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Enregistrement W4413139596 · doi:10.1371/journal.pgph.0005059

Breastfeeding and workplace support in Nepal

2025· article· en· W4413139596 sur OpenAlexaff
Mallika Shrestha, Saroj Adhikari, Gayatri Budha Magar, Babu Ram Pokhrel

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensFanshawe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingNursingMedicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working mothers encounter numerous challenges in exclusively breastfeeding their children despite overwhelming evidence of its benefits. This study examines exclusive breastfeeding (EBF) practices among employed mothers in Nepal, focusing on workplace support factors including maternity leave duration, flexible work schedules, task adjustments, breastfeeding policies, availability of lactation rooms, and dissemination of organizational support information. A cross-sectional study was conducted in Nepal among employed mothers with children under two years old. A self-administered online questionnaire was used to gather data from 201 mothers, and the results were analyzed using SPSS 16. EBF prevalence among employed mothers was 37.8%, with 76.4% identifying their return to work as the primary reason for discontinuing EBF. Only 18.9% of workplaces had designated rooms for breastfeeding, but such spaces increased the likelihood of EBF by 11.6 times (COR: 11.6; 95% CI: 4.7 - 28.2). Furthermore, task adjustment increased EBF by four times (COR: 4.2; 95% CI: 2.2 - 7.8). Maternity leave, combined with breastfeeding-friendly workplaces, significantly promotes EBF practices among working mothers in Nepal.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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