#PAGE_PARAMS# #ADS_HEAD_SCRIPTS# #MICRODATA#

Sedavé chování a adipozita u žen starších 55 let


Authors: Jana Pechová 1;  Jana Pelclová 1;  Aleš Gába 2;  Izabela Zaj C-Gawlak 3;  Lenka Tlučáková 4;  Jan Dygrýn 1;  Zuzana Svozilová 1;  Hana Lepková 5
Authors‘ workplace: Institut aktivního životního stylu, Fakulta tělesné kultury UP v Olomouci 1;  Katedra přírodních věd v kinantropologii, Fakulta tělesné kultury UP v Olomouci 2;  Katedra teorii i metodyki wychowania fizycznego, Akademia wychowania fizycznego, Katowice, Polsko 3;  Katedra športovej edukológie a humanistiky, Fakulta športu Prešovskej univerzity, Slovensko 4;  Centrum sportovních aktivit, Vysoké učení technické v Brně 5
Published in: Čas. Lék. čes. 2019; 158: 112-117
Category: Original Article

Overview

Cílem studie bylo podrobně popsat sedavé chování ve skupině starších žen a prozkoumat jeho souvislost s adipozitou. Analyzovali jsme data o 314 starších ženách (66,6 ± 6,5 let) z Česka, Slovenska a Polska.

Ukazatelem adipozity bylo procentuální zastoupení tělesného tuku, které bylo měřeno bioelektrickou impedanční analýzou. Strukturu sedavého chování jsme monitorovali pomocí akcelerometru a analyzovali jsme dílčí epizody sezení v rozsahu 1–9, 10–29 a ≥ 30 min. Souvislosti jsme zjišťovali pomocí vícenásobné lineární regrese.

Našli jsme statisticky významnou souvislost mezi procentuálním zastoupením tělesného tuku a dobou strávenou v epizodách trvajících 10–29 minut (β = 0,03, p < 0,01) a frekvencí všech analyzovaných epizod sezení (rozmezí β -0,08–0,6; p < 0,05), které byly nezávislé na věku, pohybové aktivitě, demografických, socioekonomických a zdravotních faktorech. Struktura sedavého chování se u starších žen prokázala jako významný faktor ovlivňující adipozitu. Při plánování preventivních programů či intervencí by proto neměla být opomíjena redukce sedavého chování.

Klíčová slova:

adipozita – tuková tkáň – obezita – starší ženy – pohybové chování – epizody sedavého chování

ÚVOD

Sedavé chování (sedentary behaviour), definované jako jakékoli bdělé chování o energetickém výdeji ≤ 1,5 metabolického ekvivalentu (1), má celosvětově vysokou prevalenci (2, 3). Z definice vyplývá, že jde nejen o sezení u počítače a sledování televize, ale o jakékoli činnosti v sedu, pololehu, lehu a řadí se sem i stoj. Toto chování je spojeno se zdravotními riziky, rozvojem a zhoršováním chronických nemocí (4–6) a zvýšeným rizikem úmrtí (7). U starších osob, které tráví většinu dne sedavými aktivitami (8), byl doložen negativní vliv sedavého chování na zdraví bez ohledu na úroveň jejich pohybové aktivity (9). Proto je nezbytné zaměřit se na výzkum sedavého chování v souvislosti s geriatricky relevantními zdravotními ukazateli. Jedná se o informace, které jsou nezbytné pro rozvoj efektivních strategií na podporu zdraví starších osob.

Sedavé chování lze posuzovat různými metodami, za velmi spolehlivé se přitom považuje přístrojové monitorování za pomoci akcelerometru. Na rozdíl od subjektivních metod si probandi nemusejí pamatovat aktivity z celého dne, což bývá pro starší osoby náročnější (10, 11). Akcelerometr umožňuje kromě zaznamenání celkového času stráveného sedavým a pohybovým chováním také zjištění jeho specifické struktury. Identifikace detailní distribuce sedavého chování v průběhu dne se jeví jako důležitá při pátrání po vlivech na zdravotní ukazatele související se stárnutím (12, 13).

Čas strávený sedavým chováním lze vyjádřit v epizodách sezení, tzv. sedentary bouts, což jsou několikaminutové úseky o různé délce trvání (čas za den či týden) a počtu (frekvenci). Studie, které blíže zkoumaly epizody sedavého chování u starších osob, prokázaly, že většina sedavého chování se odehrává v kratších epizodách, tj. v délce < 30 min u mužů (13) a < 20 min u žen (14). Nicméně tyto studie se blíže zabývaly pouze dobou strávenou v epizodách různé délky, ale nezohledňovaly skutečný počet jejich výskytu. Frekvence epizod sezení rovněž vykazuje významné souvislosti s kardiometabolickými zdravotními indikátory, které jsou nezávislé na celkovém čase stráveném sedavým chováním (15, 16).

U starší populace dochází k involučním změnám ve složení tělesných tkání podmíněných stárnutím. S věkem klesá objem vody v těle, ubývá svalové hmoty, zatímco objem tukové hmoty narůstá (17–20). Prokázala se souvislost mezi malým množstvím pohybové aktivity (18, 21) a přemírou času stráveného sedavými činnostmi (22–26) se zvýšeným rizikem adipozity. Nicméně ve většině zmíněných studií byly použity subjektivní hodnotící metody. Novější studie potvrzují, že přístrojový monitoring ukazuje ještě silnější souvislost s adipozitou (27).

Podrobnější prozkoumání a pochopení struktury sedavého chování je žádoucí, pokud chceme zjistit jeho dopady na zdraví. Prospěšné může být nejen omezení samotného času stráveného sedavými činnostmi, ale i změna jejich struktury. Proto je třeba zvažovat nejenom celkový čas strávený sedavým chováním, ale také charakteristiky sedavého chování jako epizody různého trvání a četnosti. Cílem této studie proto bylo prozkoumat sedavé chování probíhající v krátkých i dlouhých úsecích a jeho vztah k adipozitě. Popsali jsme rovněž frekvenci a trvání epizod sedavého chování a jejich průřezové asociace s adipozitou ve skupině starších žen ze tří středoevropských zemí.

SOUBOR A METODIKA

Účastníci a design studie

K účasti na výzkumném měření byly přizvány ženy navštěvující seniorkluby nebo účastnící se programů univerzit třetího věku v Česku, na Slovensku a v Polsku. 409 žen starších 55 let podstoupilo analýzu tělesného složení a monitorování pohybové aktivity (PA) a sedavého chování akcelerometrem. Do studie nebyly zařazeny ženy, které v posledních 12 měsících podstoupily operaci kyčelního či kolenního kloubu nebo se potýkaly s jiným fyzickým omezením, jež by mohlo ovlivnit analýzu tělesného složení a monitorování sedavého a pohybového chování (např. motorickou dysfunkcí, amputací, parézou…). Rovněž byly vyřazeny ženy, které v posledních 12 měsících pravidelně užívaly diuretika (28).

Měření probíhalo v jarních (koncem března až začátkem června) a podzimních (v říjnu až začátkem prosince) měsících, abychom se vyhnuli horkému či naopak mrazivému počasí a měnícím se sezónním podmínkám. Účastnice pocházely ze tří zemí střední Evropy, které jsou si velmi podobné sociokulturně i z pohledu urbanistického.

Výzkum byl schválen etickou komisí Fakulty tělesné kultury Univerzity Palackého v Olomouci (č. 20/2016) v souladu s etickými standardy Helsinské deklarace Světové lékařské asociace. Před vlastní realizací výzkumu účastnice podepsaly tištěný informovaný souhlas.

Hodnocení adipozity a antropometrických parametrů

Tělesná výška byla stanovena s přesností na 0,1 cm pomocí přenosného antropometru P-375 (Trystom, Olomouc, ČR) a tělesná hmotnost s přesností na 0,1 kg. Vypočítali jsme index tělesné hmotnosti (BMI) jako podíl hmotnosti účastnic a druhé mocniny jejich tělesné výšky. Podváha byla definována jako BMI < 18,5 kg/m2, nadváha jako BMI ≥ 25 kg/m2 a obezita jako BMI ≥ 30 kg/m2 podle mezinárodního dělení (29).

Tělesná adipozita hodnocená multifrekvenční bioelektrickou impedanční analýzou (přístrojem InBody 720, Biospace Co. Ltd., Soul, Jižní Korea) byla vyjádřena jako procentuální zastoupení tělesného tuku (FM% - fat mass percentage). Metoda multifrekvenční bioelektrické impedanční analýzy je dostatečně přesná pro stanovení adipozity u starších žen s rozdílnou hmotností a úrovní fyzické aktivity (PA) (30). Všechna vyšetření proběhla vestoje, účastnice byly lehce oblečeny a naboso.

Vyšetření sedavého chování a pohybové aktivity

Všechny účastnice byly požádány, aby po dobu 1 týdne nosily akcelerometr ActiGraph GT1M (Manufacturing Technology Inc., Florida, USA) upevněný na oblečení nad pravou přední spinou kosti kyčelní. Účastnice obdržely akcelerometr ihned po vyšetření tělesného složení a byly instruovány, aby přístroj sundávaly před vodními aktivitami a na dobu spánku. Validní záznam musel zahrnovat alespoň 4 dny monitorování trvající nejméně 10 hodin denně, včetně jednoho víkendového dne (31).

K nastavení přístroje i exportu dat byl použit software ActiLife v6.13.1 (Pensacola, Florida, USA). Interval sběru dat byl nastaven na minutový interval. Data byla z ActiGraphu exportována jako úhrnný součet surových dat (cpm – counts per minute). Non-wear time, kterým rozumíme interval rozpoznání, kdy přístroj nebyl nošen, byl definován jako interval 60 po sobě následujících minut nulových cpm tolerující dvě nenulové hodnoty.

Protože bylo již dříve zjištěno (32–35), že starší ženy ze střední Evropy jsou více pohybově aktivní, rozmezí cpm definované pro různé pohybové chování bylo určeno podle kategorií dle Freedsonové et al. (36). Sedavé chování bylo definováno jako součet všech minut obsahujících 0–99 cpm, lehce intenzivní PA v rozmezí 100–1951 cpm a středně zatěžující PA (MVPA – moderate-to-vigorous physical activity) ≥ 1952 cpm. Dále jsme definovali tři časové úseky (epizody) pro zhodnocení struktury sedavého chování: 1–9, 10–29, ≥ 30 min. Pro každou délku epizody sezení jsme vypočítali celkové trvání (součet všech minut strávených v epizodě definované délky za den či týden) a frekvenci (celkový počet epizod této délky za den či týden).

Kovariáty

Několik proměnných bylo v analýze adjustováno, aby byl odstraněn jejich vliv na zkoumaný vztah. Kvůli vysoké variabilitě hodnot napříč souborem byla zohledněna doba nošení přístroje. Dále jsme do modelů analýz přidali několik doplňujících proměnných, které byly již dříve popsány jako prediktory sedavého chování (37). Tyto informace jsme získali z dotazníku, který účastnice vyplňovaly v den zahájení monitoringu akcelerometry. Dotazník zjišťoval údaje demografické (věk a zaměstnanecký status), socioekonomické (vzdělání), zdravotní (subjektivně vnímané zdraví), behaviorální (PA a kuřáctví) a faktory prostředí (bydlení v bytě, velkém městě). Současný zaměstnanecký stav byl zjišťován otázkou „Máte v současnosti zaměstnání?“; bytové podmínky otázkou „V jakém typu obydlí žijete?“ s možností odpovědět byt nebo rodinný dům; vzdělání otázkou „Jaké je vaše nejvyšší dosažené vzdělání?“. Subjektivně vnímané zdraví hodnotily účastnice v obecné rovině na škále „výborný“, „velmi dobrý“, „dobrý“, „přijatelný“ nebo „špatný“. Dále jsme odlišili majitelky psů a ženy žijící ve velkých městech (≥ 100 000 obyvatel), neboť tyto proměnné ukázaly silnou souvislost s PA a sedavým chováním ve starší populaci (38, 39). Proměnné byly následně převedeny do binárního formátu.

Statistická analýza

Pro nynější analýzu jsme vyřadili 95 žen s nevalidními daty, konečný soubor tvořilo 314 žen. Všechny analýzy byly provedeny v softwaru SPPS v.22 (IBM SPSS Inc., Chicago, Illinois, USA). Deskriptivní statistika je prezentována jako průměr, směrodatná odchylka (SD) a 95% interval spolehlivosti (CI), pokud není uvedeno jinak.

80% účastnic mělo data z akcelerometrů ze 7 validních dní. Data z akcelerometrů všech účastnic byla upravena podle doby nošení přístroje. Vícenásobnou lineární regresí jsme analyzovali vztahy mezi adipozitou (závislá proměnná) a trváním a frekvencí epizod sedavého chování (nezávislé proměnné). Z dostupných proměnných jsme určili také faktory potenciálně ovlivňující vztah (37), jež jsme zahrnuli do analýzy jako kovariáty v jednotlivých modelech.

Model 1 zohledňuje věk účastnic a dobu nošení přístroje. Případné ovlivnění vztahu MVPA bylo dodatečně zohledněno v modelu 2. Lehce intenzivní PA nebyla zařazena mezi ovlivňující faktory kvůli vysoké kolinearitě. Korelační koeficient mezi dobou strávenou lehce intenzivní PA a sedavým chováním byl < –0,7. Model 3 byl dodatečně adjustován pro zaměstnanecký status, vzdělání, subjektivně vnímané zdraví, kuřáctví a environmentální faktory (bydlení v bytě a velkém městě) v binární podobě.

VÝSLEDKY

Deskriptivní analýza

Do analýzy byla zařazena data od 314 starších žen (tab. 1). Takřka dvě třetiny žen byly na základě BMI klasifikovány do kategorií s nadváhou (42 %) nebo s obezitou (23 %). Ženy nosily akcelerometr v průměru 13,9 hodiny denně. Průměrně strávily 7,8 hodiny denně sedavým chováním, 5,4 hodiny denně lehce intenzivní PA a 38 minut denně MVPA. Pohybová doporučení dle Světové zdravotnické organizace (40) dosáhnout v alespoň 10minutových epizodách 150 minut MVPA týdně plnilo 117 žen (37 %). V jakkoli dlouhých (tj. alespoň minutových) epizodách dosáhlo 150 min MVPA týdně 192 žen (60 %).

Table 1. Deskriptivní charakteristiky participantek (n = 314)
Deskriptivní charakteristiky participantek (n = 314)
Pozn.: n = počet participantek; SD = směrodatná odchylka; CI = interval spolehlivosti.

Struktura sedavého chování je vyjádřena v epizodách různé délky (1–9, 10–29, ≥ 30 min). Ženy trávily nejvíce času v epizodách v trvání < 10 min (tab. 1, obr. 1).

Image 1. Trvání (hod/týden) a frekvence (počet/týden) epizod sedavého chování v souboru starších žen napříč kvartily procentuálního zastoupení tělesného tuku (FM%)
Trvání (hod/týden) a frekvence (počet/týden) epizod sedavého chování v souboru starších žen napříč kvartily procentuálního
zastoupení tělesného tuku (FM%)

Obr. 1 znázorňuje trvání a frekvenci epizod sedavého chování napříč kvartily FM%. Starší ženy s nejnižším zastoupením FM% trávily více času v nejkratších epizodách (1–9 min), kterých také nasbíraly nejvíce. Frekvence těchto krátkých epizod zároveň vypovídá o množství přestávek vyplněných PA (15), což znamená, že ženy sice seděly více, ale krátce, a sedavé činnosti častěji přerušovaly. Oproti tomu ženy s nejvyšším zastoupením FM% nasbíraly více epizod v délce ≥ 10 min a zároveň ve středně dlouhých a dlouhých epizodách trávily nejvíce času.

Trvání epizod sedavého chování

Doba strávená v epizodách sezení byla signifikantně asociovaná s FM% (tab. 2). Vícenásobná lineární regrese odhalila pozitivní asociaci s FM% u epizod sezení trvajících 10–29 min, která přetrvala také po adjustaci všech proměnných v modelu 3 (β = 0,03; p < 0,01). Vliv sedavého chování je v tomto případě nezávislý na MVPA a dalších zohledněných kovariátech. Hodina denně navíc strávená sedavou činností alespoň v délce 10–29 min je tak asociovaná s nárůstem tělesného tuku o 1,8 %. V případě déletrvajících epizod sezení (≥ 30 min) se pozitivní asociace po adjustaci neukázala významná.

Table 2. Vztah mezi FM% a trváním a frekvencí epizod sedavého chování
Vztah mezi FM% a trváním a frekvencí epizod sedavého chování
Pozn.: FM% = procentuální zastoupení tělesného tuku; β = regresní koeficient; CI = interval spolehlivosti; p = hladina statistické významnosti.
Model 1 byl adjustován pro věk a dobu nošení přístroje.
Model 2 byl adjustován pro Model 1 a středně zatěžující pohybovou aktivitu.
Model 3 byl adjustován pro Model 2 a demografické, socioekonomické, environmentální a zdravotní kovariáty (vzdělání, bydlení, lokaci, zdravotní stav, kouření a zaměstnání).
*p < 0,05; †p < 0,01; ‡p < 0,001

Frekvence epizod sedavého chování

Jak ukazuje tab. 2, frekvence velmi krátkých epizod sedavého chování byla negativně asociovaná s FM% (rozmezí β –0,003 až –0,01). Na rozdíl od krátkých epizod byla frekvence delších úseků sezení s indikátorem FM% asociována pozitivně. Významné asociace přetrvaly i ve třetím adjustovaném modelu. Vyšší frekvence ≥ 30minutových epizod sezení je spojena s nejvíce nepříznivým vlivem na adipozitu. Navýšení o 1 epizodu denně v délce ≥ 30 min je spojeno s téměř dvojnásobným nárůstem FM% ve srovnání s navýšením o 1 epizodu v délce 10–29 minut denně.

DISKUSE

V této průřezové studii jsme zjistili významné souvislosti mezi objektivně zjištěnou adipozitou a strukturou sedavého chování u starších žen. Regresní analýza odhalila pozitivní asociace mezi adipozitou a frekvencí epizod sedavého chování i jejich trváním. Tyto asociace se ukázaly nezávislé na kovariátech, věku, PA, demografických, socioekonomických, zdravotních a environmentálních faktorech. Naše práce doplňuje dosavadní důkazy o významu přístrojového monitorování u starších osob ve středoevropském regionu.

Po menopauze vykazují starší ženy vyšší riziko rozvoje adipozity. Metabolické změny mohou zásadně ovlivnit fyzickou kondici ženy, což může omezit možnost pravidelně vykonávat PA (41), proto je zásadní popsat rizikové faktory, např. vztah sedavého chování k adipozitě, aby mohla být zavedena opatření pro prevenci chronických onemocnění ve vyšším věku.

V průměru strávily ženy v našem souboru sezením necelých 8 hodin denně. Navzdory vysoké hodnotě se jedná o příznivý výsledek, protože dosavadní šetření ve starší populaci uvádělo delší průměrný čas sezení, a to 8 hod/den (42), 8,5 hod/den (43), nebo dokonce 9,4 hod/den (8) a 9,7 hod/den (14). Studie, ve kterých se autoři zabývali epizodami sedavého chování, rovněž dokládají převahu epizod v kratším trvání (< 30 min), v nichž se následně uskutečnila většina sedavých činností (13, 14, 44). Naopak velké množství sedavého chování v epizodách dlouhých ≥ 30 min udávala na reprezentativním souboru americká studie REGARDS (45), kde bylo u starších osob zjištěno, že téměř 50 % denní doby stráví sedavým chováním. Ve studii REGARDS však autoři použili nižší hranice pro definování sedavého chování (0–49 cpm) a také odlišný akcelerometr, což mohlo přispět k tak rozdílným výsledkům. Závěry zmíněných prací potvrzují, že starší osoby tráví sedavým chováním téměř dvě třetiny bdělého dne (2).

Ačkoli dosavadní výzkumy potvrzují škodlivý vliv dlouhodobého trávení času sedavým chováním na metabolické ukazatele (46), celková doba strávená v epizodách ≥ 30 min nebyla v naší studii významně asociovaná s procentuálním zastoupením tělesného tuku. Epizody sezení delší než 30 minut vykazovaly pozitivní vztah s FM%, ale po odstranění zavádějících vlivů adjustací se vztah hranici významnosti pouze blížil. Signifikantní vztah přetrval výlučně u epizod v délce 10–29 minut. V práci Jefferisové et al. (13) nalezli statisticky významnou negativní asociaci krátkých epizod 1–15 minut s BMI a obvodem pasu ve skupině starších mužů, ale nikoli u delších epizod sezení. Naopak Honda et al. (46) prokázali ve tříletém prospektivním šetření na souboru pracujících osob středního věku (40–64 let), že právě dlouhodobé sezení v délce ≥ 30 min je rizikovým faktorem pro rozvoj metabolického syndromu.

Jak ukazuje tab. 2, v naší studii jsme nalezli významné asociace pro všechny délky epizod u parametru frekvence. Přestože ženy seděly v dlouhých epizodách spíše zřídka, ukázalo se, že vyšší frekvence ≥ 30minutových epizod je pozitivně asociována s FM%, a to téměř dvojnásobně oproti středně dlouhým epizodám v délce 10–29 minut. Zato krátké epizody (1–9 min.) byly s FM% asociovány negativně. To znamená, že s větší frekvencí epizod se indikátor FM% u žen snižoval. Frekvence totiž zároveň vypovídá o množství přestávek vyplněných PA o určité intenzitě, což znamená, že ženy sice seděly více, ale krátce a sedavé činnosti častěji přerušovaly. Přerušované sezení je příznivě asociováno s nižším BMI, obvodem pasu, nižšími hodnotami systolického tlaku a hodnotami koncentrace glukózy (15).

Tato studie rozšiřuje dosavadní poznatky o struktuře sedavého chování a jeho vztahu k adipozitě u starších žen. Potvrdili jsme významný pozitivní vztah adipozity k dlouhému sezení. Struktura sedavého chování se jeví jako důležitý faktor ovlivňující adipozitu u starších žen a měla by být zohledňována při dalším zkoumání.

Přínosy a limity studie

Přínos studie spočívá v přístrojovém monitorování sedavého chování a PA. Množství prací doposud využívalo pouze subjektivně nahlášený čas strávený sezením nebo třeba jen sledováním televize (8, 43). Díky monitorování akcelerometry bylo možné posuzovat strukturu sedavého chování v podobě charakteristik celkového trvání a frekvence epizod. Tato práce představuje první detailní zkoumání přístrojově měřeného sedavého chování ve vztahu k adipozitě u starších žen z území střední Evropy.

Limity studie vyplývají z následujících charakteristik: Šlo o nerandomizovanou průřezovou studii, proto z našich výsledků nelze vyvozovat kauzální vztahy. Do studie byly zařazeny pouze zdravé ženy účastnící se programů univerzit třetího věku nebo navštěvující senior kluby. Tyto ženy mohou být sociálně i fyzicky aktivnější než jejich vrstevnice. Použitý dvouosý akcelerometr byl upevňován na pas účastnic, což mohlo vést k nedostatečnému rozlišování při pohybech jako sezení a stání (47). Také jsme nezískali informace o jízdě na kole, plavání či spánku. Ve studii jsme dále nezohledňovali stravování žen, ačkoli byly zjištěny souvislosti mezi adipozitou a stravovacími návyky (48).

ZÁVĚR

Tato studie prokazuje, že vztah mezi adipozitou a sedavým chováním vyjádřeným jako doba strávená v epizodách určité délky a frekvence je nezávislý na věku, pohybové aktivitě, demografických, socioekonomických, environmentálních a zdravotních faktorech. Z výsledků je patrné, že dlouhé úseky sedavého chování mohou mít u starších žen nežádoucí dopady na adipozitu. Naše zjištění upozorňují na přínosy prevence adipozity a její léčby omezením dlouhodobého sezení, což může vést k aktivnějšímu a zdravějšímu stárnutí. Pro ověření zjištěných vztahů je třeba uskutečnit longitudinální šetření.

Seznam zkratek

BMI index tělesné hmotnosti

cpm jednotky countů za minutu

FM% procentuální zastoupení tělesného tuku

MVPA středně zatěžující pohybová aktivita

PA pohybová aktivita

Poděkování

Tato publikace vznikla za podpory výzkumného projektu „Vliv obezity na změny v dlouhodobé pohybové aktivitě starších žen v kontextu zastavěného prostředí: prospektivní studie“ (18-16423S) financovaného Grantovou agenturou České republiky a interního grantového projektu Univerzity Palackého IGA_FTK_2017_004 „Objektivně měřené sedavé chování u starších žen v kontextu somatických ukazatelů a kvality života“.

Prohlášení o střetu zájmů

Autoři práce prohlašují, že v souvislosti s tématem, vznikem a publikací tohoto článku nejsou ve střetu zájmů.

Adresa pro korespondenci:

Mgr. Jana Pechová

Institut aktivního životního stylu FTK UP

tř. Míru 671/117, 771 11 Olomouc

Tel.: 585 636 739

e-mail: jana.pechova@upol.cz


Sources
  1. Tremblay MS, Aubert S, Barnes JD et al. Sedentary Behavior Research Network (SBRN) – Terminology consensus project process and outcome. Int J Behav Nutr Phys Act 2017; 14(1): 75.

  2. Hallal PC, Andersen LB, Bull FC et al. Global physical activity levels: Surveillance progress, pitfalls, and prospects. Lancet 2012; 380(9838): 247–257.

  3. Loyen A, Van Der Ploeg HP, Bauman A et al. European sitting championship: prevalence and correlates of self-reported sitting time in the 28 European Union Member States. PLoS One 2016; 11(3); 1–17.

  4. Chau JY, Grunseit AC, Chey T et al. Daily sitting time and all-cause mortality: A meta-analysis. PLoS One 2013; 8(11): 1–14.

  5. Hirmerová J. Dlouhé sezení – nový a podceňovaný rizikový faktor žilního tromboembolizmu. Interní medicína 2015; 17(3): 111–113.

  6. Bellettiere J, Winkler EAH, Chastin SFM et al. Associations of sitting accumulation patterns with cardio-metabolic risk biomarkers in Australian adults. PLoS One 2017; 12(6): 1–17.

  7. Ekelund U, Steene-Johannessen J, Brown WJ et al. Does physical activity attenuate, or even eliminate, the detrimental association of sitting time with mortality? A harmonised meta-analysis of data from more than 1 million men and women. Lancet 2016; 388(10051): 1302–1310.

  8. Harvey JA, Chastin SFM, Skelton DA. How sedentary are older people? A systematic review of the amount of sedentary behavior. J Aging Phys Act 2015; 23(3): 471–487.

  9. de Rezende LFM, Rey-López JP, Matsudo VKR et al. Sedentary behavior and health outcomes among older adults: A systematic review. BMC Public Health 2014; 14(1): 333.

  10. Copeland JL, Ashe MC, Biddle SJ et al. Sedentary time in older adults: a critical review of measurement, associations with health, and interventions. Br J Sports Med 2017; 51(21); 1–8.

  11. Van Cauwenberg J, Van Holle V, De Bourdeaudhuij I et al. Older adults’ reporting of specific sedentary behaviors: Validity and reliability. BMC Public Health 2014; 14(1): 1–10.

  12. Foong YC, Aitken D, Winzenberg T et al. The association between physical activity and reduced body fat lessens with age – results from a cross-sectional study in community-dwelling older adults. Exp Gerontol 2014; 55: 107–112.

  13. Jefferis BJ, Parsons TJ, Sartini C et al. Does duration of physical activity bouts matter for adiposity and metabolic syndrome? A cross-sectional study of older British men. Int J Behav Nutr Phys Act 2016; 13(1): 36–46.

  14. Shiroma EJ, Freedson PS, Trost SG, Lee I-M. Patterns of accelerometer-assessed sedentary behavior in older women. JAMA J Am Med Assoc 2013; 310(23): 2562–2573.

  15. Healy GN, Dunstan DW, Salmon J et al. Breaks in sedentary time: Beneficial associations with metabolic risk. Diabetes Care 2008; 31(4): 661–666.

  16. Hawari NSA, Al-Shayji I, Wilson J, Gill JMR. Frequency of breaks in sedentary time and postprandial metabolic responses. Med Sci Sport Exerc 2016; 48(12): 2495–2502.

  17. Evans WJ, Campbell WW. Sarcopenia and age-related changes in body composition and functional capacity. J Nutr 1993; 123(2 Suppl): 465–468.

  18. Hughes VA, Frontera WR, Roubenoff R et al. Longitudinal changes in body composition in older men and women: Role of body weight change and physical activity. Am J Clin Nutr 2002; 76(2): 473–481.

  19. Shimokata H, Andres R, Coon PJ et al. Studies in the distribution of body fat. II. Longitudinal effects of change in weight. Int J Obes 1989; 13(4): 455–464.

  20. Gába A, Přidalová M. Age-related changes in body composition in a sample of Czech women aged 18 to 89 years: a cross-sectional study. Eur J Nutr 2014; 53(1): 167–176.

  21. Kim Y, White T, Wijndaele K et al. Adiposity and grip strength as long-term predictors of objectively measured physical activity in 93 015 adults: The UK Biobank study. Int J Obes 2017; 41(9): 1361–1368.

  22. Recio-Rodríguez JI, Sanchez-Aguadero N, Rodríguez-Sánchez E et al. Physical activity and adiposity among the older adults of the EVIDENT study. J Aging Phys Act 2017; 25(2): 254–260.

  23. Pulsford RM, Stamatakis E, Britton AR et al. Sitting behavior and obesity: evidence from the Whitehall II study. Am J Prev Med 2013; 44(2): 132–138.

  24. Stamatakis E, Davis M, Stathi A, Hamer M. Associations between multiple indicators of objectively-measured and self-reported sedentary behaviour and cardiometabolic risk in older adults. Prev Med (Baltim) 2012; 54(1): 82–87.

  25. Gennuso KP, Gangnon RE, Matthews CE et al. Sedentary behavior, physical activity, and markers of health in older adults. Med Sci Sports Exerc 2013; 45(8): 1493–1500.

  26. Gardiner PA, Healy GN, Eakin EG et al. Associations between television viewing time and overall sitting time with the metabolic syndrome in older men and women: the Australian diabetes obesity and lifestyle study. J Am Geriatr Soc 2011; 59(5): 788–796.

  27. Sabia S, Cogranne P, van Hees VT et al. Physical activity and adiposity markers at older ages: Accelerometer Vs questionnaire data. J Am Med Dir Assoc 2015; 16(5): 7–13.

  28. Heyward V, Wagner D. Applied body composition assessment (2nd ed.). Human Kinetics, Champaign, Illionis, 2004.

  29. World Health Organization. Obesity: Preventing and managing the global epidemic. Report of a WHO consultation. World Health Organization, Geneva, 1998.

  30. Gába A, Kapuš O, Cuberek R, Botek M. Comparison of multi- and single-frequency bioelectrical impedance analysis with dual-energy X-ray absorptiometry for assessment of body composition in post-menopausal women: Effects of body mass index and accelerometer-determined physical activity. J Hum Nutr Diet 2015; 28(4): 390–400.

  31. Hart TL, Swartz AM, Cashin SE, Strath SJ. How many days of monitoring predict physical activity and sedentary behaviour in older adults? Int J Behav Nutr Phys Act 2011; 8(1): 62.

  32. Pelclová J, Gába A, Tlučáková L, Pośpiech D. Association between physical activity (PA) guidelines and body composition variables in middle-aged and older women. Arch Gerontol Geriatr 2012; 55(2): e14–20.

  33. Gába A, Kapuš O, Pelclová J, Riegerová J. The relationship between accelerometer-determined physical activity (PA) and body composition and bone mineral density (BMD) in postmenopausal women. Arch Gerontol Geriatr 2012; 54(3): e315–21.

  34. Zając-Gawlak I, Pośpiech D, Kroemeke A et al. Physical activity, body composition and general health status of physically active students of the University of the Third Age (U3A). Arch Gerontol Geriatr 2016; 64: 66–74.

  35. Zając-Gawlak I, Kłapcińska B, Kroemeke A et al. Associations of visceral fat area and physical activity levels with the risk of metabolic syndrome in postmenopausal women. Biogerontology 2017; 18(3): 357–366.

  36. Freedson PS, Melanson E, Sirard J. Calibration of the computer science and applications, inc. accelerometer. Med Sci Sport Exerc 1998; 30(5): 777–781.

  37. Chastin SFM, Buck C, Freiberger E et al. Systematic literature review of determinants of sedentary behaviour in older adults: A DEDIPAC study. Int J Behav Nutr Phys Act 2015; 12(1): 127.

  38. Pelclová J, Vašíčková J, Frömel K, Djordjevic I. Leisure time, occupational, domestic, and commuting physical activity of inhabitants of the Czech Republic aged 55–69: Influence of socio-demographic and environmental factors. Acta Univ Palacki Olomuc Gymnica 2009; 39(3): 13–20.

  39. Pelclová J, Vašíčková J, Frömel K et al. Vliv demografických faktorů na pohybovou aktivitu a sezení u obyvatel České republiky ve věku 55–69 let. Tělesná kultura 2008; 31(2): 109–119.

  40. Global recommendations on physical activity for health. World Health Organization, Geneva, 2010.

  41. Lovejoy J, Champagne C, de Jonge L et al. Increased visceral fat and decreased energy expenditure during the menopausal transition. Int J Obes 2008; 32(6): 949–958.

  42. Liao Y, Hsu H-H, Shibata A et al. Associations of total amount and patterns of objectively measured sedentary behavior with performance-based physical function. Prev Med Reports 2018; 12: 128–134.

  43. Harvey J, Chastin S, Skelton D. Prevalence of sedentary behavior in older adults: a systematic review. Int J Environ Res Public Health 2013; 10(12): 6645–6661.

  44. Jefferis BJ, Sartini C, Shiroma E et al. Duration and breaks in sedentary behaviour: accelerometer data from 1566 community-dwelling older men (British Regional Heart Study). Br J Sports Med 2015; 49(24): 1591–1594.

  45. Diaz KM, Howard VJ, Hutto B et al. Patterns of sedentary behavior in US middle-age and older adults: the REGARDS study. Med Sci Sport Exerc 2016; 48(3): 430–438.

  46. Honda T, Chen S, Yonemoto K et al. Sedentary bout durations and metabolic syndrome among working adults: A prospective cohort study. BMC Public Health 2016; 16(1): 888–896.

  47. van Nassau F, Chau JY, Lakerveld J et al. Validity and responsiveness of four measures of occupational sitting and standing. Int J Behav Nutr Phys Act 2015; 12(1): 1–9.

  48. Howarth NC, Huang TTC, Roberts SB et al. Eating patterns and dietary composition in relation to BMI in younger and older adults. Int J Obes 2007; 31: 675–684.

Labels
Addictology Allergology and clinical immunology Angiology Audiology Clinical biochemistry Dermatology & STDs Paediatric gastroenterology Paediatric surgery Paediatric cardiology Paediatric neurology Paediatric ENT Paediatric psychiatry Paediatric rheumatology Diabetology Pharmacy Vascular surgery Pain management Dental Hygienist
Topics Journals
Login
Forgotten password

Enter the email address that you registered with. We will send you instructions on how to set a new password.

Login

Don‘t have an account?  Create new account

#ADS_BOTTOM_SCRIPTS#