学龄前儿童24 h运动指南推荐量的实证探索——以长沙市为例

常振亚

（1.四川师范大学 体育学院，四川 成都 610101；2.华东师范大学 体育与健康学院，上海 200241）

24 h运动指南中“运动”（movement behavior）包括了身体活动（physical activity，PA）、静坐行为（sedentary behavior，SB）和睡眠等动作行为（Okely et al.，2017；Tremblay et al.，2017b）。相关研究表明，较多身体活动、较少静坐行为和较长睡眠时间的组合有利于改善学龄前儿童的身体肥胖及体能状况（Kuzik et al.，2017），且学龄前儿童时期所获得的健康益处还可能会一直持续到日后的生活中。人们对学龄前儿童24 h运动状况的认知往往存在偏差，认为学龄前儿童“足够活跃”“坐不住”“睡眠状况非常好”，从而较少予以关注。但近些年大量研究表明，学龄前儿童的身体活动水平和睡眠时间并非如人们所想象的那样，相反，身体活动不足和睡眠不足的现象普遍存在（常振亚等，2020c）。由此，世界主要国家和组织均开始提出学龄前儿童24 h运动指南（Okely et al.，2017；Tremblay et al.，2017b；WHO，2019），且这些指南已逐步取代原来单纯的身体活动指南，开始成为人们安排学龄前儿童一日生活规划的重要依据。

尽管相关的学龄前儿童24 h运动指南不断发布，但这些指南本身所基于的实证研究却十分有限（Okely et al.，2017；Tremblay et al.，2017b；WHO，2019），尤其是同时考量身体活动、静坐行为和睡眠三方面与健康指标关联的研究（常振亚等，2020c）。有学者对1月龄～5岁儿童24 h运动状况与健康指标之间的关系进行了综述，发现约90%的研究涉及静坐行为和身体活动，10%左右的研究涉及睡眠和静坐行为，没有找到其他的行为组合方式，而且主要研究的是“非常低”到“低”质量的证据（Kuzik et al.，2017）。另外，在有限的实证研究中，运用的研究工具通常为主观问卷，因此，其评估准确性可能会受到情境和主观因素的影响，且这个问题在需要父母代为评估的学龄前儿童当中更加复杂。近些年，加速度传感器等客观测量身体活动技术的不断进步，可以24 h不间断地监测儿童的运动状况，为进一步探讨学龄前儿童不同动作行为与健康的关联提供了契机。

因此，本研究将借鉴学龄儿童推荐量的实证探索范式（关尚一，2010；王超，2013），在运用三轴加速度传感器全面监测学龄前儿童24 h运动状况的基础上尝试建立区域性的24 h运动推荐量，并与我国新发布的《学龄前儿童（3～6岁）运动指南》进行比较，以丰富24 h运动指南相关实证数据或推动相关指南的进一步发展。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

按照分层抽样原则从长沙市6区1县9所幼儿园中选取530名学龄前儿童作为研究对象，研究过程中由于数据的测量缺失和无效数据的剔除，最后剩余有效数据382个（表1）。未纳入分析的学龄前儿童共148名，其中，24 h运动数据缺失率约为13.6%（72名），体质测试数据缺失率约为21.7%（115名），未纳入分析的学龄前儿童在身高（t=0.876，P=0.381）、体 重（t=-0.217，P=0.828）、年 龄（t=0.661，P=0.509）和BMI（t=-1.468，P=0.143）等方面与纳入分析的学龄前儿童均无显著性差异。

表1 研究样本构成情况Table 1 Information of Research Samples

1.2 研究方法

1.2.1 24 h运动状况测试

通过三轴加速度传感器（ActiGraph GT3X-BT，Pensacola，FL，USA）测评学龄前儿童的24 h运动状况，即白天睡眠时长（daytime sleep duration，DSP）、夜晚睡眠时长（nocturnal sleep duration，NSP）、静坐行为（sedentary behavior，SB）、低强度身体活动（light-intensity physical activity，LPA）、中等强度身体活动（moderate-intensity physical activity，MPA）和高强度身体活动（vigorous-intensity physical activity，VPA）的状况。在此基础上可以进一步计算出总睡眠时长（sleep，SP）、中高强度身体活动（moderate to vigorous-intensity physical activity，MVPA，MVPA=MPA＋VPA）和身体活动总量（total of physical activity，TPA，TPA=LPA＋MPA＋VPA）等指标。

该测试要求受试者连续24 h佩戴加速度传感器7天，包括5个工作日和2个周末日。测试开始前完成仪器初始化设置。仪器通过可伸缩弹性带佩戴于受试者右侧髂嵴部。由于受试者年幼，因而先由工作人员召开家长会，向教师与家长详细讲解测试内容与程序，指导其如何佩戴和摘除仪器，并告知除洗澡和游泳外其他时间（包括睡觉时）均应佩戴，测试过程均由受试者教师或家长协助完成，工作成员在7天测试后的第8天收回仪器。之后利用ActiLife v6.13.4对数据进行下载和初步分析。

首先，要在处理ActiGraph睡眠数据时启用低频扩展滤波器（low frequency extension）模式以提高监测的灵敏度（Hjorth et al.，2012）。加速度传感器具体参数设置情况如表2所示。其次，参照相关研究（Chang et al.，2021；Kuzik et al.，2020），运用专家判断法即专家逐分钟目视检测法（expert analysis of minute-by-minute accelerometer data）评估学龄前儿童的白天睡眠时间，当倾角计监测结果显示儿童由坐着或站立体位转换为躺着或关闭，则视作睡眠开始的标志，同时需要满足2个附加条件：1）第1分钟，记录的综合矢量幅度＜1 000，随后至少连续4 min，综合矢量幅度＜500，步数＜10步/min，则记录该第1分钟为睡眠开始时间；2）在睡眠开始时间和睡眠结束时间之间至少需要90 min。然后使用倾角计的输出再次定位“睡眠结束时间”，即儿童从关闭或躺着体位转换为坐着或站着体位，同时满足以下附加条件：第1分钟综合活动矢量幅度＞1 500，步数＞20步/min，随后至少连续4 min，综合矢量幅度＞0（简称“情况1”）或至少连续10 min，综合活动矢量幅度＞0具体取决于一天中的时间（10 min：5：00到11：58；20 min：21：40到第二天凌晨4：59）（简称“情况2”）。情况1和情况2的具体选择遵循优先原则（Barreira et al.，2015；Tudor-locke et al.，2014）。

表2 ActiGraph GT3X-BT测量参数设置Table 2 Measurement Parameter Settings ofActiGraph GT3X-BT

1.2.2 体质健康测试

体质健康测试指标包括身体形态和身体素质两类。身体形态测试指标为身高和体重。身体素质测试指标包括10 m折返跑（反映人体的灵敏素质）、立定跳远（反映人体的下肢肌肉力量和爆发力）、网球掷远（反映人体上肢和腰腹肌肉力量）、双脚连续跳（反映人体协调性和下肢肌肉力量）、坐位体前屈（反映人体的柔韧性）和走平衡木（反映人体平衡能力）。测试安排在各幼儿园的活动场地，由专业工作人员全程组织实施。指标测量均采用“健民牌”综合体质评估系统中的国家国民体质监测指定器材进行。测试过程严格参照国家体育总局群体司2003年制定的《国民体质测定标准手册》（幼儿部分）进行，体质健康测试共8项指标，每项各5分，共计40分，＜20分为不合格，20～27分为合格，28～31分为良好，＞31分为优秀。

1.3 统计方法

运用IBM SPSS Statistics 25.0对测试数据进行分析，均数、标准差被用于进行研究对象的描述性统计，显著性水平设定为P＜0.05。

1）运用独立样本t检验和单因素独立样本方差分析分别核查学龄前儿童身体活动、静坐行为、睡眠时长和体质健康的性别差异状况和年龄差异状况。2）运用偏相关分析呈现控制性别和年龄后，身体活动、静坐行为、睡眠时长与体质健康指标之间的相关关系，按照Cohen标准，相关系数为±0.1、±0.3、±0.5，分别对应强、中等和弱的效应量。3）按照体质健康测试成绩将研究对象分为不合格组和合格组（包括合格，良好和优秀）两组，运用二分类Logistic回归分析探究身体活动、静坐行为、睡眠时长与体质健康状况的量效关系，控制变量为性别和年龄，并以风险率（比值比，odds ratio，OR）表达。OR＜1且P＜0.05表示随着相应动作行为水平的增加，体质不合格的概率显著降低；OR＞1且P＜0.05表示随着相应动作行为水平的增加，体质不合格的概率显著上升（王超，2013）。4）运用ROC曲线确定能够最佳区分体质健康合格与非合格两种健康状况的动作行为最佳分界值，进而建立24 h运动推荐量，计算ROC曲线下的面积值（area under the curve，AUC），在AUC＞0.5的情况下，AUC越趋近于1，说明区分效果越好；AUC≤0.5时说明无区分价值。5）以推荐量为依据将研究被试分为满足推荐量和不满足推荐量两类，运用二分类Logistic回归分析探究24 h运动推荐量与体质健康的量效关系，控制变量为性别和年龄，以验证本研究推荐量的体质健康效益，此时OR＜1且P＜0.05表示，与不符合本研究推荐量相比，符合本研究推荐量之后，体质不合格的几率显著降低；OR＞1且P＜0.05表示，与不符合本研究推荐量相比，符合本研究推荐量之后，体质不合格的概率显著上升（王超，2013）。

2 研究结果

2.1 基本情况

如表3所示，学龄前男童SB显著小于女童，但LPA、MVPA和TPA均显著大于女童，其他变量之间性别差异不显著。学龄前儿童DSP、MVPA、TPA和身体形态之间存在年龄差异，但NSP、LPA和身体素质之间的年龄差异不显著（表4）。表明性别和年龄对学龄前儿童24 h运动状况和体质健康均产生了影响。

表3 不同性别学龄前儿童的24 h运动状况Table 3 The 24 h Movement Behaviors of Preschool Children in Different Genders

表4 不同年龄学龄前儿童的24 h运动状况Table 4 The 24 h Movement Behaviors of Preschool Children in Different Ages

2.2 不同动作行为与健康指标的偏相关分析

BMI与SP、NSP呈弱效应的负相关（-0.3＜r＜-0.1）；身体形态与MPA、VPA、MVPA和TPA均呈弱效应的正相关（0.1＜r＜0.3）；身体素质和体质健康与DSP、LPA呈现弱效应的正相关，与MPA、VPA和TPA呈中等效应的正相关（0.3＜r＜0.5），与MVPA呈强效应的正相关（r≥0.5），与NSP和SB呈弱效应的负相关（表5）。

表5 不同动作行为与健康指标的偏相关分析Table 5 Partial Correlation Analysis of Movement Behaviors and Health Indicators

2.3 不同动作行为与体质健康状况的量效关系

随着DSP、MPA、VPA、MVPA和TPA水平的增加，体质不合格的概率显著降低（OR＜1，P＜0.05）；反之，随着SB水平的增加，体质不合格的概率显著上升（OR＞1，P＜0.05）。调整性别和年龄后，DSP水平的增加与体质不合格的概率变化关联不再显著，其余趋势不变（表6）。

表6 不同动作行为与体质健康状况的量效关系Table 6 The Dose-effect Relationship between Movement Behaviors and Physical Fitness

2.4 不同动作行为区分体质健康状况的ROC曲线分析

按照体质健康测试成绩将研究对象分为不合格组和合格组两组，如表7所示，SB、LPA、MPA、VPA和MVPA对于不合格组和合格组均有区分作用，其中，SB的最佳分界值为512 min/d（AUC=0.69，P＜0.001），LPA的最佳分界值为176 min/d（AUC=0.61，P=0.042），MPA的最佳分界值为37 min/d（AUC=0.67，P=0.001），VPA 的最佳分界值为9 min/d（AUC=0.65，P=0.004），MVPA 的最佳分界值为46 min/d（AUC=0.68，P＜0.001），TPA 的最佳分界值为233 min/d（AUC=0.66，P=0.001）。但SP包括DSP和NSP对两组的区分作用没有显著性。

表7 不同动作行为区分不合格组和合格组体质健康群体的ROC曲线分析Table 7 ROC Curve Analysis of Movement Behavior to Distinguish Unqualified

2.5 不同动作行为推荐量与体质健康状况的量效关系

采用Logistic回归了解推荐量与不满足推荐量相比较，研究对象体质健康合格的概率是否发生改变。分析结果显示（表8），与不满足推荐量比较，满足本研究SB、LPA、MPA、VPA、MVPA和TPA推荐量后，体质健康不合格概率均显著下降，调整性别和年龄等因素后，体质健康不合格概率同样均显著下降。

表8 不同动作行为推荐量与体质健康状况的量效关系Table 8 The Dose-effect Relationship between Different Recommended Amount of

3 讨论

本研究以中国学龄前儿童为被试，尝试建立学龄前儿童身体活动、静坐行为和睡眠时长的推荐量，并与中国最新发布的《学龄前儿童（3～6岁）运动指南》推荐量（以下简称“指南推荐量”）进行比较，结果发现，本研究推荐量与指南推荐量不尽一致。

3.1 MVPA推荐量低于指南推荐量

MVPA是学者们历来研究的重点，与学龄前儿童诸多健康指标均具有紧密的关联，如身高/体重/年龄别身高Z值（height-for-age）/年龄别体重Z值（weight-for-age）（赵广高 等，2017）、身高体重指数（body mass index）（España-Romero et al.，2013）、体脂比（Leppänen et al.，2016）、去脂体重指数（fat-free mass index）（Leppänen et al.，2017）、身体素质（常振亚 等，2020b）、认知能力（全明辉 等，2014）、执行功能（常振亚等，2020a）、内化行为问题和外化行为问题（Mcneill et al.，2018）等。因此，MVPA推荐量是学龄前儿童运动指南或身体活动指南均会着重强调的部分，一般认为学龄前儿童的MVPA应不少于60 min/d。

本研究的MVPA推荐量（至少46 min/d）比指南的一般推荐量低14 min/d，可能有以下几方面原因。1）抽样问题。本研究仅使用了一个城市5个区县不足1 000名测试对象的数据。2）学龄前儿童身体活动水平现状。幼儿园教师在组织幼儿身体活动时出于安全考虑，一般较少组织中高强度体育活动，尤其是高强度体育活动（常振亚等，2020b）。3）指标选取问题。MVPA与不同的指标关联，所构建的推荐量也会存在差异。4）学龄前儿童MVPA的准确测评问题。学龄前儿童身体活动的特点是缺乏计划性，在低强度身体活动中夹杂短时间的中等和高强度活动，这样的身体活动特点会导致家长或教师等评估幼儿身体活动状况的难度较大，即使采用加速度传感器等客观测评工具，也会因为强度分界值、采样间隔等参数设置而影响测评结果的准确性，进而影响到身体活动推荐量的高低（Pate等，2015）。

3.2 TPA推荐量高于指南推荐量

在MVPA推荐量限定在至少60 min/d的前提条件下，TPA推荐量高低的核心是LPA推荐量的高低，因为LPA＋MVPA=TPA。目前，相关指南并没有直接给出LPA的推荐量，而是给出TPA的推荐量（180 min/d）。这主要是因为诸多研究均没有发现学龄前儿童LPA的健康效益（常振亚 等，2020a；Leppanen et al.，2017），而 TPA 可能受MVPA的影响具有一定的健康效益（赵广高等，2017）。本研究中学龄前儿童的LPA与体质健康不存在量效关系，但TPA与体质健康存在量效关系，也佐证了这一论点。但近年来，随着24 h运动指南的不断发布和时间使用流行病学在身体活动研究领域的应用，相关学者开始重新审视LPA与健康之间的关联。McGee等（2020）指出，LPA在出生体重偏低的学龄前儿童瘦体重（lean mass）增加方面具有的积极作用；常振亚等（2020b，2020c）指出，LPA虽然与体质健康没有直接关联，但并不是没有关联，可能和其他动作行为共同作用于学龄前儿童的体质健康，例如，MVPA等时替代LPA后对学龄前儿童体质健康具有积极的影响力。

因此，有必要在呈现学龄前儿童TPA推荐量的同时，尝试性的探讨LPA的推荐量。本研究TPA推荐量（至少233 min/d）高于指南推荐量（180 min/d），仅LPA推荐量（176 min/d）就已经接近指南TPA的推荐量，这可能是由于加速度传感器24 h佩戴方案的影响。相比传统的清醒时段佩戴方案，24 h佩戴方案多测评了学龄前儿童的睡眠时长，因此，在测评数据时，首先面临的就是如何正确识别睡眠时间的问题。Meredith-Jones等（2015）研究表明，不同的睡眠时间识别方法会大大影响LPA的评估水平。这可能是由于非24 h佩戴时容易漏检夜晚睡眠前后，即清晨和晚上两个时段，因为这两个时段学龄前儿童在家，测评人员的监控力度降低，进而造成两个时段的测评数据缺失率较高，而这两个时段学龄前儿童的身体活动基本是以LPA为主（Chang et al.，2020），这就使得LPA被低估的可能性大大增加，进而导致相关研究推荐量或指南推荐量偏低。

3.3 静坐行为推荐量侧重点异于指南推荐量

Tremblay等（2007）指出，人们生活中的不利于身体活动的不良行为如静坐行为也应该纳入指南中，但当前的指南更多的是提出屏幕静坐时间的推荐量，没有提出总体静坐行为的推荐量（宋俊辰等，2020），可能主要是因为静坐行为相比身体活动更加难以准确测评，且内涵一直在发生变化。静坐行为也称为久坐行为，最初被界定为关于坐着从事的系列活动（Tremblay et al.，2012）。后来，静坐行为研究网建议大家使用静坐行为的标准化定义，即静坐行为是指清醒状态下能量消耗≤1.5 METs（1 MET=V˙O23.5 ml/kg/min）的任何坐式或斜躺行为（如看电视、玩电脑、阅读或画画等）（SBR，2012）。最近，Tremblay等（2017a）在静坐行为研究网的基础上将静坐行为定义为任何以能量消耗≤1.5 METs为特征的醒着期间的行为，包括坐姿、斜躺（reclining）或卧姿（lying posture）。目前，也有学者将静坐行为翻译为静态行为（程兰等，2016；叶孙岳等，2016），因为卧姿不属于静坐。本研究结果发现，学龄前儿童静坐行为推荐量为不多于512 min/d，约8.5 h/d，似乎非常之高。考虑到本研究是基于最新的静坐行为内涵，运用三轴加速度传感器进行评估，且本研究运用的静坐行为界值是以中国学龄前儿童为基础建立的，因此，本研究静坐行为的评估结果相比以往可能会更为准确。但这一结果在实际如何运用中也存在相应的问题，即加速度传感器只能提供静坐行为的时间而不能提供静坐行为的类型，需要后续结合静坐行为类型问卷或静坐行为日志来解决这一难题。

3.4 睡眠时长推荐量参照指南推荐量

本研究睡眠时长与学龄前儿童体质健康的剂量效应关系不显著，理论上不具备运用ROC分析睡眠时长推荐量的前提条件，但由于睡眠时长与学龄前儿童体质健康存在一定的相关性和睡眠时长推荐量的重要性，本研究依旧运用ROC分析对学龄前儿童睡眠时长的推荐量进行了考查，结果发现，睡眠时长的推荐量为不少于609 min/d，与相关指南的睡眠时长推荐量（至少600 min/d）基本一致，建议依旧采用不少于600 min/d的睡眠时长推荐量。鉴于以往相关研究仅提供了总睡眠时长推荐量，本研究进一步提供了不同睡眠时段的推荐量。研究结果表明，白天睡眠时长与夜晚睡眠时长推荐量的比值为65∶547，睡眠时长推荐量不少于600 min/d拆解为两个部分，则白天睡眠时长推荐量应为不少于64 min/d，夜晚睡眠时长推荐量应为不少于536 min/d。

3.5 研究的局限与不足

1）本研究24 h运动推荐量的研究对象均源于中部地区——长沙市，且健康指标的选取仅基于国民体质监测方案中的相关指标，研究结果的可推广性相对较差，未来学者需选取更多的健康指标、更大的研究样本，进一步实证探索学龄前儿童24 h运动推荐量，以丰富24 h运动指南相关实证数据或推动相关指南的进一步发展。2）第五次国民体质监测方案已于2020年发布，但由于本研究测试地区尚未推行这一方案，也缺乏相应的标准测试器材，因此依旧采用了原有的国民体质监测方案（第一至第四次方案相同），未来可以采用新的方案评估学龄前儿童的体质健康状况，以提出更具时效性的推荐量。3）本研究仅提供了24 h运动的推荐量，而没有提供24 h运动时间改变的方向和路径，未来研究可以进一步探究24 h运动对体质健康的等时替代效益变化，即某一动作行为替代另一动作行为部分时间后体质健康效益的变化。4）本研究因样本限制，与当前世界卫生组织和各国的学龄前儿童运动指南一样，并未按照性别和年龄呈现差异化的推荐量，而呈现的是总体推荐量，后续研究可考虑将性别和年龄也作为控制因素。

4 结论

本研究是根据学龄前儿童24 h运动状况和体质健康调查结果建立的区域性24 h运动推荐量为：MVPA至少46 min/d，TPA至少233 min/d，LPA为至少176 min/d，MPA至少37 min/d，VPA至少9 min/d，SB至多512 min/d。与我国最新发布的《学龄前儿童（3～6岁）运动指南》相比，MVPA推荐量偏低而TPA推荐量偏高，同时增补了LPA、MPA、VPA和SB的推荐量。