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运动有助于降低血压！研究揭示每天只需5分钟锻炼，能显著降压

泰然健康网
2025-06-15 01:19

AI划重点 · 全文约1508字，阅读需5分钟

1.伦敦大学领导的研究团队在《Circulation》期刊上发表了一项大规模研究，揭示了自由生活状态下成年人全天各类行为与血压之间的复杂关系。

2.研究发现，每日增加5分钟的中高强度锻炼（如跑步或骑行）可分别降低收缩压0.68 mmHg和舒张压0.54 mmHg。

3.将原本用于久坐或睡眠的时间重新分配给锻炼类活动，仅需置换20至27分钟，即可实现具有临床意义的血压下降。

4.然而，站立、慢走和快走等低强度活动对血压的独立影响较小，需要较长时间的替代才能见效。

5.该研究为高血压管理提供了明确的行为干预方向，强调以短促高效的锻炼为主，减少久坐时间，注重行为时间分配的整体平衡。

以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考

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近日，发表在国际心血管权威期刊《Circulation》上的一项大规模研究，为高血压防控提供了新的科学依据。该研究由伦敦大学领导的研究团队完成，题为“Device-Measured 24-Hour Movement Behaviors and Blood Pressure: A 6-Part Compositional Individual Participant Data Analysis in the ProPASS Consortium”。研究首次系统分析了自由生活状态下成年人全天各类行为（如久坐、站立、步行、锻炼）与血压之间的复杂关系，揭示了哪些行为调整最有助于控制血压。

高血压是全球范围内的主要公共健康问题，每年导致数百万人死亡。尽管药物治疗手段不断进步，但患病率仍居高不下。已有大量证据表明，运动有助于降低血压，但多数研究基于结构化训练方案，难以反映人们日常生活中的真实行为模式。

随着可穿戴设备和数据分析技术的发展，研究人员现在可以更精确地识别和分类个体全天的行为类型，例如慢走、快走、站立、久坐、睡眠以及类似跑步或骑行的中高强度活动。这种精细化的分析方式，使我们能够更准确评估不同行为对血压的具体影响。

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本研究整合了前瞻性身体活动、久坐行为与睡眠联盟（ProPASS）中6个队列的数据，共计纳入14,761名成人参与者，平均年龄54.2岁。研究将一天划分为六个关键行为类别：睡眠，久坐，站立，慢走（步频<100步/分钟），快走（≥100步/分钟），类似运动的高强度活动（如跑步、骑行）。

通过大腿佩戴加速度计获取客观行为数据，并采用成分数据分析法（Compositional Data Analysis），综合考虑各种行为时间分配的相互制约关系，从而更科学地评估其对血压的影响。

研究结果揭示了不同行为对收缩压（SBP）和舒张压（DBP）的具体影响：每日增加5分钟的中高强度锻炼（如跑步或骑行），可分别降低收缩压0.68 mmHg和舒张压0.54 mmHg。

如果将原本用于久坐或睡眠的时间重新分配给锻炼类活动，仅需置换20至27分钟，即可实现具有临床意义的血压下降（收缩压下降2 mmHg，舒张压下降1 mmHg）；相比之下，久坐时间延长与血压升高密切相关，但要达到显著降压效果，需要大幅减少久坐时间（如每天减少2小时50分钟）。

站立、慢走和快走等低强度活动对血压的独立影响较小，只有在进行长时间替换（如78分钟久坐换为站立）时，才可能带来微弱改善；适度增加睡眠时间也有助于血压控制，但同样需要较长时间的替代才能见效，而过度睡眠反而可能升高血压风险。

这项研究为高血压管理提供了明确的行为干预方向：以短促高效的锻炼为主：即使每天只进行5分钟的跑步或骑行，也能带来实质性的降压效果；减少久坐时间：虽然站立本身效果有限，但减少久坐仍是整体行为优化的重要一环；注重行为时间分配的整体平衡：血压受全天多种行为的共同影响，因此应从整体角度出发，优化作息与活动模式。

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研究团队指出，未来应进一步探索如何根据个体差异制定个性化的24小时行为干预策略。例如，结合智能穿戴设备与人工智能算法，实时监测并推荐最优行为组合，帮助不同人群更有效地控制血压。

此外，还需关注不同社会文化背景下的行为模式差异，推动全球范围内多中心研究合作，以形成更具普适性的高血压防控指南。

这项基于大数据和先进分析方法的研究，首次全面揭示了日常生活中各类行为对血压的精细影响。它不仅验证了锻炼对降压的关键作用，也提醒我们：即便是短短几分钟的运动，也可能带来显著的健康收益。对于高血压患者及高风险人群而言，合理安排每一天的行为组合，或许是迈向健康血压的重要一步。

参考

Blodgett, Joanna M., et al. "Device-measured 24-hour movement behaviors and blood pressure: a 6-part compositional individual participant data analysis in the ProPASS Consortium." Circulation 151.2 (2025): 159-170.