UKB分析發(fā)《內(nèi)科學(xué)年鑒》：短時多次步行?vs.持續(xù)長時步行，哪種更有益？

2025年10月，《內(nèi)科學(xué)年鑒》發(fā)文探討了每日步數(shù)不超過8000步的人群中，每日步數(shù)的累積模式（短時間、零散活動 vs. 長時間持續(xù)活動）和全因死亡、心血管風(fēng)險的關(guān)聯(lián)。研究顯示：與每日通過短時間、零散活動積累步數(shù)相比，將步數(shù)集中在較長時間活動段中的人全因死亡和新發(fā)心血管疾病風(fēng)險更低，活動量<5000步的人群中這種差異更為顯著。

原文鏈接：https://www.acpjournals.org/doi/10.7326/ANNALS-25-01547

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研究背景

對于活動量較少的人群而言，每天的體力活動通常是日常生活活動，這種活動表現(xiàn)為短暫、零散的運(yùn)動片段，強(qiáng)度多為輕度至中度。故而有必要了解短時間、間歇性的步行是否能帶來與長時間持續(xù)性步行相似的健康益處，尤其是對于久坐不動或活動量偏低的人。

近期臨床研究、實驗研究顯示，體力活動的累積模式可能會影響其健康效應(yīng)。本研究探討每日步數(shù)的累積模式與心血管疾?。?/b>CVD）、全因死亡風(fēng)險之間的關(guān)聯(lián)。

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研究方法

本研究使用英國生物銀行數(shù)據(jù)庫（UKB）數(shù)據(jù)，納入日均步數(shù)低于8000步，至少擁有3個有效佩戴日（佩戴時間≥16h/d，包含至少1個周末日）的參與者。排除已確診CVD或癌癥、存在任何評估協(xié)變量數(shù)據(jù)缺失、或在隨訪第一年內(nèi)發(fā)生事件的參與者。

步數(shù)累積模式

根據(jù)參與者累積最多步數(shù)所在的持續(xù)性時間段，將參與者分為4組：<5min、5-<10min、10-<15min、≥15min，允許中間不超過1min的中斷。

死亡率和CVD

隨訪時間截至2022年11月30日。死亡信息通過國家登記數(shù)據(jù)獲得。CVD定義為循環(huán)系統(tǒng)疾?。ú话ǜ哐獕汉土馨拖到y(tǒng)疾?。?/p>

統(tǒng)計分析方法

本研究采用逆概率加權(quán)法以減少混雜因素影響，改善組間協(xié)變量平衡。該方法基于多項邏輯回歸模型，根據(jù)協(xié)變量預(yù)測每位參與者活動持續(xù)性時間段的出現(xiàn)概率。計算得出的逆概率權(quán)重用于構(gòu)建一個“偽人群”，該人群中各類別的協(xié)變量達(dá)到平衡。

協(xié)變量依據(jù)UKB中的有向無環(huán)圖確定，包括：年齡、性別、種族、BMI、吸煙史、飲酒、果蔬攝入、日均總步數(shù)、久坐時間、中等至高強(qiáng)度體力活動時間、睡眠時長、教育水平、衰弱指數(shù)評分、自評健康狀況、自報父母CVD與癌癥史，以及高血壓、糖尿病和血脂異常診斷記錄。

研究采用修正泊松回歸模型估計各組的風(fēng)險比與風(fēng)險差異。使用經(jīng)逆概率加權(quán)處理的Cox比例風(fēng)險模型估計全因死亡率與心血管疾病的累積發(fā)病率。

分析在全樣本中進(jìn)行，并按日均總步數(shù)分層：久坐組：<5000步/日；低活動組：5000-7999步/日。

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研究結(jié)果

研究納入33,560名參與者，平均62歲，平均隨訪7.9年（266,283 人年）。

參與者日均步數(shù)為5,165步，<5min、5-<10min、10-<15min、≥15min的參與者比例分別為42.9%、33.5%、15.5%、8.0%。隨訪期間共發(fā)生735例死亡和3,119例CVD。

全因死亡率

9.5年內(nèi)，各步數(shù)積累模式的累積全因死亡率風(fēng)險、與<5min組相比的風(fēng)險差異見下表。<5min、5-<10min、10-<15min、≥15min累積全因死亡率風(fēng)險分別為4.36%、1.83%、0.84%、0.80%，隨著活動段持續(xù)時間的增加，累積全因死亡率風(fēng)險降低。

表.全因死亡率的累積風(fēng)險、相對風(fēng)險和風(fēng)險差異

分層分析顯示，這種關(guān)聯(lián)在久坐組中更為顯著，全因死亡率累積風(fēng)險從<5min組的5.13%逐漸下降至≥15min組的0.86%。低活動組從2.46%逐漸下降至0.72%。

圖.不同人群中全因死亡率的累積風(fēng)險

CVD發(fā)生情況

9.5年CVD累積發(fā)病風(fēng)險呈現(xiàn)出與全因死亡率相似的趨勢，具體數(shù)值見下表。分層分析結(jié)果顯示，風(fēng)險差異在久坐參與者中更為顯著。9.5年累積風(fēng)險從<5min組的15.39%下降至≥15min組的6.89%。

表.CVD累積風(fēng)險、相對風(fēng)險和風(fēng)險差異

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研究發(fā)現(xiàn)，在體力活動不足的參與者（日均步數(shù)<8000步）中，將步數(shù)集中在較長時間的活動段中（如持續(xù)走≥15min）可能比零散積累（如每次少于5min）更有助于降低死亡和心血管風(fēng)險。

這種關(guān)聯(lián)模式對心血管風(fēng)險的影響比對全因死亡率更為顯著。由于樣本的大部分步數(shù)屬于輕度至中度強(qiáng)度活動，較長的活動時段可能因積累了足夠的活動量和連續(xù)性，從而更有效地調(diào)動心臟代謝生理通路。

久坐組中，長時間、持續(xù)性活動模式與較低風(fēng)險的關(guān)聯(lián)更為顯著，可能反映了基礎(chǔ)生理或行為差異，如更強(qiáng)的生理響應(yīng)能力，或?qū)米逻\(yùn)動適應(yīng)障礙的緩解作用。

研究優(yōu)勢

• 大樣本量、采用加速度計對每日步數(shù)進(jìn)行高分辨率評估。

• 使用經(jīng)過驗證的兩階段方案對體力活動進(jìn)行分類，能更準(zhǔn)確地區(qū)分每日步數(shù)，有效降低了“虛報步數(shù)”的風(fēng)險（如僅手腕活動增加的步數(shù)）。

• 為減少反向因果關(guān)系的影響，研究排除了已有CVD或癌癥、早期發(fā)生事件等患者。

• 使用了基于先驗知識的協(xié)變量結(jié)構(gòu)以降低殘余混雜；并通過逆概率加權(quán)法平衡協(xié)變量分布，提升了不同組別間的可比性。

研究局限性

• 加速度計數(shù)據(jù)是在相對較短的時間窗口（3-7天）內(nèi)收集的。

• 步數(shù)收集時間距離UKB首次入組已有數(shù)年（加速度計數(shù)據(jù)收集于2013至2015年，而入組時間為2006至2010年）。

• 單次測量可能無法完全反映長期習(xí)慣性行為。

• 無法排除潛在暴露錯誤分類或殘余混雜。

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研究結(jié)論

在每日步數(shù)低于推薦水平，即不超過8000步的人群中，與每日通過短時間、間歇性活動積累步數(shù)相比，將步數(shù)集中在較長時間活動段中的人全因死亡和新發(fā)CVD風(fēng)險更低。這種差異在久坐組，即活動量<5000步/日的人群中更為顯著。

參考文獻(xiàn)：Ann Intern Med. 2025 Dec;178(12):1718-1727. doi: 10.7326/ANNALS-25-01547.