Hospital practices to promote breastfeeding: The effect of maternal age
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breastfeeding rates are disproportionately low among young mothers in the United States. Although the use of hospital practices to promote breastfeeding is widely supported, the extent to which these practices help explain breastfeeding disparities by maternal age is unclear. Accordingly, we aimed to explore how maternal age may affect (1) receipt of hospital practices and (2) associations between these practices and exclusive breastfeeding. METHODS: Data were derived from participants (n = 1598) of Listening to Mothers III, a national survey administered to mothers of singleton births in United States hospitals from July 2011 to June 2012. We used multivariable logistic regression models and interaction terms to examine maternal age as an effect modifier. RESULTS: Compared with mothers aged 30 and older, mothers aged 18-19 had lower odds of reporting that nurses helped them initiate breastfeeding when ready (OR 0.59 [95% CI 0.35-0.99]), they roomed-in with their baby (OR 0.32 [95% CI 0.19-54]) and they did not receive a pacifier (OR 0.53 [95% CI 0.32-0.90]). Many associations with breastfeeding were stronger among mothers aged 18-19 and 20-24 than mothers aged 25-29 and 30 and older. Additionally, compared with receiving a pacifier, not receiving a pacifier was associated with greater odds of exclusive breastfeeding at 1 week among mothers aged 30 and older (OR 1.47 [95% CI 1.02-2.11]) but lower odds among mothers aged 18-19 (OR 0.26 [95% CI 0.10-0.70]). CONCLUSIONS: Hospital practices to promote breastfeeding may be differentially implemented by maternal age. Encouraging teenage mothers to room-in with their babies may be particularly important for reducing breastfeeding disparities. Pacifier use among babies of teenage mothers requires further exploration.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».