技术辅助身体活动干预支持健康老龄化的开发、实施与评估建议：来自PhysAgeNet的见解

《Frontiers in Digital Health》：Recommendations for the development, implementation, and evaluation of technology-assisted physical activity interventions to support healthy aging: insights from PhysAgeNet

　　

中文摘要翻译 数字健康技术（digital health technologies）为支持老年人身体活动（physical activity, PA）提供了巨大潜力，然而其开发与实施往往由技术可能性驱动，而非临床证据和用户需求。本立场论文（position paper）在PhysAgeNet COST行动框架内开发，综合了当前证据与专家共识，为老年人设计、评估和实施技术辅助身体活动干预提供建议。我们首先概述了与身体活动促进相关的关键技术类别和功能，包括可穿戴设备（wearables）、运动游戏（exergames）、移动应用程序（mobile applications）、远程健康平台（telehealth platforms）和智能环境（smart environments），并强调了准确性（accuracy）、可靠性（reliability）、连接性（connectivity）、互操作性（interoperability）和数据安全（data security）等关键技术要求。随后我们强调，数字干预需与既有的身体活动、跌倒预防、衰弱（frailty）和肌少症（sarcopenia）临床指南保持一致，包括根据FITT-VP原则明确运动剂量（exercise dose），以及对身体活动和技术的双重依从性（dual adherence）进行稳健监测。基于技术接受模型（technology acceptance models）和行为改变理论（behavior change theories），我们描述了以用户为中心和共同创造的设计过程如何将理论构念转化为具体的数字功能，以增强动机、愉悦感和长期参与度。最后，我们提出了针对开发者、研究者和临床医生的利益相关者特定指导，包括用户评估、弱势群体招募、实施框架以及基于临床的结果和可用性评估建议。综合而言，这些建议提供了一条务实的路线图，推动从技术推拉范式（technology-push paradigm）转向基于证据、可接受且公平的技术辅助身体活动干预，并可持续地整合到老年人的常规实践中。

论文主体内容总结

1 引言

数字健康技术为促进老年人身体活动（physical activity, PA）开辟了新机遇，但"技术推拉"（technology push）现象导致创新由技术能力驱动而非用户需求驱动，开发者先创建设备和应用，再寻求临床应用，往往与老年人能力、临床医生要求和循证指南错位，导致采用率和持续使用率滞后于创新速度。核心挑战在于弥合技术领域与现实实施之间的鸿沟：开发者强调技术能力，临床医生关注证据、指南和患者结局，这种优先级分歧阻碍了数字工具向常规实践的转化。PhysAgeNet COST行动网络（4个工作组）旨在解决老年循证PA干预的相关挑战，其第三工作组的核心任务是对当前老年人技术辅助运动试验的实施方式进行梳理和批判，并将其转化为基于共识的方法学指南。本论文的独特贡献在于将技术分类、临床剂量标准、技术要求、行为改变理论和共同设计方法等独立分支整合为一套针对利益相关者的可操作建议，并引入和操作化了双重依从性（dual adherence）构念作为组织原则。文中"老年人"指65岁及以上个体，同时指出年龄仅是功能与认知异质性的不完美代理指标。

2 Technologies to support physical activity

数字健康的定义是将数字技术整合到健康相关过程中以提升其有效性和效率。从计步器到远程健康平台，各类技术日益用于支持老年人身体活动。最常见的相关技术包括：可穿戴设备/追踪器（wearables/trackers）、声音和视频记录系统、应用程序（apps）、骨骼骨架化身系统（skeleton avatar systems）、多传感器设置（multi-sensor setups）、智能健身设备（smart fitness equipment）、直播和在线健身课程、交互式游戏和扩展现实（exergames）、增强现实（augmented reality）、活动追踪和社区参与客户端应用、远程健康和远程辅导平台（telehealth and remote coaching platforms）。近期综述发现，运动游戏（30%）、移动应用（22%）和网络视频/电话（13%）是最常用的数字工具，而虚拟现实和增强现实使用较少。技术被纳入PA项目的用途包括：支持独立和/或更安全的身体活动、在活动前中后提供信息、监测用户和结局、个性化项目以及促进社会支持。通信功能可实现行为改变技术（behavior change techniques），如提供运动指令、结局监测、运动表现反馈、实时健康或运动数据以及功能能力信息。

3 Evidence-based clinical approaches

技术辅助PA项目必须与既定指南保持一致，如世界卫生组织（WHO）2020年身体活动和久坐行为指南、EULAR髋膝骨关节炎非药物核心管理建议、世界跌倒预防和管理指南、ESSA社区老年人运动预防跌倒立场声明、肌少症抗阻运动处方与实施建议、衰弱和脆弱性骨折运动预防与管理指南等。数字工具应按照FITT-VP框架（频率frequency、强度intensity、时间time、类型type、总量volume、进阶progression）提供符合最佳证据的运动内容。依从性是技术辅助PA干预成功的关键决定因素，涵盖双重依从性：活动组分依从性（activity-component adherence），即FITT-VP参数实际完成程度，可按完成规定训练次数的比例、达到目标强度或时长（如通过心率或加速度计数据）以及干预期间进阶依从性进行量化；技术参与依从性（technology-engagement adherence），即与交付平台本身的持续交互，可按相对于规定计划的登录或训练频率、功能使用广度以及随时间的参与衰减进行量化。目前无法推荐跨技术和干预类型的通用有效阈值，应根据规定的活动剂量和技术的预期用途预先设定适当阈值。技术参与不应被视为活动依从性的代理指标，两者关系应作为中介或调节变量明确检验。分别报告两个维度而非单一复合"依从性"指标，可使研究者区分因用户脱离技术而失败的干预与尽管持续使用技术但活动剂量不足而失败的干预。

4 Technical considerations

技术考虑因素对数字PA干预的可行性、有效性和采用起决定性作用。关键技术考虑包括：准确性（accuracy），即数据测量精度及与金标准方法的效度比较；可靠性（reliability），即测量在不同时间和条件下的一致性和可重复性；互联网连接性（internet connectivity），即数据同步和视频干预的网络基础设施要求；电源和充电要求；技术支持和维护；互操作性（interoperability），即系统跨平台通信和共享数据的能力；数据安全（data security），即传输、存储和处理过程中个人健康信息的保护；与其他（医疗）系统的集成，如电子健康记录和临床决策支持系统的兼容性；设备可用性和成本；可穿戴设备依从性；环境设置；人工智能（artificial intelligence, AI）集成。除界面简洁性外，技术辅助PA干预还应依据正式软件工效学标准进行评估，如ISO 9241-11:2018（可用性框架）和ISO 9241-171:2025（软件可访问性）。临床部署前应记录分阶段质量保证流程，包括代表性老年人的形成性可用性测试、人为因素专家评审、可预见故障场景测试和现实条件下的现场验证。涉及医疗器械软件时还应考虑IEC 62304等生命周期要求。硬件约束决定隐私保护AI方法的可行性，联邦学习或拆分学习不应仅基于隐私理由推荐，还需考虑计算、通信和能耗需求。互操作性报告应涵盖数据采集、标准化数据交换、安全用户授权和语义一致性四个架构域。同意信息应适合不同数字素养的老年用户，将参与同意与可选数据用途同意分离，并采用分层通俗语言、可视化摘要和理解检查。

5 Theoretical frameworks for technology-assisted PA interventions

技术接受通常被定义为使用或获取技术知识的行为意图，可视为技术实际实施和持续使用的前兆。大多数技术接受模型基于理性行为理论（Theory of Reasoned Action, TRA），该理论认为实际行为先于行为意图，意图受行为态度和主观规范影响。常用模型包括：技术接受模型（Technology Acceptance Model, TAM）及其扩展TAM-2、整合技术接受与使用理论（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT）及UTAUT-2、老年人技术接受模型（Senior Technology Acceptance Model, STAM）和老年技术接受模型。技术接受模型解释老年人为何采用数字技术，但对如何实现技术辅助PA的持续参与提供有限洞见。因此，技术辅助PA干预必须建立在稳健的行为改变理论基础上，涵盖传统面对面项目模型、针对技术中介情境的整合框架以及将理论转化为设计特征的实用工具包。新兴双过程视角如情感反思理论（Affective-Reflective Theory, ART）对理解运动参与的情感维度日益重要。证据综合表明，有效的技术辅助PA项目通过核心行为改变技术操作化这些机制，包括自我监测、目标设定、反馈、提示或线索以及社会支持。不同框架在干预设计的不同阶段具有互补性：行为改变轮（Behaviour Change Wheel）和社会认知理论（Social Cognitive Theory）最适合在设计阶段明确"有效成分"；TAM和UTAUT最适合在原型存在后解释和预测双重依从性的技术参与维度；社会生态模型最适合在实施和推广规划阶段识别情境障碍。研究者应明确将行为改变或临床框架（针对活动组分依从性）与技术接受框架（针对技术参与组分）配对，并根据干预发展阶段论证配对合理性。

6 User-centered development methodologies

老年人PA支持技术的开发应纳入共同创造过程，涉及体育科学、老年学、人机交互和老年人本身的专家。以用户为中心的设计至关重要，开发过程中应迭代测试和评估原型，以促进用户与开发者之间的反馈循环。相关方法包括：共同创造跨学科运动游戏设计（Co-creative Interdisciplinary Exergame design, CIEM）及其扩展反思版（CIEMER）、基于经验的共同设计（Experience-Based Co-Design, EBCD）、参与式行动研究（Participatory Action Research, PAR）和带有共同创造的干预映射（Intervention Mapping with Co-Creation）。

技术开发者应考虑：以用户为中心的方法满足老年人多样化需求，遵循迭代方法在各技术成熟度阶段持续整合反馈。老年人重视简洁易用，复杂性会导致挫败和不采纳。交互设计需适应老年人感觉和运动能力，使用大字体、清晰指令和多模态反馈。鉴于互联网连接差异，应构建离线模式作为核心故障保护功能，核心功能在无连接时仍可用，数据本地排队并在恢复连接后自动同步。可访问性和可用性方面，界面简洁性至关重要，大按钮和减少滚动可显著提升可用性。保护和安全性方面，技术应设计安全功能以最小化运动风险，如安全提醒、休息提示和超阈值警告，并可监测环境危险。可接受性和用户感知方面，老年人更倾向于采用满足其需求、增强自主性和幸福感的技术，数字鸿沟和数字素养差异显著影响技术接受。准确性方面，可穿戴设备或应用收集数据的准确性对根据实时表现调整干预至关重要。

研究者应考虑：采用多维评估方法，涵盖干预结局、实施和可扩展性。更新的JBI循证医疗模型通过FAME维度（可行性feasibility、适宜性appropriateness、意义性meaningfulness、有效性effectiveness）提供总体评估视角。混合随机对照试验（hybrid RCT）设计可同时检验有效性和实施。招募老年人面临技术获取受限、技能不足和知识缺乏等挑战，弱势群体（慢性病患者、社会经济地位不利者）受影响尤为严重。应在招募和干预阶段解决健康素养和数字素养问题，特别关注弱势群体纳入。没有单一工具能涵盖所有相关维度，研究者应根据具体构念选择经过验证的测量工具，并将自我报告与客观使用数据和定性反馈相结合。远程医疗满意度问卷（Telemedicine Satisfaction Questionnaire, TSQ）仅在干预含大量远程医疗成分时作为补充。研究者应记录每个设计元素对短期和长期参与的贡献，并通过客观和主观测量评估两种依从性形式。

临床医生应考虑：实施技术辅助PA项目需要结构化、临床依据的评估过程，涵盖干预前、干预中和干预后三个阶段。干预前评估包括：基于内在能力而非年龄的资格标准、安全筛查（如PAR-Q+、跌倒史）、动机识别（如BREQ-3、PACES）、数字素养评估、技术接受度、感觉/认知约束和情境社会经济可行性。干预中评估包括：技术引导和培训（60分钟引导课程、分步印刷指南、练习环节）、持续技术支持（专用电话、每周主动检查、应用内故障排除）、社会和正式支持（邀请家庭成员参与引导、照护者快速入门表）、适应和个性化（基于完成率的自动进阶、心率超阈值时降低强度、根据阅读困难切换提示模式）、监测安全和优化（应用使用日志、每周RPE记录、每两周电话检查、不活动超7天触发随访）。干预后评估包括：身体结局和安全性（TUG测试、30秒椅子站立测试、握力测力法、6分钟步行测试、不良事件日志审查）、依从性（PA和技术）、心理和动机结局（重复PACES和BREQ-3、半结构化访谈）、技术可用性和可接受性（系统可用性量表SUS、干预后STAM比较）、整体感知影响（自主性和信心Likert量表、定性访谈）。

7 Discussion

本论文综合当前证据，为老年人技术辅助PA干预的开发、研究和实施提供可操作指导。成功数字健康解决方案需要临床证据、行为理论、技术严谨性和以用户为中心的设计原则的刻意整合。

7.1 将数字交付与循证运动实践对齐：技术辅助干预不应事后"附加PA"，而应操作化既定指南，通过支持FITT-VP原则的数字功能实现高质量运动处方和随时间进阶。PA与健康结局的剂量-反应关系要求对规定活动和交付技术均保持持续参与，这是数字干预独有的双重依从性挑战。文中以假设的应用程序交付步行项目为例，将每个FITT-VP参数与具体处方值和两种双重依从性指标配对，使研究者或临床医生能确定缺乏项目效果是因活动剂量不足、技术参与不足或两者兼有。该模板可适用于其他运动模式，但应明确指标的定义，更大的交互不应自动解释为更好的依从性。

7.2 技术基础和实际约束：准确性、可靠性、连接性、安全性和互操作性等技术考虑直接决定干预的可行性和有效性。关键基础设施挑战包括农村地区互联网连接差异、设备充电依从性和实时技术支持需求。隐私保护AI方法（联邦学习、拆分学习）可在保护敏感健康数据的同时实现个性化适应，但计算需求可能限制家庭实施。医疗系统集成仍处于理想化状态，很少有平台实现与电子健康记录的无缝互操作。

7.3 行为科学作为参与的基础：技术接受模型解释采用意图，但对持续参与（干预有效性的最终决定因素）提供有限洞见。接受是必要但不充分的：长期依从性取决于成功针对行为和动机机制的干预。既定行为改变理论汇聚于核心机制：自我效能增强、自主动机、目标设定、自我监测、反馈和社会支持。情感反思理论对运动游戏情境提供关键洞见，享乐愉悦驱动持续参与超越理性思考。关键挑战是从对理论的表面引用转向系统应用，未来研究必须明确记录从理论到设计的转化。

7.4 以用户为中心的设计作为实施策略：共同创造方法不仅是伦理最佳实践，更是开发可接受、可用解决方案的战略必需品。老年人在身体能力、认知功能、感觉能力和技术经验方面的异质性要求在所有技术成熟度水平进行迭代共同设计周期。参与式行动研究和基于经验的共同设计将老年人定位为共同研究者而非被动对象。老年人可用性原则已明确确立：大字体、清晰图标、最小滚动和多模态反馈，但实施差距持续存在。最优方案因个体而异，强化了对可适应、可定制设计而非一刀切产品的需求。

7.5 利益相关者特定含义：开发者应优先考虑：（1）满足Web内容可访问性指南（WCAG）标准的可访问性；（2）嵌入基于明确理论框架的行为改变技术；（3）在老年人样本中进行技术性能验证；（4）隐私设计架构和透明数据治理；（5）整个开发周期的共同创造伙伴关系。研究者必须：（1）使用验证工具进行全面干预前评估；（2）记录解决数字鸿沟和弱势群体纳入的招募策略；（3）使用客观设备日志和主观满意度及可用性测量评估双重依从性；（4）通过不良事件监测评估安全性；（5）使用FAME维度作为总体评估视角。临床医生应：（1）筛查患者PA准备度和技术能力；（2）提供建立自我效能的个性化引导课程；（3）建立利用家庭网络和专业资源的技术支持路径；（4）基于客观数据监测依从性并调整处方；（5）使用功能测量结合技术可用性评估评价结局。

7.6 解决公平和年龄歧视：如果获取障碍、成本约束和算法偏见未得到解决，数字健康干预可能加剧健康不平等。设备拥有和互联网连接的社会经济差异系统性地将弱势人群排除在技术辅助项目之外。数字鸿沟超越获取延伸到数字素养，许多老年人拥有设备但缺乏有效使用健康应用的技能或信心。在招募和干预阶段，针对健康素养和数字素养的有针对性支持至关重要。人工智能中的年龄歧视代表一个特殊关注领域，算法偏见可能延续对老年人的刻板印象，训练数据中老年人代表性不足可能导致模型在老年人群体中表现不佳，需要开发过程中纳入老年人参与和公平性审计。