基于真实世界行走数据的老年人群数字移动指标参考值研究：InCHIANTI队列分析

本研究针对老龄化社会中移动能力（Mobility）评估的临床痛点，通过Mobilise-D计算流程分析200名65-94岁社区老年人一周的真实世界行走数据，首次建立了24项数字移动指标（DMOs）的年龄和性别分层参考值。研究发现步行速度、步幅等参数存在非线性年龄衰减趋势，且性别差异在85岁后消失，为老年移动功能衰退的早期识别和精准干预提供了客观量化工具。

　　

随着全球老龄化加剧，移动功能（Mobility）衰退已成为影响老年人独立生活能力的核心问题。传统临床测试如计时起立行走测试（TUG）和6分钟步行测试（6MWT）虽能评估基础运动能力，却难以捕捉真实生活环境中的复杂移动模式。这种"实验室-现实"的评估鸿沟，使得早期识别移动功能衰退面临巨大挑战。

为解决这一难题，由Mobilise-D联盟多国团队开展的这项研究，创新性地利用腰部穿戴式传感器采集200名意大利InCHIANTI队列老年人（65-94岁）的连续一周行走数据，通过标准化计算流程提取24项数字移动指标（Digital Mobility Outcomes, DMOs）。研究结果发表于《npj Aging》，首次建立了社区老年人真实世界移动功能的参考值体系。

研究采用三项关键技术：1）基于智能手机的惯性测量单元（100Hz采样）采集原始运动数据；2）Mobilise-D验证算法自动识别步行片段（Walking Bouts, WBs）并提取步态特征；3）广义加性模型（GAM）分析年龄非线性趋势。队列数据来自意大利托斯卡纳地区长期追踪的InCHIANTI研究。

主要研究结果

数字移动指标的基准特征
分析显示参与者日均步行8524.8步，步行时长1.6小时。短时步行（10-30秒）速度（0.64 m/s）显著低于长时步行（>30秒）速度（0.79 m/s），且均低于临床4米步行测试速度（1.1 m/s），证实了"实验室-现实"差异现象。

年龄与性别差异
男性在65-84岁阶段表现出显著更高的活动量（如65-74岁组日均步数12968 vs 9660步）和步幅长度（113.9 vs 103.5 cm），但85岁后性别差异消失。GAM模型揭示步行速度、步幅等参数呈非线性衰减，75岁后出现加速下降拐点。

身高与体重影响
仅在女性中发现身高与步行速度正相关（>30秒步行速度：高个子0.80 m/s vs 矮个子0.75 m/s），而男性中未现此规律。BMI对移动指标无显著影响。

移动功能的结构特征
因子分析提取出"步行活动量"、"节奏（Pace）"、"节律（Rhythm）"和"变异性（Variability）"四大维度，其中活动量与步行片段模式高度相关（累计解释80%方差）。高龄组（85-94岁）各维度间相关性增强，提示移动功能整体性衰退特征。

讨论与意义
该研究通过标准化DMOs体系，首次量化了社区老年人真实世界移动功能的年龄梯度变化规律。发现75岁可能是移动功能加速衰退的关键转折点，而性别差异在85岁后趋于消失，这些发现为精准化老年健康干预提供了重要时间窗参考。

研究建立的DMOs参考值体系具有三重革新价值：1）弥补传统临床评估的生态效度缺陷；2）通过连续监测捕捉移动功能的细微波动；3）为帕金森病、慢性阻塞性肺病等移动障碍疾病的早期识别提供对照基准。未来研究可结合多组学数据，进一步解析移动功能衰退的生物学机制。

这项工作的临床转化潜力显著，既可为个体化康复方案制定提供量化依据，也能作为数字终点指标（Digital Endpoints）支持抗衰老干预措施的疗效评价。随着可穿戴技术的普及，这种基于真实世界数据的评估模式有望重塑老年健康管理范式。