The short-term effect of a mHealth intervention on gestational weight gain and health behaviors: The SmartMoms Canada pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Gestational weight gain (GWG) has been shown to impact several maternal-infant outcomes. Since healthcare provider guidance on weight gain and healthy behaviors alone has failed to help women to meet guidelines during pregnancy, a practical adjunctive approach is to deliver evidence-based behavior change programs through mobile interventions. The present study aimed to assess the short-term effect of the SmartMoms Canada app to promote adequate GWG and healthy behaviors. Twenty-nine pregnant women were recruited in this app-based intervention trial to test whether a higher app usage (≥ 3.8 min·week −1 ) between 12–20 gestational weeks and 24–28 gestational weeks improved GWG , diet, physical activity, and sleep, compared to women with a lower app usage (< 3.8 min·week −1 ). Two-way mixed ANOVA for repeated measures was used to estimate the effect of the app usage and time, as well as their interaction on GWG and healthy behaviors. The likelihood ratio was used to examine the association between app usage categorization and GWG classification. Cramer's V statistic was used to estimate the effect size for interpretation of the association. Pregnant women using the SmartMoms Canada app more frequently had a higher moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) daily average when compared with women with a lower usage (mean difference: 17.84 min/day, 95% CI: 2.44; 33.25). A moderate effect size (28.6% vs . 15.4%; Cramer's V = 0.212) was found for the association between app categorization and rate of GWG , representing a greater adherence to the GWG guidelines in women in the higher app usage group vs . the lower app usage group. Considering other physical activity, diet, and sleep variables, no app categorization effect was observed. A short-term higher usage of SmartMoms Canada app has a positive effect on objectively-measured MVPA .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».