Evaluating the Manitoba Infant Feeding Database: Linking an infant feeding data repository with total population administrative data
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionBreastfeeding during the first two years of life supports optimal maternal and child health. Few linkable databases capture infant feeding data beyond hospital discharge. The Manitoba Infant Feeding Database (MIFD), a novel initiative started in 2015, records infant feeding practices at vaccination visits and is linkable with administrative data.
 Objectives and ApproachOur objective was to evaluate the data quality and staff experiences with implementing the MIFD. The MIFD records whether the infant was exclusively or partially breastfeeding at each visit; it also records the infant’s age when (a) something other than human milk was first introduced and (b) the infant stopped breastfeeding entirely. Personal Health Identification Numbers (PHINs), birthdate, and postal code are used to link infant feeding information with administrative health records. Two authors independently reviewed the proportion of complete data fields and data fields with potential transcription errors. A survey was developed to assess experiences with implementing the MIFD.
 ResultsA total of 950 (out of 2500) records were randomly selected and reviewed, equating to 13,258 data fields. Data were 98.5% complete (n=13,064/13,258). Baby’s PHIN, mother’s PHIN, and relationship to the baby had 95.4%, 96.0%, and 97.6% complete data, respectively. Almost all records (95.5\%) had complete data for personal identifiers. Transcription had to be verified in 13.5% of MIFD data fields. The survey response rate was 78.4%. Nearly all felt that the MIFD data collection tool was easy to use (96.6\%). 65\% felt faxing the data to a central office was convenient. Most (93.1%) of respondents were happy to continue with the MIFD system. A 0.7 FTE is required to verify feeding data from all births in the province (N=15,000).
 Conclusion/ImplicationsThe MIFD is a sustainable and viable system for collecting and storing infant feeding information which can be linked with administrative health and social data. Having breastfeeding information after hospital discharge which can be linked with administrative data will facilitate the evaluation of programs aimed at supporting breastfeeding.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».