Optimizing Gestational Weight Gain With the Eating4Two Smartphone App: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 50% of women gain excessive weight in pregnancy. Optimizing gestational weight gain is important for the short- and long-term health of the childbearing woman and her baby. Despite this, there is no recommendation for routine weighing in pregnancy, and weight is a topic that many maternity care providers avoid. Resource-intensive interventions have mainly targeted overweight and obese women with variable results. Few studies have examined the way that socioeconomic status might influence the effectiveness or acceptability of an intervention to participants. Given the scale of the problem of maternal weight gain, maternity services will be unlikely to sustain resource intensive interventions; therefore, innovative strategies are required to assist women to manage weight gain in pregnancy. OBJECTIVE: The primary aim of the trial was to examine the effectiveness of the Eating4Two smartphone app in assisting women of all body mass index categories to optimize gestational weight gain. Secondary aims include comparing childbirth outcomes and satisfaction with antenatal care and examining the way that relative advantage and disadvantage might influence engagement with and acceptability of the intervention. METHODS: This randomized controlled trial will randomize 1330 women to control or intervention groups in 3 regions of different socioeconomic status. Women will be recruited from clinical and social media sites. The intervention group will be provided with access to the Eating4Two mobile phone app which provides nutrition and dietary information specifically tailored for pregnancy, advice on food serving sizes, and a graph that illustrates women's weight change in relation to the range recommended by the Institute of Medicine. Women will be encouraged to use the app to prompt conversations with their maternity care providers about weight gain in pregnancy. The control group will receive routine antenatal care. RESULTS: Recruitment has commenced though the recruitment rate is slower than expected. Additional funds are required to employ research assistants and promote the study in an advertising campaign. CONCLUSION: Feasibility testing highlighted the inadequacy of the original recruitment strategy and the need to provide the app in both major platforms (Android and iOS). Smartphone technologies may offer an effective alternative to resource intensive strategies for assisting women to optimize weight gain in pregnancy. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12617000169347; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=371470 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org /6zDvgw5bo). REGISTERED REPORT IDENTIFIER: RR1-10.2196/9920.
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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 | 0,049 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,125 | 0,019 |
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 ».