Social support for exercise from pregnancy to postpartum and the potential impact of a mobile application: A randomized control pilot trial in Southern United States
Notice bibliographique
Résumé
This study compared perceived social support among women of all body mass index (BMI) categories with an attempt to assess the efficacy of the BumptUp® mobile application to improve social support for exercise during pregnancy and postpartum. Thirty-five pregnant women living in Southern United States were included in the sample. The intervention group received access to the BumptUp® mobile application that was designed to promote physical activity during pregnancy and postpartum. The control group received an evidence-based educational brochure. Perceived social support for exercise was assessed at four-time points using the social support and exercise survey. Outcomes were evaluated at 23-25, 35-37 gestational weeks, and 6 and 12 weeks postpartum. Based on their pre-pregnancy weight and height, BMI was computed to categorize participants into lean, overweight, and obese groups. Social support across BMI categories and between control and intervention groups were compared using linear mixed-effect models. Women grouped in the overweight and obese BMI categories reported receiving significantly lower levels of social support for exercise than women in the lean category throughout pregnancy and postpartum during mid-pregnancy, late pregnancy, and at 12 weeks postpartum (p < 0.05). Although the intervention group received higher social support than the control group throughout all four assessment points, the difference was not statistically significant (p > 0.05). Women with a pre-pregnancy BMI of overweight and obese received lower social support for exercise during pregnancy and postpartum. The efficacy of BumptUp® to improve perceived social support for exercise in pregnancy and postpartum was not evident in the results.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».