charge des victimes de conflit au niveau de la préfecture/Commune
Services de santé Nombre de personnel formé en prise en charge psychosociale dans la préfecture/Commune
P a g e 74 | 121
Pourcentage de structures sanitaires Fonctionnelles
Capacités de gestion des conflits Disponibilité de Kits de premiers secours dans la préfecture/Commune
IV.6.4. Résultats de l’analyse du VRAM pour les conflits :
Les résultats du VRAM sont présentés sous formé d’indexe. Les indexes pour les conflits viennent des résultats calculés pour chaque indicateur pour l’aléa, pour la vulnérabilité et pour les capacités. Ces indexes ont été calculés pour chaque district sanitaire. IV.6.4.1 Index pour l’aléa Conflit : L’index pour l’aléa a été évalué pour l’ensemble des districts sanitaires. Les données ont été collectées par rapport à la présence de victimes de conflits dans les districts. Ici ressortent les districts qui ont enregistrés des victimes de conflits au cours des années 2015 à 2017.
IV.6.4.2 Index de Vulnérabilité pour le Cholera
Index de vulnérabilité a été évalué dans l’ensemble des districts sanitaires du pays. Les données socioéconomiques, le statut socio-politique et le statut sanitaire ont été collectées, pondérées pour déterminer le niveau de l’index pour chaque district sanitaire pour le niveau de vulnérabilité. Plus l’index est élevé, plus la vulnérabilité est grande par rapport à l’aléa conflit. Le graphique ci-dessous donne la situation de vulnérabilité pour l’ensemble des districts sanitaires :
IV.6.4.3 Index de Capacités pour les conflits
0,000,100,200,300,400,500,600,700,80
Kal
ou
mD
ixin
nM
atam
Rat
om
aM
ato
toC
oya
hD
ub
reka
Fore
cari
ahK
ind
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lem
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Fria
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Bo
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aou
alK
ou
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Mam
ou
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Pit
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Lelo
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Tou
gué
Ko
ub
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abo
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Kan
kan
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reLo
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mo
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Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
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Districts et Régions sanitaires
indice de Vulnerabilité
P a g e 75 | 121
Les indicateurs en relation avec les capacités communautaires, les services de santé, la gestion des conflits sont ceux utilisés pour évaluer les capacités des districts sanitaires à gérer l’impact et les risques associés aux conflits. L’index de capacités oscille entre 0,25 et 1,00 pour l’ensemble des districts sanitaires. Les districts sanitaires avec index de capacités supérieur ou égal à 0,50 ont été identifiés comme ceux ayant plus de capacités à gérer l’impact et le risque des conflits.
IV.6.5. Indice du risque pour les conflits :
Pour déterminer le niveau du risque pour chaque district sanitaire en relation avec le
Cholera, les trois index précédents ont été utilisés selon la formule ci-dessous pour calculer
le niveau du risque :
R= H*V/C
Où R= Risque
V : index de la Vulnérabilité
H : index de l’alea
C : index de la Capacité
La cartographie du risque a été établie en tenant compte des niveaux de l’index suivants :
Les scores de l’index inférieurs ou égaux à 0,60 sont faibles
Les scores de l’index supérieurs à 0,60 et inférieurs ou égaux à 1,20 sont moyens
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Kal
ou
mD
ixin
nM
atam
Rat
om
aM
ato
toC
oya
hD
ub
reka
Fore
cari
ahK
ind
iaTe
lem
ele
Fria
Bo
ffa
Bo
keG
aou
alK
ou
nd
ara
Mam
ou
Dal
aba
Pit
aLa
be
Lelo
um
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Tou
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Ko
ub
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ran
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issi
do
ugo
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abo
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ou
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Kan
kan
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edo
u
Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
indice de Capacité
P a g e 76 | 121
Ceux dont le score de l’index est supérieur à 1,20 sont élevés.
La couleur attribuée au district sanitaire dépend du niveau du score de l’index du risque.
Le niveau de risque élevé est représenté en rouge sur la carte ;
Le niveau de risque moyen est codé en jaune sur la carte et
Le niveau de risque faible est coloré en vert sur la carte.
Ainsi le calcul du niveau du risque ressort les districts selon dans le graphique ci-dessous :
Ces informations présentées également dans la carte ci-dessous :
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
Kal
ou
mD
ixin
nM
atam
Rat
om
aM
ato
toC
oya
hD
ub
reka
Fore
cari
ahK
ind
iaTe
lem
ele
Fria
Bo
ffa
Bo
keG
aou
alK
ou
nd
ara
Mam
ou
Dal
aba
Pit
aLa
be
Lelo
um
aM
ali
Tou
gué
Ko
ub
iaFa
ran
ahK
issi
do
ugo
uD
abo
laD
ingu
iray
eK
ou
rou
ssa
Kan
kan
Sigu
iri
Man
dia
na
Ke
rou
ané
Be
yla
Nze
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Conakry Kindia Boke Mamou Labé Faranah Kankan Nzerekore
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Districts et Regions sanitaires
Indice du Risque Index pour les Conflits
P a g e 77 | 121
Carte N°6 : Carte sur le niveau de risque dans le pays et par district sanitaire pour
les conflits, Avril 2018 :
18 districts sanitaires sont à risque élevé ou modérés des conflits. Ces districts représentent 47% des districts dans le pays.
P a g e 78 | 121
IV.6.6. Résultats régionaux pour le Conflit
Région de Conakry :
Le niveau du risque est élevé dans le district sanitaire de Ratoma et modéré dans les districts sanitaires de Matoto et de Matam.
Région de Kindia :
Les risques de conflits sont modérés dans les districts sanitaires de Telemele, Dubreka et Forécariah. Les risques sont faibles dans les districts sanitaires de Kindia et Coyah.
Région de Boké :
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
1,60
Kaloum Dixinn Matam Ratoma Matoto
Niv
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l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique N°41: Analyse du VRAM pour les Conflits dans la ville de Conakry, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Coyah Dubreka Forecariah Kindia Telemele
Niv
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de
x
Districts sanitaires
Graphique N°42: Analyse VRAM pour les conflits dans la region de Kindia, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
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Les risques encourus des conflits sont élevés dans les districts sanitaires de Boké, Gaoual et Koundara et modérés dans les districts sanitaires de Fria et Boffa.
Région de Mamou :
Les risques encourus des conflits dans la région de Mamou sont faibles dans l’ensemble en dehors du district sanitaire de Mamou où le risque est modéré.
Région de Labé :
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
Fria Boffa Boke Gaoual Koundara
Niv
eau
de
l'In
de
x
Districts sanitaires
Graphique N°43: Analyse VRAM pour les conflits dans la région de Boké, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Mamou Dalaba Pita
Niv
eau
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de
x
Districts sanitaires
Graphique N°44: Analyse VRAM pour les Conflits dans la région de Mamou, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
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Les risques encourus des conflits dans la région de Labé sont faibles.
Région de Faranah :
Les risques encourus des conflits dans la région de Faranah sont faibles en général, en dehors du district sanitaire de Faranah où le risqué est élevé.
Région de Kankan
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
Labe Lelouma Mali Tougué Koubia
Niv
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Districts sanitaires
Graphique N°45: Analyse VRAM pour les les conflits dans la région de Labé, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
Faranah Kissidougou Dabola Dinguiraye
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Districts sanitaires
Graphique N°46: Analyse VRAM pour les conflits dans la région de Faranah, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
P a g e 81 | 121
Les districts sanitaires de Kouroussa, Siguiri et Mandiana sont à risque élevé des conflits.
Région de Nzérékoré :
Les risques encourus de conflits dans la région de Nzérékoré sont faibles en général, sauf à
Yomou où le risque est modéré.
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
Kouroussa Kankan Siguiri Mandiana Kerouané
Niv
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x
Districts sanitaires
Graphique N°47: Analyse VRAM pour les conflits dans la région de Kankan, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Beyla Nzerkore Lola Yomou Macenta Gueckedou
Niv
eau
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de
x
Districts sanitaires
Graphique N°48: Analyse VRAM pour les conflits dans la région de Nzerekore, Avril 2018
Hazard index
Vulnerability index
Capacity index
Disaster risk Index
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Carte N°6 : Carte sur le niveau de risque dans le pays et par district sanitaire pour
les conflits, Avril 2018 :
18 districts sanitaires sont à risque élevé ou modérés des conflits. Ces districts représentent 47% des districts dans le pays.
IV.6.7. Recommandations
Pour réduire les risques encourus des conflits à travers le pays, des activités prioritaires ont été identifiées et classer en trois niveaux de priorités avec des échéances y assorties.
a) Les priorités à résoudre à court terme (les prochains 12 mois) Elaborer le plan de contingence pour chaque district sanitaire du pays Evaluer la présence du personnel de santé formé à la chirurgie de guerre Développer un partenariat avec le CICR pour la formation des chirurgies sur la
chirurgie de Guerre et mettre à jour la base de données concernant ce personnel formé
Appuyer la mise en place du comité de paix et de dialogue dans les districts sanitaires et renforcer leurs capacités
Elaborer les SOP pour la prise en charge des victimes de conflits b) Les priorités à aborder dans le moyen terme (dans les 3 années à venir)
Renforcer les comités multisectoriels de réponse aux urgences
Organiser des exercices de simulation dans les zones à haut risque
c) Les priorités à aborder dans le long terme (au-delà de 3 ans) Renforcer l’éducation sur le civisme et le respect des droits humains
P a g e 83 | 121
V. ANALYSE ET DISCUSSIONS: Les données collectées dans les districts sanitaires en Mars-Avril 2018 ont été collectées auprès des DPS, des DPE, des directeurs préfectoraux du plan, de l’agriculture, de l’environnement, de la Météo et avec l’intervention des préfets et secrétaires généraux pour leur implication effective. Pour certains indicateurs, les données n’ont pas toujours été disponibles au niveau des services concernés, ce qui a retardé la collecte, l’analyse et l’interprétation. Toutes les données collectées ont été analysées à travers le fichier Excel et le niveau des indicateurs influencent le niveau des indices calculés pour la vulnérabilité, les capacités et le niveau du risque. Pour certains aléas comme EBOLA, la Rougeole et la Fièvre jaune, les données ont été complétées au niveau des bases SAP disponibles pour le pays en 2017 et le rapport final sur l’épidémie à virus Ebola dans le pays (2014 – 2016). Les poids des indicateurs dans l’analyse des indices de vulnérabilités, de capacités ou du danger sont déterminés en fonction de leur influence sur la survenue de la maladie ou de l’évènement recherché. Des tableaux Excel annexés à ce rapport permettent de ressortir le niveau des index pour le danger, la vulnérabilité, les capacités et le niveau des risques. Pour chaque aléa, les niveaux des index sont variables selon des seuils déterminés.
VI. DIFFICULTES RENCONTREES La phase de collecte et de l’analyse des données a comporté quelques difficultés dont :
Les archives sont mal tenues dans les districts sanitaires, rendant la collecte difficile
Le niveau disparate des enquêteurs utilisés
L’utilisation de l’outil informatique pour certains enquêteurs
La disponibilité des agents de l’administration publique malgré le programme établi
pour cette activité
L’analyse des données du VRAM est une nouvelle approche pour le pays. Cette approche a
été difficile à finaliser et à partager.
VII. CONCLUSION ET REMERCIEMENTS: Cette première expérience de l’analyse des données du VRAM au niveau du pays donne une base de départ pour des activités similaires à planifier dans le futur. Les informations collectées seront d’une grande utilité dans le cadre de la préparation des plans de préparation multirisque au niveau du pays et des plans de contingences spécifiques. Chaque district sanitaire dispose des informations de base et des efforts à fournir dans le futur pour la préparation à la réponse aux urgences. Un plaidoyer sera mené au tour de ces informations pour mobiliser l’ensemble des bailleurs de fonds pour l’accompagnement de l’ANSS et des autres départements ministériels impliqués dans la réponse aux urgences. Le présent document vise à aider les gestionnaires de situations d’urgence à répondre à ces questions, tout en fournissant un outil qui permette d’évaluer les conséquences et la fréquence d’un danger en vue de favoriser la sécurité sanitaire au niveau national.
P a g e 84 | 121
Lorsque le niveau de risque associé à un danger est jugé élevé, les programmes de gestion des situations d’urgence doivent permettre de réduire ce risque par des mesures de prévention, de préparation, d’atténuation, d’intervention et de rétablissement. Si ces mesures fonctionnent, le risque lié au danger diminuera. Il est important de rappeler que le VRAM est un processus continu, c’est-à-dire que les dangers ainsi que les risques qui en découlent doivent être surveillés et révisés. Tout changement de fréquence d’un danger, toute mesure d’atténuation ou toute autre variable sont susceptibles d’entraîner une révision à la baisse du risque associé à un danger, ce qui permet alors de concentrer les efforts sur un autre danger. Avec le temps, grâce aux révisions suivantes, d’autres dangers seront placés en tête de la liste de priorités pour les programmes de gestion des situations d’urgence, et des mesures seront alors prises pour réduire et minimiser les risques qui y sont liés. Nos remerciements vont à toutes les autorités politico administratives qui se sont mobilisées pour faciliter la collecte des données et leur disponibilité tout au long du processus de collecte. Nos remerciements vont à l’égard des enquêteurs et superviseurs déployés sur le terrain pour la collecte des données et la direction générale de l’ANSS qui a permis la collecte de ces informations.
VII. RECOMMANDATIONS GENERALES : Dans le cadre du VRAM, il est souhaitable d’élargir l’évaluation vers d’autres domaines pour les risques identifiés dans le pays. Une évaluation périodique du VRAM à un intervalle de 3 à 5 ans permet de revoir les progrès établis dans la réduction des risques en relation avec les aléas prioritaires, mais aussi de définir de nouvelles approches pour renforcer les capacités d’intervention et de réduire le niveau de vulnérabilité des populations face aux aléas. Ainsi le ministère de la santé à travers l’ANSS, devrait définir des priorités dans la surveillance des risques majeurs dans le pays et outiller les districts sanitaires pour des évaluations périodiques. Ainsi au niveau national, nous pouvons définir les priorités suivantes :
a) Les priorités à résoudre à court terme (les prochains 12 mois) Accompagner les districts sanitaires et les régions à établir les plans de réponse aux
aléas à haut risque ; Aider à la constitution des stocks d’urgence et mettre en place des mécanismes de
suivi et de renouvellement des stocks Mettre à jour les SOP pour les aléas à haut risque dans le pays et former le
personnel sur leurs utilisations. b) Les priorités à aborder dans le moyen terme (dans les 3 années à venir)
Renforcer les capacités d’intervention des EPARE et ERARE dans le pays (capacités
logistiques et de fonctionnement),
Organiser des exercices de simulation dans les zones à haut risque selon les aléas.
c) Les priorités à aborder dans le long terme (au-delà de 3 ans) Mobiliser les partenaires techniques et financiers au tour des questions de
développement au sein des communautés.
P a g e 85 | 121
Bibliographie :
P a g e 86 | 121
ANNEXES :
A. QUESTIONNAIRES D’ENQUETE
A.1. QUESTIONS A POSER A LA DPS
A.1.1 TYPE D’ALEA: CHOLERA
INFORMATIONS GENERALES
Région: Préfecture:
Date de la collecte de données:
Nom de l’enquêteur: Téléphone:
Nom du répondant et son téléphone…………………………………………………………………………………
Population: 2015 2016 2017
1. VULNERABILITES
1.1. Situation épidémiologique
1.1.1. Nombre total de cas de choléra dans la préfecture/commune
au cours des 10 dernières années
1.1.2. Nombre total de décès dus au cholera au cours des 10 dernières années
l
1.2.4 Quel est le nombre de structures sanitaires disposant de source d'eau
potable fonctionnelle (Données disponible/Enquête) 1.4 Système de santé/surveillance épidémiologique
1.4.1 % de population au-delà de 10 Km de la structure de référence de la préfecture/commune (2017) (population avec accès difficile aux
soins)
1.4.2 Disponibilité des TDR choléra Oui Non
1.4.3 Disponibilité du milieu de transport d’un échantillon Oui Non
P a g e 87 | 121
1.4.4 Quel est le nombre d'agents de santé formés aux mesures de prévention
et de lutte contre le choléra
1.4.5 Quelle est la promptitude de notification au cours de la semaine
précédant l’enquête
1.4.6 Quelle est la complétude de notification au cours de la
semaine précédant l’enquête 2 CAPACITES
2.4 Système de santé: Ressources humaines et structures de santé
2.4.1 Quel est le nombre de structures de santé publique disposant d’un guide
de prise en charge du cholera
2.4.2 Quel est le nombre d'AC formés sur la surveillance des maladies à potentiel
épidémique y compris le choléra au niveau communautaire
2.4.3 Quel est le nombre d'AC formés sur la surveillance des maladies à potentiel épidémique y compris le choléra au niveau
communautaire et fonctionnels
2.4.4 Quel est le nombre annuel de messages diffusés sur le choléra en 2017
2.4.5 Quel est le nombre de leaders communautaires formés sur le choléra
2.4.6 Existence d’une copie du plan de contingence national de lutte contre le choléra Oui Non
2.4.7 Quel est le nombre de personnel formé sur les techniques de prélèvement
des échantillons de choléra
2.4.8 Quel est le Nombre de partenaires techniques et financiers présents dans le district sanitaire à la date de l’enquête
2.4.9 Existence d'un site sentinelle choléra Oui Non
P a g e 88 | 121
2.4.10 Quel est le nombre d'ONG locales impliquées dans la lutte contre Cholera à la date de l’enquête
2.4.11 Disponibilité de kits d’urgence cholera dans le district sanitaire Oui Non
2.4.12 Disponibilité d’EPI dans le district sanitaire Oui Non
2.4.13 Quel est le nombre de structures de santé disposant
d’une procédure opérationnelle standard face au choléra
2.4.14 Quel est le nombre de personnel de santé formé sur les
procédures opérationnelles standards du traitement
du choléra dans la préfecture/commune à la date de l’enquête
2.4.15 Quel est le nombre de structures de santé disposant de kits
de préposition pour le traitement du choléra
2.4.16 Quel est le nombre total de personnel de santé dans le district sanitaire
2.4.17 Quel est le nombre de structures sanitaires Publique dans la préfecture à la date de
l’enquête
2.4.18 Quel est le nombre de structures de santé privées dans la préfecture à la date de
l’enquête
2.4.19 Quel est le nombre total de ménages dans la préfecture lors du dernier recensement
P a g e 89 | 121
A.1.2. TYPE D’ALEA: CONFLITS
1.2 Statut sanitaire
1.2.1 Existe il des victime de Conflits dans la prefecture/ commune
1.2.2 Existe-t-il des agents de santé formés en technique chirurgicale de guerre dans la préfecture/Commune
Si oui, nombre d’agents formés…………. nombre total d’agents de santé à former …………..
1.2.3 Ratio de chirurgiens par habitants dans la préfecture/commune…………………………….
1.2.4 Quel est le nombre de personnel formé en prise en charge psychosociale dans la préfecture/commune
1.2.5 Existence de kit d'urgence médical dans la préfecture/commune
1.2.6 Existence de copie de POS dans la préfecture/commune pour l’accès à la banque de sang du niveau national
1.2.7 Si oui le personnel est il fomé sur les dits POS
2.2 Statut sanitaire 2.2.1 Nombre de structures de santé dans la préfecture/Commune
Oui Non
Oui Non
Oui Non
Oui Non
Oui Non
P a g e 90 | 121
2.2.2 Nombre de structures de santé fonctionnelles dans la préfecture/Commune
2.2.3 Nombre du personnel formé en assistance humanitaire dans la préfecture/Commune
2.2.4 Existence d'entrepôts de médicaments dans la préfecture/Commune
2.2.5 Stock de médicaments d’urgence disponibles dans la préfecture/Commune
2.2.6 Disponibilité de Kits de premiers secours dans la préfecture/Commune
2.2.7.Nombre d'ambulances fonctionnelles dans la préfecture/Commune
A.1.3. TYPE D’ALEA: EBOLA
INFORMATIONS GENERALES
Publiques
Privées
Publiques
Privées
Oui Non
Oui Non
Oui Non
P a g e 91 | 121
Région: Préfecture:
Date de la collecte de données:
Nom de l’enquêteur: Téléphone:
Nom du répondant et son téléphone…………………………………………………………………………………
Population: 2015 2016 2017
1. VULNERABILITES
1.1. Situation épidémiologique
1.1.1. Nombre total de cas dans la préfecture/commune au cours de la dernière épidémie de la maladie
à virus Ébola en Guinée
1.1.2. Nombre total de décès dans la préfecture/commune au cours de la dernière épidémie de la maladie
à virus Ébola en Guinée
P a g e 92 | 121
1.2. Financement du système de santé
1.2.1. % budget national alloué à la santé
1.2.2. % budget alloué au Fond d’urgence au niveau régional
1.2.3. % de budget alloué au Fond d’urgence au niveau préfectoral
1.3. Eau, Assainissement et Hygiène
1.3.1. Quel est le nombre de ménages sensibilisés en 2017 sur les mesures d'hygiène (lavages des mains, manipulation des corps, …)
contre Ebola
1.3.2. Quel est le nombre de ménages utilisant une source d'eau potable
(Données disponibles/Enquête)
1.3.3. Quel est le nombre de structures sanitaires disposant de source d'eau
potable fonctionnelle (Données disponible/Enquête)
1.4. Système de santé/surveillance épidémiologique
1.4.1. Quel est le nombre de la population vivant dans un rayon
de moins de 5 km du centre de santé (2017)
1.4.2. Disponibilité de Kit de prélèvement des échantillons d’Ebola Oui Non
1.4.3. Nombre de CTEPI fonctionnel
1.4.4. Quel est le nombre d'agents de santé formés aux mesures de prévention
et de lutte contre Ebola
1.4.5. Quelle est la promptitude de notification au cours de la semaine
précédant l’enquête
1.4.6. Quelle est la complétude de notification au cours de la semaine
précédant l’enquête
1.4.7. Quel est le nombre de structures privées intégrées dans la surveillance
P a g e 93 | 121
1.4.8. Quelle est la fréquence des réunions des comités de santé niveau préfectoral
1.4.9. Quel est le nombre de villages avec frontière terrestre et/ou Maritime avec la Sierra
Léone ou le Liberia
1.4.10. Quel est le nombre de tradi-praticiens collaborant avec les
autorités sanitaires de la préfecture/commune
1.4.11. Quel est le nombre total de tradi-praticiens recensé dans la préfecture/commune
1.4.12. Existence d’une plateforme de coordination (One Health) Oui Non
2. CAPACITES
2.1. Système de santé: Ressources humaines et structures de santé
2.1.1. Quel est le nombre de structures de santé publique disposant d’une
définition de cas d’Ebola
2.1.2. Quel est le nombre d'AC formés sur la surveillance des maladies à potentiel
épidémique y compris Ebola au niveau communautaire
2.1.3. Quel est le nombre d'AC formés sur la surveillance des maladies à potentiel épidémique y compris Ebola au niveau communautaire
et fonctionnels
2.1.4. Quel est le nombre d'évènement/maladies rapportés par les AC au cours du dernier
trimestre précédant l’enquête
2.1.5. La préfecture est-elle desservie ou pourvue de radios communautaires
2.1.6. Quel est le nombre de messages annuel diffusé sur Ebola en 2017
P a g e 94 | 121
2.1.7. Quel est le nombre de leader communautaire formé sur Ebola lors du passage de
l’épidémie
2.1.8. Quel est le nombre de laveurs de corps formés en PCI à la fin d’Ebola
2.1.9. Existence du Plan de contingence contre Ebola Ou Non
2.1.10. Existence d'un système d’alerte précoce Oui Non
2.1.11. Quel est le nombre de personnel formé sur les techniques
de prélèvement des échantillons Ebola
2.1.12. Quel est le nombre de médecin/10000 habitants
2.1.13. Quel est le Nombre d'infirmiers d’état/5000 habitants
2.1.14. Quel est le nombre de partenaires techniques et financiers
présents dans la préfecture/commune
2.1.15. Quel est le nombre d'ONG locales impliquées dans la lutte contre Ebola
2.1.16. Quel est nombre d'intervention de l’équipe préfectorale d’alerte et de riposte aux épidémies depuis son installation dans la préfecture
2.1.17. Disponibilité de kits d’urgence dans la préfecture/commune Oui Non
2.1.18. Disponibilité d’EPI dans le préfecture/commune Oui Non
P a g e 95 | 121
2.1.19. Quel est le nombre de Plateformes communautaires fonctionnelles
autour des survivants d’Ebola
2.1.20. Quel est le nombre de tradi-praticiens recensé dans la préfecture
A.1.4. TYPE D’ALEA: FIEVRE JAUNE
INFORMATIONS GENERALES
Région: Préfecture:
Date de la collecte de données:
Nom de l’enquêteur: Téléphone:
Nom du répondant et son téléphone…………………………………………………………………………………
Population: 2015 2016 2017
1. VULNERABILITE
1.1. Budget alloué à la santé
1.1.1. Les Partenaires Techniques et Financiers contribuent-ils dans la prévention et lutte contre la fièvre jaune Oui Non
1.2. Etat de santé de la population
1.2.1. Quel est le taux de couverture vaccinale de la fièvre jaune du dernier semestre
précédant l’enquête ?
1.2.2. Quelle est le nombre de cas de fièvre jaune rapporté dans la préfecture en 2017?
1.2.3. Quel est le nombre de cas de Fièvre Jaune notifié de janvier 2018 à la date de l’enquête
1.3. Eau, hygiène et Assainissement (WASH)
1.3.1. Quel est le nombre total de ménages sensibilisés sur le WASH à la date de l’enquête ?
P a g e 96 | 121
2. CAPACITES
2.1. Quel est le nombre du personnel de santé formé sur la Prise en charge de la fièvre jaune ?
2.2. Quel est le nombre de chaine de froid fonctionnelle sur le nombre de structures de santé ?
2.3. Les vaccins disponibles contre la fièvre jaune couvrent-ils les besoins ? Oui Non
2.4. Un fonds d'urgence est-il disponible ? Oui Non
2.5. Quel est le nombre de cas suspects de fièvre jaune notifiés dans le Système d’Alerte Précoce au cours de l’année 2017 ?
2.6. Une copie du plan de contingence pour la fièvre Jaune est-il disponible ? Oui Non
2.7. Existe-il des points focaux de Partenaires Techniques et Financiers ? Oui Non
2.8. Existe-il un comité de coordination multisectoriel de gestion de crises? Oui Non
2.9. Quel est le nombre de rapports/PV de réunions du comité de coordination multisectoriel de gestion de crises de janvier à la date de l’enquête ?
2.10. Quel est le nombre d'intervention de l'EPARE pour la fièvre jaune dans la préfecture/commune depuis son installation?
P a g e 97 | 121
2.11. Une copie de POS (Procédures Opérationnelles Standardisées) pour le transport des échantillons est-il disponible ? Oui Non
2.12. Le matériel de transport des échantillons de FJ est-il disponible ? Oui Non
A.1.5. TYPE D’ALEA: INONDATION
2. CAPACITE 2.1 Niveau de préparation communautaire
2.1.1 Existence du plan de contingence pour l’inondation au niveau préfectoral/communal
2.1.2 Nombre de sites de regroupements identifiés dans la préfecture/commune
2.1.3 Existence d’un système d’alerte (avertissement) prépoce basé sur les
informations méteorologiques
2.1.4 Prepositionnement de médicaments essentiels relatifs à l’inondation au niveau de la préfecture/commune basé sur l’alerte précoce d’ordre climatique.
2.1.5 La structure de coordination d'urgence a-t-elle discuté et mis à jour le plan d'urgence pour l’'inondation au cours des 12 derniers mois?
2.1.6 Existence d'une CTEPI dans la préfecture/Commune
Si oui :
2.1.7 Le CTEPI est-il fonctionnel
Oui Non
Oui Non
Oui
Non
Oui
Non
Oui
Non
P a g e 98 | 121
2.1.8 Proportion du personnel de santé formé sur la prise en charge des victimes d’inondation dans la préfecture/Commune
0-10%
10-20%
20-30%
30-40%
40-50%
50-60%
60-70%
80-90%
+90%
A.1.6. TYPE D’ALEA: ROUGEOLE
INFORMATIONS GENERALES
Région: Préfecture:
Date de la collecte de données:
Nom de l’enquêteur: Téléphone:
Nom du répondant et son téléphone…………………………………………………………………………………
Population: 2015 2016 2017
1. Vulnérabilité
1.1. Budget alloué à la santé
1.1.1. Les Partenaires Techniques et Financiers contribuent-ils dans la prévention et lutte contre la
rougeole
Oui Non
1.2. Etat de santé de la population
2.3.1 Quelle est la proportion d'enfants de 0 à 59 mois ayant fait
la rougeole au cours de l’année 2017 ?
2.3.2 Quel est le taux de couverture vaccinale de la rougeole dernier semestre précédent
l’enquête?
2.3.3 Quel était le nombre total de cas de rougeole en 2017?
Oui
Non
P a g e 99 | 121
2.3.4 Quel est le nombre de cas de rougeole notifié de janvier 2018 à la date de l’enquête ?
2.3.5 Quelle est la période de pic de la rougeole ?
2. Capacité 2.1. Quel est le nombre de rapports de sensibilisation sur la rougeole fournis
par les ONG et associations ?
2.2. Quel est le nombre du personnel de santé formé sur la
Prise en charge de la rougeole ?
2.3. Quel était le nombre d'enfants malades de rougeole ayant
Mois Année
2017
Janvier
Février
Mars
Avril
Mai
Juin
Juillet
Août
Septembre
Octobre
Novembre
Décembre
P a g e 100 | 121
Reçu la vitamine A lors de la prise en charge au cours de l’année 2017 ?
2.4. Quel est le nombre de chaine de froid fonctionnelle par rapport nombre de structures de santé ?
2.5. Les vaccins disponibles contre la rougeole couvrent-ils les besoins ? Oui Non
2.6. Un fonds d'urgence est-il disponible ? Oui Non
2.7. Quel est le nombre de cas suspects de rougeole notifiés
dans le Système d’Alerte Précoce au cours de l’année 2017 ?
2.8. Une copie du plan de contingence est-il disponible dans le district? Oui Non
2.9. Existe-il un CTEPI fonctionnel ? Oui Non
2.10. Existe-il des points focaux de Partenaires Techniques et Financiers dans la préfecture / commune ? Oui Non
2.11. Existe-il un comité de coordination multisectoriel de gestion de crises? Oui Non
2.12. Quel est le nombre de rapports/PV de réunions du comité de coordination multisectoriel de gestion de crises en 2017 ?
2.13. Quel est le nombre d'interventions de l'ERARE pour la rougeole dans la préfecture/commune depuis la mise en place de cette derniere ?
2.14. Une copie de POS (Procédures Opérationnelles Standardisées) pour le transport des échantillons est-il disponible ? Oui Non
2.15. Le matériel de transport des échantillons est-il disponible ? Oui Non
A.2. QUESTION A POSER A LA PREFECTURE (PREFET, SGCD, MINES, PLAN)
P a g e 101 | 121
A2.1. TYPE D’ALEA: CONFLITS
INFORMATIONS GENERALES
Région: Préfecture:
Date de la collecte de données:
Nom de l’enquêteur: Téléphone:
Nom du répondant et son téléphone…………………………………………………………………………………
Population: 2015 2016 2017
1. VULNERABILITE
1.2. Statut socio-économique et communautaire
1.2.1. Taux de chômage de la préfecture/Commune
0-10%
10-20%
20-30%
30-40%
40-50%
50-60%
60-70%
80-90%
+90%
1.2.2. Taux de pauvreté de la préfecture/Commune
0-10%
10-20%
20-30%
30-40%
40-50%
50-60%
60-70%
80-90%
+90%
1.2.3. Taux d'analphabétisme dans la préfecture/Commune
0-10%
10-20%
20-30%
30-40%
40-50%
50-60%
60-70%
80-90%
+90%
1.3. Statut socio-politique
1.3.1. Existence d’un comité de dialogue et paix ou équivalent dans la préfecture/Commune
2.1.9 La paix et la résolution de conflit étaient-elles dans l’agenda de ce comité durant les 12 mois precedant l’enquete ?
Oui Non
Oui Non
P a g e 102 | 121
3 CAPACITE
3.1 Niveau de préparation communautaire
3.1.1 Existence d’un plan de contingence pour la prise en charge des victimes de conflit au niveau de la préfecture/Commune
3.1.2 Existence du Représentant du médiateur de la République dans la préfecture/Commune
3.1.3 Existence d'un mécanisme de coordination de la gestion d’urgences au niveau de la préfecture/Commune
Si oui, nombre de réunions de coordination tenues par an dans la préfecture/commune
3.1.7. Est-ce que la prise en charge des victimes de conflit est discutée au cours des réunions de coordination?
A.2.1. TYPE D’ALEA: EBOLA
1.2 Financement du système de santé 1.2.1 % budget national alloué à la santé
1.2.2 % budget alloué au Fond d’urgence au niveau régional
Oui Non
Oui Non
Oui Non
Oui Non
P a g e 103 | 121
1.2.3 % de budget alloué au Fond d’urgence au niveau préfectoral
A.3.1. TYPE D’ALEA: FIEVRE JAUNE
3.2 Facteurs environnementaux
3.2.1 Quel est le nombre d’excavations /galeries des vecteurs?
3.2.2 Quel est le pourcentage de population vivant au tour des excavation / galeries des vecteurs?
Quel est le pourcentage de population fréquentant les galeries de vecteurs?
A.3. QUESTIONS A POSER AU NIVEAU DE LA DPE
A.3.1. TYPE D’ALEA: CONFLITS
1.1.1. Taux d'analphabétisme dans la préfecture/Commune
0-10%
10-20%
20-30%
30-40%
40-50%
50-60%
60-70%
80-90%
+90%
A.4. QUESTIONS A POSER A LA SEEG OU AU NIVEAU DU SNAP
A.4.1. TYPE D’ALEA: CHOLERA
1.1.1. Quel est le nombre de ménages utilisant une source d'eau potable (Données disponibles/Enquête)
1.1.2. Nombre de ménages disposant de latrines améliorées
(Données disponibles/Enquête)
1.1.3. Quel est le nombre de structures sanitaires disposant de source d'eau
potable fonctionnelle (Données disponible/Enquête)
A.5. QUESTIONS A POSER A LA CROIX ROUGE
P a g e 104 | 121
A.5.1. TYPE D’ALEA: EBOLA
1.1.1. Quel est le nombre de leader communautaire formé sur Ebola lors du passage de
l’épidémie
1.1.2. Quel est le nombre de laveurs de corps formés en PCI à la fin d’Ebola
A.6. QUESTION A POSER AU NIVEAU DU MINISTERE DU PLAN
A.6.1. TYPE D’ALEA: EBOLA
1.2 Financement du système de santé 1.2.1 % budget national alloué à la santé
1.2.2 % budget alloué au Fond d’urgence au niveau régional
1.2.3 % de budget alloué au Fond d’urgence au niveau préfectoral
A.7. QUESTIONS A POSER AU NIVEAU DE LA DIRECTION NATIONALE DE LA
METEOROLOGIE (MINISTERE DE L’ENVIRONNEMENT
A.7.1. TYPE D’ALEA: CHOLERA
1.3 Données environnementales 1.3.1 Inscrivez dans le tableau ci-dessous les précipitations mensuelles moyennes de la
préfecture/commune en mm
Mois Année
2015 2016 2017
Janvier
Février
Mars
Avril
Mai
Juin
P a g e 105 | 121
Juillet
Aout
Septembre
Octobre
Novembre
Décembre
1.3.2 Les données climatiques sont-elles utilisées pour la préparation à d’éventuelles épidémies de choléra ? Oui Non
A.7.2. TYPE D’ALEA: INONDATION
INFORMATIONS GENERALES
Région: Préfecture:
Date de la collecte de données:
Nom de l’enquêteur: Téléphone:
Nom du répondant et son téléphone…………………………………………………………………………………
Population: 2015 2016 2017
1. VULNERABILITE
3.3 Statut sur le niveau d’information
1.1.1. Proportion de populations informées du danger
0-10%
10-20%
20-30%
30-40%
40-50%
50-60%
60-70%
80-90%
+90%
1.1.2. Proportion de la population démunie dans les zones inondables
0-10%
10-20%
20-30%
30-40%
40-50%
50-60%
60-70%
80-90%
+90%
1.1.3. Proportion de ménages sensibilisées par rapport aux risques d’inondation dans la préfecture/Commune
P a g e 106 | 121
1.1.4. Existence de système d'alerte(avertissement) précoce
1.1.5. Proportion de la population exposée aux risques d’inondation
0-10%
10-20%
20-30%
30-40%
40-50%
50-60%
60-70%
80-90%
+90%
1.1.6. Nombre de quartiers inondables dans la préfecture/Commune
NB: Récupérer la liste des localités si disponible
1.1.7. Disponibilité du fonds d’urgence
1.1.8. Proportion du budget de la préfecture/commune dépensée pour faire face à l'inondation durant les 5 dernières années
0-1%
1-2%
2-3%
3-4%
4-5%
5-6%
6-7%
8-9%
+9%
1.1. Statut environemental
1.1.1. Proportion des localités sujettes à l'ensablement des cours d'eau
0-10%
10-20%
20-30%
30-40%
40-50%
50-60%
60-70%
80-90%
+90%
1.1.2. Existence du code de l'habitat de la préfecture/commune
1.1.3. Existence du plan d'occupation du sol
1.1.4. Existence d'un plan d'aménagement des périmètres agricoles
Oui Non
Oui Non
Oui Non
Oui Non
Oui Non
P a g e 107 | 121
1.1.5. Existence d'un plan d'assainissement dans la prefecture
1.1.6. Fréquence des inondations au cours des trois dernières années dans la préfecture/commune
Mois Année
2015 2016 2017
Janvier
Février
Mars
Avril
Mai
Juin
Juillet
Août
Septembre
Octobre
Novembre
Décembre
A.8. QUESTIONS A POSER AU NIVEAU DE LA DIRECTION PREFECTORALE DE
L’AGRICULTURE
A.8.1. TYPE D’ALEA: INONDATION
1.1.1. Existence du plan d'occupation du sol
1.1.2. Existence d'un plan d'aménagement des périmètres agricoles
Oui Non
Oui Non
Oui Non
P a g e 108 | 121
B. LISTE DES SOURCES DES DONNEES DE COLLECTE PROCESSUS VRAM
B.1. SOURCES DES DONNEES (CHOLERA) INFORMATIONS GENERALES
P a g e 109 | 121
Indicateurs Unité de mesure Données disponibles Source d'information
Population nombre OUI Direction Préfectorale du plan/DPS
1. VULNERABILITES
Indicateurs Unité de mesure
Données disponibles (OUI / NON)
Source d'information
Nombre total de cas dans la préfecture/ commune au cours des 10 dernières années
Nombre Oui DPS/DCS/DRS/ANSS/ OMS
Nombre total de décès dans la préfecture/ commune au cours des 10 dernières années
Nombre Oui DPS/DCS/DRS/ANSS/ OMS
Proportion de ménages sensibilisés en 2017 sur les mesures d'hygiène (lavages des mains, manipulation des corps, …) contre le choléra
% Oui DPS/ONG/UNICEF
Proportion de ménages utilisant une source d'eau potable % Oui DPS/Direction Plan/ SNAPE/ UNICEF/ ONG
Pourcentage de ménages disposant de latrines améliorées % Oui DPS/Direction Plan/ UNICEF/ ONG
Proportion de structure sanitaire disposant de source d'eau potable fonctionnelle
% Oui DPS/ SNAPE/ UNICEF/ ONG
Précipitations mensuelles moyennes de la préfecture/commune
mm Oui Service préfectoral météorologie
Utilisation des données climatiques pour la préparation à d’éventuelles épidémies de choléra
Oui/Non Oui DPS/DRS
Pourcentage de population ayant un accès difficile à la structure de référence de la préfecture/commune (2017)
% Oui DPS/DRS
Disponibilité des TDR choléra Oui/Non Oui DPS
Disponibilité du milieu de transport d’un échantillon Oui/Non Oui DPS
Pourcentage d'agents de santé formés aux mesures de prévention et de lutte contre le choléra
% Oui DPS
Promptitude de notification au cours de la semaine précédant l’enquête
% Oui DPS
Complétude de notification au cours de la semaine précédant l’enquête
% Oui DPS
2. CAPACITES
Indicateurs Unité de mesure
Données disponibles (OUI / NON)
Source d'information
P a g e 110 | 121
Pourcentage de structures de santé publique disposant d’un guide de prise en charge du cholera
% Oui DPS
Pourcentage d'AC formés sur la surveillance des maladies à potentiel épidémique y compris le choléra au niveau communautaire
% Oui DPS
Pourcentage d'AC formés sur la surveillance des maladies à potentiel épidémique y compris le choléra au niveau communautaire et fonctionnels
% Oui DPS
Pourcentage de messages diffusés sur le choléra par an (2017)
% Oui DPS/Radio/Unicef
Pourcentage de leaders communautaires formés sur le choléra
% Oui DPS/ONG/Unicef
Existence d’une copie du plan de contingence national de lutte contre le choléra
Oui/Non Oui DPS
Pourcentage de personnel formé sur les techniques de prélèvement des échantillons de choléra
% Oui DPS
Pourcentage de personnel formé sur les techniques de prélèvement des échantillons de choléra
% Oui DPS
Nombre de partenaires technique et financier présents dans le district sanitaire
Nombre Oui DPS/Direction du Plan/DMR/DRS
Existence d'un site sentinelle choléra Oui/Non Oui DPS
Pourcentage d'ONG locale impliqué dans la lutte contre le choléra
% Oui DPS /DRS/DMR
Disponibilité de kits d’urgence cholera dans le district sanitaire
Oui/Non Oui DPS
Disponibilité d’EPI dans le district sanitaire Oui/Non Oui DPS
Proportion de structures de santé disposant d’une procédure opérationnelle standards face au choléra
% Oui DPS
Proportion de personnel de santé formé sur les procédures opérationnelles standards du traitement du choléra dans la préfecture/commune
% Oui DPS
Proportion de structures de santé disposant de kits de préposition pour le traitement du choléra
% Oui DPS
B.2. SOURCES DES DONNEES (FIEVRE JAUNE)
1. VULNERABILITES
Paramètre Indicateur Unité de
mesure
Source d'information
P a g e 111 | 121
Budget alloué à la
santé
pourcentage du Budget National alloué
au Ministère de la Santé
% Ministère de la santé
Pourcentage du budget de la santé
alloué au renforcement de la
Prévention et de la prise en charge des
maladies et des situations d'urgence
% Ministère de la santé
Pourcentage du budget de la DPS alloué
à la section Prévention et lutte contre les
maladies
% DPS
Pourcentage de la contribution des
Partenaires Techniques et Financiers
dans la prévention et lutte contre la
fièvre jaune
% Ministère de la santé/ANSS
DRS
Indice de pauvreté proportion de la population en dessous
du seuil de pauvreté
% Ministère du plan et de la
coopération internationale
Présence des
galeries des vecteurs
Nombre de galeries des vecteurs nombre Direction Préfectorale de
l'Environnement (Entomologiste)
Populations
vulnérables
Pourcentage de population vivant dans
les galeries des vecteurs
% Direction préfectorale du plan
Pourcentage de population fréquentant
les galeries des vecteurs
% Direction préfectorale du plan
Accès au WASH proportion de ménages ayant été
sensibilisée sur le WASH
% DPS/UNICEF
Education Taux d'analphabétisme % Directions Préfectorales de
l'éducation et du plan
Densité de la
population
Densité de la population hbts/Km² Direction préfectorale du plan
Couverture vaccinale taux de couverture vaccinale de la Fièvre
Jaune
% DPS
Prévalence Prévalence de la fièvre jaune % DPS
incidence incidence de la fièvre jaune % DPS
2. CAPACITES
Paramètre Indicateur Unité de
mesure
Source
d'information
P a g e 112 | 121
Surveillance à Base
Communautaire
Nombre d'agents communautaires formés nombre DPS
ONG et associations Nombre de rapports de sensibilisation fournis
par les ONG et associations
nombre DPS
Ressources disponibles
(humaines, matérielles
et financières)
Proportion du personnel de santé formé sur la
PEC de la fièvre jaune
nombre DPS
Nombre de chaine de froid fonctionnelle sur le
nombre de structures de santé
% DPS
Disponibilité en vaccin couvrant les besoins Oui/non DPS
Disponibilité d'un fonds d'urgence Oui/non DPS
Système d’Alerte
Précoce
Nombre de cas suspects de fièvre jaune notifiés
dans le SAP
nombre DPS
plan de contingence Disponibilité d'une copie du plan de contingence Oui/non DPS/CRAH
Centre de traitement
épidémiologique
Existence d'un CTEPI fonctionnel Oui/non DPS
Présence de
Partenaires Techniques
et Financiers
Existence de points focaux de Partenaires
Techniques et Financiers
Oui/non DPS
Comité de
coordination
Existence d'un comité de coordination
multisectoriel
Oui/non Préfecture/
DPS
nombre de rapports/PV de réunions du comité
de coordination multisectoriel
nombre Préfecture/DPS
Equipes d'intervention
rapide
Nombre d'intervention de l'ERARE pour la fièvre
jaune dans le district sanitaire
nombre DPS/DRS
SOPs
Disponibilité d'une copie de SOPS pour le
transport des échantillons
Oui/non DPS
Disponibilité du matériel de transport des
échantillons
Oui/non DPS
B.3. SOURCES DES DONNEES (CONFLITS)
1. VULNERABILITES
P a g e 113 | 121
Indicateurs Unité de mesure
Données disponibles (OUI / NON)
Source d'information
Taux de chômage % OUI Ministère du plan, INS
Taux de pauvreté % OUI Ministère du plan, INS
Respect du calendrier électoral Booléen OUI MATD
Respect des accords politique Booléen OUI MATD
Existence du code de bonne conduite Booléen OUI MATD
Respect du code de bonne conduite Booléen OUI MATD
Nombre d'activité de formation et de sensibilisation des militants
Nombre OUI MATD
Proportion des agents de forces de l'ordre formées Droit International Humanitaire
% OUI MATD, CICR, CRG, Défense, Sécurité et protection civile
Nombre de sensibilisations faites par les leaders communautaires
Nombre NON
Nombre d'émission de sensibilisation réalisée sur le droit civique
Nombre OUI Ministère de la communication/HAC, Ministère de la citoyenneté et de l'unité nationale
Taux d'analphabétisme % OUI Ministère du plan, INS
Proportion des agents de santé formés en technique chirurgicale de guerre
% OUI DPS, CICR
Nombre de personnel formé en traumatisme
DPS
Existence de kit d'urgence médical Booléen OUI DPS
Disponibilité d'une banque de sang Booléen OUI DPS
Existence d'un répertoire de donneurs de sang
Booléen OUI DPS
Existence d'un SOP Booléen OUI DPS
Pourcentage de personnel de santé formé au SOP
% OUI DPS
2. CAPACITES
P a g e 114 | 121
Indicateurs Unité de mesure
Données disponibles (OUI / NON)
Source d'information
Existence du plan de contingence au niveau préfectoral Booléen
OUI DPS
Existence d'un Plan d’action et d’alerte opérationnel au niveau préfectoral Booléen
OUI CICR-CRG, Ministère de la santé
Existence du médiateur de la république Booléen
OUI
Bureau du Médiateur de la république
Existence de structures de réponses nationales
Booléen OUI DPS
Nombre de centre de santé Nombre
Nombre des centres de santé fonctionnel Nombre OUI DPS
Nombre de personnel formé en assistance humanitaire Nombre
OUI DPS
Existence d'un mécanisme de coordination au niveau locale Booléen
OUI Préfecture
Nombre de réunion de coordinations tenues par an. Nombre
OUI PV de réunion à la préfecture
Existence du conseil économique et social Booléen OUI Préfecture
Existence d'entrepôts de médicaments Booléen OUI DPS
Stock de médicament disponible Booléen OUI DPS
Disponibilité de Kits de premier secours Booléen OUI CRG
Nombre d'ambulance fonctionnelle Nombre OUI DPS
B.4. SOURCES DES DONNEES (INONDATION) 1. VULNERABILITES
P a g e 115 | 121
Indicateurs
Unité de mesure
Données disponibles
Source d'information
Proportion de populations informées du danger
% OUI
DMR- Direction des micros réalisations, Centre de gestion des catastrophes
(Direction Préfectorale Environnement), Croix-Rouge, SENAH, Service national
de l'hydrologie
Fréquence de sensibilisation
Nombre OUI DMR- Direction des micros réalisations,
Existence de système d'alerte précoce
Booléen OUI Service météorologique et hydrologique
Proportion de populations exposées au risque
% OUI DMR- Direction des micros réalisations,
SENAH, COU
Nombre de districts inondables
Nombre OUI DMR- Direction des micros réalisations
Disponibilité du fonds Booléen OUI Préfecture, SENAH, Centre de gestion
des catastrophes (Direction Préfectorale Environnement)
Proportion du budget de la préfecture alloué à
l'inondation % OUI Préfecture, Mairie
Proportion de la population démunie dans
les zones inondables % OUI
Service de l'action sociale, DMR, Ministère du plan
Proportion de localités sujettes à l'ensablement
des cours d'eau % OUI
Environnement, DMR, Hydraulique, Ministère du plan
Proportion d'habitants ayant accès aux structures
sanitaires % OUI DPS, Ministère du Plan
Nombre de structures de santé dans les zones
inondables Nombre OUI Ministère de la santé, Ministère du Plan
Nombre de structures de santé fonctionnelles dans
les zones inondables Nombre OUI DPS
Existence du code de l'habitat
booléen OUI Ministère de l'urbanisme (Section
préfectorale)
Taux de conformité au code de l'habitat
% OUI Ministère de l'urbanisme (Section
préfectorale)
P a g e 116 | 121
Existence du plan d'occupation
booléen OUI Ministère de l'urbanisme (Section
préfectorale), Ministère de l'agriculture/Génie rurale
Existence d'un plan d'assainissement
booléen OUI Mairie
Existence d'un plan d'aménagement des périmètres agricoles
booléen OUI Bureau technique du Génie rurale/DPA
Existence des Kits d'urgence de prise en
charge booléen OUI DPS
Disponibilité d'une banque de sang
booléen OUI DPS
Existence d'un répertoire de donneurs de sang
booléen OUI DPS
Existence d'un SOP booléen OUI DPS
Pourcentage de personnel de santé formé au SOP
OUI DPS
P a g e 117 | 121
2. CAPACITES
Indicateurs Unité de mesure
Données disponibles (OUI / NON)
Source d'information
Existence du plan de contingence au niveau préfectoral
booléen OUI DPS, Préfecture, Mairie, CPAH
Nombre de sites de regroupements identifiés
Nombre OUI DPS, Préfecture, Mairie, CPAH
Stock de vivre et non vivre booléen OUI DPS, Préfecture, Mairie, CPAH
Nombre de bulletins publiés Nombre OUI Service météo préfectoral/Hydraulique préfectoral
Existence de structure de réponses préfectorales
booléen OUI Préfecture
Existence d'un mécanisme de coordination au niveau locale
booléen OUI Préfecture
Nombre de réunion de coordination tenue par an.
Nombre OUI Préfecture
Existence de comité de gestion des crises booléen OUI Préfecture
Nombre de réunion du comité de crise par an
Nombre OUI PV à la Préfecture
Existence d'entrepôts de médicaments booléen OUI DPS
Stock de médicament disponible booléen OUI DPS
Nombre d'ambulance fonctionnelle Nombre OUI DPS
Existence d'une CTEPI booléen OUI DPS
Fonctionnalité d'une CTEPI booléen OUI DPS
Formation des agents de services nationaux d'assistance humanitaire
Nombre OUI DPS
P a g e 118 | 121
B.5. SOURCES DES DONNEES (ROUGEOLE)
1. VULNERABILITES
Paramètre Indicateur Unité de
mesure
Source
d'information
Budget alloué à la
santé
pourcentage du Budget National alloué au Ministère
de la Santé %
Ministère de la
santé
Pourcentage du budget de la santé alloué au
renforcement de la Prévention et de la prise en
charge des maladies et des situations d'urgence
% Ministère de la
santé
Pourcentage du budget de la DPS alloué à la section
Prévention et lutte contre les maladies
% DPS
Pourcentage de la contribution des Partenaires
Techniques et Financiers dans la prévention et lutte
contre la rougeole
% Ministère de la
santé/ANSS
DRS
Indice de pauvreté
proportion de la population en dessous du seuil de
pauvreté
% Ministère du plan et
de la coopération
internationale
Populations
vulnérables
Proportion d'enfants de 0 à 59 mois ayant fait la
rougeole dans l'année
% DPS
Accès au WASH Proportion de ménages ayant été sensibilisée sur le
WASH
% DPS UNICEF
Education
Taux d'analphabétisme % Directions
Préfectorales de
l'éducation et du
plan
Densité de la
population
Densité de la population hbts/Km2 Direction
préfectorale du plan
Couverture
vaccinale
taux de couverture vaccinale de la rougeole % DPS
Prévalence Prévalence de la rougeole % DPS
saisonnalité Période de pic de la rougeole mois
incidence incidence de la rougeole % DPS
P a g e 119 | 121
2. CAPACITES
Paramètre Indicateur Unité de
mesure
Source
d'information
Surveillance à Base
Communautaire
Nombre d'agents communautaires formés nombre DPS
ONG et associations Nombre de rapports de sensibilisation fournis par les
ONG et associations
nombre DPS
Ressources disponibles
(humaines, matérielles
et financières)
Proportion du personnel de santé formé sur la PEC de
la rougeole
nombre DPS
Proportion d'enfants de 0 à 59 mois ayant fait la
rougeole dans l'année
% DPS
Proportion d'enfants malades de rougeole ayant reçu
la vitamine A lors de la prise en charge
% DPS
Nombre de chaine de froid fonctionnelle sur le
nombre de structures de santé
% DPS
Disponibilité en vaccin couvrant les besoins Oui/non DPS
Disponibilité d'un fonds d'urgence Oui/non DPS
Système d’Alerte
Précoce
Nombre de cas suspects de rougeole notifiés dans le
SAP
nombre DPS
plan de contingence Disponibilité d'une copie du plan de contingence Oui/non DPS
Centre de traitement
épidémiologique
Existence d'un CTEPI fonctionnel Oui/non DPS
Présence de Partenaires
Techniques et Financiers
Existence de points focaux de PTF Oui/non DPS
Comité de coordination
Existence d'un comité de coordination multisectoriel Oui/non DPS
Nombre de rapports/PV de réunions du comité de
coordination multisectoriel
nombre Préfecture/DPS
Equipes d'intervention
rapide
Nombre d'intervention de l'ERARE pour la rougeole
dans le district sanitaire
nombre DRS/DPS
SOPs
Disponibilité d'une copie de SOPS pour le transport des
échantillons
Oui/non DPS
Disponibilité du matériel de transport des échantillons Oui/non DPS
P a g e 120 | 121
B.6. SOURCES DES DONNEES (EBOLA) 1. VULNERABILITES
Indicateurs Unité de mesure
Données disponibles (OUI / NON)
Source d'information
Nombre total de cas dans la préfecture/ commune au cours de la dernière épidémie de la maladie à virus Ébola en Guinée
Nombre Oui DPS/DCS/DRS/ANSS/OMS
Nombre total de décès dans la préfecture/ commune au cours de la dernière épidémie de la maladie à virus Ébola en Guinée
Nombre Oui DPS/DCS/DRS/ANSS/OMS
Pourcentage budget national alloué à la santé % Oui Ministère de la Santé
Pourcentage de budget alloué au Fond d’urgence au niveau régional.
% Oui DRS
Pourcentage de budget alloué Fond d’urgence au niveau préfectoral/communal.
% Oui DPS/DCS
Proportion de ménages sensibilisés aux mesures d'hygiène (lavages des mains, manipulation des corps, …) contre Ebola
% Oui DPS/ONG/UNICEF
Pourcentage de ménages utilisant une source d'eau potable
% Oui DPS/Direction du Plan/ SNAPE/ UNICEF/ ONG
Proportion de structure sanitaire disposant de source d'eau potable fonctionnelle
% Oui DPS/ SNAPE/ UNICEF/ ONG
Proportion de population vivant dans un rayon de moins de 5 km du Centre de santé
% Oui DPS
Disponibilité de Kit de prélèvement des échantillons
Oui/Non Oui DPS
Proportion de CTEPI fonctionnel. % Oui DPS
Proportion d'agents de santé formés aux mesures de prévention et de lutte contre Ebola
% Oui DPS
Promptitude des notifications % Oui DRS/DPS
Complétude des notifications % Oui DRS/DPS
Pourcentage de structure privée intégré dans la surveillance
% Oui DRS/DPS
Fréquence des réunions des comités de santé niveau préfectoral
% Oui DPS
Proportion des villages frontaliers à la Sierra Leone et le Liberia
% Oui DPS
Proportion de tradipraticien collaborant avec le district sanitaire
% Oui DPS
Existence une plateforme de coordination (One Health)
Oui/Non Oui DPS
P a g e 121 | 121
2. CAPACITES
Indicateurs Unité de mesure
Données disponibles (OUI / NON)
Source d'information
Pourcentage de structures de soins de santé publique disposant d’une définition de cas d’Ebola
% Oui DPS
Proportion d'AC formé sur la surveillance à base communautaire ;
% Oui DPS
Proportion d'AC fonctionnel dans le district sanitaire % Oui DPS
Proportion d'évènement/maladie rapporté par les AC % Oui DPS
Proportion de localités couvertes par les radios communautaires
% Oui DPS/Radio/Unicef
% de message diffusé sur Ebola par an (2017) % Oui DPS/Radio/Unicef
Proportion de leaders communautaires formés sur Ebola % Oui DPS
Pourcentage de laveurs de corps formé en PCI % Oui DPS/Croix rouge
Connaissance de l'existence du Plan de contingence national Oui/Non Oui DPS
Existence d'un Système d’alerte précoce Oui/Non Oui DPS
% de personnel formé sur les techniques de prélèvement des échantillons (Ebola)
% Oui DPS
Nombre de médecin/10000 habitants Nombre/
Hbts Oui DPS/DRS
Nombre d'infirmier/5000 habitants Nombre/
Hbts Oui DPS/DRS
Nombre de partenaires technique et financier présents dans le district sanitaire
Nombre Oui DPS/Direction du Plan/DMR/DRS
Pourcentage d'ONG locale impliqué dans la lutte contre Ebola.
% Oui DPS /DRS/DMR
Nombre d'intervention de l’Equipe régionale d’alerte et de riposte au cours des 12 derniers mois.
Nombre Oui DRS
Disponibilité de kits d’urgence dans la préfecture/commune Oui/Non Oui DPS
Disponibilité d’EPI dans le préfecture/commune Oui/Non Oui DPS
Pourcentage de Plateforme communautaire fonctionnel au tour des survivants
% Oui DPS