Effect of a conditional cash transfer program on length-for-age and weight-for-age in Brazilian infants at 24 months using doubly-robust, targeted estimation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Conditional cash transfer programs are popular internationally and represent a large investment in child health. Evidence of their impact on child nutrition status remains weak and inconsistent, particularly for Bolsa Família, the Brazilian conditional cash transfer program and one of the world's largest. Our objective was to estimate the effect of the Brazilian conditional cash transfer program, Bolsa Família (BF), on child nutritional status as measured by length-for-age z-score (LAZ) and weight-for-age z-score (WAZ) at 24 months. METHODS: We analyzed the 1703 children eligible for BF from the 2004 Pelotas Birth Cohort. Children were divided into three exposure groups by total amount of money their household received from BF in 24 months: no BF, low BF (≤R$1000) and high BF (>R$1000). Using a doubly robust semiparametric estimation method we estimated the effect of receiving low and high levels of BF on LAZ and WAZ at 24 months. RESULTS: After adjustment for measured confounders, the expected difference in LAZ between children that received low or high levels of BF compared to no BF was -0.14 [95% confidence interval (CI): -0.27, -0.02] and -0.20 (95% CI: -0.33, -0.08) respectively. For WAZ the estimated differences were -0.04 (95% CI: -0.17, 0.08) for low levels versus no BF and -0.18 (95% CI: -0.30, -0.05) for high levels versus no BF. The expected difference in population LAZ had all eligible households received it and population LAZ under no BF was -0.15 (95% CI: -0.26, -0.04). Sensitivity analyses suggested only a strong confounder could explain away these results. CONCLUSIONS: Among participants of the 2004 Pelotas Birth Cohort, BF was associated with a reduction in LAZ and WAZ in 24 month old children.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».