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Enregistrement W4283321874 · doi:10.2196/33929

A Web-Based mHealth Intervention With Telephone Support to Increase Physical Activity Among Pregnant Patients With Overweight or Obesity: Feasibility Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4283321874 sur OpenAlexvenueno aff
Tainayah Thomas, Fei Xu, Sneha Sridhar, Tali Sedgwick, Linda Nkemere, Sylvia E. Badon, Charles P. Quesenberry, Assiamira Ferrara, Sarah Mandel, Susan D. Brown, Monique M. Hedderson

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesKaiser Permanente
Mots-clésmHealthMedicineOverweightRandomized controlled trialPhysical therapyPsychological interventionBody mass indexIntervention (counseling)NursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pregnant patients with overweight or obesity are at high risk for perinatal complications. Excess gestational weight gain (GWG) further exacerbates this risk. Mobile health (mHealth) lifestyle interventions that leverage technology to facilitate self-monitoring and provide just-in-time feedback may motivate behavior change to reduce excess GWG, reduce intervention costs, and increase scalability by improving access. OBJECTIVE: This study aimed to test the acceptability and feasibility of a pilot mHealth lifestyle intervention for pregnant patients with overweight or obesity to promote moderate intensity physical activity (PA), encourage guideline-concordant GWG, and inform the design of a larger pragmatic cluster randomized controlled trial. METHODS: . Patients with singletons at 8 to 15 weeks of gestation who were aged ≥21 years and had Wi-Fi access were recruited via email from 2 clinics within Kaiser Permanente Northern California and randomized to receive usual prenatal care or an mHealth lifestyle intervention. Participants in the intervention arm received wireless scales, access to an intervention website, activity trackers to receive automated feedback on weight gain and activity goals, and monthly calls from a lifestyle coach. Surveys and focus groups with intervention participants assessed intervention satisfaction and ways to improve the intervention. PA outcomes were self-assessed using the Pregnancy Physical Activity Questionnaire, and GWG was assessed using electronic health record data for both arms. RESULTS: Overall, 33 patients were randomly assigned to the intervention arm, and 35 patients were randomly assigned to the usual care arm. All participants in the intervention arm weighed themselves at least once a week, compared with 20% (7/35) of the participants in the usual care arm. Participants in the intervention arm wore the activity tracker 6.4 days per week and weighed themselves 5.3 times per week, and 88% (29/33) of them rated the program "good to excellent." Focus groups found that participants desired more nutrition-related support to help them manage GWG and would have preferred an app instead of a website. Participants in the intervention arm had a 23.46 metabolic equivalent of task hours greater change in total PA per week and a 247.2-minute greater change in moderate intensity PA per week in unadjusted models, but these effects were attenuated in adjusted models (change in total PA: 15.55 metabolic equivalent of task hours per week; change in moderate intensity PA: 199.6 minutes per week). We found no difference in total GWG (mean difference 1.14 kg) compared with usual care. CONCLUSIONS: The pilot mHealth lifestyle intervention was feasible, highly acceptable, and promoted self-monitoring. Refined interventions are needed to effectively affect PA and GWG among pregnant patients with overweight or obesity. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03936283; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03936283.

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)0,005
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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