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 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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».