不同袖带宽度下下肢动脉闭塞压力（AOP）预测因素的比较与袖带特异性预测方程的建立

《Frontiers in Physiology》：Predictors of lower-limb arterial occlusion pressure across commonly used cuff widths

本研究系统比较了三种常用宽度（11、13、18 cm）血流限制（BFR）袖带在下肢动脉闭塞压力（AOP）预测因素上的差异，并建立了针对每种袖带的AOP预测方程。研究发现，大腿围（TC）和收缩压（SBP）是AOP的主要预测因子，但其相对重要性随袖带宽度变化：窄袖带更依赖TC，宽袖带则SBP贡献度增加。所开发的预测方程表现出良好的预测能力和校准度，为无法直接测量AOP时个体化设定BFR压力提供了实用工具，有助于推动BFR训练在康复和运动训练中的安全有效应用。

　　

引言

血流限制训练的实施推荐基于动脉闭塞压力来设定袖带压力，以确保运动中动脉血流限制水平的标准化。然而，直接评估AOP所需的设备并非随处可得，因此研究者们致力于探索通过人体测量学、血流动力学和社会人口学变量来预测AOP的方法。已有报告指出，大腿围和血压测量值是下肢AOP的最强预测因子。值得注意的是，BFR实践中使用的袖带宽度范围很广，而AOP的预测因素可能因袖带宽度而异，但预测因素如何随袖带宽度变化尚不清楚。识别不同袖带宽度下AOP的最强预测因子，有助于开发无需直接测量的替代方法（如预测方程）来选择BFR压力。此外，尽管已有一些多变量预测方程被开发出来，但其方法学质量和性能报告不足限制了其使用。本研究旨在：1）比较常用BFR袖带宽度范围内下肢AOP的预测因素；2）开发并验证在坐姿下应用这些袖带时预测AOP的方程。

方法

参与者

116名18至39岁的健康成年人参与了本研究。参与者特征如表1所示。排除标准包括BMI >35 kg/m²、SBP >140 mmHg、DBP >90 mmHg等。

研究设计与概述

本研究采用横断面设计。测量内容包括身高、体重、大腿围、坐姿肱动脉收缩压和舒张压，以及使用11、13、18 cm袖带在随机顺序下通过多普勒超声测量的坐姿下肢AOP。研究分为两部分：第一部分使用多元线性回归模型和共性分析识别和比较各袖带AOP的预测因素，并采用线性混合效应模型进一步探讨预测变量与AOP在不同袖带宽度下的关系；第二部分采用LASSO回归结合Bootstrap重采样方法，开发并内部验证针对三种袖带宽度的AOP预测方程。

大腿围

在右腿腹股沟褶皱到髌骨近端距离的33%处测量大腿围，重复测量取平均值。

血压

参与者安静坐姿休息10分钟后，使用自动血压计测量肱动脉SBP和DBP。

动脉闭塞压力

使用三种宽度的袖带，通过多普勒超声检测胫后动脉血流信号，以确定完全阻断血流所需的最小压力（AOP）。

统计分析

第一部分 - AOP的预测因素

为每个袖带构建包含TC、SBP、DBP、年龄和性别的多元线性回归模型。评估模型拟合优度、预测变量的显著性及贡献度（标准化β系数）。进行共性分析以确定每个预测变量解释AOP方差的独特和共享百分比。构建线性混合效应模型，以AOP为结果变量，固定效应包括TC、SBP、DBP、袖带宽度及其交互作用，并包含参与者随机截距。

第二部分 - 开发与验证预测方程

使用LASSO回归进行变量选择和系数正则化，为每种袖带开发预测方程。在开发数据集中评估模型性能，包括决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）、校准图、校准斜率、校准截距以及Bland-Altman一致性界限。通过双单侧t检验评估预测值与实测值的统计等效性。采用Bootstrap重采样（1000个样本）进行内部验证，评估模型性能指标的分布以检验过拟合情况。

结果

第一部分 - AOP的预测因素

多元线性回归模型分别解释了11、13、18 cm袖带AOP总方差的70%、66%和61%。TC和SBP在所有袖带中均是显著预测因子。共性分析显示，随着袖带宽度增加，TC的独特贡献方差减少（11 cm: 36.1%；13 cm: 26.2%；18 cm: 11.4%），而SBP的独特贡献方差增加（11 cm: 2.0%；13 cm: 5.7%；18 cm: 12.2%）。DBP、年龄和性别解释的方差较小。线性混合效应模型揭示了TC、SBP、DBP、袖带宽度的主效应显著，以及TC x 袖带宽度、DBP x 袖带宽度的交互作用显著，表明肢体尺寸对AOP的影响在窄袖带中更大，而SBP与AOP的关系在不同袖带间相对稳定。

第二部分 - 开发与验证预测方程

预测方程开发

通过LASSO回归得到针对三种袖带的最终预测方程：

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  11 cm袖带：AOP (mmHg) = -124.750 + 3.269 × (TC) + 0.506 × (SBP) + 0.6647 × (DBP)
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  13 cm袖带：AOP (mmHg) = -55.636 + 2.017 × (TC) + 0.915 × (SBP) – 6.960 × (性别, 2=男,1=女)
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  18 cm袖带：AOP (mmHg) = -12.179 + 1.084 × (TC) + 0.720 × (SBP) + 0.426 × (年龄)

开发数据集中的表观性能

各方程在开发数据集中表现出良好的预测性能：11 cm袖带方程R²_adj = 0.68, RMSE = 11.72 mmHg；13 cm袖带方程R²_adj = 0.64, RMSE = 8.89 mmHg；18 cm袖带方程R²_adj = 0.53, RMSE = 7.18 mmHg。校准斜率和截距接近理想值。Bland-Altman分析显示预测值与实测值均值差异接近0，但存在比例偏差。统计等效性检验表明预测值与实测值等效。

内部验证

Bootstrap内部验证显示，各方程的性能指标（R²_adj、RMSE、校准截距、校准斜率）在验证样本中的分布与开发数据集相比变化很小，表明模型过拟合程度极低，性能稳定。

讨论

第一部分 - AOP的预测因素

本研究首次在同一组参与者中直接比较了三种常用袖带宽度下AOP的预测因素。结果证实，AOP的预测因素依赖于袖带宽度。TC是窄袖带下AOP的主要预测因子，但其影响力随袖带增宽而减弱，这与宽袖带能更有效地将压力传递至深层组织，从而降低了对肢体尺寸依赖性的生理机制一致。相反，SBP的预测重要性随袖带增宽而增加，但其与AOP的基本关系（斜率）在不同袖带间保持稳定，表明SBP所代表的动脉内压力是决定闭塞压力的恒定因素。这些发现强调了在BFR压力处方中考虑袖带宽度的必要性：窄袖带应主要依据TC设定压力，而宽袖带则需同时考虑TC和SBP。

第二部分 - 开发与验证预测方程

本研究开发了首个针对多种BFR常用袖带宽度的、经过内部验证的AOP预测方程。采用LASSO回归、全面性能评估和Bootstrap内部验证等方法，提升了模型的稳健性和报告质量。方程显示出良好的预测准确性、校准度和组水平等效性。尽管存在个体水平的预测误差（一致性界限为±18.4至±28.6 mmHg），但通过采用相对保守的目标压力范围（如估计AOP的45–70%），这些方程仍可为BFR实践提供安全有效的压力设定指导。这些方程有望为缺乏直接测量设备的实践者和研究者提供实用的替代方案，从而提高BFR训练的可及性。

局限性

本研究存在若干局限性：11和13 cm袖带模型的样本量未完全达到预先确定的样本量要求；模型未进行外部验证，普适性有待确认；AOP和预测变量的测量未采用盲法，且未控制测量时间；所用袖带的材质和充气机制不完全一致；样本主要为年轻健康成年人，限制了在更广泛或临床人群中的适用性；未收集种族/民族信息。未来研究需要在独立、多样化的人群中验证这些方程，并评估其在不同袖带类型上的表现。

总结

本研究系统比较了不同宽度BFR袖带下下肢AOP的预测因素，并建立了相应的预测方程。结果表明，TC和SBP是AOP的主要决定因素，其相对重要性随袖带宽度变化。所开发的袖带特异性预测方程性能良好，为无法直接测量AOP时个体化设定BFR压力提供了实用工具。建议在使用这些方程时采用保守的目标压力范围以确保安全有效。这些成果有助于推动BFR训练在康复和运动训练中的更广泛应用。