Zusammenfassung
Die „Studie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland“ (KiGGS) ist Bestandteil des Gesundheitsmonitorings des Robert Koch-Instituts (RKI). Nach der KiGGS-Basiserhebung (2003–2006), die Untersuchungen und Befragungen von Kindern und Jugendlichen im Alter von 0 bis 17 Jahren umfasste, wurde KiGGS Welle 1 (2009 − 12) als Telefonbefragung durchgeführt. Neben der Bereitstellung längsschnittlicher Daten besteht eine zweite zentrale Zielsetzung von KiGGS darin, für den Altersbereich von 0 bis 17 Jahren wiederholt bundesweite, bevölkerungsbezogene Querschnittdaten zur gesundheitlichen Lage bereitzustellen. Das Stichprobendesign von KiGGS Welle 1 sah deshalb neben der Wiedereinladung von Teilnehmenden der KiGGS-Basiserhebung (KiGGS-Kohorte) die Ziehung einer neuen Einwohnermeldeamtsstichprobe 0- bis 6-jähriger Kinder aus den 167 Studienorten vor, da dieser Altersbereich durch die älter gewordenen Wiedereingeladenen nicht mehr besetzt war. Der vorliegende Beitrag konzentriert sich auf den für Prävalenzschätzungen im Kindes- und Jugendalter relevanten Altersbereich von 0 bis 17 Jahren. Insgesamt nahmen 12.368 Kinder und Jugendliche unter 18 Jahren teil, darunter 4455 Ersteingeladene und 7913 Wiedereingeladene (Response 38,8 und 72,9 %). Der Vergleich der Nettostichprobe mit der Bevölkerung Deutschlands (0 bis 17 Jahre) bezüglich verschiedener Merkmale und eine Analyse des Zusammenhangs zwischen der Wiederteilnahmerate und in der KiGGS-Basiserhebung erhobenen Merkmalen bei den 7- bis 17-Jährigen weisen auf eine verzerrungsarme Stichprobe hin. Zur Anpassung der Stichprobe hinsichtlich einzelner Merkmale an die Bevölkerungsstruktur sowie zum partiellen Ausgleich der Nonresponse wurden für Querschnitt- und Trendanalysen jeweils Gewichtungsfaktoren berechnet.
Abstract
The “German Health Interview and Examination Survey for Children and Adolescents” (KiGGS) is part of the health monitoring system of the Robert Koch Institute (RKI). Following the KiGGS baseline study (2003 − 06), which comprised interviews and physical examinations of 0- to 17-year-old participants, KiGGS Wave 1 (2009 − 2012) was carried out as a telephone-based survey. In addition to providing longitudinal data, a second essential aim of KiGGS is to regularly provide population-based cross-sectional data on the health situation of children and adolescents aged 0–17 years living in Germany. Therefore, the study population of KiGGS Wave 1 consists of re-invited participants from the baseline study (KiGGS cohort), supplemented by newly invited children aged 0–6 years. The newly invited participants were randomly chosen from local population registries in the 167 baseline sample points. This method was chosen to supplement the sample with younger age groups. This article focuses on the age groups from 0 to 17 years, which are relevant for prevalence estimations among children and adolescents. In total 12,368 children and adolescents took part; among them 4,455 newly invited and 7,913 re-invited participants (response 38.8 and 72.9 %, respectively). A comparison of the net sample with the resident German population (0–17 years) regarding particular population characteristics and an analysis of the relationship between the re-participation rate and certain characteristics collected in the baseline study (7–17 years) suggest a mostly unbiased sample. To account for certain aspects of the population and nonresponse, cross-sectional and trend analyses were partially corrected by weighting factors.
Literatur
Kurth B-M (2012) Das Gesundheitsmonitoring – was es enthält und wie es genutzt werden kann. Public Health Forum 20:4.e1–4.e3
Kurth B-M, Lange C, Kamtsiuris P, Hölling H (2009) Gesundheitsmonitoring am Robert Koch-Institut. Sachstand und Perspektiven. Bundesgesundheitsbl Gesundheitsforsch Gesundheitsschutz 52:557–570
Hölling H, Schlack R, Kamtsiuris P, Butschalowsky H, Schlaud M, Kurth BM (2012) Die KiGGS-Studie: Bundesweit repräsentative Längs- und Querschnittstudie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen im Rahmen des Gesundheitsmonitorings am Robert Koch-Institut. Bundesgesundheitsbl Gesundheitsforsch Gesundheitsschutz 55:836–842
Hölling H, Kamtsiuris P, Lange M, Thierfelder W, Thamm M, Schlack R (2007) Der Kinder- und Jugendgesundheitssurvey (KiGGS): Studienmanagement und Durchführung der Feldarbeit. Bundesgesundheitsbl Gesundheitsforsch Gesundheitsschutz 50:557–566
Kamtsiuris P, Lange M, Schaffrath Rosario A (2007) Der Kinder- und Jugendgesundheitssurvey (KiGGS): Stichprobendesign, Response und Nonresponse-Analyse. Bundesgesundheitsbl Gesundheitsforsch Gesundheitsschutz 50:547–556
Kurth B-M, Kamtsiuris P, Hölling H et al (2008) The challenge of comprehensively mapping children’s health in a nationwide health survey: design of the German KiGGS-Study. BMC Public Health 8:196
Aschpurwis + Behren GmbH (Hrsg) (2001) BIK Regionen. Ballungsräume, Stadtregionen, Mittel-/Unterzentrengebiete. Methodenbeschreibung zur Aktualisierung 2000. Hamburg
Robert Koch-Institut (Hrsg) (2011) KiGGS – Kinder- und Jugendgesundheitsstudie Welle 1. Projektbeschreibung. Robert Koch-Institut, Berlin
Robert Koch-Institut (Hrsg) (2011) Studie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland (KiGGS Welle 1): Durchführung der Telefoninterviews. Epidemiol Bull 14:109
Robert Koch-Institut (Hrsg) (2006) Erste Ergebnisse der KiGGS-Studie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland. Robert Koch-Institut, Berlin
Robert Koch-Institut (Hrsg) (2012) Studie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland (KiGGS Welle 1): Durchführung einer Probanden-Zufriedenheitsbefragung. Epidemiol Bull 14:121
Biemer PP, Lyberg LE (2003) Introduction to survey quality. Wiley, New York
Brauns H, Scherer S, Steinmann S (2003) The CASMIN educational classification in international comparative research. In: Hoffmeyer-Zlotnik J, Wolf CH (Hrsg) Advances in cross-national comparison. A european working book for demographic and socio-economic variables. Kluwer Academic/Plenum Publishers, Amsterdam, S 221–244
Hölling H, Erhart M, Ravens-Sieberer U, Schlack R (2007) Verhaltensauffälligkeiten bei Kindern und Jugendlichen. Erste Ergebnisse aus dem Kinder- und Jugendgesundheitssurvey (KiGGS). Bundesgesundheitsbl Gesundheitsforsch Gesundheitsschutz 50:784–793
Statistisches Bundesamt (2010) Leben in Deutschland – Ergebnisse des Mikrozensus. Eigenverlag, Wiesbaden
Bundesministerium für Gesundheit (2011) Gesetzliche Krankenversicherung. Mitglieder, mitversicherte Angehörige und Krankenstand. Jahresdurchschnitt 2010 (Ergebnisse der GKV-Statistik KM1/13). Stand. 1. April 2011. Eigenverlag, Bonn/Berlin
Verband der Privaten Krankenversicherung (2011) Zahlenbericht der Privaten Krankenversicherung 2010/2011. Köln
Wagner G, Frick J, Schupp J (2007) The German Socio-Econimic Panel Study (SOEP) – scope, evolution and enhancements. Schmollers Jahrbuch 127:139–169
Sikorski U, Horneffer B, Kuchler B (2009) Die Längsschnittdaten von EU-SILC – Datenstruktur und Hochrechnungsverfahren. Wirtschaft Statistik (11):1117–1126
Tolonen H, Koponen P, Aromaa A et al (2008) Review of health examination surveys in Europe. Publications of the National Public Health Institute 18/2008, Helsinki
Edwards B (2012) Growing up in Australia: the longitudinal study of Australian children. The first decade of life. Family Matters 91:7–17
Morton SM, Atatoa Carr PE, Grant CC et al (2012) Cohort profile: growing up in New Zealand. Int J Epidemiol 42:1–11
Harris K (2011) Design features of add health. Carolina Population Center, University of North Carolina at Chapel Hill. http://www.cpc.unc.edu/projects/addhealth/data/guides/design%20paper%20WI-IV.pdf. Zugegriffen: 24. Feb. 2014
Harris KM, Tucker Halpern C, Hussy J et al (2013) Social, behavioral, and genetic linkages from adolescence into adulthood. Am J Public Health 103:S25–S32
Harris KM, Gordon-Larsoen P, Chantala K, Udry JR (2006) Longitudinal trends in race/ethnic disparities in leading health indicators from adolescence to young adulthood. Arch Pediatr Adolesc Med 160:74–81
Lee H, Lee D, Guo G, Harris KM (2011) Trends in body mass index in adolescence and young adulthood in the United States: 1959–2002. J Adolesc Health 49:601–608
Morris M, Handcock MS, Miller WC et al (2006) Prevalence of HIV infection among young adults in the United States: results from the add health study. Am J Public Health 96:1091–1097
Resnick MD, Bearman PS, Blum RW et al (2010) Protecting adolescents from harm. Findings from the national longitudinal study on adolescent health. JAMA 278:823–829
Von der Lippe P, Kladropa A (2002) Repräsentativität von Stichproben. Marketing 24:227–238
Aschpurwis + Behren GmbH (Hrsg) (2010) BIK-Regionen. Ballungsräume, Stadtregionen, Mittel-/Unterzentrengebiete. Methodenbeschreibung zur Aktualisierung 2010. Hamburg
Kamtsiuris P, Lange M, Hoffmann R et al (2013) Die erste Welle der Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1): Stichprobendesign, Response, Gewichtung und Repräsentativität. Bundesgesundheitsbl Gesundheitsforsch Gesundheitsschutz 56:620–630
Robert Koch-Institut (Hrsg) (2011) Daten und Fakten: Ergebnisse der Studie „Gesundheit in Deutschland aktuell 2009“. Beiträge zur Gesundheitsberichterstattung des Bundes. Robert Koch-Institut, Berlin
Häder M (2006) Empirische Sozialforschung. Eine Einführung. VS Verlag für Sozialwissenschaften, Wiesbaden
Engel U, Bartsch S, Schnabel C, Vehre H (2012) Wissenschaftliche Umfragen. Methoden und Fehlerquellen. Campus, Frankfurt a. M.
Esser H (1986) Über die Teilnahme an Befragungen. ZUMA Nachrichten 18:38–47
Groves R, Cialdini R, Couper M (1992) Understanding the decision to participate in a survey. Public Opin Quarterly 56:475–495
Dillman DA (2000) Mail and internet surveys. The tailored design method. Wiley, New York
Ajzen I (1991) The theory of planned behavior. Organ Behav Hum Decis Processes 50:179–211
Groves R, Couper M (1998) Nonresponse in household interview surveys. Wiley, New York
Schnell R, Esser E, Hill PB (2008) Methoden der empirischen Sozialforschung. Oldenbourg, München
Stang A (2003) Nonresponse-Research – an underdeveloped field in epidemiology. Eur J Epidemiol 18:929–931
Curtin L, Mohadjer L, Dohrmann S et al (2012) The national health and nutrition examination survey: sample design, 1999–2006. National center for health statistics. Vital Health Statistics 2:1–39
Blumenberg M, Gummer T (2013) Gewichtung in der German Longitudinal Election Study 2009. GESIS-Technical Reports 2013/19. GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, Köln
Kroh M, Spieß M (2008) Documentation of sample sizes and panel attrition in the German Socio Economic Panel (SOEP) (1984 until 2007). Data Documentation DIW Berlin Nr. 39. Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung, Berlin
Schnell R (1993) Die Homogenität sozialer Kategorien als Voraussetzung für „Repräsentativität“ und Gewichtungsverfahren. Z Soziol 22:16–32
Gabler S (2004) Gewichtungsprobleme in der Datenanalyse. Kölner Z Soziologie Sozialpsychologie Sonderheft 44:128–147
Lipps O (2007) Attrition in the Swiss Household Panel. Methoden – Daten – Analysen 1:45–68
Vandecasteele L, Debels A (2006) Attrition in panel data: the effectiveness of weighting. Eur Sociol Rev 23:81–97
Särndal C-E, Lundström S (2005) Estimation in surveys with nonresponse. Wiley, New York
Robins JM, Rotnitzky A, Zhao L-P (1995) Analysis of semiparametric regression models for repeated outcomes in the presence of missing data. J Am Statistical Assoc 90:106–121
Philipson P, Ho W, Henderson R (2008) Comparative review of methods for handling drop-out in longitudinal studies. Stat Med 27:6276–6298
Fitzmaurice G, Davidian M, Verbeke G, Molenberghs GH (2009) Longitudinal data analysis. Handbooks of modern statistical methods. Chapman Hall/CRC, Boca Raton
Little J, Rubin D (1987) Statistical analysis with missing data. Wiley, New York
Arzheimer K (2009) Mehr Nutzen als Schaden? Wirkung von Gewichtungsverfahren. In: Schoen H, Rattinger H, Oscar W (Hrsg) Vom Interview zur Analyse. Methodische Aspekte der Einstellungs- und Wahlforschung. Nomos, Baden-Baden, S 361–388
Golinelli D, Ridgeway G, Rhoades H, Tucker J, Wenzel S (2012) Bias and variance trade-offs when combining propensity score weighting and regression: with an application to HIV status and homeless men. Health Serv Outcomes Res Method 12:104–118
Hainmueller J (2012) Entropy balancing for causal effects: a multivariate reweighting method to produce balanced samples in observation studies. Political Analysis 20:25–46
De Leeuw E (2005) To mix or not to mix data collection modes in surveys. J Off Statistics 21:233–255
Moss S (2008) Acquiescence bias. Unter: http://www.psych-it.com.au/Psychlopedia/article.asp?id=154. Zugegriffen: 24. Feb. 2014
Kraus F, Steiner V (1995) Modelling heaping effects in unemployment duration models – with an application to retrospective event data in the German Socio-Economic panel. Discussion Paper No. 95–09. Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung, Mannheim
Vissing N, Jensen S, Bisgaard H (2012) Validity of information on atopic disease and other illness in young children reported by parents in a prospective birth cohort study. BMC Med Res Method 12:1471–2288
Christensen A, Ekholm O, Glümer C, Juel K (2014) Effect of survey mode on response patterns: comparison of face-to-face and self-administered modes in health surveys. Eur J Public Health. 24:327–332
Einhaltung ethischer Richtlinien
Interessenkonflikt. M. Lange, H.G. Butschalowsky, F. Jentsch, R. Kuhnert, A. Schaffrath Rosario, M. Schlaud und P. Kamtsiuris geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Finanzierung der Studie. Die Studie wurde mit Mitteln des Robert Koch-Institutes und des Bundesministeriums für Gesundheit finanziert
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Die KiGGS Study Group: Die Abteilung Epidemiologie und Gesundheitsmonitoring im Robert Koch-Institut.
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Lange, M., Butschalowsky, H., Jentsch, F. et al. Die erste KiGGS-Folgebefragung (KiGGS Welle 1). Bundesgesundheitsbl. 57, 747–761 (2014). https://doi.org/10.1007/s00103-014-1973-9
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DOI: https://doi.org/10.1007/s00103-014-1973-9