An Examination of the Benefits of Lactation Consultant Services in NICUs for Mothers and Their Newborn: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is well accepted that lactation consultant (LC) services can enhance the breastfeeding success in mother–infant dyads. However, despite such advantages, not all neonatal intensive care units (NICUs) offer LC services. The objective of this systematic review was to assess the available evidence on the effect of LC service on breastfeeding outcomes for mothers whose infants are in the NICU. Methods: The PRISMA Extension for Systematic Reviews were used to conduct this systematic review. The following databases: Embase, Medline, CINAHL, and Cochrane library were searched. An initial 464 studies were obtained. Duplicates and studies that did not fit the inclusion criteria were removed, leaving 30 full-text articles to review. Nineteen were further excluded after full-text review. A total of 11 studies were included. Due to the heterogeneity of the included studies, a meta-analysis could not be performed, instead a qualitative numerical summary was conducted. Results: Overall, 10/11 (90%) of studies observed a 6–31% increase in the number of infants who received mother’s own milk, and 11–27% in the number of infants who received direct breastfeeds associated with the implementation of LC services in the NICU. The two most common types of LC services studied included: i) multidisciplinary lactation support—described as a team-based approach that includes at least one LC and ii) designation of LC formal role in the NICU. Conclusions: This review highlights that having LC services in the NICU is vital for meeting the unique needs and enhancing breastfeeding outcomes for mothers whose infants are in the NICU.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».