Материнская занятость в странах с низким и средним уровнем дохода и грудное вскармливание

Источник данных и население

Исследователи проанализировали перекрестные данные демографических и медицинских обследований (DHS). В обследованиях МДИ используются стандартизированные вопросники и репрезентативная на национальном уровне многоступенчатая кластерная выборка, позволяющая проводить сравнения между странами (34).

Наше исследование включало наборы данных DHS, которые администрировались в период с 2010 по апрель 2017 года и содержали данные о статусе занятости женщин и показателях КДГР. В анализ были включены женщины, у которых был хотя бы один ребенок в возрасте от 0 до 24 месяцев. Если у матерей было более одного ребенка, исследователи включали самого младшего ребенка в домохозяйстве. Исключались дети, проживающие вне домохозяйства.

В моделях, которые оценивали MDD и MMF как зависимые переменные, окончательная аналитическая выборка включала 137 208 детей в возрасте от 6 до 23 месяцев из 50 стран. Небольшие размеры ячеек не позволяли исследовать ассоциации трудоустройства и EBF в 10 странах, которые соответствовали вышеупомянутым критериям включения; таким образом, при моделировании EBF в качестве зависимой переменной конечная аналитическая выборка включала 39 791 ребенка в возрасте от 0 до 5 месяцев в 40 странах.

Первичные зависимые переменные

EBF, MDD и MMF служили в качестве основных зависимых переменных, представляющих интерес, поскольку предшествующая литература предполагает, что изменения в доходе и времени женщин, связанные с занятостью женщин, могут повлиять на эти показатели КДГР. Эти индикаторы были созданы с использованием данных 24-часового отзыва продуктов/групп продуктов, доступных в DHS. EBF, бинарная переменная, определялась как доля детей в возрасте от 0 до 5 месяцев, которых кормили исключительно грудным молоком. MDD, бинарная переменная, определялась как доля детей в возрасте от 6 до 23 месяцев, которые получали продукты из 4 или более из следующих 7 пищевых групп: зерновые, корнеплоды и клубнеплоды; бобовые и орехи; молочные продукты (молоко, йогурт, сыр); мясные продукты (мясо, рыба, птица и печень/субпродукты); яйца; богатые витамином А фрукты и овощи; и другие фрукты и овощи. MMF, бинарная переменная, была определена как доля детей в возрасте от 6 до 23 месяцев, находящихся на грудном и не на грудном вскармливании, которые получают твердую, полутвердую или мягкую пищу минимальное количество раз или более. Для детей, находящихся на грудном вскармливании, минимальное количество раз зависит от возраста (2 раза в возрасте от 6 до 8 месяцев и 3 раза в возрасте от 9 до 23 месяцев). Детей в возрасте от 6 до 23 месяцев, не находящихся на грудном вскармливании, необходимо кормить 4 или более раз в день, чтобы соответствовать показателю MMF.

Первичная независимая переменная

Исследователи смоделировали занятость матерей как переменную трех категорий: формально занятые, неформально занятые и неработающие, основываясь на предыдущих исследованиях, которые предполагают: 1) большая часть женщин в странах с более чем на 60% ниже в неформальном секторе. Женщины описываются как безработные, потому что этот термин включает лиц, которые предпочитают не искать работу, тогда как безработные означают лиц без работы, которые активно ищут работу.

Тип занятости определялся по 4 показателям: 1) статус занятости за последние 12 месяцев (работает, не работает); 2) совокупная категория занятий (квалифицированные, неквалифицированные); 3) вид заработка (только денежные средства, денежные и натуральные, только натуральные, безвозмездные); и 4) сезонность занятости (круглый год, сезонная/временная занятость). Формальная занятость включала следующие 3 комбинации: 1) работа по найму, квалифицированная профессия, только денежный заработок, работа круглый год; 2) работа по найму, квалифицированная работа, только денежный заработок, сезонная/разовая занятость; 3) работа по найму, неквалифицированная работа, только денежный заработок, работа круглый год. Другие занятые женщины были отнесены к категории неформально занятых.

Вмешивающиеся факторы и модификаторы меры эффекта

Исследователи идентифицировали вмешивающиеся факторы априори, используя направленный ациклический график, который представляет собой причинно-следственную диаграмму, используемую для характеристики отношений между переменными, влияющими на первичные независимые и зависимые переменные, основанные как на теоретических, так и на документированных взаимосвязях. Во всех моделях вмешивающиеся факторы включали образование матери (<полное начальное образование, [Символ] полное начальное образование), возраст матери (лет), семейное положение (замужем или живут вместе по сравнению с незамужними, овдовевшими, разведенными), паритет, заболеваемость (наличие диареи). или лихорадка в течение последних двух недель), возраст ребенка (месяцы) и городской/сельский статус. Исследователи стремились определить ковариаты таким образом, чтобы обеспечить одинаковую спецификацию в каждой стране и для каждого результата. Для переменных, которые были в своей непрерывной форме в DHS (возраст матери, возраст ребенка, паритет), исследователи оценили их линейность с результатами, указав непересекающиеся индикаторные переменные. Поскольку переменные были примерно линейно связаны с результатами в большинстве стран, они были сохранены в их непрерывной форме, чтобы свести к минимуму количество наблюдений, исключенных из модели из-за малых размеров ячеек. Семейное положение и материнское образование были разделены, потому что в некоторых категориях было очень мало людей (например, в разводе).

Исследователи предположили, что связь между работой и рационом питания будет варьироваться в зависимости от стадии перехода страны к питанию. Поэтому исследователи изучили различия в ассоциациях на уровне стран по логарифмическому валовому внутреннему продукту (ВВП) на душу населения, скорректированному с учетом паритета покупательной способности, теоретического фактора изменения питания (41). Данные были получены из базы данных World Development Indicators, соответствующие году исследования (42). ВВП на душу населения был логарифмически преобразован, чтобы отразить ожидаемое влияние процентного увеличения (например, 5%), а не абсолютное увеличение доллара (например, 5 долларов).

Статистический анализ

Внутристрановые анализы. Ожидается, что тенденции в сфере занятости (т. е. процент женщин, занятых в официальном и неформальном секторах), а также в рационе питания будут различаться в зависимости от стадии перехода стран к питанию. Поэтому исследователи стремились обеспечить сопоставимость выборок, выбрав страны с недавним DHS (2010–2017 гг.), и мы допустили различные отношения в каждой стране, начав с дезагрегированных оценок по конкретной стране. Сначала исследователи использовали отдельные модели логистической регрессии с несколькими переменными для каждой страны, чтобы проверить связь между материнской занятостью и показателями КДГР (EBF, MDD, MMF). В этих моделях для конкретных стран исследователи использовали веса выборки для учета дифференциальной вероятности выбора и ответа, а стандартные ошибки линеаризованного ряда Тейлора учитывали кластерный план МДИ.

Межстрановой и региональный анализ. После получения дезагрегированных оценок для каждой страны коэффициенты для ассоциаций занятости-EBF, занятости-MDD и занятости-MMF были введены в метаанализ случайных эффектов для получения объединенных отношений шансов по всем странам и регионам мира (Восточная Азия и Тихоокеанский регион). , Европа и Центральная Азия, Латинская Америка и Карибский бассейн, Ближний Восток и Северная Африка, Южная Азия и страны Африки к югу от Сахары). Мета-анализ случайных эффектов, используемый для расчета объединенных отношений шансов (POR), представляет собой статистическую комбинацию оценок из разных стран и предполагает, что связи между занятостью и КДГР могут различаться в зависимости от страны и/или региона.

Бета-коэффициенты для конкретных стран также были введены в мета-регрессию со случайными эффектами, чтобы оценить, варьируются ли связи между занятостью и КДГР в зависимости от логарифмического ВВП на уровне страны.

Анализ чувствительности. Анализ чувствительности включал моделирование нескольких альтернативных исходов, включая: 1) продолжение грудного вскармливания в возрасте 1 года, 2) показатель разнообразия рациона и 3) минимально приемлемый рацион. Продолжение грудного вскармливания в возрасте 1 года, бинарная переменная, определялась как доля детей в возрасте от 12 до 15 месяцев, которых кормят грудным молоком (37). Оценка разнообразия рациона, непрерывная переменная, оцениваемая среди детей в возрасте от 6 до 23 месяцев, была основана на вышеупомянутых 7 пищевых группах, использованных для расчета MDD (37). За каждую из 7 пищевых групп дети получали 1 балл, если съедалась какая-либо пища в группе (т.е. минимальный DDS =0, максимальный DDS =7). Минимально приемлемый рацион моделировался как бинарная переменная и определялся как доля детей в возрасте от 6 до 23 месяцев, получавших минимально приемлемый рацион, определяемый минимальной частотой приема пищи, разнообразием рациона и статусом грудного вскармливания (37). Поскольку в некоторых случаях размер внутристрановой выборки для связи между занятостью и EBF был несколько меньше, мы также использовали единую модель логистической регрессии со всеми 40 странами, чтобы проверить связь между занятостью и EBF. В этой спецификации каждая страна была включена как фиксированный эффект, и, следовательно, учитывалась исходная разница на уровне страны; но эта модель предполагает, что связь между занятостью и EBF является однородной в разных странах. Альфа была установлена ​​​​на 0,05. Анализы проводились с использованием Stata 14.1 (StataCorp LP, Колледж-Стейшн, Техас). Обзор институционального наблюдательного совета не был получен, поскольку во всех анализах использовались вторичные данные.