使用基于智能手机的问卷测量心脏康复人群的体力活动

简介

使用一种新技术来测量身体活动的理由是令人信服的。定期参加体育活动与大量积极的身心健康结果相关[1-3.]，而缺乏运动带来的负担相当大[4，5］．许多支持体育锻炼益处的数据都是基于自我报告的体育锻炼测量。由于体力活动问卷成本低且方便，在大规模人群研究中常被用于评估体力活动[6］．虽然在这些研究中使用的许多自我报告问卷已被证明是有效和可靠的措施，但它们确实有局限性。自我报告方法容易受到测量误差和误报的影响，包括有意的社会可取性偏差和无意的偏差，如回忆或理解错误，所有这些都降低了活动水平估计的准确性[7-10］．在根据研究目的和调查对象选择适当的身体活动问卷时，必须谨慎。[7］．

自我报告问卷的一个主要偏差来源是回忆期[11］．通常情况下，自我报告测量要求参与者记住他们在特定时间段内的身体活动，例如3 - 7天;但是，回忆期越远，回忆误差越大[12，13］．例如，研究表明，当使用国际体育活动问卷(IPAQ)时，人们倾向于夸大他们的体育活动，并且很难准确地回忆起超过一周的活动强度[13］．出于这些原因，研究人员使用日记或活动日志来记录每天自我报告的身体活动，以增强记忆力[12］．这种方法要求参与者填写纸质记录，这会给参与者带来相当大的负担，并需要持续的合作[6］．

移动电话的普遍使用为测量身体活动和减轻参与者负担提供了一种新的方法。移动电话提供了每天自我报告身体活动的潜力，并提供实时数据收集。因为大多数人大部分时间都带着手机，他们有可能通过频繁的提示和限制行为和数据收集之间的时间间隔来增强身体活动的回忆。这可能会减少信息偏见并提高依从性;同一天或前一天的召回已被证明可以减少召回错误，因为错误往往随着召回时间的增加而增加[12］．此外，移动电话通信的增加和可用性增加了这一工具在基于人群的研究中大规模数据收集的潜力[14］．

最近的一项研究验证了用手机发送的身体活动问卷与双标签水的对比[15］．22名女性通过回答每天发送到她们手机上的两个问题，报告了她们在14天内的身体活动情况。在手机问卷和参考估计值之间发现了一个小的平均差异(0.014)和狭窄的一致界限(2 SD 0.30)。在第二项研究中[16]，将手机体育活动问卷与加速度测量法进行比较。两种方法都显示出受试者内部的高度差异;然而，使用手机评估的受试者每天的能量消耗变化与相应的加速度计值非常一致。作者得出结论，手机问卷是一种很有前途的评估身体活动水平的工具。

尽管有这些积极的影响，但手机调查问卷只在健康的瑞典女性(20-45岁)中进行了研究。需要进一步的研究来评估该问卷在男性和女性中的信度和效度，年龄范围更广。考虑到参加体育活动对预防慢性疾病和心血管疾病(CVD)二级预防的重要性，在临床人群中进行这种方法的检查是有必要的。提高身体活动水平是心脏病发生后的一个关键目标。并不是所有的患者都参加结构化的基于锻炼的心脏康复计划，他们也可能在自己的时间锻炼，所以所使用的方法捕获习惯性活动是很重要的。本研究的目的是确定手机身体活动问卷对心血管疾病患者加速度测量法的收敛效度。第二个目的是比较手机问卷与常用的自我回忆身体活动问卷的表现。

方法

研究过程

2012年1月至5月进行为期7天的收敛验证研究。参与者是从新西兰奥克兰当地的一家以运动为基础的心脏康复诊所招募的，如果他们有心血管疾病病史，目前正在参加心脏康复，并且可以安全地进行运动，他们就会被纳入研究范围。

这项研究包括2次访问。在第一次访问时，同意的参与者完成了一份人口统计问卷，并进行了6分钟步行测试(6MWT)。随后，研究人员临时为参与者提供了一部智能手机和加速度计。所有参与者都得到了口头和书面指导，指导他们如何完成移动电话身体活动水平问卷(MobilePAL)。参与者在7天内每天回答由智能手机应用程序发起的2个身体活动问题。这些问题在每天晚上7点被发送给所有参与者。研究人员向参与者展示了如何正确佩戴加速度计，并指示他们在同样的7天内佩戴加速度计。

在一周结束时，参与者完成了第二次访问，他们归还了智能手机和加速度计，并完成了一份IPAQ的纸质副本。

手机问卷开发

在本研究中，我们采用了原始的基于java的手机问卷[15)，以透过Android应用程式传送(请参阅图1)．智能手机的使用越来越多，在英国有44%的人使用智能手机。17]以及2012年50%的美国人使用智能手机[18］．随着智能手机和数据套餐成本的降低，可承受性继续改善[19］．通过智能手机应用程序管理问卷比原来的Java方法有几个优点。参与者不需要持有SIM卡，也不需要访问互联网来回答问题，从而消除了用户的任何成本和对移动电话网络的依赖。数据以逗号分隔值(CSV)文件格式直接保存到手机上，然后上传到服务器上，以便安全存储。应用程序进行了预测试，以确保问卷功能正常，并正确上传数据。

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措施

加速度计

有一些共识认为，基于加速度计的活动监测器为评估自我报告工具提供了有用的比较。它们可提供有关每分钟活动模式的详细资料，而只会对参与者造成极少的负担[6］．根据Sirard和Pate的[20.]的测量层次，二级措施，如加速度计是一个可接受的比较，以验证自我报告方法。在本研究中，加速度测量法被用来提供收敛效度对自我报告措施。

参与者佩戴双轴Actigraph GT1M加速度计(型号AM7164-2.2C Actigraph Ltd, Pensacola, FL, USA)，这是一种可靠有效的身体活动客观测量方法[21］．活动记录仪是一种小型的封闭装置，戴在臀部(带夹或松紧带)，可以记录身体运动。每分钟产生的活动计数(cpm)用于确定轻度、中度和高强度活动所花费的时间。使用以下分割点来确定体力活动强度:久坐≤100 cpm，轻度101-2020 cpm，中度2021-5999 cpm，剧烈≥6000 cpm。有效的一天包括佩戴加速度计≥10小时的有效时间，即那些连续0 <1小时的分钟。计算每个参与者在每个有效日的每分钟平均活动次数，然后在有效天数内求平均值，得到每分钟平均每日活动次数(Acc_CPM)。还计算了生活方式、轻度、中度和剧烈体育活动的平均每日分钟数(Acc_PAmin)。使用Freedson等人的活动计数数据也用于估计能量消耗[22代谢当量(MET)回归方程。METs是特定活动期间静息代谢率的倍数，其中1met相当于休息。每日MET值通过平均每个有效日的每分钟MET值(使用公式从每分钟原始活动计数转换而来)来计算。每日平均MET值(Acc_METs)由每日MET值之和并除以有效数据天数计算得出。

MobilePAL问卷

该移动应用程序每天晚上向用户提出两个关于他们当天身体活动的问题，共持续7天。与之前的研究一致[15]，对于每个人，每天，以下2个简短问题的答案(表1)转换为身体活动水平(PAL)，即24小时内总能量消耗与静息能量消耗之比。PAL是结合Black等人报告的工作/日间活动的PAL值[23]以及在休闲/晚间活动中消耗的能量对PAL的额外贡献(表1)．后者根据已公布的能源成本计算，以步行和骑自行车的MET值表示[24］．PAL数据从智能手机中提取并导入Microsoft Excel。平均日PAL值通过每日PAL值之和然后除以7天(MobilePAL)来计算。

国际体育活动问卷(IPAQ)

IPAQ是一种可靠且经过验证的7天回忆测量方法，它提供了对日常身体活动的全面评估，并评估了在各个领域进行轻度、中度和剧烈强度活动所花费的时间[24］．计算总分需要将所有领域中所有类型活动的持续时间(以分钟为单位)和频率(以天为单位)相加。通过计算特定区域内步行、中等强度和剧烈活动的得分，计算出特定区域的特定得分。活动特定分数是通过将跨领域的特定类型活动的分数相加来计算的。

从IPAQ数据中得到两个变量:(1)平均每日活动分钟(IPAQ_PAmin)，计算方法是将步行、中等强度和高强度体育活动的总时间相加，然后除以7天;(2)平均每日体力活动水平(IPAQ_met)，用总体力活动(met -分钟/周)除以7天计算。每周met -分钟由分配给每个活动类别的week×MET强度的duration×frequency得出[25］．

六分钟步行测验(6MWT)

6MWT是一种身体能力测试，通常用于评估心脏康复患者，用于评估参与者的功能能力。每位参与者在第一次研究访问期间完成一次测试。6mwt由研究助理使用标准方案进行管理[26］．

分析

使用SAS版本9.2 (SAS Institute, Inc, Cary, NC, USA)和R版本2.15.0 (R foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria)进行统计分析。所有统计检验均在5%显著性水平下为2尾检验。首先用描述性统计方法总结了参与者的特征和体力活动测量。Pearson积矩相关(r)和Spearman秩序相关(Spearman rank order correlation)评价2个测度之间的相关强度P值。进行回归分析，以调查MobilePAL问卷、加速度计和IPAQ测量的自我报告体力活动之间的关系。对于加速度计数据，Acc_CPM与MobilePAL进行了比较，因为它捕捉了人在佩戴设备时进行的所有活动，包括附带活动和生活方式活动。如前所述，我们估计了平均每日代谢当量(Acc_METs)，它反映了与活动相关的能量消耗。在本研究中，我们没有收集体重数据;因此，我们无法估计基础代谢率，也无法真正估计PAL。Acc_METs被认为是与MobilePAL比较的合适替代指标。选择从IPAQ (IPAQ_met)获得的能量支出作为比较器，因为它包含与MobilePAL类似的测量单位。在所有模型中都检查了年龄和功能容量(6MWT)的潜在混杂效应。还进行了重复测量分析，以评估PAL在7天内的变化。

以相对较小的样本量(N=30)进行夏皮罗-威尔克正态性检验。必要时考虑对结果变量进行对数变换。因为在所有分析中，有和没有对数变换的结果是相似的，所以给出了原始的(未变换的)数据。

结果

如表2，大多数参与者是新西兰籍欧洲人(29/ 30,97%)，男性(26/ 30,87%)，年龄在49 - 85岁之间(平均65.6岁，标准差8.8岁)。他们联系了36名潜在参与者。其中32人表达了兴趣，30人完成了研究(30/ 36,83%)。超过一半的人在全职或兼职工作(19/30,63%)，11/30(37%)已经退休。13名参与者(43%)从未吸烟，17/30(57%)曾吸烟。21名参与者(70%)每周至少饮用1杯酒精饮料。6MWT期间行走距离为372 - 742米(平均值570.8，标准差96.3)。

由3种不同仪器获得的所有体力活动测量的描述性摘要在表3．所有参与者都提供了至少4天的有效加速度计数据。IPAQ (IPAQ_PAmin)测量的平均每日活动分钟平均低于加速度计(Acc_PAmin)记录的平均每日有效分钟，这并不奇怪，因为IPAQ没有捕捉偶然的移动。

Pearson的相关系数表示在表4．MobilePAL问卷与加速计每日活动计数(Acc_CPM)、活动衍生METs (Acc_METs)和ipaq衍生能量消耗(IPAQ_met)之间的相关性在量级上相似。使用Spearman秩相关，结论是一致的，因此在此不作报道。图中显示了数据的分布程度多媒体附件1．6MWT测量的功能容量与年龄以外的任何变量无关(r=点;P= .02点)。年龄与自我报告测量无关，但与Acc_CPM (r= 53;P=.003)和Acc_PAmin (r= -.46;P= . 01)。

为了确定加速度计产生的能量消耗(ACC_METs)和移动PAL之间的一致程度，我们进行了Bland-Altman图(见图1)图2)．总的来说，两种方法之间有很好的一致性，平均偏置为+0.08 METs。

线性回归分析被用来进一步调查感兴趣的变量之间的关系。由于6MWT与这些变量均无相关性，在回归分析中仅对年龄进行了调整。

我们首先研究了MobilePAL与加速度测量参考标准(Acc_CPM)之间的关系。MobilePAL (beta=.42;P=.008)和年龄(beta= -.48;P=.002)是Acc_CPM(调整后)的显著预测因子R²= .40,F_2、27= 10.58;P< . 01)。由于Acc_METs是从加速度计cpm中推导出来的，所以没有进行单独的回归方程。当在模型中考虑ipaq衍生的能量消耗时，也发现了类似的结果。IPAQ_met (beta=.51;P=.001)和年龄(beta= -.36;P=.016)对预测模型做出了独特的贡献(调整后)R²=点,F_2、27= 13.58;P<措施)。我们还发现IPAQ_met (beta=.51;P=.007)与MobilePAL(调整后)密切相关R²= 0.19,F_2、27= 4.32;P<.05)，而不是年龄(beta=.07;P= .682)。

在MobilePAL上7天的重复测量分析显示，日内变化不大。Tukey-Kramer调整后，除第6天和第7天(调整后)外，任何2天的MobilePAL均无差异P= .04点)。

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讨论

我们发现，基于手机的活动相关能量消耗(MobilePAL)与基于加速度计的每日活动总数(Acc_CPM)之间存在相对良好的相关性，这与常用的自我报告问卷IPAQ所观察到的结果相似，略好于基于12个国家的IPAQ验证所显示的结果[25］．IPAQ和MobilePAL与加速度测量数据的相关性相似，表明手机问卷与传统的纸质问卷一样好。手机问卷有可能提高IPAQ的记忆力，因为参与者每天都要回答有关他们身体活动的问题。这种持续的回忆可能会导致更强的联系。手机和加速度计衍生的活动相关能量消耗(MobilePAL和Acc_METs)之间存在良好的一致性，与加速度计的参考标准相比，手机问卷只有轻微的高估。综上所述，这些发现支持使用手机问卷来评估心血管疾病患者的身体活动水平。

我们的研究样本包括心脏康复项目的参与者;然而，许多心血管疾病患者被鼓励锻炼，但却不参加心脏康复计划[27-30.］．此外，心脏康复的依从性很低，许多人在社区中利用自己的时间锻炼。该手机问卷提供了一种可行的方法来监测心血管疾病患者的活动水平，无论是否参加心脏康复。需要这样的数据才能真正了解体育活动对心血管疾病二级预防的好处。

与其他心脏康复人群相比，我们的样本具有相似的平均年龄[31］．在本研究中，年龄在回归分析中是显著的预测因素;在我们的样本中，年龄较大的参与者比年轻的参与者更不活跃，正如加速度计每分钟计数与年龄之间的反比关系所揭示的那样。此外，我们研究的参与者具有更好的身体功能，平均6MWT为570米，这高于其他心脏康复后人群(377-555米)[31］．这可能是由于我们的样本每周参加3次有监督的锻炼计划，因此运动剂量较高。

重复测量分析显示，手机问卷的日内变化很小。对于28名参与者，第6天是周二(n=23)或周四(n=5)。研究参与者属于每周一、周三和周五营业的心脏康复运动诊所，因此可能第6天PAL分数较低是一些参与者休息日的反映。

这项研究建立在Bexelius和同事之前的验证研究的基础上[15通过测试手机问卷在心血管疾病患者中的收敛效度。此前，在瑞典女性中，该问卷已经证明了双重标记水和加速度测量法的有效性。我们的发现扩展了该问卷的概括性;综上所述，这些发现表明，这种手机问卷是一种可靠而有效的身体活动自我报告测量方法。

最近，另一项基于手机的体育活动问卷已经开发出来。斯特恩菲尔德及其同事[32将活动日记评价为可以用手机管理的应用程序。参与者被要求每天用手机记录3次他们的身体活动。参与者可以在15个不同的领域选择活动，反应与体育活动纲要中得出的MET值相关联[24］．与加速度测量法相比，轻体力活动的类内相关系数为0.55，高体力活动的类内相关系数为0.63，而相关系数为中等大小，略高于本研究中观察到的水平。与我们的研究一样，用户接受度很高。总的来说，这些研究强调了手机在自我报告身体活动方面的效用。

尽管有这些发现，重要的是，研究人员不一定要开发一个全新的手机应用程序来自我报告身体活动，而是通过改进现有平台来建立先前的研究。这将避免在体育活动研究领域观察到的不必要的问卷泛滥。为了说明这一点，目前有超过100种身体活动的自我报告测量方法在使用中，具有不同程度的信度和效度。Helmerhorst及其同事最近的一项综述[7他确定了1997年至2011年间开发的34份体育活动问卷，并发现这些问卷与现有的测量方法相比并不更可靠或有效。我们承认，体育活动测量领域和由此产生的技术和分析方法已经取得了相当大的进展，作为这些问卷的发展功能。然而，我们建议，作为研究人员，我们最好不要继续这种手机问卷泛滥的趋势。更有成效的方法可能是在现有测量专业知识的基础上，努力完善或开发一份全民使用的移动电话问卷，就像IPAQ或全球体育活动问卷所做的那样。

这项研究的一个重要发现是，我们的中老年人样本能够使用智能手机应用程序。数字鸿沟，即一些群体(包括老年人)可能比其他人更少使用技术，一直被认为是研究人员使用智能手机应用程序的障碍[19］．然而，现在有大量证据表明，移动电话提供了前所未有的机会，可以更好地触及传统上服务不足的人群。33，34］．事实上，电信行业已经记录了一种反向的数字鸿沟趋势，低收入和少数族裔群体比其他人更多地使用技术。14］．据估计，在10年内，80%到90%的英国人将拥有一部智能手机。19］．考虑到智能手机技术的日益普及和可用性，再加上易于使用的实时数据收集，这是一种很有前途的获取身体活动数据并保持参与者依从性的方法。参与者只需要回答2个问题，从而减轻了与其他常用工具相关的负担。每天回答MobilePAL问卷只需不到30秒，而IPAQ则需要参与者10到15分钟才能完成。先前的研究强调需要使移动电话应用程序易于使用(即，从主页点一下)[35］．这在我们的应用程序开发中是一个重要的考虑因素;因此，参与者需要在主页面一键进入应用程序，一键选择问题答案，一键保存回答。在这项研究之前，大多数参与者从未使用过智能手机，而坊间反馈表明，他们普遍认为应用程序易于使用。综上所述，这些特点使得手机调查问卷(如本文所介绍的)适用于人口水平的监测。

这项研究并非没有局限性。首先，我们的发现是基于一个小的(N=30)和相对同质的新西兰欧洲男性样本，这影响了数据的可变性和泛化性。然而，手机问卷已经在其他人群中使用双标签水和间接量热法进行了验证[15］．威尔克(6]将有效性描述为一个持续的社区过程，因为验证不能仅由一项研究确定。未来的研究需要在其他亚组和国家验证该问卷。

总之，手机问卷是一种相对可靠和有效的身体活动测量方法，与现有的自我报告测量方法一样好。考虑到手机的普遍使用，手机可能是一种收集身体活动监测数据的有效方法。