Morris et al
1414 . Morris SS, Olinto P, Flores R, Nilson EAF, Figueiró AC. Conditional cash transfers are associated with a small reduction in the rate of weight gain of preschool children in northeast Brazil.
J Nutr
. 2004;134(9):2336-41.
PBA |
1.347 crianças menores de 7 anos incluídas no PBA e 483 excluídas por erros administrativos (medidas aferidas); 472 crianças beneficiárias e 158 excluídas menores de 3 anos (medidas referidas) |
Estudo transversal e estudo de coorte retrospectiva |
4 municípios da região Nordeste 2002 |
Escore-z para peso/idade, diferença no ganho de peso em 6 meses de recebimento do PBA |
Crianças incluídas apresentaram menor escore-z de peso/idade do que aquelas excluídas. Cada mês adicional no PBA (total de 6 meses) foi associado com menos 31 g de ganho de peso, após ajuste para características socioeconômicas. |
Possível viés pelo recebimento de outro benefício (Bolsa Escola) por parte dos beneficiados pelo PBA. Falta de uma medida de peso e altura anterior ao início do programa. Amostra de apenas 4 municípios da região Nordeste. |
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Estudos de plausibilidade com controle externo |
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Paes-Sousa et al
1717 . Paes-Sousa R, Santos LMP, Miazaki ES. Effects of a conditional cash transfer programme on child nutrition in Brazil.
Bull World Health Organ
. 2011;89(7):496-503. DOI:10.2471/BLT.10.084202 https://doi.org/10.2471/BLT.10.084202...
PBF |
22.375 crianças menores de 5 anos provenientes de áreas com baixo nível socioeconômico (incluídas ou não no PBF) |
4 estudos transversais |
419 municípios no Brasil (4 Chamadas Nutricionais) 2005/2006 |
Escore-z para peso/idade e altura/idade |
Crianças incluídas no PBF apresentaram 26% maior chance de ter altura/idade e peso/idade adequados. Maior efeito entre crianças com idade superior a 35 meses, após ajuste para características socioeconômicas. |
Estudo transversal possui limitações inerentes. Não foi possível determinar o tempo de exposição ao programa nem os possíveis vieses relacionados à participação em outros programas que não o PBF. Algumas variáveis não avaliadas podem explicar confundimento residual como a renda familiar, o consumo alimentar e o estado nutricional antes da entrada no programa. |
Piperata et al
2020 . Piperata BA, Spence JE, Da-Gloria P, Hubbe M. The nutrition transition in Amazonia: rapid economic change and its impact on growth and development in Ribeirinhos.
Am J Phys Anthropol
. 2011;146(1):1-13. DOI:10.1002/ajpa.21459 https://doi.org/10.1002/ajpa.21459...
PBF |
469 indivíduos em 2002 429 indivíduos em 2009 subamostra de 204 indivíduos (longitudinal) |
2 estudos transversais e estudo longitudinal |
7 comunidades rurais de 2 municípios no Estado do Pará 2002 e 2009 |
Escore-z para peso/idade e altura/idade em indivíduos até 18 anos |
Efeito positivo significativo do PBF sobre a diferença de altura/idade entre os dois estudos para ambos os sexos e para o sexo masculino, após ajuste para características socioeconômicas. |
Permaneceu a dúvida se o efeito foi da transferência de renda em si ou de outro aspecto do PBF, como as condicionalidades, o mecanismo que levou a esse efeito. Pequeno tamanho amostral. |
Oliveira et al
1515 . Oliveira FCC, Cotta RMM, Ribeiro AQ, Sant’Ana LFR, Priore SE, Franceschini SCC. Estado nutricional e fatores determinantes do déficit estatural em crianças cadastradas no Programa Bolsa Família.
Epidemiol Serv Saude
. 2011;20(1):7-18. DOI:10.5123/S1679-49742011000100002 https://doi.org/10.5123/S1679-4974201100...
PBF |
443 crianças de 6 a 84 meses (262 incluídas e 184 não incluídas), com renda per capita < R$ 120,00 |
Estudo transversal |
Um município da região Sudeste 2007 |
Desnutrição (escore-z para peso/idade e altura/idade < -2) |
Não houve diferenças estatisticamente significativas entre a prevalência de desnutrição entre os grupos para nenhum índice antropométrico, após ajuste para características socioeconômicas. |
Inclusão dos irmãos das crianças selecionadas para compor o estudo. |
Oliveira et al
1616 . Oliveira FCC, Cotta RMM, Sant’Ana LFR, Priore SE, Franceschini SCC. Programa Bolsa Família e estado nutricional infantil: desafios estratégicos.
Cienc Saude Coletiva
. 2011;16(7):3307-16. DOI:10.1590/S1413-81232011000800030 https://doi.org/10.1590/S1413-8123201100...
PBF |
443 crianças de 6 a 84 meses cadastradas para receber o PBF (184 ainda não incluídas e 262 incluídas) |
Estudo transversal |
Um município da região Sudeste 2007 |
Escore-z para peso/idade e altura/idade, peso/altura e IMC/idade |
Não houve diferenças estatisticamente significativas entre o estado nutricional das crianças e a inclusão no PBF e o tempo de recebimento do benfício, sem ajuste para outros fatores. |
As prevalências não podem ser extrapoladas para as brasileiras como um todo. Devido à análise transversal, não se pode garantir que os resultados representam o efeito do programa ou se já existiam antes do início do PBF. |
Saldiva et al
2525 . Saldiva SRDM, Silva LFF, Saldiva PHN. Avaliação antropométrica e consumo alimentar em crianças menores de cinco anos residentes em um município da região do semiárido nordestino com cobertura parcial do Programa Bolsa Família.
Rev Nutr.
2010;23(2):221-9. DOI:10.1590/S1415-52732010000200005 https://doi.org/10.1590/S1415-5273201000...
PBF |
411 famílias e 164 crianças menores de 5 anos (incluídas e não incluídas no PBF) |
Estudo transversal |
Um município na região Nordeste 2005 |
Escore-z para peso/altura, peso/idade e altura/idade |
Não houve diferenças estatisticamente significativas entre o estado nutricional das crianças e o pertencimento ao PBF sem ajuste para outros fatores. |
Nenhuma limitação apontada. |
Paula et a
1818 . Paula DV, Botelho LP, Zanirati VF, Lopes ACS, Santos LC. Avaliação nutricional e padrão de consumo alimentar entre crianças beneficiárias e não beneficiárias de programas de transferência de renda, em escola municipal do Município de Belo Horizonte, Estado de Minas Gerais, Brasil, em 2009.
Epidemiol Serv Saude
. 2012;21(3):385-94. DOI:10.5123/S1679-49742012000300004. https://doi.org/10.5123/S1679-4974201200...
PBF |
115 crianças de 6 a 10 anos |
Estudo transversal |
1 escola municipal de 1 município da região Sudeste 2009 |
Déficit estatural (índice altura/idade) e IMC/idade |
3,0% de déficit estatural entre as crianças fora do PBF e 0% das crianças incluídas no PBF (p = 0,28). Elevado risco de sobrepeso ou sobrepeso entre as crianças, de 27,6% entre as não incluídas e 16,2% entre as incluída no PBF, (p = 0,16). |
Impossibilidade de avaliar a associação entre a prática de atividade física e o estado nutricional. Não foi calculado o tamanho mínimo de amostra. Pequeno tamanho da amostra. Estudo foi realizado em apenas uma Escola Municipal de Belo Horizonte. |
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Estudos de adequação |
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Lima et al
99 . Lima FEL, Rabito EI, Dias MRMG. Estado nutricional de população adulta beneficiária do Programa Bolsa Família no município de Curitiba, PR.
Rev Bras Epidemiol.
2011;14(2):198-206. DOI:10.1590/S1415-790X2011000200002 https://doi.org/10.1590/S1415-790X201100...
PBF |
747 adultos incluídos no PBF |
Estudo transversal de base populacional |
Um município na região Sul 2006/2007 |
Excesso de peso (IMC > 25 kg/m2) e risco para DCV (circunferência da cintura). |
Prevalência de 29% de sobrepeso e 27,1% de obesidade. Maior chance de excesso de peso entre homens, idade superior a 40 anos e solteiro. 46,2% dos adultos com risco aumentado para DCV. |
Nenhuma limitação apontada. |
Silva
2828 . Silva DAS. Sobrepeso e obesidade em crianças de cinco a dez anos de idade beneficiárias do Programa Bolsa Família no estado de Sergipe, Brasil.
Rev Paul Pediatr.
2011;29(4):529-35. DOI:10.1590/S0103-05822011000400010 https://doi.org/10.1590/S0103-0582201100...
PBF |
79.795 crianças de 5 a 10 anos beneficiárias do PBF (registros do DataSUS/ SISVAN). |
3 estudos transversais |
Estado de Sergipe 2008 a 2010 |
Prevalência de sobrepeso e obesidade por sexo, ano de estudo e cada regional de saúde. |
Prevalência de sobrepeso entre as meninas variou de 12,2% em 2008 a 13,2% em 2010 e de obesidade foi de 11,0% a 11,9%. Entre o sexo masculino, prevalência de sobrepeso variou de 12,4% a 13,2% e obesidade de 11,0% a 15,1%. Maiores prevalências nas regionais de saúde com menor IDH. |
Uso de dados secundários, que não permitem ao pesquisador controlar possíveis erros decorrentes de digitação e de registro, além de possíveis subnotificações. |