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EVALUATING THE RELATIONSHIP BETWEEN CONDITIONAL CASH TRANSFER PROGRAMME ON PRETERM BIRTHS: A RETROSPECTIVE LONGITUDINAL STUDY USING THE 100 MILLION BRAZILIAN COHORT
Transferência condicional de dinheiro
Programa Bolsa Família
Redistribuição de renda
Coorte brasileira
Cuidados pré-natais
Pontuação de propensão
Conditional cash transfer
Bolsa Familia Programme
Income redistribution
Brazilian cohort
Prenatal care
Propensity score
Programas sociais
Fatores socioeconômicos
Coorte de nascimento
Pontuação de propensão
Autor
Afiliación
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Universidade de São Paulo. Escola de Saúde Pública. São Paulo, SP, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Matemática e Estatística. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Matemática e Estatística. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva, Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Faculty of Epidemiology and Population Health. London School of Hygiene and Tropical Medicine. London, UK.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Escola de Nutrição, Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Faculty of Epidemiology and Population Health. London School of Hygiene and Tropical Medicine. London, UK.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva, Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Universidade de São Paulo. Escola de Saúde Pública. São Paulo, SP, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Matemática e Estatística. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Matemática e Estatística. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva, Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Faculty of Epidemiology and Population Health. London School of Hygiene and Tropical Medicine. London, UK.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Escola de Nutrição, Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Faculty of Epidemiology and Population Health. London School of Hygiene and Tropical Medicine. London, UK.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva, Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Resumen en ingles
Background: Preterm births increase mortality and morbidity during childhood and later life, which is closely associated with poverty and the quality of prenatal care. Therefore, income redistribution and poverty reduction initiatives may be valuable in preventing this outcome. We assessed whether receipt of the Brazilian conditional cash transfer programme - Bolsa Familia Programme, the largest in the world - reduces the occurrence of preterm births, including their severity categories, and explored how this association differs according to prenatal care and the quality of Bolsa Familia Programme management. Methods: A retrospective cohort study was performed involving the first live singleton births to mothersenrolled in the 100 Million Brazilian Cohort from 2004 to 2015, who had at least one child before cohort enrollment. Only the first birth during the cohort period was included, but born from 2012 onward. A deterministic linkage with the Bolsa Familia Programme payroll dataset and a similarity linkage with the Brazilian Live Birth Information System were performed. The exposed group consisted of newborns to mothers who received Bolsa Familia from conception to delivery. Our outcomes were infants born with a gestational age < 37 weeks: (i) all preterm births, (ii) moderate-to-late (32–36), (iii) severe (28–31), and (iv) extreme (< 28) preterm births compared to at-term newborns. We combined propensity score-based methods and weighted logistic regressions to compare newborns to mothers who did and did not receive Bolsa Familia, controlling for socioeconomic conditions. We also estimated these effects separately, according to the adequacy of prenatal care and the index of quality of Bolsa Familia Programme management. Results: 1,031,053 infants were analyzed; 65.9% of the mothers were beneficiaries. Bolsa Familia Programme was not associated with all sets of preterm births, moderate-to-late, and severe preterm births, but was associated with a reduction in extreme preterm births (weighted OR: 0.69; 95%CI: 0.63–0.76). This reduction can also be observed among mothers receiving adequate prenatal care (weighted OR: 0.66; 95%CI: 0.59–0.74) and living in better Bolsa Familia management municipalities (weighted OR: 0.56; 95%CI: 0.43–0.74). Conclusions: An income transfer programme for pregnant women of low-socioeconomic status, conditional to attending prenatal care appointments, has been associated with a reduction in extremely preterm births. These programmes could be essential in achieving Sustainable Development Goals.
Palabras clave en portugues
Nascimento prematuroTransferência condicional de dinheiro
Programa Bolsa Família
Redistribuição de renda
Coorte brasileira
Cuidados pré-natais
Pontuação de propensão
Palabras clave en ingles
Preterm birthConditional cash transfer
Bolsa Familia Programme
Income redistribution
Brazilian cohort
Prenatal care
Propensity score
DeCS
Nascimento prematuroProgramas sociais
Fatores socioeconômicos
Coorte de nascimento
Pontuação de propensão
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