Effectiveness of SmartMoms, a Novel eHealth Intervention for Management of Gestational Weight Gain: Randomized Controlled Pilot Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Two-thirds of pregnant women exceed gestational weight gain (GWG) recommendations. Because excess GWG is associated with adverse outcomes for mother and child, development of scalable and cost-effective approaches to deliver intensive lifestyle programs during pregnancy is urgent. OBJECTIVE: The aim of this study was to decrease the proportion of women who exceed the Institute of Medicine (IOM) 2009 GWG guidelines. METHODS: In a parallel-arm randomized controlled trial, 54 pregnant women (age 18-40 years) who were overweight (n=25) or obese (n=29) were enrolled to test whether an intensive lifestyle intervention (called SmartMoms) decreased the proportion of women with excess GWG, defined as exceeding the 2009 IOM guidelines, compared to no intervention (usual care group). The SmartMoms intervention was delivered through mobile phone (remote group) or in a traditional in-person, clinic-based setting (in-person group), and included a personalized dietary intake prescription, self-monitoring weight against a personalized weight graph, activity tracking with a pedometer, receipt of health information, and continuous personalized feedback from counselors. RESULTS: A significantly smaller proportion of women exceeded the IOM 2009 GWG guidelines in the SmartMoms intervention groups (in-person: 56%, 10/18; remote: 58%, 11/19) compared to usual care (85%, 11/13; P=.02). The remote intervention was a lower cost to participants (mean US $97, SD $6 vs mean US $347, SD $40 per participant; P<.001) and clinics (US $215 vs US $419 per participant) and with increased intervention adherence (76.5% vs 60.8%; P=.049). CONCLUSIONS: An intensive lifestyle intervention for GWG can be effectively delivered via a mobile phone, which is both cost-effective and scalable. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT01610752; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01610752 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6sarNB4iW).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».