Occupazione materna nei paesi a basso e medio reddito e alimentazione infantile

Origine dati e popolazione

I ricercatori hanno analizzato i dati trasversali delle indagini demografiche e sanitarie (DHS). Le indagini del DHS utilizzano questionari standardizzati e un campionamento a grappolo in più fasi rappresentativo a livello nazionale per consentire confronti tra paesi (34).

Il nostro studio ha incluso set di dati DHS che sono stati somministrati tra il 2010 e l'aprile 2017 e che contenevano dati sullo stato occupazionale delle donne e indicatori di IYCF. Le analisi hanno incluso donne che hanno avuto almeno un figlio di età compresa tra 0 e 24 mesi. Se le madri avevano più di un figlio, gli investigatori includevano il figlio più piccolo della famiglia. Sono stati esclusi i bambini residenti al di fuori del nucleo familiare.

Nei modelli che hanno valutato MDD e MMF come variabili dipendenti, il campione analitico finale includeva 137.208 bambini di età compresa tra 6 e 23 mesi provenienti da 50 paesi. Le dimensioni ridotte delle celle erano proibitive per esplorare le associazioni occupazionali-EBF in 10 paesi che soddisfacevano i suddetti criteri di inclusione; pertanto, quando si modella l'EBF come variabile dipendente, il campione analitico finale comprendeva 39.791 bambini di età compresa tra 0 e 5 mesi in 40 paesi.

Variabili dipendenti primarie

EBF, MDD e MMF sono state le principali variabili dipendenti di interesse poiché la letteratura precedente suggerisce che i cambiamenti nel reddito e nel tempo delle donne, derivanti dall'occupazione femminile, possono influenzare questi indicatori di IYCF. Questi indicatori sono stati creati utilizzando i dati del richiamo di 24 ore di alimenti/gruppi di alimenti disponibili nel DHS. L'EBF, una variabile binaria, è stata definita come la proporzione di bambini da 0 a 5 mesi di età alimentati esclusivamente con latte materno. La MDD, una variabile binaria, è stata definita come la proporzione di bambini di età compresa tra 6 e 23 mesi che hanno ricevuto alimenti da 4 o più dei seguenti 7 gruppi alimentari: cereali, radici e tuberi; legumi e noci; latticini (latte, yogurt, formaggi); alimenti a base di carne (carne, pesce, pollame e fegato/carne di organi); uova; frutta e verdura ricche di vitamina A; e altra frutta e verdura. MMF, una variabile binaria, è stata definita come la proporzione di bambini allattati al seno e non allattati al seno da 6 a 23 mesi di età che ricevono alimenti solidi, semisolidi o morbidi il numero minimo di volte o più. Per i bambini allattati al seno, il numero minimo di volte varia con l'età (2 volte se da 6 a 8 mesi e 3 volte se da 9 a 23 mesi). I bambini non allattati al seno di età compresa tra 6 e 23 mesi devono essere nutriti 4 o più volte al giorno per soddisfare l'indicatore MMF.

Variabile indipendente primaria

I ricercatori hanno modellato l'occupazione materna come una variabile di 3 categorie: occupata formalmente, occupata in modo informale e non occupata sulla base di ricerche precedenti che suggeriscono: 1) un'ampia percentuale di donne in LMIC è impegnata in impieghi meno formali e 2) i salari guadagnati sono più del 60% in meno nel settore informale. Le donne sono descritte come disoccupate perché questo termine include le persone che scelgono di non cercare lavoro, mentre i disoccupati descrivono le persone senza lavoro che stanno attivamente cercando lavoro.

La tipologia occupazionale è stata definita sulla base di 4 indicatori: 1) stato occupazionale negli ultimi 12 mesi (occupato, disoccupato); 2) categoria occupazionale aggregata (qualificata, non qualificata); 3) tipologia di guadagno (solo contante, contante e in natura, solo in natura, non corrisposto); e 4) stagionalità dell'occupazione (tutto l'anno, lavoro stagionale/occasionale). L'occupazione formale includeva le seguenti 3 combinazioni: 1) impiegato, occupazione qualificata, guadagni solo in contanti, impiegato tutto l'anno; 2) lavoro subordinato, occupazione qualificata, retribuzione solo in contanti, lavoro stagionale/occasionale; e 3) occupazione occupata, non qualificata, guadagni solo in contanti, occupati tutto l'anno. Altre donne occupate sono state classificate come occupate in modo informale.

Confondenti e modificatori della misura dell'effetto

I ricercatori hanno identificato i fattori confondenti a priori utilizzando un grafico aciclico diretto, che è un diagramma causale utilizzato per caratterizzare la relazione tra le variabili che influenzano le variabili primarie indipendenti e dipendenti sulla base di relazioni sia teorizzate che documentate. In tutti i modelli, i fattori confondenti includevano istruzione materna (<scuola primaria completa, [Simbolo] scuola primaria completa), età materna (anni), stato civile (sposata o convivente rispetto a single, vedova, divorziata), parità, morbilità (presenza di diarrea o febbre nelle ultime due settimane), età infantile (mesi) e stato urbano/rurale. I ricercatori miravano a specificare le covariate in un modo che consentisse la stessa specificazione in ogni paese e per ogni risultato. Per le variabili che erano nella loro forma continua nel DHS (età materna, età infantile, parità), i ricercatori hanno valutato la loro linearità con i risultati specificando variabili indicatore disgiunte. Poiché le variabili erano approssimativamente associate in modo lineare ai risultati nella maggior parte dei paesi, sono state mantenute nella loro forma continua per ridurre al minimo il numero di osservazioni eliminate dal modello a causa delle piccole dimensioni delle celle. Lo stato civile e l'educazione materna erano dicotomizzati perché c'erano pochissime persone in alcune categorie (ad es. divorziato).

I ricercatori hanno ipotizzato che l'associazione occupazione-dieta varierebbe a seconda della fase della transizione nutrizionale dei paesi. Pertanto, i ricercatori hanno esplorato le differenze nelle associazioni a livello di paese in base al prodotto interno lordo (PIL) pro capite, aggiustato per la parità di potere d'acquisto, un driver teorizzato della transizione nutrizionale (41). I dati sono stati ottenuti dal database degli indicatori di sviluppo mondiale, corrispondente all'anno dell'indagine (42). Il PIL pro capite è stato trasformato in log per riflettere l'influenza prevista di un aumento percentuale (ad es. 5%), piuttosto che un aumento assoluto del dollaro (ad es. $ 5).

Analisi statistica

Analisi all'interno del paese. Si prevede che le tendenze dell'occupazione (ovvero la percentuale di donne occupate in modo formale rispetto a quello informale) e la dieta differiscano a seconda della fase della transizione nutrizionale dei paesi. Pertanto, i ricercatori miravano a mantenere i campioni comparabili selezionando paesi con un DHS recente (2010-2017) e abbiamo consentito relazioni diverse in ciascun paese iniziando con stime disaggregate specifiche per paese. I ricercatori hanno prima utilizzato modelli di regressione logistica multivariata separati per ciascun paese per testare l'associazione tra occupazione materna e indicatori IYCF (EBF, MDD, MMF). In questi modelli specifici per paese, i ricercatori hanno utilizzato i pesi di campionamento per tenere conto della probabilità differenziale di selezione e risposta e gli errori standard linearizzati della serie di Taylor hanno tenuto conto del disegno a grappolo del DHS.

Analisi tra paesi e regioni. Dopo aver ottenuto stime disaggregate per ciascun paese, i coefficienti per le associazioni occupazione-EBF, occupazione-MDD e occupazione-MMF sono stati inseriti in una meta-analisi a effetti casuali per ottenere rapporti di probabilità raggruppati in tutti i paesi e per regione del mondo (Asia orientale e Pacifico , Europa e Asia centrale, America latina e Caraibi, Medio Oriente e Nord Africa, Asia meridionale e Africa subsahariana). La meta-analisi degli effetti casuali, utilizzata per generare i pooled odds ratio (POR), è la combinazione statistica delle stime di paesi separati e presuppone che le associazioni tra occupazione e IYCF possano differire in base al paese e/o alla regione.

I coefficienti beta specifici per paese sono stati inseriti anche in una meta-regressione a effetti casuali per valutare se le associazioni tra occupazione e IYCF variassero in base al log-PIL a livello di paese.

Analisi di sensibilità. Le analisi di sensibilità includevano la modellazione di diversi esiti alternativi tra cui: 1) allattamento al seno continuato a 1 anno, 2) punteggio di diversità della dieta e 3) dieta minima accettabile. L'allattamento al seno continuato a 1 anno, una variabile binaria, è stata definita come la percentuale di bambini di età compresa tra 12 e 15 mesi alimentati con latte materno (37). Il punteggio di diversità della dieta, una variabile continua stimata tra i bambini di età compresa tra 6 e 23 mesi, si basava sui suddetti 7 gruppi di alimenti utilizzati per calcolare la MDD (37). Per ciascuno dei 7 gruppi di alimenti, i bambini ricevevano 1 punto se veniva consumato un alimento del gruppo (ad es. DDS minimo =0, DDS massimo =7). La dieta minima accettabile è stata modellata come variabile binaria ed è stata definita come la proporzione di bambini di età compresa tra 6 e 23 mesi che hanno ricevuto una dieta minima accettabile determinata dalla frequenza minima del cibo, dalla diversità della dieta e dallo stato di allattamento al seno (37). Poiché in alcuni casi la dimensione del campione all'interno del paese per le associazioni tra occupazione e EBF era leggermente inferiore, abbiamo utilizzato anche un unico modello di regressione logistica con tutti i 40 paesi per testare l'associazione tra occupazione e EBF. In questa specifica, ciascun paese è stato incluso come effetto fisso e quindi controllato per le differenze a livello di paese di base; ma questo modello presuppone che l'associazione tra occupazione e EBF sia omogenea tra i paesi. Alpha è stato impostato su 0,05. Le analisi sono state eseguite utilizzando Stata 14.1 (StataCorp LP, College Station, Texas). Non è stata ottenuta alcuna revisione del comitato di revisione istituzionale dato che tutte le analisi hanno utilizzato dati secondari.