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Enregistrement W3201536585 · doi:10.1111/phn.12969

The significance of breastfeeding practices on postpartum depression risk

2021· article· en· W3201536585 sur OpenAlexaff
Christine Toledo, Rosina Cianelli, Natalia Villegas, Giovanna De Oliveira, Karina A. Gattamorta, Danuta Wojnar, Emmanuela Ojukwu

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nursing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSigma Theta Tau International
Mots-clésBreastfeedingMedicineLogistic regressionPostpartum depressionEnvironmental healthPregnancyCross-sectional studyBreast feedingDemographyObstetricsPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Examine the relationship between breastfeeding practices (breastfeeding status and breastfeeding length) and postpartum depression (PPD) risk, after controlling for significant risk factors for PPD. DESIGN: A cross-sectional, correlational study design was used. Data was used from a national dataset using a subsample of women (n = 29,682) residing in 26 states in the United States that answered the 2016 Pregnancy Risk Assessment Monitoring System (PRAMS) questionnaire. A secondary analysis was conducted using descriptive and bivariate analyses, and a multiple logistic regression model. RESULTS: Women currently breastfeeding (AOR = 0.87 CI: 0.79-0.95, p = .001), and women who breastfed for longer periods of time (p = < .002) had a statistically significantly lower PPD risk compared to their counterparts, even after accounting for significant covariates. CONCLUSIONS: Study findings suggest breastfeeding as a cost efficient and healthy behavior that can decrease a woman's risk for PPD. Nurses should educate and promote the maternal mental health benefits of breastfeeding in addition to the health benefits for the infant.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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