The Effect of Hypnobreastfeeding on Increased Milk Production in Breastfeeding Mothers of Perlis Village, Tangkahan Durian District, of North Sumatera, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: To ascertain Hypnobreastfeeding on increased milk production in Breastfeeding Mothers of Perlis Village, Tangkahan Durian District, in Nort Sumatera of Indonesia. METHODS: A Quasy experiment study with non-equivalen control group approach with purposive sampling. A total of 24 samples randomly selected become as many as 12 people were given hypnobreastfeeding treatment and 12 people were not treated with the inclusion criteria age of infants were10 days - 1 month, mother’s Hb ≥ 12 g% and infants were not given formula milk during the study. Data entry was done manually but the analysis was done with the SPSS version 12 programme. Results were presented as distribution frequencies. RESULTS: Hypnobreastfeeding was significantly increase milk production in breastfeeding mothers (p value =0.001). The mean of initial breast milk in the hypnobreastfeeding group was 78.92 ml SD 2.15 and after treatment became 93.94 ml (SD=5.23). The findings of the study were compared with previous studies and the researchers showed how the relevant theories that guided the study were used to explain the findings. CONCLUSION: Hypnobreastfeeding treatment could increased milk production of breastfeeding mothers. So, the counseling of Hypnobreastfeeding treatment was necessary to breastfeeding mothers even to mothers during pregnancy.
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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 | 0,001 |
| 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 ».