The WHO MONICA (monitoring trends and determinants in cardiovascular disease) Project monitored, from the early 1980s, trends over 10 years in coronary heart disease (CHD) across 37 populations in 21 countries. We aimed to validate trends in mortality, partitioning responsibility between changing coronary-event rates and changing survival.Registers identified non-fatal definite myocardial infarction and definite, possible, or unclassifiable coronary deaths in men and women aged 35-64 years, followed up for 28 days in or out of hospital. We calculated rates from population denominators to estimate trends in age-standardised rates and case fatality (percentage of 28-day fatalities=[100-survival percentage]).During 371 population-years, 166,000 events were registered. Official CHD mortality rates, based on death certification, fell (annual changes: men -4.0% [range -10.8 to 3.2]; women -4.0% [-12.7 to 3.0]). By MONICA criteria, CHD mortality rates were higher, but fell less (-2.7% [-8.0 to 4.2] and -2.1% [-8.5 to 4.1]). Changes in non-fatal rates were smaller (-2.1%, [-6.9 to 2.8] and -0.8% [-9.8 to 6.8]). MONICA coronary-event rates (fatal and non-fatal combined) fell more (-2.1% [-6.5 to 2.8] and -1.4% [-6.7 to 2.8]) than case fatality (-0.6% [-4.2 to 3.1] and -0.8% [-4.8 to 2.9]). Contribution to changing CHD mortality varied, but in populations in which mortality decreased, coronary-event rates contributed two thirds and case fatality one third.Over the decade studied, the 37 populations in the WHO MONICA Project showed substantial contributions from changes in survival, but the major determinant of decline in CHD mortality is whatever drives changing coronary-event rates.

BackgroundTo help adapt cardiovascular disease risk prediction approaches to low-income and middle-income countries, WHO has convened an effort to develop, evaluate, and illustrate revised risk models. Here, we report the derivation, validation, and illustration of the revised WHO cardiovascular disease risk prediction charts that have been adapted to the circumstances of 21 global regions.MethodsIn this model revision initiative, we derived 10-year risk prediction models for fatal and non-fatal cardiovascular disease (ie, myocardial infarction and stroke) using individual participant data from the Emerging Risk Factors Collaboration. Models included information on age, smoking status, systolic blood pressure, history of diabetes, and total cholesterol. For derivation, we included participants aged 40–80 years without a known baseline history of cardiovascular disease, who were followed up until the first myocardial infarction, fatal coronary heart disease, or stroke event. We recalibrated models using age-specific and sex-specific incidences and risk factor values available from 21 global regions. For external validation, we analysed individual participant data from studies distinct from those used in model derivation. We illustrated models by analysing data on a further 123 743 individuals from surveys in 79 countries collected with the WHO STEPwise Approach to Surveillance.FindingsOur risk model derivation involved 376 177 individuals from 85 cohorts, and 19 333 incident cardiovascular events recorded during 10 years of follow-up. The derived risk prediction models discriminated well in external validation cohorts (19 cohorts, 1 096 061 individuals, 25 950 cardiovascular disease events), with Harrell's C indices ranging from 0·685 (95% CI 0·629–0·741) to 0·833 (0·783–0·882). For a given risk factor profile, we found substantial variation across global regions in the estimated 10-year predicted risk. For example, estimated cardiovascular disease risk for a 60-year-old male smoker without diabetes and with systolic blood pressure of 140 mm Hg and total cholesterol of 5 mmol/L ranged from 11% in Andean Latin America to 30% in central Asia. When applied to data from 79 countries (mostly low-income and middle-income countries), the proportion of individuals aged 40–64 years estimated to be at greater than 20% risk ranged from less than 1% in Uganda to more than 16% in Egypt.InterpretationWe have derived, calibrated, and validated new WHO risk prediction models to estimate cardiovascular disease risk in 21 Global Burden of Disease regions. The widespread use of these models could enhance the accuracy, practicability, and sustainability of efforts to reduce the burden of cardiovascular disease worldwide.FundingWorld Health Organization, British Heart Foundation (BHF), BHF Cambridge Centre for Research Excellence, UK Medical Research Council, and National Institute for Health Research.

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 Despite concerns about worsening pregnancy outcomes resulting from healthcare restrictions, economic difficulties and increased stress during the COVID-19 pandemic, preterm birth (PTB) rates declined in some countries in 2020, while stillbirth rates appeared stable. Like other shocks, the pandemic may have exacerbated existing socioeconomic disparities in pregnancy, but this remains to be established. Our objective was to investigate changes in PTB and stillbirth by socioeconomic status (SES) in European countries. Methods The Euro-Peristat network implemented this study within the Population Health Information Research Infrastructure (PHIRI) project. A common data model was developed to collect aggregated tables from routine birth data for 2015–2020. SES was based on mother’s educational level or area-level deprivation/maternal occupation if education was unavailable and harmonized into low, medium and high SES. Country-specific relative risks (RRs) of PTB and stillbirth for March to December 2020, adjusted for linear trends from 2015 to 2019, by SES group were pooled using random effects meta-analysis. Results Twenty-one countries provided data on perinatal outcomes by SES. PTB declined by an average 4% in 2020 {pooled RR: 0.96 [95% confidence intervals (CIs): 0.94–0.97]} with similar estimates across all SES groups. Stillbirths rose by 5% [RR: 1.05 (95% CI: 0.99–1.10)], with increases of between 3 and 6% across the three SES groups, with overlapping confidence limits. Conclusions PTB decreases were similar regardless of SES group, while stillbirth rates rose without marked differences between groups.

Cardiovascular diseases (CVD) and diabetes pose significant health challenges in Europe, affecting millions and burdening healthcare systems. The recent EU4Health Programme places reducing the burden of non-communicable diseases (NCD) at the forefront, through a Joint Action focused on CVD and diabetes (JACARDI, Joint Action on CARdiovascular diseases and DIabetes). This initiative unites 21 European countries, including Ukraine, and over 300 experts. Employing an innovative approach and standardised methodology, JACARDI implements 142 pilot projects covering the entire "patient" journey. Particular focus will be given to improvement of data availability and quality. Additionally, JACARDI will emphasise transversal and intersectional aspects, such as health equity, determinants of health, and social, cultural, and ethnic diversity, while pioneering gender-transformative leadership. Committed to evidence-based interventions, JACARDI aims to harmonise strategies and disseminate knowledge for enhanced CVD and diabetes prevention and management. The goal is to identify effective strategies for wider implementation, fostering cross-national collaboration and fortifying Europe's health resilience.

Aim and Background: To determine whether occupational physical activity (OPA) and physical fitness (Fitscore) predict cardiovascular disease (CVD) mortality and its components. Methods: Among middle-aged men (N = 5482) of seven cohorts of the Seven Countries Study (SCS), several baseline risk factors were measured, and there was a follow-up for 60 years until virtual extinction. OPA was estimated from the type of work while Fitscore was derived from linear combinations of levels of arm circumference, heart rate and vital capacity computed as a factor score by principal component analysis. The predictive adjusted power of these characteristics was obtained by Cox models for coronary heart disease (CHD), heart diseases of uncertain etiology (HDUE), stroke and CVD outcomes. Results: Single levels of the three indicators of fitness were highly related to the three levels of OPA and Fitscore. High levels of both OPA and Fitscore forced into the same models were associated with lower CVD, CHD, HDUE and stroke mortality. When assessed concomitantly in the same models, hazard ratios (high versus low) for 60-year CVD mortality were 0.88 (OPA: 95% CI: 0.78–0.99) and 0.68 (Fitscore 95% CI: 0.61–0.75), and the predictive power of Fitscore outperformed that of OPA for CHD, HDUE and stroke outcomes. Similar results were obtained in individual outcome models in the presence of risk factors. Segregating the first 30 from the second 30 years of follow-up indicated that people dying earlier had lower arm circumference and vital capacity, whereas heart rate was higher for CVD and most of its major components (all p < 0.0001). Conclusions: OPA was well related to the indicators of fitness involving muscular mass, cardio-circulatory and respiratory functions, thus adding predictive power for CVD events. The Fitscore derived from the above indicators represents another powerful long-term predictor of CHD, HDUE and stroke mortality.

Abstract Background Timely and high-quality population-level health information is needed to support evidence-informed decision-making, for planning and evaluation of prevention, care and cure activities as well as for research to generate new knowledge. FAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable) principles are one of the key elements supporting health research and making it more cost-effective through the reuse of already existing data. Currently, health data are in many countries dispersed and difficult to find and access. Methods Two EU Public Health Programmes co-funded Joint Actions, Information for Action (InfAct) and Population Health Information Research Infrastructure (PHIRI) have established a European Health Information Portal, a web-based service, to facilitate better findability, access, interoperability and reuse of existing health information. Results The European Health Information Portal (www.healthinformationportal.eu) has been established including sections on National Nodes, data sources, publications, health information projects within countries and across Europe, research networks and research infrastructures, ethical and legal issues for health information exchange and use, capacity-building activities in all areas of population health and a dedicated COVID-19 section. Conclusions The European Health Information Portal, being a central place for a wide range of population health information from EU Member States, is an information source for researchers, policy-makers and other relevant stakeholders. It is important to ensure the sustainability of the portal, especially in light of the European Health Data Space (EHDS) Regulation proposal and its requirements regarding the secondary use of health data.