Influência do pai na continuidade ou interrupção do aleitamento materno: metassíntese
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo: Sintetizar evidências qualitativas sobre a influência do pai na decisão da mãe de manter ou interromper o aleitamento materno. Método: Metassíntese qualitativa, com buscas sistemáticas nas bases de dados LILACS, PubMed, Scopus e CINAHL, suplementadas por buscas manuais. Foram seguidas as recomendações do ENTREQ (Enhancing Transparency in Reporting the Synthesis of Qualitative Research) e o checklist CASP (Critical Appraisal Skills Programme) para avaliar a qualidade dos estudos. No processo de síntese dos dados, utilizou-se abordagem de síntese temática. Resultados: De um total de 1.158 referências identificadas, 13 foram incluídas. A síntese temática possibilitou a construção de dois temas analíticos, que qualificam a influência paterna: ‘Dificuldade em se inserir ativamente no processo de amamentação’, com quatro temas descritivos, e ‘Contracenando direta ou indiretamente com a mãe na amamentação’, com três temas descritivos. Considerações Finais: A maioria dos estudos revelou o processo decisório centrado na mãe. Educação em saúde direcionada ao pai durante o pré-natal contribui para uma paternidade participativa e incentivadora do aleitamento materno.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.087 | 0.202 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.006 |
| Bibliometrics | 0.016 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".