title: Variability and Stability of Physical Activity in Children and Adolescents – Activity Compensation from a Public Health Perspective
title: Variabilität und Stabilität körperlicher Aktivität bei Kindern und Jugendlichen – Aktivitätskompensation aus Public Health Perspektive
Creators: name: Beck, Franziska
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2024
Subjects: subject: physical activity
subject: children
subject: adolescents
subject: activity compensation

description: Regular physical activity (PA) is associated with various short- and long-term health benefits in children and adolescents and can prevent suffering from non-communicable diseases in adulthood (Janssen &amp; LeBlanc, 2010; Poitras et al., 2016; Warburton &amp; Bredin, 2017). To address these benefits, PA guidelines exist worldwide (Rütten &amp; Pfeifer, 2016; World Health Organization, 2010). Despite these recommendations and the known health benefits, inactivity of children and adolescents remains a global issue (Guthold et al., 2020). Though numerous interventions have aimed to modulate children’s PA to the recommended levels, PA promotion programs have had mixed success and changes are typically not sustained (Dobbins et al., 2013; Messing et al., 2019). To develop interventions and to efficiently promote PA levels, there is a need to have a deeper look on (habitual) PA behavior in terms of stability and variability of PA as this may help to understand and promote activity behavior of children and adolescents in a holistic way. In general, PA levels in children and adolescents underly variability that occurs in everybody’s daily life (affected by for example weather, season, age…), as it is unlikely on a within subject level, that one would engage in the same amount of PA each day. Overall, it is determined that the intra-individual variability of children’s and youths’ PA level deviates from their mean PA level with ±20-25% (Eisenmann &amp; Wickel, 2009; Levin et al., 1999). Further impacts based on various factors associated with health behavior (socioecological model (McLeroy et al., 1988)) can cause greater changes in PA behavior than the regular intra-individual variability of ±20-25%. In Manuscript A we illustrate how this variability is or is not affected by policy restrictions during the Covid-19 pandemic and therefore, we conducted a rapid review aiming to get on overview of changes in PA levels during lockdown. However, in the context of PA, the issue of stability of PA is particularly relevant from a public health perspective as epidemiological studies highlight that continuous and stable activity behavior reduces the risk of several diseases (Hernelahti et al., 2004; Twisk et al., 2000). According to Rowland (1998), there exists a biological control mechanism (ActivityStat hypothesis), that leads to stable PA levels, i.e. activity compensation. Activity compensation suggests, that an increase of PA at one time point may result in a subsequent decrease of PA at another time point (and vice versa), in order to maintain energy stability over time (Gomersall et al., 2013; Rowland, 1998). However, activity compensation is poorly understood. As such, this thesis wants to explore activity compensation in children and adolescents from a public health perspective using different measurement approaches. To measure variability and stability, respectively compensatory behavior, different measurement methods are available. Firstly, to gain information about the compensatory mechanism, device-based approaches can be used as these produce quantifiable and accurate values (Reilly et al., 2008). One example for device-based methods is accelerometry. These devices need to be validated and calibrated for each age group as body structures and thus, locomotion is not equal in children and adults (Ridgers &amp; Fairclough, 2011; Strath et al., 2013) (Manuscript B). Having then appropriate measurement methods on hand, compensatory behavior can be assessed. Overall, there is an ongoing debate concerning whether activity compensation occurs (Reilly, 2011; Wilkin, 2011) and further, little is known about how compensation may occur, to whom it may occur, and any reasons for its occurrence. Thus, before conducting empirical studies concerning activity compensation, there is a need to get knowledge about the state of research. Therefore, we performed a systematic review to get an overview of compensatory behavior in children and adolescents aged 0-19 years (Manuscript C). By including only studies with a device-based approach, compensatory mechanisms were analyzed across different categories, which seemed to be helpful for understanding compensation. Within the 77 included studies, the ActivityStat hypothesis could be neither confirmed nor rejected with a prevalence of compensation in 50% of the included studies and a tendency of compensation within interventional studies. Further, the results highlighted that little research had explored influencing factors of compensatory responses. Finally, there was a lack of consistency in methodology used to assess compensation (e.g., between-person or group analyses, varying timespans of potential compensatory responses, study designs, etc.), making it difficult to draw firm conclusions surrounding the existence of an ActivityStat. To address these limitations, we performed a secondary data analysis of the CRreActivity study data (Manuscript D) and focused on the timespan of compensation as well as sociodemographic data (age, weight status and socioeconomic status (SES)) as potential moderators for compensatory behavior in (pre)adolescent girls. The data indicated compensatory behavior within-day (morning-afternoon) as well as between-day (weekdays-weekend days) in about 60% of all observation points. Further multilevel analysis indicated that sociodemographic data did not moderate activity compensation and this behavior is rather a quite individual behavior. Summarizing the findings from the previous compensation articles, inconclusive results concerning activity compensation in children and adolescents could be identified. Even if device-based activity monitoring is essential in providing quantitative data and assessing compensatory behavior, it seems not to be sufficient enough to holistically understand activity compensation in children and adolescents. Especially, to provide insights into the behavioral context of activity compensation as well as perception and influencing factors, subjective measurement tools can be helpful to gain a deeper and more holistic understanding of activity compensation. Thus, the following articles focus on subjective measurements and their usefulness in measuring activity behaviors, respectively activity compensation. To focus on individuals and get more information about perception and influencing factors, we conducted a qualitative study (ComPAS study) addressing adolescents aged 11-15 years (Manuscript E). By comparing an activity diary over one week with a habitual weekly schedule (self-reported), we analyzed deviations in PA levels and potential subsequent compensatory responses. Our analyses indicated inconclusive results concerning occurrence and timespan of compensatory responses. Furthermore, few adolescents perceived that they compensated. However, the interviews identified potential influencing factors for compensatory behavior (e.g., social support, weather, routines…) and thus, may explain the inconclusive results. Especially social support played an important role in activity compensation. This was also confirmed in our last empirical study (MoMo study). Thus, in Manuscript F, the aim of this study was to investigate the influence of the family environment, specifically SES, parental support, and having siblings on Covid-19-related changes of PA and screen time behavior in 317 (170 boys, 147 girls) German preschool children using longitudinal data. The results supported the findings of Manuscript E, stating that even if preschool children had a lack of activity due to closure of sports clubs and kindergarten (variability of habitual PA), children receiving parental support seemed to compensate this loss of activity by being active at home (supported by their parents/siblings). In summary, the findings highlighted that there are various levels that could lead to perturbation and thus changes in one’s habitual PA behavior. Following the ActivityStat hypothesis, this variability could be compensated by adapting the PA levels followed by a stable PA level. Our studies investigating compensatory behavior with various measurement methods suggested that whilst compensatory responses may not be consistently predicted, most children and adolescents, regardless of their age, sex/gender or other sociodemographic data, tend to compensate their activity to some degree. Further, the findings of this thesis support a complex interaction between biological control (stating the existence of an ActivityStat) and one’s (social and physical) environment (e.g., social support, weather, routines), though further exploration of compensation thresholds and timespans of compensatory responses are needed by using a combination of device-based and subjective measurement methods.
description: Regelmäßige körperliche Aktivität (kA) ist mit verschiedenen kurz- und langfristigen gesundheitlichen Vorteilen für Kinder und Jugendliche verbunden und kann dazu beitragen, chronische, nicht übertragbare Krankheiten im Erwachsenenalter zu verhindern (Janssen &amp; LeBlanc, 2010; Poitras et al., 2016; Warburton &amp; Bredin, 2017). Um von diesen Vorteilen zu profitieren, existieren weltweit Aktivitätsrichtlinien (Rütten &amp; Pfeifer, 2016; World Health Organization, 2010). Trotz dieser Empfehlungen und der bekannten gesundheitlichen Vorteile bleibt die Inaktivität von Kindern und Jugendlichen ein globales Problem (Guthold et al., 2020). Obwohl zahlreiche Interventionen darauf abzielten, die Aktivität von Kindern auf die empfohlenen Levels zu modulieren, waren Aktivitätsförderungsprogramme nur teilweise erfolgreich, und Veränderungen werden in der Regel nicht aufrechterhalten (Dobbins et al., 2013; Messing et al., 2019). Um Interventionen zu entwickeln und kA Levels effizient zu fördern, ist es erforderlich, einen tieferen Blick auf (gewohnheitsmäßiges) kA-Verhalten im Hinblick auf Stabilität und Variabilität zu werfen, da dies dazu beitragen kann, das Aktivitätsverhalten von Kindern und Jugendlichen ganzheitlich zu verstehen und zu fördern. Generell unterliegt die kA von Kindern und Jugendlichen einer Variabilität, die im täglichen Leben jedes Einzelnen auftritt (beeinflusst durch z.B. Wetter, Jahreszeit, Alter usw.), da es unwahrscheinlich ist, dass jemand auf individueller Ebene jeden Tag die gleiche Menge an Aktivität aufweist. Insgesamt wird festgestellt, dass die intra-individuelle Variabilität des kA-Niveaus von Kindern und Jugendlichen mit ±20-25 % von ihrem mittleren kA-Niveau abweicht (Eisenmann &amp; Wickel, 2009; Levin et al., 1999). Weitere Einflüsse basierend auf verschiedenen Faktoren im Zusammenhang mit Gesundheitsverhalten (sozioökologisches Modell (McLeroy et al., 1988)) können größere Veränderungen im Aktivitätsverhalten verursachen als die reguläre intraindividuelle Variabilität von ±20-25%. In Manuskript A veranschaulichen wir, wie die Variabilität der kA nach politischen Einschränkungen, die das gewohnheitsmäßige Verhalten beeinflussen, aussehen könnte. Wir führten hierzu ein Rapid Review durch, um einen Überblick über Veränderungen im Aktivitätsverhalten während der Covid-19-Pandemie zu erhalten. Im Zusammenhang mit kA ist jedoch die Frage der Stabilität von kA aus Public-Health-Perspektive besonders relevant, da epidemiologische Studien darauf hinweisen, dass kontinuierliches und stabiles Aktivitätsverhalten das Risiko für verschiedene Krankheiten reduziert (Hernelahti et al., 2004; Twisk et al., 2000). Laut Rowland (1998) gibt es einen biologischen Steuermechanismus (ActivityStat Hypothese), der zu stabilen Aktivitätsniveaus führt, d.h. Aktivitätskompensation. Aktivitätskompensation deutet darauf hin, dass eine Zunahme der kA zu einem bestimmten Zeitpunkt zu einer nachfolgenden Abnahme der kA zu einem anderen Zeitpunkt führen kann (und umgekehrt), um die Energiestabilität im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten (Gomersall et al., 2013; Rowland, 1998). Die Aktivitätskompensation ist jedoch unzureichend untersucht und verstanden. Diese Arbeit versucht daher, die Aktivitätskompensation bei Kindern und Jugendlichen aus Public-Health-Perspektive unter Verwendung unterschiedlicher Messmethoden zu erforschen. Zur Messung von Variabilität und Stabilität bzw. Kompensationsverhalten stehen verschiedene Messmethoden zur Verfügung. Zunächst können gerätebasierte Ansätze verwendet werden, um Informationen über den Kompensationsmechanismus zu erhalten, da diese quantifizierbare und genaue Werte liefern (Reilly et al., 2008). Ein Beispiel für gerätebasierte Methoden sind Beschleunigungssensoren. Diese Geräte müssen für jede Altersgruppe kalibriert werden muss, da sich Körpereigenschaften und somit die Fortbewegung bei Kindern und Erwachsenen unterscheiden (Ridgers &amp; Fairclough, 2011; Strath et al., 2013) (Manuskript B). Sobald geeignete Messmethoden zur Verfügung stehen, kann das kompensatorische Verhalten bewertet werden. Generell gibt es eine anhaltende Debatte darüber, ob Aktivitätskompensation stattfindet (Reilly, 2011; Wilkin, 2011), und darüber hinaus ist wenig darüber bekannt, wie Kompensation auftreten kann, bei wem sie auftreten kann und aus welchen Gründen sie auftritt. Bevor empirische Studien zur Aktivitätskompensation durchgeführt werden, ist es erforderlich, einen Überblick über den Forschungsstand zu erhalten. Daher haben wir als ersten Schritt eine systematische Übersichtsarbeit geschrieben, um einen Überblick über das Kompensationsverhalten bei Kindern und Jugendlichen zu erhalten (Manuskript C). Es wurden nur Studien mit gerätebasiertem Ansatz eingeschlossen und Kompensationsmechanismen in verschiedenen Kategorien analysiert, was für das Verständnis der Kompensation hilfreich zu sein schien. Anhand der 77 eingeschlossenen Studien konnte die ActivityStat Hypothese weder bestätigt noch abgelehnt werden, wobei in 50% der eingeschlossenen Studien eine Tendenz zur Kompensation in interventionsbasierten Studien festgestellt wurde. Die Ergebnisse zeigten jedoch, dass wenig Forschung die beeinflussenden Faktoren kompensatorischer Reaktionen untersucht hatte. Schließlich mangelte es an Konsistenz in der angewandten Methodik zur Bewertung von Kompensation (z. B. zwischen Personen oder Gruppenanalysen, unterschiedliche Zeiträume, Studiendesigns usw.), was es schwierig macht, konsistente Schlussfolgerungen zur Existenz eines ActivityStat zu ziehen. Um diese Einschränkungen zu adressieren, führten wir eine Sekundärdatenanalyse der CReActivity Daten durch (Manuskript D) und konzentrierten uns auf den Zeitraum der Kompensation sowie auf soziodemografische Daten (Alter, Gewichtsstatus und sozioökonomischer Status) als potenzielle Moderatoren für kompensatorisches Verhalten bei präadoleszenten Mädchen. Die Daten zeigten kompensatorisches Verhalten innerhalb des Tages (Morgen-Nachmittag) sowie zwischen den Tagen (Wochentage-Wochenendtage) bei etwa 60% aller Beobachtungspunkte. Mehrebenen-Analysen deuteten darauf hin, dass soziodemografische Daten keine Aktivitätskompensation moderierten und dieses Verhalten eher ein individuelles Verhalten ist. Zusammenfassend konnten aus den vorherigen Artikeln zur Kompensation uneindeutige Ergebnisse bezüglich der Aktivitätskompensation bei Kindern und Jugendlichen identifiziert werden. Selbst wenn die gerätebasierte Aktivitätserfassung hilfreich ist, um quantitative Daten zu generieren und kompensatorisches Verhalten zu bewerten, scheint sie nicht ausreichend genug zu sein, um die Aktivitätskompensation bei Kindern und Jugendlichen ganzheitlich zu verstehen. Insbesondere zur Erklärung des Verhaltenskontexts der Aktivitätskompensation sowie der Wahrnehmung und Einflussfaktoren können subjektive Messinstrumente hilfreich sein. Daher haben sich die folgenden Artikel auf subjektive Messungen und deren Nützlichkeit zur Erfassung von Aktivitätsverhalten bzw. Aktivitätskompensation konzentriert. Um sich auf Einzelpersonen zu konzentrieren und mehr Informationen über Wahrnehmung und Einflussfaktoren zu erhalten, führten wir eine qualitative Studie (ComPAS-Studie) mit Jugendlichen im Alter von 11-15 Jahren durch (Manuskript E). Durch den Vergleich eines Aktivitätstagebuchs über eine Woche mit einem gewohnheitsmäßigen Wochenplan (selbstberichtet) analysierten wir Abweichungen und potenzielle anschließende kompensatorische Reaktionen. Unsere Analysen zeigten inkonsistente Ergebnisse hinsichtlich der Häufigkeit und des Zeitrahmens der Kompensation. Darüber hinaus gaben nur wenige Jugendliche an, dass sie kompensierten. Die Interviews identifizierten jedoch potenziell beeinflussende Faktoren für kompensatorisches Verhalten (z. B. soziale Unterstützung, Wetter, Routinen usw.) und können somit die widersprüchlichen Ergebnisse erklären. Insbesondere soziale Unterstützung spielte eine wichtige Rolle bei der Aktivitätskompensation. Dies wurde auch in unserer dritten empirischen Studie (MoMo-Studie) veranschaulicht. Die Studie in Manuskript F hatte zum Ziel, den Einfluss des familiären Umfelds, insbesondere des sozioökonomischen Status, der elterlichen Unterstützung und des Vorhandenseins von Geschwistern auf Covid-19-bedingte Veränderungen des körperlichen Aktivitäts- und Bildschirmzeitverhaltens bei 317 (170 Jungen, 147 Mädchen) deutschen Vorschulkindern anhand von Längsschnittdaten zu untersuchen. Die Ergebnisse unterstützten die Ergebnisse von Manuskript E und zeigten, dass selbst, wenn Vorschulkinder aufgrund der Schließung von Sportvereinen und Kindergärten einen Mangel an Aktivität hatten (Variabilität der habituellen kA), Kinder, die elterliche Unterstützung erhielten, diesen Verlust an Aktivität durch Aktivitäten zu Hause zu kompensieren schienen (unterstützt von ihren Eltern/Geschwistern). Zusammenfassend zeigen die Ergebnisse, dass es verschiedene Faktoren gibt, die zu Störungen des gewohnheitsmäßigen Aktivitätsverhaltens führen können. Nach der ActivityStat-Hypothese könnte diese Variabilität durch Anpassung der Aktivitätsniveaus und anschließendes Erreichen eines stabilen Aktivitätsniveaus kompensiert werden. Unsere Studien zur Erforschung kompensatorischen Verhaltens legten nahe, dass zwar kompensatorische Reaktionen nicht konsistent vorhergesagt werden können, die meisten Kinder und Jugendlichen unabhängig von Alter, Geschlecht oder anderen soziodemografischen Daten aber dazu tendieren, ihre Aktivität in gewissem Maße zu kompensieren. Darüber hinaus belegen die Ergebnisse dieser Arbeit eine komplexe Interaktion zwischen der biologischen Kontrolle (d. h. dem Vorhandensein eines ActivityStats) und dem (sozialen und physischen) Umfeld (z. B. soziale Unterstützung, Wetter, Routinen). Eine weitere Exploration von Kompensationsgrenzen und Zeitrahmen ist jedoch durch die Verwendung einer Kombination von gerätebasierten und subjektiven Messmethoden erforderlich.