Sci Trans Med：步行方式变化可预测死亡和残疾
2019-11-16 国际循环编辑部 国际循环
近日，Science Translational Medicine发表的一项研究指出，步行方式的改变可预测哪些老年人衰弱、残疾和死亡的风险最高。自发性日常运动的变量特征有助于监测老年人的健康状况。
近日，Science Translational Medicine发表的一项研究指出，步行方式的改变可预测哪些老年人衰弱、残疾和死亡的风险最高。自发性日常运动的变量特征有助于监测老年人的健康状况。
受试者手腕和脚踝佩戴类似手表的动能传感器，使研究人员可收集有关运动活动的大量客观数据。分析发现，许多复杂生理信号网络的振荡具有分形结构特征，这意味着这种波动在很宽的时间范围内具有相似的时间、结构和统计特性。这些模式具有指示系统适应和交互的能力，研究旨在探讨其是否可用于预测衰弱和死亡。
图1.日常活动波动的分形模式
自2005年起，研究者要求老年人在进行日常活动时，在其惯用的手腕上佩戴活动监测仪长达10天，在平行于设备表面方向上测量参与者的加速度。行基线测量后，对参与者随访至2018年。
研究者分析1275例个体的测量值，基线时，参与者平均年龄为81岁。随访的平均时间为6年（范围1~13年）。
图2.Cox比例风险模型预测生存曲线
基线测量的步行加速度的随机波动与各种原因导致的衰弱，残疾和死亡相对应。老年人行走方式波动的随机性每增加1个标准差，衰弱风险增加31％，残疾风险增加15％~25％，死亡风险增加26％。
事件发病率平均发生在基线后4.7年（身体虚弱），3~4.2年（残疾）和5.8年（死亡）。观察结果与年龄，性别，教育程度，慢性健康状况，抑郁症状，认知，运动功能和每日总活动无关。
研究人员推测，分形调节与其他健康措施息息相关，因为，分形调节反映了生理调控的复杂性。相反，降级表明系统的复杂性降低。因此，系统对干扰的适应性降低，并且更容易遭受灾难性事件的影响。
手腕和脚腕式动能传感器是一种方便，经济高效且不惹眼的家庭监视形式。临床医生可利用这一发现评估患者衰弱和死亡的风险，并制定早期干预措施。除分析工具外，分形生理学还为神经物理治疗开辟新方法。例如，既往研究发现，使用“粉红噪音”进行声刺激可增强睡眠和记忆力，这种声音的分形时间相关性与在诸如运动，心跳和大脑活动等生理信号中观察到的相似。
此外，另一项研究发现，增加老年患者的光照可减少或消除分形调节的退化。为建立分形调节在生理网络中起作用的确切机制，还需做更多的工作，这项研究加深读者对分形调节的了解，将有助于临床医生确定干预目标，以改善身体健康和寿命。
原始出处：
Peng Li, Andrew S. P. Lim, Lei Gao, et al. More random motor activity fluctuations predict incident frailty, disability, and mortality. Science Translational Medicine, Oct 2019
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