應(yīng)用步頻建立步行能耗預(yù)測公式的研究

向劍鋒 李之俊

1浙江師范大學(xué)體育與健康科學(xué)學(xué)院（金華321004） 2上海體育科學(xué)研究所

運動能耗監(jiān)測有利于科學(xué)指導(dǎo)日常健身，對預(yù)防和治療肥胖、糖尿病等慢性疾病有重要作用。在眾多能耗監(jiān)測方法中，直接測熱法、雙標(biāo)水法和氣體代謝法等的精確性很高，但在全民健身中的實用性較差。加速度傳感器、心率計等方法便捷性好，但普及仍有困難。步行是最普遍的運動方式之一，如何便捷、有效地監(jiān)測步行能耗仍是有待解決的問題。日常步行中人們主要通過調(diào)節(jié)步頻來調(diào)節(jié)速度，因此可通過步頻間接推算能耗，目前僅Marshall［1］、Tudor-Locke［2］和戴劍松［3］等學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究。為驗證以步頻推算步行能耗的可行性，本研究以加速度傳感器監(jiān)測步行中的步頻，以氣體代謝法同步監(jiān)測能耗，分析步頻與能耗的關(guān)系，建立并驗證以步頻為自變量的步行能耗預(yù)測公式，為全民健身的科學(xué)開展提供客觀依據(jù)。

1 對象與方法

1.1 研究對象

以76名非體育專業(yè)大學(xué)生作為研究對象，隨機(jī)劃分為實驗組和驗證組，表1顯示兩組受試者身高、體重和BMI均無顯著性差異（P>0.05）。所有受試者均簽署了知情同意書，自愿參加本研究。研究期間受試者身體健康。

表1 受試者基本情況

1.2 測試方法

通過同步監(jiān)測5檔速度步行時的步頻和能耗，分析步頻與能耗的關(guān)系。采用美國Manufacturing Technology Inc公司生產(chǎn)的Actigraph GT3X三維加速度傳感器（簡稱GT3X）監(jiān)測步頻，Actigraph系列加速度計可準(zhǔn)確記錄不同速度步行時的步頻，其信效度已得到驗證［4］。

采用意大利COSMED公司生產(chǎn)的Cosmed K4b2氣體代謝能耗分析儀 （簡稱K4b2）實時監(jiān)測能耗，K4b2可即時監(jiān)測每一次呼吸中的O2、CO2等數(shù)據(jù)并計算能耗。由于受試者測試時背負(fù)的儀器總重量約為1kg，為保證能耗測試的客觀性，在K4b2中輸入的體重為“原始體重＋1kg”［5］?？紤]到體重等因素可能對步頻與能耗的關(guān)系產(chǎn)生較大影響，本研究未使用kcal、kJ等絕對能耗單位，而采用相對能耗的表達(dá)方式MET。

測試時，首先測量受試者身高、體重，隨后佩戴GT3X和K4b2，統(tǒng)一用彈性腰帶將GT3X固定在右側(cè)髖部、肚臍水平高度，并熟悉實驗各環(huán)節(jié)，通過儀器的預(yù)測試，然后開始正式測試。實驗組按順序以3.2 km/h、4 km/h、4.8 km/h、5.6 km/h和6.4 km/h共5檔速度進(jìn)行跑臺運動，每檔速度運動6 min。本項測試在上海體育學(xué)院運動人體科學(xué)實驗中心完成。

驗證組受試者盡量以平日的步行速度，在體育館內(nèi)進(jìn)行勻速慢走和中速走各6 min。測試時，實驗人員看準(zhǔn)電腦時間中某分鐘的第一秒按壓K4b2主機(jī)上的 “Enter”鍵開始正式測試，以確保GT3X和K4b2的監(jiān)測時間與電腦時間保持同步（每分鐘誤差不超過1s）。測試前將GT3X的采樣時間設(shè)置為5s，測試后將K4b2和GT3X測得的原始數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)換為“1 min”采樣頻率的數(shù)據(jù)。

1.3 統(tǒng)計學(xué)分析

采用SPSS15.0軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析。建立公式時，取各檔速度運動中第4 min～6 min數(shù)據(jù)的均值分析步頻和能耗，以Pearson相關(guān)法分析不同指標(biāo)之間的相關(guān)性，采用獨立樣本t檢驗分析各指標(biāo)的性別差異和組間差異，采用線性回歸法建立步行能耗預(yù)測公式。驗證公式時，采用配對t檢驗和Altman-Bland圖形分析驗證組能耗預(yù)測值和實測值的一致性。以驗證組兩種步速下第4 min～6 min每分鐘的數(shù)據(jù)，采用接受者工作特征曲線（ROC曲線）驗證若以3METs能耗為標(biāo)準(zhǔn)步行時，公式推算的對應(yīng)步頻值的能耗判別的有效性。顯著性水平定為P <0.05。

2 結(jié)果

2.1 步行能耗預(yù)測公式的建立

隨著速度的增加，實驗組步頻和能耗都逐漸增加，相同速度男、女生之間步頻和能耗均無顯著性差異（P>0.05），見表2和圖1。Pearson相關(guān)分析顯示，實驗組步頻與MET的相關(guān)系數(shù) （r）為0.792（P< 0.01）。以步頻為自變量建立的步行能耗預(yù)測公式為：METs＝0.076×步頻－4.8。該公式判別系數(shù) （r2）為0.627，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤（SEE）為0.585METs。

表2 實驗組不同速度步行的步頻和能耗

圖1 實驗組步頻與能耗散點圖

2.2 步行能耗預(yù)測公式的驗證

經(jīng)Pearson相關(guān)分析和配對t檢驗分析可知，該公式對驗證組的能耗預(yù)測值與實測值的相關(guān)系數(shù)為0.765，預(yù)測值與實測值無顯著性差異（P>0.05），見表3。

表3 驗證組慢走和中速走時的步頻和能耗

Altman-Bland圖（圖2）顯示，能耗公式的預(yù)測誤差均值接近0，絕大多數(shù)預(yù)測誤差均在95%置信區(qū)間內(nèi)，80%以上的預(yù)測誤差低于0.3METs。

圖2 公式預(yù)測準(zhǔn)確性的Altman-Bland圖

2.3 以3METs能耗為標(biāo)準(zhǔn)步行時對應(yīng)步頻參考值的驗證

國際上通常將3METs設(shè)置為判別中、低強(qiáng)度運動的能耗參考值，根據(jù)前面建立的公式，推算出3METs步行對應(yīng)的步頻值為103步/min。ROC曲線法（receiver operating characteristic curve）分析顯示：以步頻為自變量判別中、低強(qiáng)度步行的曲線下面積（AUC）為0.71，103步/min的步頻對中等強(qiáng)度步行的判別靈敏度為0.733，特異性為0.806，見圖3和表4。

圖3 步頻判別中、低強(qiáng)度步行的ROC曲線圖

表4 采用103步/min的步頻預(yù)測步行能耗與實測步行能耗的對比（例）

3 討論

以往研究主要以步行速度推算能耗，但性別、步幅等因素會影響速度與能耗的關(guān)系［6］。本研究旨在較全面地分析步行中步頻與能耗的關(guān)系，所選用的5檔運動速度基本涵蓋了從慢走到快走的步速。實驗使用的K4b2和GT3X分別可準(zhǔn)確監(jiān)測能耗和步頻，確保了研究結(jié)果的有效性，數(shù)據(jù)處理采用MET這一相對能耗的表達(dá)方式，有利于排除體重等個體因素對能耗推算的影響［2-7］。如果要另外推算運動的絕對能耗，只需采用公式［kcal/min＝METs×3.5×體重（kg）/200］進(jìn)行換算即可［8］。本研究結(jié)果顯示，步行中的步頻與能耗有中度相關(guān)性（r＝0.792，P<0.01），提示步頻可較好反映步行能耗。Marshall［1］也曾以4.8 km/h、6.4 km/h和9.7 km/h的速度研究走/跑中步頻與能耗的關(guān)系，結(jié)果顯示，男、女步頻與能耗相關(guān)系數(shù)分別為0.95和0.87，這一高度相關(guān)結(jié)果可能與該研究中步速跨度較大有關(guān)，其有效性還有待進(jìn)一步驗證。

為深入分析以步頻推算步行能耗的可行性，本研究建立了以步頻為自變量的步行能耗預(yù)測公式，公式的判別系數(shù)為0.627，提示步頻可解釋步行能耗中62.7%的變異性。經(jīng)驗證，公式的誤差較低，公式的能耗預(yù)測值與實測值的相關(guān)性和一致性程度較高，可見公式的效度較高。有學(xué)者曾以身高、體重、步頻和步行時間為自變量建立步行能耗（kcal）預(yù)測公式，而本研究所建公式以步頻為單一自變量，以相對能耗（MET）為因變量，有利于更便捷、科學(xué)地指導(dǎo)日常健身［3］。

本研究所建公式效度較高，采用該公式推導(dǎo)步行需要消耗能量（MET）對應(yīng)的步頻，在步行健身中具有一定指導(dǎo)價值。如，美國運動醫(yī)學(xué)會建議成年人每天進(jìn)行至少30 min中等以上強(qiáng)度（≥3METs）運動鍛煉［8］。根據(jù)本研究所建公式推導(dǎo)3METs對應(yīng)的步頻值為103步/min。經(jīng)ROC曲線分析驗證，在慢走和中速走時，以步頻判別中、低強(qiáng)度步行的AUC為0.71，提示步頻對步行強(qiáng)度有中等判別價值［9］。以103步/min步頻對中、低強(qiáng)度步行的判別敏感度和特異性達(dá)到中等水平，公式的效度得到了驗證。Marshall等［1］和Tudor-Locke等［2］曾采用線性回歸法、ROC曲線法等建立了20余個3METs強(qiáng)度步行的步頻參考值，大部分在100步/min～110步/min范圍內(nèi)，與本研究公式推算的103步/min相似。綜上，建議步行健身中的步頻需達(dá)到103步/min。

值得注意的是，本實驗僅探討了勻速步行時步頻與能耗的關(guān)系，但日常的步行速度會有一定波動，本研究所建能耗預(yù)測公式是否適用于速度變化較大的步行，還有待進(jìn)一步驗證?？紤]到身體形態(tài)、體重、年齡等對步頻與能耗的關(guān)系有一定影響，因此本研究所建公式在肥胖、中老年等人群中的有效性也還需確認(rèn)。此外，調(diào)整步速時每一個體的步頻調(diào)整程度有別，步頻與能耗的關(guān)系也存在個體差異性，這一特點與心率相似。為避免這種個體差異性帶來的預(yù)測誤差，今后的研究可采用氣體代謝法等精確方法建立以步頻為自變量的個體能耗預(yù)測公式來監(jiān)測步行中的能耗。

4 總結(jié)

步行中步頻與能耗中度相關(guān)，步頻可作為步行能耗監(jiān)測的有效指標(biāo)，可以采用公式“METs＝0.076×步頻－4.8”推算步行健身中的能量消耗。

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［2］Tudor-Locke CE，Sisson SB，Collova T，et al.Pedometerdetermined step count guidelines for classifying walking intensity in a young ostensibly healthy population.Can J Appl Physiol，2005，30（6）：666-676.

［3］戴劍松，李靖，顧忠科，等.步行和日常體力活動能量消耗的推算.體育科學(xué)，2006，26（11）：91-95.

［4］Abel MG，Peritore N，Shapiro R，et al.A comprehensive evaluation of motion sensor step-counting error.Appl Physiol Nutr Me，2011，36（1）：166-170.

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［8］Schneider P，Kaminsky L.Tips for helping clients meet energy expenditure goals.ACSM'S Health Fitness J，2006，10（3）：15-21.

［9］張建國.ROC曲線分析的基本原理以及在體質(zhì)與健康促進(jìn)研究中的應(yīng)用.體育科學(xué)，2008，28（6）：62-66.