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Kindergesundheit in sozioökonomisch benachteiligten Stadtquartieren – eine Strukturgleichungsmodellierung

Child health in socioeconomic disadvantaged German neighborhoods—a structural equation modeling approach

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Prävention und Gesundheitsförderung Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Hintergrund

Mit Blick auf sozioökonomisch benachteiligte Kinder besteht besonders auf der kommunalen und institutionellen (u. a. Kindertageseinrichtung [Kita] und Schule) Ebene ein Desiderat an Studien und Daten, die die Gesundheit im Kindesalter ganzheitlich betrachten und außerdem die Perspektive sozialer Determinanten berücksichtigen.

Ziel der Arbeit

Ziel der Studie war es, die wesentlichen Dimensionen (physisch, psychisch und sozial) der Kindergesundheit aus verschiedenen Perspektiven (objektive physische Testung, Selbsteinschätzung Kinder, Fremdeinschätzung Eltern) in sozioökonomisch benachteiligten Stadtquartieren und ihre Interaktion mit determinierenden Faktoren zu untersuchen.

Methoden

Methodisch wurden die Entwicklung und statistische Prüfung eines Strukturgleichungsmodells (SEM) zu drei Perspektiven auf die Kindergesundheit verfolgt und deren Zusammenhänge mit wesentlichen sozialen Determinanten untersucht. Kinder aus drei Alterskohorten (n = 696) und ihre Eltern (n = 353) nahmen an der Studie teil.

Ergebnisse

Die Ergebnisse des SEM zeigen, dass die erhobenen Gesundheitsparameter die verschiedenen Perspektiven auf Gesundheit gut abbilden und moderat miteinander korrelieren. Die Gefährdungsfaktoren Armutsrisiko und Erwerbstätigkeit der Eltern stehen in einem signifikant negativen Zusammenhang zur Kindergesundheit. Die Sportvereinszugehörigkeit sowie familien- und kindbezogene Ernährungspraxen stehen in signifikant positiver Beziehung zur Kindergesundheit. Zudem besteht ein positiver Zusammenhang zwischen der Teilnahme an bewegungsfördernden Programmen und der physischen Gesundheit.

Schlussfolgerung

Das explorative Modell zeigt, dass unterschiedliche Perspektiven auf die Kindergesundheit abgebildet werden können. Die Ergebnisse müssen in weiteren Studien repliziert und validiert werden. Die identifizierten Kindergesundheitsindikatoren können kostengünstig erhoben werden und eignen sich daher gut für ein niedrigschwelliges kleinräumiges Monitoring. Aus der Perspektive öffentlicher Gesundheit kann ein solches Monitoring gefährdete Kindergruppen und Familien identifizieren und dazu beitragen, maßgeschneiderte Mehr-Komponenten-Ansätze der Gesundheitsförderung und Prävention zu entwickeln.

Abstract

Background

Regarding vulnerable children, there is a lack of data and studies at the municipal and institutional (e.g. daycare centre and school) level, which consider health in childhood holistically and encompass the perspective of social determinants.

Objectives

The aim of the study was to examine the main dimensions (physical, mental, and social) of child health from different perspectives (objective physical testing, children’s self-assessment, parents’ external assessment) in disadvantaged neighborhoods and their interaction with determinants.

Materials and methods

We methodically pursued the development and statistical testing of a structural equation model (SEM) on three perspectives on child health and investigated their associations with important social determinants. Children of three age cohorts (N = 696) and their parents (N = 353) participated in the study.

Results

The results of the SEM show that the surveyed health parameters reflect the different perspectives on health well and correlate moderately. The factors poverty risk and parental employment have a significant negative correlation with child health. Sports club membership as well as family- and child-related nutrition habits are significantly positively related to children’s health. There is also a positive relationship between participation in physical activity programs and physical health.

Conclusion

The explorative model shows that different perspectives on child health can be mapped. The results need to be replicated and validated in further studies. The identified child health indicators can be collected at low cost and are well suited for low-threshold local monitoring. From a public health perspective, such monitoring can identify vulnerable groups of children and families and help to develop tailored multicomponent approaches to health promotion and prevention.

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Literatur

  1. Alisch M (2018) Sozialräumliche Segregation. Ursachen und Folgen. In: Huster E‑U, Boeckh J, Mogge-Grotjahn H (Hrsg) Handbuch Armut und soziale Ausgrenzung, Bd. 3. Springer VS, Wiesbaden, S 503–522

    Google Scholar 

  2. Anselma M, Chinapaw MJM, Altenburg TM (2018) Determinants of child health behaviors in a disadvantaged area from a community perspective: a participatory needs assessment. Int J Environ Res Public Health 15(4):644. https://doi.org/10.3390/ijerph15040644

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  3. Augste C, Jaitner D, Storr U (2012) Schuleingangsuntersuchung offenbart soziale Unterschiede bei Körperkomposition, Bewegungsverhalten und motorischem Entwicklungsstand. Dtsch Z Sportmed 63:283–288

    Google Scholar 

  4. Bauer U, Bittlingmayer UH (2005) Wer profitiert von Elternbildung? Z Soziol Erzieh Sozialisation 25(3):263–280

    Google Scholar 

  5. Bauer U, Bittlingmayer UH (2016) Zielgruppenspezifische Gesundheitsförderung. In: Hurrelmann K, Razum O (Hrsg) Handbuch Gesundheitswissenschaften, 6. Aufl., S 693–727

    Google Scholar 

  6. Beelmann A, Arnold LS (2022) Prävention von Armuts- und Migrationsfolgen: Befunde einer Meta-Analyse zur Wirksamkeit psychosozialer und bildungsbezogener Interventionen bei Kindern und Jugendlichen. In: Beelmann A, Michelsen D (Hrsg) Rechtsextremismus, Demokratiebildung, gesellschaftliche Integration. Interdisziplinäre Debatten und Forschungsbilanzen, 1. Aufl. Springer VS, Wiesbaden, S 383–411

    Google Scholar 

  7. Bitsko RH, Holbrook JR, Robinson LR et al (2016) Health care, family, and community factors associated with mental, behavioral, and developmental disorders in early childhood—United States, 2011–2012. Mmwr Morb Mortal Wkly Rep 65(9):221–226

    PubMed  Google Scholar 

  8. Böhm A, Sadowski U (2018) Kommunale Gesundheitsberichterstattung als Planungsgrundlage in der Gesundheitsförderung für Kinder. Bundesgesundheitsbl 61(10):1215–1224

    Google Scholar 

  9. Bös K (2016) Deutscher Motorik-Test 6–18. (DMT 6–18) : Manual und internetbasierte Auswertungssoftware, 2. Aufl. Schriften der Deutschen Vereinigung für Sportwissenschaft, Bd. 186. Feldhaus Edition Czwalina, Hamburg

    Google Scholar 

  10. Böttcher S, Jahn I (2014) Ernährungsalltag von Familien in sozial benachteiligten Lebenslagen. Präv Gesundheitsf 9(4):247–252

    Google Scholar 

  11. Caspersen CJ, Powell KE, Christenson GM (1985) Physical activity, exercise, and physical fitness: definitions and distinctions for health-related research. Public Health Rep 100(2):126–131

    CAS  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  12. Christian H, Zubrick SR, Foster S et al (2015) The influence of the neighborhood physical environment on early child health and development. A review and call for research. Health Place 33:25–36

    PubMed  Google Scholar 

  13. Cohen J (1988) Statistical power analysis for the behavioral sciences, 2. Aufl. Erlbaum, Hillsdale

    Google Scholar 

  14. Cole TJ, Lobstein T (2012) Extended international (IOTF) body mass index cut-offs for thinness, overweight and obesity. Pediatr Obes 7(4):284–294

    CAS  PubMed  Google Scholar 

  15. Dahlgren G, Whitehead M (1991) Policies and strategies to promote social equity in health. Geol Foereningan I Stock Foerhandlingar 113(4):309–318

    Google Scholar 

  16. Deci EL, Ryan RM (2008) Self-determination theory: a macrotheory of human motivation, development, and health. Can Psychol 49(3):182–185. https://doi.org/10.1037/a0012801

    Article  Google Scholar 

  17. Dollman J, Lewis NR (2010) The impact of socioeconomic position on sport participation among South Australian youth. J Sci Med Sport 13(3):318–322

    PubMed  Google Scholar 

  18. Dragano N, Lampert T, Siegrist J (2010) Grundlagen der Gesundheitsförderung und Prävention in der Kinder- und Jugendhilfe. Wie baut sich soziale und gesundheitliche Ungleichheit im Lebenslauf aus? In: Sachverständigenkommission 13. Kinder- und Jugendbericht (Hrsg) Mehr Chancen für gesundes Aufwachsen. Gesundheitsförderung und gesundheitsbezogene Prävention in der Kinder- und Jugendhilfe. Deutsches Jugendinstitut, München, S 11–50

    Google Scholar 

  19. Dreiskämper D, Tietjens M, Honemann S et al (2015) PSK-Kinder – Ein Fragebogen zur Erfassung des physischen Selbstkonzepts von Kindern im Grundschulalter. Z Sportpsychol 22(3):97–111

    Google Scholar 

  20. Dreiskämper D, Utesch T, Henning L et al (2020) Motorische Leistungsfähigkeit, physisches Selbstkonzept und deren reziproke Zusammenhänge mit dem Body-Mass-Index (BMI) vom Kindergarten bis zur Grundschule

    Google Scholar 

  21. Ehlen S, Dreiskämper D, Utesch T et al (2018) Integrierte Gesamtansätze kommunaler Gesundheitsförderung für Kinder. Untersuchungsdesign und interdisziplinäre Methodenintegration des Forschungsverbunds ‚Gesund Aufwachsen‘. Präv Gesundheitsf 13(3):254–260

    Google Scholar 

  22. Ehlen S, Henning L, Rehaag R et al (2021) Soziale Determinanten der Kenntnis und Inanspruchnahme kommunaler Gesundheitsförderung und Prävention für Kinder. Forum Kind Jugend Sport 2(1):27–40

    Google Scholar 

  23. Ehlen S, Rehaag R (2018) Analyse integrierter Gesamtansätze kommunaler Gesundheitsförderung für Kinder – Gesundheitschancen in benachteiligten Stadtquartieren im Ruhrgebiet. Bundesgesundheitsbl 61(10):1260–1269

    Google Scholar 

  24. Ehlen S, Rehaag R, Fitschen J et al (2022) Gesundheitsförderung und Prävention bei vulnerablen Kindern und Jugendlichen in Kitas und Schulen – Ansätze zur Erhöhung der Reichweite. Präv Gesundheitsf 17:215–223

    Google Scholar 

  25. Eickhorst A, Schreier A, Brand C et al (2016) Inanspruchnahme von Angeboten der Frühen Hilfen und darüber hinaus durch psychosozial belastete Eltern. Bundesgesundheitsbl 59(10):1271–1280

    Google Scholar 

  26. Engel E‑M (2015) Der Selbstkonzeptfragebogen für Kinder (SKF) – Entwicklung, Anwendung und psychometrische Überprüfung. Materialien zur Frühpädagogik Bd. 17. FEL, Freiburg

    Google Scholar 

  27. Engel E‑M, Aich G, Merget E (2021) Kindergartenkinder schätzen ihr Selbstkonzept ein. Frühe Bild 10(1):30–38

    Google Scholar 

  28. Felix JF, Voortman T, van den Hooven EH et al (2014) Health in children: a conceptual framework for use in healthy ageing research. Maturitas 77(1):47–51

    PubMed  Google Scholar 

  29. Fox KR, Corbin CB (1989) The physical self-perception profile: devlopment and preliminary validation. J Sport Exerc Psychol 11(4):408–430

    Google Scholar 

  30. Franke A (2012) Modelle von Gesundheit und Krankheit Bd. 3. Huber, Bern

    Google Scholar 

  31. Fröhlich-Gildhoff K (2017) Die Resilienzskalen für Kinder im Kita-(RSKita) und im Grundschulalter (RS-GS) – Zwischenbericht zu Entwicklung und testtheoretischer Überprüfung. Perspekt empir Kinder Jugengforsch 2(3):50–72

    Google Scholar 

  32. Geene R, Richter-Kornweitz A, Strehmel P et al (2016) Gesundheitsförderung im Setting Kita. Präv Gesundheitsf 11(4):230–236

    Google Scholar 

  33. Gehne DH, Neu M, Scheebaum R et al (2017) Sozial- und Bildungsmonitoring für kommunale Prävention. Gesellschaftliche Rahmenbedingungen und bildungsbezogene Übergänge im Lebensverlauf von Kindern und Jugendlichen in Nordrhein-Westfalen. Arbeitspapiere wissenschaftliche Begleitforschung „Kein Kind zurücklassen!“, Bd. 11. Bertelsmann Stiftung, Bochum, Gütersloh

    Google Scholar 

  34. Goodman R (1997) The strengths and difficulties questionnaire. A research note. J Child Psychol Psychiatry 38(5):581–586

    CAS  PubMed  Google Scholar 

  35. von Görtz R, Gehne DH (2014) Kleinräumiges Monitoring für kommunale Prävention am Beispiel des kanadischen Projektes HELP (Human Early Learning Partnership). Arbeitspapiere wissenschaftliche Begleitforschung „Kein Kind zurücklassen!“, Bd. 1. Bertelsmann Stiftung, Gütersloh

    Google Scholar 

  36. Groos T, Jehles N (2015) Der Einfluss von Armut auf die Entwicklung von Kindern. Ergebnisse der Schuleingangsuntersuchung. Arbeitspapiere wissenschaftliche Begleitforschung „Kein Kind zurücklassen!“, Bd. 3. Bertelsmann Stiftung, Gütersloh

    Google Scholar 

  37. Groos T, Kersting V (2015) Segregierte Kinderarmut und Gesundheit. In: Mafaalani AE, Kurtenbach S, Strohmeier KP (Hrsg) Auf die Adresse kommt es an. Segregierte Stadtteile als Problem- und Möglichkeitsräume begreifen. Beltz Juventa, Weinheim, S 76–107

    Google Scholar 

  38. Hagenaars AJM, de Vos K, Zaidi MA (1994) Poverty statistics in the late 1980s. Research based on micro-data Luxembourg (Theme/Statistical Office of the European Communities. Off. of Official Publ. of the Europ. Communities)

  39. Hartung S, Kluwe S, Sahrai D (2011) Gesundheitsförderung und Prävention in Settings: Elternarbeit in Kitas, Schule und Familienhilfe. In: Schott T, Hornberg C (Hrsg) Die Gesellschaft und ihre Gesundheit. VS, Wiesbaden, S 599–617

    Google Scholar 

  40. Helbig M, Jähnen S (2018) Wie brüchig ist die soziale Architektur unserer Städte? Trends und Analysen der Segregation in 74 deutschen Städten. Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung, Berlin (Discussion Paper P 2018-001)

    Google Scholar 

  41. Henning L, Dreiskämper D, Tietjens M (2022) The interplay of actual and perceived physical fitness in children: effects on motivation and physical activity. Psychol Sport Exerc 58:102055

    Google Scholar 

  42. Hoenemann S, Köhler M, Kleindienst-Cachay C et al (2021) Migration und Sport – eine empirische Studie zur Untersuchung der Partizipation von Jugendlichen mit Migrationshintergrund am organisierten Sport. Präv Gesundheitsf 16(1):53–61

    Google Scholar 

  43. Hölling H, Erhart M, Ravens-Sieberer U et al (2007) Verhaltensauffälligkeiten bei Kindern und Jugendlichen. Erste Ergebnisse aus dem Kinder- und Jugendgesundheitssurvey (KiGGS). Bundesgesundheitsbl 50(5):784–793

    Google Scholar 

  44. Hölling H, Kurth B‑M, Rothenberger A et al (2008) Assessing psychopathological problems of children and adolescents from 3 to 17 years in a nationwide representative sample: results of the German health interview and examination survey for children and adolescents (KiGGS). Eur Child Adolesc Psychiatry 17(1):34–41

    PubMed  Google Scholar 

  45. Hölling H, Schlack R, Kamtsiuris P et al (2012) Die KiGGS-Studie. Bundesweit repräsentative Längs- und Querschnittstudie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen im Rahmen des Gesundheitsmonitorings am Robert Koch-Institut. Bundesgesundheitsbl 55(6):836–842

    Google Scholar 

  46. Hu L, Bentler PM (1999) Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: conventional criteria versus new alternatives. Struct Equ Modeling 6(1):1–55

    Google Scholar 

  47. Inchley J, Currie D, Young T (Hrsg) (2016) Growing up unequal. Gender and socioeconomic differences in young people’s health and well-being; health behaviour in school-aged children (HBSC) study: international report from the 2013/2014 survey. WHO Regional Office for Europe, Copenhagen

    Google Scholar 

  48. Janssen I, Leblanc AG (2010) Systematic review of the health benefits of physical activity and fitness in school-aged children and youth. Int J Behav Nutr Phys Act 7:40

    PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  49. Jouck S, Koch B, Graf C et al (2006) Dordel-Koch-Test (DKT) – zur Erfassung der motorischen Basisfunktionen im Kindes- und Jugendalter; erste Ergebnisse der Normierung. Aktuel Ernahrungsmed. https://doi.org/10.1055/s-2006-954528

    Article  Google Scholar 

  50. Khanam R, Nghiem HS, Connelly LB (2009) Child health and the income gradient: evidence from Australia. J Health Econ 28(4):805–817

    PubMed  Google Scholar 

  51. Klein D, Koch B, Dordel S et al (2012) The KiMo test: a motor screening for pre-school children aged 3–6 years. Gazz Med Ital 171:13–26

    Google Scholar 

  52. Krug S, Finger JD, Lange C et al (2018) Sport- und Ernährungsverhalten bei Kindern und Jugendlichen in Deutschland – Querschnittergebnisse aus KiGGS Welle 2 und Trends. J Health Monit 3(2):3–22

    PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  53. Kühn S, Rieger UM (2017) Health is a state of complete physical, mental and social well-being and not merely absence of disease or infirmity. Surg Obes Relat Dis 13(5):887

    PubMed  Google Scholar 

  54. Kuntz B, Giese L, Varnaccia G et al (2018) Soziale Determinanten des täglichen Frühstücksverzehrs bei Schülern in Deutschland. Präv Gesundheitsf 13(1):53–62

    Google Scholar 

  55. Kuntz B, Rattay P, Poethko-Müller C et al (2018) Soziale Unterschiede im Gesundheitszustand von Kindern und Jugendlichen in Deutschland – Querschnittergebnisse aus KiGGS Welle 2. J Health Monit 3(3):19–36

    Google Scholar 

  56. Kuntz B, Waldhauer J, Zeiher J et al (2018) Soziale Unterschiede im Gesundheitsverhalten von Kindern und Jugendlichen in Deutschland – Querschnittergebnisse aus KiGGS Welle 2. J Health Monit 3(2):45–63

    PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  57. Kurth B‑M (2012) Das RKI-Gesundheitsmonitoring – was es enthält und wie es genutzt werden kann. Public Health Forum 20(3):4

    Google Scholar 

  58. Kurth B‑M, Lange C, Kamtsiuris P et al (2009) Gesundheitsmonitoring am Robert Koch-Institut. Sachstand und Perspektiven. Bundesgesundheitsbl 52(5):557–570

    Google Scholar 

  59. Lampert T, Hoebel J, Kuntz B et al (2017) Gesundheitliche Ungleichheit in verschiedenen Lebensphasen. RKI, Berlin

    Google Scholar 

  60. Lampert T, Hoebel J, Kuntz B et al (2019) Gesundheitliche Ungleichheiten bei Kindern und Jugendlichen in Deutschland – Zeitliche Entwicklung und Trends der KiGGS-Studie. J Health Monit 4(1):16–39

    Google Scholar 

  61. Lampert T, Kuntz B (2019) Auswirkungen von Armut auf den Gesundheitszustand und das Gesundheitsverhalten von Kindern und Jugendlichen : Ergebnisse aus KiGGS Welle 2. Bundesgesundheitsbl 62(10):1263–1274

    Google Scholar 

  62. Landesbetrieb Information und Technik Nordrhein-Westfalen (2020) Armutsgefährdungsquote und Armutsgefährdungsschwelle 2010–2019. https://www.it.nrw/statistik/eckdaten/armutsgefaehrdungsquote-und-armutsgefaehrdungsschwelle-2089. Zugegriffen: 15. Juni 2022

  63. Landschaftsverband Westfalen-Lippe (2021) Bevölkerung mit Migrationshintergrund. Anteil der Bevölkerung mit Migrationshintergrund an der Gesamtbevölkerung. https://www.statistik.lwl.org/de/zahlen/migration/. Zugegriffen: 15. Juni 2022

  64. Laubstein C, Holz G, Seddig N (2016) Armutsfolgen für Kinder und Jugendliche. Erkenntnisse aus empirischen Studien in Deutschland. Bertelsmann, Gütersloh

    Google Scholar 

  65. Lois D (2020) Soziale Netzwerke, familiales Sozialkapital und kindliche Gesundheit. In: Klärner A, Gamper M, Keim-Klärner S et al (Hrsg) Soziale Netzwerke und gesundheitliche Ungleichheiten. Springer, Wiesbaden, S 137–161

    Google Scholar 

  66. Marmot M (2010) Fair society, healthy lives. The Marmot review. UCL, London

    Google Scholar 

  67. Marmot M, Friel S, Bell R et al (2008) Closing the gap in a generation: health equity through action on the social determinants of health. Lancet 372(9650):1661–1669

    PubMed  Google Scholar 

  68. Messing S, Rütten A (2017) Qualitätskriterien für die Konzipierung, Implementierung und Evaluation von Interventionen zur Bewegungsförderung: Ergebnisse eines State-of-the-Art Reviews. Gesundheitswesen 79(1):S60–S65

    PubMed  Google Scholar 

  69. Minh A, Muhajarine N, Janus M et al (2017) A review of neighborhood effects and early child development. How, where, and for whom, do neighborhoods matter? Health Place 46:155–174

    PubMed  Google Scholar 

  70. Moor I, Bieber J, Niederschuh L et al (2022) Die Bedeutung schulischer Gesundheitsförderung für die Erhöhung gesundheitlicher Chancengleichheit. Bundesgesundheitsbl. https://doi.org/10.1007/s00103-022-03551-w

    Article  Google Scholar 

  71. Moor I, Spallek J, Richter M (2017) Explaining socioeconomic inequalities in self-rated health: a systematic review of the relative contribution of material, psychosocial and behavioural factors. J Epidemiol Community Health 71(6):565–575

    PubMed  Google Scholar 

  72. Moore GF, Littlecott HJ, Turley R et al (2015) Socioeconomic gradients in the effects of universal school-based health behaviour interventions. A systematic review of intervention studies. BMC Public Health 15:907

    PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  73. National Research Council and Institute of Medicine (2004) Children’s health, the nation’s wealth: assessing and improving child health. Committee on evaluation of children’s health. Board on children, youth, and families, division of behavioral and social sciences and education. National Academies Press, Washington

    Google Scholar 

  74. Neu M, Dahlbeck E (2017) Soziale und gesundheitliche Ungleichheit: Empirische Befunde und Herausforderungen für regionale Akteure. In: Dahlbeck E, Hilbert J (Hrsg) Gesundheitswirtschaft als Motor der Regionalentwicklung. Springer VS, Wiesbaden, S 177–200

    Google Scholar 

  75. Neuhauser H, Poethko-Müller C (2014) Chronische Erkrankungen und impfpräventable Infektionserkrankungen bei Kindern und Jugendlichen in Deutschland : Ergebnisse der KiGGS-Studie – Erste Folgebefragung (KiGGS Welle 1). Bundesgesundheitsbl 57(7):779–788

    CAS  Google Scholar 

  76. Neumann A, Renner I (2016) Barrieren für die Inanspruchnahme Früher Hilfen. Die Rolle der elterlichen Steuerungskompetenz. Bundesgesundheitsbl 59(10):1281–1291

    Google Scholar 

  77. Osorio AM, Bolancé C, Madise N (2015) Community socioeconomic context and its influence on intermediary determinants of child health: evidence from Colombia. J Biosoc Sci 47(1):1–27

    PubMed  Google Scholar 

  78. Pesce C, Masci I, Marchetti R et al (2018) When children’s perceived and actual motor competence mismatch: sport participation and gender differences. J Mot Learn Dev 6(s2):S440–S460

    Google Scholar 

  79. Pfeiffer S, Ritter T, Oestreicher E (2015) Food insecurity in German households: qualitative and quantitative data on coping, poverty consumerism and alimentary participation. Soc Policy Soc 14(03):483–495

    Google Scholar 

  80. Poethko-Müller C, Kuntz B, Lampert T et al (2018) Die allgemeine Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland – Querschnittergebnisse aus KiGGS Welle 2 und Trends. In: RKI (ed) KiGGS Welle 2 – Erste Ergebnisse aus Querschnitt- und Kohortenanalysen. J Health Monit 3:8–15

    PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  81. Rattay P, Lampert T, Neuhauser H et al (2012) Bedeutung der familialen Lebenswelt für die Gesundheit von Kindern und Jugendlichen. Z Erziehungswiss 15(1):145–170

    Google Scholar 

  82. Ravens-Sieberer U, Bullinger M (1998) Assessing health-related quality of life in chronically ill children with the German KINDL: first psychometric and content analytical results. Qual Life Res 4(7):399–407

    Google Scholar 

  83. Ravens-Sieberer U, Erhart M, Rajmil L et al (2010) Reliability, construct and criterion validity of the KIDSCREEN-10 score: a short measure for children and adolescents’ well-being and health-related quality of life. Qual Life Res 19(10):1487–1500

    PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  84. Ravens-Sieberer U, Erhart M, Wille N et al (2008) Health-related quality of life in children and adolescents in Germany: results of the BELLA study. Eur Child Adolesc Psychiatry 17(1):148–156

    PubMed  Google Scholar 

  85. Ravens-Sieberer U, Kaman A, Erhart M et al (2021) Quality of life and mental health in children and adolescents during the first year of the COVID-19 pandemic: results of a two-wave nationwide population-based study. Eur Child Adolesc Psychiatry. https://doi.org/10.1007/s00787-021-01889-1

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  86. Razum O, Spallek J (2014) Addressing health-related interventions to immigrants. Migrant-specific or diversity-sensitive? Int J Public Health 59(6):893–895

    PubMed  Google Scholar 

  87. Rehaag R, Ehlen S (2018) Ernährung als Ressource der vernetzten kommunalen Gesundheitsförderung für Kinder – Wahrnehmung durch Eltern und Experten. Bundesgesundheitsbl 61(10):1242–1251

    Google Scholar 

  88. Richter M, Bohn V, Lampert T (2011) Kinder und Jugendliche: Die Gesundheit der heranwachsenden Generation. In: Schott T, Hornberg C (Hrsg) Die Gesellschaft und ihre Gesundheit. VS, Wiesbaden, S 489–508

    Google Scholar 

  89. Rigby MJ, Köhler LI, Blair ME et al (2003) Child health indicators for Europe: a priority for a caring society. Eur J Public Health 13(3):38–46

    PubMed  Google Scholar 

  90. RKI (2008) Lebensphasenspezifische Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland. Bericht für den Sachverständigenrat zur Begutachtung der Entwicklung im Gesundheitswesen. Beiträge zur Gesundheitsberichterstattung des Bundes. Robert-Koch-Institut, Berlin

    Google Scholar 

  91. RKI (ed) (2018) KiGGS Welle 2 – Erste Ergebnisse aus Querschnitt- und Kohortenanalysen. Journal of Health Monitoring. https://doi.org/10.17886/RKI-GBE-2018-003

    Article  Google Scholar 

  92. RKI, BZgA (2008) Erkennen – bewerten – handeln. Zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland. Robert-Koch-Institut, Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung, Berlin, Köln

    Google Scholar 

  93. Rosenkötter N, van Dongen MCJM, Hellmeier W et al (2012) The influence of migratory background and parental education on health care utilisation of children. Eur J Pediatr 171(10):1533–1540

    PubMed  Google Scholar 

  94. Russ LB, Webster CA, Beets MW et al (2015) Systematic review and meta-analysis of multi-component interventions through schools to increase physical activity. J Phys Act Health 12(10):1436–1446

    PubMed  Google Scholar 

  95. Rütten A, Abu-Omar K, Burlacu I et al (2016) Empfehlungen für Bewegungsförderung. In: Rütten A, Pfeifer K (Hrsg) Nationale Empfehlungen für Bewegung und Bewegungsförderung. Friedrich-Alexander-Universität, Erlangen, Nürnberg, S 65–118

    Google Scholar 

  96. Schlack R (2004) Neue Morbidität im Kindesalter. Aufgaben für die Sozialpädiatrie. Kinderarztl Prax 75:292–299

    Google Scholar 

  97. Schneider S (2018) Adipogene Umwelten als Determinanten des Übergewichts. In: Dadaczynski K, Quilling E, Walter U et al (Hrsg) Übergewichtsprävention im Kindes- und Jugendalter. Grundlagen, Strategien und Interventionskonzepte in Lebenswelten, 1. Aufl. Hogrefe, Bern, S 125–137

    Google Scholar 

  98. Schneider S, Diehl K, Görig T et al (2017) Contextual influences on physical activity and eating habits—options for action on the community level. BMC Public Health 17(1):760

    PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  99. Schneider S, Mohnen S (2016) Der Einfluss der Wohnumgebung auf die Gesundheit – eine medizinsoziologische Betrachtung. In: Stauder J, Rapp I, Eckhard J (Hrsg) Soziale Bedingungen privater Lebensführung. Springer, Wiesbaden, S 305–324

    Google Scholar 

  100. Shavelson RJ, Hubner JJ, Stanton GC (1976) Self-concept: validation of construct interpretations. Rev Educ Res 46(3):407–441

    Google Scholar 

  101. Spencer N (2018) The social determinants of child health. Paediatr Child Health 28(3):138–143

    Google Scholar 

  102. Stadt Oberhausen (2022) Oberhausener Sozialstrukturatlas. https://sportal.oberhausen.de/atlas/Sozialstrukturatlas/. Zugegriffen: 20. Juni 2022

  103. Statistisches Bundesamt (2022) Armutsgefährdungsschwelle und Armutsgefährdung (monetäre Armut) in Deutschland. https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Einkommen-Konsum-Lebensbedingungen/Lebensbedingungen-Armutsgefaehrdung/Tabellen/armutsschwelle-gefaehrdung-mz-silc.html;jsessionid=E18E5B2051C25E6516CE2600267F1D72.live722. Zugegriffen: 23. Juni 2022

  104. Szilagyi PE, Schor EL (1998) The health of children. Health Serv Res 33(4):1001–1039

    CAS  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  105. Tietjens M, Dreiskaemper D, Utesch T et al (2018) Pictorial scale of physical self-concept for younger children (P-PSC-C): a feasibility study. J Mot Learn Dev 6(s2):S391–S402

    Google Scholar 

  106. Utesch T, Bardid F, Huyben F et al (2016) Using Rasch modeling to investigate the construct of motor competence in early childhood. Psychol Sport Exerc 24:179–187

    Google Scholar 

  107. Utesch T, Dreiskämper D, Strauß B et al (2018) The development of the physical fitness construct across childhood. Scandinavian Med Sci Sports. https://doi.org/10.1111/sms.12889

    Article  Google Scholar 

  108. Weyers S, Dintsios CM, Lisak-Wahl S et al (2020) Ist Bewegung eine Frage des Geldes? Eine Analyse des Kostengeschehens kommunaler Prävention für Kinder aus Nutzerperspektive. Präv Gesundheitsf. https://doi.org/10.1007/s11553-020-00802-z

    Article  Google Scholar 

  109. Weyers S, Wahl S, Dragano N et al (2018) Ist der Datenschatz schon gehoben? Eine Übersichtsarbeit zur Nutzung der Schuleingangsuntersuchung für die Gesundheitswissenschaften. Präv Gesundheitsf 62(2):125–132

    Google Scholar 

  110. Zhang L, Zhou S, Kwan M‑P (2019) A comparative analysis of the impacts of objective versus subjective neighborhood environment on physical, mental, and social health. Health Place 59:102170

    PubMed  Google Scholar 

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Authors and Affiliations

  1. FOGS GmbH – Gesellschaft für Forschung und Beratung im Gesundheits- und Sozialbereich, Hansaring 115, 50670, Köln, Deutschland

    Sebastian Ehlen M.A.

  2. Institut für Sportwissenschaft, Arbeitsbereich Sportpsychologie, Westfälische Wilhelms-Universität Münster, Horstmarer Landweg 62b, 48149, Münster, Deutschland

    Lena Henning M. Ed. &  Dennis Dreiskämper

  3. KATALYSE Institut, Beethovenstraße 6, 50674, Köln, Deutschland

    Regine Rehaag

Authors
  1. Sebastian Ehlen M.A.
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  2. Lena Henning M. Ed.
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  3. Regine Rehaag
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  4. Dennis Dreiskämper
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Correspondence to Sebastian Ehlen M.A..

Ethics declarations

Interessenkonflikt

S. Ehlen, L. Henning, R. Rehaag und D. Dreiskämper geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Für die Untersuchung liegt ein Votum (Nr. 107/2015) der Ethik-Kommission der Deutschen Sporthochschule Köln vor.

Additional information

Die Autoren S. Ehlen und L. Henning teilen sich die Erstautorenschaft.

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Ehlen, S., Henning, L., Rehaag, R. et al. Kindergesundheit in sozioökonomisch benachteiligten Stadtquartieren – eine Strukturgleichungsmodellierung. Präv Gesundheitsf 18, 576–588 (2023). https://doi.org/10.1007/s11553-022-00992-8

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