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Enregistrement W4226137906 · doi:10.2196/36226

Impact of a Mobile Application for Tracking Nausea and Vomiting During Pregnancy (NVP) on NVP Symptoms, Quality of Life, and Decisional Conflict Regarding NVP Treatments: MinSafeStart Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4226137906 sur OpenAlexvenueno aff
Elin Ngo, Maria Bich-Thuy Truong, David Wright, Hedvig Nordeng

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and Medication Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNauseaRandomized controlled trialVomitingQuality of life (healthcare)MedicinePregnancymHealthPsychologyObstetricsInternal medicinePsychiatryPsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pregnant women are active users of mobile apps for health purposes. These apps may improve self-management of health-related conditions. Up to 70% of pregnant women experience nausea and vomiting (NVP). Even mild NVP can significantly reduce quality of life (QoL), and it can become an economic burden for both the woman and society. NVP often occurs before the first maternal care visit; therefore, apps can potentially play an important role in empowering pregnant women to recognize, manage, and seek appropriate treatment for NVP, when required. OBJECTIVE: This study investigated whether the MinSafeStart (MSS) mobile app could impact NVP-related symptoms, QoL, and decisional conflict regarding NVP treatment. METHODS: This randomized controlled trial enrolled 268 pregnant women with NVP in Norway from 2019 to 2020. The intervention group had access to the MSS app, which could be used to track NVP symptoms and access tailored advice. NVP severity was rated with the Pregnancy Unique Quantification of Emesis (PUQE) score. The control group followed standard maternal care. We collected data on maternal baseline characteristics, NVP severity, QoL, and decisional conflict using 2 sets of online questionnaires. One set of questionnaires was completed at enrollment, and the other was completed after 2 weeks. We performed linear regression analyses to explore whether the use of the MSS app was associated with NVP severity, QoL, or decisional conflict. RESULTS: Among the 268 women enrolled in the study, 192 (86.5%) completed the baseline questionnaires and were randomized to either the intervention (n=89) or control group (n=103). In the intervention group, 88 women downloaded the app, and 468 logs were recorded. In both groups, women were enrolled at a median of 8 gestational weeks. At baseline, the average PUQE scores were 4.9 and 4.7; the average QoL scores were 146 and 149; and the average DCS scores were 40 and 43 in the intervention and control groups, respectively. The app had no impact on NVP severity (aβ 0.6, 95% Cl -0.1 to 1.2), QoL (aβ -5.3, 95% Cl -12.5 to 1.9), or decisional conflict regarding NVP treatment (aβ -1.1, 95% Cl -6.2 to 4.2), compared with standard care. CONCLUSIONS: Tracking NVP symptoms with the MSS app was not associated with improvements in NVP symptoms, QoL, or decisional conflict after 2 weeks, compared with standard care. Future studies should include a process evaluation to improve our understanding of how pregnant women use the app and how to optimize its utility within maternity care. Specifically, studies should focus on how digital tools might facilitate counseling and communication between pregnant women and health care providers regarding NVP management during pregnancy. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrails.gov (NCT04719286): https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04719286.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,375 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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