巴西家庭现金转移支付计划与自杀发生率的关系：准实验研究-杂志期刊论文发表
戴安娜·博尔赫斯·马查多 ，伊丽莎白?威廉姆森，茱莉亚?佩斯卡里尼，弗拉维亚?路易斯·卡斯特罗·德阿劳霍，玛丽亚·尤里·市原，劳拉?罗德里格斯，里卡多·阿拉亚，维克拉姆?帕特尔，毛里西奥·巴雷托
出版日期： 2022年05月18日
抽象
背景
社会经济因素一直与自杀有关，经济衰退与自杀率上升有关。然而，关于社会经济干预措施对降低自杀率的影响的证据有限。本研究调查了世界上最大的有条件现金转移支付计划与巴西一半人口的队列中自杀率的关联。
方法和发现
我们使用了来自1亿巴西队列的数据，涵盖12年（2004年至2015年）。它包括114 008 317个人的社会经济和人口信息，与“家庭福利”方案工资数据库相链接，以及全国范围的死亡登记数据。BFP由巴西政府于2004年实施。我们使用治疗加权的逆概率来估计BFP的关联，通过接受治疗的逆概率（权重= E（ps）/（1-E（ps））估计BFP受益人（权重= 1）和非受益人的权重）。我们使用治疗（ATT）估计器上的平均治疗效果和拟合泊松模型来估计与BFP经历相关的自杀发生率比（IRRs）。在队列基线，BFP受益人年龄较小（中位年龄27.4岁对35.4岁），失业率较高（56%对32%），教育水平较低，居住在农村地区，家庭条件较差。在76，532，158名10岁或以上的个体中，有36，742例自杀案件，随访了489，500，000人年。受益人和非受益人的自杀率分别为每100，000人5.4（95%CI = 5.32，5.47，p <0.001）和10.7（95%CI = 10.51，10.87，p <0.001）。BFP受益人的自杀率低于非受益人（IRR = 0.44，95% CI = 0.42，0.45，p <0.001）。这种关联在女性（IRR = 0.36，95% CI = 0.33，0.38，p <0.001）和25至59岁之间的个体中更强（IRR = 0.41，95% CI = 0.40，0.43，p < 0.001）。研究局限性包括缺乏对既往精神障碍的控制以及获得自杀手段的机会，以及由于耻辱而可能漏记自杀病例。
结论
我们观察到BFP与较低的自杀率有关，在所有敏感性分析中都有类似的结果。这些发现应有助于政策制定者和卫生当局更好地设计自杀预防策略。使用现金转移支付计划针对社会决定因素对于限制自杀可能很重要，预计自杀将随着经济衰退而上升，这是2019年冠状病毒病（COVID-19）大流行的结果。
作者摘要
为什么要做这项研究？
自杀是一个严重的全球公共卫生问题，位列全球前20大死因之列。
社会经济因素一直与自杀有关，但关于社会经济干预措施对降低自杀率的影响的证据有限。
研究人员做了什么和发现？
本研究调查了世界上最大的有条件现金转移支付计划在占巴西人口一半的队列中自杀率的关联。
我们观察到，现金转移支付计划的受益人的自杀率低于非受益人，并且在25至59岁的女性和个人中，这种关联更强。
这些发现意味着什么？
使用现金转移支付计划针对社会决定因素对于限制自杀可能很重要，预计自杀将随着COVID-19大流行和乌克兰战争造成的经济衰退而上升。
引文： Machado DB，Williamson E，Pescarini JM，Alves FJO，Castro-de-Araujo LFS，Ichihara MY等人（2022）Bolsa Família国家现金转移计划与巴西自杀发生率之间的关系：准实验研究。PLoS Med 19（5）：e1004000。https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004000
学术编辑： 王元鹏，圣保罗大学医学院，巴西
收到： 九月 13， 2021;接受： 四月 26， 2022;发表： 五月 18， 2022
版权所有： ? 2022 马查多等人。这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，允许在任何媒体上不受限制地使用，分发和复制，前提是注明原作者和来源。
数据可用性： 支持所提出调查结果的所有数据均来自达多斯和索德问题综合研究中心（加开发委）。重要的是，对包含敏感信息的数据的访问受到限制，这些数据被许可在当前研究中独家使用，并且由于巴西道德委员会的隐私法规，这些数据不公开提供。根据合理的要求，并得到CIDACS的明确许可（邮寄给 cidacs.curadoria@fiocruz.br）和道德委员会的批准，可以对数据进行受控访问。数据集在以下 DOI 句柄下注册：https://hdl.handle.net/20.500.12196/CIDACS/65，它提供数据库所有版本的元数据和寄存器。
资金： 这项工作得到了美国国立卫生研究院国家精神卫生研究所（授予第一作者的授权号R01MH128911 - “DBM”），也得到了医学研究委员会（授予最后一位作者的授权号MC_PC_MR / T03355X / 1，授予最后一位作者 - “MLB”）和惠康信托基金会（授予最后一位作者的授权号201912 / B / 16，授予最后一位作者 - “MLB”）。资助者在研究设计，数据收集和分析，出版决定或手稿准备方面没有任何作用。资助者网站的网址：https://www.nimh.nih.gov/ https://www.ukri.org/councils/mrc/ https://wellcome.org/。
竞争利益： 我读过该期刊的政策，本手稿的作者有以下相互竞争的兴趣：副总裁是PLOS Medicine编辑委员会的学术编辑。所有作者都声明他们已经批准了最终版本。
缩写： ATT，对治疗者的平均治疗效果;BFP，博尔萨家庭方案;CCT，有条件现金转移;Covid-19，2019年冠状病毒病;IML，医学法律研究所;IPTW，治疗加权的反概率;IRR，发病率比;PS，倾向分数;PSM，倾向分数匹配;PYR，有风险的人年;RDD，回归不连续性设计;ROC，接收器工作特性;SIM，死亡率信息系统;SMD，标准化均差;世卫组织、世界卫生组织
介绍
自杀是一个严重的全球公共卫生问题。它是全球20大死亡原因之一，全球每年约有80万人死亡。自杀导致的死亡人数多于疟疾、乳腺癌、战争或凶杀[1]。全球年龄标准化自杀率为每10万居民10.5例[1]，世界各地差异很大，巴西为6.1例[2]。世界卫生组织（WHO）建议，预防自杀应成为全球公共卫生议程的更高优先事项[3]。然而，在人群层面预防自杀的最佳干预措施仍不清楚。
越来越多的证据表明，经济衰退导致包括巴西在内的各国自杀率上升[4-6][7]。
预计2019年新型冠状病毒肺炎（COVID-19）大流行将导致严重的全球经济衰退，加剧贫困，并导致全球大规模失业[8]，未来几年全球自杀率可能上升[9，10]，这已经在日本发生[11]。如果证明有效，自杀预防干预措施可能有助于减轻这种增加。
社会和经济因素，如贫困、经济不确定性、失业和收入不平等，一直与自杀率上升有关[12-17]，包括年轻人群[18]。因此，社会经济干预（如现金转移支付计划）可以通过改善受益人的福利和减少已知的自杀危险因素（如财务问题、家庭不稳定和饮酒）来降低自杀率[3，16，19，20]。然而，由于样本量小、随机试验难以进行、难以招募人员、高成本、伦理问题和数据可用性等原因，关于社会经济干预措施对降低自杀率的影响的证据有限[19，21-23]。
2004年，巴西实施了世界上最大的减贫方案之一——“家庭储蓄计划”（BFP），这是一项有条件现金转移支付。截至2015年，约有4600万人受益于该计划[24]。它有3个主要目标：为立即减轻贫困提供收入补助保障;为贫困提供收入补贴;获得公共服务（改善家庭教育、健康和公民参与）;和生产性包容性，包括工作技能培训，以提高个人寻找工作和工作机会的能力[25]。
巴西的大陆面积和数据的可用性为调查CCT规划与自杀和其他相关健康结局的相关性创造了一个独特的机会[26，27]。根据目前的知识，我们假设BFP和类似的计划可以防止自杀。因此，本研究旨在调查大型CCT计划与减少自杀率的关系。
方法
这项研究有一个准实验设计，比较了一个参与现金转移干预的小组和那些没有参与现金转移干预的小组。我们利用了来自1亿巴西队列的巴西行政数据，涵盖12年（2004年至2015年）;这些数据存储在卫生数据和知识整合中心（CIDACS/FIOCRUZ）[28]。这一时期之后的数据没有包括在内，因为在提交时政府尚未提供这些数据。本研究是根据使用观察性常规收集的健康数据（RECORD）指南（S1 RECORD清单）进行的研究报告进行的。
数据集和研究人群
1亿巴西队列是一个开放队列，用于链接来自多个国家数据库的数据[28，29]。该队列包括在第一次Cadastro único-Cadúnico（巴西国家社会计划登记册）注册（基线信息）中收集的各种个人社会经济和人口统计数据。申请任何社会保护方案的个人必须在Cadúnico注册。注册资格标准是：（i）在巴西的人均月收入为最低工资的一半（例如，2015年为778.00巴西雷亚尔（BRL），相当于发布时的155.00美元）或以下，或（ii）家庭总收入最高可达3个最低工资[24]。
队列基线[26，27，29]包含114，008，317人的社会人口信息，取自（1）Cadúnico [30]，与（2）BFP工资数据库和（3）从巴西全国死亡率信息系统（SIM）收集的死亡率数据相关联[31]。由于自杀通常是10岁以下的罕见事件，2004年至2015年间巴西只有57例病例，因此我们将研究人群限制在注册时超过此年龄的个体。
在队列中超过12年，在Cadúnico注册的大多数合格个人在注册后的短时间内即可获得福利。因此，为了实现公平的比较组（即比较仅在干预经验方面不同的相似个体），我们根据个体是否在注册后6个月内开始获得益处来定义BFP经验。我们将对照组（未暴露于干预）视为在同一年申请，具有相似特征的个体，但在6个月内未接受BFP，并且在他们开始接受益处时停止跟踪他们。详情见下文。
介入
BFP是巴西CCT方案，是2004年实施的旗舰和最大的社会经济方案。它是巴西政府消除极端贫困倡议的一部分。
BFP的实施使2220万巴西人克服了极端贫困。2014年2月，1400万巴西家庭获得了福利，其中已投资21亿雷亚尔[24]。
该计划的资格标准要严格得多，并被设计为Cadúnico合格家庭的一个子集。2014年，BFP资格标准（与Cadúnico不同）是人均月收入低于70.00巴西雷亚尔，如果家庭中有儿童，青少年或孕妇，则低于140.00巴西雷亚尔。同年，补助金为每月70.00巴西雷亚尔，相当于巴西最低工资的9%[24]（详见支持信息，S1文本）。BFP接受者必须满足某些条件才能继续获得福利：儿童必须至少有85%的入学率;妇女和儿童必须参加医疗保健预约，例如产前护理，并遵循疫苗接种时间表。
结果
为了估计自杀率，从巴西卫生部的死亡率信息系统收集了特定原因的死亡率数据（针对在研究期间死亡的基线人群）[32]。自杀被定义为由故意自残导致的死亡，代码X60-X84（国际疾病分类，第10次修订版-ICD10）[32]。我们访问了2004年至2015年间在巴西登记的所有死亡数据，这些数据使用ICD10进行编码[32]。近几十年来，巴西的死亡率数据质量因其高标准而受到评估和认可[31，33]。
我们估计了BFP受益人和非受益人的自杀率，总体而言，按性别和年龄组划分，使用2004年至2015年的人年分母。
统计分析
数据链接。
联接由一组统计人员和信息技术专业人员在加开发协会/FIOCRUZ的安全控制环境中进行。对联动精度的分析包括手动验证和评估接收机工作特性（ROC）曲线（S1表和S1图）。详细信息在别处报告 [34]，摘要包含在支持信息（S2 文本）中。在数据集经过所有准确性测试后，研究人员可以通过安全的环境将其提供给研究人员，他们通过VPN访问该环境[28]。
对于目前的研究和其他类似的研究[26，27，35]，BFP数据使用社会识别码（NIS）与1亿巴西队列确定性地相关联。链接算法使用5个变量来识别来自2个数据库（SIM和Cadúnico）的匹配记录，并且它们被记录在正在链接的两个数据集中：受益人的姓名，母亲的姓名，性别，居住地代码和出生日期。通过将死亡率数据与队列基线联系起来，在队列中确定了死亡个体及其死因。支持信息（S2 文本、S1 表和 S1 图）中提供了更多详细信息，并在其他部分进行了详细描述 [29，29，34，36，37]。
跟进。
由于BFP仅在2004年实施，因此在2004年之前在Cadúnico注册的个人被视为2004年1月1日首次注册以受益于社会方案。对于那些没有从BFP中受益的人，后续行动从以下日期开始：Cadúnico注册日期（A），或2004年1月1日，如果在此之前注册（B），并且后续工作以个人因任何原因死亡（C），当他们成为BFP受益人（D）时结束，或者如果C和D不满意，则在2015年12月31日（E）。
对于受益人，随访从他们开始领取BFP福利（6个月内）开始，结束于：个人因任何原因死亡（C），受益人停止领取BFP福利（F），或2015年12月31日（E），如果C和F不满意。每个人的人年的贡献是通过从以年表示的后续行动结束时减去开始日期来计算的。
统计建模。
所有分析均使用 0.05 的 alpha 和双侧 p 值，并使用 STATA 版本 15.0 执行。我们拟合泊松模型来估计与BFP经历相关的自杀的IRRs，未调整并根据年龄（作为连续变量），性别，教育水平（从未上过学，学前，小学或更少，初中，高中和学院/大学），失业，独居，居住地点（城市或农村居民）和家庭特征进行调整，作为社会经济状况（供水， 废物、建筑材料、卫生设施和拥挤）和队列基线上的注册年份[23，38-41]。拥挤的衡量标准是将居住在同一家庭中的人数除以可用房间数量[26，27]。我们将随访（人-年）作为抵消，以允许根据观察期调整死亡风险。Logistic模型（通常用于二元结果）不足以进行我们的分析，因为它们不考虑个体的随访时间。此外，在模型中，自杀率被测量为一种比率，而不是二元结果。
我们使用治疗加权逆概率（IPTW）估算了BFP的关联[42]。IPTW使用倾向评分（PS）来平衡受益人和非受益人群体的基线特征，方法是通过接受治疗的逆概率对每个个体进行加权。我们估计了BFP受益人（权重= 1）和非受益人（权重= E（ps）/（1-E（ps）））的权重，其中“E”是受益群体，“PS”是表示接受治疗概率的倾向评分（S3文本中的更多详细信息）。为了估计这些关联，我们使用对治疗（ATT）估计器的平均治疗效果和拟合泊松模型来估计接受者之间BFP的边际IRR。缺少协变量数据的参与者被排除在主要分析之外。我们考虑了泊松模型中用于估计PS的相同协变量。
敏感性分析。
进行以下分析以评估结果的稳健性：（A）我们进行了倾向评分匹配（PSM）分析，以调查由于干预组和对照组之间的差异而可能产生的偏差（S4文本中的更多详细信息）;（B）我们重复分析，以测试由于BFP受益人和非受益人之间的差异性开始随访是否存在潜在的偏差，不包括两组最初6个月的随访;（C）我们重复分析，以调查由于排除缺失数据而可能存在的偏差，包括缺失的协变量值作为缺失的类别（支持信息中的S2和S3表）;（D）为了测试是否存在潜在的偏见，由于BFP受益人和非受益人之间的随访损失不同，我们按风险人年（PYR）的最小贡献对每个匹配对进行审查，以便每个匹配的受益人对贡献相同数量的PYR。最后（E），我们运行内核匹配来检查结果的鲁棒性。该方法基于与之前计算PS时使用的相同的协变量，在按权重匹配后估计ATT，但这次使用核非参数函数[43]。在队列基线上，两对与注册年份完全匹配，PS与年龄，性别，教育水平，失业，独居，居住地点和家庭特征的内核权重[43]相匹配，作为社会经济状况（供水，废物，建筑材料，污水和拥挤）的代表。我们还按性别和年龄（10至24岁，25至59岁和60岁或以上）进行了亚组分析。
PS被定义为接收BFP的概率，以上面列出的混杂因素为条件，并使用多元逻辑回归进行估计。我们对0.05的卡利珀进行了1：1的最近邻匹配，允许相同的非受益人与1个以上的受益人匹配（即与替换相匹配）[44]。有关匹配的详细信息，请参阅支持信息（S2 文本）。使用标准化均数差（SMD）评估混杂物平衡，取0.1或更大的绝对值，以表明该特征混淆的可能性[45]（支持信息中的表1和S2图）。
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表 1. 描述2004年至2015年原始和匹配队列中BFP的非受益人（非BFP）和受益人。
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004000.t001
伦理学
本研究由（i）巴伊亚联邦大学（注册号1023107）和（ii）伦敦卫生与热带医学院（注册号11581）（S5-S7文本，用于批准和研究方案）的2个研究伦理委员会批准。
结果
在该队列中，有76，532，158人年龄在10岁或以上，其中36，742人自杀是死因。在排除基线特征中缺少数据的个体后，仍有62，766，964人用于主要分析（图1）;27，913，305（44%）和34，853，659（56%）分别是BFP受益人和非受益人。
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图 1. 研究人群选择流程图。
BFP，博尔萨家庭方案;SIM，死亡率信息系统。
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004000.g001
在基线时，BFP受益人和非受益人之间存在社会人口差异。BFP受益人年龄较小（中位年龄27.4岁对35.4岁），失业率较高（56%对32%），教育水平较低，居住在农村地区，家庭条件较差（表1）。在敏感性分析中，PSM成功地将除2名BFP受益人以外的所有受益人与具有相似估计PS的非受益人相匹配，并产生了69，707，312名具有相似基线特征的匹配队列。在PSM之后，受益人和非受益人组具有非常相似的基线特征;两组之间的SMD在所有协变量中均小于0.07（表1）。原始队列中有489，500，000人年，匹配队列中有305，229，883人年，其中33，281例自杀病例（表2）。
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表 2. 2004-2015 年原始队列和匹配队列中按性别和年龄组划分的 BFP 参与率总体发生率。
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004000.t002
在分析的所有模型中，BFP受益人的自杀率都较低。受益人和非受益人的自杀率总体为5.4（95% CI = 5.32，5.47，第<0.001）和10.7（95% CI = 10.51，10.87，第<0.001）和5.5（95% CI = 5.44， 5.61，第<0.001）和11.1（95% CI = 10.41，11.81，第<0.001）（表2）).在IPTW的最终调整模型中，BFP受益人的自杀风险比非受益人低56%（IRR = 0.44，95%CI = 0.42，0.45，p <0.001）（表3）。
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表 3. 2004-2015年BFP参与匹配和原始队列的自杀IRR。
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004000.t003
通过亚组分析，受益人和非受益人之间的差异在女性中更为突出，自杀率为2.1（95%CI = 2.08，2.21，p <0.001）和5.1（95%CI = 4.90，5.22，p < 0.001）在原始队列中为2.1（95%CI = 2.09，2.24，p < 0.001）和5.6（95%CI = 5.04， 6.11，匹配队列中的p<0.001）。它在25至59岁的个体中也更为突出，在原始队列中，每100，000名非受益人的自杀率为6.6（95%CI = 6.45，6.70，p < 0.001），在原始队列中，非受益人的自杀率为12.34（95%CI = 12.08，12.61，p < 0.001），6.8（95%CI = 6.66，6.94，p <0.001）和13.42（95%CI = 12.61， 14.28，匹配队列中的 p < 0.001）（表 2）。BFP与自杀减少的关联在女性中也更为突出（IRR = 0.36，95% CI = 0.33，0.38，p <0.001）和25至59岁的个体（IRR = 0.41，95% CI = 0.40，0.43，p < 0.001），其次是10至24岁的年轻人（IRR = 0.45，95% CI = 0.43，0.48，p < 0.001）（表4）。
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表 4. 2004-2015年按性别和年龄组划分的BFP参与匹配和原始队列的自杀IRR。
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004000.t004
在所有进行的敏感性分析中，我们获得了接受BFP与较低自杀率之间关联的相似点估计，也是在重复分析排除了两组初始6个月随访之后，并将缺失的协变量值列为缺失类别（支持信息中的S2和S3表）。在不匹配的队列中，未调整泊松模型估计自杀率降低50%（IRR = 0.50，95%CI = 0.49，0.52，p <0.001），调整后的泊松模型估计自杀率降低56%（IRR = 0.44，95% CI = 0.42，0.45，p <0.001）。PS匹配得出的估计数与主要分析相似，受益人的比率降低了61%（IRR = 0.39，95%CI = 0.37，0.41，p<0.001）（表3）。使用核匹配模型测量的ATT表明，BFP受益人中每100，000人中自杀病例减少3例，总体自杀率降低约50%（ATT = \u20120.00003;95%CI = \u20120.00004，\u20120.00001，p <0.001）（表5）。
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表 5. ATT的BFP在2004年至2015年的原始队列中参与自杀。
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004000.t005
讨论
研究结果一致发现，与非受益人相比，BFP受益人组的自杀率较低。在对其他测量变量进行调整后，以及在生成倾向得分匹配的队列后，这种关联仍然很强。BFP与56%的自杀率降低有关，所有敏感性测试都显示出类似的结果。据我们所知，我们的研究是第一次使用个人层面的数据来证明大规模的现金转移支付计划与较低的自杀率有关。
人们越来越意识到社会和经济因素在决定自杀方面发挥作用[23，38-41]。最近一项针对低收入和中等收入国家的系统评价显示，约62%的研究发现自杀与一般贫困指标相关[41]。印度尼西亚进行的一项生态学研究报告称，与CCT计划相关的自杀率有所下降[19]，实施CCT计划的分区的自杀率降低了约18%[19]。在巴西[21]，一项生态研究发现，BFP覆盖率较高的城市减少了6%。然而，这两项研究都是生态学的，而我们的研究在一个大型的个体数据集中评估了巴西BFP与自杀的关联，这允许评估该计划与获得益处的人自杀减少的相关性。
BFP可能有助于预防自杀，因为贫困与可能导致自杀的因素直接相关，例如失业，经济压力，家庭不稳定或暴力，以及更容易患精神障碍，例如酗酒和抑郁症[7，11，14，21，23，39，46-50]].最近的一项系统评价总结了贫困与常见精神疾病之间关系的因果证据和机制[49]。它解释说，贫困会增加担忧、早期生活条件、暴力和犯罪，这些都会影响情绪和焦虑障碍，而情绪和焦虑障碍会影响生产力、经济决策、女性赋权和儿童发展，从而增加贫困的风险[49]。
贫困也可能是获得商品、资源和服务（包括精神卫生服务）的障碍，导致不平等产生的社会不公正感[20，51]。现金转移支付可以通过提供更大的财务稳定性[19，21]和通过向贫困和极度贫困家庭转移利益来立即减轻贫困，以及改善获得健康和社会护理服务的机会，从而增加受益人的福利[27]。这些决定因素的相互关联性不仅以贫穷为目标，而且以工作技能培训、获得保健服务和教育的机会（以及与继续获得这些服务/资源有关的条件）为目标，可能产生缓冲作用，超出现金转移的直接影响。通过附加条件，现金转移支付在额外获得资源方面发挥作用[27]，并对未来前景表示一些希望[39，40]，这可能对预防自杀特别重要。有关潜在因果机制的更多详细信息，请参阅支持信息（S1 文本和 S3 图）。
我们已经证明了针对贫困等社会决定因素的潜在公共影响，以防止一种被完全作为精神病学问题研究的现象。当人际关系问题、心理或精神因素被添加到社会经济压力源中时，它会使生活变得更加困难，特别是在低收入和中等收入国家，其中很大一部分人口难以满足其基本需求。它还可能表明，在这些情况下，通过现金转移支付方案针对社会决定因素可能比完全临床方法更有可能在人口一级预防自杀。此外，我们的研究结果表明，需要进一步调查此类计划的潜力，以帮助预防自杀，例如，试图了解其机制的研究，并调查使用多种计划的组合来预防自杀的可能性。
应紧急确定自杀预防领域的优先事项，因为当前的大流行加剧了经济不稳定，使许多人更容易出现精神健康问题[52-54]，包括自杀行为[10]。这种前所未有的情况对心理健康的影响可能会在相当长的一段时间内影响社会[10]。这对于包括巴西在内的受灾严重的国家以及自杀率已经很高的国家来说尤其重要。在巴西，尚未发现大流行相关精神病理学恶化的一致证据，但社会经济劣势与COVID-19大流行期间精神障碍的几率增加有关[55]。
对COVID-19危机的总体应对应考虑自杀预防措施[9]。针对大流行期间贫困的规划可能对未来几年减少自杀产生影响。国家层面战略有效性的证据比以往任何时候都更加重要[10]。
研究的优点和局限性
1亿巴西队列[28]广泛覆盖了最贫困人口，其中BFP的影响最大。由于自杀是一种罕见的事件，分析队列的规模为评估BFP，整体自杀和亚群之间的关联提供了前所未有的力量。此外，我们的分析保持一致，在所有进行的敏感性分析中都具有相似的点估计。在限制中，通过选择0.92作为建立真正链接匹配的最佳临界点，本研究中使用的链接数据可能省略了近5%的自杀病例。但是，在我们的队列中仅包含0.92以上的个人（被认为是真正的匹配）被认为是减少错误匹配的最佳选择。通过包括不同的截止值进行灵敏度分析（S1表）。
收入是 BFP 的主要资格标准，因此可能更容易纵。因此，我们没有使用自我申报的收入作为协变量，而是包括了可能代表巴西收入的代理变量（即物质资产或拥挤）。但是，这种方法限制了使用收入变量运行回归不连续性设计 （RDD） 模型的可能性。代理有时可能会在估计中引入误差，但是我们的结果在所有模型中保持相似，当包含和不包含时。
另一个令人担忧的问题是，由于耻辱感，自杀可能登记不足[3，20，56]。然而，巴西用于报告非自然死亡的过程减少了少报或错误分类的机会。巴西的所有死亡证明均按照国际死因医学认证模型[57]完成，外部原因（自杀、凶杀和事故）造成的死亡被转发给医学法律研究所（IML）[58]，在那里，死亡证明由检查医生签发和签署[57]].诊断基于尸检、死亡发生情况分析、受害者个人病史和自杀危险因素[59]。巴西卫生部的SIM卡已被公认为具有高质量标准[31，33]。
自杀是一种复杂的多因果现象，因此，许多其他变量可能会影响这一事件，例如以前的精神障碍，以及获得自杀手段的机会。虽然在这样的大型研究中，衡量所有这些变量是不可行的，但没有充分的理由相信这些因素在受益群体和非受益人群体中会有所不同。
观察性研究中未测量的混杂物可能导致偏倚效应估计。然而，我们进行了几次敏感性分析和亚组分析，以处理不受控制的混杂。我们在标准泊松模型中获得了类似的结果，使用下一个相邻匹配，核匹配表明从我们的采样和/或匹配中引入偏差的可能性很低。此外，我们在原始队列中运行了BFP参与的模型（匹配之前），结果相似（S4表）。
我们按性别和年龄组对分析进行了分层。对于其他研究，在不同种族群体之间以及按巴西地区进行分层，也可以回答更脆弱的群体和较贫穷的地区是否会产生更强的影响。未来的研究还可以分析途径，以确定可能使BFP与自杀风险降低和长期有效性相关的潜在介质。
现金转移支付方案减轻了极端贫困，改善了受益人的福祉，有可能保护个人免于成为自杀的受害者。与巴西具有类似经济地位的其他国家可能会从采取类似措施减少自杀中受益。这些发现传达了在人群层面设计和实施自杀预防策略的重要考虑因素。在随后的金融危机中，它们尤其重要，预计失业率和自杀率的上升将会增加。
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S1_RECORD_Checklist：记录语句tem不。频闪仪项目位置在手稿项目的位置报道记录项目位置在手稿中的物品报告标题和摘要（a） 说明研究报告的使用常用术语进行设计在标题或摘要中 （b）抽象地提供内容丰富且平衡的摘要做了什么和做了什么发现记录1.1：使用的数据类型应在标题或摘要中指定。如果可能，应包括所用数据库的名称。记录1.2：如果适用，地理研究采取的区域和时间框架地点应在标题或摘要中报告。记录1.3：如果链接数据库是为研究而进行的，这应该在标题或摘要中明确说明。标题："关系博尔萨家庭国家现金转移方案和自杀发病率巴西：准实验研究。"摘要有我们的信息在 中使用的链接数据方法部分。介绍背景理由解释科学a.正在报告的调查介绍第4段目标国家具体目标，包括任何预先指定的假设介绍第6段
方法研究设计介绍论文早期的研究设计《公约》第1段方法部分。设置描述设置，地点和相关日期，包括招聘期间，暴露、随访和数据收集第2款和方法部分的 3 -“研究人口”部分参与者（a） 队列研究- 给资格标准和来源和选择方法参与者。描述的方法后续工作病例对照研究- 给予资格标准，以及案件的来源和方法查明和控制选择。给出案例和控制的选择横断面研究- 给予资格标准，以及来源和选择方法参与者（b） 队列研究- 用于匹配的研究，给出匹配标准和暴露数量以及未曝光病例对照研究- 用于匹配的研究，给出匹配条件和控件的数量记录6.1：研究方法群体选择（如代码或算法）用于识别受试者）应详细列出。如果这是不可能的，解释应该是提供。记录6.2：《公约》的任何审定研究用于选择总体的代码或算法应该被引用。如果进行了验证对于这项研究，没有在其他地方发表，详细应提供方法和结果。记录6.3：如果研究涉及数据库，考虑使用流程图或其他图形显示，用于演示数据链接过程，包括具有每个阶段的链接数据。数据源和联动过程是方法中描述的部分和补充材料，包括引用已验证的论文链接算法。第10段和2100万
每箱变量明确定义所有结果，暴露、预测因子、潜力混杂因素和效果修饰符。给出诊断标准，如果适用。记录7.1：代码和用于对暴露、结果、混杂因素和效果修饰符应该是提供。如果无法报告这些情况，则应提供解释。第5、6、和 7 在方法中部分（干预）数据源/测量对于 的每个变量兴趣，提供数据来源和评估方法的详细信息（测量）。描述评估方法（如果有）多个组第5、6、7段，方法中的 08 和 09部分（干预和结果）偏见描述任何努力解决潜在的偏见来源段落15，16，17 和 18 在方法部分（统计建模和灵敏度分析）研究规模0解释研究规模如何到达于第2款和方法部分的 3 -部分（研究人群）定量的变量1解释如何定量变量在分析。如果适用，请描述选择了哪些分组，以及为什么第5、6、7段，方法中的 08 和 09部分（干预和结果）统计方法2（a） 说明所有统计数字方法，包括用于控制混杂（b） 描述任何方法用于检查子组和段落15，16，17 和 18 在方法部分（统计建模和灵敏度分析）-杂志期刊论文发表
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S3 文本。 治疗加权的反概率 （IPTW）。
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S4 文本。 倾向分数匹配。
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S5 文本。 巴伊亚联邦大学伦理学批准（注册号：1023107）。
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004000.s006
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S6 文本。 倫敦衛生與熱帶醫學院的倫理認可（註冊編號：11581）。
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S7 文本。 研究方案已提交给英国委员会。
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S1 表。 在10，000个记录对的样本中，对Cadúnico与死亡率信息系统之间的联系进行准确性分析。
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S2 表。 描述BFP非受益人（非BFP）和受益人在Cadúnico上注册后6个月内匹配，考虑缺失数据，2004年至2015年（n = 83，635，347）。
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S3 表。 2004-2015年BFP参与匹配和原始队列的自杀IRR，包括缺失的数据。BFP，博尔萨家庭方案;IRR，发病率比。
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S4 表。 2004年至2015年BFP参与原始队列的自杀IRR。BFP，博尔萨家庭方案;IRR，发病率比。
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004000.s012
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S1 图 2001年至2015年死亡率数据与Cadúnico之间联系的ROC曲线。ROC，接收器工作特性。
https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004000.s013
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S2 图
PS在没有缺失数据的样本中的分布（A），在样本中考虑缺失数据（B）。BFP，博尔萨家庭方案;PS，倾向分数。
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S3 图例 BFP可能影响自杀的潜在途径的假设模型。
BFP，博尔萨家庭方案;H， 健康;MH，心理健康。
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确认
作者要感谢CIDACS / FIOCRUZ的数据制作团队以及所有合作者在编制1亿巴西队列方面所做的工作，并在研究期间提供了赞赏的意见。DBM和JMP可以完全访问所有研究数据，并对分析的数据完整性和准确性负责。
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