Comparison of Lanolin and Human Milk Treatment of Painful and Damaged Nipples: A Randomized Control Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Painful and damaged nipples are frequently associated with breastfeeding cessation in the early postpartum period. The results of researchers’ studies utilizing different treatments have been inconclusive. Research Aim: To compare the intensity of nipple pain and the healing of damaged nipples during the first 10 days postpartum using either lanolin or human milk treatments. Methods: This single-blind randomized controlled trial included participants ( N = 206) who were primiparous with painful and damaged nipples. Participants were recruited from the tertiary teaching hospital within the first 72 hr after delivery and randomized to the intervention group with lanolin ( n = 103) and a human milk control group ( n = 103). Data were collected in the maternity ward, 3 and 7 days after randomization. The primary outcome was nipple pain intensity and quality measured 3 and 7 days after randomization by the McGill Pain Questionnaire – short form. The nipple damage self-assessment questionnaire was used for the assessment of nipple healing. Breastfeeding self-efficacy, breastfeeding duration, and exclusivity were assessed as secondary outcomes. Results: Participants in both groups reported a statistically nonsignificant reduction in pain (quality and intensity of pain) as well as improved nipple healing 7 days after randomization. Participants in the lanolin group exclusively breastfed their infants 3 days after randomization—significantly more often than participants in the control group ( p = .026). The study did not reveal any statistically significant differences for other secondary outcomes. Conclusion: Both lanolin and human milk are equally effective in treating painful and damaged nipples. Registered with Clinicaltrials.gov (NCT04153513)
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».