Zusammenfassung
Hintergrund
Das junge Erwachsenenalter gilt als sensible Phase für die Manifestation gesundheitsrelevanter Verhaltensweisen, wie ausreichend körperliche Aktivität. Es erscheint daher sinnvoll, bereits in dieser Lebensphase gesundheitswirksame Verhaltensweisen zu fördern. Ein wichtiger Faktor für den Erfolg solcher Förderungen ist die Motivation der Betroffenen, die durch eine fehlerhafte Selbstwahrnehmung negativ beeinflusst werden kann.
Fragestellung
Wie hoch ist die Prävalenz fehlerhafter Selbsteinschätzung körperlicher Aktivität von jungen Erwachsenen?
Material und Methode
Für die Untersuchung wurden Daten des Projekts „Make Move – Bewegt in die Arbeitswelt“ aus dem Jahr 2013 genutzt. Subjektive Angaben und mittels Akzelerometer erhobene Aktivitätsdaten von 53 Berufsschülern [54,7 % weiblich; Alter: 20,7 (SD = 3,1) Jahre; BMI: 24,1 (SD = 4,5) kg/m2] wurden verglichen sowie Pearson- Korrelationen berechnet.
Ergebnisse
Jeweils 45,3 % der Schüler über- bzw. unterschätzten ihre eigene körperliche Aktivität. Des Weiteren konnten nur schwache Zusammenhänge (r = 0,40–0,49; p < 0,05) von subjektiven und objektiven Daten nachgewiesen werden.
Schlussfolgerungen
Insgesamt weisen die Berufsschüler ein falsches Bild von ihrer körperlichen Aktivität auf. Für zukünftige Maßnahmen zur Bewegungsförderung bedeuten dies, dass das Aktivitätsbewusstsein in der Zielgruppe der jungen Erwachsenen bei der Konzeption solcher Maßnahmen berücksichtig werden sollte.
Abstract
Background
Patterns of activity in adulthood are often established during adolescence, making this stage of life an important period for promoting physical activity (PA). Success of such health promotion depends on many factors. One of these factors is the awareness of one’s own PA level.
Objective
This study examines PA awareness in vocational school students in Germany.
Methods
The study uses data of 53 vocational school students (54.7 % female, age: 20.7 years, standard deviation 3.1 years; BMI: 24.1 kg/m2, standard deviation 4.5 kg/m2) from the 2013 project “Make Move – Bewegt in die Arbeitswelt”.
Results
Comparison of subjective and objective measurements (accelerometry) of physical activity showed a high prevalence of over- and underestimation of PA (each 45.3 %). Pearson correlation coefficients of subjective and objective measurements were low (r= 0.40–0.49; p < 0.05).
Conclusion
Overall, PA awareness of students in this sample was low. Hence, the awareness levels have to be considered in the conception of future health promotion interventions.
Notes
Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird auf die gleichzeitige Verwendung männlicher und weiblicher Sprachformen verzichtet. Sämtliche Personenbezeichnungen gelten gleichermaßen für beiderlei Geschlecht.
Literatur
Ajzen I (1985) From intentions to actions: a theory of planned behavior. In: Kuhl J, Beckmann J (Hrsg) Action control. Springer, Berlin, S 11–39
Bland JM, Altman DG (1986) Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. Lancet 1(8476):307–310
Boerema ST, van Velsen L, Schaake L, Tönis TM, Hermens HJ (2014) Optimal sensor placement for measuring physical activity with a 3D accelerometer. Sensors 14(2):3188–3206
Bull FC, Maslin TS, Armstrong T (2009) Global physical activity questionnaire (GPAQ): nine country reliability and validity study. J Phys Act Health 6(6):790–804
Corder K, van Sluijs EMF, Goodyer I et al (2011) Physical activity awareness of British adolescents. Arch Pediatr Adolesc Med 165(7):603–609
Eston RG, Rowlands AV, Ingledew DK (1998) Validity of heart rate, pedometry, and accelerometry for predicting the energy cost of children’s activities. J Appl Physiol (1985) 84(1):362–371
Freedson PS, Melanson E, Sirard J (1998) Calibration of the computer science and applications, Inc. accelerometer. Med Sci Sports Exerc 30(5):777–781
Godino JG, Watkinson C, Corder K, Sutton S, Griffin SJ, van Sluijs EMF (2014) Awareness of physical activity in healthy middle-aged adults: a cross-sectional study of associations with sociodemographic, biological, behavioural, and psychological factors. BMC Public Health 14:421
Hagstromer M, Ainsworth BE, Oja P, Sjostrom M (2010) Comparison of a subjective and an objective measure of physical activity in a population sample. J Phys Act Health 7(4):541–550
Hänggi JM, Phillips LR, Rowlands AV (2013) Validation of the GT3X ActiGraph in children and comparison with the GT1M ActiGraph. J Sci Med Sport 16(1):40–44
Huotari P, Nupponen H, Mikkelsson L, Laakso L, Kujala U (2011) Adolescent physical fitness and activity as predictors of adulthood activity. J Sports Sci 29(11):1135–1141
Jacobi D, Charles M-A, Tafflet M, Lommez A, Borys J-M, Oppert J-M (2009) Relationships of self-reported physical activity domains with accelerometry recordings in French adults. Eur J Epidemiol 24(4):171–179
Jarrett H, Fitzgerald L, Routen AC (2015) Inter-instrument reliability of the Actigraph GT3X + Ambulatory activity monitor during free-living conditions in adults. J Phys Act Health 12(3):382–387
John D, Freedson P (2012) ActiGraph and Actical physical activity monitors: a peek under the hood. Med Sci Sports Exerc 44(1):86–89
Kolle E, Steene-Johannessen J, Andersen LB, Anderssen SA (2009) Seasonal variation in objectively assessed physical activity among children and adolescents in Norway: a cross-sectional study. Int J Behav Nutr Phys Act 6(1):36
Lee IM, Shiroma EJ, Lobelo F, Puska P, Blair SN, Katzmarzyk PT (2012) Effect of physical inactivity on major non-communicable diseases worldwide: an analysis of burden of disease and life expectancy. Lancet 380(9838):219–229
Liu A-I, Li Y-P, Song J, Pan H, Han X-M, Ma G-S (2005) [Study on the validation of the computer science application’s activity monitor in assessing the physical activity among adults using doubly labeled water method]. Zhonghua Liu Xing Bing Xue Za Zhi 26(3):197–200
Long GH, Brage S, Wareham NJ et al (2013) Socio-demographic and behavioural correlates of physical activity perception in individuals with recently diagnosed diabetes: results from a cross-sectional study. BMC Public Health 13(1):678
Melanson EL, Freedson PS (1995) Validity of the computer science and applications, Inc. (CSA) activity monitor. Med Sci Sports Exerc 27(6):934–940
Parry S, Straker L, Gilson ND, Smith AJ, Earnest CP (2013) Participatory workplace interventions can reduce sedentary time for office workers – a randomised controlled trial. PLoS One 8(11):e78957
Prince SA, Adamo KB, Hamel M, Hardt J, Connor Gorber S, Tremblay M (2008) A comparison of direct versus self-report measures for assessing physical activity in adults: a systematic review. Int J Behav Nutr Phys Act 5(1):56
Schwarz PE et al (2012) Nonpharmacological interventions for the prevention of type 2 diabetes mellitus. Nat Rev Endocrinol 8(6):363–373
van Sluijs EMF, Griffin SJ, van Poppel M (2007) A cross-sectional study of awareness of physical activity: associations with personal, behavioral and psychosocial factors. Int J Behav Nutr Phys Act 4(1):53–62
Trinh OTH, Nguyen ND, van der Ploeg HP, Dibley MJ, Bauman A (2009) Test-retest repeatability and relative validity of the global physical activity questionnaire in a developing country context. J Phys Act Health 6(1):46–53
Troiano RP (2007) Large-scale applications of accelerometers: new frontiers and new questions. Med Sci Sports Exerc 39(9):1501
Visser M, Brychta RJ, Chen KY, Koster A (2014) Self-reported adherence to the physical activity recommendation and determinants of misperception in older adults. J Aging Phys Act 22(2):226–234
Walter U, Liersch S, Gerlich MG (2011) Die Lebensphase Adoleszenz und junge Erwachsene – gesellschaftliche und altersspezifische Herausforderungen zur Förderung der Gesundheit. In: KKH-Allianz (Hrsg) Gesund jung?! Herausforderung für die Prävention und Gesundheitsförderung bei Jugendlichen und jungen Erwachsenen. Springer Medizin, Berlin, S 3–22
Watson KB, Carlson SA, Carroll DD, Fulton J (2014) Comparison of accelerometer cut points to estimate physical activity in US adults. J Sports Sci 32(7):660–669
van Weering M, Vollenbroek-Hutten M, Hermens H (2011) The relationship between objectively and subjectively measured activity levels in people with chronic low back pain. Clin Rehabil 25(3):256–263
WHO (2014) Global database on body mass index. http://apps.who.int/bmi. Zugegriffen: 07. Mai 2015
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Interessenkonflikt
K. Rudolf gibt an, dass kein Interessenkonfliktbesteht und alle ethischen Richtlinien eingehalten wurden.
Patientenrechte und Tierschutzbestimmungen: Der Beitrag beinhaltet keine Studien an Menschen oder Tieren. Das Projekt „Make Move – Bewegt in die Arbeitswelt“ wurde am 02.10.2013 von der Ethikkommission der Deutschen Sporthochschule Köln genehmigt. Von allen beteiligten Schülerinnen und Schülern liegt eine Einverständniserklärung vor.
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Rudolf, K., Schaller, A., Frick, F. et al. Erfassung der Selbsteinschätzung körperlicher Aktivität von jungen Erwachsenen. Präv Gesundheitsf 11, 20–26 (2016). https://doi.org/10.1007/s11553-015-0525-y
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Issue Date:
DOI: https://doi.org/10.1007/s11553-015-0525-y
Schlüsselwörter
- Gesundheitsförderung
- Akzelerometrie
- Verhaltensweisen, gesundheitsrelevante
- Selbstwahrnehmung
- Bewegungsförderung