gms | German Medical Science

Einleitung: Die Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen hat u.a. das Potential, Präventionsstrategien zu erweitern und zu verbessern [1]. Maßnahmen zur Bewegungsförderung sollten ausgeweitet werden [2], da regelmäßig durchgeführte körperliche Aktivität sowohl für die Primär- als auch die Tertiärprävention von Relevanz ist, um z.B. das Risiko zu reduzieren, an Diabetes Typ II zu erkranken [3] oder Folgeerkrankungen zu erleiden [4]. Um den Einfluss der Faktoren, die auf die körperliche Aktivität wirken, besser zu verstehen bedarf es objektiv erhobener, valider und repräsentativer Bewegungsdaten. Der Einsatz von Activity Trackern könnte eine objektive Messung regelmäßiger körperlicher Aktivität im Real-World-Setting erlauben und zu einer vermehrten körperlichen Aktivität beitragen [5]. Die wenigen Studien, in denen Activity Tracker zur Messung der körperlichen Aktivität bislang zum Einsatz kamen, werden allerdings hinsichtlich der kleinen Stichprobengrößen und den kurzen Studiendauern kritisiert, woraus sich weitere Forschungsbedarfe ergeben [5], [6], [7].

Ziel des aus Mitteln des Niedersächsischen Vorab geförderten Forschungsprojektes ActiVAtE (Activity Tracking Data to Understand Volition, Attrition and Engagement towards Healthy Behaviors in Diabetic Patients and Controls) ist es daher, komplexe Fragestellungen zur Wirksamkeit von technischen sowie gesundheitsförderlichen Interventionen zu beantworten und eine umfassende Datenbasis zu schaffen. Leitfragen, die im Rahmen von ActiVAtE beantwortet werden, sind u.a., ob Activity Tracker eine adäquate Möglichkeit zur objektiven Langzeitmessung von Bewegungsaktivität darstellen, ob das Tragen eines Activity Trackers zu einer nachhaltigen Verbesserung des Bewegungsverhaltens bei gesunden sowie Personen mit Diabetes Typ II-Erkrankung führt und welche Form der motivationalen und volitionalen Intervention für Personen mit Diabetes Typ II-Erkrankung sinnvoll ist, um eine nachhaltige Steigerung der körperlichen Aktivität zu erreichen.

Methode: Es werden n=2.000 Personen mit und ohne diagnostizierter Diabetes Typ II-Erkrankung innerhalb eines Jahres hinsichtlich ihres Bewegungsverhaltens untersucht, wovon n=1.000 Probanden mit Fitnessarmbändern (Activity Tracker) ausgestattet werden. Zusätzlich erhalten einige Probanden im Interventionszeitraum eine motivationale Intervention über eine Smartphone-App. Als Primärendpunkte werden die körperliche Aktivität, der BMI und der HbA1c-Wert bei Diabetes Typ II-Erkrankten mithilfe von Fitnessarmbändern und Fragebögen gemessen sowie Routinedaten von kooperierenden diabetologischen Schwerpunktpraxen ausgewertet. Zu mehreren Messzeitpunkten wird zusätzlich ein Fragebogen eingesetzt, um soziodemographische Daten, Fragen zum Gesundheitsstatus und psychosoziale Einflussfaktoren auf das Bewegungsverhalten als Sekundärendpunkte und Einflussgrößen zu erheben. Die erhobenen Daten werden transferiert, zusammengeführt, aufbereitet und sowohl mithilfe der Inferenzstatistik als auch explorativen Data Mining-Verfahren ausgewertet.

Forschungsstand und Ausblick: Im Anschluss an die derzeitige Konzeptionierungsphase ist der Beginn der Rekrutierung der Probanden für Herbst 2020 geplant. Besondere Stärken und zugleich Herausforderungen der Untersuchung stellen vor allem die interdisziplinäre Herangehensweise und die Auswertung der mithilfe der Fitnessarmbänder gewonnenen Datenmengen dar.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.