Abstract

Objective. Celem niniejszej pracy jest zbadanie związku między różnymi rodzajami aktywności fizycznej (PA) w życiu codziennym a sprawnością fizyczną (PF) i zdrowiem w okresie dorosłości. Metody. W badaniu wzięło udział 723 mężczyzn i kobiet w wieku 28-76 lat, którzy w latach 1992-2010 uczestniczyli 1681 razy w czterech punktach pomiarowych. W każdym roku badania ocenialiśmy deklarowaną przez siebie PA, antropometrię, stan zdrowia fizycznego (HS) i PF. Do analizy zastosowano hierarchiczne modelowanie liniowe (Hierarchical Linear Modeling – HLM). Wyniki. PF i HS pogarszały się wraz z wiekiem, natomiast aktywność sportowa (SA) malała. Modelowanie wykazało, że płeć, wiek i SES odgrywają istotną rolę w odniesieniu do PA, PF i HS. Sportowcy wykazują wyższy poziom HS i HF niż osoby nieuprawiające sportu. Aktywność nawykowa (HA) również wykazała pozytywny związek z PF i HS, ale efekty były mniejsze niż w przypadku SA. Aktywność związana z pracą (WRA) nie wykazała istotnego związku z PF i HS. Wnioski. Porównywalne ilości PA mogą mieć różny wpływ na PF i HS. Nasze wyniki podkreślają znaczenie kontekstu, treści i celów PA, gdy mowa jest o korzyściach dla zdrowia lub sprawności fizycznej. Samo poruszanie ciałem nie wystarczy.

1. Wprowadzenie

Istnieje zgoda co do tego, że regularna aktywność fizyczna (PA) może poprawić sprawność fizyczną (PF) i zdrowie oraz pomóc w zapobieganiu chorobom. Wiele badań wykazało, że aktywni fizycznie dorośli są zdrowsi i mają wyższą PF niż nieaktywni dorośli w różnych narodach i grupach populacyjnych. Aktywność fizyczna jest zatem promowana jako część zdrowego stylu życia. Obecne rozumienie związku między PA, PF i zdrowiem można zobrazować za pomocą modelu opracowanego przez Boucharda i wsp. Model ten ilustruje, że PA może wpływać na sprawność fizyczną i zdrowie oraz że zależności te są wzajemne. Ponadto wiadomo, że inne czynniki, takie jak cechy osobiste i społeczne, wiek, płeć i status społeczno-ekonomiczny (SES) wpływają na PF, HS, PA i ich związki.

Rycina 1

Zależności między PA, sprawnością fizyczną i zdrowiem .

Poza powszechnie znanymi pozytywnymi efektami PA, wiadomo również, że związek między PA a PF i zdrowiem różni się w zależności od różnych ilości, intensywności i kontekstów aktywności fizycznej, a wyraźna zasada dawka-odpowiedź między ilością, intensywnością i efektem nie jest jeszcze znana. Na przykład, ostatnie badania oceniające aktywność związaną z pracą nie wykazują pozytywnego wpływu na skład ciała i czynniki zdrowotne, a szczególnie u osób starszych, urazy i fizyczne zużycie spowodowane przez PA nie są rzadkie. Niemniej jednak, z randomizowanych badań kontrolowanych wiemy, że stosowana „wysokiej jakości” PA, czyli planowana PA w kontrolowanych warunkach, może poprawić kondycję i zdrowie na każdym etapie życia. Brakuje jednak badań dotyczących długofalowych efektów niestosowanej, długoterminowej PA w życiu codziennym, takiej jak nawykowa aktywność transportowa, długotrwała aktywność w klubie sportowym czy aktywność w pracy. W metaanalizie przeprowadzonej przez Dionne i wsp. opisano sześć badań o wysokiej jakości metodologicznej dotyczących związku między PA w życiu codziennym a wydolnością sercowo-naczyniową, a odnotowane korelacje wahały się od = .25 do = .76. Inni autorzy sugerują, że związek między PA a zdrowiem i miarami PF silnie zależy od cech socjodemograficznych (np. wiek, płeć i SES), środowiska (np. PA w czasie wolnym, dojazdy do pracy i sport), zakresu aktywności fizycznej (intensywność, częstość i czas trwania) oraz poziomu sprawności fizycznej, a także od miar zdrowia i sprawności fizycznej

W celu przeanalizowania związku między różnymi rodzajami długoterminowej PA, PF i zdrowiem w ciągu całego życia potrzebne są pracochłonne badania podłużne. Jednak większość z prowadzonych badań podłużnych odnosi się do wpływu aktywności fizycznej na bardzo specyficzne choroby zdrowotne, takie jak cukrzyca typu 2, depresja, osteoporoza czy przewlekła choroba płuc lub skupia się tylko na trendach sprawności PA i zdrowia. Ponadto niewiele z nich uwzględnia zależność od czynników demograficznych (np. wiek, płeć i status społeczno-ekonomiczny).

Celem niniejszego badania jest zatem zbadanie podłużnego związku między różnymi rodzajami niestosowanej, codziennej PA a PF i HS u dorosłych oraz ocena wpływu czynników socjodemograficznych: wieku, płci i SES.

2. Study Sample and Design

Dane zostały zebrane podczas opartego na społeczności, podłużnego badania w Niemczech z czterema pomiarami w 1992, 1997, 2002 i 2010 roku. Uczestnicy zostali losowo wybrani z lokalnych biur rejestracji mieszkańców. Uczestnictwo było dobrowolne. Osoby badane wyraziły pisemną zgodę na udział w badaniu. Zastosowane protokoły zostały zatwierdzone przez naukową radę doradczą, Klinikę Schettler, Bad Schönborn, Niemcy, a także komisję etyczną Instytutu Technologii w Karlsruhe (KIT).

W sumie 723 różnych uczestników (366 f i 357 m) w wieku 28-76 lat wzięło udział w badaniu 1681 razy w trakcie jego trwania. Wskaźnik odpowiedzi w początkowej próbie w 1992 roku wyniósł 56%. Do początkowej próby zaproszono pięć grup w wieku 35, 40, 45, 50 i lat. W każdej kolejnej fali rekrutowano nowych uczestników w wieku od 28 do 38 lat, aby zrekompensować przypadki porzucenia badania. Całkowita liczba uczestników dla każdego z czterech punktów pomiarowych wynosiła 1992: 480, 1997: 456, 2002: 429 i 2010: 310. Wywiad telefoniczny nie wykazał istotnych różnic w wybranych parametrach (np. SES, stan zdrowia fizycznego i aktywność fizyczna) między uczestnikami a zaproszonymi nieuczestnikami, z wyjątkiem pochodzenia migracyjnego. Statystyki opisowe próby przedstawiono w tabeli 1.

Próba wykazuje reprezentatywne cechy dotyczące BMI i SES dla społeczności wiejskiej w Niemczech. PA ma jednak tendencję do bycia nieco powyżej średniej dla Niemiec.

2.2. Miary

2.2.1. Aktywność fizyczna

Tygodniowa aktywność sportowa, aktywność zwyczajowa i aktywność związana z pracą zostały ocenione za pomocą kwestionariusza. Oszacowanie tygodniowego wydatku energetycznego w MET-godzinach na tydzień dla SA, HA i WRA obliczono zgodnie z Ainsworth i wsp. jako iloczyn tygodniowej częstotliwości, czasu trwania i intensywności rodzaju aktywności.

Aktywność sportowa (SA) została obliczona na podstawie pytań o częstotliwość (liczba tygodniowych jednostek ćwiczeń), czas trwania (minuty na jednostkę), intensywność (niezbyt intensywna, umiarkowanie intensywna z pewnym poceniem się i bardzo intensywna z dużym poceniem się) oraz rodzaj tygodniowej aktywności sportowej. Dla każdej z trzech intensywności, każdemu rodzajowi sportu przypisano określoną wartość MET, a mnożąc ją przez spędzony czas, obliczono SA w MET-godzinach na tydzień. Aktywność nawykową (HA) uzyskano na podstawie codziennego chodzenia pieszo i jeżdżenia rowerem w celach transportowych, a także prac domowych i ogrodniczych. Również w tym przypadku każdemu rodzajowi HA przypisano określoną wartość MET zgodnie z Ainsworth i wsp. i obliczono MET-godziny tygodniowo. Aktywność związaną z pracą (WRA) uzyskano na podstawie czasu spędzanego w pracy, pytania o rodzaj aktywności w pracy (głównie siedzenie, głównie stanie, głównie chodzenie i/lub bycie w ruchu) oraz pytania o intensywność aktywności w pracy (niezbyt intensywna, umiarkowanie intensywna i bardzo intensywna). Następnie obliczono MET-godziny tygodniowo dla WRA, stosując odpowiednie MET dla aktywności w miejscu pracy .

A priori analizy wykazały, że oprócz ilości aktywności fizycznej, zmienna dychotomiczna utworzona z pytania „Czy ćwiczysz? Tak/nie” istotnie poprawiła dopasowanie modelu. Oprócz ilości SA do modeli włączono zmienną „sportowiec”, która oddziela uczestników, którzy ćwiczą od tych, którzy całkowicie określają się jako niesportowi. Oznacza ona efekty aktywnego stylu życia, które nie są zależne od ilości ćwiczeń. Ponadto, w danych liczbowych zastosowano następującą stratyfikację: „no sport”: uczestnik, który stale zgłaszał brak SA; „sport quitters”: uczestnicy, którzy zgłaszali SA przy pierwszym, ale nie przy ostatnim badaniu; „sport beginners”: uczestnicy, którzy zgłaszali brak SA przy pierwszym, ale przy ostatnim badaniu; „continuous athletes”: uczestnicy, którzy zgłaszali SA przy każdym badaniu. Kwestionariusz został sprawdzony pod względem rzetelności (test-retest po dwóch tygodniach: > .90 i alfa Cronbacha = .94), poprawności czynnikowej i niezmienności pomiaru. Sprawność fizyczna (PF)

W sumie do oceny sprawności fizycznej wykorzystano 13 testów sprawności motorycznej. Sprawność sercowo-oddechową mierzono testem marszu na 2 km, siłę liczbą pompek w 40 sekund, przysiadów w 40 sekund, siłą uścisku dłoni w lewo i w prawo oraz testem skoku w dal. Rejestrowano najlepszy wynik z dwóch prób. Koordynacja była mierzona przez zestaw testów obejmujących stanie na jednej nodze z zamkniętymi oczami, stanie na jednej nodze podczas poruszania drugą nogą w kółko, oraz trzy testy z piłkami. Dla każdego testu przeszkolony członek personelu oceniał wykonanie jako dobrze wykonane, wykonane lub nie wykonane. Elastyczność była mierzona testem siadu i sięgania, zginania bocznego tułowia, ruchomości szyi barku, rozciągliwości mięśnia szyjnego i prostego udowego. Wszystkie pozycje testowe zostały przekształcone w Z, używając początkowej próby 35-letnich mężczyzn z 1992 roku jako odniesienia, a ich średnia arytmetyczna stworzyła indeks sprawności fizycznej ( = .85). Gdy brakowało więcej niż 50% pozycji testowych w koordynacji, gibkości, sile lub teście chodu na 2 km, nie obliczano indeksu sprawności fizycznej. Nie obejmuje to zer logicznych, jak na przykład podczas testu przysiadów.

2.2.3. Stan zdrowia fizycznego (HS)

Stan zdrowia fizycznego oceniano podczas pracochłonnego badania stanu zdrowia przeprowadzonego przez lekarza praktyka. Po szczegółowym wywiadzie lekarz stawiał diagnozę dotyczącą ortopedii, neurologii i układu sercowo-naczyniowego z następującymi wynikami: 0 = „brak ograniczeń”, 1 = „niewielkie ograniczenia, nie wpływające na życie codzienne”, 2 = „ograniczenia wpływające na życie codzienne” i 3 = „poważne ograniczenia silnie wpływające na życie codzienne”. Skala stanu zdrowia fizycznego (0-9) została wyprowadzona z sumy trzech skal ograniczeń w ortopedii, neurologii i układzie sercowo-naczyniowym.

2.2.4. Status społeczno-ekonomiczny (SES)

W oparciu o metody analizy struktury społecznej, badanych zaklasyfikowano do czterech kategorii statusu społeczno-ekonomicznego, wykorzystując informacje o formalnym wykształceniu i statusie zawodowym. Jeśli uczestnicy nie pracowali, posługiwano się statusem zawodowym partnera życiowego. Utworzono cztery kategorie: niski, średni/niski, średni/wysoki i wysoki SES.

2.3. Analiza statystyczna

Analizę statystyczną przeprowadzono przy użyciu programu SPSS Statistics 22.0. Do przeprowadzenia hierarchicznych modeli liniowych PF i HS wykorzystano funkcję MIXED ML. Wszystkie zmienne, z wyjątkiem predyktorów aktywności fizycznej i wieku, wyśrodkowano wielkimi średnimi (GMC). Zmienne aktywności fizycznej były nieprzekształcone, gdzie 0 oznaczało brak aktywności fizycznej, a wiek został wyzerowany przy najniższej wartości 28. Dzięki temu stała odzwierciedla przeciętną osobę nieaktywną w wieku 28 lat. Parametrami w modelach są: wiek (wyzerowany przy 28), wiek2 (wyzerowany przy 28), płeć (GMC), status społeczny (GMC), sportowiec (nie = 0; tak = 1), BMI (GMC), SA, HA, WRA oraz każda możliwa interakcja pierwszego rzędu. Zastosowano technikę stepwise backwards, włączając wszystkie parametry i interakcje do modelu wyjściowego. W każdym kolejnym kroku eliminowano predyktor lub termin interakcji o największej wartości, a następnie ponownie uruchamiano model. Ostateczny poziom istotności został ustalony w celu skompensowania złożoności modeli oraz dlatego, że modele, które wykazywały znacznie gorsze dopasowanie. Ostateczny model został osiągnięty, gdy żaden parametr lub termin interakcji nie wykazywał wartości wyższej niż .10.

3. Wyniki

3.1. Statystyki opisowe

Statystyki opisowe danych SA, HA, WRA, PF i HS według płci i grupy wiekowej przedstawiono w tabeli 2. odnosi się do całkowitej liczby obserwacji podczas czterech punktów pomiarowych wśród 723 uczestników.

SA wykazuje niewielki wzrost od grupy wiekowej 28-40 lat do 41-50 lat, a następnie powoli obniża się w obserwowanym przebiegu życia. W przeciwieństwie do SA, raportowana HA wzrasta wraz z wiekiem badanych i stanowi dużą część aktywności fizycznej u osób starszych. Ilość WRA jest względnie stała w wieku 28-60 lat, a następnie zmniejsza się w miarę wycofywania się z aktywności zawodowej. Ponieważ większość ludzi spędza w pracy co najmniej 8 godzin dziennie, bezwzględna liczba MET-dni spędzonych w WRA jest większa niż w SA lub HA. Różnice między płciami w aktywności fizycznej faworyzują mężczyzn we wszystkich trzech typach PA.

PF wykazuje oczekiwane różnice między płciami faworyzujące mężczyzn i stale zmniejsza się wraz z wiekiem. Jednak wraz z obniżaniem się PF różnice między kobietami i mężczyznami stają się coraz mniejsze.

W miarę obniżania się PF zwiększa się ilość wykrywanych w badaniu fizycznym ograniczeń zdrowotnych. Począwszy od niewielkich ograniczeń zdrowotnych w wieku 28-40 lat, stan zdrowia badanych zmniejsza się w czasie aż do wartości 3,25 dla niewielkich ograniczeń w każdym z obszarów ortopedii, neurologii i układu krążenia lub poważnych ograniczeń w co najmniej jednym z tych obszarów.

3.2. Sprawność fizyczna

Oszacowanie parametrów modelowania PF metodą HLM przedstawiono w tabeli 3. Liczby zostały zaokrąglone do dwóch odpowiednich szyfrów.

Przeciętny nieaktywny uczestnik badania wykazuje wynik sprawności fizycznej 93,74 (Tabela 3: „termin stały”, opis w części dotyczącej statystyki). Płeć jest najsilniejszym predyktorem PF – mężczyźni wykazują o 7,00 wartości wyższy PF niż kobiety. Kwadrat wieku i wiek są drugimi ważnymi predyktorami PF. Ujemne oszacowania parametrów wskazują na przyspieszający spadek PF wraz ze wzrostem wieku.

Niezależnie od ilości aktywności, uczestnicy, którzy zgłosili, że ćwiczą wykazują o 1,50 wartości wyższe PF niż osoby nieuprawiające sportu (Tabela 3: „sportowiec”). Ponadto PF wzrasta o około 0,052 wartości na każdą MET-h spędzoną na SA. Dla porównania, PF wzrasta o około 0,013 wartości na MET-h HA. WRA nie wykazała znaczącego wpływu na PF.

Rycina 2 przedstawia rozwój PF w trakcie obserwowanego okresu życia dla czterech różnych grup ćwiczących. Sportowcy wykazują wyższy PF niż nie-sportowcy w każdej grupie wiekowej. Osoby, które zaczynają ćwiczyć zwiększają PF, podczas gdy osoby, które przestają ćwiczyć tracą PF. Co ciekawe, początkowa wartość PF dla osób później rzucających ćwiczenia jest niższa niż dla osób stale uprawiających sport.

Rycina 2

PF według wieku i aktywności sportowej. „No sport”: uczestnik, który stale zgłaszał brak SA; „sport quitters”: uczestnicy, którzy zgłaszali SA przy pierwszym, ale nie przy ostatnim badaniu; „sport beginners”: uczestnicy, którzy zgłaszali brak SA przy pierwszym, ale przy ostatnim badaniu; „continuous athletes”: uczestnicy, którzy zgłaszali SA przy każdym badaniu.

Besides sex, age, and physical activity, SES and BMI are significant predictors of PF. Każdy wzrost SES o jedną kategorię powoduje wzrost PF o 0,91 wartości. BMI jest negatywnie związany z PF. Zaobserwowano spadek PF o 0,18 wartości na każdy punkt BMI. Dodatkowo, dodatnia estymacja parametru interakcji pomiędzy wiekiem a BMI wskazuje na zwiększającą się wraz z wiekiem utratę PF na BMI. Natomiast dodatnia estymacja parametru interakcji między kwadratem wieku i BMI wskazuje, że w bardzo wysokich grupach wiekowych zależność ta ulega odwróceniu. However, with and , respectively, those interaction terms are on the edge of the critical value.

Finally, significant random effects of the constant term and BMI and age signalize significant amounts of intrapersonal variance in these parameters, respectively, the initial value of fitness performance.

3.3. Stan zdrowia fizycznego

Wyniki modelowania HS metodą HLM przedstawiono w tabeli 4.

Przeciętny nieaktywny uczestnik w wieku 28 lat wykazuje wynik HS równy 1,12 (termin stały), co wskazuje, że przykładowy przeciętny uczestnik we wczesnej dorosłości rzadko wykazuje ograniczenia zdrowotne wpływające na styl życia. Wiek jest najsilniejszym predyktorem HS ze wzrostem o 0,053 w wyniku ograniczeń każdego roku. Kwadrat wieku nie był istotnym predyktorem wskazującym na liniowy, związany z wiekiem wzrost wyniku HS. BMI jest również silnym predyktorem HS ze wzrostem o 0,10 punktu w skali ograniczenia na każdy punkt BMI. Ponadto, SES jest znaczącym predyktorem HS, przy czym wyższy SES oznacza lepszy HS.

Ćwiczenia w ogóle wykazują znaczący pozytywny wpływ na utrzymanie dobrego HS. Liniowa, związana z wiekiem utrata HS we wczesnym i średnim wieku jest niwelowana u sportowców (ageathlete: -0,068; age: +0,053). Jednakże istotny, ujemny interakcyjny warunek między kwadratem wieku i sportowcem wskazuje, że sportowcy również tracą HS, a nawet szybciej w wysokim wieku. Rycina 3 przedstawia rozwój HS w trakcie obserwowanego okresu życia dla czterech różnych grup ćwiczących.

Rycina 3

HS według wieku i aktywności sportowej. „No sport”: uczestnik stale zgłaszał brak SA; „sport quitters”: uczestnicy, którzy zgłosili SA przy pierwszym, ale nie przy ostatnim badaniu; „sport beginners”: uczestnicy, którzy zgłosili brak SA przy pierwszym, ale przy ostatnim badaniu; „continuous athletes”: uczestnicy, którzy zgłosili SA przy każdym badaniu.

Wielkość SA nie wykazuje pozytywnego związku z HS, ale jest negatywnie związana w połączeniu z wysokimi wartościami BMI (SABMI). HA wykazuje pozytywny wpływ na HS, ale tylko u mężczyzn (sexHA). Zależność między WRA a HS jest moderowana przez wiek. Zaczynając od rosnącego negatywnego związku między WRA i HS (ageWRA), związek między WRA i HS odwraca się w wyższym wieku, a wysokie wartości WRA okazują się predyktorem dobrego HS u starszych uczestników (age2WRA).

Poza moderowaniem wpływu HA, podstawowy termin sex wykazuje nieco wyższy limitation-score dla mężczyzn. W przeciwieństwie do PF, stały termin modelu HS nie ma znaczącego efektu losowego, co wskazuje na mniej więcej identyczną wartość początkową między uczestnikami w wieku 28 lat. Jednakże, istotny efekt losowy wieku pokazuje, że nachylenie HS różni się w obrębie uczestników.

4. Dyskusja

4.1. Główne wnioski

Wraz ze wzrostem wieku zmniejsza się PF i wzrasta liczba ograniczeń zdrowia fizycznego, natomiast zmniejsza się SA. Wyniki te są zgodne z licznymi innymi badaniami i wskazują, że parametry zdrowia fizycznego, jak również SA zmniejszają się wraz z wiekiem.

SA była pozytywnie związana ze sprawnością i zdrowiem, z wyjątkiem dużej ilości SA przy wysokich poziomach BMI. Porównywalne ilości zwyczajowej aktywności wykazały znacznie mniejsze korzyści, a WRA nie wykazała żadnego związku z PF i tylko niski, niespójny związek z HS.

4.2. Influence of Different Types of PA on PF

Besides sex and age, SA turned out to be the most meaningful predictor for PF. Sportowcy mieli lepsze PF niż nie-sportowcy w każdej grupie wiekowej, a uczestnicy, którzy zaczęli ćwiczyć przez cały okres badania, zyskali, podczas gdy uczestnicy, którzy zaprzestali ćwiczeń, stracili PF. Jest to zgodne z innymi badaniami na temat SA i PF . Ilość zgłaszanych SA również wykazała pozytywny związek z PF. Wyniki te potwierdzają, że na każdym etapie życia SA jest niezbędna dla zachowania wystarczających zdolności motorycznych .

Zależność między HA i PF różni się od zależności między SA i PF. Mimo, że ilości HA i SA były porównywalne w wieku średnim, a HA przewyższało SA w wieku starszym, relacja między HA i PF okazała się znacznie niższa niż między SA i PF. Może to wynikać z niesystematycznego charakteru HA i jego mniejszego ogólnego nasilenia. W niewielu innych badaniach dokonano rozróżnienia między HA i SA, ale te, które to uczyniły, wykazały podobne wyniki. Ostatnie badanie dotyczące sprawności aerobowej, treningu wysiłkowego i HA wykazało, że podczas gdy trening wysiłkowy poprawia sprawność aerobową, HA nie wykazuje istotnego związku ze sprawnością w okresie młodzieńczym

Fakt, że WRA nie wykazała pozytywnego wpływu na sprawność, został również wykazany we wcześniejszych badaniach. Ostatnie wyniki z kanadyjskiego programu zarządzania miejscem pracy z udziałem 4022 uczestników wykazały, że poziom aktywności fizycznej w pracy nie jest związany ze sprawnością sercowo-oddechową lub antropometrią i profilem ryzyka kardiometabolicznego. Inne badania donoszą nawet o negatywnym wpływie WRA na parametry zdrowotne. Dane Gutiérrez-Fisac i wsp. wykazały, że duże ilości WRA są liczbowo związane z parametrami adiposity. W niniejszej pracy nie przedstawiono analiz różnicujących sprawność fizyczną pomiędzy zdolnościami motorycznymi, które wykazały, że WRA jest negatywnie związana z gibkością, szczególnie w wieku podeszłym.

4.3. Influence of Different Types of PA on HS

Participants who reported to exercising showed a significant better HS than inactive. Jednakże, w porównaniu z wynikami dla PF, ćwiczenia miały mniejszy wpływ na HS. Mimo, że wiele innych badań nie rozróżnia SA i HA, istnieje zgoda co do pozytywnego związku między PA w czasie wolnym a parametrami zdrowotnymi. Co ciekawe, nasze dane wykazały, że zaczynając od wyższego poziomu, utrata HS u starszych sportowców była wyższa niż u osób nie uprawiających sportu. Wskazuje to, że sportowcy nie są w stanie utrzymać doskonałego HS przez całe życie, a HS sportowców i osób nie uprawiających sportu zrównuje się w wyższym wieku. Potrzebne są dalsze badania z udziałem osób w podeszłym wieku, które zbadają to odkrycie.

Oprócz pozytywnego związku między ćwiczeniami w ogóle a HS, nie zaobserwowano pozytywnego związku między ilością SA a HS. Przeciwnie, duża ilość SA wykazywała negatywny związek z HS, gdy była połączona z wysokimi wartościami BMI. Jest to zgodne z badaniem przeprowadzonym przez Dorn i wsp. Autorzy donoszą o pozytywnym związku między PA a ryzykiem śmiertelności, ale tylko w grupie kobiet i mężczyzn bez otyłości. Wnioskujemy, że wysokie ilości i/lub intensywności SA przez długi okres czasu nie są bezgranicznie zdrowe, jeśli mówimy o ograniczeniach zdrowotnych, w tym ortopedycznych, a nawet mogą być szkodliwe dla osób z wysokimi wartościami BMI, jeśli nie są dobrze wykonywane. Tezę tę potwierdzają dane Arem i wsp. wskazujące na U-kształtną zależność między PA a stanem zdrowia, ze wzrostem ryzyka śmiertelności przy bardzo wysokim poziomie PA. Jak dotąd, większość ogólnych stwierdzeń z przeglądów dotyczących PA i zdrowia sugeruje, że PA jest zdrowa przy każdym BMI i na każdym etapie życia. Może to być prawdą dla stosowanych, nadzorowanych ćwiczeń, ale musi być ponownie rozważone i dalej analizowane dla codziennego życia PA.

W naszym badaniu, WRA był negatywnie związany z HS we wczesnym i średnim wieku, ale znacząca dodatnia interakcja między kwadratem wieku i WRA wskazuje, że w starszym wieku, ludzie, którzy zgłaszają duże ilości WRA wykazują lepszy HS. Podczas gdy negatywny związek między wiekiem WRA a HS jest zgodny z innymi badaniami, w których nie stwierdzono lub stwierdzono negatywny związek między WRA a HS, pozytywny związek między wiekiem WRA2 a HS może wynikać z faktu, że wśród starszych uczestników tylko osoby zdrowe są w stanie wykonywać duże ilości WRA. Ostatnie badania skandynawskie wykazały, że osoby umiarkowanie sprawne i niesprawne o wysokiej zawodowej aktywności fizycznej są bardziej narażone na ryzyko śmiertelności z przyczyn sercowo-naczyniowych i wszystkich przyczyn. Te ustalenia dotyczące WRA są sprzeczne z wczesnymi ustaleniami Morrisa w jego London Transport Workers Study; jednak ostatnie badania koncentrują się na szerszym zakresie czynności związanych z pracą, a także uwzględniają intensywne czynności fizyczne w pracy.

Wiele badań donosi, że niesystematyczna PA, taka jak HA, nie jest wystarczająca do osiągnięcia efektów zdrowotnych. W naszym badaniu znacząca interakcja między HA a płcią wskazuje, że szczególnie mężczyźni odnoszą korzyści z HA. Może to wynikać z wyższej intensywności i większej ilości HA wśród mężczyzn, co prowadzi do skutecznego osiągnięcia progu dla znaczących efektów zdrowotnych w późnej dorosłości.

4.4. Influence of Sociodemographic Variables and BMI

Mężczyźni wykazali wyższy poziom PF niż kobiety, ale istotny warunek interakcji między płcią a wiekiem wykazał, że różnice te zmniejszają się wraz z wiekiem. Mężczyźni wykazywali nieco gorszy HS w porównaniu z kobietami. Ponadto, zarówno SES, jak i BMI wykazały istotny wpływ na PF i HS. SES i BMI okazały się najbardziej istotnymi predyktorami HS obok wieku. Wpływ SES na HS jest zgodny z innymi badaniami, wskazującymi na korzyści zdrowotne wynikające z wyższego SES, ale są też badania, w których nie znaleziono spójnego wzorca związku między SES a wynikami zdrowotnymi. Niższe wartości PA i PF dla mieszkańców o niższym SES odnotowano w licznych badaniach z udziałem zarówno dorosłych, jak i młodzieży .

Co ciekawe, para istotnych interakcji między wiekiem i BMI oraz kwadratem wieku i BMI dotyczących PF wykazała, że związek między BMI i PF pogarsza się wraz z wiekiem, ale następnie odwraca się w starszym wieku. Dodatni związek między BMIage2 a PF wskazuje, że w późnym okresie życia wysoki BMI jest predyktorem lepszej PF. Przyczyna tego zjawiska może leżeć w zjawisku sarkopenii, czyli spadku masy mięśniowej u osób starszych, na co wskazuje utrata BMI w późnej dorosłości. Fakt, że BMI nie różnicuje masy mięśniowej i tłuszczowej może być powodem obserwowanego, istotnego losowego wpływu BMI na PF. Podczas gdy u niektórych osób wzrost BMI spowodowany wzrostem masy mięśniowej może iść w parze ze wzrostem PF, u innych wzrost BMI spowodowany tkanką tłuszczową jest negatywnie związany z PF.

4.5. Strength and Limitations of the Study

The main strengths of this study are the longitudinal data over a course of 18 years and the broadened view of PA, PF, and HS.

The average SA of about 10 MET-hours per week lies in the range of a representative German study that reports an average of 33.7% German residents with no SA, 40.9% with up to 2 h of SA, and 25.4% with more than 2 h of SA per week . Chociaż stosunkowo wysokie wartości SA i HA wśród uczestników w wieku 61-80 lat wskazują na tendencyjność w kierunku bardziej aktywnych uczestników badań podłużnych. Analizy osób nie odpowiadających wykazały, że różnica między osobami odpowiadającymi i nie odpowiadającymi w HS, PF i PA podczas ich średniego ostatniego badania jest mniejsza niż dziesięć procent. Zakładamy, że powodem względnie niskiej tendencyjności podłużnej jest wyraźne skupienie się na zdrowiu podczas badania. Doświadczyliśmy, że wielu niesprawnych i stosunkowo niezdrowych uczestników pozostaje w próbie, ponieważ korzystają oni z okazji szczegółowej kontroli zdrowia z obszerną rozmową z praktykującym lekarzem.

W tym badaniu wyciągamy wnioski na temat PA w życiu codziennym oraz sprawności i zdrowia z obserwacyjnego badania podłużnego, ponieważ uważamy, że brakuje wiedzy na temat wpływu PA w życiu codziennym na sprawność i zdrowie. Jednakże w tym projekcie brakuje grupy kontrolnej, a znacząca estymacja parametru PA w modelach HLM nie oznacza efektu przyczynowego PA na HS lub HF. Z projektów panelowych z opóźnieniem krzyżowym wiemy, że związek między PA a zdrowiem jest dwukierunkowy i aby rozwikłać jasne zasady dawka-odpowiedź potrzebujemy losowych, kontrolowanych badań. Jednak celem tego badania było uwrażliwienie na duży wpływ kontekstu i treści PA i dlatego naszym celem nie było wyrażenie efektów przyczynowych w pierwszej linii.

Jeśli chodzi o metody zbierania danych, szczegółowa ocena PF i HS jest mocną stroną tego badania. Jednak użycie kwestionariusza do oceny PA, zmiennych ma tendencję do niskiej ważności i wiarygodności. Zastosowany kwestionariusz wykazał wyjątkowo dobrą rzetelność (test-retest po dwóch tygodniach: > .90 i alfa Cronbacha = .94), ale niewiele wiadomo na temat ważności kryteriów, ponieważ nie ma prawdziwych obiektywnych kryteriów oceny PA w życiu codziennym w różnych warunkach. Aby uzyskać porównywalne dane z akcelerometrami, uczestnicy musieliby nosić akcelerometr przez dłuższy czas (np. rok) i dodatkowo prowadzić dzienniczek dotyczący kontekstu ich aktywności. Określenie ram czasowych różnych rodzajów PA za pomocą metody podwójnie znakowanej wody jest jeszcze bardziej uderzające i niewykonalne. Niemniej jednak, przeszacowanie i tendencyjność odpowiedzi w PA mogły wpłynąć na zgłoszone poziomy HA, SA i WRA.

4.6. Conclusion

This study shows that different types of daily life physical activity differ in a meaningful way in their effects on fitness and health when a large lapse of time is observed. Podczas gdy SA była pozytywnie związana ze sprawnością i zdrowiem, z wyjątkiem dużej ilości SA przy wysokich poziomach BMI, porównywalne ilości zwyczajowej aktywności wykazały jedynie niewielkie korzyści, a WRA nie wykazała żadnych lub niespójne efekty. Wyniki te wskazują, że kontekst i zawartość, na przykład odpowiednia intensywność, częstotliwość i wykonanie, PA są bardzo ważne dla wykorzystania jej korzyści w życiu codziennym. Przyspieszony spadek HS u sportowców, jak również wysoka średnia ograniczeń zdrowotnych u osób rezygnujących z uprawiania sportu powinny być przedmiotem dalszych badań.

Skróty

Zatwierdzenie etyczne

Niniejsze badanie zostało zatwierdzone przez komisję etyczną Karlsruhe Institute for Technology.

Konflikt interesów

Autorzy nie zgłaszają konfliktu interesów.

Podziękowania

Autorzy uznają wsparcie Deutsche Forschungsgemeinschaft i Open Access Publishing Fund of Karlsruhe Institute of Technology.

.