面对面、智能手机应用程序和针对父亲的联合母乳喂养干预的影响:随机对照试验

简介

母乳喂养与父亲

众所周知，母乳喂养对婴儿都有短期和长期的健康益处[1，2]和母亲[3.］．尽管他的健康状况很好[4]和经济的[5，6]母乳喂养的好处和高母乳喂养起始率(95%)[7]，只有15%的澳大利亚婴儿在5个月以上接受纯母乳喂养，而在6个月大时，每10个婴儿中只有不到6个仍然接受母乳喂养[7］．这些统计数字在过去25年左右一直相对停滞[8，9]，并且需要新的和创新的方法来增加母乳喂养的持续时间和排他性，以确保大多数澳大利亚婴儿(及其母亲)获得母乳喂养的最大和持续的好处。

母乳喂养的社会支持[10，11]，特别是对婴儿父亲的支持被认为是成功母乳喂养的关键因素。虽然家庭结构各不相同，但迄今为止的研究都集中在男性伴侣上，这篇论文也是如此。女性的伴侣可能是母乳喂养的有力推动者，也可能是母乳喂养的障碍。有可靠的经验证据表明，认为伴侣支持母乳喂养的女性比认为伴侣支持配方奶喂养或对如何喂养婴儿持矛盾态度的女性更有可能开始母乳喂养并母乳喂养时间更长[12-16］．这些发现得到了快速增长的定性证据的支持，这些证据表明，母乳喂养的妇女重视并受益于伴侣的情感和实际支持[17-20.］．

虽然父亲们通常将母乳喂养描述为正常和自然的行为，并希望支持母乳喂养的伴侣，但他们往往对母乳喂养的重要性及其比配方奶喂养的优越性知之甚少[21］．此外，她们可能对母乳喂养持消极态度，包括感觉被冷落，害怕与婴儿失去联系，以及失去与伴侣在一起的时间和注意力[13］．父亲希望参与母乳喂养的决策过程[20.，22]，新爸爸们希望得到实用的建议，了解如何支持伴侣，以及解决伴侣可能遇到的常见母乳喂养困难的策略[23］．

然而，虽然鼓励孕妇父亲与其伴侣一起参加产前培训班，而且经常参加，但这些培训班一般是针对母亲的，由女性保健专业人员主持，男性认为她们对母亲的作用、信息和支持需求关注有限[20.］．此外，工作义务可能会限制父亲参与伴侣的孕期护理，以及他可以参加的产前课程和预约的次数[24］．因此，信息和支持必须以方便、灵活和适当的方式面向男性。24］．

作者[25]，及其他[26-28]，开展了以父亲为中心的母乳喂养教育课程，由男性同侪辅导员带领，为待产父亲提供有关为伴侣提供母乳喂养支持的实用和非权威信息和建议。与女性健康专业人员相比，参加课程的父亲在表达自己的担忧和向同龄父亲提问时，可能不会感到那么尴尬或害怕[29］．这类面对面的项目提高了准父亲支持其母乳喂养伴侣的知识和能力[26，29]并导致开始母乳喂养的比率增加[28，29]以及母乳喂养时间的适度增加[25］．然而，这种同伴支持计划虽然受到父亲和卫生专业人员的重视，但却是劳动密集型的，维持起来困难且昂贵。数字技术具有广泛的地理和人口覆盖范围，为直接向大量个人提供健康信息、支持和干预提供了一种具有潜在成本效益和可持续的手段[30.］．

通过数字技术与父亲互动

采用数字技术的移动保健干预措施提供了一种迅速发展的手段，使父亲参与进来，并向他们提供信息和支持，以满足他们在母乳喂养和向父亲转变方面的需求。准父母和新父母，包括母亲和父亲，传统上都是通过互联网获取怀孕和早期养育的信息。31，32]，但他们越来越多地通过应用程序和社交媒体平台等数字媒体信息源获取这些信息[31，33］．

围产期提供了一个与父亲联系的机会窗口，此时父亲正在经历变化，积极性很高，并寻求支持。14］．越来越多的男性正在寻求信息和技能，以加强育儿和婴儿护理(包括母乳喂养)，支持和改善与伴侣的关系，并在此期间管理压力[32］．他们习惯于使用数字技术方便和即时地获取信息，并希望获得比卫生专业人员提供的更好的信息[33］．移动卫生干预措施可以在地理距离或时间限制的情况下为用户提供易于获取的信息，数字技术所提供的即时性为用户在最需要的时候提供信息[33］．可透过以应用程式为基础的网上论坛提供同侪支援[34通过为父亲们提供机会，让他们分享信息和经验，相互支持，让他们知道他们并不孤单，从而帮助他们向父亲的角色过渡。[34，35］．本研究的目的是实施和评估两项以父亲为中心的母乳喂养干预措施的有效性，一项以父亲为中心的面对面产前母乳喂养课程，以及一款专门为父亲设计的母乳喂养智能手机应用程序，包括单独和组合。

方法

“父母婴儿喂养计划”(PIFI)是一项在澳大利亚珀斯进行的四组、阶乘、随机对照试验(RCT)，研究方案之前已详细描述[36］．

参与者及招聘

研究团队成员从2015年8月至2016年12月在一家公立高等学校、2家公立地区医院和3家为珀斯大都市区提供产科服务的私立医院开展的261个晚间和周末产前课程中直接招募了参与者，其中约50%的大都市分娩发生在私立医院[[37］．由于后勤原因，只有两所较小的区域公立医院没有列入征聘地点，原因是它们的产前课程安排不规律。

纳入标准包括父亲拥有智能手机(iOS或Android)、互联网接入、居住在珀斯、夫妻双方都打算参与抚养孩子，以及有足够的英语语言能力参与干预。如果母亲现有的健康状况可能会抑制母乳喂养或纯母乳喂养的开始，即将分娩多胞胎，或者他们是同性夫妇，那么他们就被排除在外。

干预措施

试验组包括一个对照组和三种干预措施，包括:(1)由男性同伴指导的面对面的以父亲为中心的产前母乳喂养课程(FFABC)，(2)专门为父亲设计的母乳喂养智能手机应用程序Milk Man，以及(3)两种干预措施的结合。个体干预的发展受到社会认知理论的影响[38]，有助于了解高估新父母应对问题的能力与低估潜在问题之间的潜在相互作用。

所有参与者在他们的孩子出生时都收到了来自该项目的祝贺卡片。在研究过程中，所有组的夫妇都可以获得专业的和基于社区的母乳喂养支持服务，如哺乳顾问、当地母乳喂养支持小组或澳大利亚母乳喂养协会的网站或24小时热线。参加FFBAC的父亲获得了一份传单，上面有相关支持服务的联系电话，并鼓励他们在需要时使用这些联系电话。同样，牛奶人应用程序包含了这些服务的链接，参与者可以直接从应用程序中访问其他服务。

以父亲为中心的产前母乳喂养班

FFABC的主要目的是确定和讨论父亲鼓励和支持其伴侣母乳喂养的方法。FFABC的格式和内容基于“父亲婴儿喂养倡议”(FIFI)试行的“仅限父亲”母乳喂养课程[25］．FFABC及其过程评估的细节已于先前报道[39］．

简单地说，FFABC是一个单独的课程，大约45分钟，在医院夫妇产前课程的同时进行，为父亲取代了该课程中通常的母乳喂养部分，改为以父亲为重点的课程。FFABC由一名训练有素的同行协调人领导，该协调人至少是一名3岁以下儿童的父亲，该儿童已接受了至少3个月的母乳喂养。这门课探讨了文献中发现的问题[40-42]并在我们早期的干预中得到证实[43]，包括成为新父亲的意义、母乳喂养的重要性、母乳喂养的障碍和促进因素，以及解决常见母乳喂养问题的预期解决策略。

奶人智能手机App组

牛奶人应用程序的开发，可用于Android和iPhone (iOS，苹果公司)操作系统，已在其他地方有更详细的描述[44］．简而言之，该应用程序使用了游戏化、对话论坛形式的社交连接，以及每周两次的推送通知，链接到民意调查和对话开始者，以使父亲与信息库中包含的母乳喂养信息联系起来。除了包含FFABC中介绍的所有主题的信息外，该图书馆还包含额外的母乳喂养和育儿信息以及外部网站的链接。

联合治疗组

联合组的父亲从招募到产后6个月都可以使用Milk Man应用程序，并参加FFABC，以取代医院夫妇产前班的母乳喂养部分。

随机分组后，牛奶人应用程序和联合干预组的参与者都得到了使用说明和下载应用程序的ID代码。从怀孕32周到产后6个月，牛奶人应用程序的使用没有规定，父亲们可以使用该应用程序，应用程序库的内容在研究期间没有变化。

对照组

对照组的父亲接受常规护理，并参加医院夫妇产前课程的母乳喂养部分。

随机化

为了确保在试验过程中每个组的参与者人数在任何时候都保持接近平衡，我们使用了块随机对照试验(block RCT)来形成4个研究组的分配清单。具体而言，我们使用基于计算机的随机序列生成器为每个招募医院创建8个随机排列块和相等的分配比例，然后在18个月的招募过程中，将每个块内的班级(参与者)随机分配到4个研究组之一。这种随机化过程导致各研究组的参与者比例大致相当(χ²₁₅= 22.8,P= .09点)。鉴于这种块随机化过程，我们的分析中没有考虑聚类的影响。

在参与者同意参与之前，他们对研究臂的分配一无所知。然而，由于一些ffabc是在招募参与者的同一天进行的，因此PIFI研究团队的成员有必要了解小组分配情况，以便组织同行主持人进行授课。招聘工作人员通过使用标准化幻灯片和招聘脚本，采取了谨慎的态度，以避免无意中提醒潜在参与者，他们的产前班已被分配到研究部门，从而影响他们的参与决定。

收集资料

每位合作伙伴自行填写一份在招募时收集的打印基线调查问卷，或将其放入回报信封中。随访问卷分别于产后6周和26周完成。每位合作伙伴都收到一封电子邮件，其中有一个个性化的在线问卷链接，该问卷是用Qualtrics软件开发的。发送了三封提醒邮件，然后是最后一封电话提醒，此时参与者可以选择通过电话调查完成问卷。

从孕36周开始，研究人员向父亲们发送短信，询问他们的孩子是否出生了，如果出生了，孩子的出生日期和性别。一旦婴儿出生通知发出，这些信息就会停止，如果父亲在孕42周之前没有回复，这些信息就会停止。此外，在产后12周和18周，母亲们通过短信发送了一份简短的三项调查(使用Qualtrics软件开发)，其中包括3条提醒短信，以确定她们是否停止母乳喂养和/或引入配方奶或辅食(固体和半固体)。对这些问题的肯定回答会产生第二个问题，要求母亲提供有关事件发生的几周内孩子的年龄。

结果测量

主要结果是纯母乳喂养和任何母乳喂养的持续时间。次要结果包括引入配方奶的年龄、引入辅食的年龄、母亲母乳喂养的自我效能感和伴侣产后支持。母乳喂养的定义是世界卫生组织使用的定义，如果婴儿只摄入母乳(不包括口服补液液或维生素、矿物质或以滴剂或糖浆形式给予的药物)，则为纯母乳喂养[45］．

婴儿喂养结果的测量来自于父母在产后6周和26周以及母亲在产后12周和18周通过短信询问有关当前喂养方法的问题;停止母乳喂养的年龄;当配方奶、水、其他饮料或辅食刚开始食用时。如果结果数据可从父母双方获得，则使用从母亲收集的数据，假设这些数据更准确和可靠。然而，如果数据仅由父亲提供，则使用这些数据。如果父母双方都没有完成26周的问卷调查，为了进行生存分析[46]，使用了来自6周随访问卷或12周和18周短信调查的最后可用数据，并在必要时进行了适当的审查。

由母亲完成的产后6周随访问卷包括2个经过验证和广泛使用的自我报告工具。14项简短母乳喂养自我效能量表(BSES-SF) [47评估母乳喂养的信心。分数从14到70不等，分数越高表明母乳喂养的自信程度越高。25项产后伴侣支持量表(PPSS)评估了伴侣支持的功能要素，包括评估/情感支持、信息支持和工具支持。得分在25到100之间，得分越高，产后伴侣的支持程度越高。48］．

统计分析

样本量基于26周母乳喂养妇女的比例。假设在26周时，任何两组之间母乳喂养的女性比例至少有10%的差异。在3个干预组和对照组中，每个组都需要300名父亲的样本量，以便能够在80%的幂和5%的显著性水平上检测差异，使用对数秩生存检验。假设每组随访损失25%，每组招募400名参与者。

数据分析使用SPSS Statistics for Windows version 27 (IBM Corp)。采用迭代马尔可夫链蒙特卡罗方法，对缺失数据进行了完全条件规范的多重填充。4个组(对照组、FFBAC组、Milk Man组和组合组)分别用指定值反向变量进行归算，以确保归算结果的准确性。所有的impuations使用10次迭代生成100个imputed数据集(1000个case和100个draw)。

通过二元逻辑回归来估计干预组与对照组在6周和26周时纯母乳喂养和任何母乳喂养的优势比和95%置信区间。使用Cox比例风险模型进行生存分析，以估计在26周前停止纯母乳喂养和任何母乳喂养并引入配方奶或辅食的干预组与对照组的风险比和95%置信区间。采用一般线性模型比较母亲报告的母乳喂养自我效能(BSES-SF)和产后伴侣支持(PPSS)水平。结果显示为BSES-SF和PPSS评分的平均值和95%置信区间，以及回归系数、标准误差和P从回归分析中得到的值。原始分析包括数据完整的参与者和使用估算数据集的合并分析，并提供了所有统计检验的结果P<。05被认为有统计学意义。

意向治疗分析是根据研究的分支进行的，父亲们在招募时被随机分配。对对照组所有父亲进行方案分析;参加过FFABC课程的随机父亲;随机分配到下载了应用程序的Milk Man应用程序组的人;以及那些参加过FFABC并下载了应用程序的随机组合组。

伦理批准和同意参与

PIFI获科廷大学人类研究伦理委员会批准(HR 82/2014;2014年5月14日)和负责公众的人类研究伦理委员会(SCGG HREC No. 2014-111, 2014年9月18日;SMHS HREC参考文件S/15/25, 2015年8月27日;WNHS HREC No. 2016037EW, 2016年5月4日)和私立医院(SJGHC Reference 777, 2015年4月8日)。该研究已在澳大利亚新西兰临床试验注册中心注册[ACTRN12614000605695]。研究小组成员参加了每一堂产前课程，并提供了对这项研究的口头和书面描述。参与是自愿的，所有参与者都签署了知情同意书。

结果

参与者和留存率

总共从公立医院(443/1426,31.1%)和私立医院(983/1426,68.9%)招募了1426对夫妇，并随机分配到4个试验组中的一个组(对照组358对，FFABC组338对，奶男组397对，联合组333对)。其中76.6%(1092/1426)的父亲完成了基线问卷，86.8%(1238/1426)的父亲通过短信调查通知了孩子出生的项目，58.6%(836/1426)的父亲完成了6周的随访问卷，49.2%(702/1426)的父亲完成了26周的随访问卷。从私立医院招募的父亲比从公立医院招募的父亲更有可能完成基线问卷(808/983,82.2%，vs 284/443, 64.1%;P<措施)。总体而言，7.6%(108/1426)的被招募父亲没有提供数据，43.1%(614/1426)的被招募父亲提供了完整的数据，在4个干预组之间，数据收集调查的参与水平没有明显差异(多媒体附件1)．

完成基线问卷的父亲平均年龄为33.6岁(SD 5.2岁);大多数出生在澳大利亚(724/1074,67.4%)，并上过大学(663/1072,61.8%)。4个干预组之间的基线特征无差异(表1)．

治疗意向分析

在6周龄和26周龄时接受纯母乳喂养的婴儿比例或在这些年龄接受任何母乳喂养的婴儿比例方面，干预组之间没有显著差异(多媒体附件2)．在26周之前停止纯母乳喂养或任何母乳喂养的风险方面，干预组之间没有显著差异。同样，在26周之前，在引入配方食品或辅食的风险方面，干预组之间没有显著差异(表2)．此外，在母亲报告的母亲母乳喂养信心或产后伴侣支持水平上，干预组之间没有差异(表3)．

每个协议分析

总体而言，85.1%(1214/1426)的父亲符合纳入方案分析的条件。这包括整个对照组(n=358);FFABC组87.9%(297/338)曾参加课程;Milk Man应用组80.4%(319/397)下载过该应用;和72.1%(240/333)的联合组，他们参加了产前课程并下载了Milk Man应用程序。从私立医院招募的参与者(871/983,88.6%)明显多于从公立医院招募的参与者(343/443,77.4%;P<措施)。总体而言，参加或不参加干预方案的人在年龄、教育水平或社会劣势方面没有差异。在个人干预组中，与从私立医院招募的参与者相比，从公立医院招募的参与者参与三种干预措施中的任何一种的可能性都显著降低。年轻父亲参与FFABC或下载牛奶人应用程序的可能性较小，来自最弱势群体的父亲参与FFABC的可能性较小(多媒体)．

与意向治疗分析类似，每方案分析没有发现干预组之间任何主要或次要结果变量的显著差异(多媒体附件4)．

奶人敬业度分析

利用应用程序分析数据和来自6周随访问卷的数据，计算了牛奶人组和联合干预组参与者的参与指数[49］．奶人组和联合干预组参与者的参与指数得分没有差异，参与水平与母乳喂养结果无关(数据未提供)[49］．

讨论

主要研究结果

据我们所知，PIFI是针对父亲的最大的母乳喂养干预措施。我们之前报道了干预措施的过程评估，并证明了每一项干预措施在意图、内容和实施方面都是可行的、有用的，并为父亲所接受[34，39，50］．然而，我们无法证明面对面或移动健康干预(单独或组合)对婴儿喂养结果、母亲母乳喂养自我效能或产后伴侣支持水平的影响。

与之前工作的比较

其中一项干预措施是由一名训练有素的同伴辅导员领导的面对面产前母乳喂养班。此前，针对父亲的母乳喂养同伴支持项目已被证明可以有效提高社会弱势夫妇的母乳喂养起始率和延长母乳喂养时间[27-29］．研究小组成员此前曾在FIFI中证明，在产后前6周每周进行一次印刷和宣传材料的支持下，这种类型的男性产前课程，与常规护理相比，在6周内进行母乳喂养的婴儿比例明显更高[25］．

根据参与者的反馈和FIFI的经验教训，我们改进和更新了FFABC的内容，由11名训练有素的同行主持人组成的团队交付了117份FFABC，平均规模为4至6名参与者[39］．98%的课程参与者完成了一个简短的过程评估调查，对课程形式、便捷性和内容的总体满意度很高。参与者对他们的角色得到肯定表示赞赏，并重视与其他父亲互动的机会。许多父亲没有意识到母乳喂养的重要性或潜在的困难，他们认为围绕养育子女和具体母乳喂养支持策略的讨论很有价值[39］．

在本研究中，我们没有通过FFABC实现FIFI的影响，这可能是由于两项研究参与者的差异造成的。FIFI是一项规模较小的研究(n=699)，参与者都是从公立医院招募的，只有21%受过高等教育。相比之下，由于随机对照试验的四臂析因设计，PIFI所需的大目标样本量，需要从珀斯几乎所有产科服务机构(包括私立医院)招募父亲，这些医院负责珀斯所有分娩的约50% [37］．不成比例的参与者(983/1426)是从私立医院招募的，不到三分之一的参与者是从公立医院招募的。此外，一半的夫妇居住在珀斯最优越的社会地区。尽管无论社会经济地位如何，澳大利亚女性的入会率都很高(>90%)[7]，在澳大利亚最弱势和最弱势的妇女之间，纯母乳喂养和任何母乳喂养的持续时间都存在差距[7，51］．同样，PIFI中近三分之二的父亲和四分之三的母亲受过高等教育。产妇教育一直被证明与成功的母乳喂养结果呈正相关[52，53］．

有证据表明，数字素养和卫生素养存在差异，两者都与教育和收入直接相关[54-56］．这对PIFI等数字卫生研究项目具有重要意义，因为卫生素养较低的个人可能不太愿意也不太能够参与需要使用数字技术的研究[54］．PIFI样本的特征表明，我们招募了一个社会地位优越、受过高等教育的样本，他们可能具有高度的数字和健康知识，因此熟悉婴儿喂养建议，并在进入试验前有强烈的母乳喂养动机。

FIFI过程评估的一个关键建议是，技术应以互联网网站和电子邮件联系的形式采用，为时间有限的父亲提供产后支持[43］．在2008年5月至2009年6月期间进行了FIFI，在此期间，技术格局发生了变化，越来越多的智能手机应用程序被开发并用于提供移动医疗干预措施[30.］．因此，他们决定开发一款用于PIFI的智能手机应用程序;牛奶人应用程序的设计、开发和形成性评估之前已经详细描述过[44］．

10名参与者中有8人下载了牛奶人应用程序，他们被随机分为牛奶人组或组合组。由于这是第一款专门为父亲设计的应用程序，所以没有其他研究可以与之相比。然而，作为PIFI的一部分，对该应用程序进行了广泛的过程评估[50]使用一个全面和定制的评估框架，除了确定应用程序的影响和功效外，还检查了诸如技术的稳健性、干预原则和参与策略，以及用户与技术的互动等元素[57］．这款应用的设计和易用性得到了很高的评价，总体而言，用户对这款应用的评价是积极的，三分之二的人表示他们会向其他父亲推荐这款应用。50］．

该应用程序包括一个定制的应用程序分析框架，可以跟踪各个父亲随着时间的推移如何以及何时使用该应用程序。从怀孕32周到产后6周，应用内用户互动超过7.9万次，应用使用集中在婴儿出生前后的几周。对话论坛是应用程序活动的中心，对话启动者会促进图书馆文章的阅读(平均每个用户11.5篇)，除了一篇之外，所有访问最多的图书馆文章和外部组织链接都与对话论坛相关。对话论坛的活跃参与度相对较高，约三分之一的父亲在对话论坛上发表评论1126次(平均每名用户2.21次)，投票3096次(平均每名用户6次)[50］．这比其他研究报告的结果要高[58，59]，值得注意的是，潜伏者(那些观察但不发布的人)可能也会受益[58］．从奶人组或联合组的父亲中随机抽取的6周随访问卷中收集的定性数据表明，父亲们以各种方式使用在线论坛来促进社会支持，并与其他父亲分享信息和经验[34］．

优势与局限

PIFI的优势在于，两种干预措施都是根据最终用户的输入设计的。另一个优点是，牛奶人应用程序的使用没有规定，而是邀请父亲们像在现实生活中一样自行使用应用程序。因此，使用模式存在很大差异，这可能反映了现实生活中的应用粘性。50］．

这项研究有许多局限性，首先是招募的时间比预期的要长，由于资金原因，在招募1600对目标样本之前就停止了。尽管招募了近90%的目标样本，但研究中的流失率高于预期的25%，只有不到一半的招募父亲提供了完整的基线和随访数据。因此，这项研究的力量不足。为了方便起见，随访问卷在网上进行，问卷中包含了经过验证的工具，旨在测量与母乳喂养和育儿相关的各种心理社会因素[36］．因此，问卷的完成时间相对较长。

在这项研究中，通过短信发送的简短调查的回复率高于在线调查，超过8 / 10的父亲回应了从怀孕36周到出生的每周短信调查，并询问他们孩子的到来。同样，10名母亲中有8名和7名分别在12周和18周时对简短的婴儿喂养短信调查做出了回应。从母亲那里频繁收集的基于应用程序的母乳喂养数据已与其他更劳动密集型的方法(如自我管理的问卷调查和健康访问者报告)进行了验证，并表明可以减轻参与者的负担，并提供可靠、更完整的数据[60］．因此，在未来，为了减少受访者负担和流失，并收集更完整的数据，我们建议通过在应用程序内进行频繁但简短的调查或通过SMS文本收集与感兴趣的喂养结果相关的最小数据。

本研究的另一个局限性是对男性和女性识别伴侣的家庭结构的关注。但是，没有资源来调整针对特定的性和性别少数群体的个别干预措施。因此，单亲父母和同性伴侣被排除在研究之外。进一步研究以适应特定人群的干预是有必要的。

然而，这项研究的主要局限性是，这项研究的参与者虽然随机分配到干预组，但都是自我选择的，所得到的样本不能代表一般的准父母群体。在其他涉及父亲的基于家庭的研究中，也报道了自我选择偏见，这种偏见倾向于过度代表那些受教育程度较高的人，以及那些更重视父亲角色的人。61］．这种自我选择偏差影响了我们研究结果的概括性，如果我们招募了社会经济更多样化的父亲样本，我们可能会看到FFABC的影响类似于之前对FIFI的报道[25]和其他由同侪促成的面对面干预，涉及社会弱势父亲[27-29］．这种自我选择偏差也会导致我们无法检测Milk Man应用程序对主要母乳喂养结果或次要结果(包括产后伴侣支持)的影响。

结论

这项研究没有证明，无论是同伴促进的、面对面的、以父亲为中心的母乳喂养课程，还是专门为父亲开发的母乳喂养智能手机应用程序，都有可衡量的影响。然而，两种干预措施都没有表现出低于常规产前课程中提供的标准护理，并且过程评估表明，这两种干预措施都是可以接受的，并且被参与的父亲所重视。面对面的母乳喂养干预措施成本高昂且难以维持，但智能手机应用程序等数字技术提供了向地理位置分散的人群提供具有成本效益、安全和可扩展的母乳喂养干预措施的机会。Milk Man应用程序是一种创新的、高度可接受的方法，用于与寻求信息和支持的准爸爸和新爸爸接触。这款应用的可接受性和有效性，以及其基于用户粘性策略的影响，值得进一步调查。理想情况下，“牛奶人”应该在实用的条件下进行测试，以减少那些不太了解数字技术的澳大利亚人的障碍。更好地了解那些不太数字化的人如何使用基于智能手机的健康信息，将会引起广泛的公共卫生兴趣。