摘要背景 随着我国人口老龄化加剧,老年人的衰弱问题日益突出,对其预防和干预研究显得尤为重要.目前,大部分研究缺乏身体活动变化轨迹与衰弱动态关系的探讨.目的 探究老年人身体活动变化轨迹与衰弱的关联,为老年人衰弱的预防和干预提供科学依据.方法 本研究基于 2011-2020 年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)5期数据,采用组轨迹模型(GBTM)识别调查对象随访期间身体活动随时间变化的潜在分组和轨迹特征.通过多因素Logistic回归模型分析不同身体活动轨迹类型与衰弱的关联及亚组分析.结果 共纳入 1 889 名老年人,其中男 1 014名(53.7%)、女 875 名(46.3%),平均年龄(68.76±6.31)岁,衰弱者 318 名(16.8%).身体活动轨迹分为持续低组262名(13.87%)、先低后上升组993名(52.57%)、先高后下降组122名(6.46%)和持续高组512名(27.10%);4 组老年人衰弱状况比较,差异有统计学意义(χ2=20.867,P<0.001).调整了年龄、性别等混杂因素后,多因素Logistic回归分析结果显示,与持续低组相比,先低后上升组(OR=0.581,95%CI=0.414～0.815,P=0.002)和持续高组(OR=0.546,95%CI=0.373～0.799,P=0.002)的老年人衰弱发生风险显著降低.亚组分析结果显示,与持续低组相比,先低后上升组可降低年龄≥65 岁(OR=0.502,95%CI=0.345～0.730)、男性(OR=0.539,95%CI=0.326～0.891)、居住地为城镇(OR=0.441,95%CI=0.211～0.922)、无伴侣(OR=0.312,95%CI=0.160～0.606)老年人的衰弱风险(P<0.05),持续高组可降低年龄≥65 岁(OR=0.425,95%CI=0.274～0.658)、女性(OR=0.539,95%CI=0.328～0.886)、居住地为城镇(OR=0.280,95%CI=0.101～0.780)、无伴侣(OR=0.347,95%CI=0.164～0.737)老年人的衰弱风险(P<0.05).结论 不同身体活动轨迹组别与衰弱发生风险有关,身体活动轨迹先低后上升组和持续高组可显著降低老年人衰弱发生风险.