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Enregistrement W4409244892 · doi:10.1249/mss.0000000000003729

Does Delivery of a Nutrition and Exercise Intervention Simultaneously or Sequentially Prevent Excessive Gestational Weight Gain? The NELIP Trial

2025· article· en· W4409244892 sur OpenAlexaffabout
Roberta Bgeginski, Taniya S. Nagpal, Karishma Hosein, Mollie Manley, Stephanie Paplinskie, Harry Prapavessis, Christina Campbell, Barbra de Vrijer, Michelle F. Mottola

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of AlbertaLondon Health Sciences CentreChildren's Hospital of Western OntarioChildren’s Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGestational ageRandomized controlled trialWeight gainBody mass indexGestationBirth weightPregnancyAnimal scienceBody weightPhysical therapyPediatricsInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of sequential versus simultaneous introduction of nutrition and exercise behavior intervention strategies at preventing early or late excessive gestational weight gain (EGWG). METHODS: Parallel-group randomized trial at a single center (London, Canada) included 84 healthy pregnant individuals (mean age: 32.4 ± 3.4 yr; prepregnancy body mass index: 26.0 ± 5.1 kg·m -2 ) randomly allocated at 12-18 wk gestational age (GA; baseline) to either NE (nutrition and exercise delivered simultaneously; n = 25), N + E (nutrition first and exercise added at 25 wk GA; n = 29) or E + N (exercise first and nutrition added at 25 wk GA; n = 30). Early weight gain was analyzed weekly from baseline up to 25 wk GA (midpoint) and later from midpoint to 36 wk GA. RESULTS: From baseline to 25 wk, no differences were found for the amount of EGWG (NE: 1.6 ± 1.4 kg, N + E: 1.9 ± 1.7 kg, E + N: 1.3 ± 1.3 kg; P = 0.62) or for the number of those who gained excessively ( P = 0.38). However, from midpoint to final assessment, N + E gained more excessive weight (2.9 ± 2.3 kg; NE 2.5 ± 1.7 kg; E + N 1.6 ± 1.3 kg; P = 0.002, respectively) with more participants ( n = 21; P = 0.03) gaining excessively than NE ( n = 11) and E + N ( n = 12). CONCLUSIONS: Delivering the components of a nutrition and exercise intervention sequentially or simultaneously equally influences early EGWG. However, after 25 wk GA, introducing nutrition sequentially into an exercise program (E + N) or the continuation of combined nutrition and exercise (NE), mitigated EGWG compared with introducing exercise sequentially to a nutrition program (N + E). Sequencing of components may be an important factor to consider for intervention success, specifically by introducing an exercise component first followed by nutrition led to superior overall program adherence, with the least amount of EGWG.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,302 · 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
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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