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Gesundheit – gemeinsam. Kooperationstagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP), Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi), Deutschen Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS) und der Deutschen Gesellschaft für Public Health (DGPH)

08.09. - 13.09.2024, Dresden

Effekt einer Kurzintervention zur Steigerung von körperlicher Aktivität und Reduktion von Sitzzeiten nach 12 Monaten bei Erwachsenen im Alter ab 65 Jahren: Ergebnisse einer Compositional Data Analysis hinsichtlich langer Sitzperioden

Meeting Abstract

  • Lisa Voigt - Klinik und Poliklinik für Innere Medizin B, Universitätsmedizin Greifswald, Greifswald, Germany; DZHK (Deutsches Zentrum für Herz-Kreislaufforschung), Standort Greifswald, Greifswald, Germany
  • Katharina Winkelmann
  • Antje Ullrich - Abteilung für Präventionsforschung und Sozialmedizin, Institut für Community Medicine, Universitätsmedizin Greifswald, Greifswald, Germany; DZHK (Deutsches Zentrum für Herz-Kreislaufforschung), Standort Greifswald, Greifswald, Germany
  • Fabian Kleinke - Abteilung für Versorgungsepidemiologie und Community Health, Institut für Community Medicine, Universitätsmedizin Greifswald, Greifswald, Germany; DZHK (Deutsches Zentrum für Herz-Kreislaufforschung), Standort Greifswald, Greifswald, Germany
  • Neeltje van den Berg - Abteilung für Versorgungsepidemiologie und Community Health, Institut für Community Medicine, Universitätsmedizin Greifswald, Greifswald, Germany; DZHK (Deutsches Zentrum für Herz-Kreislaufforschung), Standort Greifswald, Greifswald, Germany
  • Marcus Dörr - Klinik und Poliklinik für Innere Medizin B, Universitätsmedizin Greifswald, Greifswald, Germany; DZHK (Deutsches Zentrum für Herz-Kreislaufforschung), Standort Greifswald, Greifswald, Germany
  • Sabina Ulbricht - Abteilung für Präventionsforschung und Sozialmedizin, Institut für Community Medicine, Universitätsmedizin Greifswald, Greifswald, Germany

Gesundheit – gemeinsam. Kooperationstagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP), Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi), Deutschen Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS) und der Deutschen Gesellschaft für Public Health (DGPH). Dresden, 08.-13.09.2024. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2024. DocAbstr. 450

doi: 10.3205/24gmds553, urn:nbn:de:0183-24gmds5530

Veröffentlicht: 6. September 2024

© 2024 Voigt et al.
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Gliederung

Text

Einleitung: Nur ein geringer Anteil älterer Menschen erfüllt die Bewegungsempfehlungen von mindestens 150 Minuten moderater bis anstrengender körperlicher Aktivität (kA) pro Woche [1]. Aktuelle Studien zeigen, dass auch Bewegung in geringerer Intensität gesundheitsförderlich ist, während sich langes und ununterbrochenes Sitzen negativ auswirkt [2]. Interventionen zur Erhöhung von kA und Reduktion von Sitzzeiten richten ihren primären Endpunkt meist auf eine einzelne Komponente von Bewegung, wie z. B. moderate bis anstrengende kA, aus. Compositional Data Analysis (CoDA) beinhaltet die Möglichkeit zeitbezogene Daten, wie kA und Sitzen, in gegenseitiger Relation sowie im Verhältnis zur Gesamtzeit des Tages zu analysieren [3]. Eine Verhaltensänderung, wie die Reduktion von langen Sitzperioden (SP), mag besonders für ältere Menschen eher machbar und trotzdem gesundheitsförderlich sein. Ziel dieser Analyse war die Wirksamkeitsprüfung einer Kurzintervention zur Erhöhung von kA und Reduktion von Sitzzeiten unter Erwachsenen im Alter ab 65 Jahren (MOVING-Studie) auf die relative verbrachte Zeit in langen SP (>30min) nach 12 Monaten.

Methoden: Zwischen 2016 und 2018 wurden N = 225 Personen (≥65 Jahre) in der Region Vorpommern-Greifswald rekrutiert [4]. Zu Baseline sowie nach 3, 6 und 12 Monaten und jeweils über 7 Tage trugen sie ein ActiGraph-Akzelerometer an der rechten Hüfte. Die Randomisierung in Interventionsgruppe (IG) und Kontrollgruppe (KG) erfolgte nach der Baseline-Erhebung. Nach Baseline und 3 Monaten erhielt die IG bis zu 2 Feedbackbriefe, in denen Bewegungs- und Sitzzeiten rückgemeldet wurden. Nach Ausschluss von Personen, die ihre Teilnahme widerrufen, abgebrochen oder die Kriterien zum Tragen des Akzelerometers nicht erfüllt hatten (≥10h an ≥4 Tagen), verblieben n = 152 Personen in der Analysestichprobe. Lineare Wachstumskurvenmodelle wurden genutzt, um die Veränderung der in langen SP verbrachten Zeit über die Zeit zu untersuchen. Mittels CoDA wurde eine z1-Koordinate gebildet, die das relative Verhältnis der Zeit in >30min-SP zu der Zeit in kA sowie in ≤30min-SP repräsentiert.

Ergebnisse: Die Teilnehmenden waren durchschnittlich 70,7 Jahre alt (SD 4,8) und 60% waren weiblich. Zu Baseline (nach 12 Monaten) verbrachten Teilnehmende der IG 19% (20%) der Zeit in langen SP, 42% (41%) in kA und 39% (39%) in kurzen SP. Teilnehmende der KG verbrachten zu Baseline (nach 12 Monaten) 17% (18%) der Zeit in langen SP, 44% (43%) in kA und 39% (38%) in kurzen SP. Ergebnisse der latenten Wachstumskurvenmodelle zeigten, dass diese Veränderungen nicht signifikant waren.

Schlussfolgerung: Die Kurzintervention unter Erwachsenen im Alter ab 65 Jahren hatte keinen Effekt auf den relativen Anteil der Zeit in langen SP. Mögliche Gründe liegen in einer hohen Selektivität der Stichprobe, da die Teilnehmenden bereits zu Beginn der Studie ein hohes Aktivitätsniveau aufwiesen, sowie in der potentiell motivierenden Funktion des Tragens eines Akzelerometers [5].

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass ein positives Ethikvotum vorliegt.


Literatur

1.
John U, Hanke M, Freyer-Adam J. Health risk behavior patterns in a national adult population survey. Int J Environ Res Public Health. 2018;15(5).
2.
Dempsey PC, Biddle SJH, Buman MP, Chastin S, Ekelund U, Friedenreich CM, et al. New global guidelines on sedentary behaviour and health for adults: broadening the behavioural targets. Int J Behav Nutr Phys Act. 2020;17(1):151.
3.
Dumuid D, Pedisic Z, Palarea-Albaladejo J, Martin-Fernandez JA, Hron K, Olds T. Compositional data analysis in time-use epidemiology: what, why, how. Int J Environ Res Public Health. 2020;17(7).
4.
Kleinke F, Ulbricht S, Dörr M, Penndorf P, Hoffmann W, van den Berg N. A low-threshold intervention to increase physical activity and reduce physical inactivity in a group of healthy elderly people in Germany: Results of the randomized controlled MOVING study. PLoS One. 2021;16(9):e0257326.
5.
Baumann S, Gross S, Voigt L, Ullrich A, Weymar F, Schwaneberg T, et al. Pitfalls in accelerometer-based measurement of physical activity: The presence of reactivity in an adult population. Scand J Med Sci Sports. 2018;28(3):1056-63.