Preventing excessive gestational weight gain in obese pregnant women: Does adherence to nutrition and exercise behaviour change programs improve with adding a family based component?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Excessive gestational weight gain (EGWG) can be prevented by a structured nutrition and exercise behaviour change program implemented during pregnancy, however research is inconsistent on the efficacy of these programs in the obese (body mass index; BMI≥30.0kg·m2) pregnant population. The purpose of this study was to determine if there was an increase in adherence to nutrition and exercise goals from obese pregnant women if a family based component was added to the intervention. Methods: Retrospectively, obese pregnant women who participated in the (NELIP; a nutrition and exercise program designed to prevent EGWG, n=38) and the Family-based Behavioural Treatment (FBBT) plus NELIP (FBBT+NELIP; n=29) were scored on meeting the goals of the program (3 exercise and 3 nutrition) for a maximum adherence score of 6. Weight gain on the program was assessed as gained appropriately or excessively according to the Institution of Medicine (2009) guidelines. Adherence scores were compared between women who gained excessively or appropriately within and across programs. Results: Within programs women who gained appropriately had significantly greater overall adherence than women who gained excessively (p
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».