スマートウォッチベースの心拍数と身体活動と心肺フィットネス対策とコミュニティにおける関連：コホート研究

背景：安静時の心拍数（HR）と日常的な身体活動は、心肺のフィットネスレベルに関連しています。商用スマートウォッチは、長期間にわたって現実世界の設定でのリモートHRモニタリングとステップカウント記録を可能にしますが、スマートウォッチ測定HRと心肺適合性との毎日のステップとの関係は、コミュニティでは不完全に特徴付けられています。 目的：この研究の目的は、電子フレーミンガム心臓研究の参加者における心肺運動試験（CPET）を介した多次元フィットネス評価を伴うスマートウォッチによって測定された非アクティブHRと毎日のステップの関連を調べることを目的としています。 方法：電子Framingham Heart Studyの参加者は、研究試験（2016-2019）に登録され、縦断的HRと身体活動データを最大3年間収集する研究スマートウォッチを提供しました。同じ検査で、参加者はサイクルエルゴメーターでCPETを受けました。多変量線形モデルを使用して、CPETインデックスの関連性と非アクティブなHRおよびスマートウォッチからの毎日のステップをテストしました。 結果：662人の参加者（平均年齢53、SD 9歳、n = 391、59％の女性、n = 599、91％白、平均非アクティブなHR 73、SD 6ビートあたり6拍）が含まれています（IQR 889）-3559）HRレコードと128（IQR 65-227）の中央値は、各個人の監視日。多変数調整モデルでは、非アクティブなHRの低下とより高い毎日のステップは、換気の発見率（FDR）適合P値<で、換気嫌気閾値でのより高いピーク酸素取り込み（VO2）、％予測ピークVO2、およびVO2に関連していました。すべての001。非アクティブなHRで1分あたり2.4拍、または1日近くの1000ステップの増加は、1.3 ml/kg/minより高いピークVO2に相当しました。さらに、換気効率（VE/VCO2; FDR調整P = .009）、％予測最大HR（FDR調整P <.001）、収縮期血圧からワークロードの勾配（FDR調整P = .01）非アクティブなHRに関連付けられていましたが、毎日のステップに関連付けられていませんでした。 結論：我々の調査結果は、スマートウォッチベースの評価が、世界的なフィットネス（ピークVO2）、換気効率、運動に対する血圧反応の尺度を含む、コミュニティでの広範な心肺フィットネス応答に関連していることを示唆しています。ウェアラブルデバイスによってキャプチャされたメトリックは、健康要因と行動に関する広範なデータを使用して、個々の心血管フィットネスレベルに窓を提供する貴重な機会を提供します。

BACKGROUND: Resting heart rate (HR) and routine physical activity are associated with cardiorespiratory fitness levels. Commercial smartwatches permit remote HR monitoring and step count recording in real-world settings over long periods of time, but the relationship between smartwatch-measured HR and daily steps to cardiorespiratory fitness remains incompletely characterized in the community. OBJECTIVE: This study aimed to examine the association of nonactive HR and daily steps measured by a smartwatch with a multidimensional fitness assessment via cardiopulmonary exercise testing (CPET) among participants in the electronic Framingham Heart Study. METHODS: Electronic Framingham Heart Study participants were enrolled in a research examination (2016-2019) and provided with a study smartwatch that collected longitudinal HR and physical activity data for up to 3 years. At the same examination, the participants underwent CPET on a cycle ergometer. Multivariable linear models were used to test the association of CPET indices with nonactive HR and daily steps from the smartwatch. RESULTS: We included 662 participants (mean age 53, SD 9 years; n=391, 59% women, n=599, 91% White; mean nonactive HR 73, SD 6 beats per minute) with a median of 1836 (IQR 889-3559) HR records and a median of 128 (IQR 65-227) watch-wearing days for each individual. In multivariable-adjusted models, lower nonactive HR and higher daily steps were associated with higher peak oxygen uptake (VO2), % predicted peak VO2, and VO2 at the ventilatory anaerobic threshold, with false discovery rate (FDR)-adjusted P values <.001 for all. Reductions of 2.4 beats per minute in nonactive HR, or increases of nearly 1000 daily steps, corresponded to a 1.3 mL/kg/min higher peak VO2. In addition, ventilatory efficiency (VE/VCO2; FDR-adjusted P=.009), % predicted maximum HR (FDR-adjusted P<.001), and systolic blood pressure-to-workload slope (FDR-adjusted P=.01) were associated with nonactive HR but not associated with daily steps. CONCLUSIONS: Our findings suggest that smartwatch-based assessments are associated with a broad array of cardiorespiratory fitness responses in the community, including measures of global fitness (peak VO2), ventilatory efficiency, and blood pressure response to exercise. Metrics captured by wearable devices offer a valuable opportunity to use extensive data on health factors and behaviors to provide a window into individual cardiovascular fitness levels.