2.2. Misure

2.2.1. Attività fisica

L’attività sportiva settimanale, l’attività abituale e l’attività legata al lavoro sono state valutate tramite questionario. Una stima del dispendio energetico settimanale in ore MET per settimana per SA, HA, e WRA è stata calcolata secondo Ainsworth et al. come prodotto della frequenza settimanale, della durata e dell’intensità del tipo di attività.

L’attività sportiva (SA) è stata calcolata dalle domande sulla frequenza (numero di unità di esercizio settimanale), durata (minuti per unità), intensità (non molto intensa, moderata intensa con qualche sudorazione, e molto intensa con molta sudorazione), e tipo di attività sportiva settimanale . Per ciascuna delle tre intensità, ad ogni tipo di sport è stato assegnato un valore MET specifico e, moltiplicato per il tempo trascorso, è stata calcolata la SA in ore MET a settimana. L’attività abituale (HA) è stata derivata dai tempi giornalieri di camminata e bicicletta per il trasporto, così come il lavoro in casa e il giardinaggio. Anche in questo caso, ad ogni tipo di HA è stato assegnato un valore MET specifico secondo Ainsworth et al. e sono state calcolate le ore MET a settimana. L’attività legata al lavoro (WRA) è stata derivata dal tempo trascorso al lavoro, da una domanda sul tipo di attività al lavoro (principalmente seduta, principalmente in piedi, principalmente a piedi, e/o in movimento), e da una domanda sull’intensità dell’attività al lavoro (non molto intensa, moderatamente intensa, e molto intensa). I MET-ore settimanali per WRA sono stati poi calcolati utilizzando i rispettivi MET per l’attività sul posto di lavoro.

Le analisi a priori hanno mostrato che, oltre alla quantità di attività fisica, una variabile dicotomica costituita dalla domanda “Fai esercizio fisico? Sì/no” migliorava significativamente l’adattamento del modello. Oltre alla quantità di SA, è stata inclusa nei modelli una variabile “atleta” che separa i partecipanti che fanno esercizio fisico dai partecipanti che si definiscono completamente antisportivi. Essa rappresenta gli effetti di uno stile di vita attivo che non dipendono dalla quantità di esercizio. Inoltre, nelle figure è stata utilizzata la seguente stratificazione: “nessuno sport”: partecipante che ha continuamente riferito di non avere SA; “chi ha smesso di praticare sport”: partecipanti che hanno riferito SA al loro primo ma non al loro ultimo esame; “principianti dello sport”: partecipanti che non hanno riferito SA al loro primo ma al loro ultimo esame; “atleti continui”: partecipanti che hanno riferito SA ad ogni esame. Il questionario è stato provato per affidabilità (test-retest dopo due settimane: > .90 e alfa di Cronbach = .94), validità fattoriale e invarianza di misura. Fitness fisico (PF)

In totale 13 test di performance motoria sono stati utilizzati per valutare il fitness fisico. L’idoneità cardiorespiratoria è stata misurata con un test di camminata di 2 km, la forza con il numero di flessioni in 40 secondi, gli addominali in 40 secondi, la forza di presa della mano destra e sinistra, e un test di salto e allungo. È stata registrata la migliore prestazione su due prove. La coordinazione è stata misurata da una batteria di test che includeva lo stare su una gamba ad occhi chiusi, lo stare su una gamba mentre si muoveva la seconda gamba in cerchio, e tre test con le palle. Per ogni test, un membro addestrato dello staff ha giudicato la performance come ben fatta, fatta o fallita. La flessibilità è stata misurata con un test di seduta e di avvicinamento, la flessione laterale del tronco, la mobilità del collo della spalla e l’estensibilità dei muscoli tendini del ginocchio e retto femorale. Tutte le voci del test sono state trasformate a Z usando il campione iniziale di uomini di 35 anni nel 1992 come riferimento e la loro media aritmetica ha costruito un indice di fitness ( = .85). Quando mancava più del 50% delle voci del test di coordinazione, flessibilità, forza o del test del cammino di 2 km, non veniva calcolato alcun indice di fitness. Questo non include gli zeri logici come per esempio, durante il test del sit-up.

2.2.3. Stato di salute fisica (HS)

Lo stato di salute fisica è stato valutato durante una laboriosa visita sanitaria condotta da un medico praticante. Dopo un’anamnesi dettagliata il medico ha fatto una diagnosi riguardante l’ortopedia, la neurologia e il sistema cardiovascolare con i seguenti risultati: 0 = “nessuna limitazione”, 1 = “limitazioni minori, che non influenzano la vita quotidiana”, 2 = “limitazioni che influenzano la vita quotidiana”, e 3 = “limitazioni maggiori che influenzano pesantemente la vita quotidiana”. Una scala di stato di salute fisica (0-9) è stata derivata dalla somma delle tre scale di limitazione in ortopedia, neurologia e sistema cardiovascolare.

2.2.4. Status socioeconomico (SES)

Basato sui metodi di analisi della struttura sociale, i soggetti sono stati classificati in quattro categorie di status socioeconomico usando informazioni sull’istruzione formale e lo status professionale. Se i partecipanti non lavoravano, è stato utilizzato lo status professionale del partner. Sono state formate quattro categorie: basso, medio/basso, medio/alto e alto SES.

2.3. Analisi statistica

L’analisi statistica è stata eseguita utilizzando SPSS Statistics 22.0. La funzione MIXED ML è stata utilizzata per condurre modelli lineari gerarchici di PF e HS. Tutti i predittori, tranne l’attività fisica e l’età, sono stati centrati in base alla grande media (GMC). Le variabili di attività fisica non sono state trasformate con 0 che significa nessuna attività fisica e l’età è stata azzerata al suo valore più basso 28. Questo risulta nel termine costante che riflette una persona inattiva media di 28 anni. I parametri nei modelli sono età (azzerata a 28 anni), età2 (azzerata a 28 anni), sesso (GMC), stato sociale (GMC), atleta (no = 0; sì = 1), BMI (GMC), SA, HA, WRA, e ogni possibile interazione di primo ordine. È stata utilizzata una tecnica a ritroso stepwise che includeva tutti i parametri e le interazioni in un modello iniziale. In ogni passo successivo, il termine predittivo o di interazione con il valore più alto è stato eliminato seguito da una ripetizione del modello. Il livello finale di significatività è stato fissato per compensare la complessità dei modelli e perché i modelli con mostravano un adattamento significativamente peggiore. Il modello finale è stato raggiunto quando nessun parametro o termine di interazione ha mostrato un valore superiore a .10.

3. Risultati

3.1. Le statistiche descrittive dei dati SA, HA, WRA, PF e HS per sesso e gruppo di età sono mostrate nella tabella 2. si riferisce al numero totale di osservazioni durante i quattro punti di misurazione tra i 723 partecipanti.

Età sesso SA Ore di MET a settimana HA ore di MET a settimana WRA MET-ore per settimana PF scala HS unità 28-40 m 11.69 14.44 10.49 ± 14.19 47.21 ± 32.72 98.97 ± 3.95 1.02 ± 0.46 f 8.66 11.32 9.32 19.96 30.59 30.81 91.82 3.60 0.84 0.46 10.15 13.03 9.89 17.41 38.58 32.78 95.40 5.21 0.93 0.47 41-50 m 11.95 13.72 12.26 17.20 47.72 32.11 95.15 4.77 1.53 0.63 f 10.94 12.99 11.11 17.60 38.75 32.24 89.30 4.10 1.37 0.59 11.47 13.37 11.70 17.39 43.41 32.45 92.34 5.29 1.45 0.62 51-60 m 9.18 14.01 18.28 24.25 43.62 37.88 88.85 5.59 2.15 0.90 f 8.12 11.60 15.10 21.59 33.16 33.47 84.05 4.63 2.08 0.85 8.65 12.87 16.69 22.99 38.43 36.10 86.49 5.67 2.12 0.87 61-70 m 8.90 11.60 31.39 38.30 12.78 26.29 83.21 5.53 2.69 1.18 f 8.45 11.37 20.88 24.95 19.96 35.83 79.08 5.06 2.60 1.02 8.69 11.46 26.25 32.81 16.22 31.35 81.41 5.69 2.65 1.11 71-80 m 10.48 11.95 28.65 25.92 4.21 16.06 77.11 5.58 3.41 1.16 f 5.51 8.79 29.64 23.24 9.67 24.28 76.07 3.89 2.96 1.18 8.57 11.01 29.02 24.70 6.32 19.56 76.74 5.01 3.25 1.17

Tabella 2

Valori medi (SD) di attività fisica, PF e HS dei partecipanti allo studio longitudinale.

SA mostra un piccolo aumento dal gruppo di età 28-40 a 41-50 e poi diminuisce lentamente nel corso della durata della vita. Contrariamente alla SA, l’HA riportata aumenta quando il campione diventa più vecchio e rappresenta una gran parte dell’attività fisica negli anziani. La quantità di WRA è relativamente costante durante l’età di 28-60 anni e poi diminuisce quando le persone si ritirano dal lavoro. Poiché la maggior parte delle persone trascorre almeno 8 ore al giorno al lavoro, il numero assoluto di MET-ora spesi in WRA è maggiore che in SA o HA. Le differenze di genere nell’attività fisica favoriscono gli uomini in tutti e tre i tipi di PA.

PF mostra le previste differenze di genere a favore degli uomini e diminuisce costantemente con l’aumentare dell’età. Tuttavia, man mano che il PF diminuisce, le differenze tra uomini e donne diventano più piccole.

Come il PF diminuisce, la quantità di limitazioni legate alla salute rilevate nell’esame fisico aumenta. Partendo da limitazioni minori legate alla salute nell’età di 28-40 anni, lo stato di salute del campione diminuisce nel tempo fino a un valore di 3,25 in piedi per limitazioni minori in ciascuno, ortopedia, neurologia e sistema cardiovascolare o limitazioni maggiori in almeno una delle aree considerate.

3.2. Fitness fisico

La stima dei parametri della modellazione HLM di PF è mostrata nella tabella 3. I numeri sono stati arrotondati a due cifre rilevanti.

Un partecipante inattivo medio mostra un punteggio di fitness di 93,74 (Tabella 3: “termine costante”, per la descrizione, vedere la parte sulle statistiche). Il sesso è il più forte predittore di PF con gli uomini che mostrano 7,00 -valori più alti di PF rispetto alle donne. L’età al quadrato e l’età formano i secondi importanti predittori di PF. Le stime dei parametri negativi indicano un declino accelerato del PF con l’aumentare dell’età.

A prescindere dalla quantità di attività, i partecipanti che hanno riferito di fare esercizio fisico mostrano un PF più alto di 1,50 -valori rispetto agli altri non sportivi (Tabella 3: “atleta”). Inoltre, PF aumenta di circa 0,052 -valori per MET-h speso in SA. In confronto, il PF aumenta di circa 0,013 -valori per MET-h HA. WRA non ha mostrato alcuna influenza significativa su PF.

La figura 2 mostra lo sviluppo di PF nel corso della durata della vita osservata per quattro diversi gruppi di esercizio. Gli atleti mostrano un PF più alto rispetto ai non atleti in ogni gruppo di età. Le persone che iniziano a fare esercizio fisico aumentano il loro PF, mentre le persone che smettono di fare esercizio fisico lo perdono. È interessante notare che il valore iniziale del PF per chi smette più tardi è inferiore a quello degli atleti continui.

Figura 2

PF per età e attività sportiva. “Nessuno sport”: partecipante che ha continuamente riferito di non avere SA; “chi ha smesso di fare sport”: partecipanti che hanno riferito di avere SA al loro primo ma non al loro ultimo esame; “principianti dello sport”: partecipanti che hanno riferito di non avere SA al loro primo ma al loro ultimo esame; “atleti continui”: partecipanti che hanno riferito di avere SA ad ogni esame.

Oltre al sesso, all’età e all’attività fisica, SES e BMI sono predittori significativi di PF. Ogni aumento del SES di una categoria mostra un aumento del PF di 0,91 valori. Il BMI è associato negativamente con il PF. E’ stata osservata una diminuzione di 0,18 valori di PF per ogni punto di BMI. Inoltre, una stima positiva del parametro di interazione tra l’età e l’IMC indica una maggiore perdita di PF per IMC con l’aumentare dell’età. Tuttavia, una stima positiva del parametro di interazione tra età al quadrato e BMI mostra che, in gruppi di età molto alta, questa relazione è invertita. Tuttavia, con e , rispettivamente, quei termini di interazione sono sul bordo del valore critico.

Infine, gli effetti casuali significativi del termine costante e BMI e l’età segnalano quantità significative di varianza intrapersonale in questi parametri, rispettivamente, il valore iniziale della performance di fitness.

3.3. Stato di salute fisica

I risultati della modellazione HLM di HS sono mostrati nella tabella 4.

Effetti fissi Parametro Stima SE Termine costante 1.12 0.87-1.51 0.11 69.69 <.01 Età (per anno) 0.053 0.039-0.067 0.007 53.26 <.01 BMI (per punto BMI) 0.10 0.08-0.13 0.014 53.17 <.01 SES (per migliorare lo strato sociale) -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 Ageatleta -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 Sesso (se maschio) 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 Effetti casuali Parametro Stima SE Wald Età 0.0011 0.0002 5.51 <.01 Modello adatto Correlazione tra valori previsti e misurati: = .71 Log-Likelihood: 4736.91

I termini fondamentali dei parametri devono essere inclusi quando le interazioni con essi sono significative.

Tabella 4

ModelloHLM per lo stato di salute di 723 partecipanti allo studio Bad Schönborn.

Un partecipante medio inattivo di 28 anni mostra un punteggio HS di 1,12 (termine costante) che indica che il partecipante medio dei campioni nella prima età adulta mostra raramente limitazioni di salute che influiscono sullo stile di vita. L’età è il più forte predittore di HS con un aumento di 0,053 nel punteggio di limitazione ogni anno. L’età al quadrato non era un predittore significativo che indica un aumento lineare del punteggio HS legato all’età. L’IMC è anche un forte predittore dell’HS con un aumento di 0,10 punti di limitazione per punto di IMC. Inoltre, il SES è un predittore significativo dell’HS con un SES più alto che indica un migliore HS.

L’esercizio fisico in generale mostra effetti positivi significativi sul mantenimento di un buon HS. La perdita lineare legata all’età in HS nella prima e media età è annullata negli atleti (ageathlete: -0.068; età: +0.053). Tuttavia, un termine di interazione significativo e negativo associato tra l’età al quadrato e l’atleta mostra che anche gli atleti perdono l’HS e anche più velocemente ad alte età. La figura 3 mostra l’evoluzione dell’HS nel corso della durata della vita osservata per quattro diversi gruppi di esercizi.

Figura 3

HS per età e attività sportiva. “No sport”: il partecipante ha riferito continuamente di non avere SA; “sport quitters”: partecipanti che hanno riferito SA al loro primo ma non al loro ultimo esame; “sport beginners”: partecipanti che hanno riferito di non avere SA al loro primo ma al loro ultimo esame; “continuous athletes”: partecipanti che hanno riferito SA ad ogni esame.

La quantità di SA non mostra una relazione positiva con HS ma è associata negativamente quando combinata con alti valori di BMI (SABMI). HA ha mostrato un’influenza positiva su HS, ma solo per i maschi (sexHA). La relazione tra WRA e HS è moderata dall’età. Partendo da un’associazione negativa crescente tra WRA e HS (ageWRA), la relazione tra WRA e HS si inverte alle età più alte e quantità elevate di WRA risultano essere un predittore per una buona HS nei partecipanti più anziani (age2WRA).

Oltre a moderare l’effetto di HA, il termine base del sesso mostra un punteggio di limitazione leggermente più alto per gli uomini. Contrariamente a PF, il termine costante del modello HS non ha alcun effetto casuale significativo, indicando un valore iniziale più o meno identico tra i partecipanti di 28 anni. Tuttavia, un effetto casuale significativo dell’età mostra che la pendenza di HS differisce all’interno dei partecipanti.

4. Discussione

4.1. Risultati principali

Con l’aumentare dell’età, il PF diminuisce e le limitazioni della salute fisica aumentano mentre la SA diminuisce. Questi risultati sono coerenti con numerosi altri studi e indicano che i parametri di salute fisica così come la SA diminuiscono con l’aumentare dell’età.

La SA era positivamente associata alla forma fisica e alla salute con l’eccezione di elevate quantità di SA ad alti livelli di BMI. Quantità comparabili di attività abituale hanno mostrato benefici significativamente minori e WRA non ha mostrato alcuna relazione con PF e solo una bassa, inconsistente associazione con HS.

4.2. Influenza di diversi tipi di PA sul PF

Oltre al sesso e all’età, la SA è risultata essere il predittore più significativo per il PF. Gli atleti possiedono un migliore PF rispetto ai non atleti in ogni gruppo di età e i partecipanti che hanno iniziato a fare esercizio durante lo studio hanno guadagnato, mentre i partecipanti che hanno smesso di fare esercizio hanno perso PF. Questo è in linea con altri studi su SA e PF. Anche la quantità di SA riportata ha mostrato una relazione positiva con PF. I risultati confermano che, durante ogni fase della vita, la SA è essenziale per mantenere sufficienti capacità motorie.

La relazione tra HA e PF differisce da SA e PF. Anche se le quantità di HA e SA erano paragonabili nella mezza età e HA superava SA negli anziani, la relazione tra HA e PF risultava essere notevolmente inferiore a quella tra SA e PF. Ciò può essere dovuto al carattere non sistematico di HA e alla sua minore intensità complessiva. Pochi altri studi hanno differenziato tra HA e SA, ma quelli che lo hanno fatto hanno mostrato risultati simili. Un recente studio sulla forma fisica aerobica, l’allenamento con gli esercizi e l’HA ha mostrato che mentre l’allenamento con gli esercizi migliora la forma fisica aerobica, l’HA non mostra alcuna relazione significativa con la forma fisica durante la gioventù.

Il fatto che la WRA non abbia mostrato alcun effetto positivo sulla forma fisica è stato dimostrato anche in studi precedenti. I recenti risultati di un programma canadese di gestione del posto di lavoro con 4022 partecipanti hanno mostrato che il livello di attività fisica sul posto di lavoro non è correlato alla forma fisica cardiorespiratoria o antropometria e profilo di rischio cardiometabolico . Altri studi hanno segnalato anche effetti negativi della WRA sui parametri di salute. I dati di Gutiérrez-Fisac et al. hanno dimostrato che elevate quantità di WRA sono numericamente associate a parametri di adiposità. In questo documento non presentato analisi che differenziato fitness tra abilità di prestazioni motorie ha mostrato che WRA è negativamente associato con la flessibilità, soprattutto quando le persone invecchiano.

4.3. Influenza di diversi tipi di PA su HS

I partecipanti che hanno riferito di esercitare hanno mostrato un significativo migliore HS rispetto agli inattivi. Tuttavia, rispetto ai risultati per i PF, l’esercizio fisico ha mostrato un minore impatto sull’HS. Anche se molti altri studi non distinguono tra SA e HA, c’è consenso su una relazione generale positiva tra PA nel tempo libero e parametri di salute. È interessante notare che i nostri dati hanno mostrato che, partendo da un livello più alto, la perdita di HS negli atleti anziani era più alta che nei non atleti. Questo indica che gli atleti non possono mantenere il loro eccellente HS per tutta la vita e l’HS degli atleti e dei non atleti converge alle età più alte. Sono necessari ulteriori studi con partecipanti di età elevata che indaghino questa scoperta.

Oltre alla relazione positiva tra esercizio fisico in generale e HS, non è stata osservata alcuna relazione positiva tra la quantità di SA e HS. Al contrario, quantità elevate di SA hanno mostrato una relazione negativa con HS quando combinate con valori elevati di BMI. Questo è in linea con uno studio di Dorn et al. Gli autori riportano una relazione positiva tra PA e rischio di mortalità, ma solo per uomini e donne non obesi. Concludiamo che quantità e/o intensità elevate di SA per un lungo periodo di tempo non sono salutari senza limiti quando si parla di limitazioni di salute compresa l’ortopedia e possono anche essere nocive per le persone con alti punteggi di BMI quando non sono ben eseguite. Questa tesi è supportata dai dati di Arem et al. che mostra una relazione a forma di U tra PA e salute con un rischio di mortalità crescente a livelli molto elevati di PA. Ad oggi, la maggior parte delle affermazioni generali delle recensioni su PA e HS suggeriscono che la PA è salutare ad ogni BMI e in ogni fase della vita. Questo può essere vero per l’esercizio applicato e supervisionato, ma deve essere riconsiderato e ulteriormente analizzato per la PA della vita quotidiana.

Nel nostro studio, la WRA è stata associata negativamente all’HS nella prima e media età, ma una significativa interazione positiva associata tra età al quadrato e WRA indica che, in età più avanzata, le persone che riportano elevate quantità di WRA mostrano una migliore HS. Mentre l’associazione negativa di WRAage è in linea con altri studi che non trovano alcuna associazione o un’associazione negativa tra WRA e HS, l’associazione positiva tra WRAage2 e HS potrebbe essere dovuta al fatto che, tra i partecipanti più anziani, solo quelli sani sono in grado di eseguire elevate quantità di WRA. Un recente studio scandinavo ha dimostrato che le persone moderate e non in forma con un’elevata attività fisica professionale sono a più alto rischio di mortalità cardiovascolare e per tutte le cause. Questi risultati su WRA sono in contrasto con i primi risultati di Morris nel suo London Transport Workers Study ; tuttavia gli studi recenti si concentrano su una gamma più ampia di attività legate al lavoro e anche le attività fisiche intense sul lavoro sono incluse.

Molti studi riportano che la PA non sistematica come HA non è sufficiente per ottenere risultati di salute. Nel nostro studio un’interazione significativa tra HA e sesso indica che soprattutto gli uomini beneficiano di HA. Questo potrebbe essere dovuto alle maggiori intensità e alle maggiori quantità di HA tra gli uomini che portano a raggiungere con successo la soglia per effetti significativi sulla salute nella tarda età adulta.

4.4. Influenza delle variabili sociodemografiche e del BMI

Gli uomini hanno mostrato livelli più alti di PF rispetto alle donne, ma un termine di interazione significativo tra sesso ed età ha mostrato che queste differenze diminuiscono con l’aumentare dell’età. Gli uomini hanno mostrato un HS leggermente peggiore rispetto alle donne. Inoltre, sia SES che BMI hanno mostrato un impatto significativo su PF e HS. SES e BMI si sono rivelati i predittori più significativi di HS oltre all’età. L’influenza del SES sull’HS è in linea con altri studi, mostrando un beneficio per la salute da un SES più elevato, ma ci sono anche studi che non trovano un modello coerente di associazione tra SES e risultati di salute. Valori più bassi per PA e PF per i residenti con SES inferiore sono stati riportati in numerosi studi con gli adulti così come gli adolescenti .

Interessante, una coppia di interazioni significative tra età e BMI e al quadrato di età e BMI riguardanti PF ha mostrato che l’associazione tra BMI e PF peggiora con l’aumentare dell’età ma poi si trasforma negli anziani. Un’associazione positiva tra BMIage2 e PF indica che, nell’ultima fase della vita, un BMI elevato è un predittore di un migliore PF. La ragione di questo risultato può risiedere nel fenomeno della sarcopenia, un declino della massa muscolare negli anziani, che è indicato da una perdita di BMI nella tarda età. Il fatto che l’IMC non distingua tra massa muscolare e massa grassa potrebbe essere la ragione di un effetto casuale significativo osservato dell’IMC sul PF. Mentre in alcuni individui un aumento del BMI dovuto a un aumento della massa muscolare può andare di pari passo con un aumento del PF, in altri, un aumento del BMI dovuto al grasso corporeo è associato negativamente al PF.

4.5. Punti di forza e limiti dello studio

I principali punti di forza di questo studio sono i dati longitudinali su un corso di 18 anni e la visione allargata di PA, PF e HS.

La SA media di circa 10 ore MET a settimana si trova nella gamma di uno studio rappresentativo tedesco che riporta una media del 33,7% di residenti tedeschi senza SA, il 40,9% con fino a 2 ore di SA, e il 25,4% con più di 2 ore di SA a settimana. Tuttavia, i valori relativamente alti di SA e HA tra i partecipanti di età compresa tra i 61 e gli 80 anni indicano una distorsione verso i partecipanti longitudinali più attivi. Le analisi dei non rispondenti hanno mostrato che la differenza tra i rispondenti e i non rispondenti in SA, PF e PA al loro ultimo esame medio è inferiore al dieci per cento. Supponiamo che la ragione di un bias longitudinale relativamente basso sia il focus distinto sulla salute durante l’esame. Abbiamo sperimentato che molti partecipanti non in forma e relativamente malsani rimangono nel campione perché sfruttano l’opportunità di un controllo dettagliato della salute con un ampio colloquio con un medico praticante.

In questo studio traiamo conclusioni sulla PA della vita quotidiana e sul fitness e la salute da uno studio osservazionale longitudinale perché crediamo che ci sia una mancanza di conoscenza sugli effetti della PA della vita quotidiana sul fitness e la salute. Tuttavia, questo disegno manca di un gruppo di controllo e una stima significativa del parametro della PA nei modelli HLM non rappresenta un effetto causale della PA su HS o HF. Dai disegni panel con ritardi incrociati sappiamo che la relazione tra PA e salute è bidirezionale e per svelare chiari principi di dose-risposta abbiamo bisogno di studi controllati casuali. Tuttavia l’obiettivo di questo studio era quello di sensibilizzare per l’elevato impatto del contesto e del contenuto della PA e quindi il nostro obiettivo non era quello di esprimere effetti causali in prima linea.

Quando i metodi di raccolta dei dati sono interessati la valutazione dettagliata di PF e HS è un punto di forza menzionabile di questo studio. Tuttavia, utilizzando un questionario per valutare la PA, le variabili tendono ad avere una bassa validità e affidabilità. Il questionario utilizzato ha mostrato una notevole buona affidabilità (test-retest dopo due settimane: > .90 e alfa di Cronbach = .94) ma poco si sa sulla validità dei criteri perché non ci sono veri criteri oggettivi per valutare la PA della vita quotidiana in diversi contesti. Per ottenere dati comparabili con gli accelerometri, i partecipanti dovrebbero indossare un accelerometro nel corso di un ampio periodo di tempo (ad esempio, un anno) e inoltre tenere un diario sul contesto della loro attività. Definire i tempi dei diversi tipi di PA con il metodo dell’acqua doppiamente etichettata è ancora più sorprendente e non è fattibile. Tuttavia, la sovrastima e il bias di risposta nella PA potrebbero aver influenzato i livelli riportati di HA, SA e WRA.

4.6. Conclusione

Questo studio mostra che diversi tipi di attività fisica della vita quotidiana differiscono in modo significativo nei loro effetti sulla forma fisica e sulla salute quando si osserva un ampio lasso di tempo. Mentre la SA era positivamente associata alla forma fisica e alla salute, con l’eccezione di quantità elevate di SA ad alti livelli di BMI, quantità comparabili di attività abituale hanno mostrato solo piccoli benefici e la WRA ha mostrato effetti nulli o inconsistenti. Questi risultati dimostrano che il contesto e il contenuto, per esempio, un’adeguata intensità, frequenza ed esecuzione, di PA sono molto importanti per utilizzare i suoi benefici nella vita quotidiana. Il declino accelerato dell’HS negli atleti così come l’alta media di limitazioni della salute in chi smette di fare sport dovrebbe essere ulteriormente esaminato.

Abbreviazioni

Approvazione etica

Questo studio è stato approvato dal comitato etico del Karlsruhe Institute for Technology.

Conflitti di interesse

Gli autori non dichiarano conflitti di interesse.

Riconoscimenti

Gli autori riconoscono il supporto della Deutsche Forschungsgemeinschaft e dell’Open Access Publishing Fund del Karlsruhe Institute of Technology.