Cross-Sectional Age Comparisons Understate Individual Performance Decline in Endurance Athletes: A Within-Runner Analysis of 264,213 Boston Marathon Finishes
通过分析超过15,000名波士顿马拉松跑者的纵向面板数据，本研究表明，传统的横截面比较显著低估了个人耐力表现的下降——在65岁时低估了约50%——因为这些比较未能考虑到随着时间推移退出比赛的较慢运动员所导致的选择性流失。
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几十年来，科学家和教练一直试图绘制人体开始失去耐力的确切时刻。他们想知道一名跑者随着年龄增长速度会减慢多少，这个问题对于规划竞争未来的运动员以及研究人类如何衰老的科研人员来说都至关重要。衡量这一问题的标准方法是观察单场比赛，将所有完赛者排成一列，并将四十岁选手的平均成绩与六十岁选手的平均成绩进行比较。这种方法假设这两组之间的差异仅仅是由于年龄增长所致。然而，这种方法忽略了一个微妙但强大的过滤器：那些坚持跑步的人。如果较慢的跑者比较快的跑者更早退出这项运动，那么在任何给定赛事中的六十岁跑者群体，并不是二十年前所有四十岁人群的随机样本。相反，它是一个经历了长期淘汰过程后的幸存者群体，留下的是那些最具韧性和一致性的表现者。这创造了一个扭曲的图景，使得衰老过程看起来比个体实际经历的过程要温和得多。
密歇根大学和北卡罗来纳大学的研究人员在2026年发表的一项新研究通过观察同一批跑者随时间的变化，而非比较不同时期的不同人，挑战了传统观点。研究团队分析了波士顿马拉松赛事的十四年结果，这是一场每年春天在同一赛道上进行的比赛。他们收集了2001年至2014年的完赛记录，这段时期包含了超过28万次完赛记录。为了追踪个体，研究人员利用姓名、性别、国家和出生年份将不同年份的跑者联系起来。这使他们能够为15,465名至少参加过三次不同马拉松赛事的跑者建立详细的历史档案，从而创造了共计65,490个用于研究的个人比赛结果。通过追踪这些特定的人如何随着年龄增长，研究人员可以测量单个跑者每年减慢的速度，而不受当天比赛中其他人的影响。
结果揭示了两种观察数据方式之间的显著差异。当研究人员在同一场比赛中比较不同年龄的不同跑者时（这是通常的做法），他们发现当跑者处于45岁时，其成绩每年增加约1.28分钟。然而，当他们追踪同一批个体随时间的变化时，下降幅度要剧烈得多。对于同样处于45岁的阶段，个体跑者的速度实际上每年减慢1.62分钟。随着运动员年龄的增长，这一差距显著扩大。到55岁时，横截面研究法显示速度每年减慢2.13分钟，而追踪个体则显示减慢3.05分钟。在65岁时，这种差异变得最为剧烈。传统方法估计速度每年减慢2.98分钟，但追踪相同跑者的数据显示，他们的速度实际上每年减慢4.45分钟。换句话说，标准衡量方法低估了六十多岁跑者大约50%的衰退率。
该研究还确定了这种差异背后的机制：选择性退出。研究人员检查了谁会在随后的年份返回波士顿马拉松赛场，发现较慢的跑者回归的可能性要低得多。在任何一场比赛中，成绩最好的前25%的完赛者有84%的机会再次参赛，而成绩最慢的25%只有77%的机会。此外，回归的可能性随年龄增长而下降；每增加一岁，跑者回归的可能性都会略微降低。这种模式意味着，随着岁月流逝，比赛中的高龄组人群会越来越多地由那些成功避免了受伤或丧失动力、且极具韧性的运动员所填充。当研究人员将今天的六十岁跑者与今天的四十岁跑者进行比较时，他们是在将一个“幸存者群体”与一个尚未被时间过滤的群体进行比较。这种生存者偏差平滑了曲线，使得衰老看起来比对普通人而言其实更为严重。
即使研究人员针对特定条件（例如2012年比赛中的极端高温，这减慢了当年的整个赛场速度）进行了调整，这些发现依然成立。他们还发现，这种更剧烈的下降在男性和女性中都是一致的，尽管在每个年龄段，男性的减速速度都略快于女性。研究表明，目前用于比较不同年代运动员的年龄分级标准可能过于乐观。这些标准是基于该年龄组内剩余竞争者的表现，而非基于个体运动员的轨迹。因此，一名步入六十岁的运动员可能会发现，其个人的表现下滑速度超过了他们试图达到的标准，这并非因为标准太严苛，而是因为标准本身是基于一个因运动流失率而受到人工保留的群体。
最终，这项研究表明，要理解一个人的表现如何随年龄变化，必须随时间追踪那个人。在单一时间点比较不同的人只能提供一个关于“谁留在了比赛中”的快照，却无法捕捉到人体失去耐力的真实速度。波士顿马拉松的数据表明，虽然从看台上观察这项运动时看起来像是缓慢的下降坡度，但对于赛道上的跑者而言，现实却是更为陡峭的下滑。对于那些对人类衰老的生物学现实感兴趣，或正在规划自身未来的运动员来说，教训很明确：个体的路径往往比人群的平均水平更具挑战性。
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