Mobile App-Based Intervention for Pregnant Women With Stress Urinary Incontinence: Protocol for a Hybrid Effectiveness-Implementation Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stress urinary incontinence (SUI) is a common source of distress among women during and after pregnancy. It has a negative effect on quality of life but with poor care-seeking. Mobile health (mHealth) may be a promising solution with potential advantages. However, there is uncertainty whether a mobile app is effective for SUI symptom improvement during and after pregnancy. The implementation is also unclear. We developed an app named UIW (Urinary Incontinence for Women) aimed at improving perinatal incontinence. OBJECTIVE: The objective of this study is to evaluate the effectiveness of the UIW app-based intervention in improving SUI symptoms among pregnant women and explore the facilitators and barriers to using the UIW app to help refine and optimize the intervention. METHODS: This study is a hybrid effectiveness-implementation trial with a randomized controlled trial alongside a mixed-methods process evaluation according to the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance (RE-AIM) framework. Pregnant women with SUI (n=336) will be recruited from a university-affiliated hospital in China. They will be randomly allocated (1:1) to either the intervention group that receive usual care plus UIW app or control group that receive usual care alone. The intervention period will last 2 months. The 5 dimensions of the RE-AIM framework will be evaluated at recruitment (-T1), baseline (T0), immediately after intervention (T1), 42 days after delivery (T2), 3 months after delivery (T3), and 6 months after delivery (T4) through project documents, online questionnaires and a pelvic floor muscle training diary, surface electromyography, log data in the background management system, and qualitative interviews. Data analysis will follow the intention-to-treat principle. Descriptive statistics, t tests, chi-square tests, and a linear mixed model will be used to analyze the quantitative data. Deductive and inductive content analysis will be used to analyze the qualitative data. RESULTS: The effectiveness-implementation trial started in June 2020, trial recruitment was completed in October 2020, and the intervention will last for a 2-month period. Completion of the 6-month follow-up will be in July 2021, and we anticipate that the results of this study will be published in December 2021. CONCLUSIONS: This study will evaluate both effectiveness and implementation of the UIW app-based intervention among pregnant women. The hybrid effectiveness-implementation trial design according to the RE-AIM framework with a mixed-methods approach will give valuable insights into the effects as well as facilitators and barriers to the implementation that will influence the effects of the UIW app-based intervention. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR1800016171; http://www.chictr.org.cn/showproj.aspx?proj=27455. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/22771.
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 | 0,031 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,008 |
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 ».