gms | German Medical Science

MAINZ//2011: 56. GMDS-Jahrestagung und 6. DGEpi-Jahrestagung

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V.
Deutsche Gesellschaft für Epidemiologie e. V.

26. - 29.09.2011 in Mainz

Untersuchung verschiedener Schwellenwerte bei der Auswertung von Akzelerometrie-Daten bei Grundschulkindern

Meeting Abstract

  • Jens Dreyhaupt - Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Universität Ulm, Ulm
  • Martina Wiedom - Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Universität Ulm, Ulm
  • Sabrina Sufeida - Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Universität Ulm, Ulm
  • Benjamin Koch - Sektion Sport- und Rehabilitationsmedizin, Universitätsklinikum Ulm, Ulm
  • Susanne Kobel - Sektion Sport- und Rehabilitationsmedizin, Universitätsklinikum Ulm, Ulm
  • Sarah Weber - Sektion Sport- und Rehabilitationsmedizin, Universitätsklinikum Ulm, Ulm
  • Rainer Muche - Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Universität Ulm, Ulm
  • Jürgen Michael Steinacker - Sektion Sport- und Rehabilitationsmedizin, Universitätsklinikum Ulm, Ulm

Mainz//2011. 56. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 6. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi). Mainz, 26.-29.09.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11gmds093

DOI: 10.3205/11gmds093, URN: urn:nbn:de:0183-11gmds0933

Published: September 20, 2011

© 2011 Dreyhaupt et al.
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en). You are free: to Share – to copy, distribute and transmit the work, provided the original author and source are credited.


Outline

Text

Einleitung und Fragestellung: Bei der im Rahmen des Programms „Komm mit in das gesunde Boot - Grundschule“ (finanziert von der Baden-Württemberg Stiftung) durchgeführten Outcomestudie [1] erfolgten in einer Subgruppe (n=376) im September/Oktober 2010 zusätzlich Messungen der körperlichen Aktivität mittels Akzelerometrie (Actiheart®), wobei neben Bewegungsimpulsen zusätzlich die Herzfrequenz (in bpm) aufgezeichnet wurde [2]. Das Gerät wurde von den Kindern an sechs aufeinanderfolgenden Tagen getragen, wobei die Aufzeichnung in 15 Sekunden-Intervallen erfolgte. Zur Bewertung der körperlichen Aktivität wurde die Herzfrequenz über ein Set von zwei Schwellenwerten in "niedrig", "mittel" und "hoch" eingeteilt (140, 160) in "<=140bpm", ">140bpm und <=160bpm", ">160bpm". Die Wahl der Schwellenwerte erfolgte nach [3] kann aber auch auf andere Art festgelegt werden (z.B. [4]).

Da eine etablierte Einteilung für die Wahl der Schwellenwerte derzeit noch nicht existiert, kann der Anwender an dieser Stelle mit der Wahl der Schwellenwerte –bewusst oder unbewusst – die Resultate beeinflussen.

Im Beitrag werden die Daten mit verschiedenen Sets von Schwellenwerten bewertet und mögliche Auswirkungen auf statistische Auswertungen dargestellt und diskutiert.

Material und Methoden: Grundlage der Arbeit sind Akzelerometrie-Daten von mehr als 250 Kindern, von denen sowohl die Wochenendtage (Samstag/Sonntag) als auch zwei vollständige Wochentage analysiert werden konnten. Für die Auswertung wurden ausschließlich die Wachzeiten der Kinder verwendet. Individuell für jedes Kind wurden zunächst die Daten aufbereitet (unplausible Werte der Herzfrequenz wurden ersetzt bzw. gelöscht) und anschließend die Dauern der Phasen mit niedriger, mittlerer und hoher Aktivität mit verschiedenen Sets von Schwellenwerten berechnet.

Statistische Analysen erfolgten als einfache Deskription und mittels linearer gemischter Regressionsmodelle für die Analyse von Mehrfachbeobachtungen pro Kind.

Ergebnisse/Diskussion: Neben einem Vergleich der Deskription der Dauer der drei Aktivitätsphasen werden die Auswirkungen der unterschiedlichen Schwellenwerte bei Gruppenvergleichen skizziert (Geschlecht männlich vs. Geschlecht weiblich; Wochenend-Tage vs. Wochentage). In Abhängigkeit vom verwendeten Set der Schwellenwerte ergeben sich teilweise bedeutende Unterschiede, sowohl in der Deskription der Dauer der Phasen als auch bei Gruppenvergleichen.

Um Manipulationen der statistischen Auswertung vorzubeugen sollte deshalb auch die Wahl der Schwellenwerte unbedingt noch vor Beginn der Datenerhebung erfolgen und in einem Protokoll der Datenaufbereitung festgehalten werden.


Literatur

1.
Dreyhaupt J, Wiedom M, Sufeida S, Wirt T, Brandstetter S, Schreiber A, Fischer UC, Koch B, Wartha O, Kobel S, Weber S, Seufert T, Muche R, Steinacker JM. Eine Anwendung des Wartekontrollgruppendesigns bei einer randomisierten Studie mit vielen Zentren – –Untersuchung der Wirksamkeit eines schulbasierten Programms auf Landesebene. In: Proceedings zur 55. Jahrestagung der GMDS. Mannheim, 2010.
2.
Weber S, Koch B, Kobel S, Brandstetter S, Dreyhaupt J, Wiedom M, Muche R, Steinacker JM; Research Group. Komm mit in das gesunde Boot? Grundschule.
3.
Objective measurement of physical activity in schoolchildren with accelerometry and HR-Monitoring: A school-based project in South-West Germany. Abstract for the 16th annual Congress of the ECSS, 6th-9th July 2011, Liverpool UK.
4.
Armstrong N, Welsman JR. The Physical Activity Patterns of European Youth with Reference to Methods of Assessment. Sports med. 2006;36(12):1067-1086.
5.
Epstein LH, Paluch RA, Kalakanis LE, Goldfield GS, Cerny FJ, Roemmich JN. How much activity do youth get? A quantitative review of heart-rate measured activity. Pediatrics. 2001;108(3):E44.