PurposeTo study subfoveal choroidal thickness (SFCT) in adult Chinese subjects and its correlation with ocular biometric parameters, refractive error, and age.DesignPopulation-based longitudinal study.ParticipantsThe population-based Beijing Eye Study 2011 included 3468 individuals with a mean age of 64.6±9.8 years (range, 50–93 years).MethodsA detailed ophthalmic examination was performed, including spectral-domain optical coherence tomography (SD-OCT) with enhanced depth imaging for measurement of SFCT.Main Outcome MeasuresSubfoveal choroidal thickness.ResultsThe SFCT measurements were available for 3233 subjects (93.2%). Mean SFCT was 253.8±107.4 μm (range, 8–854 μm). In multivariate analysis, SFCT increased with younger age (P<0.001; correlation coefficient r = 4.12; beta coefficient = 0.37), shorter axial length (P<0.001; r = 44.7; beta coefficient = 0.46), male gender (P<0.001; r = 28.5; beta coefficient = −0.13), deeper anterior chamber depth (P<0.001; r = 39.3; beta coefficient = 0.13), thicker lens (P<0.001; r = 26.8; beta coefficient = 0.08), flatter cornea (P<0.001; r = 46.0; beta coefficient = 0.11), and better best-corrected visual acuity (BCVA) (logarithm of minimal angle of resolution; P = 0.001; r = 48.4; beta coefficient = 0.06). In multivariate analysis, SFCT was not significantly associated with blood pressure, ocular perfusion pressure, intraocular pressure, cigarette smoking, alcohol consumption, serum concentrations of lipids and glucose, diabetes mellitus, and arterial hypertension. In the myopic refractive error range of more than −1 diopter (D), SFCT decreased by 15 μm (95% confidence interval [CI], 11.9–18.5) for every increase in myopic refractive error of 1 D, or by 32 μm (95% CI, 37.1–26.0) for every increase in axial length of 1 mm. For each year increase in age, the SFCT decreased by 4.1 μm (95% CI, 4.6–3.7) (multivariate analysis).ConclusionsSubfoveal choroidal thickness with a mean of 254±107 μm in elderly subjects with a mean age of 65 years decreased with age (4 μm per year of age) and myopia (15 μm per diopter [D] of myopia). It was also associated with male gender and the ocular biometric parameters of a deeper anterior chamber and thicker lens. The association between SFCT and BCVA indicates a functional aspect of SFCT.Financial Disclosure(s)The author(s) have no proprietary or commercial interest in any materials discussed in this article. To study subfoveal choroidal thickness (SFCT) in adult Chinese subjects and its correlation with ocular biometric parameters, refractive error, and age. Population-based longitudinal study. The population-based Beijing Eye Study 2011 included 3468 individuals with a mean age of 64.6±9.8 years (range, 50–93 years). A detailed ophthalmic examination was performed, including spectral-domain optical coherence tomography (SD-OCT) with enhanced depth imaging for measurement of SFCT. Subfoveal choroidal thickness. The SFCT measurements were available for 3233 subjects (93.2%). Mean SFCT was 253.8±107.4 μm (range, 8–854 μm). In multivariate analysis, SFCT increased with younger age (P<0.001; correlation coefficient r = 4.12; beta coefficient = 0.37), shorter axial length (P<0.001; r = 44.7; beta coefficient = 0.46), male gender (P<0.001; r = 28.5; beta coefficient = −0.13), deeper anterior chamber depth (P<0.001; r = 39.3; beta coefficient = 0.13), thicker lens (P<0.001; r = 26.8; beta coefficient = 0.08), flatter cornea (P<0.001; r = 46.0; beta coefficient = 0.11), and better best-corrected visual acuity (BCVA) (logarithm of minimal angle of resolution; P = 0.001; r = 48.4; beta coefficient = 0.06). In multivariate analysis, SFCT was not significantly associated with blood pressure, ocular perfusion pressure, intraocular pressure, cigarette smoking, alcohol consumption, serum concentrations of lipids and glucose, diabetes mellitus, and arterial hypertension. In the myopic refractive error range of more than −1 diopter (D), SFCT decreased by 15 μm (95% confidence interval [CI], 11.9–18.5) for every increase in myopic refractive error of 1 D, or by 32 μm (95% CI, 37.1–26.0) for every increase in axial length of 1 mm. For each year increase in age, the SFCT decreased by 4.1 μm (95% CI, 4.6–3.7) (multivariate analysis). Subfoveal choroidal thickness with a mean of 254±107 μm in elderly subjects with a mean age of 65 years decreased with age (4 μm per year of age) and myopia (15 μm per diopter [D] of myopia). It was also associated with male gender and the ocular biometric parameters of a deeper anterior chamber and thicker lens. The association between SFCT and BCVA indicates a functional aspect of SFCT.

OBJECTIVE Whether hyperglycemia in utero less than overt diabetes is associated with altered childhood glucose metabolism is unknown. We examined associations of gestational diabetes mellitus (GDM) not confounded by treatment with childhood glycemia in the Hyperglycemia and Adverse Pregnancy Outcome (HAPO) cohort. RESEARCH DESIGN AND METHODS HAPO Follow-up Study (FUS) included 4,160 children ages 10–14 years who completed all or part of an oral glucose tolerance test (OGTT) and whose mothers had a 75-g OGTT at ∼28 weeks of gestation with blinded glucose values. The primary predictor was GDM by World Health Organization criteria. Child outcomes were impaired fasting glucose (IFG), impaired glucose tolerance (IGT), and type 2 diabetes. Additional measures included insulin sensitivity and secretion and oral disposition index. RESULTS For mothers with GDM, 10.6% of children had IGT compared with 5.0% of children of mothers without GDM; IFG frequencies were 9.2% and 7.4%, respectively. Type 2 diabetes cases were too few for analysis. Odds ratios (95% CI) adjusted for family history of diabetes, maternal BMI, and child BMI z score were 1.09 (0.78–1.52) for IFG and 1.96 (1.41–2.73) for IGT. GDM was positively associated with child’s 30-min, 1-h, and 2-h but not fasting glucose and inversely associated with insulin sensitivity and oral disposition index (adjusted mean difference −76.3 [95% CI −130.3 to −22.4] and −0.12 [−0.17 to −0.064]), respectively, but not insulinogenic index. CONCLUSIONS Offspring exposed to untreated GDM in utero are insulin resistant with limited β-cell compensation compared with offspring of mothers without GDM. GDM is significantly and independently associated with childhood IGT.

Differences in health status by socioeconomic position (SEP) tend to be more evident at older ages, suggesting the involvement of a biological mechanism responsive to the accumulation of deleterious exposures across the lifespan.DNA methylation (DNAm) has been proposed as a biomarker of biological aging that conserves memory of endogenous and exogenous stress during life.We examined the association of education level, as an indicator of SEP, and lifestyle-related variables with four biomarkers of age-dependent DNAm dysregulation: the total number of stochastic epigenetic mutations (SEMs) and three epigenetic clocks (Horvath, Hannum and Levine), in 18 cohorts spanning 12 countries.The four biological aging biomarkers were associated with education and different sets of risk factors independently, and the magnitude of the effects differed depending on the biomarker and the predictor.On average, the effect of low education on epigenetic aging was comparable with those of other lifestyle-related risk factors (obesity, alcohol intake), with the exception of smoking, which had a significantly stronger effect.Our study shows that low education is an independent predictor of accelerated biological (epigenetic) aging and that epigenetic clocks appear to be good candidates for disentangling the biological pathways underlying social inequalities in healthy aging and longevity.

Abstract Educational inequalities in all-cause mortality have been observed for decades. However, the underlying biological mechanisms are not well known. We aimed to assess the role of DNA methylation changes in blood captured by epigenetic clocks in explaining these inequalities. Data were from 8 prospective population-based cohort studies, representing 13 021 participants. First, educational inequalities and their portion explained by Horvath DNAmAge, Hannum DNAmAge, DNAmPhenoAge, and DNAmGrimAge epigenetic clocks were assessed in each cohort via counterfactual-based mediation models, on both absolute (hazard difference) and relative (hazard ratio) scales, and by sex. Second, estimates from each cohort were pooled through a random effect meta-analysis model. Men with low education had excess mortality from all causes of 57 deaths per 10 000 person-years (95% confidence interval [CI]: 38, 76) compared with their more advantaged counterparts. For women, the excess mortality was 4 deaths per 10 000 person-years (95% CI: −11, 19). On the relative scale, educational inequalities corresponded to hazard ratios of 1.33 (95% CI: 1.12, 1.57) for men and 1.15 (95% CI: 0.96, 1.37) for women. DNAmGrimAge accounted for the largest proportion, approximately 50%, of the educational inequalities for men, while the proportion was negligible for women. Most of this mediation was explained by differential effects of unhealthy lifestyles and morbidities of the World Health Organization (WHO) risk factors for premature mortality. These results support DNA methylation-based epigenetic aging as a signature of educational inequalities in life expectancy emphasizing the need for policies to address the unequal social distribution of these WHO risk factors.

The global rise of chronic hepatitis B (CHB) superimposed on hepatic steatosis (HS) warrants noninvasive, precise tools for assessing fibrosis progression. This study leveraged machine learning (ML) to develop diagnostic models for advanced fibrosis and cirrhosis in this patient population.

A subset of individuals with type 1 diabetes mellitus (T1DM) are predisposed to developing diabetic kidney disease (DKD), which is the most common cause globally of end-stage kidney disease (ESKD). Emerging evidence suggests epigenetic changes in DNA methylation may have a causal role in both T1DM and DKD. The aim of this investigation was to assess differences in blood-derived DNA methylation patterns between individuals with T1DM-ESKD and individuals with long-duration T1DM but no evidence of kidney disease upon repeated testing. Blood-derived DNA from individuals (107 cases, 253 controls and 14 experimental controls) were bisulphite treated before DNA methylation patterns from both groups were generated and analysed using Illumina's Infinium MethylationEPIC BeadChip arrays (n=862,927 sites). Differentially methylated CpG sites (dmCpGs) were identified (false discovery rate adjusted p≤x10-8 and fold change ±2) by comparing methylation levels between ESKD cases and T1DM controls at single site resolution. Gene annotation and functionality was investigated to enrich and rank methylated regions associated with ESKD in T1DM. Top-ranked genes within which several dmCpGs were located and supported by in silico functional data, and replication where possible, include; AFF3, ARID5B, CUX1, ELMO1, FKBP5, HDAC4, ITGAL, LY9, PIM1, RUNX3, SEPTIN9, and UPF3A. Top-ranked enrichment pathways included pathways in cancer, TGF-β signalling and Th17 cell differentiation. Epigenetic alterations provide a dynamic link between an individual's genetic background and their environmental exposures. This robust evaluation of DNA methylation in carefully phenotyped individuals, has identified biomarkers associated with ESKD, revealing several genes and implicated key pathways associated with ESKD in individuals with T1DM.