Variables psicológicas y sociales asociadas a la práctica de la lactancia materna continuada en mujeres colombianas: una exploración desde la Inferencia Multimodelo (IM) y el Machine Learning (ML)
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2022
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Resumen
La Lactancia Materna (LM) es una práctica multifactorial y dinámica, que requiere un abordaje desde diferentes perspectivas, entre ellas la psicológica. El objetivo del presente estudio fue explorar, mediante la inferencia multimodelo y el machine learning, la relación entre la duración de la LM y variables psicológicas como la intención de amamantar, la autoeficacia en LM, la depresión postparto y el estrés percibido, y otras de tipo social como el apoyo recibido, en mujeres colombianas que amamantan a niñas y niños mayores a seis meses de edad. Se trabajó con un diseño predictivo transversal que, mediante la aplicación de diversos cuestionarios online, permitió recoger información sobre las variables de interés en 115 participantes. Desde la perspectiva de la inferencia multimodelo, y en particular mediante la aproximación Teórica de la Información, se estimó un modelo marco a partir del cual se obtuvieron 4096 modelos que, mediante el Dredging, fueron organizados según el criterio de Akaike (AICc) cuyos valores ≤ 2 permitieron la obtención de un modelo predictor promediado, en el cual se identificaron las variables de depresión, estrés y apoyo de la madre como aquellas que, en combinación con las otras incluidas, pueden ser relevantes para predecir la duración de la LM continuada (LMC). Posteriormente, mediante el Machine Learning se utilizó el algoritmo Random Forest en el que se incluyeron otras variables como las sociodemográficas, destaca la edad como la variable con mayor importancia entre los modelos estimados. En conclusión, dos variables de tipo psicológico (la depresión y el estrés), una figura dentro del ámbito del apoyo social (apoyo de la madre) y una variable personal (edad) parecen tener el potencial para que, en conjunto con otras variables, se pueda comprender y predecir mejor la manera en que ocurre la LMC.
Descripción
Abstract
Breast Feeding (BF) is a multifactorial and dynamic practice that requires an approach from different perspectives, including the psychological one. The objective of this study was to explore the relationship between the duration of BF and psychological variables, such as the intention to breastfeed, self-efficacy in BF, postpartum depression, perceived stress, and other social variables, such as support received in Colombian's women who breastfeed girls and boys over six months of age. We worked with a cross-sectional predictive design that, through the application of various online questionnaires, allowed us to collect information on the variables of interest in 115 participants. Through the Information Theoretic approach, a framework model was estimated, from 4096 models were obtained and organized by Dredging, according to the Akaike criterion (AICc) whose values ≤ 2 allowed obtaining an average predictor model, in which the Depression, stress, and maternal support variables were identified as those that, in combination with the others included, may be relevant in predicting the duration of continued BF (CBF). Subsequently, through Machine Learning, the Random Forest algorithm was used, in which other variables such as sociodemographic variables were included, highlighting age as the most important variable among the estimated models. In conclusion, two variables of a psychological nature (depression and stress), a figure within the field of social support (support from the mother) and a personal variable (age) seem to have the potential that, together with other variables, such as CBF can be better understood and predicted.
Palabras clave
Lactancia Materna, Autoeficacia, Depresión Posparto, Estrés Percibido, Apoyo social
Keywords
Breast Feeding, Self Efficacy, Depression Postpartum, Perceived Stress, Social Support