- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT03249896
Programa de coaching de estilo de vida baseado na Web/smartphone em mulheres grávidas com diabetes gestacional (SMART-GDM)
Efeitos de um programa de coaching de estilo de vida baseado na Web/smartphone sobre o ganho de peso gestacional em mulheres grávidas com diabetes gestacional
Visão geral do estudo
Status
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
O diabetes melito gestacional (DMG) é definido como intolerância à glicose de qualquer grau com início ou primeiro reconhecimento durante a gravidez. Em Cingapura, 20-30% das mulheres grávidas são afetadas pelo DMG. Se mal controlado, o DMG está associado a várias morbidades maternas e perinatais, como aumento de cesáreas, pré-eclâmpsia, trabalho de parto prematuro, macrossomia, hipoglicemia neonatal etc. É bem reconhecido agora que o DMG também está associado a complicações metabólicas de longo prazo em mães e filhos. Mulheres com histórico de DMG têm risco aumentado de DMG em gestações subsequentes e alto risco de desenvolver diabetes tipo 2 após a gravidez. Bebês nascidos de mães com DMG também correm maior risco de desenvolver obesidade e diabetes mais tarde na vida. Um número crescente de estudos, incluindo estudos em Cingapura, sugere que a triagem e o manejo do DMG podem ser custo-efetivos, embora esses resultados sejam altamente dependentes da eficácia da intervenção.
Em Cingapura, os indivíduos com DMG são aconselhados a adotar modificações na dieta e, se o controle glicêmico não estiver correto, apesar do controle da dieta, a terapia com insulina é a próxima linha de tratamento. Em todos os casos, os pacientes precisam realizar o automonitoramento da glicemia (SMBG) para orientar as decisões de tratamento. Essas estratégias visam reduzir os riscos de complicações maternas e perinatais. Além disso, prevenir o ganho excessivo de peso gestacional (GPG) é outro objetivo importante em mulheres com DMG. Isso ocorre porque GWG excessivo não está apenas associado a riscos mais altos de parto de um bebê grande para a idade gestacional, mas também é o fator de risco mais forte para retenção de peso pós-parto e um importante preditor para o desenvolvimento futuro de diabetes tipo 2. Os programas de intervenção no estilo de vida demonstraram ser eficazes na redução do GPG em mulheres grávidas.
Uma coisa em comum entre modificação da dieta, SMBG e obtenção de GWG ideal é que eles envolvem autogerenciamento e, portanto, requerem um certo grau de autoeficácia em mulheres com DMG. Para conseguir isso no National University Hospital (NUH), os pacientes são encaminhados para uma clínica de diabetes gestacional para educação. Neste momento, se a glicose plasmática do paciente em 0 minuto e/ou 120 minutos de um teste oral de tolerância à glicose (OGTT) de 75g for <7,0 mmol/L e <11,1 mmol/L, respectivamente, isso é conduzido em uma sessão de ensino em grupo com duração 1 a 1,5 horas, com 4 a 6 pacientes por grupo, conduzido por uma enfermeira educadora em diabetes e uma nutricionista. Se a glicose plasmática do paciente em 0 minutos e/ou 120 minutos de um OGTT de 75g for ≥7,0 e ≥11,1 mmol/L, respectivamente, isso é conduzido em uma sessão individual com duração de 1 hora com um enfermeiro educador em diabetes e um nutricionista. Os pacientes são iniciados no monitoramento da glicose capilar, normalmente 7 vezes ao dia, 2-3 dias por semana. Posteriormente, os seus cuidados são prestados pelo seu obstetra até ao momento em que o obstetra sente que a insulina é necessária, caso em que muitas vezes são reencaminhados para o serviço de endocrinologia para início e gestão da terapia com insulina. A monitorização da glicemia capilar é realizada através de um glicosímetro que é adquirido pela paciente, sendo que a paciente registra devidamente a glicemia em uma ficha de papel que será mostrada ao seu obstetra nas consultas clínicas a cada 2-4 semanas. Além disso, o peso geralmente é monitorado na visita clínica. Aconselhamento sobre dieta e modificação do estilo de vida é fornecido pelo obstetra com base nos resultados do monitoramento da glicose capilar na consulta clínica. Entre as consultas, há interação limitada entre os profissionais de saúde, a menos que o paciente identifique um problema e entre em contato com o profissional.
Este arranjo tem algumas limitações. Em primeiro lugar, foi demonstrado que o espaçamento das atividades de aprendizagem ao longo de um período de tempo melhora a codificação e a retenção de informações a longo prazo. Como tal, o método atual de fornecer toda a educação que um paciente precisa em uma única sessão é menos provável de ser ideal para retenção de informações. Em segundo lugar, a coleta de informações (através do monitoramento da glicose capilar) geralmente é separada de qualquer feedback dos profissionais de saúde por dias ou semanas. Em geral, as atividades de estilo de vida (seja dieta ou atividades físicas) que geram resultados anormais de glicose no sangue ocorrem muito próximas às leituras de glicose (frequentemente horas antes, em vez de semanas). No momento em que o feedback é recebido, o paciente geralmente não se lembra dos eventos que geraram as leituras anormais. Mais importante, não fornece nenhum feedback significativo ao paciente que permita a modificação do risco de um episódio de hiperglicemia. Na verdade, isso gera uma quantidade significativa de angústia para o paciente. Foi demonstrado que o sofrimento percebido em resposta a um estressor é muito maior quando a pessoa que o vivencia não tem como controlar a ocorrência do estressor. Nesse contexto, a falta de feedback oportuno que seja acionável em relação à glicemia ou ao peso resulta em sofrimento significativo por parte dos pacientes e resulta em falha na adesão aos esforços para monitorar ou controlar a glicemia. Em um recente estudo de viabilidade de métodos mistos para avaliar a aceitabilidade de uma ferramenta de suporte baseada em aplicativo móvel para mulheres com DMG em NUH, a maioria relatou estresse significativo do fardo do gerenciamento e desejo de ferramentas de suporte que auxiliassem no controle da glicemia como um complemento para Auto-monitoramento.
A hipótese dos investigadores é que, ao fornecer educação espaçada por 1 a 2 semanas e fornecer feedback oportuno e acionável ao paciente, isso melhorará a adesão à modificação do estilo de vida, reduzirá o sofrimento do paciente e melhorará os resultados clínicos para mulheres com DMG .
Cingapura tem um dos maiores usuários de smartphones do mundo, com uma taxa de adoção de smartphones de 88%. Essa adoção generalizada de telefones celulares e smartphones oferece uma oportunidade promissora para melhorar o tratamento e o autogerenciamento do diabetes e para intervir nos comportamentos relacionados ao peso de maneiras novas e empolgantes. Há evidências emergentes de que as tecnologias móveis melhoram os resultados em pacientes com diabetes no curto prazo.
Por esses motivos, os pesquisadores desenvolveram um aplicativo móvel para auxiliar no gerenciamento do DMG. Isso é realizado com uma empresa chamada Jana Care. A Jana Care desenvolveu o Programa Habits (http://www.habitsprogram.com), um programa de coaching de estilo de vida que está disponível na Apple App Store e no Google Play, duas das plataformas de aplicativos para smartphones mais usadas. Este foi desenvolvido com base no Programa de Prevenção de Diabetes e no Estudo Look-AHEAD. Ele visa a mudança comportamental, fornecendo um programa personalizado de gerenciamento de diabetes que consiste em 12 videoaulas interativas, ferramentas de dieta, atividade física e rastreamento de peso, plataforma de mensagens interativas com os treinadores de estilo de vida e dicas diárias de mensagens curtas. Ele faz interface com o dispositivo Aina, um novo sensor de hardware que se conecta a qualquer smartphone e pode ser usado para medir a glicemia. As leituras de glicose medidas são transferidas automaticamente para o aplicativo do Programa de Hábitos. É capaz de gerar relatórios semanais para os pacientes avaliarem seu progresso.
Em 2013, um estudo piloto foi conduzido pela Madras Diabetes Research Foundation & Dr. Mohan's Diabetes Specialties Center, World Health Organization Collaborating Center for Non-communicable Diseases, International Diabetes Federation Center for Education, Chennai, em colaboração com Jana Care, para analisar o efeito do Programa de Hábitos nas mudanças de peso, ingestão calórica e atividade física em 64 adultos com sobrepeso e alto risco de desenvolver diabetes, durante um período de 16 semanas. Os participantes alcançaram uma perda de peso moderada de 4,2%, até um máximo de 11kg. A ingestão diária média de calorias e gorduras diminuiu 28% e 44%, respectivamente, enquanto a atividade física diária aumentou de 3.438 passos (semana 1) para 8.459 passos (semana 16) (p<0,05). As estatísticas coletadas pela Jana Care de implantação comercial com aproximadamente 13.000 indivíduos também mostraram perda de peso autorreferida de 4,3% e melhora da atividade física de 26% em 12 semanas. Outro estudo de controle randomizado para avaliar a eficácia do programa está em andamento na Índia, financiado pelo Departamento de Biotecnologia do Governo da Índia, em colaboração com Madras Diabetes Research Foundation, Chennai e All India Institute of Medical Sciences (AIIMS), Delhi .
O Programa Hábitos, no entanto, não é específico para o gerenciamento de GDM. Trabalhando com o Departamento de Obstetrícia e Ginecologia, desenvolvemos um fluxo de trabalho para gerenciar pacientes com DMG, otimizando o controle da glicose no sangue por meio da modificação do estilo de vida e alcançando GWG ideal. Trabalhamos com a Jana Care para desenvolver o 'Habits-GDM' - um aplicativo modificado do Programa de Hábitos, projetado especificamente para apoiar esse fluxo de trabalho, que leva em consideração as necessidades nutricionais e as limitações de exercícios durante a gravidez e a necessidade de evitar o excesso ganho de peso (em oposição à perda de peso no Programa de Hábitos original). O programa foi personalizado para uso em Cingapura, incluindo tradução (com modificação de mensagens) e um banco de dados de comida de Cingapura.
Os investigadores levantam a hipótese de que o uso de um programa de treinamento baseado na web/smartphone específico para o manejo do DMG pode melhorar os resultados clínicos entre mulheres com DMG. Os investigadores propõem a realização de um ensaio clínico randomizado para estudar a eficácia do programa Habits-GDM na prática clínica em Cingapura. O desfecho primário seria a porcentagem de pacientes com ganho excessivo de peso gestacional (EGWG) de acordo com as diretrizes de 2009 do Instituto de Medicina dos EUA (IOM).
O GDM fornece um cenário clínico ideal para o uso de tecnologias de smartphones para melhorar a autoeficácia e os resultados clínicos. Em Cingapura, mulheres em idade reprodutiva bem versadas no uso de aplicativos para smartphones, essas pessoas geralmente são altamente motivadas, empenhadas em melhorar sua própria saúde e bem-estar do feto. Em estudos preliminares, este parece ser um modo aceitável e preferido de fornecer informações e cuidados. A opção mais popular para obter suporte para o gerenciamento seria um recurso baseado na web ou em um aplicativo para smartphone, com 58,8% dos participantes avaliando-o como sua escolha preferida. Fontes de informação mais tradicionais, como aconselhamento individual, ensino em grupo ou materiais educativos impressos, foram menos preferidas.
Além disso, esta fase da vida e o período de intervenção são curtos e duram mais 5-6 meses a partir do momento do diagnóstico de DMG e, portanto, evitam o problema potencial de fadiga tecnológica de uma intervenção de modificação do estilo de vida.
Apesar da gravidez ser uma preciosa janela de oportunidade para trazer benefícios duradouros para os pacientes e seus filhos, e os recursos baseados em smartphones serem a fonte de informação preferida por mulheres com DMG, existem muito poucos aplicativos de smartphones projetados especificamente para apoiar o autogerenciamento de GDM. Além disso, é necessário que tais aplicativos sejam customizados para o contexto local em termos de idioma, hábitos nutricionais e fontes de alimentação; e integrado em um grau confiável com serviços de saúde existentes, fluxo de trabalho clínico e configuração. Para o conhecimento dos investigadores, não existem aplicativos que atendam a essas características e recursos que estão atualmente disponíveis em Cingapura e nesta região e, globalmente, existem apenas dois outros ensaios semelhantes entre a população GDM que está sendo realizado - um na Noruega e outro na Irlanda.
Este estudo resultará em uma aplicação clínica exclusiva para GDM que integra o treinamento de estilo de vida com monitoramento de glicose e pode ser usado para tratar GDM com comprometimento mínimo de mão de obra. Os resultados clínicos melhorados não são apenas relevantes para a gravidez atual, mas também têm um impacto significativo na saúde metabólica futura das mães e filhos ao longo da vida.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
-
-
-
Singapore, Cingapura, 119228
- National University Hospital
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Capacidade de fornecer consentimento informado.
- Mulheres com 21 anos ou mais.
- Gravidez única.
- GDM diagnosticado entre 12 a 30 semanas de gestação, com base nos critérios da Organização Mundial da Saúde (OMS) de 2013, ou seja, qualquer um dos seguintes: glicose plasmática em jejum ≥5,1 mmol/L, glicose plasmática em 60 minutos ≥10,0 mmol/L, 120- glicose plasmática minuto ≥8,5 mmol/L, durante um teste oral de tolerância à glicose (TOTG) de 75g.
- Possui um smartphone e capacidade de navegar em um aplicativo de smartphone.
- Proficiente em língua inglesa.
- Planeje o parto do bebê no National University Hospital.
Critério de exclusão:
- Gravidez múltipla.
- Diabetes pré-existente (diabetes tipo 1, diabetes tipo 2 ou outros tipos específicos de diabetes) diagnosticado antes da gravidez atual.
- DMG diagnosticado antes de 12 semanas de gestação.
- Nenhum peso disponível no primeiro trimestre (na ou antes de 12 semanas de gestação) da gravidez.
- Necessidade de terapia com insulina desde o início do diagnóstico de DMG, conforme determinado pelo clínico principal.
- Insuficiência cardíaca.
- doença renal crônica
- Alimentação e distúrbios alimentares.
- História da cirurgia bariátrica.
- Uso prolongado de corticosteroides sistêmicos.
- Mobilidade prejudicada.
- Participação concomitante em outro estudo clínico (ou seja, estudos clínicos de fase I-III) com medicamento(s) experimental(is).
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Cuidados de suporte
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
|
Experimental: Intervenção
Os pacientes no braço de intervenção receberão atendimento médico padrão e, além disso, receberão o dispositivo Aina ou Aina Mini para automonitoramento da glicemia (SMBG), o aplicativo móvel Habits-GDM e uma balança.
|
A intervenção é um aplicativo móvel auto-administrado projetado para GDM.
Visa a mudança comportamental, fornecendo um programa de gerenciamento GDM personalizado, que consiste em três elementos principais: lições, acompanhamento e treinamento/feedback.
As lições contêm 12 módulos interativos que fornecem educação ao paciente sobre GDM.
Cada lição levará aproximadamente 10-20 minutos.
Informações sobre SMBG (vinculado ao dispositivo Aina ou Aina Mini), peso (vinculado à balança Bluetooth), atividade física (função de rastreamento de atividade física no aplicativo) e comida (equipada com comida local comum usando o banco de dados de alimentos de Cingapura) podem ser rastreados e exibidos visualmente.
Uma plataforma de mensagens interativas é usada para treinamento.
Mensagens automatizadas genéricas e personalizadas são enviadas de um coach de estilo de vida virtual para encorajar e motivar os pacientes a adotar um comportamento saudável benéfico para DMG.
|
|
Sem intervenção: Ao controle
Os pacientes no braço de controle receberão cuidados médicos padrão e receberão apenas o dispositivo Aina ou Aina Mini para SMBG. O atendimento médico padrão envolve uma sessão de educação face a face por uma enfermeira educadora em diabetes e um nutricionista. Os pacientes são iniciados no monitoramento da glicose capilar. Posteriormente, o cuidado clínico padrão é fornecido por seu obstetra. A participação neste estudo não aumentará a frequência de visitas clínicas. A frequência de SMBG será clinicamente indicada e não aumentada como resultado da participação neste estudo. Caso o obstetra julgue que há necessidade de insulina, esta será iniciada e, se necessário, a paciente será encaminhada ao serviço de endocrinologia para manejo da insulinoterapia. Em alguns pacientes, o clínico pode decidir prescrever metformina. |
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Porcentagem de pacientes com ganho excessivo de peso gestacional (EGWG)
Prazo: durante a gravidez até o parto
|
A porcentagem de pacientes que têm EGWG é a proporção de indivíduos cujo ganho de peso gestacional (GWG) excede a faixa superior de ganho de peso recomendado para o IMC pré-gravidez correspondente (neste estudo, isso é calculado usando o primeiro peso e altura registrados na gravidez em ou antes de 12 semanas de gestação) de acordo com as diretrizes do IOM de 2009.
|
durante a gravidez até o parto
|
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
GWG absoluto estratificado por se o sujeito tem ou não EGWG para as semanas gestacionais no recrutamento
Prazo: durante a gravidez até o parto
|
GWG absoluto estratificado se o sujeito excedeu ou não o GWG ideal para as semanas gestacionais no recrutamento (com base nas diretrizes do IOM de 2009).
|
durante a gravidez até o parto
|
|
Ganho de peso gestacional absoluto
Prazo: durante a gravidez até o parto
|
O ganho de peso gestacional absoluto é calculado subtraindo-se o primeiro peso registrado (em quilogramas) na gravidez até 12 semanas de gestação da medição de peso mais recente realizada no hospital (na clínica ou na enfermaria) antes do parto.
|
durante a gravidez até o parto
|
|
Porcentagem de pacientes que têm EGWG de acordo com as diretrizes do IOM dos EUA de 2009, estratificada por se o sujeito tem ou não EGWG nas semanas gestacionais no recrutamento
Prazo: durante a gravidez até o parto
|
Porcentagem de pacientes que têm EGWG de acordo com as diretrizes do IOM dos EUA de 2009, estratificada se o sujeito excedeu ou não o GWG ideal para as semanas gestacionais no recrutamento
|
durante a gravidez até o parto
|
|
Adesão ao SMBG
Prazo: Da contratação até a entrega
|
Números de SMBG realizados
|
Da contratação até a entrega
|
|
Leituras médias de glicose no sangue automonitorada
Prazo: Da contratação até a entrega
|
Leituras médias de glicose no sangue automonitorada
|
Da contratação até a entrega
|
|
Proporção de leituras de glicose acima das metas glicêmicas
Prazo: Da contratação até a entrega
|
Os alvos glicêmicos são </=5,5 mmol/L pré-refeições, </= 6,6 mmol/L 2 horas após as refeições
|
Da contratação até a entrega
|
|
Proporção de indivíduos que progridem para a necessidade de metformina e/ou terapia com insulina
Prazo: Da contratação até a entrega
|
Necessitando de metformina e/ou terapia com insulina, além de modificação da dieta
|
Da contratação até a entrega
|
|
Modo de entrega
Prazo: Na entrega
|
Parto vaginal, parto assistido, cesariana
|
Na entrega
|
|
Distúrbios hipertensivos na gravidez
Prazo: Durante a gravidez até o parto
|
Hipertensão induzida pela gravidez, pré-eclâmpsia, eclâmpsia
|
Durante a gravidez até o parto
|
|
Pontuação de depressão
Prazo: Entre 35-37 semanas de gestação
|
Escala de Depressão Pós-Parto de Edimburgo
|
Entre 35-37 semanas de gestação
|
|
Pontuação de ansiedade
Prazo: Entre 35-37 semanas de gestação
|
Inventário de Ansiedade Traço-Estado
|
Entre 35-37 semanas de gestação
|
|
Entrega prematura
Prazo: Na entrega
|
Parto antes de 37 semanas de gestação
|
Na entrega
|
|
Índice de Apgar
Prazo: No nascimento
|
Pontuação de Apgar em 1 e 5 minutos após o nascimento
|
No nascimento
|
|
Peso ao nascer
Prazo: No nascimento
|
Peso do bebê ao nascer
|
No nascimento
|
|
Distocia do ombro
Prazo: No nascimento
|
Distócia de ombro ao nascimento
|
No nascimento
|
|
Trauma de nascimento
Prazo: No nascimento
|
Trauma de nascimento ao nascer
|
No nascimento
|
|
Hipoglicemia neonatal
Prazo: Primeiras 24 horas desde o nascimento
|
Nível de glicose no sangue capilar <2,6mmol/L
|
Primeiras 24 horas desde o nascimento
|
|
Dificuldade respiratória necessitando de intubação
Prazo: No nascimento
|
Dificuldade respiratória necessitando de intubação
|
No nascimento
|
|
Admissão em unidade de terapia intensiva neonatal
Prazo: Primeiras 24 horas desde o nascimento
|
Admissão em unidade de terapia intensiva neonatal
|
Primeiras 24 horas desde o nascimento
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Bellamy L, Casas JP, Hingorani AD, Williams D. Type 2 diabetes mellitus after gestational diabetes: a systematic review and meta-analysis. Lancet. 2009 May 23;373(9677):1773-9. doi: 10.1016/S0140-6736(09)60731-5.
- Knowler WC, Barrett-Connor E, Fowler SE, Hamman RF, Lachin JM, Walker EA, Nathan DM; Diabetes Prevention Program Research Group. Reduction in the incidence of type 2 diabetes with lifestyle intervention or metformin. N Engl J Med. 2002 Feb 7;346(6):393-403. doi: 10.1056/NEJMoa012512.
- American Diabetes Association. Diagnosis and classification of diabetes mellitus. Diabetes Care. 2014 Jan;37 Suppl 1:S81-90. doi: 10.2337/dc14-S081. No abstract available.
- Look AHEAD Research Group, Wing RR, Bolin P, Brancati FL, Bray GA, Clark JM, Coday M, Crow RS, Curtis JM, Egan CM, Espeland MA, Evans M, Foreyt JP, Ghazarian S, Gregg EW, Harrison B, Hazuda HP, Hill JO, Horton ES, Hubbard VS, Jakicic JM, Jeffery RW, Johnson KC, Kahn SE, Kitabchi AE, Knowler WC, Lewis CE, Maschak-Carey BJ, Montez MG, Murillo A, Nathan DM, Patricio J, Peters A, Pi-Sunyer X, Pownall H, Reboussin D, Regensteiner JG, Rickman AD, Ryan DH, Safford M, Wadden TA, Wagenknecht LE, West DS, Williamson DF, Yanovski SZ. Cardiovascular effects of intensive lifestyle intervention in type 2 diabetes. N Engl J Med. 2013 Jul 11;369(2):145-54. doi: 10.1056/NEJMoa1212914. Epub 2013 Jun 24. Erratum In: N Engl J Med. 2014 May 8;370(19):1866.
- Institute of Medicine (US) and National Research Council (US) Committee to Reexamine IOM Pregnancy Weight Guidelines; Rasmussen KM, Yaktine AL, editors. Weight Gain During Pregnancy: Reexamining the Guidelines. Washington (DC): National Academies Press (US); 2009. Available from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK32813/
- Chong YS, Cai S, Lin H, Soh SE, Lee YS, Leow MK, Chan YH, Chen L, Holbrook JD, Tan KH, Rajadurai VS, Yeo GS, Kramer MS, Saw SM, Gluckman PD, Godfrey KM, Kwek K; GUSTO study group. Ethnic differences translate to inadequacy of high-risk screening for gestational diabetes mellitus in an Asian population: a cohort study. BMC Pregnancy Childbirth. 2014 Oct 2;14:345. doi: 10.1186/1471-2393-14-345.
- Yew TW, Khoo CM, Thai AC, Kale AS, Yong EL, Tai ES. The Prevalence of Gestational Diabetes Mellitus Among Asian Females is Lower Using the New 2013 World Health Organization Diagnostic Criteria. Endocr Pract. 2014 Oct;20(10):1064-9. doi: 10.4158/EP14028.OR.
- Kim C, Newton KM, Knopp RH. Gestational diabetes and the incidence of type 2 diabetes: a systematic review. Diabetes Care. 2002 Oct;25(10):1862-8. doi: 10.2337/diacare.25.10.1862.
- Schwartz N, Nachum Z, Green MS. The prevalence of gestational diabetes mellitus recurrence--effect of ethnicity and parity: a metaanalysis. Am J Obstet Gynecol. 2015 Sep;213(3):310-7. doi: 10.1016/j.ajog.2015.03.011. Epub 2015 Mar 7.
- Catalano PM, Kirwan JP, Haugel-de Mouzon S, King J. Gestational diabetes and insulin resistance: role in short- and long-term implications for mother and fetus. J Nutr. 2003 May;133(5 Suppl 2):1674S-1683S. doi: 10.1093/jn/133.5.1674S.
- Chen PY, Finkelstein EA, Ng MJ, Yap F, Yeo GS, Rajadurai VS, Chong YS, Gluckman PD, Saw SM, Kwek KY, Tan KH. Incremental Cost-Effectiveness Analysis of Gestational Diabetes Mellitus Screening Strategies in Singapore. Asia Pac J Public Health. 2016 Jan;28(1):15-25. doi: 10.1177/1010539515612908. Epub 2015 Oct 28.
- Marseille E, Lohse N, Jiwani A, Hod M, Seshiah V, Yajnik CS, Arora GP, Balaji V, Henriksen O, Lieberman N, Chen R, Damm P, Metzger BE, Kahn JG. The cost-effectiveness of gestational diabetes screening including prevention of type 2 diabetes: application of a new model in India and Israel. J Matern Fetal Neonatal Med. 2013 May;26(8):802-10. doi: 10.3109/14767058.2013.765845. Epub 2013 Feb 14.
- Lohse N, Marseille E, Kahn JG. Development of a model to assess the cost-effectiveness of gestational diabetes mellitus screening and lifestyle change for the prevention of type 2 diabetes mellitus. Int J Gynaecol Obstet. 2011 Nov;115 Suppl 1:S20-5. doi: 10.1016/S0020-7292(11)60007-6.
- Weile LK, Kahn JG, Marseille E, Jensen DM, Damm P, Lohse N. Global cost-effectiveness of GDM screening and management: current knowledge and future needs. Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol. 2015 Feb;29(2):206-24. doi: 10.1016/j.bpobgyn.2014.06.009. Epub 2014 Aug 21.
- Goh SY, Ang SB, Bee YM, Chen YT, Gardner DS, Ho ET, Adaikan K, Lee YC, Lee CH, Lim FS, Lim HB, Lim SC, Seow J, Soh AW, Sum CF, Tai ES, Thai AC, Wong TY, Yap F. Ministry of Health Clinical Practice Guidelines: Diabetes Mellitus. Singapore Med J. 2014 Jun;55(6):334-47. doi: 10.11622/smedj.2014079.
- Carreno CA, Clifton RG, Hauth JC, Myatt L, Roberts JM, Spong CY, Varner MW, Thorp JM Jr, Mercer BM, Peaceman AM, Ramin SM, Carpenter MW, Sciscione A, Tolosa JE, Saade GR, Sorokin Y; Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development (NICHD) Maternal-Fetal Medicine Units (MFMU) Network. Excessive early gestational weight gain and risk of gestational diabetes mellitus in nulliparous women. Obstet Gynecol. 2012 Jun;119(6):1227-33. doi: 10.1097/AOG.0b013e318256cf1a. Erratum In: Obstet Gynecol. 2012 Sep;120(3):710. Saade, George R [added].
- Kim SY, Sharma AJ, Sappenfield W, Wilson HG, Salihu HM. Association of maternal body mass index, excessive weight gain, and gestational diabetes mellitus with large-for-gestational-age births. Obstet Gynecol. 2014 Apr;123(4):737-44. doi: 10.1097/AOG.0000000000000177.
- Margerison Zilko CE, Rehkopf D, Abrams B. Association of maternal gestational weight gain with short- and long-term maternal and child health outcomes. Am J Obstet Gynecol. 2010 Jun;202(6):574.e1-8. doi: 10.1016/j.ajog.2009.12.007. Epub 2010 Feb 4.
- McClure CK, Catov JM, Ness R, Bodnar LM. Associations between gestational weight gain and BMI, abdominal adiposity, and traditional measures of cardiometabolic risk in mothers 8 y postpartum. Am J Clin Nutr. 2013 Nov;98(5):1218-25. doi: 10.3945/ajcn.112.055772. Epub 2013 Sep 18.
- Eades CE, Styles M, Leese GP, Cheyne H, Evans JM. Progression from gestational diabetes to type 2 diabetes in one region of Scotland: an observational follow-up study. BMC Pregnancy Childbirth. 2015 Feb 3;15:11. doi: 10.1186/s12884-015-0457-8.
- Bogaerts AF, Devlieger R, Nuyts E, Witters I, Gyselaers W, Van den Bergh BR. Effects of lifestyle intervention in obese pregnant women on gestational weight gain and mental health: a randomized controlled trial. Int J Obes (Lond). 2013 Jun;37(6):814-21. doi: 10.1038/ijo.2012.162. Epub 2012 Oct 2.
- Hui AL, Back L, Ludwig S, Gardiner P, Sevenhuysen G, Dean HJ, Sellers E, McGavock J, Morris M, Jiang D, Shen GX. Effects of lifestyle intervention on dietary intake, physical activity level, and gestational weight gain in pregnant women with different pre-pregnancy Body Mass Index in a randomized control trial. BMC Pregnancy Childbirth. 2014 Sep 24;14:331. doi: 10.1186/1471-2393-14-331.
- Ronnberg AK, Ostlund I, Fadl H, Gottvall T, Nilsson K. Intervention during pregnancy to reduce excessive gestational weight gain-a randomised controlled trial. BJOG. 2015 Mar;122(4):537-44. doi: 10.1111/1471-0528.13131. Epub 2014 Nov 4.
- Garabedian LF, Ross-Degnan D, Wharam JF. Mobile Phone and Smartphone Technologies for Diabetes Care and Self-Management. Curr Diab Rep. 2015 Dec;15(12):109. doi: 10.1007/s11892-015-0680-8.
- Tufano JT, Karras BT. Mobile eHealth interventions for obesity: a timely opportunity to leverage convergence trends. J Med Internet Res. 2005 Dec 20;7(5):e58. doi: 10.2196/jmir.7.5.e58.
- Garnweidner-Holme LM, Borgen I, Garitano I, Noll J, Lukasse M. Designing and Developing a Mobile Smartphone Application for Women with Gestational Diabetes Mellitus Followed-Up at Diabetes Outpatient Clinics in Norway. Healthcare (Basel). 2015 May 21;3(2):310-23. doi: 10.3390/healthcare3020310.
- Mackillop L, Loerup L, Bartlett K, Farmer A, Gibson OJ, Hirst JE, Kenworthy Y, Kevat DA, Levy JC, Tarassenko L. Development of a real-time smartphone solution for the management of women with or at high risk of gestational diabetes. J Diabetes Sci Technol. 2014 Nov;8(6):1105-14. doi: 10.1177/1932296814542271. Epub 2014 Jul 7.
- Boulos MN, Brewer AC, Karimkhani C, Buller DB, Dellavalle RP. Mobile medical and health apps: state of the art, concerns, regulatory control and certification. Online J Public Health Inform. 2014 Feb 5;5(3):229. doi: 10.5210/ojphi.v5i3.4814. eCollection 2014.
- Kennelly MA, Ainscough K, Lindsay K, Gibney E, Mc Carthy M, McAuliffe FM. Pregnancy, exercise and nutrition research study with smart phone app support (Pears): Study protocol of a randomized controlled trial. Contemp Clin Trials. 2016 Jan;46:92-99. doi: 10.1016/j.cct.2015.11.018. Epub 2015 Nov 25.
- Yew TW, Chi C, Chan SY, van Dam RM, Whitton C, Lim CS, Foong PS, Fransisca W, Teoh CL, Chen J, Ho-Lim ST, Lim SL, Ong KW, Ong PH, Tai BC, Tai ES. A Randomized Controlled Trial to Evaluate the Effects of a Smartphone Application-Based Lifestyle Coaching Program on Gestational Weight Gain, Glycemic Control, and Maternal and Neonatal Outcomes in Women With Gestational Diabetes Mellitus: The SMART-GDM Study. Diabetes Care. 2021 Feb;44(2):456-463. doi: 10.2337/dc20-1216. Epub 2020 Nov 12.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Antecipado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- DSRB 2017/00088
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .