《Nutrients》：Nutritional Modulation in Aging and Metabolic Syndrome: Combating Obesity, Vascular Disease, and Frailty
编辑推荐：
背景/目标：身体活动和久坐行为是青少年运动行为中相关但不同的组成部分，可能组合成异质性的生活方式特征。本研究旨在识别经验推导的身体活动–久坐行为特征，并考察与社会人口学和生活方式因素相关的特征归属。方法：这项基于学校的横断面研究纳入了3307名波兰青少年，年龄
背景/目标：身体活动和久坐行为是青少年运动行为中相关但不同的组成部分，可能组合成异质性的生活方式特征。本研究旨在识别经验推导的身体活动–久坐行为特征，并考察与社会人口学和生活方式因素相关的特征归属。方法：这项基于学校的横断面研究纳入了3307名波兰青少年，年龄15–17岁（52.22%为女孩；平均年龄15.89±0.71岁）。使用IPAQ-LF评估每周久坐时间以及步行、中等强度和高强度身体活动，采用预定义的截断程序重新处理，通过z分数标准化，并输入k均值聚类。评估了二聚类和三聚类解。分别采用二元逻辑回归模型检验候选生活方式相关因素与特征归属之间的粗关联和性别及学校类型调整关联。结果：尽管二聚类解的平均轮廓系数较高（0.36 vs. 0.28），但保留了三聚类解，因为它提供了对运动行为模式更细致且实质性可解释的表示。这些特征包括步行主导活动特征（C1；n=645；19.50%）、高中等至高强度活动/较低久坐特征（C2；n=354；10.71%）和较低身体活动特征（C3；n=2308；69.80%）。C3的步行、中等强度和高强度活动显著低于C1，而久坐时间在这些特征之间幅度相似。调整性别和学校类型后，C2归属与不规律进食模式（OR=1.73，95% CI: 1.05–2.84）、上学日睡眠≥9小时/天（OR=1.98，95% CI: 1.11–3.54）、周末睡眠<7小时/天（OR=1.70，95% CI: 1.02–2.82）以及周末睡眠≥9小时/天（OR=1.59，95% CI: 1.16–2.16）相关。在调整后的C3与C1比较中，没有生活方式候选相关因素达到统计学显著性。结论：所识别的特征支持将身体活动和久坐行为视为青少年运动行为中相关但不等价的维度。较低的身体活动不一定与较高的久坐时间同时出现，而选定的睡眠时长和进食规律性特征与高中等至高强度活动/较低久坐特征相关。这些发现是探索性的，需要在纵向研究中采用客观测量加以确认。
论文解读：
**研究背景与问题**
青春期是健康相关行为形成并可能延续至成年期的关键发展阶段。身体活动与久坐行为是青少年健康的核心组成部分，因其可修改性并直接纳入国际公共卫生建议[1]。既往研究表明，久坐行为与不利健康指标相关，但关联强度因久坐类型和健康结局而异[2,3]。同时，身体活动与久坐行为并非孤立存在，而是嵌入包含睡眠、屏幕暴露、饮食、能量饮料消费、酒精使用等更广泛的生活方式模式中。先前研究已显示青少年生活方式行为倾向于聚集成不同的行为构型[4,5]，但大多数以人为中心的研究主要聚焦于识别行为亚组，而对社会人口学、睡眠、屏幕相关、饮食、物质相关及更广泛健康行为如何与经验推导的身体活动–久坐行为特征相关联知之甚少。高身体活动不应自动视为统一健康的生活方式特征，因为保护性和风险性行为可能在同一青少年亚组中共存[12,13]。因此，本研究旨在（1）采用以人为中心的聚类方法识别青少年身体活动–久坐行为表型；（2）检验选定的社会人口学和生活方式因素与表型归属之间的粗关联及性别和学校类型调整关联。
**研究设计与方法**
这项横断面、基于学校的研究于2024/2025学年在波兰中南部?wi?tokrzyskie省的中学生中开展，属于“青年生活方式及其健康意义：教学心理支持与风险预防的结论”项目（波兰语标题：Style ?ycia m?odzie?y i ich zdrowotne implikacje. Wnioski w obszarze pedagogiczno-psychologicznego wsparcia oraz profilaktyki zagro?eń），由凯尔采扬·科哈诺夫斯基大学实施。采用分层随机抽样，按学校类型（普通中学、技术中学、阶段I职业学校）和地点（大城市、中等城市、小城镇）选择53所学校。研究样本包括3307名青少年（1727名女孩，1580名男孩），平均年龄15.89±0.71岁。数据通过匿名自填纸质问卷收集，使用国际身体活动问卷长版（IPAQ-LF）评估身体活动和久坐时间，KomPAN问卷评估饮食和睡眠，TPUI-22评估问题性互联网使用，健康行为量表（HBI）评估总体健康行为。经数据质量筛选和预处理后，所有3307名参与者均纳入分析。
**关键方法技术**
研究人员采用k均值聚类（k-means clustering）推导身体活动–久坐行为表型，输入变量为每周久坐时间、步行活动、中等强度活动和高强度活动，所有变量经z-score标准化。评估了二聚类和三聚类解，依据平均轮廓系数和实质性可解释性选择最终解。采用二元逻辑回归模型分别检验C2与C1、C3与C1的关联，调整性别和学校类型。每个候选相关因素单独建模，避免多重共线性。
**研究结果**
**3.1 研究样本和数据可用性**
研究纳入3307名青少年，其中女孩1727名（52.22%），男孩1580名（47.78%），平均年龄15.89±0.71岁。BMI数据可用者2884名，平均BMI 21.58±4.69 kg/m2；423名（12.79%）缺失。当前吸烟报告759名（24.25%），饮酒1219名（38.02%），能量饮料消费1745名（54.43%）。
**3.2 身体活动–久坐行为特征**
三聚类解被保留，包含：步行主导活动特征（C1，n=645，19.50%）、高中等至高强度活动/较低久坐特征（C2，n=354，10.71%）、较低身体活动特征（C3，n=2308，69.80%）。C1步行活动最高（1848.20±831.61分钟/周），C2久坐时间最低（2297.94±383.83分钟/周）且中等强度和高强度活动最高，C3步行、中等强度和高强度活动均最低，但久坐时间（2773.30±1302.75分钟/周）与C1（2785.78±1354.91分钟/周）相似。
**3.3 C2与C1的粗及调整关联**
调整性别和学校类型后，C2归属与不规律进食（OR=1.73，95% CI: 1.05–2.84）、上学日睡眠≥9小时/天（OR=1.98，95% CI: 1.11–3.54）、周末睡眠<7小时/天（OR=1.70，95% CI: 1.02–2.82）及周末睡眠≥9小时/天（OR=1.59，95% CI: 1.16–2.16）显著相关。饮食指数、互联网风险、屏幕时间、零食、外出就餐、饮酒、能量饮料、吸烟及HBI领域均无显著关联。
**3.4 C3与C1的粗及调整关联**
阶段I职业学校学生较普通中学学生有更高C3归属几率（粗OR=1.34，95% CI: 1.05–1.69），但调整后无任何生活方式相关因素达到统计学显著性。
**讨论与结论**
讨论部分强调，较低身体活动特征并未伴随更高的久坐时间，支持身体活动与久坐行为是相关但独立的维度。C2特征与不规律进食和睡眠时长异常相关，表明高活动水平不一定伴随全方面健康生活方式。C3特征缺乏调整后关联可能反映其群体异质性，需考虑未测量的社会、环境、心理因素。研究局限性包括横断面设计、自我报告测量、聚类解轮廓系数中等（0.28）、样本不均等、未建模学校内依赖及未进行多重检验校正。结论指出，识别出的三个特征支持将身体活动和久坐行为视为相关但独立的维度；不规律进食和睡眠时长类别与高中等至高强度活动/较低久坐特征相关，而较低活动特征与步行主导特征相比无显著生活方式关联。这些发现是探索性的，需纵向研究采用客观测量确认稳定性和健康意义。
