陈成香 ,潘加浩, 魏书涛,安 霞
(1.福建技术师范学院,福建 福清 350300;2. 三六一度(中国)有限公司,福建 厦门 361009;3. 广州体育学院,广东 广州 510500 )
计步器作为日常生活中最为常见的可穿戴设备,其最为主要的应用是记录穿戴者每日的步数。随着大众对身体健康日益重视和科学运动概念的不断推广普及,它已经被广泛的作为监控运动量的一种手段[1-3]。并且可以帮助监控肥胖和代谢相关疾病的人群的日常活动,帮助他们制定运动处方,从而促进其健康和养成良好的生活习惯[4, 5]。根据研究证据,大多数的研究人员推荐步行10000步/天,能够有利于身体健康[6],有利于防止慢性疾病[7, 8]的发生;快走2000步/天可以有效地降低疾病的风险[9]。
科学研究提供了大量的证据证明应用计步器来评估人体的身体活动是可行和有效的,并且能够有利于缓解相关慢性疾病[10-14]。根据一项早期的meta分析,其结果表明老年人使用计步器能够显著性的增加他们的身体活动,并且显著性的减小他们的BMI指数以及血压[10]。此外,一项为期4年的前瞻性研究发现患有2型糖尿病的中年人,使用计步器记录每天的身体活动的患者其动脉硬化的速度更为缓慢[11]。因此,消费者可以在市面上购买到各式各样不同品牌的计步器。对于使用者来说,计步器的准确性直接决定了运动量判断的准确性。因此为了确定不同品牌计步器的精确性,研究人员做了大量的研究,其中包括基于正常生活情况[14-18]、实验室情况[19-27]以及两者相结合的情况[28-30]。Fitbit和Actigraph计步器是全世界范围内最流行的商业化计步器,并且可以极为便利的用于日常活动量的监测[14-18]。但是,这种基于正常情况的实验设计存在一种不可避免的局限性,就是无法基于某个金标准去评价计步的准确性。因此,基于实验室坏境的研究设计可以很好避免这一局限性。在一项研究中,研究人员要求受试者佩戴不同品牌的计步器完成400m的步行,其结果发现Kenz Lifecorder, Yamxa Digi-walker SW-701和New Lifestyles NL-2000计步器的误差在正负3%之内,但是Omron HJ-105和Sportline 330的误差为正负37%[19]。此外,也有相关的研究比较了400m快走以及上下楼梯时佩戴某一品牌的计步器的误差,其结果发现步数的误差分别为2.3%, 19.9%和10.8%[22]。在另外的实验室研究中,研究人员证明了Fitbit One和Fitbit Zip计步器在步行时的误差分别为1.3%[21]和小于1%[23]。
尽管大量的研究已经评价了不用品牌计步器的准确性,但是只有极少一部分的研究关注佩戴于不同部位的计步对准确性造成的影响。在日常生活中,常会观察到有些人会将计步器佩戴于手腕,也有的人会习惯性的佩戴于腰间。在某项研究中,研究者让受试者用绳子绑住计步器挂于脖子上,沿着腋中线和锁骨中线放置于左右腰间和左右裤带上,结果证明放置于锁骨中线的延长线的腰间和裤带的准确率最高,分别为1.2%和6.3%[31]。在另外一项研究中,发现放置于裤带、肩带和背包内的计步器的计步精确性存在差异[32]。显然,这些证据无法证明将计步器佩戴于哪一身体部位可以得到最为准确的结果。而且,由于智能运动鞋的发展,也有大量的计步器是被至于运动鞋中底内。因此,计步器佩戴位置和其准确性之间的关系尚不明确。
综上所述,并没有研究评价放置于运动鞋中底的计步器的准确性。因此,智能运动鞋能否给穿戴者提供准确的身体活动数据,从而帮助穿戴者评价自己的运动量,为科学健身提供辅助。本研究通过比较步行、慢跑和上下楼梯时,放置于不同部位(手腕、腰部和鞋底)的计步器的计数与金标准(录像记录)之间的差异,用于确定其准确性。
本研究共招募20人健康成年人作为被试对象。其排除标准包括:(1)BMI大于32kg/m2;(2)半年内进行过下肢手术;(3)患有任何影响步态的疾病;和(4)测试前12h内进行过剧烈运动。受试者基本情况见表1。
表1 受试者基本情况 (x ± SD)
1.2.1 实验仪器
两个型号为Fitbit Zip(Fitbit公司, 圣弗朗西斯科, 美国)(图1)的可穿戴式电子计步器。其分别放置于受试者的右手手腕和锁骨中线延长线的腰部。放置于鞋中底的计步器使用三六一度(中国)有限公司生产的第二代智能跑鞋。所有的计步器都是基于加速度传感器设计的。
1.2.2 测试方法
实验开始之前,测试人员按照标准位置将加速度计固定于受试者的手腕和腰部,且让受试者穿上相匹配鞋码的智能运动鞋。受试者按照实验要求以自我选择的速度依次完成步行、慢跑和上下楼梯。步行和慢跑测试在标准的400m塑胶跑道上进行,上下楼梯在总共17层的楼梯上来回10次。在受试者进行每一项任务时,测试人员使用摄像机(尼康,日本)记录下整个运动过程。七天后所有受试者重复上述测试,但不使用摄像机记录测试过程,测试人员记录下安装在不同部位计步器上显示的步数。
1.2.3 数据处理
摄像机记录的数据解析由三名测试人员共同完成。首先,其中两名实验人员分别通过视频解析软件,数出每一位受试者在进行不同任务书时实际行走的步数。如果两人最后得到的步数相一致,视为准确步数;如果两人最后得到的步数不一致,此时需要第三名测试人员重复上述过程,直到所有人得到相同的步数。此步数作为金标准与计步器记录的步数进行比较。
误差分数(error scores)被计算,其表达式如下:金标准-计步器测得的步数。
1.2.4 统计学方法
首先,使用中位(median)和四分位距(interquartile range)用以评价计步器记录步数和金标准之间的差异,用以确定相对于金标准的系统性和随机性偏离。箱图(box plot)用以视觉化的展示计步器记录步数和金标准之间的差异,用以确认计步器至于不同位置和不同任务情况下的效度[32]。
其次,单因素方差分析用以评价在步行、慢跑和上下楼梯时,放置在不同位置的计步器误差分数之间的统计学差异。当出现显著性差异时,Bonferroni事后分析被执行检查佩戴位置之间的差异。相对百分误差(mean absolute percentage error, MAPE)是通过计算百分误差的绝对值的算术平均值得到的,其同样是用以判断精确性的方法。Bland-Altman图也被绘制用以显示不同情况下计步器记录步数和金标准之间的一致性。其平均差(表示与零之间的差异)越小其结果的准确性越高。
最后,克朗巴哈系数法(Cronbach’s alphas)用以前测和后测之间的可靠性。显著性的克朗巴哈系数设置为0.08[33]。
所有数据采用SPSS19.0软件进行统计,显著性水平设置为0.05。
图1 佩戴在不同位置的计步器记录的步数以及通过摄像机记录的步数的中位(median)和四分位距(interquartile range)示意
图1描述的是在步行、跑步和上下楼梯时,佩戴在不同位置的计步器记录的步数以及通过摄像机记录的步数的中位(median)和四分位距(interquartile range)。当计步器佩戴在腕部时,步行时记录的步数表现为较高的变异性(明显的低估了实际的步数)。此外,进一步观察图2可以发现无论计步器佩戴在何种部位跑步时记录步数的变异性相对大于走路和上下楼梯的。最后,上下楼梯时各部位计步器记录步数的变异性是最小的。
图2显示的是不同情况下误差分数的统计学差异。统计学结果显示步行(F2, 57=11.789,p< .05)、跑步(F2, 57=5.399,p< .05)和上下楼梯(F2, 57=6.106,p< .05)都存在显著性的统计学意义。事后分析发现在步行时,腰部和鞋中底的计步器记录的步数显著性的精确于腕部(p< .05)。此外,在慢跑和上下楼梯时,中底内的计步器的精确性显著性的高于腕部的计步器(p< .05)。
图2 在步行、慢跑和上下楼梯时,佩戴在不同位置的计步器的误差分数之间的差异示意图。“#”代表腕部和腰部以及腕部和鞋中底之间存在显著性差异;“*”代表腕部和鞋中底之间存在显著性差异
BA图表示不同位置计步器记录的步数的误差分数对于零的离散程度(见图4)。结果显示在步行和慢跑时放置于腰间的计步器以及在所有运动情况下放置于鞋中底的计步器都表现为极高的精确性,其95%预测区间距离零值得误差小于20步。在慢跑和上下楼梯时计步器佩戴在手腕以及计步器佩戴在腰部进行上下楼梯时表现为适中的精确性,其95%预测区间距离零值得误差小于37步。最后,在步行时,腕部佩戴的计步器记录的步数表现为较低的精确性,其95%预测区间距离零值得误差小于160步。
图4 不同计步器佩戴部位和运动情况的Bland-Altman图,实线代表零值,虚线代表95%的预测区间
在步行、慢跑和上下楼梯的情况下,当计步器佩戴于不同的部位(腕部、腰部和鞋中底)记录的步数和金标准差值的中位和四分位距以及相对误差值的结果显示在图2中。在所有运动情况下,放置于腰部和鞋中底的计步器表现为较小的相对误差值(MAPE<3)。放置于腕部的计步器在慢跑和上下楼梯时表现为较小的相对误差值(MAPE<3),但是在走路时其相对误差值偏大(MAPE=9)。
表2 计步器佩戴不同部位和运动情况下记录的步数和金标准差值的中位(四分位距)值和相对误差值(%)的情况
Median (IQR), 中位和四分位距; MAPE, 相对百分误差。正值代表对步数的高估,负值代表对步数的低估。
当进行步行和慢跑时,无论计步器佩戴在腕部、腰部还是鞋中底,模型内都显示为较高的可靠性(R>.80)。但是,在进行上下楼梯时,无论计步器佩戴在腕部、腰部还是鞋中底,模型内都显示为较低的可靠性(R < .80)。
表3 计步器放置于不同位置和运动情况下的模型间的可靠性(克朗巴哈系数)
本研究的主要目的在于确认在步行、慢跑和上下楼梯时,佩戴在不同身体部位计步器(腕部、腰部和鞋中底)记录的步数的准确性和可靠性。通过比较计步器记录的步数和摄像机记录的步数(金标准)的差异来确认精确性。通过比较前测和后测的一致性或重复性来确认可靠性。结果显示受试者在步行和慢跑时,腰部和鞋中底佩戴计步器有着显著性较高的准确性和可靠性。
首先,本研究证明了计步器佩戴在不同的位置是存在显著性差异的,在步行时佩戴于腰部和鞋中底的计步器其精确性显著性的高于腕部。也就是说,在步行时当计步器佩戴在腕部时表现为很高的变异性,更低的精确性(MAPE=9)和明显低估实际的步数。在自我选择的速度下步行400m(大约500步)其计步器的误差大约在160步左右。因此,我们认为将计步器佩戴在腕部是不可接受的。其可能的原因是由于我们受试者的步行速度过于缓慢(1.28到1.68 m/s),手臂的摆动幅度相对较小。先前的研究已经证明了基于加速传感器的计步器,在慢速步行时往往会存在较大的误差[32, 34]。例如,Mcclian JJ等发现计步器佩戴于腕部时的百分误差和绝对百分误差值在缓慢步行时有更大的偏离性,尤其是速度小于1.33 m/s;但是在高速行走时,这些值表现为更高的聚合性[34]。此外,研究人员发现在腕部佩戴ActiGraph WG7X+计步器其相对于金标准的标准误在慢速行走时(0.44到1.67 m/s)是更大的(MAPE=22-47)[32]。但是,在本研究中,在步行时佩戴在腰部的计步器表现为很低的变异性和很高的精确性(MAPE < 1)。其可能的原因是由于Fitbit Zip使用的是三轴、高精度角速度传感器,放置于腰部能够更有效的测得垂直方向上的加速度变化。与此同时,在步行时将计步器放置于鞋中底,其记录的步数和金标准之间表现为非常小的偏差(MAPE < 1),从而十分适合用以监控流动性较强的日常活动。因此,根据先前的研究和本研究的结果,将计步器置于腕部可能会轻微的高估在与日常生活有关的活动中产生的步数[14-18]。所以,将计步器置于腕部可能会对佩戴者的运动量造成错误的估计。
当慢跑和上下楼梯时,结果仅显示鞋中底的计步器比腕部的计步器记录的步数的精确性高。但是,我们也不得不注意当计步器佩戴与腕部时同样也表现出日益减少的变异性和日益增加的精确性(MAPE < 3)。虽然没有研究验证跑步时计步器佩戴在不同部位对精确性的影响,但是有研究发现当以1.78m/s进行快走时,腰部佩戴Fitbit Zip计步器表现为很高的精确性(步数差小于1%)[23];当以1.67m/s进行快走时,腕部佩戴Garmin Vivofit计步器也表现为很高的精确性(MAPE < 3)[32]。此外,本研究腰部佩戴的计步器的计步数值的中位和四分位距值表现为低于实际的步数,其可能是由于跑步时会产生更多的干扰信号。类似于在上下楼梯时,腕部和腰部佩戴的计步器仅表现为中等精确性,其95%预测区间距离零值得误差大约为37步。其实,在先前的研究中,在进行上下楼梯时腰部佩戴Yamax SW-700 Digiwalker计步器和Fitbit Zip计步器步数差异大约分别为9%[35]和6%[23]。其可能的原因是由于上下楼梯足部接触地面产生的冲击加速度小于地面步行[35]。上下楼梯时腕部计步器表现为中等精确性,其可能原因是由于在上下楼梯时,手臂的摆动模式和平地步行时相类似。在慢跑和上下楼梯时鞋中底嵌入的计步器都表现为极其高的精确性,其95%预测区间距离零值得误差大约为20步并且相对误差值小于1%。其主要原因是由于在足接触地面时产生的加速度直接作用于鞋底,因此基于加速度计的计步器能够更好的感受到加速度的变化,从而准确的记录步数。
根据先前的研究,研究人员建议应使用计步器计数和金标准之间的误差小于1%的计步器来监控日常活动[36]。在本研究中,所有运动条件下只有鞋中底内嵌入的计步器的准确性满足上述要求。另一方面,根据本研究的结果可以观察到在步行和跑步时所有部位的计步器都表现为较高的可靠性(alpha>0.80)。但是,在上下楼梯时所有部位的计步器都表现为较低的可靠性,尤其是腕部(alpha=0.40)和腰部(alpha>0.65)。虽然佩戴在腕部和腰部有较低的变异性,但是也表现为较低的可靠性,所以计步器佩戴在这些身体部位得到的步数用以判断身体活动水平可能是不可接受的。嵌入鞋中底内的计步器与较高的可靠性值(0.80)仅有0.1%的差异。因此,结合先前的研究结果[23, 35]和本研究的结果,可以认为嵌入在鞋中底内的计步器是监控日常活动情况的最佳选择。
本研究发现上下楼梯时腕部和腰部佩戴计步器表现为较低或中等的精确性以及较低的可靠性,但是嵌入鞋中底的计步器在所有情况都表现为较高的精确性和适中的可靠性。因此,嵌入鞋中底的计步器能够精确和有效的记录日常生活中人体的日常活动情况。从而能够为研究人员、教练员以及康复治疗师提供有用的数据,帮助他们更科学的制定运动处方和训练计划。