近期，小咖在檢索文獻(xiàn)時(shí)，看到了《European Journal of Preventive Cardiology》（IF=7.5）先后發(fā)了三篇使用UKB數(shù)據(jù)庫(kù)的研究，而且這三篇研究都探討了身體活動(dòng)對(duì)健康尤其是心血管疾�。–VD）的影響。小咖對(duì)這三篇研究做了簡(jiǎn)要總結(jié)，希望對(duì)大家的研究有所幫助~

第一篇

標(biāo)題：Refined physical activity recommendations considering cardiovascular disease risk stratification: a cohort study（考慮心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)分層的精細(xì)化身體活動(dòng)建議：一項(xiàng)隊(duì)列研究）

原文鏈接：https://academic.oup.com/eurjpc/advance-article/doi/10.1093/eurjpc/zwag054/8443222

本研究要解決的問題

當(dāng)前指南強(qiáng)調(diào)制定個(gè)體化運(yùn)動(dòng)策略的重要性，但缺乏足夠的高質(zhì)量證據(jù)，相關(guān)的指導(dǎo)建議也有限。當(dāng)前還存在一項(xiàng)關(guān)鍵空白：針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)分層人群，如何通過最佳身體活動(dòng)模式，在最大化心血管獲益的同時(shí)，提高活動(dòng)效率、增強(qiáng)長(zhǎng)期依從性、確保運(yùn)動(dòng)安全性。本研究旨在明確不同風(fēng)險(xiǎn)分層的人群實(shí)現(xiàn)心血管健康的最佳身體活動(dòng)模式。

研究設(shè)計(jì)

研究數(shù)據(jù)來源于英國(guó)生物樣本庫(kù)（UK Biobank，后簡(jiǎn)稱UKB）。2013年2月至2015年12月，UKB從總體人群中篩選出了236,519名提供有效電子郵箱的參與者，隨機(jī)發(fā)送了參與加速度計(jì)子研究的邀請(qǐng)[1]。共有103,611名參與者完成了身體活動(dòng)測(cè)量，研究排除了不符合納入標(biāo)準(zhǔn)的參與者后，最終納入分析的樣本量為72,884。

圖. 研究流程圖

風(fēng)險(xiǎn)分層

研究依據(jù)2021年歐洲心臟病學(xué)會(huì)預(yù)防指南，采用以下風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型：SCORE2、SCORE2-Older Persons（SCORE2-OP）、SCORE2-diabetes模型，并結(jié)合慢性腎臟病和家族性高膽固醇血癥的分組情況，對(duì)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了計(jì)算與分層。根據(jù)計(jì)算得出的預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分及疾病分級(jí)，參與者在基線時(shí)被劃分為低至中危組、高危組、極高危組。

協(xié)變量

研究采用有向無環(huán)圖來展示因果關(guān)系，并以此指導(dǎo)混雜因素的納入。本研究的協(xié)變量涵蓋了SCORE2 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型中的所有變量（年齡、總膽固醇、高密度脂蛋白膽固醇、收縮壓和吸煙狀況），以及一些潛在混雜因素，例如飲酒情況、腰圍、Townsend 剝奪指數(shù)、睡眠時(shí)長(zhǎng)、心血管疾病家族史。

統(tǒng)計(jì)分析

采用多因素Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型，估算身體活動(dòng)水平、久坐行為以及預(yù)測(cè)CVD風(fēng)險(xiǎn)與新發(fā)CVD事件的風(fēng)險(xiǎn)比（HR）。

每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)分層中，分別計(jì)算身體活動(dòng)總量每增加1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差（SD）、中高強(qiáng)度身體活動(dòng)（MVPA）每周每增加150分鐘、久坐時(shí)間每天每增加1小時(shí)，與新發(fā)CVD的關(guān)聯(lián)。研究還探討了預(yù)測(cè)CVD風(fēng)險(xiǎn)（分為三類）與身體活動(dòng)總量、MVPA或久坐時(shí)間對(duì)新發(fā)CVD的聯(lián)合效應(yīng)。

研究采用等時(shí)替代原則，預(yù)測(cè)將久坐時(shí)長(zhǎng)重新分配給中等強(qiáng)度（MPA）或高強(qiáng)度（VPA）身體活動(dòng)時(shí)，10年CVD絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的變化。為了進(jìn)一步為不同風(fēng)險(xiǎn)組推薦個(gè)性化的MVPA模式，研究以每周300分鐘久坐重新分配至MVPA為例，計(jì)算了不同風(fēng)險(xiǎn)人群中MPA和VPA的各種組合對(duì)10年CVD風(fēng)險(xiǎn)的影響。

主要結(jié)果

身體活動(dòng)總量及MVPA與新發(fā)CVD呈負(fù)相關(guān)，其中極高危人群的獲益最大。MVPA每周每增加150分鐘，極高危人群的心血管風(fēng)險(xiǎn)降低20%，高危人群和低至中危人群的風(fēng)險(xiǎn)分別降低16%和16%（交互作用P<0.0001）。

MVPA的建議量應(yīng)根據(jù)個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)分層進(jìn)行量身定制。對(duì)于低至中危人群，每周用任意組合的MVPA替代300分鐘的久坐時(shí)間均能帶來健康獲益。然而，對(duì)于高危和極高危人群，建議將每周的高強(qiáng)度活動(dòng)分別限制在60分鐘和42分鐘以內(nèi)，超出該時(shí)長(zhǎng)后，額外的健康獲益可能會(huì)減弱。

研究?jī)?yōu)勢(shì)

（1）研究發(fā)現(xiàn)心血管獲益和最佳活動(dòng)強(qiáng)度閾值在很大程度上取決于個(gè)體CVD風(fēng)險(xiǎn)，解決了一個(gè)關(guān)鍵空白。該發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了當(dāng)前運(yùn)動(dòng)指南中“一刀切”的方法，推動(dòng)其向個(gè)性化轉(zhuǎn)變。

（2）本研究的大樣本量為探究不同CVD預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)與身體活動(dòng)水平對(duì)CVD發(fā)病事件的交互作用，提供了充足的可能。

（3）身體活動(dòng)數(shù)據(jù)通過加速度計(jì)客觀測(cè)量，最大程度地減少了自我報(bào)告問卷可能帶來的回憶偏倚。

（4）研究整合了多種風(fēng)險(xiǎn)模型，并充分考慮了疾病分類，對(duì)整體心血管疾病負(fù)擔(dān)進(jìn)行了更全面的評(píng)估，同時(shí)也確保了對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)人群更穩(wěn)定、更準(zhǔn)確的識(shí)別。

參考文獻(xiàn)：1. PLoS One. 2017;12:e0169649.

第二篇

第二篇第二篇

標(biāo)題：Combined variations in sleep, physical activity, and nutrition and the risk of major adverse cardiovascular events（睡眠、身體活動(dòng)與營(yíng)養(yǎng)的綜合變化與主要不良心血管事件的風(fēng)險(xiǎn)）

原文鏈接：https://academic.oup.com/eurjpc/advance-article/doi/10.1093/eurjpc/zwag141/8537818

本研究要解決的問題

睡眠、身體活動(dòng)、飲食質(zhì)量，擁有許多共同的心血管代謝通路。已有一些研究探討了睡眠、身體活動(dòng)與營(yíng)養(yǎng)（SPAN）行為中的兩兩組合，但很少有研究將這三種行為綜合起來進(jìn)行探索。

以往研究大多側(cè)重于實(shí)現(xiàn)廣泛的生活方式目標(biāo)，例如每周150-300 分鐘中高強(qiáng)度身體活動(dòng)（MVPA），這種“一刀切”方法可能會(huì)讓部分人望而卻步。新型實(shí)踐和研究正轉(zhuǎn)向個(gè)性化的綜合生活方式方法，但目前針對(duì)普通人可采取的具有臨床意義的生活方式目標(biāo)，相關(guān)證據(jù)仍然有限。

本研究使用了UKB加速度計(jì)子研究的數(shù)據(jù)[1]，探索了SPAN綜合變化與主要不良心血管事件（MACE）的關(guān)聯(lián)，并確定實(shí)現(xiàn)具有臨床意義的MACE風(fēng)險(xiǎn)降低所需的變化。

圖. 研究流程圖

SPAN行為的評(píng)估

睡眠和身體活動(dòng)信息均來源于手腕加速度計(jì)數(shù)據(jù)，參與者被要求在慣用手手腕上連續(xù)佩戴該設(shè)備7天。在分析中，將MVPA時(shí)長(zhǎng)作為主要的身體活動(dòng)指標(biāo)。

在基線評(píng)估期間，UKB數(shù)據(jù)庫(kù)通過食物頻率問卷來評(píng)估參與者的飲食攝入情況�；趩柧碇杏涗浀娘嬍承畔ⅲ芯坑�(jì)算了飲食質(zhì)量評(píng)分（DQS），該評(píng)分將每一類食物的攝入量按0到10進(jìn)行打分，總分為100分，分值越高代表飲食質(zhì)量越高[2,3]。

研究結(jié)局

研究關(guān)注的MACE包括：CVD死亡，ST段抬高型或非ST段抬高型心肌梗死，卒中，心衰。研究排除了隨訪第一年內(nèi)發(fā)生事件的參與者，以及既往被診斷為患有重大心血管疾病的參與者。

對(duì)睡眠、身體活動(dòng)與營(yíng)養(yǎng)（SPAN）的聯(lián)合分析

研究創(chuàng)建了27個(gè)互斥的SPAN聯(lián)合暴露組（即每一類行為都分低、中、高）。

各暴露指標(biāo)的具體范圍包括（根據(jù)三分位數(shù)分組）：

• 睡眠時(shí)長(zhǎng)：4.9–7.2 小時(shí)/天（低）、7.2–8.0 小時(shí)/天（中）、8.0–9.4 小時(shí)/天（高）

• 中高強(qiáng)度身體活動(dòng)（MVPA）：5–23 分鐘/天（低）、23–43 分鐘/天（中）、43–104 分鐘/天（高）

• 飲食質(zhì)量評(píng)分（DQS）：32.5–50.0（低）、50.0–57.5（中）、57.5–72.5（高）

研究使用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型評(píng)估SPAN與MACE風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)。為了排除非心血管事件的競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)，研究采用了Fine-Gray子分布風(fēng)險(xiǎn)模型。通過森林圖展示SPAN暴露與MACE的多因素調(diào)整關(guān)聯(lián)，圖中包含了全部27個(gè)類別，以每種暴露的最低三分位數(shù)組作為參考組（下圖）。

圖. SPAN與MACE的關(guān)聯(lián)

模型調(diào)整了以下協(xié)變量：年齡、性別、種族、吸煙狀況、教育程度、Townsend 剝奪指數(shù)、飲酒量、自由支配的屏幕時(shí)間、輕度身體活動(dòng)、藥物使用情況（是否服用降壓藥、胰島素和降膽固醇藥）、既往癌癥診斷，心血管疾病和癌癥家族史。

連續(xù)的睡眠、身體活動(dòng)與營(yíng)養(yǎng)評(píng)分

研究進(jìn)一步使用連續(xù)的SPAN綜合評(píng)分（范圍：0-100），來考察 SPAN整體及各組成部分與MACE風(fēng)險(xiǎn)的劑量-反應(yīng)關(guān)系。每項(xiàng)行為被賦予了相等的權(quán)重，評(píng)分越高，代表整體的SPAN行為越健康。更高的分?jǐn)?shù)反映了該行為更貼近理論最佳劑量。例如，觀察到睡眠與風(fēng)險(xiǎn)之間呈現(xiàn) U 型關(guān)系，因此曲線的最低點(diǎn)（即理論上最佳的睡眠量）獲得最高分，而睡眠不足或睡眠過多為SPAN評(píng)分貢獻(xiàn)較低的分?jǐn)?shù)。

主要結(jié)果

8年隨訪中，共發(fā)生了2034起MACE事件。與所有SPAN行為均處于最低三分位數(shù)的組別相比，最佳SPAN組合（即每天睡眠8.0-9.4小時(shí)、每天MVPA42-104 分鐘、DQS評(píng)分32.5-50.0）與MACE風(fēng)險(xiǎn)降低57%相關(guān)（HR：0.43；95%CI：0.30-0.62）。中位SPAN評(píng)分（52.8分）與MACE風(fēng)險(xiǎn)降低41%相關(guān)。

每天增加11分鐘睡眠、4.5分鐘MVPA以及3分DQS評(píng)分的最小聯(lián)合變化量，與MACE風(fēng)險(xiǎn)降低10%相關(guān)。

研究?jī)?yōu)勢(shì)

本研究一個(gè)核心優(yōu)勢(shì)在于采用了一種新穎的多行為分析方法，能夠深入探究SPAN行為組合中那些具有臨床意義的變化對(duì)MACE風(fēng)險(xiǎn)的影響。

借助可穿戴設(shè)備指標(biāo)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，研究能夠以比自我報(bào)告研究更高的分辨率來探索這些行為的增量變化。傳統(tǒng)的自我報(bào)告研究通常只能以較為粗略的方式來界定行為，例如以超過10分鐘為單位的身體活動(dòng)片段，或以小時(shí)為增量的睡眠時(shí)長(zhǎng)。這種可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)的高分辨率為本研究提供了顯著優(yōu)勢(shì)，而自我報(bào)告調(diào)查往往無法捕捉到那些對(duì)CVD風(fēng)險(xiǎn)有影響的短暫身體活動(dòng)。

總結(jié)

本研究顯示，即使是微小的綜合變化，例如每天多睡大約10 分鐘、每天多進(jìn)行5分鐘 MVPA、每天多吃四分之一份蔬菜，與MACE風(fēng)險(xiǎn)降低10%相關(guān)。當(dāng)這些行為組合在一起時(shí)，同步變化所帶來的風(fēng)險(xiǎn)降低幅度，遠(yuǎn)超單獨(dú)改變其中一種行為。這些發(fā)現(xiàn)凸顯了開展綜合多行為生活方式預(yù)防試驗(yàn)的必要性。

參考文獻(xiàn)

1. PLoS One. 2017;12:e0169649.

2. BMC Med. 2025;23:111.

3. Diabetes Care. 2021;44:2470–2479.

第三篇

標(biāo)題：Timing of Moderate-to-Vigorous Physical Activity and Mortality Risk: Role of Chronotype and Sleep Patterns（中高強(qiáng)度身體活動(dòng)的時(shí)間點(diǎn)與死亡風(fēng)險(xiǎn)：晝夜節(jié)律類型與睡眠模式的作用）

原文鏈接：https://academic.oup.com/eurjpc/advance-article-abstract/doi/10.1093/eurjpc/zwag209/8654217

本研究要解決的問題

全球范圍內(nèi)，僅有少數(shù)人達(dá)到了指南推薦的運(yùn)動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)。找出能夠有效促進(jìn)身體活動(dòng)或減少久坐行為、且能根據(jù)個(gè)體生活方式和晝夜節(jié)律類型（chronotypes）量身定制的策略，成為當(dāng)前一個(gè)亟待解決的緊迫問題。

在現(xiàn)代社會(huì)，許多人的生活遵循著周循環(huán)，會(huì)建立特定的身體活動(dòng)時(shí)間模式。本研究為了將身體活動(dòng)帶來的整體益處與“運(yùn)動(dòng)時(shí)間點(diǎn)”的影響區(qū)分開來，解答了兩個(gè)相輔相成的問題：

（1）與未達(dá)到指南推薦標(biāo)準(zhǔn)的人群相比，遵循指南推薦的MVPA是否在死亡風(fēng)險(xiǎn)上存在差異？

（2）在遵循指南推薦的參與者中，特定的活動(dòng)時(shí)間點(diǎn)是否與死亡風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)，且這種關(guān)聯(lián)是否獨(dú)立于MVPA總量？

研究設(shè)計(jì)

本研究數(shù)據(jù)來源于UKB數(shù)據(jù)庫(kù)的加速度計(jì)子研究[1]。2013年2月至2015年12月，大約有236,519名UKB參與者被邀請(qǐng)參加這項(xiàng)加速度計(jì)子研究。研究排除了加速度計(jì)數(shù)據(jù)不可靠或無效、24小時(shí)內(nèi)任何一小時(shí)均無身體活動(dòng)等不符合標(biāo)準(zhǔn)的參與者。

晝夜節(jié)律類型（Chronotype）

每位參與者的睡眠中點(diǎn)（即睡眠周期的中間時(shí)刻）利用加速度計(jì)數(shù)據(jù)來確定。參與者被劃分為“較早睡眠中點(diǎn)”組或“較晚睡眠中點(diǎn)”組，劃分依據(jù)是其睡眠中點(diǎn)早于還是晚于所有參與者的中位睡眠中點(diǎn)。

晝夜節(jié)律類型（即傾向于早晨或晚間活動(dòng)）是通過“晨間型-晚間型問卷”中的一項(xiàng)單項(xiàng)自評(píng)問題來進(jìn)行評(píng)估。選擇“絕對(duì)是晨間型”或“比較偏向晨間型”被歸為晨間型（morning-types）；選擇“比較偏向晚間型”或“絕對(duì)是晚間型”的參與者則被歸為晚間型（evening types）�；卮稹安恢馈被颉安辉富卮稹钡膮⑴c者被排除在晝夜節(jié)律類型的分層分析之外。

研究結(jié)局

主要結(jié)局為全因死亡率。次要結(jié)局則根據(jù)死因來定義，實(shí)際評(píng)估的結(jié)局包括CVD 死亡率以及癌癥相關(guān)死亡率。

協(xié)變量

協(xié)變量包括：性別、佩戴加速度計(jì)時(shí)的年齡、癌癥病史、糖尿病病史、胰島素使用情況、心理健康問題、心血管病史、BMI、吸煙狀況、飲酒情況、是否擁有任何學(xué)歷、是否擁有學(xué)位、久坐行為、每日睡眠時(shí)長(zhǎng)、總體佩戴時(shí)長(zhǎng)。久坐行為（連續(xù)變量）根據(jù)UKB處理后的加速度計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算得出。

統(tǒng)計(jì)分析方法

未達(dá)到WHO的MVPA指南標(biāo)準(zhǔn)的參與者被歸類為“不活躍組”；在遵循指南標(biāo)準(zhǔn)的參與者中，對(duì)每小時(shí)MVPA分布進(jìn)行K-均值聚類分析，識(shí)別出了四種運(yùn)動(dòng)時(shí)間模式：清晨活躍型、持續(xù)活躍型、午間活躍型、晚間活躍型。

研究使用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型（survival 包）來檢驗(yàn)MVPA模式與全因死亡率、癌癥死亡率以及CVD死亡率的關(guān)聯(lián)。針對(duì)癌癥和CVD死亡率，研究擬合了特定死因的Cox模型，在死亡發(fā)生時(shí)，將其他原因?qū)е碌乃劳鲎鳛閯h失數(shù)據(jù)處理。主要模型中包含的協(xié)變量，基于有向無環(huán)圖預(yù)先設(shè)定。

主要結(jié)果

主要分析針對(duì)遵循指南推薦的參與者，在額外調(diào)整了MVPA總量后，以“持續(xù)活躍型”運(yùn)動(dòng)模式作為參照組，“午間活躍型”運(yùn)動(dòng)模式與全因死亡風(fēng)險(xiǎn)更低相關(guān)（HR: 0.79; 95%CI 0.65–0.97），“晚間活躍型”和“清晨活躍型”模式與全因死亡率無顯著關(guān)聯(lián)。

針對(duì)死因別死亡率，“午間活躍型”與癌癥和 CVD 死亡率的關(guān)聯(lián)有所減弱，未達(dá)到統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性�！巴黹g活躍型”和“清晨活躍型”模式，與癌癥和CVD死亡率無顯著關(guān)聯(lián)。

在與“不活躍組”進(jìn)行比較的次要分析中，所有運(yùn)動(dòng)活躍模式均與死亡風(fēng)險(xiǎn)顯著降低相關(guān)，其中“午間活躍型”模式展現(xiàn)出的風(fēng)險(xiǎn)降幅最大。按晝夜節(jié)律類型和睡眠中點(diǎn)進(jìn)行的分層分析表明，在晚間型晝夜節(jié)律和較晚睡眠中點(diǎn)的人群中，運(yùn)動(dòng)時(shí)間模式與死亡率的關(guān)聯(lián)一致性較低。

研究意義

本研究對(duì)個(gè)性化運(yùn)動(dòng)具有一定的啟示意義，尤其是在數(shù)字健康干預(yù)領(lǐng)域�？纱┐髟O(shè)備和智能手機(jī)的廣泛普及，為將這些研究結(jié)果轉(zhuǎn)化為可檢測(cè)策略提供了絕佳平臺(tái)。

未來的研究可以超越簡(jiǎn)單的“運(yùn)動(dòng)量”提醒，轉(zhuǎn)為設(shè)計(jì)和測(cè)試“適時(shí)自適應(yīng)干預(yù)”�；诒狙芯坑^察到的趨勢(shì)，這些干預(yù)措施可以檢測(cè)：引導(dǎo)個(gè)體將MVPA安排在午間時(shí)段，是否能帶來更好的健康結(jié)果？

為了確立其臨床應(yīng)用價(jià)值，應(yīng)開展隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)，比較這種“考慮運(yùn)動(dòng)時(shí)間點(diǎn)”的建議與標(biāo)準(zhǔn)的基于“運(yùn)動(dòng)量”的建議，對(duì)改善心血管代謝健康指標(biāo)的效果。

結(jié)論

在達(dá)到MVPA指南標(biāo)準(zhǔn)的成年人中，表現(xiàn)出“午間活躍”運(yùn)動(dòng)模式的人群，全因死亡率更低，且該優(yōu)勢(shì)獨(dú)立于MVPA的總量。結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)，無論選擇什么時(shí)間來運(yùn)動(dòng)，只要達(dá)到MVPA指南標(biāo)準(zhǔn)，都能帶來廣泛的健康益處。因此，在制定個(gè)性化的身體活動(dòng)建議時(shí)，不僅要考慮活動(dòng)量，也要將運(yùn)動(dòng)時(shí)間點(diǎn)納入考量。

參考文獻(xiàn)：1. PLoS One. 2017;12:e0169649.