L'Effet des Vidéos Assistées par Intelligence Artificielle sur l'Auto-efficacité, la Motivation et les Scores LATCH pour l'Allaitement chez les Mères Primipares

En 2024, près de la moitié (48 %) des nourrissons de moins de six mois dans le monde sont exclusivement allaités, approchant l'objectif mondial de 50 %. Sur la base de ces progrès, l'Organisation mondiale de la santé a étendu l'objectif à 60 % d'ici 2030, soulignant la nécessité d'interventions innovantes, évolutives et de soutien pour renforcer les pratiques d'allaitement. L'allaitement maternel présente des bienfaits bien établis pour la croissance, l'immunité et la santé à long terme du nourrisson, tout en réduisant les complications post-partum maternelles et les risques de maladies chroniques. Un soutien précoce après l'accouchement, en particulier dans les premières heures suivant la naissance, est essentiel pour un allaitement réussi et durable. Cependant, dans des contextes cliniques chargés, fournir un soutien continu et individualisé peut être difficile, en particulier pour les primipares qui peuvent éprouver un manque de confiance, des douleurs et des conseils insuffisants. Cet essai contrôlé randomisé vise à évaluer l'effet d'une vidéo relaxante d'allaitement assistée par intelligence artificielle (IA) sur l'auto-efficacité, la motivation à allaiter et les scores LATCH chez les primipares. Contrairement aux vidéos pédagogiques, la vidéo basée sur l'IA est conçue pour favoriser la relaxation émotionnelle, la perception instinctive de l'allaitement et la confiance maternelle pendant la période post-partum précoce. L'étude adopte un plan expérimental randomisé contrôlé à deux bras. La population est constituée de primipares ayant accouché par voie vaginale à l'unité post-partum de l'hôpital de formation et de recherche d'Ağrı entre février et juin 2026. Une analyse de puissance a priori (α=0,05, puissance=0,95) a indiqué un effectif minimal de 38 participantes ; compte tenu d'un taux d'attrition de 20 %, un total de 46 femmes (23 par groupe) seront recrutées. Les participantes éligibles incluent des primipares, des femmes turcophones sans complications post-partum ou néonatales. Les femmes ayant subi une césarienne, ayant des conditions médicales ou psychiatriques empêchant l'allaitement, ou dont les nouveau-nés nécessitent des soins intensifs seront exclues. Les participantes seront randomisées en groupes d'intervention et de contrôle à l'aide d'un outil de randomisation en ligne. Toutes les participantes recevront une éducation standardisée de 5 minutes sur l'allaitement, basée sur les directives de conseil en allaitement du ministère turc de la Santé. En plus des soins standard, le groupe d'intervision regardera une vidéo relaxante assistée par IA de 10 minutes aux 2^e et 6^e heures post-partum pendant l'allaitement. La vidéo sera affichée via une tablette tandis que la mère est dans une position d'allaitement confortable. Le groupe témoin recevra uniquement les soins standard. La vidéo générée par IA sera produite à l'aide de Kling AI, une plateforme de vidéo générative permettant des flux de travail contrôlés de texte à vidéo. Pour garantir une sensibilité éthique et culturelle, la vidéo n'inclura pas d'images réelles d'humains ou d'animaux allaitant. Au lieu de cela, elle présentera des visuels abstraits et métaphoriques (par exemple, des silhouettes pastel, des dessins au trait minimalistes ou des illustrations plates) qui transmettent le calme, le lien, le rythme et la proximité instinctive. La version finale sera sélectionnée après une revue d'experts et des tests pilotes auprès de trois femmes post-partum. Un bruit blanc de faible niveau (<60 dB) accompagnera la vidéo pour améliorer la relaxation maternelle et le confort du nourrisson. Les outils de collecte de données comprennent un formulaire d'informations démographiques, l'échelle d'auto-efficacité en allaitement forme courte, l'échelle de motivation à l'allaitement pour primipares et l'outil d'évaluation de l'allaitement LATCH. Les observations de l'allaitement et les scores LATCH seront effectués par une sage-femme indépendante en aveugle de l'affectation des groupes. Les analyses statistiques incluront des statistiques descriptives, des comparaisons appariées et intergroupes, et des analyses de mesures répétées le cas échéant. L'approbation éthique sera obtenue auprès du comité d'éthique institutionnel concerné, et un consentement éclairé écrit sera obtenu de toutes les participantes. Les résultats devraient apporter de nouvelles preuves sur le rôle des interventions numériques émotionnelles et relaxantes assistées par l'IA dans l'amélioration des résultats de l'allaitement post-partum précoce et de la confiance maternelle.