Breastfeeding and the origins of health: Interdisciplinary perspectives and priorities
Notice bibliographique
Résumé
Breastfeeding and human milk (HM) are critically important to maternal, infant and population health. This paper summarizes the proceedings of a workshop that convened a multidisciplinary panel of researchers to identify key priorities and anticipated breakthroughs in breastfeeding and HM research, discuss perceived barriers and challenges to achieving these breakthroughs and propose a constructive action plan to maximize the impact of future research in this field. Priority research areas identified were as follows: (1) addressing low breastfeeding rates and inequities using mixed methods, community partnerships and implementation science approaches; (2) improving awareness of evidence-based benefits, challenges and complexities of breastfeeding and HM among health practitioners and the public; (3) identifying differential impacts of alternative modes of HM feeding including expressed/pumped milk, donor milk and shared milk; and (4) developing a mechanistic understanding of the health effects of breastfeeding and the contributors to HM composition and variability. Key barriers and challenges included (1) overcoming methodological limitations of epidemiological breastfeeding research and mechanistic HM research; (2) counteracting 'breastfeeding denialism' arising from negative personal breastfeeding experiences; (3) distinguishing and aligning research and advocacy efforts; and (4) managing real and perceived conflicts of interest. To advance research on breastfeeding and HM and maximize the reach and impact of this research, larger investments are needed, interdisciplinary collaboration is essential, and the scientific community must engage families and other stakeholders in research planning and knowledge translation.
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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 ».