MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205416554 · doi:10.2196/28886

Effectiveness of a Step Counter Smartband and Midwife Counseling Intervention on Gestational Weight Gain and Physical Activity in Pregnant Women With Obesity (Pas and Pes Study): Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W4205416554 sur OpenAlexvenueno aff
Elena González-Plaza, Jordi Bellart, Ángela Arranz, Leila Luján‐Barroso, Esther Crespo-Mirasol, Glòria Seguranyes

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialPhysical activityMedicineIntervention (counseling)Physical therapyWeight gainObesityTelephone counselingPregnancyObstetricsFamily medicineBody weightNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Women who are pregnant and have obesity and excessive gestational weight gain (GWG) present a higher risk of maternal and perinatal complications. The use of mobile apps and a wristband during pregnancy may contribute to promoting healthy lifestyles and, thus, improving maternal and neonatal health. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the effectiveness of a complex digital health intervention, using a smartband and app with midwife counseling, on GWG and physical activity (PA) in women who are pregnant and have obesity and analyze its impact on maternal and perinatal outcomes. In addition, we aim to study the frequency of use, usability, and satisfaction with the mobile apps used by the women in the intervention group. METHODS: A parallel, 2-arm, randomized controlled trial was conducted. A total of 150 women who were pregnant and had obesity were included. The intervention group received a complex combined digital intervention. The intervention was delivered with a smartband (Mi Band 2) linked to the app Mi Fit to measure PA and the Hangouts app with the midwife to provide personal health information. The control group received usual care. The validated Spanish versions of the International Physical Activity Questionnaire-Short Form and the System Usability Scale were used. Satisfaction was measured on a 1- to 5-point Likert scale. RESULTS: We analyzed 120 women, of whom 30 (25%) were withdrawn because of the COVID-19 pandemic. The median GWG in the intervention group was 7.0 (IQR 4-11) kg versus 9.3 (IQR 5.9-13.3) kg in the control group (P=.04). The adjusted mean GWG per week was 0.5 (95% CI 0.4-0.6) kg per week in the control group and 0.3 (95% CI 0.3-0.4) kg per week in the intervention group (df=0.1, 95% CI -0.2 to 0.03; P=.008). During the 35 and 37 gestational weeks, women in the intervention group had higher mean PA than women in the control group (1980 metabolic equivalents of tasks-minutes per week vs 1386 metabolic equivalents of tasks-minutes per week, respectively; P=.01). No differences were observed between the study groups in the incidence of maternal and perinatal outcomes. In the intervention group, 61% (36/59) of the women who were pregnant used the smartband daily, and 75% (44/59) evaluated the usability of the Mi Fit app as excellent. All women in the intervention group used the Hangouts app at least once a week. The mean of the satisfaction scale with the health counseling app and midwife support was 4.8/5 (SD 0.6) points. CONCLUSIONS: The use of a complex mobile health intervention was associated with adequate GWG, which was lower in the intervention group than in the control group. In addition, we observed that the intervention group had increases in PA. No differences were observed in maternal perinatal complications. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03706872; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03706872.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 GPT0,356
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations55
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetGestational Diabetes Research and ManagementTravaux en français237 207