Nynnamm - 婴儿定向唱歌对母乳喂养困难的影响 (Nynnamm)

在瑞典，围绕“优质本地医疗保健”（God och nära vård）的概念，对医疗保健进行了广泛的重组。 大多数新妈妈在家里接受与分娩直接相关的护理，这对初级卫生保健提供者提出了新的要求。 专业人士缺乏知识和培训将影响新妈妈们按照自己的意愿进行母乳喂养的机会。 此外，瑞典的母乳喂养率正在下降。 造成这一趋势的因素可能是医疗保健相关因素、裁员、人员短缺以及缺乏母乳喂养知识和支持性干预措施。 当专业人士缺乏为母亲提供建议的支持性干预措施时，母乳喂养率可能会更低。 这是危险的，因为众所周知母乳喂养是确保儿童健康和生存的有效方法。 母乳喂养还为母亲带来显着的健康益处，并且是降低医疗保健成本的一种经济有效的方法。

目的和目的本研究的目的是评估自我护理干预措施（包括母乳喂养期间母亲向婴儿唱歌）对有母乳喂养困难的母亲产后六个月内的母亲压力、经历和母乳喂养率的影响。

该研究的具体目的是：

• 调查干预后 4 周，对有母乳喂养困难的母亲进行母乳喂养期间针对婴儿的唱歌是否能有效提高母乳喂养率（主要结果）。
• 研究母乳喂养期间母婴定向唱歌是否能有效减轻产后六个月内有母乳喂养困难的母亲的压力和母乳喂养困难（次要结果）。
• 描述有母乳喂养困难的母亲在母乳喂养期间使用婴儿定向唱歌的母亲经历（次要结果）。
• 调查父母与婴儿的即时沟通，以更深入地了解母乳喂养情况和在此背景下的潜在问题（次要结果）。
• 研究参与母亲中的皮质醇水平、钠水平以及母乳和唾液（仅皮质醇）中的体细胞计数（次要结果）。

方法设计 计划进行一项探索性多中心随机对照试验，其中两个平行组的分配比例为 1:1。 研究人员假设，在母乳喂养期间结合标准母乳喂养支持和母婴定向唱歌将提高母乳喂养母亲的比例，包括母婴二人的经历，并减少母乳喂养困难的母亲的压力。

参与者和环境 这项研究将在达拉纳省、乌普萨拉省和韦姆兰省的不同儿童保健中心和产后护理机构进行。 因母乳喂养困难而寻求支持的母亲，包括经历母乳供应量低、乳头疼痛和乳房疼痛、母乳喂养时感到压力或不适或婴儿有衔乳问题的母亲，将有资格被纳入其中。 参与者必须懂瑞典语或英语，且年满 18 岁。 在医疗保健就诊期间，母亲们将被告知有关研究的信息，并且将从想要参加研究的母亲那里获得书面知情同意书。

数据收集和程序 母亲们将被随机分到两只手臂中的一只。 随机化将由医疗保健人员或研究团队成员使用独立于研究团队管理的自动化且安全的基于网络的系统进行。 将使用分组随机化，分组包括 8 项干预措施和 8 项对照。

干预组将接受医护人员的标准母乳喂养支持，并在母乳喂养期间结合母婴指导唱歌。 歌唱的起点将根据两人的情况进行单独评估和定制，并将在母乳喂养开始前大约几分钟开始。 将向干预组中的所有母亲播放一段关于如何应用针对婴儿的歌唱的教育视频。

分配到对照组的母亲将获得医护人员的标准母乳喂养支持，并且将在一次母乳喂养期间收集有关次要结果指标的数据。

医护人员将在访问期间为所有母亲提供标准的母乳喂养支持。 然后，母亲们将母乳喂养她们的婴儿。 在母乳喂养开始之前，研究团队将收集基线数据（问题和生物样本）并将母亲连接到皮肤电反应（GSR）设备，该设备测量反映母亲情绪状态强度的汗腺活动变化/ 唤醒。 母乳喂养过程将被录像。 母乳喂养后，母亲将回答其他问题，并收集另一个唾液皮质醇样本。 根据婴儿饥饿信号的不同，顺序可能会有所不同。

在数据收集期间，研究团队每月大约有 5-10 天的时间，预计将持续 1.5 年。

由于干预的性质，在手术过程中医护人员和家长不可能实施盲法。 研究团队不会完全失明；然而，数据收集将由不同的研究人员在不同的数据收集日进行。 因此，没有研究人员能够完全访问所有母亲的随机分组。 打电话收集主要结果数据的人将被蒙蔽。 此外，对于次要结果，研究团队在很大程度上将被蒙蔽。

数据分析和统计 将使用先验功效分析来检验在干预后 4 周检测两组母乳喂养率 11% 差异所需的功效。 需要包括干预组中的 121 名母亲和对照组中的 121 名母亲，以便能够拒绝零假设，即干预组和对照组中母乳喂养母亲的比例相等，概率（功效）为 0.8，使用逻辑回归。 为了考虑到可能的退出情况，我们将另外招募 18 名（每组 9 名）母亲，这样我们的母婴组合样本总数就达到 260 名。 与原假设检验相关的 I 类错误概率为 0.05。

分析期间将使用意向治疗方法。 为了分析数据，将使用多种统计模型和定性方法。 主要结果——母乳喂养（是/否）——将通过逻辑回归分析进行分析，并给出比值比和 95% 置信区间。 根据变量的分布，将使用适当的比较统计模型来分析次要结果。 定量数据也将使用描述性统计来呈现。 定性数据（即开放式问题、笔记、评论、访谈数据）将通过定性内容分析进行分析。 视频录制和演唱将通过微观分析进行分析。 微观分析可以被定义为社会显微镜，一种对视频片段进行深入、手工编码、逐秒分析的方法，可以更深入地了解母乳喂养情况和在此背景下的潜在问题。 例如，通过微观分析，研究人员将能够在微观层面上辨别母乳喂养母亲的同步性和时间性或缺乏，从而为研究提供宏观层面的知识，以了解如何更好地指导处于类似情况的母亲。 分析数据时将使用混合方法。 定量和定性数据将首先单独分析，然后合并并作为一个整体进行解释。