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Enregistrement W4294841895 · doi:10.1249/01.mss.0000882320.56346.73

Pregnant Together Work Out Together? Evaluating Population Characteristics Associated With Adherence To Group Prenatal Exercise

2022· article· en· W4294841895 sur OpenAlexaff
Kirina Angrish, Rubén Barakat, Kristi B. Adamo, Miguel Sánchez‐Polán, Danilo Fernandes da Silva, Sara C. S. Souza, Mireia Peláez, Marı́a Perales, Yaiza Cordero, Marina Vargas‐Terrones, Taniya S. Nagpal

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of OttawaBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyBody mass indexOverweightAttendancePopulationOdds ratioConfidence intervalPhysical therapyObesityGestationPsychological interventionPrenatal careObstetricsInternal medicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Group exercise programs may be an accessible way to promote activity during pregnancy. Group exercise can offer established facilitators of adherence including opportunities for social connections, supervision, and a structure to follow. Previous studies that have assessed population characteristics associated with prenatal exercise adherence have not evaluated group-based settings. The purpose of this study was to assess the association between adherence to group prenatal exercise interventions and population characteristics. METHODS: An international cohort of 347 pregnant individuals who participated in a group-based prenatal exercise intervention (<20 weeks to 34-36 weeks gestation) were retrospectively analyzed. Population characteristics were collected at the beginning of the intervention via a questionnaire: age, body mass index (BMI) classification, number of previous pregnancies, pre-pregnancy exercise levels, and the highest level of education completed. Adherence was measured by attendance to the scheduled group exercise classes. Based on previous literature, high adherence was defined as ≥70%; participants were grouped as low (LAd<70%) or high adherence (HAd≥70%). Adjusted odds ratio (aOR) and 95% confidence intervals (CI) were calculated to assess the relationship between the predictors and adherence. RESULTS: Two hundred and fifty-four (77.7%) participants presented HAd and 73 (22.3%) had LAd. Pre-pregnancy BMI and education level had a significant association with adherence (p < 0.05). Pregnant individuals with a normal weight BMI were more likely to have HAd than those in the overweight (aOR: 2.96, CI: 1.52; 5.77) or obesity categories (aOR:6.57; CI: 2.87; 15.04). Higher education level was associated with HAd (aOR 2.31; CI 1.10; 4.84). Of note, all participants who were active before pregnancy had HAd (n = 118, 34% of total sample). CONCLUSION: Predictors of low adherence included pre-pregnancy BMI and education level, and this may be indicative of sociodemographic barriers to group-based prenatal exercise programs which should be further explored. Given that all participants who were meeting exercise recommendations prior to pregnancy had HAd, preconception promotion of exercise is warranted to encourage a healthy and active pregnancy.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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