《International Journal of Environmental Research and Public Health》：Quantitative Evaluation of a Community DX Health Promotion Initiative Using Wearable Sensor Data: A Case Study in Older Adults
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随着老龄化社会转向数字计划以促进健康老龄化，亟需了解这些计划是否与老年人健康行为变化相关。本研究利用客观可穿戴传感器数据而非自我报告指标，定量评价以日本高岛平(Takashimadaira)为主要目标区域的社区数字转型(DX)健康促进计划。共500名社区居住老
随着老龄化社会转向数字计划以促进健康老龄化，亟需了解这些计划是否与老年人健康行为变化相关。本研究利用客观可穿戴传感器数据而非自我报告指标，定量评价以日本高岛平(Takashimadaira)为主要目标区域的社区数字转型(DX)健康促进计划。共500名社区居住老年人参与该计划，其中355名参与者在5个月观察期内获得可穿戴传感器数据。该计划结合可穿戴设备分发与通过消息平台推送活动信息。研究人员分析了每日步数与心率指标。被试内分析显示信息提供组每日步数增加，但主要的线性混合效应模型未显示信息提供对每日步数的显著信息提供×时间交互作用。横断面分析中信息提供与日均及最小日心率差异相关。依从性与脱落率因居住区域而异。年龄、体质指数(BMI)与锻炼频率与若干健康相关指标相关，但这些关联不被解释为可穿戴测量效度的证据。这些发现证明了在社区卫生DX计划中使用可穿戴传感器数据评估健康相关行为与生理信号纵向变化的潜在效用，同时也揭示了重要的可行性局限，包括大量损耗（355名参与者中仅222名满足14天标准；90天脱落率58.3%），并指出观测到的被试内变化不应被解释为已证实的干预效应。社区情境也可能与此类计划的持续参与相关。
研究背景与立项依据
全球人口老龄化背景下，智慧城市与数字转型(Digital Transformation, DX)已成为促进健康老龄化的核心策略。日本、韩国、新加坡等国相继推出面向老年人的数字健康政策，东京都板桥区高岛平作为高龄者集中的公营住宅区，成为社区老年学研究的典型场域。然而，既有市政DX健康计划评价主要依赖自我报告问卷、参与人数统计与满意度调查，存在回忆偏倚、社会期许偏误及老年认知衰退带来的效度问题；VandeBunte等指出自我报告与可穿戴客观测量的一致性仅属中等，且身体活动高估与记忆及执行功能下降、高血压显著相关。因此，基于客观生物特征数据（步数、心率）的量化评价框架对于准确刻画社区数字健康计划影响至关重要。在此背景下，研究人员开展了一项以高岛平为主要目标区、结合消费级腕带可穿戴设备分发与LINE平台本地活动信息推送的社区DX健康促进计划，旨在回答“信息推送能否促进老年人健康行为”及“可穿戴数据能否定量评价DX计划”两个研究问题，论文发表于《International Journal of Environmental Research and Public Health》。
主要技术方法概括
研究人员采用部分随机化准实验设计，样本来源于东京板桥区500名60岁及以上社区老年人，其中355名回传可穿戴数据，222名满足≥14个有效测量日纳入主分析。设备为BS BAND腕带，云端存储每日步数及平均/最大/最小心率。信息提供经LINE账号随机分配，居住区分为高岛平区内/区外两水平，构成2×2因子。观察期为2025年10月1日至2026年2月28日（5个月）。主分析采用线性混合效应模型（随机截距，REML）检验信息提供×时间交互对步数的影响，辅以双向ANOVA、ANCOVA、Logistic回归与被试内基线-随访配对t检验，协变量含年龄、性别、BMI、锻炼频率，统计显著性α=0.05，分析基于Python生态完成。
研究结果
3.1 参与者特征概要：355名回传数据者中位有效天数52天，纳入组(n=222)比排除组(n=133)更年轻（72.3对74.9岁）、高岛平占比更高（27%对11%）。
3.2 依从性：全组30/60/90天累积脱落率为42.8%/49.0%/58.3%；Logistic回归显示高岛平居民30天脱落优势比OR=0.439，81岁以上较60–65岁脱落显著增高。
3.3 时间进程：线性混合模型显示每月步数显著下降约92步（p<0.001），meanHR微降0.1 bpm/月（p=0.004），minHR微升0.1 bpm/月（p<0.001）；主效应信息提供×时间交互对步数不显著（+4.3步/周，p=0.695），稳定组敏感性分析一致；问卷捕获的活动出席率在信息组与非信息组间无差异（13.2%对11.5%，p=0.84）。
3.4 组间比较：横断面双向ANOVA中步数与maxHR无主效应/交互，但信息提供对meanHR（p=0.017）与minHR（p=0.023）有主效应，信息×高岛平组minHR最高（交互p=0.035）；被试内分析显示信息提供组步数较基线显著增加（高岛平+793步p=0.028，区外+540步p=0.005），但研究者明确此为探索性、不构成组间干预效应证据。
3.5 协变量独立效应：ANCOVA中年龄（β=?170步/年）、BMI（β=?216步/单位）、自我报告锻炼频率（β=+895步/等级）对步数有显著独立效应，maxHR随年龄与BMI下降、随锻炼频率上升。
3.6 按基线活动分层：探索性分层显示信息组在低活动(<5000步)与高活动(≥7500步)亚组步数均显著增加，但受回归均值影响，不作为干预有效证据。
讨论部分总结
研究人员指出，被试内步数增加未被主混合模型证实为组间效应，故不能断言LINE信息推送本身提升活动量；高岛平居民依从性更高提示社区凝聚力与在地情境比个体信息推送更能维持参与，且81岁以上30天脱落约七成，说明最老高龄者需持续数字素养与操作支持。心率差异仅作观察性生理信号，不宜推演为心血管适应。协变量效应量级远超干预效应，进一步弱化信息推送因果解释。研究贡献在于提供了一套基于客观生物特征的市政DX政策评价框架，并揭示“社区情境>信息推送”的实证格局。
结论部分翻译：本研究提出一种利用可穿戴传感器生命数据定量评价社区DX健康促进计划的框架。以板桥区高岛平LINE信息推送2×2设计为例，分析355名参与者5个月数据。被试内分析见信息组步数增加，但主线性混合效应模型未显示步数轨迹的显著组间差异，故被试内增加不得解释为信息提供效应。结果仍证明可穿戴数据能捕捉问卷难以获取的日常活动与生理信号纵向变化。依从性与脱落因居住区而异，提示社区情境与持续参与相关。实施老年人可穿戴健康计划须考虑个体特征并提供持续支持。未来研究应在更广区域与年龄层验证该框架，并采用更大样本与更直接因果识别设计。
