《Sports Medicine》：Optimising Exercise Prescription: A Meta-Analysis Examining the Dose Response of Exercise Duration on Cardiorespiratory Fitness Following HIIT and MICT
摘要
背景 高强度间歇训练（high-intensity interval training，HIIT）常被宣传为改善心肺适能的省时替代方案，以替代中等强度持续训练（moderate-intensity continuous training，MICT），然而各研究中HIIT单次训练时长差异显著。
目的 本研究旨在刻画运动单次训练时长与HIIT及MICT心肺适能改善之间的剂量–反应关系。
方法 本研究为一项剂量–反应Meta分析，纳入比较HIIT与MICT运动时长的随机对照试验，遵循系统评价和Meta分析优先报告条目（Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses，PRISMA）指南，并在PROSPERO注册（CRD42022335590）。效应量采用随机效应Meta分析计算。主要结局指标为最大摄氧量（VO2max）。次要结局指标包括血压、血脂谱、糖代谢标志物及身体成分指标。研究人员采用一阶段随机效应剂量–反应Meta分析，以检验运动时长与适应性改变之间的关系。研究人员检索了PubMed和Google Scholar；研究纳入标准为人类随机对照试验、以英文发表且运动干预持续至少4周。
结果 研究人员共纳入69项随机对照试验（2387名受试者）。高强度间歇训练在改善VO2max方面优于MICT（d = 0.38，95%置信区间 0.27–0.49，p < 0.001）。高强度间歇训练在运动单次训练时长与VO2max之间呈非线性剂量–反应关系，仅需约11分钟/次（95%置信区间 9.5–40.2）即可达到最大效应的80%（VO2max变化 = 3.45 mL/kg/min）。中等强度间歇训练在运动单次训练时长与VO2max之间呈线性剂量–反应关系，达到最大观察效应的80%约需52分钟/次（95%置信区间 30.4–55.8）。该剂量–反应关系在不同人群中具有一致性。高强度间歇训练与MICT在改善心血管代谢危险因素方面效果相当。
结论 高强度间歇训练呈非线性剂量反应，约11分钟/次即可达到VO2max最大效应的80%，而MICT达到相似反应所需时间为前者的四至五倍。两种训练类型对心血管代谢危险因素的影响相当。
1 引言
运动可有效降低慢性疾病发生风险，尤其在管理和降低首次或继发性心血管事件风险方面具有重要作用。心肺适能（cardiorespiratory fitness）通常通过最大摄氧量（VO2max）进行测量，与全因死亡率和心血管疾病风险的降低密切相关。因此，在健康个体或具有危险因素的人群中实施优化运动训练方案，有助于减轻心血管疾病负担。尽管规律体力活动对改善心血管代谢健康具有公认益处，但发达国家约35%的成年人未达到推荐指南标准。缺乏时间常被视为未能满足体力活动要求的重要障碍。因此，时间效率是HIIT在研究和社区环境中日益普及的核心因素。
HIIT被定义为短暂（即≤4分钟）的高强度运动爆发，穿插短暂主动或被动休息期。既往Meta分析显示，HIIT在改善以VO2max衡量的心肺适能方面优于传统MICT。然而，HIIT的宽泛定义意味着运动时长、强度和休息期均可被操控，从而产生几乎无限的组合方案。事实上，某些HIIT方案所需时间几乎与典型MICT单次训练相当。因此，关于HIIT与MICT在改善心肺适能方面，运动时间投入与获益之间潜在的剂量–反应关系差异，目前知之甚少。
近期一项Meta分析比较了超低容量HIIT、较高容量HIIT和MICT，发现尽管低容量HIIT仅需14–47%的时间投入，但低容量HIIT与MICT或较高容量HIIT之间在心肺适能改善方面无显著差异。值得注意的是，该研究还发现较长的总训练时长与较小的VO2max改善相关。这些发现提示HIIT的最小有效剂量可能远低于传统处方剂量。然而，该既往研究仅限于超低容量方案（总训练时间≤15分钟）。此外，尽管受试者同时包含健康个体和心血管代谢疾病患者，但未明确检验这些人群之间剂量–反应关系的潜在差异。
因此，本研究旨在开展一项全面的剂量–反应Meta分析，比较所有训练时长下的HIIT与MICT，采用限制性立方样条模型刻画剂量–反应曲线的形态，识别最小有效剂量、接近最大有效剂量和最大有效剂量，并通过调节变量分析正式检验健康个体与心血管代谢风险升高个体（高血压前期、超重/肥胖、代谢综合征、糖尿病前期）之间剂量–反应关系是否存在差异。其次，研究人员比较了HIIT与MICT对心血管代谢健康标志物的影响。研究人员假设HIIT与MICT呈现不同的剂量–反应关系。此外，研究人员预期，由于基线适能水平较低，HIIT与MICT在心血管代谢风险升高人群中比在健康人群中产生更有利的心肺适能结局，但两人群间的相对剂量–反应曲线形态相似。次要假设为心肺适能的差异将导致心血管代谢健康标志物的不同变化。
2 方法
本文是对Mattioni Maturana等人发表数据集的扩展和进一步分析，该数据集研究了HIIT与MICT对心血管代谢终点的影响。研究人员通过开展新的系统检索扩展了数据集，检索于2021年4月启动，2025年2月完成，这些新增研究被纳入初始Meta分析。Meta分析方案基于PRISMA指南，并在PROSPERO注册（ID CRD42022335590）。检索在PubMed中进行，并由Google Scholar灰色文献补充。
纳入标准包括：（i）研究报告至少以下结局之一：VO2max、体质指数（BMI）、体重、体脂百分比、收缩压、舒张压、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、甘油三酯、总胆固醇、空腹胰岛素、空腹血糖或胰岛素抵抗稳态模型评估；（ii）研究为随机对照试验，运动训练方案至少4周，受试者被随机分配至HIIT或MICT；（iii）研究组仅涉及HIIT或MICT干预，即涉及任何营养或抗阻训练干预的研究组不予考虑；（iv）排除确诊心血管疾病（包括心脏康复）、胰岛素依赖性糖尿病或其他需要持续医疗或康复治疗的患者。包含心血管代谢危险因素（肥胖、代谢综合征、糖尿病前期、高血压前期）受试者的研究符合纳入条件；（v）研究在人类中进行并以英文发表。
2.1 结局指标
研究人员将VO2max作为主要结局指标。最大摄氧量按原始作者报告提取，无论其被指定为真正的VO2max还是峰值摄氧量。次要结局指标包括BMI、体重、体脂百分比、收缩压、舒张压、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、甘油三酯、总胆固醇、空腹胰岛素、空腹血糖和胰岛素抵抗稳态模型评估。
2.2 受试者
健康受试者被定义为无诊断性心血管或代谢疾病且不使用任何药物的个体。心血管代谢组包括作者报告为代谢综合征、高血压前期、糖尿病前期以及肥胖/超重的个体。
2.3 运动训练干预
按照国际标准，研究人员将HIIT分类为重复进行相对高强度运动并穿插较轻松运动或休息恢复期的训练方式。干预措施根据处方方案的特征而非原始作者使用的术语进行分类，鉴于文献中命名不一致。在HIIT范畴下，研究人员同时归组了采用接近最大努力并穿插恢复期的方案（高强度运动通常处方为>80% VO2max或>85%最大心率，HRmax）以及采用短时长（≤30秒）最大或超最大“全力”冲刺努力并穿插恢复期的方案。这与既往分析不同，既往分析将近最大间歇（HIIT）和全力冲刺方案作为独立模式检验；此处将两者合并以最大化剂量–反应模型可用的剂量范围。在所有纳入研究中，HIIT组与进行持续运动、强度一致低于HIIT对照组的MICT组进行比较。根据定义，MICT应在中等强度域内进行（即低于乳酸/气体交换阈值）；然而，大多数研究相对于最大锚点（VO2max或HRmax百分比）而非生理阈值处方强度，这限制了研究人员确认处方强度是否真正属于中等强度域的能力。在所有纳入研究中，MICT最常处方为约50–80% VO2max或约65–80% HRmax，该范围的上端可能延伸至高强度域，尤其在适能较低的受试者中。因此，保留了原始作者定义的所有MICT处方。最后，尽管研究常将HIIT和MICT组描述为“匹配”或“做功等效”，但报告的训练数据很少支持这一点；因此研究人员未据此排除研究，而是按报告提取处方运动剂量。
2.4 偏倚评估
研究人员使用最新Cochrane随机试验偏倚风险评估指南评估纳入研究的偏倚风险。偏倚根据五个类别评估：（i）随机化过程产生的偏倚；（ii）偏离预期干预措施导致的偏倚；（iii）结局数据缺失导致的偏倚；（iv）结局测量中的偏倚；（v）报告结果选择中的偏倚。判断按三个类别进行：“低”、“存在一定问题”或“高”。较小研究可能呈现与较大样本不同（通常更大）的治疗效应的现象（即小研究效应）也被评估用于发表偏倚控制。
2.5 Meta分析
研究人员提取了每个组（HIIT和MICT）干预前和干预后报告的均值、标准差和样本量。当报告标准误而非标准差时，使用公式SD = SEM × √N进行转换，其中SD为标准差，SEM为均数标准误，N为组样本量。当研究报告置信区间（CI）时，使用公式SD = √N × (CIhigh ? CIlow)/(2 × t)转换为标准差，其中SD为标准差，N为组样本量，CIhigh为CI上限，CIlow为CI下限，t为给定alpha（如ɑ = 0.05）下N?1的t分布。研究人员随后在Meta分析中使用原始均数差（MD）和标准化均数差（即Cohen's d），通过DerSimonian-Laird估计量以随机效应模型计算，用于估计研究间方差。效应量被视为可忽略（d < 0.2）、小（d = 0.2–0.5）、中等（d = 0.5–0.8）或大（d > 0.8）。
2.6 敏感性分析
对每项Meta分析进行敏感性分析，以确定结局对分析假设的稳健性。采用留一法交叉验证，即每次排除一项研究后在每个纳入研究子集上执行Meta分析。留一法交叉验证研究每项个体研究如何影响Meta分析的总体估计。当留一法交叉验证显示平均效应依赖于单项研究（即离群值）时，将该研究从总体分析中移除并重新运行Meta分析。显著性水平设为p < 0.05。
2.7 剂量–反应Meta分析
对于HIIT相对于MICT存在显著效应的终点（或反之），研究人员随后进行剂量–反应Meta分析，以研究各运动训练组内的剂量–反应关系。运动剂量确定为每次训练分钟数（分钟/次，次内剂量）、每周分钟数（分钟/周，每周训练量）和总分钟数（累积剂量）。研究人员按如下方式分析所有运动训练处方：（i）热身和整理活动从时长计算中排除，因为研究内HIIT和MICT方案中这些阶段保持相似（因此不太可能解释运动模式间的潜在差异）；（ii）所有高强度期和恢复期均被纳入；（iii）由于HIIT被定义为高强度运动期后跟随恢复期，若最后一个高强度运动后未报告恢复期，则在计算中“添加”最后一个恢复期；（iv）若运动时长在干预期间不一致（例如训练从每周一次进展到每周三次），则将中位数作为研究的运动时长。
随后进行一阶段随机效应剂量–反应Meta分析，以检验运动剂量与运动训练方案诱导的delta反应之间的关系，并检验该关系在HIIT与MICT之间是否存在差异。研究人员使用以下线性混合模型对运动剂量进行建模：yi = Xiβ + Zibi + εi，其中yi代表研究i中非参照剂量水平的VO2max均数差，Xi为包含剂量转换及其与干预类型交互作用的研究特异性设计矩阵，β为定义剂量–反应曲线形态的固定效应系数，bi为允许研究间异质性的随机效应系数，εi为研究内误差项。研究人员使用限制最大似然估计获得模型参数。研究间异质性通过方差分配系数量化，该系数代表每个暴露水平上可归因于研究间异质性的总方差比例。拟合优度通过偏差统计量和去相关残差检验评估。
为刻画剂量反应，研究人员进行了有效剂量（ED）分析。研究人员计算了达到最大观察效应50%、80%和100%所需的剂量（分别为ED50、ED80和ED100）。分析通过识别对应每个目标最大预测效应百分比的剂量进行。对每个ED值，使用自举方法计算95% CI。为防止外推超出观察剂量范围，分析在对应最大预测效应的剂量处截断。
2.7.1 做功时间敏感性分析
作为量化恢复对单次剂量的贡献的敏感性分析，HIIT剂量–反应模型（分钟/次、分钟/周、总分钟数）仅使用主动高强度做功时间重新拟合（即高强度运动次数与时长之积），排除恢复、热身和整理活动。
2.7.2 调节变量分析
研究人员对基线VO2max（连续变量，以及按年龄和性别调整的适能百分位类别）和受试者年龄进行了HIIT与MICT效应量的随机效应Meta回归。研究人员还检验了处方MICT强度（锚定至%VO2max，以及分别锚定至%HRmax）是否调节组内VO2max反应。
2.8 数据转换
由于研究人员对两种干预之间的均数差进行Meta分析，需要以下数据：（i）均数差（原始差）和（ii）干预前后差异的标准差。原始均数差计算为Mdiff = Mpost ? Mpre，其中Mdiff为原始均数差，Mpost为报告干预后均数，Mpre为报告干预前均数。然而，计算干预前后差异的标准差需要更多步骤。需要每项研究干预前和干预后值之间的Pearson相关系数（r）。由于运动训练研究很少报告该系数，选择r = 0.85，并按先前建议以r = 0.80、r = 0.85和r = 0.90进行敏感性分析。确定r系数后，差异均数的标准差计算为SDdiff = √(SDpre2 + SDpost2 ? 2 × r × SDpre × SDpost)，其中SDdiff为差异均数的标准差，SDpre为干预前标准差，SDpost为干预后标准差，N为干预组样本量。为使用原始差进行Meta分析，研究人员根据《美国医学会风格手册》将每个终点转换为统一单位。高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇和总胆固醇从mg/dL转换为mmol/L，公式为mg/dL/38.6；甘油三酯从mg/dL转换为mmol/L，公式为mg/dL/88.5；空腹血糖从mg/dL转换为mmol/L，公式为mg/dL/18.018018；空腹胰岛素从uIU/mL转换为pmol/L，公式为uIU/mL × 6.945。所有数据分析和可视化在R 4.4.2版本中执行。
3 结果
图1显示了研究选择的流程图。两名评审员独立筛选了检索到的4085篇文章的标题和摘要，并检索出577篇符合条件进行全文评估的文章；另通过Google Scholar和相关综述的参考文献列表识别出23项研究。应用纳入标准后，69篇文章被纳入本研究。所检文章中包含2387名受试者。总计HIIT有1199名受试者，MICT有1188名受试者。所有组的平均±标准差样本量为29 ± 17名受试者。男性比例（即男性总数除以样本量）为55 ± 36%。单次训练时长（排除热身和整理活动）HIIT为25.3 ± 11.6分钟，MICT为43.2 ± 11.8分钟。每周运动训练时长为HIIT 74.4 ± 35.4分钟，MICT 130 ± 36分钟。总分钟数为HIIT 716 ± 469分钟，MICT 1306 ± 589分钟。纳入研究的平均运动训练干预时长为10 ± 6周。HIIT的高强度运动通常处方为80–95% HRmax（或75–170% VO2max），而MICT处方为65–80% HRmax（或50–80% VO2max）。干预期间HIIT总训练次数为2382次，MICT为2532次。运动训练依从性（即遵守规定运动训练次数的程度）HIIT为89.4 ± 9.4%，MICT为89.1 ± 10.5%。
使用Cochrane偏倚评估显示，69项研究中有59项呈现“低”偏倚风险，其余10项在随机化过程相关偏倚（领域1）中呈现“存在一定问题”。在偏离预期干预措施相关偏倚（领域2）中，46项研究呈现“低”偏倚，23项呈现“存在一定问题”。关于结局数据缺失相关偏倚（领域3）和结局测量相关偏倚（领域4），所有纳入研究均呈现“低”偏倚风险。最后，对于报告结果（领域5），65项研究呈现“低”偏倚风险，其余4项呈现“存在一定问题”。
3.1 心肺适能（VO2max）的剂量–反应Meta分析
组内分析（即仅HIIT或MICT的训练前后）表明，HIIT（MD = 4.36 ± 0.29 mL/kg/min，d = 0.83 ± 0.07，p < 0.001）和MICT（MD = 2.59 ± 0.27 mL/kg/min，d = 0.48 ± 0.06，p < 0.001）均呈现VO2max的显著增加。组间分析（即HIIT vs MICT）表明HIIT相对于MICT具有显著更大的效应（MD = 1.20 mL/kg/min，95% CI 0.83–1.57，d = 0.38，95% CI 0.27–0.49，p < 0.001）。
由于发现HIIT与MICT之间存在显著差异，研究人员对VO2max进行了剂量–反应Meta分析，运动剂量定义为分钟/次、分钟/周和总分钟数。高强度间歇训练呈现显著的非线性剂量–反应关系（第二样条项 = ?2.643，p < 0.001），而MICT呈线性模式（合并第二样条项 = 0.149）。预测最大效应因剂量指标而异：对于HIIT，按分钟/次建模时VO2max最大预测改善为4.31 mL/kg/min，分钟/周为4.32 mL/kg/min，总分钟数为6.64 mL/kg/min。对于MICT，最大效应分别为4.13、3.27和3.70 mL/kg/min。这些差异反映了研究间最大观察剂量的变化以及每种剂量指标所捕获的训练刺激的不同方面。达到最大效应的80%（ED80），HIIT仅需11.4分钟/次，而MICT需52.4分钟/次（p < 0.001），代表4.6倍的时间节省。在ED50（最大效应的50%）时，HIIT需5.8分钟/次，而MICT需36.0分钟/次（6.2倍差异，p < 0.001）。对于最大观察效应（ED100），HIIT需23.2分钟/次，而MICT需63.0分钟/次（2.7倍差异，p < 0.001）。
当HIIT剂量以主动高强度做功时间而非总训练时间表示时，每次训练约5分钟做功即可达到最大VO2max增益的80%（ED80 5.2分钟/次 [95% CI 4.5–7.5]），每周约15分钟做功（ED80 14.7分钟/周 [95% CI 12.8–19.0]），反应在每次训练约10分钟做功时趋于平台。在所有HIIT干预中，恢复期占每次训练的中位数为50%（范围17–90%），每次间歇的做功与休息比范围为1:9至5:1（中位数1:1），强调相同的单次训练时长可代表显著不同的高强度做功量。
处方MICT强度未显著调节组内VO2max反应（β = ?0.02 mL·kg/min/每%VO2max，p = 0.80；β = ?0.11/每%HRmax，p = 0.25）。基线VO2max同样未调节HIIT与MICT效应，无论以连续变量建模（β = ?0.003/每mL·kg/min，p = 0.64）还是按适能百分位类别（<30th vs ≥30th：d = 0.36 vs 0.40，p = 0.73），且两组组内增益与基线无关（HIIT β = 0.016，p = 0.61；MICT β = 0.014，p = 0.66）。受试者年龄未显著调节效应（连续β = 0.005/每年，p = 0.19；分类p = 0.63），尽管连续估计趋势指向年龄较大时HIIT优势更大。
3.2 心肺适能剂量反应：健康人群与心血管代谢风险人群
使用Wald检验的正式统计检验显示，健康个体与心血管代谢风险升高个体之间的剂量–反应曲线对于HIIT（χ2 = 1.87，p = 0.39）和MICT（χ2 = 3.73，p = 0.16）均无显著差异。尽管缺乏统计学显著性，描述性分析显示点估计存在一定变异。对于HIIT，健康个体呈现更强的非线性反应模式（第二样条项 = ?5.44，p < 0.001），而心血管代谢风险升高个体较弱（第二样条项 = ?0.76，p = 0.025）。ED80点估计在健康个体中为10.1分钟/次 [95% CI 8.9–16.7]，心血管代谢风险个体中为12.9分钟/次 [95% CI 9.6–49.2]，但宽泛且重叠的CI排除了确定性结论。类似地，对于MICT，ED80点估计在健康个体中为26.2分钟/次 [95% CI 16.4–54.2]，心血管代谢风险个体中为53.7分钟/次 [95% CI 24.9–56.2]（Wald检验，p = 0.16）。
所有分析均观察到显著的研究间异质性，心血管代谢风险升高组的异质性最强（HIIT：第一样条项研究间SD = 0.18，第二样条项 = 1.01；MICT：第一样条项SD = 0.01，第二样条项 = 0.04）。该异质性可能反映了所纳入心血管代谢疾病（肥胖、代谢综合征、糖尿病前期、高血压前期）的多样性以及基线适能水平的变异，限制了检测人群特异性差异的统计效力。鉴于非显著的正式检验和宽CI，研究人员将这些亚组结果解释为探索性的，并将主要结论聚焦于合并两人群的总体剂量–反应模式。
3.3 心血管代谢危险因素的剂量反应
组内分析显示，HIIT在BMI（MD = ?0.46 ± 0.18 kg·m?2，d = ?0.16 ± 0.07，p = 0.018）、体脂（MD = ?1.52 ± 0.26%，d = ?0.27 ± 0.06，p < 0.001）、收缩压（MD = ?2.31 ± 0.83 mmHg，d = ?0.21 ± 0.07，p = 0.004）、舒张压（MD = ?2.93 ± 0.51 mmHg，d = ?0.37 ± 0.07，p < 0.001）、甘油三酯（MD = ?0.09 ± 0.04 mmol/L，d = ?0.16 ± 0.07，p = 0.028）和空腹胰岛素（MD = ?8.34 ± 1.85 pmol/L，d = ?0.32 ± 0.10，p < 0.001）方面产生显著改善。MICT在体脂（MD = ?0.92 ± 0.22%，d = ?0.16 ± 0.06，p < 0.001）、舒张压（MD = ?1.63 ± 0.48 mmHg，d = ?0.22 ± 0.06，p < 0.001）和空腹胰岛素（MD = ?5.23 ± 1.73 pmol/L，d = ?0.20 ± 0.09，p = 0.004）方面产生显著改善。组间分析显示，HIIT与MICT在BMI（MD = ?0.18 kg·m?2，95% CI ?0.55至0.18，p = 0.32）、体脂（MD = ?0.58%，95% CI ?1.19至0.03，p = 0.06）、收缩压（MD = ?0.40 mmHg，95% CI ?2.13至1.33，p = 0.65）、舒张压（MD = ?1.22 mmHg，95% CI ?2.47至0.03，p = 0.06）、高密度脂蛋白胆固醇（MD = 0.01 mmol/L，95% CI ?0.03至0.05，p = 0.59）、低密度脂蛋白胆固醇（MD = ?0.01 mmol/L，95% CI ?0.09至0.07，p = 0.82）、甘油三酯（MD = ?0.04 mmol/L，95% CI ?0.12至0.04，p = 0.33）、总胆固醇（MD = ?0.02 mmol/L，95% CI ?0.12至0.08，p = 0.69）、空腹血糖（MD = ?0.02 mmol/L，95% CI ?0.10至0.06，p = 0.66）、空腹胰岛素（MD = ?3.27 pmol/L，95% CI ?7.89至1.35，p = 0.17）和胰岛素抵抗稳态模型评估（MD = ?0.15，95% CI ?0.35至0.05，p = 0.14）方面均无显著差异。这些结果表明，尽管HIIT在改善VO2max方面具有优势，但两种训练模式在改善心血管代谢危险因素方面效果相当。
