Increasing awareness of the connection between breastfeeding and mental health through an educational session for healthcare providers
Notice bibliographique
Résumé
Aim of the study The relationship between breastfeeding and mental health is complex and complicated by various confounding factors. Although no direct causative link has been established, several trends have arisen in the literature. The aim of this study was to see if an educational session on these trends could increase awareness of how breastfeeding affects mental health in women. Specifically, we aimed to see if this session could increase awareness in a group of clinicians (nurses, physicians, and lactation consultants) who provide care in the peripartum. Subject or material and methods A 45-minute education session was offered to health care providers for members of this population. The goal of this session was to increase awareness of how breastfeeding impacts mental health and how, when it is going well, it can positively affect mood. The session also emphasized the importance of support in the perinatal period. Results The session was evaluated for changes in awareness and knowledge and perceived usefulness and relevance via a short pre-and post- 8 question survey. There were significant differences in the post answers for Questions 1-5 compared to the pre- answers. Discussion These particular questions dealt with awareness and perceived relevance of the topic, the understanding of the complexity of the topic, perceived knowledge of the topic, and training on the topic. Conclusions These findings suggest that an educational session may improve awareness, knowledge levels, and perceived importance of this topic.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».