基于能力、机会和动机-行为模型的老年人体育活动特征：一项横断面研究

《Geriatric Nursing》：Physical activity personas of older adults based on the capability, opportunity, motivation-behavior model: a cross-sectional study

　　

张玉轩|钱丽萍|刘凡|张家桥|卢叶峰|吴薇薇|司凯星|张瑞瑞|周志|贾丹丹|黄秀秀

上海体育大学运动与健康学院，中国上海200438

摘要

研究目的

本研究旨在运用基于“能力、机会、动机-行为”（COM-B）模型的数据驱动健康画像方法，构建老年人体育活动（PA）画像。

研究方法

研究对象来自两个社区健康中心。采用《老年人体育活动量表》来测量体育活动水平。基于COM-B模型，探讨与体育活动相关的变量，包括能力、动机和机会因素。这些变量首先通过单变量分析进行筛选，随后通过探索性因子分析进行降维处理。然后利用k-means聚类方法，将体育活动水平与因子分析得出的关键因素相结合，构建体育活动画像，并对这些画像进行可视化展示。

研究结果

共收集到313份有效问卷用于数据分析。单变量分析发现9个与体育活动相关的变量，通过探索性因子分析将其简化为3个关键因素：动机-机会因素、心理能力因素和身体能力因素。综合考虑体育活动水平和这三个因素，聚类分析得出了4种不同的体育活动画像：高活跃度群体（占25.6%，具有最高体育活动水平）、身体限制与不活跃群体（占18.8%，身体能力最差）、缺乏知识和技能的不活跃群体（占32.6%，心理能力最低）以及动机和机会不足的不活跃群体（占23.0%）。

结论

本研究根据COM-B模型，识别出老年人中具有典型特征的4种不同体育活动画像。这些发现表明，针对特定障碍的个性化干预措施对于促进老年人体育活动至关重要。

引言

大量证据证实，体育活动对老年人的健康有显著益处。^{1, 2}世界卫生组织（WHO）建议老年人每周进行150至300分钟的中等强度或75至150分钟的剧烈强度体育活动。³然而，全球范围内老年人的体育活动量普遍不足，各国这一比例约为27.5%。⁴尽管采取了多种措施来促进体育活动，但当前的体育活动干预计划仍面临参与度低、依从性差和可持续性不足等主要挑战。^{5, 6}这些挑战可能源于当前的干预计划缺乏个性化以及忽视了影响体育活动的各种因素。鉴于个体间体育活动模式的差异性和决定因素的复杂性，⁷识别典型的体育活动模式及其相关决定因素对于制定针对老年人的个性化策略至关重要。⁸

近期的一些研究尝试分别探讨老年人的体育活动模式及其影响因素。例如，范等人根据老年人的体育活动类型和强度，识别出3种不同的体育活动模式（低活动群体、活跃休闲群体和活跃家庭群体），并发现活跃休闲群体在心理状态、身体健康和生活环境方面优于其他两个群体。⁹奥莱根等人根据老年人的睡眠时间、久坐行为和体育活动情况，识别出4种不同的体育活动模式（不活跃-久坐群体、低活动群体、活跃群体和非常活跃群体），发现不活跃-久坐群体的慢性疾病患病率最高。¹⁰然而，这些研究主要基于与体育活动相关的变量进行分析，未将影响因素纳入聚类分析中。因此，所识别的群体未能区分那些体育活动水平相似但影响因素不同的个体，尤其是那些因不同原因而活动不足的个体。此外，尽管一些研究试图比较不同体育活动群体的特征，但很少有研究从理论框架出发，全面考虑体育活动群体的潜在因素。这些问题削弱了聚类的实际意义，阻碍了为不同群体（尤其是因各种原因而缺乏体育活动的群体）制定个性化体育活动促进计划的工作。

健康画像是一种新兴的医疗研究方法，它涉及创建详细的、基于证据的典型档案，以代表更大人群中的不同子群体。¹¹通过整合涵盖人口统计学、行为、心理、临床和社会健康决定因素的多维度健康数据，该方法能够描述个体和群体层面的关键健康特征和模式。^{12, 13}它在指导针对性健康干预策略的开发方面具有巨大潜力，已被应用于个性化慢性病管理和智能干预推荐系统等领域。例如，沃斯伯格等人构建了五类健康画像，以描绘冠心病患者的信息处理偏好，并据此开发了个性化健康教育计划。¹⁴然而，迄今为止尚未有研究使用健康画像来描述老年人的体育活动模式。根据以往的研究，构建健康画像包括三个步骤：数据收集、特征提取和档案呈现。¹⁵关于体育活动及其影响因素的全面数据收集是构建高质量健康画像的基础。

“能力、机会、动机-行为”（COM-B）模型作为健康行为研究的综合框架，¹⁶可以为系统地研究体育活动的潜在决定因素及后续特征提取提供有价值的指导。根据COM-B模型，体育活动这一复杂行为可能受到能力相关因素、机会相关因素和动机相关因素的影响。¹⁶基于COM-B模型对上述变量进行全面的数据收集，将有助于构建体育活动画像，并全面描述老年人的体育活动模式及其影响因素。以往的研究已将该模型应用于老年人体育活动的研究，识别出多种决定因素，如身体功能、心理技能、社会机会和反思性动机^{17, 18}然而，这些研究大多单独考察这些决定因素，忽视了它们在不同子群体中的共现情况。因此，这些因素的联合分布以及不同群体参与体育活动的具体障碍仍需进一步探讨。

因此，本研究旨在基于COM-B模型，构建社区居民的全面体育活动画像，并描绘每个画像的关键特征。这为未来的研究人员和实践者提供了有意义的参考，以制定个性化的体育活动促进计划。

章节摘录

参与者

本研究是在社区居民中进行的横断面调查。参与者通过2024年11月至2025年3月期间，在上海的两个社区健康服务中心通过宣传海报招募。纳入标准如下：（1）年龄60岁或以上；（2）居住在社区中；（3）能够完成日常生活的基本活动， Barthel指数得分≥60¹⁹；（4）愿意参与本研究。

参与者特征

共有318名符合条件的参与者参与了本研究。排除数据不完整的问卷后，收集到313份有效问卷（占98.4%）用于数据分析。样本主要由女性组成（66.13%，n = 207），平均年龄为73.19岁（标准差=5.36岁）。总体而言，参与者的体育活动水平较低，平均PASE得分为95.90（标准差=48.60）。参与者的具体特征详见表1。

体育活动因素及降维结果

斯皮尔曼相关系数分析显示……

讨论

本研究系统地调查了313名老年人的体育活动水平及其潜在影响因素，并基于COM-B模型构建了体育活动画像。这是首项将体育活动特征和影响因素结合到健康画像中的研究。研究发现了具有不同体育活动特征的4种不同群体：高活跃度群体、身体受限与不活跃群体、缺乏知识和技能的不活跃群体以及动机和机会不足的不活跃群体。

结论

总之，本研究识别出老年人中4种不同的体育活动画像，这些画像直接关联到特定的影响因素：高活跃度群体、身体受限与不活跃群体、缺乏知识和技能的不活跃群体以及动机和机会不足的不活跃群体。这些发现有助于从全面的角度理解老年人的体育活动模式及其影响因素。未来的研究应验证这些发现。

数据可用性

如需获取支持本研究结果的数据，可向通讯作者提出合理请求。

伦理声明

作者声明，所有参与本研究的过程均符合相关国家和机构关于人类实验的伦理标准，以及2008年修订的《赫尔辛基宣言》。本研究涉及人类参与者，并已获得上海体育大学伦理委员会的批准（批准编号：102772025RT016）。

CRediT作者贡献声明

张玉轩：撰写——审阅与编辑、初稿撰写、数据可视化、验证、方法论设计、数据分析、数据整理。钱丽萍：撰写——审阅与编辑、初稿撰写、数据可视化、验证、方法论设计、数据分析、数据整理。刘凡：数据分析、数据整理。张家桥：撰写——审阅与编辑、数据可视化。卢叶峰：撰写——审阅与编辑。吴薇薇：撰写——审阅与编辑。司凯星：数据整理。张瑞瑞：