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Enregistrement W4318479915 · doi:10.2196/38378

The Effectiveness of a Web-Based Application for a Balanced Diet and Healthy Weight Among Indonesian Pregnant Women: Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4318479915 sur OpenAlexvenueno aff
Mira Trisyani Koeryaman, Saseendran Pallikadavath, Isobel Ryder, Ngianga-Bakwin Kandala

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas PadjadjaranUniversity of Portsmouth
Mots-clésMedicineMicronutrientRandomized controlled trialMealIndonesianPregnancyCalorieWeight gainEnvironmental healthBody weightInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pregnant women have self-declared that they have difficulties in estimating nutrient intakes. The Nutrition Information System for Indonesian Pregnant Women (SISFORNUTRIMIL) application was created as a dietary assessment and calorie-counting tool to guide pregnant women to eat the right portion sizes for each meal. OBJECTIVE: The study aimed to examine the effectiveness of the SISFORNUTRIMIL application in helping users achieve a balanced diet and healthy maternal weight gain in comparison to nonusers in Indonesia. METHODS: First-pregnancy women in the second trimester aged 19-30 years (N=112) participated in the randomized controlled trial. Recruited women who were eligible and consented to participate in the study were allocated into the intervention group, or application user (n=56), and the control group, or application nonuser (n=56). The intervention recommended that pregnant women consume at least 5 food groups and calculate a recommended average portion size for 12 weeks. Both groups were self-monitored and recorded their intake in food records for 3 days every week. The dietary diversity consumed, macro- and micronutrient intake, and maternal weight gain were assessed pre- and postintervention. Data were collected three times during the intervention. Diversity food consumption was measured by the Minimum Dietary Diversity for Women of reproductive age. Furthermore, the Indonesian recommended dietary allowances were used to refer to and validate appropriate energy and nutrient amounts. Independent sample t test was used to compare differences between the intervention and control groups. RESULTS: The mean dietary diversity score for the application user group (7.79, SD 1.20) was significantly greater than for the application nonuser group (7.02, SD 1.39; adjusted mean difference 0.77, 95% CI 0.28-1.25; d=0.28; P=.005). Macro- and micronutrient intake was significantly more in accordance with the dietary recommendations for the user group compared to the control group, including an energy daily intake of 156.88 kcal (95% CI 114.52-199.23; d=-1.39; P=.002), 102.43 g of carbohydrates (95% CI -125.2 to -79.60; d=-1.68; P=.02), 14.33 g of protein (95% CI 11.40-17.25; d=1.86; P<.001), and 10.96 g of fat (95% CI -13.71 to -8.20; d=-1.49; P<.001). Furthermore, there was a significantly higher intake of daily vitamins and minerals in the intervention group than in the control group. Other results showed that maternal weight gain in the intervention group was in accordance with the parameters of healthy weight gain. CONCLUSIONS: Recording food intake using the application was significantly effective in improving the dietary diversity consumed, improving adequate energy and nutrient intake, and producing healthy maternal weight during pregnancy. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry ISRCTN42690828; https://www.isrctn.com/ISRCTN42690828.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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