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Enregistrement W3097162068 · doi:10.2196/18614

Effect of the Pregnant+ Smartphone App on the Dietary Behavior of Women With Gestational Diabetes Mellitus: Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3097162068 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa Garnweidner‐Holme, Lena Henriksen, Liv Elin Torheim, Mirjam Lukasse

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGestational diabetesRandomized controlled trialPregnancyPrenatal careDiabetes mellitusGestationObstetricsPhysical therapyInternal medicineEnvironmental healthEndocrinologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of gestational diabetes mellitus (GDM) is increasing worldwide. A healthy diet and stable blood glucose levels during pregnancy can prevent adverse health outcomes for the mother and the newborn child. Mobile health may be a useful supplement to prenatal care, providing women with targeted dietary information concerning GDM. OBJECTIVE: We analyzed secondary data from a two-arm, multicentered, nonblinded randomized controlled trial to determine if a smartphone app with targeted dietary information and blood glucose monitoring had an effect on the dietary behavior of women with GDM. METHODS: Women with a 2-hour oral glucose tolerance test level of ≥9 mmol/L were individually randomized to either the intervention group receiving the Pregnant+ app and usual care or the control group receiving usual care only. Eligible women were enrolled from 5 diabetes outpatient clinics in the Oslo region, Norway, between October 2015 and April 2017. The Pregnant+ app promoted 10 GDM-specific dietary recommendations. A healthy dietary score for Pregnant+ (HDS-P+) was constructed from a 41-item food frequency questionnaire and used to assess the intervention effect on the dietary behavior completed at trial entry and at around gestation week 36. Dietary changes from baseline to week 36 were examined by a paired sample two-tailed t test. Between-group dietary differences after the intervention were estimated with analysis of covariance, with adjustment for baseline diet. RESULTS: A total of 238 women participated: 115 were allocated to the intervention group and 123 to the control group. Of the 238 women, 193 (81.1%) completed the food frequency questionnaire both at baseline and around gestational week 36. All the participants showed improvements in their HDS-P+ from baseline. However, the Pregnant+ app did not have a significant effect on their HDS-P+. The control group reported a higher weekly frequency of choosing fish meals (P=.05). No other significant differences were found between the intervention and control groups. There were no significant demographic baseline differences between the groups, except that more women in the intervention group had a non-Norwegian language as their first language (61 vs 46; P=.02). CONCLUSIONS: Our findings do not support the supplementation of face-to-face follow-up of women with GDM with a smartphone app in the presence of high-standard usual care, as the Pregnant+ app did not have a beneficial effect on pregnant women's diet. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02588729; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02588729.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,307 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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