《Frontiers in Digital Health》：Associations between multidimensional fatigue and wearable-derived cardio-respiratory variables in post-COVID-19 patients: an observational study
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引言：心理生理学研究越来越认识到主观体验（如疲劳）的多维性及其与自主神经调节的相关性。然而，关于疲劳的不同维度如何与临床人群核心心肺变量的变化相关联，目前知之甚少。这项纵向研究旨在调查COVID-19后患者中疲劳的三个维度——身体、认知和情感——与核心生理变量
引言：心理生理学研究越来越认识到主观体验（如疲劳）的多维性及其与自主神经调节的相关性。然而，关于疲劳的不同维度如何与临床人群核心心肺变量的变化相关联，目前知之甚少。这项纵向研究旨在调查COVID-19后患者中疲劳的三个维度——身体、认知和情感——与核心生理变量之间的关联。生理变量在白天和夜间时段均被收集，以检查疲劳维度的单独和联合效应。方法：为此，30名COVID-19后患者（男性：11，女性：19，年龄：44.1±12.7岁）在其康复诊所停留期间（29.6±10.2天）参与了研究。他们每天四次通过移动应用程序报告疲劳水平。生理变量，即心电图（ECG）、呼吸频率和血氧饱和度，通过可穿戴传感器连续记录，至少监测两周（间隔两周）。使用线性混合模型评估每个疲劳维度的日均值与生理变量之间的关联，并调整潜在混杂因素。结果：多个疲劳维度的交互作用比单一维度独立表现出更一致的与生理变化的关联。疲劳的日常变化与生理变量的波动相关，尤其是在睡眠期间。具体而言，静息心率（P<.01）、RR间期样本熵（P=.04）和低频峰值频率（LF peak frequency，P=.047）的日常变化，以及夜间LF/HF比（P=.046）和RR间期样本熵（P<.001）的变化，与疲劳维度交互作用的变化呈显著线性关联。模式表明，身体疲劳较高时向交感神经优势转变，而认知和情感疲劳均增加时向副交感神经优势转变。额外趋势（校正后P<.10）支持了疲劳成分之间的交互作用在自主神经动力学中起关键作用的解释。讨论：本研究强调了在该患者群体中将疲劳作为多维结构进行调查的重要性，增强了对疲劳与自主神经调节关系的理解，并支持在COVID-19后患者中采用更个性化的疲劳监测和管理方法。
本研究围绕COVID-19后患者的疲劳多维性及其与自主神经调节的关系展开。研究背景方面，疲劳是COVID-19后综合征中最常见且致残的症状之一，但其客观量化因主观性和复杂心理生理交互而困难。先前研究多基于短期心电图（ECG）记录，在控制条件下比较患者与对照组，发现心率变异性（HRV）降低，但缺乏长期动态监测，且未探讨疲劳不同维度（身体、认知、情感）的联合效应。为此，研究人员开展了一项观察性研究，旨在通过可穿戴设备连续监测核心心肺变量，分析疲劳维度及其交互作用与生理变化的关联。该研究纳入30名患者（来自瑞士Gais的Klinik Gais康复诊所），在平均29.6天住院期间进行两周监测，每天四次通过移动应用自报疲劳水平。结论表明，疲劳维度的交互作用比单一维度更一致地反映在生理变量中，尤其夜间，不同疲劳维度与交感或副交感调节的偏移相关。研究强调了将疲劳视为多维结构的重要性，为个性化监测和管理提供依据。论文发表在《Frontiers in Digital Health》。
主要关键技术方法（不超过250字）：研究人员使用可穿戴传感器（eqO2+ LifeMonitor）连续记录心电图（ECG）和呼吸频率（fR），通过胸廓扩张传感器获取fR，辅以3轴加速度计监测体位和运动；使用Nonin Wristox2 3150腕式脉搏血氧仪记录夜间血氧饱和度（SpO
2）；使用Fitbit Charge 5智能手表评估睡眠质量（基于心率和活动）。样本来源为瑞士Gais的Klinik Gais康复诊所，共30名COVID-19后患者（男性11名，女性19名，年龄44.1±12.7岁）。统计方法采用线性混合模型，以每日疲劳维度均值和交互项为自变量，生理变量为因变量，调整年龄、性别、体重指数、6分钟步行距离、β受体阻滞剂使用、抗抑郁药使用、时间、清醒时长、睡眠时长、睡眠质量、自报次数及活动水平等混杂因素，并通过Benjamini–Hochberg方法校正多重比较。
研究结果部分保留两个小标题：
3.1 Dataset description：通过数据描述，30名患者共贡献283个监测白天和259个监测夜间。患者报告高水平的身体疲劳（6.4±1.7）和认知疲劳（5.0±2.2），而情感疲劳水平较低（1.1，四分位距0.0–3.8）。一名患者对夜间HRV模型结果产生异常影响，被排除后确保稳健性。
3.2 Associations between fatigue and physiological variables：研究通过线性混合模型分析发现，疲劳维度交互作用与生理变量关联更显著。白天，认知和情感疲劳联合增加与心率降低4%（β=-3.28 bpm，P<.01）和心率样本熵增加4%（β=0.06，P=.04）相关；三维交互作用（身体×认知×情感）与心率增加3%（β=2.38 bpm，P<.001）相关；身体和情感疲劳联合增加与低频峰值频率（LF peak frequency）降低相关（P=.047）。夜间，情感疲劳增加与LF/HF比降低相关（β=-0.10，P=.046）；身体和认知疲劳联合增加与心率样本熵降低7.8%（β=-0.08，P<.001）相关，并呈现血氧饱和度降低、SDNN、LF peak frequency和SD2增加的趋势；身体和情感疲劳联合增加与SDNN、DC和SD2降低趋势相关；三维交互作用与DC降低和AC增加趋势相关。
讨论部分总结：本研究强调了疲劳作为多维结构的重要性，发现不同疲劳维度与自主神经调节的差异化关联：身体疲劳倾向于交感神经优势，认知和情感疲劳倾向于副交感神经优势。这种模式与经典慢性疲劳综合征的夜间副交感活性降低不同，可能反映COVID-19后患者的代偿机制。研究局限性包括样本特异性、未完全控制的混杂因素、呼吸频率变异性精度有限等。未来需在更大队列中纵向验证。研究结论部分翻译：本研究提供了证据表明，自我报告疲劳的多维联合效应反映在患者的生理变量中，尤其是在夜间。单个疲劳维度及其交互作用与自主神经指标（如心率、心率样本熵、低频峰值频率和LF/HF比）的改变相关。这些发现强调了在研究COVID-19后及其他临床人群的生理效应时，考虑疲劳的多维和交互方面的重要性。未来研究应在更大队列中重复，利用纵向设计阐明时间动态和潜在因果关系，并纳入更广泛的生理变量以加深对潜在机制的理解。
