Effect of Poverty Reduction Program on Nutritional Status of the Extreme Poor in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poverty alleviation programs for the extreme poor improve participants' economic status and may impact other important outcomes that are seldom evaluated. A program targeted to the extreme poor by BRAG, a development organization in Bangladesh, has been successful in significantly alleviating extreme poverty. OBJECTIVE: We hypothesized that the program also improved the nutritional status of women and preschool children. METHODS: A nonequivalent control, pre- and posttest quasi-experimental design that was longitudinal at the village level was used to test the hypotheses. Data were collected from a random sample of 4,131 children and 3,551 women from 3,409 households in 159 villages of 3 northern districts of Bangladesh in 2002 and 2006. Linear mixed random-intercept models accounted for clustering effects and potential confounders. RESULTS: The weight-for-height of children between 24 and 35 months of age from program households was significantly higher (p < .05) than that of children from control households. We found no significant differences between control and program households in three other growth and body-composition indicators in three other age categories of preschool children or in women. CONCLUSIONS: These results are important, as this is a large-scale program that has already been extended to more than half the country. The findings will contribute to judging the cost-benefit and cost-effectiveness of the program and in garnering support for the expansion of such programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».