面对面和WhatsApp交流的基于理论的健康教育干预对母乳喂养自我效能感的影响(SeBF干预):聚类随机对照现场试验

简介

背景

马来西亚纯母乳喂养的整体盛行率为47.1%(95%置信区间43.13-51.18)[1]，低于2025年70%的国家目标[2］．以往的研究表明，母乳喂养自我效能感是纯母乳喂养的决定因素之一[3.，4］．母乳喂养自我效能感是指母亲对婴儿母乳喂养能力的信心[3.，5］．与母乳喂养自我效能感相关的因素包括支持和指导、经历和压力、产后经历和社会环境[5-7］．社会认知理论(SCT)在以往的母乳喂养自我效能干预研究中已被证明是有效的[8-13］．SCT涉及一个认知动态过程，评估个体的信念和参与健康行为的能力[8］．

另一方面，有几种方法被用来向母亲传授知识和技能，包括面对面的交谈、电话和基于网络的应用程序[5，10-12，14，15］．WhatsApp是一款跨平台应用程序，可在Android、iPhone和Windows Mobile等所有主要智能手机平台上运行，在全球拥有约5亿用户。16］．根据最近的一项研究[17)， 98.7%的马来西亚受访者首选WhatsApp, 54%的受访者首选Facebook Messenger。鉴于WhatsApp的广泛使用，我们试图评估其在为孕妇提供健康教育方面的使用效果。

目标

本研究旨在确定基于sct的母乳喂养自我效能干预(SeBF)的效果，通过面对面交流和WhatsApp提高母乳喂养自我效能。

方法

研究设计

这项由干预组和对照组组成的2组平行单盲聚类随机对照现场试验，在马来西亚雪兰莪州葫芦兰加地区的妇幼保健诊所进行。在这项研究中，健康诊所被认为是一个集群。干预组接受了SeBF干预，而对照组则接受了由卫生保健人员提供的关于母乳喂养的标准常规简短咨询和母乳喂养小册子。

招聘及纳入标准

妊娠34 - 37周，在妇幼保健诊所接受产前护理的孕妇被邀请参与这项研究，并对其资格进行评估。符合条件的母亲是初产或多胎妇女，她们在前一次怀孕期间没有进行纯母乳喂养，拥有可上网的手机和WhatsApp应用程序。正在服用抗癌药物等药物的母亲，以及患有阻碍或复杂化母乳喂养的医疗或妊娠相关并发症的母亲(心脏病、癌症、肾炎、活动性或未经治疗的结核病、艾滋病毒或艾滋病、活动性乳腺疱疹病变、以及严重营养不良)被排除在这项研究之外[14］．在招募期间，所有参与者都被告知正在提供干预措施。向表示感兴趣的母亲提供参与者信息表和知情同意书。

随机化和分配隐藏

该群集包括葫芦兰加特区12个妇幼保健诊所。所有选择的健康诊所被随机分配到干预组和对照组由护士谁没有参与这项研究。所有选择的诊所都进行标记，并使用Stat Trek软件按1:1的分配比例进行简单随机化[15］．研究人员仅在随机化过程完成后才知道干预组的分配。符合资格要求的产前母亲被招募并同意与同等数量的参与者分配到每个诊所。参与者不知道小组分配。参与者被蒙蔽了一个事实，即意识到自己是对照组的一部分可能会影响他们对问卷的回答。

样本量计算

样本量是根据Lemeshow和Lwanga在健康研究中的样本量测定估计的[18］．使用2个总体比例的公式进行假设检验。样本量的计算是基于对照组母乳喂养自我效能增加30%和干预组母乳喂养自我效能增加55% [11]， α = .05， β = .20，类内相关系数为0.05 [19]，流失率20% [20.]，平均簇大小为20，设计效果为2.45。根据聚类设计效应进行调整后，最终所需的最小样本量为160人，其中干预组和对照组各80人。

干预模块

SeBF干预是一项新开发的模块，旨在提高母亲的母乳喂养自我效能。该研究基于SCT和先前的干预研究[5，8-10，12，15，18］．母乳喂养自我效能是主要目标，因为它是成功的纯母乳喂养的重要决定因素之一[21］．在此干预成功的基础上，将进一步评估纯母乳喂养的目的。

该新开发的SeBF模块与2名公共卫生医学专家和1名营养专家进行了咨询和讨论。该干预模块应用了SCT结构，如观察学习、个人经验、口头说服、解决问题、自我效能和结果预期。中所示的SeBF模块中使用的SCT结构多媒体附件1．

SeBF模块被开发为面对面和通过WhatsApp进行交付。干预包括训练和强化两个阶段。训练阶段包括30分钟的面对面会话，而强化阶段包括每周发送WhatsApp消息，直到产后4周。这些WhatsApp消息在每周一下午2:30发送，持续15分钟。WhatsApp的群组功能被用来发布信息、关注点和问题;澄清对母乳喂养做法的任何误解;并为所有参与者提供提醒。

参与者的隐私和机密性通过WhatsApp上的私人小组得到保护。因此，除了那些被研究人员招募的人之外，没有其他人可以进入这个小组。此外，WhatsApp群内没有任何个人信息被泄露。该模块已在未纳入主要研究的30名产前母亲中进行了试点测试。SeBF干预由一名研究人员提供，他也是一名医生。

研究工具

这项干预研究的主要结果是母乳喂养的自我效能得分，次要结果是对母乳喂养的知识和态度得分。这些结果分别在干预组和对照组在干预后立即、产后4周和产后8周进行评估。

母乳喂养自我效能

使用13项母乳喂养自我效能量表-简表评估母亲对自己成功母乳喂养婴儿能力的信心[22，23］．所有项目的前面都有“我总是可以”，并采用李克特5分制，其中1=“完全不自信”，5=“总是有信心”[10］．每一项都是积极的，总分在14到65之间，得分越高，母乳喂养自我效能越高[10］．Cronbach α系数为0.90 [24］．

母乳喂养知识

一份47个项目的有效问卷用于评估母乳喂养知识。其中包括常识、对母亲和婴儿的益处、有效的喂养方法、母乳喂养的时间、表达母乳(EBM)、EBM的储存、辅食，以及母乳喂养的问题[25］．每个项目都有“正确”、“错误”或“不确定”的分类回答。正确答案记为“1”，而错误和不确定的答案记为“0”。知识总分从“0”到“47”，分数越高代表知识越多。Cronbach α的内部一致性为0.70 [25］．

母乳喂养的态度

爱荷华州婴儿喂养态度量表共16项，用以评估母亲对母乳喂养的态度[26，27］．母亲们被要求在李克特5分制量表上表明她们对每个陈述的同意程度，从1=“非常不同意”到5=“非常同意”。对赞成配方奶喂养的项目进行反向评分(1= 5,2 = 4,3 = 3,4 =2和5=1)，并从对每个项目的反应的等加权和中计算出总体态度得分。总体态度得分从对配方奶母乳喂养的积极态度的“16”到支持母乳喂养态度的最高得分“80”。该仪器的Cronbach α≥。85年(28］．

数据收集

本研究的数据收集于2020年1月至12月进行。基线数据在参与者招募后收集。第二次评估在训练阶段结束后立即进行，随后在产后4周和8周进行。同时，对照组也在相同的4个时间点采集数据。2019冠状病毒病大流行严重影响了妇幼保健诊所的接诊人数。对于产后4周和8周的随访，数据收集从纸质的自我填写问卷切换到谷歌表格。

统计分析

SPSS(版本25;IBM (IBM . o:行情)进行了分析。采用Shapiro-Wilk、Komolgorov-Smirnov和直方图检验来确定正态分布。在描述性研究中，数据以平均值、标准差、频率和百分比值表示。使用Pearson卡方或Fisher精确检验来确定干预组和对照组之间基线数据的分类数据和学生数据的同质性t连续数据采用检验。使用广义混合模型分析(GLMM)确定干预的有效性，该分析控制了基线数据协变量，如年龄、种族、教育水平、产妇就业和家庭月收入。研究中使用了0.05的显著性水平和95% CI。因此，零假设与aP>的值。05被拒绝了。

伦理批准

美国国家医学研究注册中心批准了这项研究(NMRR-19-2712-50586)。在数据收集过程中，每个受访者都提供了书面和知情的同意。所有参加者的资料均严格保密。该研究在泰国临床试验注册中心前瞻性注册，标识号为TCTR20200213004。

结果

反应率

共有139名母亲完成了全部4点随访，分娩后8周的回复率为81%(139/172)。对照组的辍学率为31%(27/86)，干预组为7%(6/86)。图1总结了基于CONSORT(试验报告综合标准)声明的最终研究时间表(多媒体附件2) [29］．

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基线数据

表1为受访者提供基线数据的概述。干预组和对照组在分类变量或连续变量方面没有显著差异(P> . 05)。马来西亚的家庭收入分为B40(占人口40%以下)、M40(占人口40%中间)和T20(占人口20%以上)[30.］．

主要和次要结果

表2比较干预组和对照组在基线、训练后立即、产后4周和8周时的母乳喂养自我效能、母乳喂养知识和对母乳喂养的态度。双变量分析显示，除产后8周知识总分外，干预组和对照组在所有时间点上均无显著差异。

表3显示在控制协变量后，自我效能、知识和对母乳喂养的态度的GLMM结果。结果显示干预组和对照组在自我效能和母乳喂养知识方面有显著差异(F_21601年= 111.728,P<措施一个ndF_21601年= 8.331,P<措施，respectively). However, there was no significant difference between the two groups for attitudes toward breastfeeding.

图2显示干预组的母乳喂养自我效能在所有4个时间点上都有所提高。对照组与干预组的模式几乎相同。虽然对照组表现出与干预组几乎相似的趋势，但在干预后8周，其自我效能并未达到高水平。关于母乳喂养知识，图3表明与对照组相比，干预组中所有受访者的母乳喂养知识的总体评分都有所提高。图4表明对母乳喂养的态度在干预研究后并没有改善。

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讨论

主要研究结果

本研究的目的是制定、实施和评估SeBF干预对雪兰莪州葫芦兰加特区产前母亲母乳喂养自我效能感的影响。该模块是在SCT的基础上开发的，并在WhatsApp上进行面对面的交付。结果表明，与对照组相比，干预组的母乳喂养自我效能感和知识得分显著提高。这些显著的变化可以通过使用SCT，即观察学习、个人经验、口头说服和解决问题来实现最终期望和母乳喂养自我效能[31-33］．它包括从怀孕最早的34周开始的产前期和持续到产后8周的产后期。它有助于确保所有干预参与者在从妊娠晚期到产后8周的最关键时期接受足够和最佳剂量的SeBF干预[32］．许多方法，包括教育讲座、实用母乳喂养视频、模型演示和小组讨论，有助于提高受访者的自我效能感。移动技术，特别是WhatsApp的使用，可能改善了主要和次要结果。它促进了研究者和干预组参与者之间的交流。因此，母亲们遇到的任何问题都可以立即得到解决。之所以选择WhatsApp，是因为它是深受马来西亚人欢迎的社交媒体平台。30.］．因此，它很容易使用，而不是要求受访者为这项研究安装其他新的应用程序。

与之前工作的比较

这项研究的结果与先前在伊拉克进行的研究一致[13]，表明在研究中应用SCT，接受干预的母亲和未接受干预的母亲的平均母乳喂养自我效能得分变化有显著差异。这项研究发现，虽然所有参与研究的孕妇在入组前都做过一些产前检查，但她们的母乳喂养知识很差。这表明有必要在常规产前检查期间对妇女进行母乳喂养教育[34］．干预组的总体知识得分高于对照组。伊朗的一项研究发现，接受产前教育的妇女知识得分显著较高，这导致母乳喂养自我效能平均得分较高;干预组为53.98 (SD8.50)，对照组为43.41 (SD 8.12) (P=措施)(13］．加拿大的另一项研究报告了同样的结果，在教育母乳喂养干预后，参与者的知识得分显著提高(平均知识得分为24.14，干预后SD为4.08，而干预前为11.43,SD为4.78，P=措施)(35］．

本研究干预组与对照组母乳喂养态度的平均总分差异无统计学意义。我们的发现与约旦的一项研究一致，该研究发现，尽管受访者对母乳喂养的自我效能有所提高，但他们的态度评级保持不变[27］．此外，在印度进行的一项研究发现，从第一次随访到第三次随访，态度良好的母亲数量下降，尽管基线随访时知识有所提高[36］．她们改变对母乳喂养态度的最常见原因是认为母乳分泌不足、担心婴儿的健康、担心婴儿在6个月前仅靠母乳喂养无法增加足够的体重，以及母乳喂养期间的乳房充盈和乳头疼痛等并发症[36］．增加WhatsApp的交流强度可能有助于改善母乳喂养的态度，从而提高母乳喂养的自我效能[11，12］．

优势与局限

这项研究是一项随机对照现场试验，尽管在数据收集期间发生了COVID-19大流行，但参与率合理，随访充分。随机分配到干预组和对照组，使两者具有可比性，并增加了有效性[36］．这是第一个使用WhatsApp进行母乳喂养干预的创新教学和后续技术的研究。现代教育的关键组成部分是修改教育材料，并将回应与更容易获得和吸引人的社交媒体平台联系起来[37］．

然而，本研究存在一定的局限性。由于本研究中使用的自我完成的问卷，社会可取性可能已经被观察到，个人积极回应被认为是成功的母乳喂养母亲。这项研究也可能与没有智能手机的人无关，因为后续干预是通过WhatsApp进行的。此外，很难追踪干预组是否阅读和消化了在WhatsApp上分发的材料。在未来，研究人员应该随机询问受访者，以确定他们是否理解干预材料。

在人力资源有限的情况下，复制这一干预措施可能很困难，因为它将对卫生保健人员提出额外的要求。虽然一些医疗机构可能能够提供教育谈话、小组讨论和WhatsApp小组跟进，但其他机构可能会发现这既耗时又困难。在采取临床干预之前，需要考虑适当性、时间和人力资源。

结论

参与SeBF干预(使用SCT进行面对面和基于whatsapp的干预)显著提高了自我效能感和母乳喂养知识。然而，这项研究表明，受访者的态度并没有改善。这项研究表明，WhatsApp可以成为补充母乳喂养健康教育的实用工具。用户友好的应用程序可以提供简单和易于阅读的健康信息，并促进卫生保健提供者和母亲之间的沟通。今后，研究期应延长至6个月，以检验该模块实现纯母乳喂养目标的能力。此外，健康教育的新战略需要改善母乳喂养的态度。