Step and weight tracking with targets and coaching interventions in gestational diabetes: A randomized factorial feasibility trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnancy guidelines recommend moderate to vigorous physical activity of ≥150 min/week (7000 steps/day) and weight gain specific to prepregnancy weight category. We aimed to assess step and weight changes, with tracking to achieve individualized targets and with coaching conversations on physical activity and eating. The overarching goal was to identify interventions warranting integration and evaluation through a larger trial assessing perinatal outcomes. METHODS: In this feasibility trial, we randomized 227 participants (GDM clinics, 5 Canadian cities) to 'track & target,' 'coaching,' 'both,' or 'neither' arms. 'Track & target' participants monitored steps/day (counter) and weight (scale). We delivered weekly targets, applying algorithms that incorporated step and weight data and nudged towards recommendations. Coaching participants conversed weekly with a coach, who applied motivational communication methods. We examined changes in steps/day and weight, between trial entry and 37 weeks' gestation. FINDINGS: Weight change was guideline-concordant across arms. Steps/day averaged 6385 (SD 3406) at baselinue and were stable in the 'track & target' arm (change -59, 95 %CI -749 to 630). The other arms declined (coaching: -915, 95 %CI -1605 to -225; both -1183, 95 %CI -1979 to -386; neither -1456, 95 %CI -2193 to -718). INTERPRETATION: Our algorithm-driven step target strategy prevents step count decline, meriting study for perinatal impact.
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 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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».