De Invloed van de Fysieke Activiteit van het Kind op de Associatie Tussen de Sociaal Economische Status van Moeders en de Body-Mass-Index van het Kind
M.A.C. Veeken Universiteit van Amsterdam
Sociale Psychologie Bachelorproject
Studentnummer: 10379290 Aantal woorden: 4667
Aantal woorden abstract: 133 Docent: dr. A.H. Westmaas
Datum: 22 mei 2015
Abstract
In deze studie werd onderzocht welke invloed de fysieke activiteit van kinderen heeft op de associatie tussen de sociaal economische status (SES) van moeders en de
Body-Mass-Index (BMI) van kinderen. De SES van moeders (n=73) werd gemeten als opleidingsniveau
en bestond uit drie categorieën: laag (n=15), middelhoog (n=24) en hoogopgeleid (n=34). De fysieke activiteit werd gemeten met de AQuAA en werd afgenomen bij moeders met kinderen van 6 tot en met 12 jaar. Tevens werd de lengte en het gewicht van de kinderen aan de
moeders gevraagd, waarmee de BMI werd bepaald. Aangetoond werd dat de BMI niet werd voorspeld door zowel SES als fysieke activiteit. Geconcludeerd werd op basis van deze studie dat de fysieke activiteit geen invloed heeft op de associatie tussen de SES en BMI, omdat deze associatie niet werd gevonden.
De Invloed van de Fysieke Activiteit van het Kind op de Associatie Tussen de Sociaal Economische Status van Moeders en de Body-Mass-Index van het Kind Overgewicht onder de Nederlandse bevolking is de afgelopen 30 jaar gestegen (CBS, 2014). In 1981 kampt circa 27% met overgewicht, terwijl dit in 2013 is gestegen naar circa 41%. Circa 12% van de kinderen van 4 tot 12 jaar kampt in 2013 met overgewicht, wat zorgelijk lijkt doordat dit overgewicht op volwassen leeftijd kan voorspellen (De Kroon, Renders, Van Wouwe, Van Buuren & Hirasing, 2010). Ook kan overgewicht leiden tot diabetes, hart- en vaatziekten en vroegtijdig overlijden (WHO, 2015).
Overgewicht ontstaat door een toename in lichaamsvet, wat bij kinderen onder andere wordt veroorzaakt door overmatig televisiekijken en een lage fysieke activiteit (Moore et al., 2003; Proctor et al., 2003). De toename in lichaamsvet vormt een probleem, omdat het aantal vetcellen in het lichaam wordt vastgelegd tot in de pubertijd (Spalding et al., 2008). Het lichaam zal dit aantal grotendeels blijven vasthouden op volwassen leeftijd, waardoor bij gewichtsverlies enkel de omvang van vetcellen afneemt, maar niet de hoeveelheid (Spalding et al., 2008). Gewicht verliezen op latere leeftijd wordt daardoor lastiger. Om deze reden is het van belang om overgewicht op jonge leeftijd te voorkomen. Bij kinderen wordt
overgewicht doorgaans bepaald met de Body-Mass-Index (BMI), die de verhouding tussen het gewicht en de lengte van het kind weergeeft (Talma et al., 2010).
De BMI van kinderen lijkt geassocieerd met de sociaal economische status (SES) van ouders (Laitinen, Power & Järvelin, 2001; Van Rossem et al., 2010). Kinderen van ouders met een lage SES hebben gemiddeld een lager geboortegewicht, dan kinderen van ouders met een hoge SES. Rond 3-jarige leeftijd zitten kinderen rond hetzelfde gewicht, onafhankelijk van de SES van hun ouders. Van Rossem et al. (2010) vermoeden dat na 3-jarige leeftijd een
tonen aan dat 4 tot 14-jarige kinderen van ouders met een lage SES gemiddeld een hogere
BMI hebben, dan kinderen van ouders met een hoge SES (Matthiessen, Stockmarr, Fagt,
Knudsen & Biltoft-Jensen, 2014; Veldhuis et al., 2013). De onderzoeken van Van Rossem et al. (2010) en Veldhuis et al. (2013) richten zich alleen op de invloed van de SES van moeders.
De hierboven beschreven studies richten zich vooral op de associatie tussen de SES van ouders en de BMI van het kind. De invloed van de mate van fysieke activiteit op deze associatie wordt echter niet onderzocht. Volgens Jago, Baranowski, Baranowski, Thompson en Greaves (2005) zijn fysieke activiteit en televisiekijken potentiële voorspellers voor
overgewicht bij kinderen. Ouders kunnen daarbij ook invloed uitoefenen op deze voorspellers, door hun kind aan te moedigen en zelf het goede voorbeeld te geven (Jago, Fox, Page,
Brockman & Thompson, 2010; Trost et al., 2003). Ook blijkt de SES van ouders geassocieerd met de fysieke activiteit van kinderen (Drenowatz et al., 2010; Vale et al., 2012; Weir,
Etselon & Brand, 2006). Drenowatz et al. (2013) stellen dat kinderen van ouders met een lage SES gemiddeld een hogere mate van zitgedrag vertonen en een lagere mate van fysieke activiteit, dan kinderen van ouders met een hoge SES. Alleen het verschil in de fysieke activiteit was geassocieerd met de BMI van kinderen. Echter tonen Vale et al. (2012) aan dat kinderen met een lage SES gemiddeld een hogere mate van fysieke activiteit vertonen, dan kinderen met een hoge SES. Het blijkt dat in deze studie slechts één stedelijk gebied is gemeten, waarbij de binnenstad en buitenwijk niet met elkaar zijn vergeleken. Weir et al. (2006) maken deze vergelijking wel. Ouders uit de binnenstad zouden gemiddeld lager opgeleid zijn en zich meer zorgen maken over de speelveiligheid in hun buurt, dan ouders uit de buitenwijk. Dit verklaard mogelijk waarom kinderen van ouders met een lage SES
gemiddeld minder fysiek actief zijn.
Onder de ouders in Nederland blijken vooral moeders verantwoordelijk te zijn voor de opvoeding van de kinderen, omdat de vader vaker fulltime werkt in vergelijking tot de moeder
die vaker deeltijd werkt (Merens & Van den Brakel, 2014). Om deze reden richt deze huidige studie zich op de invloed van moeders op de BMI van kinderen van 6 tot en met 12 jaar. Voor deze leeftijdscategorie vormt overgewicht een probleem en daarbij is het aannemelijk dat er een associatie wordt gevonden tussen de SES van moeders en BMI van kinderen (CBS, 2014; Van Rossem et al., 2010; Veldhuis et al., 2013). Ook blijkt de mate van de fysieke activiteit van kinderen geassocieerd met de BMI van kinderen (Drenowatz et al, 2010; Vale et al., 2012; Weir et al., 2006). Het is echter nog onduidelijk of de mate van fysieke activiteit de associatie tussen de SES en BMI kan verklaren. Ook tonen eerder beschreven studies tegenstrijdige resultaten aan, die mogelijk veroorzaakt worden door methodologische beperkingen. Drenowatz et al. (2010) meten SES als gezinsinkomen, terwijl andere studies dit meten als opleidingsniveau (Matthiessen et al., 2014; Van Rossem et al., 2010; Vale et al., 2012; Veldhuis et al., 2013; Weir et al., 2006). Hoger opgeleiden hebben mogelijk meer
gezondheidsgerelateerde kennis (Tur, Serra-Majem, Romaguera & Pons, 2005). Om deze reden wordt in deze studie het opleidingsniveau van de moeder gemeten, waardoor mogelijk beter inzicht wordt verkregen waarop de fysieke activiteit van kinderen kan worden
bevorderd.
In deze studie wordt onderzocht welke invloed de fysieke activiteit van kinderen heeft op de associatie tussen de SES van de moeders en de BMI van kinderen. Dit vormt de
hoofdhypothese en daarnaast worden ook 3 subhypothesen getoetst met kwantitatieve onderzoeksmethoden: (1) de SES van moeders vormt een voorspeller van de BMI kinderen, (2) de SES van moeders vormt een voorspeller van de fysieke activiteit van kinderen en (3) de fysieke activiteit van kinderen vormt een voorspeller voor de BMI van kinderen. In deze studie wordt verwacht dat de fysieke activiteit het verband tussen de SES van moeders en
BMI van kinderen beïnvloedt. Hierbij wordt verwacht dat kinderen van moeders met een lage
hoge SES gemiddeld het laagst scoren (zie Figuur 1). Er wordt verwacht dat kinderen van moeders met een lage en middelhoge SES gemiddeld gelijk scoren op de fysieke activiteit en dat kinderen van moeders met een hoge SES gemiddeld het hoogst scoren (zie Figuur 2).
Figuur 1. De verwachtte gemiddelde score op BMI op basis van SES, waarvan 95% van de
betrouwbaarheidsintervallen plus en min 1.96 (SE) rond het gemiddelde liggen.
Figuur 2. De verwachtte gemiddelde score op fysieke activiteit in minuten op basis van SES,
waarvan 95% van de betrouwbaarheidsintervallen plus en min 1.96 (SE) rond het gemiddelde liggen.
Methode
Voor deze studie is zowel een literatuuronderzoek als praktijkonderzoek uitgevoerd. De wijze waarop deze studie is uitgevoerd wordt achtereenvolgend besproken in de methode.
Literatuuronderzoek
Er is gezocht naar wetenschappelijke literatuur omtrent de associatie tussen de SES van ouders en BMI van het kind, maar ook naar de fysieke activiteit van kinderen. Deze literatuur werd gezocht in de databank van Web of Science in de periode van begin februari tot eind mei 2015. Er werd gezocht naar wetenschappelijke artikelen die vanaf 2005 zijn
gepubliceerd. Uitzonderingen waren de artikelen die ouder dan 2005 zijn, maar die wel vaak geciteerd zijn. Ook moesten alle publicaties peer reviewed zijn en mochten er geen reviews worden gebruikt. De sneeuwbalmethode werd ook gebruikt, waarbij in gevonden
wetenschappelijke artikelen werd gekeken naar relevante referenties. Er is gezocht op basis van de volgende zoektermen, die op verschillende manieren zijn gecombineerd: childhood,
obesity, risk, Netherlands, predictors, socioeconomic status, physical activity, TV viewing, BMI, human, fat, adult, overweight, education, child, parent’s perceptions, neighborhood.
Praktijkonderzoek
Op basis van het literatuuronderzoek is een praktijkonderzoek uitgevoerd, daarmee is getracht om de betrouwbaarheid van deze studie te verhogen.
Deelnemers
Om in deze studie een power van 80% te behalen waren minstens 134 respondenten nodig, deze werden geworven via bestaande netwerken zoals Facebook en via basisscholen.
De inclusiecriteria waren: (a) moeders van kinderen van 6 tot en met 12 jaar met of zonder overgewicht en (b) laag, middelhoog of hoogopgeleide moeders. De exclusiecriteria waren: (a) vaders, (b) ontbrekende gegevens over het gewicht, geslacht, de leeftijd, lengte en fysieke activiteit van het kind en (c) ontbrekende gegevens over opleidingsniveau. Voorafgaand tekenden de deelnemers een informed consent en ze namen op vrijwillige basis deel. Deze studie werd goedgekeurd door de ethische commissie van de afdeling psychologie van de Universiteit van Amsterdam.
Materialen
In deze studie is een samengestelde vragenlijst tot stand gekomen met het programma
Qualtrics. Deze vragenlijst heeft de constructen SES van moeders, BMI en fysieke activiteit
van kinderen gemeten.
De SES werd gemeten als opleidingsniveau van de moeder, omdat hoger opgeleiden mogelijk meer gezondheidskennis hebben (Tur et al., 2005). Tevens lijken moeders in Nederland vooral verantwoordelijk voor de opvoeding van kinderen, omdat de vader vaker fulltime werkt in vergelijking tot de moeder (Merens & Van den Brakel, 2014). Op basis van de classificatie van het Nationaal Kompas van de Volksgezondheid (2014) werd de SES onderverdeeld in 3 categorieën: laagopgeleid (geen opleiding, basisonderwijs, lbo, mavo en vmbo), middelhoog opgeleid (mbo, havo en vwo) en hoogopgeleid (hbo en universiteit).
De BMI werd bepaald op basis van de lengte en het gewicht van kinderen. Met een standaardformule werd de BMI waarde berekend: BMI= kilogram / (lengte x lengte) (Talma et al., 2010). Daarbij werd rekening gehouden met het geslacht en de leeftijd van het kind.
De fysieke activiteit van kinderen werd gemeten op basis van 8 vragen, afkomstig uit de Activity Questionnaire for Adults and Adolescents (AQuAA) (Nederlands Jeugd Instituut, 2015). De AQuAA was officieel bestemd voor adolescenten en jong volwassenen, maar werd
in deze studie door moeders ingevuld. Om deze reden zijn de vragen opnieuw geformuleerd, waarbij het woord ‘je’ vervangen is voor ‘uw kind’. De vragen van de AQuAA zijn
onderverdeeld in 4 categorieën: vervoer naar school (2 items), fysieke activiteit op school (1 item), vrije tijd (2 items) en sport (3 items). Per categorie werd de duur en frequentie van de fysieke activiteit van het kind ingevuld. Een voorbeelditem is: “Hoeveel dagen per week gaat uw kind lopend of zelf fietsend naar school? Denk hierbij aan de afgelopen week”. De
AQuAA hanteert geen vaste likertschaal, omdat de antwoordopties afhankelijk zijn van de
vraagstelling. De vragen werden gescoord door de frequenties te vermenigvuldigen met de duur van de fysieke activiteiten. De laagst haalbare score was 0 minuten en de hoogst haalbare score was 1470 minuten.
Voorafgaand aan deze studie is de vragenlijst gepretest. De pretest was van belang om inzicht te krijgen in mogelijke fouten en onduidelijkheden van de vragenlijst. In totaal namen 5 ouders deel aan de pretest, deze waren persoonlijk benaderd door de onderzoekers. Deze ouders zijn niet meegenomen in de data analyse van deze studie. Op basis van de bevindingen uit de pretest zijn correcties uitgevoerd in de vragenlijst.
Procedure
De moeders van kinderen van 6 tot en met 12 jaar zijn geworven in de periode van 23 maart tot en met 26 april 2015. Via het Facebook account van de onderzoeker werd de vragenlijst online gezet, waarbij de Facebook vrienden van de onderzoeker ook werden gevraagd om de vragenlijst te delen. Hierdoor kon de vragenlijst over een groot netwerk worden verspreid. Ook zocht de onderzoeker persoonlijk contact met basisschooldirecteuren, waarbij werd gevraagd of de online vragenlijst per email onder de ouders verspreid mocht worden. Voor deelname aan dit onderzoek werd de respondent eerst gevraagd om akkoord te gaan met de informed consent. Na akkoord werd de vragenlijst in circa 20 minuten verder
ingevuld. Er werden vragen gesteld over het geslacht, de leeftijd, het gewicht en de mate van fysieke activiteit van het kind. Ook werd het opleidingsniveau van de moeder gevraagd. Daarna werd de respondent bedankt voor deelname en werd de data automatisch opgeslagen in het programma Qualtrics.
Data-analyse plan
Voor het analyseren van de data werd voor elke statistische analyse het stappenplan van Field (2013) opgevolgd. De data werd tweezijdig getoetst, waarbij een alfa < .05 gold als significant. Voorafgaand aan de hoofdanalyse werd een principale componenten analyse (PCA) uitgevoerd om de constructvaliditeit van de AQuAA vragenlijst te toetsen. De PCA werd uitgevoerd met een varimax op basis van 7 items, waarbij item 4 niet werd meegenomen omdat dit een dichtome variabele was. De assumptie van Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) werd geschonden, KMO= .475. De PCA kon niet verder worden uitgevoerd, met als gevolg dat de constructvaliditeit niet kon worden bepaald. Tevens werd de betrouwbaarheid van de AQuAA getoetst, waarbij item 4 wederom niet werd meegenomen. Op basis van de frequentie (4 items) van de fysieke activiteit was de cronbach alfa .08, door item 5 weg te laten werd de alfa verhoogd naar .24. Op basis van duur (3 items) van de fysieke activiteit was de cronbach alfa -.28, door item 7 weg te laten werd de alfa verhoogd naar .19. Dit maakte de AQuAA alsnog niet voldoende betrouwbaar, omdat de alfa voor zowel de duur als frequentie niet boven de .6 uitkwam. Daarom was ervoor gekozen om alsnog met alle items te analyseren in de hoofdanalyse.
Als hoofdanalyse werd een mediatie analyse uitgevoerd, omdat getoetst werd of de associatie tussen de SES van moeders en de BMI van kinderen gemedieerd werd door de fysieke activiteit van kinderen. De hypothesen werden getoetst op basis van regressieanalyses. De onafhankelijke variabele was ‘SES’ (laag, middelhoog en hoogopgeleid) en werd gemeten
op categorisch niveau. Voor SES werden 2 dummy variabelen aangemaakt omdat deze uit drie categorieën bestond, waarbij laagopgeleid de baseline vormde. De mediator was ‘fysieke activiteit’ en de afhankelijke variabele was ‘BMI’, deze werden gemeten op continue niveau. Bij kinderen verschilt de BMI waarde op basis van leeftijd en geslacht, waardoor ‘geslacht’ en ‘leeftijd’ werden beschouwd als de confounders van BMI. Eerst werd gecontroleerd welke invloed de confounders hadden op de variabele BMI. Daarna werd met deze variabele telkens een hiërarchische regressie uitgevoerd, zodat de invloed van de confounders eruit gefilterd werd, waardoor het effect van de onafhankelijke variabele nauwkeuriger geschat kon worden.
De hypothesen werden in een vooraf vastgelegde volgorde getoetst, dit is schematisch weergegeven in Figuur 3. Hypothese 1 toetste of de SES van moeder een voorspeller is van de
BMI van het kind (zie pad c in Figuur 3). Hypothese 2 toetste of de SES van moeder een
voorspeller is van de fysieke activiteit van het kind (zie pad a in Figuur 3). Hypothese 3 toetste of de fysieke activiteit een voorspeller is van de BMI van het kind (zie pad b in Figuur 3). Deze hypothese werd tegelijkertijd met hypothese 4 getoetst. Hypothese 4 toetste of de fysieke activiteit van het kind gemedieerd wordt door de associatie tussen de SES van moeder en de BMI van het kind (zie pad (‘c) in Figuur 3). Als er sprake is van een volledige mediatie, dan valt de associatie tussen de SES en BMI volledig weg. Als deze associatie niet wegvalt dan is er sprake van een partiële mediatie, waarbij de associatie tussen de SES van BMI deels wordt verklaard door de fysieke activiteit.
Resultaten
In totaal voldeden 72 moeders aan de inclusiecriteria van deze studie. Door middel van een flowchart is de uitval van de deelnemers inzichtelijk gemaakt, zie Figuur 4. In Tabel 1 zijn de belangrijkste kenmerken van de kinderen weergegeven. Er was één uitbijter onder de fysieke activiteit scores, alleen deze score werd niet meegenomen in de analyses.
Figuur 4. Flowchart van de uitval van deelnemers in deze studie.
Tabel 1.
Kenmerken van de kinderen op basis van gemiddelde (M) en tussen haakjes de standaarddeviaties (SD).
Kinderen (n=72) Jongens (n=33) Meisjes (n=40)
Leeftijd (jaren) 8.67 (1.94) 7.91 (1.70) 9.30 (1.92)
Lengte (cm's) 138 (13.88) 133.48 (10.92) 141.73 (15.05)
Gewicht (kg's) 32.96 (10.35) 29.21 (6.44) 36.05 (11.92)
Fysieke activiteit (minuten) 718.56 (399.69)* 840.30 (437.41)* 618.13 (339.19)
Noot. * voor dit gemiddelde is 1 respondent minder meegerekend, vanwege een uitbijter.
Invloed van confounders
Voorafgaand aan de hoofdanalyse is de invloed van de confounders ‘leeftijd’ en ‘geslacht’ op de afhankelijke variabele BMI getoetst met een regressieanalyse. Leeftijd en geslacht hebben een significante invloed op de BMI, R2= .13, F(2, 70)= 5.27, p= .007. Bij de hoofdanalyse werd een hiërarchische regressie uitgevoerd, zodat voor het effect van de confounders kon worden gecontroleerd, waardoor het effect van de onafhankelijke variabele nauwkeuriger geschat kon worden.
Onderzoeksresultaten
In deze studie werd getracht een mediatie effect te vinden van fysieke activiteit op de associatie tussen de SES van moeders en BMI van kinderen. Dit werd getoetst op basis van regressieanalyses, waarbij aan alle assumpties werd voldaan. Eerst werd een hiërarchische regressie uitgevoerd, waarbij getoetst werd of de SES van moeders een voorspeller is van de
BMI van kinderen. In model 1 werd allereerst de leeftijd en het geslacht van de kinderen
ingevoerd en dit model verklaarde 13.1% van de variantie op BMI. In model 2 werden de dummy’s middelhoge en hoge SES ingevoerd, daarbij was de verklaarde variantie van het totale model 20.8%, F(4, 68)= 4.46, p= .003. Echter, zowel middelhoge als hoge SES bleken geen significante voorspellers te zijn van BMI. De BMI van kinderen van moeders met een lage SES was gemiddeld even hoog als de BMI van kinderen van moeders met een
middelhoge SES (β= .16, t= 1.14, p= .259) en hoge SES (β= -.15, t= -1.06, p= .292). Dit betekent dat de BMI van kinderen niet kon worden voorspeld door het opleidingsniveau van de moeder. De confounder van leeftijd was een significante voorspeller van BMI (β=
De tweede regressie betrof een multiple regressie, waarbij getoetst werd of de SES van moeders een voorspeller is van de fysieke activiteit van kinderen. Zowel de middelhoge als hoge SES bleken geen significante voorspellers te zijn van fysieke activiteit, R2= .02, F(2, 70)= .73, p= .487. De kinderen van moeders met een lage SES scoorden gemiddeld even hoog op fysieke activiteit als de kinderen van moeders met een middelhoge SES (β= .10, t= -.62, p= .536) en hoge SES (β= -.19, t= -1.19, p= .239). Dit betekent dat de mate van fysieke activiteit van kinderen niet kan worden verklaard door het opleidingsniveau van de moeder. De derde regressie betrof een hiërarchische multiple regressie, waarbij getoetst werd of de fysieke activiteit van kinderen een voorspeller is van de BMI van kinderen. In model 1 werden zoals eerder beschreven leeftijd en geslacht ingevoerd. In model 2 werd de fysieke activiteit ingevoerd, daarbij was de verklaarde variantie van het totale model 14,1%, F(3, 69)= 3.77, p= .014. De fysieke activiteit bleek geen significante voorspeller te zijn van BMI (β= .10, t= .89, p= .377). Dit betekent dat de BMI van kinderen niet kan worden verklaard door de mate van fysieke activiteit van kinderen. De confounder van leeftijd was een significante voorspeller van BMI (β= .306, t= 2.56, p= .013). Dit betekent dat hoe ouder de kinderen zijn,
hoe fysiek actiever zij zijn. Doordat de SES van
moeders geen significante voorspeller was van BMI kon er geen mediatie analyse worden uitgevoerd. Ook voldeden de gevonden resultaten, zoals hierboven beschreven, niet aan de vooraf opgestelde verwachtingen. Verwacht werd dat de lage en middelhoge SES gemiddeld gelijk scoorden op BMI en fysieke activiteit en dat de hoge SES gemiddeld lager scoorde op
BMI en hoger op fysieke activiteit. Echter bleek, zoals af te lezen in figuur 5 en 6, dat lage,
Figuur 5. De gemiddelde score op BMI op basis van SES, waarvan 95% van de
betrouwbaarheidsintervallen plus en min 1.96 (SE) rond het gemiddelde liggen.
Figuur 6. De gemiddelde score op fysieke activiteit in minuten op basis van SES, waarvan
95% van de betrouwbaarheidsintervallen plus en min 1.96 (SE) rond het gemiddelde liggen.
Exploratieve analyses
Exploratief werd een hiërarchische regressie uitgevoerd, waarbij getoetst werd of de SES van moeders een voorspeller is van de BMI van jongens. In model 1 werd alleen leeftijd van jongens ingevoerd en dit model verklaarde 10,9% van de variantie op BMI. In model 2 werden de dummy’s middelhoge en hoge SES ingevoerd, daarbij was de verklaarde variantie
van het totale model 28,9%, F(3,29)= 3.94, p= .018. De BMI van jongens van moeders met een lage SES bleek gemiddeld hoger dan de BMI van jongens van moeders met een hoge SES (β= -.566, t= -2.70, p= .012). Dit betekent dat de BMI van jongens alleen voorspeld kan worden op basis van een hoge SES van moeders en niet op basis van een middelhoge SES.
Tevens werd getoetst of de SES van ouders (n=94) een voorspeller vormt van de BMI van jongens (n=47). De SES van ouders werd bepaald op basis van de hoogste opleiding van één van de ouders. In model 1 werd alleen de leeftijd van jongens ingevoerd en dit model verklaarde 8% van de variantie op BMI. In model 2 werden de dummy’s middelhoge en hoge SES van ouders ingevoerd, daarbij was de verklaarde variantie van het totale model 21,6%,
F(3,43)= 3.96, p= .014. De BMI van jongens van moeders met een lage SES bleek gemiddeld
hoger dan de BMI van jongens van moeders met een hoge SES (β= -.445, t= -2.68, p= .010). Dit betekent dat de BMI van jongens alleen voorspeld kan worden op basis van een hoge SES van ouders en niet op basis van een middelhoge SES.
Met een independent t-test werd getoetst of jongens (n=47) fysiek actiever zijn dan meisjes (n=47). De varianties tussen jongens en meisjes verschilden, Levene’s F= 6.60, p= .012. Jongens (M= 860.30, SD= 440.67) scoorden gemiddeld hoger op de mate van fysieke activiteit dan meisjes (M= 623.51, SD= 318.29), t(83.75) = 2.99, p = .004, r = .31. Echter is dit een medium verband.
Discussie
In deze studie wordt de invloed van fysieke activiteit op de associatie tussen de SES van moeders en BMI van kinderen van 6 tot en met 12 jaar onderzocht. De SES van moeders heeft geen effect op de BMI van kinderen. Ook heeft de SES van moeders geen effect op de fysieke activiteit van kinderen. De fysieke activiteit van kinderen heeft ook geen effect op de
activiteit geen invloed heeft op de associatie tussen de SES van moeders en BMI van kinderen, doordat de associatie in deze studie niet is gevonden. Dit lijkt erop te wijzen dat wellicht geen eenduidig antwoord kan worden gegeven op de onderzoeksvraag.
De verwachting was dat kinderen van moeders met een lage en middelhoge SES gemiddeld een hogere BMI zouden hebben dan kinderen van moeders met een hoge SES. Deze verwachting is gebaseerd op recente studies van Matthiessen et al. (2014) en Veldhuis et al. (2013). Echter blijken de kinderen in deze studie gemiddeld hetzelfde BMI te hebben, ongeacht de SES van hun moeder. De SES wordt gemeten op basis van het opleidingsniveau van de moeder. Dit lijkt op basis van eerdere studies de beste keuze, omdat opleidingsniveau samenhangt met kennis en overtuigingen (Tur et al., 2005; Mirowsky & Ross, 1998,
aangehaald in Wardle, Waller & Jarvis, 2002). Hoe hoger mensen zijn opgeleid hoe meer zij de regie hebben over hun eigen gezondheid, waardoor ze eerder gezondheidsbevorderend gedrag toepassen in hun dagelijks leven. Tevens is de kans daardoor groter dat zij dit gedrag aan hun kinderen leren. Ook lijken moeders in Nederland vooral verantwoordelijk voor de opvoeding van kinderen, omdat de vader vaker fulltime werkt in vergelijking tot de moeder die vaker deeltijd werkt (Merens & Van den Berkel, 2014). Het is mogelijk dat de associatie tussen de SES en BMI niet is gevonden, doordat BMI is berekend op basis van de lengte en het gewicht van het kind die de moeders hebben doorgegeven. Het is aannemelijk dat moeders dit niet met hetzelfde meetinstrument meten, waardoor de gegevens mogelijk zijn vertekend en in twijfel kunnen worden getrokken. Ook is de BMI van kinderen afhankelijk van de leeftijd en het geslacht (Talma et al., 2010), waardoor de gemiddelde BMI waarde niet vertegenwoordigd kan worden door de leeftijdsrange van 6 tot en met 12 jaar. Het is daarom raadzaam om in vervolgonderzoek op een specifieke leeftijd te richten. Ook blijkt de BMI alleen aan te geven dat een kind ernstig overgewicht heeft, maar niet of een kind een beetje overgewicht heeft (Mast et al., 2002). Hierdoor kan naast de BMI het beste ook de vetmassa
worden berekend, omdat overgewicht mogelijk ontstaat door toename in lichaamsvet (Spalding et al., 2008).
Ook werd verwacht dat kinderen van moeders met een lage SES en middelhoge SES gemiddeld een lagere mate van fysieke activiteit vertonen, dan kinderen van ouders met een hoge SES. Echter blijken de kinderen in deze studie gemiddeld evenveel fysiek actief,
ongeacht de SES van hun moeder. Dit is niet in lijn met eerdere studies waarin een verschil in de mate van fysieke activiteit is gevonden op basis van de SES van ouders (Drenowatz et al., 2010; Vale et al., 2012; Weir et al., 2006). In deze huidige studie wordt de mate van fysieke activiteit gemeten aan de hand van de AQuAA. Deze vragenlijst blijkt niet geschikt voor statistische doeleinden, doordat er geen constructvaliditeit kan worden berekend wegens een te lage steekproef en ook was de betrouwbaarheid te laag. Ook blijken de antwoordopties niet concreet genoeg, een voorbeeld hiervan is “korter dan 10 minuten per dag”. Bij dit antwoord werd in de analyses ervan uitgegaan dat het kind minstens 5 minuten fysiek actief is. Dit geeft mogelijk een vertekening in de resultaten, omdat het kind misschien in werkelijkheid maar 2 minuten fysiek actief is. Ook zijn de resultaten mogelijk vertekend doordat de vragenlijst door ouders is ingevuld. Ouders blijken de fysieke activiteit van hun kinderen niet accuraat te kunnen inschatten, met als gevolg dat ze een overschatting maken in de vragenlijst (Lau, Engelen & Bundy, 2013; Schokker, Hekkert, Kocken, Van den Brink & De Vries, 2012). Vragenlijsten door kinderen zelf laten invullen is ook geen optie, ook zij kunnen geen
accurate inschatting maken van hun eigen fysieke activiteit (Mindell, Coombs & Stamatakis, 2014). De fysieke activiteit van kinderen kan beter worden gemeten met een ActiGraph versnellingsmeter, omdat hiermee op een betrouwbare en valide wijze de frequentie, duur en intensiteit van de fysieke activiteit kan worden gemeten (De Vries, Bakker, Hopman-Rock, Hirasing & Van Mechelen, 2006; De Vries et al., 2009).
Via Facebook is de vragenlijst online gezet, waarbij een oproep is gedaan aan de vrienden van de onderzoeker om deze vragenlijst in te vullen en of zoveel mogelijk te delen met hun eigen netwerk. Hierdoor komen moeders die het makkelijkst bereikbaar zijn in de steekproef, waardoor de steekproef geen representatieve weerspiegeling vormt van de gehele populatie moeders met kinderen van 6 tot en met 12 jaar. In vervolgonderzoek is het beter om een getrapte steekproef te hanteren waarin verschillende steekproefmethoden worden gehanteerd (Verhoeven, 2011). Hierdoor is de kans kleiner dat er alleen mensen in de steekproef terecht komen die het makkelijkst te bereiken zijn.
Samengevat kan worden gesteld dat in deze studie de fysieke activiteit van kinderen geen invloed heeft op de associatie tussen de SES van moeders en BMI van kinderen, omdat deze associatie niet gevonden is. Ondanks dat de opzet van deze studie meerdere
methodologische beperkingen kent, mag de meerwaarde van deze studie niet worden
onderschat. Deze studie maakt inzichtelijk dat het meten van de mate van fysieke activiteit op basis van een vragenlijst de resultaten kan vertekenen. Vervolgonderzoek kan daarom het beste gebruik maken van een ActiGraph versnellingsmeter, zoals eerder beschreven. Ook komt in deze studie naar voren dat de BMI over een grote leeftijdsrange lastig te interpreteren is, doordat de BMI afhankelijk is van het geslacht en de leeftijd van kinderen (Talma et al., 2010). Voor vervolgonderzoek kan daarom het beste gericht worden op één bepaalde leeftijdscategorie, waarbij onderscheid kan worden gemaakt tussen jongens en meisjes.
Literatuurlijst
CBS (2014). Lengte en gewicht van personen, ondergewicht en overgewicht; vanaf 1981. Geraadpleegd op 20 februari 2015 via
http://statline.cbs.nl/StatWeb/publication/?DM=SLNL&PA=81565NED
De Kroon, M.L.A., Renders, C.M., Van Wouwe, J.P., Van Buuren, S. & Hirasing, R.A. (2010). The Terneuzen birth cohort: BMI changes between 2 and 6 years correlate strongest with adult overweight. PloS One, 5, e9155.
De Vries, S.I., Bakker, I., Hopman-Rock, M., Hirasing, R.A. & Van Mechelen, W. (2006). Clinimetric review of motion sensors in children and adolescents, Journal of Clinical
Epidemiology, 59, 670-680.
De Vries, S.I, Van Hirtum, H.W.J.E.M., Bakker, I., Hopman-Rock, M., Hirasing, R.A., & Van Mechelen, W. (2009). Validity and Reproducibility of Motion Sensors in Youth: A Systematic Update, Medicine & Science in Sports & Exercise, 41, 818-827. Drenowatz, C., Eisenmann, J.C., Pfeiffer, K.A., Welk, G., Heelan, K., Gentile, D. & Walsh,
D. (2010). Influence of socio-economic status on habitual physical activity and sedentary behavior in 8- to 11-year old children, BMC Public Health, 10, 214-224. Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. Thousand Oaks: Sage
Publications Ltd.
Jago, R., Baranowski, T., Baranowski, J.C., Thompson, D. & Greaves, K.A. (2005). BMI from 3–6 y of age is predicted by TV viewing and physical activity, not diet.
International Journal of Obesity, 29, 557-564.
Jago, R., Fox, K.R., Page, A.S., Brockman, R. & Thompson, J. (2010). Parent and child physical activity and sedentary time: Do active parents foster active children? BMC
Laitinen, J., Power, C. & Jarvelin, M.R. (2001). Family social class, maternal body mass index, childhood body mass index, and age at menarche as predictors of adult obesity.
The American Journal of Clinical Nutrition, 74, 287-294.
Lau, J., Engelen, L. & Bundy, A. (2013). Parent’s perceptions of children’s physical activity compared on two electronic diaries. Pediatric Exercise Science, 25, 124-137.
Mast, M., Langnäse, K., Labitzke, K., Bruse, U., Preuβ, U. & Müller, M.J. (2002). Use of BMI as a measure of overweight and obesity in a field study on 5 – 7 year old children. European Journal of Nutrition, 41, 61-67.
Matthiessen, J., Stockmarr, A., Fagt, S., Knudsen, V.K. & Biltoft-Jensen, A. (2014). Danish children born to parents with lower levels of education are more likely to become overweight. Acta Paediatricia, 103, 1083-1088.
Merens, A. & Van den Brakel, M. (2014). Emancipatiemonitor 2014. Den Haag: Sociaal en Cultureel Plan Bureau / Centraal Bureau voor de Statistiek.
Mindell, J.S., Coombs, N. & Stamatakis, E. (2014). Measuring physical activity in children and adolescents for dietary surveys: Practicalities, problems en pitfalls. Proceedings of
the Nutrition Society, 73, 218-225.
Moore, L.L., Di Gao, A.S., Bradlee, L., Cupples, L.A., Sundarajan-Ramamurti, A., Proctor, M.H., ...Ellison, R.C. (2003). Does early physical activity predict body fat change throughout childhood? Preventive Medicine, 37, 10-17.
Nationaal Kompas Volksgezondheid (2014). Kwaliteit van leven: Zijn er verschillen naar sociaaleconomische status? Geraadpleegd op 23 februari 2015 via
http://www.nationaalkompas.nl/gezondheid-en-ziekte/functioneren-en-kwaliteit-van-leven/kwaliteit-van-leven/verschillen-sociaaleconomisch/
Nederlands Jeugd Instituut (2015). Activity questionnaire for adults and adolescents (AquAA). Geraadpleegd op 20 maart 2015 via
http://www.nji.nl/nl/Databanken/Activity-Questionnaire-for-Adults-and-Adolescents-%28AQuAA%29
Proctor, M.H., Moore, L.L., Gao, D., Cupples, L.A., Bradlee, M.L., Hood, M.Y. & Ellison, R.C. (2003). Television viewing and change in body fat from preschool to early adolescence: The Framingham children’ s study. International Journal of Obesity, 27, 827-833.
Schokker, D.F., Hekkert, K.D., Kocken, P.L., Van den Brink, C.L. & De Vries, S.I. (2012). Meten van lichamelijke activiteit van kinderen: Vragenlijsten vergeleken met versnellingsmeter. Tijdschrift Voor Gezondheidswetenschappen, 90, 434-441. Spalding, K.L., Arner, E., Westermark, P.O., Bernard, S., Buchholz, B.A., Bergmann, O.,
...Arner, P. (2008). Dynamics of fat cell turnover in humans. Nature, 453, 783-787. Talma H, Schonbeck Y, Bakker B, Hirasing RA & Buuren van S (2010). Groeidiagrammen
2010: Handleiding bij het meten en wegen van kinderen en het invullen van groeidiagrammen. TNO kwaliteit van leven, Leiden.
Trost, S.G., Sallis, J.F. & Pate R.R., Freedson, P.S, Taylor, W.C. & Dowda, M. (2003). Evaluating a model of parental influence on youth physical activity. Preventive
Medicine, 25, 277-282.
Tur, J.A., Serra-Majem, L., Romaguera, D. & Pons, A. (2005). Profile of overweight and obese people in a mediterranean region. Obesity Research, 13, 527-536.
Vale, S., Ricardo, N., Soares-Miranda, L., Santos, R., Moreira, C. & Mota, J. (2012). Parental education and physical activity in pre-school children. Child: Care, Health and
Development, 40, 446-452.
Van Rossem, L., Silva, L.M., Hokken-Koelga, A., Arends, L.R., Moll, H.A., Jaddoe, V.W.V., …Raat, H. (2010). Socioeconomic status is not inversely associated with overweight in preschool children. The Journal of Pediatrics, 157, 929-936.
Veldhuis, L., Vogel, I., Van Rossem, L., Renders, C.M., HiraSing, R.A., Mackenbach, J.P. & Raat, H. (2013). Influence of maternal and child lifestyle-related characteristics on the socioeconomic inequality in overweight and obesity among 5-year-old children: The be active, eat right study. International Journal of Environmental Research and Public
Health, 10, 2336-2347.
Verhoeven, N. ( 2011). Wat is onderzoek? Praktijkboek methoden en technieken voor hoger
onderwijs. Den Haag: Boom Lemma uitgevers.
Wardle, J., Waller, J. & Jarvis, M.J. (2002). Sex differences in the association of
socioeconomic status with obesity. American Journal of Public Health, 92, 1299 – 1304.
Weir, L.A., Etelson, D. & Brand, D.A. (2006). Parents' perceptions of neighborhood safety and children's physical activity. Preventive Medicine, 43, 212-217.
WHO (2015). Obesity and Overweight. Geraadpleegd op 20 februari 2015 via http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs311/en/
