体力活动与肌力联合纵向轨迹与中老年人群新发认知障碍的关联：多国队列研究及机器学习预测探索

《International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity》：Joint longitudinal trajectories of physical activity and muscle strength and incident cognitive impairment: evidence from three national aging cohorts

　　

摘要

背景

体力活动（PA）和肌力是健康老龄化的重要可改变因素，但二者联合纵向变化与认知障碍（CI）之间的关联仍不明确。本研究旨在探讨三个国家队列中体力活动–肌力联合纵向轨迹与新发认知障碍的关联，并探索基于机器学习的认知障碍预测方法。

方法

对来自健康与退休研究（HRS）、中国健康与退休追踪调查（CHARLS）和韩国老龄化纵向研究（KLOSA）的11,381名认知与功能完整的成年人（年龄≥50岁）的协调数据进行分析。为最大限度地减少逆向因果性，采用地标设计：排除在第一条轨迹波次中存在日常生活活动（ADL）障碍或在三次轨迹建模波次中任一时点已出现认知障碍的参与者。采用基于组的多元轨迹建模（GBMTM）来刻画这三个波次中体力活动–握力的联合模式。第三个波次后追踪新发认知障碍。关联采用逆概率治疗加权（IPTW）调整的Cox模型、Fine-Gray竞争风险模型和离散时间生存分析进行评估。同时构建基于SHAP（沙普利加性解释）的堆叠集成机器学习模型作为辅助预测工具。

结果

在地标后续6–10年随访期间，4,068名参与者出现认知障碍。与"高活动–高力量"轨迹相比，"低活动–低力量"轨迹在所有队列中均与新发认知障碍风险升高持续相关：HRS（IPTW调整后HR=1.41，95%CI：1.20–1.66），CHARLS（HR=1.26，95%CI：1.03–1.53），KLOSA（HR=1.22，95%CI：1.02–1.46）。在Fine-Gray和离散时间分析中，"低活动–低力量"轨迹的关联方向一致，但部分次要估计值在不同模型和亚组间存在差异。在探索性预测分析中，堆叠模型在留出验证集中通常优于单一算法，但其区分度仍为中等水平，且低于训练数据中的表现。SHAP分析将体力活动–肌力联合轨迹识别为探索模型中的重要预测特征。

结论

持续低体力活动合并弱肌力与三个队列中新发认知障碍发生率升高相关。这些发现支持进一步研究行为–功能联合轨迹作为老龄化人群认知风险的潜在标志物。