Gender Differences in Smoking Behaviour and Cessation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article reviews the literature to compare differential outcomes among men and women after smoking cessation, assess barriers they may face during cessation and provide recommendation to address gender-specific challenges in smoking cessation interventions. There is some evidence that women achieve lower abstinence rates than men after a quit attempt with nicotine replacement therapy, as well as without pharmacotherapy, and several underlying mechanisms were discussed to account for these findings. These include: (a) women have specific genetic variants that affect pharmacokinetics and pharmacodynamics of the medication, (b) hormonal influences increase nicotine metabolism and withdrawal symptoms, (c) women are more responsive to nonpharmacological aspects of smoking than men, (d) women are more vulnerable to depression and negative mood than men, (e) weight concerns are greater barriers for women than for men and (g) women receive less effective social support than men during a quit attempt. Gender-specific counselling that accounts for these factors and addresses the different needs of men and women may be a promising approach to improve long-term abstinence rates. However, more research is required to identify gender-related underlying mechanisms of differential smoking cessation outcomes, develop tailored interventions that account for gender differences and study the implementation and outcomes of gender-responsive treatment approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».