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目的探讨人体静息能量消耗(Resting Energy Expenditure,REE)的特征以及年龄、性别等因素的影响;初步研究不同年龄及性别健康人群在不同步行速度下能量消耗(Activity Energy Expenditure,AEE)与代谢当量(Metabolic Equivalent of Energy, MET)特点,以及同一速度下快走与慢跑两种运动方式对AEE的影响;建立速度与体力活动能量消耗以及代谢当量的线性回归模型;建立步频与体力活动能量消耗以及代谢当量的线性回归模型。方法由中国科学院智能机械研究所、安徽省立医院和扬州可瑞尔公司召募60位健康受测者,男女各30名,按性别及每10岁为年龄段分为6组,每组10人。采用美国麦加菲公司生产的VO2000气体代谢仪测量安静以及步行能量消耗。首先选用静息测量模式测定受测者的安静时能量消耗2min,接着受测者在室内运动平板上以规定速度步行,选用运动平板模式测量以3.5、4.5、5.5km/h行走和以5.5、6.5、7.5km/h跑步的总能量消耗各5min,同时三位工作人员分别利用秒表记录受测者六种步行状态下每分钟的实际步频。为得到平稳的能量消耗,静息能耗的前1min以及每个运动模式的前2min的能量消耗值不纳入计算平均能量消耗的范畴,以余下时间的能量消耗平均值作为此模式能量消耗的平均值。为消除不同质量对能量消耗的影响,将单位时间的能量消耗除以单个受测者体重,以得到单位时间单位质量的能量消耗(cal/kg/min)。体力活动能量消耗AEE =总能量消耗-静息能量消耗,代谢当量METs=总能量消耗/静息能量消耗。步频取三位工作人员记录的步频的平均值。其结果进行统计学分析。结果1.静息能量消耗特点:41-50岁女性的静息能量消耗明显低于21-30岁女性和男性,其差异具有统计学意义。从趋势上看,年龄越大,其静息能耗越低,且各组男性的静息能量消耗均高于女性。2.不同步速下体力活动能量消耗特点:同一年龄段,男性与女性在不同速度下AEE皆无统计学差异(p>0.05);各组人群在不同行走速度下AEE值组间比较,皆有统计学差异,其中在4.5 km/h行走状态下31-40岁女性AEE均高于21-30岁女性和男性及41-50岁女性,21-30岁女性AEE低于41-50岁男性(p<0.05);在7.5 km/h跑步状态下21-30岁男性AEE高于41-50岁女性(p<0.05)。5.5 km/h的快走与慢跑状态下的AEE除了41-50岁男性组外其余各组均有统计学差异(p<0.05)。3.不同步速下代谢当量特点:在3.5 km/h下21-30岁女性METs均低于其他两组女性及31-40岁男性,其差异具有统计学意义(p<0.05);在4.5 km/h下31-40岁女性均高于21-30岁女性和男性,其差异具有统计学意义(p<0.05),在5.5 km/h下31-40岁女性均高于21-30岁女性和男性,其差异具有统计学意义(p<0.05);在6.5及7.5 km/h跑步状态下,各组间代谢当量结果比较均无统计学意义(p>0.05)。4.步速、步频与体力活动能量消耗的线性回归模型:各组人群的步速与能量消耗存在线性关系,其复相关系数0.92-0.98;步速与代谢当量存在线性关系,其复相关系数0.92-0.98;步频亦与能量消耗存在线性关系,其复相关系数为0.62-0.78;步频亦与代谢当量存在线性关系,其复相关系数为0.54-0.68。结论1.年龄与静息能量消耗呈负相关,性别对静息能量消耗影响较小。2.随步行速度增长,各组人群AEE均增高,在行走时41-50岁人群AEE较21-30岁人群高,但跑步时21-30岁人群AEE增长较快,但31-40岁女性无论步行还是跑步AEE均较高。性别对AEE影响较年龄小;代谢当量与体力活动能量消耗研究在行走时类似,跑步时各组人群的代谢当量无明显差异。同一速度下慢跑消耗的能量是快走的1.23倍。表明年龄、性别以及不同运动方式对体力活动能量消耗的影响各不相同。3.速度与体力活动能量消耗及代谢当量可建立线性回归模型,步频亦可,速度与步频可估测体力活动能量消耗,并预测代谢当量,为AEE以及METs的快速获取提供了理论基础,为康复医师开具运动处方制定运动强度提供参考依据,甚至为运动平板、计步器、加速度计等健身器械开发预测能量消耗或运动强度等新功能建立了理论基础。