劇烈的體力活動、突發心臟病和癌症:多少才算足夠?(2022/10)
簡介
根據現有的前瞻性觀察證據,2020 年世界衛生組織身體活動和久坐行為指南 和美國人身體活動指南,第 2 版 2 均建議進行 150-300 min 的中度至劇烈運動 (MVPA),75-150 min劇烈的體力活動 (VPA),或兩者兼而有之的一周。 VPA 定義為以至少 6 個代謝當量 (METs) 的能量消耗率進行的體力活動,是達到推薦體力活動水平的一種省時方法,可導致快速的心肺適應。當前的體力活動指南首次, 強調短時間的間歇性身體活動(例如 <5 分鐘)對於累積推薦量的價值。先前檢查 VPA 的健康益處的研究發現,當 VPA 貢獻 30 時,全因死亡率 (ACM) 風險降低了約 10%,調查問卷無法捕捉持續時間低於 10-15 min 的較短間歇性 VPA 會話,這限制了這些研究。 – MVPA 總時間的 50%。關於心血管疾病 (CVD) 和癌症死亡率的研究結果顯示了相似的結果。
通過 10 到 15 分鐘的運動累積每週 60 到 90 分鐘的 VPA 已被證明與預期壽命延長 3 年有關,並且每增加 15 分鐘,ACM 的風險降低 4%。關於通過短時間累積的低量 VPA 如何與健康和死亡率相關的信息有限。這些信息有助於改進將研究結果轉化為臨床和公共衛生干預措施,包括通過全天的短暫事件積累 VPA。
檢查短暫和間歇性 VPA 爆發的劑量反應需要基於設備的測量。事實上,世界衛生組織指南制定小組最近指出,需要基於設備的研究來客觀評估身體活動與死亡率和疾病風險之間的關係,因為研究的優先事項。 本研究的目的是在最大的英國成年人加速度計隊列中檢查設備測量的 VPA 與死亡率、心血管疾病和癌症事件的劑量反應關聯。我們假設通過短期發作累積的適量 VPA 與死亡率、CVD 和癌症發生負相關。
通過 10 到 15 分鐘的運動累積每週 60 到 90 分鐘的 VPA 已被證明與預期壽命延長 3 年有關,並且每增加 15 分鐘,ACM 的風險降低 4%。關於通過短時間累積的低量 VPA 如何與健康和死亡率相關的信息有限。這些信息有助於改進將研究結果轉化為臨床和公共衛生干預措施,包括通過全天的短暫事件積累 VPA。
檢查短暫和間歇性 VPA 爆發的劑量反應需要基於設備的測量。事實上,世界衛生組織指南制定小組最近指出,需要基於設備的研究來客觀評估身體活動與死亡率和疾病風險之間的關係,因為研究的優先事項。 本研究的目的是在最大的英國成年人加速度計隊列中檢查設備測量的 VPA 與死亡率、心血管疾病和癌症事件的劑量反應關聯。我們假設通過短期發作累積的適量 VPA 與死亡率、CVD 和癌症發生負相關。
本研究參予者
參與者來自英國生物銀行研究,這是一個由 502 629 名 40-69 歲參與者組成的前瞻性隊列。 所有參與者均在 2006-10 年間登記,並提供了知情的書面同意。 倫理批准由英國國家衛生服務 (NHS)、國家研究倫理服務 (Ref 11/NW/0382) 提供。 參與者通過訓練有素的工作人員和触摸屏問卷完成了體檢。 我們排除了患有普遍 CVD 或癌症(通過自我報告、住院和癌症登記記錄確定)、缺少協變量數據或在治療後前 12 個月內發生事件的參與者。 加速度測量(具有里程碑意義)。 我們將里程碑時期的開始視為後續時間開始。
身體活動評估
從 2013 年到 15 年,103,684 名參與者被郵寄並在他們的慣用手腕上佩戴 Axivity AX3 加速度計(英國泰恩河畔紐卡斯爾),每天 24 小時,持續 7 天,以測量身體活動。在郵寄之前,AX3 加速度計經過初始化以收集採樣頻率為 100 Hz 且動態範圍介於 ± 8 g 之間的數據。參與者通過郵件退回設備,並根據標準程序校準數據並確定非磨損期。14,15 如果磨損時間大於 16 h,則監測天數被認為是有效的。為了納入分析,參與者必須至少有四個有效的監測日,其中至少有一個是周末(n = 96 459)。使用經過驗證的基於加速度計的活動機器學習方案對體育活動強度進行分類,涵蓋 VPA、中等強度體育活動和輕度體育活動。 簡而言之,該活動方案使用原始加速度信號中的特徵來識別和量化在不同環境中花費的時間10 s 窗口中的活動類型和強度。在線補充材料文本 1 中提供了完整的描述。為了計算身體活動量,我們將所有有效佩戴日在每個相應活動強度帶中花費的時間相加。因為 96% 的 VPA 體積發生在持續長達 2 min 的回合中,我們沒有對更長的回合進行分析。
結果確定
參與者被跟踪到 2021 年 10 月 31 日,死亡人數是通過與英格蘭和威爾士的 NHS 數字或 NHS 中央登記和蘇格蘭國家記錄的聯繫獲得的。住院患者住院數據由英格蘭的醫院事件統計、威爾士的患者事件數據庫或蘇格蘭的蘇格蘭發病率記錄提供。癌症數據鏈接是通過國家癌症登記處獲得的。對於英格蘭和威爾士,癌症診斷數據由位於 NHS 信息中心的醫學研究信息服務中心提供。對於蘇格蘭,癌症診斷數據由隸屬於 NHS 蘇格蘭的信息服務部提供。在線補充材料表 S1 中提供了評估 CVD 和癌症發病率的方法。簡而言之,心血管疾病被定義為循環系統疾病,不包括高血壓、動脈疾病和淋巴系統疾病。癌症被定義為腫瘤,不包括原位、良性、不確定、非黑色素瘤皮膚癌或未明確定義的癌症。由於數據鏈接滾動更新的性質,審查日期因資源而異(2021 年 9 月至 2021 年 10 月之間)。
分析
我們將每 1000 人年的死亡率和疾病發生率、粗略風險以及 VPA 體積組(無 VPA、>0 至 <10 min/週、10 至 <30 min/週)內的發病率比率製成表格, 30 至 <60 min/週, 和 ≥60 min/週)。我們使用泊松回歸 18(在第 10、50 和 90 個百分位數處具有結的自然樣條曲線)計算了 VPA 體積和每個結果之間的劑量反應絕對風險,以估計事件的概率和 95% 置信區間 (CIs) 調整所有協變量。此外,我們檢查了 VPA 體積、頻率(回合/週)和 VPA 對總 MVPA 體積 (%VPA) 的百分比貢獻與五種結果的時間-事件劑量反應關聯。對於這些分析,我們使用 Cox 比例風險 (ACM) 和精細灰色子分佈模型計算 CVD 和癌癥結果(視情況將非 CVD 或癌症死亡視為競爭風險)在第 10、50、和第 90 個百分位數 和年齡作為時間尺度。我們還計算了調整後的生存概率和 5 年風險。 VPA 體積的序貫危害建模包括:性別(模型 1);模型 2 還針對生活方式和健康因素(吸煙、酒精、睡眠質量評分、可自由支配的屏幕時間、飲食、心血管疾病和癌症家族史以及藥物使用)進行了調整; Model 3 還針對身體活動變量(輕度和中度強度分鐘,以及加速度計佩戴時間)進行了調整,並針對 VPA 的量和頻率進行了相互調整。我們將模型 3 作為主要分析。參考設置為 2.2 min/週,相當於體積分佈的第 5 個百分位,頻率分析為 1 次/週,%VPA 分析為 0.25%。使用 Schoenfeld 殘差評估比例風險假設,未觀察到違規行為 (P > 0.05)。對於絕對風險和 HR 分析,通過 Wald 檢驗評估了對線性的偏離,該檢驗檢查了第二個樣條的係數等於零的零假設。
我們計算了 E 值以估計來自未測量混雜因素的偏差的合理性。E 值表明關聯未測量混雜因素所需的幅度,以將發現減少到零。進行了額外的事件發生時間分析,以檢查生活方式和健康變量組與死亡率和突發疾病的關聯。為了提供關聯的保守點估計,我們評估了最小劑量,定義為與最低 HR 的 50% 相關的 VPA 體積(“最佳劑量”;劑量曲線的最低點)。 我們使用自舉和替換( 1000 次迭代)來計算最佳和最小劑量的 CI。我們分別擬合了 VPA 體積與輕度和中度體積之間的交互項。交互項不顯著,也沒有改善模型擬合,因此我們不提出效果修改。為了檢查反向因果關係的可能性,我們將第二年從加速度計測量基線中排除以及那些正在服用 CVD 藥物或自認為健康狀況不佳的參與者。
為了進一步評估我們的結果對替代分析決策的穩健性,我們進行了以下敏感性分析:(i)我們另外調整了(基於體重指數的)肥胖層的分析; (ii) 我們將參考設置為 0 分鐘和 6.7 min/週(體積分佈的第 20 個百分位); (iii) 我們納入了隨訪不到一年的參與者; (iv) 我們通過使用鍊式方程的多重插補(五個插補數據集)來插補協變量的缺失數據; (v) 我們評估了 ACM 的劑量反應,將 CVD 和癌症死亡視為競爭風險。
我們使用帶有 rms 和生存包的 R 統計軟件進行了所有分析。
我們計算了 E 值以估計來自未測量混雜因素的偏差的合理性。E 值表明關聯未測量混雜因素所需的幅度,以將發現減少到零。進行了額外的事件發生時間分析,以檢查生活方式和健康變量組與死亡率和突發疾病的關聯。為了提供關聯的保守點估計,我們評估了最小劑量,定義為與最低 HR 的 50% 相關的 VPA 體積(“最佳劑量”;劑量曲線的最低點)。 我們使用自舉和替換( 1000 次迭代)來計算最佳和最小劑量的 CI。我們分別擬合了 VPA 體積與輕度和中度體積之間的交互項。交互項不顯著,也沒有改善模型擬合,因此我們不提出效果修改。為了檢查反向因果關係的可能性,我們將第二年從加速度計測量基線中排除以及那些正在服用 CVD 藥物或自認為健康狀況不佳的參與者。
為了進一步評估我們的結果對替代分析決策的穩健性,我們進行了以下敏感性分析:(i)我們另外調整了(基於體重指數的)肥胖層的分析; (ii) 我們將參考設置為 0 分鐘和 6.7 min/週(體積分佈的第 20 個百分位); (iii) 我們納入了隨訪不到一年的參與者; (iv) 我們通過使用鍊式方程的多重插補(五個插補數據集)來插補協變量的缺失數據; (v) 我們評估了 ACM 的劑量反應,將 CVD 和癌症死亡視為競爭風險。
我們使用帶有 rms 和生存包的 R 統計軟件進行了所有分析。
結論
我們的死亡率分析樣本包括 71 893 名參與者 [中位年齡 (IQR):62.5 (55.3, 67.7) 歲; 55.9% 女性;排除參與者的特徵顯示在在線補充材料表 S3 中)平均隨訪 5.9 ± 0.8 年(從隨訪後 12 個月的標誌性時期開始,或從加速度計測量後 6.9 年開始),有 1927 人死亡(602 CVD和 1150 癌症;在線補充材料,表 S4)。我們的事件 CVD 樣本包括 71049 名參與者,其中 4567 次(3965 次非致命;在線補充材料,表 S5)事件。我們的事件癌症樣本包括 71 070 名參與者,有 2854 次(1704 次非致命;在線補充材料,表 S5)事件。中位 VPA 和 %MVPA 時間分別為 16.5 (IQR = 8.3, 38.5) 分鐘/周和 9.0% (3.8%, 18.5%)。持續長達 2 分鐘的 VPA 發作/週的中位頻率為 13 (5, 25)。參與者平均佩戴加速度計 6.7 天和 22.8 h/天。表 1 提供了按 VPA 體積劃分的參與者特徵。在每個從低到高的四分位數中,中位 VPA 時間分別為 5.7、15.7、38.3 和 88.5 min/週。
死亡率和疾病發病風險
表 2 和表 3 顯示了每 1000 人年的粗事件率、粗風險以及按 VPA 體積組的死亡率和疾病發病率的性別和年齡調整髮病率比率。 與 VPA 0 分鐘的參與者相比,10 至 30 min/週參與者的全因 [0.35 (95% CI: 0.30, 0.42)] 和 CVD 死亡率 [0.34 (0.26) 的發病率比約為三分之一 , 0.46)]。 CVD [0.58 (0.50, 0.67)] 和癌症發病率 [0.44 (0.34, 0.56)] 每週 10-30 min 的發生率約為二分之一。
圖 1-3 顯示了調整後的絕對風險、調整後的 5 年風險和調整後的生存曲線。 VPA 為零分鐘的參與者全因死亡率的絕對風險為 1.69% (1.45%, 1.99%) (5 年風險 = 4.17% (3.19%, 5.13%)。相比之下,10 至 <30 min/每週 VPA 的風險為 1.35% (1.18%, 1.55%) [5 年風險 = 1.78% (1.53%, 2.03%)],30 至 <60 min/週的風險為 1.06% (0.90 %, 1.24%) [5 年風險 = 1.47% (1.21%, 1.73%)] 和≥60 min/週的風險為 1.05% (0.87%, 1.27%) [5 年風險 = 1.10% ( 0.84%, 1.36%)]. 對於 CVD 發病率,相應結果為 4.96% (4.50%, 5.47%) [5 年風險 = 7.64% (6.46%, 8.81%), 4.08% (3.75%, 4.45%)] [5 年風險 = 4.65% (4.26%, 5.04%)], 3.32% (3.02%, 3.65%) [5 年風險 = 4.26% (3.84%, 4.68%)], 和 3.29% (2.95%, 3.68%) [5 年風險 = 4.02% (3.53%, 4.51%)]。癌症發病率分別為 2.34% (2.08%, 2.66%) [5 年風險 = 7.30% (5.90%, 8.68) %)], 1.94% (1.78%, 2.13%) [5 年風險 = 4.79% (4.30%, 5.28%)], 1.84% (1.68%, 2.03%) [5 年風險 = 4.82% (4.22%) , 5.42%)] 和 1.86% (1.60%, 2.24%) [5 年sk = 4.36% (3.67%, 5.05%)]。在線補充材料,表 S6 以五分鐘的增量顯示了所有死亡率和疾病發病率結果的絕對風險估計值。
通過劇烈的體力活動量(分鐘/週)調整死亡率和疾病發病率的絕對風險估計值。 已根據年齡、性別、佩戴時間、光照強度、中等強度、劇烈運動的頻率、吸煙史、飲酒、睡眠評分、飲食、可自由支配的屏幕時間、教育、自我報告的父母 CVD 和癌症病史以及自我進行了調整 - 報告的藥物使用情況(膽固醇、血壓和糖尿病)。 該範圍被限制在 97.5 個百分位,以盡量減少稀疏數據的影響。 死亡率:n = 71 893; 事件:全因 = 1,927,心血管疾病 = 602,癌症 = 1150。心血管疾病:n = 71,049,事件 = 4567。癌症:n = 71,070,事件 = 2854。
多變量調整與全因、心血管疾病和癌症死亡率的關聯
量
我們觀察到 VPA 量和 ACM 與最佳劑量(最低 HR)在 53.6(50.5、56.7)分鐘/週時存在非線性(pnon-linear < 0.01)劑量-反應關聯[對應於 HR 為 0.64(0.54, 0.77)] 與參考 2.2 min/週相比 (圖 4A)。 VPA 的最小量為 14.9 [14.3, 15.4] 分鐘/週 [0.82 (0.75, 0.89)],E 值為 1.74(下 95% CI 1.49)。 VPA 量和 CVD 死亡率呈逆線性(p 非線性 = 0.42)劑量反應關聯(圖 4B)。最小量為 19.2 (16.5, 21.9) 分鐘/週 [0.60 (0.50, 0.72)],E 值為 2.73 (2.11)。較高的 VPA 量與降低癌症死亡率呈非線性關係(pnon-linear = 0.02),最佳量為 55.4(54.0,56.0)分鐘/週 [0.68(0.52,0.88)](圖 4C)。最小量為 15.9 (15.5, 16.3) 分鐘/週 [0.84 (0.74, 0.95),E 值為 1.68 (1.29)]。在生活方式和健康組中,我們觀察到最小劑量 VPA 的死亡率 HR 較低,所有三種死亡率結果均不包括父母有癌症病史的參與者(在線補充材料,圖 3-5)。在線補充材料,圖 6 顯示了順序建模結果。
我們觀察到 VPA 量和 ACM 與最佳劑量(最低 HR)在 53.6(50.5、56.7)分鐘/週時存在非線性(pnon-linear < 0.01)劑量-反應關聯[對應於 HR 為 0.64(0.54, 0.77)] 與參考 2.2 min/週相比 (圖 4A)。 VPA 的最小量為 14.9 [14.3, 15.4] 分鐘/週 [0.82 (0.75, 0.89)],E 值為 1.74(下 95% CI 1.49)。 VPA 量和 CVD 死亡率呈逆線性(p 非線性 = 0.42)劑量反應關聯(圖 4B)。最小量為 19.2 (16.5, 21.9) 分鐘/週 [0.60 (0.50, 0.72)],E 值為 2.73 (2.11)。較高的 VPA 量與降低癌症死亡率呈非線性關係(pnon-linear = 0.02),最佳量為 55.4(54.0,56.0)分鐘/週 [0.68(0.52,0.88)](圖 4C)。最小量為 15.9 (15.5, 16.3) 分鐘/週 [0.84 (0.74, 0.95),E 值為 1.68 (1.29)]。在生活方式和健康組中,我們觀察到最小劑量 VPA 的死亡率 HR 較低,所有三種死亡率結果均不包括父母有癌症病史的參與者(在線補充材料,圖 3-5)。在線補充材料,圖 6 顯示了順序建模結果。
劇烈運動量(分鐘/週)與全因、心血管疾病和癌症死亡率之間的劑量反應關聯。 時間尺度是年齡。 根據性別、穿著時間、光照強度、中等強度、劇烈運動的頻率、吸煙史、飲酒、睡眠評分、飲食、可自由支配的屏幕時間、教育、自我報告的父母 CVD 和癌症病史以及自我報告 藥物使用(膽固醇、血壓和糖尿病)。 該範圍被限制在 97.5 個百分位,以盡量減少稀疏數據的影響。 樣本 = 71 893; 事件:全因 = 1,927,心血管疾病 = 602,癌症 = 1150; 參考= 2.2 min/週。 線性度:ACM(P < 0.01); 化學氣相沉積 (P = 0.42); 癌症(P < 0.01)。 最低點:ACM [53.6 min/wk; HR = 0.64 (0.54, 0.77)]; 癌症 [55.4 min/wk; HR = 0.68 (0.52, 0.88)]。
劇烈活動和頻率的貢獻百分比
%VPA 和所有三種死亡率結果存在非線性逆劑量反應(在線補充材料,圖 7)關聯。 ACM [0.54 (0.46, 0.63)] 和 CVD [0.42 (0.31, 0.55)] 的最佳劑量分別為 8.4% (6.7%, 10.2%) 和 8.1% (6.1%, 10.2%)。對於 CVD 死亡率,%VPA 相關性的減弱在 >11.0% 時變得明顯。對於癌症死亡率,沒有明顯的(HR 變化率 <0.003)HR 下降超過 15.0% [0.63 (0.45, 0.88)]。持續時間長達 2 min 的發作與全因死亡率和癌症死亡率呈負非線性(pnon-linear <0.01)相關,最佳劑量為每週 27 (24, 30) 次 [0.73 (0.62, 0.87)]和 31 (27, 35) 次/週 [0.60 (0.49, 0.73)],分別。 CVD 死亡率與 14 (12, 16) 次/週 [0.65 (0.53, 0.80)] 的最小頻率劑量呈負線性相關(p 非線性 = 0.38)(在線補充材料,圖 8A-C)。
多變量調整與心血管疾病和癌症發病率的關聯
%VPA 和所有三種死亡率結果存在非線性逆劑量反應(在線補充材料,圖 7)關聯。 ACM [0.54 (0.46, 0.63)] 和 CVD [0.42 (0.31, 0.55)] 的最佳劑量分別為 8.4% (6.7%, 10.2%) 和 8.1% (6.1%, 10.2%)。對於 CVD 死亡率,%VPA 相關性的減弱在 >11.0% 時變得明顯。對於癌症死亡率,沒有明顯的(HR 變化率 <0.003)HR 下降超過 15.0% [0.63 (0.45, 0.88)]。持續時間長達 2 min 的發作與全因死亡率和癌症死亡率呈負非線性(pnon-linear <0.01)相關,最佳劑量為每週 27 (24, 30) 次 [0.73 (0.62, 0.87)]和 31 (27, 35) 次/週 [0.60 (0.49, 0.73)],分別。 CVD 死亡率與 14 (12, 16) 次/週 [0.65 (0.53, 0.80)] 的最小頻率劑量呈負線性相關(p 非線性 = 0.38)(在線補充材料,圖 8A-C)。
多變量調整與心血管疾病和癌症發病率的關聯
量
CVD 和癌症發病率呈非線性關係(p 非線性 <0.01),最佳劑量為 56.5(55.4, 55.6)分鐘/週 [0.69(0.63, 0.76)] 和 46.3(42.9, 49.7)分鐘/週 [ 0.67 (0.55, 0.82)] (圖 5A-B)。 CVD 的最小劑量為 15.0 (14.3, 15.7) 分鐘/週 [0.85 (0.81, 0.89); E 值 = 1.65 (1.51)],癌症為 12.0 (10.3, 13.7) 分鐘/週 [0.83 (0.75, 0.93); E 值 = 1.69 (1.36)]。 在線補充材料,圖 9 顯示了順序建模結果。
CVD 和癌症發病率呈非線性關係(p 非線性 <0.01),最佳劑量為 56.5(55.4, 55.6)分鐘/週 [0.69(0.63, 0.76)] 和 46.3(42.9, 49.7)分鐘/週 [ 0.67 (0.55, 0.82)] (圖 5A-B)。 CVD 的最小劑量為 15.0 (14.3, 15.7) 分鐘/週 [0.85 (0.81, 0.89); E 值 = 1.65 (1.51)],癌症為 12.0 (10.3, 13.7) 分鐘/週 [0.83 (0.75, 0.93); E 值 = 1.69 (1.36)]。 在線補充材料,圖 9 顯示了順序建模結果。
劇烈運動量(分鐘/週)與心血管疾病(n = 71 049;事件 = 3730)和癌症(n = 71 070;事件 = 1315)的發生率之間的劑量反應關聯。 時間尺度是年齡。 根據性別、穿著時間、輕度體力活動、中等強度體力活動、劇烈運動的頻率、吸煙史、飲酒、睡眠評分、飲食、放映時間、教育、自我報告的父母 CVD 和癌症病史以及自我 報告的藥物使用情況(膽固醇、血壓和糖尿病)。 該範圍被限制在 97.5 個百分位,以盡量減少稀疏數據的影響。 心血管疾病:n = 71,049,事件 = 4567。癌症:n = 71,070,事件 = 2854。參考 = 2.17 min/週。 線性:CVD(P < 0.01); 癌症(P < 0.01)。 最低點:CVD(56.5 min/wk;HR = 0.69 [0.63, 0.76]); 癌症(46.3 min/wk;HR = 0.67 [0.55, 0.82])。
劇烈活動和頻率的貢獻百分比
%VPA 與 CVD 和癌症發病率的劑量反應曲線是非線性的(p 非線性 <0.01)(在線補充材料,圖 10)。 CVD 和癌症的最佳劑量為 7.1% (3.3%, 10.4%) 和 9.1% (6.1%, 12.1%),對應的 HR 為 0.66 (0.56, 0.79) 和 0.61 (0.47, 0.80)。 對於 CVD 和癌症發病率,持續長達 2 min 的最小頻率劑量為 10 (7, 13) 次/週,對應的 HR 為 0.84 (0.80, 0.89) 和 0.83 (0.74, 0.92)(在線補充材料,圖 8D-E)。
敏感性和附加分析
%VPA 與 CVD 和癌症發病率的劑量反應曲線是非線性的(p 非線性 <0.01)(在線補充材料,圖 10)。 CVD 和癌症的最佳劑量為 7.1% (3.3%, 10.4%) 和 9.1% (6.1%, 12.1%),對應的 HR 為 0.66 (0.56, 0.79) 和 0.61 (0.47, 0.80)。 對於 CVD 和癌症發病率,持續長達 2 min 的最小頻率劑量為 10 (7, 13) 次/週,對應的 HR 為 0.84 (0.80, 0.89) 和 0.83 (0.74, 0.92)(在線補充材料,圖 8D-E)。
敏感性和附加分析
我們的敏感性分析產生了類似的發現。例如,排除前 2 年的隨訪、自評健康狀況不佳或使用 CVD 藥物的參與者,CVD 死亡率和 ACM 之間存在反向線性(p 非線性 = 0.10)劑量反應關聯,最佳和最小劑量為 56.0 (50.4, 61.4) 分鐘/週 [0.74 (0.59, 0.92)] 和 16.0 (12.8, 19.2) 分鐘/週 [0.87 (0.78, 0.97)](在線補充材料,圖 11)。在調整肥胖層時,結果是穩健的(可根據要求提供結果)。當參考 0 分鐘或 6.7 min(第 20 個百分位)為參考(在線補充材料,圖 12)或應用協變量的多重插補時(可根據要求提供結果),劑量反應關聯與 VPA 體積一致。包括在隨訪的第一年發生事件的參與者顯示出與主要分析相似的 HR,除了關聯更明顯的 CVD 發病率(在線補充材料,圖 13 和 14)。在 ACM 分析中,將 CVD 和癌症死亡視為競爭風險(在線補充材料,圖 15),每週發作的最佳劑量為 24(20、28),對應於 0.50(0.36、0.71)的 HR。 VPA 體積的最佳劑量為 52.2 (48.9, 55.5) 分鐘/週 [0.41 (0.28, 0.61)],最小劑量為 12.8 (10.2, 15.4) 分鐘/週 [0.70 (0.60, 0.82)]。
source
Matthew N Ahmadi, Philip J Clare, Peter T Katzmarzyk, Borja del Pozo Cruz, I-Min Lee, Emmanuel Stamatakis
Vigorous physical activity, incident heart disease, and cancer: how little is enough?
European Heart Journal, ehac572, https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehac572
Published:27 October 2022
Matthew N Ahmadi, Philip J Clare, Peter T Katzmarzyk, Borja del Pozo Cruz, I-Min Lee, Emmanuel Stamatakis
Vigorous physical activity, incident heart disease, and cancer: how little is enough?
European Heart Journal, ehac572, https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehac572
Published:27 October 2022