Breastfeeding education experiences of mothers and health care providers: case studies from government health services in Lima, Peru
Notice bibliographique
Résumé
In Peru, exclusive breastfeeding (EBF) before six months of age decreased in urban areas (from 64.5% in 2007 to 59.9% in 2010) and the coastal region (from 60.1% in 2007 to 52.8% in 2010) despite a national infant feeding policy to protect, promote and support breastfeeding (BF).Health care providers (HCP) play an essential role in influencing mothers' feeding decisions.This study examined infant feeding promotion and support provided by government health services in Lima.Semi-structured interviews were conducted with 16 HCP and 11 mothers of infants < 6 months of age.Seven mothers participated in two focus group discussions.The health service environment and educational activities were observed.A case study approach was used and patterns established using cross-case analysis.HCP gave advice via growth monitoring and medical visits, nutrition counseling sessions, home visits and group sessions.HCP recommended EBF for six months but did not provide practical and tailored support to address common problems.Barriers to providing BF counseling by HCP included heavy client load, inadequate in-service training, poor counseling skills, and formula industry influence.Barriers to implementing EBF among mothers included employment, perceived breast milk insufficiency and infant formula promotion.Improved training of HCP and stronger monitoring of compliance with the national infant feeding policy are needed in government health services to protect BF behaviors.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».