妊娠中および産後の女性の身体活動を増やすように設計されたモバイルアプリのパイロットテスト

連絡が確立され、資格が確認された後、参加者 (N=40) が登録され、ライフスタイル、メンタルヘルス、不安レベルに関する情報を収集するためのベースライン調査が実施されます。 研究に参加することに同意し、研究チームが出生前カルテからデータを取得することを許可する同意書に特に同意した参加者の患者データ。 チャートから取得されるデータには、患者の体重、バイタルサイン、血圧、現在の合併症、血液分析物、各出生前訪問での耐糖能検査の結果が含まれます。 赤ちゃんが生まれた後は、出産結果 (性別、分娩方法、合併症、分娩時間) および赤ちゃんの人体計測データ (出生体重、出生身長、頭囲) に関する情報を収集するために、分娩レポートも取得されます。

報酬はAmazonギフト券（電子納品）となります。 オンライン評価を受ける時点は 4 回あります。 各時点で、1 週間装着するための Actigraph 加速度計も郵送されます。 研究チームから参加者への汚染を避けるために、これらは消毒されて郵送または返却されます。 週が終わると、調査チームは参加者と連絡を取り、迎えの計画について話し合います。 研究チームのメンバーが取りに来るために外に出たり（非接触）、郵送したり（付属の返信用封筒で）することもできます。

各参加者は合計 160 ドルを受け取ります。 彼らは 18 ～ 20 週間程度でオンラインで募集され、同意されます。 評価は 4 つの時点で行われます: 妊娠 23 ～ 25 週のベースライン評価 (40 ドル)、30 週の電話チェック、35 ～ 37 週の 2 回目の評価/一連の調査 (40 ドル)、得られた出産結果、産後 6 週間の調査 (40 ドル) ）、産後12週間のアンケート（40ドル）。

統計分析：

サンプルサイズの決定: このパイロット研究のサンプルサイズは、妊婦に対して以前に実施された身体活動介入に基づいて決定されました。 身体活動の主な結果の効果量 (0.91) は、Asci et al.83 の介入後の身体活動データを調べることで決定されました。 この効果量では、タイプ I 誤り率 0.05 の SAS ソフトウェアを使用して、グループあたり 20 のサンプル サイズでこの差異を 80% の検出力で検出できることが判明しました。したがって、グループあたり 15 のサンプル サイズはパイロット プロジェクトとして正当化されます。 。

データ分析:

目的 1: 採用方法の成功と実現可能性を推定するために、さまざまな方法 (例: 医療提供者、健康フェア、口コミなど）が推定されます。 次に、最初のスクリーニングを完了した女性の数、適格基準を満たす女性の数、各評価を完了した女性の数、無作為化された女性の数、介入を遵守した女性の数は次のようになります。決定。 退職面接データは、前述した 84 (そして最近私たちのグループによって実行された) ように、定性的研究の標準的な内容分析を通じて分析されます。 目的 2: 研究者はパイロットプロジェクトを提案しているため、グループ間の差異をすべて検出できるわけではありませんが、傾向を調べるために適切な統計的テストが実行され、将来の大規模な試験での効果が期待されます。 各変数の分布の正規性はコルモゴロフ・スミルノフ検定を使用してテストされ、非正規分布データは必要に応じて変換されます。 2 つのグループのベースライン特性は、t 検定またはカイ二乗検定を使用して比較されます。 研究結果に対する介入の潜在的な効果は、反復測定 ANOVA (グループ x 時間) を使用して調査されます。 具体的には、介入前後のグループ間の身体活動データが比較されます。 すべてのデータは Redcap データ管理システムに入力されます。 分析はSASまたはその他の統計ソフトウェアを使用して行われます。