Development and Modification of a Mobile Health Program to Promote Postpartum Weight Loss in Women at Elevated Risk for Cardiometabolic Disease: Single-Arm Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnancy complications in combination with postpartum weight retention lead to significant risks of cardiometabolic disease and obesity. The majority of traditional face-to-face interventions have not been effective in postpartum women. Mobile technology enables the active engagement of postpartum women to promote lifestyle changes to prevent chronic diseases. OBJECTIVE: We sought to employ an interactive, user-centered, and participatory method of development, evaluation, and iteration to design and optimize the mobile health (mHealth) Fit After Baby program. METHODS: For the initial development, a multidisciplinary team integrated evidence-based approaches for health behavior, diet and physical activity, and user-centered design and engagement. We implemented an iterative feedback and design process via 3 month-long beta pilots in which postpartum women with cardiometabolic risk factors participated in the program and provided weekly and ongoing feedback. We also conducted two group interviews using a structured interview guide to gather additional feedback. Qualitative data were recorded, transcribed, and analyzed using established qualitative methods. Modifications based on feedback were integrated into successive versions of the app. RESULTS: We conducted three pilot testing rounds with a total of 26 women. Feedback from each pilot cohort informed changes to the functionality and content of the app, and then a subsequent pilot group participated in the program. We optimized the program in response to feedback through three iterations leading to a final version. CONCLUSIONS: This study demonstrates the feasibility of using an interactive, user-centered, participatory method of rapid, iterative design and evaluation to develop and optimize a mHealth intervention program for postpartum women. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02384226; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02384226.
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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».