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Enregistrement W4376137563 · doi:10.1002/hsr2.1263

Health facility delivery and early initiation of breastfeeding: Cross‐sectional survey of 11 sub‐Saharan African countries

2023· article· en· W4376137563 sur OpenAlexaff
Edward Kwabena Ameyaw, Kenneth Setorwu Adde, Jones Arkoh Paintsil, Kwamena Sekyi Dickson, Olanrewaju Oladimeji, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevueHealth Science Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensUniversity of OttawaGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingMedicineChildbirthOdds ratioLogistic regressionDemographyConfidence intervalCross-sectional studyOddsPsychological interventionHealth facilityBreast feedingEnvironmental healthPregnancyPediatricsPopulationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims: Early initiation of breastfeeding (EIB) remains one of the promising interventions for preventing neonatal and child deaths. EIB is positively associated with healthcare delivery or childbirth. Meanwhile, no study in sub-Saharan Africa (SSA) appears to have investigated the relationship between health facility delivery and EIB; thus, we assessed the correlation between health facility delivery and EIB. Methods: We used data from the Demographic and Health Survey (DHS) of 64,506 women from 11 SSA countries. The outcome variable was whether the respondent had early breastfeeding or not. Two logistic regression models were used in the inferential analysis. With a 95% confidence interval (CI), the adjusted odds ratios (aORs) for each variable were calculated. The data set was stored, managed, and analyzed using Stata version 13. Results: The overall percentage of women who initiated early breastfeeding was 59.22%. Rwanda recorded the highest percentage of early initiation of breastfeeding (86.34%), while Gambia recorded the lowest (39.44%). The adjusted model revealed a significant association between health facility delivery and EIB (aOR = 1.80, CI = 1.73-1.87). Compared with urban women, rural women had higher likelihood of initiating early breastfeeding (aOR = 1.22, CI = 1.16-1.27). Women with a primary education (aOR = 1.26, CI = 1.20-1.32), secondary education (aOR = 1.12, CI = 1.06-1.17), and higher (aOR = 1.13, CI = 1.02-1.25), all had higher odds of initiating early breastfeeding. Women with the richest wealth status had the highest odds of initiating early breastfeeding as compared to the poorest women (aOR = 1.33, CI = 1.23-1.43). Conclusion: Based on our findings, we strongly advocate for the integration of EIB policies and initiatives with healthcare delivery advocacy. Integration of these efforts can result in drastic reduction in infant and child mortality. Essentially, Gambia and other countries with a lower proclivity for EIB must reconsider their current breastfeeding interventions and conduct the necessary reviews and modifications that can lead to an increase in EIB.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,377
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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