Determinants of early initiation of breastfeeding in Papua New Guinea: a population-based study using the 2016-2018 demographic and health survey data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Initiation of breastfeeding after birth comes with a wide range of benefits to the child. For example, it provides the child with all essential nutrients needed for survival within the first six months of birth. This study sought to determine the prevalence and factors associated with early initiation of breastfeeding (EIB) in Papua New Guinea. METHODS: We utilized the Demographic and Health Survey data of 3198 childbearing women in Papua New Guinea. We employed descriptive and binary logistic regression analyses. We presented the results as Crude Odds Ratios (COR) and Adjusted Odds Ratios (AOR), with 95% confidence intervals (CI) signifying level of precision. Level of statistical significance was set at p < 0.05. RESULTS: Women aged 20-29 [AOR = 1.583, CI = 1.147-2.185] and those aged 30+ [AOR = 1.631, CI = 1.140-2.335] had higher odds of EIB, compared to those aged 15-19. Women from the Islands region had lower odds [AOR = 0.690, CI = 0.565-0.842] of EIB, compared to those in Southern region. Women who delivered through caesarean section had lower odds of EIB, compared to those who delivered via vaginal delivery [AOR = 0.286, CI = 0.182-0.451]. Relatedly, women who delivered in hospitals had lower odds of EIB [AOR = 0.752, CI = 0.624-0.905], compared to those who delivered at home. Women who practiced skin-to-skin contact with the baby [AOR = 1.640, CI = 1.385-1.942] had higher odds of EIB, compared to those who did not. Women who read newspaper or magazine at least once a week had lower odds of EIB [AOR = 0.781, CI = 0.619-0.986], compared to those who did not read newspaper at all. CONCLUSION: The prevalence of EIB in Papua New Guinea was relatively high (60%). The factors associated with EIB are age of the women, region of residence, mode of delivery, place of delivery, practice of skin-to-skin contact with the baby, and exposure to mass media (newspaper). To increase EIB in Papua New Guinea, these factors ought to be considered in the implementation of policies and measures to strengthen existing policies. Health providers should educate mothers on the importance of EIB.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».