People in Japan have the longest life expectancy at birth in the world. Here, we compile the best available evidence about population health in Japan to investigate what has made the Japanese people healthy in the past 50 years. The Japanese population achieved longevity in a fairly short time through a rapid reduction in mortality rates for communicable diseases from the 1950s to the early 1960s, followed by a large reduction in stroke mortality rates. Japan had moderate mortality rates for non-communicable diseases, with the exception of stroke, in the 1950s. The improvement in population health continued after the mid-1960s through the implementation of primary and secondary preventive community public health measures for adult mortality from non-communicable diseases and an increased use of advanced medical technologies through the universal insurance scheme. Reduction in health inequalities with improved average population health was partly attributable to equal educational opportunities and financial access to care. With the achievement of success during the health transition since World War 2, Japan now needs to tackle major health challenges that are emanating from a rapidly ageing population, causes that are not amenable to health technologies, and the effects of increasing social disparities to sustain the improvement in population health.

The efficacy of promoting social interactions to improve the health of older adults is not fully established due to residual confounding and selection bias.The government of Taketoyo town, Aichi Prefecture, Japan, developed a resident-centred community intervention programme called 'community salons', providing opportunities for social interactions among local older residents. To evaluate the impact of the programme, we conducted questionnaire surveys for all older residents of Taketoyo. We carried out a baseline survey in July 2006 (prior to the introduction of the programme) and assessed the onset of functional disability during March 2012. We analysed the data of 2421 older people. In addition to the standard Cox proportional hazard regression, we conducted Cox regression with propensity score matching (PSM) and an instrumental variable (IV) analysis, using the number of community salons within a radius of 350 m from the participant's home as an instrument.In the 5 years after the first salon was launched, the salon participants showed a 6.3% lower incidence of functional disability compared with non-participants. Even adjusting for sex, age, equivalent income, educational attainment, higher level activities of daily living and depression, the Cox adjusted HR for becoming disabled was 0.49 (95% CI 0.33 to 0.72). Similar results were observed using PSM (HR 0.52, 95% CI 0.33 to 0.83) and IV-Cox analysis (HR 0.50, 95% CI 0.34 to 0.74).A community health promotion programme focused on increasing social interactions among older adults may be effective in preventing the onset of disability.

Summary

Background

 Japan has entered the era of super-ageing and advanced health transition, which is increasingly putting pressure on the sustainability of its health system. The level and pace of this health transition might vary across regions within Japan and concern is growing about increasing regional variations in disease burden. The Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study 2015 (GBD 2015) provides a comprehensive, comparable framework. We used data from GBD 2015 with the aim to quantify the burden of disease and injuries, and to attribute risk factors in Japan at a subnational, prefecture-level. 

Methods

 We used data from GBD 2015 for 315 causes and 79 risk factors of death, disease, and injury incidence and prevalence to measure the burden of diseases and injuries in Japan and in the 47 Japanese prefectures from 1990 to 2015. We extracted data from GBD 2015 to assess mortality, causes of death, years of life lost (YLLs), years lived with disability (YLDs), disability-adjusted life-years (DALYs), life expectancy, and healthy life expectancy (HALE) in Japan and its 47 prefectures. We split extracted data by prefecture and applied GBD methods to generate estimates of burden, and attributable burden due to known risk factors. We examined the prefecture-level relationships of common health system inputs (eg, health expenditure and workforces) to the GBD outputs in 2015 to address underlying determinants of regional health variations. 

Findings

 Life expectancy at birth in Japan increased by 4·2 years from 79·0 years (95% uncertainty interval [UI] 79·0 to 79·0) to 83·2 years (83·1 to 83·2) between 1990 and 2015. However, the gaps between prefectures with the lowest and highest life expectancies and HALE have widened, from 2·5 to 3·1 years and from 2·3 to 2·7 years, respectively, from 1990 to 2015. Although overall age-standardised death rates decreased by 29·0% (28·7 to 29·3) from 1990 to 2015, the rates of mortality decline in this period substantially varied across the prefectures, ranging from −32·4% (−34·8 to −30·0) to −22·0% (−20·4 to −20·1). During the same time period, the rate of age-standardised DALYs was reduced overall by 19·8% (17·9 to 22·0). The reduction in rates of age-standardised YLDs was very small by 3·5% (2·6 to 4·3). The pace of reduction in mortality and DALYs in many leading causes has largely levelled off since 2005. Known risk factors accounted for 34·5% (32·4 to 36·9) of DALYs; the two leading behavioural risk factors were unhealthy diets and tobacco smoking in 2015. The common health system inputs were not associated with age-standardised death and DALY rates in 2015. 

Interpretation

 Japan has been successful overall in reducing mortality and disability from most major diseases. However, progress has slowed down and health variations between prefectures is growing. In view of the limited association between the prefecture-level health system inputs and health outcomes, the potential sources of regional variations, including subnational health system performance, urgently need assessment. 

Funding

 Bill & Melinda Gates Foundation, Japan Ministry of Education, Science, Sports and Culture, Japan Ministry of Health, Labour and Welfare, AXA CR Fixed Income Fund and AXA Research Fund.

Abstract Aims Natriuretic peptide‐based pre‐heart failure screening has been proposed in recent guidelines. However, an effective strategy to identify screening targets from the general population, more than half of which are at risk for heart failure or pre‐heart failure, has not been well established. This study evaluated the performance of machine learning prediction models for predicting elevated N terminal pro brain natriuretic peptide (NT‐proBNP) levels in the US general population. Methods and results Individuals aged 20–79 years without cardiovascular disease from the nationally representative National Health and Nutrition Examination Survey 1999–2004 were included. Six prediction models (two conventional regression models and four machine learning models) were trained with the 1999–2002 cohort to predict elevated NT‐proBNP levels (>125 pg/mL) using demographic, lifestyle, and commonly measured biochemical data. The model performance was tested using the 2003–2004 cohort. Of the 10 237 individuals, 1510 (14.8%) had NT‐proBNP levels >125 pg/mL. The highest area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was observed in SuperLearner (AUC [95% CI] = 0.862 [0.847–0.878], P < 0.001 compared with the logistic regression model). The logistic regression model with splines showed a comparable performance (AUC [95% CI] = 0.857 [0.841–0.874], P = 0.08). Age, albumin level, haemoglobin level, sex, estimated glomerular filtration rate, and systolic blood pressure were the most important predictors. We found a similar prediction performance even after excluding socio‐economic information (marital status, family income, and education status) from the prediction models. When we used different thresholds for elevated NT‐proBNP, the AUC (95% CI) in the SuperLearner models 0.846 (0.830–0.861) for NT‐proBNP > 100 pg/mL and 0.866 (0.849–0.884) for NT‐proBNP > 150 pg/mL. Conclusions Using nationally representative data from the United States, both logistic regression and machine learning models well predicted elevated NT‐proBNP. The predictive performance remained consistent even when the models incorporated only commonly available variables in daily clinical practice. Prediction models using regularly measured information would serve as a potentially useful tools for clinicians to effectively identify targets of natriuretic‐peptide screening.

Background Although the mental health burden of diabetes has received substantial attention, there is limited evidence on whether the risk of suicide—a severe consequence of mental health problems—increases among individuals with diabetes. Therefore, this study investigated the association between diabetes and suicide in Japan. Methods This nationwide longitudinal cohort study included adults aged 18–74 years, who were enrolled in the Japan Health Insurance Association’s health insurance programme between 2015 and 2022. Individuals newly diagnosed with diabetes were matched in a 1:1 ratio with those without diabetes, based on age and sex. We employed multivariable Cox proportional hazard models to estimate the hazard ratios for suicide in relation to the diagnosis of diabetes, adjusting for potential confounders, such as sociodemographic characteristics, history of psychiatric disorders, physical measurements, health behaviours and laboratory data. Results Among 4 210 272 individuals in the matched-pair cohort, we observed 337 deaths by suicide among those with diabetes and 250 deaths by suicide among those without diabetes. After conditioning on potential confounders, diabetes diagnosis was linked to an increased risk of suicide (HR (95% CI) = 1.25 (1.06 to 1.47)). The association tended to be larger among those aged younger than 40 years and among women (among those aged 18–39 years, HR=1.69 (95% CI 1.05 to 2.73); among women, HR=1.56 (95% CI 0.92 to 2.64)). Conclusion Diabetes diagnosis may increase suicide risk among the working-age population, even after conditioning on potential confounders. Our findings underscore the importance of psychosocial support following a diagnosis.

Objective Although adverse childhood experiences (ACEs) are associated with poor health in adulthood, positive childhood experiences (PCEs) can reduce the risk of negative health outcomes. This study aimed to investigate whether PCEs in the community (CPCEs, ie, trusted adults other than parents, supportive friends, belongingness to school, or community traditions) would have an independent effect on better health outcomes and moderate the association between ACEs and adult illnesses. Design Cross-sectional survey. Setting Data were gathered from a nationwide, cross-sectional internet survey conducted in Japan in 2022. Participants This study included 28 617 Japanese adults aged 18–82 years (51.1% female; mean age=48.1 years). Primary and secondary outcome measures The associations among self-reported ACEs, CPCEs before the age of 18 years and current chronic diseases (eg, cancer and depression) were investigated using multivariable logistic regression models. Results CPCEs were associated with lower odds of adult diseases (such as stroke, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), chronic pain, depression, suicidal ideation and severe psychological distress) after adjusting for ACEs. More CPCEs weakened the association between ACEs and adult diseases. Specifically, among those with ACEs, ≥3 CPCEs (vs 0–2 CPCEs) lowered the adjusted prevalence by ≥50% for stroke (2.4% to 1.2%), COPD (2.2% to 0.7%) and severe psychological distress (16.4% to 7.4%). Conclusion CPCEs could reduce ACE-related risk of poor physical and mental health in later life. Early-life interventions that enhance PCEs in schools and/or neighbourhoods are recommended.

We sought to understand the impact of multimorbidity (MM) on the trajectories of functional decline in the last three years of life among older people in Japan. We used nationwide longitudinal cohort data with 6-year follow-up and analyzed 3731 functionally independent residents aged 65 years and older. The primary outcome was the five trajectory groups of functional disability in the last three years of life, defined by group-based trajectory modeling (GBTM). The explanatory variable was two alternative definitions of MM: basic MM (BMM; two or more comorbid diseases) versus complex MM (CMM; three or more body system disorders due to disease). A multinomial logistic regression analysis showed both MMs were associated with earlier trajectories of functional decline (maximum odds ratio: BMM 1.12 [0.99–1.27]; CMM 1.29 [1.16–1.44]). Preventing MMs, especially CMM, by providing appropriate care and support could contribute to healthy longevity by delaying the onset of functional disability.