Physikalische Medizin, Rehabilitationsmedizin, Kurortmedizin 2016; 26 - A76
DOI: 10.1055/s-0036-1587678

Altersspezifische Unterschiede des Heidelberger Health Scores 3.0

S Ziesche 1, M Köppel 1, K Weiß 1, G Huber 1
  • 1Arbeitsbereich Prävention und Rehabilitation, Institut für Sport und Sportwissenschaft, Universität Heidelberg

Einleitung: Der sitzende Lebensstil in Freizeit und Beruf und deren negative gesundheitliche Folgen rücken als Risikofaktor für Erkrankungen des Muskel-Skelettsystems in den Fokus wissenschaftlicher Forschung und unternehmerischen Handelns. Mit dem Einsatz des eigens entwickelten Fragebogen-Tools, Heidelberger Health Score 3.0 (HHS 3.0), sollen frühzeitig Beschäftigte mit Handlungsbedarf erfasst werden, um Krankheitsfolgen frühzeitig entgegenzuwirken. Hierbei werden altersspezifische Unterschiede in der Abnahme des Gesamtscores und körperlicher Aktivität sowie eine Zunahme der Sitzzeiten in Abhängigkeit des Alters vermutet. Methode: Erhoben wurde der Heidelberger Health Score 3.0 (HHS 3.0) an 8 Arbeitsplätzen, n = 684. Der Fragebogen beinhaltet einzelne Module mit denen unter anderem die täglichen Sitzzeiten und das Aktivitätsvolumen erfasst werden. Die Überprüfung der Zusammenhangshypothesen wurde mit Korrelations- und linearer Regressionsanalysen realisiert. Ergebnisse: Die Stichprobe besitzt ein medianes Alter von 38 Jahren. Zwischen Alter und dem HHS 3.0-Gesamtscore zeigt sich ein signifikanter negativer Zusammenhang von r (683)=–0,35 [95%-KI =–0,29, –0,44] (p < 0,001) mit einer Varianzaufklärung von R2 = 12% und einem signifikanten Regressionskoeffizienten von ß=–0,32 (p < 0,001). Kein Zusammenhang konnte zwischen den Aktivitätsscores des HHS 3.0 und dem Alter gefunden werden (Freizeitaktivität rsp = 0,02 (p = 0,63), Sitzzeiten rsp = 0,06 (p = 0,14)). Diskussion: Die Ergebnisse zeigen, dass die Arbeitsfähigkeit in einem direkt linearen Zusammenhang mit dem Alter steht und pro Dekade um durchschnittlich drei HHS 3.0 Punkte abnimmt. Entgegen unserer Annahmen konnte zwischen dem Alter und den täglichen Sitzzeiten sowie der Aktivität kein Zusammenhang ermittelt werden. Inwieweit diese Zusammenhänge generalisierbar sind oder letztlich auf die hierarchische Struktur der Daten zurückzuführen ist, soll mithilfe von Subgruppen- bzw. Mehrebenenanalysen eruiert werden.