IMPACT OF MOBILE FOLLOW UP PROTOCOL OF CARE ON PREGNANCY OUTCOMES AMONG PREECLAMPTIC WOMEN: A RANDOMIZED CONTROLLED TRIAL (RCT)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Hypertensive disorders of pregnancy (HDP) which includes preeclampsia (PE) constitute one of the leading causes of maternal and perinatal mortality worldwide, the integration of artificial intelligence (AI) in monitoring preeclampsia has revolutionized maternal healthcare by enabling early detection, personalized management, and improved outcomes. The aim: was to evaluate the impact of mobile follow-up protocol of care on the pregnancy outcomes among preeclamptic women. Design: A randomized controlled trial (RCTs) design was adopted for this study. Sample: Purposive sample of (100) women with mild preeclampsia, were randomly recruited and randomly assigned in two group, 50 women in the study group who received routine hospital care and mobile follow-up protocol of care utilizing motab3a mobile app, and 50 women in the control group who received routine hospital care only. Tools: three tools were used for data collection; 1) Structured interview schedule, 2) Initial assessment and maternal /fetal follow up tool and 3) Maternal, fetal and neonatal outcomes evaluation tool and Motab3a mobile application and instructional booklets as a supportive material. Results: the results of current study revealed that there are statistical significance differences between groups regarding systolic and diastolic blood pressure, weight gain and edema degree (p=0.001), the results showed that women who received follow-up and monitoring through Motab3a mobile app showed better pregnancy outcomes as compared to control group. As; decrease occurrence of severe preeclampsia, APH, hospital admission, preterm delivery, PPH. Low rate of fetal complications as; oligohydromious, IUGR as compared to the control group, and NICU admission, neonatal weight and gestational age among motab3a app group had lower rate as compared to the control group with (p<0.05). Conclusion: women with mild preeclampsia who utilize follow-up protocol of care through motab3a mobile application is associated with better pregnancy outcomes. Recommendations: integrate a new technology in monitoring women who at risk during pregnancy and follow up protocol of care should be included in health care system for all risky groups and to be a part from antenatal care.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».