Women's intentions to breastfeed: a population‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Given that intention to breastfeed is a strong predictor of breastfeeding initiation and duration, the objectives of this study were to estimate the population-based prevalence and the factors associated with the intention to breastfeed. DESIGN: Retrospective population-based cohort study. SETTING: All hospitals in Ontario, Canada (1 April 2009-31 March 2010). POPULATION: Women who gave birth to live, term, singletons/twins. METHODS: Patient, healthcare provider, and hospital factors that may be associated with intention to breastfeed were analysed using univariable and multivariable regression. MAIN OUTCOME MEASURES: Population-based prevalence of intention to breastfeed and its associated factors. RESULTS: The study included 92,364 women, of whom 78,806 (85.3%) intended to breastfeed. The odds of intending to breastfeed were higher amongst older women with no health problems and women who were cared for exclusively by midwives (adjusted OR 3.64, 95% CI 3.13-4.23). Being pregnant with twins (adjusted OR 0.73, 95% CI 0.57-0.94), not attending antenatal classes (adjusted OR 0.58, 95% CI 0.54-0.62), having previous term or preterm births (adjusted OR 0.79, 95% CI 0.78-0.81, and adjusted OR 0.87, 95% CI 0.82-0.93, respectively), and delivering in a level-1 hospital (adjusted OR 0.85, 95% CI 0.77-0.93) were associated with a lower intention to breastfeed. CONCLUSIONS: In this population-based study ~85% of women intended to breastfeed their babies. Key factors that are associated with the intention to breastfeed were identified, which can now be targeted for intervention programmes aimed at increasing the prevalence of breastfeeding and improving overall child and maternal health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».