Measuring 24-hour Movement Profiles During Pregnancy: Protocol for the 24MOVE Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity (PA) during the waking period and sleep during pregnancy may mitigate the increased risk for adverse pregnancy outcomes posed by gestational diabetes mellitus (GDM) and excessive gestational weight gain (GWG) in pregnant individuals with pre-pregnancy overweight and obesity. Recent studies have conceptualized PA, sedentary behavior, and sleep as part of a 24-hour movement framework; however, there is a gap in the knowledge about the relationship between 24-hour movement and pregnancy outcomes. OBJECTIVE: This paper describes the study protocol for the 24MOVE study, a prospective cohort study that examines associations between 24-hour movement profiles across pregnancy and maternal glucose tolerance, GWG, and infant birthweight. METHODS: Participants (N=306) were recruited from a large, integrated health care delivery system at 10 weeks' gestation. In early (10-12 weeks), mid- (20-22 weeks), and late (33-35 weeks) pregnancy, all eligible individuals with a pre-pregnancy BMI of ≥25 kg/m2 completed online surveys collecting information about sociodemographic characteristics and pregnancy symptoms and behaviors, including sleep quality. Participants concurrently wore a research-grade accelerometer for 24 hours per day for 7 consecutive days to capture movement, sedentary behavior, and sleep data. Data from accelerometry will be processed to create 24-hour movement profiles. Pregnancy outcomes will be ascertained from electronic health records (EHRs). We will use compositional data analysis (CoDA) methods, modeling associations of reallocations of time from one component behavior to another at various timepoints with outcomes. RESULTS: Recruitment began on March 19, 2023, and ended on September 11, 2024. Enrollment was completed on September 19, 2024. Data collection was completed in April 2025. Over an 18-month recruitment period, 2035 individuals were invited to participate, and of those, 306 (15%) eligible participants were enrolled in this study. The enrolled cohort had a median age of 33 (quintile 1 [Q1]-quintile 3 [Q3] 30-36) years and a median BMI of 28.8 (Q1-Q3 26.9-32.7) kg/m². Most participants had private insurance (n=266, 86.9%) and were multiparous (n=232, 75.8%). Analyses are in progress. CONCLUSIONS: The 24MOVE study is designed to address gaps in our knowledge of the impact of 24-hour movement during pregnancy on maternal glucose metabolism, GWG, and other risk factors for childhood obesity, such as a high birthweight. Data from this study will also serve as a rich resource for future investigations of 24-hour movement profiles and behavior substitutions and other perinatal mental and physical health outcomes. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/72828.
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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 | 0,032 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,008 |
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 ».