运动与疾病/技术和囊性纤维化

这是对Daniela Savi、Luigi Graziano、Barbara Giordani、Stefano Schiavetto、Corrado De Vito、Giuseppe Migliara、Nicholas Simmonds、Paolo Palange和Stuart Elborn的文章的评论；囊性纤维化中身体活动评估的新策略：一项初步研究。由BMC肺病杂志在2020年发表^[1]。

这项研究的背景是什么？

囊性纤维化（CF) 是一种慢性遗传性疾病，每年影响 3,538 名澳大利亚人^[2]。CF 是由基因功能障碍引起的，导致呼吸道、消化道和生殖道出现异常浓稠、粘稠的粘液^[3]^[4]。没有治愈方法，但通过使用药物和身体活动 (PA)，CF 患者的寿命更长^[3]^[5]。

在之前的研究中，大量研究表明，习惯性身体活动和运动可以减少肺部加重和住院次数^[6]，并改善肺功能、身体机能、痰液清除^[2]、能量水平和儿童和成人的生活质量^[1]^[4]。

现代技术的应用改变了临床医生收集数据和监测 CF 患者的方式，同时使他们能够独立^[7]。研究验证了使用加速度计SenseWear Pro3 腕带 (SWA) ^[8]。研究表明，汗液的高盐度不会影响能量消耗的准确性，并且 SWA 可以精确估计 PA^[8]^[9]。SWA 测量的变量包括总能量消耗（Kcal）、活动能量消耗（Kcal）、PA 持续时间、步数和 PA 强度，用代谢当量 (METS) 表示^[1]^[9]。

Savi 等人^[1] 研究了新型电子设备（智能手表、Fitbit、Android 手机和 iOS 手机）测量成人囊性纤维化人群每日身体活动的准确性，与SWA 进行比较。

研究来自哪里？

这项研究是在意大利罗马的翁贝尔托一世理工大学医院完成的^[1]，7 位作者在那里进行了研究。

主要作者Savi 在 CF、呼吸力学、肺病学、哮喘和呼吸生理学研究方面拥有广泛的背景。她发表了 47 篇出版物，被各种研究人员引用了 465 次，表明了她的优秀信誉。

另外 9 位作者在 CF、免疫学、肺病学、加速度计和身体活动方面拥有先前的研究经验，展示了他们多才多艺的团队力量。

这是一项什么样的研究？

这项研究是一项观察性、单中心、初步研究，涉及 24 名受 CF 影响的成年人，他们自愿参加了 7 天的试验，并符合试验标准^[1]。试验标准包括：年龄在 18 岁以上，根据 CF 突变和/或汗液氯化物浓度测试结果 >60 mmol/L 确诊 CF，以及能够使用互联网和设备^[1]。

一项初步研究是一项初步研究，旨在评估可行性、持续时间和成本，以及在进行全面研究之前改进研究设计^[10]。通过观察，结果将表明在尝试更新治疗方法之前，这项测试在统计学上是否合理。

研究涉及什么？

在 7 天内，通过 SenseWear Pro3 腕带和个人设备记录了 24 名参与者的身体活动和习惯性身体活动^[1]。

根据参与者平时使用的设备，将他们分为 4 组（即智能手表、Fitbit、Android 或 iOS 手机）。参与者完成了 4 个监督活动，记录了他们在室内环境中在一个小时内完成的步数和 PA 持续时间。仰卧是设备基线读数的对照方法^[1]。

活动任务包括

爬楼梯；室内楼梯共有 24 级。
固定自行车；以他们预测的最大心率的 50% 骑行。
步行；6 分钟步行测试^[1]。

在接下来的一个星期里，患者使用他们的个人设备和 SWA 记录他们习惯性身体活动。

基本结果是什么？

结果显示，SWA 和 Android 之间在所有 3 个类别中的每日身体活动数据存在显着差异（即 p 值 <0.05^[1]），这意味着这些发现是可靠的，并非偶然。

SWA 和 Fitbit 之间在活动能量消耗 (p = 0.143) 和步数 (p = 0.605) 方面没有统计学差异^[1]。对 Fitbit 和 iOS 手机数据的分析表明，每日 PA 测量值和监测步数与 SWA 加速度计相似。

表 1： SWA 与 4 种设备在测量日常身体活动方面的差异^[1]。

变量	SenseWear 腕带	个人设备	P值
		智能手表
主动能量消耗 (Kcal)	1197.8± 719.0	2025.8±1337.7	<0.001
步数 (每天/步)	9478.5±5251.1	14359.9± 8642.8	0.007
体力活动时长 (每天/分钟)	237± 129	311.7±199.3	< 0.007
		Fitbit
主动能量消耗	1302.2±458.4	1076.6±1281.5	0,143
步数	7008.7±3945.1	7461.1±3482.0	0,605
体力活动时长	382 ±157	70.2±48.7	<0.001
		Android
主动能量消耗	1428.1±849.5	287.3±263.7	<0.001
步数	9941.7±7056.2	8083.81±7683.5	<0.001
体力活动时长	328±171	71.8±70.4	<0.001
		iOS
主动能量消耗	692.7±323.0	173.8±161.1	<0.001
步数	4512.9±3683.9	4937.2±4057.4	0.911
体力活动时长	159±70	54.2±50.8	<0.001

数据显示为平均值±SD。

研究人员承认由于样本量小，可能存在第二类错误^[1]。Fitbit 与 SWA 在测量运动时间准确性方面存在较差的相关性。这可能是由于 Fitbit 只测量中度或高强度活动，而 SWA 可以记录任何强度。

我们能从这项研究中得出什么结论？

该研究评估了 4 种电子设备与 SenseWear Pro3 腕带相比在监测 CF 患者日常生活中 PA 的准确性。与 SWA 相比，Fitbit 和 iOS 手机表现良好。它们都能准确地监测步数，Fitbit 也能准确地评估能量消耗。

如果其他规模更大的研究证实，Fitbit 和 iOS 手机可能在未来的研究中发挥重要作用，因为步数和能量消耗是 PA 报告的推荐最低标准^[1]^[5]。Fitbit 在社会中被广泛使用，有潜力很容易地整合到 CF 患者的锻炼计划中，他们可能会发现这很有激励作用^[9]。

这项新技术可以提供即时反馈，说明一个人做了多少工作，从而积极地强化锻炼。它将帮助临床医生轻松收集数据并持续监测现实世界中的患者，而不会限制参与者。这是一种简单安全的监测和鼓励 PA 的方法，以促进良好的习惯，例如目标设定^[1]，并让人有责任感和独立性。通过访问设备，互联网可以更轻松地访问在线锻炼计划和教育课程。

实用建议

了解 PA 有益，电子设备可以轻松有效地帮助 CF 人群监测他们在实验室和日常生活环境中的 PA，将促进最佳健康结果。这些设备的实用性表明它们对所有年龄段的用户都很友好，从而整体上提高了依从性。

来自 CF 人群中更大队列研究的进一步证据可能导致 Fitbit 设备和 iOS 智能手机被引入作为评估 CF 人群中身体活动和生活方式改变的新策略。

对这些设备和包含儿童、青少年和成人的队列的未来研究将展示这些个人设备在整个疾病谱中提高健康、教育和锻炼的成本效益方式。

参考文献

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[:0-1] ↑ ^a ^b ^c ^d ^e ^f ^g ^h ⁱ ^j ^k ^l ^m ⁿ ^o ^p Savi, D., Graziano, L., Giordani, B., Schiavetto, S., De Vito, C., Migliara, G., Simmonds, N., Palange, P., Elborn, JS. 囊性纤维化中身体活动评估的新策略：一项先导研究。BMC Pulm Med. 2020; 20(1)。来源：https://bmcpulmmed.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12890-020-01313-5

[:7-2] Ahern, S., Salimi, F., Caruso, M., Ruseckaite, R., Bell, S., Burke, N. 澳大利亚囊性纤维化数据登记处 - 2020 年年度报告。莫纳什大学。2021; 1(1)。来源：https://www.cysticfibrosis.org.au/getmedia/84536037-f04e-4cf3-b34c-f34031fbf995/ACFDR-2020-Annual-Report-V1-1.pdf.aspx

[:1-3] Swisher, A., Hebestreit, H., Mejia-Downs, A., Lowman, JD., Gruber, W., Nippins, M., Alison, J., Schneiderman, J. 囊性纤维化患者的运动和习惯性体力活动。心肺物理治疗杂志。2015; 26(4): 85–98。来源：https://journals.lww.com/cptj/Fulltext/2015/12000/Exercise_and_Habitual_Physical_Activity_for_People.2.aspx.

[:2-4] Savi, D., Quattrucci, S., Internullo, M., De Biase, RV., Calverley, PM., Palange, P. 测量囊性纤维化成人习惯性体力活动。呼吸医学。2013; 107(12): 1888–94。来源：https://www.resmedjournal.com/article/S0954-6111(13)00377-6/fulltext#secsectitle0110

[:6-5] Manini, TM., Everhart, JE., Patel, KV., Schoeller, DA., Colbert, LH., Visser, M. 每日活动能量消耗与老年人死亡率。J Am Med Assoc. 2006; 296(2):171-179。来源：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16835422/

[6] van de Weert-van Leeuwen, PB., Arets, HGM., van der Ent, CK., Beekman, MJ. 慢性感染和炎症影响囊性纤维化的运动能力。Eur Respir J. 2012; 39(4):893-8。来源：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21885387/

[:3-7] Höchsmann, C., Knaier, R., Eymann, J., Hintermann, J., Infanger, D., Schmidt-Trucksäss, A. 活动追踪器、智能手机和手机应用程序在不同步行条件下测量步数的有效性。Scand J Med Sci Sports. 2018; 28(7):1818-1827。来源：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29460319/

[:4-8] Dwyer, T., Alison, JA., McKeough, Z., Elkins, MR., Bye, PT. 在囊性纤维化和健康人群中，对 SenseWear 活动监测器在运动中的评估。呼吸医学。2009; 103(2): 1511–7。来源：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19464863/

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[10] Junyong, I. 先导研究介绍。韩国麻醉学杂志。2017; 70(6): 601–605。来源：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5716817/

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