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Enregistrement W2762127627 · doi:10.2196/jmir.8006

The Effectiveness of eHealth Technologies on Weight Management in Pregnant and Postpartum Women: Systematic Review and Meta-Analysis

2017· review· en· W2762127627 sur OpenAlexafffund
Diana Sherifali, Kara Nerenberg, Shanna Wilson, Kevin Semeniuk, Muhammad Usman Ali, Leanne M. Redman, Kristi B. Adamo

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcMaster UniversityUniversity of OttawaHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster UniversityHamilton Health Sciences FoundationNational Institute of General Medical SciencesPublic Health AgencyNational Institutes of HealthPublic Health Agency of CanadaHamilton Health Sciences
Mots-cléseHealthCINAHLMedicineSystematic reviewCochrane LibraryPsycINFOPostpartum periodRandomized controlled trialPsychological interventionWeight managementMEDLINEMeta-analysisPopulationPregnancyFamily medicinePhysical therapyNursingHealth careWeight lossEnvironmental healthObesitySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The emergence and utilization of electronic health (eHealth) technologies has increased in a variety of health interventions. Exploiting the real-time advantages offered by mobile technologies during and after pregnancy has the potential to empower women and encourage behaviors that may improve maternal and child health. OBJECTIVE: The objective of this study was to assess the effectiveness of eHealth technologies for weight management during pregnancy and the postpartum period and to review the efficacy of eHealth technologies on health behaviors, specifically nutrition and physical activity. METHODS: A systematic search was conducted of the following databases: MEDLINE, EMBASE, Cochrane database of systematic reviews (CDSR), Cochrane central register of controlled trials (CENTRAL), CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature), and PsycINFO. The search included studies published from 1990 to July 5, 2016. All relevant primary studies that involved randomized controlled trials (RCTs), non-RCTs, before-and-after studies, historically controlled studies, and pilot studies were included. The study population was adult women of childbearing age either during pregnancy or the postpartum period. eHealth weight management intervention studies targeting physical activity, nutrition, or both, over a minimum 3-month period were included. Titles and abstracts, as well as full-text screening were conducted. Study quality was assessed using Cochrane's risk of bias tool. Data extraction was completed by a single reviewer, which was then verified by a second independent reviewer. Results were meta-analyzed to calculate pooled estimates of the effect, wherever possible. RESULTS: Overall, 1787 and 176 citations were reviewed at the abstract and full-text screening stages, respectively. A total of 10 studies met the inclusion criteria ranging from high to low risk of bias. Pooled estimates from studies of the effect for postpartum women resulted in a significant reduction in weight (-2.55 kg, 95% CI -3.81 to -1.28) after 3 to 12 months and six studies found a nonsignificant reduction in weight gain for pregnant women (-1.62 kg, 95% CI -3.57 to 0.33) at approximately 40 weeks. CONCLUSIONS: This review found evidence for benefits of eHealth technologies on weight management in postpartum women only. Further research is still needed regarding the use of these technologies during and after pregnancy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations132
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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