WPS8444 Policy Research Working Paper 8444 Overview and Meta-Analysis of Global Water, Sanitation, and Hygiene (WASH) Impact Evaluations Luis Andres Christian Borja-Vega Crystal Fenwick Jaime de Jesus Filho Ronald Gomez-Suarez Water Global Practice May 2018 Policy Research Working Paper 8444 Abstract This paper presents an overview and meta-analysis of the increase the likelihood of behavior changes and the adop- effects of water, sanitation, and hygiene interventions tion of new hygiene practices by 17 percent. The smallest around the world. It is based on 136 impact evaluations effects were observed from water, sanitation, and hygiene (randomized and quasi-experimental studies) that explore interventions aimed at reducing the rates of child mortality the effects of water, sanitation, and hygiene interventions and non-diarrheal disease. Water, sanitation, and hygiene on health and non-health outcomes, ranging from behav- interventions implemented in schools showed statistically ior change—such as the adoption of water treatment—to significant results in reducing school absenteeism and drop- school attendance rates, to a reduction in diarrhea. The outs. Similarly, the results showed a statistically significant selected impact evaluations were divided into five groups, aggregate likelihood of increased access to safe water and and meta-regressions with fixed effects (at the regional level) improved water quality, as well as increased water treatment and random effects were performed, controlling for each options—a difference of one-fifth with respect to the stan- study’s characteristics (implementing organization, sample dard deviation of the average effect size reported. Finally, the sizes, type of publication, number of publication views, and results showed that water, sanitation, and hygiene interven- so forth). All results are reported as changes in odds ratios, tions reduced the likelihood of the incidence of diarrheal with respect to the standard deviation of reported effects. and enteric disease by 13 percent, which is consistent Water, sanitation, and hygiene interventions were found to with findings in other meta-analyses of the same subject. This paper is a product of the Water Global Practice. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at landres@ worldbank.org or cborjavega@worldbank.org . The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Overview and Meta‐Analysis of Global Water, Sanitation, and Hygiene (WASH) Impact Evaluations1    Luis Andres, Christian Borja‐Vega,   Crystal Fenwick, Jaime de Jesus Filho, and Ronald Gomez‐Suarez                                                              Keywords: Meta‐analysis, water and sanitation, hygiene, impact evaluation  JEL classification: Q25, D04, O57                                                                   1 Luis Andres is a lead economist in the Global Water Practice at the World Bank (GWADR); Christian Borja‐Vega is a PGR University of Leeds and  economist of the Global Water Practice at the World Bank (GWA04); Crystal Fenwick is a consultant in the Global Water Practice, World Bank  (GWASP); Ronald Gomez‐Suarez is an economist in the Global Health, Nutrition and Population Practice in Latin America, World Bank (GHNDR);  and Jaime de Jesus Filho is a consultant in the Macro, Trade and Integration Practice for Africa, World Bank (GMTA). All ideas, errors, and omissions  are  the  sole  responsibility  of  the  authors.  The  authors  would  like  to  thank  Richard  Damania  (Lead  Economist,  World  Bank),  Barbara  Evans  (University of Leeds), Joost de Laat (University of Utrecht), Jacobus Cilliers (Georgetown University), Aliza Marcus (World Bank), Alaka Holla (SIEF  Manager, World Bank), Bertha Briceno (Inter‐American Development Bank), Jeffrey Tanner (Independent Evaluation Group), Vincenzo di Maro  (Senior Economist, World Bank), Fayre Makeig (Consultant, World Bank) and Victor Orozco (Economist, World Bank) for comments received on  earlier versions of the paper.   1.  Introduction and Objectives    Access to safe drinking water, sanitation, and hygiene (WASH) is an important determinant of human  health  and  socioeconomic  well‐being.  Increased  access  aims  to  reduce  rates  of  malnutrition,  morbidity,  and  mortality,  particularly  of  children.  Economic  benefits  of  WASH  interventions  are  realized through a decreased dependency on health care services and an increased accumulation of  human capital (Piper et al. 2017). Hence, improved health boosts productivity. Indeed, a lack of access  to WASH services is estimated to be responsible for 20 percent of total deaths and disability‐adjusted  life  years  (DALYs)  in  children  under  14  (Pruss‐Ustun  et  al.  2008).  Despite  global  efforts  to  ensure  equitable access to these critical services, the 2017 Joint Monitoring Program for Water, Sanitation  and Hygiene2 estimates that 30 percent of all people lack access to safely managed drinking water  services and 60 percent lack access to safely managed sanitation services (JMP 2015).     While the effects of WASH interventions on the reduction of diarrheal disease have been thoroughly  documented  (see,  for  example,  Waddington  et  al.  2009),  a  comparable  body  of  evidence  on  other  outcomes  of  health  and  well‐being,  such  as  school  attendance  and  children’s  growth,  remains  conspicuously  absent.  Moreover,  WASH  interventions,  and  consequently  the  studies  designed  to  evaluate their effectiveness, have historically focused on water quality, while little is known about the  effectiveness  of  other  interventions.  For  example,  despite  the  importance  of  behavior  change  to  sanitation  and  hygiene,  there  is  little  evidence  supporting  its  effectiveness  in  WASH  interventions.  Additionally,  while  the  link  between  diarrheal  disease  and  WASH  services  is  undisputed,  in  their  synthetic review evaluating the effectiveness of WASH interventions in reducing diarrhea in children,  Waddington  et al. (2009) identified methodological weaknesses that challenged the effectiveness of  water  treatment  interventions.  Furthermore,  while  most  studies  evaluated  the  effects  of  WASH  interventions on diarrheal morbidity and others evaluated their effects on cholera, few evaluated their  effects on mortality.     More recently, an exhaustive review of existing WASH knowledge concluded that more evidence is  needed to optimize resources and better understand the social impacts arising from improved health  outcomes  (Hutton  and  Chase  2017).  This  is  especially  relevant  given  that  the  benefits  of  WASH  interventions vary according to context (Waddington et al. 2009; Cumming et al. 2014), a phenomenon  that has been understudied to date. Finally, given the magnitude of people impacted globally, and  time and resource constraints, policy makers often face challenging ethical decisions when tasked with  allocating resources to WASH  programs. Consequently, understanding the evidence supporting the  effectiveness of WASH interventions on outcomes of health and well‐being is imperative to optimize  results and improve the performance and sustainability of WASH programs in the long run.     An impact evaluation is an assessment tool used to determine the efficacy of an intervention while  also assessing its design. Properly conducted impact evaluations provide high‐quality evidence that  help orient investment decisions, improve design policies, adjust ongoing interventions, and increase  transparency and accountability. Since Waddington  et al. undertook their synthetic review in 2009; a  proliferation of impact evaluations of WASH interventions has been published. However, there are no  dedicated research repositories and no known research endeavors that have sought to review and  collectively  analyze  this  additional  evidence.  Furthermore,  as  noted,  the  vast  majority  of  impact  evaluations  conducted  to  date  have  focused  on  the  effects  of  WASH  interventions—notably,  to                                                               2 A collaborative effort of the World Health Organization (WHO) and the United Nations Children’s Fund (UNICEF).  2  improve water quality—on diarrheal morbidity. There is a clear need for a wider body of evidence on  a broader range of WASH interventions and outcomes.      Therefore,  the  purpose  of  this  study  is  twofold:  (i)  to  collate  new  and  existing  evidence  from  impact  evaluations of global WASH interventions into a single, publicly available repository; and (ii) to quantify  the effects of a broad range of WASH interventions on an array of different outcomes, by performing a  quantitative meta‐analysis of available evidence.     Conducting a systematic review and meta‐analysis of a single WASH‐related outcome is a time‐consuming  endeavor. Expanding efforts to include the panoply of studies evaluating a diverse set of WASH outcomes  around  the  globe  is  exponentially  more  laborious,  as  illustrated  by  the  time  lag  between  the  commencement of this study and the publication of its results. Although a number of other, reputable  impact evaluations and meta‐analyses evaluating the effects of WASH interventions on single outcomes  have been published since this study began in 2013, this study remains the first of its kind to compare  and contrast the effects of WASH interventions on diverse health and nonhealth outcomes through a  combined meta‐analysis. As such, this study represents a critical, historical review of the effects of global  WASH interventions that could be a valuable starting point for any future evaluation.    2.  Selection of Impact Evaluations    2.1  Inclusion Criteria    To ensure the integrity of this review, only evidence‐based studies were included, that is, studies that  rigorously measured impacts attributed to WASH interventions. Studies falling into this category include  evaluations that identify causality between interventions and outcomes of interest by estimating the true  effect  (or  impact)  of  an  intervention  on  particular  outcomes  and  applying  counterfactual  analyses  (comparing intervention outcomes with what would have occurred in the absence of the intervention).  Thus, all studies included in this review reported impact estimates along with their standard error, as is  customary when conducting a meta‐analysis.     In terms of research methods, randomized controlled trials (RCTs) are considered the gold standard for  establishing a causal attribution between interventions and outcomes. However, the choice to conduct  an RCT may be limited by ethical considerations or study design, in which case experimental or quasi‐ experimental methods are instead applied. This review incorporates studies where RCTs, experimental  design, and quasi‐experimental evaluation methods were applied.     In  summary,  only  studies  meeting  the  following  criteria  were  included  in  this  review:  (i)  they  were  completed  before  2014  (ongoing  evaluations  or  baseline  findings  not  included);  (ii)  their  results  have  been fully disclosed; (iii) they included quantitative evaluations with discernible comparison groups or an  estimation  of  counterfactuals;  and  (iv)  they  included  a  clear,  acceptable  description  of  the  impact  identification strategy, as well as a description of the formal method used for comparison.    2.2  Search Methods    As this review focuses exclusively on evidence‐based impact evaluations, an extensive yet targeted search  of published and unpublished material was conducted. The primary source of published material was the  Register of Impact Evaluation Published Studies (RIEPS) database, a comprehensive digital warehouse of  impact  evaluations  with  registered  protocols  in  PubMed  managed  by  the  International  Initiative  for  3  Impact  Evaluation  (3ie).  Additionally,  given  that  the  effectiveness  of  WASH  interventions  is  often  measured by the health outcomes of the target population, published material from the Cochrane Library  (as well as the Database of Abstracts of Reviews of Effects [DARE], accessed via the Cochrane Library) was  also  included.  Finally,  published  and  unpublished  materials  were  sourced  from  various  research  institutions  including  the  World  Bank,  regional  development  banks  (such  as  the  Inter‐American  Development  Bank,  IDB),  research  centers,  universities,  nongovernmental  organizations  (NGOs),  and  other organizations (see Appendix B for a full list of databases searched).    The initial search gave rise to approximately 850,000 studies. A keyword search was then conducted using  the  following  terms  and  combinations  of  terms:  “water  and  sanitation,”  “water  sanitation,”  “water  supply,”  “sanitation,”  “handwashing,”  “water  +  hygiene,”  and  “water  +  sanitation  +  hygiene.”  Study  designs  were  restricted  to  RCTs,  and  experimental  and  quasi‐experimental  evaluation  methods.  This  refined search resulted in 136 studies3 used to construct the data set for this meta‐analysis.    2.3  Data Collection and Coding    WASH‐related  impact  evaluations  have  been  published  at  a  steadily  accelerating  rate  over  the  past  decade. Almost 50 percent of the evaluations included in this review were published after 2008 (Figure  1). Of those, almost half were evaluations of WASH programs that combined more than one intervention,  reflecting their increased popularity in recent years.     Figure 1. Big Uptick in WASH Impact Evaluations since 2009  (Number of published WASH impact evaluations 1969–2013)  Number of publications 15 14 14 13 11 8 7 7 6 5 4 4 3 3 3 3 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1969 1982 1985 1987 1988 1989 1990 1991 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013   Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.    Geography    Studies appear to be geographically biased; 80 percent are concentrated in just three regions: South Asia  (34 percent), Sub‐Saharan Africa (27 percent), and Latin America and the Caribbean (18 percent) (Figure  2).  This  finding  is  not  particularly  surprising  given  the  significant  lack  of  basic  services  in  these  areas.  However, the scant attention paid to other regions, notably East Asia and the Pacific, the Middle East and  North Africa, and Europe and Central Asia, points to a gap that future research could fill. In addition, only  five  publications  examined  multicounty  or  multiregional  interventions.  The  country  with  the  largest  number of studies was India (18), followed closely by Bangladesh (16) and Kenya (12). Approximately 67                                                               3 The 136 impact evaluations reviewed in this study were used to create an updated database of research papers, systematic  reviews, and meta‐analyses of the sector publicly available at: http://www.wsp.org/library.   4  percent of all studies were conducted in rural environments, while 29 percent analyzed urban and peri‐ urban populations, and 5 percent analyzed interventions in both rural and urban settings.    Figure 2. Regional Distribution of Studies  1% 4% 2% SA 5% SSA 9% 34% LAC EA MENA 18% NA ECA 27% LAC, SA   Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.  Note: SA = South Asia, SSA = Sub‐Saharan Africa, LAC = Latin America and the Caribbean, EA = East Asia and Pacific, MENA =  Middle  East  and  North  Africa,  NA  =  North  America,  and  ECA  =  Europe  and  Central  Asia.  The  LAC,  SA  category  (1  percent)  represents studies done jointly in both regions.    Interventions    Studies were classified into one of five conventional subgroups by type of WASH intervention: hygiene,  sanitation, water quality, water supply, and multiple (Table 1).     Table 1. Description of WASH Intervention Subgroups  Intervention  Description   Hygiene  Sought to prevent the oral transmission of pathogens through proper handwashing after  defecation,  before  and  after  handling  food,  and  cleaning  infants.  Often  combined  with  handwashing infrastructure, water storage and management, training in household waste  management, and strong educational components designed to drive behavioral change.    Sanitation  Aimed to prevent the transmission of disease by correctly separating feces, especially in rural  areas, by: (i) improving waste disposal facilities; (ii) building simple sanitation facilities (e.g.  latrines,  toilets,  etc.);  and  (iii)  building  complex  infrastructure  (e.g.,  sewage  systems).  Although  some  of  the  interventions  were  innovative,  such  as  subsidized  training  in  the  adoption  of  new  technologies,  most  relied  on  information  campaigns  to  reduce  open  defecation, promote utilization of facilities, and adopt healthy behaviors.  Water quality  Interventions  that  tested  affordable  point‐of‐use  treatments,  such  as  flocculation,  chlorination, solar treatment, and ceramic filters, to remove pathogens or prevent them  from  entering  water  collected  for  drinking  or  food  preparation.  Most  such  efforts  took  place  in  remote  and  vulnerable  environments,  were  implemented  by  nongovernmental  organizations, and were small‐scale and thus involved small sample sizes.   Water supply  Designed  to  ensure  access  to  sufficient  water  for  basic  hygiene  through:  (i)  new  sources  (wells,  springs,  etc.);  (ii)  reconstructing  and  maintaining  current  infrastructure  (network  rehabilitation,  piped  water,  etc.);  and  (iii)  introducing  management  and  financial  support  innovations  to  spur  access  (such  as  credit,  private‐public  partnerships,  and  community  participation).  Multiple  Efforts that included two or more interventions in combination.  Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.  5  In the case of studies evaluating multiple interventions, any specific effects reported were included in  the relevant intervention subgroup and accounted for as integrated with effects. For example, a study  of water supply and sanitation interventions in Pakistan (Rauniyar 2009) reported separate impacts for  water supply, which was included in the water supply intervention subgroup (Figure 3).     Figure 3. Water Quality Interventions Dominate WASH Impact Evaluations  (by type of intervention)     Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.  Note: Interventions are counted in all publications.     Studies  assessing  the  effectiveness  of  interventions  aimed  at  improving  water  quality  are  the  most  common, accounting for 39 percent of the 136 studies (Figure 4), followed by interventions related to  hygiene (17 percent), water supply (8 percent), and, finally, sanitation (7 percent). Multiple or combined  WASH interventions were reported in 29 percent of all studies evaluated.    Figure 4. Distribution of Interventions by Subtheme  17% Hygiene 29% Sanitation 7% Water Quality 8% Water Supply 39% Multiple   Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.    The  prevalence  of  WASH  interventions  evaluated  varies  greatly  by  region  (Figure  5).  Hygiene  interventions were most common in East Asia and the Pacific and the Middle East and North Africa. Water  quality interventions dominated in Latin America and the Caribbean and Sub‐Saharan Africa, accounting  for 80 percent and 60 percent of all studies, respectively. In Eastern Europe and Central Asia, studies were  split evenly between water quality, water supply, and hygiene interventions. In South Asia, the region  with the most studies targeting combined interventions (41 percent), the focus was split relatively evenly  6  between  hygiene,  water  quality,  and  sanitation.  Overall,  sanitation  interventions  were  the  focus  of  studies in only three regions: North America, South Asia, and Sub‐Saharan Africa. Finally, at the country  level  the  most  common  intervention  in  India  was  sanitation,  whereas  in  Bangladesh,  handwashing  evaluations prevailed, along with trials of point‐of‐use devices for water treatment.    Figure 5. Different Regions Focus on Different Types of Interventions   (WASH impact evaluations by subgroup and region)  HYGIENE SANITATION WATER SUPPLY WATER QUALITY ALL MIXED INTERVENTIONS 100.0 80.0 60.0 40.0 20.0 0.0 East Asia East Europe Latin America Middle East South Asia Sub‐Saharan Multiple and Central and the and North Africa Country/ Asia Caribbean Africa Regions   Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.      Research Methods    Most studies included in this review (71 percent) were experimental, mainly RCTs (Figure 6). In such a  design, the intervention is offered randomly to a subset of the eligible population (the treatment group),  while assigning the rest of that population to the control group.    Figure 6. Randomization Far Exceeds Quasi‐Experimental Approaches  (Identification strategy for WASH impact evaluations)  96 Number  of  Qua si‐experimental methods evaluations 15 11 7 3 4 Randomization Matching Double Double Instrumental Other/ differences differences & variables Combined matching   Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.     7  Where RCTs could not be used, quasi‐experimental research methods were applied, in this case, typically  for studies involving multiple interventions and sanitation programs. Of these, 45 percent used matching  methods to build a counterfactual and nine studies used matching to pair subsamples. Likewise, matching  and  double‐differences  methods  were  applied  for  large‐scale  programs  pertaining  to  infrastructure  construction or rehabilitation, and water access uptake. Instrumental variables were applied in only three  studies  in  Asia,  while  regression  discontinuity  studies  were  thoroughly  absent.  Figure  7  presents  the  distribution of study research methods by intervention.    Figure 7. Distribution of Research Methods by Intervention Subgroup (%)  RCT Quasi‐Experimental 120 98 100 87 82 80 56 60 49 51 44 40 18 20 13 2 0 Hygiene Sanitation Water Water Multiple Quality Supply   Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.  Note: The total number of papers listed here is greater than 136, given that some papers included more than one intervention.    Outcome Indicators    Twenty‐two unique outcomes were identified.4 When an evaluation presented more than one outcome  for each intervention, the outcome with the most significant effect was used in the meta‐analysis. The  prevalent  unit  of  analysis  (and  unit  of  sampling)  was  children  or  households  with  children.  Not  surprisingly, the most frequently measured outcome was diarrhea (prevalence or incidence). This was  used in more than half of all evaluations (Table 3), either as a single outcome or in combination with  another indicator. The second‐most frequently measured outcome was water quality (accounting for 13  percent  of  the  total),  which  was  classified  as  a  direct  output  of  water  purification  (or  disinfection)  interventions.  Most  of  these  studies  used  chemical  tests  at  the  household  level  as  a  proxy  for  water  quality, for example, particle suspension.                                                                 4 Studies evaluating the effects on enteric disease reduction (5) were classified separately from studies evaluating the effects on  diarrhea reduction (72), giving rise to 22 unique outcomes. However, for the purposes of the meta‐analysis, both outcomes were  combined into a single group.   8  Figure 8. Distribution of Outcomes  Number  of Studies 1 10 100 Acces s to Sewerage Bel ief Change Cus tomer Satisfaction Ha ndwashing La tri ne Adoption/Ownership/Toilet Access Soa p Usage As ca ris Reduction Chi l dren Mortality Growth (child) Ocula r Infection Shi gellosis Infection Incidence Wei ght Gain Abs enteeism Reduction Cognitive skills Adopti on of Water Treatment Source Switching/Switching‐Well* Wa ter Access Wa ter Quality Chol era Reduction Dengue Pupae Reduction Di a rrhea Reduction   Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.  Note: In this figure, diarrhea reduction includes five studies on enteric disease reduction.  * Source Switching/Switching‐Well  refers  to  any  WASH  intervention  that,  directly  or  indirectly,  induced  a  change  in  water  source  from  basic  or  unimproved  to  improved.       Effect Sizes    A number of systematic reviews have been conducted to assess the impacts of WASH interventions on  the prevalence and incidence of diarrhea (Esrey, Feachem, and Hughes 1985; Esrey et al. 1991; Fewtrell  et al. 2005; Clasen et al. 2006, 2010; Arnold and Colford 2007; Ejemot et al. 2008; Waddington et al. 2009;  Norman,  Pedley,  and  Takkouche  2010).  However,  these  reviews  were  not  limited  to  studies  that  identified a causal attribution between interventions and outcomes.5 Other, more recent, meta‐analyses  of WASH interventions frequently focused on only one outcome of interest.     A recent trend in WASH meta‐analyses includes limiting the number of studies to those with experimental  designs that identify the causal attribution between the intervention and a given outcome of interest.                                                               5 In an experimental evaluation (RCT), the treatment and comparison groups are selected from the target population by a random  process. Therefore, comparison between control and treatment groups to explore causal attribution between the intervention  and  outcomes  of  interest  is  statistically  valid.  Quasi‐experimental  designs  estimate  the  counterfactual  by  conducting  measurements of a nonrandomly selected comparison group. In many cases, intervention participants are selected based on  certain characteristics, whether it is the level of need, location, social or political factors, or other factors. In such conditions,  quasi‐experimental designs estimate a valid counterfactual through statistical and econometric methods.   9  For instance, Freeman et al. (2017) conducted a meta‐analysis to estimate pooled measures of the effects  of different levels of sanitation services on infectious diseases and nutritional outcomes, primarily using  studies with an experimental design.  Stocks  et al. (2014) suggested sanitation services protect against  diarrhea, active trachoma, some soil‐transmitted helminth (STH) infections, schistosomiasis, and height‐ for‐age  reductions,  and  have  no  protective  effect  against  other  anthropometric  outcomes.  However,  their  meta‐analysis  also  highlighted  the  poor  quality  of  the  estimation  methods  used  in  the  papers  selected for study.    Garn et al. (2017) conducted a meta‐analysis of 24 studies to examine the association between structural  design characteristics of sanitation facilities and facility use, and found that most sanitation interventions  had only a modest impact on increasing latrine coverage and use.6 The authors combined the effects of  sanitation interventions into a single outcome: latrine adoption and usage.    Studies that assessed health outcomes using RCTs7 generally showed significant effects on the prevalence  of diarrhea and waterborne diseases such as cholera  (Taylor  et al. 2015). In contrast, differences in the  incidence of diarrhea across groups were not significant in four quasi‐experimental studies. Evidence on  other health‐related variables (e.g. child mortality, stunting, height, and weight) was scarce and limited  to  single  studies,  except  for  small‐scale  studies  evaluating  combined  interventions,  which  reported  significant effects on mortality and stunting.     The evidence related to water quality was relatively solid, given that 75 percent of the trials that tested  reductions  in  bacterial  contamination  reported  strong  effects.  These  studies  were  typically  RCTs,  implemented in rural zones, with in‐situ collection of water samples. Many of these were not explicitly  labeled  as  water  quality  interventions,  yet  included  a  purification/filtration  component  as  a  complementary  add‐on  (frequently  flocculants,  chlorination,  and  ceramic  filters)  to  strengthen  the  expected effect. In these combined interventions, the positive relationship was less evident and in 57  percent of the studies the effects were mixed.    Access  to WASH was generally considered an intermediate outcome, since access is a  direct result of  water  supply  and  sanitation  interventions,  especially  those  focused  on  improving  infrastructure.  Increases in access were well documented for water supply interventions and in seven out of eight studies  effects were statistically verified. For on‐site water access, rigorous RCTs showed that outcome effects  were half those of studies that relied on other methods to identify effects, which is consistent with what  is  reported  by  Ercumen,  Gruber,  and  Colford  (2014).  In  combined  interventions  the  results  were  not  strong, especially for outcomes difficult to measure (such as collecting time and distance).     WASH interventions are increasingly adding multiple components to achieve greater impacts on access,  health, behavior change, and other socioeconomic indicators. Historically, WASH interventions have been  skewed  toward  targeting  particular  health  outcomes  (such  as  reducing  the  incidence  of  diarrhea),  negating other important outcomes. However, recent trends in WASH impact evaluations suggest more  complex interventions can deliver results in multiple areas of development and well‐being.                                                                  6  A  recent  meta‐analysis  of  hygiene  interventions  found  an  average  risk  ratio  for  diarrhea  of  0.60  for  the  promotion  of  handwashing  with  soap  (95  percent  CI:  0.53–0.68)  and  an  average  risk  ratio  of  0.76  for  general  hygiene  education  alone  (95  percent  CI:  0.67–0.86)  (Hutton  and  Chase  2016;  Freeman  et  al.  2014).  Other  systematic  reviews  found  a  relative  risk  for  respiratory infection of 0.84 (0.79–0.89) compared with no handwashing (Rabi and Curtis, 2006).  7  Including  other  research  design  methods  such  as  quasi‐RCTs,  non‐randomized  controlled  trials,  controlled  before‐and‐after  studies, and cross‐sectional and uncontrolled before‐and‐after studies.  10  A large set of studies strongly supported the effectiveness of water treatment (i) on‐site,8 (ii) across the  supply, and (iii) at the source in reducing children’s exposure to diarrhea. Other studies indicated the  effectiveness of combining water quality and hygiene interventions (including the provision of soap for  handwashing and hygiene information campaigns) in reducing several diarrhea‐related indicators (e.g.  rates of incidence, episodes per person, and prevalence).     In general, impact evaluations that included a large number of studies as well as those that applied more  rigorous research methods had less ambiguous results. Specifically, individual RCTs reported significant  reductions in dysentery, influenza, shigellosis, conjunctivitis, respiratory diseases, parasite infections, and  impetigo. Water supply interventions also produced strong reductions in enteric and other health‐related  diseases. Conversely, impact evaluations that included only a small number of studies and studies that  focused on respiratory illnesses, child growth, ocular infection, and mortality had mixed results.      Effects on widespread waterborne diseases (such as gastroenteritis, cholera, hepatitis, amoebiasis, and  adenovirus) were scarcely analyzed in the studies included in this overview. Yet diarrhea, ultimately a  symptom,  reported  in  most  cases  as  a  dependent  variable,  may  be  related  to  the  diagnosis  of  those  diseases whose incidence is not typically measured as an outcome. Other outcomes, such as the adoption  of healthy practices, take‐up rates, and behavior changes, did not show a definitive causal relationship to  WASH interventions and require further empirical exploration.     Evaluations of combined interventions  tended to  consider  behavioral outcomes. Such evaluations are  important to understand if a combination of behaviors and the provision of physical infrastructure are  driving  impact  results.  However,  at  this  point,  70  percent  of  behavior  outcomes  come  from  single‐ intervention evaluations of either hygiene or water quality trials (Figures A1 and A2).    4.  Meta‐Analysis    Different WASH interventions produce different results for the same outcome. For instance, water quality  studies using a relatively common measurement of water treatment and health outcomes (e.g. incidence  of  diarrhea)  varied  widely  in  their  estimates  of  the  magnitude  of  outcome  effects,  depending  on  the  approach  or  technology  used.  Thus,  meta‐analysis  is  required  to  aggregate  the  point  estimates  and  generalize the results. Ideally, all study designs are expected to have an adequate sample size; however,  historically  most  WASH  impact  evaluations  have  been  underpowered  and  have  included  small‐scale  interventions. To counteract this problem, meta‐analysis is a powerful statistical tool that estimates the  overall  effects  of  different  programs  by  pooling  data  that  on  their  own  would  be  too  small  to  draw  confident conclusions. The conclusions of a meta‐analysis are nonetheless based on the quality of the  studies identified to estimate the pooled effect.9    4.1   Heterogeneity    To assess heterogeneity, papers were categorized by geographical region and intervention subtheme and  plotted against the standard error and precision of estimates. Figure A3 (see Appendix A) illustrates high                                                               8 Neither chlorine treatment nor solar disinfection had significant impacts on diarrhea after a meta‐analysis adjusted for the  nonblinding of the intervention, although an earlier systematic review and meta‐analysis of water quality interventions found  household‐level treatment was more effective than source treatment (Hunter et al. 2009).   9 The quality of randomized impact evaluations was evaluated and included with regard to the randomization, adequate  assignment, and explanation of dropouts and withdrawals; this addresses the issues of both internal validity (minimization of  bias) and external validity (ability to generalize results).   11  variation (or heterogeneity) in standard errors for the entire sample of impact evaluations. This is not  surprising given that 90 percent of the impact evaluations were RCTs. To the contrary, the variation in  correlations of outcome effects (pcorr) is generally low (or homogenous) across subgroups and especially  so for sanitation and water supply.     Smaller sample sizes may overestimate effects while larger sample sizes increase sensitivity; thus, meta‐ analysis generally improves statistical power by increasing sample size. There is no correlation between  sample size and outcome effects in the publications included in this review (Figure A4 in Appendix A),  suggesting that studies with smaller sample sizes are not exerting undue influence on overall effects, and  that the minimum requirements for internal and external validity have been met.     4.2  Bias    Evidence of potential regional bias was detected in two areas, North America and South Asia (Table 2).  South  Asia  represented  the  largest  subset  of  studies;  however,  the  estimate  was  imprecise  and  the  standard  error  relatively  high  and  therefore  unlikely  to  have  exerted  significant  bias  on  the  pooled  outcomes. On the contrary, the subset of studies from North America was limited to six well‐designed  evaluations  that  estimated  the  effects  of  WASH  interventions  on  diarrhea,  and  these  may  have  disproportionately influenced the pooled outcomes (Table 2).     Table 2. Heterogeneity Estimates by Region   Europe   Latin  Middle  Sub‐   East Asia  and  America  East and  North  South Asia  Saharan  and Pacific  Central  and the  North  America  Africa  Asia  Caribbean   Africa  Slope  (Precision)  2.986***  0.660  2.904***  1.796**  1.487***  0.975  3.053***    (0.966)  (0.472)  (0.935)  (0.882)  (0.312)  (2.068)  (0.992)  Bias  ‐0.245  ‐0.149  ‐0.0111  ‐0.171  ‐0.256***  1.222**  0.134    (0.190)  (0.0899)  (0.222)  (0.159)  (0.0598)  (0.536)  (0.265)  Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.  Note: Standard errors in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.    Finally, Figure A5 (in Appendix A) illustrates evidence of comparability between publications given the  number of views per publication and limited outliers. The size of the circles indicates the number of views  and the closer and more overlapped the circles, the higher their comparability.     4.3  Effects Trends    At least two different studies per outcome are needed to perform a meta‐analysis. Thus, only the results  for 13 of the 21 outcome indicators were included in the meta‐analysis. Table 3 lists the estimated effects  and  types  of  interventions  for  the  remaining  eight  outcomes.  In  terms  of  risk  differences,  studies  assessing access to sewerage and incidence of shigellosis infection showed the highest effects, +0.20 and  ‐0.22, respectively. Among risk ratios, behavior change and child weight gain were the only statistically  significant outcome effects with a reported mean higher than 1. One study measuring cholera reduction  showed the third‐highest risk ratio coefficient of 0.48, which was statistically significant.      12  Table 3. Effects of Outcomes with Single‐Impact Evaluations  Outcome  Intervention  Effect Measure  Effect   Significance  Access to sewerage  Multiple  Risk difference  0.20  *  Behavior change  Hygiene  Risk ratio  1.11  *  Cholera reduction  Water quality  Risk ratio  0.48  **  Cognitive skills  Sanitation  % variation  0.30  **  Satisfaction  Water supply  Risk difference  0.13  *  Dengue pupae  Multiple  Risk ratio  0.34  **  reduction  Shigellosis infection  Hygiene  Risk difference  ‐0.22  **  incidence  Child weight gain  Water quality  Risk ratio  1.27  *  Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.  Note: * p‐value<0%, ** p‐value<5%.    Table 4 summarizes the results of the meta‐analysis for the remaining outcomes. Overall, there are three  outcomes (adoption of water treatment, incidence of ocular infection, and source switching) for which  the  heterogeneity  of  effects,  combined  with  the  heterogeneity  effects  of  small  sample  sizes,  led  to  statistically insignificant aggregate results.  The pooled effects of WASH interventions on the remaining  10 outcomes were statistically significant. In particular, the odds of missing school were reduced by a  factor of 0.69 for students who had benefited from a WASH intervention. Similarly, children who received  a  WASH  intervention  were  1.44  times  as  likely  to  use  soap,  0.5  times  as  likely  to  develop  Ascaris  infections, 0.65 times as likely to develop diarrhea (however, this particular result may be inflated due to  the potential bias of the six studies from North America), and 0.91 times as likely to die than children not  receiving  one.  Finally,  child  growth,  handwashing,  and  latrine  adoption  increased  by  26,  8,  and  22  percent, respectively, and water quality improved by 20 percent.    Table 4. Pooled Effects of Outcomes with Multiple Impact Evaluations  Outcome  Effect Measure  Effect   Significance  Adoption of water  Risk ratio  1.35  ‐  treatment  Ocular infection  Odds ratio  0.91  ‐  Soap usage  Risk ratio  1.44  **  Source switching  Risk difference  0.04  ‐  School absenteeism   Odds ratio  0.69  **  Ascaris reduction  Risk ratio  0.47  **  Child mortality  Risk ratio  0.91  **  Child growth   Risk difference  0.26  **  Water access  Risk difference      0.09  **  Handwashing  Risk difference  0.08  **  Latrine adoption/ Toilet  Risk difference  0.22  **  access  Water quality  Risk difference  0.21  **  Diarrhea reduction  Risk ratio  0.65  **   Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.  Note: * p‐value<10%, ** p‐value<5%.  13  4.4  Meta‐Regression    Table 5 presents the results of the meta‐regressions of the correlation of study outcomes against study  characteristics hypothesized to be associated with the studies’ effects (variables) for the entire meta‐ analysis  data  set.  Overall,  three  study  characteristics  appeared  to  be  significantly  correlated  with  outcomes,  namely,  the  type  of  WASH  intervention,  which  showed  a  slight  positive  correlation,  and  reporting metric (risk difference) and implementing entity (government), which showed slight negative  correlations.     The  number  of  publication  views  is  also  slightly,  but  significantly,  correlated  to  outcomes,  which  is  intuitive  and  may  be  indicative  of  studies  seeking  to  build  upon  the  evidence  of  their  predecessors.  Moreover,  the  direction  of  the  relationship  is  negative,  which  could  suggest  well‐known  studies  are  eventually refuted over time, indicative of good practice and conducive to the well‐being of the sector as  a whole. Overall, very few variables were significantly correlated and standard errors were robust. Thus,  the regression model was correctly specified, and 57 to 65 percent of the variation in correlations can be  explained by the selected study characteristics.     Table 5. Correlation of Outcomes against Study Characteristics for the Entire Meta‐Analysis Data Set     Model (1)  Model (2)  Model (3)  Study Correlation  Study Correlation  Study Correlation  Variables  (pooled effects)  (group dummies) (group dummies)   Region fixed effects  No  No  Yes  Number of views  ‐0.0113***  ‐0.0113***  ‐0.0110**  (0.00413)  (0.00360)  (0.00444)  Journal, dummy  ‐0.00501  ‐0.00501  ‐0.00823  (0.00908)  (0.00792)  (0.0109)  Report/chapter, dummy  ‐0.0213  ‐0.0213*  ‐0.0194    (0.0133)  (0.0116)  (0.0178)  Single intervention, dummy  ‐0.00726  ‐0.00726  ‐0.00589    (0.0116)  (0.0101)  (0.0118)  Randomized assignment, dummy  ‐0.00142  ‐0.00142  0.00184    (0.00804)  (0.00701)  (0.00994)  Child health, growth outcomes group  ‐0.00409  ‐0.00409  ‐0.00317    (0.0117)  (0.0102)  (0.0146)  Risk difference (RD) effect, dummy  ‐0.0389***  ‐0.0389***  ‐0.0433***    (0.0140)  (0.0122)  (0.0109)  Subtheme groups, categorical  0.0319***  0.0319***  0.0337***    (0.00715)  (0.00623)  (0.00548)  Years of implementation, cont.  ‐1.153  ‐1.153  ‐0.220    (1.494)  (1.301)  (1.630)  Government implemented, dummy  ‐0.0219**  ‐0.0219***  ‐0.0259**    (0.00870)  (0.00758)  (0.0120)  Sample size, continuous   ‐0.00227  ‐0.00227  ‐0.00167    (0.00389)  (0.00339)  (0.00370)  Urban interventions, categorical  ‐0.0141  ‐0.0141*  ‐0.0175    (0.00925)  (0.00806)  (0.0110)  Constant  8.906  8.906  9.821     (11.36)  (9.895)  (12.39)          Observations  136  135  104  R‐squared  0.621  0.573  0.650  Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.  Note: Robust standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.  14    5.  Meta‐Analysis of Subgroups    To  facilitate  the  meta‐analysis,10  and  analyze  the  association  between  outcome  effects  and  study  characteristics in detail, outcomes were classified into five thematic subgroups based on expert review  and according to conventional WASH themes. When the regression model for the entire meta‐analysis  data set was controlled for these outcome subgroups there was no statistical difference (Table 5), and  the meta‐analysis was therefore repeated at the group level without compromising the integrity of the  results.     5.1  Heterogeneity of Subgroups    Forest  plots  show  differences  in  the  results,  methodology,  or  study  populations  used  in the  studies  included in a meta‐analysis. The pooled results of a forest plot show the overall combined result derived  from combining (pooling) the individual studies. A forest plot was constructed to illustrate these elements  for each of the five subgroups (see Figure A8 in Appendix A). The forest plots showed that the pooled  effects are not within the area of “no effect” for: water quality, treatment, and access; diarrhea reduction;  and hygiene, soap usage, handwashing, and latrine adoption. The pooled effects on school absenteeism  were large and significant but based on too few studies to draw statistical conclusions. The pooled effects  corresponding to other health outcomes including child mortality, growth, nutrition, ocular infection, and  Ascaris reduction showed ambiguous results (and for some papers were in the “no effect” area11).     Group 1, which primarily included outcomes related to behavior change and sanitation, comprised 16  studies across all intervention subgroups, except water supply, and were concentrated in the South Asia  region.  There  was  limited  correlation  between  estimated  effects,  and  the  standard  error  was  fairly  homogenous across studies with the exception of the multiple interventions subgroup in Sub‐Saharan  Africa (Figure A6 in Appendix A).     Group  2  comprised  15  studies  related  to  growth  and  mortality  in  children  combined  with  infectious  diseases (namely water‐washed diseases), across three intervention subgroups concentrated in the Sub‐ Saharan Africa region. The variation in correlation between estimated effects across studies was clearly  low, while the variation in standard errors was high (Figure A6).     Group 3 included four papers related to cognitive skills and school absenteeism, across two intervention  subgroups and only three regions. The correlation between estimated effects was effectively zero yet  there was some variation in standard errors (Figure A6).     Group 4 included 25 studies related to water supply and water quality outcomes across all intervention  subgroups except sanitation, although water quality and multiple interventions dominated. The studies  were primarily concentrated in  Latin America and the Caribbean, South Asia,  and Sub‐Saharan Africa.  There was limited variation between correlations of estimated effects across studies. To the contrary,                                                               10 Aggregating outcomes ensured there was sufficient variation in sample sizes, effects, and standard errors to conduct the  meta‐analysis, while increasing the statistical power.  11 The null effect of 1 corresponds to a statistic similar to an odds ratio (OR) or a relative risk (RR). Alternatively, the statistic  being used might be “absolute” such as absolute risk reduction (ARR) or standardized mean difference (SMD). Knowing the  difference between relative and absolute statistics is important because it affects which number sits at the vertical line. For  absolute statistics such as absolute risk or ARR or SMD, the null difference value is 0. However, this was not used in this  analysis.   15  there  was  a  high  variation  of  standard  errors  across  all  studies  owing  to  the  high  variability  in  water  quality studies in Latin America and the Caribbean and multiple interventions in South Asia (Figure A6).     Finally,  Group  5,  which  pertained  to  diarrhea  and  enteric  disease,  comprised  79  studies,  the  highest  number of all groups, distributed comparatively evenly across subgroups and regions. The variation in  correlations of estimated effects was relatively low across subgroups except for water supply, especially  in Sub‐Saharan Africa. The variation in standard errors across all papers was high, especially for water  quality in Latin America and the Caribbean (Figure A6).    In summary, all the groups showed low variations in correlations between outcome effects, making them  highly suitable for pooling. However, slight heterogeneity was detected in Groups 4 and 5 because of the  high variability in standard errors.    5.2  Bias of Subgroups    Funnel plots were constructed for each subgroup (Figure A7 in Appendix A) to assess potential bias. There  is no evidence of asymmetry for Groups 1 through 4, and bias is unlikely. In the case of Group 5, while  the  outcome  effects  are  relatively  evenly  distributed  when  considering  all  studies,  the  distribution  of  larger, more  precise studies is skewed, suggesting an absence of studies. However, since  most of the  missing  studies  fall  within  an  area  of  high  significance,  asymmetry  is  unlikely  to  have  resulted  from  reporting bias. Group 5 includes the six highly influential studies from North America, and thus aligns with  the findings from the full data set and may be the source of asymmetry.     5.3  Meta‐Regression    Table A1 (see Appendix A) presents the results of a meta‐regression of the correlation of study outcomes  to study characteristics (variables) for each group; Table A2 presents the results of a meta‐regression of  study characteristics on the pooled effects by group.     In the case of Group 1, studies conducted in Latin America and the Caribbean and South Asia were slightly  correlated,  indicating  similar  evidence  bases  in  those  regions.  Sample  size  produced  a  slight,  but  significantly inverse, effect, which is somewhat counterintuitive given that larger sample sizes often lead  to greater representation. Effectively, the number of studies is positively correlated with outcome effects,  suggesting more studies may lead to improved results. Quasi‐experimental (or nonrandomized program  assignment)  designs  are  negatively  correlated  with  outcome  effects,  suggesting  experimental  designs  (RCTs)  are  more  likely  to  produce  reliable  results.  Similarly,  studies  undertaken  in  urban  areas  are  positively  correlated  with  outcome  effects,  suggesting  urban  studies  may  produce  better  results  than  their rural counterparts. This is not surprising, given that all four evaluations conducted in urban areas  used randomized methods, and studies in rural areas predominantly used quasi‐experimental methods.     There was less evidence of correlation between papers in Group 2 than in all other groups except Group  3, which may indicate a lack of relationship between the different studies. Further, it may suggest that  individual outcome effects are not easily explained by study characteristics. Indeed, none of the study  characteristics evaluated was significantly correlated with outcomes in Group 2, which indicates a diverse  set of studies that, when compared with Group 1, for example, exerts less influence on overall effects.     16  The ability to draw significant conclusions regarding Group 3 was limited by its small size. Nonetheless,  there does not appear to be a relationship between study characteristics and outcomes here. Similarly,  studies conducted in the same region were not correlated.        Studies  within  Group  4  were  more  homogenous  than  those  of  any  other  group,  although  most  correlations  were  weak.  This  may  be  due  to  studies  testing  complementary  interventions  or  impact  evaluations  being  replicated  in  different  locations.  Experimental  research  methods  (RCTs)  and  the  implementing agency were both factors that contributed to the correlation between papers. The number  of  studies  was  significantly  correlated  to  outcome  effects  and  explained  78  percent  of  the  variation,  suggesting larger data sets produce more reliable results.    Finally, while certain aspects of papers within Group 5 were also significantly correlated, these papers  had the widest variation in outcomes of all groups, making them especially suitable for aggregation. Two  study  characteristics  were  significantly  and  highly  correlated  with  outcomes:  i.e.,  study  locale  and  implementing agency. Studies implemented by government agencies had a significant, negative impact  on  outcome  effects,  suggesting  interventions  implemented  by  NGOs  produce  more  reliable  results.  Studies conducted in urban areas (64 percent of all studies) had a significant, negative impact on outcome  effects even though all but one of those studies were implemented by NGOs.    6.  Discussion    Overall,  there  has  been  a  large  increase  in  WASH‐related  impact  evaluations  over  the  past  decade.  Studies have been concentrated in the most underserved areas, while the East Asia and Pacific, Europe  and Central Asia, and Middle East and North Africa regions remain underrepresented. Despite a large  increase  in  studies  evaluating  combined  WASH  interventions,  few  evaluations  target  multicountry  or  multiregional interventions. Water quality interventions dominate impact evaluations, especially in Sub‐ Saharan Africa and Latin America and the Caribbean. This finding is not surprising, given that the more  quantitative  nature  of  water  quality  interventions  makes  them  suitable  for  experimental  methods.  Although  sanitation  interventions  were  very  common  in  India  and  behavior  change  interventions  dominated in Bangladesh, these interventions were generally underrepresented in impact evaluations,  making  it difficult to assess regional effectiveness.    Despite  a  relatively  high  number  of  unique  outcomes,  more  than  half  of  all  evaluations  focused  on  diarrhea. This review corroborates the earlier findings of Hutton and Chase (2017) and Esteves Mills and  Cumming  (2016)  that  the  positive  effects  on  diarrhea  reduction  are  well  established  and  thoroughly  documented,  particularly  for  handwashing  with  soap  and  water  quality  trials.  However,  while  experimental designs resulted in significant effects, quasi‐experimental designs did not produce the same  results.12     Evidence from the nonpooled studies on behavior change and other health‐related outcomes (e.g. child  mortality, stunting, height, and weight) is scarce, and predominantly limited to single studies, although  small‐scale  studies  evaluating  combined  interventions  did  report  weak  yet  significant  results  for  child  mortality  and  stunting.  Moreover,  while  a  range  of  WASH  interventions  was  frequently  employed  to  control  cholera  outbreaks,  few  programs  have  been  evaluated  using  rigorous  impact  evaluation                                                               12 For instance, these studies reported that a recent meta‐analysis of five randomized controlled trials found a mean difference  of 0.08 in height‐for‐age z‐scores of children under age five (95 percent CI: 0.00–0.16) for solar disinfection of water, provision  of soap, and improvements in water quality (Dangour et al. 2013).  17  techniques,  limiting  researchers’  ability  to  draw  evidence‐based  conclusions.  Further,  there  is  a  clear  distinction  between  program  effects  from  stand‐alone  WASH  interventions  versus  programs  that  are  designed  to  target  multiple  WASH  themes.  For  example,  the  evidence  for  water  quality  in  single  interventions using experimental designs is solid, but less so in combined interventions.    Finally, impact evaluations specifically focused on child health outcomes were heterogeneous. Several  studies  included  multiple  sources  of  potential  bias  and  all  the  studies  failed  to  mask  the  WASH  intervention of participants. Child health as a primary outcome (Fink, Gunther and Hill, 2011)—measured,  for  example,  by  weight‐for‐age,  linear  growth,  weight‐for‐height,  and  height‐for‐age  ratios—was  reported in only 5 of the 136 studies, a fact that may have influenced this review. Notwithstanding, the  combined  data  set  showed  little  variation  in  estimated  effects  and  high  variation  in  standard  errors,  suggesting the studies were suitable for pooling. Further, there was no correlation between sample size  and effects, that is, small samples did not exert a disproportionate influence on the pooled results.    The  relationship  between  WASH  interventions  and  outcomes  is  complex.  Some  interventions  were  combined  without  information  reported  on  individual  effects  from  interventions,  which  may  have  impacted the meta‐analysis and the ability to draw concrete conclusions. Although there was evidence  of regional bias stemming from the subset of studies conducted in North America, the inclusion of these  studies  was  deemed  reasonable  given  that  the  interventions  included  in  them  were  large‐scale  with  strong methodological designs for causal attribution between the intervention and outcomes.     The pooled effects of WASH interventions on school absenteeism were significant: the odds of missing  school  were  reduced  by  a  factor  of  0.69  among  students  who  had  received  a  WASH  intervention.  Similarly, children receiving a WASH intervention were 1.44 times as likely to use soap, only 0.5 times as  likely to develop  Ascaris infections, 0.65 times as likely to develop diarrhea, and 0.91 times as likely to  die as children not receiving a WASH intervention—and all results were significant. Finally, child growth,  handwashing, and latrine adoption increased by 26, 8, and 22 percent, respectively, and water quality  improved by 20 percent. These findings illustrate the importance of increased statistical power facilitated  by meta‐analysis to improve evidence.    Applying meta‐analysis at the subgroup level enabled a more detailed evaluation of results. There was  no  evidence  of  bias  in  Groups  1  through  4.  Group  5,  which  focused  on  diarrhea  and  enteric‐disease‐ related outcomes, presented evidence of bias in larger, more precise studies; however, reporting bias  was ruled out as the likely cause. Group 5 included the subset of studies from North America, which had  similarly presented evidence of bias on the full data set of evaluations.    In  certain  circumstances,  research  methods  can  significantly  influence  outcome  effects.  In  particular,  RCTs tend to estimate larger and  more precise  effects. In some cases, study locale (e.g.  urban versus  rural) was found to affect the reliability of results; however, this varied by outcome and could not always  be explained by other study characteristics. For example, though WASH interventions targeting behavior  change and sanitation produced more robust effects in urban areas, this was also a function of study  design, given that the studies conducted in urban areas applied experimental methods, which have been  shown  to  improve  results.  On  the  contrary,  WASH  interventions  targeting  the  reduced  incidence  of  diarrhea and enteric‐related diseases and conducted in rural areas produced more precise results than  interventions  in  urban  areas.  This  is  even  though  most  interventions  in  urban  areas  had  been  implemented  by  NGOs,  which  are  shown  to  improve  the  accuracy  of  results  when  compared  to  government  agencies.  This  could  be  explained  by  reinfection  rates,  which  are  typically  higher  and/or  18  impact more people in densely populated, urban areas. However, given the potential bias in this group,  results should be interpreted with caution.      7.  Conclusions    In general, evaluations that encompass large numbers of studies with rigorous research methods produce  more precise results. This was the case for studies evaluating WASH interventions’ effects on behavior  and sanitation outcomes. Improving study design specifically in rural areas for these outcomes might be  one  area  for  future  research.  Indeed,  there  is  a  wide  range  of  qualitative  approaches  that  can  be  employed in combination with quantitative methods to strengthen effects. However, there is a trade‐ off13 between the internal and external validity of WASH impact evaluations that should be taken into  account when designing studies.     Similarly,  although  the  effects  of  WASH  interventions  on  some  health‐related  outcomes  were  unambiguous—for example, water quality on the incidence of diarrhea—other health‐related outcomes  such as child mortality, stunting, weight, and height showed mixed results. This would also appear to be  a result of study size, and ambiguities in these other health‐related outcomes would likely decrease if  more  studies  were  undertaken  in  those  areas.  Likewise,  more  research  needs  to  be  undertaken  on  hygiene and sanitation interventions overall, and greater geographical representation is needed. Finally,  additional research is needed to better understand the impacts of study locale on the results of WASH  interventions targeting reduced diarrhea and enteric diseases.     The  effects  of  multiple  interventions,  especially  in  combination  with  initiatives  to  promote  behavior  change, would also benefit from additional research. Specifically, there is a need to ensure a consistent  approach to undertaking impact evaluations. For example, outcome effects—and not just the combined  effect—should be reported for each intervention. There are grounds to suggest capacity‐building efforts  in  government  implementing  agencies  would  lead  to  more  reliable  results,  which  also  supports  the  argument for a better, more cohesive approach to conducting impact evaluations. Clearly, more evidence  is  needed  to  support  the  emerging  understanding  of  the  wider  health  and  social  effects  of  WASH  interventions.  In  summary,  all  findings  seem  to  point  to  the  need  for  larger  studies,  with  broader  geographical representation and rigorous research methods, in addition to well‐trained implementing  agencies.                                                               13 See, for instance, Prichett and Sandefur (2014), who state the trade‐off with nonexperimental estimates of treatment effects  comprise a causal treatment effect and a bias term due to selectivity. When nonexperimental designs and estimates vary across  contexts, any claim of external validity must make the assumptions that (i) treatment effects are not the same across contexts,  and  (ii)  selection  processes  vary  according  to  contexts.  Therefore,  parameter  heterogeneity  will  not  come  from  economic  or  institutional factors that make external validity implausible.   19  Appendix A. Additional Figures  Distribution of Main Outcome Groups    Figure A1. Most Interventions Focus on Health and Water Residuals  (Classification of interventions and outcomes analyzed)  water quality combined hygiene water supply sanitation water supply; sanitation sanitation; hygiene 0% 25% 50% 75% 100% Education Socio‐economical/expend Access Behavioral Water residuals Health   Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.     Figure A2. Water Quality Interventions Dominate  (Groups of outcomes distinguished by type of intervention)   Health Water residuals Behavioral Access Socio‐economical/expend Education 0% 25% 50% 75% 100% hygiene sanitation water quality water supply sanitation; hygiene water supply; sanitation combined   Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.        20  Meta‐Analysis Graphical Representation of Publications    Figure A3. Variability in Standard Errors and Correlations of Outcome Effects (between publications)  by Region and Intervention Type (entire data set)    Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.  Note: EA = East Asia and Pacific, LAC = Latin America and the Caribbean, MENA = Middle East and North Africa, NA =  North America, SA = South Asia, SSA = Sub‐Saharan Africa.     Figure A4. Relationship between Publication’s Sample Size and Estimated Effects (entire sample)    Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.    21    Figure A5. Paper Views and Publication Correlation    Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.        22  Group Meta‐Analysis: Effect Trend, Bias, and Heterogeneity  Figure A6. Box Plots per Outcome Subgroup          Group 1: Behaviors, Hygiene, Sanitation (outcomes)            Group 2: Child Mortality, Growth, Other Health Outcomes      Group 3: Education/Absenteeism Outcomes       Group 4: Water Quality, Treatment, and Access    Group 5: Diarrhea and Enteric Disease Reduction    Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.  Note: EA = East Asia and Pacific, LAC = Latin America and the Caribbean, MENA = Middle East and North Africa, SA =  South Asia, SSA = Sub‐Saharan Africa.     23    Figure A7. Funnel Plots (precision) per Outcome Subgroup  Group 1: Behaviors, Hygiene, Sanitation (outcomes)  Group 2: Child Mortality, Growth, Other Health Outcomes  Funnel plot with pseudo 95% confidence limits 0 2 s.e. of precision 6 84 0 10 20 30 40 precision LAC MENA South Asia Sub-Saharan Africa Lower CI Upper CI Pooled             Group 3: Education/Absenteeism Outcomes                      Group 4: Water Quality, Treatment, and Access    Group 5: Diarrhea and Enteric Disease Reduction    Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.  Note: CI = confidence interval; ECA = Europe and Central Asia, LAC = Latin America and the Caribbean, MENA =  Middle East and North Africa.    24  Group Regressions  Table A1. Meta Regressions by Outcome Group (between publication corr.)  Independent Variables  Group 1  Group 2  Group 3  Group 4  Group 5  Paper Corr  Paper Corr  Paper Corr  Paper Corr  Paper Corr                   Effect size (ES)  0.166**  0.0599***  0.0970**  0.198***  0.130***    (0.0674)  (0.0132)  (0.0433)  (0.0133)  (0.0118)  Standard error of study  0.0305  ‐0.0235  ‐0.0428  ‐0.423***  0.193***    (0.0848)  (0.0547)  (0.125)  (0.0633)  (0.0410)  Journal=1, 0=Otherwise  0.0231  0.0182**  0.00797  0.000547  0.0107    (0.0193)  (0.00751)  (0.0159)  (0.00470)  (0.00753)  Number of studies  0.0352  ‐0.0285**  0.0339  ‐0.0536***  ‐0.00566*    (0.0267)  (0.0124)  (0.0426)  (0.0106)  (0.00326)  Sample size  ‐0.0514***  ‐0.00338  ‐0.0180**  ‐0.00697**  0.0155***    (0.0177)  (0.00385)  (0.00755)  (0.00295)  (0.00295)  Urban dummy  0.00187  0.00173  0.0248  ‐0.00241  0.000599    (0.0313)  (0.00998)  (0.0279)  (0.00770)  (0.00776)  Government implementation  dummy  0.0414  0.0159  0.0641  0.0664***  ‐0.0183    (0.0318)  (0.0211)  (0.0503)  (0.0170)  (0.0133)  Quasi‐experimental dummy  ‐0.0457  ‐0.00377  0.00299  ‐0.149***  ‐0.000528    (0.0327)  (0.0139)  (0.0548)  (0.0343)  (0.0131)  LAC region dummy  0.120*  ‐0.0274  ‐0.0576  ‐0.00376  ‐0.0197    (0.0618)  (0.0395)  (0.0855)  (0.0121)  (0.0156)  MENA region dummy  0.129  0.0225  ‐0.0223  0.143***  0.000652    (0.0850)  (0.0471)  (0.0628)  (0.0361)  (0.0232)  SA region dummy  0.116*  ‐0.0312  ‐0.0298  0.00241  ‐0.0287**    (0.0643)  (0.0490)  (0.0591)  (0.0117)  (0.0142)  SSA region dummy  0.0663  0.0142  ‐0.0103  ‐0.0110  ‐0.0234    (0.0454)  (0.0564)  (0.0539)  (0.0122)  (0.0145)              Constant  0.0761  0.0123  0.0202  0.166***  ‐0.0771**    (0.0977)  (0.0806)  (0.0999)  (0.0384)  (0.0343)              R‐squared  0.43  0.21  0.07  0.58  0.72                    Source World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.  Note: Standard errors in parentheses.*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. LAC = Latin America and the Caribbean,  MENA = Middle East and North Africa, SA = South Asia, SSA = Sub‐Saharan Africa.                   25  Table A2. Meta Regressions by Outcome Group (effects)  Independent Variables  Group 1  Group 2  Group 3  Group 4  Group 5  Effect  Effect  Effect  Effect  Effect              Number of studies  0.569*  0.443  0.0112  0.382**  ‐0.0966    (0.288)  (0.431)  (0.683)  (0.170)  (0.0498)  Sample size  0.0840  ‐0.0705  0.131  ‐0.0262  0.0799    (0.0797)  (0.151)  (0.159)  (0.0873)  (0.0522)  Urban dummy  0.626**  ‐0.378  ‐0.364  ‐0.175  ‐0.651**    (0.193)  (0.566)  (0.454)  (0.266)  (0.165)  Government implementation dummy  ‐0.0701  0.183  0.0931  ‐0.0708  ‐1.208***    (0.164)  (0.434)  (0.124)  (0.266)  (0.211)  Quasi‐experimental dummy  ‐0.589*  ‐0.324  ‐0.887  ‐0.397  0.128    (0.241)  (0.596)  (0.782)  (0.396)  (0.242)  Precision   ‐0.0206***  ‐0.00539**  ‐0.00615***  ‐0.0243***  ‐0.00567***    (0.00455)  (0.00149)  (0.00131)  (0.00316)  (0.000394)  Mean diff. within group  0.566**  0.898**  0.890***  0.891***  1.089***    (0.157)  (0.246)  (0.219)  (0.114)  (0.137)  Constant  ‐3.058***  ‐1.076  ‐1.782  ‐0.402  0.252    (0.571)  (1.935)  (1.345)  (1.004)  (0.471)              R‐squared  0.67  0.34  0.10  0.78  0.85                    Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.  Note: Standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.                  26  Figure A8. Forest Plots per Outcome Group  Group 1: Behaviors, Hygiene, Sanitation (outcomes)  First % Author Year Country OR (95% CI) Weight Rosen 2006 Israel 1.34 (1.07, 1.67) 3.87 Pattanayak 2007 India 1.36 (1.08, 1.71) 3.66 Pattanayak 2008 India 1.30 (1.22, 1.38) 10.06 Biran 2009 India 1.07 (0.99, 1.16) 9.14 Pattanayak 2009 India 1.24 (1.12, 1.37) 8.09 Luby 2010 Bangladesh 1.08 (1.06, 1.11) 11.37 Ram 2010 Bangladesh 1.35 (1.14, 1.60) 5.41 UNICEF 2011 Mozambique 1.15 (0.41, 3.17) 0.27 Bennear 2011 Bangladesh 1.21 (1.04, 1.41) 5.85 Chase 2012 Vietnam 1.05 (1.01, 1.09) 10.80 Galiani 2012 Peru 1.12 (1.02, 1.23) 8.39 Elbers 2012 Mozambique 1.24 (1.09, 1.41) 6.78 Patil 2013 India 1.19 (1.12, 1.28) 9.69 Bennear 2013 Bangladesh 0.88 (0.70, 1.11) 3.62 Bowen 2013 Pakistan 1.69 (1.30, 2.21) 2.99 Overall (I-squared = 81.6%, p = 0.000) 1.18 (1.12, 1.25) 100.00 NOTE: Weights are from random effects analysis .315 1 3.17             27  Group 2: Child Mortality, Growth, other Health Outcomes  First % Author Year Country OR (95% CI) Weight Messou 1997 Cote D'Ivoire 0.27 (0.08, 0.90) 1.05 Galiani 2002 Argentina 0.91 (0.86, 0.97) 16.47 Merchant 2003 Sudan 1.22 (1.05, 1.42) 13.67 Galdo 2005 Ecuador 0.90 (0.85, 0.96) 16.44 Gungoren 2007 Uzbekistan 0.70 (0.54, 0.91) 9.84 Mangyo 2008 China 1.84 (1.05, 3.23) 3.90 Abou-Ali 2010 Egypt 0.70 (0.46, 1.07) 5.85 Abdou 2010 Niger 0.62 (0.34, 1.13) 3.52 Gebre 2011 Ethiopia 1.42 (0.58, 3.48) 1.79 Stoller 2012 Ethiopia 1.02 (0.74, 1.40) 8.20 Fenn B 2012 Ethiopia 1.39 (1.07, 1.80) 9.91 Hammer 2013 India 1.38 (0.96, 1.99) 7.14 Freeman 2013 Kenya 0.34 (0.15, 0.75) 2.22 Overall (I-squared = 77.3%, p = 0.000) 0.97 (0.86, 1.10) 100.00 NOTE: Weights are from random effects analysis .0824 1 12.1                     28  Group 3: Education/Absenteeism Outcomes  First % Author Year Country OR (95% CI) Weight Bowen A 2007 China 0.56 (0.47, 0.67) 37.44 Talaat 2011 Egypt 0.77 (0.75, 0.79) 45.70 Freeman 2012 Kenya 0.81 (0.49, 1.34) 16.85 Overall (I-squared = 83.2%, p = 0.003) 0.69 (0.53, 0.89) 100.00 NOTE: Weights are from random effects analysis .466 1 2.15                     29  Group 4: Water Quality, Treatment, and Access  First % Author Year Country OR (95% CI) Weight Pinfold 1990 Thailand 1.13 (0.96, 1.32) 4.28 Quick 1996 Bolivia 1.11 (1.02, 1.20) 4.80 Sobel 1998 Guatemala 1.12 (1.05, 1.20) 4.90 Clarke 2004 LAC 1.03 (1.00, 1.06) 5.03 Lokshin 2005 Georgia 1.19 (1.01, 1.41) 4.16 Clasen 2006 Dominican Rep. 1.47 (1.06, 2.04) 2.79 Clasen 2007 Bangladesh 1.85 (1.28, 2.67) 2.49 Jalan 2008 India 1.11 (1.06, 1.17) 4.98 Luby 2008 Guatemala 1.50 (0.65, 3.46) 0.80 Kremer 2009 Kenya 1.15 (1.02, 1.31) 4.51 Potgieter 2009 South Africa 1.04 (1.02, 1.06) 5.05 Khush 2009 India 1.08 (1.01, 1.16) 4.90 Rauniyar 2009 Pakistan 1.11 (1.09, 1.14) 5.05 Albert 2010 Kenya 1.86 (1.42, 2.43) 3.26 Firth 2010 India 1.15 (1.03, 1.28) 4.64 Devoto 2011 Morocco 1.20 (1.06, 1.35) 4.58 Freeman 2011 India 1.20 (0.50, 2.88) 0.74 Gov. of NED 2011 Benin 1.23 (1.12, 1.36) 4.74 Rauniyar 2011 Pakistan 1.11 (1.09, 1.14) 5.05 Hamoudi 2012 India 1.05 (0.83, 1.33) 3.56 Stauber 2012 Ghana 2.21 (2.13, 2.29) 5.02 Greene 2012 Kenya 1.04 (0.98, 1.11) 4.92 Ashraf 2013 Zambia 1.03 (1.02, 1.05) 5.06 Pattanayak 2013 India 1.11 (1.00, 1.22) 4.72 Overall (I-squared = 98.5%, p = 0.000) 1.20 (1.10, 1.30) 100.00 NOTE: Weights are from random effects analysis .289 1 3.46                       30  Group 5: Diarrhea and Enteric Disease Reduction  First % Author Year Country OR (95% CI) Weight Rubenstein 1969 USA 0.42 (0.19, 0.97) 0.50 Kirchhoff 1985 Brazil 1.07 (0.88, 1.30) 1.63 Stanton 1987 Bangladesh 0.74 (0.67, 0.82) 1.81 Aziz 1987 Bangladesh 0.75 (0.58, 0.96) 1.50 Stanton 1988 Bangladesh 0.78 (0.74, 0.83) 1.85 Han 1989 Burma 0.70 (0.53, 0.92) 1.44 Hasan 1989 Bangladesh 0.75 (0.70, 0.80) 1.85 Wang 1989 China 0.62 (0.59, 0.65) 1.86 Payment 1991 Canada 0.66 (0.48, 0.90) 1.34 Haggerty 1994 Congo 0.89 (0.80, 0.99) 1.80 Ahmed N 1994 Bangladesh 0.93 (0.85, 1.02) 1.82 Mahfouz 1995 Saudi Arabia 0.52 (0.27, 0.99) 0.71 Morales 1995 Guatemala 0.35 (0.13, 0.92) 0.40 Pinfold 1996 Thailand 0.45 (0.31, 0.66) 1.20 Shahid 1996 Bangladesh 0.38 (0.35, 0.41) 1.82 Conroy 1996 Kenya 0.90 (0.84, 0.96) 1.84 Hoque 1996 Bangladesh 0.64 (0.37, 1.09) 0.87 Semenza 1998 Uzbekistan 0.63 (0.41, 0.95) 1.10 Carabin H 1999 Canada 0.73 (0.54, 0.99) 1.38 Conroy 1999 Kenya 0.84 (0.81, 0.87) 1.86 Quick 1999 Bolivia 0.56 (0.45, 0.71) 1.55 Iijima 2001 Kenya 0.55 (0.38, 0.80) 1.21 Roberts 2001 Malawi 0.73 (0.69, 0.78) 1.85 Jalan 2001 India 0.83 (0.68, 1.00) 1.64 Colford 2002 USA 0.83 (0.42, 1.67) 0.64 Quick 2002 Zambia 0.52 (0.39, 0.70) 1.39 Reller 2003 Guatemala 0.75 (0.60, 0.93) 1.57 Sobsey 2003 Bangladesh 0.78 (0.73, 0.83) 1.85 Luby 2004 Pakistan 0.47 (0.35, 0.63) 1.39 Clasen 2004 Bolivia 0.28 (0.16, 0.48) 0.87 Luby 2004 Pakistan 0.65 (0.52, 0.81) 1.57 Luby 2005 Pakistan 0.47 (0.35, 0.63) 1.39 Colford 2005 USA 0.98 (0.78, 1.23) 1.55 Crump 2005 Kenya 0.75 (0.64, 0.88) 1.71 Lule 2005 Uganda 0.33 (0.24, 0.46) 1.30 Clasen 2005 Colombia 0.40 (0.21, 0.76) 0.70 Chiller 2006 Guatemala 0.61 (0.43, 0.86) 1.27 Clasen 2006 Bolivia 0.49 (0.24, 1.01) 0.61 Doocy 2006 Liberia 0.33 (0.30, 0.37) 1.80 Rose 2006 India 0.67 (0.63, 0.71) 1.85 Luby 2006 Pakistan 0.45 (0.25, 0.83) 0.77 Huang D 2007 USA 0.65 (0.47, 0.91) 1.31 Crump 2007 Guatemala 0.71 (0.53, 0.95) 1.40 Brown 2008 Cambodia 0.51 (0.41, 0.63) 1.58 Du Preez 2008 Zimbabwe 0.21 (0.12, 0.37) 0.83 Kolb-deWilde 2008 Mexico 1.01 (0.95, 1.08) 1.85 Garrett 2008 Kenya 0.31 (0.23, 0.41) 1.43 Luby 2009 Pakistan 0.85 (0.40, 1.78) 0.58 Mäusezahl 2009 Bolivia 0.81 (0.59, 1.12) 1.32 Stauber 2009 Dominican Rep. 0.47 (0.37, 0.59) 1.54 Tiwari 2009 Kenya 0.23 (0.15, 0.35) 1.07 Arnold 2009 Guatemala 1.03 (0.81, 1.32) 1.51 Bose 2009 Nepal 0.57 (0.35, 0.94) 0.94 Galiani 2009 Argentina 0.26 (0.07, 0.98) 0.23 Kosec 2009 39 African Countries 0.65 (0.47, 0.89) 1.34 Jain 2010 Ghana 1.12 (0.98, 1.28) 1.75 Arnold 2010 India 1.18 (0.92, 1.50) 1.52 Opryszko 2010 Afghanistan 0.61 (0.46, 0.81) 1.42 Boisson 2010 Congo 0.85 (0.60, 1.20) 1.27 Kremer 2011 Kenya 0.75 (0.57, 0.99) 1.45 McGuigan 2011 Cambodia 0.37 (0.29, 0.48) 1.48 Fan 2011 India 0.42 (0.35, 0.50) 1.67 Fabiszewski de Aceituno 2012 Honduras 0.73 (0.48, 1.12) 1.08 Peletz 2012 Zambia 0.47 (0.30, 0.74) 1.04 Bowen A 2012 Pakistan 0.55 (0.41, 0.73) 1.41 Huda 2012 Bangladesh 1.02 (0.95, 1.09) 1.84 Kumar 2013 India 0.83 (0.74, 0.93) 1.79 Begum 2013 Bangladesh 0.69 (0.51, 0.91) 1.41 Borja-Vega 2013 Indonesia 0.94 (0.88, 1.00) 1.85 Cameron 2013 Indonesia 0.72 (0.56, 0.93) 1.49 Capuno 2013 Phillipines 0.90 (0.86, 0.94) 1.86 Roushdy 2013 Egypt 0.72 (0.63, 0.84) 1.72 Overall (I-squared = 94.4%, p = 0.000) 0.65 (0.61, 0.70) 100.00 NOTE: Weights are from random effects analysis .0676 1 14.8   Source: World Bank GWSP‐SIEF WASH Impact Evaluation Database.      31  Appendix B. List of WASH Studies Included in the Final Data Set    1. Abdou, A., Munoz, B., Nassirou, B., Kadri, B., Moussa, F., Baarè, I., … West, S. (2010). How much is not enough? A community  randomized trial of a water and health education programme for trachoma and ocular C. trachomatis infection in Niger.  Tropical Medicine & International Health, 15(1), 98–104. doi:10.1111/j.1365‐3156.2009.02429.x.  2. Abeyewickreme, W., Wickremasinghe, A., Karunatilake, K., Sommerfeld, J., & Kroeger, A. (2012). Community mobilization  and household level waste management for dengue vector control in Gampaha district of Sri Lanka: an intervention study.  Pathogens and Global Health, 106(8), 479–87. doi:10.1179/2047773212Y.0000000060.  3. Abou‐Ali, H., El‐Azony, H., El‐Laithy, H., Haughton, J., & Khandker, S. (2010). Evaluating the impact of Egyptian social fund for  development programmes. Journal of Development Effectiveness, 2(4), 521–55. doi:10.1080/19439342.2010.529926.  4. Ahmed,  N.,  Zeitlin,  M.,  Beiser,  A.,  Super,  C.,  Gershoff,  S.,  &  Ahmed,  M.  (1994).  Assessment  of  the  impact  of  a  hygiene  intervention on environmental sanitation, childhood diarrhoea, and the growth of children in rural Bangladesh.  Food and  Nutrition Bulletin, 15(1), 40–52.  5. Albert,  J.,  Luoto,  J.,  &  Levine,  D.  (2010).  End‐user  preferences  for  and  performance  of  competing  POU  water  treatment  technologies  among  the  rural  poor  of  Kenya.  Environmental  Science  &  Technology,  44(12),  4426–32.  doi:10.1021/es1000566.  6. Arnold, B., Arana, B., Mäusezahl, D., Hubbard, A., & Colford, J. (2009). Evaluation of a pre‐existing, 3‐year household water  treatment  and  handwashing  intervention  in  rural  Guatemala.  International  Journal  of  Epidemiology,  38(6),  1651–61.  doi:10.1093/ije/dyp241.  7. Arnold,  B.,  Khush,  R.,  Ramaswamy,  P.,  London,  A.,  Rajkumar,  P.,  Ramaprabha,  P.,  …  Colford,  J.  (2010).  Causal  inference  methods to study nonrandomized, preexisting development interventions. Proceedings of the National Academy of Sciences  of the United States of America, 107(52), 22605–10. doi:10.1073/pnas.1008944107.  8. Ashraf,  N.,  Berry,  J.,  &  Shapiro,  J.  (2010).  Can  higher  prices  stimulate  product  use?  Evidence  from  a  field  experiment  in  Zambia. American Economic Review, 100(December), 2383–413.  9. Ashraf,  N.,  Jack,  K.,  Kamenica,  E.  (2013).  Information  and  subsidies:  complements  or  substitutes?  Journal  of  Economic  Behavior & Organization 88, 133–39.   10. Austin,  C.  (1993).  Chlorinating  Household  Water  in  The  Gambia.  Water,  sanitation,  environment  and  development:  proceedings of the 19th WEDC conference, Accra, Ghana, September 6‐10, 1993.  11. Aziz, K., Hoque, B., Hasan, K., Patwary, M. Y., Huttly, S., Rahaman, M., & Feachem, R. (1987). Reduction in diarrhoeal diseases  in children in rural Bangladesh by environmental and behavioural modifications. Transactions of the Royal Society of Tropical  Medicine and Hygiene, 84(3), 433–38. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/2260182.  12. Begum, S., Ahmed, M., & Binayak, S. (2013). Impact of Water and Sanitation Interventions on Childhood Diarrhea: Evidence  from Bangladesh. 3ie Grantee Final Report, Bangladesh Institute of Development Studies.  13. Bennear, L., Tarozzi, A., Pfaff, A., Balasubramanya, S., Ahmed, K., & Van Geen, A. (2013). Impact of a randomized controlled  trial in arsenic risk communication on household water‐source choices in Bangladesh.  Journal of Environmental Economics  and Management, 65(2), 225–40. doi:10.1016/j.jeem.2012.07.006.  14. Bennear, L., Tarozzi, A., Pfaff, A., Soumya, H., Ahmed, K., & Van Geen, A. (2011). Bright Lines, Risk Beliefs, and Risk Avoidance:  Evidence  from  a  Randomized  Intervention  in  Bangladesh.  Economic  Research  Initiatives  at  Duke  Working  Paper  No.  77.  http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1695115.  15. Biran, A., Schmidt, W.‐P., Wright, R., Jones, T., Seshadri, M., Isaac, P., … Curtis, V. (2009). The effect of a soap promotion and  hygiene  education  campaign  on  handwashing  behaviour  in  rural  India:  a  cluster  randomised  trial.  Tropical  Medicine  &  International Health, 14(10), 1303–14. doi:10.1111/j.1365‐3156.2009.02373.x.  16. Boisson, S., Kiyombo, M., Sthreshley, L., Tumba, S., Makambo, J., & Clasen, T. (2010). Field assessment of a novel household‐ based water filtration device: a randomised, placebo‐controlled trial in the Democratic Republic of Congo.  PloS One,  5(9),  e12613. doi:10.1371/journal.pone.0012613.  17. Borja‐Vega, C. (2014). The effects of the total sanitation and sanitation marketing programme on gender and ethnic groups  in Indonesia. Waterlines, 33(1), 55–70. doi:10.3362/1756‐3488.2014.007.  18. Bose,  R.  (2009).  The  Impact  of  Water  Supply  and  Sanitation  Interventions  on  Child  Health:  Evidence  from  DHS  Surveys.  International Initiative for Impact Evaluation (3ie), Colombo.  19. Bowen, A., Agboatwalla,  M., Ayers, T., Tobery,  T., Tariq,  M., &  Luby, S. (2013).  Sustained improvements in handwashing  indicators  more  than  5  years  after  a  cluster‐randomised,  community‐based  trial  of  handwashing  promotion  in  Karachi,  Pakistan. Tropical Medicine & International Health, 18(3), 259–67. doi:10.1111/tmi.12046.   20. Bowen,  A.,  Agboatwalla,  M.,  Luby,  S.,  Tobery,  T.,  Ayers,  T.,  &  Hoekstra,  R.  M.  (2012).  Association  between  intensive  handwashing  promotion  and  child  development  in  Karachi,  Pakistan:  a  cluster  randomized  controlled  trial.  Archives  of  Pediatrics & Adolescent Medicine, 166(11), 1037–44. doi:10.1001/archpediatrics.2012.1181.  32  21. Bowen, A., Ma, H., Ou, J., Billhimer, W., Long, T., Mintz, E., … Luby, S. (2007). A cluster‐randomized controlled trial evaluating  the effect of a handwashing‐promotion program in Chinese primary schools. The American Journal of Tropical Medicine and  Hygiene, 76(6), 1166–73. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17556631.  22. Brown, J., Sobsey, M., & Loomis, D. (2008). Local drinking water filters reduce diarrheal disease in Cambodia: a randomized,  controlled  trial  of  the  ceramic  water  purifier.  The  American  Journal  of  Tropical  Medicine  and  Hygiene,  79(3),  394–400.  Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18784232.  23. Cameron, L., Shah, M., & Olivia, S. (2013).  Impact Evaluation of a Large‐Scale Rural Sanitation Project in Indonesia. Policy  Research working paper no. WPS 6360, Impact Evaluation series, no. IE 83, World Bank, Washington DC.  24. Capuno, J., Tan, C.‐A., & Fabella, V.‐M. (2013). Do piped water and flush toilets prevent child diarrhea in rural Philippines?  Asia Pacific Journal of Public Health, 27(2), NP2122–NP2132. doi:10.1177/1010539511430996.  25. Carabin,  H.,  Gyorkos,  T.,  Soto,  J.,  Lawrence,  J.,  Payment,  P.,  &  Collet,  J.‐P.  (1999).  Effectiveness  of  a  training  program  in  reducing infections in toddlers attending day care centers. Epidemiology, 10(3), 219–27.  26. Chase, C., & Do, Q.‐T. (2012).  Handwashing Behavior Change at Scale Evidence from a Randomized Evaluation in Vietnam.  Policy Research working paper no. WPS 6207, Impact Evaluation series no. IE 71, World Bank, Washington DC.  27. Chiller, T., Mendoza, C., Lopez, B., Alvarez, M., Hoekstra, R., Keswick, B., & Luby, S. (2006). Reducing diarrhoea in Guatemalan  children: randomized controlled trial of flocculant‐disinfectant for drinking‐water. Bulletin of the World Health Organization,  84(1), 28–35. doi:/S0042‐96862006000100011.  28. Clarke, G., Kosec, K., & Wallsten, S. (2004). Has Private Participation in Water and Sewerage Improved Coverage? Empirical  Evidence from Latin America. Policy Research Working Paper No. 3445, World Bank, Washington DC.  29. Clasen,  T.,  &  Boisson,  S.  (2006).  Household‐based  ceramic  water  filters  for  the  treatment  of  drinking  water  in  disaster  response:  an  assessment  of  a  pilot  programme  in  the  Dominican  Republic.  Water  Practice  &  Technology,  1(2).  doi:10.2166/WPT.2006031.  30. Clasen, T., Brown, J., & Collin, S. (2006). Preventing diarrhoea with household ceramic water filters: assessment of a pilot  project in Bolivia. International Journal of Environmental Health Research, 16(3), 231–39.  31. Clasen, T., Brown, J., Collin, S., Suntura, O., & Cairncross, S. (2004). Reducing diarrhea through the use of household‐based  ceramic water filters: a randomized, controlled trial in rural Bolivia. The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene,  70(6), 651–57. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15211008.  32. Clasen,  T.,  Garcia‐Parra,  G.,  Boisson,  S.,  &  Collin,  S.  (2005).  Household‐based  ceramic  water  filters  for  the  prevention  of  diarrhea:  a  randomized,  controlled  trial  of  a  pilot  program  in  Colombia.  The  American  Journal  of  Tropical  Medicine  and  Hygiene, 73(4), 790–95. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16222027.  33. Clasen,  T.,  Saeed,  T.,  Boisson,  S.,  Edmondson,  P.,  &  Shipin,  O.  (2007).  Household  water  treatment  using  sodium  dichloroisocyanurate (NaDCC) tablets: a randomized, controlled trial to assess microbiological effectiveness in Bangladesh.  The  American  Journal  of  Tropical  Medicine  and  Hygiene,  76(1),  187–92.  Retrieved  from  http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17255252.  34. Colford, J., Rees, J., Wade, T., Khalakdina, A., Hilton, J., Ergas, I., … Levy, D. (2002). Participant blinding and gastrointestinal  illness in a randomized, controlled trial of an in‐home drinking water intervention.  Emerging Infectious Diseases,  8(1), 29– 36.  Retrieved  from  http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=2730258&tool=pmcentrez&rendertype=abstract.  35. Colford, J., Wade, T., Sandhu, S., Wright, C., Lee, S., Shaw, S., … Levy, D. (2005). A randomized, controlled trial of in‐home  drinking  water  intervention  to  reduce  gastrointestinal  illness.  American  Journal  of  Epidemiology,  161(5),  472–82.  doi:10.1093/aje/kwi067.  36. Colwell, R., Huq, A., Islam, S., Aziz, K., Yunus, M., Khan, H., … Russek‐Cohen, E. (2003). Reduction of cholera in Bangladeshi  villages by simple filtration. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 100(3), 1051– 55. doi:10.1073/pnas.0237386100.  37. Conroy,  R.,  Elmore‐Meegan,  M.,  Joyce,  T.,  McGuigan,  K.,  &  Barnes,  J.  (1996).  Solar  disinfection  of  drinking  water  and  diarrhoea in Maasai children: a controlled field trial. The Lancet, 348(9043), 1695–97.  38. Conroy, R., Elmore‐Meegan, M., Joyce, T., McGuigan, K., & Barnes, J. (1999). Solar disinfection of water reduces diarrhoeal  disease:  an  update.  Archives  of  Disease  in  Childhood,  81(4),  337–38.  Retrieved  from  http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=1718112&tool=pmcentrez&rendertype=abstract.  39. Crump, J., Mendoza, C., Priest, J., Glass, R., Monroe, S., Dauphin, L., … Luby, S. (2007). Comparing serologic response against  enteric  pathogens  with  reported diarrhea  to  assess  the  impact of  improved  household  drinking  water  quality.  American  Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 77(1), 136–41.  40. Crump,  J.,  Otieno,  P.,  Slutsker,  L.,  Keswick,  B.,  Rosen,  D.,  Hoekstra,  R.,  …  Luby,  S.  (2005).  Household  based  treatment  of  drinking water with flocculant‐disinfectant for preventing diarrhoea in areas with turbid source water in rural western Kenya:  cluster randomised controlled trial. BMJ, 331(7515), 478. doi:10.1136/bmj.38512.618681.E0.  41. Davis, J., Lukacs, H., Jeuland, M., Alvestegui, A., Soto, B., Lizárraga, G., … Wakeman, W. (2008). Sustaining the benefits of  rural water supply investments: experience from Cochabamba and Chuquisaca, Bolivia.  Water Resources Research, 44(12).  doi:10.1029/2007WR006550.  33  42. Devoto, F., Duflo, E., Dupas, P., Parienté, W., & Pons, V. (2011). Happiness on Tap: Piped Water Adoption in Urban Morocco.  NBER Working Paper No. 16933, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA,  1–42.  43. Doocy,  S.,  &  Burnham,  G.  (2006).  Point‐of‐use  water  treatment  and  diarrhoea  reduction  in  the  emergency  context:  an  effectiveness  trial  in  Liberia.  Tropical  Medicine  and  International  Health,  11(10),  1542–52.  doi:10.1111/j.1365‐ 3156.2006.01704.x.  44. Du  Preez,  M.,  Conroy,  R.,  Wright,  J.,  Moyo,  S.,  Potgieter,  N.,  &  Gundry,  S.  (2008).  Use  of  ceramic  water  filtration  in  the  prevention of diarrheal disease: a randomized controlled trial in rural South Africa and Zimbabwe (Short Report). American  Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 79(5), 696–701.  45. Elbers, C., Godfrey, S., Gunning, J. W., & Vigh, M. (2012).  Effectiveness of Large Scale Water and Sanitation Interventions:  The One Million Initiative in Mozambique. Tinbergen Institute Discussion Paper 12‐069/2, Amsterdam.  46. Fabiszewski de Aceituno, A., Stauber, C., Walters, A., Meza Sanchez, R., & Sobsey, M. (2012). A randomized controlled trial  of the plastic‐housing BioSand filter and its impact on diarrheal disease in Copan, Honduras. The American Journal of Tropical  Medicine and Hygiene, 86(6), 913–21. doi:10.4269/ajtmh.2012.11‐0066.  47. Fan, V., & Mahal, A. (2011). What prevents child diarrhoea? The impacts of water supply, toilets, and hand‐washing in rural  India. Journal of Development Effectiveness, 3(3), 340–70. doi:10.1080/19439342.2011.596941.  48. Fenn, B., Bulti, A., Nduna, T., Duffield, A., & Watson, F. (2012). An evaluation of an operations research project to reduce  childhood  stunting  in  a  food‐insecure  area  in  Ethiopia.  Public  Health  Nutrition,  15(9),  1746–54.  doi:10.1017/S1368980012001115.  49. Firth, J., Balraj, V., Muliyil, J., Roy, S., Rani, L., Chandresekhar, R., & Kang, G. (2010). Point‐of‐use interventions to decrease  contamination of drinking water: a randomized, controlled pilot study on efficacy, effectiveness, and acceptability of closed  containers, Moringa oleifera, and in‐home chlorination in rural South India. The American Journal of Tropical Medicine and  Hygiene, 82(5), 759–65. doi:10.4269/ajtmh.2010.09‐0206.  50. Freeman, M., & Clasen, T. (2011). Assessing the impact of a school‐based safe water intervention on household adoption of  point‐of‐use water treatment practices in southern India.  The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene,  84(3),  370–78. doi:10.4269/ajtmh.2011.10‐0361.  51. Freeman, M., Clasen, T., Brooker, S., Akoko, D., & Rheingans, R. (2013). The impact of a school‐based hygiene, water quality  and sanitation intervention on soil‐transmitted helminth reinfection: a cluster‐randomized trial.  The American Journal of  Tropical Medicine and Hygiene, 89(5), 875–83. doi:10.4269/ajtmh.13‐0237.  52. Freeman, M., Greene, L., Dreibelbis, R., Saboori, S., Muga, R., Brumback, B., & Rheingans, R. (2012). Assessing the impact of  a school‐based water treatment, hygiene and sanitation programme on pupil absence in Nyanza Province, Kenya: a cluster‐ randomized trial. Tropical Medicine & International Health, 17(3), 380–91. doi:10.1111/j.1365‐3156.2011.02927.x.  53. Galdo, V., & Briceno, B. (2005). An Impact Evaluation of a Potable Water Supply Project and Sewerage Expansion in Quito: Is  Water Enough? OVE Working paper OVE/WP‐01/05, Office of Evaluation and Oversight (OVE), Inter‐American Development  Bank, Washington DC.  54. Galiani, S., Gertler, P., & Orsola‐Vidal, A. (2012).  Promoting Handwashing Behavior in Peru: The Effect of Large‐Scale Mass‐ Media and  Community Level Interventions. Policy Research working paper no. WPS 6257, Impact Evaluation series no. IE 74,  World Bank, Washington DC.  55. Galiani, S., Gertler, P., & Schargrodsky, E. (2002).  Water for Life: The Impact of the Privatization of Water Services on Child  Mortality. (No. 54). Buenos Aires.    56. Galiani,  S.,  Gonzalez‐Rozada,  M.,  &  Schargrodsky,  E.  (2009).  Water  expansions  in  shantytowns:  health  and  savings.  Economica, 76(304), 607–22. doi:10.1111/j.1468‐0335.2008.00719.x.  57. Garrett, V., Ogutu, P., Mabonga, P., Ombeki, S., Mwaki, A., Aluoch, G., … Quick, R. (2008). Diarrhoea prevention in a high‐ risk rural Kenyan population through point‐of‐use chlorination,  safe water storage, sanitation, and rainwater harvesting.  Epidemiology and Infection, 136(11), 1463–71. doi:10.1017/S095026880700026X.  58. Gebre,  T.,  Ayele,  B.,  Zerihun,  M.,  House,  J.,  Stoller,  N.,  Zhou,  Z.,  …  Keenan,  J.  (2011).  Latrine  promotion  for  trachoma:  assessment of mortality from a cluster‐randomized trial in Ethiopia. The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene,  85(3), 518–23. doi:10.4269/ajtmh.2011.10‐0720.  59. Government of Netherlands & Government of Germany. (2011). Impact Evaluation of Drinking Water Supply and Sanitation  Programmes in Rural Benin: The Risk of Vanishing Effects. Ministry of Foreign Affairs, the Netherlands.  60. Greene, L., Freeman, M., Akoko, D., Saboori, S., Moe, C., & Rheingans, R. (2012). Impact of a school‐based hygiene promotion  and sanitation intervention on pupil hand contamination in Western Kenya: a cluster randomized trial. The American Journal  of Tropical Medicine and Hygiene, 87(3), 385–93. doi:10.4269/ajtmh.2012.11‐0633.  61. Gungoren, B., Latipov, R., Regallet, G., & Musabaev, E. (2007). Effect of hygiene promotion on the risk of reinfection rate of  intestinal parasites in children in rural Uzbekistan. Transactions of the Royal Society of Tropical Medicine and Hygiene, 101(6),  564–69. doi:10.1016/j.trstmh.2007.02.011.  62. Haggerty, P., Muladi, K., Kirkwood, B., Ashworth, A., & Manunebo, M. (1994). Community‐based hygiene education to reduce  diarrhoeal disease in rural Zaire: impact of the intervention on diarrhoeal morbidity. International Journal of Epidemiology,  23(5), 1050–59. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/7860156.  34  63. Hammer, J., & Spears, D. (2013). Village Sanitation and Children’s Human Capital: Evidence from a Randomized Experiment  by the Maharashtra Government. Policy Research working paper no. WPS 6580, Impact Evaluation series no. IE 103, World  Bank, Washington DC.  64. Hamoudi,  A.,  Jeuland,  M.,  Lombardo,  S.,  Patil,  S.,  Pattanayak,  S.,  &  Rai,  S.  (2012).  The  effect  of  water  quality  testing  on  household behavior: evidence from an experiment in rural India.  The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene,  87(1), 18–22. doi:10.4269/ajtmh.2012.12‐0051.  65. Han, M., & Hlaing, T. (1989). Prevention of diarrhoea and dysentery by hand washing.  Transactions of the Royal Society of  Tropical Medicine and Hygiene, 83(1), 128–31. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/2603190.  66. Hasan,  K.,  Briend,  A.,  Aziz,  K.,  Hoque,  B.,  Patwary,  M.,  &  Huttly,  S.  (1989).  Lack  of  impact  of  a  water  and  sanitation  intervention on the nutritional status of children in rural Bangladesh. European Journal of Clinical Nutrition, 43(12), 837–43.  67. Hoque, B., Juncker, T., Sack, R., Ali, M., & Aziz, K. (1996). Sustainability of a water, sanitation and hygiene education project  in  rural  Bangladesh:  a  5‐year  follow‐up.  Bulletin  of  the  World  Health  Organization,  74(4),  431–37.  Retrieved  from  http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=2486877&tool=pmcentrez&rendertype=abstract.  68. Huang, D., & Zhou, J. (2007). Effect of intensive handwashing in the prevention of diarrhoeal illness among patients with  AIDS: a randomized controlled study. Journal of Medical Microbiology, 56(Pt 5), 659–63. doi:10.1099/jmm.0.46867‐0.  69. Huda, T., Unicomb, L., Johnston, R., Halder, A., Sharker, A., & Luby, S. (2012). Interim evaluation of a large scale sanitation,  hygiene  and  water  improvement  programme  on  childhood  diarrhea  and  respiratory  disease  in  rural  Bangladesh.  Social  Science & Medicine, 75(4), 604–11. doi:10.1016/j.socscimed.2011.10.042.  70. Iijima, Y., Karama, M., Oundo, J., & Honda, T. (2001). Prevention of bacterial diarrhea by pasteurization of drinking water in  Kenya. Microbiology and Immunology, 45(6), 413–16. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11497215.  71. Jain,  S.,  Sahanoon,  O.,  Blanton,  E.,  Schmitz,  A.,  Wannemuehler,  K.,  Hoekstra,  R.,  &  Quick,  R.  (2010).  Sodium  dichloroisocyanurate tablets for routine treatment of household drinking water in periurban Ghana: a randomized controlled  trial. The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 82(1), 16–22. doi:10.4269/ajtmh.2010.08‐0584.  72. Jalan, J., & Ravallion, M. (2001).  Does Piped Water Reduce Diarrhea for Children in Rural India?  Policy Research working  paper no. WPS 2664, World Bank, Washington DC.  73. Jalan, J., & Somanathan, E. (2008). The importance of being informed: Experimental evidence on demand for environmental  quality. Journal of Development Economics, 87(1), 14–28. doi:10.1016/j.jdeveco.2007.10.002.  74. Khan, M. (1982). Interruption of shigellosis by hand washing.  Transactions of the Royal Society  of Tropical Medicine and  Hygiene, 76(2), 164–68.  75. Khush, R., & London, A. (2009). Evaluating the Sustainability and Impacts of Water, Sanitation & Hygiene Interventions. Final  report, Aquaya Institute.  76. Kirchhoff, L., McClelland, K., Do Carmo Pinho, M., Araujo, G., De Sousa, M., & Guerrant, R. (1985). Feasibility and efficacy of  in‐home  water  chlorination  in  rural  North‐eastern  Brazil.  The  Journal  of  Hygiene,  94(2),  173–80.  Retrieved  from  http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=2129411&tool=pmcentrez&rendertype=abstract.  77. Kolb‐deWilde, C., Milman, A., Flores, Y., Salmerón, J., & Ray, I. (2008). An integrated method for evaluating community‐based  safe  water  programmes  and  an  application  in  rural  Mexico.  Health  Policy  and  Planning,  23(6),  452–64.  doi:10.1093/heapol/czn017.  78. Kosec,  K.  (2013).  The  Child  Health  Implications  of  Privatizing  Africa’s  Urban  Water  Supply.  IFPRI  Discussion  Paper  1269,  International Food Policy Research Institute, Washington DC.  79. Kremer, M., Leino, J., Miguel, E., & Zwane, A. (2011). Spring cleaning: rural water impacts, valuation, and property rights  institutions. The Quarterly Journal of Economics, 126(1), 145–205. doi:10.1093/qje/qjq010.  80. Kremer, M., Miguel, E., Mullainathan, S., Null, C., & Zwane, A. (2009). Making Water Safe: Price, Persuasion, Peers, Promoters  or Product Design? Unpublished working paper, Harvard University.  81. Kumar,  S.,  &  Vollmer,  S.  (2013).  Does  access  to  improved  sanitation  reduce  childhood  diarrhea  in  rural  India?  Health  Economics, 22(4), 410–27. doi:10.1002/hec.  82. Lokshin,  M.,  &  Yemtsov,  R.  (2005).  Has  rural  infrastructure  rehabilitation  in  Georgia  helped  the  poor?  The  World  Bank  Economic Review, 19(2), 311–33. doi:10.1093/wber/lhi007.  83. Luby,  S.,  Agboatwalla,  M.,  Bowen,  A.,  Kenah,  E.,  Sharker,  Y.,  &  Hoekstra,  R.  (2009).  Difficulties  in  maintaining  improved  handwashing behavior, Karachi, Pakistan. The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 81(1), 140–45. Retrieved  from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19556579.  84. Luby, S., Agboatwalla, M., Feikin, D. R., Painter, J., Ms, W. B., Altaf, A., & Hoekstra, R. M. (2005). Effect of handwashing on  child health: a randomised controlled trial. Lancet, 366(9481), 225–233.  85. Luby, S., Agboatwalla, M., Hoekstra, R., Rahbar, M., Billhimer, W., & Keswick, B. (2004). Delayed effectiveness of home‐based  interventions in reducing childhood diarrhea, Karachi,  Pakistan.  The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene,  71(4), 420–27. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15516637.  86. Luby,  S.,  Agboatwalla,  M.,  Painter,  J.,  Altaf,  A.,  Billhimer,  W.,  &  Hoekstra,  R.  (2004).  Effect  of  intensive  handwashing  promotion on childhood diarrhea in high‐risk communities in Pakistan. Journal of the American Medical Association, 291(21),  2547–54.  35  87. Luby, S., Agboatwalla, M., Painter, J., Altaf, A., Billhimer, W., Keswick, B., & Hoekstra, R. (2006). Combining drinking water  treatment  and  hand  washing  for  diarrhoea  prevention,  a  cluster  randomised  controlled  trial.  Tropical  Medicine  &  International Health, 11(4), 479–89. doi:10.1111/j.1365‐3156.2006.01592.x.  88. Luby,  S.,  Kadir,  M.,  Sharker,  Y.,  Yeasmin,  F.,  Unicomb,  L.,  &  Islam,  S.  (2010).  A  community‐randomised  controlled  trial  promoting  waterless  hand  sanitizer  and  handwashing  with  soap,  Dhaka,  Bangladesh.  Tropical  Medicine  &  International  Health, 15(12), 1508–16. doi:10.1111/j.1365‐3156.2010.02648.x.  89. Luby, S., Mendoza, C., Keswick, B., Chiller, T., & Hoekstra, R. (2008). Difficulties in bringing point‐of‐use water treatment to  scale  in  rural  Guatemala.  The  American  Journal  of  Tropical  Medicine  and  Hygiene,  78(3),  382–87.  Retrieved  from  http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18337330.  90. Lule, J., Mermin, J., Ekwaru, J.‐P., Malamba, S., Downing, R., Ransom, R., … Quick, R. (2005). Effect of home‐based water  chlorination and safe storage on diarrhea among persons with human immunodeficiency virus in Uganda.  The American  Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 73(5), 926–33. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16282305.  91. Mahfouz, A., Abdel‐Moneim, M., Al‐Erian, R., & Al‐Amari, O. (1995). Impact of chlorination of water in domestic storage tank  on childhood diarrhea: a community trial in the rural areas of Saudi Arabia. Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 98(2),  126–30.  92. Mangyo, E. (2008). The effect of water accessibility on child health in China.  Journal of Health Economics,  27(5), 1343–56.  doi:10.1016/j.jhealeco.2008.04.004.  93. Mäusezahl, D., Christen, A., Duran Pacheco, G., Alvarez Tellez, F., Iriarte, M., Zapata, M., … Colford, J. (2009). Solar drinking  water  disinfection  (SODIS)  to  reduce  childhood  diarrhoea  in  rural  Bolivia:  a  cluster‐randomized,  controlled  trial.  PLoS  Medicine, 6(8), e1000125. doi:10.1371/journal.pmed.1000125.  94. McGuigan, K., Samaiyar, P., Du Preez, M., & Conroy, R. (2011). High compliance randomized controlled field trial of solar  disinfection of drinking water and its impact on childhood diarrhea in rural Cambodia. Environmental Science & Technology,  45(18), 7862–67. doi:10.1021/es201313x.  95. Merchant, A., Jones, C., Kiure, A., Kupka, R., Fitzmaurice, G., Herrera, M., & Fawzi, W. (2003). Water and sanitation associated  with improved child growth. European Journal of Clinical Nutrition, 57(12), 1562–68. doi:10.1038/sj.ejcn.1601725.  96. Messou, E., Sangaré, S., Josseran, R., Corre, C., & Guelain, J. (1997). Impact de l ’assainissement et de l’ hygiène domestique  sur l ’ incidence de l ’ ascaridiose et de l ’ ankylostomose chez les enfants de 2 à 4 ans dans les zones rurales de Côte d ’  Ivoire. Bulletin de La Société de Pathologie Exotique, 90(1), 3–5.  97. Opryszko,  M.,  Majeed,  S.,  Hansen,  P.,  Myers,  J.,  Baba,  D.,  Thompson,  R.,  &  Burnham,  G.  (2010).  Water  and  hygiene  interventions to reduce diarrhoea in rural Afghanistan: a randomized controlled study.  Journal of Water and Health,  8(4),  687–702. doi:10.2166/wh.2010.121.  98. Patil, S., Arnold, B., Salvatore, A., Briceno, B., Colford, J., & Gertler, P. (2013).  A Randomized, Controlled Study of a Rural  Sanitation  Behavior  Change  Program  in  Madhya  Pradesh,  India.  Policy  Research  working  paper  no.  WPS  6702,  Impact  Evaluation series no. IE 107, World Bank, Washington DC.  99. Pattanayak, S., Dickinson, K., Yang, J.‐C., Patil, S., Praharaj, P., & Poulos, C. (2007).  Promoting Latrine Use: Midline Findings  from  a  Randomized  Evaluation  of  a  Community  Mobilization  Campaign  in  Bhadrak,  Orissa.  RTI  Working  Paper  07_02,  Research Triangle Institute.  100. Pattanayak, S., Poulos, C., Yang, J., & Patil, S. (2010). How valuable are environmental health interventions? Evidence from  a quasi‐experimental evaluation of community water projects 1. Bulletin of the World Health Organization, 88(7), 535–42.  101. Pattanayak, S., Yang, J.‐C., Dickinson, K., Poulos, C., Patil, S., Mallick, R., … Praharaj, P. (2009). Shame or subsidy revisited:  social  mobilization  for  sanitation  in  Orissa,  India.  Bulletin  of  the  World  Health  Organization,  87(8),  580–87.  doi:10.2471/BLT.08.057422.  102. Pattanayak,  S.,  Yang,  J.‐C.,  Patil,  S.,  Poulos,  C.,  Dickinson,  K.,  Colford,  J.,  …  Krishnappa,  J.  (2008).  Of  Taps  and  Toilets:  Evaluating Community‐ Demand‐Driven Projects in Rural India. World Bank, Washington DC.  103. Payment, P., Richardson, L., Siemiatycki, J., Dewar, R., Edwardes, M., & Franco, E. (1991). A randomized trial to evaluate the  risk of gastrointestinal disease due to consumption of drinking water meeting current microbiological standards. American  Journal  of  Public  Health,  81(6),  703–08.  Retrieved  from  http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=1405167&tool=pmcentrez&rendertype=abstract.  104. Peletz, R., Simunyama, M., Sarenje, K., Baisley, K., Filteau, S., Kelly, P., & Clasen, T. (2012). Assessing water filtration and safe  storage in households with young children of HIV‐positive mothers: a randomized, controlled trial in Zambia. PloS One, 7(10),  e46548. doi:10.1371/journal.pone.0046548.  105. Pinfold, J. (1990). Faecal contamination of water and fingertip‐rinses as a method for evaluating the effect of low‐cost water  supply  and  sanitation  activities  on  faeco‐oral  disease  transmission.  II.  A  hygiene  intervention  study  in  rural  north‐east  Thailand.  Epidemiology  and  Infection,  105(2),  377–89.  Retrieved  from  http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=2271894&tool=pmcentrez&rendertype=abstract.  106. Pinfold, J., & Horan, N. (1996). Measuring the effect of a hygiene behaviour intervention by indicators of behaviour and  diarrhoeal disease. Transactions of the Royal Society of Tropical Medicine and Hygiene, 90(4), 366–71.  36  107. Potgieter,  N.,  Becker,  P.,  &  Ehlers,  M.  (2009).  Evaluation  of  the  CDC  safe  water‐storage  intervention  to  improve  the  microbiological quality of point‐of‐use drinking water in rural communities in South Africa. Water SA, 35(4), 505–16.  108. Quick, R., Kimura, A., Thevos, A., Tembo, M., Shamputa, I., Hutwagner, L., & Mintz, E. (2002). Diarrhea prevention through  household‐level  water  disinfection  and  safe  storage  in  Zambia.  The  American  Journal  of  Tropical  Medicine  and  Hygiene,  66(5), 584–89. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12201595.  109. Quick, R., Venczel, L., Gonzalez, O., Mintz, E., Highsmith, A., Espada, A., … Tauxe, R. (1996). Narrow‐mouthed water storage  vessels and in situ chlorination in a Bolivian community: a simple method to improve drinking water quality. The American  Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 54(5), 511–16.  110. Quick,  R.,  Venczel,  L.,  Mintz,  E.,  Soleto,  L.,  Aparicio,  J.,  Gironaz,  M.,  …  Tauxe,  R.  (1999).  Diarrhoea  prevention  in  Bolivia  through point‐of‐use water treatment and safe storage: a promising new strategy. Epidemiology and Infection, 122(1), 83– 90.  Retrieved  from  http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=2809591&tool=pmcentrez&rendertype=abstract.  111. Ram, P., Halder, A., Granger, S., Jones, T., Hall, P., Hitchcock, D., … Luby, S. (2010). Is structured observation a valid technique  to  measure  handwashing  behavior?  Use  of  acceleration  sensors  embedded  in  soap  to  assess  reactivity  to  structured  observation. The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 83(5), 1070–76. doi:10.4269/ajtmh.2010.09‐0763.  112. Rauniyar, G. (2009). Evaluation of the impact of water supply in Pakistan. Asian Development Bank.   113. Rauniyar, G., Orbeta, A., & Sugiyarto, G. (2011). Impact of water supply and sanitation assistance on human welfare in rural  Pakistan. Journal of Development Effectiveness, 3(1), 62–102. doi:10.1080/19439342.2010.549947.  114. Reller, M., Mendoza, C., Lopez, B., Alvarez, M., Hoekstra, R., Olson, C., … Luby, S. (2003). A randomized controlled trial of  household‐based flocculant‐disinfectant drinking water treatment for diarrhea prevention in rural Guatemala. The American  Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 69(4), 411–19. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/14640502.  115. Roberts, L., Chartier, Y., Chartier, O., Malenga, G., Toole, M., & Rodka, H. (2001). Keeping clean water clean in a Malawi  refugee camp: a randomized intervention trial.  Bulletin of the World Health Organization,  79(4), 280–87. Retrieved from  http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=2566389&tool=pmcentrez&rendertype=abstract.  116. Rose, A., Roy, S., Abraham, V., Holmgren, G., George, K., Balraj, V., … Kang, G. (2006). Solar disinfection of water for diarrhoeal  prevention in southern India. Archives of Disease in Childhood, 91(2), 139–41. doi:10.1136/adc.2005.077867.  117. Rosen, L., Manor, O., Engelhard, D., Brody, D., Rosen, B., Peleg, H., … Zucker, D. (2006). Can a handwashing intervention  make a difference? Results from a randomized controlled trial in Jerusalem preschools. Preventive Medicine, 42(1), 27–32.  doi:10.1016/j.ypmed.2005.09.012.  118. Rosen, L., Zucker, D., Brody, D., Engelhard, D., & Manor, O. (2009). The effect of a handwashing intervention on preschool  educator beliefs, attitudes, knowledge and self‐efficacy. Health Education Research, 24(4), 686–98. doi:10.1093/her/cyp004.  119. Roushdy, R., Sieverding, M., & Radwan, H. (2012). The Impact of Water Supply and Sanitation on Child Health: Evidence from  Egypt. Poverty, Gender, And Youth Working Paper No. 24, Population Council, New York.  120. Rubenstein, A., Boyle, J., Odoroff, C., & Kunitz, J. (1969). Effect of improved sanitary facilities on infant diarrhea in a Hopi  village. Public Health Reports, 84(12), 1093–100.  121. Ruprah, I., & Marcano, L. (2009). Does technical assistance matter? An impact evaluation approach to estimate its value  added. Journal of Development Effectiveness, 1(4), 507–28. doi:10.1080/19439340903370451.  122. Semenza,  J.,  Roberts,  L.,  Henderson,  A.,  Bogan,  J.,  &  Rubin,  C.  (1998).  Water  distribution  system  and  diarrheal  disease  transmission: a case study in Uzbekistan. The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 59(6), 941–46. Retrieved  from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/9886204.  123. Shahid, N., Greenough, W., Samadi, A., Huq, M., & Rahman, N. (1996). Hand washing with soap reduces diarrhoea and spread  of bacterial pathogens in Bangladesh village. Journal of Diarrhoeal Diseases Research, 14(2), 85–89.  124. Sobel, J., Mahon, B., Mendoza, C., Passaro, D., Cano, F., Baier, K., … Mintz, E. (1998). Reduction of fecal contamination of  street‐vended beverages in Guatemala by a simple system for water purification and storage, handwashing, and beverage  storage.  The  American  Journal  of  Tropical  Medicine  and  Hygiene,  59(3),  380–87.  Retrieved  from  http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/9749629.  125. Sobsey,  M.,  Handzel,  T.,  &  Venczel,  L.  (2003).  Chlorination  and  safe  storage  of  household  drinking  water  in  developing  countries  to  reduce  waterborne  disease.  Water  Science  and  Technology,  47(3),  221–28.  Retrieved  from  http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12639033.  126. Spears, D., & Lamba, S. (2013). Effects of Early‐Life Exposure to Sanitation on Childhood Cognitive Skills: Evidence from India’s  Total Sanitation Campaign. Policy Research Working Paper No. 6659, World Bank, Washington DC.  127. Stanton, B., & Clemens, J. (1987). An educational intervention for altering water‐sanitation behaviors to reduce childhood  diarrhea in urban Bangladesh. American Journal of Epidemiology, 125(2), 292–301.  128. Stanton,  B.,  &  Clemens,  J.  (1988).  Educational  intervention  for  altering  water‐sanitation  behaviour  to  reduce  childhood  diarrhea in urban Bangladesh: impact on nutritional status. American Journal of Clinical Nutrition, 48(5), 1166–72.  129. Stauber, C., Kominek, B., Liang, K. R., Osman, M. K., & Sobsey, M. (2012). Evaluation of the impact of the plastic BioSand  filter on health and drinking water quality in rural Tamale, Ghana. International Journal of Environmental Research and Public  Health, 9(11), 3806–23. doi:10.3390/ijerph9113806.  37  130. Stauber, C., Ortiz, G., Loomis, D., & Sobsey, M. (2009). A randomized controlled trial of the concrete biosand filter and its  impact on diarrheal disease in Bonao, Dominican Republic.  The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene,  80(2),  286–93. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19190228.  131. Stoller, N., Gebre, T., Ayele, B., Zerihun, M., Assefa, Y., Habte, D., … Emerson, P. (2012). Efficacy of latrine promotion on  emergence  of  infection  with  ocular  Chlamydia  trachomatis  after  mass  antibiotic  treatment:  a  cluster‐randomized  trial.  International Health, 3(2), 75–84. doi:10.1016/j.inhe.2011.03.004.  132. Talaat, M., Afifi, S., Dueger, E., El‐Ashry, N., Marfin, A., Kandeel, A., … El‐Sayed, N. (2011). Effects of hand hygiene campaigns  on  incidence  of  laboratory‐confirmed  influenza  and  absenteeism  in  schoolchildren,  Cairo,  Egypt.  Emerging  Infectious  Diseases, 17(4), 619–25. doi:10.3201/eid1704.101353.  133. Tiwari,  S.‐S.,  Schmidt,  W.‐P.,  Darby,  J.,  Kariuki,  Z.,  &  Jenkins,  M.  (2009).  Intermittent  slow  sand  filtration  for  preventing  diarrhoea  among  children  in  Kenyan  households  using  unimproved  water  sources:  randomized  controlled  trial.  Tropical  Medicine & International Health, 14(11), 1374–82. doi:10.1111/j.1365‐3156.2009.02381.x.  134. UNICEF. (2011). Impact Evaluation of Drinking Water Supply and Sanitation Interventions in Rural Mozambique: More than  Water. Government of the Netherlands Partnership for Water Supply, Sanitation and Hygiene, UNICEF.  135. URI. (1995). Contra la morbilidad infantil: Filtros artesanales y educación. (Evaluacion de Impacto. No. 53).  136. Wang, Z., Shepard, D., Zhu, Y., Cash, R., Zhao, R., Zhu, Z., & Shen, F. (1989). Reduction of enteric infectious disease in rural  China  by  providing  deep‐well  tap  water.  Bulletin  of  the  World  Health  Organization,  67(2),  171–80.  Retrieved  from  http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=2491231&tool=pmcentrez&rendertype=abstract.        38  References     Arnold BF, Colford JM Jr (2007). Treating water with chlorine at point‐of‐use to improve water quality and  reduce child diarrhea in developing countries: A systematic review and meta‐analysis. Am J Trop  Med Hyg. 76(2): 354–64.  Clasen T, Roberts I, Rabie T, Schmidt W, Cairncross S (2006). Interventions to improve water quality for  preventing diarrhoea. Cochrane Database Syst Rev. (3): CD004794.  Clasen TF, Bostoen K, Schmidt WP, Boisson S, Fung IC, Jenkins MW et al. (2010). Interventions to improve  disposal of human excreta for preventing diarrhoea. Cochrane Database Syst Rev. (6): CD007180.  Cumming O, Elliott M, Overbo A, Bartram J (2014). Does global progress on sanitation really lag behind  water? An analysis of global progress on community‐ and household‐level access to safe water  and sanitation. PLoS ONE 9(12): e114699.  Dangour  AD,  Watson  L,  Cumming  O,  Boisson  S,  Che  Y,  Velleman  Y,  Cavill  S,  Allen  E,  Uauy  R  (2013).  Interventions to improve water quality and supply, sanitation and hygiene practices, and  their  effects on the nutritional status of children. Cochrane Database Syst Rev.  (8): CD009382.  Ejemot  RI,  Ehiri  JE,  Meremikwu  MM,  Critchley  JA  (2008).  Hand  washing  for  preventing  diarrhoea.  Cochrane Database Syst Rev. (1): CD004265.  Ercumen  A,  Gruber  JS,  Colford  JM  (2014).  Water  distribution  system  deficiencies  and  gastrointestinal  illness:  A  systematic  review  and  meta‐analysis.  Environ  Health  Perspect.  122(7):  651–60.  http://doi.org/10.1289/ehp.1306912.  Esrey  SA,  Feachem  RG,  Hughes  JM  (1985).  Interventions  for  the  control  of  diarrhoeal  diseases  among  young children: Improving water supplies and excreta disposal facilities. Bull World Health Organ.  63(4): 757–72.  Esrey  SA,  Potash  JB,  Roberts  L,  Shiff  C  (1991).  Effects  of  improved  water  supply  and  sanitation  on  ascariasis,  diarrhoea,  dracunculiasis,  hookworm  infection,  schistosomiasis,  and  trachoma.  Bull  World Health Organ. 69(5): 609–21.  Fewtrell L, Kaufmann RB, Kay D, Enanoria W, Haller L, Colford JM Jr (2005). Water, sanitation, and hygiene  interventions  to  reduce  diarrhoea  in  less  developed  countries:  A  systematic  review  and  meta‐ analysis. Lancet Infect Dis. 5(1): 42–52.  Fink G,  Gunther I,  Hill K (2011). The effect of water and sanitation on child health: Evidence from the  demographic and health surveys 1986–2007. Int J of Epidemiol. 40(5): 1196–204.  Freeman M, Stocks M, Cumming O, Jeandron A, Higgins J, Wolf J, Pruss‐Ustun A, Bonjour S, Hunter P,  Fewtrell  L  et  al.  (2014).  Hygiene  and  health:  Systematic  review  of  handwashing  practices  worldwide and update of health effects. Trop Med Int Health. 19(8): 906–16.  Freeman M, Garn J, Sclar G, Boisson S, Medlicott K et al. (2017). The impact of sanitation on infectious  disease and nutritional status: A systematic review and meta‐analysis. Int J Hyg Environ Health.  220(6): 928–49.    Garn J, Freeman M, Sclar G, Boisson S, Medlicott K et al. (2017). The impact of sanitation interventions on  latrine coverage and latrine use: A systematic review and meta‐analysis. Int J Hyg Environ Health.   220 (2 Pt B): 329–40.   Hunter PR, Zmirou‐Navier D, Hartemann P (2009). Estimating the impact on health of poor reliability of  drinking water interventions in developing countries. Sci Total Environ. 407(8): 2621–24.  Hutton G, Chase C (2017). The knowledge base for achieving sustainable development goal targets on  water  supply,  sanitation  and  hygiene.  Int  J  Environ  Res  Public  Health.  13(6):  536.  doi:10.3390/ijerph13060536.  JMP (2015). Progress on drinking water, sanitation and hygiene: 2017 update and SDG baselines. World  Health Organization (WHO) and the United Nations Children’s Fund (UNICEF), Geneva.  39  Mills  EJ,  Cumming  O  (2016).  The  impact  of  water,  sanitation  and  hygiene  on  key  health  and  social  outcomes: Review of evidence. DFID Evidence Paper, United Nations Children’s Fund (UNICEF).  Norman  G,  Pedley  S,  Takkouche  B  (2010).  Effects  of  sewerage  on  diarrhoea  and  enteric  infections:  A  systematic review and meta‐analysis. Lancet Infect Dis. 10(8): 536–44.  Piper J, Chandra J, Allen E, Linkman K, Cumming O, Prendergast A, Gladstone M (2017) Water, sanitation  and  hygiene  (WASH)  interventions:  effects  on  child  development  in  low‐  and  middle‐income  countries.  Cochrane  Public  Health  Group.  No.  3  John  Wiley  &  Sons.  http://cochranelibrary‐ wiley.com/doi/10.1002/14651858.CD012613/full  Pritchett  L,  and  Sandefur  J  (2013).  Context  Matters  for  Size:  Why  External  Validity  Claims  and  Development  Practice  Don’t  Mix.  Center  for  Global  Development.  Working  Paper  336.  https://www.cgdev.org/sites/default/files/context‐matters‐for‐size_0.pdf   Pruss‐Ustun  A,  Bos  R,  Gore  F,  Bartram  J  (2008).  Safer  water,  better  health:  Costs,  benefits  and  sustainability of interventions to protect and promote health. World Health Organization (WHO).  http://whqlibdoc.who.int/publications/2008/9789241596435_eng.pdf.   Rabie T, Curtis V (2006). Handwashing and risk of respiratory infections: A quantitative systematic review.  Trop Med Int Health. 11(3): 258–67.  Rauniyar G (2009). Evaluation of the impact of water supply in Pakistan. Asian Development Bank.  Stocks ME, Ogden S, Haddad D, Addiss DG, McGuire C et al. (2014). Effect of water, sanitation, and hygiene  on  the  prevention  of  trachoma:  A  systematic  review  and  meta‐analysis.  PLoS  Med  11(2):  e1001605. doi:10.1371/journal.pmed.1001605.   Taylor  DL,  Kahawita  TM,  Cairncross  S,  Ensink  JHJ  (2015).  The  impact  of  water,  sanitation  and  hygiene  interventions  to  control  cholera:  A  systematic  review.  PLoS  ONE  10(8):  e0135676.  http://doi.org/10.1371/journal.pone.0135676.   Waddington H, Sniltsveit B, White H, Fewtrell L (2009). Water, sanitation and hygiene interventions to  combat  childhood  diarrhoea  in  developing  countries.  International  Initiative  for  Impact  Evaluation: Synthetic Reivew 001, New Delhi.  40