完全母乳育児を促進するための出生前介入

関連性:

この研究は、文化的に適切な介入を通じて乳児死亡率とそれに伴う人種格差を減少させる取り組みと連携しており、私たちの目的は、このパイロット研究で生成されたデータを使用して、より大規模な介入試験をモデル化できるようにすることです。 このプロジェクトは、臨床的に意義のある取り組みを紹介し、弱い立場にある人々（主にアフリカ系アメリカ人の妊婦）における重要な人種的健康格差に対処し、病院の質の対策（PC-05、病院内での完全母乳育児）と連携している。

バックグラウンド：

生後6か月までの完全母乳育児は、子供と母親の命を救うための最適な乳児栄養法です（AAP、その他）。 院内で粉ミルクを補給すると、30～60日で非完全母乳育児のリスクが2倍になるため、院内での完全母乳育児は非常に重要です（Chantry et al、2014）。 市内中心部のベビーフレンドリー指定産科病院では母乳育児の開始率が増加していますが、完全母乳育児は遅れています。 CDC mPINC データ (乳児の栄養とケアにおける産科実践、2015 年) は、これが国家的な問題であることを示しており、調査対象の病院の 50% 以上が、母乳で育てられている乳児の「10 ～ 49%」へのサプリメント補給を支持しています。

研究の目的と目的:

研究の目的は、2 つの出生前介入 (母乳育児擁護者とポジティブなメッセージング) の受け入れ/満足度を評価し、これらが完全母乳育児の意図と実践に影響を与えるかどうかを判断することです。

学習目標は「１」です。 介入実施前と実施後とで完全母乳育児の意向が変化したかどうかを判断する「2」。 介入の受容性と満足度を判断する「3」。 チャンピオンとポジティブなメッセージング介入を受けた女性における、院内および産後2週間での完全母乳育児の割合を決定し、比較すること

方法:

研究デザイン: この研究は、完全母乳育児の意図に対する 2 回の出生前母乳育児介入の効果を評価するために選択された、事前テストと事後テストの連続グループ デザインです。 介入 A (母乳育児チャンピオン) と介入 B (ポジティブ メッセージング) は、それぞれ研究の 1 か月目と 2 か月目に実施されます。

人口と設定: 設定は、オハイオ州クリーブランド都市部にある学術的な三次医療出産センターであり、年間約 3,800 件の出産を行っている大学病院マクドナルド女性病院です。 対象者には、施設内の診療所で出生前訪問を受けており、妊娠 28 週以前に必要な母乳育児教育を完了している 14 歳以上の妊婦 (14 ～ 17 歳の場合は保護者同伴) が含まれます。 これらのクリニックは、主にアフリカ系アメリカ人の WIC 資格のある人々にサービスを提供しています。

介入: どちらの介入でも安全に保護された iPad が使用され、参加者との対話には合計で約 10 分かかります。 介入 A では、Coffective™ プログラムの母乳育児チャンピオンに関する情報を利用します。参加者はコンテンツをタップしてスクロールするよう案内され、フォローアップの配布資料とチャンピオンを選択するための奨励金を受け取ります。 介入 B は、複数の情報源からのポジティブなメッセージを利用し、WIC Loving Support™ アプローチをモデルとしています。参加者は (istock で購入した) 写真をクリックすると、それぞれの写真に母乳育児限定の特典とヒントに関する情報が表示され、その後、概要の配布資料を受け取ります。

データ収集: インフォームドコンセントが得られた後、社会人口学的情報と摂食意図を含む事前テストが実施されます。 次に、5 ～ 8 分間の iPad ベースの介入に続いて、介入の満足度と介入後の摂食意向についてリッカートベースの質問をする短い事後テストが実施されます。 産後、入院中と2週間後の実際の授乳方法をカルテレビューでまとめます。 データ入力にはREDCapが利用されます。

結果の尺度: これらは次の目的を反映します。

「1.」介入後は完全母乳育児の意向「2」。リッカートに基づく介入に対する満足度は「3」でした。 院内および産後2週間における完全母乳育児の割合

データ収集ツール: これらは調査チームによって作成されました。

データ分析とサンプルサイズの考慮事項:

サンプルサイズ - 研究の目的 #1 は、介入の実施前と後で完全母乳育児の意向が変化するかどうかを判断することです。 仮説を立て、その仮説をテストするために必要なサンプルサイズを実行するためのこれらの介入を利用した、この質問に関する公開されたデータはありません。 これは仮説生成研究とみなされ、登録の実現可能性によってサンプルサイズが決まります。 2か月の研究期間中に、対象となるすべての女性にアプローチします。 週あたり約 31 人の女性が参加資格を得ると予想され、そのうち約 80% が参加に同意し、2 か月の研究期間で 250 人の女性が登録できる可能性があります。

データ分析 - 名目変数は頻度とパーセンテージを使用して説明されます。 正規分布する連続変数は平均値と標準偏差を使用して説明し、非正規分布する連続変数は中央値と IQR (四分位範囲) を使用して説明します。 名目上の変数を比較します。 必要に応じてカイ二乗分析またはフィッシャーの直接確率検定を使用して、異なる介入（チャンピオンメッセージとポジティブメッセージ）を受けた人々。 分布的に適切な 2 サンプル検定を使用して、連続変数を比較します。 データが示すように追加の分析が実行される可能性があり、探索的とみなされます。