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Enregistrement W2896205141 · doi:10.1080/0167482x.2018.1518421

Moving toward a better understanding of the experience and measurement of breastfeeding-related pain

2018· article· en· W2896205141 sur OpenAlexafffundabout
Kimberley T. Jackson, Sheila O’Keefe-McCarthy, Tara Mantler

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosomatic Obstetrics & Gynecology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensBrock UniversityWestern University
Organismes subventionnairesMcGill UniversityWorld Health Organization
Mots-clésBreastfeedingMedicineQualitative researchPostpartum periodMcGill Pain QuestionnaireNursingPsychologyClinical psychologyPhysical therapyPregnancyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Despite how commonly breastfeeding-related pain is experienced in the postpartum period, and its frequent implication in breastfeeding cessation, this unique type of pain is not well evaluated nor assessed. The purpose of this study was to gain a comprehensive description and understanding of breastfeeding-related pain among postpartum breastfeeding women.Methods: This study employed a mixed methods approach using a descriptive-interpretive qualitative approach, in addition to administering the Short-Form McGill Pain Questionnaire, second version, to comprehensively gain both quantitative and qualitative descriptors of breastfeeding-related pain. Fourteen partnered and educated women living in Southern Ontario with experience of breastfeeding-related pain took part in this study.Results: The results from this study suggest that breastfeeding-related pain is often experienced as severe and distressing, and comprises various elements of pain including continuous, intermittent, neuropathic, and affective components.Conclusion: Breastfeeding-related pain is multidimensional and can be severe and distressing for women. Current measurement tools may not adequately reflect the multidimensional components of this unique type of pain, which may limit the effectiveness of health care providers to help with its identification and management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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