Abstract

Objectief. Het doel van deze studie is de relatie te onderzoeken tussen verschillende types van fysieke activiteit (PA) in het dagelijks leven en fysieke fitheid (PF) en gezondheid gedurende de volwassenheid. Methoden. In totaal namen 723 mannen en vrouwen, in de leeftijd van 28-76 jaar, 1681 keer deel aan deze studie gedurende vier meetmomenten van 1992 tot 2010. We beoordeelden zelfgerapporteerde PA, antropometrie, fysieke gezondheidsstatus (HS), en PF in elk studiejaar. Hiërarchische lineaire modellering (HLM) werd gebruikt om de metingen te analyseren. Resultaten. PF en HS verslechterden met toenemende leeftijd terwijl sportactiviteit (SA) afnam. De modellering toonde aan dat geslacht, leeftijd en SES een belangrijke rol spelen met betrekking tot PA, PF, en HS. Atleten vertonen een hogere HS en HF dan niet-atleten. Habituele activiteit (HA) vertoonde ook een positieve relatie met PF en HS, maar de effecten waren lager dan voor SA. Werkgerelateerde activiteit (WRA) vertoonde geen betekenisvolle relatie met PF of HS. Conclusies. Vergelijkbare hoeveelheden PA kunnen leiden tot verschillende effecten op PF of HS. Onze bevindingen onderstrepen het belang van contexten, inhoud en doelen van PA wanneer gezondheids- of fitnessvoordelen aan de orde zijn. Simpelweg je lichaam bewegen is niet genoeg.

1. Inleiding

Er is consensus dat regelmatige fysieke activiteit (PA) de fysieke fitheid (PF) en gezondheid kan verbeteren en kan helpen bij de preventie van ziekte . Verschillende studies hebben aangetoond dat fysiek actieve volwassenen gezonder zijn en een hogere PF hebben dan inactieve volwassenen in verschillende naties en bevolkingsgroepen . Lichamelijke activiteit wordt daarom gepromoot als onderdeel van een gezonde levensstijl. Het huidige inzicht in de relatie tussen PA, PF, en gezondheid kan worden gevisualiseerd met behulp van het model van Bouchard et al. (Figuur 1). Het model illustreert dat PA fitheid en gezondheid kan beïnvloeden en dat de relaties ook wederkerig zijn. Bovendien is bekend dat andere factoren, zoals persoonlijke en sociale kenmerken leeftijd, geslacht en sociaaleconomische status (SES), van invloed zijn op PF, HS, PA en hun relaties.

Figuur 1

Relatie tussen PA, fitness en gezondheid .

Naast algemeen bekende positieve effecten van PA, is het ook bekend dat de relatie tussen PA en PF en gezondheid varieert tussen verschillende hoeveelheden, intensiteiten, en contexten van fysieke activiteit en een duidelijke dosis-respons principe tussen hoeveelheid, intensiteit, en effect is nog niet bekend . Bijvoorbeeld, recente studies die werkgerelateerde activiteit evalueren falen in het vinden van een positieve invloed op lichaamssamenstelling en gezondheidsfactoren en vooral bij ouderen zijn blessures en fysieke slijtage veroorzaakt door PA niet ongewoon . Niettemin weten we uit gerandomiseerde gecontroleerde studies dat toegepaste PA van “hoge kwaliteit”, dat wil zeggen geplande PA in gecontroleerde omstandigheden, de fitheid en gezondheid in elke levensfase kan verbeteren . Er is echter nog geen onderzoek gedaan naar de longitudinale effecten van niet toegepaste, langdurige PA in het dagelijks leven, zoals de gebruikelijke activiteit voor vervoer, langdurige activiteit in sportclubs, of werkgerelateerde activiteit. Een meta-analyse door Dionne et al. beschreef zes studies van hoge methodologische kwaliteit over de relatie tussen PA in het dagelijks leven en cardiovasculaire fitheid en de gerapporteerde correlaties varieerden van = .25 tot = .76. Andere auteurs suggereren dat de relatie tussen PA en gezondheid en PF maten sterk afhangt van sociodemografische kenmerken (b.v. leeftijd, geslacht, en SES), settings (b.v. vrije tijd PA, woon-werkverkeer, en sport), omvang van de fysieke activiteit (intensiteit, frequentie, en duur), en fitness niveau evenals van de gezondheid en fitness maten.

Om de relatie tussen verschillende soorten PA, PF, en gezondheid gedurende de gehele levensduur te analyseren, zijn bewerkelijke longitudinale studies nodig. Echter, de meeste van de uitgevoerde longitudinale studies verwijzen naar effecten van fysieke activiteit op zeer specifieke gezondheidsziekten, zoals type 2 diabetes mellitus , depressie , osteoporose , of chronische longziekte of richten zich alleen op trends van PA fitheid en gezondheid . Bovendien hebben weinigen de afhankelijkheid van demografische factoren (b.v. leeftijd, geslacht, en sociaal-economische status) overwogen.

Daarom is het doel van deze studie om de longitudinale relatie te onderzoeken tussen verschillende soorten niet toegepaste, dagelijkse PA en PF en HS bij volwassenen en om de invloed van sociaal-demografische determinanten leeftijd, geslacht, en SES te beoordelen.

2. Onderzoeksmethoden

2.1. Steekproef en ontwerp

De gegevens werden verzameld tijdens een longitudinaal gemeenschapsonderzoek in Duitsland met vier metingen in 1992, 1997, 2002, en 2010. Deelnemers werden willekeurig geselecteerd uit de registratiebureaus van de plaatselijke bevolking. Deelname was vrijwillig. De proefpersonen gaven schriftelijk toestemming om deel te nemen aan het onderzoek. De toegepaste protocollen werden goedgekeurd door een wetenschappelijke adviesraad, de Schettler Kliniek, Bad Schönborn, Duitsland, evenals de ethische commissie van het Karlsruhe Institute of Technology (KIT).

In totaal namen 723 verschillende proefpersonen (366 v en 357 m) in de leeftijd van 28-76 jaar 1681 keer deel in de loop van het onderzoek. Het responspercentage van de oorspronkelijke steekproef in 1992 bedroeg 56%. Voor de eerste steekproef werden vijf groepen van 35, 40, 45 en 50 jaar oud uitgenodigd. In elke volgende golf werden nieuwe deelnemers van 28 tot 38 jaar gerekruteerd om de uitvallers te compenseren. Het totale aantal deelnemers voor elk van de vier meetmomenten was: 1992: 480, 1997: 456, 2002: 429, en 2010: 310. Een telefonisch interview met niet-respondenten toonde geen significante verschillen aan in geselecteerde parameters (bv. SES, fysieke gezondheidsstatus en lichaamsbeweging) tussen deelnemers en uitgenodigde niet-deelnemers, met uitzondering van migratieachtergrond. Beschrijvende statistieken van de steekproef zijn te vinden in tabel 1.

De steekproef vertoont representatieve kenmerken met betrekking tot BMI en SES voor een plattelandsgemeenschap in Duitsland. PA neigt echter iets boven het gemiddelde voor Duitsland te liggen.

2.2. 2.2. Maatregelen

2.2.1. Lichamelijke activiteit

Weekelijkse sportactiviteit, gewoonteactiviteit en werkgerelateerde activiteit werden beoordeeld via vragenlijsten. Een schatting van het wekelijkse energieverbruik in MET-uren per week voor SA, HA en WRA werd berekend volgens Ainsworth et al. als een product van wekelijkse frequentie, duur en intensiteit van het type activiteit.

Sportactiviteit (SA) werd berekend uit vragen over frequentie (aantal wekelijkse trainingseenheden), duur (minuten per eenheid), intensiteit (niet erg intensief, matig intensief met wat zweten, en zeer intensief met veel zweten), en type wekelijkse sportactiviteit . Voor elk van de drie intensiteiten werd aan elk type sport een specifieke MET-waarde toegekend en door vermenigvuldiging met de bestede tijd werd SA in MET-uren per week berekend. Habituele activiteit (HA) werd afgeleid van de dagelijkse tijd die werd besteed aan wandelen en fietsen voor transport, alsook aan werken in het huishouden en tuinieren. Ook hier werd aan elk type HA een specifieke MET-waarde overeenkomstig Ainsworth et al. toegekend en werden MET-uren per week berekend. Werkgerelateerde activiteit (WRA) werd afgeleid van de tijd die op het werk werd doorgebracht, een vraag over het type activiteit op het werk (voornamelijk zittend, voornamelijk staand, voornamelijk lopend, en/of in beweging), en een vraag over de intensiteit van de activiteit op het werk (niet erg intensief, matig intensief en zeer intensief). MET-uren per week voor WRA werden vervolgens berekend met behulp van de respectieve MET’s voor activiteit op het werk.

A priori analyses toonden aan dat, naast de hoeveelheid fysieke activiteit, een dichotome variabele gemaakt van de vraag “Do you exercise? Ja/nee” de modelpassingen significant verbeterde. Naast de hoeveelheid SA werd een variabele “atleet” in de modellen opgenomen die een onderscheid maakt tussen deelnemers die sporten en deelnemers die zichzelf volledig onsportief noemen. Deze variabele staat voor effecten van een actieve levensstijl die niet afhankelijk zijn van de hoeveelheid lichaamsbeweging. Daarnaast werd in de figuren de volgende stratificatie gebruikt: “geen sport”: deelnemer die continu geen SA rapporteerde; “sportbeëindigers”: deelnemers die SA rapporteerden bij hun eerste maar niet bij hun laatste onderzoek; “sportbeginners”: deelnemers die geen SA rapporteerden bij hun eerste maar wel bij hun laatste onderzoek; “continue sporters”: deelnemers die SA rapporteerden bij elk onderzoek. De vragenlijst werd getest op betrouwbaarheid (test-hertest na twee weken: > .90 en Cronbachʼs alpha = .94), factoriële validiteit, en meetinvariantie. Physical Fitness (PF)

In totaal werden 13 motorische prestatietests gebruikt om de fysieke fitheid te beoordelen. De cardiorespiratoire conditie werd gemeten door een 2 km-looptest, kracht door het aantal push-ups in 40 seconden, sit-ups in 40 seconden, handgreepkracht links en rechts, en een jump-and-reach test. De beste prestatie uit twee proeven werd genoteerd. Coördinatie werd gemeten door middel van een testbatterij met staan op één been met gesloten ogen, staan op één been terwijl het tweede been in cirkels wordt bewogen, en drie testonderdelen met ballen. Voor elke test beoordeelde een getraind lid van het personeel de prestatie als goed gedaan, gedaan, of niet geslaagd. De lenigheid werd gemeten met een zit-en-reik-test, zijbuiging van de romp, beweeglijkheid van de schoudernek, en rekbaarheid van de hamstring en rectus femoris-spieren. Alle testonderdelen werden Z-getransformeerd met de oorspronkelijke steekproef van 35-jarige mannen in 1992 als referentie en het rekenkundig gemiddelde ervan vormde een fitnessindex ( = .85). Wanneer meer dan 50% van de testonderdelen voor coördinatie, lenigheid, kracht of de 2 km-looptest ontbraken, werd geen fitnessindex berekend. Logische nullen, zoals bijvoorbeeld bij de sit-up test, zijn hierbij niet meegerekend.

2.2.3. Fysieke gezondheidstoestand (HS)

De fysieke gezondheidstoestand werd beoordeeld tijdens een moeizaam gezondheidsonderzoek dat werd uitgevoerd door een praktiserend arts. Na een gedetailleerde anamnese stelde de arts een diagnose met betrekking tot orthopedie, neurologie en hart- en vaatstelsel met de volgende resultaten: 0 = “geen beperkingen,” 1 = “lichte beperkingen, geen invloed op het dagelijks leven,” 2 = “beperkingen met invloed op het dagelijks leven,” en 3 = “ernstige beperkingen met grote invloed op het dagelijks leven.” Een fysieke gezondheidsstatusschaal (0-9) werd afgeleid van de som van de drie beperkingsschalen voor orthopedie, neurologie, en het cardiovasculaire systeem.

2.2.4. Sociaal-economische status (SES)

Gebaseerd op methoden voor sociale structuur analyses , werden de proefpersonen ingedeeld in vier sociaal-economische status categorieën met behulp van informatie over formele opleiding en beroepsstatus. Indien deelnemers niet werkten, werd de beroepsstatus van de levenspartner gebruikt. Vier categorieën werden gevormd: lage, midden/lage, midden/hoge, en hoge SES.

2.3. Statistische analyse

Statistische analyse werd uitgevoerd met SPSS Statistics 22.0. De functie MIXED ML werd gebruikt om hiërarchische lineaire modellen van PF en HS uit te voeren. Alle voorspellers, behalve de fysieke activiteit en de leeftijd, werden grand mean centered (GMC). De variabelen inzake fysieke activiteit werden niet getransformeerd, waarbij 0 geen fysieke activiteit betekende, en leeftijd werd op zijn laagste waarde 28 op nul gezet. Dit resulteert in de constante term die een gemiddelde inactieve persoon van 28 jaar weergeeft. De parameters in de modellen zijn leeftijd (nulpunt op 28), leeftijd2 (nulpunt op 28), geslacht (GMC), sociale status (GMC), atleet (neen = 0; ja = 1), BMI (GMC), SA, HA, WRA, en elke mogelijke eerste-orde-interactie. Er werd een stapsgewijze achterwaartse techniek gebruikt, waarbij alle parameters en interacties in een eerste model werden opgenomen. In elke volgende stap werd de voorspeller of interactieterm met de hoogste waarde geëlimineerd, gevolgd door een herhaling van het model. Het uiteindelijke significantieniveau werd vastgesteld ter compensatie van de complexiteit van de modellen en omdat modellen met een significant slechtere fit een slechtere fit vertoonden. Het uiteindelijke model werd bereikt wanneer geen enkele parameter of interactieterm een waarde hoger dan .10 vertoonde.

3. Resultaten

3.1. Beschrijvende statistieken

Descriptieve statistieken van SA-, HA-, WRA-, PF- en HS-gegevens naar geslacht en leeftijdsgroep zijn weergegeven in tabel 2. verwijst naar het totale aantal waarnemingen tijdens de vier meetmomenten onder de 723 deelnemers.

SA vertoont een kleine toename van leeftijdsgroep 28-40 tot 41-50 jaar en neemt dan langzaam af gedurende het waargenomen verloop van de levensduur. In tegenstelling tot SA neemt de gerapporteerde HA toe naarmate de steekproef ouder wordt en vertegenwoordigt een groot deel van de fysieke activiteit bij ouderen. De hoeveelheid WRA is relatief constant gedurende de leeftijd van 28-60 jaar en neemt vervolgens af naarmate mensen met pensioen gaan. Aangezien de meeste mensen ten minste 8 uur per dag op het werk doorbrengen, is het absolute aantal bestede MET-uren in WRA groter dan in WA of HA. Genderverschillen in lichamelijke activiteit zijn in het voordeel van mannen bij alle drie typen PA.

PF vertoont de verwachte genderverschillen in het voordeel van mannen en daalt voortdurend met toenemende leeftijd. Echter, als PF afneemt, worden de verschillen tussen mannen en vrouwen kleiner.

Als PF afneemt, neemt de hoeveelheid geconstateerde gezondheidsgerelateerde beperkingen in het lichamelijk onderzoek toe. Beginnend met slechts kleine gezondheidsgerelateerde beperkingen in de leeftijd van 28-40 jaar, neemt de gezondheidsstatus van de steekproef in de loop van de tijd af tot een waarde van 3,25 voor kleine beperkingen in elk, orthopedie, neurologie, en het cardiovasculaire systeem of grote beperkingen in ten minste een van de beschouwde gebieden.

3.2. Fysieke fitheid

De parameterschatting van de HLM modellering van PF wordt weergegeven in tabel 3. Getallen werden afgerond op twee relevante cijfers.

Een gemiddelde inactieve deelnemer vertoont een fitheidsscore van 93,74 (tabel 3: “constante term,” voor beschrijving, zie het gedeelte over statistieken). Geslacht is de sterkste voorspeller van PF, waarbij mannen 7,00 -waarden hogere PF laten zien dan vrouwen. De gekwadrateerde leeftijd en de leeftijd vormen de tweede belangrijke voorspellers van PF. Negatieve parameterschattingen wijzen op een snellere afname van de PF met toenemende leeftijd.

Ongeacht de mate van activiteit vertonen deelnemers die aangaven te sporten 1,50 -waarden hogere PF dan niet-sportende anderen (tabel 3: “atleet”). Bovendien neemt PF ongeveer 0,052 -waarden toe per MET-h besteed aan SA. Ter vergelijking: de PF neemt toe met ongeveer 0,013 waarden per MET-h HA. WRA toonde geen significante invloed op PF.

Figuur 2 toont de ontwikkeling van PF in de loop van de geobserveerde levensduur voor vier verschillende inspanningsgroepen. Atleten vertonen een hogere PF dan niet-atleten in elke leeftijdsgroep. Mensen die beginnen met sporten verhogen hun PF terwijl mensen die stoppen met sporten hun PF verliezen. Interessant is dat de beginwaarde van PF voor latere stoppers lager is dan voor continue sporters.

Figuur 2

PF naar leeftijd en sportactiviteit. “Geen sport”: deelnemer die voortdurend geen SA rapporteerde; “sportbeëindigers”: deelnemers die SA rapporteerden bij hun eerste maar niet bij hun laatste onderzoek; “sportbeginners”: deelnemers die geen SA rapporteerden bij hun eerste maar wel bij hun laatste onderzoek; “continue sporters”: deelnemers die bij elk onderzoek SA rapporteerden.

Naast geslacht, leeftijd en fysieke activiteit zijn SES en BMI significante voorspellers van PF. Elke toename in SES van één categorie geeft een toename in PF met 0,91 -waarden. BMI is negatief geassocieerd met PF. Per BMI-punt werd een afname van 0,18 -waarden in PF waargenomen. Bovendien wijst een positieve schatting van de interactieparameter tussen leeftijd en BMI op een toenemend verlies van PF per BMI met toenemende leeftijd. Een positieve schatting van de interactieparameter tussen de gekwadrateerde leeftijd en de BMI laat echter zien dat dit verband in zeer hoge leeftijdsgroepen omgekeerd is. Met en , respectievelijk, liggen deze interactietermen echter op de rand van de kritische waarde.

Ten slotte signaleren significante willekeurige effecten van de constante term en BMI en leeftijd significante hoeveelheden intrapersoonlijke variantie in deze parameters, respectievelijk de beginwaarde van de fitnessprestaties.

3.3. Physical Health Status

De resultaten van de HLM modellering van HS zijn weergegeven in Tabel 4.

Een gemiddelde inactieve deelnemer van 28 jaar vertoont een HS-score van 1,12 (constante term), wat aangeeft dat de gemiddelde deelnemer aan de steekproeven op jongvolwassen leeftijd zelden levensstijlbeïnvloedende gezondheidsbeperkingen vertoont. Leeftijd is de sterkste voorspeller van HS met een toename van 0.053 in de beperkingen-score per jaar. Leeftijd in het kwadraat was geen significante voorspeller, wat wijst op een lineaire leeftijdsgerelateerde toename van de HS score. BMI is ook een sterke voorspeller van HS met een toename van 0.10 limitation-score-punten per BMI punt. Verder is SES een significante voorspeller van HS, waarbij een hogere SES staat voor een betere HS.

Lichaamsbeweging in het algemeen vertoont significante positieve effecten op het behoud van een goede HS. Het lineaire leeftijdsgerelateerde verlies in HS op vroege en middelbare leeftijd wordt tenietgedaan bij atleten (ageathlete: -0,068; leeftijd: +0,053). Een significante, negatieve interactieterm tussen gekwadrateerde leeftijd en atleet laat echter zien dat atleten ook HS verliezen en zelfs sneller op hoge leeftijden. Figuur 3 toont de ontwikkeling van HS in de loop van de geobserveerde levensduur voor vier verschillende sportgroepen.

Figuur 3

HS naar leeftijd en sportactiviteit. “Geen sport”: deelnemer rapporteerde continu geen SA; “sportbeëindigers”: deelnemers die SA rapporteerden bij hun eerste maar niet bij hun laatste onderzoek; “sportbeginners”: deelnemers die geen SA rapporteerden bij hun eerste maar wel bij hun laatste onderzoek; “continue sporters”: deelnemers die SA rapporteerden bij elk onderzoek.

De hoeveelheid SA vertoont geen positieve relatie met HS, maar is negatief geassocieerd wanneer deze wordt gecombineerd met hoge BMI-waarden (SABMI). HA vertoonde een positieve invloed op HS, maar alleen voor mannen (sexHA). De relatie tussen WRA en HS wordt gemodereerd door leeftijd. Uitgaande van een toenemende negatieve associatie tussen WRA en HS (ageWRA), keert de relatie tussen WRA en HS om bij hogere leeftijden en blijken hoge hoeveelheden WRA een voorspeller te zijn voor een goede HS bij oudere deelnemers (age2WRA).

Naast het matigen van het effect van HA, laat de basisterm van geslacht een iets hogere limiet-score zien voor mannen. In tegenstelling tot PF heeft de constante term van het HS-model geen significant willekeurig effect, wat wijst op een min of meer identieke beginwaarde tussen deelnemers van 28 jaar. Een significant willekeurig effect van leeftijd toont echter aan dat de helling van HS verschilt binnen deelnemers.

4. Discussie

4.1. Belangrijkste bevindingen

Met toenemende leeftijd neemt PF af en nemen lichamelijke gezondheidsbeperkingen toe, terwijl SA afneemt. Deze bevindingen zijn consistent met tal van andere studies en geven aan dat zowel fysieke gezondheidsparameters als SA afnemen met toenemende leeftijd.

SA was positief geassocieerd met fitness en gezondheid, met uitzondering van hoge hoeveelheden SA bij hoge BMI-niveaus. Vergelijkbare hoeveelheden gewone activiteit vertoonden significant kleinere voordelen en WRA vertoonde geen relatie met PF en slechts een lage, inconsistente associatie met HS.

4.2. Invloed van verschillende soorten PA op PF

Naast geslacht en leeftijd, bleek SA de meest betekenisvolle voorspeller voor PF te zijn. Atleten bezitten een betere PF dan niet-atleten in elke leeftijdsgroep en deelnemers die tijdens de studie begonnen te sporten wonnen, terwijl deelnemers die stopten met sporten PF verloren. Dit is in overeenstemming met andere studies over SA en PF . De hoeveelheid gerapporteerde SA vertoonde ook een positieve relatie met PF. De resultaten bevestigen dat, gedurende elke levensfase, SA essentieel is voor het behouden van voldoende motorische vaardigheden.

De relatie tussen HA en PF verschilt van SA en PF. Hoewel de hoeveelheden HA en SA vergelijkbaar waren op middelbare leeftijd en HA groter was dan SA op oudere leeftijd, bleek de relatie tussen HA en PF aanzienlijk lager dan tussen SA en PF. Dit kan te wijten zijn aan het onsystematische karakter van HA en aan de lagere algemene intensiteit ervan. Weinig andere studies maakten een onderscheid tussen HA en SA, maar de studies die dat wel deden, lieten soortgelijke resultaten zien. Een recente studie over aërobe fitheid, oefentraining en HA toonde aan dat, terwijl oefentraining de aërobe fitheid verbetert, HA geen betekenisvolle relatie vertoont met fitheid tijdens de jeugd .

Het feit dat WRA geen positief effect op fitheid vertoonde, is ook in eerdere studies aangetoond. Recente resultaten van een Canadees werkplek management programma met 4022 deelnemers toonden aan dat het niveau van fysieke activiteit op het werk niet gerelateerd is aan cardiorespiratoire fitness of antropometrie en cardiometabole risicoprofiel . Andere studies meldden zelfs negatieve effecten van WRA op gezondheidsparameters. Gegevens van Gutiérrez-Fisac et al. toonden aan dat hoge hoeveelheden WRA numeriek geassocieerd zijn met adipositasparameters. In dit artikel niet gepresenteerde analyses die fitheid differentieerden tussen motorische prestaties toonden aan dat WRA negatief geassocieerd is met flexibiliteit, vooral wanneer mensen ouder worden.

4.3. Invloed van verschillende soorten PA op HS

Deelnemers die rapporteerden te sporten vertoonden een significant betere HS dan inactieven. Echter, in vergelijking met de bevindingen voor PF, bleek lichaamsbeweging minder invloed op HS te hebben. Hoewel veel andere studies geen onderscheid maken tussen SA en HA, bestaat er consensus over een algemeen positief verband tussen PA in de vrije tijd en gezondheidsparameters. Interessant is dat onze gegevens aantoonden dat, uitgaande van een hoger niveau, het verlies van HS bij oudere atleten groter was dan bij niet-atleten. Dit wijst erop dat sporters hun uitstekende HS niet levenslang kunnen handhaven en dat HS van sporters en niet-sporters convergeert op hogere leeftijden. Verdere studies met deelnemers van hoge leeftijd die deze bevinding onderzoeken zijn nodig.

Naast de positieve relatie tussen lichaamsbeweging in het algemeen en HS, werd er geen positieve relatie waargenomen tussen de hoeveelheid SA en HS. Daarentegen vertoonden hoge SA hoeveelheden een negatieve relatie met HS wanneer ze gecombineerd werden met hoge waarden voor BMI. Dit is in overeenstemming met een studie van Dorn et al. De auteurs rapporteren een positief verband tussen PA en sterfterisico, maar alleen voor mannen en vrouwen zonder obesitas. Wij concluderen dat hoge hoeveelheden en/of intensiteiten van PA over een lange periode niet grenzeloos gezond zijn als we het hebben over gezondheidsbeperkingen waaronder orthopedie en zelfs schadelijk kunnen zijn voor mensen met hoge BMI scores als ze niet goed worden uitgevoerd. Deze stelling wordt ondersteund door de gegevens van Arem et al. die een U-vormige relatie tussen PA en gezondheid laten zien met een toenemend sterfterisico bij zeer hoge niveaus van PA. Tot op heden suggereren de meeste algemene uitspraken uit reviews over PA en HS dat PA gezond is bij elke BMI en in elke levensfase . Dit kan waar zijn voor toegepaste, gesuperviseerde lichaamsbeweging, maar moet worden heroverwogen en verder geanalyseerd voor PA in het dagelijks leven.

In onze studie was WRA negatief geassocieerd met HS in vroege en midadulthood, maar een significante positieve geassocieerde interactie tussen gekwadrateerde leeftijd en WRA geeft aan dat, op oudere leeftijden, mensen die hoge hoeveelheden WRA rapporteren een betere HS vertonen. Terwijl de negatieve associatie van WRA-leeftijd in overeenstemming is met andere studies die geen of een negatieve associatie vinden tussen WRA en HS, zou de positieve associatie tussen WRA-leeftijd2 en HS het gevolg kunnen zijn van het feit dat, onder oudere deelnemers, alleen gezonde deelnemers in staat zijn om hoge hoeveelheden WRA uit te voeren. Een recente Scandinavische studie toonde aan dat matige en onfitte mensen met een hoge beroepsmatige fysieke activiteit een hoger risico lopen op cardiovasculaire en all-cause mortaliteit . Deze bevindingen over WRA zijn in strijd met de vroege bevindingen van Morris in zijn London Transport Workers Study ; recente studies richten zich echter op een breder scala van werkgerelateerde activiteiten en ook fysiek intensieve activiteiten op het werk zijn inbegrepen.

Vele studies melden dat onsystematische PA zoals HA niet voldoende is om gezondheidsuitkomsten te bereiken . In onze studie wijst een significante interactie tussen HA en geslacht erop dat vooral mannen baat hebben bij HA. Dit zou te wijten kunnen zijn aan de hogere intensiteit en de grotere hoeveelheden HA bij mannen, die leiden tot het succesvol bereiken van de drempel voor significante gezondheidseffecten in de late volwassenheid.

4.4. Invloed van Sociodemografische Variabelen en BMI

Mannen vertoonden hogere niveaus van PF dan vrouwen, maar een significante interactieterm tussen geslacht en leeftijd toonde aan dat deze verschillen afnemen met toenemende leeftijd. Mannen vertoonden een iets slechter HS vergeleken met vrouwen. Bovendien vertoonden zowel SES als BMI een significante invloed op PF en HS. SES en BMI bleken naast leeftijd de meest betekenisvolle voorspellers van HS te zijn. De invloed van SES op HS is in overeenstemming met andere studies, die een gezondheidsvoordeel laten zien van een hogere SES, maar er zijn ook studies die geen consistent patroon van associatie tussen SES en gezondheidsuitkomsten vinden. Lagere waarden voor PA en PF voor bewoners met een lagere SES zijn gerapporteerd in talrijke studies met zowel volwassenen als adolescenten.

Interessant is dat een paar significante interacties tussen leeftijd en BMI en gekwadrateerde leeftijd en BMI met betrekking tot PF lieten zien dat de associatie tussen BMI en PF slechter wordt naarmate de leeftijd toeneemt, maar daarna omslaat bij ouderen. Een positieve associatie tussen BMI-leeftijd2 en PF geeft aan dat, op latere leeftijd, een hoge BMI een voorspeller is voor een betere PF. De reden voor deze bevinding kan liggen in het verschijnsel sarcopenie, een afname van de spiermassa bij ouderen, die wordt aangegeven door een afname van de BMI op late volwassen leeftijd . Het feit dat de BMI geen onderscheid maakt tussen spier- en vetmassa zou de reden kunnen zijn voor een waargenomen, significant willekeurig effect van de BMI op de PF. Terwijl bij sommige individuen een toename in BMI door toename in spiermassa samen kan gaan met een toename in PF, is bij anderen een toename in BMI door lichaamsvet negatief geassocieerd met PF.

4.5. Sterke punten en beperkingen van de studie

De belangrijkste sterke punten van deze studie zijn de longitudinale gegevens over een periode van 18 jaar en de verbrede kijk op PA, PF, en HS.

De gemiddelde SA van ongeveer 10 MET-uren per week ligt in het bereik van een representatieve Duitse studie die een gemiddelde van 33,7% Duitse inwoners zonder SA, 40,9% met maximaal 2 uur SA, en 25,4% met meer dan 2 uur SA per week rapporteert. De relatief hoge waarden voor SA en HA onder deelnemers van 61-80 jaar wijzen echter op een vertekening naar actievere longitudinale deelnemers. Analyses van non-responders toonden aan dat het verschil tussen responders en non-responders in HS, PF, en PA op hun gemiddelde laatste onderzoek minder dan tien procent is. Wij veronderstellen dat de reden voor een relatief lage longitudinale bias de duidelijke focus op gezondheid tijdens het onderzoek is. Wij hebben ervaren dat veel onfitte en relatief ongezonde deelnemers in de steekproef blijven omdat zij gebruik maken van de mogelijkheid van een gedetailleerde gezondheidscheck met een uitgebreid gesprek met een praktiserend arts.

In deze studie trekken wij conclusies over PA in het dagelijks leven en fitheid en gezondheid uit een observationeel longitudinaal onderzoek, omdat wij menen dat er een gebrek aan kennis is over effecten van PA in het dagelijks leven op fitheid en gezondheid. In dit ontwerp ontbreekt echter een controlegroep en een significante parameterschatting van PA in de HLM-modellen staat niet voor een causaal effect van PA op HS of HF. Uit cross lagged panel designs weten we dat de relatie tussen PA en gezondheid bidirectioneel is en om duidelijke dosis-respons principes te ontrafelen hebben we random gecontroleerde studies nodig. Het doel van deze studie was echter de grote invloed van de context en de inhoud van de PA aan te tonen en daarom was ons doel niet in de eerste plaats causale effecten tot uitdrukking te brengen.

Wat de methoden van gegevensverzameling betreft, is de gedetailleerde beoordeling van PF en HS een vermeldenswaardig sterk punt van deze studie. Echter, het gebruik van een vragenlijst voor de beoordeling van PA, variabelen hebben de neiging om lage validiteit en betrouwbaarheid . De gebruikte vragenlijst toonde een opmerkelijk goede betrouwbaarheid (test-hertest na twee weken: > .90 en Cronbachʼs alpha = .94) maar er is weinig bekend over de criteria-validiteit omdat er geen echte objectieve criteria zijn voor het beoordelen van PA in het dagelijks leven in verschillende settings. Om vergelijkbare gegevens met versnellingsmeters te verkrijgen, zouden de deelnemers een versnellingsmeter moeten dragen gedurende een lange tijdspanne (b.v. een jaar) en daarnaast een dagboek moeten bijhouden over de context van hun activiteit. Het bepalen van tijdspannes van verschillende soorten PA met de dubbel gelabelde watermethode is nog opvallender en niet haalbaar. Niettemin zouden overschatting en responsvertekening in PA de gerapporteerde niveaus van HA, SA, en WRA kunnen hebben beïnvloed.

4.6. Conclusie

Deze studie toont aan dat verschillende soorten fysieke activiteit in het dagelijks leven op een zinvolle manier verschillen in hun effecten op fitness en gezondheid wanneer een groot tijdsverloop wordt waargenomen. Terwijl SA positief geassocieerd was met fitness en gezondheid, met uitzondering van grote hoeveelheden SA bij hoge BMI-niveaus, vertoonden vergelijkbare hoeveelheden gewone activiteit slechts kleine voordelen en WRA vertoonde geen of inconsistente effecten. Deze bevindingen tonen aan dat de context en inhoud, bijvoorbeeld adequate intensiteit, frequentie en uitvoering, van PA zeer belangrijk zijn om de voordelen ervan in het dagelijks leven te benutten. De versnelde afname van HS bij sporters en het hoge gemiddelde van gezondheidsbeperkingen bij sportbeoefenaars die stoppen met sporten moeten verder worden onderzocht.

Afkortingen

Ethische goedkeuring

Deze studie werd goedgekeurd door de ethische commissie van het Karlsruhe Institute for Technology.

Conflicts of Interest

De auteurs verklaren geen belangenconflicten.

Acknowledgments

De auteurs erkennen de steun van Deutsche Forschungsgemeinschaft en Open Access Publishing Fund van het Karlsruhe Institute of Technology.