저소득 및 중간 소득 국가의 산모 고용 및 유아 수유

데이터 소스 및 모집단

조사관은 인구통계 및 건강 조사(DHS)의 단면 데이터를 분석했습니다. DHS 조사는 표준화된 설문지와 전국적으로 대표되는 다단계 클러스터 샘플링을 사용하여 국가 간 비교를 허용합니다(34).

우리 연구에는 2010년에서 2017년 4월 사이에 관리되고 여성의 고용 상태 및 IYCF 지표에 대한 데이터가 포함된 DHS 데이터 세트가 포함되었습니다. 분석에는 0-24개월 사이에 적어도 한 명의 자녀를 둔 여성이 포함되었습니다. 어머니에게 자녀가 둘 이상인 경우 조사관은 가정에서 가장 어린 자녀를 포함시켰습니다. 가족 외 거주하는 아동은 제외되었습니다.

MDD와 MMF를 종속 변수로 평가한 모델에서 최종 분석 샘플에는 50개국의 6~23개월 아동 137,208명이 포함되었습니다. 작은 세포 크기는 앞서 언급한 포함 기준을 충족하는 10개국에서 고용-EBF 협회를 탐색하는 것을 금지했습니다. 따라서 EBF를 종속 변수로 모델링할 때 최종 분석 샘플에는 40개국의 0-5개월 아동 39,791명이 포함되었습니다.

1차 종속 변수

EBF, MDD, MMF는 여성 고용으로 인한 여성 소득과 시간의 변화가 IYCF의 이러한 지표에 영향을 미칠 수 있음을 이전 문헌에서 시사하는 주요 종속 변수로 사용되었습니다. 이러한 지표는 DHS에서 사용할 수 있는 식품/식품군의 24시간 회수 데이터를 사용하여 생성되었습니다. 이진 변수인 EBF는 모유만 먹인 생후 0~5개월 영아의 비율로 정의되었습니다. 이진 변수인 MDD는 다음 7개 식품군 중 4개 이상의 식품을 섭취한 생후 6~23개월 아동의 비율로 정의되었습니다: 곡물, 뿌리 및 덩이줄기; 콩류 및 견과류; 유제품(우유, 요거트, 치즈); 육류 식품(육류, 생선, 가금류 및 간/장기 고기); 달걀; 비타민 A가 풍부한 과일과 채소; 및 기타 과일 및 채소. 이진 변수인 MMF는 6~23개월령의 모유 수유 아동과 비수유 아동 중 고형, 반고형 또는 연성 식품을 최소 횟수 이상 받는 비율로 정의했습니다. 모유수유아의 경우, 최소 횟수는 연령에 따라 다릅니다(6~8개월의 경우 2회, 9~23개월의 경우 3회). 6개월에서 23개월 사이의 비수유 아동은 MMF 지표를 충족하기 위해 하루에 4회 이상 수유해야 합니다.

1차 독립 변수

조사자들은 모성 고용을 다음과 같은 이전 연구를 기반으로 공식 고용, 비공식 고용 및 비고용의 3개 범주 변수로 모델링했습니다. 비공식 부문에서 60% 이상 낮습니다. 이 용어는 구직을 선택하지 않은 사람을 포함하는 반면, 실업자는 일자리가 없이 적극적으로 구직을 추구하는 사람을 의미하기 때문에 여성을 비고용자로 기술합니다.

고용 유형은 4가지 지표를 기반으로 정의되었습니다. 1) 지난 12개월 동안의 고용 상태(고용, 비고용); 2) 총 직업 범주(숙련, 미숙련); 3) 소득 유형(현금만, 현금 및 현물, 현물만, 무급) 4) 고용의 계절성(연중, 계절/수시 고용). 공식 고용에는 다음 3가지 조합이 포함됩니다. 2) 취업, 숙련된 직업, 현금만 받는 수입, 계절적/비정기적 고용; 3) 취업, 비숙련 직업, 현금만 받는 소득, 연중 고용. 기타 고용된 여성은 비공식 고용으로 분류되었습니다.

교란자와 효과 측정 수정자

연구자들은 이론화되고 문서화된 관계를 기반으로 1차 독립 변수와 종속 변수에 영향을 미치는 변수 간의 관계를 특성화하는 데 사용되는 인과 관계 다이어그램인 방향성 비순환 그래프를 사용하여 교란 요인을 선험적으로 식별했습니다. 모든 모델에서 혼란 요인에는 모성 교육(< 초등학교 수료, [기호] 초등학교 수료), 모성 연령(세), 결혼 상태(기혼 또는 동거 대 독신, 사별, 이혼), 출산, 이환율(설사 유무)이 포함되었습니다. 또는 지난 2주 동안 발열), 아동 연령(개월), 도시/농촌 상태. 연구자들은 각 국가에서 각 결과에 대해 동일한 사양을 허용하는 방식으로 공변량을 지정하는 것을 목표로 했습니다. DHS에서 연속적인 형태인 변수(산모 연령, 아동 연령, 출산)의 경우 조사관은 분리된 지표 변수를 지정하여 결과와의 선형성을 평가했습니다. 변수는 대부분의 국가에서 결과와 거의 선형적으로 연관되어 있기 때문에 작은 셀 크기로 인해 모델에서 누락된 관측치의 수를 최소화하기 위해 연속적인 형태로 유지되었습니다. 결혼 상태와 모성 교육은 일부 범주(예: 이혼).

연구자들은 고용-식이 관계가 국가의 영양 전환 단계에 따라 다를 것이라는 가설을 세웠습니다. 따라서 조사관은 영양 전환의 이론화된 동인인 구매력 평가에 대해 조정된 1인당 로그 국내총생산(GDP)에 의한 국가 수준 협회의 차이를 조사했습니다(41). 조사 연도(42)에 해당하는 World Development Indicators 데이터베이스에서 데이터를 얻었습니다. 1인당 GDP는 백분율 증가의 예상 영향을 반영하기 위해 로그 변환되었습니다(예: 5%), 절대적인 달러 증가가 아닌(예: $5).

통계 분석

국내 분석. 고용 추세(즉, 공식 고용과 비공식 고용의 여성 비율) 및 식단은 국가의 영양 전환 단계에 따라 다를 것으로 예상됩니다. 따라서 조사관은 최근 DHS(2010-2017)가 있는 국가를 선택하여 샘플을 비교 가능하게 유지하는 것을 목표로 했으며, 국가별 추정치를 세분화하여 시작하여 각 국가에서 서로 다른 관계를 허용했습니다. 조사자들은 먼저 모성 고용과 IYCF 지표(EBF, MDD, MMF) 사이의 연관성을 테스트하기 위해 각 국가에 대해 별도의 다변량 로지스틱 회귀 모델을 사용했습니다. 이러한 국가별 모델에서 조사관은 샘플링 가중치를 활용하여 선택 및 응답의 차등 확률을 설명하고 Taylor 계열 선형화 표준 오류는 DHS의 클러스터형 설계를 설명했습니다.

국가 간 및 지역 분석. 각 국가에 대해 세분화된 추정치를 얻은 후 고용-EBF, 고용-MDD 및 고용-MMF 연관성에 대한 계수를 무작위 효과 메타 분석에 입력하여 모든 국가 및 세계 지역(동아시아 및 태평양)별로 통합된 승산비를 얻었습니다. , 유럽 및 중앙 아시아, 라틴 아메리카 및 카리브해, 중동 및 북아프리카, 남아시아 및 사하라 이남 아프리카). POR(pooled odds ratios)을 생성하는 데 사용되는 무작위 효과 메타 분석은 별도의 국가에서 얻은 추정치의 통계적 조합이며 고용과 IYCF 간의 연관성이 국가 및/또는 지역에 따라 다를 수 있다고 가정합니다.

국가별 베타 계수는 또한 고용과 IYCF 간의 연관성이 국가 수준의 로그-GDP에 따라 달라지는지 여부를 평가하기 위해 무작위 효과 메타 회귀 분석에 입력되었습니다.

민감도 분석. 민감도 분석에는 다음과 같은 몇 가지 대체 결과 모델링이 포함되었습니다. 이진 변수인 1세에 계속 모유 수유를 하는 것은 모유를 먹는 12개월에서 15개월 된 아동의 비율로 정의되었습니다(37). 6개월에서 23개월 사이의 어린이들 사이에서 추정되는 연속 변수인 식이 다양성 점수는 MDD를 계산하는 데 사용된 앞서 언급한 7개의 식품군을 기반으로 합니다(37). 7개 식품군 각각에 대해 그룹의 식품을 섭취한 경우(즉, 최소 DDS =0, 최대 DDS =7). 최소 허용 식이는 이진 변수로 모델링되었으며 최소 음식 빈도, 식이 다양성 및 모유 수유 상태에 따라 결정된 최소 허용 식이를 받은 생후 6~23개월 아동의 비율로 정의되었습니다(37). 경우에 따라 고용과 EBF 간의 연관성에 대한 국가 내 샘플 크기가 다소 작았기 때문에 우리는 고용과 EBF 간의 연관성을 테스트하기 위해 40개국 모두에 대해 단일 로지스틱 회귀 모델을 사용했습니다. 이 사양에서 각 국가는 고정 효과로 포함되었으므로 기준선 국가 수준의 차이를 통제했습니다. 그러나이 모델은 고용과 EBF 간의 연관성이 국가간에 동질적이라고 가정합니다. 알파는 0.05로 설정되었습니다. 분석은 Stata 14.1(StataCorp LP, College Station, Texas)을 사용하여 수행되었습니다. 모든 분석이 2차 데이터를 사용했다는 점을 감안할 때 기관 검토 위원회 검토는 수행되지 않았습니다.