The Longitudinal Aging Study Amsterdam (LASA) was initiated by the Dutch Ministry of Welfare, Health and Culture (currently Ministry of Health, Welfare and Sports). By the end of the 1980s, ministry officials recognized that ageing would be a major demographic driving force, shaping the need for health care in the Dutch population in the near future. Therefore, they became increasingly interested in the process of ageing and ageing-related determinants of health-care use, and wanted to develop policies for older people in The Netherlands who were in need of extra care and support. Maintaining independent functioning, quality of life and participation of older people were recognized to be major challenges for Dutch society. Multi-disciplinary and longitudinal scientific research was considered to be needed to inform the ministry’s policy and monitor functioning and well-being of older Dutch people, leading to the start of the LASA study in 1991. The study was designed by researchers from the VU University and VU University Medical Center in Amsterdam, in a close collaboration between social and biomedical scientists. This collaboration ensured a thoroughly multi-disciplinary approach fitting the scope of the intended focus of LASA.

There is some evidence on socioeconomic inequality in morbidity among elderly people, but this evidence remains fragmentary. This study aims to give a comprehensive overview of educational and income inequalities in morbidity among the elderly of eleven European countries. Data from the first wave of 1994 of the European Community Household Panel were used. The study population comprised a total of 14,107 men and 17,243 women, divided into three age groups: 60–69, 70–79 and 80+. Three health indicators were used: self-assessed health, cut down in daily activities due to a physical or mental problem, and long-term disability. The results indicate that socioeconomic inequalities in morbidity by education and income exist among the elderly in Europe, in all the countries in this study and all age groups, including the oldest old. Inequalities decline with age among women, but not always among men. Greece, Ireland, Italy and The Netherlands most often show large inequalities among men, and Greece, Ireland and Spain do so among women. To conclude, inequalities in morbidity decrease with age, but a substantive part persists in old age. To improve the health of elderly people it is important that the material, social and cultural resources of the elderly are improved.

Abstract The object of this study was to determine whether the magnitude of educational health inequalities varies between European countries with different welfare regimes. The data source is based on the first and second wave of the European Social Survey. The first health indicator describes people's mental and physical health in general, while the second reports cases of any limiting longstanding illness. Educational inequalities in health were measured as the difference in health between people with an average number of years of education and people whose educational years lay one standard deviation below the national average. Moreover, South European welfare regimes had the largest health inequalities, while countries with Bismarckian welfare regimes tended to demonstrate the smallest. Although the other welfare regimes ranked relatively close to each other, the Scandinavian welfare regimes were placed less favourably than the Anglo‐Saxon and East European. Thus, this study shows an evident patterning of magnitudes of health inequalities according to features of European welfare regimes. Although the greater distribution of welfare benefits within the Scandinavian countries are likely to have a protective effect for disadvantaged cities in these countries, other factors such as relative deprivation and class‐patterned health behaviours might be acting to widen health inequalities.

People with a low socioeconomic status (SES) are more likely to be physically inactive than their higher status counterparts, however, the mechanisms underlying this socioeconomic gradient in physical inactivity remain largely unknown. Our aims were (1) to investigate socioeconomic differences in recreational walking among older adults and (2) to examine to what extent neighbourhood perceptions and individual cognitions regarding regular physical activity can explain these differences. Data were obtained by a large-scale postal survey among a stratified sample of older adults (age 55–75 years) (N = 1994), residing in 147 neighbourhoods of Eindhoven and surrounding areas, in the Netherlands. Multilevel logistic regression analyses assessed associations between SES (i.e. education and income), perceptions of the social and physical neighbourhood environment, measures of individual cognitions derived from the Theory of Planned Behaviour (e.g. attitude, perceived behaviour control), and recreational walking for ≥10 minutes/week (no vs. yes). Participants in the lowest educational group (OR 1.67 (95% CI, 1.18–2.35)) and lowest income group (OR 1.40 (95% CI, 0.98–2.01)) were more likely to report no recreational walking than their higher status counterparts. The association between SES and recreational walking attenuated when neighbourhood aesthetics was included in the model, and largely reduced when individual cognitions were added to the model (with largest effects of attitude, and intention regarding regular physical activity). The assiation between poor neighbourhood aesthetics and no recreational walking attenuated to (borderline) insignificance when individual cognitions were taken into account. Both neighbourhood aesthetics and individual cognitions regarding physical activity contributed to the explanation of socioeconomic differences in no recreational walking. Neighbourhood aesthetics may explain the association between SES and recreational walking largely via individual cognitions towards physical activity. Intervention and policy strategies to reduce socioeconomic differences in lack of recreational walking among older adults would be most effective if they intervene on both neighbourhood perceptions as well as individual cognitions.

Mental disorders account for one-fifth of the total burden of disease in the Western world, 1 and, as such, should require due attention from the international epidemiological research community. Good quality research on the aetiology and course of psychopathology in the population is impossible without reliable and valid data from long-term longitudinal cohort studies. Research on psychopathology in adolescence is important both from a scientific point of view and from the point of view of prevention and public health policy. Adolescence is characterized by major biological, psychological and social challenges and opportunities, where interaction between the individual and environment is intense, and developmental pathways are set in motion or become established. 2–4 Furthermore, adolescent psychopathology can have important consequences for education, relationships and socioeconomic achievement in later life. 5–7 These characteristics of adolescence do not only set high demands for cohort studies aiming to capture the most salient aspects of developmental pathways, they also ensure a great gain in empirical knowledge and an invaluable source of information for public health policy from such studies. In order to fully benefit from this potential, a multidisciplinary approach is essential.

The Longitudinal Aging Study Amsterdam (LASA) is an ongoing longitudinal study of older adults in the Netherlands, which started in 1992. LASA is focused on the determinants, trajectories and consequences of physical, cognitive, emotional and social functioning. The study is based on a nationally representative sample of older adults aged 55 years and over. The findings of the LASA study have been reported in over 450 publications so far (see www.lasa-vu.nl ). In this article we describe the background and the design of the LASA study, and provide an update of the methods. In addition, we provide a summary of the major findings from the period 2011–2015.

Abstract High blood cholesterol is typically considered a feature of wealthy western countries 1,2 . However, dietary and behavioural determinants of blood cholesterol are changing rapidly throughout the world 3 and countries are using lipid-lowering medications at varying rates. These changes can have distinct effects on the levels of high-density lipoprotein (HDL) cholesterol and non-HDL cholesterol, which have different effects on human health 4,5 . However, the trends of HDL and non-HDL cholesterol levels over time have not been previously reported in a global analysis. Here we pooled 1,127 population-based studies that measured blood lipids in 102.6 million individuals aged 18 years and older to estimate trends from 1980 to 2018 in mean total, non-HDL and HDL cholesterol levels for 200 countries. Globally, there was little change in total or non-HDL cholesterol from 1980 to 2018. This was a net effect of increases in low- and middle-income countries, especially in east and southeast Asia, and decreases in high-income western countries, especially those in northwestern Europe, and in central and eastern Europe. As a result, countries with the highest level of non-HDL cholesterol—which is a marker of cardiovascular risk—changed from those in western Europe such as Belgium, Finland, Greenland, Iceland, Norway, Sweden, Switzerland and Malta in 1980 to those in Asia and the Pacific, such as Tokelau, Malaysia, The Philippines and Thailand. In 2017, high non-HDL cholesterol was responsible for an estimated 3.9 million (95% credible interval 3.7 million–4.2 million) worldwide deaths, half of which occurred in east, southeast and south Asia. The global repositioning of lipid-related risk, with non-optimal cholesterol shifting from a distinct feature of high-income countries in northwestern Europe, north America and Australasia to one that affects countries in east and southeast Asia and Oceania should motivate the use of population-based policies and personal interventions to improve nutrition and enhance access to treatment throughout the world.

Abstract Background Previous studies have suggested that the association between APOE ɛ 4 and dementia is moderated by physical activity (PA), but the results remain inconclusive and longitudinal data on cognitive decline are missing. In this study, we examine whether there is a gene–environment interaction between APOE and PA on cognitive decline in older adults using 9-year follow-up data of three cohort studies. Methods We followed 7,176 participants from three longitudinal cohort studies: Longitudinal Aging Study Amsterdam (LASA), InCHIANTI, and Rotterdam Study for 9 years. PA was assessed with self-reported questionnaires and was categorized in low, moderate, and high PA. Cognitive function was assessed with the Mini-Mental State Examination (MMSE) and cognitive decline was defined as a decrease of three points or more on the MMSE during 3 years follow-up. We fitted logistic regression models using generalized estimating equations adjusting for age, sex, education, depressive symptoms, and number of chronic disease. Interaction between APOE and PA was tested on multiplicative and additive scale. Results Cohorts were similar in most aspects but InCHIANTI participants were on average older and had lower education. APOE ɛ 4 carriers had higher odds of cognitive decline (odds ratio [OR] = 1.46, 95% confidence interval [CI]: 1.29–1.64) while PA was not significantly associated with cognitive decline overall (moderate PA: OR = 0.87, 0.67–1.13; high PA: OR = 0.71, 0.36–1.40). There was no evidence for an interaction effect between PA and APOE ɛ 4 in cognitive decline in older adults (APOE × moderate PA: p = .83; APOE × high PA: p = .90). Conclusions Previous claims of a gene–environment interaction between APOE ɛ 4 and PA in cognitive decline are not supported by our results.

The BigMove intervention aims to improve the functioning and quality of life of people with physical and mental health conditions via an integrated care approach. This pilot study evaluates the impact of the intervention on self-perceived health (SPH), quality of life (QoL), active coping behaviour, and mental and social functioning.