跑步机校准GT1M长短的Young-to-Middle-Aged Obese-to-Severely肥胖受试者

文摘

了解体育活动(PA)对健康的影响,有效的加速度计数减少点必须应用测量。由于人口减少点可能是特定的,我们旨在建立加速度计减少点温和的PA (MPA)和有力的PA (VPA)(定义为≥3和≥6代谢当量,resp)。在young-to-middle-aged obese-to-severely肥胖受试者。数据来自42个科目(11人;身体质量指数;年龄年)进行了跑步机校准使用GT1M长短,用普通线性回归分析(OLR),线性混合模型回归(混合),和接收机工作特性曲线(ROC 1;民国2)。减少点从模型获得完全不同(612 - 1646 MPA数/分钟;3061年至7220年对VPA数/分钟)。我们认为,混合方法,导致切割点的612和4980 MPA, VPA数/分钟,分别是最适当的方法建立加速度计点在此设置。我们得出这样的结论:加速度计减少点是降低young-to-middle-aged obese-to-severely肥胖受试者相比,年轻的正常体重者,应该小心当分析PA水平组在年龄和肥胖程度不同。

1。介绍

加速度计已经改变了身体活动(PA)的自我评估报告客观测量身体的运动强度和持续时间。运动是基于加速度变化的量化和报告的或多或少地任意单位”。“因为爸爸决心对健康的好处,至少在某种程度上,工作效率或活动的强度(1),所花费的时间在不同的工作率是一种有意义的方式报告数据。因此,有必要建立加速度计数减少分离光点,温和(MPA)和活力(VPA) PA,目前建议被定义为< 3,3 - 5.9,≥6代谢当量(大都会),分别为(1,2]。

众多研究表明削减分长短GT1M(以前称为计算机科学和应用程序(辅导)和制造技术整合(MTI)模型)测量成人(3- - - - - -10]。这些研究使用跑步机行走和奔跑在年轻的正常体重者,发现降低点在1267年和2260年之间MPA和减少点VPA(5659年和6252年之间3- - - - - -7]。根据Metzger et al。11),这些建立切割点的加权平均是2020和5999 MPA, VPA数/分钟,分别。然而,决定减少点的方程可能人口特定[12]。行走的代谢消耗随着年龄的增加和体重13- - - - - -15,这不是被一个加速度计(16,17]。此外,静息代谢率下降与年龄和肥胖(18),身体肥胖,年龄可能影响上肢的加速度在走(19,20.]。总的来说,这些因素会使当前的切割点在肥胖和中年到老年人群使用。符合这一点,洛佩斯et al。10)最近发现大大减少点低于先前建立(1240年和2400年数/分钟MPA和VPA resp)。为中年老超重和肥胖受试者(均值±标准差的年龄年,身体质量指数(BMI) ~ 30±5公斤/米²)。低的一个原因减少点在本研究发现可以使用单独的静息代谢率为1见面而不是标准化的价值相当于3.5毫升/公斤/分钟。虽然经常会讨论关于PA强度的定义和概念(12,21- - - - - -23正常化,能量消耗体重可能是关键的声音到达PA强度阈值和PA建议肥胖(18,24]。这是进一步表明更大的误分类的活动强度使用一个标准化的认识价值与正常体重者相比,超重和肥胖受试者(21]。类似的归一化方法已经推荐给孩子们因为1遇到值超过3.5毫升/公斤/分钟(25,26]。

研究针对人口共在校准的研究是必要的12,27),我们进行了跑步机校准研究使用长短GT1M 44 young-to-middle-aged(24) 62年obese-to-severely肥胖(体重指数30到50)科目。这项研究的主要目的是建立MPA和VPA人口减少点。作为值校准提出了几种统计方法(28),第二个目的是探索不同的统计分析将如何影响拟议中的削减点在这个示例。

2。方法和材料

2.1。主题

49 obese-to-severely肥胖患者进入挪威红十字会Haugland康复中心2010年2月到2011年2月开始肥胖的生活方式治疗项目。入选标准为参与包括一个年龄在18到60岁之间,体重指数> 40公斤/米²如果没有并发症,或体重指数> 35与并发症。排除标准包括怀孕、心脏病、吸毒或酗酒,先前的减肥手术,精神障碍和物理障碍,可以减少遵守程序的能力。书面知情同意得到每个主题包含之前的研究。本研究遇到赫尔辛基宣言》的标准,并得到区域医学研究伦理委员会的批准。

2.2。程序

生活方式治疗项目是一个间歇住院计划,第一个保持持续了六个星期。最大耗氧量()测定在第一周,和那些没有经验在跑步机上行走被建议练习跑步机上行走在校准之前进行了研究。校准的研究进行四个星期的留下来。受试者参观了实验室后最少一个小时禁食和被限制的强烈PA前测试。他们重到最近的0.1公斤(公元前420年代马,Tanita集团、东京、日本),并配备一个心率监视器胸带(极电Oy, Kempele,芬兰)和仪器进行GT1M单轴加速度计(美国佛罗里达州长短,沃尔顿堡海滩)。技术规格的加速度计可以找到其他地方(29日]。加速度计是附加在右臀部的腋窝行脐的高度。加速度计是设定在一个10秒的时代和一个正常的过滤选项。三十个不同加速度计单位。

测试协议由两部分组成。受试者第一次躺在坐姿休息10分钟来测量他们的耗氧量根据最初提议的定义1遇到[30.]。之后,受试者在跑步机上走没有倾向五分钟速度五2至6公里/小时。多跑步机的速度被手动验证检查跑步机的速度。耗氧量过去七分钟的休息和最后四分钟在每个速度在跑步机上测量使用Metamax我和Metasoft诉1.11.05软件(皮质Biophysic,莱比锡,德国)。一点气体校准使用环境空气和体积校正使用three-liter注射器(美国CA SensorMedics公司)执行每个测试之间。Metamax 1分析仪已经证明没有系统误差和随机误差的4%相比,道格拉斯袋技术(31日]。

最后两分钟的休息和最后两分钟在每个跑步机被用来计算耗氧速度和加速度计数量。两个测量最初报道十秒时间,总结确定耗氧量/分钟的平均值和计数/分钟。数/分钟计算使用CSV文件由AGD-files (ActiLife v 5.3,长短,沃尔顿堡海滩,佛罗里达州,美国)。

2.3。统计分析

提出了数据的平均值±标准偏差(SD)(95%可信区间(CI))。主要分析前,我们将样本随机一分为二,进行了交叉验证来确定可靠的预测。因为结果是稳定的,所有的分析是基于总样本。

统计分析来确定削减分两个步骤进行。步骤1的目的是比较减少分不同的统计模型。步骤2的目的是探讨影响身体大小和年龄之间的关系数/分钟和工作效率。

步骤1。减少点导出使用三种不同的方法所建议的威尔克(28]:普通线性回归(OLR),线性混合模型回归(混合),和接收机工作特性曲线(ROC)。行走的耗氧量是除以耗氧量静止代谢表达值费用单独行走的调整值。遇到值作为因变量的回归分析和分类的科目ROC分析,3和6大都会表示MPA, VPA,分别。混合分析基于限制最大似然估计。跑步机的速度被定义为一个重复变量(定义一个自回归(AR1)协方差结构)和第一个和第二个订单的数量/分钟被定义为固定效应。没有包括随机效应。二阶项不显著OLR模型中,省略了。
减少点建立在两个步骤使用ROC过程;遇到值分类3大都会MPA以上6以上VPA的大都会。此外,两个模型被应用于确定最佳切割点。在模型1(中华民国1),最好的切割点从曲线坐标读取了灵敏度最高的产品(真阳性/总阳性)和特异性(真正的底片/总底片)。因为这种方法容易受到阶级倾斜,我们也应用一个准确定义(真阳性+真阴性/总阳性和阴性)(32)(中华民国2)。

步骤2。(主效应和交互效应与数/分钟)的体重与年龄被包括这些变量不探索上述线性混合模型。不包含在单独的模型。协变量包括在相同的模型并没有改变任何效果。
休止代谢率男性和女性之间的差异和不同年龄组之间的主体特征与一个独立样本的测试以及。静息代谢率与年龄和体重之间的关系进行了偏相关。速度对代谢的影响成本和数量/分钟测试线性混合模型如上所述。以确定速度的影响,速度被定义为一个因素;确定体重和年龄的影响,速度被定义为一个连续的协变量和速度是包含在模型的二阶项代谢消耗。
使用SPSS v.19.0分析软件(美国芝加哥SPSS Inc .)。值< 0.05显示显著差异。

3所示。结果

3.1。学科特点

44个受试者进行了跑步机校准。其中,两个受试者被排除在分析由于加速度计故障,造成42人分析(11人)。主题特征如表所示1。相对静止的耗氧量明显高于男性比女性(L / min毫升/公斤/分钟)。绝对静止的耗氧量(L / min)和体重(部分显著相关,在控制了年龄;年龄是休息与耗氧量(部分在控制了体重,)。

3.2。跑步机的速度和人口因素对氧气的影响消费和计数/分钟

遇到了价值观,O₂消费,数/分钟显著增加随着跑步机速度的增加,和所有的测量明显不同于之前的测量()(表2)。在控制了跑步机速度、年龄呈正相关的所有措施代谢成本和加速计数量负相关(表3)。绝对O体重呈正相关₂消费(L / min)。

3.3。建议削减从不同的统计方法(步骤分1)

下面的回归方程是来源于OLR模型:大都会= 2.573 + 5.933 e−4 *数/分钟((),拦截2.369到2.777,CI, CI斜率为5.248到6.618,剩余工资= 0.79大都会的SD)。数/分钟²没有改善的模型(,)。回归方程来源于混合模型(固定效应参数估计)(图1)是大都会= 2.700 + 4.663 e−−4 *数/分钟+ 3.943 e 8 *数/分钟²(CI拦截2.387至3.013,,;置信区间数/分钟3.152 e−4到6.174 e−4;,;词数/分钟²1.542 e−−8到6.343 e - 8,,,残差= 0.83大都会的SD)。两个回归模型的残差正态分布。

分类的观察根据MPA和VPA导致156积极和45例和16个积极和185 -情况下,分别。ROC曲线下的面积是0.91 (、可信区间0.87 - 0.95)和0.87 (可信区间0.80 - 0.94),MPA VPA,分别。

建议减少点和相应的敏感性,特异性,和准确性源于OLR,混合和ROC曲线如表所示4。这个表显示,减少点3大都会来源于回归模型非常相似,而减少点来自中华民国分析相当大。减少点来自6大都会的回归模型也非常相似,而从中华民国分析与回归分析的不同和相互借鉴。

以确定的影响占个人休息啊₂消费,减少点来源于个人遇到值比较大都会值使用的标准化1满足价值3.5 mL / kg /分钟。结果使用混合过程表明,减少点~ 900(612和1494 /分钟)降低3大都会,~ 1200 /分钟(4980和6174 /分钟)低6大都会在使用个人遇到值相比,标准化遇到值。

3.4。人口因素的影响在减少点(步骤2)

探讨影响体重和年龄的建议减少点,这些变量包括混合模型(一起数/分钟)解释了值。的体重并没有改善模型(主要影响:,;交互作用:到0.6,.721)。然而,我们发现了一个显著的主效应(,)随着年龄的增长和交互(年龄*数/分钟:,;年龄*数/分钟²:,)。由于显著的交互作用,分为两组在两个年龄组(组1:年龄24-42 ()年,;组2:年龄43 - 62 ()年,)计算不同年龄组减少点。这些分析表明,大幅削减点在最古老的年龄组(~ 1050 /分钟)低于分切成最年轻的年龄组(表5)。然而,由于小样本的大小,相对较大的参数估计的置信区间和一个明显不同的两组体重(与组1和2,分别地;),子群的结果没有进一步探讨。

4所示。讨论

本研究有两个主要发现。首先,减少点来源于不同的统计分析大大偏离对方。其次,大多数大幅削减点低于先前的研究中发现的。这是一个使用个人遇到了值的结果,而不是3.5毫升/公斤/分钟的标准化值定义步行强度和样本的年龄与先前的研究相比。在一起,这表明年龄——和weight-specific减少点可能是适当的。

大多数校准的研究使用了一个OLR分析建立工作效率降低点。这种方法是不合适的,因为每个主题反复测量,这违背了独立性的假设的统计程序。因此,威尔克(28)建议应用混合分析或ROC曲线分析数据从这些校准协议。与目前的研究一致,然而,威尔克源自回归分析发现,减少点相当类似,虽然ROC分析的结果偏离了回归模型。此外,在目前的研究中,减少点产生了截然不同的结果的敏感性和特异性。根据定义,减少点来自于ROC分析有一个平衡的敏感性和特异性之间的权衡。然而,减少点来自MPA的回归分析了高灵敏度(> 0.90)和特异性较低(< 0.51),而VPA敏感性(< 0.56)和高特异性低(> 0.91)。

然而,ROC分析基于最大化敏感性和特异性可能没有被选择的方法本研究由于大型class-skewing效果,尤其是对VPA减少点(32]。因此,可以说应用一个准确定义(中华民国2)占了正面和负面的情况下将是一个更加平衡的方法,是最合适的方法。然而,这似乎不是这样的,表示在7220年建议减少点VPA数/分钟使用中华民国2的方法。如图1,只有一个人超过了加速度计项7000项/分钟,这减少点显然不能很好地适应观测。因此,这一结果是毫无意义的。由于缺乏数据在高强度(以上6大都会),我们也分析了切割点5大都会,数据不太倾斜(没有显示)。这个强度阈值,结果从中华民国2分析与回归分析的一致。这一发现表明,中华民国2分析以及工作强度,有更多的观察。因此,因为中华民国模型敏感类倾斜和观察附近的水平状态函数,模型将有一个糟糕的表现如果几个科目达到6级,这可能是一个问题校准研究人口健康水平较低。然而,无论是步行速度较高(> 6公里/小时)和跑步是适合目前的研究表现在严重肥胖受试者。回归模型可能是一个更好的选择,在这种情况下,这些模型外推将工作合理如果可以认为是数据或多或少地线性在狭窄的范围内。此外,协变量的回归模型允许检查,使这些模型包含更多的信息和有用的。因此,我们更愿意使用回归模型建立的点在我们的样例。

关于使用哪个回归模型,可以支持两个参数混合模型。首先,重复的数据结构不符合OLR基本假设的过程;因此,混合模型显然是首选和选择的正确的方法。第二,一个重要的二次计数/分钟和满足之间的关系被发现使用混合模型。这不是被OLR模型,当观测之间的依赖关系被忽视了。因此,我们认为应该使用一个线性混合模型在未来的这种类型的校准的研究。因此,从混合模型获得的结果将在以下部分中讨论。

减少点在我们的研究中1000 ~ 1400 (MPA)和~数/分钟(VPA)低于早些时候校准研究发现使用跑步机行走和奔跑在体重正常的年轻学科3- - - - - -7]。这主要是一个使用个人遇到了值的影响而不是标准化的价值3.5毫升/公斤/分钟,一位年长的年龄样品。的静息代谢率表示每公斤体重下降随着BMI或脂肪量18),PA的代谢成本将系统地偏向肥胖个体的低估。因此,我们相信我们的修正个人静息代谢率在本例中是一个重要的进步。这样的调整也推荐在儿童避免过高的PA水平因静息代谢率较高(4 - 6毫升/公斤/分钟)25,26]。分配不同的遇见另外一个策略是减少点(例如,4和7大都会MPA和VPA职责。,儿童33])来补偿休息的差异值。然而,这个过程不会捕捉个体差异,所以我们相信个人遇到值是一个更有效的使用方法。

我们的业绩预期,因为年龄和体重增加的代谢成本走没有加速度计数量相应增加,也是其他人所示(16,17]。这在一定程度上是符合中度肥胖中年老年的一项早期研究对象(BMI;年龄年),1240年和2400年发现切割点的数/分钟MPA和VPA(分别10]。然而,洛佩斯et al。10]报道一个非常低的VPA降低点。这可能(至少部分)被解释的大幅陡峭斜坡数/分钟相比,早期的研究(0.0013和-0.0008 ~ 0.0006 (3- - - - - -7]),这可能是由于一个加速度计的使用单位。这减少了外部效度的结果。

我们发现年龄的显著影响,随着年龄增加给切割点阈值较低。这是年龄正相关的结果相对耗氧量(表明低工作与年龄增加经济)和负相关数/分钟(表明低树干垂直加速度增加年龄)在散步。较低的工作经济增加年龄符合先前的研究[14,15]。然而,时代的负面影响在加速度计方面对比早先研究[17),没有发现任何区别组为20 - 29 - 40至49 - 60 - 69岁的受试者在一个广泛的速度。我们没有解释这种差异。显然这表明未来需要校准的研究,包括大样本的男性和女性不同的体型和年龄。

解释一些差异研究的一个可能的因素可能是使用不同的一代又一代的加速度计长短,鉴于所有的研究在7164年早些时候正常体重者使用了CSA模式。虽然GT1M模型已被证明是更适应低加速度和行走速度与早前的型号相比,这种差异可能是次要的解释对比结果(34- - - - - -36]。

单轴加速度计的附件变得更加困难,随着身体脂肪增加,因为腹部脂肪量可能会增加加速度计倾斜的可能性。这种效应导致较低的计算值(37),可能导致低估或一个更大的数变化在目前的研究中,比在正常体重的研究主题。早期的研究使用步行协议也报告了类似的(0.59)8)或更大(0.74)7在能量消耗上]解释方差。这些发现表明仪器倾斜的可能影响,尽管步态模式,在实验室里观察到,解释这种变化可能是更重要的数据。

我们的研究结果的一个重要含义是,在能量消耗方面,肥胖和中年老年人可能比目前认为事实上更活跃。目前的证据表明,超重、肥胖和老年人比正常体重和年轻的个人不太活跃33,38- - - - - -40]。例如,自由生活的分析PA水平非代表性样本的肥胖受试者显示,14%超过推荐的PA水平(30分钟的MPA /天的10分钟)使用MPA削减2020点/分钟(11),69%超过这个水平使用我们建立减少612项/分钟。如果我们的研究结果是有效的,比较不同人群之间的PA水平使用相同的切割点是有问题的,可能系统偏差结果向中年的低估,老,超重和肥胖的主题。

4.1。的优点和缺点

本研究的主要力量是三个不同的统计方法的比较来确定切割点的加速度计数据。进一步,我们相信包含一个示例不同年龄和肥胖状况加强我们的结果的有效性,虽然我们不包括年轻的体重正常对照组。重要的是,我们的样例早期的研究在年轻正常体重者进行对比并提出我们对爸爸的理解测量使用个加速器。

本研究的一个弱点可能是协议用于建立个人休息的耗氧量。比伯恩的发现等。18),1本研究中的值似乎被高估了。通过应用研究表明回归方程和纠正坐在(乘以系数1.08)在我们的示例中,遇到了2.60和2.31毫升/公斤/分钟的值将预测为男性和女性,分别。这些值低于我们的相应结果的3.26和2.94毫升/公斤/分钟,可能部分原因是少数量的限制,我们放在主题之前测试的持续时间相对较短休息协议(10分钟)。这种效应可能导致高估我们的1见过我们的建议值和减少点。第二个弱点可能是GT1M加速度计被替换为新的三轴加速度计(GT3X / GT3X +),这可能会减少对我们的发现兴趣。然而,减少点建立在早期的加速度计模型是有效使用的垂直轴加速度计,迄今为止,只有一项研究发表矢量大小减少点(41]。第三个缺点是,这项研究没有动力去探索性别差异。虽然我们没有目的比较男性和女性,分析表明,两性之间的差异可能存在(没有显示),这可能显示了平衡或更大的样本量。先前的研究已经报告了类似的削减点在男性和女性3- - - - - -5,7]。然而,这些研究使用一个标准化的认识作为代谢消耗的参考价值。静息代谢率的差异在男性和女性之间目前的研究挑战使用共同减少点,降低静息代谢率的减少点较低导致有些女性(481年和4717年数/分钟MPA和VPA resp)比男性组(1067年和5314年数/分钟MPA和VPA resp。)(计算方法)组合。因为74%的当前研究中的研究对象是女性,应该牢记的是,减少点报道可能属于女性比男性更多。然而,降低分男女混合组报告,与以往的研究结果具有可比性。

进一步的研究应该确定强度分切成更大样本的男性和女性的年龄和肥胖程度各不相同。这种类型的额外的研究也应该使用线性混合模型回归过程执行。最后,校准的研究应该不断进行新机型的加速度计是进入使用。

5。结论

加速度计的MPA和VPA减少点数量不同当不同的统计方法应用于相同的数据。我们建议减少点得到一个线性混合模型分析使用;因此,减少点612年和4780年的数/分钟应该用于定义MPA和VPA,分别在young-to-middle-aged obese-to-severely肥胖受试者使用GT1M长短。然而,必须认识到,如果相同的点是应用于组不同年龄,这些发现可能被打扰。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者感谢罗伊Miodini流行病学和英格尔·Morten河中沙洲的统计支持。这项研究是由挪威西部地区卫生行政部门。

引用

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