Expressing Human Milk in the NICU
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human milk has multiple benefits for human health; however, rates of infants receiving human milk at discharge in Canadian neonatal intensive care units (NICUs) are far below recommendations of the Baby Friendly Hospital Initiative supported by the Canadian Pediatric Association. Mothers of infants requiring NICU care usually need to express their milk, especially mothers of premature infants, since for some time their infant is unable to feed directly at the breast. Expressing human milk for an extended period can be challenging for mothers. PURPOSE: To document maternal experiences expressing human milk for their infant in the NICU as a closeness or separation experience, and to discover what factors gave rise to these perceptions. METHODS: In this descriptive qualitative cross-sectional study, 15 mothers whose infants were hospitalized in a level III NICU and who were expressing human milk audio recorded their thoughts and feelings with a smartphone application for 48 hours while they were expressing milk. A thematic content analysis was used to analyze data. FINDINGS: Expressing human milk for their hospitalized infant was a difficult experience for all mothers, and most described both closeness and separation feelings while expressing milk. Their feelings fluctuated depending on their coping mechanisms, perceived challenges, as well as their location and environment. Mothers were all pursuing their goal of continued milk expression with various levels of motivation. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: NICUs should adopt a family-centered approach to care whereby mothers' care needs related to milk expression are addressed. Nurses can ask open-ended questions to explore how mothers are coping, and they can assist mothers to find effective coping strategies to minimize the challenges related to milk expression to promote mother-infant closeness. IMPLICATIONS FOR RESEARCH: The impact of environment and location on mothers with hospitalized infants should be explored, as unit designs could be altered to foster closeness.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».