Chronic conditions and aortic disease risk: a prospective cohort study with predictive and etiological analyses

医学 生命银行 共病 孟德尔随机化 内科学 病因学 前瞻性队列研究 主动脉夹层 腹主动脉瘤 疾病 心脏病学 入射(几何) 主动脉瘤 肾脏疾病 队列研究 队列 冠状动脉疾病 血管疾病 流行病学 慢性阻塞性肺病 一致性 心力衰竭 风险因素 多发病率 心肌病 星团(航天器) 死亡率 动脉瘤 置信区间
作者
Linling Yu,Peijiang Lu,Meng Yang,Xiong Wang,Qi Liu,Pinpin Long,Ze-Min Fang,Zihao Zhang,Jinzhu Zhao,Qi Xiang,Canqing Yu,Huaidong Du,Ling Yang,Yiping Chen,Zhengming Chen,Jun Lv,Liming Li,Dianjianyi Sun,Wei Liu,Xin Yi
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
标识
DOI:10.1038/s41467-026-76551-y
摘要

Abstract Aortic diseases are often clinically silent until advanced stages, and risk determinants beyond traditional cardiovascular factors remain incompletely characterised. Here, we investigate associations of 42 chronic conditions and multimorbidity with incident aortic disease in UK Biobank (UKB), with external validation in China Kadoorie Biobank (CKB). In UKB, 21 chronic conditions are associated with overall aortic disease after false discovery rate correction, including coronary heart disease, hypertension, atrial fibrillation, peripheral vascular disease, heart failure, and COPD; similar patterns are observed in CKB. Aortic atherosclerosis shows the broadest comorbidity profile, whereas dissection and aneurysm subtypes show narrower profiles. Higher multimorbidity burden is associated with higher incidence in both cohorts. In UKB, hypertension shows the largest estimated population-attributable fraction, with additional contributions from COPD and chronic kidney disease. Mendelian randomization supports selected associations, and machine-learning models show internal discriminatory performance. These findings support consideration of multimorbidity in aortic disease risk assessment.
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