Nature Medicine：活动与慢性病风险之间的联系

论文ID

题目：Association of step counts over time with the risk of chronic disease in the All of Us Research Program

期刊：Nature Medicine

IF：87.241

发表时间：2022年10月10日

通讯作者单位：范德比尔特大学

DOI：https://doi.org/10.1038/s41591-022-02012-w

主要内容：

通过使用来自All of Us研究项目的电子健康记录数据，作者表明，在使用Fitbit健身追踪器的几年中收集的数据中，较高的每日步数与较低的常见慢性疾病风险有关，包括糖尿病、高血压、胃食管反流病、抑郁症、肥胖症和睡眠呼吸暂停。

通过使用来自All of Us研究项目的电子健康记录数据，作者表明，在使用Fitbit健身追踪器的几年中，收集的数据中较高的每日步数与较低的常见慢性疾病风险有关，包括糖尿病、高血压、胃食管反流病、抑郁症、肥胖症和睡眠呼吸暂停。

从事体育活动（如每天走更多的步数）对健康有益，这一点已得到公认。然而，先前的研究通常是在一个短暂的监测期（通常只有7天）调查体育活动。随着时间的推移，体力活动的增加对整个人类表型组的慢性疾病发展的影响知之甚少--表型组是由人口中的遗传和行为变异导致的人类特征和状况的总和。在过去十年中，可穿戴设备的使用急剧增加，为调查健康行为在较长时期内的影响提供了机会。全民研究计划（AoURP）是一项倡议，它从100多万美国人的电子健康记录（EHR）、基因组学、调查和可穿戴设备（如Fitbit健身追踪器）中积累与健康有关的信息。作者利用AoURP数据集，因为它提供了一个独特的机会，通过使用商业可穿戴设备和EHR数据，直接研究体育活动随时间推移对健康结果的影响。

在作者分析时的329,070名AoURP参与者中，有6,042名参与者（中位年龄为56岁，体重指数为28kg/m2；73%为女性；84%为白人）提供了EHR数据，并且在至少6个月的监测时间内拥有有效的Fitbit数据。每个参与者的Fitbit设备都记录了每天的步数。主要结果是通过使用从EHR数据中收集的phecodes定义的慢性病事件。通过逻辑回归、调整后的Cox比例危险模型和累积发病率估计，分析了每天行走的步数与发生疾病之间的关系。

参与者在4年的活动监测期中，每天行走的步数中位数为7,731步，共监测了599万个人日。对1,711个phecodes的假设生成分析确定了与几种常见的慢性疾病的密切联系。具体来说，对于肥胖症、睡眠呼吸暂停、胃食管反流病和主要抑郁症来说，每天的步数与发病之间的关系是逆向和线性的，超过8,200步就可以避免发病。与糖尿病和高血压的关系是非线性的，超过8,000-9,000步就没有进一步的风险降低。这些发现为临床指导与减少疾病风险有关的活动水平提供了现实世界的证据基础。

作者的研究提供了一个例子，说明将可穿戴设备数据与电子病历联系起来的潜在临床价值，并向开发个性化的活动处方迈出了一步。它还揭示了身体活动与整个疾病谱之间的关联，通过探索一些以前未被发现的活动与疾病的关联，如与胃食管反流病的关联。

这项研究是观察性的；因此，不应推断出因果关系。有可能出现反向的因果关系，即参与者因为流行的疾病而减少行走。作者的研究设计是为了防止这种担忧，但在回顾性数据中不能完全消除这种担忧。

作者研究样本的特点可能会限制作者的研究结果对更多不同人群的普遍性。具体来说，作者的队列中大多数是相对年轻、女性、白人和受过大学教育的人，而且只包括拥有Fitbit设备的参与者。需要对不同样本的研究结果进行验证。未来的研究需要调查可穿戴设备的使用模式，以及可穿戴设备追踪的其他健康行为（如睡眠）对健康结果的影响。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-022-02012-w

转自：“生物医学科研之家”微信公众号

如有侵权，请联系本站删除！