2025年7月23日，《Lancet Public Health》發表了一篇系統評價和劑量反應Meta分析，綜合分析了每日步數與多種健康結局的前瞻性劑量-反應關系，結局涵蓋：全因死亡率、心血管疾病、癌癥、2型糖尿病、認知功能、心理健康、軀體功能以及跌倒風險。

研究主要發現可以總結為3點：

1、即使每日步數不夠多也能帶來健康獲益；

2、與2000步/天相比，7000步/天就能使多種健康結局風險顯著降低；

3、雖然超過7000步后風險繼續下降，但部分結局的風險降低趨于平緩。

鏈接：https://www.thelancet.com/journals/lanpub/article/PIIS2468-2667(25)00164-1/fulltext

研究方法

檢索策略和納入標準

本研究檢索了PubMed和EBSCO CINAHL數據庫2014年1月1日至2025年2月14日期間的文獻。選擇該檢索時段的原因：現有關于步數與健康結局的系統評價，所納入的研究幾乎都發表于2014年之后。

本研究針對8類結局指標（全因死亡率、心血管疾病、癌癥、2型糖尿病、認知功能、心理健康、軀體功能及跌倒風險）分別進行了獨立檢索。步數相關檢索詞（如"step count"或"daily steps"）通過AND運算符與各類結局的檢索詞（如"mortality"或"death"）組合檢索。

除主檢索外，還通過以下方式補充文獻：所納入論文的參考文獻，現有綜述文章提及的文獻、相關的注冊數據庫、專家咨詢，通過Google Scholar進行補充檢索。

文獻納入標準：

（1）采用前瞻性設計（暴露發生于結局之前，如隊列研究或干預研究）；

（2）調查了設備測量的步數（如加速度計、計步器、智能手表等設備）與至少一項健康結局的關聯；

（3）研究對象≥18歲。

本系統評價的研究方案已在PROSPERO平臺注冊（注冊號CRD42024529706）。本次系統評價報告嚴格遵循PRISMA指南和MOOSE聲明。

數據提取和分析

研究團隊使用Covidence系統進行數據提取。提取的研究特征包括研究名稱與國家、作者與發表年份、研究起始年份、樣本描述、排除標準、參與者年齡與性別、步數監測設備、佩戴位置、基線步數、結局指標、隨訪時間及事件數量/發生率。此外還提取了以下數據：(1) 步數監測設備的特征；(2) 最終模型所調整的協變量；(3) 資金來源。

從各研究最終調整模型中提取暴露類別的劑量（即步數）、事件數量、風險比（HR）與95%CI。必要時（非全因死亡率結局），使用報告的率比（rate ratios）代表HR或將比值比（OR）轉換為HR。

若研究以范圍來報告步數，則取上下限中值作為該類別代表值；對于開放式類別（如>10,000步），假定其寬度與相鄰類別相同（例如相鄰類別為8,000-10,000步，則假定>10,000步為10,000-12,000步）。

在適用情況下（即每個結局至少存在兩項相似研究時），采用劑量反應Meta分析來考察每日步數與健康結局的關聯。首先對HR進行對數轉換，隨后通過單階段隨機效應劑量反應模型進行合并分析[1]。

本研究系統比較了五種劑量反應關系模型：線性模型；限制性立方樣條模型（在暴露分布的10%、50%和90%百分位處設置三個節點）[2]；二次方模型；三次方模型；二次方與三次方組合多項式模型。根據貝葉斯信息準則（BIC）進行模型選擇，最終采用BIC值最低的模型作為最優擬合模型。

為控制研究間的隨機變異，研究采用DerSimonian和Laird提出的隨機效應薈萃分析方法[3]，通過逆方差加權對各項效應估計值進行加權處理。參照組設定為每日2000步，該值被認為是老年人正常步數范圍的下限[4]。

主要結果

納入研究的特征

系統評價共納入來自35個隊列的57項研究。

研究人群：32項（56%）研究基于普通成年人群，其余25項（44%）針對老年人群（平均年齡≥65歲）。

測量設備：44項（77%）研究采用加速度計測量步數，11項（19%）使用計步器，另有2項（4%）采用健身追蹤器等設備。

研究結局：全因死亡率是最常見的評估指標（25項，44%），其次為心血管疾病（包括發病率或死亡率；14項，25%）。而癌癥（4項，7%）、認知功能（4項，7%）和跌倒風險（4項，7%）是評估最少的三類結局指標。

來自24個隊列的31項研究被納入Meta分析。研究針對以下結局指標進行了劑量反應Meta分析：全因死亡率、心血管疾病發病率、心血管疾病死亡率、癌癥發病率、癌癥死亡率、2型糖尿病發病率、癡呆癥、抑郁癥狀、跌倒風險。

全因死亡率

系統評價共納入25項研究，其中14項納入劑量反應Meta分析。如下圖顯示，每日步數與全因死亡率呈非線性的劑量反應關系（I2=36.3%）。隨著每日步數增加，全因死亡風險持續下降，拐點出現在每日5391步。

圖. 步數與全因死亡率的關聯

與每日2000步相比，每日7000步與全因死亡風險降低47%相關（HR=0.53；95%CI 0.46-0.60）。

心血管疾病

針對心血管疾病，系統評價共納入13項研究，其中6項研究被納入心血管疾病發病率的Meta分析，3項研究被納入心血管疾病死亡率的Meta分析。

每日步數與心血管疾病發病率呈非線性劑量反應關系，拐點出現在每日7802步（I2=38.3%）；每日步數與心血管疾病死亡率也呈非線性關聯，拐點在每日5422步（I2=78.2%）。

圖. 步數與心血管疾病發病率和死亡率的關聯

與每日2000步相比，每日7000步與心血管疾病發病風險降低25%相關（HR=0.75；95%CI 0.67-0.85）。

與每日2000步相比，每日7000步與心血管疾病死亡風險降低47%相關（HR=0.53；95%CI 0.37-0.77）。

癌癥

針對癌癥，共納入2項研究進行癌癥發病率的Meta分析，3項研究進行癌癥死亡率的Meta分析。

每日步數與癌癥發病率呈線性負相關關聯（I2=73.7%）；每日步數與癌癥死亡率呈非線性的負相關關聯，拐點為每日4794步（I2=64.5%）。

圖. 步數與癌癥發病率和死亡率的關聯

與每日2000步相比，每日7000步與癌癥發病風險的相關性未達統計學顯著性（HR=0.94；95%CI 0.87-1.01）。

與每日2000步相比，每日7000步與癌癥死亡風險降低37%相關（HR=0.63；95%CI 0.55-0.72）。

2型糖尿病

系統評價共納入6項研究，其中4項被納入劑量反應Meta分析。結果顯示，每日步數與2型糖尿病發病率呈線性負相關（I2=48.5%）。

圖. 步數與2型糖尿病的關聯

與每日2000步相比，每日7000步與2型糖尿病風險降低14%相關（HR=0.86；95%CI 0.74-0.99）。

認知功能

系統評價納入了4項研究，其中以癡呆癥為結局指標的2項研究被納入Meta分析。結果發現兩者存在非線性的劑量反應關系，拐點為每日8829步（I2=0%）。

圖. 步數與癡呆癥的關聯

與每日2000步相比，每日7000步與癡呆癥風險降低38%相關（HR=0.62；95%CI 0.53-0.73）。

心理健康

心理健康結局共納入6項抑郁癥狀相關研究，其中3項研究被納入劑量反應Meta分析。結果顯示，每日步數與抑郁癥狀風險呈線性負相關關聯（I2=36.2%）。

圖. 步數與抑郁癥狀的關聯

與每日2000步相比，每日7000步與抑郁癥狀風險降低22%相關（HR=0.78；95%CI 0.73-0.83）。

軀體功能

納入的5項研究因數據異質性無法進行Meta分析。關鍵發現包括：每日7000步與1年后下肢功能維持或改善相關（OR=3.53；95%CI 1.05-11.84）；繼發性髖關節炎患者每日步數與1年后功能惡化呈負相關。

跌倒風險

納入的4項研究均為老年人研究，顯示每日步數與跌倒事件呈非線性關聯，拐點在每日8846步（I2=47.5%）。

圖. 步數與跌倒風險的關聯

與每日2000步相比，每日7000步與跌倒風險降低28%相關（HR=0.72；95%CI 0.65-0.81）。

證據質量評級

全因死亡率、心血管疾病發病率、2型糖尿病、癌癥死亡率、癡呆癥、抑郁癥狀等結局的證據質量為中等；心血管疾病死亡率、癌癥發病率、軀體功能的證據質量為低等級；跌倒風險的證據質量評級為極低。

討論與思考

本研究整合了 24個隊列、八類健康結局的Meta分析數據，是迄今關于每日步數與主要健康結局關聯最全面、規模最大的研究，也是首個綜合評估癌癥和癡呆癥等多種結局的研究。

分析顯示，在最高可分析值12000步/天的范圍內，多種結局風險隨每1000步的增加而持續下降。雖然沿用數十年的非官方目標10000步/天相比7000步/天能進一步降低全因死亡率、心血管疾病發病率、癌癥死亡率、癡呆癥和抑郁癥狀風險，但超過7000步后的改善幅度有限，且其他結局在7000步以上均無統計學差異。

因此，對部分人群而言，7000步/天可能是更現實可行的建議目標，而10000步/天適合運動能力較強的人群。關鍵是要強調：即使是適度步數也能顯著降低風險，例如與2000步/天相比，4000步/天能使全因死亡風險降低36%。

研究局限性

1. 除全因死亡率和心血管疾病發病率外，其他結局指標的Meta分析的納入研究數量較少，因此相關發現應視為探索性結論。劑量-反應關系的準確性還受到各研究中每日步數極高或極低人群數據量的限制。
   

2. 雖然做了亞組分析，但部分結局（如心血管疾病和癌癥發病率）仍存在中度異質性。由于原始研究分層分析有限，本研究無法探討性別、種族、基線健康狀況、衰弱程度、BMI或設備佩戴位置等潛在亞組差異。此外，個別研究的影響尤為顯著。

3. 多數研究僅通過數日單次測量評估步數，可能無法準確反映長期步態模式或動態變化。
   

4. 研究結果的外推性受限，因數據主要來自高收入國家，缺乏中低收入國家的證據。雖部分研究針對特殊人群（如慢性病患者），但這些樣本量過小或異質性過高而不適合Meta分析。

5. 本研究的發現可能受到原始研究本身偏倚的影響，如殘余混雜因素。健康狀況、身體機能或衰弱程度可能部分解釋步數與健康結局的關聯。盡管多數原始研究已排除嚴重慢性病和健康狀況不佳者，但每日僅2000步的超低步數組參與者在多項健康指標上仍可能與較高步數組存在不可比性。

參考文獻：

1. Stat Methods Med Res. 2019; 28:1579-1596

2. Am J Epidemiol. 2012; 175:66-73

3. Control Clin Trials. 1986; 7:177-188

4. Int J Behav Nutr Phys Act. 2011; 8:80

本文整理自：Lancet Public Health. Published July 23, 2025.

DOI: 10.1016/S2468-2667(25)00164-1