4.4. Déterminants de
l'état sanito-nutritionnel des consommateurs des aliments sauvages
traditionnels
L'estimation du modèle Gaussian
identity (GLM) a fait apparaitre 15 variables significatives aux influes
positives. L'état sanito-nutritionnel (absence des maladies) des
consommateurs d'AST serait probablement significativement (p<0.05)
influencé d'une manière positive par la consommation des aliments
sauvages traditionnels associée aux aliments locaux ( GLM : Z=
1.43, P= 0.001), l'application des règles d'hygiène et de bonne
gestion des déchets ménagers (GLM : Z= 10.37, P<0.001),
le bon état sanito-nutritionnel des autres membres de famille
(GLM : Z= 2.08, P=0.038), l'existence d'un indice de masse corporelle
normal du consommateur des AST (GLM : Z=2.22, p=0.001), le
périmètre branchial du consommateur (GLM : 7.52,
p<0.001), le nombre de repas par jour à base des AST (GLM : Z=
2.41, p=0.001), la profession de l'interrogé (GLM : Z= 1.01,
p<0.05), le revenu mensuel de l'enquêté (GLM : Z= 7.01,
p<0.05), la provenance des aliments consommés (GLM : Z= 4.11,
p<0.001), le critères de choix de l'aliment à consommer
(GLM : Z= 2.85, p=0.004), la part de femme dans la prise des
décision dans le choix des aliments à consommer dans le
ménage (GLM : Z= 1.51, p<0.001), le sexe de
l'enquêté (GLM : Z= 2.41, p<0.05), le village et
territoire du consommateur (GLM : Z= 1.36, p<0.001), la tribu de
l'enquêté (GLM : Z= 3.97, p<0.001), l'âge et le
nombre d'achat des AST par semaine (GLM : Z= 2.37, p=0.018) (Tableau-4).
L'absence d'un bon état sanito-nutritionnel
des consommateurs des AST serait négativement influencé par le
mauvais état des toilette du ménage (GLM : Z= -2.27,
p<0.05), le goût du mari par rapport aux enfants (GLM :
Z=-2.21, p<0.05), l'existence et la raison des interdits alimentaires dans
la communauté rurale (GLM : Z= -2.40, p=0.017), le nombre et le
mode de prise de repas en famille (GLM : Z= -2.77, p=0.006), l'état
civil du consommateur (GLM : Z= -3.05, p=0.002), le montant de
dépenses journalières pour les aliments et les AST (GLM :
Z=-8.01, p<0.001), et la taille(cm) de l'enquêté (GLM : Z=
-4.36, p<0.001 ; Tableau-5).
Certains facteurs ont été
trouvé avoir des influences significativement (p<0.05) positive sur
la consommation des aliments sauvages traditionnels et cela s'expliquerait par
le goût et la valeur nutritive des AST (critères de choix des AST)
(GLM : Z= 2.85, p=0.004), l'habitude alimentaire de l'enquête
(GLM : Z= 4.47, p<0.001), les vertus thérapeutiques des AST
(GLM : Z= 8.63, p<0.05), la nature et la disponibilité
(provenance des aliments consommés) (GLM : Z= 8.24, p<0.001), et
l'état nutritionnel des consommateurs (GLM : Z= 2.22, p=0.001). La
consommation des aliments sauvages traditionnels serait négativement
influencée par le coût au marché des AST (prix d'achat)
(GLM : Z= -2.97, p=0.003), et la part de dépense pour l'achat des
AST uniquement tel que décidé par le chef du ménage
(GLM : Z= -8.01, p<0.001) (Tableau-5).
Tableau-5. Modèle Linéaires
Généralisés (GLM) testant les influes des facteurs
indépendants sur l'état sanito-nutritionnel des consommateurs des
aliments sauvages traditionnels pour (variable dépendante) des
communautés rurales de la province du Sud-Kivu, RD
Congo.
|
GLM : Gaussian identity model
|
|
Variable dépendante : état
sanito- nutritionnel des consommateurs des AST
|
Coef.
|
OIM
Std. Err.
|
Z
|
P>|z|
|
[95% Conf. Interval]
|
|
Variables indépendantes
|
|
Etat nutritionnel famille
|
.335066
|
.1612573
|
2.08
|
0.038
|
.0190075
|
.6511245
|
|
Gestion des déchets ménagers
|
.5810367
|
.0560302
|
10.37
|
0.000
|
.4712196
|
.6908539
|
|
Type de maison
|
.1247658
|
.1162247
|
1.07
|
0.283
|
-.1030304
|
.3525619
|
|
Etat des toilettes
|
-.1415341
|
.0623415
|
-2.27
|
0.023
|
-.2637212
|
.1546428
|
|
Provenance des aliments consommés
|
.2186135
|
.0531999
|
4.11
|
0.000
|
.1143435
|
.3228835
|
|
Provenance des aliments
|
.367254
|
.0445698
|
8.24
|
0.000
|
.2798988
|
.4546092
|
|
prix achat
|
-.2219115
|
.0746785
|
-2.97
|
0.003
|
-.3682787
|
-.0755444
|
|
Critères choix
|
.228806
|
.0804213
|
2.85
|
0.004
|
.0711831
|
.3864289
|
|
goût du mari et enfants
|
-.1934236
|
.0875834
|
-2.21
|
0.027
|
-.3650839
|
-.0217633
|
|
Connaissance sur les interdits alimentaires
|
-.0081321
|
.0579394
|
-0.14
|
0.888
|
-.1216913
|
.1054271
|
|
Pourquoi ces aliments sont Interdits
|
-.1787467
|
.0745525
|
-2.40
|
0.017
|
-.3248668
|
-.0326266
|
|
Présence de la maladie après consommation
|
-.2390246
|
.5476633
|
-0.44
|
0.663
|
-1.312425
|
.8343757
|
|
Lesquelles ?
|
-.1081771
|
.4724823
|
-0.23
|
0.819
|
-1.034226
|
.8178712
|
|
Mode de prise de repas
|
-1.504395
|
.5439973
|
-2.77
|
0.006
|
-2.57061
|
-.4381795
|
|
Femme prise décision
|
.2944346
|
.5826321
|
1.51
|
0.000
|
-.8475033
|
1.436372
|
|
nombre repas/jr
|
-4.510162
|
1.343105
|
2.36
|
0.001
|
-7.1426
|
3.877724
|
|
Sexe
|
.1611649
|
.0669249
|
2.41
|
0.016
|
.0299946
|
.2923352
|
|
Village
|
-.2699663
|
.0893654
|
7.52
|
0.000
|
.6325088
|
1.078153
|
|
Territoire
|
.0548986
|
.0056793
|
1.36
|
0.000
|
.0545151
|
.0766222
|
|
Profession
|
.002399
|
.0023812
|
1.01
|
0.046
|
2.683527
|
4.576094
|
|
niveau étude
|
4.269366
|
1.0526
|
4.06
|
0.000
|
2.206307
|
6.332425
|
|
Etat civil
|
-.1608057
|
.0527165
|
-3.05
|
0.002
|
-.2641281
|
-.0574833
|
|
Religion
|
.1374879
|
.0471357
|
2.92
|
0.004
|
.0451036
|
.2298723
|
|
Membre d'une association
|
-.4996677
|
.1782915
|
-2.80
|
0.005
|
-.8491125
|
-.1502228
|
|
Tribu
|
-5.57247
|
1.404218
|
3.97
|
0.000
|
-8.324687
|
4.820254
|
|
Consommation AST
|
.3094627
|
.2168122
|
1.43
|
0.001
|
-.1154813
|
.7344068
|
|
préférence AST
|
2.762905
|
.6178424
|
4.47
|
0.000
|
1.551956
|
3.973854
|
|
Stock des AST
|
3.812301
|
1.071335
|
3.56
|
0.000
|
1.712522
|
5.91208
|
|
Guérir des maladies ?
|
.7029811
|
.0814839
|
8.63
|
0.024
|
.5432756
|
.8626867
|
|
Age
|
.0655686
|
.0056397
|
11.63
|
0.000
|
.0545151
|
.0766222
|
|
Périmètre Branchial (cm)
|
3.62981
|
.4828065
|
7.52
|
0.000
|
2.683527
|
4.576094
|
|
Poids (Kg)
|
-.6763524
|
.1160395
|
5.83
|
0.000
|
-.9037857
|
-.4489191
|
|
Taille (m)
|
.1108235
|
.0077177
|
-4.36
|
0.000
|
.0956971
|
.1259498
|
|
IMC (Kg/m²)
|
.0066347
|
.002986
|
2.22
|
0.001
|
.0007822
|
.0124872
|
|
Revenu mensuel
|
4.51916
|
.6446975
|
7.01
|
0.026
|
3.255576
|
5.782744
|
|
dépens nourriture/jr
|
.424993
|
.1702449
|
2.50
|
0.013
|
.0913191
|
.758667
|
|
dépens autres/jr
|
.1006412
|
.0868947
|
1.16
|
0.247
|
-.0696693
|
.2709516
|
|
taille de ménage
|
.1118476
|
.0365526
|
3.06
|
0.002
|
.0402059
|
.1834894
|
|
achat/semaine des AST
|
.1094838
|
.0462144
|
2.37
|
0.018
|
.0189054
|
.2000623
|
|
nombre de mois
|
.7760742
|
.0732239
|
10.60
|
0.000
|
.632558
|
.9195905
|
|
dépens/jr AST
|
-2.73542
|
.3416574
|
-8.01
|
0.000
|
-3.405056
|
-2.065784
|
|
temps interview
|
.0022621
|
.0131897
|
0.17
|
0.864
|
-.0235893
|
.0281136
|
|
_cons
|
-7.482272
|
15.98729
|
0.47
|
0.000
|
-38.81679
|
23.85225
|
|
The others statistics : Number of observations=195; Log
likelihood = -189.514912; AIC (Akaike's Information
Criterion)=1.524409 ; BIC (Schwarz's Bayesian Criterion) =
-1398.168
|
| 
