The effect of paid maternity leave on early childhood growth in low-income and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite recent improvements, low height-for-age, a key indicator of inadequate child nutrition, is an ongoing public health issue in low-income and middle-income countries. Paid maternity leave has the potential to improve child nutrition, but few studies have estimated its impact. METHODS: We used data from 583 227 children younger than 5 years in 37 countries surveyed as part of the Demographic and Health Surveys (2000-2014) to compare the change in children's height-for-age z score in five countries that increased their legislated duration of paid maternity leave (Uganda, Zambia, Zimbabwe, Bangladesh and Lesotho) relative to 32 other countries that did not. A quasiexperimental difference-in-difference design involving a linear regression of height-for-age z score on the number of weeks of legislated paid maternity leave was used. We included fixed effects for country and birth year to control for, respectively, fixed country characteristics and shared trends in height-for-age, and adjusted for time-varying covariates such as gross domestic product per capita and the female labour force participation rate. RESULTS: The mean height-for-age z scores in the pretreatment period were -1.91 (SD=1.44) and -1.47 (SD=1.57) in countries that did and did not change their policies, respectively. The scores increased in treated and control countries over time. A 1-month increase in legislated paid maternity leave was associated with a decrease of 0.08(95% CI -0.20 to 0.04) in child height-for-age z score. Sensitivity analyses did not support a robust association between paid maternity leave policies and height-for-age z score. CONCLUSION: We found little evidence that recent changes in legislated paid maternity leave have been sufficient to affect child height-for-age z scores. The relatively short durations of leave, the potential for low coverage and the strong increasing trend in children's growth may explain our findings. Future studies considering longer durations or combined interventions may reveal further insight to support policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».