发表在第22卷第五名(2020): 5月

本文的预印本(早期版本)可在https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/17361,首次出版
基于互联网的电子技术干预对母乳喂养结果的有效性:系统回顾

基于互联网的电子技术干预对母乳喂养结果的有效性:系统回顾

基于互联网的电子技术干预对母乳喂养结果的有效性:系统回顾

审查

1澳大利亚卧龙岗大学计算与信息技术学院

2澳大利亚卧龙岗大学护理学院

通讯作者:

Alaa Ali Almohanna,硕士

计算机与信息技术学院“,

卧龙岗大学

诺思菲尔德大街

伍伦贡,2522

澳大利亚

电话:61 402592326

电子邮件:aaa933@uowmail.edu.au


背景:支持妇女开始并继续母乳喂养是一项全球性挑战。正在开发一系列采用电子技术(e-技术)的母乳喂养干预措施,通过互联网提供不同的分娩模式和功能;然而,基于互联网的电子技术对母乳喂养结果的影响尚不清楚。

摘要目的:本研究旨在识别目前采用电子技术的基于互联网的母乳喂养干预措施的特点,并调查基于互联网的电子技术对母乳喂养结果的影响。

方法:根据系统评价和元分析的首选报告项目指南,对以下数据库进行了系统检索:Scopus、Web of Science、Cochrane系统评价数据库、ScienceDirect、谷歌Scholar、计算机协会、SpringerLink和电气和电子工程师学会Xplore。

结果:这项系统综述包括2007年至2018年发表的16项研究,涉及8个国家的4018名女性。干预措施的特点根据以下因素进行分组:(1)提供模式(基于网络、移动电话应用程序和计算机亭),(2)干预措施的目的(教育和支持),以及(3)关键策略(监测和母乳喂养跟踪、个性化、在线论坛、基于网络的咨询和母乳喂养站定位器)。通过论坛将教育活动与基于网络的个性化支持相结合,似乎是改善母乳喂养结果和长期纯母乳喂养率的最有效方法。监测和母乳喂养追踪器似乎是最无效的方法。

结论:这项研究展示了各种基于互联网的电子技术,专业人员可以使用这些技术来促进、教育和支持母乳喂养的妇女。未来采用电子技术的基于互联网的母乳喂养干预措施可以考虑改善与母亲的互动,并使拟议的干预措施的内容个性化。

中国医学杂志,2020;22(5):e17361

doi: 10.2196/17361

关键字



母乳喂养有助于婴儿的生存、成长和健康,并促进积极的孕产妇健康结果[1].联合国儿童基金会和世界卫生组织(世卫组织)认为母乳喂养是儿童生存、营养、成长和孕产妇健康的基石[2].然而,全世界只有38%的6个月以下婴儿接受纯母乳喂养,低于2025年50%的目标[3.].在澳大利亚,96%的妇女在出生后开始母乳喂养,但在产后6个月时,这种喂养方式显著下降至仅15%至25% [4].

早期停止母乳喂养已引起临床医生、卫生保健提供者和政府的注意,以制定和评估新的举措。促进和支持母乳喂养的主要干预措施包括家访咨询[5]、同伴辅导[6]、同辈支援团体[7],以及住院教育干预[8].从怀孕早期开始并持续到产后晚期的母乳喂养教育已被证明是对长期母乳喂养行为最有效的干预措施之一[9].然而,提供传统的面对面教育和支持可能需要训练有素的专业人员[10],而女性及其家人要在不方便的时间或地点参加教育课程,可能并不容易[11].因此,有人认为这种传统形式的支持和教育对年轻一代可能没有好处或用处[12].因此,信息和通信技术可能适用于将传统的教育和支助转变为免费和广泛普及的提供方式[1213].

信息通信技术被定义为用于通过电子通信捕获、处理、存储和交换信息的数字技术工具和资源[14].世卫组织指出,信息和通信技术改善了获取信息的途径,这将导致改善世界各地的保健服务[15].一项针对美国妇女、婴儿和儿童公共健康营养项目低收入参与者使用的手机应用程序的研究表明,需要改进和扩大该项目中的技术。3.].国际认证的哺乳顾问,Heinig [12)提出,利用互联网提供母乳喂养干预措施是促进母乳喂养的一个途径。自2019年4月起,近44亿人在积极使用互联网[16].电子技术(e-technologies)被认为是提供医疗保健服务的革命性进步。电子技术的各种应用表明,患者和医疗保健专业人员的操作效率得到了提高,时间和生产力得到了优化[10].电子技术,如基于web的技术、移动应用程序和计算机亭,使用更广泛的信通技术来超越传统的医疗保健设施,并为地理位置遥远的人群提供支持[17-19].有证据表明,电子技术还可以提供个性化的基于网络的干预措施,从而产生更持久的健康行为改变[20.21],例如母乳喂养。研究表明,人们对更多具有个性化信息的基于网络的选项有明显的兴趣,为妇女的母乳喂养决策提供支持[22-24].通过电子技术为在母乳喂养期间寻求信息和帮助的母亲提供基于互联网的可定制支持,有可能对任何母乳喂养结果产生积极影响[2526].

许多系统综述评估了使用电子技术对产妇护理和妊娠结局的干预效果[27-31].然而,只有少数系统综述报道了采用电子技术干预对母乳喂养结果的影响。例如,在3项电子干预研究的系统综述中,与基于提供者的干预相比,使用基于电子的干预对母乳喂养有中等影响(OR 2.2, 95% CI 1.9-2.7;d=0.5 vs OR 1.1, 95% CI 1.0-1.2;d = 0.0) (32].同样,Giglia和Binns [33]回顾了2000年至2013年5月发表的参考文献,以评估使用互联网对母乳喂养结果的影响。该研究发现,在1379项研究中,只有一项研究符合纳入条件,并证明了使用互联网对母乳喂养结果的积极影响。另一项关于电子技术改善母乳喂养效果的研究结果[34]表明,采用电子技术的干预措施对于提高母乳喂养知识、开始纯母乳喂养和持续时间具有潜在价值。然而,目前还没有系统综述来确定使用电子技术的不同类型的当代基于互联网的干预措施,并评估其对母乳喂养结果的影响。本研究旨在识别目前采用电子技术的基于互联网的母乳喂养干预措施的特点,并调查基于互联网的电子技术对母乳喂养结果的影响。


搜索方法

本综述遵循了系统评价和荟萃分析(PRISMA)首选报告项目指南[35].PRISMA清单和搜索词可在多媒体附件1

信息来源

共检索了8个电子数据库以确定潜在的研究:Scopus、Web of Science、Cochrane系统评论数据库、ScienceDirect、谷歌Scholar、计算机协会、SpringerLink和电气和电子工程师学会Xplore。还检索了以下试验的登记册,以确定任何现有的相关试验:Cochrane对照试验中央登记册,世卫组织国际临床试验登记平台,国际临床试验登记平台和ClinicalTrials.gov。

研究类型和纳入/排除标准

同行评议的研究,包括定量和质量研究、混合方法、描述性研究、随机对照试验和有或没有盲法的准实验设计试验,都被纳入了该综述。研究方法在任何方面都不受限制。任何研究使用电子技术进行干预、需要互联网接入并旨在解决任何母乳喂养结果的论文都被包括在内。考虑到短信也可以在没有互联网接入的情况下使用,使用短信的研究被排除在审查之外。纳入和排除标准见文本框1而且2

入选标准。
  • 主题
    • 评估使用电子技术(e-technologies;网络、电脑亭和移动应用程序)
    • 评估在妇女中使用电子技术的基于互联网的母乳喂养干预的论文
    • 论文解释、评估或报告任何基于互联网的母乳喂养干预措施,使用电子技术对任何母乳喂养结果进行评估
  • 设置
    • 没有限制
  • 刊物种类
    • 发表在同行评审期刊上的论文或来自国际学术会议或会议论文集的同行评审论文。
  • 语言
    • 英语
  • 出版日期
    • 没有限制
文本框1。入选标准。
排除标准。
  • 主题
    • 评估其他采用电子技术的母乳喂养干预措施的论文(电子技术;例如,电话,短信,视频或电话)
    • 评估任何采用电子技术的基于互联网的母乳喂养干预措施的论文,这些技术仅针对其他相关方(如父亲、临床医生、提供者和卫生保健工作者或服务机构)。
    • 论文不报告任何母乳喂养的结果,而是侧重于一般的孕产妇和儿童健康
  • 设置
    • 没有限制
  • 刊物种类
    • 口头陈述、评论、政策简报和描述应用程序而不评估其实现和研究协议的论文。
  • 语言
    • 不是英语
  • 出版日期
    • 没有限制
文本框2。排除标准。

参与者类型

参与者为健康的孕妇或产后妇女,初产或多产,打算母乳喂养。此外,如果针对女性的干预是单独描述的,那么针对父母双方作为研究参与者的研究也包括在内。所有年龄、种族、职业和任何社会经济地位的女性都被包括在内。

搜索策略

搜索于2018年11月进行,而筛选阶段发生在2019年1月至3月之间。搜索策略中使用的主要关键词包括:护理、母乳喂养、“母乳喂养”、“母乳喂养”、“乳汁”和哺乳;以及计算机、远程医疗、计算机中介和移动应用。中概述了为Scopus量身定制的搜索策略的详细示例文本框3.此搜索策略适用于其他每个数据库(多媒体附件2).

Scopus数据库的搜索策略。

(TITLE-ABS-KEY(技术或计算机*或网络或互联网或移动*或智能手机或短信或视频或messag *或应用程序或干预或提升或支持或手机或ios和android或细胞*或电话或文本))和(TITLE-ABS-KEY(“移动医疗”或移动医疗、移动医疗或e-health电子健康或远程医疗、远程医疗Telelactation或者医疗信息技术性能*))和(TITLE-ABS-KEY(母乳喂养*或母乳喂养或“母乳喂养”或lacta *或“奶妈*”mother* OR maternal health OR maternal care OR pregnan* OR antenatal OR post* OR newborn* OR infant* OR child* OR baby OR Exclusive Breast Feeding OR Exclusive Breastfeeding))

文本框3。Scopus数据库的搜索策略。

数据提取

检索到的研究由第一作者(AA)转移到爱思唯尔的Mendeley桌面参考管理器,以下载论文并删除重复。第一作者筛选了所有论文的标题和摘要,并对全文进行了审查以确定符合条件的研究。然后,3位作者(AA、SM和KW)讨论了符合条件的研究是否适合最终回顾。调查孕产妇抑郁、HIV/丙型肝炎病毒、吸烟、糖尿病、酒精、超重/肥胖、生育、早产或剖宫产的研究被排除在综述之外。被排除的研究报告的原因包括在表格中多媒体.文中给出了系统评价和数据提取的示意图图1

图1。系统评价流程图-数据提取(BF, BSES)。男朋友:母乳喂养;爱婴医院倡议。
查看此图

数据分析

带有主题分析的自适应叙事综合方法[36]用于对采用电子技术的基于互联网的干预措施的目的以及这些干预措施中使用的策略进行分类。由于各研究之间存在显著的异质性,无法进行meta分析。然而,母乳喂养的结果是以叙述的形式呈现的。

检索结果与质量评价

这次搜索确定了5201篇论文。剔除重复论文后,2599篇论文通过筛选,剩余615篇(图1).在对全文进行检查后,17项研究完全符合纳入标准。研究质量由2名研究人员(AA和SM)评估,使用混合方法评估工具[3738].经质量评估后,1项研究被排除[39],余下共16项研究(图1).质量检查方面的任何分歧都是通过3位作者(AA、SM和KW)的讨论解决的。显示质量评估过程的表格作为附加文件在多媒体附件4


研究描述

纳入的研究涉及来自8个不同国家的4018名参与者:美国(n=5)、澳大利亚(n=3)、芬兰(n=3)、台湾(n=1)、加拿大(n=1)、泰国(n=1)、菲律宾(n=1)和爱尔兰(n=1)。纳入研究的干预措施是在产前或产后向妇女提供的,所有研究都报告了一种或多种母乳喂养结果(表1).只有3项研究报告使用理论框架来指导干预措施的设计:基于预测和改变行为理论的持续母乳喂养框架[40],班杜拉的[41]社会认知理论[42]和班杜拉的[43]自我效能理论[44].所包含的研究的描述在多媒体

基于互联网的电子技术干预的特点

在纳入的16项研究中,基于互联网的电子技术干预的特征根据电子技术提供的模式、干预的目的和这些干预中使用的关键策略进行了分类。

电子技术交付模式

纳入研究的电子技术涉及一系列交付方法,如基于网络的干预[424446-54]、移动应用程式[55-57]及电脑亭[4045) (表2).

干预措施的目的和主要策略

研究中使用的目的和关键策略使用主题分析进行编码。总体而言,根据干预措施的目的,出现了两大类:母乳喂养教育和母乳喂养支持。根据在干预措施中使用的关键策略,确定了6类:(1)监测和母乳喂养跟踪,(2)个性化,(3)在线讨论论坛,(4)基于网络的咨询,(5)母乳喂养站定位器(表3).

母乳喂养结果测量

母乳喂养意愿、知识、排他性和持续时间是研究中报道最多的结果指标(表4).

表1。纳入研究的特征。
研究参考 背景、学习国家 研究设计 参与者 持续时间 母乳喂养结果测量 理论框架 评估工具
Joshi等人,2016 [40 美国斯科茨布拉夫的西部区域医疗中心 准实验研究 46岁女性 产前至产后6个月
  • 母乳喂养知识
  • 母乳喂养自我效能
  • 母乳喂养的意图
预测和改变行为理论
  • 母乳喂养知识问卷
  • BSES-SF一个问卷调查
  • 母乳喂养减员预测工具问卷
张等,2014 [45 美国马萨诸塞州的Melrose-Wakefield医院 个随机对照试验b 15位女性 产前至产后6个月
  • 母乳喂养知识
  • 母乳喂养的意图
NRc
  • 问卷调查
  • BSES-SF
艾哈迈德等人,2012 [46 美国中西部的两家医院 混合的方法 26岁女性 产后至30天
  • 母乳喂养支持
  • 母乳喂养教育
NR
  • 母乳喂养的日记
  • 系统可用性量表
  • 看法的调查
艾哈迈德等人,2016年[42 美国中西部3家医院 个随机对照试验 141名女性 产后3个月
  • 纯母乳喂养
  • 母乳喂养持续时间
  • 母乳喂养强度
社会认知理论
  • 基于纸张的论坛
  • 调查(网上跟进论坛)
Alberdi等人,2018 [47 爱尔兰国家妇产医院(都柏林,城市)和韦克斯福德综合医院(韦克斯福德,农村) 可行性研究 100名女性 产前至产后3个月
  • 母乳喂养持续时间
NR
  • 网络问卷调查
Geoghegan-Morphet等人,2014 [48 医院、加拿大 定性研究 200名女性 产后至6个月
  • 母乳喂养教育
  • 母乳喂养的结果
  • 母乳喂养支持
NR
  • 调查
Giglia等人,2015 [49 来自4个地区的医院,澳大利亚 纵向队列研究 414名女性 产后至12个月
  • 母乳喂养支持
  • 母乳喂养开始
  • 母乳喂养持续时间
  • 纯母乳喂养
NR
  • 基于珀斯婴儿喂养研究标记II的改进工具
Grassley等人,2017年[50 网站,美国 队列研究(1组前+后) 41岁女性 产前至产后1个月
  • 母乳喂养自我效能
  • 母乳喂养的意图
  • 母乳喂养教育
NR
  • 问卷(前测和后测)
  • BSES-SF
Hannula等人,2014 [51 芬兰赫尔辛基大都会区3家公立妇产医院 准实验研究 705名女性 产前至产后第一周
  • 纯母乳喂养
  • 母乳喂养的态度
  • 母乳喂养的信心
  • 母乳喂养的应对
NR
  • 爱荷华州婴儿喂养态度量表
  • BSES-SF
  • 门闩d评估工具
黄等,2007 [52 台北医院,台湾 准实验研究 120名女性 产前至产后6周
  • 母乳喂养持续时间
  • 母乳喂养知识
  • 母乳喂养的态度
NR
  • 问卷调查
纽比等,2015 [53 喂养昆士兰婴儿,澳大利亚 前瞻性队列研究 488名女性 产前至产后12个月
  • 母乳喂养支持
  • 母乳喂养教育
NR
  • 网络问卷调查
Salonen等人,2008 [44 芬兰两所公立大学医院 准实验研究 863名女性 从产前到出院
  • 纯母乳喂养
自我效能理论
  • 问卷调查
Salonen等人,2014 [54 医院、芬兰 准实验研究 760名女性 产前至产后12个月
  • 纯母乳喂养

NR
  • 结构化的问卷调查
德拉·克鲁兹等人,2017年[55 菲律宾母乳银行,菲律宾 定性研究 32岁的女人 NR
  • 母乳喂养支持
  • 母乳喂养教育
NR
  • 网络问卷调查
王等,2018 [56 网站,泰国 混合方法 21岁女性 产后4周
  • 母乳喂养支持
  • 母乳喂养教育
NR
  • 调查
  • 结构化面试
惠顿等人,2018年[57 澳大利亚维多利亚州西南部4家当地医院 前瞻性队列研究 46岁女性 产后至6个月
  • 母乳喂养持续时间
  • 母乳喂养的信心
NR
  • 网络问卷调查

一个BSES-SF:母乳喂养自我效能感量表简写。

bRCT:随机对照试验。

cNR:没有报道。

dLATCH:母乳喂养图表系统和文档工具。

表2。基于互联网的电子技术干预的描述。
研究参考 技术干预类型 目的/目标 供应商
Joshi等人,2016 [40 电脑亭 透过互动电脑资讯亭及双语母乳喂养教育计划,提供母乳喂养知识及提高自我效能感
  • 护士
张等,2014 [45 电脑亭 透过电脑资讯亭的虚拟哺乳顾问,推广母乳喂养
  • 大学工作人员
艾哈迈德等人,2012 [46 网站 透过网上互动母乳喂养监察系统(LACTOR)提供母乳喂养教育及支援
  • 训练有素的研究团队
  • 泌乳顾问
艾哈迈德等人,2016年[42 网站 通过基于网络的互动式母乳喂养,增加母乳喂养时间、排他性和强度
  • 研究科学家和哺乳顾问
Alberdi等人,2018 [47 网站 使用基于网络的母乳喂养支持评估母乳喂养开始和持续时间
  • 哺乳专家
Geoghegan-Morphet等人,2014 [48 网站 透过网上母乳喂养支援诊所,提供同业及专业支援的母乳喂养教育
  • 安大略西南医学学术组织研究小组
Giglia等人,2015 [49 网站 通过网站提供母乳喂养支持
  • 助产士和/或研究人员
  • 护士
Grassley等人,2017年[50 网站 利用基于网页游戏的学习平台提供母乳喂养教育,评估母乳喂养意愿,并提高母乳喂养自我效能
  • “大学的研究人员
Hannula等人,2014 [51 网站 利用基于网络的服务加强对母乳喂养的支持
  • 助产士
黄等,2007 [52 网站 利用基于网络的母乳喂养教育计划提供母乳喂养教育,增加母乳喂养知识,并提高母乳喂养技能
  • 助产士
纽比等,2015 [53 网站 利用基于网络的母乳喂养支持提供母乳喂养教育和支持,并评估婴儿喂养信息的互联网来源
  • 研究人员
Salonen等人,2008 [44 网站 通过一个基于网络的信息网站支持母乳喂养、育儿和婴儿护理
  • 护士
Salonen等人,2014 [54 网站 通过一个基于网络的信息网站支持母乳喂养、育儿和婴儿护理
  • 护士
德拉·克鲁兹等人,2017年[55 手机应用程序 使用移动应用程序提供母乳喂养教育和支持
  • 研究人员
王等,2018 [56 手机应用程序 通过手机应用程序提供母乳喂养教育和支持
  • 研究人员
惠顿等人,2018年[57 手机应用程序 评估母乳喂养时间与一般人群的比较,并描述婴儿喂养结果
  • 护士和/或助产士
表3。基于干预目的和关键策略的基于互联网的电子技术的分类。
目的和主要策略 电脑亭 网站 手机应用程序
Joshi等人,2016[40 张等,2014 [45 艾哈迈德等人,2016年[42 黄等,2007 [52 Hannula等人,2014 [51 Salonen等人,2008 [44 Salonen等人,2014 [54 Geoghegan-Morphet等人,2014 [48 Grassley等人,2017年[50 艾哈迈德等人,2012 [46 Giglia等,2015 [49 Alberdi等人,2018 [47 纽比等,2015 [53 王等,2018 [56 德拉·克鲁兹等人,2017年[55 惠顿等人,2018年[57
目的

教育 一个 N/Ab

支持
关键策略

监测和母乳喂养跟踪 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A

个性化 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A

在线讨论论坛 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A

网络咨询师 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A

母乳喂养站定位器 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A

一个:适用。

bN/A:不适用。

表4。根据采用电子技术的互联网干预类型报告母乳喂养结果。
结果测量一个 合计(N=16), N (%) 电脑亭,n 网站,n 移动应用,n
母乳喂养开始 1 (6) N/Ab 1 N/A
纯母乳喂养 5 (31) N/A 5 N/A
母乳喂养持续时间 5 (31) N/A 4 1
母乳喂养的意图 3 (19) 2 1 N/A
母乳喂养知识 3 (19) 2 1 N/A
母乳喂养的态度 1 (6) N/A 1 N/A
母乳喂养的信心 2 (13) N/A 1 1
母乳喂养自我效能 1 (6) 1 N/A N/A
母乳喂养强度 1 (6) N/A 1 N/A

一个在每个电子技术类别中重复统计具有多种结果的研究。

bN/A:未评估。

基于网络的干预措施的母乳喂养结果

在结合教育和支持重点的11项基于网络的母乳喂养干预措施中,有8项显示母乳喂养结果有所改善[424447-49515254].

例如,Huang等[52]在一项准实验研究(n=120)中评估母乳喂养知识,在测试后的结果中,干预组和对照组的母乳喂养知识水平存在显著差异(P<.001),前测知识水平无差异。此外,干预组(n=60)在3 - 5天、2周、4周和6周的纯母乳喂养率均高于对照组(n=60;分别为48.3%、45%、31.7%及26.7%,而分别为38.3%、20%、20%及20%)[52].

住院期间纯母乳喂养已被证明可通过基于网络的干预措施得到改善[445154].汉努拉等[51]评估了基于网络的母乳喂养教育支持系统对芬兰705名女性纯母乳喂养率的影响。干预组(n=431)可以访问一个提供文章、图片、视频和教育游戏的网站。在住院期间,干预组纯母乳喂养的频率高于对照组(71%对58%;P<.001),出院时也是如此(76%对66%;P= . 01)。此外,在芬兰进行了另外两项准实验研究,方便样本为1300个[4454]还表明,在住院期间,使用网络干预的一组妇女的纯母乳喂养率高于对照组。Salonen等[44]报告称,纯母乳喂养在干预组更常见(51.0%对27.4%;P<.001), Salonen等人也报道了类似的发现[54](50.1%对30.4%;P<措施)。

提供基于网络的母乳喂养干预措施,并提供交互式和异步的在线讨论板,有助于激励干预母亲继续母乳喂养更长时间[49].例如,在一项针对西澳大利亚地区妇女的纵向队列研究中,在居住在偏远地区的妇女中,使用在线支持和论坛与6个月时更高的纯母乳喂养率相关(n=10;5.9%对0.6%;P= . 01) (49].

爱尔兰最近的一项研究还向127名妇女提供了一个提供母乳喂养信息的网站,并向她们发送产后6个月的电子邮件,并提供母乳喂养热线和支持小组的访问权限[47].该研究对母乳喂养时间产生了积极影响,来自城市和农村地区的参与者承认,由于参与了该研究,母乳喂养时间分别增加了42.2%和86.7%。然而,城市妇女(6周时为42%,3个月时为53.3%)报告说,与农村妇女(6周时为26.7%,3个月时为13.3%)相比,参加研究对她们的母乳喂养时间长短没有影响。这项研究发现,与城市地区的女性相比,农村地区的女性更倾向于提供额外的产后支持,包括独家访问教育网站,分别为46.7%和22% [47].

盖根-莫斐等[4858]设计了一个基于网络的母乳喂养支持诊所,称为孕产妇虚拟婴儿营养支持诊所,提供基于证据的母乳喂养教育,并结合同行和专业支持。资源有4个方面:(1)文字、图形、视频等母乳喂养教育资源;(2)为参与者提供互动讨论论坛,由国际认证的哺乳顾问监督和促进;(3)数据采集能力;以及(4)一个基于网络的婴儿日志的文字和照片条目。研究发现,干预组中60.8%的母亲在产后6个月进行纯母乳喂养,而28.2%的母亲进行纯母乳喂养,这与加拿大2010-2013年安大略省母亲的统计数据相似[58].

在美国进行的先导研究[50[参考译文设计HealthyMoms旨在利用网络上基于游戏的学习平台(3D Gamelab)对妇女进行母乳喂养教育的干预。研究参与者在3D Gamelab平台上总共完成了3个任务,主要集中在三个主题上:决定母乳喂养、喂养宝宝和获得支持。每一项任务都通过网络教育活动聚焦于一个特定的母乳喂养主题,例如观看视频、阅读简短的介绍或添加帖子和对信息的回复。母乳喂养自我效能感采用14项母乳喂养自我效能量表(BSES-SF)进行测量,母乳喂养意愿采用1项量表(包括4类)进行评估(例如,只用母乳喂养/不用配方奶只有配方奶/没有母乳喂养这两个,或不确定).大多数母亲(68%)表示有很高的纯母乳喂养意愿;然而,单因素方差分析检验发现各组间BSES-SF均分无显著性差异(P=.26)或在(P=.68)干预[50].

此外,有两项研究评估了基于网络的母乳喂养监测系统对母乳喂养母亲的影响[4246].在这些系统中,有一个[42]发现出院时干预组(n=49)和对照组(n=57)妇女的母乳喂养结果无显著差异(P=点)。然而,与对照组(分别为40%、19%和19%)相比,干预组妇女在1、2和3个月时的纯母乳喂养率(分别为63%、63%和55%)更高。Ahmed和Ouzzani研究的参与者(n=26) [46]也通过基于网络的母乳喂养监测系统获得出院后母乳喂养支持,并报告该系统帮助他们将母乳喂养问题降至最低[46].

基于网络的干预中使用的关键策略

基于网络干预的母乳喂养监测和跟踪

只有2项研究[4246]提供了基于网络的母乳喂养日记干预措施,并使用数据监测策略来促进母乳喂养。

提供网上母乳喂养日记[42记录30天的母乳喂养数据,对干预组和对照组在3个月时的母乳喂养强度有显著影响(P= .002)。艾哈迈德和乌扎尼[46评估了基于网络的母乳喂养监测系统(LACTOR)的影响,该系统旨在记录30天的母乳喂养和婴儿产量数据。系统有2个模块:(1)母亲门户,母亲可以记录每天母乳喂养的数据并收到通知;(2)哺乳顾问的入口。研究发现,超过77%的母亲报告婴儿每天喂养≥8次,并报告该系统提供了继续母乳喂养的动力。尽管70%的母亲表示母乳喂养数据输入并不耗时,但她们报告说,监测并不能取代与哺乳顾问面对面的咨询。

基于web的干预中的个性化

四项研究引用了提供个性化支持[42464849].两套基于网络的母乳喂养监测系统[4246],要求参与的母亲每天输入母乳喂养数据,两个系统都能够根据所输入的母乳喂养问题自动生成反馈,并通过通知发送定制的干预措施。这些系统能够从母亲的反应中发现模式,并识别不同的母乳喂养问题。该系统还为干预组的母亲提供了动力,当母亲每天母乳喂养8至10次时,系统会发出积极的通知[42].澳大利亚的一个网站母乳喂养干预使干预组(n=207人)能够在论坛上发帖,与其他人开始新的电子邮件对话,并使用网络摄像头联系哺乳顾问并收到量身定制的回复[49].Geoghegan-Morphet等人在一项研究中提出了一种更个性化的干预措施[48在那里,一位哺乳顾问通过网络诊所提供实时帮助和实时响应;然而,这些帮助会议没有被任何参与的妇女利用。

网络干预中的在线讨论论坛

提供基于网络的母乳喂养干预措施,并提供交互式和异步的在线讨论板,可有效提高纯母乳喂养率[52]并有助于激励干预组的母亲继续母乳喂养更长时间[49].母亲亦会在论坛上联络注册护士/助产士,询问问题及获得可靠资料[4454].然而,访问网上聊天室/论坛以支持母乳喂养与为婴儿提供母乳之间并无关联[53].值得注意的是,爱尔兰队列中的母乳喂养帮助热线[47城市女性的比例为30.6%,农村女性的比例为12.5%。

网上母乳喂养支援诊所是在加拿大的一项研究中建立的[48]改善了获得专业母乳喂养支持的机会,并通过论坛提供交流和参与。干预组在同行和专业人士的支持下获得了论坛的完全访问权,对照组获得了除互动论坛以外的全部访问权[48].

网络干预中的网络哺乳顾问

在Giglia等人的一项基于互联网的干预研究中[49],对长期母乳喂养结果有效,干预组的妇女可以通过网络帖子或使用网络摄像头与认证的哺乳顾问交流有关母乳喂养的任何担忧或问题。虽然本研究中的女性在每个时间点都报告了一些哺乳问题,但没有人通过网络摄像头服务联系哺乳顾问。

同样,网上母乳喂养支援诊所[48在哺乳顾问的帮助下,他们可以在论坛上监督、促进和鼓励讨论,为母亲提供支持和教育资源。他们还可以发布信息和资源,为额外的细节设置问题,回答问题,并提供建议。然而,来自干预组的帖子主题往往更主观(例如,基于生活方式),而不是技术主题(例如,母乳喂养问题)[48].在2项研究中[4246],由哺乳顾问在网上持续监测母亲的母乳喂养数据。哺乳期顾问及早发现和解决母乳喂养问题,对继续母乳喂养有改善作用。

使用移动应用的母乳喂养结果

共有3项研究报告了移动应用程序的可用性,但没有检查应用程序对母乳喂养结果的有效性[55-57].澳大利亚的一项研究评估了智能手机母乳喂养应用程序的可用性,母乳喂养的解决方案,在澳大利亚农村哺乳妇女中[57].该应用是解决母乳喂养问题的交互式指南,提供问题解决方案搜索功能,并为妈妈们及时提供信息。研究结果表明,与维多利亚州西南部的一般统计数据相比,母乳喂养持续时间更长,证明了其可用性[57].

另外还有两项小样本研究评估了手机应用程序的可用性和有用性MoomMae(56和Milktrack(55]旨在为母乳喂养的妇女提供支持。的MoomMae(56干预措施的目的是支持母亲在公共场合更放心地哺乳,并有效地跟踪她们的喂养和喂奶记录。

移动设备应用的关键策略

移动应用中的母乳喂养监测和跟踪

只有一项母乳喂养移动应用程序干预[56]提供了母乳喂养跟踪功能,可以输入抽水/喂养数据,并保存所有喂养记录的历史。

移动应用中的个性化

参加者参加了三项研究[55-57]通过移动应用程序接受了个性化的母乳喂养干预。这些干预措施旨在通过提供喂养和泵吸量控制来提高母乳喂养体验[56],提供捐献母乳的平台[55],并提供互动指引,帮助母亲解决母乳喂养问题[57].

移动应用中的母乳喂养站定位器

泰国总共有2项研究[56]及菲律宾[55)开发了带有母乳喂养站定位器的移动应用程序,该应用程序具有嵌入式策略,可以使用用户的GPS位置定位附近可进行母乳喂养的地点。在这两项研究中,女性认为通过应用程序找到母乳喂养的地方更容易喂养的房间该功能仍然有一些负面反馈,因为应用程序中展示的喂食室数量有限[56].

使用电脑Kiosk的母乳喂养结果

共有2项研究使用了电脑亭干预措施[4045].使用电脑资讯亭的主要目的是提供母乳喂养教育及支援,包括母乳喂养的基本知识、母乳喂养的好处及如何应付母乳喂养[4045].初步评估研究[45]在与产前模块互动后,干预组(n=7)的母乳喂养知识显著提高(P与对照组(n=8)比较<.05)。这项研究显示,在妇女与产前模块互动后,纯母乳喂养的意愿显著增加(P<.05)以及与对照组相比母乳喂养信心的提高[45].类似地,Joshi等人[40]报告母乳喂养知识得分显著提高(P=.03)仅在随访第6周时,对照组(平均23.2,SD 3.7)和干预组(平均25.3,SD 2.6)之间。然而,在任何其他随访时间点,控制组和干预组之间的知识分数的平均变化没有显著差异。该研究还报告了母乳喂养的自我效能评分在第6周前逐渐增加,随后在第3个月时自我效能评分下降(P =.46)及6个月(P= 54)。此外,干预组报告母乳喂养的意愿明显更高(P=.049),结果表明,在6个月的时间内,所有研究参与者的母乳喂养意愿得分均有显著改善(P< . 05)。

电脑亭的关键策略

利用电脑资讯亭监测及追踪母乳喂养情况

只有电脑亭里的张等人[45研究具有纵向母乳喂养跟踪功能,使系统能够检查母乳喂养记录并监测母乳喂养做法,以确保婴儿的最佳生长。

个性化的电脑亭

张等[45他在一个电脑亭子上开发了一个虚拟哺乳顾问,与干预组的女性互动。干预包括动机性访谈技术,以激励和社会认知技术,以加强积极的行为。这种干预使适应性互动成为可能,其中互动组件可以根据母亲自己的进步和她之前与kiosk的互动进行修改。乔希等人[40]设计了一个互动亭子,提供母乳喂养信息和信息,可根据自我效能感、态度影响、期望、个人规范和社会效应等心理社会因素进行调整。


主要研究结果

本研究综述了采用电子技术的基于互联网的母乳喂养干预;调查他们的目的、交付模式和关键战略;并系统地描述了它们对母乳喂养结果的有效性。回顾研究的主要目的集中在3种教学模式:基于网络的干预、移动应用程序和计算机亭。在5个关键策略中,个性化和网络讨论是干预中最常用的策略。本综述提供的证据表明,采用电子技术的基于互联网的干预措施,将早期互动式产前母乳喂养教育与产后网络讨论支持相结合,可以改善住院期间的母乳喂养结果[444748515254]及6个月以下纯母乳喂养率[49].这些结果得到了类似的面对面介入性研究的支持,这些研究结合了产前教育和产后支持[59-61].

研究发现,通过支持系统向母亲提供个性化反馈和定制信息的干预措施具有激励作用,并导致了积极的母乳喂养结果。这些有效的战略表明,需要采用电子技术进行知情、高度互动和量身定制的母乳喂养干预措施。与其他有效的临床干预措施一致,在母乳喂养实践中进行多模式、多阶段和互动干预是成功的[606263].基于网络的支持可以非正式地提供,比如通过在线论坛进行对等交流,也可以正式地提供,比如基于网络的哺乳咨询。母亲和哺乳顾问在母乳喂养干预中提供的互动性、连通性和双向交流可能会扩大教育和参与母亲的机会,从而改善母乳喂养结果。研究发现,在类似的干预措施中提供及时和合格的哺乳顾问对患有某些母乳喂养并发症的母亲特别有吸引力[64].在Cochrane对支持性干预措施的回顾中,研究结果表明,接受任何形式支持的妇女在产后5个月前停止纯母乳喂养的可能性较小[65].

在本综述中,提供监测和母乳喂养跟踪的干预措施似乎在改善母乳喂养结果方面效果最差,这可能是因为缺乏针对不同母乳喂养挑战的有意义的教育和支持性互动。值得注意的是,纳入研究的妇女产前母乳喂养意愿率较高,这可能是干预措施有效性的一个混杂因素[404550].哺乳妇女很可能从可靠的来源寻求关于哺乳信息的广泛循证信息。获得的母乳喂养知识被认为对她们的喂养决定有积极影响[66].

就提供模式而言,基于网络的平台是采用电子技术提供基于互联网的母乳喂养干预的主要和更有效的模式。几项研究使用了基于网络的干预措施,其中大多数报告了干预后纯母乳喂养的增加和总体积极的结果[42444749515254].这一发现可以解释为,基于网络的干预能够在一系列环境(如医院和家庭)中提供早期教育,并在干预期间从各种护理提供者(如同行和哺乳顾问)向参与者提供持续支持,从而维持其效果。另一个原因可能与政府网络平台的可靠性和可信度有关[67].妇女需要就婴儿的健康和福祉作出知情的决定。拥有一个值得信赖的资源将使妇女能够在母乳喂养方面做出自己的选择。然而,许多研究报告称,缺乏监管制度来协助最终用户识别最佳的基于网络的电子技术[68-70].

尽管通过移动应用程序提供母乳喂养干预措施是令人鼓舞的,因为其相对简单和持续可用[71],这篇综述中的移动应用程序侧重于支持女性访问母乳银行或在小群女性中表达母乳。此外,这些研究主要是为了评估应用程序的可用性,而不是在没有任何理论框架的情况下检查其有效性。虽然在大多数纳入的研究中观察到在报告理论框架方面的显著缺失,但没有一项使用任何类型的行为改变理论框架的移动应用程序干预报告。利用理论为干预措施的制定或评估提供信息可以在母乳喂养干预措施中发挥关键作用,作为母乳喂养行为的强有力预测因子[72].

最后,电脑亭的干预似乎在提高妇女的知识和短期信心水平方面是有效的。创建一个互动平台,再加上持续的、可获得的支持,可以帮助母亲获得满足她们个人需求的具体信息[4573].正如在其他与健康有关的干预措施中观察到的那样,使用对话计算机可提供可负担性和可携带性[7475].然而,为了长期效果,有必要将个性化方法和专业支持纳入干预措施,以对母亲的个人需求作出实际反应。此外,可持续性仍然是一个问题,因为这些类型的干预措施可能已经过时[76],研究结果不能推广到其他环境。

此外,还观察到缺乏严格的干预措施制定、评估和实施干预措施内容的详细报告,这使得难以确定干预措施对母乳喂养结果的影响[77].未来的研究可以在理论的指导下设计干预的实施和评估,以实现全面的干预发展过程,并有更好的机会进行有效的母乳喂养干预。

限制

这项系统评价的一个关键优势是它遵循了PRISMA指南[35],这是一种确保系统审查报告透明的既定方法。然而,这项研究有几个局限性;例如,由于样本量小、研究时间不同、起点和终点不明确,很难概括从几项研究中观察到的结果。在所有纳入的研究中,干预结果测量的显著异质性以及缺乏对母乳喂养结果的明确定义增加了复杂性,阻碍了荟萃分析。

该研究的另一个局限性是,所纳入的大多数干预措施都是在卫生保健系统质量良好的发达国家和高收入国家提供和发表的[78],这可能不适用于发展中国家的女性,或具有不同社会经济地位和文化背景的女性[29].应优先考虑在卫生保健提供者和资源不足的地区建立母乳喂养干预措施,以改善母乳喂养做法[79].此外,干预措施侧重于改变个人行为,缺乏与文化差异有关的一些关键方面,这些方面可能影响妇女的母乳喂养做法,并可能阻碍她们实现预期的结果。这一点尤其重要,因为妇女对母乳喂养的决定因其自身文化是否支持母乳喂养以及她们所处的文化背景而异。因此,研究结果需要进一步研究其可移植性。在不同社会环境下为妇女提供母乳喂养干预措施时,需要考虑其适用性。

结论

研究结果表明,基于互联网的电子技术正在改变母乳喂养干预措施的获取和提供,它们在帮助母乳喂养母亲寻求有关母乳喂养的支持和建议方面具有相当大的潜力。结果表明,结合教育和持续支持的基于网络的干预措施是采用电子技术支持长期母乳喂养结果的最佳干预模式。此外,综述揭示了两种主要的有效策略是个性化,在线论坛形成可信的来源。进一步的研究需要探索使用电子技术干预的可用性和有效性,这些技术具有基于理论的系统设计,可以包括来自可信的社会和专业来源的鼓励和讨论机会。还需要将妇女的社会文化需求纳入这些技术,以提供符合文化特点的母乳喂养支持。

致谢

非常感谢沙特阿拉伯王国教育部对AA的博士奖学金支持。

利益冲突

没有宣布。

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2009年系统评价和元分析首选报告项目清单。

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数据库搜索策略和关键字。

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所纳入实验研究的特征表。

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混合方法评估工具,2018年版。

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排除的研究。

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BSES-SF:母乳喂养自我效能感量表简表
e-technologies:电子技术
信息通信技术:信息和通信技术
棱镜:系统评价和元分析的首选报告项目
人:世界卫生组织


G·艾森巴赫(G Eysenbach)编辑;提交09.12.19;R Khajouei, C Reis, R Bensley同行评审;对作者13.01.20的评论;修订版本收到05.04.20;接受27.04.20;发表29.05.20

版权

©Alaa Ali Almohanna, Khin Than Win, Shahla Meedya。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com), 2020年5月29日。

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