Factors For Cessations of Exclusive Breast Feeding at End Of 6 Weeks in Healthy Term and Late Preterm Neonates Born in A Hospital Set Up in North India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Millions of deaths can be averted by scaling up exclusive breast feeding, EBF rate. By end of 2 months only 69% of mothers and by 4-6 months only one quarter of mothers are giving EBF to their babies. Factors influencing non-initiation or early cessation of exclusive breastfeeding had already been evaluated under NFHS data but only for babies born in community settings, these factors need to be investigated for the neonates born out of community settings. Objectives: To identify risk factors for early cessation of exclusive breast-feeding. Setting: Teaching Hospital in north India. Subjects: Mothers giving birth to term or late pre-term healthy neonates were enrolled within 48 h after delivery and followed up till 6th postnatal week. Results: A total of 350 mothers were enrolled. At the end of 1st, 2nd and 6th week the proportion of EBF decreased to 95%, 93.3% and 75.8% respectively. Risk factors associated with early cessation of exclusive breastfeeding were cesarean section at end of six weeks was primiparous mothers (RR: 1.95, 95%CI: 1.01-3.79). Conclusion: First time mothers need more counseling on exclusive breast-feeding.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».