Nynnamm - 授乳の困難に対する幼児向けの歌の効果 (Nynnamm)

スウェーデンでは、「質の高い地域医療」（God och nära vård）という概念に関連して、医療の大規模な再構築が行われています。 ほとんどの新米母親は出産に直接関連して自宅でケアされており、プライマリ医療提供者には新たな要求が課せられています。 知識や専門家向けのトレーニングが不足していると、新米母親が望む範囲で母乳育児をする機会に影響が及びます。 さらに、スウェーデンでは母乳育児率が減少しています。 この傾向の要因としては、医療関連の要因、人員削減、スタッフ不足、母乳育児に関する知識や支援的介入の不足などが考えられます。 専門家が母親にアドバイスをするための支援的な介入を欠いている場合、母乳育児率がさらに低下するリスクがあります。 母乳育児が子供の健康と生存を確保する効果的な方法であることが知られているため、これは危険です。 また、母乳育児は母親に大きな健康上の利益をもたらし、医療費を削減する費用対効果の高い方法です。

目的と目的 この研究の目的は、母乳育児が困難な母親の母親のストレス、経験、および産後 6 か月までの母乳育児率に対する、授乳中の母親の乳児に向けた歌唱を含むセルフケア介入の効果を評価することです。

研究の具体的な目的は次のとおりです。

• 母乳育児中の母親の乳児向けの歌唱が、母乳育児に困難を抱える母親の介入後4週間で母乳育児率を高める効果があるかどうかを調査する（主要結果）。
• 母乳育児中の母親の乳児向けの歌唱が、母乳育児に困難を抱える母親の産後6か月までの母親のストレスと母乳育児の困難を軽減するのに効果的かどうかを調査する（副次的結果）。
• 母乳育児に困難を抱えている母親が、授乳中に乳児向けの歌を使用した母親の経験を説明しています（副次的結果）。
• 親子の瞬間瞬間のコミュニケーションを調査し、母乳育児の状況とこの状況における潜在的な問題をより深く理解することができます（副次的結果）。
• 参加した母親のコルチゾールレベル、ナトリウムレベル、母乳および唾液中の体細胞数（コルチゾールのみ）を調査する（副次結果）。

方法設計 1:1 の割り当て比を持つ 2 つの並行グループによる探索的多施設ランダム化比較試験が計画されています。 研究者らは、標準的な授乳サポートと授乳中の母親の乳児に向けた歌を組み合わせることで、母子二者関係の経験も含めて母乳育児をする母親の割合が向上し、母乳育児が困難な母親のストレスが軽減されるのではないかという仮説を立てている。

参加者と環境 この研究は、ダーラナ、ウプサラ、ヴェルムランド地域のさまざまな児童医療センターと産後ケア施設で実施されます。 母乳の出の低下、乳首の痛み、乳房の痛み、授乳中にストレスや体調不良を感じている、または吸い込みに問題がある乳児を抱えているなど、母乳育児の困難に対するサポートを求めている母親が対象となります。 参加者はスウェーデン語または英語を理解し、18 歳以上である必要があります。 医療訪問中に、母親は研究について説明され、研究への参加を希望する母親から書面によるインフォームドコンセントが得られます。

データ収集と手順 母親は 2 つの群のうちの 1 つにランダムに割り当てられます。 ランダム化は、研究チームとは独立して管理される自動化された安全なウェブベースのシステムを使用して、医療スタッフまたは研究チームのメンバーによって実行されます。 ブロックランダム化が使用され、8 つの介入と 8 つのコントロールのブロックが使用されます。

介入グループは、母乳育児中に母親の乳児に向けた歌唱と組み合わせて、医療スタッフから標準的な母乳育児サポートを受けることになります。 歌の開始点は個別に評価され、二人に合わせて調整され、授乳が始まる約数分前に始まります。 幼児向けの歌をどのように適用するかについての教育ビデオが、介入グループのすべての母親に上映されます。

対照群に割り当てられた母親には、医療スタッフから標準的な母乳育児サポートが提供され、1 回の授乳セッション中に副次的結果の測定に関するデータが収集されます。

医療スタッフは、訪問中すべての母親に標準的な母乳育児サポートを提供します。 その後、母親は乳児に母乳を与えます。 母乳育児を開始する前に、研究チームはベースラインデータ（質問と生体サンプル）を収集し、母親をガルバニック皮膚反応（GSR）装置に接続します。この装置は、母親の感情状態の激しさを反映する汗腺活動の変化を測定します。 /覚醒。 授乳の様子はビデオ撮影されます。 授乳後、母親は追加の質問に答え、唾液中のコルチゾールのサンプルが再度採取されます。 この順序は、乳児の空腹信号に応じて異なる場合があります。

研究チームは、1 年半続くと予想されるデータ収集期間中、月に約 5 ～ 10 日滞在します。

介入の性質上、処置中に医療スタッフや保護者が盲目にすることはできません。 研究チームは完全に盲目になるわけではありません。ただし、データ収集は異なる研究者によって異なるデータ収集日に実行されます。 したがって、すべての母親のランダム化グループに完全にアクセスできる研究者は存在しません。 主要な結果に関するデータを収集するために電話をかけてきた人は盲目になります。 さらに、副次的結果については、研究チームは大幅に盲検化されることになります。

データ分析と統計 事前検出力分析を使用して、介入 4 週間後の母乳育児普及率における 2 つのグループ間の 11% の差を検出するのに必要な検出力を調べます。 介入グループと対照グループの授乳中の母親の割合が確率 (検出力) 0.8 で等しいという帰無仮説を棄却するには、介入グループに 121 人の母親、対照グループに 121 人の母親を含める必要があります。ロジスティック回帰。 ドロップアウトの可能性を考慮して、さらに 18 人 (各グループに 9 人) の母親が採用され、合計 260 人の母子二卵性サンプルが得られます。 この帰無仮説の検定に関連するタイプ I の過誤確率は 0.05 です。

分析中には治療意図を持ったアプローチが使用されます。 データを分析するには、いくつかの統計モデルと定性的手法が使用されます。 主要結果である授乳 (はい/いいえ) は、オッズ比と 95% 信頼区間で示されるロジスティック回帰分析で分析されます。 変数の分布に応じて、適切な比較統計モデルを使用して副次的結果が分析されます。 定量的なデータも記述統計を使用して表示されます。 定性的データ (つまり、自由回答形式の質問、メモ、コメント、インタビュー データ) は、定性的コンテンツ分析によって分析されます。 ビデオ録画と歌唱は微量分析によって分析されます。 マイクロアナリシスは社会顕微鏡、ビデオ映像を手作業でコード化した秒ごとの詳細な分析方法として定義でき、これにより母乳育児の状況とこの状況における潜在的な問題についてのより深い理解が得られる可能性があります。 微小分析を使用すると、研究者は、例えば、母乳育児中の母親の同時性やタイミング、またはその欠如をミクロレベルで識別できるようになり、同様の状況にある母親をより適切に導く方法に関するマクロレベルの知識を研究に提供できます。 データを分析する際には、混合方法が使用されます。 定量的データと定性的データは、まず個別に分析され、その後統合されて全体として解釈されます。