基于潜在转变分析的随机干预研究中分层量表响应模式的稳定性与变化测量

本研究针对肥胖成人群体中身体活动自我效能感(PASE)的干预效果评估问题，创新性地应用潜在转变分析(LTA)方法，通过分析Well-Being and Physical Activity(WBPA)研究中461名基线参与者和428名30天随访者的六项有序二分数据，建立了四类潜在分类模型。研究发现干预组在最低效能水平(~10分钟)向高阶转变的概率显著提升(p14_difference=0.09)，验证了Fun For Wellness(FFW)在线行为干预对特定亚群的有效性，为精准化肥胖干预提供了新方法学范式。

　　

在全球肥胖流行态势严峻的背景下，世界卫生组织(WHO)数据显示约三分之一超重成人属于肥胖范畴(BMI≥30.00 kg/m²)。尽管150分钟/周中等强度身体活动的健康建议已明确，但肥胖人群达标率持续低迷——这种矛盾现象将研究目光引向了行为改变的核心机制：身体活动自我效能感(Physical Activity Self-Efficacy, PASE)。传统变量中心化方法虽能评估效能强度变化，却难以捕捉个体响应模式的异质性。Nicholas D. Myers团队在《Journal of Behavioral Medicine》发表的这项研究，首次将潜在转变分析(Latent Transition Analysis, LTA)应用于Fun For Wellness(FFW)随机对照试验数据，揭示了干预措施对不同效能水平亚群的差异化影响。

研究团队采用多阶段方法学设计：首先通过潜在类别分析(LCA)确定基线时四类响应模式(~10min/~60min/~90min/~150min)；继而验证时态测量不变性；最后构建多组LTA模型分析干预组与常规护理组(UC)的转变概率差异。关键技术包括：1) 处理有序二分变量的ML估计方法；2) 自动边界修正算法解决层级量表参数识别问题；3) 协变量调整模型验证结果稳健性。

研究结果显示：1) 四类LCA方案完美拟合数据(G²=0)，各类别在项目响应概率上呈现明显级差(如WRMI量表中τ₆₄=0.92)；2) 时态不变性检验证实类别结构跨时间稳定(LRT p>0.05)；3) 干预组在最低效能水平的稳定性显著降低(Δp₁₁=-0.18)，向高阶转变概率提升，如WRMI中从~10min到~150min的转变概率差异达0.09(p<0.05)。

这些发现从个体中心视角拓展了传统变量中心化结论：FFW干预主要促进初始低效能个体的正向转变，而对中高阶群体影响有限。这种精准识别"对谁有效"的能力，为开发分层干预策略提供了实证依据。方法论上，研究创新性地解决了层级量表在混合模型中的参数估计难题，为后续行为医学研究提供了可借鉴的分析框架。正如讨论部分强调的，将基线PASE水平作为入组筛选标准，可能成为优化干预资源配置的关键策略——这种"精准预防"思路正在重塑肥胖干预的研究范式。