心肺功能不全患者的功能评估历来是临床医师所关注的重点，其传统做法是提问几个问题，如：“能爬几层楼?”或“能走多远？”，至今这些方法在我国仍广泛应用于床边病史采集。然而，患者主观回忆的情绪与态度常直接影响评估结果，因此采集客观测量参数往往优于自我描述。六分钟步行试验映受试者的运动耐量，对呼吸､心血管和代谢系统提供全面的分析，操作简便､安全､无需昂贵设备，该方法目前已成为客观评估患者心肺､整体运动功能的一项重要方法。

2002年美国胸科协会(ATS)颁布了6MWT操作指南，推荐建立不同地区､人群六分钟步行距离（six-minute walking test，6MWT）的预测模型｡虽然以往的研究已经建立健康成人6MWD的预测模型，但是心肺功能不全患者多为老年人，这些人常需要使用6MWT来评估疾病的严重程度､治疗效果以及预后｡温州地区健康老年人群6MWD的参考标准尚不明确｡本研究通过建立温州地区健康老年人群6MWD的预测模型，以期为临床医师使用6MWT评估疾病的严重程度､治疗效果以及预后提供可靠依据｡

1.1 对象

随机选择2019年1月—2021年6月参与温州心血管病高危筛查的60~80岁健康受试者，进行问卷调查和医学检查，筛查通过者作为本研究的受试者｡排除标准:不能行走或需要借助辅助工具才能行走者;近一个月患感冒或其他肺部疾病;静息收缩压>150mmHg或静息舒张压>100mmHg;静息心率>100bpm或<50bpm;正在服用可能影响运动的药物;BMI<18kg/m2或BMI>40kg/m2;患有任何影响运动的疾病｡问卷内容包括:个人情况(民族､年龄､身高､体质量､文化程度､吸烟､饮酒､体育锻炼)､家族史､疾病史､手术史､目前是否服用药物｡本研究经过医院伦理委员会批准，受试者知情同意｡

1.2 试验方法

1.2.1 试验准备

选取室内30m平坦､安静的走廊作为试验场地，每隔3m做标记，试验的起点､终点用醒目的标记物进行标记｡准备计时器､记录纸､移动座椅､身高体重秤､血压计､便携式脉氧测量仪､急救物品(氧气､硝酸甘油､肾上腺素､除颤仪等)｡1.2.2受试者准备穿舒适的衣服､鞋子;试验前可适量饮食;试验前2小时内避免激烈运动;试验前休息10~15分钟，测量并记录受试者的年龄､性别､身高､体质量､氧饱和度､血压､心率､呼吸困难､全身疲劳情况以及运动习惯(运动习惯定义为:每周3次或3次以上参与体育锻炼，每次锻炼时间大于或等于30分钟)｡

1.2.3 6MWT

根据2002年ATS颁布的6MWT操作指南完成测试，每名受试者需完成2次6MWT｡试验在每天相同的时间段进行，受试者在试验区域内尽可能快地沿直线来回行走，步幅及步行速度根据受试者自身的体能来决定｡试验前研究者会按以下内容指导受试者:您的目标是6分钟内在这条30m的走廊快速行走，但不可以跑步;您有可能会出现呼吸困难､劳累等症状，您可以选择休息或者终止试验;您要注意转弯要迅速也要注意安全，我会记录您的行走圈数｡研究者每分钟报时一次，并给予相同､平稳的言语鼓励受试者｡试验结束时研究者会马上记录受试者的6MWD､血压､心率､氧饱和度､呼吸困难和全身疲劳情况｡

1.3 统计学方法

采用SPSS20.0软件进行统计分析，计量资料采用(±s)表示｡采用t检验比较不同特征对6MWD的影响｡使用组内相关系数和BlandAltman分析评估两次6MWT的一致性｡采用Pearson相关分析评估变量与6MWD之间的相关性，采用逐步多元线性回归分析建立6MWD预测模型｡采用t检验比较国外健康人群6MWD的预测模型与本研究建立的预测模型｡P<0.05为差异有统计学意义｡

2.1 受试者的一般特征和6MWD

288名受试者参与研究，其中74名受试者被排除(其中26名患有心脑血管疾病，29名血压､心率不达标，8名肥胖，2名体重过轻，5名有呼吸系统病史，4名行动不便)｡最终214名受试者完成6MWT，没有受试者中途需要休息或提前中止测试｡受试者一般特征见表1，男性受试者的身高和体质量高于女性受试者，差异有统计学意义(P<0.05)｡受试者运动后心率､血压较静息心率､血压有显著升高，差异有统计学意义(均P<0.05);受试者的静息氧饱和度为(98.3±0.89)%，运动后氧饱和度为(97.3±1.08)%，差异无统计学意义(P>0.05)｡有运动习惯的男性受试者42名，女性受试者47名;有运动习惯的受试者行走的6MWD为(537.6±67.33)m，没有运动习惯的受试者为(488.3±66.37)m，2者差异有统计学意义(P<0.05)｡

2.2 6MWD与各变量的相关性及预测模型建立

Pearson相关分析结果显示，男性组与女性组的年龄､身高和BMI均与6MWD相关(均P<0.05)｡见表2｡将年龄､身高和BMI设定为自变量，6MWD为因变量，进行多元线性回归分析，结果显示，年龄､身高和BMI为6MWD的独立影响因素(见表3)，建立的6MWD预测模型分别能预测26%(男性组)､32%(女性组)6MWD的相关变量｡

6MWD的预测模型如下：男6MWD(m)=373.331-3.907×年龄(岁)+3.486×身高(cm)-6.646×BMI(kg/m²)，R²=0.263;

女6MWD(m)=231.588-4.07×年龄（岁）+4.651×身高(cm)-7.852×BMI(kg/m²)，R²=0.323。

2.3 与国外6MWD预测模型比较

使用国外健康人群6MWD的预测模型对本研究的受试者进行预测，并与其实际的6MWD比较，发现国外健康人群6MWD的预测模型均不能准确评估本研究的受试者(表4)｡Iwama等､BenSaad等､Gibbons等和Camarri等的预测模型预测6MWD比实际6MWD分别多14.5m､72.7m､114.7m和154.0m，而用Enright等和Fernandes等的预测模型预测的6MWD比实际的6MWD分别少32.7m和90.53m｡

6MWT是一种简单､安全的运动试验｡性别､年龄､身高､BMI与6MWD呈显著相关性，这与以往的研究结果相似｡男性6MWD明显高于女性，这可能与男性的身高更高､肌肉质量更大有关｡年龄与6MWD呈负相关，这是由于随着年龄的增长，人体各项机能开始逐渐下降，如肌肉的力量､质量和最大摄氧量等｡身高与6MWD呈正相关，这可能与身高越高步幅越大，步行效率越高相关｡研究发现体重与6MWD无明显相关性，但BMI与6MWD呈负相关，这可能与受试者的筛选有关，入选时体重过轻和肥胖的受试者被排除｡

运动习惯与6MWD呈显著相关性，这是因为日常锻炼与肌肉力量相关，久坐的生活方式会影响肌肉代谢和肌肉质量，从而影响运动能力｡研究发现呼吸肌肉力量的下降也会影响6MWD｡第二次6MWD明显高于第一次，但组内相关系数､Bland±Altman显示两次6MWD一致性良好，这与以往的研究结果相似｡

对自变量(年龄，身高和BMI)进行线性回归分析，显示年龄､身高和BMI为6MWD的独立影响因素，建立的预测模型能预测26%(男)､32%(女)6MWD的相关变量｡国内学者也做了一些相似的研究，王力等建立的预测模型可以预测39.6%6MWD的相关变量，虽然这个预测模型的预测值高于本研究，但是在该研究中，只有一部分受试者是健康人群，并且这个预测模型包含手握力，它需要特定的检测工具，这会使6MWT变得更加复杂｡本研究的预测变量(性别､年龄､身高､BMI)也是国外研究常用的预测变量，这些预测变量的方法简单且可行性较强，这也是6MWT成为临床上评估心肺功能的最常用方法的原因之一｡

我们深入分析了外国健康人群6MWD的预测模型，发现Iwama等､BenSaad等､Gibbons等和Camarri等的预测模型高估了本研究的受试者，而Enright等和Fernandes等的预测模型低估了本研究的受试者｡这可能与样本之间的人群不同相关，这也充分说明建立不同人群6MWD的预测模型的重要性｡此外，研究中6MWT的操作方法、受试者的心态也会影响6MWD｡

综上所述，6MWT是一种简单､安全的运动试验｡性别､运动习惯､年龄､身高､BMI与6MWD显著相关｡年龄､身高和BMI是6MWD的独立预测因素，本研究的预测模型可以预测26%(男)､32%(女)6MWD的相关变量｡其他国家的6MWD预测模型不适合中国受试者｡

参考文献：略

作者：邹贺 毕殿奎 张佳 陈晓曙

单位：温州市人民医院 心血管内科

来源：健康研究 第43卷 第4期 2023年8月