Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neonatal abstinence syndrome (NAS) is a growing problem in the United States, affecting 32,000 infants annually. Although breastfeeding would benefit infants with NAS, rates among these mothers are low. PURPOSE: The purpose of this quality improvement project was to increase breastfeeding rates and decrease hospital length of stay (LOS) for infants with NAS through prenatal breastfeeding initiatives. METHOD: A pre-/postquality improvement design was used to assess the relationship between breastfeeding initiatives on breastfeeding rates and LOS in infants with NAS. A 3-class curriculum was offered to pregnant women at risk for delivering an infant with NAS. Chart review was completed for all infants evaluated for NAS in a hospital at baseline (n = 56), after Baby Friendly Status (BFS) (n = 75), and after BFS plus breastfeeding education (n = 69). RESULTS: Although not statistically significant, the BFS plus breastfeeding education cohort had the largest percentage of exclusively breastfed infants during hospitalization (24.6%) and at discharge (31.9%). There was a statistically significant decrease in LOS (P < .001) between cohorts. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: The small sample made it not possible to infer direct impact of the intervention. However, results suggest that prenatal education may contribute to an increase in the numbers of infants with NAS who receive human milk and a decrease in hospital LOS. IMPLICATION FOR RESEARCH: Refinement of best practices around breastfeeding education and support for mothers at risk of delivering an infant with NAS is recommended so that breastfeeding may have the greatest impact for this subgroup of women and their infants.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,003 |
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 ».