老年人身体活动变化轨迹与衰弱的关联研究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0231

中国全科医学 ›› 2026, Vol. 29 ›› Issue (03): 316-324.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0231

所属专题：躯体功能与健康最新文章合辑；老年人群健康最新文章合辑

老年人身体活动变化轨迹与衰弱的关联研究

郑华涛¹^,², 王世强¹^,²^,^*(), 李丹¹^,², 杨鄂¹^,², 罗丹¹^,², 赖雨¹^,², 马仁涛¹^,²

1．412007　湖南省株洲市，湖南工业大学体育学院
2．412007　湖南省株洲市，体质健康和运动健身湖南省重点实验室

收稿日期:2025-07-25 修回日期:2025-08-20 出版日期:2026-01-20 发布日期:2025-12-11
通讯作者: 王世强
作者贡献：
郑华涛负责数据整理、论文撰写及统计分析；王世强负责文章构思与设计、质量控制与审校，对文章整体负责；李丹参与数据整理与初步分析；杨鄂参与数据整理；罗丹参与文献/资料的收集与整理；赖雨参与论文撰写与修订；马仁涛参与论文审校。
基金资助:
国家社会科学基金资助项目(24BTY033)

Association between Physical Activity Changes Trajectories and Frailty in Older Adults

ZHENG Huatao¹^,², WANG Shiqiang¹^,²^,^*(), LI Dan¹^,², YANG E¹^,², LUO Dan¹^,², LAI Yu¹^,², MA Rentao¹^,²

1. Physical Education College of Hunan University of Technology, Zhuzhou 412007, China
2. Hunan Provincial Key Laboratory of Physical Health and Fitness, Zhuzhou 412007, China

Received:2025-07-25 Revised:2025-08-20 Published:2026-01-20 Online:2025-12-11
Contact: WANG Shiqiang

摘要/Abstract

摘要： 背景随着我国人口老龄化加剧，老年人的衰弱问题日益突出，对其预防和干预研究显得尤为重要。目前，大部分研究缺乏身体活动变化轨迹与衰弱动态关系的探讨。目的探究老年人身体活动变化轨迹与衰弱的关联，为老年人衰弱的预防和干预提供科学依据。方法本研究基于2011—2020年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）5期数据，采用组轨迹模型（GBTM）识别调查对象随访期间身体活动随时间变化的潜在分组和轨迹特征。通过多因素Logistic回归模型分析不同身体活动轨迹类型与衰弱的关联及亚组分析。结果共纳入1 889名老年人，其中男1 014名（53.7%）、女875名（46.3%），平均年龄（68.76±6.31）岁，衰弱者318名（16.8%）。身体活动轨迹分为持续低组262名（13.87%）、先低后上升组993名（52.57%）、先高后下降组122名（6.46%）和持续高组512名（27.10%）；4组老年人衰弱状况比较，差异有统计学意义（χ2=20.867，P<0.001）。调整了年龄、性别等混杂因素后，多因素Logistic回归分析结果显示，与持续低组相比，先低后上升组（OR=0.581，95%CI=0.414~0.815，P=0.002）和持续高组（OR=0.546，95%CI=0.373~0.799，P=0.002）的老年人衰弱发生风险显著降低。亚组分析结果显示，与持续低组相比，先低后上升组可降低年龄≥65岁（OR=0.502，95%CI=0.345~0.730）、男性（OR=0.539，95%CI=0.326~0.891）、居住地为城镇（OR=0.441，95%CI=0.211~0.922）、无伴侣（OR=0.312，95%CI=0.160~0.606）老年人的衰弱风险（P<0.05），持续高组可降低年龄≥65岁（OR=0.425，95%CI=0.274~0.658）、女性（OR=0.539，95%CI=0.328~0.886）、居住地为城镇（OR=0.280，95%CI=0.101~0.780）、无伴侣（OR=0.347，95%CI=0.164~0.737）老年人的衰弱风险（P<0.05）。结论不同身体活动轨迹组别与衰弱发生风险有关，身体活动轨迹先低后上升组和持续高组可显著降低老年人衰弱发生风险。

关键词: 衰弱, 老年人, 身体活动, 纵向研究, 组基轨迹模型

Abstract:

Background

With the intensification of population aging in China, the issue of frailty among the elderly is becoming increasingly prominent, making research on its prevention and intervention particularly important. Currently, most studies lack discussion on the dynamic relationship between changes in physical activity and frailty.

Objective

This study is based on the five waves of data from the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) from 2011 to 2020, aiming to explore the association between physical activity changes trajectories and frailty in older adults, and to provide a scientific basis for the prevention and intervention of frailty in the elderly.

Methods

Group-based trajectory modeling (GBTM) was used to identify the potential subgroups and trajectory characteristics of physical activity over time among the survey participants during the follow-up period. Multivariate unconditional logistic regression models were employed to analyze the association between different physical activity trajectory types and frailty, as well as subgroup analyses.

Results

The physical activity trajectories of the survey participants were divided into four groups: persistent low group (262 individuals, 13.87%), low-to-increasing group (993 individuals, 52.57%), high-to-decreasing group (122 individuals, 6.46%), and persistent high group (512 individuals, 27.10%). There were significant differences in frailty among the four groups (χ²=20.867, P<0.001). After adjusting for confounding factors such as age and gender, multivariate unconditional Logistic regression indicated that compared with the persistent low group, the low-to-increasing group (OR=0.581, 95%CI=0.414-0.815, P=0.002) and the persistent high group (OR=0.546, 95%CI=0.373-0.799, P=0.002) had significantly lower risks of frailty. Subgroup analysis revealed that, compared with the consistently low group, the initially low then rising group demonstrated significant reductions in frailty risk among the following elderly subgroups: age≥65 years (OR=0.502, 95%CI=0.345-0.730), males (OR=0.539, 95%CI=0.326-0.891), urban residents (OR=0.441, 95%CI=0.211-0.922), those without a partner (OR=0.312, 95%CI=0.160-0.606) (P<0.05). Similarly, the consistently high group exhibited protective effects against frailty in elderly individuals aged≥65 years (OR=0.425, 95%CI=0.274-0.658), females (OR=0.539, 95%CI=0.328-0.886), urban residents (OR=0.280, 95%CI=0.101-0.780), and those without a partner (OR=0.347, 95%CI=0.164-0.737) (P<0.05).

Conclusion

Different trajectory groups are associated with the risk of frailty. Physical activity trajectories characterized by a low-to-increasing pattern and persistent high levels can significantly reduce the incidence of frailty in older adults.

Key words: Frailty, Aged, Physical activity, Longitudinal study, Group-based trajectory model

中图分类号:

R 364

郑华涛,王世强,李丹,等. 老年人身体活动变化轨迹与衰弱的关联研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(03): 316-324. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0231.
ZHENG Huatao,WANG Shiqiang,LI Dan, et al. Association between Physical Activity Changes Trajectories and Frailty in Older Adults[J]. Chinese General Practice, 2026, 29(03): 316-324. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0231.

图/表 8

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组数	多项式	AvePP（%）	OCC	Pj（%）	πj（%）	BIC	Ek
1	2	100		100	100	-11 871.51	0
2	2 2	98.60-92.25	32.9-25.6	66.60-33.40	68.26-31.74	-11 498.73	0.860
3	2 2 2	91.30-80.80-93.78	9.7-21.5-32.5	52.78-14.35-32.87	51.97-16.35-31.68	-11 372.40	0.781
4	2 2 2 2	91.26-75.16-82.91-88.07	9.9-39.1-25.7-21.5	52.57-6.46-13.87-27.10	51.37-7.18-15.89-25.56	-11 331.33	0.786

组数	多项式	AvePP（%）	OCC	Pj（%）	πj（%）	BIC	Ek
1	2	100		100	100	-11 871.51	0
2	2 2	98.60-92.25	32.9-25.6	66.60-33.40	68.26-31.74	-11 498.73	0.860
3	2 2 2	91.30-80.80-93.78	9.7-21.5-32.5	52.78-14.35-32.87	51.97-16.35-31.68	-11 372.40	0.781
4	2 2 2 2	91.26-75.16-82.91-88.07	9.9-39.1-25.7-21.5	52.57-6.46-13.87-27.10	51.37-7.18-15.89-25.56	-11 331.33	0.786

轨迹组别	OCC	AvePP（%）	Pj（%）	πj（%）
持续低组	25.7	82.91	13.87	15.89
先低后上升组	9.9	91.26	52.57	51.37
先高后下降组	39.1	75.16	6.46	7.18
持续高组	21.5	88.07	27.10	25.56

轨迹组别	OCC	AvePP（%）	Pj（%）	πj（%）
持续低组	25.7	82.91	13.87	15.89
先低后上升组	9.9	91.26	52.57	51.37
先高后下降组	39.1	75.16	6.46	7.18
持续高组	21.5	88.07	27.10	25.56

变量	持续低组（n=262）	先低后上升组（n=993）	先高后下降组（n=122）	持续高组（n=512）	χ²值	P值
性别					17.270	0.500
男	133（50.8）	544（54.8）	70（57.4）	267（52.1）
女	129（49.2）	449（45.2）	52（42.6）	245（47.9）
年龄					1.684	0.300
<65岁	66（25.2）	285（28.7）	40（32.8）	159（31.1）
≥65岁	196（74.8）	708（71.3）	82（67.2）	353（68.9）
居住区域					12.876	0.022
农村	195（74.4）	743（74.8）	90（73.8）	417（81.4）
城镇	67（25.6）	250（25.2）	32（26.2）	95（18.6）
伴侣状况					1.112	0.024
无	64（24.4）	168（16.9）	17（13.9）	92（18.0）
有	198（75.6）	825（83.1）	105（86.1）	420（82.0）
受教育程度					16.934	0.084
未接受教育	100（38.2）	327（32.9）	33（27.0）	189（36.9）
小学及以下	107（40.8）	396（39.9）	50（41.0）	183（35.7）
初中及以上	55（21.0）	270（27.2）	39（32.0）	140（27.4）
饮酒状况					24.737	0.090
否	178（67.9）	590（59.4）	75（61.5）	318（62.1）
是	84（32.1）	403（40.6）	47（38.5）	194（37.9）
吸烟状况					6.370	0.400
否	134（51.1）	522（52.6）	66（54.1）	291（56.8）
是	128（48.9）	471（47.4）	56（45.9）	221（43.2）
衰弱状况					20.867	<0.001
否	198（75.6）	844（85.0）	93（76.2）	436（85.2）
是	64（24.4）	149（15.0）	29（23.8）	76（14.8）

老年人身体活动变化轨迹与衰弱的关联研究

Association between Physical Activity Changes Trajectories and Frailty in Older Adults

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图/表 8

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变量	赋值
衰弱状况	否=0，是=1
性别	男性=0，女性=1
年龄	<65岁=0，≥65岁=1
伴侣状况	有=0，无=1
居住区域	城镇=0，农村=1
受教育程度	未接受教育=0，小学及以下=1，初中及以上=2
吸烟状况	是=0，否=1
饮酒状况	是=0，否=1
身体活动轨迹	持续低组=0，先低后上升组=1，先高后下降组=2，持续高组=3

身体活动轨迹分组	模型1		模型2		模型3
身体活动轨迹分组	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
持续低组	1.000		1.000		1.000
先低后上升组	0.546（0.392~0.761）	<0.001	0.561（0.401~0.785）	<0.001	0.581（0.414~0.815）	0.002
先高后下降组	0.965（0.583~1.596）	0.889	1.037（0.621~1.732）	0.889	1.067（0.638~1.786）	0.805
持续高组	0.539（0.372~0.783）	0.001	0.530（0.363~0.774）	0.001	0.546（0.373~0.799）	0.002

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