心肺适能的评估没有锻炼老年人慢性心血管和代谢疾病

文摘

低心肺(CRF)是与老年人健康问题有关,特别是心血管和代谢疾病。然而,物理限制在这个人口经常排除有氧的应用测试。我们开发了一个模型来估计CRF没有有氧测试老年男性慢性心血管和代谢疾病。从60岁提高到91岁的受试者随机分配到验证()和交叉验证()组。分层线性回归模型包括年龄、自述健身、握力体重标准化(;见= 1.1大都会)。媒体(预测残差平方和)统计显示最小收缩与原始模型,预测的模型和实际CRF相关交叉验证组()。曲线下的面积(AUC)值提出了一个好的模型的精度检测残疾验证(0.876,95%置信区间CI: 0.793 - -0.959)和交叉验证组(0.826,95% CI: 0.677—-0.975)。我们的研究表明CRF可以可靠地估计没有锻炼考试不健康的老年人。

1。介绍

心肺适能维护(CRF)是重要的功能独立在老化和物理能力(<一个href="#B1">1,<一个href="#B2">2]。通常能够容忍体力消耗显著下降和心血管发病率和死亡率预测流动问题,尤其是在久坐不动的老人(<一个href="#B3">3,<一个href="#B4">4]。尽管CRF评估的重要性,非常低的功能能力和弱点可能会阻碍运动测试的使用在这个人口(<一个href="#B5">5,<一个href="#B6">6]。在这种背景下,做运动预测模型成为可行的替代方案可以估计CRF (<一个href="#B7">7),可能在临床和流行病学的设置都有重要的应用。这些模型开发的回归方程,通常包括变量的简单和快速评估,如人体测量、人口学特征和日常习惯<一个href="#B8">8]。

最近,Mailey et al。<一个href="#B7">7旨在一个方程由Jurca开发主要在中年人et al。<一个href="#B9">9),建议做运动模型可以用来评估老年人的CRF。样例学习主要是由健康老年妇女(~ 60%)。然而,心血管疾病和糖尿病等慢性病患病率随年龄的增长有显著的增加(<一个href="#B10">10],降低物理能力有关,不活动,限制运动的能力(<一个href="#B2">2]。因此将重要的考虑到老年人并不总是健康和自由的心血管和代谢疾病,而恰恰相反,是常见的在以后的生活。尽管到目前为止做的模型来评估老年人CRF的慢性疾病尚未提出。因此,本研究旨在开发一个CRF做预测心肺适能的线性模型和测试其有效性在老年人慢性心血管和代谢疾病。

2。材料和方法

2.1。主题

样品由最初的108名调查对象承认老年人护理中心的开放大学的第三时代(UNATI)里约热内卢州大学(里约州立)。这些主题经历了临床考试以详细的病史和完成一个简短的问卷提供人口统计信息,用来确定是否他们可以执行最大有氧运动测试。

入选标准是无症状的病人,稳定的疾病,没有其他异常心电图至少六个月。测试中断由于临床原因并不视为最大,因此被排除在研究之外。十二个参与者没有完成练习测试(5被医生不允许执行测试,四个要求停止之前实现最大努力,和三个表现出高血压)。

从最初的样本,共96例仍在研究(60 - 91年),被随机分配到两组:验证(70%)和交叉验证(30%)。命令“样本70”从占据统计软件包版本10.1(占据,大学城,TX)是用于这一目的。验证组用于开发统计模型,而交叉验证组用来证实泛化的潜力获得模型。

实验协议批准机构伦理委员会和参与者提供一份书面知情同意使用他们的数据在研究开始前研究中,如上所述在《赫尔辛基宣言》。

2.2。程序

个人人体测量学数据,自述身体健康,生理测量是评估。包括人体测量体重和身高(<一个href="#B11">11)的身体质量指数(BMI)计算。身体活动的历史被自我评估身体活动指数(SRPA) [<一个href="#B9">9]。5活动的参与者被要求选择一个类别最能描述他们日常体育活动的一般模式。自我报告健康评估通过感知能力量表(RPC)的评级,1-20-scale之前改编和翻译巴西葡萄牙语(<一个href="#B12">12),主题选择最艰苦的活动可以持续至少30分钟(<一个href="#B13">13]。RPC分数表达在大都会和上市活动包括散步、慢跑,跑步,和骑自行车的速度有快有慢。而不是问身体活动的历史,关注哪个活动规模能够执行。

血压在休息和运动测量通过血压计听诊WelchAlln(美国泰科、雅顿、锰)。12导心电图是用来评估静息心率(RHR)和最大心率(Micromed巴西利亚、DF、巴西)。握力(HG)测量受试者保持肩加合物和中立旋转,用手臂完全伸展,鼓励他们发挥最大的掌控力拉斐特测功器78010(美国在拉斐特)。千克(公斤)的最高价值是决定惯用手与非惯用手和四个试验后相对握力(即。体重和握力规范化,表示为手柄/重量比)被用于进一步的分析。

所有受试者进行了临床监督极限运动测试的电磁制动cycloergometer(细长气泡ec - 1600,日本大阪)使用一个个性化的坡道协议。受试者被提交给一个熟悉试验适应cycloergometer和喉舌锻炼前测试。瓦瑟曼et al。<一个href="#B14">14]预测方程被用来估计测试增量工作负载在瓦为了达到最大努力在大约10分钟。代谢分析仪VO2000(美国医学图形、圣保罗、锰)被用于气体交换措施,使用介质流气流速度计(10 - 120 L·分钟⁻¹)。

峰值摄氧量()确定最大摄氧量的测试终止由于意志疲惫。遇到了价值3.5毫升·公斤·分钟被认为是进行进一步的计算。使用Borg CR-10感知发挥规模估计的努力程度(<一个href="#B15">15)和标准临床应用了终止运动试验标准<一个href="#B16">16]。在每个测试之前,设备制造商推荐的校准,使用标准参考气体。测试被认为是最大的,至少两个观察下列标准:(a)呼吸道交换比率(r > 1.1), (b)签证官₂高原尽管工作量的增加(增加< 2.0毫升·公斤⁻¹·敏⁻¹最后两个负载之间)和(c)最大的意志疲惫。

2.3。统计分析

正常数据证实了单变量分析。验证和交叉验证组之间的差异进行了分析t以及学生的和卡方测试。年龄,相对强弱指标(握力/体重),一个人体测量指标(BMI),自身健身(RPC)规模,自身身体活动(SRPA指数),以及静息心率(RHR)进入,分别为第一,第二,第三,第四,第五,第六块分层线性回归过程的开发一个模型来预测_峰(即。,the number of METs achieved at)。

确定系数()和标准估计误差(见)计算和预测方程生成当时旨在使用媒体的方法(预测残差平方和),改装的统计中间呈v形弯过程,由该模型很多次,让每个观察的模型适合反过来,以预测,然后计算出剩余的观察(<一个href="#B17">17]。第二个系列的基于独立样本进行交叉验证分析使用皮尔逊相关性_峰预测的模型和满足_峰测量,以及之间的差别CRF估计的预测模型和测量CRF(极限运动中定义的测试)的分析t以及。Bland-Altman分析测量绘制与平均值差异是用来评估协议的程度<一个href="#B18">18]。

为了评估模型的准确性检查个人,现在非常低的心肺适能,因此风险更高的死亡率和发病率,用于二分CRF残疾指数。基本上,CRF水平显著低于成功的独立生活是妥协(即。5大都会)[<一个href="#B19">19],被用作截止计算模型的敏感性,特异性,接收器运行曲线下的面积(AUC)。95%置信区间(95%)也被计算。的AUC是诊断能力的测量模型和描述的概率模型能够正确识别主题CRF较低。的预测和测量CRF类别验证和交叉验证组cross-tabulated检测分类精度。

3所示。结果

表<一个href="//www.newsama.com/journals/jar/2012/518045/tab1/" target="_blank">1介绍了描述性统计以及心肺变量值以休息和响应极限运动主题的验证和交叉验证组。这些组没有显著差异的变量研究()。所有受试者参加至少两个标准采用考虑心肺运动试验最大:呼吸道交换比率(r) > 1.1(87%的样本),签证官₂高原尽管工作量的增加(75%)、和(c)最大的意志的疲劳(100%)。


	验证()	交叉验证()

年龄(年)
身高(厘米)
体重(公斤)
BMI(公斤/米²)
手柄/重量
RPC *
静息心率(bpm)
(毫升/公斤/分钟)
见过_峰
峰值心率(bpm)
峰瓦

临床病史(%)
心血管疾病	39	38
肥胖	22	27
吸烟	7	2
高血压	63年	52
糖尿病	10	7
胆固醇水平> 220	21	21
心肌梗死史	15	17
心律失常	7	14
血管再生的历史	24	24
历史的冠状动脉血管成形术	13	10
肌肉骨骼问题	6	4
β拦截器使用	36	35

*评级的感知能力。

三个层次的身体活动被SRPA检测指数:不活动或其他小活动比平时的日常活动(整个样本的58%),参与体育活动需要低水平的发挥,导致轻微的呼吸和心率增加,每次至少10分钟(38%),和参与有氧运动,如快步走、慢跑或跑步,骑自行车,游泳,或剧烈运动以一个舒服的速度或其他活动要求类似水平的发挥每周20到60分钟(4%)。

只有三个四个变量显著相关(线性回归过程(后)与CRF表<一个href="//www.newsama.com/journals/jar/2012/518045/tab2/" target="_blank">2)。年龄、相对握力和RPC解释44%,22%,和13%的CRF方差分别。BMI (,),SRPA指数(,科技),(,)并不重要预测因子。基于值,获得模型解释79%的变异。调整后的低收缩和媒体赋予一个好的泛化到模型中。看到_p基本上是等于相应的看到价值。以下预测方程产生的系数表<一个href="//www.newsama.com/journals/jar/2012/518045/tab2/" target="_blank">2:见过_峰= 6.095−0.096(年龄)+ 8.84(手柄强度/重量)+ 0.67 (RPC)。


预测变量
常数	年龄	手柄强度/重量	RPC		看到	调整

6.095 (1.851)	−0.096 * * (0.020)	8.840 * * (1.601)	0.670 * * (0.104)	0.79	1.1	0.78	0.76	1.1

* *;RPC:评级的感知能力;在大都会看到:标准估计误差(值)。括号内的数字是标准的回归系数。

一旦建立了统计模型,然后进一步测试是在一个独立样本进行交叉验证。预测CRF的意思之间没有明显差异和实际CRF的意思是验证和交叉验证组(图<一个href="//www.newsama.com/journals/jar/2012/518045/fig1/" target="_blank">1)。预测和实际之间的皮尔逊相关系数CRF交叉验证组为0.85 (),批准,该模型适合估计CRF与心血管和代谢疾病的老年人。乏味的奥特曼分析(图<一个href="//www.newsama.com/journals/jar/2012/518045/fig2/" target="_blank">2)表明,建立的一些值下降范围外的±2 SDs,这表明一个好的协议统计模型估计的值和实际值。

图1

_峰预测和实际CRF(满足;均值±SD)验证和交叉验证组。

(一)

(b)

乏味的奥特曼情节的预测和实际CRF验证和交叉验证组。

表<一个href="//www.newsama.com/journals/jar/2012/518045/tab3/" target="_blank">3展品的模型精度验证和交叉验证组后诊断测试。结果表明,模型提供了很好的敏感性和特异性。模型几乎是同样有效的识别对象与CRF≤5大都会和CRF > 5大都会。AUC进一步证实模型的高精度检测受试者呈现CRF低于或高于5大都会。


集团	灵敏度	特异性	AUC

验证	0.852 (0.663 - -0.958)	0.90 (0.763 - -0.972)	0.876 (0.793 - -0.959)
交叉验证	0.818 (0.482 - -0.977)	0.833 (0.586 - -0.964)	0.826 (0.677 - -0.975)

95%可信区间在括号;AUC:曲线下的面积。

4所示。讨论

老化对CRF的负面影响以及使用自我报告健康都是有据可查的文学和经常包括在预测模型(<一个href="#B8">8,<一个href="#B20">20.]。虽然不是以前在其他模型,相对手柄CRF的力量是一个非常重要的预测研究。可以说握力的包容可能限制这个方程的普遍适用性,考虑到它需要的设备可能不是经常用于流行病学研究。事实上,手柄测力法一直是一个非常重要的工具来评估老年人的功能状态样本,和包含测量在流行病学的设置应该重新考虑。握力测试非常简单,便宜,和之前一直与死亡率相关,流动性,功能的能力,和与行走速度和整体实力,独立变量密切相关的功能和健康老年人(<一个href="#B1">1,<一个href="#B21">21,<一个href="#B22">22]。

尽管事实的79% (CRF)方差的预测是通过获得的统计模型来解释,见(表<一个href="//www.newsama.com/journals/jar/2012/518045/tab2/" target="_blank">2)表明,更精确的方法是最大测试建议如果是CRF值是必要的。另一方面,AUC值(表<一个href="//www.newsama.com/journals/jar/2012/518045/tab3/" target="_blank">3)表明,模型具有良好的精度与非常低(即分层老年人。,CRF≤5大都会)和更高的心肺能力(即。,CRF > 5大都会)。换句话说,模型能够识别的对象的功能和运动能力大打折扣。基于这一发现,该模型可以用于基于人群的调查或流行病学研究,特别是那些寻找CRF之间的关联和其他身心健康状况,如认知功能和健康。在临床研究我们的模型可以被用来屏幕前老年人极限运动测试。

Mailey et al。<一个href="#B7">7)测试的有效性做模型提出的Jurca et al。<一个href="#B9">9在旧的成年人,多报道0.72 ()回归样本主要由旧女性,比我们的主题更活跃。我们的模型是在样品开发老年人心血管和代谢疾病和倍数0.89 ()。还值得注意的是,代谢和心血管疾病在老年人中很普遍<一个href="#B10">10),加强人口目前的相关性模型。

虽然两个模型之间的比较困难,因为他们开发的不同人群,我们从Mailey包括变量回归模型的模型,他们并不重要。我们也比较了CRF估计模型的准确性,结果是有利于当前方程(Mailey的模型验证组:;EPE = 1.7大都会,交叉验证组:;EPE = 1.6大都会)。

采用一个cycloergometer极限运动测试协议评估_峰必须是合理的。尽管跑步机测试已知参与更大的肌肉,因此可能引起更高的峰值签证官₂(<一个href="#B16">16,<一个href="#B23">23cycloergometer测试的),一些作者提出更合适的评估老年人的心肺适应性,主要是出于安全原因。例如,有人建议,高强度跑步机锻炼应该避免在老年受试者平衡限制或关节问题<一个href="#B24">24]。此外,穷人机械效率在运行似乎减少老相比年轻对象的性能在跑步机上运动(<一个href="#B25">25),这将很有可能限制峰值签证官₂在最大心肺测试。这样的限制已经被先前的研究认为,采用cycloergometer协议评估心肺适能在老年人口<一个href="#B4">4,<一个href="#B26">26]。

本研究的主要发现是,CRF的老年人心血管和代谢疾病、身体能力低的可以使用的组合分类没有有氧测试信息主体的日常活动的水平,相对握力和自我报告的身体健康水平。最大有氧测试成本较高,熟悉测功机上的需求,并且经常难以执行旧成年人由于平衡和协调能力差,步态问题,害怕锻炼(<一个href="#B27">27]。也值得提及的准确性轻快一些高频运动测试模型来估计CRF (<一个href="#B28">28,<一个href="#B29">29日)可以与目前的预测模型的准确性。这也代表了一些步行测试的替代品,因为它不需要鼓励,可在试验差异的来源,并且不需要疲劳和呼吸困难的测量。

这项研究有一些局限性,即相对较小的样本容量,预测模型局限于不健康的男人。它值得提及,由于运行测试可能产生更高的满足_峰值,我们发现在跑步机上运动的再现性测试还应该解决,尽管cycloergometer测试经常表示由于安全和机械效率的原因。另一个问题是指模型是否能够给健康的变化。可能,时代的变化、握力和自身健康会影响功能容量和大都会的水平,但只有纵向研究可以证实这种可能性。此外,本研究的主要目的是类似于其他发达做运动模型的研究,没有怀孕检测轻微的纵向变化。简而言之,该模型旨在进行分类和比较个体在给定的人口,和并不打算取代心肺运动试验可以准确评估CRF。因此,小CRF的变化可能是由于培训不能检测到我们的方程。

5。结论

CRF水平的一个重要指标在老年男性发病率和死亡率。然而,CRF评估通常是由于有限的流动性问题和心血管事件的风险,尤其是老年人和慢性病。本研究提出一个准确的健康老年人与心血管和代谢疾病的预测模型。模型提供了一个非常快速和安全健康评估,在评估心血管事件没有任何机会,这可能是非常可行的在许多医疗设置估计CRF,分层老年人做出相应调整,并为流行病学研究非常有吸引力。