La AS muestra un pequeño aumento desde el grupo de edad de 28-40 años hasta el de 41-50 y luego disminuye lentamente a lo largo de la vida observada. Al contrario de lo que ocurre con la SA, la HA declarada aumenta cuando la muestra envejece y representa una gran parte de la actividad física en los ancianos. La cantidad de AF es relativamente constante durante la edad de 28-60 años y luego disminuye a medida que las personas se retiran del trabajo. Dado que la mayoría de las personas pasan al menos 8 horas al día en el trabajo, las cifras absolutas de horas MET gastadas en WRA son mayores que en SA o HA. Las diferencias de género en la actividad física favorecen a los hombres en los tres tipos de AF.

La FP muestra las diferencias de género esperadas favoreciendo a los hombres y disminuye constantemente con el aumento de la edad. Sin embargo, a medida que la AF disminuye, las diferencias entre hombres y mujeres se reducen.

A medida que disminuye la AF, aumenta la cantidad de limitaciones relacionadas con la salud detectadas en el examen físico. Partiendo de unas limitaciones menores relacionadas con la salud en la edad de 28-40 años, el estado de salud de la muestra disminuye con el tiempo hasta un valor de 3,25 de pie para las limitaciones menores en cada una de ellas, ortopedia, neurología y sistema cardiovascular o limitaciones mayores en al menos una de las áreas consideradas.

3.2. Aptitud física

La estimación de los parámetros de la modelización HLM de la PF se muestra en la Tabla 3. Los números se redondearon a dos cifras relevantes.

0,041 Efectos fijos (en orden de influencia según -valor) Parámetro Estimación SE Término constante 93.74 0,40 55611,18 <.01 Sexo (si es masculino) 7,00 0.58 145,04 <.01 Edad2 (por año2) -0,0072 0,0012 37,75 <.01 Edad (por año) -0,20 23,09 <.01 Atleta (en caso afirmativo) 1.50 0,34 19,31 <.01 SA (por MET-h) 0,052 0,052 19.12 <.01 SES (por mejorar el estrato social) 0,91 0,22 16,54 <.01 Edad -0,083 0,032 6,66 .01 IMC (por punto de IMC) -0,18 0.094 3,51 .06 HA (por MET-h) 0,013 0,067 3,47 .06 EdadBMI -0.018 0,010 3,11 .08 Edad2IMC 0,00048 0,00029 2.81 .09 Efectos aleatorios Parámetro Estimación SE Wald Término constante 14.23 1.72 8.27 <.01 IMC 0,12 0,06 1,81 .07 Edad 0,0070 0.0041 1,69 .09 Ajuste del modelo Correlación entre valores predichos y medidos: = .94 -2 Log-Likelihood: 8207.19

Tabla 3

Modelo THLM para la aptitud física de 723 participantes en el estudio de Bad Schönborn.

Un participante inactivo medio muestra una puntuación de aptitud física de 93,74 (Tabla 3: «término constante», para la descripción, véase la parte de estadísticas). El sexo es el factor de predicción más fuerte de la PF, ya que los hombres muestran 7,00 -valores más altos de PF que las mujeres. La edad al cuadrado y la edad constituyen los segundos predictores importantes de la FP. Las estimaciones negativas de los parámetros indican una disminución acelerada de la PF con el aumento de la edad.

Independientemente de la cantidad de actividad, los participantes que declararon hacer ejercicio muestran 1,50 -valores más altos de PF que los demás no deportistas (Tabla 3: «atleta»). Además, la PF aumenta unos 0,052 -valores por cada MET-h invertido en SA. En comparación, la PF aumenta unos 0,013 -valores por MET-h de HA. El WRA no mostró ninguna influencia significativa en la PF.

La figura 2 muestra el desarrollo de la PF a lo largo de la vida útil observada para cuatro grupos de ejercicio diferentes. Los atletas muestran una mayor PF que los no atletas en cada grupo de edad. Las personas que empiezan a hacer ejercicio aumentan su PF mientras que las personas que dejan de hacer ejercicio pierden PF. Curiosamente, el valor inicial de la FP para los que dejan de hacer ejercicio más tarde es inferior al de los deportistas continuos.

Figura 2

PF por edad y actividad deportiva. «Sin deporte»: participante que informó continuamente de que no tenía SA; «abandonadores del deporte»: participantes que informaron de que tenían SA en su primer examen pero no en el último; «principiantes del deporte»: participantes que informaron de que no tenían SA en su primer examen pero sí en el último; «atletas continuos»: participantes que informaron de que tenían SA en cada examen.

Además del sexo, la edad y la actividad física, el NSE y el IMC son predictores significativos de la PF. Cada aumento en el SES de una categoría muestra un aumento de la PF en 0,91 -valores. El IMC se asocia negativamente con la PF. Se observó una disminución de 0,18 -valores en la PF por punto de IMC. Además, una estimación positiva del parámetro de interacción entre la edad y el IMC indica una mayor pérdida de PF por IMC con el aumento de la edad. Sin embargo, una estimación positiva del parámetro de interacción entre la edad al cuadrado y el IMC muestra que, en los grupos de edad muy elevada, esta relación se invierte. Sin embargo, con y , respectivamente, esos términos de interacción están al borde del valor crítico.

Por último, los efectos aleatorios significativos del término constante y del IMC y la edad señalan cantidades significativas de varianza intrapersonal en estos parámetros, respectivamente, el valor inicial del rendimiento de la aptitud física.

3.3. Estado de salud física

Los resultados de la modelización HLM de la HS se muestran en la Tabla 4.

Efectos fijos Parámetro Estimación SE Término constante 1.12 0.87-1.51 0.11 69.69 <.01 Edad (por año) 0,053 0,039-0,067 0.007 53,26 <.01 IMC (por punto de IMC) 0,10 0.08-0,13 0,014 53,17 <.01 SES (por estrato social de mejora) -0,20 -0,29–0,11 0,05 17,60 <.01 SABMI 0,0040 0,0019-0,0061 0,0011 14,05 <.01 AthleteBMI -0,084 -0.131–0,037 0,024 12,31 <.01 Ageta -0,068 -0,104–0,033 0,018 14,28 <.01 Age2athlete 0,0016 0,00060-0,00260 0,0005 9.86 <.01 AgeWRA 0,00077 0,00017-0,00260 0.00031 6,33 .01 Age2WRA -0,000025 -0.000044–0.000006 0.000010 6.49 .01 SexHA -0.0077 -0.015–0.006 0.0077 4.57 .03 Sexo (si es masculino) 0,18 -0,01-0,37 0,096 3,66 .06 WRA -0,0036 -0,0082-0,0011 0,0024 2,21 .14 SA 0,0034 -0,0033-0,0102 0,0035 0,99 .32 HA 0,0012 -0,0024-0,0048 .0018 0,45 .50 Atleta -0,033 -0,35-0,29 0,16 0,04 .84 Efectos aleatorios Parámetro Estimación SE Wald Edad 0.0011 0,0002 5,51 <.01 Ajuste del modelo Correlación entre valores predichos y medidos: = .71 Log-Likelihood: 4736.91

Los términos básicos de los parámetros tienen que ser incluidos cuando las interacciones con ellos son significativas.

Tabla 4

Modelo HLM para el estado de salud de 723 participantes en el estudio de Bad Schönborn.

Un participante inactivo medio de 28 años muestra una puntuación de HS de 1,12 (término constante), lo que indica que el participante medio de las muestras en la edad adulta temprana muestra rara vez cualquier estilo de vida que impacte en las limitaciones de salud. La edad es el factor predictivo más importante de la HS, con un aumento de 0,053 en la puntuación de limitación cada año. La edad al cuadrado no fue un predictor significativo, lo que indica un aumento lineal de la puntuación de HS en función de la edad. El IMC también es un fuerte predictor de la HS con un aumento de 0,10 puntos de la puntuación de limitación por punto de IMC. Además, el nivel socioeconómico es un predictor significativo de la HS, ya que un nivel socioeconómico más alto significa una mejor HS.

El ejercicio en general muestra efectos positivos significativos en el mantenimiento de una buena HS. La pérdida lineal de HS relacionada con la edad en los primeros años y en la madurez se anula en los atletas (edad-atleta: -0,068; edad: +0,053). Sin embargo, un término de interacción significativo y negativo asociado entre la edad al cuadrado y el atleta muestra que los atletas también pierden HS e incluso más rápido a edades altas. La figura 3 muestra la evolución de la HS a lo largo de la vida observada para cuatro grupos de ejercicio diferentes.

Figura 3

HS por edad y actividad deportiva. «Sin deporte»: participante que no declaró ninguna AS de forma continuada; «abandono del deporte»: participantes que declararon una AS en su primer examen pero no en el último; «principiantes en el deporte»: participantes que no declararon una AS en su primer examen pero sí en el último; «deportistas continuos»: participantes que declararon una AS en cada examen.

La cantidad de AS no muestra una relación positiva con la AS, pero se asocia negativamente cuando se combina con valores altos de IMC (SABMI). La AH mostró una influencia positiva sobre la HS, pero sólo en el caso de los varones (sexHA). La relación entre el WRA y la HS está moderada por la edad. Partiendo de una asociación negativa creciente entre el WRA y la HS (ageWRA), la relación entre el WRA y la HS se invierte a edades más altas y las cantidades elevadas de WRA resultan ser un predictor de una buena HS en los participantes de más edad (age2WRA).

Además de moderar el efecto de la HA, el término básico del sexo muestra una puntuación de limitación ligeramente superior para los hombres. Al contrario que en la FP, el término constante del modelo de HS no tiene un efecto aleatorio significativo, lo que indica un valor inicial más o menos idéntico entre los participantes de 28 años. Sin embargo, un efecto aleatorio significativo de la edad muestra que la pendiente de la HS difiere dentro de los participantes.

4. Discusión

4.1. Principales hallazgos

Con el aumento de la edad, la FP disminuye y las limitaciones de salud física aumentan, mientras que la SA disminuye. Estos hallazgos son consistentes con otros numerosos estudios e indican que los parámetros de salud física, así como la AS, disminuyen con el aumento de la edad.

La AS se asoció positivamente con la condición física y la salud, con la excepción de las altas cantidades de AS en los niveles altos de IMC. Cantidades comparables de actividad habitual mostraron beneficios significativamente menores y la ARM no mostró ninguna relación con la AF y sólo una asociación baja e inconsistente con la SA.

4.2. Influencia de los diferentes tipos de AF en la PF

Además del sexo y la edad, la SA resultó ser el predictor más significativo para la PF. Los deportistas poseen una mejor PF que los no deportistas en todos los grupos de edad y los participantes que empezaron a hacer ejercicio a lo largo del estudio ganaron, mientras que los participantes que abandonaron el ejercicio perdieron PF. Esto coincide con otros estudios sobre la AS y la FP. La cantidad de AS reportada también mostró una relación positiva con la FP. Los resultados confirman que, durante todas las etapas de la vida, la AS es esencial para mantener unas habilidades motoras suficientes.

La relación entre la AH y la PF difiere de la AS y la PF. Aunque las cantidades de HA y SA eran comparables en la mediana edad y la HA superaba a la SA en la tercera edad, la relación entre HA y PF resultó ser considerablemente menor que entre SA y PF. Esto puede deberse al carácter poco sistemático de la HA y a su menor intensidad global. Otros pocos estudios diferenciaron entre HA y SA, pero los que lo hicieron mostraron resultados similares. Un estudio reciente sobre la aptitud aeróbica, el entrenamiento con ejercicios y la HA mostró que, mientras que el entrenamiento con ejercicios mejora la aptitud aeróbica, la HA no muestra ninguna relación significativa con la aptitud durante la juventud.

El hecho de que la HA no mostrara ningún efecto positivo sobre la aptitud física también se ha mostrado en estudios anteriores. Los resultados recientes de un programa de gestión del lugar de trabajo canadiense con 4022 participantes mostraron que el nivel de actividad física en el trabajo no está relacionado con la aptitud cardiorrespiratoria o antropométrica y el perfil de riesgo cardiometabólico . Otros estudios informaron incluso de los efectos negativos de la AFT sobre los parámetros de salud. Los datos de Gutiérrez-Fisac et al. mostraron que las cantidades elevadas de WRA se asocian numéricamente con los parámetros de adiposidad. En este trabajo no presentado los análisis que diferenciaron la aptitud entre las capacidades de rendimiento motor mostraron que la ARM se asocia negativamente con la flexibilidad, especialmente cuando las personas envejecen.

4.3. Influencia de los diferentes tipos de AF en la HS

Los participantes que declararon hacer ejercicio mostraron una HS significativamente mejor que los inactivos. Sin embargo, en comparación con los resultados de la AF, el ejercicio mostró un menor impacto en la HS. Aunque muchos otros estudios no diferencian entre SA y HA, hay consenso sobre una relación positiva general entre la AF en el tiempo libre y los parámetros de salud . Curiosamente, nuestros datos mostraron que, partiendo de un nivel superior, la pérdida de SA en los atletas de edad avanzada fue mayor que en los no atletas. Esto indica que los atletas no pueden mantener su excelente SA durante toda la vida y que la SA de los atletas y los no atletas converge a edades más altas. Se necesitan más estudios con participantes de edad avanzada que investiguen este hallazgo.

Además de la relación positiva entre el ejercicio en general y la HS, no se observó ninguna relación positiva entre la cantidad de SA y la HS. Por el contrario, las cantidades elevadas de SA mostraron una relación negativa con la HS cuando se combinaron con valores elevados de IMC. Esto coincide con un estudio de Dorn et al. Los autores informan de una relación positiva entre la AF y el riesgo de mortalidad, pero sólo para hombres y mujeres no obesos. Concluimos que cantidades y/o intensidades elevadas de AF durante un largo periodo de tiempo no son saludables sin límites cuando se habla de limitaciones de salud, incluyendo la ortopedia, e incluso pueden ser nocivas para las personas con altos valores de IMC cuando no se ejecutan bien. Esta tesis está respaldada por los datos de Arem et al. que muestran una relación en forma de U entre la AF y la salud con un riesgo de mortalidad creciente a niveles muy altos de AF. Hasta la fecha, la mayoría de las afirmaciones generales de las revisiones sobre la AF y la HS sugieren que la AF es saludable en cada IMC y en cada etapa de la vida . Esto puede ser cierto para el ejercicio aplicado y supervisado, pero tiene que ser reconsiderado y analizado más a fondo para la AF de la vida diaria.

En nuestro estudio, el WRA se asoció negativamente con la HS en la edad temprana y media, pero una interacción positiva significativa asociada entre la edad al cuadrado y el WRA indica que, a edades más avanzadas, las personas que reportan altas cantidades de WRA muestran una mejor HS. Mientras que la asociación negativa de la edad de WRA está en consonancia con otros estudios que no encuentran ninguna asociación o una asociación negativa entre la WRA y la HS, la asociación positiva entre la edad de WRA2 y la HS podría deberse al hecho de que, entre los participantes de más edad, sólo los sanos son capaces de ejecutar cantidades elevadas de WRA. Un reciente estudio escandinavo demostró que las personas moderadas y no sanas con alta actividad física laboral tienen un mayor riesgo de mortalidad cardiovascular y por todas las causas . Estos hallazgos sobre la AFT son contrarios a los primeros hallazgos de Morris en su estudio sobre los trabajadores del transporte de Londres; sin embargo, los estudios recientes se centran en una gama más amplia de actividades relacionadas con el trabajo y también se incluyen actividades físicas intensas en el trabajo.

Muchos estudios informan de que la AF no sistemática como la AH no es suficiente para lograr resultados de salud . En nuestro estudio una interacción significativa entre la AF y el sexo indica que especialmente los hombres se benefician de la AF. Esto podría deberse a las mayores intensidades y cantidades de AF entre los hombres, que llevan a alcanzar con éxito el umbral de los efectos significativos sobre la salud en la edad adulta tardía.

4.4. Influencia de las variables sociodemográficas y del IMC

Los hombres mostraron mayores niveles de FP que las mujeres, pero un término de interacción significativo entre el sexo y la edad mostró que estas diferencias disminuyen con el aumento de la edad. Los hombres mostraron una HS ligeramente peor en comparación con las mujeres. Además, tanto el SES como el IMC mostraron un impacto significativo en la PF y la HS. El SES y el IMC resultaron ser los predictores más significativos de la HS, además de la edad. La influencia del SES en la HS está en consonancia con otros estudios, que muestran un beneficio para la salud derivado de un mayor SES, pero también hay estudios que no encuentran un patrón consistente de asociación entre el SES y los resultados de salud . Se han reportado valores más bajos de AF y FP para los residentes con menor SES en numerosos estudios con adultos así como con adolescentes .

Interesantemente, un par de interacciones significativas entre la edad y el IMC y la edad al cuadrado y el IMC con respecto a la FP mostraron que la asociación entre el IMC y la FP empeora con el aumento de la edad pero luego se vuelve en los ancianos. Una asociación positiva entre el IMC-edad2 y la PF indica que, en la última etapa de la vida, un IMC elevado es un factor predictivo de una mejor PF. La razón de este hallazgo puede residir en el fenómeno de la sarcopenia, una disminución de la masa muscular en los ancianos, que se indica mediante una pérdida de IMC en la etapa adulta tardía . El hecho de que el IMC no distinga entre la masa muscular y la grasa podría ser la razón de que se observe un efecto aleatorio significativo del IMC sobre la PF. Mientras que en algunos individuos un aumento del IMC debido a un aumento de la masa muscular puede ir acompañado de un aumento de la PF, en otros, un aumento del IMC debido a la grasa corporal se asocia negativamente con la PF.

4.5. Puntos fuertes y limitaciones del estudio

Los principales puntos fuertes de este estudio son los datos longitudinales a lo largo de un curso de 18 años y la visión ampliada de la AF, la FP y la HS.

La SA media de unas 10 MET-horas por semana se encuentra en el rango de un estudio alemán representativo que informa de una media del 33,7% de residentes alemanes sin SA, del 40,9% con hasta 2 h de SA y del 25,4% con más de 2 h de SA por semana . Sin embargo, los valores relativamente altos de SA y HA entre los participantes de 61-80 años indican un sesgo hacia los participantes longitudinales más activos. Los análisis de los que no respondieron mostraron que la diferencia entre los que respondieron y los que no respondieron en cuanto a la SA, la PF y la AF en su último examen medio es inferior al diez por ciento. Suponemos que la razón de un sesgo longitudinal relativamente bajo es el claro enfoque en la salud durante el examen. Experimentamos que muchos participantes no aptos y relativamente poco saludables permanecen en la muestra porque aprovechan la oportunidad de un examen de salud detallado con una extensa charla con un médico en ejercicio.

En este estudio sacamos conclusiones sobre la AF de la vida diaria y la aptitud física y la salud a partir de un estudio longitudinal observacional porque creemos que hay una falta de conocimiento sobre los efectos de la AF de la vida diaria en la aptitud física y la salud. Sin embargo, este diseño carece de un grupo de control y una estimación significativa del parámetro de la AF en los modelos HLM no representa un efecto causal de la AF sobre la HS o la IC. A partir de los diseños de panel cruzados sabemos que la relación entre la AF y la salud es bidireccional y para desentrañar principios claros de dosis-respuesta necesitamos estudios controlados aleatorios. Sin embargo, el objetivo de este estudio era sensibilizar sobre el alto impacto del contexto y el contenido de la AF y, por lo tanto, nuestro objetivo no era expresar efectos causales en primera línea.

En lo que respecta a los métodos de recogida de datos, la evaluación detallada de la AF y la HS es un punto fuerte mencionable de este estudio. Sin embargo, el uso de un cuestionario para evaluar la AF, las variables tienden a tener baja validez y fiabilidad . El cuestionario utilizado mostró una fiabilidad notablemente buena (test-retest después de dos semanas: > .90 y alfa de Cronbachʼs = .94), pero se sabe poco sobre la validez de los criterios porque no existen verdaderos criterios objetivos para evaluar la AF de la vida diaria en diferentes entornos. Para obtener datos comparables con los acelerómetros, los participantes tendrían que llevar un acelerómetro a lo largo de un amplio periodo de tiempo (por ejemplo, un año) y además llevar un diario sobre el contexto de su actividad. Definir los plazos de los diferentes tipos de AF con el método del agua doblemente etiquetada es aún más llamativo y no es factible. Sin embargo, la sobreestimación y el sesgo de respuesta en la AF podrían haber influido en los niveles reportados de HA, SA y WRA.

4.6. Conclusión

Este estudio muestra que los diferentes tipos de actividad física de la vida diaria difieren de forma significativa en sus efectos sobre la aptitud física y la salud cuando se observa un gran lapso de tiempo. Mientras que la AS se asoció positivamente con la aptitud física y la salud, con la excepción de las cantidades elevadas de AS en los niveles altos de IMC, las cantidades comparables de actividad habitual sólo mostraron pequeños beneficios y la ADM no mostró ningún efecto o fue inconsistente. Estos resultados muestran que el contexto y el contenido, por ejemplo, la intensidad, la frecuencia y la ejecución adecuadas, de la AF son muy importantes para aprovechar sus beneficios en la vida diaria. El descenso acelerado de la HS en los deportistas, así como la alta media de limitaciones de salud en los que abandonan el deporte, deben ser examinados más a fondo.

Abstáculos

Aprobación ética

Este estudio fue aprobado por el comité de ética del Instituto de Tecnología de Karlsruhe.

Conflictos de intereses

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Agradecimientos

Los autores agradecen el apoyo de la Deutsche Forschungsgemeinschaft y del Open Access Publishing Fund del Instituto de Tecnología de Karlsruhe.