Determining Clinically Relevant Cutoff Scores for the Iowa Infant Feeding Attitude Scales Among Prenatal Women in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The original 17-item Iowa Infant Feeding Attitude Scale (IIFAS) has been validated and widely used to assess attitudes toward breastfeeding. A reduced 13-item version of the IIFAS was recently validated in a Canadian setting. However, cutoff scores for categorization of infant feeding attitudes on both scales have not yet been established. Research Aim: The aim of this study was to determine optimal cut-ff scores predicting infant feeding attitudes and outcomes for the original and reduced IIFASs. METHODS: A population-based prospective cohort study was undertaken in the Canadian province of Newfoundland and Labrador. A sample of 658 pregnant women were followed up to 1 month postpartum. The receiver operating curve and Youden index were assessed to identify the sensitivity and specificity of cutoff scores. The magnitude at which these scores predicted postpartum feeding outcomes was evaluated using linear regression. RESULTS: Scores of ≤60 (sensitivity = 0.81, specificity = 0.87) and ≤45 (sensitivity = 0.84, specificity = 0.83) for the 17-item and 13-item IIFASs, respectively, were found to be optimal cutoff scores for predicting negative breastfeeding attitudes. The cutoff score for the reduced IIFAS version maintained its ability to predict women who formula-fed at 1 month postpartum (adjusted odds ratio = 6.32, 95% confidence interval = 1.84-11.61) compared with the original scale (adjusted odds ratio = 4.62, 95% confidence interval = 2.42-16.52). CONCLUSION: The proposed cutoff scores for the original and reduced IIFASs have excellent predictive ability to determine infant feeding attitudes and outcomes. The classification of scores enhances the use and applicability of the IIFAS.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».