Journal of Public Health

, Volume 20, Issue 2, pp 111–124 | Cite as

Familial and societal causes of juvenile obesity—a qualitative model on obesity development and prevention in socially disadvantaged children and adolescents

  • Wolfgang Weimer-Jehle
  • Jürgen Deuschle
  • Regine Rehaag
Original Article

Abstract

Aim

The issue of excess weight and obesity among our young people is currently under discussion as one of the most serious problems in public health. Extensive work has been done to analyse the problem, to indicate the drivers, and to create prevention programmes. Much research remains to be done in the field of modelling the complex impact network of familial and societal influences on juvenile obesity. To achieve this, the forecasts and results issued by the various disciplines must be integrated. The aim of our work has been to create a causal-loop model of obesity in socially disadvantaged children and adolescents that allows qualitative simulation, group-specific risk assessment, as well as the identification of key factors for prevention.

Subjects and Methods

The model was created in cooperation with 18 experts from the field of obesity research. The participants were drawn from eight different disciplines including medicine, sociology, and prevention. Four expert workshops pinpointed 43 main obesity drivers at the individual, familial, and societal level; these were rated according to their causal interdependence and impact. The computer-based method of cross-impact balance analysis was used to evaluate the model and to produce risk profiles for different societal and individual context situations.

Results

The model analysis reveals that there is no one single key factor that can be expected to act as an effective prevention factor for every scenario. Instead, both the risks and the effectiveness of prevention measures depend strongly on the specific characteristics of an individual’s own environment.

Conclusion

Consequently, it would appear sensible to approach the design of prevention programmes from a group-specific, multi-factor and multi-level perspective.

Keywords

Complexity Qualitative modelling Health promotion Juvenile overweight/obesity Prevention Social disadvantage Systemic implications Systems analysis 

References

  1. Aretz A, Weimer-Jehle W (2004) Cross Impact Methode. In: Forum für Energiemodelle und energiewirtschaftliche Systemanalyse (ed) Der Beitrag der deutschen Stromwirtschaft zum europäischen Klimaschutz. LIT-Verlag, MünsterGoogle Scholar
  2. Bohnsack R (2010) Gruppendiskussionsverfahren und dokumentarische Methode. In: Friebertshäuser B, Langer A, Prengel A (eds) Handbuch Qualitative Forschungsmethoden in der Erziehungswissenschaft. 3. vollst. überarb. Auflage, Juventa Verlag, pp 205–218Google Scholar
  3. Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz (BMELV), Bundesministerium für Gesundheit (BMG) (2008) In Form. Der Nationale Aktionsplan zur Prävention von Fehlernährung, Bewegungsmangel, Übergewicht und damit zusammenhängenden Krankheiten, BerlinGoogle Scholar
  4. Butland B, Jebb S, Kopelman P, McPherson K, Thomas S, Mardell J, Parry V (2007) Tackling obesities. Future Choices, UK Government Office for ScienceGoogle Scholar
  5. BZgA (ed) (2010) Qualitätskriterien für Maßnahmen der Gesundheitsförderung und Primärprävention von Übergewicht bei Kindern und Jugendlichen. Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung Gesundheitsförderung konkret 13Google Scholar
  6. Campbell K, Waters E, Meara O, Summerbell C (2001) Interventions for preventing obesity in childhood. A systematic review. Obes Rev 2:149–157PubMedCrossRefGoogle Scholar
  7. Davison KK, Birch LL (2001) Childhood overweight. A contextual model and recommendations for future research. Obes Rev 2:159–171PubMedCrossRefGoogle Scholar
  8. Förster G (2002) Szenarien einer liberalisierten Stromversorgung. Akademie für Technikfolgenabschätzung, StuttgartGoogle Scholar
  9. Förster G, Weimer-Jehle W (2004) Cross-Impact Methode. In: Forum für Energiemodelle und energiewirtschaftliche Systemanalyse (ed) Energiemodelle zum Klimaschutz in liberalisierten Energiemärkten—Die Rolle erneuerbarer Energieträger. LIT-Verlag, MünsterGoogle Scholar
  10. Fuchs G, Fahl U, Pyka A, Staber U, Vögele S, Weimer-Jehle W (2008) Generating innovation scenarios using the cross-impact methodology, Department of Economics, University of Bremen, Discussion-Papers Series No. 007–2008Google Scholar
  11. Garn SM, Hopkins PJ, Ryan AS (1981) Differential fatness gain of low income boys and girls. Am J Clin Nutr 34:1465–1468PubMedGoogle Scholar
  12. Gordon TJ, Hayward H (1968) Initial experiments with the cross impact matrix method of forecasting. Futures 1(2):100–116CrossRefGoogle Scholar
  13. Hausdorf G (2009) Die Förderung der Adipositas-Forschung in Deutschland. In: Science Allemagne – Das Informationsblatt der Abteilung für Wissenschaft und Technologie der französischen Botschaft in der Bundesrepublik Deutschland, Jg. Adipositasforschung in Deutschland - Herausforderung für die Wissenschaft und das Gesundheitswesen, p 5–7Google Scholar
  14. Hebebrand J, Dabrock P, Lingenfelder M, Mand E, Rief W, Voit W (2004) Ist Adipositas eine Krankheit? Interdisziplinäre Perspektiven. Dtsch Arztebl 2004; 101:A 2468–2474 [Heft 37]Google Scholar
  15. Hebebrand J, Kiess W, Zwiauer K, Wabitsch M (2005) Grundsätzliche Überlegungen zu Grenzen und Möglichkeiten der Therapie. In: Wabitsch M, Zwiauer K, Hebebrand J, Kiess W (eds) Adipositas bei Kindern und Jugendlichen. Grundlagen und Klinik, Springer, Berlin, pp 291–296CrossRefGoogle Scholar
  16. Kleiser C, Schaffrath Rosario A, Mensink GBM, Prinz-Langenohl R, Kurth BM (2009) Potential determinants of obesity among children and adolescents in Germany. Results from the cross-sectional KiGGS study. BMC Public Health No 46Google Scholar
  17. Knesebeck, O.v.d. (2009) Sozioökonomische Faktoren und Adipositas. Science Allemagne 6, Adipositasforschung in Deutschland, pp 13–14Google Scholar
  18. Kremers S, Reubsaet A, Martens M, Gerards S, Jonkers R, Candel M, de Weerdt IU, de Vries N (2009) Systematic prevention of overweight and obesity in adults. A qualitative and quantitative literature analysis. Obes Rev 11:371–379PubMedCrossRefGoogle Scholar
  19. Langnäse K, Mast M, Müller MJ (2002) Social class differences in overweight of prepubertal children in northwest Germany. Int J Obes 26:566–572CrossRefGoogle Scholar
  20. Maziak W, Ward KD, Stockton MB (2008) Childhood obesity. Are we missing the big picture? Obes Rev 9:35–42PubMedCrossRefGoogle Scholar
  21. Müller MJ (2009) How are we going to turn the obesity prevention experience? Obes Rev 11:101–104PubMedGoogle Scholar
  22. Müller C, Roscher K, Parlesak A, Bode C (2011) Systemische Risikofaktoren relativieren den alleinigen Einfluss von Ernährung und Bewegung bei der Entstehung von Übergewicht und Adipositas bei Kindern und Jugendlichen. In: Zwick MM, Deuschle J, Renn O (eds) Übergewicht und Adipositas bei Kindern und Jugendlichen. VS, Wiesbaden, pp 91–114CrossRefGoogle Scholar
  23. Nestle M (2006) Food marketing and childhood obesity. A matter of polic. N Engl J Med 24:2527–2529CrossRefGoogle Scholar
  24. Neumark-Sztainer D (1999) The weight dilemma. A range of philosophical perspectives. Int J Obes 23:31–37CrossRefGoogle Scholar
  25. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) (2010) Obesity and the Economics of Prevention: Fit not Fat. Executive Summary. Online http://www.oecd.org/dataoecd/21/19/46004918.pdf, Accessed 12 November 2010
  26. Power C, Manor O, Matthews S (2003) Child to adult socioeconomic conditions and obesity in a national cohort. Int J Obes 27:1081–1086Google Scholar
  27. Pudel V, Westenhöfer J (1991) Ernährungspsychologie. Eine Einführung, Hogrefe, GöttingenGoogle Scholar
  28. Renn O, Deuschle J, Jaeger A, Weimer-Jehle W (2009) A normative-functional concept of sustainability and its indicators. International Journal of Global Environmental Issues 9:291–317Google Scholar
  29. Roth C, Lakomek M, Müller H, Harz KJ (2002) Adipositas im Kindesalter. Ursachen und Therapiemöglichkeiten. Monatsschr Kinderheilkd 3:329–336CrossRefGoogle Scholar
  30. Schenk L, Neuhauser H, Ellert U (2008) Kinder- und Jugendgesundheitssurvey (KiGGS) 2003–2006. Kinder und Jugendliche mit Migrationshintergrund in Deutschland, Robert-Koch-Institut (eds), Berlin. Online http://www.kiggs.de/experten/downloads/dokumente/KiGGS_migration%5B1%5D.pdf, Accessed 28 November 2011Google Scholar
  31. Schneider K, Hoffmann I (2011) Potentials of qualitative modeling of complex health issues. Am J Health Behav 5:557–567Google Scholar
  32. Toschke AM, Beyerlein A, von Kries R (2005) Children at high risk for overweight. A classification and regression trees analysis approach. Obes Res 7:1270–1271CrossRefGoogle Scholar
  33. Weimer-Jehle W (2006) Cross-impact balances. A system-theoretical approach to cross-impact analysis. Technological Forecasting and Social Change 4:334–361CrossRefGoogle Scholar
  34. Weimer-Jehle W (2008) Cross-impact balances—applying pair interaction systems and multi-value Kauffman nets to multidisciplinary systems analysis. Physica A 14:3689–3700CrossRefGoogle Scholar
  35. Weimer-Jehle W, Kosow H (2011) Gesellschaftliche Kontextszenarien als Ausgangspunkt für modellgestützte Energieszenarien. In: Dieckhoff C et al (eds) Energieszenarien—Konstruktion, Bewertung und Wirkung. KIT Scientific Publishing, KarlsruheGoogle Scholar
  36. Willich SN, Sharma AM, Krasemann EO, Meyer-Sabellek W, Thefeld W (2001) Epidemiologische, genetische und therapeutischen Aspekte der Adipositas. Bundesgesundheitsblatt—Gesundheitsforschung —Gesundheitsschutz 10:960–965Google Scholar
  37. World Health Organisation (WHO) (2009) Obesity. Preventing and Managing the Global Epidemic. Technical Report 894Google Scholar
  38. Zwick MM, Schröter R (2011) Wirksame Prävention? Ergebnisse eines Expertendelphi. In: Zwick MM, Deuschle J, Renn O (eds) Übergewicht und Adipositas bei Kindern und Jugendlichen. VS, Wiesbaden, pp 239–259CrossRefGoogle Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag 2012

Authors and Affiliations

  • Wolfgang Weimer-Jehle
    • 1
  • Jürgen Deuschle
    • 1
  • Regine Rehaag
    • 2
    • 3
  1. 1.ZIRN, University of StuttgartStuttgartGermany
  2. 2.Institute of SociologyLeibniz University HanoverHanoverGermany
  3. 3.KATALYSE Institute for applied environmental ResearchCologneGermany

Personalised recommendations