Adherence to the Mediterranean Diet and Cardiovascular Risk Factors among the Lebanese Population: A Nationwide Cross-Sectional Post Hoc Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to identify the association between adherence to healthy eating, using the Lebanese Mediterranean Diet Scale (LMDS), and cardiovascular risk factors in the Lebanese population. Materials and Methods: A cross-sectional study using a multistage cluster sample was conducted in Lebanon. Sociodemographic characteristics were collected through structured interviews and self-administered questionnaires. The LMDS assessed dietary habits. The associations between diabetes, dyslipidemia, and cardiovascular disease were investigated using stratification analysis. Results: The study included 2048 people (mean age: 41.54 ± 17.09 years). Higher adherence to the Mediterranean diet was associated with older age (Beta = 0.175, p < 0.001), being female (Beta = 0.085, p = 0.001), being married (Beta = 0.054, p = 0.047), participating in regular physical activity (Beta = 0.142, p < 0.001), and having cardiovascular disease (Beta = 0.115, p < 0.001) and diabetes (Beta = 0.055, p = 0.043). Adherence was, however, negatively associated with being a smoker (Beta = −0.083, p = 0.002), a previous smoker (Beta = −0.059, p = 0.026), and having higher distress levels (Beta = −0.079, p = 0.002). Stratification analysis by diabetes, dyslipidemia, and cardiovascular disease (CVD) consistently demonstrated these associations. Conclusions: These findings suggest that demographic and health factors influence the Lebanese population’s adherence to the Mediterranean diet. Older age, female gender, married status, physical activity, CVD, and diabetes were all found to be associated with adherence to the Mediterranean diet in the Lebanese population. In contrast, smoking and distress were inversely associated with it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».