Perceptions on donated human milk and human milk banking in Nairobi, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Donor human milk (DHM) is recomended as the best alternative when use of mothers' own milk is not a feasible option. Kenya has not yet established human milk banks (HMBs) for provision of safe DHM, which is free from any physical, chemical, microbiological contaminants or pathogens. This study aimed to establish the perceptions on donating and using DHM, and establishing HMBs in Kenya. Qualitative data were collected through 17 focus group discussions, 29 key informant interviews, and 25 in-depth interviews, with women of childbearing age, community members, health workers, and policy makers. Quantitative interviews were conducted with 868 mothers of children younger than 3 years. Descriptive analysis of quantitative data was performed in STATA software, whereas qualitative interviews were coded using NVIVO and analysed thematically. Majority of them had a positive attitude towards donating breast milk to a HMB (80%) and feeding children on DHM (87%). At a personal level, participants were more willing to donate their milk to HMBs (78%) than using DHM for their own children (59%). The main concerns on donation and use of DHM were personal dislikes, fear of transmission of diseases including HIV, and hygiene concerns. Ensuring safety of DHM was considered important in enhancing acceptability of DHM and successful establishment of the HMBs. When establishing HMBs, Kenya must take into consideration communication strategies to address the main concerns raised regarding the quality and safety of the DHM. The findings will contribute to the development of HMB guidelines in Kenya and other African contexts.
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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 | 0,000 |
| 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 ».