Abstract

Objectif. L’objectif de cette étude est d’examiner la relation entre différents types d’activité physique (AP) de la vie quotidienne et la condition physique (CP) et la santé tout au long de l’âge adulte. Méthodes. Un total de 723 hommes et femmes, âgés de 28 à 76 ans, ont participé 1681 fois à cette étude pendant quatre points de mesure entre 1992 et 2010. Nous avons évalué l’AP autodéclarée, l’anthropométrie, l’état de santé physique (HS) et l’IP pour chaque année d’étude. La modélisation linéaire hiérarchique (HLM) a été utilisée pour analyser les mesures. Résultats. L’IP et l’HS se sont détériorés avec l’âge tandis que l’activité sportive (AS) a diminué. La modélisation a montré que le sexe, l’âge et le statut socioéconomique jouent un rôle important dans l’AP, l’IP et l’HS. Les athlètes présentent une HS et une HF plus élevées que les non athlètes. L’activité habituelle (HA) a également montré une relation positive avec l’IP et l’HS, mais les effets étaient plus faibles que pour l’AS. L’activité professionnelle (WRA) n’a pas montré de relation significative avec l’IP ou l’HS. Conclusions. Des quantités comparables d’AP peuvent avoir des effets différents sur la PF ou la HS. Nos résultats soulignent l’importance des contextes, du contenu et des objectifs de l’AP lorsqu’il est question de bénéfices pour la santé ou la condition physique. Le simple fait de bouger son corps ne suffit pas.

1. Introduction

Il existe un consensus sur le fait que l’activité physique (AP) régulière peut améliorer la condition physique (CP) et la santé et contribuer à la prévention des maladies . Plusieurs études ont montré que les adultes physiquement actifs sont en meilleure santé et ont une meilleure PF que les adultes inactifs dans différentes nations et groupes de population . L’activité physique est donc encouragée dans le cadre d’un mode de vie sain. La compréhension actuelle de la relation entre l’AP, l’IP et la santé peut être visualisée à l’aide du modèle de Bouchard et al. (Figure 1). Ce modèle illustre le fait que l’AP peut influencer la forme physique et la santé et que ces relations sont également réciproques. De plus, d’autres facteurs tels que les attributs personnels et sociaux – l’âge, le sexe et le statut socio-économique (SES) – sont connus pour influencer l’IP, la SH, l’AP et leurs relations.

Figure 1

Relation entre l’AP, la condition physique et la santé .

En dehors des effets positifs communément connus de l’AP, on sait également que la relation entre l’AP et l’IP et la santé varie entre différentes quantités, intensités et contextes d’activité physique et qu’un principe de dose-réponse clair entre la quantité, l’intensité et l’effet n’est pas encore connu . Par exemple, les études récentes qui évaluent l’activité professionnelle ne parviennent pas à trouver une influence positive sur la composition corporelle et les facteurs de santé et, surtout chez les personnes âgées, les blessures et l’usure physique causées par l’AP ne sont pas rares . Néanmoins, grâce à des études contrôlées randomisées, nous savons qu’une AP de « haute qualité », c’est-à-dire une AP planifiée dans des circonstances contrôlées, peut améliorer la condition physique et la santé à tous les stades de la vie. Cependant, l’état de la recherche concernant les effets longitudinaux de l’AP non appliquée, à long terme, dans la vie quotidienne, telle que l’activité habituelle pour le transport, l’activité de club de sport à long terme ou l’activité liée au travail, fait défaut. Une méta-analyse de Dionne et al. a décrit six études de haute qualité méthodologique sur la relation entre l’AP dans la vie quotidienne et la condition cardiovasculaire, et les corrélations rapportées allaient de = 0,25 à = 0,76. D’autres auteurs suggèrent que la relation entre l’AP et les mesures de la santé et de la condition physique dépend fortement des caractéristiques sociodémographiques (par exemple, l’âge, le sexe et le statut socioéconomique), des contextes (par exemple, l’AP pendant les loisirs, les déplacements quotidiens et les sports), de l’ampleur de l’activité physique (intensité, fréquence et durée) et du niveau de condition physique, ainsi que des mesures de la santé et de la condition physique.

Pour analyser la relation entre différents types d’AP à long terme, la condition physique et la santé tout au long de la vie, des études longitudinales laborieuses sont nécessaires. Cependant, la plupart des études longitudinales réalisées font référence aux effets de l’activité physique sur des maladies très spécifiques, telles que le diabète sucré de type 2, la dépression, l’ostéoporose ou les maladies pulmonaires chroniques, ou se concentrent uniquement sur les tendances de l’AP et de la santé. En outre, peu d’entre eux ont considéré la dépendance aux facteurs démographiques (par exemple, l’âge, le sexe et le statut socio-économique).

C’est pourquoi l’objectif de cette étude est d’examiner la relation longitudinale entre différents types d’AP non appliquée, de la vie quotidienne et de PF et HS chez les adultes et d’évaluer l’influence des déterminants sociodémographiques âge, sexe et SES.

2. Méthodes de recherche

2.1. Échantillon et conception de l’étude

Les données ont été tirées au cours d’une étude longitudinale communautaire en Allemagne avec quatre mesures en 1992, 1997, 2002 et 2010. Les participants ont été sélectionnés au hasard dans les bureaux d’enregistrement des résidents locaux. La participation était volontaire. Les sujets ont donné leur consentement écrit pour participer à l’étude. Les protocoles appliqués ont été approuvés par un conseil consultatif scientifique, la clinique Schettler, Bad Schönborn, Allemagne, ainsi que par le comité d’éthique de l’Institut de technologie de Karlsruhe (KIT).

Un total de 723 sujets différents (366 f et 357 m) âgés de 28 à 76 ans ont participé 1681 fois au cours de l’étude. Le taux de réponse de l’échantillon initial en 1992 était de 56%. Pour l’échantillon initial, cinq groupes de 35, 40, 45, 50 et ans ont été invités. Dans chaque vague suivante, de nouveaux participants de 28 à 38 ans ont été recrutés pour compenser les abandons. Le nombre total de participants pour chacun des quatre points de mesure était le suivant : 1992 : 480, 1997 : 456, 2002 : 429, et 2010 : 310. Un entretien téléphonique avec les non-répondants n’a révélé aucune différence significative dans certains paramètres (par exemple, le statut socioéconomique, l’état de santé physique et l’activité physique) entre les participants et les non-participants invités, à l’exception du contexte migratoire. Les statistiques descriptives de l’échantillon sont présentées dans le tableau 1.

L’échantillon présente des caractéristiques représentatives concernant l’IMC et le SSE pour une communauté rurale en Allemagne. L’AP tend cependant à être légèrement supérieure à la moyenne pour l’Allemagne.

2.2. Mesures

2.2.1. Activité physique

L’activité sportive hebdomadaire, l’activité habituelle et l’activité liée au travail ont été évaluées par questionnaire. Une estimation de la dépense énergétique hebdomadaire en MET-heures par semaine pour l’AS, l’AP et l’ARB a été calculée selon Ainsworth et al. comme un produit de la fréquence hebdomadaire, de la durée et de l’intensité du type d’activité.

L’activité sportive (AS) a été calculée à partir de questions sur la fréquence (nombre d’unités d’exercice hebdomadaire), la durée (minutes par unité), l’intensité (pas très intense, modérément intense avec un peu de transpiration et très intense avec beaucoup de transpiration) et le type d’activité sportive hebdomadaire . Pour chacune des trois intensités, chaque type de sport s’est vu attribuer une valeur MET spécifique et, par multiplication avec le temps passé, l’AS en MET-heures par semaine a été calculée. L’activité habituelle (AH) a été calculée à partir du temps passé quotidiennement à marcher et à faire du vélo pour se déplacer, ainsi qu’à travailler dans le ménage et à jardiner. Là encore, une valeur MET spécifique a été attribuée à chaque type d’AP selon Ainsworth et al. et les MET-heures par semaine ont été calculés. L’activité professionnelle (AP) a été calculée à partir du temps passé au travail, d’une question sur le type d’activité au travail (principalement assis, principalement debout, principalement en train de marcher et/ou en mouvement) et d’une question sur l’intensité de l’activité au travail (pas très intense, modérément intense et très intense). Les MET-heures par semaine pour l’ARB ont ensuite été calculés en utilisant les MET respectifs pour l’activité sur le lieu de travail .

Les analyses a priori ont montré que, en plus de la quantité d’activité physique, une variable dichotomique constituée de la question « Faites-vous de l’exercice ? Oui/non » améliorait significativement l’ajustement du modèle. En plus de la quantité d’AS, une variable « athlète » a été incluse dans les modèles qui permet de faire la distinction entre les participants qui font de l’exercice et ceux qui se disent complètement non-sportifs. Elle représente les effets d’un mode de vie actif qui ne dépendent pas de la quantité d’exercice. En outre, la stratification suivante a été utilisée dans les chiffres : « pas de sport » : participant qui a continuellement déclaré ne pas avoir de SA ; « abandonneurs de sport » : participants qui ont déclaré une SA lors de leur premier mais pas lors de leur dernier examen ; « débutants en sport » : participants qui ont déclaré ne pas avoir de SA lors de leur premier mais lors de leur dernier examen ; « athlètes continus » : participants qui ont déclaré une SA lors de chaque examen. La fiabilité du questionnaire a été vérifiée (test-retest après deux semaines : > .90 et alpha de Cronbachʼs = .94), la validité factorielle et l’invariance des mesures .

2.2.2. Condition physique (PF)

Au total, 13 tests de performance motrice ont été utilisés pour évaluer la condition physique . L’aptitude cardiorespiratoire a été mesurée par un test de marche de 2 km, la force par le nombre de pompes en 40 secondes, les redressements assis en 40 secondes, la force de préhension à gauche et à droite, et un test de saut et de portée. La meilleure performance sur deux essais était enregistrée. La coordination a été mesurée par une batterie de tests comprenant le fait de se tenir sur une jambe les yeux fermés, de se tenir sur une jambe tout en déplaçant la seconde jambe en cercle, et trois tests avec des balles. Pour chaque test, un membre formé du personnel jugeait la performance comme bien faite, faite ou échouée. La flexibilité a été mesurée par un test de position assise et d’extension, la flexion latérale du tronc, la mobilité du cou de l’épaule et l’extensibilité des muscles ischio-jambiers et droit fémoral. Tous les éléments du test ont été transformés en Z en utilisant l’échantillon initial d’hommes de 35 ans en 1992 comme référence et leur moyenne arithmétique a permis d’établir un indice de forme physique ( = .85). Lorsque plus de 50 % des éléments du test de coordination, de flexibilité, de force ou du test de marche de 2 km étaient manquants, aucun indice de condition physique n’a été calculé. Cela n’inclut pas les zéros logiques comme, par exemple, lors du test de redressement assis.

2.2.3. État de santé physique (ES)

L’état de santé physique a été évalué lors d’un examen de santé laborieux réalisé par un médecin praticien. Après une anamnèse détaillée, le médecin a posé un diagnostic concernant l’orthopédie, la neurologie et le système cardiovasculaire avec les résultats suivants : 0 = « aucune limitation », 1 = « limitations mineures, n’ayant pas d’impact sur la vie quotidienne », 2 = « limitations ayant un impact sur la vie quotidienne » et 3 = « limitations majeures ayant un impact important sur la vie quotidienne ». Une échelle d’état de santé physique (0-9) a été dérivée de la somme des trois échelles de limitation en orthopédie, neurologie et système cardiovasculaire.

2.2.4. Statut socio-économique (SES)

Sur la base de méthodes d’analyse de la structure sociale , les sujets ont été classés dans quatre catégories de statut socio-économique à l’aide d’informations sur l’éducation formelle et le statut professionnel. Si les participants ne travaillaient pas, le statut professionnel du partenaire de vie a été utilisé. Quatre catégories ont été formées : SES faible, moyen/faible, moyen/élevé et élevé.

2.3. Analyse statistique

L’analyse statistique a été réalisée à l’aide de SPSS Statistics 22.0. La fonction MIXED ML a été utilisée pour réaliser des modèles linéaires hiérarchiques de PF et de HS. Toutes les variables prédictives de l’activité physique, à l’exception de l’âge, ont été centrées sur la grande moyenne (GMC). Les variables d’activité physique n’ont pas été transformées, 0 signifiant aucune activité physique, et l’âge a été mis à zéro à sa valeur la plus basse 28. Ainsi, le terme constant reflète une personne inactive moyenne âgée de 28 ans. Les paramètres des modèles sont l’âge (zéro à 28), l’âge2 (zéro à 28), le sexe (GMC), le statut social (GMC), l’athlète (non = 0 ; oui = 1), l’IMC (GMC), l’AS, l’AP, l’ARB et toutes les interactions possibles de premier ordre. Une technique de régression pas à pas a été utilisée, incluant tous les paramètres et interactions dans un modèle initial. À chaque étape suivante, le prédicteur ou le terme d’interaction ayant la valeur la plus élevée a été éliminé, puis le modèle a été réexécuté. Le niveau final de signification a été fixé à pour compenser la complexité des modèles et parce que les modèles avec un ajustement significativement plus mauvais. Le modèle final a été atteint lorsqu’aucun paramètre ou terme d’interaction ne présentait une valeur supérieure à .10.

3. Résultats

3.1. Statistiques descriptives

Les statistiques descriptives des données SA, HA, WRA, PF et HS selon le sexe et le groupe d’âge sont présentées dans le tableau 2. Il s’agit du nombre total d’observations durant les quatre points de mesure parmi les 723 participants.

L’AS montre une petite augmentation de la tranche d’âge 28-40 à 41-50 ans, puis diminue lentement au cours de la durée de vie observée. Contrairement à l’AS, l’AP déclarée augmente lorsque l’échantillon vieillit et représente une grande partie de l’activité physique des personnes âgées. La quantité d’ARB est relativement constante entre 28 et 60 ans, puis diminue lorsque les personnes prennent leur retraite. Comme la plupart des gens passent au moins 8 heures par jour au travail, le nombre absolu de MET-heure dépensés dans l’ARB est plus important que dans l’AS ou l’AP. Les différences entre les sexes en matière d’activité physique favorisent les hommes dans les trois types d’AP.

La PF présente les différences attendues entre les sexes favorisant les hommes et diminue constamment avec l’âge. Cependant, au fur et à mesure que la PF diminue, les différences entre les hommes et les femmes deviennent plus petites.

A mesure que la PF diminue, la quantité de limitations liées à la santé détectées lors de l’examen physique augmente. En partant de limitations mineures liées à la santé à l’âge de 28-40 ans, l’état de santé de l’échantillon décline avec le temps jusqu’à une valeur de 3,25 debout pour des limitations mineures dans chacun, orthopédie, neurologie, et le système cardiovasculaire ou des limitations majeures dans au moins un des domaines considérés.

3.2. Condition physique

L’estimation des paramètres de la modélisation HLM de la FP est présentée dans le tableau 3. Les nombres ont été arrondis à deux chiffres pertinents.

Un participant inactif moyen présente un score de forme physique de 93,74 (tableau 3 : « terme constant », pour la description, voir la partie statistique). Le sexe est le prédicteur le plus fort de la PF, les hommes présentant une PF supérieure de 7,00 -valeurs à celle des femmes. L’âge au carré et l’âge forment les deuxièmes prédicteurs importants de PF. Les estimations négatives des paramètres indiquent un déclin accéléré du PF avec l’augmentation de l’âge.

Indépendamment de la quantité d’activité, les participants qui ont déclaré faire de l’exercice montrent un PF de 1,50 -valeur plus élevé que les autres non sportifs (tableau 3 : « athlète »). En outre, la FP augmente d’environ 0,052 -valeur par MET-h passé à l’AS. En comparaison, l’IP augmente d’environ 0,013 -valeur par MET-h HA. La WRA n’a montré aucune influence significative sur le PF.

La figure 2 montre le développement du PF au cours de la durée de vie observée pour quatre groupes d’exercices différents. Les athlètes montrent un PF plus élevé que les non athlètes dans chaque groupe d’âge. Les personnes qui commencent à faire de l’exercice augmentent leur PF alors que celles qui arrêtent d’en faire perdent du PF. Il est intéressant de noter que la valeur initiale du PF pour les personnes qui abandonnent plus tard est plus faible que pour les athlètes continus.

Figure 2

PF par âge et par activité sportive. « Pas de sport » : participant qui a continuellement déclaré ne pas avoir de SA ; « abandons sportifs » : participants qui ont déclaré une SA lors de leur premier mais pas lors de leur dernier examen ; « débutants sportifs » : participants qui ont déclaré ne pas avoir de SA lors de leur premier mais lors de leur dernier examen ; « athlètes continus » : participants qui ont déclaré une SA lors de chaque examen.

En dehors du sexe, de l’âge et de l’activité physique, le SES et l’IMC sont des prédicteurs significatifs de la PF. Chaque augmentation du SES d’une catégorie montre une augmentation de la PF de 0,91 -valeur. L’IMC est négativement associé à l’IP. Une diminution de 0,18 valeur de l’IP par point d’IMC a été observée. De plus, une estimation positive du paramètre d’interaction entre l’âge et l’IMC indique une augmentation de la perte de PF par IMC avec l’âge. Cependant, une estimation positive du paramètre d’interaction entre l’âge au carré et l’IMC montre que, dans les groupes d’âge très élevés, cette relation est inversée. Cependant, avec et , respectivement, ces termes d’interaction sont à la limite de la valeur critique.

Enfin, des effets aléatoires significatifs du terme constant et de l’IMC et de l’âge signalent des quantités importantes de variance intrapersonnelle dans ces paramètres, respectivement, la valeur initiale de la performance de la condition physique.

3.3. État de santé physique

Les résultats de la modélisation HLM de l’HS sont présentés dans le tableau 4.

Un participant inactif moyen âgé de 28 ans présente un score HS de 1,12 (terme constant) indiquant que les échantillons de participants moyens au début de l’âge adulte présentent rarement des limitations de santé ayant un impact sur le style de vie. L’âge est le plus fort prédicteur de la SH avec une augmentation de 0,053 du score de limitation chaque année. L’âge au carré n’est pas un prédicteur significatif, ce qui indique une augmentation linéaire du score de HS liée à l’âge. L’IMC est également un prédicteur important de l’HS, avec une augmentation de 0,10 point du score de limitation par point d’IMC. En outre, le statut socioéconomique est un prédicteur significatif de l’HS, un statut socioéconomique plus élevé étant synonyme d’une meilleure HS.

L’exercice physique en général a des effets positifs significatifs sur le maintien d’une bonne HS. La perte linéaire de l’HS liée à l’âge au début et au milieu de l’âge adulte est annulée chez les athlètes (ageathlete : -0,068 ; âge : +0,053). Cependant, un terme d’interaction associé significatif et négatif entre l’âge au carré et l’athlète montre que les athlètes perdent également leur HS et même plus rapidement à des âges élevés. La figure 3 montre l’évolution de l’HS au cours de la durée de vie observée pour quatre groupes d’exercices différents.

Figure 3

HS par âge et activité sportive. « Pas de sport » : participant n’ayant continuellement déclaré aucune AS ; « abandons sportifs » : participants ayant déclaré une AS lors de leur premier mais pas lors de leur dernier examen ; « débutants sportifs » : participants n’ayant déclaré aucune AS lors de leur premier mais lors de leur dernier examen ; « athlètes continus » : participants ayant déclaré une AS lors de chaque examen.

La quantité d’AS ne montre pas de relation positive avec l’HS mais est négativement associée lorsqu’elle est combinée à des valeurs élevées d’IMC (SABMI). L’AH a montré une influence positive sur l’HS, mais uniquement pour les hommes (sexHA). La relation entre WRA et HS est modérée par l’âge. A partir d’une association négative croissante entre WRA et HS (ageWRA), la relation entre WRA et HS s’inverse à des âges plus élevés et des quantités élevées de WRA s’avèrent être un prédicteur pour un bon HS chez les participants plus âgés (age2WRA).

En plus de modérer l’effet de HA, le terme de base du sexe montre un score de limitation légèrement plus élevé pour les hommes. Contrairement à PF, le terme constant du modèle HS n’a pas d’effet aléatoire significatif, indiquant une valeur initiale plus ou moins identique entre les participants âgés de 28 ans. Cependant, un effet aléatoire significatif de l’âge montre que la pente du HS diffère au sein des participants.

4. Discussion

4.1. Principaux résultats

Avec l’augmentation de l’âge, la PF diminue et les limitations de santé physique augmentent alors que la SA diminue. Ces résultats sont cohérents avec de nombreuses autres études et indiquent que les paramètres de santé physique ainsi que l’AS diminuent avec l’âge.

L’AS était positivement associée à la forme physique et à la santé, à l’exception de quantités élevées d’AS à des niveaux élevés d’IMC. Des quantités comparables d’activité habituelle ont montré des bénéfices significativement plus faibles et l’ARB n’a montré aucune relation avec la PF et seulement une association faible et inconsistante avec la SH.

4.2. Influence de différents types d’AP sur la PF

A part le sexe et l’âge, l’AS s’est avéré être le prédicteur le plus significatif pour la PF. Les athlètes possèdent un meilleur PF que les non athlètes dans chaque groupe d’âge et les participants qui ont commencé à faire de l’exercice tout au long de l’étude ont gagné, alors que les participants qui ont arrêté l’exercice ont perdu du PF. Ces résultats sont conformes à ceux d’autres études sur l’AS et l’IP. La quantité de SA déclarée a également montré une relation positive avec PF. Les résultats confirment que, à toutes les étapes de la vie, l’AS est essentielle pour conserver des capacités motrices suffisantes.

La relation entre l’AP et l’IP diffère de celle entre l’AS et l’IP. Même si les quantités de HA et de SA étaient comparables au milieu de l’âge adulte et que HA dépassait SA chez les personnes âgées, la relation entre HA et PF s’est avérée considérablement plus faible qu’entre SA et PF. Cela peut être dû au caractère non systématique de l’AH et à son intensité globale plus faible. Peu d’autres études ont fait la distinction entre l’AP et l’AS, mais celles qui l’ont fait ont donné des résultats similaires. Une étude récente sur la forme aérobique, l’entraînement à l’exercice et l’AH a montré que si l’entraînement à l’exercice améliore la forme aérobique, l’AH ne montre aucune relation significative avec la forme physique pendant la jeunesse.

Le fait que l’ARB n’ait montré aucun effet positif sur la forme physique a également été montré dans des études précédentes. Les résultats récents d’un programme canadien de gestion du lieu de travail avec 4022 participants ont montré que le niveau d’activité physique au travail n’est pas lié à la forme cardiorespiratoire ou à l’anthropométrie et au profil de risque cardiométabolique . D’autres études ont même rapporté des effets négatifs de l’ARP sur les paramètres de santé. Les données de Gutiérrez-Fisac et al. ont montré que des quantités élevées d’ARB sont numériquement associées à des paramètres d’adiposité. Dans cet article non présenté, les analyses qui ont différencié la forme physique entre les capacités de performance motrice ont montré que l’ARB est négativement associée à la flexibilité, en particulier lorsque les personnes vieillissent.

4.3. Influence de différents types d’AP sur la SH

Les participants qui ont déclaré faire de l’exercice ont montré une SH significativement meilleure que les inactifs. Cependant, par rapport aux résultats de l’AP, l’exercice physique a eu un impact moindre sur la SH. Même si de nombreuses autres études ne font pas de distinction entre l’AS et l’AP, il existe un consensus sur une relation positive globale entre l’AP pendant les loisirs et les paramètres de santé. Il est intéressant de noter que nos données ont montré que, en partant d’un niveau plus élevé, la perte d’HS chez les athlètes âgés était plus importante que chez les non-athlètes. Cela indique que les athlètes ne peuvent pas maintenir leur excellente HS pendant toute leur vie et que l’HS des athlètes et des non athlètes converge à un âge plus avancé. D’autres études portant sur des participants d’âge élevé et examinant cette constatation sont nécessaires.

En plus de la relation positive entre l’exercice en général et la SH, aucune relation positive entre la quantité de SA et la SH n’a été observée. En revanche, des quantités élevées d’AS ont montré une relation négative avec l’HS lorsqu’elles étaient associées à des valeurs élevées d’IMC. Ces résultats sont conformes à ceux d’une étude réalisée par Dorn et al. Les auteurs rapportent une relation positive entre l’AP et le risque de mortalité, mais uniquement pour les hommes et les femmes non obèses. Nous concluons que des quantités et/ou des intensités élevées d’AP sur une longue période de temps ne sont pas sans limite pour la santé lorsqu’on parle de limitations de santé, y compris orthopédiques, et peuvent même être nocives pour les personnes ayant un IMC élevé lorsqu’elles ne sont pas bien exécutées. Cette thèse est soutenue par les données d’Arem et al. qui montrent une relation en forme de U entre l’AP et la santé avec un risque de mortalité croissant pour des niveaux d’AP très élevés. Jusqu’à présent, la plupart des déclarations générales des revues sur l’AP et la santé suggèrent que l’AP est bonne pour la santé, quel que soit l’IMC et la période de la vie. Dans notre étude, l’ARB était négativement associée à l’HS au début et au milieu de l’âge adulte, mais une interaction positive significative entre l’âge au carré et l’ARB indique que, à un âge plus avancé, les personnes qui déclarent des quantités élevées d’ARB présentent une meilleure HS. Alors que l’association négative de l’âge de l’ARB est conforme à d’autres études qui ne trouvent aucune association ou une association négative entre l’ARB et l’HS, l’association positive entre l’âge de l’ARB2 et l’HS pourrait être due au fait que, parmi les participants plus âgés, seuls ceux qui sont en bonne santé sont capables d’exécuter des quantités élevées d’ARB. Une étude scandinave récente a montré que les personnes en bonne santé et en mauvaise forme physique ayant une activité physique professionnelle élevée présentent un risque plus élevé de mortalité cardiovasculaire et toutes causes confondues . Ces résultats sur l’ARP sont contraires aux premiers résultats de Morris dans son étude sur les travailleurs des transports londoniens ; cependant, les études récentes se concentrent sur une gamme plus large d’activités liées au travail et les activités physiques intenses au travail sont également incluses.

De nombreuses études rapportent que l’AP non systématique comme l’AP n’est pas suffisante pour obtenir des résultats de santé . Dans notre étude, une interaction significative entre l’AP et le sexe indique que ce sont surtout les hommes qui bénéficient de l’AP. Cela pourrait être dû à des intensités et des quantités plus élevées d’AP chez les hommes qui conduisent à atteindre avec succès le seuil des effets significatifs sur la santé à la fin de l’âge adulte.

4.4. Influence des variables sociodémographiques et de l’IMC

Les hommes ont montré des niveaux de PF plus élevés que les femmes, mais un terme d’interaction significatif entre le sexe et l’âge a montré que ces différences diminuent avec l’âge. Les hommes ont montré un HS légèrement moins bon que les femmes. En outre, le statut socioéconomique et l’IMC ont tous deux eu un impact significatif sur la PF et la HS. Le SSE et l’IMC se sont avérés être les prédicteurs les plus significatifs de l’HS en dehors de l’âge. L’influence du SSE sur l’HS est en accord avec d’autres études, montrant un bénéfice pour la santé d’un SSE plus élevé, mais il y a aussi des études qui ne trouvent pas de modèle cohérent d’association entre le SSE et les résultats de santé. Des valeurs inférieures pour l’AP et l’IP pour les résidents ayant un SSE plus faible ont été rapportées dans de nombreuses études sur des adultes et des adolescents.

Il est intéressant de noter qu’une paire d’interactions significatives entre l’âge et l’IMC et le carré de l’âge et de l’IMC concernant l’IP a montré que l’association entre l’IMC et l’IP se détériore avec l’âge mais se retourne ensuite chez les personnes âgées. Une association positive entre l’IMC-âge2 et la PF indique que, à un stade avancé de la vie, un IMC élevé est un prédicteur d’une meilleure PF. Cette constatation pourrait s’expliquer par le phénomène de sarcopénie, une diminution de la masse musculaire chez les personnes âgées, qui se traduit par une perte d’IMC à la fin de l’âge adulte. Le fait que l’IMC ne fasse pas de distinction entre la masse musculaire et la masse grasse pourrait expliquer l’effet aléatoire significatif observé de l’IMC sur l’IP. Alors que chez certains individus, une augmentation de l’IMC due à une augmentation de la masse musculaire peut aller de pair avec une augmentation de la PF, chez d’autres, une augmentation de l’IMC due à la graisse corporelle est négativement associée à la PF.

4.5. Forces et limites de l’étude

Les principales forces de cette étude sont les données longitudinales sur une période de 18 ans et la vision élargie de l’AP, du PF et de l’HS.

L’AS moyen d’environ 10 MET-heures par semaine se situe dans la fourchette d’une étude allemande représentative qui rapporte une moyenne de 33,7% de résidents allemands sans AS, 40,9% avec jusqu’à 2 h d’AS et 25,4% avec plus de 2 h d’AS par semaine . Cependant, les valeurs relativement élevées de l’AS et de l’AP parmi les participants âgés de 61 à 80 ans indiquent un biais en faveur des participants longitudinaux plus actifs. Les analyses des non-répondants ont montré que la différence entre les répondants et les non-répondants pour l’AS, l’IP et l’AP lors de leur dernier examen moyen est inférieure à dix pour cent. Nous supposons que la raison de ce biais longitudinal relativement faible est l’accent distinct mis sur la santé pendant l’examen. Nous avons fait l’expérience que de nombreux participants inaptes et relativement en mauvaise santé restent dans l’échantillon parce qu’ils profitent de l’opportunité d’un examen de santé détaillé avec un entretien approfondi avec un médecin praticien.

Dans cette étude, nous tirons des conclusions sur l’AP de la vie quotidienne et la forme physique et la santé à partir d’une étude longitudinale d’observation parce que nous pensons qu’il y a un manque de connaissances sur les effets de l’AP de la vie quotidienne sur la forme physique et la santé. Cependant, ce modèle ne comporte pas de groupe témoin et une estimation significative du paramètre de l’AP dans les modèles HLM ne signifie pas que l’AP a un effet causal sur l’HS ou l’HF. Grâce à des modèles de panel à décalage croisé, nous savons que la relation entre l’AP et la santé est bidirectionnelle et que pour démêler les principes clairs de la relation dose-réponse, nous avons besoin d’études contrôlées aléatoires. Cependant, l’objectif de cette étude était de sensibiliser à l’impact élevé du contexte et du contenu de l’AP et, par conséquent, notre objectif n’était pas d’exprimer des effets causaux en première ligne.

En ce qui concerne les méthodes de collecte des données, l’évaluation détaillée de l’AP et de l’HS est un point fort de cette étude. Cependant, l’utilisation d’un questionnaire pour évaluer le PF, les variables ont tendance à avoir une faible validité et fiabilité . Le questionnaire utilisé a montré une remarquable fiabilité (test-retest après deux semaines : > .90 et alpha de Cronbachʼs = .94) mais on sait peu de choses sur la validité des critères car il n’existe pas de véritables critères objectifs pour évaluer l’AP dans la vie quotidienne dans différents contextes. Afin d’obtenir des données comparables avec les accéléromètres, les participants devraient porter un accéléromètre sur une large période (par exemple, un an) et tenir en plus un journal sur le contexte de leur activité. Définir des périodes de temps pour différents types d’AP avec la méthode de l’eau doublement marquée est encore plus difficile et irréalisable. Néanmoins, la surestimation et le biais de réponse dans l’AP pourraient avoir influencé les niveaux rapportés d’AP, d’AS et d’ARB.

4.6. Conclusion

Cette étude montre que différents types d’activité physique de la vie quotidienne diffèrent de manière significative dans leurs effets sur la forme physique et la santé lorsqu’un grand laps de temps est observé. Alors que l’AS était positivement associée à la condition physique et à la santé, à l’exception de quantités élevées d’AS à des niveaux d’IMC élevés, des quantités comparables d’activité habituelle n’ont montré que de faibles avantages et l’ARB n’a montré aucun effet ou des effets inconsistants. Ces résultats montrent que le contexte et le contenu de l’AP, par exemple l’intensité, la fréquence et l’exécution adéquates, sont très importants pour profiter de ses avantages dans la vie quotidienne. Le déclin accéléré de l’HS chez les athlètes ainsi que la moyenne élevée de limitations de santé chez les personnes qui abandonnent le sport devraient être examinés plus en détail.

Abréviations

Approbation éthique

Cette étude a été approuvée par le comité d’éthique de l’Institut de technologie de Karlsruhe.

Conflits d’intérêts

Les auteurs ne déclarent aucun conflit d’intérêts.

Reconnaissance

Les auteurs reconnaissent le soutien de la Deutsche Forschungsgemeinschaft et du Fonds de publication en libre accès de l’Institut de technologie de Karlsruhe.