Data matching: construction of COVID-19 – related variables for Young Lives Peru

Descripción del Articulo

Este documento describe el conjunto de datos COVID-19 emparejados de las cohortes de Niños del Milenio en Perú creado por el equipo de Niños del Milenio. El conjunto de datos emparejados combina los datos administrativos de COVID-19 con el amplio conjunto de datos longitudinales del estudio Niños de...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Hidalgo, Alessandra, Sánchez, Alan, Zhu, Santos
Formato: informe técnico
Fecha de Publicación:2024
Institución:Grupo de Analisis para el Desarrollo
Repositorio:GRADE-Institucional
Lenguaje:inglés
OAI Identifier:oai:repositorio.grade.org.pe:20.500.12820/730
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description Este documento describe el conjunto de datos COVID-19 emparejados de las cohortes de Niños del Milenio en Perú creado por el equipo de Niños del Milenio. El conjunto de datos emparejados combina los datos administrativos de COVID-19 con el amplio conjunto de datos longitudinales del estudio Niños del Milenio en Perú. Los autores documentan los pasos dados para crear un conjunto de variables que miden el número de casos de COVID-19, muertes y dosis de vacunas aplicadas en los distritos donde residen los participantes de Niños del Milenio, junto con la duración de los periodos de bloqueo que soportaron. Recopilaron datos administrativos y los integraron con los conjuntos de datos de Niños del Milenio de la convocatoria 2 (de agosto a octubre de 2020), la convocatoria 3 (de noviembre a diciembre de 2020), la convocatoria 4 (de agosto a septiembre de 2021) y la convocatoria 5 (de noviembre a diciembre de 2021). Este proceso de cotejo de datos permite evaluar cómo repercutió la pandemia de COVID-19 en los resultados de desarrollo de los participantes, incluida su salud, su bienestar y su vida educativa y laboral.
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Recopilaron datos administrativos y los integraron con los conjuntos de datos de Niños del Milenio de la convocatoria 2 (de agosto a octubre de 2020), la convocatoria 3 (de noviembre a diciembre de 2020), la convocatoria 4 (de agosto a septiembre de 2021) y la convocatoria 5 (de noviembre a diciembre de 2021). Este proceso de cotejo de datos permite evaluar cómo repercutió la pandemia de COVID-19 en los resultados de desarrollo de los participantes, incluida su salud, su bienestar y su vida educativa y laboral.This Technical Note outlines the COVID-19 matched dataset from the Young Lives cohorts in Peru created by the Young Lives team. The matched dataset combines COVID-19 administrative data with the extensive longitudinal data set from the Young Lives study in Peru. The authors document the steps taken to create a set of variables that measure the number of COVID-19 cases, deaths and vaccine doses applied in the districts where Young Lives participants reside, along with the duration of the lockdown periods they endured. They collected administrative data and integrated it with the Young Lives datasets from Call 2 (August to October 2020), Call 3 (November to December 2020), Call 4 (August to September 2021) and Call 5 (November to December 2021). This data matching process enables assessment of how the COVID-19 pandemic had an impact on participants development outcomes, including their health, well-being, and their education and work lives.application/pdfengYoung LivesGBTechnical Note; 56info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio institucional - GRADEreponame:GRADE-Institucionalinstname:Grupo de Analisis para el Desarrolloinstacron:GRADECOVID-19Niños del MilenioPerúYoung Liveshttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.05http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01Data matching: construction of COVID-19 – related variables for Young Lives Peruinfo:eu-repo/semantics/reportinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionORIGINALAS_YL_2024.pdfAS_YL_2024.pdfapplication/pdf1136639https://repositorio.grade.org.pe/bitstream/20.500.12820/730/1/AS_YL_2024.pdf30518fb35c59b88b8378960ec18fcabcMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.grade.org.pe/bitstream/20.500.12820/730/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAILCARA_AS_YL_2024.jpgCARA_AS_YL_2024.jpgimage/jpeg84931https://repositorio.grade.org.pe/bitstream/20.500.12820/730/3/CARA_AS_YL_2024.jpge4b688d3e87e8ecdd8660c4a3c74bb15MD5320.500.12820/730oai:repositorio.grade.org.pe:20.500.12820/7302024-11-22 20:27:21.067Repositorio GRADErepositorio@grade.org.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