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Enregistrement W4388290705 · doi:10.26685/urncst.516

The Baby Friendly Hospital Initiative in Canada: A Narrative Review

2023· review· en· W4388290705 sur OpenAlexaffabout
Faye Arellano

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingAccreditationMedicinePandemicFamily medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PediatricsNursingEnvironmental healthMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breastfeeding offers substantial benefits to infant health, encompassing physical and neurodevelopmental aspects. National and international guidelines, such as those from the Canadian Paediatric Society (CPS) and World Health Organization (WHO), recommend exclusive breastfeeding for the first six months of life, followed by continued breastfeeding with complementary foods until two years of age or beyond. Despite these recommendations, Canada faces challenges in achieving optimal breastfeeding rates, with only 35% of parents exclusively breastfeeding until the recommended six-month mark. This narrative review aims to assess the implementation rate of the Baby-Friendly Hospital Initiative (BFHI) in Canada, an intervention established by the WHO and the United Nations Children’s Fund (UNICEF) to promote breastfeeding. Comprehensive searches on Google and official websites of relevant associations and organizations were conducted to gather data on the number of designated Baby-Friendly Hospitals using reports from 2016 to 2022. Our findings reveal that only 3% of the 604 total hospitals in Canada available for receiving Baby-Friendly designation have acquired it. Furthermore, the proportion of designated hospitals is less than one-third in each province. There are varying trends in the number of designated Baby-Friendly Hospitals across Canadian provinces and territories. While some have demonstrated a steady increase over the examined period (e.g. Nova Scotia, Alberta), others exhibited a decline or no change (e.g. Ontario, Prince Edward Island). Several factors may have contributed to the low numbers and trends in BFHI designation, including the COVID-19 pandemic, lack of BFHI implementation in hospital accreditation requirements, and the dispersed efforts towards BFHI-related activities. These results underscore the urgent need for enhanced implementation of the BFHI across Canada.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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