2025年7月23日，《Lancet Public Health》发表了一篇系统评价和剂量反应Meta分析，综合分析了每日步数与多种健康结局的前瞻性剂量-反应关系，结局涵盖：全因死亡率、心血管疾病、癌症、2型糖尿病、认知功能、心理健康、躯体功能以及跌倒风险。

研究主要发现可以总结为3点：

1、即使每日步数不够多也能带来健康获益；

2、与2000步/天相比，7000步/天就能使多种健康结局风险显著降低；

3、虽然超过7000步后风险继续下降，但部分结局的风险降低趋于平缓。

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

研究方法

检索策略和纳入标准

本研究检索了PubMed和EBSCO CINAHL数据库2014年1月1日至2025年2月14日期间的文献。选择该检索时段的原因：现有关于步数与健康结局的系统评价，所纳入的研究几乎都发表于2014年之后。

本研究针对8类结局指标（全因死亡率、心血管疾病、癌症、2型糖尿病、认知功能、心理健康、躯体功能及跌倒风险）分别进行了独立检索。步数相关检索词（如"step count"或"daily steps"）通过AND运算符与各类结局的检索词（如"mortality"或"death"）组合检索。

除主检索外，还通过以下方式补充文献：所纳入论文的参考文献，现有综述文章提及的文献、相关的注册数据库、专家咨询，通过Google Scholar进行补充检索。

文献纳入标准：

（1）采用前瞻性设计（暴露发生于结局之前，如队列研究或干预研究）；

（2）调查了设备测量的步数（如加速度计、计步器、智能手表等设备）与至少一项健康结局的关联；

（3）研究对象≥18岁。

本系统评价的研究方案已在PROSPERO平台注册（注册号CRD42024529706）。本次系统评价报告严格遵循PRISMA指南和MOOSE声明。 

数据提取和分析

研究团队使用Covidence系统进行数据提取。提取的研究特征包括研究名称与国家、作者与发表年份、研究起始年份、样本描述、排除标准、参与者年龄与性别、步数监测设备、佩戴位置、基线步数、结局指标、随访时间及事件数量/发生率。此外还提取了以下数据：(1) 步数监测设备的特征；(2) 最终模型所调整的协变量；(3) 资金来源。

从各研究最终调整模型中提取暴露类别的剂量（即步数）、事件数量、风险比（HR）与95%CI。必要时（非全因死亡率结局），使用报告的率比（rate ratios）代表HR或将比值比（OR）转换为HR。

若研究以范围来报告步数，则取上下限中值作为该类别代表值；对于开放式类别（如>10,000步），假定其宽度与相邻类别相同（例如相邻类别为8,000-10,000步，则假定>10,000步为10,000-12,000步）。

在适用情况下（即每个结局至少存在两项相似研究时），采用剂量反应Meta分析来考察每日步数与健康结局的关联。首先对HR进行对数转换，随后通过单阶段随机效应剂量反应模型进行合并分析[1]。

本研究系统比较了五种剂量反应关系模型：线性模型；限制性立方样条模型（在暴露分布的10%、50%和90%百分位处设置三个节点）[2]；二次方模型；三次方模型；二次方与三次方组合多项式模型。根据贝叶斯信息准则（BIC）进行模型选择，最终采用BIC值最低的模型作为最优拟合模型。

为控制研究间的随机变异，研究采用DerSimonian和Laird提出的随机效应荟萃分析方法[3]，通过逆方差加权对各项效应估计值进行加权处理。参照组设定为每日2000步，该值被认为是老年人正常步数范围的下限[4]。

主要结果

纳入研究的特征

系统评价共纳入来自35个队列的57项研究。

研究人群：32项（56%）研究基于普通成年人群，其余25项（44%）针对老年人群（平均年龄≥65岁）。

测量设备：44项（77%）研究采用加速度计测量步数，11项（19%）使用计步器，另有2项（4%）采用健身追踪器等设备。

研究结局：全因死亡率是最常见的评估指标（25项，44%），其次为心血管疾病（包括发病率或死亡率；14项，25%）。而癌症（4项，7%）、认知功能（4项，7%）和跌倒风险（4项，7%）是评估最少的三类结局指标。

来自24个队列的31项研究被纳入Meta分析。研究针对以下结局指标进行了剂量反应Meta分析：全因死亡率、心血管疾病发病率、心血管疾病死亡率、癌症发病率、癌症死亡率、2型糖尿病发病率、痴呆症、抑郁症状、跌倒风险。

全因死亡率

系统评价共纳入25项研究，其中14项纳入剂量反应Meta分析。如下图显示，每日步数与全因死亡率呈非线性的剂量反应关系（I²=36.3%）。随着每日步数增加，全因死亡风险持续下降，拐点出现在每日5391步。

图. 步数与全因死亡率的关联

与每日2000步相比，每日7000步与全因死亡风险降低47%相关（HR=0.53；95%CI 0.46-0.60）。

心血管疾病

针对心血管疾病，系统评价共纳入13项研究，其中6项研究被纳入心血管疾病发病率的Meta分析，3项研究被纳入心血管疾病死亡率的Meta分析。

每日步数与心血管疾病发病率呈非线性剂量反应关系，拐点出现在每日7802步（I²=38.3%）；每日步数与心血管疾病死亡率也呈非线性关联，拐点在每日5422步（I²=78.2%）。

图. 步数与心血管疾病发病率和死亡率的关联

与每日2000步相比，每日7000步与心血管疾病发病风险降低25%相关（HR=0.75；95%CI 0.67-0.85）。

与每日2000步相比，每日7000步与心血管疾病死亡风险降低47%相关（HR=0.53；95%CI 0.37-0.77）。

癌症

针对癌症，共纳入2项研究进行癌症发病率的Meta分析，3项研究进行癌症死亡率的Meta分析。

每日步数与癌症发病率呈线性负相关关联（I²=73.7%）；每日步数与癌症死亡率呈非线性的负相关关联，拐点为每日4794步（I²=64.5%）。

图. 步数与癌症发病率和死亡率的关联

与每日2000步相比，每日7000步与癌症发病风险的相关性未达统计学显著性（HR=0.94；95%CI 0.87-1.01）。

与每日2000步相比，每日7000步与癌症死亡风险降低37%相关（HR=0.63；95%CI 0.55-0.72）。

2型糖尿病

系统评价共纳入6项研究，其中4项被纳入剂量反应Meta分析。结果显示，每日步数与2型糖尿病发病率呈线性负相关（I²=48.5%）。

图. 步数与2型糖尿病的关联

与每日2000步相比，每日7000步与2型糖尿病风险降低14%相关（HR=0.86；95%CI 0.74-0.99）。

认知功能

系统评价纳入了4项研究，其中以痴呆症为结局指标的2项研究被纳入Meta分析。结果发现两者存在非线性的剂量反应关系，拐点为每日8829步（I²=0%）。

图. 步数与痴呆症的关联

与每日2000步相比，每日7000步与痴呆症风险降低38%相关（HR=0.62；95%CI 0.53-0.73）。

心理健康

心理健康结局共纳入6项抑郁症状相关研究，其中3项研究被纳入剂量反应Meta分析。结果显示，每日步数与抑郁症状风险呈线性负相关关联（I²=36.2%）。

图. 步数与抑郁症状的关联

与每日2000步相比，每日7000步与抑郁症状风险降低22%相关（HR=0.78；95%CI 0.73-0.83）。

躯体功能

纳入的5项研究因数据异质性无法进行Meta分析。关键发现包括：每日7000步与1年后下肢功能维持或改善相关（OR=3.53；95%CI 1.05-11.84）；继发性髋关节炎患者每日步数与1年后功能恶化呈负相关。

跌倒风险

纳入的4项研究均为老年人研究，显示每日步数与跌倒事件呈非线性关联，拐点在每日8846步（I²=47.5%）。

图. 步数与跌倒风险的关联

与每日2000步相比，每日7000步与跌倒风险降低28%相关（HR=0.72；95%CI 0.65-0.81）。

证据质量评级

全因死亡率、心血管疾病发病率、2型糖尿病、癌症死亡率、痴呆症、抑郁症状等结局的证据质量为中等；心血管疾病死亡率、癌症发病率、躯体功能的证据质量为低等级；跌倒风险的证据质量评级为极低。

讨论与思考

本研究整合了24个队列、八类健康结局的Meta分析数据，是迄今关于每日步数与主要健康结局关联最全面、规模最大的研究，也是首个综合评估癌症和痴呆症等多种结局的研究。

分析显示，在最高可分析值12000步/天的范围内，多种结局风险随每1000步的增加而持续下降。虽然沿用数十年的非官方目标10000步/天相比7000步/天能进一步降低全因死亡率、心血管疾病发病率、癌症死亡率、痴呆症和抑郁症状风险，但超过7000步后的改善幅度有限，且其他结局在7000步以上均无统计学差异。

因此，对部分人群而言，7000步/天可能是更现实可行的建议目标，而10000步/天适合运动能力较强的人群。关键是要强调：即使是适度步数也能显著降低风险，例如与2000步/天相比，4000步/天能使全因死亡风险降低36%。

研究局限性

1. 除全因死亡率和心血管疾病发病率外，其他结局指标的Meta分析的纳入研究数量较少，因此相关发现应视为探索性结论。剂量-反应关系的准确性还受到各研究中每日步数极高或极低人群数据量的限制。
2. 虽然做了亚组分析，但部分结局（如心血管疾病和癌症发病率）仍存在中度异质性。由于原始研究分层分析有限，本研究无法探讨性别、种族、基线健康状况、衰弱程度、BMI或设备佩戴位置等潜在亚组差异。此外，个别研究的影响尤为显著。
3. 多数研究仅通过数日单次测量评估步数，可能无法准确反映长期步态模式或动态变化。
4. 研究结果的外推性受限，因数据主要来自高收入国家，缺乏中低收入国家的证据。虽部分研究针对特殊人群（如慢性病患者），但这些样本量过小或异质性过高而不适合Meta分析。
5. 本研究的发现可能受到原始研究本身偏倚的影响，如残余混杂因素。健康状况、身体机能或衰弱程度可能部分解释步数与健康结局的关联。尽管多数原始研究已排除严重慢性病和健康状况不佳者，但每日仅2000步的超低步数组参与者在多项健康指标上仍可能与较高步数组存在不可比性。

参考文献：

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

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