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Enregistrement W4389140199 · doi:10.1111/apa.17051

Assessment of the <scp>Baby‐Friendly</scp> Hospital Initiative showed suboptimal knowledge and a low exclusive breastfeeding rate in Ogun State, Nigeria

2023· article· en· W4389140199 sur OpenAlexaboutno aff
Rafiq A. Abdul, Catherine O. Agbede, AO Adekoya, Olufunmilola Abolurin, Olufunke O. Obadina

Notice bibliographique

RevueActa Paediatrica · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingOgun stateHealth careNursingQuarter (Canadian coin)MedicineHealth facilityFamily medicinePediatricsEnvironmental healthEconomic growthPopulationPolitical scienceGeographyHealth servicesLocal government

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Implementing the Baby-Friendly Hospital Initiative (BFHI) programme has been fraught with challenges globally. The study aimed to assess the implementation of the BFHI and breastfeeding practices in healthcare facilities in Ogun State, Nigeria. METHODS: It was a questionnaire-based cross-sectional study carried out between August and October 2019 among 100 healthcare workers and 110 mothers from health facilities in Ijebu-Ode Local Government Area of Ogun State, Nigeria. RESULTS: Nearly two-thirds (61.0%) of the healthcare workers were community health workers while the others were nurses. Less than a quarter (23.8%) of the healthcare workers had ever attended breastfeeding educational programmes since they started working. About half of the healthcare workers had good knowledge, attitude and practice of BFHI. Nurses had a significantly better practice of BFHI than community health workers. Understaffing was a major limitation to the implementation of BFHI. The mothers had an exclusive breastfeeding rate of 47%. CONCLUSION: The knowledge, attitude, and practice of BFHI were suboptimal and the exclusive breastfeeding rate among the mothers was low. There is a need to improve staff strength, training and re-training of staff, as well as regular monitoring and evaluation of healthcare facilities on the implementation of BFHI.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,276 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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