Assessment of the Efficacy of An Osteopathic Treatment in Infants with Biomechanical Impairments to Suckling
Notice bibliographique
Résumé
Breastfeeding can be challenging for mother-infant dyads experiencing biomechanical suckling difficulties. Although lactation consultants (LCs) all over the world have increased their skills in this field and can provide support to help position the infant at the breast, the impact of their intervention might be limited in the presence of stiff structures in the infants. Here we present a protocol for a randomized controlled trial to assess the efficacy of osteopathic treatment, coupled with lactation consultation, for infants' biomechanical suckling difficulties. It proposes a set-up and a sequence of actions to ensure an optimal context for treatment, as well as a blinding of parents and LCs to the intervention. Data such as the infant's latch ability measured with the LATCH Assessment Tool, the mother's nipple pain with a visual analog scale (VAS), and the mother's perceptions are collected by LCs four times over a 10-day period. Osteopathic lesions are documented by the osteopath, using a standardized assessment grid. Structures of interest are coherent with the anatomical zones involved in latching onto the breast. This protocol also proposes a strategy to document systematically an osteopathic profile of infants with biomechanical suckling difficulties in their first weeks of life. The implementation of this protocol confirms its feasibility for osteopathic assessment and treatment and paves the way for future trials to further explore the efficacy of osteopathic techniques for infants with biomechanical suckling difficulties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».