更多的随机活动波动可预测老年人的衰弱、残疾和死亡风险
运动是日常生活的一部分，大多数人很少花时间去思考，但是运动的变化可能预示着疾病和衰退。可以戴在手腕或脚踝上的类似于手表的设备，称为活动测量传感器(actimetry sensor)，允许人们收集有关受试者运动活动的信息。在一项新的研究中，来自美国布莱根妇女医院等研究机构的研究人员分析了老年参与者的运动模式，发现不规则的自发性波动可以预测一个人多年后出现衰弱(frailty)、残疾(disability)和死亡的风险。
运动是日常生活的一部分，大多数人很少花时间去思考，但是运动的变化可能预示着疾病和衰退。可以戴在手腕或脚踝上的类似于手表的设备，称为活动测量传感器(actimetry sensor)，允许人们收集有关受试者运动活动的信息。在一项新的研究中，来自美国布莱根妇女医院等研究机构的研究人员分析了老年参与者的运动模式，发现不规则的自发性波动可以预测一个人多年后出现衰弱(frailty)、残疾(disability)和死亡的风险。相关研究结果近期发表在Science Translational Medicine期刊上，论文标题为“More random motor activity fluctuations predict incident frailty, disability, and mortality”。
论文共同通讯作者兼论文第一作者、布莱根妇女医院医学生物动力学计划研究员Peng Li博士说，“人的运动具有复杂的并不仅仅是由预定事件决定的波动。在这项研究中，我们发现，更多的随机活动波动与老年人的衰弱、残疾和死亡的风险增加有关。重要的是，这些改变发生在任何事件(指的是衰弱、残疾和死亡中的任何一种)发生之前的许多年，当时人们仍然没有明显的症状，这为早期预测和预防提供了可能。”
为了开展研究，Li及其同事们分析了1275名年龄较大的参与者的运动活动数据，并研究了这些参与者长达13年后的运动结果。每天使用参与者戴在手腕上的活动监视器收集运动数据。
这些研究人员发现，日常运动活动随机波动较大的老年人具有增加的死亡、残疾和衰弱风险。具体来说，他们报道当均值的随机性增加一个标准差时，衰弱的风险增加了31%，残疾的风险增加了15%～25%，死亡的风险增加了26%。
这些作者指出，要将当前技术确立为诊断工具，这些结果将需要在更大的数据集中加以重现。鉴于这项研究中的参与者年龄相对较大，这种相同的方法是否可以预测中年人和年轻人的结果尚待确定。
与传统的临床评估相比，活动测量传感器不引人注目，具有成本效益，并且可用于长期健康监测。此外，传统的活动测量指标，比如身体活动水平和日常活动节奏，可能会受到日常日程安排和环境条件(如与护理人员之间的互动)的影响。这项研究提出的分形测度(fractal measures)受这些外部影响较小。
Li说：“我们提出的运动活动测量可能为远程医疗提供潜在工具，并促进移动医疗，考虑到人口老龄化对全世界医疗系统带来的挑战，这显然是非常重要的。”
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