浙江省教育厅科研计划(Y201226077)
- 作品数：4 被引量：25H指数：2
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- 相关机构：浙江师范大学上海体育科学研究所丽水学院更多>>
- 发文基金：浙江省教育厅科研计划更多>>
- 相关领域：文化科学医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- Actigraph加速度计能耗预测方程效度研究被引量：2
- 2013年
- 目的:验证现有Actigraph加速度计能耗预测方程的效度。方法:以气体代谢法(IC法)为标准,采用8种身体活动和连续4h的日常活动来验证Freedson[1]、Hendelman[2]和Swartz[3]所建能耗预测方程的效度。结果:3个方程都无法同时准确监测多种活动的能耗;3个方程对4h活动总能耗的预测误差分别为-7.04%(p<0.05)、67.33%(p<0.01)和55.16%(p<0.01)。结论:Freedson[1]所建方程的能耗预测误差较低,可在改良后加以应用。
- 向剑锋
- 关键词：加速度计能耗
- 应用Actigraph三轴加速度传感器矢量计数监测日常体力活动的研究被引量：19
- 2013年
- 目的:确定适合我国青年的以Actigraph三轴加速度传感器矢量计数(VM)为自变量的能耗预测方程和判断低、中、高活动强度的VM临界点,为Actigraph三轴加速度传感器的准确应用提供依据。方法:采用Cosmed K4b2便携式气体代谢分析仪和Actigraph GT3X型加速度传感器同步监测受试者体力活动,以间接测热法为能耗监测标准。实验组(男、女各30人)进行静坐、看书、整理书桌、扫地和3种速度的场地上走/跑(4km/h、6km/h和8km/h),以其数据建立VM能耗预测方程和VM临界点,以验证组(男、女各10人)连续约4h的体力活动数据验证本研究所建方程和临界点及文献中已有的VM方程和VM临界点的效度。结果:建立了两个体力活动能耗预测方程(方程1:kcal/min=0.000784×VM+0.054×BM-1.947,方程2:METs=0.000721×VM+1.399),并建立了两组3METs和6METs所对应的VM临界点。经验证,方程1和方程2的PAEE4h预测值与间接测热法测量结果无显著性差异,其他VM方程会显著低估PAEE4h;以ROC曲线法建立的VM临界点可较准确监测4h体力活动内低、中、高强度体力活动的时间,其余VM临界点的监测结果与间接测热法测量结果都有显著性差异。结论:VM是监测日常体力活动的有效变量,建立的VM能耗预测方程和以ROC曲线法建立的VM临界点适用于我国青年日常体力活动监测。
- 向剑锋李之俊
- 关键词：加速度传感器
- 一次有氧运动对肥胖者外周血单核细胞ABCA1表达及血脂代谢的影响被引量：5
- 2014年
- 目的:研究一次有氧运动对肥胖者外周血单核细胞ABCA1表达及脂代谢的影响,探讨运动改善肥胖者脂代谢的机制。方法:14名单纯性肥胖男大学生随机分为对照组(CG组,n=6)与实验组(EG组,n=8),EG组以7 km/h速度在Valiant跑台上运动30 min,分别于训练前30 min与训练后即刻、2 h、6 h、12 h、24 h取肘静脉血测定apoA1、apoB、TG、TC、HDL-c、LDL-c以及单核细胞ABCA1表达。结果:与运动前比较,EG组受试者TG在运动后即刻显著下降(P<0.05),LDL-c在运动后12 h升高(P<0.05),HDL-c分别在运动后即刻、2 h、6 h显著增加(P<0.05,P<0.01,P<0.05),apoA1在运动后即刻、2 h显著增加(P<0.05),ABCA1分别在运动后即刻、2 h、6 h显著增加(P<0.01);而TC、apoB在运动后任一时间点与运动前水平比较均无显著变化。与CG组比较,EG组受试者运动后即刻TG显著下降(P<0.05);HDL-c分别在运动后即刻、2 h、6 h显著升高(P<0.05,P<0.01,P<0.05);apoAl分别在运动后即刻、2 h升高(P<0.05),ABCA1表达水平在运动后即刻、2 h、6 h显著升高(P<0.05,P<0.01,P<0.05);此外,EG组运动后HDL-c与ABCA1表达的变化呈正相关(r=0.288;P=0.037)。结论:一次有氧运动可以使肥胖者血清HDL-c水平在数小时内保持较高水平,同时增加外周血单核细胞ABCA1表达量。运动增加肥胖者血清HDL-c水平的机制可能与运动促进ABCA1/apoA1通路有关。
- 占叶俊向剑锋
- 关键词：肥胖者外周血单核细胞ABCA1脂代谢
- 加速度传感器能耗预测模型的建立与验证被引量：2
- 2013年
- 目的:根据不同思路建立Actigraph加速度传感器能耗预测模型并加以验证,为更好地应用加速度传感器监测体力活动提供依据。方法:以男女大学生各30人为实验组,进行静坐、看书、整理书桌、扫地、慢走(4 km/h)、快走(6 km/h)和慢跑(8 km/h)共7项活动;另以男女大学生各10人作为验证组,进行约4 h日常体力活动。分别以Actigraph GT3X加速度传感器和Cosmed K4b2气体代谢分析仪监测垂直轴加速度记数(accelerometry counts,AC)和能耗。采用线性回归法,根据实验组数据建立3个以AC为自变量的能耗预测模型。以验证组数据,采用配对t检验和Altman-Bland图验证上述3个模型和Freedson模型的有效性。结果:本研究建立的分段线性模型为:如AC<1630 counts/min,则METs=1.419+0.005644×AC-5.927×10-6×AC2+1.993×10-9×AC3;如AC≥1630 counts/min,则METs=1.818+0.000752×AC。经验证,使用Actigraph加速度传感器监测日常体力活动时,可应用上述模型推算体力活动总能耗。
- 向剑锋李之俊
- 关键词：加速度传感器能耗
