Bibliografi Analitik Berjalan

Inoue K, et al. (2023)

"Association of Daily Step Patterns With Mortality in US Adults"

JAMA Network Open 2023;6(3):e235174

Kajian terhadap 4,840 orang dewasa AS menunjukkan bahawa 8,000-9,000 langkah/hari pada orang dewasa yang lebih tua mengurangkan kadar kematian. Manfaat mencapai tahap plateau melebihi julat ini, mencadangkan pulangan yang semakin berkurangan pada kiraan langkah yang lebih tinggi.

Lee I-M, et al. (2019)

"Association of Step Volume and Intensity With All-Cause Mortality in Older Women"

JAMA Internal Medicine 2019;179(8):1105-1112

Kajian terhadap 16,741 wanita tua (umur purata 72 tahun) menunjukkan pengurangan kematian dengan ≥4,400 langkah/hari, dengan manfaat mencapai tahap plateau sekitar 7,500 langkah/hari. Menubuhkan bukti bahawa "lebih banyak tidak selalunya lebih baik."

Ding D, et al. (2025)

"Steps per day and all-cause mortality: a systematic review and meta-analysis"

The Lancet Public Health 2025 (dalam talian mendahului cetakan)

Meta-analisis komprehensif yang menyediakan hubungan dos-tindak balas antara langkah harian dan hasil kesihatan merentasi pelbagai populasi.

Del Pozo-Cruz B, et al. (2022)

"Association of Daily Step Count and Intensity With Incident Morbidity and Mortality Among Adults"

JAMA Internal Medicine 2022;182(11):1139-1148

Kajian terhadap 78,500 orang dewasa UK memperkenalkan metrik Peak-30 cadence. Mendapati bahawa kedua-dua jumlah langkah DAN peak-30 cadence secara bebas dikaitkan dengan pengurangan morbiditi dan mortaliti. Peak-30 cadence mungkin lebih penting daripada jumlah langkah untuk hasil kesihatan.

Master H, et al. (2022)

"Association of step counts over time with the risk of chronic disease in the All of Us Research Program"

Nature Medicine 2022;28:2301–2308

Kajian berskala besar menunjukkan kiraan langkah yang berterusan dari masa ke masa mengurangkan risiko penyakit kronik termasuk diabetes, obesiti, apnea tidur, GERD, dan kemurungan.

Del Pozo-Cruz B, et al. (2022)

"Association of Daily Step Count and Intensity With Incident Dementia in 78,430 Adults Living in the UK"

JAMA Neurology 2022;79(10):1059-1063

Langkah harian dan intensiti langkah kedua-duanya dikaitkan dengan pengurangan risiko demensia. Dos optimum sekitar 9,800 langkah/hari, dengan manfaat tambahan daripada cadence yang lebih tinggi (berjalan pantas).

Tudor-Locke C, et al. (2019) — CADENCE-Adults Study

"Walking cadence (steps/min) and intensity in 21-40 year olds: CADENCE-adults"

International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity 2019;16:8

Kajian penting yang menubuhkan 100 langkah/min sebagai ambang untuk intensiti sederhana (3 METs) dengan sensitiviti 86% dan spesifisiti 89.6% pada 76 peserta berusia 21-40 tahun. Penemuan ini membentuk asas untuk pemantauan intensiti berasaskan cadence dalam berjalan.

Tudor-Locke C, et al. (2020)

"Walking cadence (steps/min) and intensity in 41 to 60-year-old adults: the CADENCE-adults study"

International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity 2020;17:137

Mengesahkan ambang 100 spm untuk intensiti sederhana pada orang dewasa pertengahan umur (41-60 tahun). Menubuhkan 130 spm sebagai ambang untuk intensiti cergas (6 METs).

Aguiar EJ, et al. (2021)

"Cadence (steps/min) and relative intensity in 21 to 60-year-olds: the CADENCE-adults study"

International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity 2021;18:27

Meta-analisis yang mengesahkan ambang cadence kekal stabil merentasi umur 21-85 tahun, menyokong kebolehgunaan sejagat pemantauan intensiti berasaskan cadence.

Moore CC, et al. (2021)

"Development of a Cadence-based Metabolic Equation for Walking"

Medicine & Science in Sports & Exercise 2021;53(1):165-173

Membangunkan persamaan mudah: METs = 0.0219 × cadence + 0.72. Model ini menunjukkan ketepatan 23-35% lebih tinggi daripada persamaan ACSM standard, dengan kepersisan ~0.5 METs pada kelajuan berjalan biasa.

Tudor-Locke C, et al. (2022)

"Cadence (steps/min) and intensity during ambulation in 6–20 year olds: the CADENCE-kids study"

International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity 2022;19:1

Asas bukti untuk penyelidikan intensiti-cadence merentasi kumpulan umur, menyediakan rangka kerja komprehensif untuk pentafsiran.

American Heart Association (AHA)

"Target Heart Rates Chart"

Rujukan standard untuk latihan zon kadar jantung. Intensiti sederhana = 50-70% kadar jantung maksimum; cergas = 70-85% kadar jantung maksimum.

Studenski S, et al. (2011)

"Gait Speed and Survival in Older Adults"

JAMA 2011;305(1):50-58

Kajian penting terhadap 34,485 orang dewasa yang lebih tua yang menubuhkan kelajuan gaya berjalan sebagai peramal kelangsungan hidup. Kelajuan <0.8 m/s dikaitkan dengan kadar kematian yang lebih tinggi; kelajuan >1.0 m/s menunjukkan kesihatan berfungsi yang baik. Kelajuan gaya berjalan kini dianggap sebagai "tanda vital" kesihatan pada orang dewasa yang lebih tua.

Pamoukdjian F, et al. (2022)

"Gait speed and falls in older adults: A systematic review and meta-analysis"

BMC Geriatrics 2022;22:394

Semakan payung yang menubuhkan hubungan kuat antara kelajuan gaya berjalan yang lebih perlahan dan peningkatan risiko jatuh pada orang dewasa yang lebih tua yang tinggal di komuniti.

Verghese J, et al. (2023)

"Annual decline in gait speed and falls in older adults"

BMC Geriatrics 2023;23:290

Perubahan tahunan dalam kelajuan gaya berjalan meramalkan risiko jatuh. Pemantauan perubahan kelajuan gaya berjalan tahunan membolehkan intervensi awal untuk mencegah jatuh.

Hausdorff JM, et al. (2005)

"Gait variability and fall risk in community-living older adults: a 1-year prospective study"

Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation 2005;2:19

Peningkatan variabiliti gaya berjalan (pekali variasi dalam masa langkah) meramalkan risiko jatuh. CV >3-4% dalam berjalan normal menunjukkan peningkatan risiko.

Hausdorff JM (2009)

"Gait dynamics in Parkinson's disease: common and distinct behavior among stride length, gait variability, and fractal-like scaling"

Chaos 2009;19(2):026113

Analisis fraktal corak gaya berjalan dalam penyakit Parkinson menunjukkan dinamik langkah yang diubah dan kehilangan kerumitan dalam keadaan neurologi.

Moe-Nilssen R, Helbostad JL (2004)

"Estimation of gait cycle characteristics by trunk accelerometry"

Journal of Biomechanics 2004;37(1):121-126

Menubuhkan kebolehpercayaan accelerometer yang dipasang pada batang tubuh untuk analisis gaya berjalan, membentuk asas untuk penilaian gaya berjalan telefon pintar dan jam tangan pintar.

Phinyomark A, et al. (2020)

"Fractal analysis of human gait variability via stride interval time series"

Frontiers in Physiology 2020;11:333

Semakan kaedah analisis fraktal (DFA alpha) untuk mengkuantifikasi korelasi jarak jauh dalam corak gaya berjalan, berguna untuk mengesan keadaan neurologi.

Ralston HJ (1958)

"Energy-speed relation and optimal speed during level walking"

Internationale Zeitschrift für angewandte Physiologie 1958;17:277-283

Kajian klasik yang menubuhkan lengkung berbentuk U ekonomi berjalan. Kelajuan berjalan optimum (kos tenaga minimum) berlaku pada kira-kira 1.25 m/s (4.5 km/j) pada tanah rata.

Zarrugh MY, et al. (2000)

"Preferred Speed and Cost of Transport: The Effect of Incline"

Journal of Experimental Biology 2000;203:2195-2200

Kos pengangkutan meningkat dengan ketara dengan kecerunan. Kecerunan +5% meningkatkan kos metabolik dengan ketara; kecerunan menurun (-5 hingga -10%) meningkatkan kos brek eksentrik.

Lim HT, et al. (2018)

"A simple model to estimate metabolic cost of human walking across slopes and surfaces"

Scientific Reports 2018;8:5279

Model mekanikal kos tenaga berjalan yang menggabungkan kecerunan dan jenis rupa bumi, membolehkan ramalan permintaan metabolik merentasi pelbagai keadaan.

Steudel-Numbers K, Tilkens MJ (2022)

"The effect of lower limb length on the energetic cost of locomotion: implications for fossil hominins"

eLife 2022;11:e81939

Analisis pertukaran tenaga/masa dalam strategi pengaturan kadar manusia merentasi kelajuan berjalan dan kecerunan yang berbeza.

Apple Inc. (2021)

"Using Apple Watch to Estimate Cardio Fitness with VO₂ max"

Kertas putih teknikal yang menerangkan metodologi Apple Watch untuk menganggarkan VO₂max semasa berjalan, berlari, dan mendaki luar. Menggunakan kadar jantung, kelajuan GPS, dan data accelerometer dengan algoritma yang disahkan.

Apple Developer Documentation

"HKQuantityTypeIdentifier.vo2Max"

Dokumentasi API HealthKit rasmi untuk mengakses data VO₂max. Unit: mL/(kg·min). Apple Watch Series 3+ menganggarkan VO₂max semasa aktiviti kardio luar.

Apple Support

"About Cardio Fitness on Apple Watch"

Dokumentasi berhadapan pengguna yang menerangkan tahap kecergasan kardio, cara pengukuran, dan cara meningkatkannya. Termasuk julat normatif khusus umur dan jantina.

Apple Developer Documentation

"HKCategoryTypeIdentifier.lowCardioFitnessEvent"

API untuk mengesan peristiwa kecergasan kardio rendah, membolehkan intervensi kesihatan proaktif apabila VO₂max jatuh di bawah ambang khusus umur/jantina.

Apple Inc. (2022)

"Measuring Walking Quality Through iPhone Mobility Metrics"

Kertas putih yang memperincikan pengesahan metrik berjalan berasaskan iPhone: kelajuan berjalan, panjang langkah, peratusan sokongan berganda, asimetri berjalan. iPhone 8+ dengan iOS 14+ boleh mengumpul metrik ini secara pasif apabila dibawa dalam poket/beg.

Apple WWDC 2021

"Explore advanced features of HealthKit — Walking Steadiness"

Sesi teknikal memperkenalkan metrik Walking Steadiness: ukuran komposit keseimbangan, kestabilan, dan koordinasi yang diperoleh daripada parameter gaya berjalan. Menyediakan klasifikasi risiko jatuh (OK, Rendah, Sangat Rendah).

Apple Newsroom (2021)

"Apple advances personal health by introducing secure sharing and new insights"

Pengumuman ciri Walking Steadiness dalam iOS 15, membolehkan pengesanan risiko jatuh dan cadangan intervensi untuk pengguna yang berisiko.

Moon S, et al. (2023)

"Accuracy of the Apple Health app for measuring gait speed: Observational study"

JMIR Formative Research 2023;7:e44206

Kajian pengesahan menunjukkan pengukuran kelajuan berjalan aplikasi Apple Health berkorelasi dengan baik dengan penilaian gred penyelidikan (r=0.86-0.91), menyokong utiliti klinikal.

Android Developer Documentation

"Health Connect data types and data units"

Dokumentasi rasmi untuk jenis data Health Connect termasuk StepsRecord, StepsCadenceRecord, SpeedRecord, DistanceRecord, HeartRateRecord, Vo2MaxRecord. API standard untuk integrasi data kesihatan Android.

Google Fit Documentation

"Step count cadence data type"

Dokumentasi API Google Fit untuk data cadence langkah (langkah per minit), membolehkan pemantauan aktiviti berasaskan intensiti pada peranti Android.

Google Fit Documentation

"Read daily step total"

Tutorial untuk mengakses jumlah langkah harian yang diagregatkan daripada API Google Fit, termasuk data daripada pelbagai sumber (sensor telefon, peranti boleh pakai).

Android Developer Guide

"Health Connect overview"

Gambaran keseluruhan platform Health Connect, repositori data kesihatan bersatu Google untuk Android, membolehkan perkongsian data merentas aplikasi dengan persetujuan pengguna.

Zandbergen PA, Barbeau SJ (2011)

"Positional Accuracy of Assisted GPS Data from High-Sensitivity GPS-enabled Mobile Phones"

PLOS ONE 2011;6(7):e24727

Kajian pengesahan ketepatan GPS telefon pintar dalam persekitaran bandar. Ralat purata 5-8m di kawasan terbuka, meningkat kepada 10-20m di lorong bandar. Menubuhkan garis dasar untuk jangkaan ketepatan GPS pengguna.

Wu X, et al. (2025)

"Sidewalk-level pedestrian map matching using smartphone GNSS data"

Satellite Navigation 2025;6:3

Algoritma padanan peta khusus kaki lima yang novel untuk navigasi pejalan kaki, meningkatkan ketepatan dalam persekitaran bandar di mana padanan rangkaian jalan standard gagal.

Jiang C, et al. (2020)

"Accurate and Direct GNSS/PDR Integration Using Extended Kalman Filter for Pedestrian Smartphone Navigation"

Pelaksanaan teknikal gabungan sensor GNSS/IMU menggunakan Extended Kalman Filter, membolehkan penentuan kedudukan berterusan apabila isyarat GPS hilang (terowong, peralihan dalaman).

Zhang G, et al. (2019)

"Hybrid Map Matching Algorithm Based on Smartphone and Low-Cost OBD in Urban Canyons"

Remote Sensing 2019;11(18):2174

Skim penentuan kedudukan hibrid yang menggabungkan GNSS dengan sensor inersia untuk ketepatan yang lebih baik dalam persekitaran bandar yang mencabar (bangunan tinggi, litupan pokok).

American Thoracic Society (2002)

"ATS Statement: Guidelines for the Six-Minute Walk Test"

American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine 2002;166:111-117

Protokol standard rasmi untuk Ujian Berjalan 6 Minit (6MWT), penilaian klinikal kapasiti senaman berfungsi yang digunakan secara meluas. Termasuk garis panduan pentadbiran, nilai normatif, dan pentafsiran.

Podsiadlo D, Richardson S (1991)

"The Timed 'Up & Go': A Test of Basic Functional Mobility for Frail Elderly Persons"

Journal of the American Geriatrics Society 1991;39(2):142-148

Penerangan asal ujian Timed Up and Go (TUG), penilaian standard emas mobiliti berfungsi dan risiko jatuh pada orang dewasa yang lebih tua. Masa >14 saat menunjukkan risiko jatuh tinggi.

Ainsworth BE, et al. (2011)

"2011 Compendium of Physical Activities: A Second Update of Codes and MET Values"

Medicine & Science in Sports & Exercise 2011;43(8):1575-1581

Rujukan komprehensif yang menyenaraikan nilai MET untuk 800+ aktiviti. Nilai khusus berjalan: 2.0 METs (sangat perlahan, <2 mph), 3.0 METs (sederhana, 2.5-3 mph), 3.5 METs (pantas, 3.5 mph), 5.0 METs (sangat pantas, 4.5 mph).

Ainsworth BE, et al. (2024)

"The 2024 Adult Compendium of Physical Activities: An Update of Activity Codes and MET Values"

Journal of Sport and Health Science 2024 (dalam talian mendahului cetakan)

Kemas kini terkini kepada Kompendium, menggabungkan aktiviti baharu dan nilai MET yang disemak berdasarkan penyelidikan terkini. Rujukan penting untuk pengiraan perbelanjaan tenaga.

Fukuchi RK, et al. (2019)

"Effects of walking speed on gait biomechanics in healthy participants: a systematic review and meta-analysis"

Systematic Reviews 2019;8:153

Meta-analisis komprehensif kesan kelajuan berjalan pada parameter spatiotemporal, kinematik, dan kinetik. Saiz kesan sederhana hingga besar menunjukkan bahawa kelajuan secara fundamental mengubah mekanik gaya berjalan.

Mirelman A, et al. (2022)

"Present and future of gait assessment in clinical practice: Towards the application of novel trends and technologies"

Frontiers in Medical Technology 2022;4:901331

Semakan teknologi boleh pakai dan aplikasi AI untuk penilaian gaya berjalan klinikal, termasuk parameter spatiotemporal, kinematik, dan skala klinikal (UPDRS, SARA, Dynamic Gait Index).

Mann RA, et al. (1986)

"Comparative electromyography of the lower extremity in jogging, running, and sprinting"

American Journal of Sports Medicine 1986;14(6):501-510

Kajian EMG klasik yang membezakan mekanik berjalan daripada berlari. Berjalan mempunyai 62% fasa sokongan berbanding 31% dalam berlari; corak pengaktifan otot yang berbeza menunjukkan biomekanik yang berbeza secara fundamental.

Straczkiewicz M, et al. (2023)

"A 'one-size-fits-most' walking recognition method for smartphones, smartwatches, and wearable accelerometers"

npj Digital Medicine 2023;6:29

Algoritma pengecaman berjalan sejagat yang mencapai sensitiviti 0.92-0.97 merentasi jenis peranti dan lokasi badan yang berbeza. Disahkan dengan 20 set data awam, membolehkan penjejakan aktiviti yang konsisten merentasi platform.

Porciuncula F, et al. (2024)

"Wearable Sensors in Other Medical Domains with Application Potential for Orthopedic Trauma Surgery"

Sensors 2024;24(11):3454

Semakan aplikasi sensor boleh pakai untuk mengukur kelajuan berjalan dunia sebenar, kiraan langkah, daya tindak balas tanah, dan julat pergerakan menggunakan accelerometer, giroskop, dan magnetometer.

Ungvari Z, et al. (2023)

"The multifaceted benefits of walking for healthy aging: from Blue Zones to molecular mechanisms"

GeroScience 2023;45:3211–3239

Semakan komprehensif menunjukkan 30 min/hari berjalan × 5 hari mengurangkan risiko penyakit. Kesan anti-penuaan pada fungsi peredaran, kardiopulmonari, dan imun. Mengurangkan risiko penyakit kardiovaskular, diabetes, dan penurunan kognitif.

Karstoft K, et al. (2024)

"The health benefits of Interval Walking Training"

Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism 2024;49(1):1-15

Semakan Latihan Berjalan Selang (IWT) yang menggantikan berjalan pantas dan perlahan. Meningkatkan kecergasan fizikal, kekuatan otot, dan kawalan glisemik dalam diabetes jenis 2 lebih baik daripada berjalan sederhana berterusan.

Morris JN, Hardman AE (1997)

"Walking to health"

Sports Medicine 1997;23(5):306-332

Semakan klasik yang menubuhkan bahawa berjalan pada >70% kadar jantung maksimum membangunkan kecergasan kardiovaskular. Meningkatkan metabolisme HDL dan dinamik insulin/glukosa. Asas berjalan sebagai intervensi kesihatan.