Registered nurse lactation consultants' experiences supporting maternal mental health: A qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The province of Nova Scotia has the highest rates of perinatal mental health disorders in Canada, and rates of exclusive breastfeeding fall below the Canadian national average. Exclusive breastfeeding is identified as a protective factor against the development of perinatal mental health disorders. Lactation consultant support is associated with increased rates of exclusive breastfeeding and decreased rates of perinatal mental health disorders. Despite this, little is known regarding the experiences of Registered Nurse Lactation Consultants related to supporting maternal mental health. OBJECTIVE: To understand the experiences of Registered Nurse Lactation Consultants related to supporting maternal mental health. DESIGN: A qualitative descriptive design using online semi-structured interviews. SETTING & PARTICIPANTS: Ten Registered Nurse Lactation Consultants employed in the publicly funded healthcare system in Nova Scotia, Canada, were recruited via purposive sampling. FINDINGS: Three themes emerged regarding the relational experiences of Registered Nurse Lactation Consultants while supporting maternal mental health; these included (1) Experiences supporting maternal mental health, (2) Providing maternal mental health care, and (3) Mothers need support. KEY CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Registered Nurse Lactation Consultants described positive experiences supporting maternal mental health and indicated that lactation consultant appointments were an opportune time to provide screening and support for maternal mental health. Enhancing support for maternal mental health requires collaborative and integrated approaches throughout the perinatal period. Healthcare providers, including Registered Nurse Lactation Consultants, must be provided with the support and resources to provide timely and appropriate support for maternal mental health throughout the perinatal period.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».