afrol News / IRIN, 10 de Octubre de 2007 - Un grupo de economistas que trabajan con datos recopilados en los áridos distritos septentrionales de Kenia han desarrollado un modelo para predecir la malnutrición infantil aguda - un indicador de hambruna - con al menos tres meses de antelación.

"Nuestra predicción tienen una probabilidad de ser correcta en más del 75% de los casos", declara Andrew Mude, el principal autor del estudio.

"El [gubernamental] Proyecto de Gestión de Recursos de las Tierras Áridas (ALRMP, en sus siglas inglesas) ha venido recogiendo información cada mes desde 1996 entre las familas, tales como la magnitud del rebaño que poseían, los índices de lactancia, los índices de mortandad y los datos de nutrición infantil - especialmente el perímetro mesobraquial (PMB) - que consideramos es un determinante preciso del estatus nutricional de un niño", comenta.

Mude pertenece al Instituto de Investigación Internacional del Ganado (International Livestock Research Institute) con sede en Nairobi, y es uno de los cinco investigadores que ha participado en el estudio "Predicción Empírica de Desastres de Lenta Aparición para Mejorar la Respuesta de Emergencia: una Aplicación al Árido Norte de Kenia".

La definición de los investigadores de una hambruna es una situación en la que más del 20% de los niños en el área estudiada están gravemente malnutridos o agotados.

Las familias estudiadas estaban repartidas entre 54 comunidades principalmente pastoralistas en cinco distritos en el norte: Baringo, Marsabit, Samburu y Turkana. Los datos tuvieron también en cuenta el flujo de ayuda alimentaria.

África ya cuenta con sistemas establecidos de alerta temprana: la Red de Sistemas de Alerta Temprana de Hambruna (FEWS-NET, en sus siglas inglesas) financiada por USAID facilita sus predicciones a 20 países africanos, y el proyecto de la Red de Información y Sistemas de Conocimiento del Ganado (LINKS) informa a las comunidades pastoralistas de África oriental de las sequías inminentes.

Mude asegura que el nuevo modelo es más "riguroso, eficiente en costes, práctico y preciso" que los sistemas de alerta temprana existentes. "Los datos requeridos pueden ser recopilados fácilmente por miembros de la comunidad y la estructura empírica del modelo permite la calibración de su precisión. Cuanta más información se introduce en el modelo, más preciso se hace".

Los expertos de alerta temprana se han mostrado cautos en su respuesta al nuevo modelo. "La cuestión clave para la alerta temprana es que necesita conducir a la respuesta. Aunque estos datos han venido recopilándose por años, el autor reconoce que no se emplean siempre para guiar la respuesta de la forma más eficaz; por ello, esto necesita ser investigado para saber por qué es así", declara Grainne Moloney, directora de proyecto para la Unidad de Análisis de Seguridad Alimentaria de la FAO en Somalia.

"Producir información con este nuevo enfoque sin entender los obstáculos previos para mejorar la respuesta solo solucionaría la mitad del problema", afirma Moloney, que describe el modelo como un "enfoque prometedor".

Moloney sugirió que se hagan pruebas de campo a nivel nacional en otros contextos con estructuras similares, tales como Etiopía o Zimbabue, con la perspectiva de relacionar esta información con la acción.

La experta mostró también su preocupación por el uso del perímetro mesobraquial y los datos ALRMP. "El uso del PMB para el control de la nutrición de rutina es aún un enfoque nuevo y el proyecto de Tierras Árida es único, otros países usan índices peso/edad más convencionales".

Moloney destacó que aunque el PMB era una "herramienta más rápida y más barata, y ha demostrado ser un indicador sensible de mortalidad en los niños... su papel en el control nutricional de rutina no ha sido aún cuantificado a nivel global, y la investigación al respecto está en marcha".

Señaló también que la recopilación de datos por el ALRMP había sido errática.

Mude afirmó que el problema residía en que los datos del ALRMP no habían sido guardados bien y muchos de ellos se perdieron. "Pero se habían establecido recientemente sistemas de gestión de la información para hacer que los esfuerzos de recopilación de datos fueran más útiles".

Por staff writer

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