应用ROC曲线确定活动计数在青春期少年运动强度诊断中的最佳临界值

朱 琳，陈佩杰

体力活动对于人体健康具有长效影响，通过监测人群的体力活动水平，可以对慢性疾病的发展及预防的卫生干预措施的实施所产生的影响进行评估。运动加速度计这种评估手段能够提供体力活动的频率、持续时间和强度等客观数据，同时，因其具有小巧轻便、可在不干扰被试正常生活的条件下记录身体运动等优点，被广泛应用于各年龄人群的日常体力活动的监测。国外已有学者运用ROC曲线法建立了适用于成年人和儿童等人群的，基于运动加速度计的活动计数（activity count，以下简称AC）最佳临界值［17，19］，目前，国内鲜见针对于儿童青少年的不同运动强度的AC临界值的相关报道。儿童青少年体力活动往往是零星的和不规律的活动，其体力活动的能量消耗（METs）会随着年龄的变化而变化，因此，以儿童青少年为研究对象的研究应该按不同年龄组进行，但这需要研究的样本量大到足够可以分离不同的年龄，或者将研究重点集中在一个有限的年龄区间［9］。本研究在分析青春期少年（11～14岁）AC特点的基础上，应用受试者工作特征曲线（Receiver Operator Characteristic curve，简称ROC曲线）建立青春期少年AC的最佳临界值，以期为今后准确地指导我国青春期少年日常健身活动和评价其日常体力活动水平提供可能。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

研究样本包括80名年龄在11岁～14岁区间的初中生（平均年龄12.97±0.95岁），该研究样本年龄分布均匀，以1岁为一个年龄段，每个年龄段20人，男、女数量均衡。所有参加者均身体健康，没有参与过系统的运动训练。

1.2 研究方法

1.2.1 实验方案

受试者同步佩戴三轴运动加速度计ActiGraph GT3X（以下简称GT3X）和Cosmed K4b2（以下简称 K4b2），并依次完成静息能耗测试（20～30min，要求餐后2h以上）、第三套全国中学生广播体操（舞动青春）、1min尽力跳绳和3～8km／h跑台递增走、跑运动（要求每级速度运动5 min，中间无休息，并在餐后1h后进行）等9种常见体力活动的测试。其中，跑台递增走、跑运动中3km／h为慢走、4 km／h为轻松步行、5km／h为正常步行、6km／h为快步走、7km／h为慢跑、8km／h为快跑。

1.2.2 GT3X三轴运动加速度计

GT3X （Actigraph LLC，Fort Walton Beach，FL ）是一款轻便的三轴运动加速度计，重27g，尺寸为3.8cm＊3.7 cm＊1.8cm，采样频率0.25Hz～2.5Hz。GT3X可以佩戴在腕、腰（臀）、踝等部位，能够提供AC、运动能耗、步数、身体姿势等多个身体活动数据。在数据收集后，可以通过GT3X自带数据分析软件 ActiLife 5（ActiGraph R＆D and Software Departments）设置滤过数据和测试数据段落，GT3X的加速度滤过信号是数字化的、修正的，可根据使用者确定的时间间隔来整合数据，在每个间隔结束时，总计数值或是“AC”被贮存并综合设置。GT3X可以根据研究需要选择不同的采样频率，并可自由选择单轴、双轴或三轴测试方式。

本研究采用60s时间间隔采样模式，三轴测试方式。在每个实验开始前，GT3X依据制造商的说明书被初始化，实验时，通过弹性腰带将GT3X固定在受试者右腋窝中点和髂嵴水平线的交界处［20］。

1.2.3 K4b2便携式气体代谢分析仪

K4b2（Cosmed，Rome，Italy）是一种便携式气体代谢分析仪（重925g），利用间接测热原理设计，通过背带固定在受试者的躯干上，不会限制受试者自由活动。仪器配置的柔软面罩（Hans Rudolf，Kansas City，MO）由尼龙头带固定，覆盖在受试者的鼻子和嘴的地方，面罩连接到一个双向数字涡轮流量计测量吸气和呼气的空气量，运行在涡轮和分析装置之间的采样线通过呼出气体测定氧气和二氧化碳的含量，K4b2已被证实可以有效测量成人和儿童青少年运动强度范围的摄氧量［20，13，16］。实验过程严格按照操作手册进行。

1.2.4 数据提取和简化

每天测试后通过GT3X和K4b2的自带软件下载数据，并导出生成Excel电子表格，提取GT3X原始数据ACxis1、ACxis2、ACxis3（counts／min）和 K4b2原始数据VO2（ml／min）。向量大小（Vector Magnitude，VM）分别通过2个公式计算［18］，VM2＝（＋A）1／2，反映人体在矢状面运动情况；VM3＝（＋＋）1／2，VM3可综合反应3个轴的活动，反映人体在空间运动的情况。

静息耗氧量选取测试第16～20min数据分析，第1～15min作为受试者放松和调整测试仪器K4b2的平衡期；广播体操、跳绳选择整个运动过程的AC数据进行分析；跳绳耗氧量＝（运动时氧消耗量＋恢复期氧消耗量＊恢复时间）／运动时间［1］；跑台走、跑运动选取每级运动的后2 min的数据，第1～3min作为平衡期［6，9］。跳绳恢复或稳态的获得通过HR和VO2的值来确定，对于HR和VO2的宽容度分别是±5BPM（beast per minute）和±10%。代谢当量（METs）＝运动耗氧量／静息耗氧量［6，9，20］。

1.2.5 数据的统计处理

2 研究结果

2.1 常见运动项目AC的分析

GT3X三轴加速度计通过3个轴（Axis1、Axis2、Axis3）来采集数据，Axis1为垂直轴（vertical，VT）；Axis2为矢状轴（antero-posterior，AP）；Axis3为额状轴（medio-lateral，ML）。

表1和图1显示，除3km／h走为 ACxis2＞ ACxis1＞ACxis3以外，其他活动项目均为ACxis1＞ ACxis2＞ ACxis3；不同运动项目中跳绳ACxis1最高；走、跑项目中随着速度的增加ACxis1不断增加，其垂直方向活动所占的比重也不断增加；走、跑切换过程中，即6km／h和7km／h的变换间，垂直轴AC出现一个突变点，跑的项目ACxis1大幅增加，而ACxis2反而减小；走、跑运动中，ACxis2大于ACxis3，但在广播操和跳绳运动中两者变化趋势基本一致，额状轴的AC在各种速度的步行运动中基本没有变化；各运动项目中，ACxis1、VM2和VM3的变化趋势基本一致。

表1 本研究不同活动项目活动计数一览表Table 1 Analysis on Activity Count of Different Physical Activity （，counts／min）

表1 本研究不同活动项目活动计数一览表Table 1 Analysis on Activity Count of Different Physical Activity （，counts／min）

活动项目Physical Activity垂直轴活动计数ACxis1矢状轴活动计数ACxis2额状轴活动计数ACxis3两轴向量幅值VM2三轴向量幅值VM3广播操broadcast gymnastics 2813.1±746.2 1900.4±480.7 1778.0±625.3 3411.0±823.8 3865.0±962.1跳绳rope skipping 12600.0±2715.0 3184.3±1236.6 3241.0±1593.013010.0±2725.013510.0±2686.03km／h走 854.6±515.4 1429.2±490.9 658.7±556.2 1735.0±515.9 1923.0±564.74km／h走 1966.6±611.1 1757.5±509.7 604.3±483.8 2690.0±589.7 2794.0±614.95km／h走 3148.9±678.7 2138.3±579.0 672.1±444.1 3847.0±693.9 3928.0±705.46km／h走 4182.9±783.3 2598.2±682.0 796.4±500.0 4963.0±833.1 5051.0±828.07km／h跑 6825.1±1416.0 2096.8±742.7 1271.0±781.9 7184.0±1384.8 7335.0±1392.48km／h跑 7454.7±1392.0 2392.3±840.6 1513.0±848.6 7778.0±1621.5 8065.0±1374.3

图1 本研究不同活动项目AC、VM2、VM3折线图Figure 1.Graph on AC，VM2and VM3of Different Physical Activity

2.2 不同运动强度AC临界点的研究

表2显示，不同运动强度下，ROC曲线下面积在0.708～0.890（P＜0.001），敏感度为0.732～0.914，误判率为0.071～0.431，说明运用 AC，即 ACxis1、VM2和 VM3对于确定运动强度分类具有一定的诊断价值，可以较为准确地诊断不同运动强度水平。

从表2可知，3METs、6METs和9METs对应的垂直轴 AC最佳临界点为2151counts／min、3761counts／min和3783counts／min；VM2AC最佳临界点为4935counts／min、6009counts／min和6169counts／min；VM3AC最佳临界 点 为 9600counts／min、9900counts／min 和10296 counts／min。不同运动强度对应的ACxis1、VM2和 VM3的ROC曲线见图2～图4。

3 分析与讨论

3.1 运动项目AC特点

运动加速度计是根据牛顿力学定律，测量出身体加速度绝对值的积分，通过测量身体活动的持续时间和强度对机体能耗量进行评估，提供了身体活动的一种客观评估方法。因感受身体运动方向的不同，运动加速计分为单轴运动加速度计、双轴运动加速度计和三轴运动加速度计。加速度传感器对体力活动的测量结果以AC的形式表示，代表了加速度的大小和多少的总和。目前，GT3X三轴运动加速度计已被广泛用于包括儿童和青少年在内的各年龄人群的体力活动监测的研究中，并具有良好的效度［7］。

表2 本研究不同运动强度的ROC曲线下面积和活动计数最佳临界点一览表Table 2 Area under the Curve of ROC and the Best Cut-off Point of Activity Count on Different Exercise Intensity

图2 本研究小、中、大强度运动对应的ACxis1的ROC曲线图Figure 2.ROC Curve of ACxis1on Light，Moderate，Large Physical Activity

图3 本研究小、中、大强度运动对应的VM2的ROC曲线图Figure 3.ROC Curve of VM2on Light，Moderate，Large Physical Activity

图4 本研究小、中、大强度运动对应的VM3的ROC曲线图Figure 4.ROC Curve of VM3on Light，Moderate，Large Physical Activity

本研究发现，不同活动项目中垂直轴活动始终占优势，而且这种优势会随着运动速度和活动幅度的增加而增加。Bramble等人［12］也证实，人在行走时，在垂直方向上重心的位置相对平稳，而在奔跑的过程中，重心在垂直方向起伏较行走时增大；国内、外学者［5，10］的研究也证实，垂直轴在躯干位移的幅度和速度较大的体力活动项目中占更多的优势。

本研究还发现，额状轴随着速度的增加AC不断增加，但在走的活动中变化幅度非常少，出现平台期，这一方面说明人体在走的过程中身体晃动不大，稳定性较好，另一方面也提示额状轴无法充分感知运动信息，也无法预测身体活动姿势或运动能耗。矢状轴活动在走的运动项目中随着速度的增加而增加，但6km／h速度后随着速度增加AC却下降。这一研究结果与Sasaki等人［18］的研究基本一致，他们在跑台上进行的4.8km／h、6.4km／h、9.7km／h、12km／h速度的运动中发现，GT3X矢状轴在6.4km／h速度后随着速度增加AC下降，额状轴随着速度的增加而增加。综上所述，在各种活动中主要是垂直轴活动占优势，而额状轴和矢状轴活动不具有充分反映各种运动状态的先决条件。在一些静态的活动中，如看书、等车等以坐位或原地站立位为主的运动，垂直轴AC通常为0，而矢状轴和额状轴的AC通常大于0，因此，三轴加速度计在测量日常体力活动时要比单轴加速度计更具有优势。

3.2 不同运动强度的AC临界点的有效性

国内学者刘爱玲等人［4］和国外学者 Ekelund等人［14］以成年人或儿童为研究对象的研究显示，单轴运动加速度计CSA （Computer Science and Application’s activity monitor）所获得的AC与用双标水法所获得的TEE，AEE（AEE，Activity Energy Expenditure）和PAL有显著联系；有学者［18］曾对53个参与者在跑台上进行了三轴加速度计GT3X的VT与单轴加速度计 GT1M 的 VT 在4.8km／h、6.4km／h、9.7km／h、12km／h速度下走、跑运动的比较，发现2种类型的加速度计的VT变化趋势一致，无差异；同时也发现，在9.7km／h～12km／h的速度之间，VT基本没有明显变化，出现平台期；GT3X的VM3随着速度增加不断增加，但在9.7km／h后出现平台期，而GT3X的 VM2在9.7km／h后出现下降。同样，有学者在类似的研究中也发现了运动加速度传感器存在自身的缺陷，如King等人［15］和Brage等人［11］分别发现，单轴加速度计AC在超过9.7km／h和9 km／h等跑速的较高强度运动中，AC出现平台期，尽管AC在低于这些跑速的运动中与能量消耗存在线性关系，但超过这些速度后这种线性关系慢慢消失，出现低估能耗的情况。换言之，当人体运动的速度太快时，运动加速度计的AC变得对运动不敏感，因此，就很难精确评价体力活动。然而在实际的日常生活中，人体的主要活动形式可归为走、跑、跳，而走、跑是最为常见的活动形式，其中，极低速走或极高速的跑在日常生活中均少见［2］；同时，由于日常活动垂直轴和水平面的活动情况较多，因此，运动加速度计特别是GT3X等三轴加速度计的综合轴VM3在评价日常体力活动方面具有一定的优势，更能充分反映人体的运动状态。在没有条件选择三轴运动加速度计时，双轴和单轴加速度计所获得的VM2和垂直轴的AC也可以较好地反映人体的运动状态。

ROC曲线是通过判断点（cutoff point／cutoff value）的移动，获得多对灵敏度和误判率，并以灵敏度为纵轴，以误判率为横轴，连接各点绘制曲线，然后计算曲线下的面积以确定判断价值的方法。其中，灵敏度（sensitivity）就是把实际为真值的判断为真值的概率；特异度（specificity）是把实际为假值的判断为假值的概率；误判率是把实际为假值的判断为真值的概率，其值等于1-特异度。将绘成的曲线与斜45°的直线对比，若基本重合，说明自变量对因变量的判断价值很差；若远离斜45°的直线则表示曲线下的面积越大，说明自变量对因变量的判断价值越好，即根据自变量可以较为正确的判断因变量，也就是说面积越大，判断价值越高。当AUC＜0.5表示根本无法准确诊断；AUC在0.5～0.7之间表示诊断准确性较低；AUC在0.7～0.9之间表示诊断准确性为中等［3］。本研究运用ROC曲线，分别以ACxis1、VM2和VM3为自变量，以MET为因变量确定不同运动强度的ACxis1、VM2和VM3的最佳临界值。Trost等人［20］的实验研究证实，加速度计的活动临界点可用于有效估计机体每天参与的持续中度和剧烈运动的活动时间。本研究也显示，运用AC可以准确区分不同活动强度的运动，其中ACxis1、VM2和VM3对区分大强度和剧烈活动的准确性最高（AUC∈［0.883，0.889］，P＜0.001）；其次是区别小强度活动和中等强度活动（AUC∈［0.823，0.832］，P＜0.001）；最低的是区别中等强度活动和大强度活动（AUC∈［0.708，0.722］，P＜0.001）。AC的最佳临界值分别是小强度活动为ACxis1＜2151counts／min、VM2＜3761counts／min、VM3＜3783counts／min；中等强度为2151counts／min≤ACxis1＜4935counts／min，3761 counts／min≤VM2＜6009counts／min、3783counts／min≤VM3＜6169counts／min；大 强 度 为 4935counts／min≤ACxis1＜9600counts／min、6009counts／min≤VM2＜9900 counts／min、6169counts／min≤VM3＜10296counts／min；剧烈运动为 ACxis1≥9600counts／min、VM2≥9900counts／min、VM3≥10296counts／min；2个综合轴的 AC临界点差距不大，而VM3可以更准确地反映空间运动情况，因此，更为实用和准确。

本研究发现，不同运动强度的AC最佳临界点高于GT3X软件自带的儿童活动的最佳临界点（ACxis1），同时，也高于Freedson成年人小强度和中等强度的AC最佳临界点（VM3）。换言之，如果利用软件中儿童的AC临界点来监测日常生活中不同体力活动的运动时间，将可能会高估不同强度的运动时间；而应用成年人的活动临界点，将可能造成因高估低强度和中等强度活动的时间而低估了高强度活动的时间。造成这种误差的原因:第一，这些AC临界点的获得往往是基于实验室跑台走、跑实验；第二，不同年龄人群活动的运动生物力学差异可能导致活动记录器计数间存在差异，而以往研究对象的年龄跨度往往较大。

综上所述，本研究认为，通过成年人建立的不同运动强度的AC临界点和仅通过走、跑运动建立的AC临界点并不适用于我国青春期少年以及包括非走、跑活动的日常体力活动运动强度水平的区分。本研究是基于走、跑与非走、跑项目所获得的AC最佳临界值，更适用于青春期少年的日常体力活动的评估，同时，也为今后应用ROC曲线诊断不同人群的体力活动水平提供参考。

［1］陈吉棣.运动营养学［M］.北京:北京医科大学出版社，2002:15.

［2］戴剑松，孙飙，沈洪兵.加速度传感器测量体力活动的应用综述［J］.中国运动医学杂志，2009，28（6）:720-727.

［3］金丕焕主编.医用统计方法［M］.上海:复旦大学出版社，2003:618.

［4］刘爱玲，李艳平，宋军，等.加速度计对成人日常体力活动测量效度的研究［J］.中华流行病学杂志，2005，26（3）:197-200.

［5］向剑锋.大学生体力活动检测中运动传感器能耗预测方程的建立与应用［D］.上海体育学院博士学位论文，2011.

［6］朱琳，陈佩杰，庄洁，等.12～14岁正常和肥胖男性青少年运动能耗的比较研究［J］.中国运动医学杂志，2011，30（2）:166-169.

［7］朱琳，陈佩杰.能量消耗测量方法及其应用［J］.中国运动医学杂志，2011，30（6）:577-582.

［8］AINSWORTH B E，HASKELL W L，WHITT M C，et al.Compendium of physical activities:an update of activity codes and MET intensities［J］.Med Sci Sports Exe，2000，32（9Suppl）:S498-S504.

［9］ARVIDSSON D，SlINDE F，LARSSON S，et al.Energy cost of physical activities in children:validation of SenseWear Armband［J］.Med Sci Sports Exe，2007，39（11）:2076-2084.

［10］BOUTEN C V，WESTERTERP K R，VERDUIN M，et al.Assessment of energy expenditure for physical activity using a triaxial accelerometer［J］.Med Sci Sports Exe，1994，26（12）:1516-1523.

［11］BRAGE S，WEDDERKOPP N，FRANKS P W，et al.Reexamination of validity and reliability of the CSA monitor in walking and running［J］.Med Sci Sports Exe，2003，35（8）:1447-1454.

［12］BRAMBLE D M，LIEBERMAN D E.Endurance running and the evolution of Homo［J］.Nature，2004，432（7015）:345-352.

［13］EISENMANN J C，BRISKO N，SHADRICK D，et al.Comparative analysis of the Cosmed Quark b2and K4b2gas analysis systems during submaximal exercise［J］.J Sports Med Phys Fitness，2003，43（2）:150-155.

［14］EKELUND U，SJOSTROM M，YNGVE A，et al.Physical activity assessed by activity monitor and doubly labeled water in children［J］.Med Sci Sports Exe，2001，33（2）:275-281.

［15］KING G A，TORRES N，POTTER C，et al.Comparison of activity monitors to estimate energy cost of treadmill exercise［J］.Med Sci Sports Exe，2004，36（7）:1244-1251.

［16］MCLAUGHLIN J E，KING G A，HOWLEY E T，et al.Validation of the COSMED K4b2portable metabolic system［J］.Int J Sports Med，2001，22（4）:280-284.

［17］SASAKI J E，JOHN D，FREEDSON P S.Calibration of the Actigraph GT3XActivity Monitor［C］.International Congress on Physical Activity and Public Health（ICPAPH），2010.

［18］SASAKI J E，JOHN D，FREEDSON P S.Validation and comparison of ActiGraph activity monitors［J］.J Sci Med Sport，2011，14（5）:411-416.

［19］TROST S G，LOPRINZI P D，MOORE R，et al.Comparison of Accelerometer Cut Points for Predicting Activity Intensity in Youth［J］.Med Sci Sports Exe，2010，43（7）:1360-1368.

［20］TROST S G，WAY R，OKELY A D.Predictive validity of three ActiGraph energy expenditure equations for children［J］.Med Sci Sports Exe，2006，38（2）:380-387.