The ESC Guidelines represent the views of the ESC and were produced after careful consideration of the scientific and medical knowledge and the evidence available at the time of their publication.The ESC is not responsible in the event of any contradiction, discrepancy and/or ambiguity between the ESC Guidelines and any other official recommendations or guidelines issued by the relevant public health authorities, in particular in relation to good use of healthcare or therapeutic strategies.Health professionals are encouraged to take the ESC Guidelines fully into account when exercising their clinical judgment, as well as in the determination and the implementation of preventive, diagnostic or therapeutic medical strategies; however, the ESC Guidelines do not override, in any way whatsoever, the individual responsibility of health professionals to make appropriate and accurate decisions in consideration of each patient's health condition and in consultation with that patient and, where appropriate and/or necessary, the patient's caregiver.Nor do the ESC Guidelines exempt health professionals from taking into full and careful consideration the relevant official updated recommendations or guidelines issued by the competent public health authorities, in order to manage each patient's case in light of the scientifically accepted data pursuant to their respective ethical and professional obligations.It is also the health professional's responsibility to verify the applicable rules and regulations relating to drugs and medical devices at the time of prescription.

Associations of major lipids and apolipoproteins with the risk of vascular disease have not been reliably quantified.To assess major lipids and apolipoproteins in vascular risk.Individual records were supplied on 302,430 people without initial vascular disease from 68 long-term prospective studies, mostly in Europe and North America. During 2.79 million person-years of follow-up, there were 8857 nonfatal myocardial infarctions, 3928 coronary heart disease [CHD] deaths, 2534 ischemic strokes, 513 hemorrhagic strokes, and 2536 unclassified strokes.Hazard ratios (HRs), adjusted for several conventional factors, were calculated for 1-SD higher values: 0.52 log(e) triglyceride, 15 mg/dL high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), 43 mg/dL non-HDL-C, 29 mg/dL apolipoprotein AI, 29 mg/dL apolipoprotein B, and 33 mg/dL directly measured low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C). Within-study regression analyses were adjusted for within-person variation and combined using meta-analysis.The rates of CHD per 1000 person-years in the bottom and top thirds of baseline lipid distributions, respectively, were 2.6 and 6.2 with triglyceride, 6.4 and 2.4 with HDL-C, and 2.3 and 6.7 with non-HDL-C. Adjusted HRs for CHD were 0.99 (95% CI, 0.94-1.05) with triglyceride, 0.78 (95% CI, 0.74-0.82) with HDL-C, and 1.50 (95% CI, 1.39-1.61) with non-HDL-C. Hazard ratios were at least as strong in participants who did not fast as in those who did. The HR for CHD was 0.35 (95% CI, 0.30-0.42) with a combination of 80 mg/dL lower non-HDL-C and 15 mg/dL higher HDL-C. For the subset with apolipoproteins or directly measured LDL-C, HRs were 1.50 (95% CI, 1.38-1.62) with the ratio non-HDL-C/HDL-C, 1.49 (95% CI, 1.39-1.60) with the ratio apo B/apo AI, 1.42 (95% CI, 1.06-1.91) with non-HDL-C, and 1.38 (95% CI, 1.09-1.73) with directly measured LDL-C. Hazard ratios for ischemic stroke were 1.02 (95% CI, 0.94-1.11) with triglyceride, 0.93 (95% CI, 0.84-1.02) with HDL-C, and 1.12 (95% CI, 1.04-1.20) with non-HDL-C.Lipid assessment in vascular disease can be simplified by measurement of either total and HDL cholesterol levels or apolipoproteins without the need to fast and without regard to triglyceride.

The extent to which diabetes mellitus or hyperglycemia is related to risk of death from cancer or other nonvascular conditions is uncertain.

Many common variants have been associated with hematological traits, but identification of causal genes and pathways has proven challenging. We performed a genome-wide association analysis in the UK Biobank and INTERVAL studies, testing 29.5 million genetic variants for association with 36 red cell, white cell, and platelet properties in 173,480 European-ancestry participants. This effort yielded hundreds of low frequency (<5%) and rare (<1%) variants with a strong impact on blood cell phenotypes. Our data highlight general properties of the allelic architecture of complex traits, including the proportion of the heritable component of each blood trait explained by the polygenic signal across different genome regulatory domains. Finally, through Mendelian randomization, we provide evidence of shared genetic pathways linking blood cell indices with complex pathologies, including autoimmune diseases, schizophrenia, and coronary heart disease and evidence suggesting previously reported population associations between blood cell indices and cardiovascular disease may be non-causal.

There is debate about the value of assessing levels of C-reactive protein (CRP) and other biomarkers of inflammation for the prediction of first cardiovascular events.

Importance

 The prevalence of cardiometabolic multimorbidity is increasing. 

Objective

 To estimate reductions in life expectancy associated with cardiometabolic multimorbidity. 

Design, Setting, and Participants

 Age- and sex-adjusted mortality rates and hazard ratios (HRs) were calculated using individual participant data from the Emerging Risk Factors Collaboration (689 300 participants; 91 cohorts; years of baseline surveys: 1960-2007; latest mortality follow-up: April 2013; 128 843 deaths). The HRs from the Emerging Risk Factors Collaboration were compared with those from the UK Biobank (499 808 participants; years of baseline surveys: 2006-2010; latest mortality follow-up: November 2013; 7995 deaths). Cumulative survival was estimated by applying calculated age-specific HRs for mortality to contemporary US age-specific death rates. 

Exposures

 A history of 2 or more of the following: diabetes mellitus, stroke, myocardial infarction (MI). 

Main Outcomes and Measures

 All-cause mortality and estimated reductions in life expectancy. 

Results

 In participants in the Emerging Risk Factors Collaboration without a history of diabetes, stroke, or MI at baseline (reference group), the all-cause mortality rate adjusted to the age of 60 years was 6.8 per 1000 person-years. Mortality rates per 1000 person-years were 15.6 in participants with a history of diabetes, 16.1 in those with stroke, 16.8 in those with MI, 32.0 in those with both diabetes and MI, 32.5 in those with both diabetes and stroke, 32.8 in those with both stroke and MI, and 59.5 in those with diabetes, stroke, and MI. Compared with the reference group, the HRs for all-cause mortality were 1.9 (95% CI, 1.8-2.0) in participants with a history of diabetes, 2.1 (95% CI, 2.0-2.2) in those with stroke, 2.0 (95% CI, 1.9-2.2) in those with MI, 3.7 (95% CI, 3.3-4.1) in those with both diabetes and MI, 3.8 (95% CI, 3.5-4.2) in those with both diabetes and stroke, 3.5 (95% CI, 3.1-4.0) in those with both stroke and MI, and 6.9 (95% CI, 5.7-8.3) in those with diabetes, stroke, and MI. The HRs from the Emerging Risk Factors Collaboration were similar to those from the more recently recruited UK Biobank. The HRs were little changed after further adjustment for markers of established intermediate pathways (eg, levels of lipids and blood pressure) and lifestyle factors (eg, smoking, diet). At the age of 60 years, a history of any 2 of these conditions was associated with 12 years of reduced life expectancy and a history of all 3 of these conditions was associated with 15 years of reduced life expectancy. 

Conclusions and Relevance

 Mortality associated with a history of diabetes, stroke, or MI was similar for each condition. Because any combination of these conditions was associated with multiplicative mortality risk, life expectancy was substantially lower in people with multimorbidity.

BackgroundWhether triglyceride-mediated pathways are causally relevant to coronary heart disease is uncertain. We studied a genetic variant that regulates triglyceride concentration to help judge likelihood of causality.MethodsWe assessed the −1131T>C (rs662799) promoter polymorphism of the apolipoprotein A5 (APOA5) gene in relation to triglyceride concentration, several other risk factors, and risk of coronary heart disease. We compared disease risk for genetically-raised triglyceride concentration (20 842 patients with coronary heart disease, 35 206 controls) with that recorded for equivalent differences in circulating triglyceride concentration in prospective studies (302 430 participants with no history of cardiovascular disease; 12 785 incident cases of coronary heart disease during 2·79 million person-years at risk). We analysed −1131T>C in 1795 people without a history of cardiovascular disease who had information about lipoprotein concentration and diameter obtained by nuclear magnetic resonance spectroscopy.FindingsThe minor allele frequency of −1131T>C was 8% (95% CI 7–9). −1131T>C was not significantly associated with several non-lipid risk factors or LDL cholesterol, and it was modestly associated with lower HDL cholesterol (mean difference per C allele 3·5% [95% CI 2·6–4·6]; 0·053 mmol/L [0·039–0·068]), lower apolipoprotein AI (1·3% [0·3–2·3]; 0·023 g/L [0·005–0·041]), and higher apolipoprotein B (3·2% [1·3–5·1]; 0·027 g/L [0·011–0·043]). By contrast, for every C allele inherited, mean triglyceride concentration was 16·0% (95% CI 12·9–18·7), or 0·25 mmol/L (0·20–0·29), higher (p=4·4×10−24). The odds ratio for coronary heart disease was 1·18 (95% CI 1·11–1·26; p=2·6×10−7) per C allele, which was concordant with the hazard ratio of 1·10 (95% CI 1·08–1·12) per 16% higher triglyceride concentration recorded in prospective studies. −1131T>C was significantly associated with higher VLDL particle concentration (mean difference per C allele 12·2 nmol/L [95% CI 7·7–16·7]; p=9·3×10−8) and smaller HDL particle size (0·14 nm [0·08–0·20]; p=7·0×10−5), factors that could mediate the effects of triglyceride.InterpretationThese data are consistent with a causal association between triglyceride-mediated pathways and coronary heart disease.FundingBritish Heart Foundation, UK Medical Research Council, Novartis.

Background: Americans have a shorter life expectancy compared with residents of almost all other high-income countries. We aim to estimate the impact of lifestyle factors on premature mortality and life expectancy in the US population. Methods: Using data from the Nurses’ Health Study (1980–2014; n=78 865) and the Health Professionals Follow-up Study (1986–2014, n=44 354), we defined 5 low-risk lifestyle factors as never smoking, body mass index of 18.5 to 24.9 kg/m 2 , ≥30 min/d of moderate to vigorous physical activity, moderate alcohol intake, and a high diet quality score (upper 40%), and estimated hazard ratios for the association of total lifestyle score (0–5 scale) with mortality. We used data from the NHANES (National Health and Nutrition Examination Surveys; 2013–2014) to estimate the distribution of the lifestyle score and the US Centers for Disease Control and Prevention WONDER database to derive the age-specific death rates of Americans. We applied the life table method to estimate life expectancy by levels of the lifestyle score. Results: During up to 34 years of follow-up, we documented 42 167 deaths. The multivariable-adjusted hazard ratios for mortality in adults with 5 compared with zero low-risk factors were 0.26 (95% confidence interval [CI], 0.22–0.31) for all-cause mortality, 0.35 (95% CI, 0.27–0.45) for cancer mortality, and 0.18 (95% CI, 0.12–0.26) for cardiovascular disease mortality. The population-attributable risk of nonadherence to 5 low-risk factors was 60.7% (95% CI, 53.6–66.7) for all-cause mortality, 51.7% (95% CI, 37.1–62.9) for cancer mortality, and 71.7% (95% CI, 58.1–81.0) for cardiovascular disease mortality. We estimated that the life expectancy at age 50 years was 29.0 years (95% CI, 28.3–29.8) for women and 25.5 years (95% CI, 24.7–26.2) for men who adopted zero low-risk lifestyle factors. In contrast, for those who adopted all 5 low-risk factors, we projected a life expectancy at age 50 years of 43.1 years (95% CI, 41.3–44.9) for women and 37.6 years (95% CI, 35.8–39.4) for men. The projected life expectancy at age 50 years was on average 14.0 years (95% CI, 11.8–16.2) longer among female Americans with 5 low-risk factors compared with those with zero low-risk factors; for men, the difference was 12.2 years (95% CI, 10.1–14.2). Conclusions: Adopting a healthy lifestyle could substantially reduce premature mortality and prolong life expectancy in US adults.

Coronary artery disease (CAD) has substantial heritability and a polygenic architecture. However, the potential of genomic risk scores to help predict CAD outcomes has not been evaluated comprehensively, because available studies have involved limited genomic scope and limited sample sizes. This study sought to construct a genomic risk score for CAD and to estimate its potential as a screening tool for primary prevention. Using a meta-analytic approach to combine large-scale, genome-wide, and targeted genetic association data, we developed a new genomic risk score for CAD (metaGRS) consisting of 1.7 million genetic variants. We externally tested metaGRS, both by itself and in combination with available data on conventional risk factors, in 22,242 CAD cases and 460,387 noncases from the UK Biobank. The hazard ratio (HR) for CAD was 1.71 (95% confidence interval [CI]: 1.68 to 1.73) per SD increase in metaGRS, an association larger than any other externally tested genetic risk score previously published. The metaGRS stratified individuals into significantly different life course trajectories of CAD risk, with those in the top 20% of metaGRS distribution having an HR of 4.17 (95% CI: 3.97 to 4.38) compared with those in the bottom 20%. The corresponding HR was 2.83 (95% CI: 2.61 to 3.07) among individuals on lipid-lowering or antihypertensive medications. The metaGRS had a higher C-index (C = 0.623; 95% CI: 0.615 to 0.631) for incident CAD than any of 6 conventional factors (smoking, diabetes, hypertension, body mass index, self-reported high cholesterol, and family history). For men in the top 20% of metaGRS with >2 conventional factors, 10% cumulative risk of CAD was reached by 48 years of age. The genomic score developed and evaluated here substantially advances the concept of using genomic information to stratify individuals with different trajectories of CAD risk and highlights the potential for genomic screening in early life to complement conventional risk prediction.

The effects of systolic blood pressure (SBP), serum total cholesterol (TC), fasting plasma glucose (FPG), and body mass index (BMI) on the risk of cardiovascular diseases (CVD) have been established in epidemiological studies, but consistent estimates of effect sizes by age and sex are not available.We reviewed large cohort pooling projects, evaluating effects of baseline or usual exposure to metabolic risks on ischemic heart disease (IHD), hypertensive heart disease (HHD), stroke, diabetes, and, as relevant selected other CVDs, after adjusting for important confounders. We pooled all data to estimate relative risks (RRs) for each risk factor and examined effect modification by age or other factors, using random effects models.Across all risk factors, an average of 123 cohorts provided data on 1.4 million individuals and 52,000 CVD events. Each metabolic risk factor was robustly related to CVD. At the baseline age of 55-64 years, the RR for 10 mmHg higher SBP was largest for HHD (2.16; 95% CI 2.09-2.24), followed by effects on both stroke subtypes (1.66; 1.39-1.98 for hemorrhagic stroke and 1.63; 1.57-1.69 for ischemic stroke). In the same age group, RRs for 1 mmol/L higher TC were 1.44 (1.29-1.61) for IHD and 1.20 (1.15-1.25) for ischemic stroke. The RRs for 5 kg/m(2) higher BMI for ages 55-64 ranged from 2.32 (2.04-2.63) for diabetes, to 1.44 (1.40-1.48) for IHD. For 1 mmol/L higher FPG, RRs in this age group were 1.18 (1.08-1.29) for IHD and 1.14 (1.01-1.29) for total stroke. For all risk factors, proportional effects declined with age, were generally consistent by sex, and differed by region in only a few age groups for certain risk factor-disease pairs.Our results provide robust, comparable and precise estimates of the effects of major metabolic risk factors on CVD and diabetes by age group.