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Enregistrement W4237505809 · doi:10.12688/f1000research.24516.1

Breastfeeding assessment tools for at-risk and malnourished infants aged under 6 months old: a systematic review

2020· review· en· W4237505809 sur OpenAlexaff
Concetta Brugaletta, Karine Le Roch, Jennifer Saxton, Cécile Bizouerne, Marie McGrath, Marko Kerac

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesAction Contre La Faim
Mots-clésBreastfeedingMalnutritionBreast feedingMedicineEnvironmental healthNursingPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> Many small and malnourished infants under 6 months of age have problems with breastfeeding and restoring effective exclusive breastfeeding is a common treatment goal. Assessment is a critical first step of case management, but most malnutrition guidelines do not specify how best to do this. We aimed to identify breastfeeding assessment tools for use in assessing at-risk and malnourished infants in resource-poor settings. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods</ns4:bold> : We systematically searched: Medline and Embase; Web of Knowledge; Cochrane Reviews; Eldis and Google Scholar databases. Also the World Health Organization (WHO), United Nations International Children’s Emergency Fund (UNICEF), CAse REport guidelines, Emergency Nutrition Network, and Field Exchange websites. Assessment tool content was analysed using a framework describing breastfeeding ‘domains’ (baby’s behaviour; mother’s behaviour; position; latching; effective feeding; breast health; baby’s health; mother’s view of feed; number, timing and length of feeds). </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results</ns4:bold> : We identified 29 breastfeeding assessment tools and 45 validation studies. Eight tools had not been validated. Evidence underpinning most tools was low quality and mainly from high-income countries and hospital settings. The most comprehensive tools were the Breastfeeding, Evaluation and Education Tool, UNICEF Baby-Friendly Hospital Initiative tools and CARE training package. The tool with the strongest evidence was the WHO/UNICEF B-R-E-A-S-T-Feed Observation Form. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusions</ns4:bold> : Despite many possible tools, there is currently no one gold standard. For assessing malnourished infants in resource-poor settings, UNICEF Baby-Friendly Hospital Initiative tools, Module IFE and the WHO/UNICEF B-R-E-A-S-T-Feed Observation Form are the best available tools but could be improved by adding questions from other tools. Allowing for context, one tool for rapid community-based assessment plus a more detailed one for clinic/hospital assessment might help optimally identify breastfeeding problems and the support required. Further research is important to refine existing tools and develop new ones. Rigorous testing, especially against outcomes such as breastfeeding status and growth, is key. </ns4:p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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