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问卷调查与运动手环测量少年儿童身体活动的相关性分析_杨曦.pdf

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资源描述

1、中国公共卫生管理2023年2月第39卷第1期Chin.J of PHM.Feb.2023 Vol.39 No.1儿童身体活动对其健康状况和防治成年期肥胖、心血管疾病、代谢性疾病等具有重要作用1-2。身体活动测量是开展身体活动研究的前提和基础。探索更为准确的儿童身体活动测量方法已成为全球关注的研究领域2。运动手环兼具方便携带、经济有效的特点,可24小时监测人们的活动情况。而基金项目:国家科技基础资源调查专项基金项目(2017FY101107);中国疾病预防控制中心青年科研基金项目(2022A202);2022 年 度 慢 性 病 防 治 与 健 康 教 育 科 研 项 目(BJMB0012022

2、028009)作者简介:杨曦(1989),女,博士研究生,副研究员;研究方向:流行病与卫生统计学、公共卫生、卫生管理通信作者:赵文华,E-mail:问卷调查与运动手环测量少年儿童身体活动的相关性分析杨曦1,琚腊红2,于文涛2,于冬梅2,房红芸2,庞学红2,许娟2,赵文华21.中国疾病预防控制中心,北京 102206;2.中国疾病预防控制中心营养与健康所摘要:目的探讨研制的“中国617岁儿童身体活动问卷”与运动手环测量儿童身体活动的相关性。方法在北京市延庆区和重庆市万州区选取4所学校6个班级共120名学生参与调查。采用Spearman等级相关方法和Bland-Altman方法检验问卷与运动手环测

3、量身体活动时间的相关性,运用广义多元线性回归方法建立校正模型,提高问卷测量的准确性。结果问卷调查与运动手环测量总体身体活动时间的相关系数(r)为0.38(P0.001),测量中等及以上强度身体活动时间的r为0.220.32(P0.019)。建立的总体身体活动时间、中高强度身体活动时间和身体活动能量消耗的校正模型可分别解释 45.1%、41.4%和 46.9%运动手环测量的总变异。结论问卷调查与运动手环测量我国617岁少年儿童身体活动的相关性低。使用校正模型可以提高问卷测量的准确性。关键词:少年儿童;运动手环;身体活动;相关性;校正中图分类号:R197.1文献标识码:B文章编号:1001-956

4、1(2023)01-0115-04DOI:10.19568/ki.23-1318.2023.01.0028Analysis on the Correlation between questionnaire and wristbandactivity monitor for measuring physical activity in children andadolescentsYANG Xi*,JU La-hong,YU Wen-tao,YU Dong-mei,FANG Hong-yun,PANG Xue-hong,XU Juan,ZHAO Wen-hua*Chinese Center fo

5、r Disease Control and Prevention,Beijing 102206,ChinaAbstract:Objective To explore the correlation between“Chinese Physical Activity Questionnaire for Children Aged 617 Years”and wristband activity monitor for measuring physical activity in children.Methods A total of 120 studentsfrom 6 classes in 4

6、 schools in Yanqing District,Beijing City and Wanzhou District,Chongqing City were selected.Spearman s rank correlation and Bland-Altman method were mainly used to examine the correlation between thequestionnaire and wristband activity monitor for measuring time spent in physical activity.Multivaria

7、te linear regressionwas used to develop calibration equations,and improve the accuracy of the questionnaire.Results Correlation coefficients(r)of questionnaire survey and wristband activity monitor was 0.38(P0.001).For time spent in physical activity of themoderate and higher intensity,r ranged from

8、 0.22 to 0.32(P0.019).The calibration equations for time spent in overallphysical activity,moderate and higher physical activity,and physical activity energy expenditure accounted for 45.1%,41.4%and 46.9%of total variation in measures of wristband activity monitor.Conclusion Correlations betweenques

9、tionnaire and wristband activity monitor for measuring physical activity are low to moderate in Chinese children andadolescents aged 617 years.Calibration models can increase the accuracy of the questionnaire measures.Keywords:children and adolescents;wristband activity monitor physical activity;cor

10、relation;calibration 公共健康 115中国公共卫生管理2023年2月第39卷第1期Chin.J of PHM.Feb.2023 Vol.39 No.1问卷测量可提供身体活动的类型、场景等信息,目前仍是身体活动流行病学调查的主要方法3。然而,我国关于身体活动问卷测量准确性的研究较少,与运动手环测量身体活动的相关性不明确,尚未形成针对我国 617 岁少年儿童身体活动准确、有效的调查手段。近年来,Saint-Maurice4的研究团队提出校正研究策略可以用来改善身体活动问卷测量的有效性。因此,本研究旨在探讨问卷调查与运动手环测量我国617岁少年儿童身体活动的相关性,建立校正模型以

11、调整问卷测量身体活动的误差,并拟合模型排除混杂因素的影响。1对象与方法1.1调查对象考虑身体活动的地域差异,本研究于2018年36月选取北京市延庆区和重庆市万州区作为调查点,在每个调查点选取1所小学和1 所中学,再由学校随机抽取小学四年级、初中一年级、高中一年级各1个班级,每年级20人,共计120名学生作为调查对象。男女生各半,调查对象基本可以代表617岁少年儿童。调查对象身体健康、智力正常并能遵循调查的要求参与本研究的相关调查。所有调查对象均自愿参与本研究,由学生的家长签署知情同意书。本研究经中国疾病预防控制中心营养与健康所伦理委员会批准。1.2调查方案调查过程共持续9天。第1天由调查员指导

12、调查对象在非优势手腕部佩戴运动手环,并采用个人问卷收集调查对象的基本信息。调查对象连续佩戴运动手环7天,保持日常身体活动,仅在长期浸水如游泳、泡澡时取下。期间,调查员每天通过手机短信提醒调查对象正常佩戴运动手环,并及时解决相关问题。第9天,调查员采用问卷调查了解调查对象过去一周的身体活动情况,与运动手环测量的时间段保持一致。采用国际推荐的健康测量工具选择的统一标准5进行研究设计、实施和质量控制。1.3测量方法与数据收集采用“中国617岁儿童身体活动问卷”6调查研究对象,该问卷是在系统回顾全球近10年儿童身体活动问卷评价研究的基础上,由营养学、体育运动学、流行病学等领域权威专家共同研讨制定的。本

13、研究采用EpiData 3.5软件录入数据。参照国际身体活动问卷的计算方法7,将问卷调查的有效数据界定为每周中高强度身体活动时间35 h,上学日中高强度身体活动时间25 h,休息日中高强度身体活动时间10 h。1.3.1运动手环测量运动手环是我国最常用的可穿戴运动设备之一8,可24 h监测身体活动情况和睡/醒状态。因此,本研究选取运动手环作为评估标准,检测并校正问卷的准确性。在调查对象结束佩戴运动手环后,调查员通过蓝牙将运动手环数据全部传输至手机端应用程序,然后在应用程序中手动截取测量数据,并使用Excel 2013录入并整理数据,再由另外2名调查员对数据进行核准。运动手环测量的有效数据为至少

14、包括 5 天(其中包括至少 1 个休息日)的身体活动信息。1.3.2调查对象基本信息的测量调查样本的性别、年龄、年级、学校等情况。使用立柱式身高计测量调查对象的身高,单位为 cm,精度为 0.10cm;使用电子体重计测量调查对象的体重,单位为kg,精度为0.10 kg;计算身体质量指数(BodyMass Index,BMI)。按照学龄儿童青少年超重与肥胖筛查(WS/T 5862018)的相关规定界定超重和肥胖。1.4统计学方法评价指标为问卷调查与运动手环测量平均每天总体身体活动时间、不同强度身体活动时间、睡眠时间、身体活动能量消耗等。采用Spearman等级相关方法评价问卷调查与运动手环的相关

15、性,使用平均绝对百分比误差(Mean Abso-lute Percentage Error,MAPE)计算二者的差值,计算公式为MAPE (问卷数据运动手环数据)/运动手环数据 100%。参照以往研究,将MAPE60%作为合理范围9。用Bland-Altman分析方法,以问卷调查结果和运动手环测量结果的均数为横轴,以二者差值为纵轴,绘制出二者的均数和差异的关系。本研究采用 SAS 9.4 软件统计分析数据,以P0.05为差异有统计学意义。采用广义多元线性回归分析方法,构建身体活动问卷的校正模型。首先使用单因素分析、逐步回归方法筛选变量,然后构建总体、中高强度身体活动时间和身体活动能量消耗3类校

16、正模型。由于数据分布不同,构建模型的方式也不同。本研究以身体活动能量消耗作为因变量,运用PROC REG程序拟合多元线性回归模型;以总体、中高强度身体活动时间作为因变量,由于数据呈明显偏态分布,运用PROC GENMOD程序进行对数-分布的广义线性模型分析。按照自变量回归参数值、决定系数R2值和赤池信息准则来评估模型的拟合优度。116中国公共卫生管理2023年2月第39卷第1期Chin.J of PHM.Feb.2023 Vol.39 No.12结果2.1调查对象基本情况120名调查对象中,由于3名学生的运动手环数据上传失败、1名学生运动手环丢失、2名学生运动手环数据无效、1名学生问卷调查数据

17、无效,本研究最终对113名学生的数据进行分析。113名学生的平均年龄为(13.22.5)岁,男生占46.0%。运动手环测量总体身体活动时间为155.3 min/d,95%CI为(115.6,211.4);中高强度身体活动时间为87.3 min/d,95%CI为(66.1,118.9);睡 眠 时 间 为 431.2 min/d,95%CI 为(375.0,477.4);身体活动能力消耗为119.1 kcal/d,95%CI为(94.6,159.8)。随着年龄增长,调查对象的身高增加(P0.001),平均每天总体身体活动 时 间、中 高 强 度 身 体 活 动 时 间 减 少(P0.001);1

18、012 岁调查对象的体重和 BMI 值最低(P0.05)、睡眠时间最长(P0.001);上学日的总体身体活动时间多于休息日(P0.001)。2.2相关性分析 问卷调查与运动手环测量总体身体活动时间的Spearman相关系数(r)为0.38(P0.001),中等及以上强度身体活动时间的r为0.220.32(P=0.019),低强度身体活动时间相关性较低(r=0.14,P=0.135),睡眠时间、身体活动能量消耗相 关 性 较 高(r=0.43,P0.001;r=0.44,P0.001)。上学日上述指标的相关性都高于休息日。与运动手环测量相比,问卷低估了总体身体活动时间、不同强度身体活动时间,结果

19、差异较大,上学日二者的个体差异高于休息日;高估了身体活动能量消耗且MAPE较大,高估了睡眠时间且差异较小,上学日二者的个体差异低于休息日。见表1。2.3Bland-Altman分析根据调查对象一周平均每天的总体身体活动时间、中高强度身体活动时间、睡眠时间和身体活动能量消耗,绘制Bland-Altman散点图,分别有92.0%、94.7%、94.7%和95.6%的点分布于95%CI内。与运动手环相比,问卷测量总体身体活动时间、中高强度身体活动时间越长,则低估程度越大,而睡眠时间越长,则高估程度越小;身体活动能量消耗越大,则高估程度越大。2.4校正模型经变量筛选,模型1使用问卷调查总体身体活动时间

20、、中高强度身体活动时间和身体活动能量消耗来预测运动手环测量指标,决定系数R2分别为 28.0%、27.6%和 41.2%(P0.001);模型2进一步纳入了BMI、年龄、性别和相关交互作用后,决定系数R2提升至45.3%、43.0%和49.1%(P0.001)。见表2。3讨论问卷调查与运动手环在测量我国617岁少年儿童总体身体活动时间、睡眠时间和身体活动能量消耗方面相关性较高,测量不同强度身体活动时间的相关性较低。近年来系统综述也证实,国际上各种儿童身体活动问卷与客观测量工具的相关性呈低至中等程度9。本研究发现问卷调查与运动手环测量上学日身体活动的相关性普遍高于休息日,可能是由于调查对象上学日

21、身体活动时间多于休息日,且体育课等学校组织的运动更利于提高记忆力,提示应将一周分为上学日和休息日进行调查。与运动手环相比,本研究发现问卷低估了身体活动时间,高估了睡眠时间,个体差异程度在合理范围内;然而,问卷高估身体活动能量消耗且个体差异较大。低估总体身体活动时间更易导致高估身体活动能量消耗,与美国国家健康与营养调查中的研究结果一评价指标总体身体活动时间一周上学日休息日中高强度身体活动时间一周上学日休息日高强度身体活动时间一周上学日休息日中等强度身体活动时间一周上学日休息日低强度身体活动时间一周上学日休息日睡眠时间一周上学日休息日身体活动能量消耗一周上学日休息日r值0.380.380.180.

22、320.280.200.220.170.080.260.200.050.140.23-0.110.430.560.160.440.510.11P值0.0010.0010.0590.0010.0040.0310.0190.0750.4000.0060.0320.6100.1350.0150.2350.0010.0010.0960.0010.0010.274MAPE(%)-51.79-52.65-32.67-53.99-53.69-21.80-29.98-31.29-27.00-31.34-25.43-20.79-36.80-36.43-14.4823.2212.1036.2488.6096.01

23、195.25表1问卷调查与运动手环测量调查对象身体活动的相关性 117中国公共卫生管理2023年2月第39卷第1期Chin.J of PHM.Feb.2023 Vol.39 No.1致10,可能是因为问卷调查值与运动手环测量值间存在倾向性偏差,这种倾向性偏差是与身体活动时间有关的一种比例系统误差。本研究建立的校正模型具有可行性,问卷测量的总体身体活动时间、中高强度身体活动时间和身体活动能量消耗对运动手环测量结果有明显影响,纳入相关因素后,校正模型可较好地预测客观测量结果。与本研究结果相似,在美国148名412年级学生中建立的身体活动问卷校正模型,可解释40%由加速度计测量的中高强度身体活动时间

24、的总变异4。加入BMI、年龄、性别和相关的交互作用可使模型对身体活动能量消耗的预测能力有所提高,提示在使用问卷调查儿童身体活动时间时,与性别相比,年龄和BMI的影响更大;而使用问卷调查身体活动能量消耗时,与年龄相比,更应考虑BMI和性别的影响。利益冲突无参考文献1LI F,MAO L,CHEN P.Physical activity and prevention ofchronic disease in Chinese youth:a public health approachJ.Journal of Sport and Health Science,2019,8(6):512-515.2O

25、KELY A D,TREMBLAY M S,REILLY J J,et al.Physical activity,sedentary behaviour,and sleep:movement behaviours in earlylifeJ.The Lancet Child&Adolescent Health,2018,2(4):233-235.3DING D.Surveillance of global physical activity:progress,evidence,and future directionsJ.The Lancet Global Health,2018,6(10):

26、1046-1047.4SAINT-MAURICE P F,WELK G J,BEYLER N K,et al.Calibration of self-report tools for physical activity research:thePhysical Activity Questionnaire(4):PAQ J.BMC Public Health,2014,14(1):461-469.5MOKKINK L B,TERWEE C B,PATRICK D L,et al.TheCOSMIN checklist for assessing the methodological quali

27、ty ofstudies on measurement properties of health status measurementinstruments:an international Delphi studyJ.Qual Life Res,2010,19(4):539-549.6YANG Xi,JAGO Russell,ZHAI Yi,et al.Validity and reliability of Chinese physical activity questionnaire for children aged 10-17 yearsJ.Biomedical and Environ

28、mental Sciences,2019,32(9):647-658.7何平平,樊吕.国际体力活动问卷中体力活动水平的计算方法J.中华流行病学杂志,2014,8(35):961-964.8RAMON T L.Fitness trackers in the workplace):a 2021 overviewEB/OL.(2021-01-01)2022-09-02.https:/ containerId=US48772122&pageType=PRINTFRIENDLY.9TOOZE J A,TROIANO R P,CARROLL R J,et al.A measurement error mo

29、del for physical activity level as measured by aquestionnaire with application to the 19992006 NHANES questionnaireJ.Am J Epidemiol,2013,177(11):1199-1208.10METCALF K M,BAQUERO B I,GARCIA M LC,et al.Calibration of the global physical activity questionnaire to accelerometry measured physical activity

30、 and sedentary behaviorJ.BMCPublic Health,2018,18(1):412-421.收稿日期:2022-09-26本文编辑:张鹏因变量总体身体活动中高强度身体活动身体活动能量消耗自变量截距问卷测量的总体身体活动(log值)问卷测量的静态行为(log值)问卷测量的身体活动能量消耗aBMIa年龄a性别a问卷测量的静态行为年龄a截距问卷测量的中高强度身体活动(log值)问卷测量的静态行为(log值)问卷测量的身体活动能量消耗aBMIa年龄a性别a问卷测量的静态行为年龄a截距模型1参数估计值7.0890.180-0.4577.3080.085-0.50665.56

31、0标准误0.6730.0570.0950.6200.0320.10022.315P值0.0010.0020.0010.0010.0090.0010.004模型2参数估计值7.3810.155-0.3640.0020.037-0.141-0.0100.0017.0670.082-0.3010.0010.030-0.131-0.0780.001-129.145标准误1.6610.0760.2730.0010.0090.0270.0600.0011.6940.0400.2900.0010.0100.0270.0640.00176.931P值0.0010.0421.7800.1830.0010.0010.8750.0430.0010.0400.3000.1520.0020.0010.2260.1150.099表2问卷调查与运动手环测量调查对象总体身体活动时间、中高强度身体活动时间和身体活动能量消耗的校正模型a表示模型中没有纳入此变量。118

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