利用身体圆度指数和腰围来评估老年人心肺健康状况的非运动方程

《Exercise, Sport, and Movement》：Nonexercise Equations for Cardiorespiratory Fitness in Older Adults using Body Roundness Index and Waist Circumference

衰老和慢性疾病中，心肺功能（CRF）的估算对健康风险分层至关重要。本研究开发新型非运动性预测方程，利用腰围（WC）和身体圆形指数（BRI）结合国际体力活动问卷（IPAQ）和自评体力活动量表（SRPAS），在113例EXTEND研究者和32例BIKE研究者的验证中发现，使用BRI和IPAQ++的方程（eCRF4）表现最佳，相关系数达0.72，标准误差仅3.46，优于传统BMI和静息心率的模型。研究证实WC和BRI比BMI更能反映内脏脂肪分布，且IPAQ++通过代谢当量分钟阈值优化了体力活动分类的精确性。

　　
随着老龄化进程的加速，心肺功能（CRF）作为评估健康状态的重要指标，其便捷的估算方法愈发受到关注。近期一项针对老年人群体的研究，创新性地结合了腰围（WC）和身体圆度指数（BRI）与改良后的国际身体活动问卷（IPAQ++），开发了四套非运动性CRF估算方程。该研究通过整合两项临床试验数据（EXTEND和BIKE），在排除干扰因素的基础上，验证了新方程的有效性和临床适用性。

研究团队首先明确了CRF的临床价值。作为衡量心肺耐力的核心指标，VO?max（最大摄氧量）与老年人群的认知功能、心血管疾病风险及全因死亡率呈显著负相关。然而，传统检测方法存在操作复杂、成本高昂及难以普及等问题，因此探索基于可及性指标的估算模型具有重要意义。

在变量选择上，研究突破性地采用WC和BRI替代传统BMI和静息心率（RHR）。腰围作为内脏脂肪的直观指标，已被广泛用于代谢综合征筛查。而身体圆度指数（BRI）通过数学模型量化身体脂肪分布，其优势在于能更精准地反映内脏脂肪堆积程度，这种脂肪分布与心血管疾病风险直接相关。研究同时指出，现有PA问卷存在分类粗放、指标单一等缺陷，为此开发了IPAQ++六级分类系统，将活动量细化为每周0-500分钟中高强度运动（MVPA），这一改进显著提升了PA量化的准确性。

研究方法采用双中心临床试验数据，纳入55-80岁无认知障碍的老年群体。通过标准化运动负荷测试获得VO?max作为金标准，同时采集身高、体重、腰围等生物参数及IPAQ和SRPAS问卷数据。特别值得关注的是，研究团队针对问卷设计进行了优化：IPAQ++采用加速度计验证的MVPA阈值（每周0、76、151、301、500分钟以上），SRPAS则通过5级分类简化评估流程。这种混合问卷设计兼顾了临床操作便捷性与数据准确性。

核心研究发现，基于WC和BRI的四套方程（eCRF1-eCRF4）在预测CRF方面显著优于传统模型。其中，eCRF4（采用BRI和IPAQ++）表现最为突出，其与实测VO?max的相关系数达0.72，均方根误差仅3.46，验证集（BIKE研究32人）显示该模型误差范围（±6.58）显著优于Wier等人的方程（误差±8.50）。Bland-Altman分析进一步证实，新方程在低CRF和高CRF区间的预测偏差更小，且95%置信区间重叠度更高。

研究特别强调身体形态指标的革新价值。BRI的计算公式为：BRI = 364.2 - 365.5×√(1 - (WC2)/(π×Height2))，该模型通过将人体简化为椭圆体，实现了腰围与身高关系的量化分析。临床数据显示，男性BRI均值（5.2）高于女性（5.1），且与VO?max呈显著正相关（r=0.79）。相比之下，BMI在区分内脏脂肪分布方面存在明显局限，尤其对亚洲人群可能存在预测偏差。

在运动评估方面，IPAQ++的创新体现在将传统MET分钟换算与实际运动时长结合。研究显示，使用加速度计验证的MVPA阈值（如每周151分钟为临界值）能更精准地预测CRF，其标准化回归系数（β）达到0.56，显著高于SRPAS的0.32。这种改进有效解决了传统问卷中存在的回忆偏差问题，特别是对非经常运动的老年人，其自我报告误差率降低约40%。

验证阶段采用交叉验证策略，将EXTEND研究（n=113）作为建模集，BIKE研究（n=32）作为独立验证集。结果显示，所有新方程的均方根误差均低于传统模型，其中eCRF4的均方根误差（3.46）较Jurca方程（5.08）降低32%。值得注意的是，方程在女性群体中的表现略优于男性，可能与女性更易通过非运动性指标反映代谢状态有关。

研究同时揭示了当前CRF估算模型的三大局限：1）过度依赖BMI，忽视脂肪分布形态差异；2）静息心率（RHR）测量稳定性不足，尤其在老年人群；3）PA问卷分类粗放，无法捕捉渐进式运动变化。新方程通过引入BRI和改良IPAQ++，有效解决了这些问题，其预测精度（R2=0.68）已接近实测值。

在临床应用方面，研究提出两种实施路径：1）标准化筛查流程，通过腰围测量（成本低至0.5美元/人）和六级PA问卷快速评估CRF；2）动态监测系统，结合BRI变化趋势（每增加0.1单位，CRF预测值提升约4%）和PA强度调整（每周增加100分钟MVPA，CRF提升约1.5 ml/kg/min）。这两种模式在EXTEND研究中均实现85%的受试者分类准确率。

研究局限性包括样本多样性不足（均为非裔裔白人）、测量工具依赖性（BRI仍需专业设备）、以及PA评估的瞬时性偏差（仅反映基线状态）。未来研究建议：1）拓展至多民族样本（尤其拉美裔、非洲裔）；2）开发手机应用集成BRI自测算法；3）结合可穿戴设备实现PA的实时监测。这些改进将进一步提升模型的普适性和临床实用性。

当前研究为老年健康管理提供了新工具。例如，在社区筛查中，通过BRI值（5.0-6.0为风险区）和PA等级（ IPAQ++≥3级为健康水平），可快速识别高危人群。在临床试验中，该模型已成功将受试者分为高、中、低CRF组（依据AIC值优化分组），使干预措施匹配度提升27%。特别在阿尔茨海默症预防领域，研究显示CRF每提升1单位，认知衰退风险降低18%，这为开发基于CRF的非药物干预策略提供了理论依据。

总之，该研究通过多维指标创新和问卷设计优化，构建了适用于老年人群的非运动性CRF评估体系。其核心价值在于将传统生物医学指标（腰围）与新型形态学指标（BRI）结合，同时突破PA评估的量化瓶颈。这些突破不仅提升了CRF预测精度，更为老年健康管理的精准化提供了可操作的工具，具有显著的转化应用价值。后续研究需重点验证跨文化适用性及长期健康效应，这将为制定全球性老年健康指南奠定基础。