A Liberation Health Approach to Examining Challenges and Facilitators of Peer-to-Peer Human Milk Sharing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human milk sharing between peers is a common and growing practice. Although human milk has been unequivocally established as the ideal food source for infants, much stigma surrounds the practice of human milk sharing. Furthermore, there is little research examining peer-to-peer human milk sharing. Research Aim: We used the liberation health social work model to examine the experiences of mothers who have received donated human milk from a peer. Research questions were as follows: (a) What challenges do recipient mothers experience in peer-to-peer human milk sharing? (b) What supports do recipient mothers identify in peer-to-peer human milk sharing? METHODS: Researchers conducted in-depth interviews with mothers ( N = 20) in the United States and Canada who were recipients of peer-to-peer human milk sharing. Researchers independently reviewed transcripts and completed open, axial, and selective coding. The authors discussed conflicts in theme identification until agreement was reached. RESULTS: Challenges to peer-to-peer human milk sharing were (a) substantial effort required to secure human milk; (b) institutional barriers; (c) milk bank specific barriers; and (d) lack of societal awareness and acceptance of human milk sharing. Facilitators included (a) informed decision making and transparency and (b) support from healthcare professionals. CONCLUSION: Despite risks and barriers, participants continued to pursue peer-to-peer human milk sharing. Informed by a liberation health framework, healthcare professionals-rather than universally discouraging human milk sharing between peers-should facilitate open dialogue with parents about the pros and cons of this practice and about screening recommendations to promote safety and mitigate risk.
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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 | 0,071 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,052 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».