A culturally tailored personaliseD nutrition intErvention in South ASIan women at risk of Gestational Diabetes Mellitus (DESI-GDM): a randomised controlled trial protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: South Asians are more likely to develop gestational diabetes mellitus (GDM) than white Europeans. Diet and lifestyle modifications may prevent GDM and reduce undesirable outcomes in both the mother and offspring. Our study seeks to evaluate the effectiveness and participant acceptability of a culturally tailored, personalised nutrition intervention on the glucose area under the curve (AUC) after a 2-hour 75 g oral glucose tolerance test (OGTT) in pregnant women of South Asian ancestry with GDM risk factors. METHODS AND ANALYSIS: A total of 190 South Asian pregnant women with at least 2 of the following GDM risk factors-prepregnancy body mass index>23, age>29, poor-quality diet, family history of type 2 diabetes in a first-degree relative or GDM in a previous pregnancy will be enrolled during gestational weeks 12-18, and randomly assigned in a 1:1 ratio to: (1) usual care, plus weekly text messages to encourage walking and paper handouts or (2) a personalised nutrition plan developed and delivered by a culturally congruent dietitian and health coach; and FitBit to track steps. The intervention lasts 6-16 weeks, depending on week of recruitment. The primary outcome is the glucose AUC from a three-sample 75 g OGTT 24-28 weeks' gestation. The secondary outcome is GDM diagnosis, based on Born-in-Bradford criteria (fasting glucose>5.2 mmol/L or 2 hours post load>7.2 mmol/L). ETHICS AND DISSEMINATION: The study has been approved by the Hamilton Integrated Research Ethics Board (HiREB #10942). Findings will be disseminated among academics and policy-makers through scientific publications along with community-orientated strategies. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT03607799.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,004 |
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 ».