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      七個隊列+UKB發(fā)文柳葉刀:每天多做5-10分鐘活動,能否降低死亡率?

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      2026年1月13日,《Lancet》在線發(fā)表了一項研究,對七項前瞻性隊列的個體參與者數(shù)據(jù)進行了Meta分析,并單獨分析了英國生物銀行(UKB的數(shù)據(jù),以評估每天小幅度活動量增加對死亡率的影響。研究發(fā)現(xiàn):在活動量最少的參與者中,中等至高強度身體活動(MVPA)每天增加5分鐘,可能預防6.0%的全因死亡(95%CI 4.3-7.4)。


      原文鏈接:https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(25)02219-6/abstract

      研究背景

      全球約7-9%的死亡率可歸因于身體活動不足,但基于參與者自報告的身體活動數(shù)據(jù),可能會低估其與死亡率的關聯(lián)。來自設備測量的數(shù)據(jù)拓展了人們對身體活動健康益處的認知,但其對死亡率的具體影響尚未得到評估。

      通常使用人群歸因分值(PAF)來計算可預防死亡人數(shù),即假設所有未達到WHO身體活動推薦量的人都開始達到推薦量,理論上可避免的死亡人數(shù)。這種二分法的假設中,只有"不達標"轉變?yōu)?達標"才能有健康獲益,實際上這可能并不現(xiàn)實。而且這種方法沒有考慮到身體活動的人群分布情況,以及人群層面不同程度的活動量增加會如何影響可預防死亡人數(shù)的估算。

      本研究旨在強調切實可行的行為改變對人群健康的影響,通過大型人群隊列設備測量的身體活動水平,評估身體活動、久坐時間與死亡風險之間的非線性劑量-反應關系。研究估算了每日中等至高強度身體活動(MVPA)增加5min和10min、每日久坐時間減少30min和60min所能預防的死亡人數(shù)比例。

      研究方法

      研究人群

      研究系統(tǒng)檢索了使用髖部佩戴式加速度計測量身體活動和久坐時間,并能將其與死亡記錄相關聯(lián)的前瞻性隊列研究。本次分析納入七個隊列:瑞典“活動、行為與改變”研究(ABC);美國國家健康與營養(yǎng)調查(NHANES);挪威國家身體活動調查(NNPAS);美國卒中地理與種族差異原因研究(REGARDS);美國“女性健康研究”(WHS);瑞典健康老齡化倡議(HAI);挪威Troms?研究(Troms? Study)。

      為了獲得更同質化的樣本,本研究在NHANES、NNPAS和ABC(包含較年輕的參與者)中排除了年齡小于40歲的參與者。為了減少反向因果關系帶來的偏倚,研究排除了在隨訪頭2年內死亡的參與者。

      本研究使用英國生物銀行(UKB驗證上述Meta分析結果的外推性。最終納入UKB數(shù)據(jù)庫中94,719參與者。UKB使用腕部佩戴設備和另一佩戴協(xié)議,無法與上述隊列數(shù)據(jù)進行標準化整合

      協(xié)變量

      計算BMI,將肥胖定義為BMI≥30kg/m2;吸煙(從不吸煙、曾吸煙、當前吸煙);教育水平(小學、中學、大學);心血管疾病、癌癥和糖尿病史。

      結局

      死亡率按照各項研究特定程序確定,包括醫(yī)療記錄、死亡證明或行政數(shù)據(jù)庫關聯(lián)。

      統(tǒng)計分析方法

      對七個隊列的個體參與者數(shù)據(jù)進行Meta分析,使用了兩階段方法

      首先,在獨立的模型中對每個隊列進行單獨分析。將MVPA、久坐時間、總身體活動量和低強度身體活動(LPA)作為暴露變量,針對每個暴露變量創(chuàng)建具有四個節(jié)點的三次樣條曲線,節(jié)點位置分別位于該暴露變量分布的第5、35、65和95百分位數(shù)處。隨后對樣條變量擬合了Cox比例風險回歸模型,以死亡率為結局,隨訪時間為時間尺度。

      模型調整的混雜因素:(1)年齡、性別、加速度計佩戴時間(年齡性別調整);(2)進一步調整BMI、吸煙、教育程度、心血管疾病、癌癥和糖尿病(完全調整模型)。

      使用模型估算以下干預措施的風險比(HR和95%置信區(qū)間(CI),及其相應的潛在影響分數(shù)(potential impact fractions[PIFs],即通過改變暴露水平可能預防的死亡比例)及其95%CI:

      • MVPA增加5min/d和10min/d;

      • LPA和總身體活動量增加30min/d和60min/d;

      • 久坐時間減少30min/d和60min/d。

      針對以下兩組人群,對每個暴露變量分別計算累積PIFs,以模擬假設的公共衛(wèi)生干預措施對不同人群的影響:

      (1)約20%活動量最少的參與者(高風險人群干預策略);

      (2)除約20%活動量最多的參與者外的其他所有參與者(全人群干預策略)。

      該方法在概念上借鑒了Rose關于高風險人群預防和全人群預防策略的區(qū)分理論[1],并定義了身體活動、久坐時間與死亡風險的劑量-反應關聯(lián),同時保持了個體參與者數(shù)據(jù)Meta分析與UKB研究之間分布的相似性。

      第二階段,采用限制性最大似然法的隨機效應模型,估算了匯總HR,并基于此計算了匯總的PIFs及累積PIFs。

      研究結果

      研究納入135,046參與者,平均年齡63.9歲,61%為女性,平均隨訪8.2

      七個隊列的Meta分析結果

      研究納入40,327參與者進行個體數(shù)據(jù)的Meta分析(死亡4895例)。這些參與者的平均MVPA為27.7min/d(占佩戴時間的3.1%)。下圖展示了在個體參與者數(shù)據(jù)Meta分析中,基于MVPA分布情況,當MVPA增加5min/d和10min/d時與之相關的死亡率風險相對變化情況。


      圖. 七項研究的Meta分析結果。A,MVPA增加5min/d與死亡率的關聯(lián);B,MVPA增加10min/d與死亡率的關聯(lián);C,MVPA增加5min/d的PIFs;D,MVPA增加10min/d的PIFs。

      例如,MVPA從1min/d增加5min至6min/d(上圖A紅箭頭),與死亡風險降低約30%相關,從1min/d增加10min至11min/d(上圖B紅箭頭),與死亡風險降低約42%相關。

      當MVPA本身較高時,繼續(xù)增加活動的獲益會逐漸減少。例如,從9min/d增至14min/d與死亡風險降低約18%相關,從9min/d增至19 min/d與死亡風險降低約28%相關,超過24min/d后,未觀察到明確的風險降低

      活動量最少(MVPA≤2min/d)的12.1%人群中,MVPA增加5min/d與預防3.6%的死亡相關(圖C上方的紅箭頭)。

      參與者的平均久坐時間為577min/d(占佩戴時間的64.5%)。久坐時間減少30min和60min的死亡率、PIFs如下圖。

      若每天久坐時間少于約480min,減少久坐時間與死亡風險之間沒有關聯(lián)超過480min的人群(占70%以上的參與者),減少久坐時間與死亡風險的逐步降低相關


      圖.六項研究的Meta分析。A,久坐時間減少30min/d與死亡率的關聯(lián);B,久坐時間減少60min/d與死亡率的關聯(lián);C,久坐時間減少30min/d的PIFs;D,久坐時間減少60min/d的PIFs。

      UKB數(shù)據(jù)庫的分析

      研究納入UKB數(shù)據(jù)庫94,719參與者(死亡3487例)進行驗證性分析。MVPA、久坐時間的死亡率、PIFs如下圖。與上述Meta分析的結果相比,UKB中增加MVPA和減少久坐時間與死亡率的關聯(lián)及PIFs均更小。


      圖. UKB研究中MVPA變化與死亡率關聯(lián)。A,MVPA增加5min/d與死亡率的關聯(lián);B,MVPA增加10min/d與死亡率的關聯(lián);C,MVPA增加5min/d的PIFs;D,MVPA增加10min/d的PIFs。


      圖. UKB研究中久坐時間變化與死亡率關聯(lián)。A,久坐時間減少30min/d與死亡率的關聯(lián);B,久坐時間減少60min/d與死亡率的關聯(lián);C,久坐時間減少30min/d的PIFs;D,久坐時間減少60min/d的PIFs。

      高風險人群和全人群干預的死亡預防

      高風險人群平均MVPA僅為2.2min/d,若MVPA增加5min/d,可預防6.0%(95% CI 4.3-7.4)的死亡;增加10min/d可預防8.8%(7.0-10.4)的死亡。

      全人群平均MVPA為17.4min/d,若MVPA增加5min/d,可預防10.0%(6.3-13.4)的死亡;增加10min/d則可預防14.9%(9.7-19.3)的死亡。

      UKB中相應的預防死亡比例更低,范圍在2.2%至6.2%之間。

      高風險人群平均久坐時間為721min/d,若久坐時間減少30min/d可預防3.0%(2.0-4.1)的死亡,減少60min/d則可預防5.5%(3.9-6.9)的死亡。

      全人群平均久坐時間為605min/d,若減少30 min/d可預防7.3%(4.8-9.6)的死亡,減少60min/d則可預防12.6%(8.4-16.4)的死亡。

      UKB中相應的可預防死亡比例介于2.5%(2.1-2.9)至7.6%(4.4-10.6)之間。

      表. 改變身體活動、久坐時間的累積PIFs


      本研究對七項隊列進行的個體參與者數(shù)據(jù)Meta分析表明,即便是低于WHO推薦量的小幅身體活動增加,也伴隨著顯著的益處。如果高風險人群和全人群實現(xiàn)每日MVPA增加5min,或可使上述兩個人群的死亡率降低約6.0%10.0%;每日久坐時間減少30min,或可使死亡率降低3.0%7.3%。UKB中估算出的相同干預措施可預防的死亡比例更低,但其規(guī)模仍然可觀。

      分析結果顯示,相較于久坐時間減少30min/d和60min/d,兩種人群中MVPA增加5-10min/d所能預防的死亡比例似乎更大

      研究優(yōu)勢

      • 分析基于設備測量的身體活動和久坐時間,基于小幅度的、可實現(xiàn)的身體活動的改變,并考慮了身體活動水平與死亡率的非線性關聯(lián)

      • 與早期研究的從“活動量不達標”到“達標”的假設相比,本研究評估的活動改變的效應估計更為可取

      • 研究使用加速度計數(shù)據(jù)作為暴露變量,比自我報告的數(shù)據(jù)偏差更小。

      • 個體層面的參與者數(shù)據(jù)可用作連續(xù)的暴露數(shù)據(jù);可在各隊列間對變量、統(tǒng)計分析進行標準化處理,最大限度地減少了信息損失和效力降低。

      • Meta分析的樣本量可進行多項敏感性分析,分析表明研究的主要結果穩(wěn)健。

      研究局限性

      • 研究結果僅適用于年齡超過40歲的參與者。

      • 數(shù)據(jù)來源于美國、瑞典等地區(qū)的七項隊列,限制了對高收入人群之外的推廣性。其中五項隊列具有人群代表性,其分析結果與七項隊列的Meta分析結果相似。

      • 用于定義身體活動強度的閾值來源于標準化的步行活動,可能無法完全反映日常生活。七項隊列與UKB數(shù)據(jù)無法直接比較。

      • 由于存在未測量或測量不佳的混雜因素,可能存在混雜偏倚。

      • 研究僅調查了全因死亡率,未來的研究應考察其他健康結局。未來需要使用低收入和中等收入國家的設備測量身體活動數(shù)據(jù),進行相關研究。

      研究結論

      在研究假設的高風險人群干預以及全人群干預場景下,每天增加5min的MVPA,或可預防多達6%和10%的死亡。相比之下,每天減少30min久坐時間的死亡預防比例雖較小,但依然具有重要意義。

      參考文獻:1. Int J Epidemiol. 2001 Jun;30(3):427-32; discussion 433-4. doi: 10.1093/ije/30.3.427.

      文章整理自:The Lancet,Published January 13, 2026.DOI: 10.1016/S0140-6736(25)02219-6


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