A Pedometer-Guided Physical Activity Intervention for Obese Pregnant Women (the Fit MUM Study): Randomized Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity in pregnancy is a growing problem worldwide, with excessive gestational weight gain (GWG) occurring in the majority of pregnancies. This significantly increases risks to both mother and child. A major contributor to both prepregnancy obesity and excessive GWG is physical inactivity; however, past interventions targeting maternal weight gain and activity levels during the antenatal period have been ineffective in women who are already overweight. Pedometer-guided activity may offer a novel solution for increasing activity levels in this population. OBJECTIVE: This initial feasibility randomized controlled trial aimed to test a pedometer-based intervention to increase activity and reduce excessive GWG in pregnant women. METHODS: We supplied 30 pregnant women with obesity a Fitbit Zip pedometer and randomized them into 1 of 3 groups: control (pedometer only), app (pedometer synced to patients' personal smartphone, with self-monitoring of activity), or app-coach (addition of a health coach-delivered behavioral change program). Feasibility outcomes included participant compliance with wearing pedometers (days with missing pedometer data), data syncing, and data integrity. Activity outcomes (step counts and active minutes) were analyzed using linear mixed models and generalized estimating equations. RESULTS: . Mean (SD) percentage of missing data days were 23.4% (20.6%), 39.5% (32.4%), and 21.1% (16.0%) in control, app group, and app-coach group patients, respectively. Estimated mean baseline activity levels were 14.5 active min/day and 5455 steps/day, with no significant differences found in activity levels between groups, with mean daily step counts in all groups remaining in the sedentary (5000 steps/day) or low activity (5000-7499 steps/day) categories for the entire study duration. There was a mean decrease of 7.8 steps/day for each increase in gestation day over the study period (95% CI 2.91 to 12.69, P=.002). CONCLUSIONS: Activity data syncing with a personal smartphone is feasible in a cohort of pregnant women with obesity. However, our results do not support a future definitive study in its present form. Recruitment and retention rates were adequate, as was activity data syncing to participants' smartphones. A follow-up interventional trial seeking to reduce GWG and improve activity in this population must focus on improving compliance with activity data recording and behavioral interventions delivered. TRIAL REGISTRATION: Australian and New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12617000038392; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=370884.
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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».