Translating Healthy Living Messages to Postpartum Women and Their Partners After Gestational Diabetes (GDM): Body Habitus, A1C, Lifestyle Habits, and Program Engagement Results From the Families Defeating Diabetes (FDD) Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The Families Defeating Diabetes intervention evaluated a postpartum healthy living program for women with recent gestational diabetes mellitus (GDM). DESIGN: Randomized controlled trial. SETTING: Tertiary centers in London, Calgary, and Victoria, Canada. PARTICIPANTS: Women with GDM and partners; 46% of eligible maternal participants agreed to participate. INTERVENTION: Interventional (INT) participants received a healthy living seminar at 3 months; access to a walking group/Website; biweekly e-mails. Control (CON) participants received a contemporary postpartum diabetes prevention handout. MEASURES: Maternal, partner, and offspring demographics at baseline, 3, and 12 months. ANALYSIS: testing; body habitus comparisons by analysis of covariance (ANCOVA); maternal A1C comparisons by unpaired t tests; participant outcome associations by Pearson correlation coefficients. RESULTS: Maternal participants were 170 (89 INT and 81 CON) with 63 partners (30 INT and 33 CON); 103 (73 maternal; 30 partners) were lost to follow-up; 57% of maternal participants completed 12 months; 33% INT women (n = 50) lost ≥7% weight versus 25% CON women (n = 47), P = .43. Interventional participant results did not correlate with accession of study elements. Maternal completion was significantly associated with partner involvement, breastfeeding, higher income, and education. Paternal weights correlated significantly with maternal and offspring weights. CONCLUSION: Families Defeating Diabetes outcomes were not significantly different for INT maternal or paternal participants versus CON participants. Secondary outcomes of future value included statistically significant positive associations between paternal participation, socioeconomic indicators, and maternal study completion, significant correlations between maternal, paternal, and offspring weights as well as insights into study component engagement.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».