Summary

Background

 Although overweight and obesity have been studied in relation to individual cardiometabolic diseases, their association with risk of cardiometabolic multimorbidity is poorly understood. Here we aimed to establish the risk of incident cardiometabolic multimorbidity (ie, at least two from: type 2 diabetes, coronary heart disease, and stroke) in adults who are overweight and obese compared with those who are a healthy weight. 

Methods

 We pooled individual-participant data for BMI and incident cardiometabolic multimorbidity from 16 prospective cohort studies from the USA and Europe. Participants included in the analyses were 35 years or older and had data available for BMI at baseline and for type 2 diabetes, coronary heart disease, and stroke at baseline and follow-up. We excluded participants with a diagnosis of diabetes, coronary heart disease, or stroke at or before study baseline. According to WHO recommendations, we classified BMI into categories of healthy (20·0–24·9 kg/m²), overweight (25·0–29·9 kg/m²), class I (mild) obesity (30·0–34·9 kg/m²), and class II and III (severe) obesity (≥35·0 kg/m²). We used an inclusive definition of underweight (<20 kg/m²) to achieve sufficient case numbers for analysis. The main outcome was cardiometabolic multimorbidity (ie, developing at least two from: type 2 diabetes, coronary heart disease, and stroke). Incident cardiometabolic multimorbidity was ascertained via resurvey or linkage to electronic medical records (including hospital admissions and death). We analysed data from each cohort separately using logistic regression and then pooled cohort-specific estimates using random-effects meta-analysis. 

Findings

 Participants were 120 813 adults (mean age 51·4 years, range 35–103; 71 445 women) who did not have diabetes, coronary heart disease, or stroke at study baseline (1973–2012). During a mean follow-up of 10·7 years (1995–2014), we identified 1627 cases of multimorbidity. After adjustment for sociodemographic and lifestyle factors, compared with individuals with a healthy weight, the risk of developing cardiometabolic multimorbidity in overweight individuals was twice as high (odds ratio [OR] 2·0, 95% CI 1·7–2·4; p<0·0001), almost five times higher for individuals with class I obesity (4·5, 3·5–5·8; p<0·0001), and almost 15 times higher for individuals with classes II and III obesity combined (14·5, 10·1–21·0; p<0·0001). This association was noted in men and women, young and old, and white and non-white participants, and was not dependent on the method of exposure assessment or outcome ascertainment. In analyses of different combinations of cardiometabolic conditions, odds ratios associated with classes II and III obesity were 2·2 (95% CI 1·9–2·6) for vascular disease only (coronary heart disease or stroke), 12·0 (8·1–17·9) for vascular disease followed by diabetes, 18·6 (16·6–20·9) for diabetes only, and 29·8 (21·7–40·8) for diabetes followed by vascular disease. 

Interpretation

 The risk of cardiometabolic multimorbidity increases as BMI increases; from double in overweight people to more than ten times in severely obese people compared with individuals with a healthy BMI. Our findings highlight the need for clinicians to actively screen for diabetes in overweight and obese patients with vascular disease, and pay increased attention to prevention of vascular disease in obese individuals with diabetes. 

Funding

 NordForsk, Medical Research Council, Cancer Research UK, Finnish Work Environment Fund, and Academy of Finland.

Socioeconomic disadvantage is a risk factor for many diseases. We characterised cascades of these conditions by using a data-driven approach to examine the association between socioeconomic status and temporal sequences in the development of 56 common diseases and health conditions.In this multi-cohort study, we used data from two Finnish prospective cohort studies: the Health and Social Support study and the Finnish Public Sector study. Our pooled prospective primary analysis data comprised 109 246 Finnish adults aged 17-77 years at study entry. We captured socioeconomic status using area deprivation and education at baseline (1998-2013). Participants were followed up for health conditions diagnosed according to the WHO International Classification of Diseases until 2016 using linkage to national health records. We tested the generalisability of our findings with an independent UK cohort study-the Whitehall II study (9838 people, baseline in 1997, follow-up to 2017)-using a further socioeconomic status indicator, occupational position.During 1 110 831 person-years at risk, we recorded 245 573 hospitalisations in the Finnish cohorts; the corresponding numbers in the UK study were 60 946 hospitalisations in 186 572 person-years. Across the three socioeconomic position indicators and after adjustment for lifestyle factors, compared with more advantaged groups, low socioeconomic status was associated with increased risk for 18 (32·1%) of the 56 conditions. 16 diseases formed a cascade of inter-related health conditions with a hazard ratio greater than 5. This sequence began with psychiatric disorders, substance abuse, and self-harm, which were associated with later liver and renal diseases, ischaemic heart disease, cerebral infarction, chronic obstructive bronchitis, lung cancer, and dementia.Our findings highlight the importance of mental health and behavioural problems in setting in motion the development of a range of socioeconomically patterned physical illnesses. Policy and health-care practice addressing psychological health issues in social context and early in the life course could be effective strategies for reducing health inequalities.UK Medical Research Council, US National Institute on Aging, NordForsk, British Heart Foundation, Academy of Finland, and Helsinki Institute of Life Science.

Summary

Background

 Whether surgery is beneficial for patients with asymptomatic carotid stenosis is controversial. Better methods of identifying patients who are likely to develop stroke would improve the risk–benefit ratio for carotid endarterectomy. We aimed to investigate whether detection of asymptomatic embolic signals by use of transcranial doppler (TCD) could predict stroke risk in patients with asymptomatic carotid stenosis. 

Methods

 The Asymptomatic Carotid Emboli Study (ACES) was a prospective observational study in patients with asymptomatic carotid stenosis of at least 70% from 26 centres worldwide. To detect the presence of embolic signals, patients had two 1 h TCD recordings from the ipsilateral middle cerebral artery at baseline and one 1 h recording at 6, 12, and 18 months. Patients were followed up for 2 years. The primary endpoint was ipsilateral stroke and transient ischaemic attack. All recordings were analysed centrally by investigators masked to patient identity. 

Findings

 482 patients were recruited, of whom 467 had evaluable recordings. Embolic signals were present in 77 of 467 patients at baseline. The hazard ratio for the risk of ipsilateral stroke and transient ischaemic attack from baseline to 2 years in patients with embolic signals compared with those without was 2·54 (95% CI 1·20–5·36; p=0·015). For ipsilateral stroke alone, the hazard ratio was 5·57 (1·61–19·32; p=0·007). The absolute annual risk of ipsilateral stroke or transient ischaemic attack between baseline and 2 years was 7·13% in patients with embolic signals and 3·04% in those without, and for ipsilateral stroke was 3·62% in patients with embolic signals and 0·70% in those without. The hazard ratio for the risk of ipsilateral stroke and transient ischaemic attack for patients who had embolic signals on the recording preceding the next 6-month follow-up compared with those who did not was 2·63 (95% CI 1·01–6·88; p=0·049), and for ipsilateral stroke alone the hazard ratio was 6·37 (1·59–25·57; p=0·009). Controlling for antiplatelet therapy, degree of stenosis, and other risk factors did not alter the results. 

Interpretation

 Detection of asymptomatic embolisation on TCD can be used to identify patients with asymptomatic carotid stenosis who are at a higher risk of stroke and transient ischaemic attack, and also those with a low absolute stroke risk. Assessment of the presence of embolic signals on TCD might be useful in the selection of patients with asymptomatic carotid stenosis who are likely to benefit from endarterectomy. 

Funding

 British Heart Foundation.

Proteins are effector molecules that mediate the functions of genes1,2 and modulate comorbidities3–10, behaviors and drug treatments11. They represent an enormous potential resource for personalized, systemic and data-driven diagnosis, prevention, monitoring and treatment. However, the concept of using plasma proteins for individualized health assessment across many health conditions simultaneously has not been tested. Here, we show that plasma protein expression patterns strongly encode for multiple different health states, future disease risks and lifestyle behaviors. We developed and validated protein-phenotype models for 11 different health indicators: liver fat, kidney filtration, percentage body fat, visceral fat mass, lean body mass, cardiopulmonary fitness, physical activity, alcohol consumption, cigarette smoking, diabetes risk and primary cardiovascular event risk. The analyses were prospectively planned, documented and executed at scale on archived samples and clinical data, with a total of ~85 million protein measurements in 16,894 participants. Our proof-of-concept study demonstrates that protein expression patterns reliably encode for many different health issues, and that large-scale protein scanning12–16 coupled with machine learning is viable for the development and future simultaneous delivery of multiple measures of health. We anticipate that, with further validation and the addition of more protein-phenotype models, this approach could enable a single-source, individualized so-called liquid health check. Large-scale aptamer-based scanning of plasma proteins coupled with machine learning demonstrates proof-of-concept and feasibility of an individualized health check using a single blood sample.

We conducted a retrospective case-control study to investigate a possible association between alcohol intake and stroke. Reported recent alcohol consumption and biochemical and hematologic markers of alcohol intake were examined for 230 patients with stroke (20 to 70 years old) and compared with concurrently collected data on controls matched for age, sex, and race. A single estimate of current intake was used as a measure of alcohol consumption. Among men, the relative risk of stroke (adjusted for hypertension, cigarette smoking, and medication) was lower in light drinkers (those consuming 10 to 90 g of alcohol weekly) than in nondrinkers (relative risk, 0.5), but was four times higher in heavy drinkers (consuming greater than or equal to 300 g weekly) than in nondrinkers. Because very few women in our study drank heavily, we were unable to determine whether heavy alcohol intake influenced the risk of stroke in women. With increasing serum concentrations of the biochemical markers of alcohol intake (aspartate aminotransferase, uric acid, and gamma-glutamyl transferase), we observed similar trends in the relative risk of stroke. Only the erythrocyte mean cell volume did not follow this pattern. We conclude that heavy alcohol consumption is an important and underrecognized independent risk factor for stroke in men, but our data are not adequate to settle the issue for women. Our conclusions are qualified by our reliance on reported recent alcohol consumption as the primary measure of intake.

Abstract Introduction Higher midlife body mass index (BMI) is suggested to increase the risk of dementia, but weight loss during the preclinical dementia phase may mask such effects. Methods We examined this hypothesis in 1,349,857 dementia‐free participants from 39 cohort studies. BMI was assessed at baseline. Dementia was ascertained at follow‐up using linkage to electronic health records (N = 6894). We assumed BMI is little affected by preclinical dementia when assessed decades before dementia onset and much affected when assessed nearer diagnosis. Results Hazard ratios per 5‐kg/m 2 increase in BMI for dementia were 0.71 (95% confidence interval = 0.66–0.77), 0.94 (0.89–0.99), and 1.16 (1.05–1.27) when BMI was assessed 10 years, 10‐20 years, and >20 years before dementia diagnosis. Conclusions The association between BMI and dementia is likely to be attributable to two different processes: a harmful effect of higher BMI, which is observable in long follow‐up, and a reverse‐causation effect that makes a higher BMI to appear protective when the follow‐up is short.

Context: Evidence for the association of cortisol with mortality or disease events is mixed, possibly due to a failure to consider diurnal cortisol patterns. Objective: Our objective was to examine the association of diurnal cortisol patterns throughout the day with cardiovascular and noncardiovascular mortality in a community-dwelling population. Design: This was a prospective cohort study among 4047 civil servants, the Whitehall II study, United Kingdom. We measured diurnal cortisol patterns in 2002–2004 from six saliva samples obtained over the course of a normal weekday: at waking, +30 min, +2.5 h, +8 h, +12 h, and bedtime. Participants were subsequently followed for all-cause and cause-specific mortality until January 2010. Participants: Participants included 4047 men and women aged 61 yr on average at baseline. Outcomes: We assessed all-cause, cardiovascular, and noncardiovascular death. Results: There were 139 deaths, 32 of which were deaths due to cardiovascular disease, during a mean follow-up period of 6.1 yr. Flatter slopes in cortisol decline across the day were associated with increased risk of all-cause mortality (hazard ratio for 1 sd reduction in slope steepness 1.30; 95% confidence interval (CI) = 1.09–1.55). This excess mortality risk was mainly driven by an increased risk of cardiovascular deaths (hazard ratio = 1.87; 95% confidence interval = 1.32–2.64). The association with cardiovascular deaths was independent of a wide range of covariates measured at the time of cortisol assessment. There was no association between morning cortisol, the cortisol awakening response, and mortality outcomes. Conclusions: These findings demonstrate, for the first time, the relationship between a flatter slope in cortisol levels across the day and an increased risk of cardiovascular disease mortality in a nonclinical population.

Differences in morbidity and mortality between socioeconomic groups constitute one of the most consistent findings of epidemiologic research. However, research on social inequalities in health has yet to provide a comprehensive understanding of the mechanisms underlying this association. In recent analysis, we showed health behaviours, assessed longitudinally over the follow-up, to explain a major proportion of the association of socioeconomic status (SES) with mortality in the British Whitehall II study. However, whether health behaviours are equally important mediators of the SES-mortality association in different cultural settings remains unknown. In the present paper, we examine this issue in Whitehall II and another prospective European cohort, the French GAZEL study.We included 9,771 participants from the Whitehall II study and 17,760 from the GAZEL study. Over the follow-up (mean 19.5 y in Whitehall II and 16.5 y in GAZEL), health behaviours (smoking, alcohol consumption, diet, and physical activity), were assessed longitudinally. Occupation (in the main analysis), education, and income (supplementary analysis) were the markers of SES. The socioeconomic gradient in smoking was greater (p<0.001) in Whitehall II (odds ratio [OR] = 3.68, 95% confidence interval [CI] 3.11-4.36) than in GAZEL (OR = 1.33, 95% CI 1.18-1.49); this was also true for unhealthy diet (OR = 7.42, 95% CI 5.19-10.60 in Whitehall II and OR = 1.31, 95% CI 1.15-1.49 in GAZEL, p<0.001). Socioeconomic differences in mortality were similar in the two cohorts, a hazard ratio of 1.62 (95% CI 1.28-2.05) in Whitehall II and 1.94 in GAZEL (95% CI 1.58-2.39) for lowest versus highest occupational position. Health behaviours attenuated the association of SES with mortality by 75% (95% CI 44%-149%) in Whitehall II but only by 19% (95% CI 13%-29%) in GAZEL. Analysis using education and income yielded similar results.Health behaviours were strong predictors of mortality in both cohorts but their association with SES was remarkably different. Thus, health behaviours are likely to be major contributors of socioeconomic differences in health only in contexts with a marked social characterisation of health behaviours. Please see later in the article for the Editors' Summary.

BackgroundObesity increases the risk of several chronic diseases, but the extent to which the obesity-related loss of disease-free years varies by lifestyle category and across socioeconomic groups is unclear. We estimated the number of years free from major non-communicable diseases in adults who are overweight and obese, compared with those who are normal weight.MethodsWe pooled individual-level data on body-mass index (BMI) and non-communicable diseases from men and women with no initial evidence of these diseases in European cohort studies from the Individual-Participant-Data Meta-Analysis in Working Populations consortium. BMI was assessed at baseline (1991–2008) and non-communicable diseases (incident type 2 diabetes, coronary heart disease, stroke, cancer, asthma, and chronic obstructive pulmonary disease) were ascertained via linkage to records from national health registries, repeated medical examinations, or self-report. Disease-free years from age 40 years to 75 years associated with underweight (BMI <18·5 kg/m2), overweight (≥25 kg/m2 to <30 kg/m2), and obesity (class I [mild] ≥30 kg/m2 to <35 kg/m2; class II–III [severe] ≥35 kg/m2) compared with normal weight (≥18·5 kg/m2 to <25 kg/m2) were estimated.FindingsOf 137 503 participants from ten studies, we excluded 6973 owing to missing data and 10 349 with prevalent disease at baseline, resulting in an analytic sample of 120 181 participants. Of 47 127 men, 211 (0·4%) were underweight, 21 468 (45·6%) normal weight, 20 738 (44·0%) overweight, 3982 (8·4%) class I obese, and 728 (1·5%) class II–III obese. The corresponding numbers among the 73 054 women were 1493 (2·0%), 44 760 (61·3%), 19 553 (26·8%), 5670 (7·8%), and 1578 (2·2%), respectively. During 1 328 873 person-years at risk (mean follow-up 11·5 years [range 6·3–18·6]), 8159 men and 8100 women developed at least one non-communicable disease. Between 40 years and 75 years, the estimated number of disease-free years was 29·3 (95% CI 28·8–29·8) in normal-weight men and 29·4 (28·7–30·0) in normal-weight women. Compared with normal weight, the loss of disease-free years in men was 1·8 (95% CI −1·3 to 4·9) for underweight, 1·1 (0·7 to 1·5) for overweight, 3·9 (2·9 to 4·9) for class I obese, and 8·5 (7·1 to 9·8) for class II–III obese. The corresponding estimates for women were 0·0 (−1·4 to 1·4) for underweight, 1·1 (0·6 to 1·5) for overweight, 2·7 (1·5 to 3·9) for class I obese, and 7·3 (6·1 to 8·6) for class II–III obese. The loss of disease-free years associated with class II–III obesity varied between 7·1 and 10·0 years in subgroups of participants of different socioeconomic level, physical activity level, and smoking habit.InterpretationMild obesity was associated with the loss of one in ten, and severe obesity the loss of one in four potential disease-free years during middle and later adulthood. This increasing loss of disease-free years as obesity becomes more severe occurred in both sexes, among smokers and non-smokers, the physically active and inactive, and across the socioeconomic hierarchy.FundingNordForsk, UK Medical Research Council, US National Institute on Aging, Academy of Finland, Helsinki Institute of Life Science, and Cancer Research UK.

Background— Endothelial dysfunction develops early and has been shown to predict the development of clinical complications of atherosclerosis. However, the relationship between early endothelial dysfunction and the progression of arterial disease in the general population is unknown. We investigated endothelial dysfunction, risk factors, and progression of carotid intima-media thickness (cIMT) in late-middle-aged individuals at low to intermediate cardiovascular risk in a prospective study between 1997 and 2005. Methods and Results— Brachial artery flow-mediated dilatation and cIMT were measured in 213 nonsmoking British civil servants recruited from a prospective cohort (Whitehall II study). Participants (age, 45 to 66 years) were free of clinical cardiovascular disease and diabetes mellitus. Risk factors and Framingham Risk Score were determined at baseline. cIMT was repeated 6.2±0.4 years later. At baseline, age, blood pressure, low-density lipoprotein cholesterol, and Framingham Risk Score correlated with cIMT. However, only flow-mediated dilatation, not risk factors or Framingham Risk Score, was associated with average annual progression of cIMT. This relationship remained significant after adjustment for risk factors whether entered as separate variables or as Framingham Risk Score. Further adjustment for waist circumference, triglycerides, and employment grade had no significant effect. Conclusions— Systemic endothelial function was associated with progression of preclinical carotid arterial disease over a 6-year period and was more closely related to cIMT changes than conventional risk factors. Thus, the relationship between endothelial dysfunction and adverse outcome is likely to be due not only to destabilization of established disease in high-risk populations but also to its impact on the evolution of the atherosclerotic substrate. Flow-mediated dilatation testing provides an integrated vascular measure that may aid the prediction of structural disease evolution and represents a potential short- to intermediate-term outcome measure for evaluation of preventive treatment strategies.