Behavioral Predictors of Weight Regain in Postmenopausal Women: Exploratory Results From the Breast Cancer and Exercise Trial in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This secondary analysis assessed associations between changes in energy balance and sleep behaviors and the risk of weight regain following exercise-induced weight loss. METHODS: Of 400 participants initially randomized in the Breast Cancer and Exercise Trial in Alberta (BETA), 227 lost weight following the moderate- to vigorous-intensity exercise intervention (-4.2 ± 3.6 kg) and were included in this analysis. Self-reported energy intake (EI), sleep duration, quality and timing, and objective measurements of physical activity (PA) and sedentary time were collected at the end of the intervention and the end of follow-up. Linear regression models assessed associations between changes in these behaviors and risk of weight regain during follow-up. RESULTS: Participants regained 43% of the weight lost during follow-up. Reductions in moderate to vigorous PA (β = -1.00; 95% CI = -1.74 to -0.25 h/d; P = 0.01) and steps per day (β = -0.0003; 95% CI = -0.0005 to -0.0001 steps/d; P = 0.004); increases in sedentary time (β = 0.54; 95% CI = 0.67 to 1.02 h/d; P = 0.03), EI (β = 0.001; 95% CI = 0.0003 to 0.002 kcal; P = 0.01), and fat intake (β = 0.004; 95% CI = 0.001 to 0.006 kcal; P = 0.002); and delayed sleep timing midpoint (β = 0.02; 95% CI = 0.004 to 0.03 min; P = 0.01) were associated with weight regain during follow-up. CONCLUSIONS: These exploratory results suggest that reductions in moderate to vigorous PA; increases in EI, fat intake, and sedentary time; and delayed sleep timing midpoint were significantly associated with risk of weight regain.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 ».