收集实时婴儿喂养与支持体验：移动健康方法的共同参与式试点研究 —— 为改善母婴健康提供新视角

　　在英国母乳喂养率长期偏低的背景下，研究人员开展了关于移动健康（mHealth）数据收集方法的研究。通过在 Baby Buddy 应用中试点相关功能，发现该方法可行，能收集实时数据，为公共卫生和社会科学研究提供依据，有助于解决母乳喂养相关问题。

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　　在全球范围内，母乳喂养对母婴健康的重要性不言而喻。世界卫生组织推荐了母乳喂养的时长，然而现实却不尽如人意。在英国，母乳喂养率处于全球较低水平，仅有不到 1% 的婴儿能纯母乳喂养至 6 个月 。这一现象背后隐藏着诸多问题，不仅反映出社会经济地位差异对母乳喂养的影响，也暗示着母乳喂养率的差异可能进一步加剧婴儿健康结果的社会经济梯度。而且，母乳喂养与母亲心理健康紧密相连，母亲在面对母乳喂养的压力时，其心理状态会受到负面影响。从理论上讲，社会支持在产后这一脆弱时期对母乳喂养有着至关重要的作用，它通过多种途径影响着母乳喂养的过程。例如，他人提供的实际支持可以增加母亲的精力资源，而建议（信息支持）和共情（情感支持）则能提升母亲应对困难的能力。但令人困惑的是，社会支持与母乳喂养的积极结果之间并未呈现出稳定的关联。英国的随机对照试验表明，社会支持对母乳喂养持续时间的影响有限或不持久。这说明目前人们对产后社会支持的理解还不够深入，对影响母乳喂养的因素也缺乏清晰的认识。

为了深入探究这些问题，来自伦敦布鲁内尔大学（Centre for Culture and Evolution, Brunel University London）、伦敦卫生与热带医学院（London School of Hygiene and Tropical Medicine）等机构的研究人员开展了一项重要研究。该研究成果发表在《International Breastfeeding Journal》上，为母乳喂养领域的研究开辟了新的方向。

研究人员采用了一系列关键技术方法。首先，他们与慈善机构 Best Beginnings 合作，在已有的 Baby Buddy 应用中添加数据收集调查 “功能”。这一功能基于敏捷、以人为本的设计和共同生产方法开发，确保了利益相关者和用户的积极参与。在研究过程中，研究人员通过便利抽样从 Baby Buddy 的现有用户群体中招募参与者，并进行非随机目的抽样，以保证样本的多样性。数据收集涵盖了定量和定性两个方面，定量数据来自注册调查和应用功能本身，定性数据则通过每周的半结构化访谈收集。最后，研究人员运用 Poisson 模型对定量数据进行分析，同时采用内容分析法对定性数据进行处理。

下面来详细看看研究结果。

• 样本特征：参与研究的 14 名参与者平均年龄为 31.2 岁，婴儿均在 2 个月或更小。多数参与者为大学毕业生，家庭收入低于 35,001 英镑的比例较大，种族以白人为主，多数参与者选择纯母乳喂养。在为期 28 天的试点研究中，参与者平均在 22.4 天使用应用功能，完成率较高，且对使用体验的评分也较高，认为调查耗时短，每日频率可接受。
• 母亲特征与使用情况的关联：通过 Poisson 回归模型分析发现，非白人、低收入、低教育程度和年龄等因素与每日使用情况无明显关联，但非纯母乳喂养的参与者报告次数可能减少；教育程度对完成调查时间有一定影响，非毕业生用时更长；不同社会人口学特征与用户体验的关联不明显，但非毕业生和低收入者的体验评分后期有所改善。此外，年龄较大、教育程度较高、收入较高和非白人背景的参与者对问题重复的接受度较低。
• 产后体验与使用情况的关联：总体而言，较差的产后体验与较少的应用功能使用相关，如负面婴儿行为、婴儿喂养问题、缺乏社会支持等情况与较少的使用天数相关，而积极体验如无婴儿喂养问题、有社会支持等则与较多的使用天数相关。
• 母亲报告内容的每日变化：参与者对调查问题的回答经常变化，尤其是在婴儿喂养问题、婴儿行为和社会支持等方面。喂养模式相对稳定，但母亲在是否挤奶方面有一定变化。
• 定性结果：内容分析得出四个主题。一是简单、快速、易用且重复，参与者认为调查简单快速，问题重复有助于提高回答速度，多数人愿意继续使用；二是习惯形成和日常惯例，调查成为部分参与者的习惯，有助于建立日常惯例，但产后早期使用可能存在困难；三是反思、认可和空间，参与者认为调查提供了反思的机会，有助于监测进展，但也可能放大负面情绪；四是重复困难且烦人，部分参与者因问题重复感到厌烦，希望获得更多反馈。

综合研究结果和讨论部分，可以看出该研究具有重要意义。通过采用迭代、以人为本的设计方法开发的 mHealth 调查功能，在收集产后婴儿喂养和社会支持的实时数据方面表现出可行性。它不仅让参与者易于使用，还能促进他们的日常使用，为研究提供了有价值的数据。尽管研究存在一些局限性，如样本量较小、未考虑所有可能的排除因素等，但为后续研究指明了方向。未来研究可进一步扩大样本量，纳入更多不同背景的女性，完善应用功能，以更好地理解母乳喂养与社会支持之间的复杂关系，为改善母婴健康提供更有力的支持。

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