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Enregistrement W4313454389 · doi:10.1089/bfm.2022.0151

Neonatal Intensive Care Unit Interventions to Improve Breastfeeding Rates at Discharge Among Preterm and Low Birth Weight Infants: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4313454389 sur OpenAlexaff
Jia Tong Song, Mai‐Lei Woo Kinshella, Kondwani Kawaza, David A. Goldfarb

Notice bibliographique

RevueBreastfeeding Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingMedicinePsychological interventionNeonatal intensive care unitCINAHLLow birth weightBreast feedingIntensive carePopulationOdds ratioPediatricsMeta-analysisMEDLINEObstetricsNursingPregnancyIntensive care medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:While breast milk is widely accepted as the best source of nutrients for almost all newborns, breastfeeding can be especially challenging for preterm and low birth weight (LBW) infants. With increased risk of admission to neonatal intensive care units (NICUs) and separation from parents, this population experiences significant barriers to successful breastfeeding. Thus, it is crucial to identify interventions that can optimize breastfeeding for preterm and LBW infants that is continued from birth and admission, through to hospital discharge and beyond. Objectives:To identify and analyze evidence-based interventions that promote any and exclusive breastfeeding among preterm and LBW neonates at discharge and/or postdischarge from hospital. Methods:A systematic review was conducted according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) checklist. Searches were performed in the following databases: MEDLINE Ovid, EMBASE, Web of Science, and Cumulative Index to Nursing and Allied Health (CINAHL). Results:From the 42 studies included, 6 groups of intervention types were identified: educational and breastfeeding support programs, early discharge, oral stimulation, artificial teats and cups, kangaroo mother care (KMC), and supportive policies within NICUs. All groupings of interventions were associated with significantly increased rates of any breastfeeding at discharge. All types of interventions except artificial teats/cups and oral stimulation showed statistically significant increases in exclusive breastfeeding at discharge. KMC demonstrated the highest increased odds of breastfeeding at discharge among preterm and LBW infants. Conclusions:A variety of effective interventions exist to promote breastfeeding among hospitalized preterm and LBW infants. Hospital settings hold unique opportunities for successful breastfeeding promotion.PROSPERO registration: CRD42021252610

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,297 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations42
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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