• http://dx.doi.org/10.18235/0002023

Banco Interamericano de Desenvolvimento (2023). Pacote de Replicação para: Programa contínuo para melhorar a nutrição: Resultados da pesquisa de linha de base em Baja Verapaz, Guatemala. Dados Abertos do BID. https://doi.org/10.60966/p7wx1c1d

1. Inglês

O que é este conjunto de dados?

O conjunto de dados SPOON focado nas pesquisas de linha de base em Baja Verapaz, Guatemala agrupa os recursos de linha de base de uma intervenção de nutrição voltada a crianças e a seus cuidadores na Guatemala. Integra os módulos de pesquisa de domicílio, cuidador e observações, os arquivos de atribuição aleatória do tratamento e os indicadores antropométricos (por exemplo, as variantes _zbmi, _zlen e HFA de 2–3 DP).

Que perguntas os pesquisadores podem responder com esses conjuntos de dados?

• O aconselhamento nutricional e os demais componentes do programa melhoram o crescimento infantil (comprimento/altura para a idade, IMC para a idade) e as práticas de cuidado?
• Quais condutas do cuidador (práticas de alimentação, conhecimentos, preparo dos alimentos) atuam como mediadoras dos efeitos sobre os resultados antropométricos?
• De que modo as características do domicílio (ativos, choques, composição) e os traços do cuidador (por exemplo, grit, autoestima de Rosenberg, poder de decisão) condicionam a eficácia do programa?

Quais arquivos e módulos estão incluídos?

• Módulos de pesquisa: caregiver_all_el/, household_el/, observations_el/, knowledge_el/, practice_el/
• Antropometria: hfa_2sd/, hfa_3sd/, bmi_2sd/, _zlen/, _zbmi/
• Recursos de atribuição e análise: 3-treatment_status/, new_household_assignments/, 7-analysis_merge/, 2-baseline_prep/
• Documentação e tabelas: tables3-5/, tablesS4-S11/, tableS4/, arquivos do instrumento (por exemplo, 20180823_Instrumento SPOON Guatemala)
• dataset_metadata.csv, que resume a totalidade dos recursos

O que os arquivos antropométricos contêm?

Indicadores padronizados conforme o modelo da OMS: - Comprimento/altura para a idade (risco de nanismo): hfa_2sd/, hfa_3sd/, _zlen/ - IMC para a idade (risco de magreza ou supernutrição): bmi_2sd/, _zbmi/ Em geral são entregues como escores z e como pontos de corte binários (±2DP ou ±3DP), apropriados para estimativas de regressão ou de prevalência.

Quais variáveis de cuidador e de domicílio estão disponíveis?

• Cuidador: dados demográficos, educação, índices psicossociais (grit, autoestima de Rosenberg), tomada de decisão, uso do tempo, conhecimentos e práticas.
• Domicílio: composição, ativos, choques, segurança alimentar, WASH e marcadores socioeconômicos.
• Observações: condições da moradia e do ambiente registradas pelo entrevistador para corroborar os autorrelatos.

Como o tratamento é definido nos conjuntos de dados SPOON?

O status de tratamento — aleatorizado ou por conglomerados — consta em 3-treatment_status/ e em new_household_assignments/, o que viabiliza análises de intenção de tratar e de tratamento sobre os tratados. Os recursos de 7-analysis_merge/ facilitam reproduzir as junções analíticas empregadas nas tabelas (tables3-5/, tablesS4-S11/).

Como faço para mesclar os conjuntos de dados?

Tome os arquivos de atribuição como ponto de partida e, em seguida, una os indicadores de domicílio, cuidador e observações aos antropométricos por meio dos identificadores compartilhados que os dicionários de recursos ou os scripts de mesclagem documentam (por exemplo, 7-analysis_merge/). Verifique sempre o nome e o tipo das chaves antes de unir.

Quais são as análises padrão realizadas nos conjuntos de dados SPOON?

• Modelos ITT / DiD baseados na atribuição de tratamento de linha de base e nos resultados infantis (por exemplo, _zlen, _zbmi, hfa_*).
• Mediação por meio dos conhecimentos e práticas do cuidador e das características do domicílio (WASH, segurança alimentar).
• Heterogeneidade conforme a idade e o sexo da criança, a educação do cuidador e os marcadores de pobreza do domicílio.
• Robustez com pontos de corte de DP alternativos (2DP ante 3DP) e diferentes níveis de agrupamento.

O que devo saber sobre o calendário e os instrumentos?

Os arquivos do instrumento (por exemplo, 20180823_Instrumento SPOON Guatemala) detalham os módulos e o percurso das perguntas. Recorra a eles para fazer coincidir o calendário da pesquisa com a antropometria e para decifrar os padrões de salto, os índices construídos e os escores compostos.

Quais são as limitações do conjunto de dados?

• Foco na linha de base: na falta de rodadas posteriores, as afirmações causais apoiam-se na atribuição aleatória e nos contrastes transversais; consulte a documentação para constatar se há acompanhamento disponível.
• Erro de medição: a antropometria exige um controle de qualidade minucioso; reexamine os valores atípicos sinalizados pelos limiares de 2–3 DP.
• Especificidade do contexto: os resultados aplicam-se sobretudo às comunidades e aos contextos representados na amostra da Guatemala.

Quais formatos são fornecidos?

Fundamentalmente tabelas em CSV, acompanhadas de documentação (instrumentos, diretórios de código e de tabelas) e de um CSV de metadados do conjunto de dados que cataloga os recursos, os formatos, os tamanhos e as URLs de acesso.

Como esses recursos se relacionam com outros recursos do SPOON?

Esses conjuntos de dados spoon de linha de base correspondem às publicações e aos relatórios técnicos do programa SPOON. Combine os arquivos de atribuição com a antropometria e os módulos de pesquisa para reproduzir as tabelas-resumo (por exemplo, tables3-5/, tablesS4-S11/).

Alguma dica para fluxos de trabalho reproduzíveis?

• Comece por dataset_metadata.csv para inventariar os recursos.
• Padronize as chaves de identificação e mantenha uma única fonte de verdade para as combinações (por exemplo, os scripts de 7-analysis_merge/).
• Mantenha registro da limpeza de dados (regras de winsorização e de valores atípicos) para _zbmi, _zlen, hfa_*.
• Pré-registre as especificações do modelo (resultados, covariáveis, conglomerados) para que a análise possa ser auditada.