老年人电动自行车骑行强度评估：从高强度到低强度的代谢需求转变

《Sport Sciences for Health》：Intensity domain-related evaluation of E-biking in older adults: when lower is too low?

本研究针对老年人使用电动自行车(E-bike)时运动强度分类不准确的问题，通过个体化强度阈值评估了E-biking的代谢需求。研究人员让20名老年参与者完成递增负荷测试（测定GET和RCP）和模拟通勤骑行（有/无电力辅助）。结果显示电力辅助使VO2降低57%（1.60→0.69 L·min-1），HR降低31%（123→84 bpm），强度从重域（GET之上）降至轻域（GET之下），MET值从6.3降至2.7。表明E-biking对老年人的心肺健康益处可能有限，需个体化辅助强度处方。

　　

随着电动自行车（E-bike）在全球范围内的普及，老年人成为使用该交通工具的主要群体之一。E-bike通过电力辅助系统降低了骑行所需的身体负荷，使得更多老年人能够参与主动出行和体育活动。尽管已有研究指出E-bike骑行可能达到中高强度运动水平，但传统基于固定代谢当量（METs）或最大心率百分比（%HR_max）的强度分类方法存在明显局限——它忽略了年龄、性别和体能水平等因素对个体代谢反应的影响，可能导致对运动强度的误判。

为了解决这一问题，来自布雷西亚大学的研究团队Alberto Bonardi、Stefano Martinelli、Corrado de Benassutti、Giuliana Metelli、Francesco Negro和Danilo Iannetta在《Sport Sciences for Health》上发表了一项研究，采用更为精确的“运动强度域”框架来评估老年人E-bike骑行的真实代谢需求。该框架以气体交换阈值（GET，Gas Exchange Threshold）和呼吸补偿点（RCP，Respiratory Compensation Point）为界，将运动强度分为中度（低于GET）、重度（GET至RCP之间）和极重度（RCP至VO₂max之间）。这种分类方法的优势在于，尽管每个域的宽度存在个体差异，但域内的代谢、神经肌肉和感知反应特征相似，能更准确地反映体力活动的代谢压力。

为量化E-bike在老年人群中的运动强度，研究人员招募了20名经常活动的老年人（10名女性，平均年龄66±6岁），让他们先后完成两项测试：一是通过自行车递增负荷试验测定VO₂max、GET和RCP等指标；二是在实验室条件下模拟两次20分钟的自行车通勤，一次无电力辅助（功率输出对应65% VO₂max），一次有电力辅助（女性保持18 km·h^-1，男性20 km·h^-1）。期间使用代谢车监测气体交换和心率，功率计记录参与者实际输出功率。

主要技术方法

本研究关键方法包括：（1）采用标准斜坡递增负荷试验（ramp-incremental test）测定个体VO₂max、GET和RCP；（2）使用商用E-bike（Nuvola, Italwin）在机械阻力训练台（Tacx Flow）上模拟真实通勤条件；（3）通过代谢测量系统（Quarq, Cosmed）连续采集气体交换数据，结合功率计（Rally xc200）和心率监测器（HRM Pro Plus）同步记录功率输出与心率；（4）由两名研究者独立判定GET与RCP，确保阈值识别的可靠性。

研究结果

参与者特征与递增负荷测试结果

参与者平均VO₂max为25.6±5.7 ml·kg^-1·min^-1，GET和RCP所对应的VO₂分别为1.50±0.32 L·min^-1和1.97±0.45 L·min^-1。性别间比较显示，女性在绝对功率输出和VO₂max等指标上低于男性，但经体重标准化后无显著差异。

模拟骑行中的表现与生理反应

无辅助骑行时平均功率输出为86±24 W，VO₂为1.60±0.39 L·min^-1，相当于65% VO₂，高于所有参与者的GET水平，属于重强度域。而开启电力辅助后，平均功率骤降至13±13 W，降幅达86%，VO₂仅为0.69±0.28 L·min^-1，相当于29% VO₂max，仅为GET对应VO₂的46%。

心率变化同样显著：无辅助骑行时平均心率为123±16 bpm（78% HR_max），而有辅助时降至84±11 bpm（53% HR_max）。女性在电力辅助下VO₂和心率的下降幅度均大于男性。此外，VCO₂、呼吸交换率（RER）和每分钟通气量（V_E）也出现显著降低。根据MET分类，无辅助骑行平均为6.3 METs（剧烈活动），而有辅助骑行仅为2.7 METs，属轻度活动。

讨论与结论

本研究首次在老年人群体中基于强度域评估E-bike骑行的代谢需求。结果显示，电力辅助使运动强度从重域（GET之上）降至中度域（GET之下），VO₂和心率分别下降约57%与31%。值得注意的是，近期研究表明，能够引发显著心肺适应益处的最低运动强度需略高于GET（即重强度域）。而本研究中E-bike骑行的强度远低于这一阈值，提示其可能不足以产生促进心肺健康的代谢压力。

尽管E-bike为老年人提供了重要的活动机会，并带来社会与环境效益，但若以“健康促进”为目标，当前普遍使用的固定辅助模式可能无法满足个体化强度需求。作者建议，未来E-bike技术应整合生物特征反馈（如实时心率或功率），实现辅助强度的动态调节，以确保骑行强度维持在有效促进健康的范围内。这项研究不仅为E-bike的运动生理学评价提供了新方法，也为老年人体育活动和健康出行工具的合理应用提供了重要参考。