The Influence of Breastfeeding Educational Interventions on Breast Engorgement and Exclusive Breastfeeding: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Breast engorgement and breast pain are the most common reasons for the early cessation of exclusive breastfeeding by mothers. Research Aims (1) To examine the influence of breastfeeding educational interventions on breast engorgement, breast pain, and exclusive breastfeeding; and (2) to identify effective components for implementing breastfeeding programs. Methods Randomized controlled trials of breastfeeding educational interventions were searched using five English and five Chinese databases. Eligible studies were independently evaluated for methodological quality, and data were extracted by two investigators. In total, 22 trials were identified, and 3,681 participants were included. A random-effects model was used to pool the results, and a subgroup analysis and meta-regression analysis were conducted. Results Breastfeeding education had a significant influence on reducing breast engorgement at postpartum 3 days (odds ratio [OR]: 0.27, 95% CI [0.15, 0.48] p < .001), 4 days (OR: 0.16, 95% CI [0.11, 0.22], p < .001), and 5–7 days (OR: 0.24, 95% CI [0.08, 0.74], p = .013) and breast pain (standardized mean difference: −1.33, 95% CI [−2.26, −0.40]) at postpartum 4–14 days. Participants who received interventions had higher odds of exclusive breastfeeding. Breastfeeding educational interventions provided through lecture combined with skills practical effectively reduced breast engorgement (OR: 0.21; 95% CI [0.15, 0.28]; p = .001) and improved exclusive breastfeeding at postpartum 1–6 weeks (OR: 2.16; 95% CI [1.65, 2.83]; p = .001). Conclusions Breastfeeding educational interventions have been effective in reducing breast engorgement, breast pain, and improved exclusive breastfeeding. A combination of knowledge and skill-based education has been beneficial for sustaining exclusive breastfeeding by mothers.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».