Effets d’un soutien à l’allaitement par vidéoconférence sur l’expérience d’allaitement vécue par des mères de nouveau-né à terme : une revue rapide
Bibliographic record
Abstract
La phase aiguë de la pandémie de COVID-19 a imposé une réduction des contacts face à face lors des soins traditionnels post-partum. La situation pandémique a alors mis en évidence l’utilisation de la vidéoconférence comme forme de soutien novatrice et complémentaire aux pratiques déjà implantées pour soutenir les femmes allaitantes. Considérant le manque de connaissances quant aux effets de la vidéoconférence sur l’expérience d’allaitement, le but de cette revue rapide était de synthétiser les données probantes sur les effets du soutien à l’allaitement par vidéoconférence lors de la période post-partum à domicile sur l’expérience d’allaitement de mères de nouveau-né à terme. Employant la méthode en sept recommandations d'examen rapide de Cochrane (2021), six études comportant des interventions de vidéoconférence ont été incluses et une seule d’entre elles présente des résultats statistiquement significatifs sur l’intensité des allaitements. Les effets sur l’exclusivité et la durée de l’allaitement lors du soutien par vidéoconférence se sont avérés équivalents aux soins usuels actuellement offerts lors du retour à domicile. Bien que les effets soient comparables au soutien face à face, les taux d’allaitement demeurent inférieurs aux cibles mondiales visées. À la lumière des trois constats découlant de la revue rapide, de futures études pourraient permettre d’explorer les effets d’un soutien proactif par vidéoconférence, et ce, basé sur un cadre théorique. En somme, les résultats obtenus ont permis la formulation de recommandations pour la recherche, la formation et la pratique à dessein de favoriser l’expérience positive d’allaitement et ainsi l’exclusivité, la durée et l’intensité de l’allaitement.
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 | 0.014 | 0.080 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
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".