Testing the buffering hypothesis: Breastfeeding problems, cessation, and social support in the <scp>UK</scp>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Physical breastfeeding problems can lead women to terminate breastfeeding earlier than planned. In high-income countries such as the UK, breastfeeding problems have been attributed to the cultural and individual "inexperience" of breastfeeding, ultimately leading to lower breastfeeding rates. Yet, cross-cultural evidence suggests breastfeeding problems still occur in contexts where breastfeeding is common, prolonged, and seen publicly. This suggests breastfeeding problems are not unusual and do not necessarily lead to breastfeeding cessation. As humans evolved to raise children cooperatively, what matters for breastfeeding continuation may be the availability of social support during the postnatal period. Here, we test the hypothesis that social support buffers mothers from the negative impact breastfeeding problems have on duration. METHODS: We run Cox models on a sample of 565 UK mothers who completed a retrospective online survey about infant feeding and social support in 2017-2018. RESULTS: Breastfeeding problems were important predictors of cessation; however, the direction of the effect was dependent on the problem type and type of support from a range of supporters. Helpful support for discomfort issues (blocked ducts, too much milk) was significantly associated with reduced hazards of cessation, as predicted. However, helpful support for reported milk insufficiency was assoicated with an increased hazard of cessation. CONCLUSIONS: Experiencing breastfeeding problems is the norm, but its impact may be mitigated via social support. Working from an interdisciplinary approach, our results highlight that a wide range of supporters who provide different types of support have potential to influence maternal breastfeeding experience.
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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 ».