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Körperliche Aktivität für zukünftige psychische Gesundheit

Physical activity for future mental health

Matteo Christian Sattler (ORCID: 0000-0002-0689-1938)
  • Grant-DOI 10.55776/J4427
  • Förderprogramm Erwin Schrödinger
  • Status beendet
  • Projektbeginn 27.01.2020
  • Projektende 26.09.2021
  • Bewilligungssumme 78.457 €
  • Projekt-Website

Wissenschaftsdisziplinen

Gesundheitswissenschaften (100%)

Keywords

    Physical Activity, Accelerometer, Statistical Analysis, Mental Health, Cohort, Measurement

Abstract

Die Notwendigkeit psychischer Gesundheit steht außer Frage. Daher wurden verschiedenste Faktoren untersucht, die in positiver Weise unsere psychische Gesundheit beeinflussen. Es wurde gezeigt, dass körperliche Aktivität einer der bedeutendsten Faktoren ist. So kann bereits geringe körperliche Aktivität unser Wohlbefinden verbessern. Das Ausmaß an körperlicher Aktivität ist besonders relevant für kritische Zeiträume der psychischen Gesundheit, nämlich das Jugendalter und das junge Erwachsenalter. Einige Studien legten dabei den Fokus auf die gesamte körperliche Aktivität, andere auf Aktivitäten mit niedriger Intensität, sowie wieder andere auf Aktivitäten mit mittlerer-bis-höherer Intensität. Einige Studien versuchten auch die Beziehung zwischen der Intensität der körperlichen Aktivität und Symptomen von Angst und Depression zu bestimmen. Leider gibt es wenig Längsschnittstudien mit robusten Methoden zur Messung der körperlichen Aktivität, wie etwa mittels Beschleunigungsmessern. Ein weiteres Problem ist die Komplexität der Intensitätsinformation. Der Beschleunigungsmesser liefert uns zahlreiche, stark voneinander abhängige Variablen. Diese Abhängigkeit führt dazu, dass traditionelle statistische Modelle diese Variablen nicht adäquat berücksichtigen können. Deswegen werden oft nur breite Kategorien der Intensität, wie etwa mittlere-bis-höhere Intensität, in die statistischen Analysen aufgenommen. Ein neuartiger multivariater Ansatz (Multivariate Pattern Analysis) zur Lösung dieses Problems wird bereits häufig in anderen Disziplinen angewandt, wie etwa in der Metabolomik. Diese Analyse kann mehrere, stark abhängige Variablen berücksichtigen und erlaubt uns, die Daten des Beschleunigungsmessers in adäquater Weise zu analysieren. Dieser Ansatz erlaubt uns auch, deutlich mehr Informationen über die Intensität der körperlichen Aktivität zu verwenden. So werden sowohl niedrige als auch mittlere-bis-höhere Intensitäten gleichzeitig berücksichtigt. Zusätzlich kann die Intensität bestimmt werden, die am stärksten mit der psychischen Gesundheit zusammenhängt. Dieses Wissen könnte für zukünftige Bewegungsempfehlungen, die Arbeit in der Klinik wie auch die generelle Gesundheitsförderung hilfreich sein. Dieser neuartige Ansatz wurde erstmals im Jahr 2018 in Studien zur körperlichen Aktivität angewandt, allerdings nicht um Zusammenhänge mit der psychischen Gesundheit zu testen. Wir werden diesen multivariaten Ansatz verwenden, um längsschnittliche Zusammenhänge zwischen der körperlichen Aktivität, gemessen über den Beschleunigungsmesser, und Symptomen von Angst und Depression bei Jugendlichen und jungen Erwachsenen zu untersuchen. Dafür werden wir Daten von einer der größten Kohortenstudien weltweit analysieren, nämlich der Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC).

Forschungsstätte(n)
  • University of Bristol - 100%
Internationale Projektbeteiligte
  • Lars Bo Andersen, University of Southern Denmark - Dänemark
  • Olav Martin Kvalheim, University of Bergen - Norwegen
  • Eivind Aadland, Western Norway University of Applied Sciences - Norwegen

Research Output

  • 1 Disseminationen
Disseminationen
  • 2021 Link
    Titel Bristol Data Week 2021
    Typ Participation in an activity, workshop or similar
    Link Link

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