The association of cardiovascular health levels, as measured by the Life's Essential 8 score, with cardiovascular disease (CVD) incidence and mortality among individuals with type 2 diabetes (T2D) has not been fully elucidated.

Identification of individuals with prediabetes who are at high risk of developing diabetes allows for precise interventions. We aimed to determine the role of nuclear magnetic resonance (NMR)-based metabolomic signature in predicting the progression from prediabetes to diabetes.

Abstract Aims To estimate the association between long‐term changes in frailty and the risk of incident type 2 diabetes (T2DM) and to evaluate the effect of preventing the worsening of frailty on the risk of T2DM. Methods We included 348 205 participants free of baseline T2DM and with frailty phenotype (FP) data from the UK Biobank; among them, 36 175 had at least one follow‐up assessment. According to their FP score, participants were grouped into nonfrailty, prefrailty and frailty groups. Frailty assessed at baseline and at follow‐up was used to derive the trajectory of frailty (ΔFP). Cox regression models were used to estimate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs). Results Compared with those in the nonfrailty group at baseline, the HRs of T2DM for the prefrailty and frailty groups were 1.38 (95% CI 1.33–1.43) and 1.69 (95% CI 1.59–1.79), respectively (both p < 0.001), in the multivariable‐adjusted model. During a median follow‐up of 5.4 years after the final assessment, data for 472 T2DM patients were recorded. A 1‐point increase in the final FP was associated with a 25% (95% CI 1.14–1.38; p < 0.001) increased risk of T2DM. For the trajectory of frailty, each 0.5‐point/year increase in ΔFP was associated with a 52% (95% CI 1.18–1.97; p < 0.001) greater risk of T2DM, independent of the FP score at baseline. Compared with those that remained in the nonfrailty group, the greatest risk of T2DM over time was prefrailty aggravation (HR 3.03, 95% CI 2.00–4.58; p < 0.001). Using the frailty index did not materially change the results. Conclusions Long‐term changes in frailty were associated with the risk of incident T2DM, irrespective of baseline frailty status. Preventing the worsening of frailty may reduce T2DM risk.

Pancreatic cancer poses a significant challenge in individuals with diabetes, prompting a reevaluation of established risk factors beyond conventional glycemic control measures. To explore the complex interplay of metabolic and psychosocial determinants in pancreatic cancer risk among individuals with diabetes, challenging prevailing perspectives and advocating for a comprehensive approach. A total of 21,945 UK Biobank participants with baseline diabetes diagnosis were analyzed. Social isolation was assessed through a questionnaire capturing five factors: household size, social activities, friend/family visits, loneliness, and confiding in others. Incident pancreatic cancer was identified using ICD codes. Baseline characteristics, insulin use, and other relevant factors were analyzed. Hazard ratios and mediation analyses were conducted to determine the relationship between social isolation, inflammation, and pancreatic cancer risk. Individuals with high social isolation were more likely to be male, smokers, non-drinkers, and have shorter sleep duration. They also had an increased risk of pancreatic cancer (HR = 2.65, 95% CI = 1.12–6.24) compared to those with low social isolation. Mediation analyses highlighted inflammation as a crucial mediator, with the proportion mediated by inflammation being 19.44% for insulin use, 10.34% for smoking, and 8.33% for social isolation. Our findings highlight the importance of psychosocial factors in pancreatic cancer risk and underscore the need for further research to elucidate the underlying mechanisms. 1. We explored the complex interplay of metabolic and psychosocial determinants in pancreatic cancer risk among diabetic patients. 2. High levels of social isolation increase the risk of pancreatic cancer in diabetes. 3. Inflammation was identified as an important mediator in the relationship between social isolation and pancreatic cancer risk among people with diabetes.

There is a growing interest in the role of timing of daily behaviors in improving health. However, little is known about the optimal timing of physical activity to maximize health benefits. We perform a cohort study of 92,139 UK Biobank participants with valid accelerometer data and all-cause and cause-specific mortality outcomes, comprising over 7 years of median follow-up (638,825 person-years). Moderate-to-vigorous intensity physical activity (MVPA) at any time of day is associated with lower risks for all-cause, cardiovascular disease, and cancer mortality. In addition, compared with morning group (>50% of daily MVPA during 05:00-11:00), midday-afternoon (11:00-17:00) and mixed MVPA timing groups, but not evening group (17:00-24:00), have lower risks of all-cause and cardiovascular disease mortality. These protective associations are more pronounced among the elderly, males, less physically active participants, or those with preexisting cardiovascular diseases. Here, we show that MVPA timing may have the potential to improve public health.

Clonal haematopoiesis of indeterminate potential (CHIP) is associated with macrovascular diseases, including coronary artery disease and stroke. However, the effects of CHIP on microvascular complication have not been evaluated in individuals with type 2 diabetes (T2D). This study included 20,712 T2D participants without prevalent diabetic microvascular complication (DMCs) and hematologic malignancy at baseline. CHIP and related phenotypes were identified using whole exome sequencing derived from peripheral blood samples. The incidence of DMCs defined as a composite of diabetic kidney disease, diabetic retinopathy, or diabetic neuropathy. Associations of any CHIP with incident DMCs and subtypes were assessed using Cox regression. Gene-specific analyses also conducted to determine the effect of mutated driver genes with DMCs. During a median follow-up of 13.0 years, 5,673 participants developed DMCs. Any CHIP was associated with high risk of DMCs (HR, 1.23; 95% CI, 1.10-1.38; P<0.001), specifically, diabetic retinopathy (HR, 1.34; 95% CI, 1.13-1.57; P=0.001) and diabetic kidney disease (HR, 1.26; 95% CI, 1.10-1.45; P=0.001), but not diabetic neuropathy. Gene-specific analyses suggested that DNMT3A, TET2, NF1, and Spliceosome genes were associated with risk of developing DMCs. CHIP increases the risk of developing DMCs in individuals with T2D, independently of other risk factors. These findings offered potential implications for the prevention and management of DMCs.

Abstract Aim To investigate the associations between ketone bodies (KB) and multiple adverse outcomes including cardiovascular disease (CVD), chronic kidney disease (CKD) and all‐cause mortality according to diabetes status. Methods This prospective study included 222 824 participants free from CVD and CKD at baseline from the UK Biobank. Total KB including β‐hydroxybutyrate, acetoacetate and acetone were measured by nuclear magnetic resonance. Cox proportional hazards models were used to estimate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) for the association between KB and adverse outcomes among participants with normoglycaemia, prediabetes and type 2 diabetes, respectively. Results During a mean follow‐up of 14.1 years, 24 088 incident CVD events (including 17 303 coronary heart disease events, 5172 stroke events and 5881 heart failure [HF] events), 8605 CKD events and 15 813 deaths, were documented. Higher total KB significantly increased the risk of HF among participants with normoglycaemia (HR, 1.32 [95% CI, 1.17‐1.49], per 10‐fold increase in total KB) and prediabetes (1.35 [1.04‐1.76]), and increased the risk of CKD among those with normoglycaemia (1.20 [1.09‐1.33]). Elevated KB levels were associated with an increased risk of all‐cause mortality across the glycaemic spectrum (1.32 [1.23‐1.42] for normoglycaemia, 1.45 [1.24‐1.71] for prediabetes and 1.47 [1.11‐1.94] for diabetes). Moreover, a significant additive interaction between KB and diabetes status was observed on the risk of death ( P = .009), with 4.9% of deaths attributed to the interactive effects. Conclusions Our study underscored the variation in association patterns between KB and adverse outcomes according to diabetes status and suggested that KB could interact with diabetes status in an additive manner to increase the risk of mortality.