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

作者:国际循环编辑部



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