LD
Luc Djoussé
Author with expertise in Global Trends in Obesity and Overweight Research
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
11
(91% Open Access)
Cited by:
16,524
h-index:
77
/
i10-index:
288
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Heart Disease and Stroke Statistics—2020 Update: A Report From the American Heart Association

Salim Virani et al.Jan 29, 2020
The American Heart Association, in conjunction with the National Institutes of Health, annually reports on 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 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. The 2020 Statistical Update is the product of a full year's worth of effort by dedicated volunteer clinicians and scientists, committed government professionals, and American Heart Association staff members. This year's edition includes data on the monitoring and benefits of cardiovascular health in the population, metrics to assess and monitor healthy diets, an enhanced focus on social determinants of health, a focus on the global burden of cardiovascular disease, and further evidence-based approaches to changing behaviors, implementation strategies, and implications of the American Heart Association's 2020 Impact Goals.Each of the 26 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, policy makers, media professionals, clinicians, healthcare administrators, researchers, health advocates, and others seeking the best available data on these factors and conditions.
0

Relation Between Modifiable Lifestyle Factors and Lifetime Risk of Heart Failure

Luc DjousséJul 21, 2009

Context

The lifetime risk of heart failure at age 40 years is approximately 1 in 5 in the general population; however, little is known about the association between modifiable lifestyle factors and the remaining lifetime risk of heart failure.

Objective

To examine the association between modifiable lifestyle factors and the lifetime risk of heart failure in a large cohort of men.

Design, Setting, and Participants

Prospective cohort study using data from 20 900 men (mean age at baseline, 53.6 years) from the Physicians' Health Study I (1982-2008) who were apparently healthy at baseline. Six modifiable lifestyle factors were assessed: body weight, smoking, exercise, alcohol intake, consumption of breakfast cereals, and consumption of fruits and vegetables.

Main Outcome Measure

Lifetime risk of heart failure.

Results

During a mean follow-up of 22.4 years, 1200 men developed heart failure. Overall, the lifetime risk of heart failure was 13.8% (95% confidence interval [CI], 12.9%-14.7%) at age 40 years. Lifetime risk remained constant in men who survived free of heart failure through age 70 years and reached 10.6% (95% CI, 9.4%-11.7%) at age 80 years. Lifetime risk of heart failure was higher in men with hypertension than in those without hypertension. Healthy lifestyle habits (normal body weight, not smoking, regular exercise, moderate alcohol intake, consumption of breakfast cereals, and consumption of fruits and vegetables) were individually and jointly associated with a lower lifetime risk of heart failure, with the highest risk in men adhering to none of the 6 lifestyle factors (21.2%; 95% CI, 16.8%-25.6%) and the lowest risk in men adhering to 4 or more desirable factors (10.1%; 95% CI, 7.9%-12.3%).

Conclusion

In this cohort of apparently healthy men, adherence to healthy lifestyle factors is associated with a lower lifetime risk of heart failure.
0

Lifestyle Risk Factors and New-Onset Diabetes Mellitus in Older Adults

Dariush Mozaffarian et al.Apr 27, 2009

Background

 The combined impact of lifestyle factors on incidence of diabetes mellitus later in life is not well established. The objective of this study was to determine how lifestyle factors, assessed in combination, relate to new-onset diabetes in a broad and relatively unselected population of older adults. 

Methods

 We prospectively examined associations of lifestyle factors, measured using repeated assessments later in life, with incident diabetes mellitus during a 10-year period (1989-1998) among 4883 men and women 65 years or older (mean [SD] age at baseline, 73 [6] years) enrolled in the Cardiovascular Health Study. Low-risk lifestyle groups were defined by physical activity level (leisure-time activity and walking pace) above the median; dietary score (higher fiber intake and polyunsaturated to saturated fat ratio, lowertrans-fat intake and lower mean glycemic index) in the top 2 quintiles; never smoked or former smoker more than 20 years ago or for fewer than 5 pack-years; alcohol use (predominantly light or moderate); body mass index less than 25 (calculated as weight in kilograms divided by height in meters squared); and waist circumference of 88 cm for women or 92 cm for men. The main outcome measure was incident diabetes defined annually by new use of insulin or oral hypoglycemic medications. We also evaluated fasting and 2-hour postchallenge glucose levels. 

Results

 During 34 539 person-years, 337 new cases of drug-treated diabetes mellitus occurred (9.8 per 1000 person-years). After adjustment for age, sex, race, educational level, and annual income, each lifestyle factor was independently associated with incident diabetes. Overall, the rate of incident diabetes was 35% lower (relative risk, 0.65; 95% confidence interval, 0.59-0.71) for each 1 additional lifestyle factor in the low-risk group. Participants whose physical activity level and dietary, smoking, and alcohol habits were all in the low-risk group had an 82% lower incidence of diabetes (relative risk, 0.18; 95% confidence interval, 0.06-0.56) compared with all other participants. When absence of adiposity (either body mass index <25 or waist circumference ≤88/92 cm for women/men) was added to the other 4 low-risk lifestyle factors, incidence of diabetes was 89% lower (relative risk, 0.11; 95% confidence interval, 0.01-0.76). Overall, 9 of 10 new cases of diabetes appeared to be attributable to these 5 lifestyle factors. Associations were slightly attenuated, but still highly significant, for incident diabetes defined by medication use or glucose level. 

Conclusion

 Even later in life, combined lifestyle factors are associated with a markedly lower incidence of new-onset diabetes mellitus.
0
Citation348
0
Save
0

ω-3 Polyunsaturated Fatty Acid Biomarkers and Coronary Heart Disease

Liana Gobbo et al.Jun 30, 2016

Importance

 The role of ω-3 polyunsaturated fatty acids for primary prevention of coronary heart disease (CHD) remains controversial. Most prior longitudinal studies evaluated self-reported consumption rather than biomarkers. 

Objective

 To evaluate biomarkers of seafood-derived eicosapentaenoic acid (EPA; 20:5ω-3), docosapentaenoic acid (DPA; 22:5ω-3), and docosahexaenoic acid (DHA; 22:6ω-3) and plant-derived α-linolenic acid (ALA; 18:3ω-3) for incident CHD. 

Data Sources

 A global consortium of 19 studies identified by November 2014. 

Study Selection

 Available prospective (cohort, nested case-control) or retrospective studies with circulating or tissue ω-3 biomarkers and ascertained CHD. 

Data Extraction and Synthesis

 Each study conducted standardized, individual-level analysis using harmonized models, exposures, outcomes, and covariates. Findings were centrally pooled using random-effects meta-analysis. Heterogeneity was examined by age, sex, race, diabetes, statins, aspirin, ω-6 levels, andFADSdesaturase genes. 

Main Outcomes and Measures

 Incident total CHD, fatal CHD, and nonfatal myocardial infarction (MI). 

Results

 The 19 studies comprised 16 countries, 45 637 unique individuals, and 7973 total CHD, 2781 fatal CHD, and 7157 nonfatal MI events, with ω-3 measures in total plasma, phospholipids, cholesterol esters, and adipose tissue. Median age at baseline was 59 years (range, 18-97 years), and 28 660 (62.8%) were male. In continuous (per 1-SD increase) multivariable-adjusted analyses, the ω-3 biomarkers ALA, DPA, and DHA were associated with a lower risk of fatal CHD, with relative risks (RRs) of 0.91 (95% CI, 0.84-0.98) for ALA, 0.90 (95% CI, 0.85-0.96) for DPA, and 0.90 (95% CI, 0.84-0.96) for DHA. Although DPA was associated with a lower risk of total CHD (RR, 0.94; 95% CI, 0.90-0.99), ALA (RR, 1.00; 95% CI, 0.95-1.05), EPA (RR, 0.94; 95% CI, 0.87-1.02), and DHA (RR, 0.95; 95% CI, 0.91-1.00) were not. Significant associations with nonfatal MI were not evident per 1 SD. Across quintiles, lower risk of nonfatal MI was evident with EPA (RR, 0.71; 95% CI, 0.56-0.90) and ALA (RR, 0.87; 95% CI, 0.78-0.97), and lower risk of fatal CHD was evident with DPA (RR, 0.76; 95% CI, 0.65-0.90) and DHA (RR, 0.77; 95% CI, 0.64-0.89). Associations appeared generally stronger in phospholipids and total plasma. Restricted cubic splines did not identify evidence of nonlinearity in dose responses. 

Conclusions and Relevance

 On the basis of available studies of free-living populations globally, biomarker concentrations of seafood and plant-derived ω-3 fatty acids are associated with a lower incidence of fatal CHD.
0

Gene × dietary pattern interactions in obesity: analysis of up to 68 317 adults of European ancestry

Jennifer Nettleton et al.May 20, 2015
Obesity is highly heritable. Genetic variants showing robust associations with obesity traits have been identified through genome-wide association studies. We investigated whether a composite score representing healthy diet modifies associations of these variants with obesity traits. Totally, 32 body mass index (BMI)- and 14 waist-hip ratio (WHR)-associated single nucleotide polymorphisms were genotyped, and genetic risk scores (GRS) were calculated in 18 cohorts of European ancestry (n = 68 317). Diet score was calculated based on self-reported intakes of whole grains, fish, fruits, vegetables, nuts/seeds (favorable) and red/processed meats, sweets, sugar-sweetened beverages and fried potatoes (unfavorable). Multivariable adjusted, linear regression within each cohort followed by inverse variance-weighted, fixed-effects meta-analysis was used to characterize: (a) associations of each GRS with BMI and BMI-adjusted WHR and (b) diet score modification of genetic associations with BMI and BMI-adjusted WHR. Nominally significant interactions (P = 0.006-0.04) were observed between the diet score and WHR-GRS (but not BMI-GRS), two WHR loci (GRB14 rs10195252; LYPLAL1 rs4846567) and two BMI loci (LRRN6C rs10968576; MTIF3 rs4771122), for the respective BMI-adjusted WHR or BMI outcomes. Although the magnitudes of these select interactions were small, our data indicated that associations between genetic predisposition and obesity traits were stronger with a healthier diet. Our findings generate interesting hypotheses; however, experimental and functional studies are needed to determine their clinical relevance.
0
Citation88
0
Save
0

Association of Birth Weight With Type 2 Diabetes and Glycemic Traits

Tao Huang et al.Sep 20, 2019

Importance

 Observational studies have shown associations of birth weight with type 2 diabetes (T2D) and glycemic traits, but it remains unclear whether these associations represent causal associations. 

Objective

 To test the association of birth weight with T2D and glycemic traits using a mendelian randomization analysis. 

Design, Setting, and Participants

 This mendelian randomization study used a genetic risk score for birth weight that was constructed with 7 genome-wide significant single-nucleotide polymorphisms. The associations of this score with birth weight and T2D were tested in a mendelian randomization analysis using study-level data. The association of birth weight with T2D was tested using both study-level data (7 single-nucleotide polymorphisms were used as an instrumental variable) and summary-level data from the consortia (43 single-nucleotide polymorphisms were used as an instrumental variable). Data from 180 056 participants from 49 studies were included. 

Main Outcomes and Measures

 Type 2 diabetes and glycemic traits. 

Results

 This mendelian randomization analysis included 49 studies with 41 155 patients with T2D and 80 008 control participants from study-level data and 34 840 patients with T2D and 114 981 control participants from summary-level data. Study-level data showed that a 1-SD decrease in birth weight due to the genetic risk score was associated with higher risk of T2D among all participants (odds ratio [OR], 2.10; 95% CI, 1.69-2.61;P = 4.03 × 10−5), among European participants (OR, 1.96; 95% CI, 1.42-2.71;P = .04), and among East Asian participants (OR, 1.39; 95% CI, 1.18-1.62;P = .04). Similar results were observed from summary-level analyses. In addition, each 1-SD lower birth weight was associated with 0.189 SD higher fasting glucose concentration (β = 0.189; SE = 0.060;P = .002), but not with fasting insulin, 2-hour glucose, or hemoglobin A1cconcentration. 

Conclusions and Relevance

 In this study, a genetic predisposition to lower birth weight was associated with increased risk of T2D and higher fasting glucose concentration, suggesting genetic effects on retarded fetal growth and increased diabetes risk that either are independent of each other or operate through alterations of integrated biological mechanisms.
0
Citation42
0
Save
0

Mendelian randomization analysis does not support causal associations of birth weight with hypertension risk and blood pressure in adulthood

Paul Franks et al.May 7, 2020
Epidemiology studies suggested that low birthweight was associated with a higher risk of hypertension in later life. However, little is known about the causality of such associations. In our study, we evaluated the causal association of low birthweight with adulthood hypertension following a standard analytic protocol using the study-level data of 183,433 participants from 60 studies (CHARGE-BIG consortium), as well as that with blood pressure using publicly available summary-level genome-wide association data from EGG consortium of 153,781 participants, ICBP consortium and UK Biobank cohort together of 757,601 participants. We used seven SNPs as the instrumental variable in the study-level analysis and 47 SNPs in the summary-level analysis. In the study-level analyses, decreased birthweight was associated with a higher risk of hypertension in adults (the odds ratio per 1 standard deviation (SD) lower birthweight, 1.22; 95% CI 1.16 to 1.28), while no association was found between genetically instrumented birthweight and hypertension risk (instrumental odds ratio for causal effect per 1 SD lower birthweight, 0.97; 95% CI 0.68 to 1.41). Such results were consistent with that from the summary-level analyses, where the genetically determined low birthweight was not associated with blood pressure measurements either. One SD lower genetically determined birthweight was not associated with systolic blood pressure (β = - 0.76, 95% CI - 2.45 to 1.08 mmHg), 0.06 mmHg lower diastolic blood pressure (β = - 0.06, 95% CI - 0.93 to 0.87 mmHg), or pulse pressure (β = - 0.65, 95% CI - 1.38 to 0.69 mmHg, all p > 0.05). Our findings suggest that the inverse association of birthweight with hypertension risk from observational studies was not supported by large Mendelian randomization analyses.
0
Citation9
0
Save
Load More