基于有序Logistic回归模型的北京高校男生有氧能力

为探索北京高校男生有氧能力的影响因素,通过随机抽样法抽取134名18~25岁北京高校男生,空腹抽静脉血测血液指标,用德国MetaMax 3B系统实时监测气体代谢,通过线性递增方案测得最大摄氧量(maximum oxygen uptake, VO_(2max))相对值。采用Spearman相关、有序Logistic回归等分析方法进行分析处理。结果表明:回归方程中影响北京高校男生有氧能力的因素有体重(M)、心率(heart rate, HR)、每搏输出量(stroke volume, SV)、心室射血时间(ventricular ejection, VET)、血红蛋白(hemoglobin, HGB)。方程模型系数综合检验步(step)、块(block)、模型(model)检验的P均小于0.01;拟合优度检验的-2对数似然值(-2LL)为159.374,Cox&Snell R^(2)为0.331,Nagelkerke R^(2)为0.373;方程预测等级1准确率为45.5%,等级2准确率为100%,等级3准确率为100%,综合为81.8%,说明Logistic回归模型性能良好。Hosmer和Lemeshow检验预测值与观望值无显著性差异(P>0.05)。可见北京高校男生定量负荷心功能、血液指标与有氧能力的多元Logistic回归模型拟合度较好,且HR、SV、VET、HGB是预测北京高校男生有氧能力的重要因素。同时研究中受试者无需运动至极限状态,运动强度大大降低,可以有效避免运动风险的发生,回归模型的检验结果良好,适合在大样本人群中推广。

心率-摄氧量线性指标推测18~25岁大学生最大摄氧量的研究

目的:探讨心率-摄氧量线性指标(K)推测18~25岁大学生最大摄氧量(VO_(2max))的可行性。方法:随机招募健康、无专业运动经历的高校学生266名,分为方程建立组(n=200)和回代检验组(n=66)。测量身高、体重和安静心率等指标,并按照要求完成心肺运动试验测得VO_(2max)。采用逐步回归法建立方程,选取最优方程进行回代检验。结果:最优方程为:绝对VO_(2max)=2.248+0.253×性别+0.03×体重+0.339×K-0.011×安静心率[R=0.939,SEE=0.239 L·min-1(P<0.01),性别:男=1、女=0]。方差分析、拟合优度检验、VIF检验、Shapiro-Wilk检验、Durbin-Watson检验提示方程信度较好;皮尔逊积矩相关分析、配对t检验、Bland-Altman一致性检验提示方程效度较好。结论:采用K建立的回归方程能够用于推测18~25岁大学生的VO_(2max)。

根据心肺最佳点构建反向传播神经网络最大摄氧量预测模型

背景:研究证明最大摄氧量被认为是评价有氧运动能力的“金标准”,但测试其所需运动强度较大且存在指标再现性低、测试者主观影响效应等限制因素。目的:通过反向传播神经网络采用新型次最大运动评估指标“心肺最佳点”构建最大摄氧量预测模型。方法:试验经国家体育总局体育科学研究所伦理委员会批准,招募80名健康大学生受试者(男40名,女40名),了解试验流程、目的并自愿签署知情同意书配合完整试验过程。受试者进行递增负荷心肺运动试验,采集最大摄氧量与心肺最佳点等相关指标,进行相关性分析获得具有统计学意义的指标,并构建最大摄氧量预测模型。结果与结论:①最大摄氧量与心肺最佳点、体质量指数、性别、心肺最佳点对应的摄氧量和功率均存在显著相关性(P<0.01);②运用反向传播神经网络构建经典3层拓扑结构最大摄氧量预测模型(包含5个输入层、10个隐藏层和1个输出层),该模型预测值与实测值绝对误差均值为0.227 L/min、相对误差均值为12%,提示基于心肺最佳点构建的反向传播神经网络可准确且有效预测最大摄氧量;③反向传播神经网络模型最大摄氧量预测值与多元线性回归预测值相比差异无显著性意义(P>0.05),但依据心肺最佳点构建的反向传播神经网络模型预测精度要优于多元线性回归模型。

运动过程中人体“二氧化碳耐受力”与心肺耐力的关联分析

背景:最大摄氧量作为评估心肺耐力的“金标准”,根据其概念的逻辑关系,除心肺功能外,外周组织(肌肉)对氧气的利用能力应作为心肺耐力水平的关键和决定因素。心肺功能水平是人体运动过程中氧气供应的重要保证因素,但或并不能作为氧气利用的“关键因素”。目的:通过评估有氧代谢过程中人体CO_(2)耐受力,探究其与心肺耐力的关联。方法:在北京5所高校筛选92名健康在校大学生,经受试者知情同意,进行心肺运动试验采集CO_(2)耐受及心肺耐力评估指标,并进行关联分析。试验经国家体育总局体育科学研究所伦理委员会批准。结果与结论:(1)人体CO_(2)耐受力指标与最大摄氧量相对值和绝对值存在显著正相关(P<0.01),与身高、体质量和体质量指数存在显著正相关(P<0.01);(2)通过CO_(2)耐受指标构建的多元线性回归模型可准确解释及预测最大摄氧量的变化(校正R^(2)分别为0.847,0.668,P<0.01),模型验证评价提示预测值与实测值相比差异均无显著性意义(P>0.05);(3)有氧代谢过程中人体CO_(2)耐受指标与最大摄氧量之间存在高度相关,有氧代谢过程中高CO_(2)耐受力预示着更强的心肺耐力水平,且通过数理模型发现有氧代谢过程中CO_(2)耐受指标可在较大程度上对最大摄氧量的变化提供解释与预测。

大学生动态心肺功能和有氧耐力的关联性

目的 通过递增负荷运动试验,筛选能有效评估有氧耐力的动态心肺功能指标。方法 于2019年3—11月,从北京市5所高校随机招募能够理解试验并自愿配合整个测试过程的266名志愿者。采用德国Cortex Metalyzer 3B系统和美国Cheetah NICOM系统实时监测气体代谢和心功能,通过线性递增负荷方案测得最大摄氧量。根据研究设计选取有氧耐力和动态心肺功能指标,采用相关和典型性相关分析两者间的关系。结果 男生最大摄氧量(VO2_(max))绝对值、VO2_(max)相对值、最大每搏输出量(SV_(max))、最大每搏输出量指数(SVI_(max))均显著高于女生,动态心肺功能指标K值低于女生(t值分别为17.8,10.1,8.5,4.3,-6.3,P值均<0.05)。简单相关发现,VO2_(max)绝对值、VO2_(max)相对值与K值、b值呈负相关,VO2_(max)绝对值、VO2_(max)相对值与SV_(max)、SVI_(max)呈正相关(P值均<0.01)。典型相关分析发现,有氧耐力和动态心肺功能2组指标呈正相关(r=0.94,P<0.01);与动态心肺功能密切相关的有氧耐力指标为VO2_(max)绝对值、VO2_(max)相对值;与有氧耐力密切相关的动态心肺功能指标为K值、b值、SV_(max)、SVI_(max)。结论 动态心肺功能的提高有助于有氧耐力的提高,动态心肺功能指标K值、b值、SV_(max)、SVI_(max)可以作为预测评估有氧运动能力的重要候选指标。