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Enregistrement W4367557267 · doi:10.2196/48228

Rationale, Design, and Methods for the Sedentary Behavior Reduction in Pregnancy Intervention (SPRING): Protocol for a Pilot and Feasibility Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4367557267 sur OpenAlexvenueno aff
Bethany Barone Gibbs, Andrea Kozai, Shannon N McAdoo, Meghan Bastyr, Kelliann D Davis, Alisse Hauspurg, Janet M. Catov

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of PittsburghNational Center for Advancing Translational SciencesAmerican Heart Association
Mots-clésProtocol (science)Randomized controlled trialSpring (device)Intervention (counseling)MedicinePhysical therapyPsychologyAlternative medicineEngineeringNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adverse pregnancy outcomes (APOs) identify cardiovascular disease risk, but few effective interventions are available. High sedentary behavior (SED) has recently been associated with APOs, but very few randomized controlled trials (RCTs) have tested SED reduction in pregnancy. OBJECTIVE: The Sedentary Behavior Reduction in Pregnancy Intervention (SPRING) pilot and feasibility RCT addresses this gap by testing the feasibility, acceptability, and preliminary pregnancy health effects of an intervention to reduce SED in pregnant women. The objective of this manuscript is to describe the rationale and design of SPRING. METHODS: Pregnant participants (n=53) in their first trimester, who are at risk for high SED and APO and without contraindications, are randomized in a 2:1 ratio to an intervention or control group. SED (primary outcome) and standing durations, and steps per day, are measured objectively in each trimester for 1 week with a thigh-mounted activPAL3 accelerometer. SPRING also seeks to demonstrate feasibility and acceptability while estimating preliminary effects on maternal-fetal health outcomes assessed during study visits and abstracted from medical records. The pregnancy-customized intervention promotes daily behavioral targets of less than 9 hours of SED and at least 7500 steps, achieved via increased standing and incorporating light-intensity movement breaks each hour. The multicomponent intervention provides a height-adjustable workstation, a wearable activity monitor, behavioral counseling every 2 weeks (through videoconference), and membership in a private social media group. Herein, we review the rationale, describe recruitment and screening processes, and detail the intervention, assessment protocols, and planned statistical analyses. RESULTS: This study was funded by the American Heart Association (20TPA3549099), with a funding period of January 1, 2021, and until December 31, 2023. Institutional review board approval was obtained on February 24, 2021. Participants were randomized between October 2021 and September 2022, with final data collection planned for May 2023. Analyses and submission of results are expected for winter of 2023. CONCLUSIONS: The SPRING RCT will provide initial evidence on the feasibility and acceptability of an SED-reduction intervention to decrease SED in pregnant women. These data will inform the design of a large clinical trial testing SED reduction as a strategy to reduce APO risk. TRIAL REGISTRATION: ClincialTrials.gov NCT05093842; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05093842. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/48228.

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)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,005
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0070,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1150,025

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 Opus0,423
Tête enseignante GPT0,635
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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