Why under five children are stunted in Pakistan? A Multilevel analysis of Punjab Multiple Indicator Cluster Survey (MICS-2014)

Background: Pakistan is facing an acute problem of child under-nutrition as about 38% of children in Pakistan are stunted. Punjab, the largest province by population and GDP share having a stunting prevalence of about 33.5% moderately and 13.3%severely stunted children of less than five years. Thus, this study aims at examining the determinants of stunting (moderate and severe) at different level of hierarchy empirically.Methodology: Data for this study is coming from Punjab Multiple Indicators Cluster Survey (MICS-2014). MICS uses a two-stage, stratified cluster sampling approach. MICS is sub-national level (Punjab province) data covering urban and rural areas. The data consists of 25,067 children under five, for 9 administrative divisions and 36 districts of Punjab province of Pakistan. Descriptive statistics and multilevel hierarchical models were estimated. Multilevel data analyses have an advantage because it provides robust standard error estimates and helps in finding variation in the data at various levels. Results: Punjab has a stunting prevalence of about 27% moderately and 10% severely stunted children of less than five years. The results depict that increasing the age of the child, increasing birth order, illiterate mothers and fathers, lack of sanitation facilities and being poor are associated significantly with the likelihood of moderate and severe stunting. Surprisingly, there is a gender bias in stunting in Punjab, Pakistan and being a girl child is more likely associated with moderate and severe stunting, which depicts the patriarchal nature of the society and a substantial prevalence of gender bias in household resource allocations.Conclusion: This outcome of our analysis points towards targeting not only households (focus on girls) but also their families and communities.

PREDICTORS OF SELF-CONTINUITY IN LATER LIFE

Self-continuity is an identity mechanism that inter-connects past and present experiences with future expectations, creating a coherent whole. However, research is limited regarding inter-individual differences and life course determinants of change in self-continuity. Using a life-course perspective on vulnerability, we investigate how the accumulation of resources (e.g., social, hopeful attitude) and the occurrence of critical life events (e.g., childhood adversity, divorce) across the life course may affect changes in self-continuity. Data derived from the LIVES Intimate Partner Loss Study conducted in Switzerland from 2012 to 2016 (3 waves). The sample consisted of individuals having experienced divorce (N = 403, Mage = 55.43) or bereavement (N = 295, Mage = 69.91) in the second half of life, using a continuously married group as a reference (N = 535, Mage = 65.60). Multilevel hierarchical models were used. Results indicated that as individuals grew older they experienced more self-continuity. More childhood adversity was negatively associated with inter-individual differences in self-continuity for all groups. Divorcees with more childhood adverse events felt significantly less self-continuity as they grew older than divorcees with less childhood adversity. In the bereaved group, more childhood adversity and less hope was linked to lower levels of self-continuity. More hopeful married individuals felt more self-continuity as they grew older than less hopeful ones. In sum, findings demonstrate that self-continuity changes as a function of age, but also differs with regard to the critical life events experienced across the life course and the availability of resources.

Adolescent Trajectories of Aerobic Fitness and Adiposity as Markers of Cardiometabolic Risk in Adulthood

Purpose. The aim of this study was to investigate whether adolescent growth trajectories of aerobic fitness and adiposity were associated with mid-adulthood cardiometabolic risk (CMR).Methods. Participants were drawn from the Saskatchewan Growth and Development Study (1963–1973). Adolescent growth trajectories for maximal aerobic capacity (absolute VO2(AbsVO2)), skinfolds (SF), representing total body (Sum6SF) and central adiposity (TrunkSF), and body mass index (BMI) were determined from 7 to 17 years of age. In mid-adulthood (40 to 50 years of age), 61 individuals (23 females) returned for follow-ups. A CMR score was calculated to group participants as displaying either high or a low CMR. Multilevel hierarchical models were constructed, comparing the adolescent growth trajectories of AbsVO2,Sum6SF, TrunkSF, and BMI between CMR groupings.Results. There were no significant differences in the adolescent development of AbsVO2,Sum6SF, TrunkSF, and BMI between adult CMR groupings (p>0.05). Individuals with high CMR accrued 62% greater adjusted total body fat percentage from adolescence to adulthood (p=0.03).Conclusions. Growth trajectories of adolescent aerobic fitness and adiposity do not appear to be associated with mid-adulthood CMR. Individuals should be encouraged to participate in behaviours that promote healthy aerobic fitness and adiposity levels throughout life to reduce lifelong CMR.

Presentación

El volumen XXVI de revista Persona y Sociedad, correspondiente al número 1, de abril de 2012, que aquí se presenta, incluye seis artículos inéditos, que han superado el proceso de evaluación, junto con las reseñas de tres libros. Los artículos tienen como denominador común ser investigaciones que han utilizado datos de encuestas sociales que el Observatorio Social de la Universidad Alberto Hurtado ha levantado y construido como resultados de proyectos licitados por el Ministerio de Desarrollo Social, el Ministerio de Salud, el Ministerio de Vivienda y Urbanismo, la Subsecretaría de Telecomunicaciones, y el Consejo Nacional de la Cultura y las Artes. Los economistas Claudio Agostini y Manuel Willington nos presentan un artículo sobre el acceso y uso de internet en Chile. A partir de la Encuesta Panel sobre Acceso, Uso y Usuarios de Banda Ancha en Chile, describen la evolución entre 2008 y 2010, tanto del acceso como del uso de internet, analizando empíricamente sus determinantes. El segundo artículo, de los economistas Claudia Sanhueza y Dante Contreras, utiliza la base de datos panel de la Encuesta Post Terremoto para analizar el impacto de la catástrofe natural sobre la pobreza en sus distintas dimensiones. Por medio del uso de un enfoque de medición de pobreza multidimensional, se examinan en particular los niveles de bienestar antes y después del terremoto del 27 de febrero de 2010 para la misma muestra de hogares. La investigación de Lorena Hoff meister y Carolina Vidal, académicas de la Escuela de Salud Pública de la Universidad Mayor, hace uso de la Encuesta Nacional de Condiciones de Empleo, Trabajo, Calidad de Vida y Salud 2009-2010. Por medio de la construcción de variables como el dolor corporal y la exposición a riesgos físicos que impone el trabajo, este artículo muestra resultados relevantes para la salud de la población laboralmente activa. Su importancia radica en que “la salud percibida y el dolor son predictores de la morbilidad, la mortalidad y la utilización de servicios de salud”. El cuarto artículo corresponde al trabajo de Tomás Peters, investigador doctoral en Birkbeck, Universidad de Londres, sobre los nuevos desplazamientos en la investigación en consumo cultural. Utilizando el módulo específi co de preguntas basado en las afi nidades electivas entre consumo cultural y percepción sociocultural de la Encuesta Nacional de Participación y Consumo Cultural 2009, esta investigación busca avanzar desde “una investigación centrada en identifi car y cartografi ar el campo artístico nacional y sus públicos, hacia refl exionar sobre la vinculación entre la ‘nueva lógica’ de las políticas culturales con la o las ‘culturas’ de la sociedad”. El trabajo de las sociólogas Isabel Brain y Pía Mora, del Centro de Políticas Públicas de la Universidad Católica de Chile, refl exiona en torno a los factores contextuales de la vivienda, “poniendo especial foco en la incidencia de dichos factores sobre el precio de la vivienda social localizada en Santiago”. Para ello utilizan la Encuesta Panel de Vivienda 2010, cuya base de datos contiene información tanto de las viviendas como de sus entornos, los que pueden explicar su valorización o desvalorización en el tiempo, desde una perspectiva ya sea objetiva ya sea subjetiva. En el sexto trabajo, Gonzalo Valdivia y Paula Margozzini, académicos de Salud Pública de la Universidad Católica de Chile, dan cuenta de la importancia de la Encuesta Nacional de Salud 2009-2010: “el volumen de datos obtenidos debe transformarse en insumos que alimenten el diseño de políticas públicas requeridas para apoyar el actual proceso de transformación sectorial”. Además entregan un panorama actual de los niveles de prevalencia de enfermedades crónicas y sus factores de riesgo en nuestro país. Además de estos seis artículos se incorporan tres reseñas. Pedro Guell nos entrega una reseña del libro Mujeres inmigrantes en Chile. ¿Mano de obra o trabajadoras con derechos?, editado por Carolina Stefoni, el que actualiza el debate sobre las migraciones en nuestro país. La segunda reseña, escrita por Jorge Larraín, corresponde al libro de Ricardo Camargo, El sublime re-torno de la (crítica de la) ideología. De Platón a Žižek, el cual aborda el concepto de ideología y su evolución histórica pero centrada en los problemas de la epistemología desde Platón hasta Žižek. La tercera, de Luis Maldonado, corresponde al libro Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models de Andrew Gelman y Jennifer Hill, el que presenta y discute técnicas estadísticas avanzadas para investigadores de las ciencias sociales, en particular el análisis de regresión multinivel/jerárquico. De este modo, a través de seis artículos principales y tres reseñas, el presente volumen de Persona y Sociedad forma parte de la celebración de los cinco años de vida del Observatorio Social de la Universidad Alberto Hurtado. Esta publicación es una contribución y manifestación concreta del objetivo de este centro: constituirse como un espacio interdisciplinario de exploración e investigación social que levante y proponga información relevante para el desarrollo del país y pueda aportar en forma concreta al desarrollo de programas y políticas sociales, coherente con la misión de la Universidad.

Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models.

En cursos de métodos estadísticos avanzados, habitualmente son utilizados textos econométricos como principal referencia. Sin embargo, econometría es sólo una perspectiva a partir de la cual se puede aprender estadística. Una alternativa la ofrece la disciplina de la estadística misma, en donde conceptos tales como variabilidad de los coefi cientes, incerteza en torno a dicha variabilidad o simulación, son de uso común en la actualidad. Lamentablemente, la discusión en torno a dichos conceptos es frecuentemente planteada en términos altamente matemáticos, lo cual hace difícil el estudio de métodos avanzados y los conceptos usados por los estadísticos para el promedio de las personas formadas en las ciencias sociales. En este contexto, el libro Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models, publicado por Andrew Gelman y Jennifer Hill en 2007, merece un lugar especial en la biblioteca de investigadores interesados en la aplicación de métodos estadísticos avanzados en ciencias sociales. Gelman y Hill han hecho un gran trabajo para presentar y discutir de un modo intuitivo técnicas estadísticas avanzadas, en particular la técnica cuantitativa, que es la que con mayor fuerza se ha posicionado en la actualidad en las ciencias sociales: análisis de regresión multinivel/jerárquico, es decir, modelos que incluyen información de unidades que tienen diferentes niveles de agregación (por ejemplo, estudiantes y colegios). Específi camente, el objetivo de los autores es ajustar, graficar y entender el modelo lineal estándar (OLS/MICO) y regresiones multinivel, así como modelos lineales generalizados. Un rasgo distintivo del libro, que puede ser de gran utilidad para el público de las ciencias sociales, es la introducción en el problema del modelamiento estadístico a través de ejemplos, la gran mayoría extraídos de las ciencias políticas y la salud pública. Para entender los contenidos del texto se requiere estadística básica y un conocimiento de regresión lineal. He usado el texto de Gelman y Hill en cursos de posgrado como apoyo a otros textos más básicos y ha sido muy estimulante para alumnos interesados en aprender las técnicas mencionadas en esta reseña. Otros rasgos distintivos del texto son sugerir gráfi cos como una forma de presentar los resultados de análisis de regresión y enfatizar el uso del software a través de la ilustración de los comandos, particularmente de R y BUGS, lo cual es de gran ayuda para las personas interesadas en estimar los ejemplos del libro en sus computadores personales. El libro se compone de tres partes más tres apéndices. La primera parte se divide en dos secciones. En la primera sección, Gelman y Hill explican la estimación de modelos de regresión lineal (OLS/MICO) y de regresión logística. El último capítulo de esta sección está dedicado a modelos lineales generalizados, el cual entrega los conceptos claves en los cuales se basa el análisis multinivel. La segunda sección está dedicada a mostrar el uso de modelos de regresión para estimar cantidades de interés sustantivo, en particular predicciones sobre la base de simulaciones. Adicionalmente se discute la estimación de efectos causales en los dos últimos capítulos de esta sección, en donde se muestra cómo una regresión lineal puede ser usada para la estimación de efectos causales. La segunda parte se focaliza en la estimación e interpretación de modelos de regresión multinivel. Esta parte también contiene dos secciones. La primera sección comienza con la discusión de bases de datos con estructuras de dos niveles, poniendo el foco en la combinación (pool) de información referida a la varianza entre las unidades de nivel más agregado e información relacionada con la varianza al interior de cada una de estas unidades. Luego se desarrolla el modelo de regresión lineal multinivel desde lo más simple, es decir, modelos con interceptos aleatorios, para avanzar hacia modelos más complejos representados por modelos con coefi cientes aleatorios y non-nested models. Los dos últimos capítulos de esta sección discuten modelos lineales generalizados multinivel (logístico binario, ordinal y modelos Poisson). La segunda sección de la segunda parte discute la estimación de modelos multinivel a través del uso de métodos bayesianos, lo cual es ilustrado a través de ejemplos en R y BUGS. Esta sección puede ser una excelente oportunidad para introducirse en la estadística bayesiana, especialmente interesante para personas que dudan de que la realidad social debe ser estudiada a partir de criterios objetivos, independientes de la subjetividad del investigador. La tercera parte del libro de Gelman y Hill está dedicada a temas que si bien no son esenciales para el modelamiento estadístico, de seguro son de gran utilidad para el investigador aplicado. Dichos temas son la estimación del tamaño muestral, comparación de modelos y de sus ajustes, análisis de varianza (ANOVA), inferencia causal usando modelos multinivel y métodos de imputación de datos perdidos. Finalmente, al término del libro los autores presentan tres apéndices, dentro de los cuales destaca el tercero. Este presenta el código pa ra estimar los modelos discutidos en el texto en otros softwares (por ejemplo, Stata o SAS). Si bien Gelman y Hill han escrito un excelente libro sobre análisis de regresión, el texto podría ser mejorado en algunos aspectos. Desde un punto de vista técnico, sería recomendable que una futura edición ilustrara la construcción de gráfi cos en paquetes de R, tales como lattice o ggplot2. Además, como sociólogo me hubiera gustado encontrar una discusión más en profundidad de modelos teóricos de las ciencias sociales y sobre cómo dichos modelos pueden ser evaluados por parte de las técnicas discutidas en el libro, especialmente en qué medida el análisis multinivel sirve para estudiar uno de los temas que más concentran actualmente la atención en las ciencias sociales: la heterogeneidad causal asociada a la contextualización de la realidad social. En suma, Gelman y Hill han escrito un excelente libro que ofrece una gran oportunidad para introducirse en los temas cuantitativos que se discuten en la actualidad en las ciencias sociales.