UKB数据发文EHJ：预防这八种慢性病，活动量和活动强度哪个更重要？

2026年3月29日，EHJ发表了一篇文章，使用英国生物银行（UKB）探讨了高强度活动占总运动量的比例和总体活动量，与八种主要慢性病的关联。研究发现：高强度活动占比较大与八种主要慢性病及全因死亡率呈负相关，且该关联独立于总体活动量。活动强度显示出比总体活动量更高的预防潜力。

原文链接：https://academic.oup.com/eurheartj/advance-article/doi/10.1093/eurheartj/ehag168/8537159

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研究背景

有证据显示，在总体活动量相同的情况下，与较低强度活动相比，高强度活动可更显著地提升心肺适能、改善多项心脏代谢风险因素。即便不是结构化的训练，而是短暂、碎片化的形式，高强度活动占比也和健康获益相关。

目前这种强度特异性获益是否延伸至心血管结局以外的其他慢性病，以及在不同慢性病中运动强度与总体活动量的相对重要性，仍存在空白。

本研究利用UKB加速度计测量体力活动数据，研究了高强度活动占比与八种主要慢性病的关联。

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研究方法

设备测量的体力活动

2013-2015年，UKB数据库随机选取103,619名参与者。这些参与者佩戴腕戴式加速度计，为期7天。轻度、中度和高强度活动分别定义为30–125 mg、>125–400 mg和>400 mg。

总体活动量以每周代谢当量分钟数进行量化（MET-min/week），并分别计算轻度、中度和高强度活动的运动量：

• 轻度MET-min/week = 3.3 × 步行分钟数 × 轻度活动天数。

• 中度MET-min/week = 4.0 × 中等强度活动分钟数 × 中度活动天数。

• 高强度MET-min/week = 8.0 × 高强度活动分钟数 × 高强度活动天数。

按以下公式计算高强度活动占总体活动量的百分比：

高强度活动 (MET-min/ 周 ) / 总体活动量 (MET-min/ 周 ) × 100%

高强度活动占比被分为四个等级：无（0%）、>0%至≤2%、>2%至≤4%、>4%。

问卷调查的体力活动

2006-2010年间，使用改良国际体力活动问卷（IPAQ）评估身体活动。该问卷主要收集三类活动的信息：步行、中等强度活动和剧烈强度活动。

总体活动量计算为轻度步行、中等强度和高强度活动的时间总和，同时也换算为每周代谢当量分钟数（MET-min/week）进行量化。

高强度活动占比被分为四个等级：无（0%）、>0%至≤25%、>25%至≤50%、>50%。

结局

结局包括八种慢性病：主要不良心血管事件（MACE）、房颤、2型糖尿病（T2D）、免疫介导的炎症性疾病（IMIDs）、代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）、慢性呼吸系统疾病、慢性肾脏病（CKD）、痴呆症，另外还有全因死亡率。MACE 定义为ST段抬高或非ST段抬高型心肌梗死、卒中或心衰。

统计分析方法

以年龄为时间尺度，采用多因素Cox比例风险模型，估算不同高强度活动占比下的慢性病和死亡风险：

• 模型1：调整了总体活动量及关键混杂因素，包括社会人口学因素（年龄、性别、种族、教育水平、剥夺指数、评估中心）和生活方式因素（吸烟、饮酒、饮食评分、睡眠质量）。
  

• 模型2：在模型1的基础上进一步调整药物使用、补充剂摄入、衰弱指数评分、BMI、血压、低密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、甘油三酯和估算肾小球滤过率（eGFR）。

为了最小化中介变量的过度调整风险，模型1作为主要分析模型。比例风险假设通过Schoenfeld残差验证，未发现违反假设的情况。Spearman等级相关分析显示总体活动量与高强度活动比例之间存在弱至中度相关。

研究进行了探索性分析，评估高强度活动比例与慢性病发病率和全因死亡率之间的剂量-反应关系。使用三节点限制性立方样条处理潜在的非线性关系。通过Wald检验评估线性关系。

此外，使用限制性立方样条模型分析高强度活动占比与总体活动量（三分位数分组）的联合剂量-反应关系。参考组为高强度活动占比为0%且总体活动量处于最低三分位数的个体。

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研究结果

研究纳入96,408名拥有设备测量数据的参与者，平均61.9岁，56.3%为女性。中位随访8.8-8.9年期间，观察到9,366例MACE、4,123例房颤、2,210例T2D、1,721例IMIDs、1,706例MASLD、2,873例慢性呼吸系统疾病、2,565例CKD、942例痴呆症以及4,129例死亡事件。

研究纳入375,730名拥有问卷数据的参与者，平均56.2岁，52.2%为女性。随访14.4-14.6年，共记录58,644例MACE、25,103例房颤、22,442例T2D、13,163例IMIDs、10,747例MASLD、20,173例慢性呼吸系统疾病、17,061例CKD、7,290例痴呆症和30,335例死亡事件。

高强度活动占比与慢病及死亡的关联

设备测量数据中，模型1结果显示，与无高强度活动（0%）的参与者相比，高强度活动占比>4%的参与者，多项结局的风险显著降低：MACE风险降低31%，房颤风险降低29%，T2D风险降低60%，IMIDs风险降低39%，MASLD风险降低48%，慢性呼吸系统疾病风险降低44%，CKD风险降低41%，痴呆症风险降低63%，全因死亡风险降低46%。模型2中关联有所减弱，但相关性在统计学上仍保持显著。

高强度活动占比与结局的剂量-反应关系

设备测量与问卷评估中，高强度活动占比与慢性病发病率及全因死亡率存在非线性关系（所有非线性P值<0.001）。在调整总体活动量后，更高的高强度活动占比与大多数结局的风险降低相关。

设备测量的数据中，随着高强度活动占比的增加，T2D、MASLD、慢性呼吸系统疾病和CKD的风险下降未观察到平台期，MACE、房颤、IMIDs、痴呆症和全因死亡率的风险下降在高强度活动占比约4%–5%时达到平台期。

问卷数据中观察到类似的关联，普遍在高强度活动占比约30%–40%时，结局的风险降低达到平台期，且关联程度有所减弱。

高强度活动占比与总体活动量和结局的联合剂量-反应关系

设备测量数据分析显示，总体活动量的三分位数组中，高强度活动占比与健康结局均存在显著的非线性关联（所有非线性P值<0.001）。

对于大多数结局，在高强度活动占比相同的情况下，处于更高总体活动量三分位数组的个体，结局风险更低。在同一高强度活动占比下， IMIDs在不同总体活动量分组中的风险降低程度类似，其他结局在总体活动量更高的组中风险更低。

图. 模型1分析的联合剂量-反应关系

对于MACE、房颤、T2D、MASLD、CKD和全因死亡率，等值线呈现对角线分布模式，表明随着总体活动量和高强度活动占比的同时增加，疾病风险持续降低。而对于IMIDs、慢性呼吸系统疾病和痴呆症，等值线主要为垂直分布，表明风险降低主要与更高的高强度活动占比相关，单纯增加总体活动量的益处有限。

问卷数据中观察到了类似的模式，但关联有所减弱。

图. 基于设备测量的高强度活动比例与总体活动量组合下的疾病发病率

活动强度与总体活动量的可预防人群归因分值

高强度活动预防IMIDs的贡献较大，与无高强度活动相比，占比高可预防20.3%病例；与最低三分位组相比，更高的总体活动量可预防1.0%病例。

MACE（17.8% vs. 6.0%）、房颤（16.2% vs. 5.0%）、慢性呼吸系统疾病（21.4% vs. 5.6%）和痴呆症（32.3% vs. 8.1%）的预防中，高强度活动起到主要作用，总体活动量的作用稍小。

T2D（26.6% vs. 17.7%）、MASLD（22.1% vs. 16.6%）、CKD（23.0% vs. 15.3%）和全因死亡率（31.4% vs. 14.2%）的预防中，高强度活动和总体活动量的贡献相当。

图.基于设备测量的高强度活动比例与总体活动量，对结局事件的人群可预防分值

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基于UKB数据的分析显示，在总体活动量相同的情况下，更大的高强度活动占比与多种慢性病及全因死亡风险降低相关。

设备测量数据中，联合剂量-反应曲线显示，高强度活动占比与健康结局存在非线性的负相关关联。人群可预防分值分析显示，在所有结局中，高强度活动占比均表现出比总体活动量更高的预防潜力。IMIDs表现出对活动强度的强依赖性，相对而言，总体活动量的贡献极小；MACE、房颤、慢性呼吸系统疾病和痴呆症表现出活动强度起主要作用、总体活动量贡献适中的特征；而T2D、MASLD和CKD 则显示出活动强度和总体活动量两者贡献更为均衡的模式。

研究优势

• 大样本量、前瞻性研究设计，对多种慢性病结局进行了评估。

• 设备测量数据减少了暴露测量误差，增强了研究结果的稳健性。

研究局限性

• 观察性研究无法完全排除残余混杂因素的影响。

• 设备测量仅在单次为期7天的时段内进行，可能无法反映长期活动习惯。

• 基线协变量评估与设备测量之间存在5.5年的中位间隔。

• 参与者主要为欧洲血统，限制了研究结果外推性。

• 风险比基于随时间保持无事件的个体，因此可能受到内在选择偏倚的影响，尤其在长期随访中，解读结果时应予以考虑。

• 人群可预防分值依赖若干关键假设，这些假设在实践中可能不成立。

• 人群可预防分值在假设完全改变暴露的情况下，评估最大人群健康影响，会高估实际干预措施的效果。

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研究结论

较大的高强度活动占比与八种主要慢性病及全因死亡率呈负相关，且该关联独立于总体活动量。活动强度显示出比总体活动量更高的预防潜力。

这些发现支持：临床和公共卫生干预中，在条件允许的情况下，应优先考虑更高强度的活动来预防慢性病。

参考文献：Eur Heart J. 2026 Mar 29:ehag168. doi: 10.1093/eurheartj/ehag168.