修订版V-slope算法用于健康成年人首次通气阈自动检测的验证研究

《Sports Medicine - Open》：Validation of a Revised V-Slope Algorithm for Automated First Ventilatory Threshold Detection in Healthy Adults

　　

背景与目的：首次通气阈（first ventilatory threshold, VT1）是亚极量有氧适能的关键指标。其测定通常依赖视觉评估，耗时且易受观察者间变异影响。自动化解决方案可能提供更客观、可重复且省时的替代方案。本研究评估了一种修订版V-slope方法的准确性。 方法：本回顾性研究在比利时鲁汶大学医院进行，使用了2010至2020年间收集的271名健康成人的心肺运动试验（cardiopulmonary exercise test, CPET）数据。在262名可确定VT1的参与者中，将使用修订版V-slope算法的自动化VT1检测与通过视觉V-slope方法进行的手动测定进行了比较。采用Bland–Altman分析、组内相关系数（intraclass correlation coefficient, ICC）、Deming回归和等效性检验（TOST）评估一致性。观察者间一致性采用ICC评估。 结果：与手动评估相比，自动化评估的VT1处摄氧量中位数更高（1151 vs. 1122 mL/min；p < 0.001）。平均差值为29 mL/min（95% CI [19, 40]）。相对平均偏倚为2.2% ± 7.1%（一致性界限[?11.7至16.0%]），表现出极好的一致性（ICC 0.97 [95% CI 0.96–0.98]，Deming回归斜率为0.95 [95% CI 0.92–0.99]，截距为26.1 mL/min [95% CI ?11.9至64.7]）。在等效边界[?100, 100]下的TOST检验显著（p < 0.001；90% CI [20, 38]）。 结论：修订版V-slope算法在VT1测定方面与视觉评估表现出强烈的群体水平一致性，支持其在健康成人大规模研究应用中的可靠性和实用性。然而，鉴于观察到的个体水平变异性，在未经专家复核的情况下，将自动化VT1值用于指导个体患者的运动处方时应谨慎。

一、研究背景与问题提出

首次通气阈（first ventilatory threshold, VT1）标志着从中等强度到高强度运动的过渡点，被广泛视为乳酸阈或“无氧阈”的无创替代指标，反映乳酸生成与清除之间平衡的转变。生理学上，VT1对应于由于乳酸缓冲作用导致二氧化碳排出量（VCO₂）进而通气量相对于摄氧量（VO₂）不成比例增加的强度。VT1作为非侵入性、不依赖于受试者努力程度的亚极量有氧适能指标，具有很高的预后价值。此外，基于VT1的运动处方在改善峰值VO₂和代谢健康方面优于基于固定百分比峰值运动能力的处方。因此，准确测定VT1对于评估体能和预后以及指导个体化运动处方至关重要。

传统上，VT1是在递增负荷心肺运动试验（cardiopulmonary exercise test, CPET）期间结合多种方法进行手动评估，这优于单一标准。然而，视觉评估依赖于专家解读，固有地容易产生偏差。即使在经验丰富的医师中，VT1判定的不一致率也高达约39%，导致健康个体中的变异度达11%，而在经验较少的评估者中可达18%。为解决这些局限性，研究者提出了基于气体交换动力学的自动化方法，旨在提供更客观、可重复且省时的VT1测定。最近，一种建立在Beaver等人原始方法基础上的修订版V-slope方法被提出，其算法已公开可用。该方法不是迭代定义暂定断点，而是通过识别VCO₂-VO₂曲线上全局线性回归与二次拟合之间的最大垂直距离（maximum perpendicular distance, PD_max）来定位VT1，从而以完全数据驱动的方式数学优化相同的目标函数。然而，该方法与手动VT1测定的一致性尚未得到正式评估。因此，本研究旨在验证这种自动化VT1检测方法，评估其群体水平一致性、系统性偏倚和受试者内变异性，以评估在CPET工作流程中实施自动化VT1检测的可重复性和适用性。选择相对健康的人群是为了在具有明确生理反应模式的群体中进行初步评估，然后再将分析扩展到临床人群。

二、研究方法概述

这是一项回顾性研究，在比利时鲁汶大学医院进行。研究人员分析了来自iCOMPEER研究的CPET数据，最终纳入262名健康成人。排除标准包括心血管、肺部或自身免疫性疾病史等。CPET在功率自行车上进行，采用阶梯式递增方案直至力竭。手动方法由两名经验丰富的观察者通过直接目视检查VCO₂-VO₂曲线的断点来确定VT1处的VO₂。自动化方法使用公开可用的GET包，对递增运动数据拟合线性和二次回归，通过识别PD_max来确定VT1。一致性评估采用Bland–Altman分析、组内相关系数（intraclass correlation coefficient, ICC）、Deming回归和等效性检验（TOST）。观察者间可靠性也通过ICC评估。

三、研究结果

队列描述

在最终纳入的262名受试者中，平均年龄为46±13岁，61%为女性。受试者主要为超重（BMI中位数26 kg/m²），运动能力良好（预测VO_2max的百分比为93±18%）。自动化评估的VT1处摄氧量比手动评估高29±87 mL/min（95% CI [19, 40]）。VT1处心率（heart rate, HR）也呈现类似模式，自动化评估比手动评估高4±8 bpm。

组内相关性

方法间一致性极好，总体ICC为0.97 [95% CI 0.96–0.98]。Deming回归显示斜率为0.95 [95% CI 0.92–0.99]，截距为26.1 mL/min [95% CI ?11.9至64.7]，表明存在比例偏倚，即在较高VO₂水平下自动化值高于手动值，但无明显恒定偏倚。

偏倚与一致性界限

Bland–Altman分析显示平均偏倚为29 mL/min，95%一致性界限（limits of agreement, LoA）范围为?140至+199 mL/min，超过了预设的100 mL/min边界。总体79%的参与者差异在此范围内。检测到比例偏倚和异方差性，因此进行了百分比差异分析。平均百分比差异为2.2%±7.1%，95% LoA范围为?11.7%至+16.0%。

等效性检验

预设边界为100 mL/min的等效性检验显著（p < 0.001），90% CI [20, 38] mL/min完全落在等效区域内。男性和女性均观察到等效性。

观察者间变异性

手动方法的观察者间可靠性良好，单次测量ICC为0.93 [95% CI 0.90–0.95]，平均测量ICC极好，为0.96 [95% CI 0.95–0.97]。观察者2与观察者1之间的相对平均偏倚为?3.0%，95% LoA为?16.2%至22.1%。

VT1处心率

在261名受试者中，自动化与手动方法在VT1处HR的一致性良好（ICC 0.91；95% CI 0.89–0.93）。Bland–Altman分析显示自动化HR平均比手动HR高4 bpm（95% LoA，?10至18 bpm）。预设边界为±7 bpm的等效性检验显著（90% CI [3, 5] bpm，p < 0.001）；75%的参与者差异在此范围内。

四、讨论与结论总结

讨论：自动化算法在群体水平上与视觉评估表现出强烈的一致性，如等效性检验和高ICC所示。然而，Bland–Altman分析揭示了显著的个体水平变异性。Deming回归显示存在轻微的比例偏倚。这些结果优于先前报道的其他自动化VT1检测方法。值得注意的是，本研究中自动化方法与手动评估之间的一致性水平（2.2%±7.1%）非常接近经验丰富的心脏病专家之间的评分者间变异性（0%±11%）。总体而言，女性的一致性高于男性。尽管存在总体强一致性，但方法间变异性仍然存在，如相对较宽的一致性界限和21%的参与者超出±100 mL/min边界所反映的。视觉检查异常曲线确定了几个潜在机制，包括VCO₂-VO₂关系近乎线性、临界区域附近VO₂增量大、缺乏尖锐拐点以及伪影数据点。研究的方法学优势包括在特征明确的相对健康成人队列中进行验证、对相同预处理数据应用两种方法、由两名经验丰富的观察者独立进行手动测定以及使用多种互补统计方法。局限性在于仅在相对健康的成人中进行，向临床人群的推广性尚待确定，且未与其他自动化方法进行头对头比较。

研究结论翻译：修订版V-slope算法在相对健康成人中测定VT1时，与视觉评估表现出强烈的群体水平一致性，其方法间变异性与经验丰富的人类评分者之间观察到的变异性相当，这表明该算法引入的不确定性可能与经验丰富的人类评分者之间的不确定性相当。这些发现支持将自动化VT1检测用作标准化、可重复且省时的工具，用于大规模研究应用，其中可以容忍一定程度的个体水平不一致。然而，观察到的LoA表明，在不可忽视比例的患者中，个体估计值可能与专家评估存在显著差异。因此，在单独使用自动化VT1值来指导个体患者的个体化运动处方之前应谨慎行事。在临床人群中进行验证，连同标记或复核可能存在分歧的个体病例的策略，是在常规临床护理中更广泛应用前的必要下一步。