NHS Active 10步行应用程序干预效果评估：基于20万人的时间序列分析揭示长期运动行为改善

本研究针对移动健康(mHealth)应用程序在促进身体活动(PA)中的实际效果不明确的问题，通过分析201,688名Active 10用户的时间序列数据，发现该应用程序使使用者每日快走时间立即增加9.0分钟(73%提升)，且效果可持续30个月。研究为公共卫生领域数字化干预提供了重要证据，支持将此类应用整合至初级保健系统以应对体力不足相关的健康问题。

　　

背景与问题

全球约27%的成年人缺乏足够身体活动，导致每年390万过早死亡和270亿美元医疗支出。英国成年人中，26%每周活动不足30分钟。尽管英国国家健康与临床优化研究所(NICE)建议在初级保健中提供简短运动建议，但临床医生时间有限使得这一推荐难以落实。移动健康(mHealth)应用程序如Active 10（由英格兰公共卫生署开发）因其可扩展性和低资源需求被视为潜在解决方案，但缺乏大规模长期有效性证据。

剑桥大学的研究团队通过分析201,668名Active 10用户（2021年7月至2024年1月）的匿名数据，首次证实该应用程序能显著提升快走(brisk walking)和非快走(non-brisk walking)时长，且效果可持续两年半。这项发表于《npj Digital Medicine》的研究为数字健康干预提供了迄今最大规模的实证支持。

关键技术方法

研究采用单组中断时间序列分析(ITSA)，纳入≥5天应用下载前和≥28天下载后有效数据的用户。通过手机传感器采集步频(cadence)数据，定义≥100步/分钟为快走。调整季节性变量后，分析不同用户特征（年龄、性别、基线活动水平等）和参与度（目标设定、健康文章阅读等）对干预效果的影响。

研究结果

主要发现

• 即时效果：下载当天快走时间增加9.0分钟/天（95%CI 8.9-9.1，较基线提升73%），非快走增加2.6分钟/天（95%CI 2.4-2.8）。

  

• 长期维持：效果随时间递减（快走每月减少0.15分钟），但30个月后仍高于基线（快走+4.5分钟/天，非快走+0.8分钟/天）。

亚组分析

• 年龄差异：50-59岁用户快走增幅最大（9.1分钟），但60岁以上群体后续下降更快（-0.18分钟/天/月）。

• 参与度影响：高频使用（≥6次/周）者快走增幅达24.7分钟/天，且衰减速率更低（-0.03分钟/天/月）。目标设定用户快走提升幅度高出未设定者31%。

讨论与意义

该研究首次证明无需专业支持的数字化干预能产生持续数年的运动行为改变。效果规模与需医护人员参与的计步器干预相当（如PACE-UP研究的28分钟/周MVPA提升），但成本效益更高。值得注意的是：

1. 临床相关性：30个月后保持的31.5分钟/周快走，接近Garcia等提出的预防10%过早死亡的最小活动量（75分钟/周MVPA）。

2. 实施优势：21%的年留存率显著高于健康类应用平均水平（2.8%），可能与公共卫生背书有关。

3. 社会价值：覆盖传统研究中代表性不足的群体（32%≥60岁用户），提示数字干预可减少健康不平等。

研究局限性包括缺乏对照组和无法追踪停用者数据。未来需探索结合可穿戴设备、游戏化设计等提升参与度，并通过链接电子健康记录评估健康结局影响。这些发现为英国国民保健体系(NHS)整合数字健康工具提供了关键证据，支持其作为初级保健中体力活动建议的可行补充方案。