Zusammenfassung
Die bewegungsbezogene Gesundheitskompetenz stellt eine relevante Gesundheitsdeterminante dar. Ziel der Studie war die kindgerechte Adaptation und Validierung von Skalen zur Erfassung von Facetten einer bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz von Kindern und Jugendlichen im Alter von 10 bis 16 Jahren. Die Skalen wurden an einer Stichprobe von 772 Kindern und Jugendlichen (MAlter = 12,75; 43,1 % weiblich) validiert. Alle drei Skalen (bewegungsspezifische Befindensregulation, Selbstkontrolle für die Verhaltensumsetzung, gesundheitsbezogene Verantwortungsübernahme) erwiesen sich als faktoriell, diskriminant, konvergent und kriteriumsvalide sowie reliabel. Zudem konnte ihre Messinvarianz bezogen auf die Variablen Geschlecht, Sportvereinszugehörigkeit und Alter gezeigt werden. Ein latentes Mediationsmodell konnte im Rahmen der Prüfung auf Kriteriumsvalidität zeigen, dass der positive Effekt der gesundheitsbezogenen Verantwortungsübernahme auf die berichtete körperliche Aktivität der Kinder und Jugendlichen vollständig über die Selbstkontrolle für die Verhaltensumsetzung mediiert wird. Die validierten Skalen können nun u. a. für Interventionsstudien zur Förderung und querschnittlichen Messung der bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz von Kindern und Jugendlichen verwendet werden.
Abstract
Physical activity-related health competence is a relevant health determinant. The aim of the study was the child-oriented adaptation and validation of scales to assess facets of physical activity-related health competence in children and adolescents. The scales were validated in a sample of 772 children and adolescents (MAge = 12.75; 43.1% female). Factorial, discriminant, convergent, and criterion validity, as well as reliability of all three scales (physical activity-specific mood regulation, physical activity-specific self-control, health-related assumption of responsibility) were investigated. Moreover, the measurement invariance of the scales across gender, sports club membership, and age were shown. A latent mediation model in the context of the test for criterion validity indicated that the positive effect of health-related assumption of responsibility on the children’s and adolescents’ self-reported physical activity was completely mediated by physical activity-specific self-control. The validated scales can now be used for intervention studies to promote and to cross-sectionally measure physical activity-related health competence in children and adolescents.
Avoid common mistakes on your manuscript.
Einleitung
Das Problem der körperlichen Inaktivität bei Kindern und Jugendlichen
Nach einer Studie der WHO (World Health Organization; Guthold, Stevens, Riley, & Bull, 2020) sind weltweit mehr als 80 % der untersuchten Jugendlichen im Alter zwischen 11 und 17 Jahren zu wenig körperlich aktiv. Sie erreichen nicht die von der WHO empfohlenen 60 min moderater körperlicher Aktivität am Tag – wobei hierunter auch moderate Bewegung fällt, etwa mit dem Fahrrad oder zu Fuß zur Schule zu kommen. Das von der WHO ausgegebene Ziel, den Anteil der Jugendlichen mit zu wenig Bewegung bis 2030 auf 70 % zu senken, kann nicht eingehalten werden, wenn sich diese Trends fortsetzen (Guthold et al., 2020). Deutsche Kinder und Jugendliche bewegen sich im Vergleich mit Jugendlichen derselben Altersgruppe (11 bis 17 Jahre) aus anderen Industriestaaten besonders wenig. 79,7 % der Jungen in Deutschland sind körperlich nicht aktiv genug, sieben Prozentpunkte mehr als der Durchschnitt der wohlhabenden Staaten. Bei den Mädchen liegt der Wert sogar bei 87,9 % (Guthold et al., 2020).
Dabei kann körperliche Aktivität hohe Gesundheitseffekte aufweisen. So hat regelmäßige körperliche Aktivität einen hohen präventiven und rehabilitativen Einfluss auf eine große Anzahl von Erkrankungen im Kindes- und Jugendalter (z. B. psychosoziale Erkrankungen (McMahon et al., 2017) und Übergewicht (Rauner, Mess, & Woll, 2013), für einen Überblick siehe Poitras et al. (2016)). Konkret ist bspw. belegt, dass eine Erfüllung der Bewegungsempfehlungen der WHO (mindestens 60 min moderate körperliche Aktivität pro Tag) vor Adipositas schützen kann und einen positiven Effekt auf die Lebensqualität von Kindern und Jugendlichen hat (Poitras et al., 2016).
Auch in den Nationalen Empfehlungen für Bewegung und Bewegungsförderung (Pfeifer et al., 2016) wird Bewegung unter der Gesundheitsperspektive als gesundheitsförderliche körperliche Aktivität verstanden und schließt somit sowohl sportliche Aktivitäten (z. B. Gesundheitssport) als auch Alltagsaktivitäten (z. B. Fahrradfahren als bewegungsaktiven Transport) ein. Die erarbeiteten Richtwerte gelten für Kinder und Jugendliche, Erwachsene, ältere Erwachsene und Erwachsene mit einer chronischen Erkrankung (Pfeifer et al., 2016): Sie liegen für Grundschulkinder (6 bis 11 Jahre) und für Jugendliche (12 bis 18 Jahre) bei einer täglichen Bewegungszeit von 90 min und mehr.
Vor dem Hintergrund der beschriebenen körperlichen Inaktivität von Kindern und Jugendlichen und jungen Erwachsenen gewinnt die Förderung der Gesundheitskompetenz zunehmend an Bedeutung (Grieben, Stassen, & Froböse, 2017). Gesundheitskompetenz meint zunächst einmal allgemein die Fähigkeit Gesundheitsinformationen zu verstehen und entsprechend aufgeklärt zu handeln. Im deutschen Sprachraum wird der angloamerikanische Begriff Health Literacy oft mit Gesundheitskompetenz übersetzt und häufig auch synonym gebraucht (Abel & Sommerhalder, 2015). Gesundheitskompetenz gilt auf der personalen Ebene als eine wesentliche Voraussetzung dafür, dass sich Menschen langfristig gesundheitswirksam verhalten und stellt eine zentrale WHO-Strategie der Gesundheitsförderung dar (Peters, Sudeck, & Pfeifer, 2013). Gesundheitskompetentere Menschen treffen zudem gesundheitsförderlichere Alltagsentscheidungen, z. B. bewegen sie sich mehr (Pelikan & Ganahl, 2017).
Als Prädiktor für eine regelmäßige körperliche Aktivität als gesundheitswirksames Verhalten wird aus sportwissenschaftlicher Perspektive zurzeit verstärkt der bewegungsbezogene Aspekt von Gesundheitskompetenz in den Blick genommen. Zu dieser bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz (BGK) liegen ein Modell von Pfeifer, Sudeck, Geidl, und Tallner (2013) sowie Erhebungsinstrumente zur Erfassung spezifischer Komponenten der BGK von Erwachsenen vor (Sudeck & Pfeifer, 2016) vor. Zur Erfassung von Facetten einer bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz von Jugendlichen liegt bis dato die Validierung zweier Skalen von Sudeck und Pfeifer (2016) für Jugendliche im Alter von ca. 14 Jahren vor (Haible et al., 2020), die im Rahmen der groß angelegten gekos-Studie (Förderung bewegungsbezogener Gesundheitskompetenz im Sportunterricht; Haible et al., 2019) validiert und eingesetzt wurden. Ein Instrument zur Erfassung der bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz von Kindern und Jugendlichen, das für die gesamte Altersspanne vom Kindes- bis Jugendalter validiert wurde, liegt derzeit nicht vor. In der vorliegenden Studie wurden daher zum einen zwei Skalen aus dem Instrument von Sudeck und Pfeifer (2016) für die Erfassung von Facetten der BGK von Kindern und Jugendlichen adaptiert und validiert. Bei den Facetten handelt es sich um die bewegungsspezifische Befindensregulation und die Selbstkontrolle für die Verhaltensumsetzung. Da diese Facetten im Vergleich zu anderen Konstrukten in diesem Kontext (z. B. Steuerung für körperliches Training oder sportbezogene Gesundheitskompetenz) keine spezifischen und altersabhängigen Wissensbestände voraussetzen, können sie durch die entsprechenden Skalen über die avisierte Altersspanne hinweg potenziell valide erfasst werden. Da die Selbstkontrolle gesundheitlich relevanten Verhaltens insbesondere durch bewusste Verantwortungsübernahme für dieses Verhalten gestärkt werden kann (Lenartz, Soellner, & Rudinger, 2014), wurde zum anderen eine Skala zur Erfassung der gesundheitsbezogenen Verantwortungsübernahme (V) aus einem Fragebogen zur Erfassung der allgemeinen Gesundheitskompetenz von Erwachsenen adaptiert und validiert (Lenartz, 2012).
In Anbetracht des berichteten niedrigen Aktivitätsniveaus in der Altersgruppe der Kinder und Jugendlichen erscheint eine valide Erfassung der BGK in dieser Altersgruppe sinnvoll, um u. a. potenzielle Einflussfaktoren der BGK von Kindern und Jugendlichen analysieren zu können (z. B. sozioökonomischer Status), gezielt Interventionsmaßnahmen zur Förderung der BGK planen und evaluieren zu können (z. B. im außerunterrichtlichen Schulsport), oder potenziell altersbedingte Entwicklungen der BGK innerhalb dieser Altersspanne in den Blick zu nehmen. Dieses Desiderat wurde in der vorliegenden Studie aufgegriffen und ein Instrument zur Erfassung einer BGK von Kindern und Jugendlichen im Alter von 10–16 Jahren validiert. Nach einer theoretischen Einordnung des Konstrukts und einer Zusammenfassung des Forschungsstandes werden die Ergebnisse der Validierungsstudie präsentiert, in der bereits vorliegende Skalen zur Erfassung der bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz von Erwachsenen, kindgerecht in einfache bzw. leichte Sprache adaptiert und empirisch an 772 Kindern und Jugendlichen validiert wurden.
Gesundheitskompetenz
Die Forschung zur Gesundheitskompetenz liegt in einem vergleichsweise jungen Theoriebereich, deren erste Definitionen sich in den 1970er Jahren an den klassischen Literacy-Begriff anlehnten, und damit die erforderlichen literalen Fähigkeiten, um gesundheitsrelevante Information zu verstehen meint, um sich angemessen im Gesundheitssystem zu verhalten und Compliance aufbringen zu können (Kolpatzik, Schaeffer, & Vogt, 2018). Während Health Literacy als eine individuelle Fähigkeit verstanden wurde, um die von medizinischen Experten formulierten krankheitsrelevanten Informationen zu verstehen (Abel & Sommerhalder, 2015), wird sie derzeit als Begriff „für unterschiedliche Fähigkeiten und Fertigkeiten für eine gesunde Lebensführung und Alltagskompetenzen betrachtet“ (Göring & Rudolph, 2015, S. 148). Erst neuere Definitionen zeichnen sich durch eine gesundheits- und ressourcenorientierte Perspektive aus (Kolpatzik et al., 2018). Deutlich wird dies in der Definition von Sørensen et al. (2012), die im Rahmen des European Health Literacy Projects (2009–2012) für den European Health Literacy Survey entwickelt wurde. Sie basiert auf einer systematischen Literaturrecherche und -analyse und hat den Anspruch, die bis dahin vorliegenden Definitionen zu integrieren:
Health literacy is linked to literacy and entails people’s knowledge, motivation and competences to access, understand, appraise, and apply health information in order to make judgments and take decisions in everyday life concerning healthcare, disease prevention and health promotion to maintain or improve quality of life during the life course. (S. 3)
Die Gesundheitskompetenz stellt somit ein sehr umfassendes und bedeutsames Konstrukt dar, das sich – auch im Vergleich zu anderen Kompetenzen (z. B. spezifischen Fachkompetenzen) – durch einen breiten Anwendungskontext (den Alltag), eine Relevanz in jeder Lebensphase und einen existenziellen Zielbereich (Lebensqualität bzw. Gesundheit) auszeichnet. Unter anderem deshalb ist die Förderung von Gesundheitskompetenz in Deutschland auch ein nationales Gesundheitsziel und eine Kernaufgabe der gesetzlichen Krankenversicherung (§ 1 SGB V). Zudem wird sie im Sozialgesetzbuch als eines von acht Präventionszielen (§ 20 SGB V) genannt (Ernstmann, Sautermeister, & Halbach, 2018). Vertreter*innen aus Wissenschaft und Politik haben konkrete Handlungsempfehlungen zur Stärkung der Gesundheitskompetenz in Form des Nationalen Aktionsplans Gesundheitskompetenz (NAP; Schaeffer, Hurrelmann, Bauer & Kolpatzik, 2018) entwickelt. Dort werden die wichtigsten Herausforderungen für eine Verbesserung der Gesundheitskompetenz der Bevölkerung aufgelistet, gezielte Empfehlungen ausgesprochen und Handlungsfelder zur Umsetzung definiert.
Hinsichtlich einer empirischen Operationalisierung von Gesundheitskompetenz wurden u. a. in der Arbeitsgruppe um Soellner ein Strukturmodell zur Gesundheitskompetenz entwickelt und darauf aufbauend Skalen zur Erfassung von Strukturkomponenten der Gesundheitskompetenz entwickelt und empirisch geprüft (Soellner, Huber, Lenartz, & Rudinger, 2010; Lenartz et al., 2014). Das Modell unterscheidet zwischen Basisfertigkeiten (gesundheitsbezogenes Grundwissen und gesundheitsbezogene Grundfertigkeiten) und weiterentwickelten Fähigkeiten. Die weiterentwickelten Fähigkeiten zur Gesundheitskompetenz werden in eine perzeptiv-motivationale Ebene (Selbstwahrnehmung und Verantwortungsübernahme) und eine handlungsbezogene Ebene (Umgang mit Gesundheitsinformationen, Selbstkontrolle, Selbstregulation, Kommunikation und Kooperation) unterteilt. Dabei bildet die perzeptiv-motivationale Ebene die Grundlage für die handlungsorientierte Ebene. So kann bspw. eine bewusste Verantwortungsübernahme für die eigene Gesundheit, positive Auswirkungen auf die Selbstkontrolle in Bezug auf die Umsetzung gesundheitlich relevanten Verhaltens haben (Lenartz et al., 2014). Zu allen Modellkomponenten wurde ein Gesamtfragebogen entwickelt und validiert (Lenartz, 2012), durch den die Basisfertigkeiten über Wissenstests und die weiterentwickelten Fähigkeiten über Rating-Skalen erfasst werden.
Gesundheitskompetenz bei Kindern und Jugendlichen
Erst in jüngerer Zeit rückt das Interesse am Status der Gesundheitskompetenz bei Kindern und Jugendlichen in den Fokus. Gerade im Hinblick auf Bildung und Gesundheit werden Kinder und Jugendliche als wichtige Zielgruppen in die Erforschung von Gesundheitskompetenz eingeschlossen. Gleichzeitig gelten Kindheit und Jugend als wichtige Lebensphasen, um die Gesundheitskompetenz früh und nachhaltig zu fördern (z. B. Bollweg & Okan, 2020; Maier & Felder-Puig, 2017; Manganello, 2008; WHO, 2017). Durch die geringe Anzahl an validierten Messinstrumenten – eine Ausnahme bildet das Instrument aus der gekos-Studie, das speziell die bewegungsbezogene Gesundheitskompetenz erfasst – fehlt eine belastbare Datenbasis weitgehend. Außerdem sind Studien oft nicht an den Bedarfen und Bedürfnissen der Zielgruppe ausgerichtet (Okan, 2020).
Das Erlangen von Gesundheitskompetenz scheint jedoch bereits im jungen Alter erforderlich, um dem Zuwachs an Entscheidungsmöglichkeiten und den gestiegenen Anforderungen an die Entscheidungsverantwortung in modernen Gesellschaften entsprechen zu können (Pelikan & Ganahl, 2017). Zudem lässt eine gezielte Förderung der Gesundheitskompetenz in diesem Alter u. a. auch ein günstigeres Gesundheitsverhalten erwarten (Okan et al., 2020). Okan (2020) weist auf die besondere wissenschaftliche Relevanz hin, möglichst früh im Lebenslauf, bereits im Kindes- und Jugendalter, die Gesundheitskompetenz in den Blick zunehmen „um hier möglichen gesundheitlichen Benachteiligungen und Schäden vorzubeugen“ (S. 1) und verweist auf Erkenntnisse von Sanders, Shaw, Guez, Baur, und Rudd (2009) und der WHO (2017).
Die Frage, ab wann Kinder und Jugendliche Verantwortung für ihre Gesundheit übernehmen können oder auch ab wann gesundheitsrelevantes Lernen stattfinden kann, ist nicht abschließend geklärt. Entwicklungspsychologische Erkenntnisse und empirische Studien legen nahe, dass ein solches Lernen schon weit vor Beginn der Adoleszenz stattfindet (Christensen, 2004). So geht bspw. Borzekowski (2009) davon aus, dass bereits Kinder ab einem Alter von 3 Jahren Gesundheitskompetenz ausbilden können. Ergänzend deuten Ergebnisse von Fairbrother, Curtis, und Goyder (2016) darauf hin, dass Kinder im Alter zwischen 9 und 10 Jahren Gesundheitsinformationen nicht nur passiv absorbieren, sondern versuchen, sie in ihr Weltbild einzuordnen und zu verstehen.
Bewegungsbezogene Gesundheitskompetenz
Der Großteil der vorliegenden Modelle zur Gesundheitskompetenz versucht die allgemeine Gesundheitskompetenz zu schärfen und anschaulich zu machen (z. B. Lenartz, 2012; Sørensen et al., 2012). Für Facetten einer Gesundheitskompetenz, die sich auf gesundheitsförderliches Verhalten im Kontext Bewegung und Sport beziehen, liegen kaum ausgereifte Modellentwürfe vor. Lediglich Pfeifer et al. (2013) legen ein Modell der bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz (BGK) vor. Die Verbreitung der Konzeptionen der BGK steckt in sportwissenschaftlichen Anwendungsfeldern demnach in den Anfängen (Sudeck & Pfeifer, 2016; Carl, Sudeck, Geidl, Schultz, & Pfeifer, 2020; Volk et al., 2021).
BGK gilt – so Sudeck und Pfeifer (2016) – als Voraussetzung für die Bindung an gesundheitswirksame Bewegung. Dem Modell folgend, setzt sich die BGK zusammen aus
[…] kognitiven und motorischen Fähigkeiten und Fertigkeiten, die nötig sind, um gesundheitsförderliche körperliche Aktivität ausführen zu können, sowie aus den damit verbundenen motivationalen, volitionalen und sozialen Bereitschaften bzw. Fähigkeiten zur erfolgreichen und kritisch-reflektierten Einbettung gesundheitsförderlicher körperlicher bzw. sportlicher Aktivität in variablen Situationen des Lebensalltags. (Pfeifer et al., 2013, S. 12–13)
Das Modell der BGK basiert auf dem Strukturmodell der allgemeinen Gesundheitskompetenz (z. B. Lenartz, 2012; Lenartz et al., 2014) und fokussiert auf die dort beschriebenen weiterentwickelten Fähigkeiten, die als Kompetenzfacetten aufgegriffen werden (Pfeifer et al., 2013). Die BGK setzt sich im Modell zusammen aus Bewegungs- und Steuerungskompetenz (für körperliches Training) und bewegungsspezifischer Selbstregulationskompetenz (Abb. 1). Personen mit einer hohen Bewegungskompetenz haben gute motorische Voraussetzungen, Fähigkeiten und Fertigkeiten, die zur Bewältigung von Bewegungsaufgaben notwendig sind. Eine hohe Steuerungskompetenz liegt vor, wenn eine Person zum einen ihr Bewegungsverhalten basierend auf trainingsspezifischen Wissensbeständen (z. B. durch adäquate Trainingssteuerung) so gestalten kann, dass es einen positiven Effekt auf Gesundheit und Wohlbefinden hat (Sudeck & Pfeifer, 2016). Zum anderen sind Personen mit einer hohen Steuerungskompetenz in der Lage, körperliche Aktivität zur effektiven Befindensregulation zu nutzen (Sudeck & Pfeifer, 2016). Personen mit hoher Selbstregulationskompetenz gelingt es, die Regelmäßigkeit körperlich-sportlicher Aktivitäten sicherzustellen (Peters et al., 2013). Die bewegungsspezifische Selbstregulationskompetenz „umfasst die motivationalen und volitionalen Bereitschaften und Fähigkeiten, die zur regelmäßigen Einbettung von gesundheitswirksamer körperlicher Aktivität in den Lebensalltag erforderlich sind“ (Sudeck & Pfeifer, 2016, S. 5). Die Beschreibung, so die Autoren, lehnt sich dabei an gesundheits- und handlungspsychologische Modelle von Gesundheitsverhalten (z. B. Lippke & Wiedemann, 2007) an, die „elaborierte motivationale und volitionale Verhaltensdeterminanten identifiziert haben“ (Sudeck & Pfeifer, 2016, S. 5). Im Modell der BGK wird mit der Selbstregulationskompetenz ein Konstrukt formuliert, das in seiner Gesamtheit die Regelmäßigkeit gesundheitswirksamer körperlicher Aktivität fördert.
Sudeck und Pfeifer (2016) validierten schließlich auf Basis des Modells der BGK (Pfeifer et al., 2013) Rating-Skalen zur Erfassung von Facetten der BGK. In Anlehnung an die Operationalisierung von Lenartz (2012) konzipierten sie zum einen eine Skala zur Erfassung der bewegungsspezifischen Befindensregulation (die Fähigkeit, durch Bewegung das eigene Befinden beeinflussen zu können), sowie eine weitere zur Erfassung der Selbstkontrolle für die Verhaltensumsetzung. Beide Konstrukte sind im Modell der Teilkompetenz bewegungsspezifische Selbstregulationskompetenz zuzuordnen. Zu diesen beiden Skalen ergänzten sie eine Skala zur Erfassung der Steuerungskompetenz für körperliches Training, die die Teilkompetenz Steuerungskompetenz abbilden soll. Im Modell der allgemeinen Gesundheitskompetenz liegen alle drei Konstrukte auf der handlungsorientierten Ebene (Lenartz et al., 2014). Die Validierung der Skalen erfolgte an einer Stichprobe aus erwachsenen Teilnehmer*innen an Gesundheitssportprogrammen im Hochschulsport sowie an Teilnehmer*innen an Reha-Sport-Maßnahmen.
Sudeck und Pfeifer (2016) wiesen nach, dass bestimmte Facetten der BGK (Steuerungskompetenz für körperliches Training, bewegungsspezifische Befindensregulation, Selbstkontrolle bei der Verhaltensumsetzung) positiv mit der habituellen Sportaktivität assoziiert sind. Die Ergebnisse stützen die Hypothese, dass BGK „einen zusätzlichen Beitrag zu Gesundheitswirkungen von körperlich-sportlicher Aktivität leistet“ (Sudeck & Pfeifer, 2016, S. 1). Carl et al. (2020) konnten inzwischen die dreifaktorielle Struktur des Instruments von Sudeck und Pfeifer (2016) auf Basis von Daten von erwachsenen Patienten mit obstruktiver Lungenerkrankung replizieren und durch Ergänzung von Items zur Erfassung der bewegungsbezogenen Selbstwirksamkeit und der emotionalen Einstellung, die der Teilkompetenz bewegungsspezifische Selbstregulationskompetenz zuzuordnen sind, auf eine fünffaktorielle Struktur erweitern. Carl et al. (2020) belegten zudem, dass die BGK positiv mit der sportlichen Aktivität, der allgemeinen körperlichen Aktivität und der physischen Gesundheit zusammenhängt. So kann das Modell der BGK theoretische Hilfestellungen für „Strategien der Bewegungsförderung bieten“ (Hecht, 2020, S. 4).
Bewegungsbezogene Gesundheitskompetenz bei Kindern und Jugendlichen
Das bis hierher konstatierte Wissens- und Forschungsdefizit, das in der und rund um die Thematik von Gesundheitskompetenz gerade bei Kindern und Jugendlichen besteht (Maier & Felder-Puig, 2017), betrifft auch und vor allem die BGK. Die wenigen Arbeiten zur BGK im Kindes- und Jugendalter orientieren sich konzeptionell grundlegend am zuvor beschriebenen Modell von Pfeifer et al. (2013) bzw. Sudeck und Pfeifer (2016; z. B. Volk et al., 2021; Rosenstiel et al., 2021). Demnach sollten bewegungsbezogen gesundheitskompetente Kinder und Jugendliche kompetent in den drei Teilbereichen des Modells sein. Im Alltagskontext kann das bspw. bedeuten, dass ein bewegungsbezogen gesundheitskompetentes Kind konditionell und koordinativ in der Lage ist, mit dem Fahrrad zu einem Freund zu fahren, das Kind dies auch möchte und weiß, dass es sich danach (ggf. auch dabei) gut fühlt und es dies auch tut, wenn z. B. das Wetter kurz vor der geplanten Abfahrt schlechter geworden ist.
Ein Ansatz, der im Zusammenhang mit Gesundheitskompetenz die Bewegung, speziell Sport, und Schüler*innen in den Blick nimmt, ist das auf sportpädagogischen Annahmen basierende Konzept der sportbezogenen Gesundheitskompetenz von Töpfer und Sygusch (2014). Im Anschluss an den Begriff der Handlungskompetenz der empirischen Bildungsforschung beschreiben sie die sportbezogene Gesundheitskompetenz in den Bereichen Wissen, Können und Wollen als „Gesamtheit von Wissen, Können und Wollen, über die ein Schüler verfügen muss, um im Sport so handeln zu können, dass es sich positiv auf die Gesundheit auswirkt“ (Töpfer & Sygusch, 2014, S. 169). Töpfer (2019) entwickelte in diesem Zusammenhang das theoretische Modell der sportbezogenen Gesundheitskompetenz und ein darauf basierendes Testinstrument in Form eines Leistungstests für die Klassenstufen 7 bis 10, das somit primär auf die Dimensionen des Könnens und Wissens abzielt und auf Aspekte der sportbezogenen Gesundheitskompetenz fokussiert, die auf Basis curricularer Vorgaben im Sportunterricht vermittelt werden (sollen).
Im Rahmen der gekos-Studie wurden zur Erfassung von Facetten einer bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz von Jugendlichen zwei Skalen von Sudeck und Pfeifer (2016) für Jugendliche im Alter von ca. 14 Jahren zur Erfassung der Steuerungskompetenz für körperliches Training und der bewegungsspezifischen Befindensregulation validiert (Haible et al., 2020). Die Studie untersuchte, inwieweit Sportunterrichtsreihen, die auf gesundheits- und fitnessbezogene theoretische sowie praktische Komponenten fokussieren, zum Erwerb bewegungsbezogener Gesundheitskompetenz beitragen (Volk et al., 2021). Die kontrollierte, clusterrandomisierte Studie konnte u. a. zeigen, dass eine Sportunterrichtsreihe mit dem Inhalt Kleine Spiele und Fokus auf gesundheits- und fitnessbezogene theoretische und praktische Komponenten einen kurzfristigen positiven Effekt auf das gesundheits- und fitnessbezogenen Wissen der Schüler*innen und ihre subjektiv wahrgenommene Steuerungskompetenz für körperliches Training hat (Volk et al., 2021).
Ziel der Studie
Gerade im Hinblick auf die eingangs geschilderten Befunde zum Bewegungsverhalten von Kindern und Jugendlichen und wegen der beschriebenen Annahme, dass Gesundheitskompetenz auf der personalen Ebene eine wesentliche Voraussetzung dafür ist, dass sich Menschen langfristig gesundheitswirksam verhalten, sind Skalen zur Erfassung der BGK unabdingbar, um u. a. die Status der BGK von Kindern und Jugendlichen zu erheben und weiterführend Interventionsmaßnahmen zu evaluieren.
Die vorliegende Studie dient somit der Validierung von Skalen zur Erfassung von Facetten der BGK bei Kindern und Jugendlichen im Alter von 10–16 Jahren. Dazu wurden zwei Skalen aus dem Instrument von Sudeck und Pfeifer (2016; bewegungsspezifische Befindensregulation (BR) und Selbstkontrolle für die Verhaltensumsetzung (SK)) sowie eine Skala zur Erfassung der gesundheitsbezogenen Verantwortungsübernahme (V) aus dem Fragebogen von Lenartz (2012) – der schon Grundlage der Skalen von Sudeck und Pfeifer (2016) war – adaptiert und an einer Stichprobe von Kindern und Jugendlichen im Alter von 10–16 Jahren validiert. Die Skala Steuerung für körperliches Training aus dem Instrument von Sudeck und Pfeifer (2016) wurde nicht genutzt, da das Konstrukt bzw. seine Erfassung trainingsspezifische Wissensbestände voraussetzt (z. B. Wissen über Ausdauertraining), die über die anvisierte Alterspanne (Kindes- und Jugendalter) hinweg unterschiedlich ausgeprägt bzw. vorhanden sind und eine einheitliche Messung durch Rating-Skalen daher kaum möglich erschien.
Von den verbleibenden Skalen (BR und SK) ist die BR im Modell der BGK (Abb. 1) der Teilkompetenz Steuerungskompetenz zuzuordnen, die SK der motivational-volitionalen Teilkompetenz bewegungsspezifische Selbstregulationskompetenz. Mit der gesundheitsbezogenen Verantwortungsübernahme (V) wurde ein Konstrukt gewählt, das ebenfalls dem motivational-volitionalen Bereich der BGK zuzuordnen ist, aber ein den beiden anderen Konstrukten konzeptionell übergeordnetes Konstrukt darstellt (Lenartz et al., 2014). So fokussiert es zwar einen wesentlichen motivationalen Aspekt der BGK, liegt im Gegensatz zu den anderen beiden Konstrukten jedoch nicht auf der handlungsbezogenen Ebene und ist dementsprechend in der empirischen Operationalisierung nicht bewegungsbezogen formuliert.
Empirisches Vorgehen
Skalenadaptation und Fragebogenzusammenstellung
Die Items der Skalen wurden in dem Sinne angepasst, als dass sie, falls notwendig, in leichte bzw. einfache und damit möglichst kindgerechte Sprache übersetzt wurden (Ebert, Eck, & Hörenberg, 2017; Bock, 2019). Dazu wurde gängigen Empfehlungen gefolgt (Baumert, 2016), zum Beispiel, dass die genutzten Wörter denjenigen der gesprochenen Alltagssprache entsprechen sollen. Die Fragen wurden durch Einzelinterviews mit mehreren Kindern (mit und ohne Migrationshintergrund und aus unterschiedlichen Schulformen) inhaltlich validiert. Dabei stand im Vordergrund, Kinder in unteren Klassen (5 und 6) mit der Beantwortung der Items nicht zu überfordern. In den Interviews wurde hierzu vor allem geprüft, ob Kinder Verständnisschwierigkeiten mit bestimmten Wörtern oder Aussagen haben und ggf. gemeinsam versucht, diese für sie verständlich zu formulieren. Für Kinder und Jugendliche der Schuljahrgänge 9 und 10 hätten möglicherweise die Originalitems genutzt werden können; das bestätigt die aktuelle Studie von Haible et al. (2020). Ziel der Studie war jedoch, ein einheitliches Instrument für Kinder und Jugendliche der Jahrgänge 5 bis 10 bzw. im Alter von 10–16 Jahren vorzulegen, um u. a. vergleichende Untersuchungen über diese komplette Altersspanne hinweg zu ermöglichen. Die Items wurden in Form von vierstufigen Likert-Skalen im Fragebogen abgebildet. Zur Prüfung der Messinvarianz wurden zusätzlich das Geschlecht, die Sportvereinszugehörigkeit (binär) sowie das Alter der Kinder und Jugendlichen erfasst. Als Kriterium zur Abschätzung der Kriteriumsvalidität wurde die allgemeine körperliche Aktivität durch Items zur Erfüllung der Bewegungsempfehlungen der WHO aus dem MoMo-Aktivitätsfragebogen (MoMo-AFB; Jekauc, Wagner, Kahlert, & Woll, 2013) erhoben (z. B. „An wie vielen der letzten sieben Tage warst du für mindestens 60 min am Tag körperlich aktiv?“).
Stichprobe und Datenerhebung
Es wurden insgesamt 772 Kinder und Jugendliche (Tab. 1) an weiterführenden Schulen in Nordrhein-Westfalen schriftlich befragt. Das schriftliche Einverständnis der Eltern wurde zuvor eingeholt. Durchgeführt wurden die Befragungen von Erhebungsteams, die im Rahmen des Forschungsprojektes bezüglich der Hintergründe der Fragestellungen und der Methoden geschult worden waren. Zur Durchführung der Befragungen wurde ein Manual erstellt und erprobt. Für die Befragung wurde der Fragebogen im Klassenraum an die Kinder und Jugendlichen verteilt, besprochen, von den Kindern und Jugendlichen ausgefüllt und anschließend wieder eingesammelt. Zur Kreuzvalidierung der Skalen wurde die Stichprobe zufällig in zwei Substichproben (na = 394, nb = 378) aufgeteilt (Kuhlmann, 2009).
Die Substichproben (Tab. 1) unterschieden sich nicht bezüglich des Alters (F[1,750] = 0,35; p = 0,556), der Geschlechterverteilung (χ2 [1] = 0,59; p = 0,441) und der Sportvereinszugehörigkeit (χ2 [1] = 0,435; p = 0,510). Der Anteil fehlender Werte lag je nach Variable zwischen 2,6 % und 4 %.
Auswertungsmethoden
Zur explorativen Überprüfung der faktoriellen Validität wurde Substichprobe A (na = 394) genutzt. Mit allen Items der drei Skalen wurde eine explorative Faktorenanalyse durchgeführt. Zur Bestimmung der Faktorenanzahl wurden das Eigenwertkriterium sowie die Fit-Indizes der jeweils geschätzten Modelle herangezogen. Die Faktorenanalyse wurde mit einer schiefen Rotation (geomin) durchgeführt, um Korrelationen zwischen den Faktoren zuzulassen.
Zur Überprüfung der konvergenten und diskriminanten Validität sowie zur konfirmatorischen Prüfung der faktoriellen Validität wurde Substichprobe B (nb = 378) verwendet. Hierzu wurden konfirmatorische Faktorenanalysen durchgeführt. Auf Basis der Ergebnisse des besten Faktorenmodells wurde die durchschnittlich extrahierte Varianz (DEV) je Faktor berechnet. Nach Fornell und Larcker (1981) kann auf konvergente Validität geschlossen werden, wenn die DEV über 0,5 liegt sowie auf diskriminante Validität, wenn die DEV größer als die Varianz ist, die der Faktor mit jeweils einem anderen Faktor teilt. Zur zusätzlichen Überprüfung der diskriminanten Validität wurde mittels wald-test geprüft, ob die Korrelationen zwischen den Faktoren signifikant von eins abweichen. Ein signifikanter Test ist demnach ein Indikator für diskriminante Validität. Auf Basis der konfirmatorischen Faktorenanalyse wurden außerdem die Faktorreliabilitäten sowie die Indikatorreliabilitäten berechnet. Als zusätzliche Reliabilitätsmaße wurden für jede Substichprobe die Itemtrennschärfen, Cronbachs Alpha sowie die Inter-Item-Korrelation berechnet und gängige Bewertungsmaßstäbe angelegt (Weiber & Mühlhaus, 2014).
Die Kriteriumsvalidität sowie die Messinvarianz wurden auf Basis des gesamten Datensatzes geprüft. Zur Überprüfung der Kriteriumsvalidität wurde ein Strukturgleichungsmodell bzw. ein latentes Regressionsmodell berechnet, das anhand der Fit-Indizes, der erklärten Varianz und der Signifikanz der Pfade bewertet wurde. Das Aktivitätsniveau der Schüler*innen diente als manifestes Außenkriterium. Die genestete Datenstruktur (Schüler*innen in Klassen) wurde in der Berechnung des Strukturgleichungsmodells statistisch berücksichtigtFootnote 1 (Geiser, 2011).
Die Messinvarianz zwischen Jungen und Mädchen sowie zwischen Kindern und Jugendlichen mit und ohne Sportvereinsmitgliedschaft wurde nach der gängigen, sukzessiven Vorgehensweise geprüft (Sass, 2011): Prüfung auf konfigurale Messinvarianz (gleiches Modell in beiden Gruppen), Prüfung auf metrische Messinvarianz (zusätzlich gleiche unstandardisierte Faktorladungen), Prüfung auf skalare Messinvarianz (zusätzlich gleiche unstandardisierte Intercepts). Ist die letzte Stufe erreicht, kann von starker faktorieller Messinvarianz gesprochen werden und manifeste Skalenmittelwerte können als Basis für die Berechnung von Gruppenunterschieden genutzt werden (Chen, 2008). Für die Bewertung der Modelländerung wurden neben dem Chi-Quadrat-Tests folgende Differenzen als Grenzwerte berücksichtigt (Chen, 2007): ∆CFI ≥ −0,01 zusammen mit ∆RMSEA ≤ 0,015 oder ∆SRMR ≤ 0,03 zwischen konfiguralem und metrischem Modell sowie ∆CFI ≥ −0.01, zusammen mit ∆RMSEA ≤ 0,015 oder ∆SRMR ≤ 0,01 zwischen metrischem und skalarem Modell. Die Änderungen im CFI gelten als Hauptkriterium.
Alle Analysen, die auf latenten Messmodellen beruhen (explorative und konfirmatorische Faktorenanalyse mit Folgeanalysen, latentes Regressionsmodell, Messinvarianz) wurden in Mplus7 (Muthén & Muthén, 2015; Los Angeles, CA, USA) durchgeführt. Für diese Analysen wurden fehlende Werte mittels Full-information-maximum-likelihood-Algorithmus (FIML) modellbasiert geschätzt (Graham, 2012).Footnote 2 Schätzalgorithmus für die Parameterschätzungen in diesen Analysen war der robuste Maximum-likelihood-Algorithmus (MLR), um möglichen Ungenauigkeiten aufgrund von Verletzungen der multivariaten Normalverteilung vorzubeugen (Maydeu-Olivares, 2017). Alle weiteren Analysen (itembasierte Reliabilitätsanalyse und deskriptive Statistik) wurden in SPSS 25 (IBM Corp., 2017; Armonk, NY, USA) durchgeführt.
Die Evaluation der geschätzten Modelle erfolgte anhand gängiger Werte: RMSEA ≤ 0,05 oder 0,08, SRMR ≤ 0,05 oder 0,08, CFI oder TLI ≥ 0,95 oder 0,90 für eine gute oder akzeptable Modelgüte sowie die untere Grenze des RMSEA-Konfidenzintervalls nahe 0 für eine gute Modellgüte (Marsh, Hau, & Wen, 2004; Hooper, Coughlan, & Mullen, 2008).
Ergebnisse
Faktorielle Validität
Der Eigenwertverlauf der explorativen Faktorenanalyse (4,30; 1,81; 1,12; 0,65) ebenso wie die Fit-Indizes implizierten eine dreifaktorielle Struktur. Die Fit-Indizes der dreifaktoriellen Lösung sind als sehr gut zu bewerten; die der zweifaktoriellen hingegen nicht (Tab. 2). Ein exploratives, vierfaktorielles Modell führte zu keiner Lösung. Die Ladungsmatrix zur zweifaktoriellen Lösung zeigte ein nicht eindeutiges Ladungsmuster. Die Faktorladungsmatrix zur dreifaktoriellen Lösung (Tab. 3) zeigte hingegen eine eindeutige Ladungsstruktur. Die einzige signifikante Nebenladung (SK1) wurde aufgrund ihrer geringen Höhe als vernachlässigbar betrachtet. Die Ergebnisse der konfirmatorischen Prüfung dieser dreifaktoriellen Lösung mit der zweiten Substichprobe unterstützten diese Annahme (Abb. 2). Die Modellgüte war sehr gut (Tab. 2). Ein einfaktorielles Modell zur Prüfung der Annahme einer allgemeinen bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz wies eine sehr schlechte Modellgüte auf.
Konvergente und diskriminante Validität
Die konvergente und diskriminante Validität wurde in Substichprobe B (nb = 378) ermittelt. Die durchschnittlich extrahierten Varianzen waren in allen Fällen höher als die Korrelationen mit einem anderen Faktor: Der Faktor Befindensregulation wies eine DEV von 0,51 sowie quadrierte Korrelationen von r2 = 0,47 mit dem Faktor Selbstkontrolle und r2 = 0,15 mit dem Faktor Verantwortungsübernahme auf. Der Faktor Selbstkontrolle hatte eine DEV von 0,50 sowie eine quadrierte Korrelation von r2 = 0,29 mit dem Faktor Verantwortungsübernahme. Dieser wies wiederum eine DEV von 0,57 auf. Die wald-tests indizierten in allen Fällen eine Ablehnung der Annahme einer perfekten Korrelation zwischen den Faktoren (BR mit SK: χ2(1) = 37,79; p < 0,001, BR mit V: χ2(1) = 88,88; p < 0,001, V mit SK: χ2(1) = 51,36; p < 0,001). Es kann somit in Bezug auf alle Konstrukte von konvergenter und diskriminanter Validität ausgegangen werden.
Reliabilität
Auf Indikatorebene wurden in beiden Substichproben gute Werte für die Trennschärfen der Items erzielt (0,52 ≤ rit ≤ 0,71). Auf Konstruktebene liegen die Werte für Cronbachs Alpha im akzeptablen bis guten Bereich (0,72–0,84). Die Werte der Inter-Item-Korrelation sind ebenfalls als gut zu bewerten (0,49–0,57). Auf Basis der konfirmatorischen Faktorenanalyse in Substichprobe B wurden zusätzlich die Faktor- sowie die Indikatorreliabilitäten berechnet. Die Faktorreliabilitäten aller drei Faktoren fielen sehr gut aus (BR: FR = 0,81; SK: FR = 0,75; V: FR = 0,84). Die Indikatorreliabilitäten lagen für die Items des Faktors Befindensregulation zwischen 0,42 und 0,62, für die Items des Faktors Selbstkontrolle zwischen 0,48 und 0,54 sowie zwischen 0,50 und 0,65 für den Faktor Verantwortungsübernahme. Die signifikanten und hohen Faktorladungen in der konfirmatorischen Faktorenanalyse indizierten ebenfalls für eine gute Reliabilität der Indikatoren. Zusammenfassend sprachen alle Kennwerte für eine gute Reliabilität der Skalen.
Messinvarianz
Die Ergebnisse zur Prüfung auf starke Messinvarianz in Bezug auf die Sportvereinszugehörigkeit, das binäre Geschlecht sowie das AlterFootnote 3, sind in Tab. 4 dargestellt. Da der Faktor Selbstkontrolle nur aus drei Indikatoren bestand, konnte er nicht wie üblich auf Messinvarianz geprüft werden. Bei drei Indikatoren pro Faktor ist das konfigurale Modell immer exakt bzw. genau identifiziert und weist damit eine perfekte Modelgüte auf, da keine Parameter zur freien Schätzung zur Verfügung stehen. Somit wird in Bezug auf den Faktor Selbstkontrolle nur der Wechsel vom metrischen zum skalaren Modell betrachtet.
Das wesentliche Kriterium – die Veränderung des CFI – sprach in allen Fällen für das Vorliegen strenger Messinvarianz. Beim Übergang vom metrischen zum skalaren Modell in Bezug auf die Variable Geschlecht wurden die Grenzwerte des RMSEA und des SRMR für den Faktor Befindensregulation und der Grenzwert des RMSEA für den Faktor Verantwortungsübernahme marginal überschritten. Gleiches galt für den Grenzwert des SRMR beim Übergang vom konfiguralen zum metrischen Modell in Bezug auf die Variable Sportvereinsmitgliedschaft und den Faktor Verantwortungsübernahme. Für den Faktor Selbstkontrolle wurde lediglich zwischen dem metrischen und skalaren Modell, bezogen auf die Altersgruppierung, eine kleine Modellverschlechterung gefunden. Die Chi-Quadrat Tests zur Prüfung auf signifikante Änderungen in der Modellgüte zwischen den verschiedenen Messinvarianzstufen zeigten in keinem Fall eine signifikante Verschlechterung an. Zusammenfassend konnte von strenger Messinvarianz der Skalen Befindensregulation, Selbstkontrolle und Verantwortungsübernahme bezüglich der Variablen Geschlecht, Sportvereinsmitgliedschaft und Alter ausgegangen werden.
Kriteriumsvalidität
Ausgehend von den Modellannahmen Lenartz’ (2012) sowie Sudecks und Pfeifers (2016) wurde zur Überprüfung der Kriteriumsvalidität ein latentes Mediationsmodell berechnet.Footnote 4 Modellkonform wurden zum einen Effekte der Selbstkontrolle und der bewegungsspezifischen Befindensregulation auf die körperliche Aktivität als relevantes Gesundheitsverhalten geprüft. Da im Modell von Lenartz (2012) die Annahme formuliert wird, dass der Effekt der Verantwortungsübernahme auf gesundheitsrelevantes Verhalten u. a. über die Selbstkontrolle und die Befindensregulation vermittelt wird, wurde zum anderen ein Effekt der Verantwortungsübernahme auf die Selbstkontrolle sowie ein indirekter Effekt auf die körperliche Aktivität angenommen und als Mediationseffekt geprüft. Zwischen der Verantwortungsübernahme und der bewegungsspezifischen Befindensregulation wurde ein ungerichteter Zusammenhang angenommen.
Das geprüfte Modell (Abb. 3) wies eine sehr gute Modellgüte auf (CFI = 0,99; RMSEA = 0,02; SRMR = 0,03). Es zeigte sich, dass beide handlungsbezogenen Faktoren (Befindensregulation und Selbstkontrolle) positiv mit der körperlichen Aktivität assoziiert sind (β = 0,26; p < 0,001; β = 0,19; p = 0,016). Die Verantwortungsübernahme wiederum korrelierte signifikant mit der bewegungsspezifischen Befindensregulation (r = 0,39; p < 0,001). Im mediierten Modellteil zeigte sich ein signifikanter totaler (β = 0,19; p < 0,001) als auch ein signifikanter totaler indirekter Effekt (β = 0,11; p = 0,024) der Verantwortungsübernahme auf die körperliche Aktivität. Der direkte Effekt war nicht signifikant (β = 0,08; p = 0,060). Es handelt sich somit um eine „indirect-only mediation“ (Zhao, Lynch, & Chen, 2010, S. 200). Die Verantwortungsübernahme hat somit einen signifikanten Effekt auf die körperliche Aktivität, der vollständig über die Selbstkontrolle mediiert wird.
Diskussion
Durch die beschriebene Validierung liegen valide und reliable Skalen zur Erfassung von Facetten der bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz von Kindern und Jugendlichen vor. Es konnten die faktorielle, konvergente, diskriminante und kriteriale Validität sowie die Reliabilität auf Item- und Konstruktebene gezeigt werden. Ebenso erwiesen sich die Skalen als messinvariant zwischen Jungen und Mädchen, zwischen Schüler*innen mit und ohne Sportvereinsmitgliedschaft sowie zwischen den Altersgruppen der 10- bis 12- und 13- bis 16-Jährigen. Das Vorliegen der Messinvarianz ermöglicht nun generell inferenzstatistische Vergleiche zwischen allen geprüften Gruppierungen auf Basis von Skalenmittelwerten (Steinmetz, 2013). Zusammen mit den guten Ergebnissen der Validitäts- und Reliabilitätsprüfungen ergibt sich, dass die Skalen aufgrund ihrer guten psychometrischen Eigenschaften in querschnittlichen Untersuchungen eingesetzt werden können. Die Ergebnisse zur Messinvarianz zwischen den Altersgruppen deuten an, dass die Skalen auch für den Einsatz in längsschnittlichen Studien geeignet sein könnten. Das aufgezeigte Forschungsdesiderat im Bereich der bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz von Kindern und Jugendlichen, kann unter Einsatz der Skalen somit weiter und verstärkt inhaltlich bearbeitet werden.
Im Rahmen der Prüfung auf die Kriteriumsvalidität durch latente Regressionen der drei Facetten der BGK auf die körperliche Aktivität der Kinder und Jugendlichen konnten jedoch auch in dieser Studie schon verstärkt inhaltliche Aspekte beleuchtet werden: Das auf der Modellannahme von Lenartz (2012) beruhende latente Mediationsmodell zeigte, dass die Verantwortungsübernahme als motivationaler Anteil der Gesundheitskompetenz indirekt mit mehr körperlicher Aktivität assoziiert ist. Unter Annahme der Kausalitätsbeziehungen im Modell von Lenartz (2012) weisen die Daten darauf hin, dass die allgemeine bewusste Verantwortungsübernahme für die eigene Gesundheit zu einer stärkeren Selbstkontrolle für speziell bewegungsbezogene Aktivitäten zu führen scheint und diese dann wiederum zu einer höheren körperlichen Aktivität. Lenartz (2012) prüfte in seinem Modell empirisch zwar keinen indirekten Effekt, konnte jedoch einen signifikanten Effekt der Verantwortungsübernahme auf die gesundheitsbezogene Selbstkontrolle, nicht jedoch auf die gesundheitsbezogene Selbstregulation zeigen. Beide Faktoren, Selbstkontrolle und Selbstregulation, hatten wiederum einen signifikanten Effekt auf die physische Gesundheit. Versteht man die in der vorliegenden Studie gemessene körperliche Aktivität als Indikator für physische Gesundheit, decken sich die Befunde von Lenartz (2012) mit den Befunden des hier geprüften Modells.
Theoretisch lässt sich der mediierte Effekt auf einer allgemeinen Ebene durch den Health Action Process Approach (HAPA; Schwarzer, 2008) beschreiben. Im HAPA wird u. a. zwischen einer präintentional-motivationalen und einer postintentional-volitionalen Phase im kognitiven Prozess bis zur Ausführung eines Gesundheitsverhaltens unterschieden. Die Phasen werden in diesem Prozess sukzessive durchlaufen. Die Verantwortungsübernahme für die eigene Gesundheit kann der präintentional-motivationalen Phase und die Selbstkontrolle für die Verhaltensumsetzung der postintentional-volitionalen Phase zugeordnet werden. Der nicht signifikante direkte Effekt der Verantwortungsübernahme auf die körperliche Aktivität zeigt damit z. B., dass allein eine hohe Verantwortungsübernahme (präintentional) ohne eine hohe Selbstkontrolle für die Verhaltensumsetzung (postintentional) nicht zu einer hohen körperlichen Aktivität führt. Daraus ergibt sich modellkonform, dass der Prozess der Intentionsbildung erst abgeschlossen sein muss, um zu einem gesundheitsrelevanten Verhalten zu kommen (Schwarzer, 2008). Obgleich der Befund des indirekten Effekts durch den HAPA erklärt werden kann, sind primär zwei Einschränkungen zu machen: Zum einen ist das hier geprüfte Modell querschnittlich und die hier vorgenommene kausale Interpretation (wenn auch modellkonform) sollte durch längsschnittliche Untersuchungen abgesichert werden. Zum anderen ist die Verantwortungsübernahme nicht bewegungsbezogen operationalisiert, die Selbstkontrolle für die Verhaltensumsetzung hingegen schon. Bei dem von den Kindern und Jugendlichen implizit assoziierten gesundheitsrelevanten Verhalten, durch das sie Verantwortung für ihre Gesundheit übernehmen, kann es sich auch bspw. um eine gesunde Ernährung handeln. Die empirischen Ergebnisse sprechen aber dafür, dass körperliche Aktivität ebenfalls als gesundheitsrelevantes Verhalten assoziiert wurde.
Weitere Assoziationen zur körperlichen Aktivität zeigten sich für die Kompetenzeinschätzung der Kinder und Jugendlichen zur bewegungsspezifischen Befindensregulation. Der Effekt der bewegungsspezifischen Befindensregulation auf die körperliche Aktivität war höher als der direkte Effekt der Selbstkontrolle für die Verhaltensumsetzung und auch höher als der totale Effekt der Verantwortungsübernahme und der Selbstkontrolle für die Verhaltensumsetzung. In anderen Studien konnte gezeigt werden, dass Personen mit einer hohen bewegungsspezifischen Befindensregulation in der Lage sind, die für Gesundheitswirkungen unabdingbare Regelmäßigkeit körperlicher bzw. sportlicher Aktivität sicherzustellen (Sudeck & Pfeifer, 2016) und emotionale Barrieren für die Durchführung regelmäßiger körperlich-sportlicher Aktivität zu überwinden (z. B. Krämer & Fuchs, 2010). Die Ergebnisse dieser Studien deuten nun darauf hin, dass dieser Zusammenhang von bewegungsspezifischer Befindensregulation und körperlicher Aktivität auch bei Kindern und Jugendlichen aufzutreten scheint. Zudem scheinen die Wahrnehmung und Steuerung affektiver Effekte durch körperliche Aktivität im Kindes- und Jugendalter relevanter für die Ausführung regelmäßiger körperlicher Aktivität zu sein als eine hohe Selbstkontrolle. Besonders auffällig ist, dass die Selbstkontrolle für die Verhaltensumsetzung in beiden Substichproben in der Studie von Sudeck und Pfeifer (2016) im Vergleich zur bewegungsspezifischen Befindensregulation den deutlich stärkeren Effekt auf die habituelle Sportaktivität der Probend*innen hatte. Dies deutet auf eine Veränderung der Relevanz der beiden Faktoren für regelmäßige körperliche Aktivität im Altersverlauf hin, die in zukünftigen Studien weiter untersucht werden sollte.
Zur weiteren Konstruktvalidierung der Skalen sollten in zukünftigen Studien andere konstruktnahe Faktoren (z. B. Freude an Bewegung), eingesetzt werden, um die Validität der Skalen auch gegen Konstrukte aus anderen Modellzusammenhängen zu prüfen. Auch validere Außenkriterien sollten in Betracht gezogen werden. Die körperliche Aktivität, als Außenkriterium, wurde zwar durch eine vergleichsweise reliable und valide Erhebungsmethode erhoben (Jekauc et al., 2013), nichtsdestotrotz sind Selbstauskünfte in der Regel eher ungenau. Hier bietet sich bspw. der Einsatz von Wearables zur Erfassung von Bewegungsdaten an (An, Jones, Kang, Welk, & Lee, 2017). Überdies sollte der im Modell der bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz (Abb. 1) beschriebene Bereich der Bewegungskompetenz (z. B. gemessen durch motorische Tests) in Zusammenhang mit den hier betrachteten psychischen Faktoren gesetzt werden, um zu ermitteln, wie motorische Grundfertigkeiten mit diesen Faktoren zusammenhängen und ob insbesondere kausale Zusammenhänge bestehen, die relevant für gezielte Fördermaßnahmen der BGK sein könnten. Auch eine altersspezifische Erfassung der Steuerungskompetenz für körperliches Training sollte in den Blick genommen werden. Für Letzteres könnten auch Wissenstests wie das Instrument zur Erfassung sportbezogener Gesundheitskompetenz (Töpfer, 2019) genutzt werden. So könnte auch der generellen Problematik, dass bei der Kompetenzmessung über Rating-Skalen i. d. R. nur wahrgenommene Kompetenzen erfasst werden, begegnet werden.
Die schon zur Interpretation der Ergebnisse der Mediationsanalyse herangezogene Phasen des Health Action Process Approach (HAPA; Schwarzer, 2008) liefern für eine konzeptionelle Weiterentwicklung des Konstruktes der bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz Anknüpfungspunkte. Dem HAPA zufolge sind in den Phasen bis zu Verhaltensumsetzung drei phasenspezifische Selbstwirksamkeitsdimensionen wirksam: Die Handlungs-Selbstwirksamkeit, die Aufrechterhaltungs-Selbstwirksamkeit sowie die Wiederaufnahme-Selbstwirksamkeit (Schwarzer, 2008, Zhang, Zhang, Schwarzer, & Hagger, 2019). Die Integration von Selbstwirksamkeitsdimensionen in das Modell der bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz und eine Operationalisierung dieser Faktoren stellt unseres Erachtens eine interessante Forschungsperspektive dar. Carl et al. (2020) machen zur Integration von Selbstwirksamkeitserwartungen in das Modell der bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz einen ersten Vorschlag. Darüber hinaus bedarf es weiterer Forschung, wie und in welchen Settings die BGK gefördert werden kann. Wright et al. (2016) fordern, bereits im Schulalter BGK zu fördern, um die Beibehaltung eines aktiveren Lebensstils zu unterstützen, durch Bewegungsarmut begünstigten Krankheitsbildern vorzubeugen sowie schulische Leistungsfähigkeit und psychosoziale Gesundheit zu verbessern. BGK wird also als ganzheitliche Grundlage für ein lebenslanges Bewegen verstanden. Dies sollte in verhältnispräventive Maßnahmen eingebettet werden, um auch die Lebenswelten von Kindern und Jugendlichen bewegungsfreundlicher zu gestalten (Joisten, Ferrari, & Wessely, 2021). Die gekos-Studie lieferte durch die Analyse der Steuerungskompetenz für körperliches Trainings als Facette der BGK für den Kontext des Sportunterrichts mit Jugendlichen wichtige erste Erkenntnisse in diesem Feld (u. a. Volk et al., 2021). Durch die Zuhilfenahme des hier validierten Instruments können diese Erkenntnisse nun um weitere Facetten der BGK und in breiteren Altersspektren erweitertet werden. Darüber hinaus wird mit der vorliegenden Studie der Forderung des NAP (Schaeffer et al., 2018) nach Weiterentwicklungen von vorliegenden Erhebungsinstrumenten zur differenzierten Erfassung von Facetten der Gesundheitskompetenz nachgekommen.
Notes
In Mplus7: type = complex. Gemeinsam mit dem verwendeten robusten Maximum-likelihood-Schätzer (MLR) werden durch diese Modellierung u. a. korrigierte Standardfehler für die Berechnungen genutzt, die robust gegenüber einer Nichtunabhängigkeit der Daten sind (Muthén & Muthén, 2015).
Die fehlenden Werte lagen unsystematisch vor (MCAR-Test nach Little: χ2 = 163,40, p = 0,17).
Hierzu wurden Altersgruppen gebildet: 10–12 Jahre, n = 372 und 13–16 Jahre, n = 380. Aufgrund fehlender Werte in der Altersvariable verkleinert sich die Gesamtstichprobe hier geringfügig.
Aufgrund von fehlenden Werten in der Cluster-Variable (Klassenzugehörigkeit), die für die Berücksichtigung der genesteten Datenstruktur genutzt wurde, reduziert sich die Stichprobengröße für diese Analyse auf n = 748, da fehlende Werte für diese Art von Variablen nicht geschätzt werden können.
Literatur
Abel, T., & Sommerhalder, K. (2015). Gesundheitskompetenz/Health Literacy. Bundesgesundheitsblatt, 58, 923–929. https://doi.org/10.1007/s00103-015-2198-2.
An, H. S., Jones, G. C., Kang, S. K., Welk, G. J., & Lee, J. M. (2017). How valid are wearable physical activity trackers for measuring steps? European Journal of Sport Science, 17(3), 360–368. https://doi.org/10.1080/17461391.2016.1255261.
Baumert, A. (2016). Leichte Sprache – Einfache Sprache. Literaturrecherche, Interpretation, Entwicklung. Bibliothek der Hochschule Hannover. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:960-opus4-6976
Bock, B. M. (2019). Leichte Sprache – Kein Regelwerk. Sprachwissenschaftliche Ergebnisse und Praxisempfehlungen aus dem LeiSA-Projekt. Frank & Timme.
Bollweg, T. M., & Okan, O. (2020). Gesundheitskompetenz messen bei Kindern: Aktuelle Ansätze und Herausforderungen. In T. Bollweg, J. Bröder & P. Pinheiro (Hrsg.), Health Literacy im Kindes- und Jugendalter (S. 73–98). Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-29816-6_5.
Borzekowski, D. L. (2009). Considering children and health literacy: a theoretical approach. Pediatrics, 124(3), 282–288. https://doi.org/10.1542/peds.2009-1162D.
Carl, J., Sudeck, G., Geidl, W., Schultz, K., & Pfeifer, K. (2020). Competencies for a healthy physically active lifestyle. Validation of an integrative model. Research Quarterly for Exercise and Sport. https://doi.org/10.1080/02701367.2020.1752885.
Chen, F. F. (2007). Sensitivity of goodness of fit indexes to lack of measurement invariance. Structural Equation Modeling, 14(3), 464–504. https://doi.org/10.1080/10705510701301834.
Chen, F. F. (2008). What happens if we compare chopsticks with forks? The impact of making inappropriate comparisons in cross-cultural research. Journal of Personality and Social Psychology, 95(5), 1005–1018. https://doi.org/10.1037/a0013193.
Christensen, P. (2004). The health-promoting family: a conceptual framework for future research. Social science & medicine, 59(2), 377–387. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2003.10.021.
Ebert, H., Eck, R., & Hörenberg, A. (2017). Netzwerk verständlicher Sprachen. Ein Projekt zur Implementierung von Einfacher weil verständlicher Sprachen. In R. Stein & P.-C. Link (Hrsg.), Schulische Inklusion und Übergänge (S. 229–240). Frank und Timme.
Ernstmann, N., Sautermeister, J., & Halbach, S. (2018). Gesundheitskompetenz. In R. Haring (Hrsg.), Gesundheitswissenschaften (S. 1–9). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-54179-1_25-1.
Fairbrother, H., Curtis, P., & Goyder, E. (2016). Making health information meaningful: Children’s health literacy practices. SSM Population Health, 16(2), 476–484. https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2016.06.005.
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluation structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.2307/3151312.
Geiser, C. (2011). Datenanalyse mit Mplus. VS.
Göring, A., & Rudolph, S. (2015). Die GK von Studierenden in Abhängigkeit von sportlicher Aktivität. In A. Göring & D. Möllenbeck (Hrsg.), Bewegungsorientierte Gesundheitsförderung an Hochschulen (S. 147–165). Universitätsverlag Göttingen.
Graham, J. W. (2012). Missing data. Analysis and design. Springer.
Grieben, C., Stassen, G., & Froböse, I. (2017). Internetbasierte Gesundheitsförderung. Prävention und Gesundheitsförderung, 12(3), 154–159. https://doi.org/10.1007/s11553-017-0589-y.
Guthold, R., Stevens, G. A., Riley, L. M., & Bull, F. C. (2020). Global trends in insufficient physical activity among adolescents: a pooled analysis of 298 population-based surveys with 1.6 million participants. The Lancet Child & Adolescent Health, 4(1), 23–35. https://doi.org/10.1016/S2352-4642(19)30323-2.
Haible, S., Volk, C., Demetriou, Y., Höner, O., Thiel, A., Trautwein, U., & Sudeck, G. (2019). Promotion of physical activity-related health competence in physical education: study protocol for the GEKOS cluster randomized controlled trial. BMC Public Health, 19(1), 396. https://doi.org/10.1186/s12889-019-6686-4.
Haible, S., Volk, C., Demetriou, Y., Höner, O., Thiel, A., & Sudeck, G. (2020). Physical activity-related health competence, physical activity, and physical fitness: analysis of control competence for the self-directed exercise of adolescents. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(1), 39. https://doi.org/10.3390/ijerph17010039.
Hecht, S. (2020). Bewegungsbezogene Gesundheitskompetenz (bGK) Die Vermittlung von bGK in der Lehre für eine qualitativ hochwertige Klientenversorgung. Padua, 15(1), 8–14. https://doi.org/10.1024/1861-6186/a000529.
Hooper, D., Coughlan, J., & Mullen, M. R. (2008). Structural equation modelling: Guidelines for determining model fit. Electronic Journal of Business Research Methods, 6(1), 53–60. https://doi.org/10.21427/D7CF7R.
IBM Corp. (2017). SPSS 25. Armon: IBM Corp.
Jekauc, D., Wagner, M. O., Kahlert, D., & Woll, A. (2013). Reliabilität und Validität des momo-Aktivitätsfragebogens für Jugendliche (MoMo-AFB). Diagnostica, 59(2), 100–111. https://doi.org/10.1026/0012-1924/a000083.
Joisten, C., Ferrari, N., & Wessely, S. (2021). Bewegung im Kindes- und Jugendalter. Public Health Forum, 29(4), 327–330. https://doi.org/10.1515/pubhef-2021-0091.
Kolpatzik, K., Schaeffer, D., & Vogt, D. (2018). Förderung der Gesundheitskompetenz. Eine Aufgabe der Pflege. In N.-M. Szepan & F. Wagner (Hrsg.), Agenda Pflege 2021. Grundlagen für den fachpolitischen Diskurs (S. 73–89). KomPart.
Krämer, L., & Fuchs, R. (2010). Barrieren und Barrierenmanagement im Prozess der Sportteilnahme. Zeitschrift für Gesundheitspsychologie, 18(4), 170–182. https://doi.org/10.1026/0943-8149/a000026.
Kuhlmann, J. (2009). Ausgewählte Verfahren der Holdout- und Kreuzvalidierung. In S. Albers, D. Klapper, U. Konradt, A. Walter & J. Wolf (Hrsg.), Methodik der empirischen Forschung (S. 537–546). Gabler.
Lenartz, N. (2012). Gesundheitskompetenz und Selbstregulation: Modellbildung zur Gesundheitskompetenz unter besonderer Berücksichtigung selbstregulativer Kompetenzen. V&R unipress.
Lenartz, N., Soellner, R., & Rudinger, G. G. (2014). Modellbildung und empirische Modellprüfung einer Schlüsselqualifikation für gesundes Leben. DIE-Zeitschrift für Erwachsenenbildung, 2, 29–32. https://doi.org/10.3278/DIE1402W029.
Lippke, S., & Wiedemann, A. U. (2007). Sozial-kognitive Theorien und Modelle zur Beschreibung und Veränderung von Sport und körperlicher Bewegung – ein Überblick. Zeitschrift für Sportpsychologie, 14(4), 139–148. https://doi.org/10.1026/1612-5010.14.4.139.
Maier, G., & Felder-Puig, R. (2017). Gesundheitskompetenz von Kindern und Jugendlichen. Herausforderungen und Überblick zum aktuellen Stand der Forschung. IfGP.
Manganello, J. A. (2008). Health literacy and adolescents: a framework and agenda for future research. Health Education Research, 23(5), 840–847. https://doi.org/10.1093/her/cym069.
Marsh, H. W., Hau, K. T., & Wen, Z. (2004). In search of golden rules: comment on hypothesis-testing approaches to setting cutoff values for fit indexes and dangers in overgeneralizing Hu and Bentler’s (1999) findings. Structural Equation Modeling, 11(3), 320–341. https://doi.org/10.1207/s15328007sem1103_2.
Maydeu-Olivares, A. (2017). Maximum likelihood estimation of structural equation models for continuous data: standard errors and goodness of fit. Structural Equation Modeling, 24(3), 383–394. https://doi.org/10.1080/10705511.2016.1269606.
McMahon, E. M., Corcoran, P., O’Regan, G., Keeley, H., Cannon, M., Carli, V., & Wasserman, D. (2017). Physical activity in European adolescents and associations with anxiety, depression and well-being. European child & adolescent psychiatry, 26(1), 111–122. https://doi.org/10.1007/s00787-016-0875-9.
Muthén, L. K., & Muthén, B. O. (2015). Mplus User’s Guide (7. Aufl.). Muthén & Muthén.
Okan, O. (2020). Gesundheitskompetenz im Kindes- und Jugendalter: Bestandsaufnahme und Analyse der konzeptionellen und methodischen Erforschung. Universität Bielefeld. https://doi.org/10.4119/unibi/2941647.
Okan, O., Bittlingmayer, U. H., Bitzer, E. M., Jochimsen, M. A., Jordan, S., Kessl, F., & Bauer, U. (2020). Der HLCA-Forschungsverbund 2015–2021. In T. Bollweg, J. Bröder & P. Pinheiro (Hrsg.), Health Literacy im Kindes- und Jugendalter (S. 301–325). Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-29816-6_18.
Pelikan, J. M., & Ganahl, K. (2017). Measuring health literacy in general populations: primary findings from the HLS-EU consortium’s health literacy assessment effort. Studies in Health Technology and Informatics, 240, 34–59.
Peters, S., Sudeck, G., & Pfeifer, K. (2013). Trainieren, Lernen, Erleben: Kompetenzförderung in Bewegungstherapie und Gesundheitssport. Bewegungstherapie und Gesundheitssport, 29(6), 210–215. https://doi.org/10.1055/s-0033-1345513.
Pfeifer, K., Sudeck, G., Geidl, W., & Tallner, A. (2013). Bewegungsförderung und Sport in der Neurologie – Kompetenzorientierung und Nachhaltigkeit. Neurologie und Rehabilitation, 19(1), 7–19.
Pfeifer, K., Banzer, W., Ferrari, N., Füzéki, E., Geidl, W., Graf, C., Hartung, V., Klamroth, S., Völker, K., & Vogt, L. (2016). Empfehlungen für Bewegung. In A. Rütten & K. Pfeifer (Hrsg.), Nationale Empfehlungen für Bewegung und Bewegungsförderung (S. 17–64). In: FAU.
Poitras, V. J., Gray, C. E., Borghese, M. M., Carson, V., Chaput, J. P., Janssen, I., & Tremblay, M. S. (2016). Systematic review of the relationships between objectively measured physical activity and health indicators in school-aged children and youth. Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism, 41(6), 197–239. https://doi.org/10.1139/apnm-2015-0663.
Rauner, A., Mess, F., & Woll, A. (2013). The relationship between physical activity, physical fitness and overweight in adolescents: a systematic review of studies published in or after 2000. BMC Pediatric. https://doi.org/10.1186/1471-2431-13-19.
Rosenstiel, S., Volk, C., Schmid, J., Wagner, W., Demetriou, Y., Höner, O., & Sudeck, G. (2021). Promotion of physical activity-related health competence in physical education: A person-oriented approach for evaluating the GEKOS intervention within a cluster randomized controlled trial. European Physical Education Review, 28(1), 279–299. https://doi.org/10.1177/1356336X211037432.
Sanders, L. M., Shaw, J. S., Guez, G., Baur, C., & Rudd, R. (2009). Health literacy and child health promotion: implications for research, clinical care, and public policy. Pediatrics, 124(Supplement 3), 306–314. https://doi.org/10.1542/peds.2009-1162G.
Sass, D. A. (2011). Testing measurement invariance and comparing latent factor means within a confirmatory factor analysis framework. Journal of Psychoeducational Assessment, 29(4), 347–363. https://doi.org/10.1177/0734282911406661.
Schaeffer, D., Hurrelmann, K., Bauer, U., & Kolpatzik, K. (2018). Nationaler Aktionsplan Gesundheitskompetenz. Die Gesundheitskompetenz in Deutschland stärken. KomPart.
Schwarzer, R. (2008). Modeling health behavior change: How to predict and modify the adoption and maintenance of health behaviors. Applied Psychology, 57(1), 1–29. https://doi.org/10.1111/j.1464-0597.2007.00325.x.
Soellner, R., Huber, S., Lenartz, N., & Rudinger, G. (2010). Facetten der Gesundheitskompetenz – eine Expertenbefragung. Zeitschrift für Pädagogik, 56, 104–114.
Sørensen, K., Van den Broucke, S., Fullam, J., Doyle, G., Pelikan, J., Slonska, Z., & Brand, H. (2012). Health literacy and public health: a systematic review and integration of definitions and models. BMC Public Health, 12, 80. https://doi.org/10.1186/1471-2458-12-80.
Steinmetz, H. (2013). Analyzing observed composite differences across groups: is partial measurement invariance enough? Methodology, 9(1), 1–12. https://doi.org/10.1027/1614-2241/a000049.
Sudeck, G., & Pfeifer, K. (2016). Physical activity-related health competence as an integrative objective in exercise therapy and health sports—Conception and validation of a short questionnaire. Sportwissenschaft, 46(2), 74–87. https://doi.org/10.1007/s12662-016-0405-4.
Töpfer, C. (2019). Sportbezogene Gesundheitskompetenz. Kompetenzmodellierung und Testentwicklung für den Sportunterricht. Feldhaus.
Töpfer, C., & Sygusch, R. (2014). Gesundheitskompetenz im Sportunterricht. In S. Becker (Hrsg.), Aktiv und Gesund? (S. 153–179). Springer VS.
Volk, C., Rosenstiel, S., Demetriou, Y., Krustrup, P., Thiel, A., Trautwein, U., & Sudeck, G. (2021). Effects of a physical education intervention programme for ninth-graders on physical activity-related health competence: findings from the GEKOS cluster randomised controlled trial. Psychology of Sport and Exercise. https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2021.101923.
Weiber, R., & Mühlhaus, D. (2014). Strukturgleichungsmodellierung: Eine anwendungsorientierte Einführung in die Kausalanalyse mit Hilfe von AMOS, SmartPLS und SPSS. Springer.
WHO (2017). Shanghai declaration on promoting health in the 2030 agenda for sustainable development. Health Promotion International, 32(1), 7–8. https://doi.org/10.1093/heapro/daw103.
Wright, C. M., Duquesnay, P. J., Anzman-Frasca, S., Chomitz, V. R., Chui, K., Economos, C. D., & Sacheck, J. M. (2016). Study protocol: the Fueling Learning through Exercise (FLEX) study – a randomized controlled trial of the impact of school-based physical activity programs on children’s physical activity cognitive function and academic achievement. BMC Public Health, 16(1), 1078. https://doi.org/10.1186/s12889-016-3719-0
Zhang, C. Q., Zhang, R., Schwarzer, R., & Hagger, M. S. (2019). A meta-analysis of the health action process approach. Health Psychology, 38(7), 623. https://doi.org/10.1037/hea0000728.
Zhao, X., Lynch Jr, J. G., & Chen, Q. (2010). Reconsidering Baron and Kenny: myths and truths about mediation analysis. Journal of Consumer Research, 37(2), 197–206. https://doi.org/10.1086/651257.
Funding
Open Access funding enabled and organized by Projekt DEAL.
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Ethics declarations
Interessenkonflikt
U. Lindemann, B. Gröben und M. Braksiek geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Für diesen Beitrag wurden von den Autoren keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.
Rights and permissions
Open Access Dieser Artikel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden.
Die in diesem Artikel enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen.
Weitere Details zur Lizenz entnehmen Sie bitte der Lizenzinformation auf http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de.
About this article
Cite this article
Lindemann, U., Gröben, B. & Braksiek, M. Adaptation und Validierung von Skalen zur Erfassung der bewegungsbezogenen Gesundheitskompetenz von Kindern und Jugendlichen im Alter von 10–16 Jahren. Ger J Exerc Sport Res 53, 89–101 (2023). https://doi.org/10.1007/s12662-022-00835-w
Received:
Accepted:
Published:
Issue Date:
DOI: https://doi.org/10.1007/s12662-022-00835-w
Schlüsselwörter
- Selbstkontrolle für Verhaltensumsetzung
- Bewegungsspezifische Befindensregulation
- Körperliche Aktivität
- Skalenvalidierung
- Gesundheitsbezogene Verantwortungsübernahme