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Enregistrement W3165983116 · doi:10.2196/28600

Optimizing the Periconception Lifestyle of Women With Overweight Using a Blended Personalized Care Intervention Combining eHealth and Face-to-face Counseling (eFUSE): Protocol for a Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3165983116 sur OpenAlexvenueno aff
Melissa van der Windt, Sam Schoenmakers, Sten P. Willemsen, Lenie van Rossem, Régine P.M. Steegers‐Theunissen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineeHealthRandomized controlled trialOverweightPsychological interventionPregnancyReferralmHealthPhysical therapyFamily medicineHealth careObesityNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Maternal overweight has a substantial impact on reproductive, maternal, pregnancy, and neonatal outcomes with long-term and transgenerational health consequences. Interventions that aim to optimize periconception maternal lifestyle can improve maternal and fetal health during pregnancy and throughout the life course. However, it remains difficult to change and adopt adequate lifestyle behaviors. We hypothesize that additional psychological therapy targeting cognitive and affective factors substantially contribute to the effectiveness of these interventions. OBJECTIVE: The proposed study aims to examine the feasibility and effectiveness of a blended personalized periconception lifestyle care intervention with additional psychological therapy aimed at women with a BMI≥25 and who are contemplating pregnancy or are already pregnant (≤12 weeks) in reducing inadequate lifestyle behaviors and improving early and late pregnancy outcome. METHODS: The eHealth and Face-to-face Counseling (eFUSE) study follows a single-center two-arm randomized controlled trial design at the Erasmus MC, University Medical Center, with a multicenter regional referral. The female patients with overweight (BMI≥25), together with their male partner, will be stratified by pregnancy status (preconception vs pregnant) and randomized to receive either the blended personalized periconception lifestyle care intervention with additional psychological therapy (n=313) or usual care (n=313). The primary outcome is a change in the lifestyle risk score (between baseline and 24 weeks) between the randomization arms (difference in differences). Secondary outcomes include measurements defined as most relevant by the International Consortium for Health Outcomes Measurement, including behavioral determinants, patient satisfaction, provider feasibility, and maternal pregnancy and neonatal complications. RESULTS: The study will be open for recruitment from Fall 2021 onward. Data collection is expected to be completed by the beginning of 2023, and the results are expected to be published by Fall 2023. CONCLUSIONS: This study will evaluate the feasibility and effectiveness of a blended periconception lifestyle intervention with additional psychological therapy, aimed at women with a BMI≥25. Positive results of this innovative care approach will be used for implementation in routine medical care of all women with overweight, with the ultimate aim to improve clinical outcomes of these high-risk pregnancies. TRIAL REGISTRATION: Netherlands Trial Register NL9264; https://www.trialregister.nl/trial/9264. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/28600.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,006
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,008

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,402 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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