2020, Vol. 44
学龄前期是人生长发育的关键时期。越来越多的研究证明，规律的体力活动能对学龄前儿童产生一系列的健康促进效应，包括促进生长发育[1]，增强体适能水平[2]，提高大脑认知能力[3]和学业成绩[4]等；并且，在学龄前期获得的健康效应可能会延续至青少年甚至是成人时期[5]。因此，学龄前儿童体力活动水平监测成为近年来公共卫生领域关注的重要问题之一。特别是能较准确地测量低龄儿童日常体力活动水平的加速度传感器问世以后，世界各国相关领域的研究者分别就本国学龄前儿童体力活动水平展开研究工作[6]。
加速度传感器不仅能获得受试者日常体力活动水平的总量，还能精确地获得体力活动的强度、持续时间和频率、簇集特征等方面的重要信息。其中，体力活动簇集特征是指单次体力活动持续时间的集中趋势特征[7]。了解体力活动簇集特征，不仅有助于掌握特定人群更丰富的体力活动信息，还能指导利用加速度传感器更精确地测量体力活动水平。例如，采用加速度传感器进行数据采集时会涉及多个参数的设定，采样间隔（epoch）是其中一个极其重要的参数，该参数与体力活动簇集特征密切相关。采样间隔的选择会对测量结果产生较大影响[7-8]，特别是在测量周期中有大量单次活动的持续时间小于设置的采样间隔时，会因为采样频率低而造成较大的测量误差[7]。如研究[7, 9]发现，儿童青少年从事体力活动时簇集特征主要表现为短时性、间歇性等，80%以上的中-高强度体力活动（moderate-vigorous physical activity, MVPA）持续时间都在10 s以内。因此，为尽量减少加速度传感器的测量误差，在监测儿童青少年体力活动时宜采用较短的采样间隔，而不宜采用成年人常用的采样间隔（60 s）。另一研究[10]结果更是明确指出，相对于3 s的采样间隔，采用60 s采样间隔对学龄前儿童MVPA和大强度体力活动（vigorous physical activity, VPA）低估的比例分别达到26.8%和71%。由此可知，掌握特定人群的体力活动簇集特征，对于加速度传感器参数的合理选择，以及较准确地测量体力活动数据具有重要意义。
从目前公开发表的研究成果看，虽然已有不少针对儿童青少年体力活动簇集特征的研究报道，但鲜有研究关注学龄前儿童的体力活动簇集特征。笔者推测学龄前儿童的体力活动簇集特征可能与儿童青少年一致，大部分活动也呈现零星、持续时间短的特点。因此，本文以此为切入点，以学龄前儿童为研究对象，采用横断面研究设计，探讨学龄前儿童体力活动簇集特征。
1 研究对象与方法 1.1 受试者招募本文受试者来源于“学龄前儿童身体活动对体质及认知发展的影响研究”（试验注册号: ChiCTR-OOC-15007439）。考虑到研究的可操作性，受试者主要从上海市杨浦和宝山2个区进行招募。所有受试者经其家长/监护人同意并签署知情同意书后方可参与本研究项目，研究过程中受试者如有不适可随时无条件退出。受试者的纳入及排除标准具体如下。
（1）受试者纳入标准：①年龄3~6岁学龄前儿童；②身体健康，能参加中等强度以上的体力活动；③其家长/监护人了解整个试验过程并签署知情同意书。
（2）受试者排除标准：①韦克斯勒智力测量得分 < 75分者；②有心血管、呼吸系统疾病，或有其他疾病不适合运动者；③经其家长/监护人医学问卷筛选确认不能参加中等强度运动者。
1.2 身体形态学指标测量采用国家国民体质监测指定器材对受试者的身高、体质量进行测量，并严格按照《国民体质测定标准手册》（幼儿部分）的测试要求执行。根据公式计算体质量指数(BMI)[BMI=体质量(kg)/身高(m) 2]，BMI评价标准参考国际肥胖工作小组（International Obesity Task Force, IOTF）以生长曲线为基础制定的2~18岁不同年龄段超重、肥胖分类标准[11]。
1.3 体力活动水平测量受试者日常体力活动水平通过连续7 d佩戴三轴加速度传感器ActiGraph GT3X+（ActiGraph LLC, Pensacola, FL）进行测量，测试仪器通过腰带固定于右侧髂嵴上部。由于受试者年龄较小，测试开始前由工作人员向受试者家长详细讲解测试内容，指导受试者家长如何佩戴和摘除传感器，并告知除洗澡、游泳和睡觉外其他时间都应佩戴，测试期间仪器佩戴和摘除均由受试者家长协助完成。工作人员在持续7 d的测试结束后（第8天）收回仪器，首先采用Actilife（Version 6.11.5）对数据进行下载、查看，对于测量数据不符合要求或有缺失的受试者，在征得其家长同意后进行相应补测。
参考Pate等[12]的研究方法对采集的计数值（counts）进行处理，从而得出每日低强度（light physical activity, LPA）、中等强度（moderate physical activity, MPA）和VPA等不同强度活动累积时间。此外，MVPA等于MPA与VPA之和，总体力活动水平（total physical activity, TPA）等于LPA、MPA与VPA之和。每天有效记录时间达480 min，当天数据视为有效；7 d测量数据均有效的受试者被纳入最后统计分析。其他参数设置详见表 1。
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表 1 ActiGraph GT3X+体力活动测量参数设置一览 Table 1 The parameters setting for physical activity measurement using ActiGraph GT3X+ |
以测得的体力活动水平为基础，进一步按照不同强度（LPA、MPA、VPA、MVPA）、不同性别（男、女）和不同持续时间进行归类分析，从而在不同层面呈现学龄前儿童体力活动簇集特征。具体指标：男、女童在不同强度下的平均持续时间；男、女童在不同强度和不同持续时间下平均每天累计的活动频次；基于现行体力活动指南中所强调的以MVPA为主要分析对象[15]，计算不同持续时间的MVPA频次占总累积时间内总频次的比例。
体力活动水平和簇集特征分析：采用加速度器配套软件Actilife（Version 6.11.5）对数据进行预处理，将持续时间按2、3、4、5、6、7、8、9、10~14、15~29、30~59和≥60 s分为12组。其中：持续时间为2~9 s时不允许有容许误差（tolerance），如9 s内活动全部达到MVPA要求（counts≥28.0/s）的，才被记录为1次持续了9 s的MVPA；10~14 s的持续时间设置为最多1个采样间隔的容许误差，如12 s内有11 s达到了MVPA要求，有1 s没有达到，也会被记录为1次持续了12 s的MVPA，但如果其中任意2 s都没有达到要求，则被视为无效而不被记录。持续时间较长的3个分类，即15~29 s、30~59 s和≥60 s设置为最多2个采样间隔的容许误差。
1.5 统计方法对于符合正态分布的数据采用平均数±标准差（x±s）进行描述，对于不符合正态分布的数据采用中位数和四分位间距进行描述。采用独立样本t检验（independent t test）和曼惠特尼U检验（Mann-Whitney U test），分别对正态分布和非正态分布的男、女童基本信息数据进行比较。采用描述性统计方法，分析学龄前儿童体力活动强度、频率和持续时间等特征。
采用基于R语言的Empower Stats软件进行统计分析，设定检验水准（α）为0.05或0.01。
2 研究结果 2.1 受试者基本情况在上海市杨浦区和宝山区的7所幼儿园，本文共募集306名4.5~5.5岁学龄前儿童。测试过程中有15人退出，有3人因韦克斯勒智力测量得分 < 75被排除。实际完成测试288人，有效人数为146人（男85名，女61名），有效率为50.7%。
除MPA活动时间男童显著高于女童[（42.89±8.97）min/d vs.（38.73±6.36）min/d]外，其他指标不存在显著的性别差异。此外，加速度传感器佩戴时间为平均每天767.86 min（635.29~928.71 min），即平均每天佩戴有效时间为12.8 h。详见表 2。
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表 2 受试者基本情况 Table 2 The basic characteristics for participants |
本文结果显示，采样间隔为1 s时，单次从事体力活动的平均时间≤4 s。此外，单次从事不同强度体力活动的平均持续时间，不同性别间无显著统计学差异（表 3）。
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表 3 单次从事不同强度体力活动的平均持续时间 Table 3 Average duration of a single physical activity in different intensities |
表 4显示了受试者平均每天从事不同强度、不同持续时间体力活动的频次。其中，除持续时间为2 s和3 s的MPA频次存在显著的性别差异外，其他相同强度、持续时间的体力活动频次不存在显著的性别差异。此外，从表 4可以看出，随着持续时间的增加，相同强度下体力活动的频次明显减少。
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表 4 不同性别受试者在不同持续时间和不同强度下的体力活动频次 Table 4 Frequency of physical activity bouts by length, intensity and gender |
在表 4结果的基础上，考察不同强度体力活动频次的时间分布发现：单次体力活动持续时间≤9 s的MPA频次合计占总数的98%以上（图 1）；单次体力活动持续时间≤9 s的VPA频次合计占总数的97%以上（图 2）；持续时间为2~3 s的MPA频次，占总MPA频次的80.2%；持续时间为2~3 s的VPA频次，占总VPA频次的70.3%。图 1和图 2直观地呈现了不同持续时间的MPA和VPA频次所占比例的整体趋势。
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图 1 不同持续时间MPA的频次占总频次的比例 Figure 1 Percentage of MPA bouts by duration |
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图 2 不同持续时间VPA的频次占总频次的比例 Figure 2 Percentage of VPA bouts by duration |
以学龄前儿童为研究对象，选择客观的加速度传感器为测量工具，设置高频率的采样间隔（1 s）研究学龄前儿童的体力活动簇集特征。结果显示：学龄前儿童从事体力活动整体上呈现持续时间短、以零星活动为主的特征，平均每次体力活动持续时间≤4 s，且70%以上的MPA和VPA持续时间为2~3 s；不同强度的体力活动频次中仅MPA存在显著的性别差异，其主要原因在于男童从事2~3 s持续时间的活动频次显著高于女童。
3.2 同类研究结果比较体力活动对于生命周期各个阶段体质健康的有益作用已经得到广泛证实。并且，生命早期的体力活动习惯、体适能水平（有氧能力、力量、柔韧和灵敏度等）和心血管疾病风险会延续至青春期甚至成人期[16-17]。因此，学龄前儿童体力活动相关研究越来越受到关注。但不同研究间除了受试者之间的个体差异外，测量参数设置的不同也会对测量结果造成较大影响。其中，采样间隔就是影响测量结果的关键参数之一，其设置应根据不同年龄特征或人群的体力活动簇集特征进行选择[18]。
不同年龄阶段的活动特征有所不同，处于生命早期的儿童从事体力活动时也有着自己的特点，总体上表现为以持续时间较短的零星活动为主，特别是大强度的体力活动。关注儿童体力活动簇集特征的研究始于1995年，Bailey等[9]通过观察视频录像的方法研究15名6~10岁儿童的体力活动特征，发现儿童LPA、MPA和VPA持续时间的中位数分别为6 s、6 s和3 s，其中95%的VPA持续时间不超过15 s，且持续时间为3 s和6 s的短时VPA占比约为80%。由于主观观察过程不仅耗时大、产生的人工费用多，而且需要经过严格训练的研究人员，因此限制了该研究的受试人数和总体观察时间。随着加速度传感器的应用，上述早期研究中遇到的问题得到了很好的解决。如Baquet等[19]利用加速度传感器连续7 d记录受试者的自由活动情况，发现8~10岁儿童从事MPA和VPA的平均持续时间为9 s和4.7 s，约80%的VPA由持续时间为2~4 s的活动组成（采样间隔2 s）。Sanders等[7]利用加速度传感器记录了133名青少年的体力活动情况，也得到了类似的研究结果。除儿童青少年外，年龄更小的学龄前儿童从事体力活动时更是表现出了持续时间短的特点。如Obeid等[10]通过7 d的记录发现，3~5岁的学龄前儿童约有80%的MVPA持续时间为3~6 s（采样间隔3 s），超过95%的MVPA持续时间不超过15 s。笔者也进一步发现包括低强度体力活动在内的所有不同强度的体力活动平均持续时间均≤ 4 s，其中有超过80%的MPA和超过70%的VPA持续时间为2~3 s（采样间隔1 s）。因此，从已有的研究证据看，利用加速度传感器测量学龄前儿童体力活动水平时，为保证较准确的测量结果宜采用较短的采样间隔。
关于学龄前儿童从事MPA和VPA时主要表现出持续时间短的特征，可能有以下2个原因：①大脑皮层的兴奋与抑制过程发展不均衡。学龄前儿童大脑皮层发育尚不成熟，抑制过程形成较慢，兴奋过程相对占优势，但兴奋持续时间较短，容易泛化，主要表现为对事物保持注意的时间不长[20]。②LPA在学龄前儿童从事的体力活动中占主导地位。如在学龄前儿童平均每天累积的总体力活动时间中，LPA、MPA和VPA的占比分别为57.9%、23.7%和18.4%[21]。因此，单次从事的体力活动虽由3种不同强度的体力活动交替组成，但仍以LPA为主，从而导致了持续进行MPA和VPA的时间较短。
3.3 不同采样间隔的结果比较掌握不同人群的体力活动簇集特征，对于选择适宜的采样间隔、准确地测量体力活动水平具有重要意义。随着研究人员不断意识到学龄前期体力活动水平和习惯对青少年时期甚至成年后的重要性，越来越多的体力活动相关研究开始关注学龄前儿童。
从前期的研究看，测量体力活动时选择的采样间隔各不相同，但较多研究选择了时间较长的采样间隔。如Cain等的综述表明，2005—2010年间共有25篇采用加速度传感器对学龄前儿童体力活动进行测量的研究报道，其中选择采样间隔为15 s和60 s的各占9篇，另外选择30 s采样间隔的有1篇，5 s采样间隔的有2篇。近期，本研究团队也进行了类似的总结（资料未列出），汇总了近年来以学龄前儿童为受试对象、采用客观的体力活动测量方法、受试人数大于200人且不重复的研究，筛选后纳入的研究同样多选择较长的采样间隔。纳入的23篇研究中于2010年后（2012—2017年）发表的有18篇，其中有12篇研究选择的采样间隔≥ 15 s，仅有4篇研究的采样间隔≤ 3 s。
对于选择不同的采样间隔会对测量结果产生怎样的影响，Obeid等[10]比较了4种不同采样间隔（3、15、30、60 s）对学龄前儿童体力活动水平测量结果的影响，结果显示相对于3 s的采样间隔，15、30、60 s 3种采样间隔低估MVPA的比例分别为5.1%、15.4%、26.8%，而低估VPA的比例则达到了37.3%、54.4%、71%。由此可见，采样间隔的选择会对测量结果产生较大影响，且采样间隔越长，低估MVPA和VPA的比例就越高。不同采样间隔导致的测量结果差异，与现实情况要求我们应尽可能准确地测量MPA和VPA形成巨大反差。目前的体力活动指南强调，为保证获得体力活动的健康促进效应，每日应积累足够时间的MVPA。因此，如何尽可能准确地测量MVPA就显得尤其重要。前人研究结果和笔者研究结果提示，学龄前儿童的体力活动特征总体表现为持续时间较短的零星活动，在强度较大的VPA中表现尤其明显。因此，为准确测量该年龄段人群的体力活动水平，特别是体力活动指南强调的MVPA，宜选择符合学龄前儿童体力活动簇集特征的采样间隔，即时间较短的采样间隔。这是因为过长的采样间隔会使体力活动强度趋于平均化，使得高强度体力活动时间被低估，而低强度体力活动时间被高估[7, 10]。
4 结论与展望 4.1 研究结论研究结果提示，学龄前儿童体力活动簇集特征以持续时间较短的零星活动为主。为准确测量学龄前儿童体力活动水平，特别是中、高强度体力活动时间，宜采用较短的加速度传感器采样间隔，如3 s或更短时间。
4.2 研究展望现行的体力活动指南建议，为达到运动促进健康的目的，学龄前儿童每天的MVPA应至少累积60 min [15]。体力活动总量不同的组成方式能否达到同样的健康促进效应，例如累积60 min的MVPA由零星MVPA构成是否同样有益于健康，值得后续研究进一步关注。虽然对儿童青少年已有相应研究，但以学龄前儿童为受试对象的类似研究尚未见公开报道。进一步明确体力活动累积方式与学龄前儿童健康效应之间的关系，对于科学指导运动实践，以及后续更新和完善学龄前儿童体力活动指南具有重要意义。
作者贡献声明：全明辉：设计论文框架，搜集统计数据，撰写、修改论文；徐畅：调研文献，核实数据，修改论文；周傥：搜集统计数据，核实数据；方慧：搜集统计数据，核实数据；刘微：搜集统计数据，核实数据；孙顺利：搜集统计数据，核实数据；王茹：设计论文框架，修改论文；陈佩杰：设计论文框架，修改论文。
| [1] |
赵广高, 王茹, 全明辉, 等. 体力活动对学龄前儿童身体生长的影响[J].
上海体育学院学报, 2017, 41(4): 65-69 (  0)
|
| [2] |
PUDER J J, MARQUESVIDAL P, SCHINDLER C, et al. Effect of multidimensional lifestyle intervention on fitness and adiposity in predominantly migrant preschool children (Ballabeina):Cluster randomised controlled trial[J].
BMJ British Medical Journal, 2011, 343(7830): 945-945 ( 0)
|
| [3] |
ZENG N, AYYUB M, SUN H, et al. Effects of physical activity on motor skills and cognitive development in early childhood:A systematic review[J].
BioMed Research International, 2017, 2017: 2760716 ( 0)
|
| [4] |
ÁLVAREZ-BUENO C, PESCE C, CAVERO-REDONDO I, et al. Academic achievement and physical activity:A meta-analysis[J].
Pediatrics, 2017, 140(6): e20171498 DOI:10.1542/peds.2017-1498 ( 0)
|
| [5] |
HANCOX R J, RASMUSSEN F. Does physical fitness enhance lung function in children and young adults?[J].
European Respiratory Journal, 2018, 51(2): 1701374 DOI:10.1183/13993003.01374-2017 ( 0)
|
| [6] |
HNATIUK J A, SALMON J, HINKLEY T, et al. A review of preschool children's physical activity and sedentary time using objective measures[J].
American Journal of Preventive Medicine, 2014, 47(4): 487-497 DOI:10.1016/j.amepre.2014.05.042 ( 0)
|
| [7] |
SANDERS T, CLIFF D P, LONSDALE C. Measuring adolescent boys'physical activity:Bout length and the influence of accelerometer epoch length[J].
PLoS One, 2014, 9(3): e92040 DOI:10.1371/journal.pone.0092040 ( 0)
|
| [8] |
王超, 陈佩杰, 庄洁, 等. 加速度计以不同采样间隔测量儿童青少年日常体力活动时间的一致性研究[J].
中国运动医学杂志, 2012, 31(9): 759-765 DOI:10.3969/j.issn.1000-6710.2012.09.001 ( 0)
|
| [9] |
BAILEY R C, OLSON J, PEPPER S L, et al. The level and tempo of children's physical activities:An observational study[J].
Medicine & Science in Sports & Exercise, 1995, 27(7): 1033-1041 ( 0)
|
| [10] |
OBEID J, NGUYEN T, GABEL L, et al. Physical activity in Ontario preschoolers:Prevalence and measurement issues[J].
Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism, 2011, 36(2): 291-297 DOI:10.1139/h11-002 ( 0)
|
| [11] |
COLE T J, BELLIZZI M C, FLEGAL K M, et al. Establishing a standard definition for child overweight and obesity worldwide:International survey[J].
British Medical Journal, 2000, 320(7244): 1240-1243 DOI:10.1136/bmj.320.7244.1240 ( 0)
|
| [12] |
PATE R R, ALMEIDA M J, MCIVER K L, et al. Validation and calibration of an accelerometer in preschool children[J].
Obesity, 2006, 14(11): 2000-2006 DOI:10.1038/oby.2006.234 ( 0)
|
| [13] |
HISLOP J F, BULLEY C, MERCER T H, et al. Comparison of epoch and uniaxial versus triaxial accelerometers in the measurement of physical activity in preschool children:A validation study[J].
Pediatric Exercise Science, 2012, 24(3): 450-460 DOI:10.1123/pes.24.3.450 ( 0)
|
| [14] |
CHOI L, LIU Z, MATTEWS C E, et al. Validation of accelerometer wear and nonwear time classification algorithm[J].
Medicine & Science in Sports & Exercise, 2011, 43(2): 357-364 ( 0)
|
| [15] |
TREMBLAY M S, CHAPUT J P, ADAMO K B, et al. Canadian 24-hour movement guidelines for the early years (0-4 years):An integration of physical activity, sedentary behaviour, and sleep[J].
BMC Public Health, 2017, 17(sup 5): 874 ( 0)
|
| [16] |
TWISK J W, KEMPER H C, VAN MECHELEN W. Tracking of activity and fitness and the relationship with cardiovascular disease risk factors[J].
Medicine & Science in Sports & Exercise, 2000, 32(8): 1455-1461 ( 0)
|
| [17] |
MALINA R M. Tracking of physical activity and physical fitness across the lifespan[J].
Research Quarterly for Exercise & Sport, 1996, 67(sup 3): S48-S57 ( 0)
|
| [18] |
EDWARDSON C L, GORELY T. Epoch length and its effect on physical activity intensity[J].
Medicine & Science in Sports & Exercise, 2010, 42(5): 928-934 ( 0)
|
| [19] |
BAQUET G, STRATTON G, VAN PRAAGH E, et al. Improving physical activity assessment in prepubertal children with high-frequency accelerometry monitoring:A methodological issue[J].
Preventive Medicine, 2007, 44(2): 143-147 ( 0)
|
| [20] |
郦燕君.
学前儿童卫生保健[M]. 北京: 高等教育出版社, 2007: 32.
( 0)
|
| [21] |
全明辉.体力活动对学龄前儿童认知能力影响研究[D].上海: 上海体育学院, 2015: 40
http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10277-1016258517.htm ( 0)
|