Abstract

Zielsetzung. Ziel dieser Studie ist es, den Zusammenhang zwischen verschiedenen Arten von körperlicher Aktivität (PA) im Alltag und körperlicher Fitness (PF) und Gesundheit im Erwachsenenalter zu untersuchen. Methoden. Insgesamt 723 Männer und Frauen im Alter von 28 bis 76 Jahren nahmen 1681 Mal an vier Messzeitpunkten zwischen 1992 und 2010 an dieser Studie teil. In jedem Studienjahr wurden selbstberichtete PA, anthropometrische Daten, der körperliche Gesundheitszustand (HS) und der PF erfasst. Zur Analyse der Messwerte wurde die hierarchische lineare Modellierung (HLM) verwendet. Ergebnisse. PF und HS verschlechterten sich mit zunehmendem Alter, während die sportliche Aktivität (SA) abnahm. Die Modellierung zeigte, dass Geschlecht, Alter und SES bei PA, PF und HS eine wichtige Rolle spielen. Sportler weisen eine höhere HS und HF auf als Nicht-Sportler. Gewohnheitsmäßige Aktivität (HA) zeigte ebenfalls eine positive Beziehung zu PF und HS, aber die Auswirkungen waren geringer als bei SA. Die arbeitsbezogene Aktivität (WRA) zeigte keinen signifikanten Zusammenhang mit PF oder HS. Schlussfolgerungen. Vergleichbare Mengen an PA können zu unterschiedlichen Auswirkungen auf PF oder HS führen. Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung von Kontext, Inhalt und Zweck von PA, wenn es um den Nutzen für Gesundheit oder Fitness geht. Sich einfach nur zu bewegen, ist nicht genug.

1. Einleitung

Es besteht Einigkeit darüber, dass regelmäßige körperliche Aktivität (PA) die körperliche Fitness (PF) und die Gesundheit verbessern und bei der Prävention von Krankheiten helfen kann. Mehrere Studien haben gezeigt, dass körperlich aktive Erwachsene in verschiedenen Ländern und Bevölkerungsgruppen gesünder sind und einen höheren Gesundheitszustand aufweisen als inaktive Erwachsene. Körperliche Aktivität wird daher als Teil eines gesunden Lebensstils gefördert. Das derzeitige Verständnis der Beziehung zwischen PA, PF und Gesundheit lässt sich anhand des Modells von Bouchard et al. veranschaulichen (Abbildung 1). Das Modell veranschaulicht, dass sich der PA auf die Fitness und die Gesundheit auswirken kann und dass die Beziehungen auch wechselseitig sind. Darüber hinaus ist bekannt, dass andere Faktoren wie persönliche und soziale Attribute, Alter, Geschlecht und sozioökonomischer Status (SES) PF, HS, PA und ihre Beziehungen beeinflussen.

Abbildung 1

Beziehung zwischen PA, Fitness und Gesundheit .

Neben den allgemein bekannten positiven Effekten von PA ist auch bekannt, dass der Zusammenhang zwischen PA und PF und Gesundheit zwischen verschiedenen Mengen, Intensitäten und Kontexten körperlicher Aktivität variiert und ein klares Dosis-Wirkungs-Prinzip zwischen Menge, Intensität und Wirkung noch nicht bekannt ist . So haben beispielsweise neuere Studien, die arbeitsbezogene Aktivitäten bewerten, keinen positiven Einfluss auf die Körperzusammensetzung und Gesundheitsfaktoren festgestellt, und insbesondere bei älteren Menschen sind Verletzungen und körperlicher Verschleiß durch körperliche Aktivität keine Seltenheit. Nichtsdestotrotz wissen wir aus randomisierten, kontrollierten Studien, dass angewandte „hochwertige“, d. h. geplante und kontrollierte PA die Fitness und Gesundheit in jedem Lebensabschnitt verbessern kann. Der Forschungsstand zu den Langzeiteffekten von nicht angewandter, langfristiger, alltäglicher körperlicher Aktivität, wie z. B. gewohnheitsmäßiger Fortbewegung, langfristiger Aktivität in Sportvereinen oder arbeitsbezogener Aktivität, ist jedoch unzureichend. In einer Meta-Analyse von Dionne et al. wurden sechs Studien mit hoher methodischer Qualität über den Zusammenhang zwischen PA im Alltag und kardiovaskulärer Fitness beschrieben, wobei die berichteten Korrelationen von = .25 bis = .76 reichten. Andere Autoren weisen darauf hin, dass die Beziehung zwischen PA und Gesundheit und PF-Messungen stark von soziodemografischen Merkmalen (z. B. Alter, Geschlecht und SES), Settings (z. B. Freizeit-PA, Pendeln und Sport), Umfang der körperlichen Aktivität (Intensität, Häufigkeit und Dauer) und Fitnessniveau sowie von den Gesundheits- und Fitness-Messungen abhängt.

Um die Beziehung zwischen verschiedenen Arten von langfristigem PA, PF und Gesundheit über die gesamte Lebensspanne zu analysieren, sind aufwändige Längsschnittstudien erforderlich. Die meisten der durchgeführten Längsschnittstudien beziehen sich jedoch auf die Auswirkungen körperlicher Aktivität auf sehr spezifische Erkrankungen, wie Diabetes mellitus Typ 2, Depression, Osteoporose oder chronische Lungenerkrankungen, oder konzentrieren sich nur auf Trends von PA-Fitness und Gesundheit. Darüber hinaus haben nur wenige die Abhängigkeit von demographischen Faktoren (z.B. Alter, Geschlecht und sozioökonomischer Status) berücksichtigt.

Deshalb ist das Ziel dieser Studie, die Längsschnittbeziehung zwischen verschiedenen Arten von nicht angewandter, täglicher PA und PF und HS bei Erwachsenen zu untersuchen und den Einfluss der soziodemographischen Determinanten Alter, Geschlecht und SES zu bewerten.

2. Forschungsmethoden

2.1. Studienstichprobe und Design

Die Daten wurden im Rahmen einer gemeindebasierten Längsschnittstudie in Deutschland mit vier Messungen in den Jahren 1992, 1997, 2002 und 2010 erhoben. Die Teilnehmer wurden nach dem Zufallsprinzip aus den Einwohnermeldeämtern der Gemeinden ausgewählt. Die Teilnahme war freiwillig. Die Probanden gaben ihre schriftliche Einwilligung zur Teilnahme an der Studie. Die angewandten Protokolle wurden von einem wissenschaftlichen Beirat, der Schettler-Klinik, Bad Schönborn, Deutschland, sowie der Ethikkommission des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) genehmigt.

Insgesamt 723 verschiedene Probanden (366 f und 357 m) im Alter von 28-76 Jahren nahmen im Verlauf der Studie 1681 Mal teil. Die Rücklaufquote der Ausgangsstichprobe im Jahr 1992 betrug 56%. Für die erste Stichprobe wurden fünf Gruppen im Alter von 35, 40, 45, 50 und mehr Jahren eingeladen. In jeder nachfolgenden Welle wurden neue Teilnehmer zwischen 28 und 38 Jahren rekrutiert, um die Ausfälle zu kompensieren. Die Gesamtzahl der Teilnehmer für jeden der vier Messzeitpunkte war 1992: 480, 1997: 456, 2002: 429 und 2010: 310. Eine telefonische Befragung der Non-Responder ergab keine signifikanten Unterschiede in ausgewählten Parametern (z. B. SES, körperlicher Gesundheitszustand und körperliche Aktivität) zwischen Teilnehmern und eingeladenen Nichtteilnehmern, mit Ausnahme des Migrationshintergrunds. Die deskriptiven Statistiken der Stichprobe sind in Tabelle 1 dargestellt.

Die Stichprobe zeigt repräsentative Merkmale hinsichtlich BMI und SES für eine ländliche Gemeinde in Deutschland. Die PA ist jedoch tendenziell leicht überdurchschnittlich für Deutschland.

2.2. Maßnahmen

2.2.1. Körperliche Aktivität

Die wöchentliche sportliche Aktivität, die gewohnheitsmäßige Aktivität und die arbeitsbezogene Aktivität wurden mittels Fragebogen erhoben. Eine Schätzung des wöchentlichen Energieverbrauchs in MET-Stunden pro Woche für SA, HA und WRA wurde nach Ainsworth et al. als Produkt aus wöchentlicher Häufigkeit, Dauer und Intensität der Art der Aktivität berechnet.

Die sportliche Aktivität (SA) wurde aus Fragen zur Häufigkeit (Anzahl der wöchentlichen Bewegungseinheiten), Dauer (Minuten pro Einheit), Intensität (nicht sehr intensiv, mäßig intensiv mit etwas Schwitzen und hoch intensiv mit viel Schwitzen) und Art der wöchentlichen sportlichen Aktivität berechnet. Für jede der drei Intensitäten wurde jeder Sportart ein spezifischer MET-Wert zugeordnet und durch Multiplikation mit der aufgewendeten Zeit wurde die SA in MET-Stunden pro Woche berechnet. Die gewohnheitsmäßige Aktivität (HA) wurde aus den täglichen Zeiten abgeleitet, in denen zu Fuß gegangen und mit dem Fahrrad gefahren wurde, sowie aus der Arbeit im Haushalt und der Gartenarbeit. Auch hier wurde jeder Art von HA ein spezifischer MET-Wert nach Ainsworth et al. zugeordnet und die MET-Stunden pro Woche berechnet. Die arbeitsbezogene Aktivität (WRA) wurde aus der am Arbeitsplatz verbrachten Zeit, einer Frage nach der Art der Aktivität bei der Arbeit (hauptsächlich sitzend, hauptsächlich stehend, hauptsächlich gehend und/oder in Bewegung) und einer Frage nach der Intensität der Aktivität bei der Arbeit (nicht sehr intensiv, mäßig intensiv und sehr intensiv) abgeleitet. Die MET-Stunden pro Woche für WRA wurden dann unter Verwendung der jeweiligen METs für die Aktivität am Arbeitsplatz berechnet.

A-priori-Analysen zeigten, dass zusätzlich zum Umfang der körperlichen Aktivität eine dichotome Variable aus der Frage „Treiben Sie Sport? Ja/Nein“ die Modellanpassungen signifikant verbesserte. Zusätzlich zum Umfang der SA wurde eine Variable „Sportler“ in die Modelle aufgenommen, die zwischen Teilnehmern, die Sport treiben, und Teilnehmern, die sich selbst als völlig unsportlich bezeichnen, trennt. Sie steht für Effekte eines aktiven Lebensstils, die nicht vom Ausmaß der Bewegung abhängig sind. Darüber hinaus wurde in den Abbildungen die folgende Schichtung verwendet: „kein Sport“: Teilnehmer, die durchgehend keine SA angaben; „Sportabbrecher“: Teilnehmer, die bei ihrer ersten, aber nicht bei ihrer letzten Untersuchung SA angaben; „Sportanfänger“: Teilnehmer, die bei ihrer ersten, aber bei ihrer letzten Untersuchung keine SA angaben; „kontinuierliche Sportler“: Teilnehmer, die bei jeder Untersuchung SA angaben. Der Fragebogen wurde auf Reliabilität (Test-Retest nach zwei Wochen: > .90 und Cronbachʼs Alpha = .94), faktorielle Validität und Messinvarianz geprüft .

2.2.2. Körperliche Fitness (PF)

Insgesamt wurden 13 motorische Leistungstests zur Bewertung der körperlichen Fitness verwendet. Die kardiorespiratorische Fitness wurde durch einen 2 km-Gehtest, die Kraft durch die Anzahl der Liegestütze in 40 Sekunden, Sit-ups in 40 Sekunden, die Handgriffstärke links und rechts und einen Sprung- und Reach-Test gemessen. Die beste Leistung aus zwei Versuchen wurde aufgezeichnet. Die Koordination wurde mit einer Testbatterie gemessen, die das Stehen auf einem Bein mit geschlossenen Augen, das Stehen auf einem Bein, während das zweite Bein im Kreis bewegt wurde, und drei Testaufgaben mit Bällen umfasste. Bei jedem Test bewertete ein geschultes Mitglied des Personals die Leistung als gut gemacht, gemacht oder nicht gemacht. Die Beweglichkeit wurde mit einem Sitz- und Reach-Test, der Rumpfseitenbeugung, der Schulter-Nacken-Beweglichkeit und der Dehnbarkeit der Kniesehne und des Rectus femoris-Muskels gemessen. Alle Testaufgaben wurden anhand der ursprünglichen Stichprobe von 35-jährigen Männern aus dem Jahr 1992 z-transformiert, und ihr arithmetisches Mittel bildete einen Fitness-Index ( = .85). Wenn mehr als 50 % der Testaufgaben in den Bereichen Koordination, Flexibilität, Kraft oder beim 2 km-Gehtest fehlten, wurde kein Fitnessindex berechnet. Logische Nullen, wie z.B. beim Sit-up-Test, sind dabei nicht berücksichtigt.

2.2.3. Körperlicher Gesundheitszustand (HS)

Der körperliche Gesundheitszustand wurde im Rahmen einer aufwändigen Gesundheitsuntersuchung durch einen niedergelassenen Arzt ermittelt. Nach einer ausführlichen Anamnese stellte der Arzt eine Diagnose in den Bereichen Orthopädie, Neurologie und Herz-Kreislauf-System mit folgenden Ergebnissen: 0 = „keine Einschränkungen“, 1 = „geringe Einschränkungen, die das tägliche Leben nicht beeinträchtigen“, 2 = „Einschränkungen, die das tägliche Leben beeinträchtigen“ und 3 = „große Einschränkungen, die das tägliche Leben stark beeinträchtigen“. Eine Skala für den körperlichen Gesundheitszustand (0-9) wurde aus der Summe der drei Skalen für Einschränkungen in der Orthopädie, der Neurologie und dem Herz-Kreislauf-System abgeleitet.

2.2.4. Sozioökonomischer Status (SES)

Basierend auf Methoden der Sozialstrukturanalyse wurden die Probanden anhand von Angaben zur formalen Bildung und zum beruflichen Status in vier sozioökonomische Statuskategorien eingeteilt. Wenn die Teilnehmer nicht berufstätig waren, wurde der berufliche Status des Lebenspartners herangezogen. Es wurden vier Kategorien gebildet: niedriger, mittlerer/niedriger, mittlerer/hoher und hoher SES.

2.3. Statistische Analyse

Die statistische Analyse wurde mit SPSS Statistics 22.0 durchgeführt. Die Funktion MIXED ML wurde verwendet, um hierarchische lineare Modelle von PF und HS durchzuführen. Bis auf die Prädiktoren für die körperliche Aktivität und das Alter wurden alle Variablen mit dem großen Mittelwert zentriert (GMC). Die Variablen für die körperliche Aktivität wurden nicht transformiert, wobei 0 keine körperliche Aktivität bedeutet, und das Alter wurde bei seinem niedrigsten Wert 28 auf Null gesetzt. Dies führt dazu, dass der konstante Term eine durchschnittlich inaktive Person im Alter von 28 Jahren widerspiegelt. Die Parameter in den Modellen sind Alter (Nullstellung bei 28), Alter2 (Nullstellung bei 28), Geschlecht (GMC), sozialer Status (GMC), Sportler (nein = 0; ja = 1), BMI (GMC), SA, HA, WRA und jede mögliche Interaktion erster Ordnung. Es wurde ein schrittweises Rückwärtsverfahren angewandt, bei dem alle Parameter und Interaktionen in ein erstes Modell einbezogen wurden. In jedem weiteren Schritt wurde der Prädiktor oder der Interaktionsterm mit dem höchsten Wert eliminiert und das Modell anschließend erneut durchgespielt. Das endgültige Signifikanzniveau wurde festgelegt, um die Komplexität der Modelle zu kompensieren und um zu verhindern, dass Modelle mit einer signifikant schlechteren Passung entstehen. Das endgültige Modell war erreicht, wenn kein Parameter oder Interaktionsterm einen höheren Wert als .10 aufwies.

3. Ergebnisse

3.1. Deskriptive Statistiken

Deskriptive Statistiken der SA-, HA-, WRA-, PF- und HS-Daten nach Geschlecht und Altersgruppe sind in Tabelle 2 dargestellt. bezieht sich auf die Gesamtzahl der Beobachtungen während der vier Messzeitpunkte bei den 723 Teilnehmern.

SA zeigt einen leichten Anstieg von der Altersgruppe 28-40 bis 41-50 und nimmt dann langsam über den beobachteten Lebensverlauf ab. Im Gegensatz zu SA nimmt die berichtete HA mit zunehmendem Alter der Stichprobe zu und macht einen großen Teil der körperlichen Aktivität bei älteren Menschen aus. Der Umfang der WRA ist im Alter von 28-60 Jahren relativ konstant und nimmt dann mit dem Ausscheiden aus dem Berufsleben ab. Da die meisten Menschen mindestens 8 Stunden pro Tag bei der Arbeit verbringen, ist die absolute Zahl der in WRA verbrachten MET-Stunden größer als in SA oder HA. Geschlechtsspezifische Unterschiede in der körperlichen Aktivität begünstigen Männer bei allen drei Arten von PA.

PF zeigt die erwarteten geschlechtsspezifischen Unterschiede zugunsten der Männer und nimmt mit zunehmendem Alter stetig ab. Mit abnehmender PF werden die Unterschiede zwischen Männern und Frauen jedoch geringer.

Mit abnehmender PF nimmt der Umfang der bei der körperlichen Untersuchung festgestellten gesundheitsbezogenen Einschränkungen zu. Ausgehend von nur geringfügigen gesundheitsbezogenen Einschränkungen im Alter von 28-40 Jahren nimmt der Gesundheitszustand der Stichprobe im Laufe der Zeit bis zu einem Wert von 3,25 ab, der jeweils für geringfügige Einschränkungen in den Bereichen Orthopädie, Neurologie und Herz-Kreislauf-System oder schwerwiegende Einschränkungen in mindestens einem der genannten Bereiche steht.

3.2. Körperliche Fitness

Die Parameterschätzung der HLM-Modellierung von PF ist in Tabelle 3 dargestellt. Die Zahlen wurden auf zwei relevante Ziffern gerundet.

Ein durchschnittlicher inaktiver Teilnehmer weist einen Fitnesswert von 93,74 auf (Tabelle 3: „konstanter Term“, Beschreibung siehe Statistikteil). Das Geschlecht ist der stärkste Prädiktor für den PF, wobei Männer einen um 7,00 -Werte höheren PF aufweisen als Frauen. Das quadrierte Alter und das Alter sind die zweitwichtigsten Prädiktoren für den PF. Negative Parameterschätzungen deuten auf einen beschleunigten Rückgang des PF mit zunehmendem Alter hin.

Unabhängig vom Umfang der Aktivität weisen Teilnehmer, die angaben, Sport zu treiben, einen um 1,50 -Werte höheren PF auf als unsportliche Personen (Tabelle 3: „Sportler“). Darüber hinaus steigt der PF um 0,052 -Werte pro MET-h, die bei SA verbracht werden. Im Vergleich dazu erhöht sich der PF um 0,013 -Werte pro MET-h HA. WRA zeigte keinen signifikanten Einfluss auf den PF.

Abbildung 2 zeigt die Entwicklung des PF im Laufe der beobachteten Lebensspanne für vier verschiedene Trainingsgruppen. Sportler weisen in jeder Altersgruppe einen höheren PF auf als Nicht-Sportler. Personen, die mit dem Sport beginnen, erhöhen ihren PF, während Personen, die mit dem Sport aufhören, PF verlieren. Interessanterweise ist der anfängliche Wert des PF bei späteren Aufhörern niedriger als bei Dauersportlern.

Abbildung 2

PF nach Alter und sportlicher Aktivität. „Kein Sport“: Teilnehmer, die durchgehend keine SA angaben; „Sportabbrecher“: Teilnehmer, die bei ihrer ersten, aber nicht bei ihrer letzten Untersuchung SA angaben; „Sportanfänger“: Teilnehmer, die bei ihrer ersten, aber bei ihrer letzten Untersuchung keine SA angaben; „Dauersportler“: Teilnehmer, die bei jeder Untersuchung SA angaben.

Neben Geschlecht, Alter und körperlicher Aktivität sind SES und BMI signifikante Prädiktoren für PF. Jeder Anstieg des SES um eine Kategorie zeigt einen Anstieg des PF um 0,91 -Werte. Der BMI ist negativ mit dem PF verbunden. Pro BMI-Punkt wurde ein Rückgang des PF um 0,18 -Werte beobachtet. Außerdem deutet eine positive Schätzung des Interaktionsparameters zwischen Alter und BMI auf einen zunehmenden Verlust an PF pro BMI mit zunehmendem Alter hin. Eine positive Schätzung des Interaktionsparameters zwischen dem quadrierten Alter und dem BMI zeigt jedoch, dass sich diese Beziehung in sehr hohen Altersgruppen umkehrt. Mit bzw. liegen diese Interaktionsterme jedoch am Rande des kritischen Wertes.

Schließlich signalisieren signifikante Zufallseffekte des konstanten Terms und des BMI und des Alters signifikante Beträge intrapersoneller Varianz in diesen Parametern bzw. dem Ausgangswert der Fitnessleistung.

3.3. Physischer Gesundheitszustand

Die Ergebnisse der HLM-Modellierung von HS sind in Tabelle 4 dargestellt.

Ein durchschnittlicher inaktiver Teilnehmer im Alter von 28 Jahren weist einen HS-Score von 1,12 auf (konstanter Term), was bedeutet, dass der durchschnittliche Stichprobenteilnehmer im frühen Erwachsenenalter kaum lebensstilbedingte gesundheitliche Einschränkungen aufweist. Das Alter ist der stärkste Prädiktor für HS mit einer Zunahme des Einschränkungs-Scores um 0,053 pro Jahr. Das quadrierte Alter war kein signifikanter Prädiktor, was auf einen linearen altersbedingten Anstieg des HS-Scores hindeutet. Der BMI ist ebenfalls ein starker Prädiktor für HS mit einem Anstieg des Einschränkungs-Scores um 0,10 Punkte pro BMI-Punkt. Darüber hinaus ist der SES ein signifikanter Prädiktor für die HS, wobei ein höherer SES für eine bessere HS steht.

Bewegung im Allgemeinen zeigt signifikante positive Auswirkungen auf die Aufrechterhaltung einer guten HS. Der lineare altersbedingte Verlust der HS im frühen und mittleren Erwachsenenalter wird bei Sportlern aufgehoben (ageathlete: -0,068; age: +0,053). Ein signifikanter, negativ assoziierter Interaktionsterm zwischen dem Quadrat des Alters und dem Athleten zeigt jedoch, dass auch Athleten HS verlieren, und zwar in hohem Alter noch schneller. Abbildung 3 zeigt die Entwicklung der HS im Verlauf der beobachteten Lebensspanne für vier verschiedene Sportgruppen.

Abbildung 3

HS nach Alter und Sportaktivität. „Kein Sport“: Teilnehmer, die durchgehend keine SA angaben; „Sportabbrecher“: Teilnehmer, die bei ihrer ersten, aber nicht bei ihrer letzten Untersuchung SA angaben; „Sportanfänger“: Teilnehmer, die bei ihrer ersten, aber bei ihrer letzten Untersuchung keine SA angaben; „Dauersportler“: Teilnehmer, die bei jeder Untersuchung SA angaben.

Die Höhe der SA zeigt keinen positiven Zusammenhang mit HS, ist aber negativ assoziiert, wenn sie mit hohen BMI-Werten (SABMI) kombiniert wird. HA zeigte einen positiven Einfluss auf HS, aber nur bei Männern (sexHA). Der Zusammenhang zwischen WRA und HS wird durch das Alter moderiert. Ausgehend von einer zunehmenden negativen Assoziation zwischen WRA und HS (ageWRA) kehrt sich der Zusammenhang zwischen WRA und HS in höherem Alter um und hohe WRA-Werte erweisen sich als Prädiktor für eine gute HS bei älteren Teilnehmern (age2WRA).

Neben der Moderation des Effekts von HA zeigt der Basisterm des Geschlechts einen leicht höheren Limitations-Score für Männer. Im Gegensatz zu PF hat der konstante Term des HS-Modells keinen signifikanten Zufallseffekt, was auf einen mehr oder weniger identischen Ausgangswert zwischen Teilnehmern im Alter von 28 Jahren hinweist. Ein signifikanter Zufallseffekt des Alters zeigt jedoch, dass die Steigung von HS innerhalb der Teilnehmer unterschiedlich ist.

4. Diskussion

4.1. Hauptergebnisse

Mit zunehmendem Alter nimmt der PF ab und die körperlichen Gesundheitseinschränkungen nehmen zu, während die SA abnimmt. Diese Ergebnisse stimmen mit zahlreichen anderen Studien überein und deuten darauf hin, dass sowohl die körperlichen Gesundheitsparameter als auch die SA mit zunehmendem Alter abnehmen.

SA war positiv mit Fitness und Gesundheit assoziiert, mit Ausnahme von hohen SA-Werten bei hohen BMI-Werten. Vergleichbare Mengen an gewohnheitsmäßiger Aktivität zeigten signifikant geringere Vorteile, und WRA zeigte keine Beziehung zu PF und nur eine geringe, uneinheitliche Assoziation mit HS.

4.2. Einfluss verschiedener Arten von PA auf den PF

Neben Geschlecht und Alter erwies sich die SA als der aussagekräftigste Prädiktor für den PF. Sportler haben in jeder Altersgruppe einen besseren PF als Nicht-Sportler, und Teilnehmer, die während der Studie mit dem Sport begannen, nahmen zu, während Teilnehmer, die mit dem Sport aufhörten, PF verloren. Dies steht im Einklang mit anderen Studien über SA und PF. Die Höhe der berichteten SA zeigte auch eine positive Beziehung zu PF. Die Ergebnisse bestätigen, dass SA in jeder Lebensphase für den Erhalt ausreichender motorischer Fähigkeiten wichtig ist.

Die Beziehung zwischen HA und PF unterscheidet sich von SA und PF. Obwohl die Mengen an HA und SA im mittleren Erwachsenenalter vergleichbar waren und die HA die SA im Alter übertraf, erwies sich das Verhältnis zwischen HA und PF als deutlich geringer als zwischen SA und PF. Dies könnte auf den unsystematischen Charakter der HA und ihre geringere Gesamtintensität zurückzuführen sein. Nur wenige andere Studien unterschieden zwischen HA und SA, aber diejenigen, die dies taten, zeigten ähnliche Ergebnisse. Eine neuere Studie über aerobe Fitness, Bewegungstraining und HA zeigte, dass Bewegungstraining zwar die aerobe Fitness verbessert, HA aber keinen signifikanten Zusammenhang mit der Fitness im Jugendalter aufweist.

Die Tatsache, dass WRA keine positiven Auswirkungen auf die Fitness hat, wurde auch in früheren Studien nachgewiesen. Jüngste Ergebnisse eines kanadischen Arbeitsplatzmanagementprogramms mit 4022 Teilnehmern zeigten, dass das Ausmaß der körperlichen Aktivität am Arbeitsplatz nicht mit der kardiorespiratorischen Fitness oder dem anthropometrischen und kardiometabolischen Risikoprofil zusammenhängt. Andere Studien berichteten sogar über negative Auswirkungen von WRA auf Gesundheitsparameter. Daten von Gutiérrez-Fisac et al. zeigten, dass ein hoher Anteil an WRA numerisch mit Adipositas-Parametern verbunden ist. In dieser Arbeit nicht vorgestellte Analysen, die die Fitness nach motorischen Fähigkeiten differenzierten, zeigten, dass WRA negativ mit der Flexibilität assoziiert ist, insbesondere wenn die Menschen älter werden.

4.3. Einfluss verschiedener Arten von PA auf HS

Teilnehmer, die angaben, Sport zu treiben, zeigten eine signifikant bessere HS als Inaktive. Im Vergleich zu den Ergebnissen für PF zeigte Sport jedoch einen geringeren Einfluss auf die HS. Auch wenn in vielen anderen Studien nicht zwischen SA und HA unterschieden wird, besteht ein Konsens über einen insgesamt positiven Zusammenhang zwischen Freizeitaktivitäten und Gesundheitsparametern. Interessanterweise zeigten unsere Daten, dass der Verlust von HS bei älteren Sportlern, ausgehend von einem höheren Niveau, höher war als bei Nicht-Sportlern. Dies deutet darauf hin, dass Sportler ihre exzellente HS nicht ein Leben lang beibehalten können und sich die HS von Sportlern und Nicht-Sportlern in höherem Alter angleichen. Weitere Studien mit hochaltrigen Teilnehmern, die diesen Befund untersuchen, sind erforderlich.

Neben dem positiven Zusammenhang zwischen körperlicher Betätigung im Allgemeinen und HS wurde kein positiver Zusammenhang zwischen der Menge an SA und HS festgestellt. Im Gegenteil, hohe SA-Mengen zeigten eine negative Beziehung zu HS, wenn sie mit hohen BMI-Werten kombiniert wurden. Dies steht im Einklang mit einer Studie von Dorn et al. Die Autoren berichten über einen positiven Zusammenhang zwischen PA und Mortalitätsrisiko, allerdings nur für nicht adipöse Männer und Frauen. Wir kommen zu dem Schluss, dass hohe Mengen und/oder Intensitäten von SA über einen langen Zeitraum nicht grenzenlos gesund sind, wenn es um gesundheitliche Einschränkungen einschließlich Orthopädie geht, und dass sie für Menschen mit hohen BMI-Werten sogar schädlich sein können, wenn sie nicht gut ausgeführt werden. Diese These wird durch die Daten von Arem et al. gestützt, die eine U-förmige Beziehung zwischen PA und Gesundheit mit einem steigenden Mortalitätsrisiko bei sehr hohem PA-Niveau zeigen. Bislang legen die meisten allgemeinen Aussagen aus Übersichtsarbeiten über PA und HS nahe, dass PA bei jedem BMI und in jeder Lebensphase gesund ist. Dies mag für angewandtes, überwachtes Training zutreffen, muss aber für PA im täglichen Leben überdacht und weiter analysiert werden.

In unserer Studie war WRA im frühen und mittleren Erwachsenenalter negativ mit HS assoziiert, aber eine signifikante positive assoziierte Interaktion zwischen dem Quadrat des Alters und WRA deutet darauf hin, dass Menschen, die über hohe Mengen an WRA berichten, im höheren Alter eine bessere HS aufweisen. Während die negative Assoziation von WRA-Alter mit anderen Studien übereinstimmt, die keinen oder einen negativen Zusammenhang zwischen WRA und HS feststellen, könnte die positive Assoziation zwischen WRA-Alter2 und HS darauf zurückzuführen sein, dass unter den älteren Teilnehmern nur gesunde Personen in der Lage sind, hohe Mengen an WRA auszuführen. Eine neuere skandinavische Studie hat gezeigt, dass mäßig trainierte und untrainierte Menschen mit hoher beruflicher körperlicher Aktivität ein höheres Risiko für kardiovaskuläre und allgemeine Mortalität haben. Diese Erkenntnisse über WRA stehen im Gegensatz zu den frühen Erkenntnissen von Morris in seiner Londoner Transportarbeiterstudie; neuere Studien konzentrieren sich jedoch auf ein breiteres Spektrum arbeitsbezogener Tätigkeiten und beziehen auch körperlich intensive Aktivitäten am Arbeitsplatz ein.

Viele Studien berichten, dass unsystematische PA wie HA nicht ausreicht, um gesundheitliche Ergebnisse zu erzielen. In unserer Studie deutet eine signifikante Interaktion zwischen HA und Geschlecht darauf hin, dass vor allem Männer von HA profitieren. Dies könnte darauf zurückzuführen sein, dass Männer eine höhere Intensität und einen höheren Umfang an körperlicher Betätigung aufweisen, was dazu führt, dass sie im späten Erwachsenenalter die Schwelle für signifikante Gesundheitseffekte erreichen.

4.4. Einfluss von soziodemografischen Variablen und BMI

Männer wiesen höhere PF-Werte auf als Frauen, aber ein signifikanter Interaktionsterm zwischen Geschlecht und Alter zeigte, dass diese Unterschiede mit zunehmendem Alter abnehmen. Männer wiesen eine etwas schlechtere HS auf als Frauen. Darüber hinaus zeigten sowohl SES als auch BMI einen signifikanten Einfluss auf PF und HS. SES und BMI erwiesen sich neben dem Alter als die aussagekräftigsten Prädiktoren für die HS. Der Einfluss des SES auf die HS steht im Einklang mit anderen Studien, die einen gesundheitlichen Nutzen von höherem SES zeigen, aber es gibt auch Studien, die kein konsistentes Muster des Zusammenhangs zwischen SES und Gesundheitsergebnissen finden. Niedrigere Werte für PA und PF bei Bewohnern mit niedrigerem SES wurden in zahlreichen Studien mit Erwachsenen und Jugendlichen festgestellt.

Interessanterweise zeigte ein Paar signifikanter Interaktionen zwischen Alter und BMI und quadriertem Alter und BMI in Bezug auf PF, dass sich der Zusammenhang zwischen BMI und PF mit zunehmendem Alter verschlechtert, sich dann aber bei älteren Menschen umkehrt. Ein positiver Zusammenhang zwischen BMI-Alter2 und PF deutet darauf hin, dass in der späten Lebensphase ein hoher BMI ein Prädiktor für einen besseren PF ist. Der Grund für diesen Befund könnte im Phänomen der Sarkopenie liegen, einer Abnahme der Muskelmasse bei älteren Menschen, die durch einen Verlust des BMI im späten Erwachsenenalter angezeigt wird. Die Tatsache, dass der BMI nicht zwischen Muskel- und Fettmasse unterscheidet, könnte der Grund für einen beobachteten, signifikanten Zufallseffekt des BMI auf den PF sein. Während bei einigen Personen ein Anstieg des BMI aufgrund einer Zunahme der Muskelmasse mit einem Anstieg des PF einhergehen kann, ist bei anderen ein Anstieg des BMI aufgrund von Körperfett negativ mit dem PF verbunden.

4.5. Stärken und Grenzen der Studie

Die Hauptstärken dieser Studie sind die Längsschnittdaten über einen Zeitraum von 18 Jahren und die erweiterte Betrachtung von PA, PF und HS.

Die durchschnittliche SA von etwa 10 MET-Stunden pro Woche liegt im Bereich einer repräsentativen deutschen Studie, die von durchschnittlich 33,7 % deutschen Einwohnern ohne SA, 40,9 % mit bis zu 2 h SA und 25,4 % mit mehr als 2 h SA pro Woche berichtet. Die relativ hohen Werte für SA und HA bei den Teilnehmern im Alter von 61-80 Jahren deuten jedoch auf eine Verzerrung in Richtung aktiverer Studienteilnehmer hin. Die Nonresponder-Analysen zeigten, dass der Unterschied zwischen Respondern und Nonrespondern bei HS, PF und PA bei ihrer letzten Untersuchung im Durchschnitt unter zehn Prozent liegt. Wir gehen davon aus, dass der Grund für die relativ geringe Längsschnittverzerrung der deutliche Fokus auf die Gesundheit während der Untersuchung ist. Wir haben die Erfahrung gemacht, dass viele untrainierte und relativ ungesunde Teilnehmer in der Stichprobe verbleiben, weil sie die Gelegenheit eines ausführlichen Gesundheitschecks mit einem ausführlichen Gespräch mit einem praktizierenden Arzt nutzen.

In dieser Studie ziehen wir Schlussfolgerungen über PA im Alltag und Fitness und Gesundheit aus einer beobachtenden Längsschnittstudie, weil wir glauben, dass es einen Mangel an Wissen über die Auswirkungen von PA im Alltag auf Fitness und Gesundheit gibt. Allerdings fehlt in diesem Design eine Kontrollgruppe, und ein signifikanter Parameterschätzer für PA in den HLM-Modellen steht nicht für einen kausalen Effekt von PA auf HS oder HF. Aus Cross-Lagged-Panel-Designs wissen wir, dass die Beziehung zwischen PA und Gesundheit bidirektional ist, und um eindeutige Dosis-Wirkungs-Prinzipien zu entschlüsseln, benötigen wir randomisierte kontrollierte Studien. Das Ziel dieser Studie war es jedoch, für den großen Einfluss des Kontexts und des Inhalts von PA zu sensibilisieren, und daher war es nicht unser Ziel, in erster Linie kausale Effekte zu zeigen.

Was die Methoden der Datenerhebung betrifft, so ist die detaillierte Bewertung von PF und HS eine erwähnenswerte Stärke dieser Studie. Die Verwendung eines Fragebogens zur Bewertung von PA und Variablen hat jedoch tendenziell eine geringe Validität und Reliabilität. Der verwendete Fragebogen zeigte eine bemerkenswert gute Zuverlässigkeit (Test-Retest nach zwei Wochen: > .90 und Cronbachʼs Alpha = .94), aber über die Kriterienvalidität ist wenig bekannt, da es keine wirklich objektiven Kriterien für die Bewertung der PA im täglichen Leben in verschiedenen Situationen gibt. Um vergleichbare Daten mit Beschleunigungsmessern zu erhalten, müssten die Teilnehmer einen Beschleunigungsmesser über einen großen Zeitraum (z. B. ein Jahr) tragen und zusätzlich ein Tagebuch über den Kontext ihrer Aktivität führen. Die Festlegung von Zeiträumen für verschiedene Arten von PA mit der doppelt markierten Wassermethode ist noch auffälliger und nicht machbar. Dennoch könnten Überschätzung und Antwortverzerrung bei PA die berichteten Werte von HA, SA und WRA beeinflusst haben.

4.6. Schlussfolgerung

Diese Studie zeigt, dass sich die verschiedenen Arten der körperlichen Betätigung im Alltag in ihren Auswirkungen auf Fitness und Gesundheit deutlich unterscheiden, wenn ein großer Zeitraum betrachtet wird. Während SA positiv mit Fitness und Gesundheit assoziiert war, mit Ausnahme von hohen Mengen an SA bei hohen BMI-Werten, zeigten vergleichbare Mengen an gewohnheitsmäßiger Aktivität nur geringe Vorteile und WRA zeigte keine oder inkonsistente Effekte. Diese Ergebnisse zeigen, dass der Kontext und der Inhalt, z. B. eine angemessene Intensität, Häufigkeit und Ausführung von PA, sehr wichtig sind, um ihre Vorteile im täglichen Leben zu nutzen. Der beschleunigte Rückgang der HS bei Sportlern sowie die durchschnittlich hohen gesundheitlichen Einschränkungen bei Sportabbrechern sollten weiter untersucht werden.

Abkürzungen

PA:	Physische Aktivität
PF:	Physische Fitness
HS:	Körperlicher Gesundheitszustand
HLM:	Hierarchische lineare Modellierung
SA:	Sportliche Aktivität
HA:	Habituelle Aktivität
WRA:	Arbeitsbezogene Aktivität
SES:	Sozioökonomischer Status
BMI:	Körpergewichtsindex.

Ethische Genehmigung

Diese Studie wurde von der Ethikkommission des Karlsruher Instituts für Technologie genehmigt.

Interessenkonflikte

Die Autoren erklären, dass es keine Interessenkonflikte gibt.

Danksagungen

Die Autoren danken für die Unterstützung durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft und den Open Access Publishing Fund des Karlsruher Instituts für Technologie.