Dyslipidemia Prevalence and Risk Factors in Al Ain: A Retrospective Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dyslipidemia, defined by abnormal lipid profiles, is a key modifiable risk factor for cardiovascular diseases (CVDs), contributing significantly to morbidity and mortality globally. Although dyslipidemia prevalence is high in the United Arab Emirates (UAE), data specific to Al Ain City remain limited. The aim of the study was to assess the prevalence of dyslipidemia and its associated risk factors among adults in Al Ain City, UAE, and to inform targeted public health strategies. Methods: A retrospective, cross-sectional study was conducted at Burjeel Royal Hospital, Al Ain, UAE, utilizing data collected during September - October 2023. Data from 398 adults were analyzed. Participants included outpatient clinic attendees aged ≥ 18 years, with exclusions for pregnant or lactating women and incomplete medical records. Results: The primary outcome was dyslipidemia prevalence, defined using lipid profile abnormalities. Secondary outcomes included associations with modifiable risk factors such as obesity, hypertension, diabetes, and lifestyle factors. Dyslipidemia prevalence was 66.1%, with males demonstrating higher low-density lipoprotein (LDL) cholesterol levels and females exhibiting higher high-density lipoprotein (HDL) cholesterol levels. Significant risk factors included obesity, hypertension, diabetes, poor dietary habits, and physical inactivity. Older age groups exhibited higher dyslipidemia rates, with notable gender-specific differences in lipid profiles. Conclusions: The findings reveal a high burden of dyslipidemia in Al Ain, driven by modifiable risk factors. Public health interventions, including lifestyle modifications and routine lipid screening, are urgently needed to mitigate cardiovascular risks. This study establishes a baseline for future regional surveillance and intervention strategies.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».