Unveiling breastfeeding knowledge among Muslim women in Qatar: an exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Low global breastfeeding rates pose a significant public health issue. In Qatar, the majority of Muslim women do not breastfeed their babies despite guidelines from Islamic and health organizations. Various factors influence women’s decisions to breastfeed, but limited research exists on breastfeeding knowledge and its predictors among Muslim women. This study aims to (a) assess breastfeeding knowledge and its sources among Muslim women in Qatar and (b) identify predictors of breastfeeding knowledge. A group of 414 postpartum Muslim women was recruited using convenience sampling. Data on breastfeeding knowledge was collected using a pre-developed questionnaire, summarized, and overall knowledge scores were computed. Predictors of breastfeeding knowledge were identified using linear regression. Although participants demonstrated accurate breastfeeding knowledge, notable gaps remain, particularly in understanding the protective effects of breastfeeding against conditions such as diabetes (48.1%) and ovarian cancers (52.7%), as well as guidelines on breastfeeding initiation (25.0%) and exclusivity (29.7%). The participants identified television and social media, mothers, and mothers-in-law as the primary sources of their breastfeeding knowledge. Predictors of higher breastfeeding knowledge included higher levels of education, living with a husband only, prior breastfeeding experience, and the intention to exclusively breastfeed. To improve breastfeeding knowledge and practices, targeted educational programs and family-oriented media campaigns that address these knowledge gaps are essential. Additionally, providing accessible counseling support can reinforce accurate breastfeeding information and create supportive breastfeeding environments. These strategies are crucial for bridging knowledge gaps and promoting breastfeeding rates in Qatar and globally.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; 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 ».