Device-based measured Physical Activity - Technical Decisions, Preprocessing and Evaluation: Using Accelerometers in the large scale epidemiological MoMo Study

Laut Global Health Risks Report der Weltgesundheitsorganisation (WHO) ist etwa ein Drittel aller Todesfälle weltweit auf einige wenige Risikofaktoren zurückzuführen. Unzureichende körperliche Aktivität steht dabei an vierter Stelle der Risikofaktoren. Als körperliche Aktivität einer Person wird dabei jede Bewegung verstanden, die von der Skelettmuskulatur unter Verbrauch von Energie ausgeführt wird. Kurz gesagt bewegen sich viele Menschen einfach allgemein noch zu wenig. Die WHO erfasst die weltweiten Trends der unzureichenden körperlichen Aktivität regelmäßig mit großen gepoolten Datenanalysen. Ein Ergebnis der letzten Analysen ist, dass die globale altersstandardisierte Prävalenz von unzureichender körperlicher Aktivität zuletzt bei fast einem Drittel lag. Der Unterschied zwischen den Geschlechtern war sogar noch größer und für junge Menschen ist die Situation zusätzlich kritischer. Insgesamt war weltweit nur ein Fünftel der Kinder und Jugendlichen in ausreichendem Maße körperlich aktiv. Ein großer Teil der Heranwachsenden hält sich also nicht an die aktuellen Empfehlungen von täglich mindestens 60 Minuten moderater körperliche Aktivität, was sich auf ihren aktuellen und zukünftigen Gesundheitszustand auswirken kann. Doch wie viel körperliche Aktivität und Bewegung sind genug und wie wird dies überprüft? Eine der ersten Empfehlungen zu dieser Frage wurde 1975 vom American College of Sports Medicine veröffentlicht. Diese Publikation hatte einen großen Einfluss auf die Sportwissenschaft und wurde mehrfach überarbeitet. Im Jahr 2010 veröffentlichte die Weltgesundheitsorganisation die erste internationale Version der Bewegungsrichtlinien. Darauf aufbauend haben viele Länder diese Richtlinien auch als nationale Empfehlungen übernommen, darunter auch Deutschland. Der von der WHO empfohlene Umfang an wöchentlicher oder täglicher körperlicher Aktivität wird als Referenz herangezogen, um festzustellen, welche Personen ein ausreichendes Maß an körperlicher Aktivität erreichen. Infolge dieser weltweit einheitlichen Empfehlungen wurde in vielen Studien per Fragebogen untersucht, inwieweit sich die (Nicht-) Einhaltung dieser Richtlinien auf die Gesundheit auswirkt. Bevölkerungsbasierte Studien, die die Einhaltung von diesen Empfehlungen in Deutschland untersuchen, sind die DEGS-, KiGGS- und MoMo-Studie. Die ,,Studie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland" (KiGGS) erfasst körperliche Aktivität, Gesundheitsparameter sowie soziale und umweltbedingte Determinanten von Kindern und Jugendlichen in Deutschland. Die Motorik Modul (MoMo) Längsschnittstudie ist seit 2003 ein repräsentatives Modul der KiGGS-Studie und gleichzeitig eine Vertiefungsstudie zur Erfassung der körperlichen Aktivität und motorischen Leistungsfähigkeit, die nach der Basisstudie (2003-2006) vom Karlsruher Institut für Technologie in drei Erhebungswellen (Welle 1 2009-2012, Welle 2 2015-2017, Welle 3 2018-2022) durchgeführt wurde. Auch diese Dissertation wurde hauptsächlich im Rahmen der MoMo-Studie durchgeführt, wobei der Schwerpunkt auf der Messung der körperlichen Aktivität mit Beschleunigungsmessern lag. Bis 2015 wurde zur Erfassung der körperlichen Aktivität im Rahmen der MoMo-Studie ausschließlich der MoMo-Aktivitätsfragebogen eingesetzt. Der Fragebogen konzentriert sich auf die Erfassung der zentralen Aspekte Art, Intensität, Häufigkeit und Dauer der typischen bzw. gewohnheitsmäßigen Aktivität. Im Jahr 2015 wurde die Erfassung der körperlichen Aktivität durch Aktivitätsmesser, sogenannte Beschleunigungssensoren, in die MoMo-Studie aufgenommen. Dies hatte den Hintergrund die Datenerhebung um eine kontinuierliche Erfassung der aktuellen Aktivitätsintensität zu erweitern, welche mit Fragebögen nur schwierig zu erfassen ist. Wie man auch an den Verkaufszahlen sieht sind Aktivitätsmesser inzwischen ein führender Fitnesstrend. In den Jahren 2017-18 wurden mehr als 100 Millionen Trackinggeräte und beschleunigungsmessende Smartwatches verkauft, 2020 waren es knapp 445 Millionen Einheiten. Beschleunigungssensoren, technisch auch Akzelerometer bezeichnet, haben sich als wichtige Überwachungsinstrumente in der klinischen Forschung und der Gesundheitsförderungen etabliert und werden nun auch häufiger in nationalen Forschungsstudien eingesetzt. ActiGraph-Akzelerometer gehörten zu den ersten Beschleunigungsmessern, die schon früh für die Untersuchung von körperlicher Aktivität und Gesundheit validiert und eingesetzt wurden. Im Jahr 2014 verwendeten mehr als 51 \% von 76 Studien mit jeweils mehr als 400 Teilnehmern in 36 Ländern einen ActiGraph-Akzelerometer. Daher entschieden sich auch KiGGS und MoMo für die Nutzung von ActiGraph-Akzelerometern in Welle 2, um die Vergleichbarkeit mit anderen großen epidemiologischen Studien zu gewährleisten. Heutzutage bieten Akzelerometer die Möglichkeit, valide Daten über die Intensität und den Umfang des körperlichen Verhaltens in Echtzeit über mehrere Tage und Wochen zu erfassen. Um die einzigartigen Aspekte des körperlichen Verhaltens zu beschreiben, können aus diesen multidimensionalen Daten eine große Anzahl von Metriken abgeleitet werden. Als Forscher muss man sich bei der Auswahl und Anwendung von Geräten zur Quantifizierung des körperlichen Verhaltens aber unter anderem mit sehr vielen technischen Details der Akzelerometrie auseinandersetzen. Die Auswirkungen dieser technischen Entscheidungen auf die Messgrößen (Energieverbrauch, Aktivitätsintensität, Körperposition und Aktivitätsmuster) können auf verschiedene Weise erfolgen. Das Gerät, die Trageposition (Hüfte, Handgelenk, Oberschenkel) und die Aufzeichnungsparameter (Epochenlänge, Frequenz, Speicherkapazität, Aufzeichnungsfrequenz und Signalfilter) haben einen großen Einfluss auf die gemessene Aktivität. Verschiedene Hintergründe wie Studiendesign (Zweck, wiederholte Messungen) und Dauer (Zeitrahmen, Tragezeit) sowie Datenspeicherung und -auswertung müssen bei der Festlegung der Parameter berücksichtigt werden. Zusätzlich müssen bei der Auswertung mehrere Stellschrauben (Rohdaten, Kontextinformationen, Nicht-Tragezeit, Intensitätsklassifizierung, Compliance) in Abhängigkeit von den Zielgrößen justiert werden. In MoMo ergibt dies beispielsweise ca. 18 Millionen Datenpunkte bei jedem Probanden der einen Akzelerometer für eine Woche trägt. Die Daten aller Probanden gilt es möglichst Zeit effizient zu verarbeiten, aufzubereiten und anschließend zu analysieren. Die Hauptziele dieser Dissertation waren daher, 1) zu diskutieren wie technische Entscheidungen beim Einsatz von Akzelerometern in großen epidemiologischen Studien der Aktivitätsforschung getroffen werden sollten, 2) welche grundlegenden methodischen Aspekte deshalb bei der gerätegestützten Messung der körperlichen Aktivität speziell in der MoMo-Studie angewendet wurden, 3) welche Auswirkungen verschiedene Auswertungsmethoden bei der Vorverarbeitung von Akzelerometerdaten haben, 4) worin sich die Daten der Akzelerometererhebung zu den repräsentativen Daten des MoMo-Aktivitätsfragebogen unterscheiden und 5) welche Ergebnisse sich bei den Akzelerometerdaten im Hinblick auf Unterschiede zwischen Wochentagen und Wochenendtagen ergeben. Diese Fragestellungen wurden in fünf wissenschaftlichen Artikeln untersucht. In einem ,,Überblicksartikel" spiegeln wir zuerst den Expertenkonsens zum Thema ,,Beschleunigungsmessung zur Beurteilung des Bewegungsverhaltens" während des 2. internationalen Workshops des Center for the Assessment of Physical Activity (CAPA) wider. Der Artikel verdeutlicht, welche Aspekte bei der Planung und Auswertung von Akzelerometerstudien berücksichtigt werden sollten. Eines der wichtigsten Ergebnisse des Workshops ist, dass man sich gründlich mit bestehenden Validierungsstudien vertraut machen muss und möglichst viele technische Entscheidungen bei der Datenerfassung und -auswertung dokumentiert, um später einen studienübergreifenden Datenvergleich zu ermöglichen. Wir schlagen vor, dass auf der Grundlage des validesten Ansatzes die jeweilige Verhaltensmetrik und die zugehörig passende Methode gewählt wird. Unter diesem Aspekt bestimmt die gewählte Methode die Art des Geräts und den Vorhersagealgorithmus zur Bestimmung der körperlichen Aktivität. Aufgrund der großen Anzahl an möglichen „subjektiven“ Entscheidungen vor der eigentlichen Messung verschafft der Artikel einen Überblick über die technischen Details der Beschleunigungsmessung die es zu beachten gilt. Gleichzeitig skizziert er die besten Praktiken bei der Auswahl und Anwendung von Geräten zur Quantifizierung der drei wesentlichen Verhaltenskategorien, die für die Forschungsgemeinschaft von allgemeinem Interesse sind: körperlicher Aktivität, sedentärem Verhalten und Schlaf. Bislang gab es in Deutschland keine flächendeckenden gerätegestützten Bewegungsdaten für Kinder und Jugendliche. Mit KiGGS und MoMo Welle 2 wurden erstmals bundesweit gerätegestützte Aktivitätsdaten zur körperlichen Aktivität von Kindern und Jugendlichen erhoben. Auf den Empfehlungen des CAPA-Workshops aufbauend haben wir deshalb in unserem ,,Studienprotokoll" die grundlegenden methodischen Aspekte dargelegt, welche wir bei der gerätegestützten Messung der körperlichen Aktivität speziell in der MoMo-Studie angewendet haben. Das Studienprotokoll gibt einen Überblick über die technischen Details und die grundsätzlichen Entscheidungen beim Einsatz von Akzelerometern in groß angelegten epidemiologischen Studien. Dabei sind Einschränkungen durch die vorgegebenen Filter und Auswertungsroutinen besonders zu berücksichtigen. Um zu klären welche Auswirkungen verschiedene Auswertungsmethoden bei der anschließenden Verarbeitung von Akzelerometerdaten haben, wurde im ,,Methoden-Artikel" der Einfluss von drei speziellen Faktoren untersucht. Wir haben dabei überprüft inwieweit die Faktoren „Nicht-Tragezeit-Algorithmus“, „Epochenlänge“ und „Intensitäts Schwellenwerte“ die Quantifizierung der mit Akzelerometern gemessenen körperlichen Aktivität beeinflussen. Gefunden wurden signifikante Unterschiede bei allen drei Faktoren. Infolgedessen können die daraus resultierenden Unterschiede, je nach Auswahl des Faktors, der geschätzten Werten für sedentäres Verhalten und körperliche Aktivität sehr groß werden. Vor allem das Ausmaß der Diskrepanz zwischen den Epochenlängen hat gezeigt, dass dies bei der Interpretation der Akzelerometerdaten besonders berücksichtigt werden muss. Die Epochenlänge ist damit maßgeblich als Einflussgröße zu betrachten, wenn man Werte körperlicher Aktivität zwischen Studien vergleicht. Wir schlagen außerdem vor, Daten zu poolen und in vereinheitlichter Weise auszuwerten. Neben neuen Validierungsstudien mit kurzen Epochenlängen für jüngere Kinder empfehlen wir auch die Durchführung von Meta-Analysen. Hierbei könnten Daten aus mehreren Studien zur Validierung von Grenzwerten verwendet werden, um einen einvernehmlichen Satz von Schwellenwerten vorzuschlagen, die in verschiedenen Settings und Studien bei Kindern und Jugendlichen verwendet werden können. Da gerade Kinder ein komplexeres, aber weniger strukturiertes Bewegungsverhalten zeigen als Erwachsene, ist die Bestimmung ihrer vielen spontanen und impulsiven Bewegungen eine besondere Herausforderung für die Ermittlung der körperlichen Aktivität. Weder Fragebögen noch Akzelerometer bieten eine optimale Erfassung aller Facetten der körperlichen Aktivität. Aus diesem Grund wird ein kombinierter multimodaler Ansatz aus Selbstauskünften und gerätegestützten Methoden empfohlen. In einem weiteren Artikel, dem ,,Vergleichsartikel", haben wir deshalb die mit dem Akzelerometer gemessene körperliche Aktivität und die mit dem MoMo-Fragebogen erfasste körperliche Aktivität verglichen. Anhand der Anzahl der Tage, an denen die Teilnehmenden die WHO-Empfehlung für körperliche Aktivität erreichten, wird in dieser Studie untersucht, inwieweit sich selbstberichtete und gerätebasiert gemessene körperlicher Aktivität unterscheiden. Außerdem wird untersucht ob die mit den beiden Methoden ermittelten Unterschiede in der körperlichen Aktivität zwischen Alters- und Geschlechtergruppen vergleichbar sind. Als Ergebnis fanden wir bei den Akzelerometern, dass nur jeder 25. befragte Person (4\%) die WHO-Empfehlung von 60 Minuten täglicher körperlicher Aktivität erreicht. Die selbstberichtete körperliche Aktivität per Fragebogen war etwas höher (9\%), aber ebenfalls sehr niedrig. Die Unterschiede zwischen den Methoden sind bei jüngeren Kindern geringer als in älteren Altersgruppen. Je älter die Probanden sind, desto geringer ist der Anteil derjenigen, die die WHO-Empfehlung an jedem Tag einhalten, wobei Mädchen die Empfehlung in allen Altersgruppen seltener einhalten als Jungen. In Deutschland lebende Kinder und Jugendliche erfüllen damit die WHO-Empfehlung für körperliche Aktivität nur in sehr geringem Maße. Während jüngere Kinder in ihrem freien Spiel viel aktiver sind, sollten vor allem Kinder über 10 Jahren und insbesondere Mädchen Ziel von Bewegungsförderungen sein. Schlussendlich haben wir in einem letzten Artikel einen ,,Typischen-Tag" analysiert. Hierbei haben wir einen durchschnittlichen Tag betrachtet, an dem die Intensität der körperlichen Aktivität mit Hilfe von Akzelerometern gemessen wurde. Ziel war es, besser zu verstehen, wie sich die gerätegestützten Daten zur körperlichen Aktivität bei Kindern und Jugendlichen zwischen Schul- und Wochenendtagen unterscheiden. Wir haben dabei verschiedene Aspekte der Intensität von körperlichem Bewegungsverhalten bestimmt und dabei auch die absoluten und relativen Werte der leichten, moderaten und anstrengenden körperlichen Aktivität, des sedentären Verhaltens sowie die Tragezeit untersucht. Feststellen ließ sich, dass die Tragezeit der Teilnehmenden mit dem Alter ansteigt, vermutlich weil die Wachphase während des Tages zunimmt. Der Prozentsatz der anstrengenden körperlichen Aktivität blieb allerdings über alle Altersgruppen hinweg konstant bei etwa 3\%, wobei Mädchen durchweg weniger anstrengenden körperliche Aktivität als Jungen ausübten. Dies führt zu einem absoluten Anstieg der anstrengenden Aktivität im Alter von im Schnitt 5 Minuten. Bei der Tragezeit wurden keine signifikanten Unterschiede zwischen Jungen und Mädchen festgestellt. Interessanterweise unterscheiden sich aber vor allem Freitag als längster Tag und Sonntag als kürzester Tag, wenn man die absoluten Wachzeiten betrachtet gegenüber den anderen Wochentagen. Erstaunlicherweise sind die prozentualen Verteilungen der Intensitäten auch an diesen Tagen annähernd gleich wie während aller restlichen Tage. Deswegen ist eins der Kernergebnisse, dass das Bewegungsverhalten vom Aufwachen bis zum Aufwachen und nicht als fester 24-stündiger Verhaltenszyklus betrachtet werden sollte. Abschließend bleibt die Tatsache, dass sich Kinder heutzutage zu wenig bewegen. Egal, welche Algorithmen zur Auswertung der Daten verwendet werden, das Ergebnis bleibt im Grunde dasselbe. Dies führt zu einer Vielzahl von Gesundheitsproblemen, wie Übergewicht und einem erhöhten Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Im Moment befinden wir uns jedoch an einem entscheidenden Übergangspunkt, an dem wir zusätzliche Maßnahmen ergreifen müssen, um das Bewegungsverhalten von Kindern so realitätsnah wie möglich zu erfassen. Auf diese Weise kann ihr körperliches Verhalten in Zukunft so individuell wie nur möglich unterstützt werden. Präzisere Messungen werden es erlauben, kritische Entscheidungen auf der Grundlage der genauesten Daten zu treffen, was wiederum zu einer verbesserten Wirksamkeit und Effektivität von Interventionen führen wird. Präzise Messgeräte sind daher von allergrößter Bedeutung für die Erforschung des körperlichen Bewegungsverhaltens. Ansonsten suggerieren wir Daten mit einer falschen Ausgangsbasis, die von anderen Wissenschaftlern interpretiert werden und darauf aufbauend gegebenenfalls unpassende Interventionen entwickeln. Die reine Methodik muss also immer besser werden und gleichzeitig immer weniger durch subjektive Entscheidungen bei der Auswahl der Algorithmen verzerrt werden. Daher sind mehr Validierungsstudien mit kurzen Epochenlängen erforderlich, insbesondere bei kleinen Kindern, und die ehemals firmeninternen ActiGraph-Signalvorverarbeitungsalgorithmen, die jetzt vom Hersteller freigegeben wurden, müssen verwendet werden, um die bereits erhobenen Daten mit Studien, die Geräten anderer Hersteller genutzt haben, zu vergleichen. Wir können es uns außerdem nicht leisten, Daten nur zu sammeln und nicht zu analysieren. Es darf nicht sein, dass große, gepoolte Datenbanken wie die ICAD mangels finanzieller und personeller Ressourcen keine weiteren Studien mit aufnehmen. Hier muss die Politik weitere Mittel bereitstellen, um eine umfassendere und genauere Berichterstattung zu gewährleisten. Der Preis des Versäumnis wäre zu hoch. Die Datensätze sind vorhanden, sie haben das richtige Format, sie werden mit dem gleichen Studiendesign erhoben und müssen nur noch zusammengeführt und ausgewertet werden. Im Falle der ICAD-Datenbank ist dies nicht nur auf nationaler, sondern auch auf internationaler Ebene möglich. Deshalb müssen die WHO, die EU und auch die Regierungen der einzelnen Länder gemeinsam weitere Mittel zur Verfügung stellen, damit dieses globale Problem genauer untersucht werden kann. Nur über die Pandemie der Inaktivität zu reden, hilft dabei nicht weiter, die vorhandenen Daten müssen eingehend analysiert werden, und dafür ist Big Data der geeignete Ansatz. Außerdem wird es immer wichtiger werden, den gesamten Zeitraum über 24 Stunden eines Tages, über eine Woche oder mehr aufzuzeichnen. Zusätzlich gilt es die Zeit, in der die Sensoren nicht getragen werden können, auf ein Minimum zu reduzieren. Dies kann bewerkstelligt werden, indem zukünftig beispielsweise kleinere und wasserdichte Geräte aber auch direkt am Körper angebrachte oder sogar subdermal implantierte Sensoren verwendet werden. Dies wird es uns zusammen mit Open-Source- und Data-Pooling-Methoden ermöglichen, die großen Lücken bei der tatsächlichen Erfassung des Bewegungsverhaltens, weiter zu verringern. Die Form der internationalen Zusammenarbeit beim internationale CAPA-Workshop gilt es nun neu auszurichten und regelmäßig zu etablieren. Es ist notwendig internationalen Experten aus der Sportwissenschaft, der Schlafforschung und der Sportinformatik zusammen mit Elektrotechnikern und Experten für Beschleunigungssensoren, Experten für Datenpooling und Big-Data-Analysen an einen Tisch zu bringen. Dadurch können neue Methoden der Datenerhebung so weit verfeinert werden, dass die Verzerrung in der Datenerfassung weiter verringert wird und wir zukünftig ein realistisches Bild des Bewegungsverhaltens bieten können. Hier kann die CAPA eine zentrale Rolle spielen und zu einem internationalen Treffpunkt und Katalysator in der körperlichen Verhaltensforschung werden

The geospatial and conceptual configuration of the natural environment impacts the association with health outcomes and behavior in children and adolescents.

BACKGROUND Studies investigating associations between natural environments and health outcomes or health behaviors in children and adolescents yielded heterogenous results to date. This may be the result of different geospatial configurations of the natural environment and confounding characteristics of the study population. Thus, we investigated how the relationship between the natural environment and mental health, muscular fitness, and physical activity varies depending on the geospatial configuration of nature and children's and adolescents' characteristics. METHODS Data were derived from the German Motorik-Modul (MoMo) cohort study (2018-2020) that investigates physical activity, muscular fitness, and health parameters in a national sample of children and adolescents (N = 2843) between four and 17 years (Mage = 10.46 ± 3.49 years; 48.3% girls). Mental health was assessed via questionnaire, muscular fitness via standing long jump, and physical activity with 7-day accelerometer measurement. Using geographic information systems, land cover, and land use data, three different nature definitions were applied. Both circular buffers (100-1000 m) and street-network buffers (1000-5000 m) were created for each of the nature definitions. Associations were explored with linear regression models, and interaction analysis was used to investigate how those relationships vary by gender, age, and socio-economic status. RESULTS The relationship between the three outcomes and the natural environment varied considerably depending on the nature definition, buffer size, and buffer type, as well as socio-demographic characteristics. Specifically, when comparing youth with a high socio-economic status to those with a medium socio-economic status, smaller circular buffer distances were related to less physical activity, but larger street-network buffer distances were related to greater mental health problems. Distinct relationships also occurred for youth with low socio-economic status in those relationships, with the pattern being less clear. CONCLUSIONS For future health research studies that investigate the role of the natural environment, we argue for the development of an a-priori model that integrates both geospatial considerations (nature definition, buffer type, and buffer size) and conceptual considerations (health outcome/behavior, sample characteristics) based on potentially underlying mechanisms that link the natural environment and the health outcome or behavior under investigation to theoretically underpin the geospatial configuration of the natural environment

Children and adolescents do not compensate for physical activity but do compensate for sedentary behavior [Kinder und Jugendliche kompensieren nicht für körperliche Aktivität, jedoch für sitzendes Verhalten]

Little is known about behavioral transfer and compensation within and between moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) and sedentary behavior. Thus, taking a within-person perspective, this study investigated across 1 week whether (a) children and adolescents compensate for increased MVPA and sedentary behavior with less of the respective behavior the next day and (b) transfer and compensation occur between these behaviors within 1 day and across 2 days. We obtained data from 2676 participants (6–17 years) of the national Motorik-Modul (MoMo) study in Germany. Participants wore an ActiGraph accelerometer (Pensacola, FL, USA) for 7 days. We analyzed within- and between-day associations using hierarchical linear modeling. If youth engaged in 2 h more sedentary behavior than typical on any given day, they engaged in 37.20 min less MVPA the same day (B = −0.31, p < 0.001) as well as in 4.80 min more MVPA (B = 0.04, p < 0.001) and 7.20 min less sedentary behavior (B = −0.06, p < 0.001) the next day. If youth engaged in 1 h more MVPA than typical on any given day, they engaged in 97.80 min less sedentary behavior the same day (B = −1.63, p < 0.001) and in 5.40 min less sedentary behavior the next day (B = −0.09, p < 0.001). No association with next-day MVPA was observed. Our results indicate that children do not compensate for enhanced MVPA but transfer to less sedentary behavior, while more sedentary behavior is compensated with less sedentary behavior and more MVPA the next day. This provides essential information for the design of intervention studies to tackle physical inactivity and sedentary behavior

The geospatial and conceptual configuration of the natural environment impacts the association with health outcomes and behavior in children and adolescents

Background Studies investigating associations between natural environments and health outcomes or health behaviors in children and adolescents yielded heterogenous results to date. This may be the result of different geospatial configurations of the natural environment and confounding characteristics of the study population. Thus, we investigated how the relationship between the natural environment and mental health, muscular fitness, and physical activity varies depending on the geospatial configuration of nature and children’s and adolescents’ characteristics. Methods Data were derived from the German Motorik-Modul (MoMo) cohort study (2018–2020) that investigates physical activity, muscular fitness, and health parameters in a national sample of children and adolescents (N = 2843) between four and 17 years (Mage = 10.46 ± 3.49 years; 48.3% girls). Mental health was assessed via questionnaire, muscular fitness via standing long jump, and physical activity with 7-day accelerometer measurement. Using geographic information systems, land cover, and land use data, three different nature definitions were applied. Both circular buffers (100–1000 m) and street-network buffers (1000–5000 m) were created for each of the nature definitions. Associations were explored with linear regression models, and interaction analysis was used to investigate how those relationships vary by gender, age, and socio-economic status. Results The relationship between the three outcomes and the natural environment varied considerably depending on the nature definition, buffer size, and buffer type, as well as socio-demographic characteristics. Specifically, when comparing youth with a high socio-economic status to those with a medium socio-economic status, smaller circular buffer distances were related to less physical activity, but larger street-network buffer distances were related to greater mental health problems. Distinct relationships also occurred for youth with low socio-economic status in those relationships, with the pattern being less clear. Conclusions For future health research studies that investigate the role of the natural environment, we argue for the development of an a-priori model that integrates both geospatial considerations (nature definition, buffer type, and buffer size) and conceptual considerations (health outcome/behavior, sample characteristics) based on potentially underlying mechanisms that link the natural environment and the health outcome or behavior under investigation to theoretically underpin the geospatial configuration of the natural environment

Comparison of Self-Reported and Device-Based Measured Physical Activity Using Measures of Stability, Reliability, and Validity in Adults and Children

Quantification of physical activity (PA) depends on the type of measurement and analysis method making it difficult to compare adherence to PA guidelines. Therefore, test-retest reliability, validity, and stability for self-reported (i.e., questionnaire and diary) and device-based measured (i.e., accelerometry with 10/60 s epochs) PA was compared in 32 adults and 32 children from the SMARTFAMILY study to examine if differences in these measurement tools are systematic. PA was collected during two separate measurement weeks and the relationship for each quality criteria was analyzed using Spearman correlation. Results showed the highest PA values for questionnaires followed by 10-s and 60-s epochs measured by accelerometers. Levels of PA were lowest when measured by diary. Only accelerometry demonstrated reliable, valid, and stable results for the two measurement weeks, the questionnaire yielded mixed results and the diary showed only a few significant correlations. Overall, higher correlations for the quality criteria were found for moderate than for vigorous PA and the results differed between children and adults. Since the differences were not found to be systematic, the choice of measurement tools should be carefully considered by anyone working with PA outcomes, especially if vigorous PA is the parameter of interest

Associations between green space availability and youth’s physical activity in urban and rural areas across Germany

Green space may be an important physical activity facilitator for children and adolescents. However, to date, most studies focused on urban green space, and few studies investigated associations between green space and physical activity across urban and rural areas, which was the goal of this study. Data were obtained from a German cohort study, including 1,211 youth aged 6–17 years. Residential green space was assessed within a 1000 m street-network buffer using land cover and land use data and divided into quartiles, urbanicity using the European Urbanization Degree, and moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) using accelerometers. Associations were investigated via linear regression analysis stratified by urbanicity degree, controlling for relevant confounders. We found that in rural areas, compared to youth in the bottom green quartile, those within the middle (2nd) and upper (3rd) green quartiles engaged in less MVPA. This relationship was not observed for youth in towns and cities. Interactions occurred between green space and socio-demographic characteristics for children and adolescents in cities: Compared to the bottom green quartile, boys or younger children within the middle green quartile engaged in more MVPA. However, socially disadvantaged children and adolescents in cities engaged in less MVPA in the upper compared to the bottom green quartile. Our results show that associations between green space and MVPA do not only differ between urban and rural areas but also among youth sub-populations. These findings are important to consider for planning policies to create inclusive active living environments across urban and rural areas

Measurement of Physical Activity and Sedentary Behavior by Accelerometry Among a Nationwide Sample from the KiGGS and MoMo Study: Study Protocol

Background: Currently, no nationwide objective physical activity data exists for children and adolescents living in Germany. The German Health Interview and Examination Survey for Children and Adolescents (KiGGS) and the Motorik-Modul study (MoMo) is a national cohort study that has incorporated accelerometers in its most recent data collection wave (wave 2, since 2014). This wave 2 marks the first nationwide collection of objective data on the physical activity of children and adolescents living in Germany. Objective: The purpose of this protocol is to describe the methods used in the KiGGS and MoMo study to capture the intensity, frequency, and duration of physical activity with accelerometers. Methods: Participants (N=11,003, aged 6 to 31 years) were instructed to wear an ActiGraph GT3X+ or wGT3X-BT accelerometer laterally on the right hip. Accelerometers were worn on consecutive days during waking hours, including at least 4 valid weekdays and 1 weekend day (wear time >8 hours) in the evaluation. A nonwear time protocol was also implemented. Results: Data collection was completed by October 2017. Data harmonization took place in 2018. The first accelerometer results from this wave were published in 2019, and detailed analyses are ready to be submitted in 2020. Conclusions: This study protocol provides an overview of technical details and basic choices when using accelerometers in large-scale epidemiological studies. At the same time, the restrictions imposed by the specified filters and the evaluation routines must be taken into account

Population density predicts youth’s physical activity changes during Covid-19 – Results from the MoMo study

Children in Germany showed positive physical activity changes during the first Covid-19 lockdown in April 2020, but it is unclear how the changes relate to population density, which we investigated in a longitudinal sample of 1711 youth (4–17 years). For each ten citizens more per km2, less positive physical activity changes were observed. For example, a child living in an area with 100 citizens/km2 increased daily life physical activity by 44.50 min/day, whereas a child living in an area with 3000 citizens/km2 only engaged in an additional 9.70 min/day. Policymakers should ensure that youth in densely populated areas have access to physical activity opportunities during the pandemic

A study on the psychometric properties of the short version of the physical activity enjoyment scale in an adult population

A new measure of the short form of the Physical Activity Enjoyment Scale (PACES-S), including four items, has been developed that focuses on the subjective experience of enjoyment. As validation has so far only been conducted in a youth population, the purpose of the present article was to test the psychometric properties of the measure in an adult population in three studies. In the first study (n = 1017) the results supported the unidimensional structure of the instrument (χ2 = 10.0; df = 2; p < 0.01; CFI = 0.992; RMSEA = 0.063), revealed a satisfactory level of internal consistency (ω = 0.79), and showed that the measure is invariant across gender. The results on factorial validity and internal consistency were generally supported by the second study (n = 482), which additionally showed satisfactory test–retest reliability (r = 0.73). Finally, the third study (n = 1336) also supported the factorial validity and internal consistency of the measure and additionally showed a positive correlation with physical activity (r = 0.40), thus supporting the criterion-related validity of the measure. This more economical version of PACES seems to be particularly useful for large-scale studies

Physical Activity and Recurrent Pain in Children and Adolescents in Germany—Results from the MoMo Study

Recurrent pain can be a significant disruption in the activities of daily life, and is not only a health problem in adults but also in children and adolescents. This study analyzed the prevalence of recurrent pain in the current sample (n = 1516; 11–17 years (mean$_{age}$ = 14.4 ± 2.0 years); 50.8% female) of a nationwide study in Germany, evaluated the association of participants’ device-based physical activity (PA) with the prevalence of recurrent pain, and assessed whether children and adolescents who reported pain for the last three months accumulated less PA than those who did not. A higher prevalence was found in girls for recurrent headaches (42.2% vs. 28.7%), abdominal pain (28.2% vs. 20.1%), and back pain (26.9% vs. 19.5%). We found higher odds for recurrent headaches in girls (OR = 1.54) and in participants that did not reach at least 60 min of moderate to vigorous PA (MVPA) per day (OR = 2.06). Girls who reported recurrent headaches accumulated 4.7 min less MVPA per day than those without. The prevalence of pain remains at a high level in the German youth and underscores the need for interventions to improve the health situations of children and adolescents