Weight Gain After Smoking Cessation and Lifestyle Strategies to Reduce it
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Weight gain following smoking cessation reduces the incentive to quit, especially among women. Exercise and diet interventions may reduce postcessation weight gain, but their long-term effect has not been estimated in randomized trials. METHODS: We estimated the long-term reduction in postcessation weight gain among women under smoking cessation alone or combined with (1) moderate-to-vigorous exercise (15, 30, 45, 60 minutes/day), and (2) exercise and diet modification (≤2 servings/week of unprocessed red meat; ≥5 servings/day of fruits and vegetables; minimal sugar-sweetened beverages, sweets and desserts, potato chips or fried potatoes, and processed red meat). RESULTS: Among 10,087 eligible smokers in the Nurses' Health Study and 9,271 in the Nurses' Health Study II, the estimated 10-year mean weights under smoking cessation were 75.0 (95% CI = 74.7, 75.5) kg and 79.0 (78.2, 79.6) kg, respectively. Pooling both cohorts, the estimated postcessation mean weight gain was 4.9 (7.3, 2.6) kg lower under a hypothetical strategy of exercising at least 30 minutes/day and diet modification, and 5.9 (8.0, 3.8) kg lower under exercising at least 60 minutes/day and diet modification, compared with smoking cessation without exercising. CONCLUSIONS: In this study, substantial weight gain occurred in women after smoking cessation, but we estimate that exercise and dietary modifications could have averted most of it.
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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 ».