Breastfeeding in Canada: predictors of initiation, exclusivity, and continuation from the 2017–2018 Canadian Community Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
Human milk is the ideal source of nutrition for infants; however, adherence to breastfeeding recommendations is suboptimal and availability of Canadian breastfeeding data are limited. Using the 2017–2018 Canadian Community Health Survey Public Use Microdata File (Maternal Experiences Module, n = 5558, weighted n = 1 669 462) we computed breastfeeding indicators and explored sociodemographic, health, and geographical predictors of breastfeeding with univariate logistic regression models. Nationally, of all participants who gave birth in the preceding 5 years, 91% initiated breastfeeding, 43% exclusively breastfed to ≥5 months and 35% to ≥6 months, 56% reported any breastfeeding at ≥6 months, and 31% reported breastfeeding at ≥12 months. Breastfeeding cessation was most commonly attributed to insufficient milk supply (25%), but reasons differed significantly by breastfeeding duration. Breastfeeding initiation, exclusivity for ≥5 months, and extended breastfeeding ≥12 months all differed by geographic region, and by most sociodemographic and health characteristics. Positive breastfeeding outcomes were highest in British Columbia, and lowest in Quebec and the Atlantic region, and generally higher if caregivers had recently immigrated to Canada, were married, were >30 years of age, were not White, were nonsmoking, had completed postsecondary education, and had an annual household income >$40 000. These disparities indicate the need for tailored, equitable approaches to breastfeeding support, and continued regional monitoring of breastfeeding outcomes.
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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) | 0,000 | 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 ».