Development and Preliminary Validation of a Comprehensive Questionnaire to Assess Women’s Knowledge and Perception of the Current Weight Gain Guidelines during Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to develop and validate an electronic questionnaire, the Electronic Maternal Health Survey (EMat Health Survey), related to women’s knowledge and perceptions of the current gestational weight gain guidelines (GWG), as well as pregnancy-related health behaviours. Constructs addressed within the questionnaire include self-efficacy, locus of control, perceived barriers, and facilitators of physical activity and diet, outcome expectations, social environment and health practices. Content validity was examined using an expert panel (n = 7) and pilot testing items in a small sample (n = 5) of pregnant women and recent mothers (target population). Test re-test reliability was assessed among a sample (n = 71) of the target population. Reliability scores were calculated for all constructs (r and intra-class correlation coefficients (ICC)), those with a score of >0.5 were considered acceptable. The content validity of the questionnaire reflects the degree to which all relevant components of excessive GWG risk in women are included. Strong test-retest reliability was found in the current study, indicating that responses to the questionnaire were reliable in this population. The EMat Health Survey adds to the growing body of literature on maternal health and gestational weight gain by providing the first comprehensive questionnaire that can be self-administered and remotely accessed. The questionnaire can be completed in 15–25 min and collects useful data on various social determinants of health and GWG as well as associated health behaviours. This online tool may assist researchers by providing them with a platform to collect useful information in developing and tailoring interventions to better support women in achieving recommended weight gain targets in pregnancy.
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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 | 0,023 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».