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Enregistrement W4403815294 · doi:10.1093/eurpub/ckae144.1399

How social and commercial determinants influence exclusive breastfeeding in the Philippines

2024· article· en· W4403815294 sur OpenAlexaff
Zhenchang Wang, Erica Di Ruggiero, Lay Khoon Lau, Mary R. L’Abbé

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingEnvironmental healthBusinessPsychologyMedicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The World Health Organization recommends exclusive breastfeeding (EBF) for the first six months after delivery. However, the EBF rate in the Philippines is only 29%. Existing literature suggests that the influence of infant formula marketing (IFM), communication channels, and traditional health beliefs are possible contributors to low EBF rates, but rare studies have been conducted in low-resource settings. Methods: To bridge the gap, 15 barangays in Palawan were selected; 97 interviews were conducted with lactating mothers (LM), health workers (HW), traditional healers, infant formula sellers, and community leaders (CL) to represent different perspectives. The results were coded and analyzed inductively. Results LM received EBF information through multiple resources. Poverty, lacking breast milk (BM), EBF education, and health benefits (HB) to infants are top contributors to EBF while maternal employment and no BM are top barriers to EBF. Elders, traditional health beliefs (THB), and the influence of COVID-19 can influence EBF in both directions. LM emphasized more on poverty and elders to EBF while HW and CL emphasized the role of EBF education and HB. Urban LM tend to have more regular EBF education, use pumps when going out, and are more influenced by IFM. LM in remote areas tend to have more THB, have more BM substitutes, and share BM. Social classes, locations, Indigeneity, migration, and poverty are intersectioned to influence EBF. Conclusions Multiple social and commercial determinants influenced EBF. LM is facing more challenges to EBF under globalization and capitalism. Remote LM are less benefited from new technologies and policies to promote EBF. Different stakeholders have echo chambers to perceive the determinants of EBF. To improve health equity and EBF, the situations of marginalized people in remote areas should be more considered in policy making. Community building should also be considered differently to assist in EBF. Key messages • The project focuses on social and commercial determinants of exclusive breastfeeding with people in extreme poverty. • The project includes plenty of Indigenous breastfeeding behavior that are underreported.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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