中国正处于中度老年化向深度老年化进程中。同时，久坐、体力活动不足和缺乏锻炼成为现代相当一部分人的常态。这两大原因导致中国慢病发生率逐年升高。应对慢病的防治工作在前移，从传统的医学手段治疗老年人，前置到通过运动手段防治中年人甚至儿童青少年。慢病人群参与锻炼面临一对矛盾：如果运动不足，起不到明显的增强体质、增进健康的作用，影响锻炼者坚持锻炼的积极性；如果运动过量，造成过度疲劳，会引发运动风险，损害锻炼者的身体健康，甚至导致死亡，更加伤害锻炼运动者的锻炼动机。目前的运动处方是基于群体分类的FITT-VP变量区段组合，达不到个性化、动态化和精准化程度，原因在于即使同属一个群体，锻炼者的运动能力和体质健康水平差异性也极大。通过科学的运动处方，指导科学锻炼，防范运动风险，防治慢病，是应对中国社会老年化、实践《健康中国》战略和高质量发展的体育强国战略的需要。因此，如何基于锻炼者的体质状态和运动能力给出个性化、动态化和精准化的运动处方，让慢病锻炼者既收到明显的运动获益，又不产生运动风险，成为了量效关系视域下研制慢病智能运动处方急需解决的问题。目前基于群体分类的运动处方在满足个体个性化、动态化和精准化的高质量科学锻炼需要方面有待提升。

本研究通过文献资料法、逻辑分析法等方法，考察了国内外慢病运动处方的研究进展，从未来研制智能运动处方的视角，重构了智能运动处方的因果链。

1.基于运动的FITT-VP变量是非连续变量，组合颗粒度较粗。智能运动处方的制定，要基于肌肉功能和心肺功能评估，评价个体运动能力和心肺功能的方法和指标中，心肺耐力是核心指标。心肺耐力的变化表现为最大摄氧量的连续变化，最大摄氧量是反映心肺耐力的综合指标。最大摄氧量是一个连续变量，因此将心肺耐力的变化作为因果链中新的因。通过心率监测值+回归方程，可间接计算最大摄氧量，作为心肺耐力的指标。心肺耐力上升代表了运动能力的提升，心肺耐力的下降则意味着运动能力的下降。用心肺耐力作为自变量，取代运动处方的 FITT-VP 变量组合，更有利于个性化、动态化和精准化评估锻炼者的运动能力。目前，以智能手环为代表的心率传感器在监测心率和体脂称在监测身体质量和体脂等技术已经成熟，以心率监测值来推算最大摄氧量，进而评估运动参与者的心肺耐力，是一种可行、简单的途径。2.传统运动处方将运动获益程度作为因变量，一是运动获益包括体质健康和体检健康指标，指标维度多、检测难、量化不易，二是未能反映运动作用的两面性。运动产生运动性疲劳，适度的运动性疲劳可以通过合理的恢复手段及时消除，并促使机能的恢复和提高，如果机体经常处于疲劳状态而不能得到恢复，将会产生过度疲劳，过度疲劳会引起各种机能障碍或运动损伤，损害身体健康。过度疲劳是一个在机理上区分运动获益和运动风险、在时间上早于运动风险发生的一个监测和预警指标。因此本研究提出将运动获益向过度疲劳转换时的临界点作为因变量。本研究将基础心率连续3天较平时增加5次/分钟，或心肺耐力连续3天下降，作为判断运动引起过度疲劳的量化指标。在此基础上，基础心率增加的次数和持续的天数，作为判断出现过度疲劳和量化过度疲劳程度的指标。3.基于心率的监测来判断和评估过度疲劳有以下益处：（1）.智能手环是穿戴设备中最为常见的一种，且基本做到了对心率的实时监测和与手机 APP 的互联，因此实施门槛低，易于操作；（2）.智能手环可以通过后台程序做到每天定时测量，更易获得基础心率，程序可以将每天测量的基础心率做比较，一旦达到预警的标准就发出提醒信息。4.本研究提出将运动与健康的因果链中的心肺耐力和过度疲劳替换传统的运动处方中的运动处方FITT-VP 变量组合，这种做法一是便于因和果的量化，二是能更全面地反映果的可能性。

本研究提出基于心率监测的心肺耐力作为运动处方的自变量、过度疲劳作为因变量的慢病智能运动处方，并阐释了其合理性和优势，同时也指出了其适用范围，以及与传统运动处方的传承关系，为未来基于物联网技术的人工智能运动处方体系或平台研制提供理论参考。

来源：心康网