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Enregistrement W2567533272 · doi:10.1186/s12912-016-0192-0

Predictors of knowledge and practice of exclusive breastfeeding among health workers in Mwanza city, northwest Tanzania

2016· article· en· W2567533272 sur OpenAlexaff
Lucy E. Chale, Tanis R. Fenton, Neema Kayange

Notice bibliographique

RevueBMC Nursing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingTanzaniaMedicineChecklistFamily medicineNursingDispensaryLogistic regressionHealth careHealth facilityEnvironmental healthPopulationPediatricsSocioeconomicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Universal exclusive breastfeeding (EBF) for the first 6 months is estimated to reduce infant mortality by 13–15% (9 million) in resource poor countries. Although 97% of women initiate breastfeeding in Tanzania, exclusive breastfeeding for 6 months remains below 50%. Accurate knowledge and practical skills pertaining to exclusive breastfeeding among health workers is likely to improve breastfeeding rates. Our study reports the health workers’ knowledge and practice on EBF in Mwanza City, northwest of Tanzania. One principal researcher and two research assistants conducted data collection from 11 June–6 July 2012. In total, 220 health care workers including: 64 clinicians (medical specialists, residents, registrars, assistant medical officers and clinical officers) and 156 nurses were interviewed using a structured knowledge questionnaire. Amongst 220 health workers, 106 were observed supporting Breastfeeding using a checklist. Logistic regression was used to determine factors associated with exclusive breastfeeding knowledge and desirable skills. Almost half of the 220 health workers interviewed correctly described EBF as defined by the World Health Organization. Only 52 of 220 respondents had good knowledge. In the adjusted analysis, working at hospital facility level compared to dispensary (OR 2.1; 95% CI 1.1–4.0, p -value = 0.032) and attending on job training (OR 2.7; 95% CI 1.2–6.1, p -value = 0.015) were associated with better knowledge. In total, 38% of respondents had a desirable level of practical skills. Clinicians were more likely to have good practice (OR 3.6; 95% CI 1.2–10.8; p -value = 0.020) than nurses. Most of the health workers had no training on EBF, and were not familiar with breastfeeding policy. Less than 25% of healthcare workers surveyed had good knowledge of EBF. These findings identify the need for comprehensive training and mentoring of health workers on exclusive breastfeeding, making breastfeeding policies available and understood, along with supportive supervision and monitoring.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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