Impact of remote prenatal education on program participation and breastfeeding of women in rural and remote Indigenous communities
Notice bibliographique
Résumé
Background: First Nations (FN) women have a higher risk of diabetes than non-FN women in Canada. Prenatal education and breastfeeding may reduce the risk of diabetes in mothers and offspring. The rates of breastfeeding initiation and participation in the prenatal program are low in FN communities. Methods: A prenatal educational website, social media-assisted prenatal chat groups and community support teams were developed in three rural or remote FN communities in Manitoba. The rates of participation of pregnant women in prenatal programs and breastfeeding initiation were compared before and after the start of the remote prenatal education program within 2014-2017. Findings: The participation rate of FN pregnant women in rural or remote communities in the prenatal program and breastfeeding initiation during 1-year after the start of the community-based remote prenatal education program were significantly increased compared to that during 1-year before the start of the program (54% versus 36% for the participation rate, 50% versus 34% for breastfeeding initiation, p < 0001). Availability of high-speed Wi-Fi and/or postpartum supporting team were associated with favorite study outcomes. Positive feedback on the remote prenatal education was received from participants. Interpretation: The findings suggest that remote prenatal education is feasible and effective for improving the breastfeeding rate and engaging pregnant women to participate in the prenatal program in rural or remote FN communities. The remote prenatal education remained active during COVID-19 in the participating communities, which suggests an advantage to expand remote prenatal education in other Indigenous communities.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».