Perinatal Factors Associated With Breastfeeding Trends After Preterm Birth <29 Weeks Gestation: Can We Predict Early Discontinuation?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the rates and perinatal factors associated with initiation and early discontinuation of breastfeeding among very preterm neonates. METHODS: This was a retrospective cohort study of very preterm infants (<29 weeks gestation) admitted to 2 regional Level III neonatal intensive care units (NICUs) from January 1, 2015, to December 31, 2019. A national neonatal database was used to evaluate initiation and continuation rates of breastfeeding and associated perinatal factors. Stored nutrition profiles and delivery record books were used to determine feeding volumes associated with continuation of breastfeeding to hospital discharge for a subgroup of infants at a single site. Descriptive and inferential statistics were used to present the results between groups, and logistic regression modeling was used to calculate crude and adjusted odds ratios (OR) and 95% CI. RESULTS: Of 391 eligible neonates, 84% initiated breastfeeding but only 38% continued to discharge. Interestingly, frequency of breastfeeding initiation (P < 0.001) and continuation (P < 0.001) declined over the study period. After adjustment for confounders, younger maternal age, earlier gestational age, cigarette smoking, and multiparity were significantly associated with early discontinuation of breastfeeding prior to hospital discharge. Early discontinuation of breastfeeding was also related to lower volumes of breastmilk by day 7 of life (P = 0.004). CONCLUSION: Very preterm neonates are at high risk for non-initiation and early discontinuation of breastfeeding. The early postnatal period represents a critical time to establish breastmilk volumes, and the identification of key perinatal risk factors allows for early and targeted breastfeeding support.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».