Previous studies have relied predominantly on the body-mass index (BMI, the weight in kilograms divided by the square of the height in meters) to assess the association of adiposity with the risk of death, but few have examined whether the distribution of body fat contributes to the prediction of death.We examined the association of BMI, waist circumference, and waist-to-hip ratio with the risk of death among 359,387 participants from nine countries in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC). We used a Cox regression analysis, with age as the time variable, and stratified the models according to study center and age at recruitment, with further adjustment for educational level, smoking status, alcohol consumption, physical activity, and height.During a mean follow-up of 9.7 years, 14,723 participants died. The lowest risks of death related to BMI were observed at a BMI of 25.3 for men and 24.3 for women. After adjustment for BMI, waist circumference and waist-to-hip ratio were strongly associated with the risk of death. Relative risks among men and women in the highest quintile of waist circumference were 2.05 (95% confidence interval [CI], 1.80 to 2.33) and 1.78 (95% CI, 1.56 to 2.04), respectively, and in the highest quintile of waist-to-hip ratio, the relative risks were 1.68 (95% CI, 1.53 to 1.84) and 1.51 (95% CI, 1.37 to 1.66), respectively. BMI remained significantly associated with the risk of death in models that included waist circumference or waist-to-hip ratio (P<0.001).These data suggest that both general adiposity and abdominal adiposity are associated with the risk of death and support the use of waist circumference or waist-to-hip ratio in addition to BMI in assessing the risk of death.

A subclinical inflammatory reaction has been shown to precede the onset of type 2 (non-insulin-dependent) diabetes. We therefore examined prospectively the effects of the central inflammatory cytokines interleukin (IL)-1β, IL-6, and tumor necrosis factor-α (TNF-α) on the development of type 2 diabetes. We designed a nested case-control study within the prospective population-based European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC)-Potsdam study including 27,548 individuals. Case subjects were defined to be those who were free of type 2 diabetes at baseline and subsequently developed type 2 diabetes during a 2.3-year follow-up period. A total of 192 cases of incident type 2 diabetes were identified and matched with 384 non-disease-developing control subjects. IL-6 and TNF-α levels were found to be elevated in participants with incident type 2 diabetes, whereas IL-1β plasma levels did not differ between the groups. Analysis of single cytokines revealed IL-6 as an independent predictor of type 2 diabetes after adjustment for age, sex, BMI, waist-to-hip ratio (WHR), sports, smoking status, educational attainment, alcohol consumption, and HbA1c (4th vs. the 1st quartile: odds ratio [OR] 2.6, 95% CI 1.2–5.5). The association between TNF-α and future type 2 diabetes was no longer significant after adjustment for BMI or WHR. Interestingly, combined analysis of the cytokines revealed a significant interaction between IL-1β and IL-6. In the fully adjusted model, participants with detectable levels of IL-1β and elevated levels of IL-6 had an independently increased risk to develop type 2 diabetes (3.3, 1.7–6.8), whereas individuals with increased concentrations of IL-6 but undetectable levels of IL-1β had no significantly increased risk, both compared with the low-level reference group. These results were confirmed in an analysis including only individuals with HbA1c &lt;5.8% at baseline. Our data suggest that the pattern of circulating inflammatory cytokines modifies the risk for type 2 diabetes. In particular, a combined elevation of IL-1β and IL-6, rather than the isolated elevation of IL-6 alone, independently increases the risk of type 2 diabetes. These data strongly support the hypothesis that a subclinical inflammatory reaction has a role in the pathogenesis of type 2 diabetes.

Background: Inflammation is considered a key mechanism leading to type 2 diabetes, but dietary exposures that lead to inflammation and diabetes are largely unknown. Objective: Our objective was to investigate the relation between a dietary pattern associated with biomarkers of inflammation and the incidence of type 2 diabetes. Design: We conducted a nested case-control study of 656 cases of type 2 diabetes and 694 controls among women in the Nurses' Health Study and 2 prospective cohort studies of 35 340 women in the Nurses' Health Study and 89 311 women in the Nurses' Health Study II who were followed for incident diabetes. Results: Through the use of reduced rank regression, we identified a dietary pattern that was strongly related to inflammatory markers in the nested case-control study. This pattern, which was high in sugar-sweetened soft drinks, refined grains, diet soft drinks, and processed meat but low in wine, coffee, cruciferous vegetables, and yellow vegetables, was associated with an increased risk of diabetes (multivariate-adjusted odds ratio comparing extreme quintiles: 3.09; 95% CI: 1.99, 4.79). We identified 1517 incident cases of confirmed type 2 diabetes in the Nurses' Health Study (458 991 person-years) and 724 incident cases in the Nurses' Health Study II (701 155 person-years). After adjustment for body mass index and other potential lifestyle confounders, the relative risks comparing extreme quintiles of the pattern were 2.56 (95% CI: 2.10, 3.12;P for trend < 0.001) in the Nurses' Health Study and 2.93 (95% CI: 2.18, 3.92;P for trend < 0.001) in the Nurses' Health Study II. Conclusion: The dietary pattern identified may increase chronic inflammation and raise the risk of developing type 2 diabetes.

We aimed to develop a precise risk score for the screening of large populations for individuals at high risk of developing type 2 diabetes based on noninvasive measurements of major risk factors in German study populations.A prospective cohort study (European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition [EPIC]-Potsdam study) of 9,729 men and 15,438 women aged 35-65 years was used to derive a risk score predicting incident type 2 diabetes. Multivariate Cox regression model coefficients were used to weigh each variable in the calculation of the score. Data from the EPIC-Heidelberg, the Tübingen Family Study for Type 2 Diabetes (TUF), and the Metabolic Syndrome Berlin Potsdam (MeSyBePo) study were used to validate this score.Information on age, waist circumference, height, history of hypertension, physical activity, smoking, and consumption of red meat, whole-grain bread, coffee, and alcohol formed the German Diabetes Risk Score (mean 446 points [range 118-983]). The probability of developing diabetes within 5 years in the EPIC-Potsdam study increased from 0.3% for 300 to 23.2% for 750 score points. The area under the receiver-operator characteristic (ROC) curve was 0.84 in the EPIC-Potsdam and 0.82 in the EPIC-Heidelberg studies. Correlation coefficients between the German Diabetes Risk Score and insulin sensitivity in nondiabetic individuals were -0.56 in the TUF and -0.45 in the MeSyBePo studies. ROC values for undiagnosed diabetes were 0.83 in the TUF and 0.75 in the MeSyBePo studies.The German Diabetes Risk Score (available at www.dife.de) is an accurate tool to identify individuals at high risk for or with undiagnosed type 2 diabetes.

Background: Inflammation is considered a key mechanism leading to type 2 diabetes, but dietary exposures that lead to inflammation and diabetes are largely unknown. Objective: Our objective was to investigate the relation between a dietary pattern associated with biomarkers of inflammation and the incidence of type 2 diabetes. Design: We conducted a nested case-control study of 656 cases of type 2 diabetes and 694 controls among women in the Nurses' Health Study and 2 prospective cohort studies of 35 340 women in the Nurses' Health Study and 89 311 women in the Nurses' Health Study II who were followed for incident diabetes. Results: Through the use of reduced rank regression, we identified a dietary pattern that was strongly related to inflammatory markers in the nested case-control study. This pattern, which was high in sugar-sweetened soft drinks, refined grains, diet soft drinks, and processed meat but low in wine, coffee, cruciferous vegetables, and yellow vegetables, was associated with an increased risk of diabetes (multivariate-adjusted odds ratio comparing extreme quintiles: 3.09; 95% CI: 1.99, 4.79). We identified 1517 incident cases of confirmed type 2 diabetes in the Nurses' Health Study (458 991 person-years) and 724 incident cases in the Nurses' Health Study II (701 155 person-years). After adjustment for body mass index and other potential lifestyle confounders, the relative risks comparing extreme quintiles of the pattern were 2.56 (95% CI: 2.10, 3.12;P for trend < 0.001) in the Nurses' Health Study and 2.93 (95% CI: 2.18, 3.92;P for trend < 0.001) in the Nurses' Health Study II. Conclusion: The dietary pattern identified may increase chronic inflammation and raise the risk of developing type 2 diabetes.