Breastfeeding Barriers for Preterm Infants in Neonatal Intensive Care Unit Environments: A Systematic Assessment and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast milk is vital for the growth and development of preterm infants. However, in Neonatal Intensive Care Units (NICUs), mothers often encounter significant challenges in breastfeeding. Objective: This study aims to systematically evaluate the barriers to breastfeeding in NICUs, thereby providing evidence-based support for clinical practices. Methods: A comprehensive search was conducted in the Cochrane Library, PubMed, Web of Science, Embase, and Scopus databases, up to September 2023. Meta-analysis was performed using Stata 15.0, applying fixed or random effects models to calculate odds ratios (OR) and their 95% confidence intervals (CI). Study quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale for cases and cohorts and the Agency for Healthcare Research and Quality standards for cross-sectional studies. Heterogeneity was evaluated using Cochran’s chi-squared test (Cochran’s Q) and I 2 statistics, and publication bias was assessed through funnel plots and symmetry tests. Results: A total of 32 studies were included, encompassing 96,053 preterm infants. The main barriers to breastfeeding in preterm infants included: low gestational age (OR = 1.36, 95% CI: 1.06–1.75), lower maternal education (OR = 1.64, 95% CI: 1.39–1.93), insufficient breast milk (OR = 2.09, 95% CI: 1.39–1.93), multiple births (OR = 1.615, 95% CI: 1.18–2.210), smoking (OR = 2.906, 95% CI: 2.239–3.771), and single motherhood (OR = 1.439, 95% CI: 1.251–1.654). Conclusion: This study underscores the need for individualized breastfeeding support strategies in NICUs, taking into account the diverse backgrounds of mothers. Future research should focus on unraveling the underlying mechanisms affecting breastfeeding in preterm infants, with the goal of enhancing breastfeeding rates and improving developmental 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».