An mHealth Intervention to Reduce Gestational Obesity (mami-educ): Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Federation of Obesity warns that the main health problem of the next decade will be childhood obesity. It is known that factors such as gestational obesity produce profound effects on fetal programming and are strong predictors of overweight and obesity in children. Therefore, establishing healthy eating behaviors during pregnancy is the key to the primary prevention of the intergenerational transmission of obesity. Mobile health (mHealth) programs are potentially more effective than face-to-face interventions, especially during a public health emergency such as the COVID-19 outbreak. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the effectiveness of an mHealth intervention to reduce excessive weight gain in pregnant women who attend family health care centers. METHODS: The design of the intervention corresponds to a classic randomized clinical trial. The participants are pregnant women in the first trimester of pregnancy who live in urban and semiurban areas. Before starting the intervention, a survey will be applied to identify the barriers and facilitators perceived by pregnant women to adopt healthy eating behaviors. The dietary intake will be estimated in the same way. The intervention will last for 12 weeks and consists of sending messages through a multimedia messaging service with food education, addressing the 3 domains of learning (cognitive, affective, and psychomotor). Descriptive statistics will be used to analyze the demographic, socioeconomic, and obstetric characteristics of the respondents. The analysis strategy follows the intention-to-treat principle. Logistic regression analysis will be used to compare the intervention with routine care on maternal pregnancy outcome and perinatal outcome. RESULTS: The recruitment of study participants began in May 2022 and will end in May 2023. Results include the effectiveness of the intervention in reducing the incidence of excessive gestational weight gain. We also will examine the maternal-fetal outcome as well as the barriers and facilitators that influence the weight gain of pregnant women. CONCLUSIONS: Data from this effectiveness trial will determine whether mami-educ successfully reduces rates of excessive weight gain during pregnancy. If successful, the findings of this study will generate knowledge to design and implement personalized prevention strategies for gestational obesity that can be included in routine primary care. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05114174; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05114174. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/44456.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,115 | 0,016 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».