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Enregistrement W2947605326 · doi:10.1136/bmjopen-2018-023956

Evidence on the effect of gender of newborn, antenatal care and postnatal care on breastfeeding practices in Ethiopia: a meta-analysis andmeta-regression analysis of observational studies

2019· review· en· W2947605326 sur OpenAlexaboutno aff
Tesfa Dejenie Habtewold, Nigussie Tadesse Sharew, Sisay Mulugeta Alemu

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRijksuniversiteit Groningen
Mots-clésMedicineMeta-analysisBreastfeedingObservational studyPopulationRandom effects modelMeta-regressionSample size determinationPublication biasCINAHLDemographyBreast feedingPediatricsStatisticsPsychological interventionEnvironmental healthNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives The aim of this systematic review and meta-analysis was to investigate the association of gender of newborn, antenatal care (ANC) and postnatal care (PNC) with timely initiation of breast feeding (TIBF) and exclusive breastfeeding (EBF) practices in Ethiopia. Design Systematic review and meta-analysis. Data sources To retrieve all available literature, PubMed, EMBASE, CINAHL, WHO Global Health Library, Web of Science and SCOPUS databases were systematically searched and complemented by manual searches. The search was done from August 2017 to September 2018. Eligibility criteria All observational studies including cross-sectional, case-control, cohort studies conducted in Ethiopia from 2000 to 2018 were included. Newcastle-Ottawa Scale was used for quality assessment of included studies. Data extraction and synthesis Study area, design, population, number of mothers (calculated sample size and participated in the study) and observed frequency data were extracted using Joanna Briggs Institute tool. To obtain the pooled effect size, a meta-analysis using weighted inverse variance random-effects model was performed. Cochran’s Q X 2 test, τ 2 and I 2 statistics were used to test heterogeneity, estimate amount of total/residual heterogeneity and measure variability attributed to heterogeneity, respectively. Mixed-effects meta-regression analysis was done to identify possible sources of heterogeneity. Egger’s regression test at p value threshold ≤0.01 was used to examine publication bias. Furthermore, the trend of evidence over time was examined by performing a cumulative meta-analysis. Results Of 523 articles retrieved, 17 studies (n=26 146 mothers) on TIBF and 24 studies (n=17 819 mothers) on EBF were included in the final analysis. ANC (OR=2.24, 95% CI 1.65 to 3.04, p<0.001, I 2 =90.9%), PNC (OR=1.86, 95% CI 1.41 to 2.47, p<0.001, I 2 =63.4%) and gender of newborn (OR=1.31, 95% CI 1.01 to 1.68, p=0.04, I 2 =81.7%) significantly associated with EBF. ANC (OR=1.70, 95% CI 1.10 to 2.65, p=0.02, I 2 =93.1%) was also significantly associated with TIBF but not with gender of newborn (OR=1.02, 95% CI 0.86 to 1.21, p=0.82, I 2 =66.2%). Conclusions In line with our hypothesis, gender of newborn, ANC and PNC were significantly associated with EBF. Likewise, ANC was significantly associated with TIBF. Optimal care during pregnancy and after birth is important to ensure adequate breast feeding. This meta-analysis study provided up-to-date evidence on breastfeeding practices and its associated factors, which could be useful for breastfeeding improvement initiative in Ethiopia and cross-country and cross-cultural comparison. Trial registration number CRD42017056768

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,056
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,673
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,102 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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