Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung.. 4
1.1. Beschreibung der Datengrundlage.. 6
1.2. Beschreibung der Indikatoren für Übergewicht.. 8
1.2.1. Body-Mass-Index (BMI).. 9
1.2.2. Waist to hip Ratio (WHR).. 12
1.2.3. Waist to height ratio (WHtR).. 15
1.3. Formulierung der Forschungsfrage.. 17
1.4. Fokus der Untersuchung.. 19
2. Hauptteil.. 20
2.1. Beschreibung der Untersuchungsvariablen.. 20
2.1.1. Bildung.. 21
2.1.2. Einkommen.. 22
2.1.3. Elterliches Übergewicht.. 23
2.1.4. Konsum von Erfrischungsgetränken.. 24
2.1.5. Schlafprobleme.. 26
2.1.6. Körperliche Aktivität.. 27
2.2. Methoden.. 29
2.2.1. Chi² - Teststatistik.. 29
2.2.2. Binär-logistische Regression.. 30
2.3. Ergebnisse.. 32
2.3.1. Deskriptive Statistik.. 33
2.3.2. Ergebnisse des Chi² Tests.. 41
2.3.3. Ergebnisse logistische Regression.. 47
3. Schluss.. 53
3.1. Zusammenfassung der Ergebnisse.. 53
3.2. Ausblick.. 54
4. Literaturverzeichnis.. 56
5. Anhang.. 61
1. Einleitung
Die steigenden Raten des Übergewichts sind ein Phänomen von globaler Bedeutung. So sind weltweit nach Schätzungen der „International Obesity Taskforce“ (Stand 2010) rund eine Milliarde Menschen übergewichtig (International Obesity Taskforce, 2010). Demnach gelten 200 Millionen Kinder als übergewichtig, wovon wiederum 40-50 Millionen als fettleibig zu bezeichnen sind. Die Forscher prognostizieren weiter, dass die heutige Generation der Kinder eine geringere Lebensspanne aufweisen wird als ihre Eltern. Das stimmt mit den Vorhersagen des Gesundheitsexperten Karl Lauterbach zu diesem Thema überein (Lauterbach, 2009, S. 90).
Die Entwicklung für Deutschland entspricht dem allgemeinen Trend: „Der Anteil übergewichtiger Kinder und Jugendlicher hat sich gegenüber den 1980er und 1990er- Jahren um 50 Prozent erhöht“ (Robert Koch-Institut, 2008, S. 41). Im europäischen Vergleich der übergewichtigen Jugendlichen fallen regionale Unterschiede auf. Deutschland ist dabei besser aufgestellt als mehrere Länder im Süden Europas, hatte jedoch aber noch vor zehn Jahren eine schlechtere Bilanz als die östlichen Nachbarstaaten (Lobstein & Frelut, 2003).
Das Auftreten von Übergewicht anhand verschiedener Indikatoren ist für die Betroffenen mit einer erhöhten Wahrscheinlichkeit für Krankheit und Tod verknüpft (Roche, Heymsfield, & Lohman, 1996, S. 347). Diese Tendenz lässt sich auch auf die Gruppe der übergewichtigen Kinder und Jugendlichen übertragen (Reilly & Kelly, 2010). Potentielle Folgeerkrankungen, insbesondere bei stark ausgeprägtem Übergewicht von Jugendlichen, sind sehr vielfältig (Warschburger & Petermann, 2008, S. 6 ff.). So sind etwa Diabetes mellitus Typ II, kardiovaskuläre Störungen, orthopädische Komplikationen, Schlafprobleme nur einige potentielle Folgeerscheinungen. Dies sind denkbar schlechte Voraussetzungen für die Aufrechterhaltung der Gesundheit im Erwachsenenalter. Vor allem die abnehmende Qualität der Blutgefäße soll dabei einen entscheidenden Einfluss auf die spätere Gesundheit haben (Lauterbach, 2009, S. 169). Aber nicht nur gesundheitliche, auch soziale und ökonomische Nachteile sind bei den Betroffenen zu erwarten (Gortmaker, Must, Perrin, Sobol, & Dietz, 1993). Diese Auswirkungen auf die jungen Leute sollen sogar die der körperlichen Beeinträchtigungen übertreffen (ebenda).
Verbunden mit der Beschreibung der Nachteile für den Einzelnen sind die negativen gesamtgesellschaftlichen Auswirkungen zu beachten. Vor allem der Blick auf die steigenden Ausgaben im Gesundheitswesen, welche sich bereits im mehrstelligen Milliardenbereich befinden, zeigt die Brisanz des Problems (Statistisches Bundesamt, 2013).
Den Jugendlichen kommt hierbei eine wichtige Schlüsselfunktion zu. Einerseits kann anhand der heutigen Generation der Personen unter 18 Jahren bereits eine Prognose für die späteren Folgeerkrankungen erstellt werden. Andererseits besteht das Potential für diese Gruppe spezifische Interventionen der Reduzierung von Übergewicht noch in jungen Jahren anzubieten. Für die Untersuchung des Problems scheint die „Studie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland“ (KiGGS) ideal. Sie bietet die aktuellsten, für Deutschland repräsentativen Daten zur Bewertung des Problems bei den unter 18-Jährigen. Die Forscher gehen davon aus, dass zum Zeitpunkt der Messung 2003-2006 rund 15 Prozent aller Kinder und Jugendlichen in Deutschland übergewichtig waren (Kurth & Schaffrath Rosario, 2007). Dieser Anteil entspricht einer Zahl von rund 1,7 Millionen Betroffenen allein in Deutschland.
Diese Untersuchung ermöglicht einen Vergleich zwischen verschiedenen Indikatoren für die Messung von Übergewicht. Innerhalb der medizinischen Praxis ist der Body-Mass-Index ein fest etabliertes Maß (Kurth & Schaffrath Rosario, 2007). Neben diesem Maß wurden innerhalb der Studie von medizinischem Fachpersonal in großem Umfang Daten für verschiedenste Indikatoren erhoben (Robert Koch-Institut, 2011).
Diese Bachelorarbeit widmet sich dem Vergleich ausgewählter Indikatoren für Übergewicht anhand statistischer Analysen auf Basis der „Studie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland“ (KiGGS).
1.1. Beschreibung der Datengrundlage
In diesem Abschnitt sollen die Vorüberlegungen, Methoden der Stichprobenziehungen, die Erhebung bei der Befragung sowie weitergehende Implikationen beschrieben werden. Alle wesentlichen Informationen wurden in einem Beitrag des Bundesgesundheitsblattes aus dem Jahre 2012 mit dem Titel „Die KiGGS-Studie. Bundesweit repräsentative Längs- und Querschnittstudie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen im Rahmen des Gesundheitsmonitorings am Robert Koch-Institut“ dargestellt (Hölling, et al., 2012). Diese Quelle soll im Folgenden als wesentliche Ressource in der Beschreibung der Datengrundlage zitiert werden. Alle Informationen, die sich in diesem Abschnitt nicht auf diese Quelle beziehen, sind explizit ausgewiesen.
Die KiGGS-Studie ist eine Untersuchung am Gesundheitsstand von Kindern- und Jugendlichen. Die erste Welle wurde in den Jahren 2003 bis 2006 vom Robert Koch- Institut (RKI) durchgeführt. Finanziert wird das Projekt vom Bundesgesundheitsministerium, dem Bundesministerium für Bildung und Forschung sowie dem Robert Koch-Institut (Robert Koch-Institut, 2011). Die Grundgesamtheit war die in den Melderegistern der Bundesrepublik Deutschland mit Hauptwohnsitz gemeldete Wohnbevölkerung im Alter von 0-17 Jahren. Die Stichprobenziehung erfolgte zweistufig mit der Auswahl von 167 deutschen Städten, die die Gemeindetypen und damalige räumliche Verteilung wiederspiegelten (Hempel, et al., 2006). In den Untersuchungsorten wurden im Anschluss mithilfe einer Zufallsauswahl die Adressen aus den Registern der Meldeämter gezogen (aufgeteilt nach Geburtsjahr). Es wurde ein Ausländer-Oversampling vorgenommen, um die erwartungsgemäß niedrige Response-Rate in dieser Gruppe zu minimieren. In ähnlicher Weise ist der Osten Deutschlands überrepräsentiert, um separate Ost-West-Vergleiche zu ermöglichen (Robert Koch-Institut, 2011).
Allgemein lag die Response-Rate bei 66.6 %. Von den insgesamt 17.641 Teilnehmern sind 8985 männlich und 8656 weiblich. Ziel war es pro Geburtsjahrgang 1.000 Kinder oder Jugendliche zu befragen, da anhand dieser Stichprobe „die wichtigsten Fragen mit ausreichender statistischer Genauigkeit beantwortet werden können.“ (Hempel, et al., 2006, S. 8) Anhand der auswertbaren Daten steht, statistisch gesehen, ein Kind für 800 weitere Kinder seines Alters (Robert Koch-Institut, 2011).
Die Erhebung baut zum wesentlichen Anteil auf den Angaben der Eltern auf. Ab dem Alter von 11 Jahren wurden zudem auch die Jugendlichen selbst schriftlich befragt. Die eingesetzten Fragebögen waren darüber hinaus jeweils auf die Altersbereiche der Kinder angepasst (0-2; 3-6; 7-10; 11-13 und 14-17 Jahre). Die Fragebogen umfassen unter anderem Fragen zur körperlichen Gesundheit, der psychischen Gesundheit, des Gesundheitsverhaltens. Weiterhin wurden „der Gebrauch von Arzneimitteln in den letzten 7 Tagen vor der Untersuchung, die durchgeführten Impfungen, die Inanspruchnahme medizinischer Leistungen und Informationen zu erlittenen Verletzungen erfragt.“ (Robert Koch-Institut, 2011, S. 7) Die Untersuchungen und Befragungen der Teilnehmer erfolgten direkt vor Ort in den Sample-Points. Die Untersuchungsteams bestanden aus einem Arzt, einer Zentrumsinterviewerin, einer Untersucherin und einer medizinisch-technischen Assistentin. Es wurden umfangreiche anthropometrische Messungen durchgeführt. Dazu gehören Körpergröße, Körpergewicht, Taillen- und Hüftumfang, Hautfaltendickemessung, Ellenbogenbreitemessung (vgl.1.2). Neben der Hauptuntersuchung gab es fünf Zusatzmodule. Diese wurden separat von der Hauptbefragung durchgeführt und umfassten weitere Themenschwerpunkte. Ein Beispiel ist das Ernährungsmodul „ESKIMO“.
Eine Besonderheit liegt im Design der Studie. Es soll „aktuelle Zustände (Querschnitt), Trends (wiederholte Querschnitte) und Verläufe (Längsschnitt) beschreiben [..]“ (Hölling, et al., 2012, S. 837). Mit den jeweiligen Querschnitten lassen sich beispielsweise die Altersgruppen an einem Erhebungszeitpunkt miteinander in Beziehung setzten, so beispielsweise der Querschnittsvergleich von Jugendlichen und Erwachsenen. Bei Trendanalysen werden die Probanden pro Altersgruppe über die verschiedenen Erhebungszeitpunkte hinweg verglichen. Die Längsschnittanalyse ermöglicht die Beobachtung des Gesundheitszustandes über den Lebenslauf. Vor allem ein Vergleich der einzelnen Lebensphasen (Kindheit, Jugend, Erwachsenenalter) ist hier für die Forscher von Interesse. Die gesamte Population der Studie (18 Jahrgangskohorten) soll im Längsschnitt weiter verfolgt werden. Die erste Welle der Follow-Up Befragung wurde als Telefonsurvey geplant und von 2009 bis 2012 durchgeführt. In der darauf folgenden Erhebung (KiGGS Welle 2) ist erneut eine Befragung und Untersuchung geplant. Zu jeder Erhebung aller weiteren Befragungswellen werden die Jahrgänge 0-17 angereichert, um neben den Längstschnittvergleichen auch Querschnittsvergleiche zu jedem Stichpunkt zu gewährleisten.
„Das Robert Koch Institut konnte mithilfe der bis 2003 verfügbaren Daten keine ausreichenden Antworten auf Fragen zur Verbreitung von Krankheiten, zum Gesundheitsverhalten und zu den Lebensbedingungen von Kindern und Jugendlichen in Deutschland geben“ (Hempel, et al., 2006, S. 12). Seit 2009 sind die erhobenen Daten als „Public Use File“ verfügbar. Mit der Studie soll gewährleistet sein, dass das Institut zukünftig weiterhin Empfehlungen für gesundheitspolitische Fragestellungen auf valider Datengrundlage herausgeben kann. Es ist hervor zu heben, dass die KiGGS-Basiserhebung repräsentativ für die Wohnbevölkerung der 0- bis 17-Jährigen in Deutschland für die Jahre 2003 bis 2006 ist. Damit stellt diese Studie eine der umfassendsten aktuellen Analysen zum Gesundheitsstand von Kindern und Jugendlichen in Deutschland dar.
1.2. Beschreibung der Indikatoren für Übergewicht
Innerhalb der Studie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland gab es vielfältige Analysen zur anthropometrischen Kennziffern. Dazu gehören:
„Körpergröße, Körpergewicht, Body Mass Index (BMI), Taillenumfang, Hüftumfang, Taille-Hüfte-Index (Waist-to-Hip-Ratio WHR), Taille-Größe-Index (Waist-to-Height-RatioWHtR), Hautfaltendicke, daraus errechneter Körperfettanteil sowie Kopfumfang“ (Robert Koch-Institut, 2011, S. 5). Anders als bei Erwachsenen sind bei Kindern Referenzperzentile, getrennt nach Geschlecht und Alter, eine gängige Grundlage für die Kategorisierung von Übergewicht. Damit werden die Einschätzungen den natürlichen Wachstumsschüben in der Pubertät gerecht (Kromeyer-Hauschild, et al., 2001). Da die Datenlage für Referenzwerte bei Kindern und Jugendlichen unbefriedigend war, bringt die KiGGS-Untersuchung die Kenntnisse auf einen aktuelleren Stand (Robert Koch-Institut, 2011, S. 5).
Exemplarisch sollen die anthropometrischen Kennziffern Body Mass Index (BMI), Waist-to-Hip-Ratio (WHR) und Waist-to-Height-Ratio (WHtR) miteinander verglichen werden. Es muss betont werden, dass diese Verfahren Versuche darstellen sich approximativ dem Übergewicht, verursacht durch erhöhtes Körperfett, anzunähern.
Andere Verfahren, wie die Dual Energy X-Ray Absorptiometry (DXA), versprechen höhere Genauigkeit bei der Bestimmung des Körperfettanteils im Vergleich zu konventionellen Maßen (Roche, Heymsfield, & Lohman, 1996, S. 65 ff.). Die Messung lässt ebenfalls Rückschluss auf die Knochenmasse und die fettfreie Masse im untersuchten Probanden zu (ebenda). Auch eine Zusammenlegung von DXA und der Messung der Hautfaltendicke wurde bereits erwogen (Roche, Heymsfield, & Lohman, 1996, S. 73 f.) Die Dual Energy X-Ray Absorptiometry hat sich jedoch bisher nicht gegen konventionelle Verfahren wie die Erhebung des BMI durchsetzen können. Es bleibt zu vermuten, dass die damit verbundenen Mehrkosten dafür mitverantwortlich gemacht werden können.
Das Verfahren der Hautfaltendickemessung (Kalipometrie) ist eine andere Art sich der Feststellung des Körperfetts zu nähern. Da die Hälfte des gesamten Körperfettes unter der Haut lokalisiert ist, soll die Messung der Hautfaltendicke ebenfalls einen Rückschluss auf den Gesamtköperfettanteil lassen (Roche, Heymsfield, & Lohman, 1996, S. 289 f.)
Bei der Beschreibung der Indikatoren wurde ein Fokus auf die kurze Beschreibung der Aussagekräftigkeit, vor allem im Vergleich zu anderen Indizes, gelegt. Dabei liegt ein Fokus darauf die Aussagefähigkeit und die Schwächen des Indikators hinsichtlich verschiedenster Erkrankungen hervorzuheben. Da der Body-Mass-Index in der medizinischen Praxis nach wie sehr populär ist, soll hier die Entstehungsgeschichte des Maßes kurz umrissen werden.
Es ist wichtig zu betonen, dass mit der „Studie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland“ für einige anthropometrische Maße erstmals eine Referenzpopulation für Kinder- und Jugendliche zur Verfügung steht. In dieser wurde darauf geachtet, dass Teilnehmer, die aufgrund chronischer Erkrankungen statistische Ausreißer darstellen könnten, von der weiteren Analyse ausgeschlossen wurden (Robert Koch-Institut, 2011, S. 7).
1.2.1. Body-Mass-Index (BMI)
Der Indikator wurde als relatives Gewichtsmaß nach dem zweiten Weltkrieg populär, da sich epidemiologische Studien mit der Zahl der zunehmenden kardiovaskulärer Krankheiten und Übergewicht befassten. Dies lässt sich anhand von Omran und dessen Theorie der „Epidemiological Transiton“ beschreiben (Omran, 1971). Auf der dritten Stufe des epidemiologischen Übergangs („The Age of Degenerative and Man- Made Diseases“) wird Mortalität durch vielfältige Auswirkungen von Morbidität (Herzerkrankungen, Schlaganfall) überschattet (Omran, 1971, S. 532 f.). Der Body- Mass-Index konnte zur Erforschung dieser Tendenzen einen wichtigen Beitrag leisten.
Bis in die heutige Zeit ist das Maß populär, um die Effekte von Übergewicht auf das Risiko des Eintretens verschiedenster Erkrankungen zu erforschen. Dabei scheint insbesondere die Verbindung von hohem BMI (Adipositas) und dem Auftreten von verschiedenen Erkrankungen signifikant zu sein (Nejat & Polotsky, 2010) . Diese Tendenz lässt sich jedoch nicht vollends auf die Mortalität bei Personen mit erhöhtem Body-Mass-Index und einer chronischen Herzerkrankung übertragen (Oreopoulos, et al., 2008). Generell ist jedoch ein gesunder Lebensstil, der einen niedrigen BMI einschließt, mit einer geringeren Sterbewahrscheinlichkeit verknüpft (Loef & Walach, 2012).Vor allem bei der Frage, ob kindliches Übergewicht Auswirkungen auf spätere Krankheitsentwicklung und frühzeitigen Tod hat, scheint die Lage recht eindeutig. Durch eine Meta-Analyse (Reilly & Kelly, 2010) konnte gezeigt werden, dass die überwiegende Anzahl der Studien ein signifikant erhöhtes Risiko für die Entwicklung späterer Krankheit (Diabetes, Bluthochdruck, ischämische Herzerkrankung und Schlaganfall) im Erwachsenenalter aufzeigten. Die Tendenz ließ sich für das Eintreten des frühzeitigen Todes bestätigen. Der Indikator für die Kategorisierung von Übergewicht und Fettleibigkeit war der BMI (ebenda).
Erst in den 1970er Jahren, bei einem Vergleich verschiedener verfügbarer Indikatoren für die Berechnung von relativem – und Übergewicht, wurde die bis heute prägende Bezeichnung „Body Mass Index (BMI)“ (Keys, Fidanza, Karvonen, Kimura, & Taylor, 1972, S. 331) gefunden. Dabei wurde rückgegriffen auf die Erkenntnisse von Queltelet (1796-1874), einem belgischen Mathematiker, Astronom und Statistiker (Eknoyan, 2008). Dieser war bei der Erfindung des Maßes nicht auf die Kategorisierung von Übergewicht bedacht. Vielmehr galt die Suche dem „Normalen Mensch“, der mithilfe einer Verteilungskurve um einen Mittelwert errechnet wurde. Er erkannte dabei, dass das Verhältnis von Körpergröße zu Gewicht sich schlecht mit einer Gaußschen Glocke beschreiben lässt, woraufhin er sich weiter mit der Antwortsuche beschäftigte (Eknoyan, 2008, S. 49).
Er begann mit der Untersuchung von Neugeborenen und Kindern und weitete die Forschung später auf Erwachsene aus. Schließlich entwickelte er den Quotienten, der die Körpermasse in Kilogramm mit der quadrierten Körpergröße in Metern teilt. Der Erfinder beschrieb bereits die Veränderungen des kindlichen Wachstums von Gewicht und Größe innerhalb der Pubertät und darüber hinaus das Alter, ab dem diese Veränderungen stagnieren. (Eknoyan, 2008, S. 49) Wegweisend war das von Quetelet veröffentlichte Buch “A Treatise on Man and the Development of his Facultie” (1842):
“If man increased equally in all dimensions, his weight at different ages would be as the cube of his height. Now, this is not what we really observe. The increase of weight is slower, except during the first year after birth; then the proportion we have just pointed out is pretty regularly observed. But after this period, and until near the age of puberty, weight increases nearly as the square of the height. The development of weight again becomes very rapid at puberty, and almost stops after the twenty-fifth year.“. (Quetelet 1968 zit. nach Eknoyan 2008, S.49).
Um den pubertär bedingen Wachstumsschüben beim BMI gerecht zu werden, mussten Referenzperzentile geschaffen werden. Diese geben einen Maßstab für die Kontrolle des jugendlichen (Über-) Gewichts vor. Vor allem die Beachtung von alters- und geschlechtsspezifischen Besonderheiten hat hier eine große Bedeutung. Die Referenzpopulation bestimmt jeweils die Maßstäbe für Übergewicht bei Kindern. Für den europäischen Raum war das Referenzsystem nach Rolland-Cahera bedeutend. Zur internationalen Nutzung wird das Refernzsystem nach Cole von der International Obesity Task Force empfohlen (Kurth & Schaffrath Rosario, 2007, S. 740). Ein aktuelleres, viel zitiertes Grundlagenwerk sind die von Kromeyer- Hauschild erstellen Referenzperzentile für den deutschen Raum (Kromeyer- Hauschild, et al., 2001). Entsprechend der Arbeitsgemeinschaft Adipositas im Kinder- und Jugendalter (AGA) wurden das 90. Perzentil und das 97.Perzentil für die Definition von Übergewicht und Adipositas gewählt (Wabitsch, Kunze, & Moß, 2012). Somit wird deutlich, dass Übergewicht Adipositas (Fettleibigkeit) jeweils einschließt. Das 90. Perzentlil stellt den Cut-Off dar, unter dem 90 Prozent der restlichen Fälle des untersuchten Datensatzes liegen (Bourier, 2010, S. 77). Zur Analyse wurden 17 Querschnittsuntersuchungen mit unterschiedlichen Populationen, ab 1985 einbezogen: „Die Berechnung der Perzentile basiert auf den Körperhöhen- und Körpergewichtsdaten von 17.147 Jungen und 17.275 Mädchen im Alter von 0– 18 Jahren“ (Wabitsch, Kunze, & Moß, 2012, S. 807). Dabei sind sich die Autoren bewusst, dass das Zusammenführen von verschiedenen Studien mit unterschiedlichen Grundgesamtheiten methodische Probleme mit sich bringt (ebenda, S.809). Beim Vergleich der Perzentile von Kromeyer-Hausschild und dem KiGGS-Daten kommt heraus, dass die heute als normalgewichtig geltende Kinder einen etwas höheren BMI haben als früher (Kurth & Schaffrath Rosario, 2007, S. 738). Schließlich bieten die Referenzperzentile der KiGGS-Analysen den aktuellsten Vergleichswert für Deutschland (Robert Koch-Institut, 2011). Die Schwäche des BMI liegt darin, bei der Erhebung des Körpergewichts nicht zwischen Körperfett und fettfreiem Gewebe (u.a. Muskel, Knochen, Flüssigkeit) zu unterscheiden. Weiter macht das Maß keine Angaben zur eigentlichen Verteilung des Körperfetts (Heyward & Stolarczyk, 1996, S. 68 f.; Snijder, Van Dam, Visser, & Seidell, 2006; Robert Koch-Institut, 2011).
1.2.2. Waist-to-hip ratio (WHR)
Das Maß Waist-to-hip Ratio (Taille-Hüft-Verhältnis) setzt sich aus der Messung des Taillenumfangs und des Hüftumfangs zusammen. Die dabei entstehende Verhältniszahl hat keine Einheit (Robert Koch-Institut, 2011, S. 51). Die Autoren des RKI beschreiben wie die Messung an den Kindern durchgeführt wurde:
„Taillen- und Hüftumfang wurden mit einem flexiblen, nicht elastischen Maßband (Fa. Siber Hegner, Schweiz) auf 1 mm genau gemessen. Als Taillenumfang wurde der schmalste Bauchumfang horizontal zwischen letzter Rippe und der höchsten Stelle des Darmbeinkammes bestimmt. Die Messung des Hüftumfangs erfolgte horizontal in Höhe des maximalen Gesäßumfangs.“ (Robert Koch-Institut, 2011, S. 51)
Diese Beschreibung entspricht im Wesentlichen den Richtlinien der WHO (World Health Organisation, 2005, S. 3-3-11 f.). Die Autoren schreiben jedoch vor bei entspannter Armhaltung und nach normalem Ausatmen des Probanden die Messung vorzunehmen (ebenda).
Dies sind für die Forschung wichtige Maßstäbe, da es zuvor Schwierigkeiten in der Vergleichbarkeit der Untersuchungsergebnisse gegeben hat, weil Hüft- und Bauchumfang an verschiedenen Stellen gemessen wurden (Roche, Heymsfield, & Lohman, 1996, S. 177)
Zur Errechnung der individuellen Werte wird der Umfang der Taille durch den Umfang der Hüfte geteilt. Auch die Bezeichnung „HBU“ (Quotient aus Bauchumfang und Hüftumfang) wird in den Sportwissenschaften verwendet (Berbalk, et al., 2007, S. 26).
Eine Expertengruppe der WHO hat bereits 1997 die Bedeutung des abdominalen Fettgewebes (Bauchfettes) beim Thema Übergewicht erkannt (World Health Organisation, 2008, S. 1). Im Weiteren wurde der Bedarf beschrieben, den BMI um eine Messung der Verteilung des Körperfetts zu ergänzen. Eine Empfehlung wurde für das Taille-Hüft-Verhältnis ausgesprochen (ebenda), auch da sich das Maß präziser als die Messung des Körperfettgehaltes über die Hautfaltendicke gezeigt hat (Bjorntorp, 1987). Anhand einer anderen Studie trat zutage, dass der Bauchumfang und das Taille-Hüft-Verhältnis den Gesamtkörperfettanteil etwa gleich gut vorhersagen konnten. Bei der Vorhersage des Bauchfetts konnte jedoch der Hüftumfang allein bessere Voraussagen machen (Goring, et al., 1990; Weits, Van der Beek, Wedel, & Ter Haar Romeny, 1988). Mit hohem WHR, wie auch BMI, werden diverse Risikofaktoren für Krankheiten (beispielsweise schlechte Blutfettwerte, Bluthochdruck oder Schlafstörungen) assoziiert (Roche, Heymsfield, & Lohman, 1996, S. 347).
Nichtsdestotrotz ist Waist-to-Hip Ratio ein besserer Indikator zur Abschätzung des Risikos für Typ 2 Diabetes, wie die WHO unter Anführung mehrerer Studien belegt (World Health Organisation, 2005, S. 1-1-10) Ebenso konnte vielfach gezeigt werden, dass der WHR in der Untersuchung und Vorhersage von kardiovaskulären Krankheiten vorzuziehen ist. Eine schwedische Langzeituntersuchung hat zu diesem Thema eine wichtige Vorarbeit geleistet (Larsson, et al., 1984). Dort wurde erkannt, dass in der Untersuchungspopulation (männlich, N=792, zu Beginn 54 Jahre) signifikante Ergebnisse in der Assoziation von Waist-to-hip Ratio zum Eintreten eines Schlaganfalls oder einer ischämischen Herzerkrankung vorlagen. Diese Assoziation wurde für BMI, die Messung der Hautfaltendicke oder die jeweiligen Taillen- und Hüftumfänge nicht gefunden (ebenda). Eine vergleichende Analyse von Bauchumfang, WHR und BMI ergab, dass WHR ein besseres Untersuchungswerkzeug für die Analyse kardiovaskulärer Erkrankungen darstellt als BMI. Gleichzeitig hat der WHR keinen Vorteil gegenüber dem Bauchumfang allein. Auch dies scheint sich mit den Erkenntnissen zur unterschiedlichen Validität der Maße bei der Messung des Körperfetts zu decken (Weits, Van der Beek, Wedel, & Ter Haar Romeny, 1988).
Eine andere Studie, wenn auch an älteren Probanden, unterstreicht die Bedeutsamkeit vom WHR in Assoziation von Mortalität (Price, Uauy, Breeze, Bulpitt, & Fletcher, 2006). In einem Review fasst Seidell die Ergebnisse für die Gesamtmortalität wie folgt zusammen: „The relative risks (RRs) seem to be relatively stronger in younger than in older adults and in those with relatively low BMI compared with those high BMI. [..] The waist circumference and waist-to-hip ratio seem to be better indicators of all-cause mortality than BMI.” (Seidell, 2010, S. 35).
Es bleibt zu beachten, dass der WHR je nach Referenzpopulation, Alter und Geschlecht variiert (World Health Organisation, 2008, S. 8 ff.). Bei den Geschlechterunterschieden sind entlang von Wells bereits im fetalen Stadium Unterschiede in der Körperkomposition zu sehen (Wells, 2007). Diese treten jedoch mit der Pubertät wesentlich zum Vorschein: „Adult males have greater arm muscle mass, larger and stronger bones, and reduced limb fat, but a similar degree of central abdominal fat. Females have a more peripheral distribution of fat in early adulthood.” (Wells, 2007, S. 415). Der Autor führt weiter aus, dass die verschiedene Entwicklung der Körperkomposition auf geschlechterspezifische hormonelle Unterschiede zurückzuführen ist. Diese Unterschiede machen die Anwendung des Maßes auch für Attraktivitätsforscher interessant. Eine erste Meta-Studie über die Assoziation zwischen WHR und weiblicher Attraktivität aus männlicher Perspektive wurde vor zehn Jahren publiziert (Singh, 1993). Es wurde unter anderem gezeigt, dass junge Männer, Frauen mit niedrigem WHR eine höhere Attraktivität zuschreiben und ihnen höheres reproduktives Potential zuweisen.
Auch der Einfluss des Alters auf das Maß sollte nicht außer Acht gelassen werden. Eine finnische Langzeituntersuchung (N=18.975, Alter 25-64 Jahre) aus dem Jahr 2007 zeigte, dass der WHR über einen Untersuchungszeitraum von 15 Jahren um 2.7 cm bei Männern und 4.3 cm bei Frauen stieg (Lahti-Koski, Harald, Männistö, Laatikainen, & Jousilahti, 2007). In der gleichen Zeit veränderte sich der BMI im Vergleich dazu nur unwesentlich. Für Erwachsene gibt es bereits Richtwerte, um Unter- Mittel- und Übergewicht anhand des WHR zu kategorisieren (Berbalk, et al., 2007). Anhand der repräsentativen KiGGS-Studie wurden für Jugendliche im Alter von 11 bis 17 Jahren erstmalig Referenzperzentile für den deutschen Raum erstellt (Robert Koch-Institut, 2011, S. 51).
1.2.3. Waist-to-height ratio (WHtR)
Der Maßstab setzt sich aus dem Verhältnis von Taillenumfang zu Körpergröße zusammen. (Robert Koch-Institut, 2011, S. 55) Die Richtlinien zum Messvorgang sind auch bei diesem Maß in der Praxis zu beachten (World Health Organisation, 2005). Die genaue Messung des Taillenumfangs anhand der KiGGS-Studie ist bereits beschrieben worden (vgl. 1.2.2).
Bei Untersuchung der Verhaltensfaktoren für einen hohen WHtR bei Schulkindern in Finnland (N=604) kam zutage, dass unregelmäßiges Frühstück, Fernsehkonsum und körperliche Inaktivität während der Schulpausen wichtige Indikatoren für einen erhöhten Messwert waren (Lehto, Ray, Lahti-Koski, & Roos, 2011). Die Ergebnisse waren in gleicher Weise mit WC (Taillenumfang) und WHtR assoziiert.
Der Wert 0.5 stellt in der Praxis auch für Kinder einen einfachen Richtwert dar, um überschüssiges Fett zu messen (Kuba, Leone, & Damiani, 2013; Taylor, Williams, Grant, Taylor, & Goulding, 2011). Diese Darstellung wird aus anderer Quelle bestätigt: “This measure has been proposed to be equally appropriate for use in adults and children, in both boys and girls and at all ages >5 years” (McCarthy, 2006, S. 389). Der Autor empfiehlt jedoch weitere Untersuchungen zur Nützlichkeit der 0.5 Grenze durchzuführen. Eine Studie mit dem Untersuchungsgebiet der alters- und geschlechtsspezifischen Exponenten beim kindlichen WHtR kam zu der Feststellung, dass das Maß einen geeigneten Prädiktor für die Analyse des Körfetts bietet: „Simply dividing waist circumference by height (WHtRa) correctly discriminates between children and adolescents with low and high levels of total and central fat at least 90% of the time.“ (Taylor, Williams, Grant, Taylor, & Goulding, 2011, S. 1062). Zur Kontrolle des tatsächlichen Körperfettanteils wurde die Methode der Dual-Energy X- ray Absorptiometry (DXA) angewendet.
WHR gilt im Gegensatz zum BMI als zuverlässigeres Maß in der Vorhersage von Herz-Kreislauf-Erkrankungen (Browning, Hsieh, & Ashwell, 2010; McCarthy, 2006). Ferner führen die Autoren die Einfachheit in der praktischen Anwendung für die Kommunikation gesundheitlicher Interventionen mit der Losung „keep your waist circumference to less than half your heigh” an (Browning, Hsieh, & Ashwell, 2010, S. 266). Eine Untersuchung an Schulkindern in Taiwan hat sich das Taille – Größen-Verhältnis als gutes Maß zum Abschätzen des Kardiometabolischen Risikos bestätigt, selbst bei Individuen, die als „gesund“ entlang BMI und Hüftumfang galten (Li, Li, Chen, & Chang, 2013).
Anhand einer Meta-Analyse wurde die Assoziation von WHtR zum Eintreten eines späteren Typ 2-Diabetes untersucht. Das Maß wurde dabei in Vergleich zu anderen gebräuchlichen Indikatoren für Übergewicht (BMI, WC, WHR) gestellt und verglichen: „The present meta-analysis showed that WHtR has a modestly but statistically greater importance than BMI and WHR in prediction of diabetes.“ (Kodama, et al., 2012, S. 959) Allerdings betonen die Autoren, dass die Messung der Körpergröße in Ergänzung des Taillenumfangs keinen gesonderten Nutzen brachte.
Im europäischen Kontext wurden innerhalb der Helena-Studie zwischen 2006 und 2007 Jugendliche (N=1097) im Alter zwischen 12.5 und 17.5 Jahren befragt (Kondaki, et al., 2011). Anhand der Messziffern konnten die verschiedenen Indikatoren (BMI, WHR, WHtR, WC, Hautfaltendicke und Fettmassenmessung) mit den Messwerten der Insulinresistenz in Beziehung gesetzt werden. Die Ergebnisse zeigten, dass der Taillenumfang (WC) und das Taille-Köpergrößen-Verhältnis stärker mit den Maßen zur Insulinresistenz korrelieren als andere Maße. Eine andere Untersuchung zum Vergleich der Maße BMI und WHtR mit kardio-metabolischen Parametern bei Kindern (N=175) im Alter von 6-10 Jahren in Brasilien brachte allerdings zutage, dass die Maße in gleicher Weise sensitiv für das Screening von Insulinresistenz waren (Kuba, Leone, & Damiani, 2013).
Für den deutschen Raum ließen sich beim Vergleich zweier Langzeitstudien wichtige Erkenntnisse beim Indikatorenvergleich ziehen (Schneider, et al., 2010). Die Autoren hatten zum Ziel die Risikoabschätzung für verschiedene Gewichtsmaße mit dem Eintreten von kardiovaskulären Erkrankungen und Tod zu untersuchen. Sie verglichen dabei WHtR, WHR und BMI und WC. Die Studien DETECT (N=6355, mit einer durchschnittlichen Untersuchungsdauer von 3,3 Jahren) und SHIP (N=4297, mit einer durchschnittlichen Untersuchungsdauer von 8,5 Jahren) haben ergeben, dass Waist-to-heigt-Ratio (WHtR) sich als bester Prädiktor für kardiovaskuläre Erkrankungen und Tod hervorgetan hat (Schneider, et al., 2010).
Vor allem die Frage, ob der Taillenumfang allein bereits aussagekräftig als Index für spätere Erkrankungen ist, beschäftigt Experten. Mc Carthy bestätigt, dass bei der Messung vom Taillenumfang die Erhebung der Größe eine sinnvolle Ergänzung darstellt (McCarthy, 2006).
[...]