What Do Kramer’s Baby-Friendly Hospital Initiative PROBIT Studies Tell Us? A Review of a Decade of Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Kramer et al's PROBIT (Promotion of Breastfeeding Intervention Trial) research in Belarus studied effects of the Baby-Friendly Hospital Initiative (BFHI) training on breastfeeding duration, exclusivity, and health outcomes. AIMS: To critique inclusion criteria, context, approaches to data analysis, and health outcome results. METHOD: Twenty-two articles were retrieved from PubMed and the PROBIT Website for 2001-2010; 6 were excluded as not focusing on breastfeeding and health outcomes. RESULTS: PROBIT data from the cluster randomized hospital comparisons included only breastfed babies since all non-breastfed babies were excluded from the research. Context may affect outcomes, knowing that Belarus has good basic health services, 3-year maternity leaves with little use of daycare, 95% breastfeeding initiation rate, and a well-educated population. PROBIT data were analyzed in 2 ways: (a) intent-to-treat analyses of breastfeeding and health differences by cluster randomized intervention and control site mother/baby pairs; and (b) as an observational cohort study of health outcomes for all mother/baby pairs, analyzed by various breastfeeding categorizations and controlling for biases. PROBIT demonstrated links between BFHI and longer breastfeeding duration (19.7% vs 11.4% at 12 months, P < .001) and exclusivity (43.3% vs 6.4% at 3 months, P < .001), reductions in gastrointestinal episodes and rashes, higher verbal IQ scores, and longer exclusive breastfeeding rates for subsequent children but no statistically significant differences in the child's body mass index, blood pressure, or dental health. CONCLUSION: PROBIT provides foundational evidence for BFHI policy and follow-up care. Knowing that non-breastfed babies were excluded, caution must be exercised for health comparisons.
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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 | 0,075 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».