Breastfeeding Performance Among Potentially Depressed Nursing Mothers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The maternal process is vulnerable for women to fall in an anxiety state that refers to postpartum depression. When symptoms appear, the possibility of depression during pregnancy will have a direct impact on the initiation of early breastfeeding and the termination of early breastfeeding. PURPOSES: This study aims to look at the relationship between the potential of postpartum depression and the performance of breastfeeding in nursing mothers. This study used a cross-sectional study approach, in one of the sub-districts in Makassar City with the lowest achievement of exclusive breastfeeding. METHODS: The study subjects were postpartum mothers who fulfilled 225 eligibility sampling throughout the period March-August 2018. Sociodemographic, social support, obstetric variables, potential maternal postpartum depression, and breastfeeding performance assessment were collected and analyzed using the chi-square test and independent-sample t-test. RESULTS: The study show that age (<0.001), work profile (<0.001), living property (<0.006), number of children (<0.001), and family support (<0.001) have been shown to influence maternal depression. CONCLUSION: This study conclude that sociodemographic factors, especially economic vulnerability and social support, are risk factors for depression in nursing mothers. Although it did not appear to be different from breastfeeding performance between mothers who experienced depressive symptoms and anxiety, both felt the same of the obstacles to breastfeeding techniques. Therefore, this study recommend for all mother and child services to performed screening for depression symptom in term of pregnancy, and provide them skill for better lactation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».