Development and Pilot Testing of the Eating4two Mobile Phone App to Monitor Gestational Weight Gain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of pregnant women with a body mass index (BMI) of 30kg/m(2) or more is increasing, which has important implications for antenatal care. Various resource-intensive interventions have attempted to assist women in managing their weight gain during pregnancy with limited success. A mobile phone app has been proposed as a convenient and cost-effective alternative to face-to-face interventions. OBJECTIVE: This paper describes the process of developing and pilot testing the Eating4Two app, which aims to provide women with a simple gestational weight gain (GWG) calculator, general dietary information, and the motivation to achieve a healthy weight gain during pregnancy. METHODS: The project involved the development of app components, including a graphing function that allows the user to record their weight throughout the pregnancy and to receive real-time feedback on weight gain progress and general information on antenatal nutrition. Stakeholder consultation was used to inform development. The app was pilot tested with 10 pregnant women using a mixed method approach via an online survey, 2 focus groups, and 1 individual interview. RESULTS: The Eating4Two app took 7 months to develop and evaluate. It involved several disciplines--including nutrition and dietetics, midwifery, public health, and information technology--at the University of Canberra. Participants found the Eating4Two app to be a motivational tool but would have liked scales or other markers on the graph that demonstrated exact weight gain. They also liked the nutrition information; however, many felt it should be formatted in a more user friendly way. CONCLUSIONS: The Eating4Two app was viewed by participants in our study as an innovative support system to help motivate healthy behaviors during pregnancy and as a credible resource for accessing nutrition-focused information. The feedback provided by participants will assist with refining the current prototype for use in a clinical intervention trial.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».