Gesundheitswesen 2014; 76(07): 453-461
DOI: 10.1055/s-0034-1372619
Originalarbeit
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Identifizierung und Charakterisierung von Gesundheitsverhaltenstypen bei 11- bis 17-Jährigen Jungen und Mädchen – Eine Clusteranalyse auf Basis der Daten des Kinder- und Jugendgesundheitssurveys (KiGGS)

Identification and Characterisation of Health Behaviours in 11- to 17-Year-Old Adolescents: A Cluster Analysis Based on the German Health Interview and Examination Survey for Children and Adolescents
T. Höpker
1   Abteilung Epidemiologie von Krebserkrankungen, AG Nationale Kohorte, Deutsches Krebsforschungszentrum, Heidelberg
,
T. Lampert
2   Fachgebiet GBE, Robert Koch-Institut, Berlin
,
J. Spallek
3   AG3 Epidemiologie & International Public Health, Fakultät für Gesundheitswissenschaften, Universität Bielefeld, Bielefeld
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Publication History

Publication Date:
10 July 2014 (online)

Zusammenfassung

Hintergrund: Gesundheitsverhaltensweisen werden in der Jugendphase gebildet oder gefestigt und können in späteren Lebensjahren zu Erkrankungen mit hoher Krankheitslast, verminderter Lebensqualität und frühzeitiger Mortalität führen. Ziel dieser Analyse ist die Identifizierung von Clustern verschiedener Gesundheitsverhaltenstypen und die Charakterisierung der Clusterzugehörigkeit anhand unterschiedlicher soziodemografischer und sozioökonomischer Faktoren.

Methodik: Basierend auf den Daten des Kinder- und Jugendgesundheitssurveys (KiGGS) wurden 6 813 Jugendliche im Alter von 11 bis 17 Jahren zur Identifizierung der Cluster mittels Two-Step-Clusteranalyse herangezogen. Im Anschluss einer Diskriminanzanalyse zur Prüfung der Stabilität und Validität der Clusterlösung wurde die Assoziation zwischen Clusterzugehörigkeit und möglichen Determinanten mittels binärer logistischer Regressionsanalysen ausgewertet.

Ergebnisse: Nach der Auswertung konnten die 11- bis 13-Jährigen in 5 Cluster, die 14- bis 17-Jährigen in 3 Cluster zusammengeführt werden. In beiden Altersgruppen konnten ein eher gesundheitsförderndes sowie -schädigendes Cluster identifiziert werden. In diesen Clustern zeigte sich die stärksten Assoziationen zwischen Clusterzugehörigkeit und determinierenden Faktoren (z. B. Rauchstatus von Freunden, Gewichtsstatus, Alter). Für die Clusterbildung waren vor allem körperliche Aktivität sowie Tabak- und Alkoholkonsum maßgeblich verantwortlich.

Schlussfolgerung: Die Ergebnisse dieser Untersuchung – insbesondere die Identifizierung und Charakterisierung von Jugendlichen mit gesundheitsriskanten Verhaltensweisen – liefern einen wichtigen Beitrag für die Ableitung von zielgruppenspezifischer Interventionen der Prävention und Gesundheitsförderung.

Abstract

Background: Negative patterns of health behaviour regarding health are developed and solidified internalised in adolescence. In later years, they can lead to diseases which contribute to a high burden of disease, reduced quality of life and premature mortality in later years. The purpose of this analysis is the identification of clusters with different health behavioural types and the characterisation of cluster membership on the basis of different socio-economic and socio-demographic factors.

Methods: Based on the dataset of the German Health Interview and Examination Survey for Children and Adolescents (KiGGS), 6 813 adolescents aged between 11 and 17 years were included in the identification of the clusters by a 2-step cluster analysis. Subsequent to the discriminant analysis for testing the stability and validity of the cluster solutions, the associations between cluster membership and possible determinants were evaluated by binary logistic analysis.

Results: After that adolescents aged 11–13 years could be merged to 5 clusters, whilst adolescents aged 14–17 years could be merged to 3 clusters. In both age groups, clusters manifesting tendencies conducive to and clusters manifesting tendencies not conducive to health promotion could be identified. In these clusters, the strongest association between cluster membership and the determining factors (e. g., smoking status of friends, health status) could be found. Primarily responsible for cluster generation were physical activity as well as tobacco and alcohol consumption.

Conclusion: The results of this analysis – especially the identification of clusters based on adolescents with behavioural patterns unconducive to long-term health – represent a contribution to creating interventions specific to target groups with regard to preventative education and health promotion.

 
  • Literatur

  • 1 Raithel J. Gesundheitsrelevantes Verhalten und Lebensstile Jugendlicher. Lengerich: Pabst Science Publishers; 2004
  • 2 Langness A, Richter M, Hurrelmann K. Gesundheitsverhalten im Jugendalter: Ergebnisse der internationalen „Health Behaviour in School-aged Children“-Studie. Gesundheitswesen 2005; 67: 422-431
  • 3 Ezzati M, Vander Hoorn S, Rodgers A et al. Comparative Risk Assessment Collaborating Group . Estimates of global and regional potential health gains from reducing multiple major risk factors. The Lancet 2003; 362: 271-280
  • 4 Neubauer S, Welte R, Beiche A et al. Mortality, morbidity and costs attributable to smoking in Germany: update and a 10-year comparison. Tobacco Control 2006; 15: 464-471
  • 5 Von Troschke J. Gesundheits- und Krankheitsverhalten. In: Hurrelmann K, Laaser U, Razum O. Hrsg Handbuch Gesundheitswissenschaften. 4., vollst. überarb. Aufl. Weinheim, München: Juventa Verlag; 2006: 529-559
  • 6 Kolip P. Gesundheitliches Risikoverhalten im Jugendalter: Epidemiologische Befunde und Ansätze zur Prävention. In: Kolip P. Hrsg Programme gegen Sucht. Internationale Ansätze zur Suchtprävention im Jugendalter. Weinheim, München: Juventa Verlag; 1999: 7-26
  • 7 Irwin CA, Scott JB, Uhler Cart C. America’s adolescents: Where have we been, where are we going?. Journal of Adolescent Health 2002; 31: 91-121
  • 8 De Vries H, van’t Riet J, Spigt M et al. Clusters of lifestyle behaviors: Results from the Dutch SMILE study. Preventive Medicine 2008; 46: 203-208
  • 9 Karvonen S, Abel T, Calmonte R et al. Patterns of health-related behaviour and their cross-cultural validity – A comparative study on two populations of young people. Sozial- und Präventivmedizin 2000; 45: 35-45
  • 10 Sanchez A, Norman GJ, Sallis JF et al. Patterns of Correlates of Physical Activity and Nutrition Behaviors in Adolescents. American Journal of Preventive Medicine 2007; 32: 124-130
  • 11 Sabbe D, de Bourdeaudhuij I, Legiest E et al. A cluster-analytical approach towards physical activity and eating habits among 10-year-old children. Health Education Research 2008; 23: 753-762
  • 12 Dodd LJ, Al-Nakeeb Y, Nevill A et al. Lifestyle risk factors of students: A cluster analytical approach. Preventive Medicine 2010; 51: 73-77
  • 13 Landsberg B, Plachta-Danielzik S, Lange D et al. Clustering of lifestyle factors and association with overweight in adolescents of the Kiel Obesity Prevention Study. Public Health Nutrition 2010; 13: 1708-1715
  • 14 Plachta-Danielzik S, Landsberg B, Johannsen M et al. Determinants of the prevalence and incidence of overweight in children and adolescents. Public Health Nutrition 2010; 13: 1870-1881
  • 15 Hölling H, Kamtsiuris P, Lange M et al. Der Kinder- und Jugendgesundheitssurvey (KiGGS): Studienmanagement und Durchführung der Feldarbeit. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 2007; 50: 557-566
  • 16 Lampert T, Mensink GBM, Romahn N et al. Körperlich-sportliche Aktivität von Kindern und Jugendlichen in Deutschland. Ergebnisse des Kinder- und Jugendgesundheitssurveys (KiGGS). Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 2007; 50: 634-642
  • 17 Te Velde S, de Bourdeaudhuij I, Thorsdottir I et al. Patterns in sedentary and exercise behaviors and associations with overweight in 9–14-year-old boys and girls – a cross-sectional study. BMC Public Health 2007; 7: 16
  • 18 Ottevaere C, Huybrechts I, Benser J et al. Clustering patterns of physical activity, sedentary and dietary behavior among European adolescents: The HELENA study. BMC Public Health 2011; 11: 328
  • 19 Höpker T. Identifizierung und Charakterisierung von Gesundheitsverhaltenstypen. Eine Clusteranalyse von 11- bis 17-Jährigen auf Grundlage des Kinder- und Jugendgesundheitssurveys (KiGGS). Universität Bielefeld: Masterarbeit, o. Verl.; 2011
  • 20 Lampert T, Sygusch R, Schlack R. Nutzung elektronsicher Medien im Jugendalter. Ergebnisse des Kinder- und Jugendgesundheitssurveys (KiGGS). Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 2007; 50: 643-652
  • 21 Mensink GBM, Keiser C, Richter A. Lebensmittelverzehr bei Kindern und Jugendlichen in Deutschland. Ergebnisse des Kinder- und Jugendgesundheitssurveys (KiGGS). Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 2007; 50: 609-623
  • 22 Lampert T, Thamm M. Tabak-, Alkohol- und Drogenkonsum von Jugendlichen in Deutschland. Ergebnisse des Kinder- und Jugendgesundheitssurveys (KiGGS). Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 2007; 50: 600-608
  • 23 DHS – Deutsche Hauptstelle für Suchtfragen Hrsg Empfehlungen des wissenschaftlichen Kuratoriums der DHS zu Grenzwerten für den Konsum alkoholischer Getränke. Hamm: o. Verlag; 2010
  • 24 Bacher J, Pöge A, Wenzig K. Clusteranalyse. Anwendungsorientierte Einführung in Klassifikationsverfahren. 3., ergänzte, vollst. überarb. und neu gestaltete Aufl. München: Oldenbourg Verlag; 2010
  • 25 Schendera CFG. Clusteranalyse mit SPSS. Mit Faktorenanalyse. München: Oldenbourg Verlag; 2010
  • 26 Brosius F SPSS 19. Heidelberg et al.: mitp 2011
  • 27 Janssen J, Laatz W. Statistische Datenanalyse mit SPSS. 7., neu bearb. und erw. Aufl. Berlin, Heidelberg: Springer; 2010
  • 28 Richter M, Settertobulte W. Gesundheits- und Freizeitverhalten von Jugendlichen. In: Hurrelmann K, Klocke A, Melzer W, Ravens-Sieberer U. Hrsg Jugendgesundheitssurvey. Internationale Vergleichsstudie im Auftrag der Weltgesundheitsorganisation WHO. Weinheim, München: Juventa Verlag; 2003: 99-157
  • 29 Richter M. Gesundheit und Gesundheitsverhalten im Jugendalter. Der Einfluss sozialer Ungleichheit. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften; 2005
  • 30 BZgA – Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung . Die Drogenaffinität Jugendlicher in der Bundesrepublik Deutschland 2011. Der Konsum von Alkohol, Tabak und illegalen Drogen: aktuelle Verbreitung und Trends. Köln: Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung; 2012
  • 31 Fisher RJ. Social Desirability Bias and the Validity of Indirect Questioning. Journal of Consumer Research 1993; 20: 303-315
  • 32 WHO – World Health Organisation . The World Health Report 2002. Reducing Risk, Promoting Healthy Life. Geneva: World Health Organisation; 2002