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这篇综述聚焦加速度计在 24 小时运动行为（MovBeh）评估中的应用。通过对 102 项研究分析，发现相关方法差异大。作者呼吁建立共识，规范操作，以提升研究精准性与可比性，为后续研究提供重要参考。
引言
在健康研究领域，充足且合理分布的 24 小时运动行为（MovBeh），即适当水平的睡眠、久坐行为（SB）和身体活动（PA），对健康的益处已被充分证实。不同的 MovBeh 之间相互关联，并且会对健康产生综合影响。基于此，多个国家和世界卫生组织（WHO）针对不同年龄组制定了 24 小时运动指南 。
为了有效评估人们对这些指南的遵循情况、探究 MovBeh 与健康的关系以及相关干预措施的效果，精确测量 24 小时 MovBeh 至关重要。在众多测量方法中，加速度计凭借其在自由生活条件下能连续、长时间检测身体运动（或静止）的优势，成为评估 24 小时 MovBeh 的常用方法之一。然而，目前在使用加速度计进行测量时，数据收集和处理方法存在诸多差异，这些差异可能导致研究结果缺乏可比性，进而影响研究结论的准确性和可靠性。此前虽有不少关于加速度计相关的综述，但尚无针对 24 小时 MovBeh 研究中测量协议和处理决策的全面综述。因此，本文旨在综合分析不同年龄组使用加速度计评估 24 小时 MovBeh 的方法，为后续研究提供参考。
方法
本综述遵循 PRISMA 扩展的范围综述指南进行报告，其研究方案可在 Open Science Framework 存储库中公开获取。研究采用 Arksey 和 O’Malley 提出并经 Levac 等人更新的方法学。
在研究筛选时，设定了明确的纳入和排除标准。纳入标准包括：涉及不同年龄组（婴儿、幼儿、儿童、青少年、成年人和老年人）在自由生活条件下、非孕妇且基线无疾病的研究报告；采用加速度计测量 MovBeh（睡眠、SB、PA）组合的观察性和干预性报告；要求参与者每天佩戴加速度计 24 小时的研究；以英语、西班牙语、法语、葡萄牙语、德语或意大利语撰写的报告。排除标准有：仅针对临床人群的研究；仅评估一种或两种 MovBeh 的研究；使用加速度计评估部分 MovBeh，其余用其他方法（如自我报告）评估的研究；灰色文献（如论文、书籍章节等）以及案例报告、社论、会议摘要等。
信息来源方面，检索了 PubMed、EMBASE、PsycINFO 和 SPORTDiscus 四个电子数据库，检索时间从数据库建立至 2022 年 12 月。同时，通过手动检索纳入报告的参考文献和作者个人图书馆来补充相关报告。检索词涵盖 “运动行为”“睡眠”“久坐行为”“身体活动”“加速度计” 和 “测量属性” 等相关词汇，并根据不同数据库特点进行调整。
研究选择过程由两位作者（BR 和 AVS）独立完成，依据标题、摘要和全文筛选潜在相关报告，如有分歧则与第三位作者（RS）讨论决定，筛选过程借助 CADIMA 软件进行。数据提取采用标准化的数据提取表，由两位作者（BR 和 AVS）独立收集数据，内容包括研究的基本信息、加速度计相关信息、测量的 MovBeh 结果及报告格式、睡眠测量程序、PA 和 SB 切点、处理不依从参与者的程序以及日志或日记的使用情况等，若有分歧同样与 RS 讨论解决。对研究结果的综合分析包括创建高级结果汇总表呈现各变量的总体情况，并进行两项叙述性子分析：一是分析最常用的程序，二是根据身体放置位置和加速度计品牌分析最常用的切点和算法。
结果
检索共获得 2000 条记录，去除重复后有 1289 条记录进入筛选阶段。经筛选，最终 102 项研究符合标准被纳入。这些研究中，72 项为横断面研究，21 项为纵向研究，6 项为随机对照试验（RCT），3 项为非 RCT 干预研究，共涉及 140,643 名参与者，其中约 55% 为女性。从年龄分组来看，涵盖了幼儿（3 项研究）、学龄前儿童（15 项研究）、儿童（17 项研究）、青少年（22 项研究）以及成年人和老年人（44 项研究）。美国（32 项）、澳大利亚（10 项）和西班牙（9 项）的研究数量居多。
在加速度计品牌和身体放置位置方面，不同年龄组存在差异。幼儿和学龄前儿童中，Actigraph GT3X 使用最频繁（61.1%），多放置于臀部（55.6%）；儿童组 Actigraph GT3X 也较常用（47.1%），手腕（52.9%）和臀部（41.2%）是主要放置位置；青少年组 Actigraph GT3X 同样常用（40.9%），手腕（45.5%）和臀部（27.3%）为常见放置位置；成年人和老年人组，Actigraph GT3X 使用比例为 22.7%，手腕（45.5%）是最主要的放置位置 。
数据收集天数在各年龄组研究中差异较大，但 7 天是最常见的选择。例如，幼儿和学龄前儿童组 50% 的研究收集 7 天数据；儿童组 64.7% 的研究收集 7 天数据；青少年组 52.2% 的研究收集 7 天数据；成年人和老年人组 63.6% 的研究收集 7 天数据。关于所需有效天数，多数研究要求至少 3 个工作日和 1 个周末日为有效数据 。对于 24 小时周期被视为有效的标准，各年龄组也存在多种不同的定义，如部分研究要求佩戴时间达到一定时长（如 10 个清醒小时、16 小时 / 天等），部分研究则有更复杂的标准 。
非佩戴时间标准同样多样。幼儿和学龄前儿童组，部分研究以≥20 分钟连续零计数作为非佩戴时间标准（50%）；儿童组，部分研究采用≥20 分钟连续零计数（17.7%）或≥10 分钟连续零计数（17.7%）等标准；青少年组，部分研究基于标准差和各轴值范围，使用 60 分钟窗口和 15 分钟增量来判断（18.2%），或采用≥20 分钟连续零计数（13.6%）等标准；成年人和老年人组，部分研究使用≥60 分钟连续零计数（13.6%），部分研究未报告相关标准（38.6%） 。
Epoch 长度方面，幼儿以 15 秒 epoch 最常用（55.6%），儿童、青少年和成年人则多使用 1 分钟 epoch（儿童组 52.9%、青少年组 36.4%、成年人和老年人组 45.5%）。但各年龄组也存在多种不同的 epoch 长度选择 。
在睡眠、SB 和 PA 算法及切点的选择上，各年龄组差异显著。例如，幼儿和学龄前儿童组评估睡眠时，手动和视觉筛选结合日志及加速度计文件（50%）以及使用睡眠算法（50%）较为常见；儿童组，Sadeh 等人 1994 年的睡眠算法使用最多（23.5%）；青少年组，Sadeh 等人 1994 年的睡眠算法也较常用（22.7%）；成年人和老年人组，Cole-Kripke 等人 1992 年的睡眠算法使用频率最高（20.5%） 。评估 PA 和 SB 时，不同年龄组使用的切点各不相同，如幼儿和学龄前儿童组常用 Pate 等人 2006 年的切点；儿童组常用 Evenson 等人 2008 年的切点；青少年组常用 Hildebrand 等人 2014 年和 2017 年的切点；成年人和老年人组常用 Freedson 等人 1998 年的切点 。
处理不依从参与者的程序上，各年龄组大多选择将不依从参与者排除在分析之外（幼儿和学龄前儿童组 94.4%、儿童组 76.5%、青少年组 77.3%、成年人和老年人组 90.9%） 。在日志或日记的使用上，不同年龄组情况各异，部分研究使用日志或日记来补充加速度计数据，部分研究则不使用 。
讨论
本综述全面总结了不同年龄组使用加速度计评估 24 小时 MovBeh 的常用方法，发现研究间存在显著异质性，反映出在该领域缺乏统一的方法学共识。
加速度计品牌和放置位置的选择受多种因素影响。Actigraph GT3X 是常用的加速度计，在不同年龄组的放置位置有所不同。例如，在成年人和老年人中多放置于手腕，而在其他年龄组多放置于臀部。这是因为不同位置的加速度计在测量不同 MovBeh 时各有优劣。手腕佩戴的加速度计在评估睡眠质量指标时似乎更准确，而臀部佩戴的加速度计在测量睡眠时长和时间安排方面可能更具优势。对于 PA 行为，臀部佩戴的加速度计表现较好；对于姿势行为（如 SB），大腿佩戴的加速度计（如 ActivPal）更为合适 。但不同位置的设备测量结果存在差异，且在实际应用中，还需考虑年龄、文化、审美以及成本等因素。例如，幼儿的活动特点使得大腿佩戴传感器可能影响数据准确性，青少年可能因设备佩戴位置不符合审美而降低依从性，在低中收入国家，手腕佩戴设备可能更易被接受 。
数据收集天数和有效天数的确定需综合考虑研究目的和成本效益。7 天的数据收集期在各年龄组中最为常见，这是因为 MovBeh 具有日常变异性，7 天的收集期更有可能获取足够的有效天数，涵盖工作日和周末日，从而更准确地反映日常生活中的 MovBeh 。
对于 24 小时周期有效性的定义，不同方法各有利弊。推荐 24 小时的记录周期，因为这能增加记录时间和佩戴时间的依从性。但实际研究中，不同研究采用的定义方法不同，如午夜到午夜法、醒到醒法、睡到睡法等，每种方法都有其适用场景和局限性，且多数研究未详细描述选择的方法及其依据 。
非佩戴时间的判断对数据准确性至关重要。常用的判断标准有≥20 分钟连续零计数、基于标准差和各轴值范围使用 60 分钟窗口和 15 分钟增量等。不同年龄组适用的标准不同，且现有算法存在一定局限性，可能会将非佩戴时间误判为久坐行为，尤其在低运动模式人群中。先进的机器学习算法虽可能更准确，但存在数据处理能力和成本等方面的限制 。
Epoch 长度的选择对测量结果影响较大。目前，幼儿常用 15 秒 epoch，其他年龄组常用 60 秒 epoch，但缺乏国际共识。根据不同年龄组的运动特点，较短的 epoch（1 - 15 秒）在儿童中可能更能准确捕捉其运动行为，而在成年人中，较短 epoch 能提供更准确的估计 。
睡眠测量方法多样，不同算法在不同年龄组有不同的应用。但需注意的是，即使使用相同的睡眠算法，不同加速度计的睡眠测量结果也可能不可比。
PA 和 SB 切点的选择因年龄组而异，且应用时需遵循原始研究的相关协议。此外，日志或日记在研究中的使用情况不一，虽强烈推荐使用，但在大型样本研究中可行性存疑 。
总体而言，加速度计在评估 24 小时 MovBeh 方面有一定优势，但方法学决策对数据解释影响重大。部分研究未报告所有方法学决策，这给研究比较带来困难。随着技术发展，使用加速度计原始数据进行分析日益普遍，这有助于提高研究的可比性，但仍面临传感器校准、采样频率和佩戴位置等方面的挑战 。
结论
本综述揭示了使用加速度计评估 24 小时 MovBeh 的研究在方法学上存在显著差异，许多研究未充分披露方法学选择。为提高研究的准确性和可比性，未来研究应详细报告加速度计相关的方法学决策，包括设备放置位置、数据收集天数、有效天数要求、非佩戴时间标准、epoch 长度、采样率以及 MovBeh 测量程序等。同时，期待未来能在加速度计方法学选择上达成共识，综合本研究及其他关注个体方法学选择质量的研究结果，推动该领域的发展。
