2.1   文献筛选结果   从3个数据库中总计检索出469篇潜在相关文献，删除其中重复文献109篇后，通过阅读标题和摘要，剔除明显不符合纳入标准的文献302篇。对剩余的58篇进行全文阅读和分析，并筛查文献的参考文献部分取回18篇相关文献。因此，总计对76篇文献进行全文筛查，删除不符合纳入标准的32篇文献后，最终44篇研究文献纳入定性分析[11-14，19-58]。分类处理后，符合统计条件纳入定量分析的文献为16篇[11-14，19-30]。
2.2   文献质量评估结果   纳入的44篇文献得分范围为10-21分，53.33%(27篇)的文献评估为中等质量，33.33%(15篇)为低质量，2.22%(1篇)为高质量，2.22%(1篇)为不合格。由于量表根据医学的客观测量工具设计的原因，所有纳入的文献均未进行随访重新评估。仅有12%的文献在测试前进行了合理的样本量估算，34%的文献使用了充分合理的统计分析方法。大部分文献在研究问题的叙述、动作的描述、设备的摆放和操作，以及讨论部分得分较高，见表2。



2.3   纳入文献特征   如表3所示，纳入的44篇研究涉及的设备类型包括：7款拉线测速类设备(GymAware，Tendo，T-Force，Speed4lift，FitroDyne，Openbarbell，Chronojump)，其中针对GymAware的研究最多(n=6)，其次为Tendo(n=5)；9款加速度计类测速设备(Push，BeastSensor，iLoad，BarSensei，SmartphoneAccelerator，WIMU，GykoSport，Myotest，Output)，其中针对PUSH的研究最多(n=15)，其次为BeastSensor(n=4)；3款光电摄像(Velowin，FLEX，ElitForm)，其中针对Velowin的研究最多(n=6)；4款移动端APP类设备(Mylift，Powerlift，iLoad，Iron Path)。鉴于Mylift实际是Powerlift的升级版，因此在分析中将两者合二为一，统一归为Mylift，其相应研究数量为6篇。设备的研发地/产地包括10个国家，数量最多的国家为西班牙(8款，31%)，未见中国产品。

评价的速度指标包括MV(41篇，93%)、PV(28篇，64%)和MPV(7篇，16%)。力量训练使用的器材包括自由重量类(如杠铃，29篇，66%)和固定轨迹类(如史密斯架 ，14篇，32%)。力量训练的动作包括深蹲(30篇，68%)、卧推(19篇，43%)、硬拉(6篇，14%)、深蹲跳(4篇，9%)、肩上推举(2篇，5%)、臀推(1篇，2%)、卧拉(1篇，2%)、俯卧撑(1篇，2%)、高翻(1篇，2%)和二头肌弯举(1篇，2%)。力量训练的强度包括相对强度(32篇，73%)和绝对强度(12篇，27%)。采用 ≥ 3种以上的训练强度的有43篇，仅有1篇采用单一的相对强度。研究采用的金标准多样，27篇研究采用拉线测速设备为金标准(64%)，其中9篇采用T-Force(33%)，7篇采用GymAware(26%)；15篇研究采用三维动作捕捉系统作为金标准(34%)，其中7篇采用Vicon系统(47%)；剩余的2篇采用测力台作为金标准(5%)。研究间评价效度的指标并不统一，大部分研究采用了皮尔森相关系数r(35篇，80%)、Bland Altman分析中的系统偏倚和/或LoA(34篇，77%)，SEE指标(17篇，39%)。
2.4   研究结果分析   速度测量旨在通过速度变化识别练习者的训练水平或状态[59-60]。在同等质量下，MV、PV和MPV分别变化(±0.06-0.08) m/s、(±0.11-0.19) m/s和(±0.08-0.11) m/s时即代表速度出现了有价值的变化[60]。因此，在基于速度的力量训练(velocity based training，VBT)实践中，同等质量下个体MV变化±0.06 m/s或PV变化±0.11 m/s，则需要增加或降低4%-5%1RM负荷，或缩短和延长休息时间30 s[9]。鉴于此，文章除了考虑设备与金标准的相关性(r)之外，同时选取±5%1RM的速度最小变化阈值来评价设备的效度，如果目标设备相对金标准测量MV时的SEE，系统偏倚或LoA明显高于0.06 m/s，测量PV时高于0.11 m/s，则认为其效度不足以进行用于量化力量训练强度。
2.4.1   定性分析结果   有16篇(36%)文献只对加速度计类测速设备进行了效度评价，11篇(69%)文献认为加速度计类设备的效度较低。分别有6篇(14%)和7篇(16%)文献对单一的拉线测速类和光电摄像类测速设备进行了研究，其结论支持二者有高的效度，可用于VBT。有4篇(9%)文献只对APP进行了研究，仅有1篇发现iron path这款移动端APP的效度较低。有6篇(14%)文献两两对比了拉线测速类、加速度计类和移动端APP类测速设备，其结论为拉线测速> APP >加速度计(>表示前者优于后者)。5篇(11%)文献对比了3种以上不同类型的测速设备，均得出拉线测速类和光电摄像类测速设备的效度最高，其次为移动端APP类测速设备，而加速度计类测速设备的效度最低。设备在固定轨迹器械中的效度高于自由重量的器械。拉线测速和光电摄像类在MV中的效度高于PV，具体数据见表3。
2.4.2   荟萃分析结果   经多级分级处理后，最终16篇文献纳入了荟萃分析[11-14，19-30]。较多文献未纳入的原因为：①未提供进行荟萃分析的r值；②对于特定的分组，没有足够数量(< 3篇)的文献进行荟萃分析。以下仅为可进行荟萃分析的研究文献分析结果，见表4，图3-5。

(1) GymAware测量MV的效度

低强度自由重量：总计3项研究的44个样本纳入了该组的荟萃分析[14，20，26]。组内数据呈现低异质性(I 2=0%，τ2=0，P=0.84)。荟萃分析结果表明，GymAware在自由重量低强度力量训练中测量MV与金标准的相关性为优(随机效应模型：r=0.98，95%CI：0.95-0.99，P=0.001)，见图3。

中等强度自由重量：总计4项研究的 53个样本纳入了该组的荟萃分析[14，20，26-27]。组内数据呈现低异质性(I2=0%，τ2=0，P=0.78)。荟萃分析结果表明，GymAware在自由重量中等强度力量训练中测量MV与金标准的相关性为优(随机效应模型：r=0.98，95%CI：0.95-0.99，P=0.001)，见图3。

高强度自由重量：总计3项研究的44个样本纳入了该组的荟萃分析[14，20，26]。组内数据呈现低异质性(I2=0%，τ2=0，P=0.42)。荟萃分析结果表明，GymAware在自由重量高强度力量训练中测量MV与金标准的相关性为优(随机效应模型：r=0.98，95%CI：0.96-0.99，P=0.001)，见图3。

(2) GymAware测量PV的效度

低强度自由重量：总计3项研究的44个样本纳入了该组的荟萃分析[14，20，26]。组内数据呈现低异质性(I2=0%，τ2=0，P=0.39)。荟萃分析结果表明，GymAware在自由重量低强度力量训练中测量PV与金标准的相关性为优(随机效应模型：r=0.99，95%CI：0.97-0.99，P=0.001)，见图3。

中等强度自由重量：总计4项研究的53个样本纳入了该组的荟萃分析[14，20，26-27]。组内数据呈现低异质性(I2=14%，τ2=0.019，P=0.32)。荟萃分析结果表明，GymAware在自由重量中强度力量训练中测量PV与金标准的相关性为优(随机效应模型：r=0.98，95%CI：0.97-0.99，P=0.001)，见图3。

高强度自由重量：总计3项研究的44个样本纳入了该组的荟萃分析[14，20，26]。组内数据呈现中等异质性(I2=45%，τ2=0.082，P=0.16)。荟萃分析结果表明，GymAware在自由重量中强度力量训练中测量PV与金标准的相关性为优(随机效应模型：r=0.98，95%CI：0.97-0.99，P=0.001)，见图3。

(3) Push测量MV的效度

综合强度自由重量：初始纳入9项研究分析[14，19-25，28]，组内数据呈中高异质性(I2=62.7%，τ2=0.159，P=0.006)，经使用敏感性分析逐个剔除纳入的文献，发现去掉VAN DEN TILLAAR[28]的研究后(n=20)异质性明显降低，再次对该研究的方法学部分细查后，发现其采用的金标准为信效度较低的线性测速设备，其可靠度低于同组其他的研究，因此将其剔除。最后，总计8项研究的 106个样本纳入了该组的荟萃分析[14，19-25]。组内数据呈现低异质性(I2=0%，τ2=0，P=0.62)。荟萃分析结果表明，Push在自由重量综合强度力量训练中测量MV与金标准的相关性为优(随机效应模型：r=0.95，95%CI：0.92-0.96，P=0.001)，见图4。

低强度自由重量：总计3项研究的49个样本纳入了该组的荟萃分析[21，26，43]。组内数据呈现低异质性(I2=0%，τ2=0，P=0.58)。荟萃分析结果表明，Push在自由重量低强度力量训练中测量MV与金标准的相关性为中等(随机效应模型：r=0.69，95%CI：0.49-0.82，P=0.001) ，见图5。

中等强度自由重量：总计3项研究的49个样本纳入了该组的荟萃分析[21，26，43]。组内数据呈现中等异质性(I2=43%，τ2=0.07，P=0.17)。荟萃分析结果表明，Push在自由重量中等强度力量训练中测量MV与金标准的相关性为中等(随机效应模型：r=0.69，95%CI：0.37-0.86，P=0.001)，见图5。

高强度自由重量：总计3项研究的49个样本纳入了该组的荟萃分析[21，26，43]。组内数据呈现低异质性(I2=0%，τ2=0，P=0.49)。荟萃分析结果表明，Push在自由重量中等强度力量训练中测量MV与金标准的相关性为差(随机效应模型：r=0.48，95%CI：0.21-0.68，P=0.001)，见图5。

(4) Push在固定轨迹力量中测量MV综合强度的效度：总计4项研究的61个样本纳入了该组的荟萃分析[12，22，29，57]。组内数据呈现低异质性(I2=29%，τ2=0.034，P=0.24)。荟萃分析结果表明，Push在史密斯架综合强度力量训练中测量MV与金标准的相关性为优(随机效应模型：r=0.94，95%CI：0.89-0.97，P=0.001)，见图4。

(5) Push测量PV的效度

综合强度自由重量：初始纳入7项研究分析[14，19-21，24-25，28]，组内数据呈中高异质性(I2=61.6%，τ2=0.158，P=0.02)，经使用敏感性分析逐个剔除纳入的文献，发现去掉VAN DEN TILLAAR等[28]的研究后(n=20)异质性明显降低，与前述平均速度分析原因一致，所采用金标准可靠性较低，因此剔除。最后，总计6项研究的76个样本纳入了该组荟萃分析[14，19-21，24-25]。组内数据呈现低异质性(I2=0%，τ2=0.019，P=1.00)。荟萃分析结果表明，Push在自由重量综合强度力量训练中测量PV与金标准的相关性为优(随机效应模型：r=0.92，95%CI：0.88-0.95，P=0.001)，见图4。

低强度自由重量：总计3项研究的49个样本纳入了该组的荟萃分析[21，26，43]。组内数据呈现低异质性(I2=0%，τ2=0，P=0.94)。荟萃分析结果表明，Push在自由重量低强度力量训练中测量PV与金标准的相关性为中等(随机效应模型：r=0.71，95%CI：0.52-0.83，P=0.001)，见图5。

中等强度自由重量：总计4项研究的59个样本纳入了该组的荟萃分析[14，21，26，43]。组内数据呈现低异质性(I2=0%，τ2=0，P=0.46)。荟萃分析结果表明，Push在自由重量低强度力量训练中测量PV与金标准的相关性为良(随机效应模型：r=0.82，95%CI：0.69-0.89，P=0.001)，见图5。

高强度自由重量：总计4项研究的59个样本纳入了该组的荟萃分析[14，21，26，43]。组内数据呈现中等异质性(I2=49%，τ2=0.097，P=0.12)。荟萃分析结果表明，Push在自由重量低强度力量训练中测量PV与金标准的相关性为中等(随机效应模型：r=0.68，95%CI：0.37-0.85，P=0.001)，见图5。

(6) BeastSensor在自由重量力量训练中测量MV的效度：总计3项研究的44个样本纳入了该组的荟萃分析[14，20，29]。组内数据呈现中等异质性(I2=38%，τ2=0.063，P=0.20)。荟萃分析结果表明，BeastSensor在自由重量综合强度力量训练中测量MV与金标准的相关性为优(随机效应模型：r=0.91，95%CI：0.80-0.96，P=0.001)，见图5。

(7) Velowin在固定轨迹力量训练中测量MV的效度：总计3项研究的62个样本纳入了该组的荟萃分析[11-12，30]。组内数据呈现高异质性(I2=51%，τ2=0.065，P=0.13)。荟萃分析结果表明，Velowin在史密斯架综合强度力量训练中测量MV与金标准的相关性为优(随机效应模型：r=0.99，95%CI：0.97-0.99，P=0.001)，见图5。

(8) Mylift在自由重量力量训练中测量MV的效度：总计3项研究的 30个样本纳入了该组的荟萃分析[13-14，29]。组内数据呈现中等异质性(I2=39%，τ2=0.09，P=0.20)。荟萃分析结果表明，Mylift在自由重量综合强度力量训练中测量MV与金标准的相关性为优(随机效应模型：r=0.98，95%CI：0.94-0.99，P=0.001)，见图5。

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力量训练是维持、改善肌肉和骨骼组织健康的重要非药物医疗手段[1]。力量训练效果取决与对负荷的精确安排和调控[2]。然而，传统的基于最大力量百分比(%1RM)的负荷设定方法需要测量个体的最大力量水平，不适用于青少年、老年及功能不全的人群。动作速度指标因其与负荷强度、重复次数、疲劳的极高相关性，获取的实时性和便捷性[3-9]，使得基于速度量化负荷的力量训练成为了力量训练负荷及疲劳监控的新方法，弥补了传统方法的不足。测速设备测量的准确性和可靠性是确保速度负荷精确安排的关键。然而，力量训练中常用的便携式商用测速设备品牌纷杂，这些不同设备之间的测量误差将误导数据模型的输出结果，致使长期训练适应和急性训练疲劳造成的速度变化被掩盖，使实践人员对力量训练负荷的监控、评估和调整失准，削弱力量训练的精准性[10]。 

测速设备一般可分为拉线测速、加速度计、光电摄像系统和移动终端的应用程序(移动端APP)共4大类[10]，每一类设备在测速原理、采样频率、使用方法和价格等方面均存在较大的差异[11-14]，见表1。

如使用和研究最广泛的2款设备GymAware和Push，前者采用数字光学旋转编码技术将物理位移转换为电压的原理进行测量和数据传递，研究表明其效度较高，但价格高达1 700美元；而后者则通过压电效应测量加速度，并通过算法将加速度转化为速度实现动作速度的测量，其测量效度存在争议，但价格约为220美元，仅为前者的1/8。测速设备的多样性虽然扩大了不同条件教练员和运动员的选择面，但同时也增加了遴选合适和准确的设备的难度。

判断一款设备测量的准确性或有效性，常用效度指标进行衡量。效度指的是测量目标指标时的准确程度[15]。近10余年以来，大量研究针对力量训练中不同便携式商用测速设备的效度进行了研究，结论不一。然而，基于单一实验研究获得的资料数据对设备的效度进行评价是极为有限的，其仅能代表实验特定条件下设备的效度，无法对设备的效度进行综合评价。相较而言，系统综述和荟萃分析的方法更能够基于证据，全面地勾勒出设备的效度。

2021年，WEAKLEY等[10]对力量训练中各种便携式商用测速设备的速度和功率指标的信度和效度进行了系统研究，但该研究仅是简单的对相关证据进行了罗列，并未对相关效度指标进行整合分析，这可能影响结论的客观性。而且文章发表至今，又有近10篇相关研究相继发表，这些新的文章有可能对结果产生一定影响。基于此，有必要同时在系统综述的基础上对数据做进一步的荟萃分析，并对力量训练中的便携式商用测速设备测量速度的效度进行客观的评价。

鉴于此，文章旨在采用系统综述和荟萃分析的方法评价力量训练中便携式商用测速设备测量速度的效度。
中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

1.1   资料来源   
1.1.1   检索者   第一作者。
1.1.2   资料库   中国知网(CNKI)、Web of Science(核心集)和PubMed数据库。如果所选数据库中无法获得相关文献信息(摘要、全文等)，则通过Google学术、研究之门(ResearchGate)做进一步检索，或利用文章识别码(DOI)和标题在SCIHUB网站检索下载。最后，为防止文献检索遗漏，进一步筛查所获取的研究文献中的参考文献，查找是否有符合要求而未被收集到的研究文献。
1.1.3   检索词   中文检索词包括“效度、一致性、速度”；英文检索词包括“agreement， validity，velocity，speed，strength，resistance，power，training，exercise”。
1.1.4   检索时间范围   文献数据库检索日期为2021-06-11，起始日期为各数据库建立最早日期，但对于一些最新的相关文献信息和作者保持持续性跟踪直至2021-12-10。
1.1.5   文献检索策略   以PubMed和中国知网数据库检索策略为例，见图1。

1.2   文献纳入与排除标准  
1.2.1   纳入标准   ①文献为验证性准实验设计研究；②研究对象为商用测速设备；③干预措施为力量训练动作；④结局指标为效度类，包括但不限于皮尔森相关系数、一致性限度区间、估计标准误等；⑤文献用语为中文或英文。
1.2.2   排除标准   ①未经过同行评审公开发表或重复发表的文章；②无全文；③综述类的文章；④未提供效度评价结果的文章；⑤速度测量设备为大型固定类或未公开出售的设备的文章。
1.3   资料提取   由文章的第一作者在Excel表格中从纳入的文献中提取数据，随后第二作者对提取的数据进行复核以确保数据的录入准确性。提取的数据包括测速设备的规格和参数、金标准、样本量、测试方法(动作、训练设备、速度指标)、结果、评价效度的相关指标数据(如r、系统偏倚、LoA、SEE)。如果部分数据仅呈现在文章图中，未提供具体数值，则采用图形数据分析软件Getdata Graph Digitizer(2.25.0.32版)对相关数据进行提取。

将数据库检索的文献数据导入EndNote(X9)参考文献管理软件，合并检索结果，删除重复记录后，文章的第二、三作者分别独立筛查标题和摘要，排除明显不相关的研究文献，将两者获得的文献进行合并。随后，文章的第二、三作者分别独立审阅合并后的全文，对照文献纳入标准进行筛选。最后，文章的第二、三作者分别将二者认可的文献进行对比，如有任何异议，协商一致后解决，见图2。

1.4   文献质量评估   由文章的第一、二作者对纳入的文献进行独立评估。评估前，由第三作者对纳入评估文献的一些敏感指标进行盲法处理(例如作者、题目和期刊等)以消除评估者偏倚。如果对文献某项给出的得分有异议，双方充分讨论达成一致后，再进行录入。评估量表采用适用于评价客观测量工具诊断类实验设计的Appraisal of Study Design for Psychometric Articles量表[16]，文章作者对该量表部分条目进行了适当调整，使其更加符合评价速度测量设备的效度评价。该量表包括5个评价主题(研究问题、研究设计、测量方法、数据分析和总结建议)，共12个条目。每个条目的评分标准为0分(答案为不满足)、1分(答案为不确定满足)和2分(答案为完全满足)，总分为24分(12×2)。将文献的评估总得分/24转化为得分百分比，得分比例85%-100%视为高质量，70%-85%为中等质量，50%-70%为低质量，低于50%视为质量不合格并不纳入定量分析。
1.5   结局指标   研究的主要指标为评价测速设备平均速度(mean velocity，MV)、峰值速度(peak velocity，PV)和平均推动速度(mean propulsive velocity，MPV)效度的结局指标，包括皮尔森相关系数r，一致性限度区间LoA，系统偏倚Bias，预估标准误SEE。
1.6   统计学分析   数据采用相关系数r及95%CI描述。数据采用多级分组的方法处理。

首先依据便携式商用测速设备的类型分为拉线测速类、加速度计类、光电摄像类和移动端APP类4组。随后，根据不同的速度指标分为平均速度(MV)、峰值速度(PV)和平均推动速度(MPV)3组。最后根据不同的力量训练强度分为低强度、中等强度和高等强度3组。由于各个研究进行的强度并不统一，为避免统计的多重性增加犯Ⅰ类错误的概率，每一项研究的每一个强度区间仅取一个值纳入荟萃分析。依据美国运动医学学会的力量训练强度划分标准，低强度优先选取40%1RM，中等强优先选取70%1RM，高强度优先选取90%1RM。如果纳入的研究没有取上述值，则选择最接近的1个值进行替代分析。对于仅报告所有强度的综合效度值(即将所有强度的速度值纳入进行综合分析得出的r值)的，则对综合值进行分析。分级处理后，各子分类研究数量≥3项则进行r合并。

采用软件R语言(4.0.3版，https://www.r-project.org/)的Meta功能包进行数据分析。运用加权的倒方差法，对相关系数r进行fisher Z转换，并采用随机效应和固定效应模型计算95%CI。r值评价标准为< 0.5为差，0.5-0.75为中等，0.75-0.9为良，> 0.9为优[17]。各研究的权重根据所报告的样本量进行估算。异质性采用I2检验，I2 < 25%为低异质性，25% < 
I2 < 50%为中等异质性，I2 > 75%为高异质性[18]。当异质性I2 > 50%及P < 0.05时，通过逐一剔除法进行敏感性检验，探讨异质性的来源。

鉴于r值仅是确定设备效度的相对值，说明的是两者的关联程度(即一致性程度)，并不能说明两者的具体差异。因此，同时对一些有代表性的，且无法进行荟萃分析的效度绝对值(例如系统偏倚、一致性限度区间和预估标准误等)进行定性解读，以支持研究结论。检验水准设置为P < 0.05。

文章旨在采用系统综述和荟萃分析的方法评价力量训练中不同便携式商用测速设备速度测量的效度。结果发现：①力量训练中测速设备类型和品牌多样，不同研究在采用的动作(深蹲、卧推、高翻)、负重强度(低、中、高)、器械类型(自由重量、固定轨迹)、速度指标(MV、PV、MPV)、环境条件、金标准、对效度评价统计分析方法等方面存在差异。②定性研究表明，拉线测速类和光电摄像类设备有较好的效度，加速度计类设备的效度较低；测速设备在固定轨迹器械中的效度高于自由重量器械。③定量的荟萃分析表明，在3种强度下(低、中、高)，GymAware测量自由重量MV和PV均与金标准相关性为优，而Push与金标准相关性较低。研究结果支持了文章的假设。
3.1   拉线测速类设备的效度   文章结果表明，拉线测速类设备在不同器械和不同强度力量训练中测量不同速度指标均具有高的效度，且效度高于加速度计类、移动端APP类等测速设备，该结果与多项前人研究一致[11-12，14]。拉线测速类设备拥有接近完美的效度，这是文章纳入文献中有近65%的将其作为检验力量训练中其他便携式商用测速设备速度测量金标准的主要原因。拉线测速类设备如此高的效度与其采用高精度数字光学旋转编码技术将物理位移转换为电压进行测量和数据传递的测量原理有关。这种直接测量位移和时间关系的技术原理与速度的定义是一致的。而且绝大部分拉线测速类设备的采样频率>500 Hz保证了该类设备对位移和时间变化的敏感性。

当然，相较于红外动作捕捉类大型试验用设备，拉线测速类设备仍然存在一定不足。首先，拉线测速需要线性连接，线圈位移的一维性(即沿着拉线方向的一维拉长和缩短)使其只能识别拉长阶段及方向的速度，而无法识别其他维度的位移(例如与拉长方向垂直的方向)，这导致拉线测速类设备在固定轨迹力量训练中速度测量的效度优于自由轨迹类设备(例如杠铃和哑铃等)[26]。值得注意的是，随着科技的发展，一些拉线测速设备(例如GymAware)通过增加角度感应器对线圈的一维数据进行了方向修正，一定程度上提高了其在自由轨迹力量训练中速度测量的效度。其次，拉线测速设备的效度受力量训练强度的影响存在细微差异。在中等强度下的效度略高于低强度(≤40%1RM)和高强度(≥80%1RM)[61]。低强度时动作速度更快，使得设备信号噪声变大；而高强度时，动作的稳定性较难控制，造成动作在水平位移的波动增加，放大了上述提到的一维位移的不足，这是造成上述结果的可能原因。尽管如此，文章荟萃分析结果显示，低、中和高强度下拉线测试类设备GymAware与金标准的相关性均> 0.92，表明GymAware的角度感应器一定程度上修正了不同强度造成的不良影响。再次，不同品牌的拉线测速类设备的效度受采样频率的影响存在差异。研究发现高采样频率(≥500 Hz)的T-Force、Tendo和Chronojump品牌优于低采样频率(≤100 Hz)的Fitro Dyne和Openbarbell[20，56，58]。较低的采样频率可能降低位移和时间判定上的精准性，从而增加速度测量结果的系统误差是主要原因。最后，拉线测速的效度可能受力量训练的动作技术影响。例如，在硬拉的预提拉阶段，手部施加的张力可能造成杠铃杆的轻微旋转或弯曲，这将导致敏感性极高的拉线测速设备过早误判为动作开始，导致对实际动作速度的低估[46]。

因此，虽然拉线测速类设备在不同环境中的测量速度的效度存在细微差异，但其效度总体上仍处于可接受范围。在现有拉线测速类设备中，推荐使用经过多方验证的GymAware，T-Force和Tendo设备。
3.2   加速度计类设备的效度   文章结果发现，加速度计类设备测量速度的效度较低。在纳入定性分析的文章中，多篇研究发现多款加速度计类设备测量MV与金标准的差异≥0.1 m/s[11-12]，高于文章在结果部分所陈述的最小意义判定速度值0.06 m/s。而且荟萃分析的结果表明，目前使用和研究最广泛的Push设备在低、中和高强度下测量MV和PV与金标准的相关性较低(r：0.48-0.82)。该结果可能与加速度计是通过压电效应(微晶压感产生电压的变化)或2个微晶间电容的变化测量三维(上下、左右和前后)的加速度[62-63]，再通过特定的算法将时间和加速度数据转化为MV和PV的间接测速原理有关。这种测试原理可能容易受同一维度加速度方向的变换，三维方向干扰，以及匀速动作阶段加速度归零的影响。虽然一些加速度计(例如Push)可通过自带的陀螺仪和磁力计提供的方向数据来修正计算结果，但目前似乎仍未达到理想要求。

与拉线测速类设备类似，加速度计类设备在固定轨迹器械中的效度高于自由轨迹的训练设备，中强度时的效度高于低和高强度，高采样频率设备的效度高于低采样频率设备(Push和WIMU优于Barsensei和Output)。造成这一结果的原因除了与上述分析拉线测速设备存在的原因一致外，还可能与加速度计信号在高速情况下的数据飘移有关，即动作的实际速度没有变化，而信号输出随着时间的持续而增加。

值得注意的是，虽然大部分研究发现加速度计类设备在测量速度时具有较低的效度[11-12，14，20，25，28，37-38，43，60]，但也有个别研究得出了相反结论，认为加速度计Push和WIMU的效度较高[22，24，48，50]。仔细分析这些研究的方法部分，发现其均有一个共同点，这些研究均是通过将所有受试者的低、中和高强度的样本纳入统一分析(综合强度)以获得总的皮尔森相关系数来对设备的效度进行评价，然而，由于动作速度与相对强度呈强线性相关关系[62]，多强度范围内下强度和速度的散点图必然呈现狭长(线性)形状，将增加两者拟合的线性相关系数(r)值。此外，r值随着样本量增加有增大的趋势，将所有强度的点均纳入分析意味着增加统计的样本量，这也可能从统计学方面造成r值偏高。文章在荟萃分析中的结果也支持了这一观点，研究发现，所有设备的综合强度(所有强度综合考虑)相关系数值均≥0.9，这明显与各强度分开评估时的效度存在较大的差异，可见导致这种不一致结论的原因可能与这些研究采用的统计评价方法不同有关。未来研究建议避免使用多强度范围的综合效度值评价测速设备的效度，而应根据不同强度进行分别评价。

因此，加速度计设备由于本身技术原理的局限性，在测量动作速度时存在较大的误差，而且该误差超出了VBT对速度测量的精确性要求范围。建议在采用速度量化负荷实践和研究中，避免采用加速度计类设备进行速度测量。
3.3   光电摄像类设备的效度   所有纳入的研究均表明光电摄像类设备具有优良的效度[11-12，36，44，51]。光电摄像系统作为简化版的三维动作捕捉系统，其测速原理与金标准类似，这为其测量的准确性提供了技术前提。

目前有3款光电摄像系统(Velowin，Elitform和Flex)被纳入了研究，均表现出较高的效度。其中，Velowin研究最多，其是通过红外摄像技术追踪贴在杠铃杆上红外反光贴的位移和时间进行速度计算的。研究指出单一摄像头的Velowin在固定轨迹器械中的效度优于自由质量[44]，而且随着强度的增加，误差有逐渐增大的趋势。这可能与其只能捕捉二维动作的数据，任何矢状面内的位移无法纳入分析有关。相较而言，多摄像头的Elitform则类似于三维动作捕捉设备可通过三维识别动作速度，从而保证了其测量速度的效度。但Velowin和Eliteform设备均需要外接电脑或固定安装，使其仅能在有限的空间使用。而新近出现的一款设备Flex则利用套在杠铃端的可拆卸光电帽的光反射实现速度的测量，而且可以通过蓝牙将数据传送至平板电脑或手机，提高了使用的便捷性，弥补了前述2款设备的局限性。然而，目前仅有1项研究对其进行了效度的评估，结果表明其相比于金标准设备(三维动作捕捉Vicon)具有极高的效度[31]。

因此，较晚出现的光电摄像类设备在测量速度的效度较高的同时，价格有了大幅下降(表1，< 650美元)，而且无需线性连接，具备了VBT广泛应用的必要条件，加之人工智能的进一步发展，通过摄像获取大量速度数据，从而实现数据驱动的力量训练。因此，光电摄像类设备极有可能代表未来测速设备的主流趋势。
3.4   移动端APP的效度   文章纳入的文献中有3款移动端测速APP(Mylift，iLoad和Iron Path)，3者之间的效度存在差异，这可能归因于3款APP的技术实现方式的不同。Mylift主要依托手机摄像的慢放功能，通过手动确定起始点的图像帧和输入动作距离实现MV的测量。虽然有研究发现，Mylift在深蹲、卧推和臀推动作中与拉线测速类设备具有较高的共时效度(r=0.94)和评分者间的效度(r2=0.022)[13，29]。但该作者是Mylift的主要开发者，其研究结果可能存在主观偏倚，且其采用的评价统计指标是综合效度(r)，如前述分析，这些均可能增大Mylift效度评价的结果偏倚。相反，有研究在对比Mylift和其他测速设备的效度的研究中，认为Mylift的效度(CV=7.8%；r=0.920)低于拉线测速类和光电摄像类设备，其不推荐将Mylift作为测速设备用于VBT[12]。此外，从操作的便利性层面考虑，由于Mylift需要人工标记起始点，这导致其数据反馈的实时性不足，而且人工操作的技术实现方法可能增加系统误差。同时，在实际力量训练中，许多动作的幅度并不是固定的(如深蹲)，Mylift固定的动作幅度计算方式不可避免的会增大其测量误差。iLoad则是通过手机的计时和算术系统来实现速度测量的。使用者需要输入动作的幅度和次数，确定动作的开始和结束时间点，实现每组MV的实时输出。虽然仅有的2篇关于iLoad效度的文献均证明其有较高的效度[32，39]，但iLoad提供的是一组动作的MV，而不是一个动作的MV，该指标并不是VBT实践中的常用指标。最近新出的一款Iron Path试图弥补Mylift的不足，实现速度测量的实时性，其使用算法自动捕捉动作轨迹，计算每次举起的速度、力、距离和加速度，避免了人工操作，提供了较为丰富的数据。但研究指出Iron Path对速度的测量误差较大，不适用于VBT训练[59]。其原因可能在于Iron Path基于二维的画面捕捉三维动作技术，而且缺乏类似Velowin贴于杠铃的红外反光点，导致其不能精确判定动作的轨迹距离。另外，Iron Path内部对轨迹捕捉的算法也是误差来源的一个因素。

综上所述，移动端APP测速设备虽然可以方便和经济的提供一些速度指标，吸引了研究和应用领域广泛的关注，但每一款APP均存在不足，其效度还不足以达到VBT对速度测量的精确性要求。后续亟待更多研究对相关移动端APP测速设备(尤其是Iron Path)开展进一步的研究，从多方面提供更多的数据为完善其功能提供支持。建议使用者在无法获取其他类型测速类设备时，可选用移动端APP进行速度的测量。
3.5   研究的局限性   首先，文章纳入的文献均为公开发表的中英文文献，一些未发表的非中英文文献未纳入分析，这可能导致结果存在一定的证据偏倚。其次，文章根据理论实际，提前将数据按设备、器材、强度进行了分组，使每组分析的文献数量较少，导致不能进行回归和亚组分析进一步探讨异质性的来源，虽然文章已进行了逐一排除的敏感性分析。最后，文章将不同的金标准获得的数据同时纳入分析，这可能致使结果存在偏差，但鉴于这些金标准设备普遍得到研究领域的认可，同时，荟萃分析结果得到定性结果的支撑，文章的结果仍具有较强的实践意义。
3.6   结论与建议   力量训练中的便携式商用测速设备类型和品牌多样。尽管不同设备测量速度的效度受力量训练的器械、动作、强度，以及速度指标的影响，但整体上拉线测速类设备和光电摄像类设备的效度最优，其次为移动端APP类，加速度计类设备的效度较低。

随着运动训练科学化的国际发展趋势[64]，大数据和智能化将代表力量训练的未来，速度获取的便捷性，加之其与负荷、疲劳的强相关关系，速度将成为未来数据驱动力量训练的主要指标，而其测量工具将在力量训练中被广泛应用。

未来的建议：①优先选择拉线测速和光电摄像类设备，避免使用APP和加速度计类测速设备；②国内可抓住力量训练数字化的商机，开展商用速度测量设备的研发，重点关注光电摄像类产品；③采用速度进行力量训练负荷安排时，需要考虑速度测量设备的固有误差。
中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

文题释义：
力量训练：作为非药物医疗健康促进的最有效措施之一，力量训练是指人体通过自主的肌肉收缩对抗外部阻力的训练方式，可有效提升肌肉的肌力和骨骼的强度。
便携式测速设备：主要指可移动并方便携带的用于测量动作向心收缩速度的设备，包括拉线测速、加速度计、光电摄像和移动端APP设备等。

中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

力量训练是维持、改善肌肉和骨骼组织健康的重要非药物医疗手段。力量训练效果取决与对负荷的精确安排和调控[2]。然而，传统的基于最大力量百分比(%1RM)的负荷设定方法需要测量个体的最大力量水平，不适用于青少年、老年及功能不全的人群。动作速度指标因其与负荷强度、重复次数、疲劳极高相关性，获取的实时性和便捷性，使得基于速度量化负荷的力量训练成为了力量训练负荷及疲劳监控的新方法，弥补了传统方法的不足。测速设备测量的准确性和可靠性是确保速度负荷精确安排的关键。然而，力量训练中常用的便携式商用测速设备品牌纷杂，这些不同设备之间的测量误差将误导数据模型的输出结果，致使长期训练适应和急性训练疲劳造成的速度变化被掩盖，使实践人员对力量训练负荷的监控、评估和调整失准，削弱力量训练的精准性。

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