The American Heart Association, in conjunction with the National Institutes of Health, annually reports the most up-to-date statistics related to heart disease, stroke, and cardiovascular risk factors, including core health behaviors (smoking, physical activity, diet, and weight) and health factors (cholesterol, blood pressure, and glucose control) that contribute to cardiovascular health. The Statistical Update presents the latest data on a range of major clinical heart and circulatory disease conditions (including stroke, congenital heart disease, rhythm disorders, subclinical atherosclerosis, coronary heart disease, heart failure, valvular disease, venous disease, and peripheral artery disease) and the associated outcomes (including quality of care, procedures, and economic costs).The American Heart Association, through its Epidemiology and Prevention Statistics Committee, continuously monitors and evaluates sources of data on heart disease and stroke in the United States to provide the most current information available in the annual Statistical Update with review of published literature through the year before writing. The 2023 Statistical Update is the product of a full year's worth of effort in 2022 by dedicated volunteer clinicians and scientists, committed government professionals, and American Heart Association staff members. The American Heart Association strives to further understand and help heal health problems inflicted by structural racism, a public health crisis that can significantly damage physical and mental health and perpetuate disparities in access to health care, education, income, housing, and several other factors vital to healthy lives. This year's edition includes additional COVID-19 (coronavirus disease 2019) publications, as well as data on the monitoring and benefits of cardiovascular health in the population, with an enhanced focus on health equity across several key domains.Each of the chapters in the Statistical Update focuses on a different topic related to heart disease and stroke statistics.The Statistical Update represents a critical resource for the lay public, policymakers, media professionals, clinicians, health care administrators, researchers, health advocates, and others seeking the best available data on these factors and conditions.

Summary

Background

 Comprehensive long-term data on atrial fibrillation trends in men and women are scant. We aimed to provide such data through analysis of the Framingham cohort over 50 years. 

Methods

 We investigated trends in incidence, prevalence, and risk factors for atrial fibrillation and its association with stroke and mortality after onset in 9511 participants enrolled in the Framingham Heart Study between 1958 and 2007. We analysed trends within 10 year groups (1958–67, 1968–77, 1978–87, 1988–97, and 1998–2007), stratified by sex. 

Findings

 During 50 years of observation (202 417 person-years), 1544 cases of new-onset atrial fibrillation occurred (of whom 723 [47%] were women). Between 1958–67 and 1998–2007, age-adjusted prevalence of atrial fibrillation quadrupled from 20·4 to 96·2 cases per 1000 person-years in men and from 13·7 to 49·4 cases per 1000 person-years in women; age-adjusted incidence increased from 3·7 to 13·4 new cases per 1000 person-years in men and from 2·5 to 8·6 new cases per 1000 person-years in women (p_trend<0·0001 for all comparisons). For atrial fibrillation diagnosed by electrocardiograph (ECG) during routine Framingham examinations, age-adjusted prevalence per 1000 person-years increased (12·6 in 1958–67 to 25·7 in 1998–2007 in men, p_trend=0·0007; 8·1 to 11·8 in women, p_trend=0·009). However, age-adjusted incidence of atrial fibrillation by Framingham Heart Study ECGs did not change significantly with time. Although the prevalence of most risk factors changed over time, their associated hazards for atrial fibrillation changed little. Multivariable-adjusted proportional hazards models revealed a 74% (95% CI 50–86%) decrease in stroke (hazards ratio [HR] 3·77, 95% CI 1·98–7·20 in 1958–1967 compared with 1998–2007; p_trend=0·0001) and a 25% (95% CI −3–46%) decrease in mortality (HR 1·34, 95% CI 0·97–1·86 in 1958–1967 compared with 1998–2007; p_trend=0·003) in 20 years following atrial fibrillation onset. 

Interpretation

 Trends of increased incidence and prevalence of atrial fibrillation in the community were probably partly due to enhanced surveillance. Measures are needed to enhance early detection of atrial fibrillation, through increased awareness coupled with targeted screening programmes and risk factor-specific prevention. 

Funding

 NIH, NHLBI, NINDS, Deutsche Forschungsgemeinschaft.

Atrial fibrillation contributes to substantial increases in morbidity and mortality. We aimed to develop a risk score to predict individuals' absolute risk of developing the condition, and to provide a framework for researchers to assess new risk markers.We assessed 4764 participants in the Framingham Heart Study from 8044 examinations (55% women, 45-95 years of age) undertaken between June, 1968, and September, 1987. Thereafter, participants were monitored for the first event of atrial fibrillation for a maximum of 10 years. Multivariable Cox regression identified clinical risk factors associated with development of atrial fibrillation in 10 years. Secondary analyses incorporated routine echocardiographic measurements (5152 participants, 7156 examinations) to reclassify the risk of atrial fibrillation and to assess whether these measurements improved risk prediction.457 (10%) of the 4764 participants developed atrial fibrillation. Age, sex, body-mass index, systolic blood pressure, treatment for hypertension, PR interval, clinically significant cardiac murmur, and heart failure were associated with atrial fibrillation and incorporated in a risk score (p<0.05, except body-mass index p=0.08), clinical model C statistic 0.78 (95% CI 0.76-0.80). Risk of atrial fibrillation in 10 years varied with age: more than 15% risk was recorded in 53 (1%) participants younger than 65 years, compared with 783 (27%) older than 65 years. Additional incorporation of echocardiographic measurements to enhance the risk prediction model only slightly improved the C statistic from 0.78 (95% CI 0.75-0.80) to 0.79 (0.77-0.82), p=0.005. Echocardiographic measurements did not improve risk reclassification (p=0.18).From clinical factors readily accessible in primary care, our risk score could help to identify risk of atrial fibrillation for individuals in the community, assess technologies or markers for improvement of risk prediction, and target high-risk individuals for preventive measures.

Background Tools for the prediction of atrial fibrillation ( AF ) may identify high‐risk individuals more likely to benefit from preventive interventions and serve as a benchmark to test novel putative risk factors. Methods and Results Individual‐level data from 3 large cohorts in the U nited S tates (Atherosclerosis Risk in Communities [ ARIC ] study, the Cardiovascular Health Study [ CHS ], and the Framingham Heart Study [ FHS ]), including 18 556 men and women aged 46 to 94 years (19% A frican A mericans, 81% whites) were pooled to derive predictive models for AF using clinical variables. Validation of the derived models was performed in 7672 participants from the Age, Gene and Environment—Reykjavik study ( AGES ) and the Rotterdam Study ( RS ). The analysis included 1186 incident AF cases in the derivation cohorts and 585 in the validation cohorts. A simple 5‐year predictive model including the variables age, race, height, weight, systolic and diastolic blood pressure, current smoking, use of antihypertensive medication, diabetes, and history of myocardial infarction and heart failure had good discrimination (C‐statistic, 0.765; 95% CI , 0.748 to 0.781). Addition of variables from the electrocardiogram did not improve the overall model discrimination (C‐statistic, 0.767; 95% CI , 0.750 to 0.783; categorical net reclassification improvement, −0.0032; 95% CI , −0.0178 to 0.0113). In the validation cohorts, discrimination was acceptable ( AGES C‐statistic, 0.664; 95% CI , 0.632 to 0.697 and RS C‐statistic, 0.705; 95% CI , 0.664 to 0.747) and calibration was adequate. Conclusion A risk model including variables readily available in primary care settings adequately predicted AF in diverse populations from the U nited S tates and E urope.

Atrial fibrillation (AF) and heart failure (HF) frequently coexist and together confer an adverse prognosis. The association of AF with HF subtypes has not been well described. We sought to examine differences in the temporal association of AF and HF with preserved versus reduced ejection fraction.We studied Framingham Heart Study participants with new-onset AF or HF between 1980 and 2012. Among 1737 individuals with new AF (mean age, 75±12 years; 48% women), more than one third (37%) had HF. Conversely, among 1166 individuals with new HF (mean age, 79±11 years; 53% women), more than half (57%) had AF. Prevalent AF was more strongly associated with incident HF with preserved ejection fraction (multivariable-adjusted hazard ratio [HR], 2.34; 95% confidence interval [CI], 1.48-3.70; no AF as referent) versus HF with reduced ejection fraction (HR, 1.32; 95% CI, 0.83-2.10), with a trend toward difference between HF subtypes (P for difference=0.06). Prevalent HF was associated with incident AF (HR, 2.18; 95% CI, 1.26-3.76; no HF as referent). The presence of both AF and HF portended greater mortality risk compared with neither condition, particularly among individuals with new HF with reduced ejection fraction and prevalent AF (HR, 2.72; 95% CI, 2.12-3.48) compared with new HF with preserved ejection fraction and prevalent AF (HR, 1.83; 95% CI, 1.41-2.37; P for difference=0.02).AF occurs in more than half of individuals with HF, and HF occurs in more than one third of individuals with AF. AF precedes and follows HF with both preserved and reduced ejection fraction, with some differences in temporal association and prognosis. Future studies focused on underlying mechanisms of these dual conditions are warranted.

Arne Pfeufer and colleagues report a genome-wide association study of the electrocardiographic measurement of PR interval in seven population-based cohorts in the CHARGE consortium. They identify nine loci associated with PR interval and highlight candidate genes with a role in ion channels and cardiac development. The electrocardiographic PR interval (or PQ interval) reflects atrial and atrioventricular nodal conduction, disturbances of which increase risk of atrial fibrillation. We report a meta-analysis of genome-wide association studies for PR interval from seven population-based European studies in the CHARGE Consortium: AGES, ARIC, CHS, FHS, KORA, Rotterdam Study, and SardiNIA (N = 28,517). We identified nine loci associated with PR interval at P < 5 × 10−8. At the 3p22.2 locus, we observed two independent associations in voltage-gated sodium channel genes, SCN10A and SCN5A. Six of the loci were near cardiac developmental genes, including CAV1-CAV2, NKX2-5 (CSX1), SOX5, WNT11, MEIS1, and TBX5-TBX3, providing pathophysiologically interesting candidate genes. Five of the loci, SCN5A, SCN10A, NKX2-5, CAV1-CAV2, and SOX5, were also associated with atrial fibrillation (N = 5,741 cases, P < 0.0056). This suggests a role for common variation in ion channel and developmental genes in atrial and atrioventricular conduction as well as in susceptibility to atrial fibrillation.

Context Although the heritability of atrial fibrillation (AF) is established, the contribution of familial AF to predicting new-onset AF remains unknown.Objective To determine whether familial occurrence of AF is associated with newonset AF beyond established risk factors. Design, Setting, and ParticipantsThe Framingham Heart Study, a prospective community-based cohort study started in 1948.Original and Offspring Cohort participants were aged at least 30 years, were free of AF at the baseline examination, and had at least 1 parent or sibling enrolled in the study.The 4421 participants in this analysis (mean age, 54 [SD, 13] years; 54% women) were followed up through December 31, 2007. Main Outcome MeasuresIncremental predictive value of incorporating different features of familial AF (any familial AF, premature familial AF [onset Յ65 years old], number of affected relatives, and youngest age of onset in a relative) into a risk model for new-onset AF.Results Across 11 971 examinations during the period 1968-2007, 440 participants developed AF.Familial AF occurred among 1185 participants (26.8%) and premature familial AF occurred among 351 participants (7.9%).Atrial fibrillation occurred more frequently among participants with familial AF than without familial AF (unadjusted absolute event rates of 5.8% and 3.1%, respectively).The association was not attenuated by adjustment for AF risk factors (multivariable-adjusted hazard ratio, 1.40; 95% confidence interval [CI], 1.13-1.74)or reported AF-related genetic variants.Among the different features of familial AF examined, premature familial AF was associated with improved discrimination beyond traditional risk factors to the greatest extent (traditional risk factors, C statistic, 0.842 [95% CI, 0.826-0.858];premature familial AF, C statistic, 0.846 [95% CI, 0.831-0.862];P=.004).Modest changes in integrated discrimination improvement were observed with premature familial AF (2.1%).Net reclassification improvement (assessed using 8-year risk thresholds of Ͻ5%, 5%-10%, and Ͼ10%) did not change significantly with premature familial AF (index statistic, 0.011; 95% CI, -0.021 to 0.042; P = .51),although categoryless net reclassification was improved (index statistic, 0.127; 95% CI, 0.064-0.189;P=.009). ConclusionsIn this cohort, familial AF was associated with an increased risk of AF that was not attenuated by adjustment for AF risk factors including genetic variants.Assessment of premature familial AF was associated with a very slight increase in predictive accuracy compared with traditional risk factors.

BACKGROUND: The American Heart Association (AHA), in conjunction with the National Institutes of Health, annually reports the most up-to-date statistics related to heart disease, stroke, and cardiovascular risk factors, including core health behaviors (smoking, physical activity, nutrition, sleep, and obesity) and health factors (cholesterol, blood pressure, glucose control, and metabolic syndrome) that contribute to cardiovascular health. The AHA Heart Disease and Stroke Statistical Update presents the latest data on a range of major clinical heart and circulatory disease conditions (including stroke, brain health, complications of pregnancy, kidney disease, congenital heart disease, rhythm disorders, sudden cardiac arrest, subclinical atherosclerosis, coronary heart disease, cardiomyopathy, heart failure, valvular disease, venous thromboembolism, and peripheral artery disease) and the associated outcomes (including quality of care, procedures, and economic costs). METHODS: The AHA, through its Epidemiology and Prevention Statistics Committee, continuously monitors and evaluates sources of data on heart disease and stroke in the United States and globally to provide the most current information available in the annual Statistical Update with review of published literature through the year before writing. The 2024 AHA Statistical Update is the product of a full year’s worth of effort in 2023 by dedicated volunteer clinicians and scientists, committed government professionals, and AHA staff members. The AHA strives to further understand and help heal health problems inflicted by structural racism, a public health crisis that can significantly damage physical and mental health and perpetuate disparities in access to health care, education, income, housing, and several other factors vital to healthy lives. This year’s edition includes additional global data, as well as data on the monitoring and benefits of cardiovascular health in the population, with an enhanced focus on health equity across several key domains. RESULTS: Each of the chapters in the Statistical Update focuses on a different topic related to heart disease and stroke statistics. CONCLUSIONS: The Statistical Update represents a critical resource for the lay public, policymakers, media professionals, clinicians, health care administrators, researchers, health advocates, and others seeking the best available data on these factors and conditions.

Biomarkers of multiple pathophysiological pathways have been related to incident atrial fibrillation (AF), but their predictive ability remains controversial.In 3120 Framingham cohort participants (mean age 58.4+/-9.7 years, 54% women), we related 10 biomarkers that represented inflammation (C-reactive protein and fibrinogen), neurohormonal activation (B-type natriuretic peptide [BNP] and N-terminal proatrial natriuretic peptide), oxidative stress (homocysteine), the renin-angiotensin-aldosterone system (renin and aldosterone), thrombosis and endothelial function (D-dimer and plasminogen activator inhibitor type 1), and microvascular damage (urinary albumin excretion; n=2673) to incident AF (n=209, 40% women) over a median follow-up of 9.7 years (range 0.05 to 12.8 years). In multivariable-adjusted analyses, the biomarker panel was associated with incident AF (P<0.0001). In stepwise-selection models (P<0.01 for entry and retention), log-transformed BNP (hazard ratio per SD 1.62, 95% confidence interval 1.41 to 1.85, P<0.0001) and C-reactive protein (hazard ratio 1.25, 95% confidence interval 1.07 to 1.45, P=0.004) were chosen. The addition of BNP to variables recently combined in a risk score for AF increased the C-statistic from 0.78 (95% confidence interval 0.75 to 0.81) to 0.80 (95% confidence interval 0.78 to 0.83) and showed an integrated discrimination improvement of 0.03 (95% confidence interval 0.02 to 0.04, P<0.0001), with 34.9% relative improvement in reclassification analysis. The combined analysis of BNP and C-reactive protein did not appreciably improve risk prediction over the model that incorporated BNP in addition to the risk factors.BNP is a predictor of incident AF and improves risk stratification based on well-established clinical risk factors. Whether knowledge of BNP concentrations may be used to target individuals at risk of AF for more intensive monitoring or primary prevention requires further investigation.

Background— Guidelines have proposed that atrial fibrillation (AF) can occur as an isolated event, particularly when precipitated by a secondary, or reversible, condition. However, knowledge of long-term AF outcomes after diagnosis during a secondary precipitant is limited. Methods and Results— In 1409 Framingham Heart Study participants with new-onset AF, we examined associations between first-detected AF episodes occurring with and without a secondary precipitant and both long-term AF recurrence and morbidity. We selected secondary precipitants based on guidelines (surgery, infection, acute myocardial infarction, thyrotoxicosis, acute alcohol consumption, acute pericardial disease, pulmonary embolism, or other acute pulmonary disease). Among 439 patients (31%) with AF diagnosed during a secondary precipitant, cardiothoracic surgery (n=131 [30%]), infection (n=102 [23%]), noncardiothoracic surgery (n=87 [20%]), and acute myocardial infarction (n=78 [18%]) were most common. AF recurred in 544 of 846 eligible individuals without permanent AF (5-, 10-, and 15-year recurrences of 42%, 56%, and 62% with versus 59%, 69%, and 71% without secondary precipitants; multivariable-adjusted hazard ratio, 0.65 [95% confidence interval, 0.54–0.78]). Stroke risk (n=209/1262 at risk; hazard ratio, 1.13 [95% confidence interval, 0.82–1.57]) and mortality (n=1098/1409 at risk; hazard ratio, 1.00 [95% confidence interval, 0.87–1.15]) were similar between those with and without secondary precipitants, although heart failure risk was reduced (n=294/1107 at risk; hazard ratio, 0.74 [95% confidence interval, 0.56–0.97]). Conclusions— AF recurs in most individuals, including those diagnosed with secondary precipitants. Long-term AF-related stroke and mortality risks were similar between individuals with and without secondary AF precipitants. Future studies may determine whether increased arrhythmia surveillance or adherence to general AF management principles in patients with reversible AF precipitants will reduce morbidity.