Investigating Predictors of Prenatal Breastfeeding Self-Efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Background While breastfeeding is considered the optimal method of infant feeding, Canadian breastfeeding rates remain below the World Health Organization recommendations. Breastfeeding self-efficacy is known to positively influence breastfeeding outcomes. While previous research has identified predictors of breastfeeding self-efficacy in the immediate postpartum, this study identified predictors of breastfeeding self-efficacy in the prenatal period. Research aim: The aim of this study was to identify predictors of breastfeeding self-efficacy in the prenatal period among both primiparous and multiparous women. Methods A sample of 401 Canadian pregnant women in their third trimester completed an online survey. Stepwise multiple linear regression identified predictors of breastfeeding self-efficacy. Results The following variables explained 41.2% of the variance in breastfeeding self-efficacy among the entire sample: feeling prepared for labor and birth, number of children, breastfeeding knowledge, anxiety, length of plan to exclusively breastfeed, income, plan to exclusively breastfeed, and type of health-care provider. Among primiparous women, the following variables explained 31.6% of the variance in breastfeeding self-efficacy: feeling prepared for labor and birth, income, anxiety, length of plan to exclusively breastfeed, education, and marital status. Among the multiparous women, the following variables explained 33.6% of the variance in breastfeeding self-efficacy: anxiety, length of prior exclusive breastfeeding experience, breastfeeding knowledge, and plan to exclusively breastfeed. Conclusion Through the identification of predictors of breastfeeding self-efficacy in the prenatal period, health-care providers can strategically target women at risk of low breastfeeding self-efficacy and intervene early to promote breastfeeding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».