MATE VAN FYSIEKE ACTIVITEIT EN GEWICHTSEVOLUTIE BIJ...
Transcript of MATE VAN FYSIEKE ACTIVITEIT EN GEWICHTSEVOLUTIE BIJ...
UNIVERSITEIT GENT Faculteit Geneeskunde en Gezondheidswetenschappen
Academiejaar 2008-2009
MATE VAN FYSIEKE ACTIVITEIT EN
GEWICHTSEVOLUTIE BIJ OVERGANG VAN
SECUNDAIR NAAR HOGER ONDERWIJS
Masterproef voorgelegd tot het behalen van de graad van
Master in de Gezondheidsvoorlichting en –Bevordering
Door Julie Deman en Joris Van Damme
Prof Dr Ilse De Bourdeaudhuij
Prof Dr Benedicte Deforche
Lic Delfien Van Dyck
III
Abstract
Doelstelling: In deze masterproef werd nagegaan of in Vlaanderen de
overgang van het secundair naar het hoger onderwijs, net zoals in de V.S.,
gepaard gaat met een gewichtsstijging. Hieraan gekoppeld werden de
veranderingen in het bewegings- en voedingspatroon en de mogelijke
determinanten hiervan in kaart gebracht.
Steekproef: Er namen 104 jongeren deel aan zowel de premetingen in het
secundair onderwijs, als aan de postmetingen in het eerste jaar hoger
onderwijs. Methodologie: Bij de premetingen werden de scholieren gewogen,
gemeten (lengte en lendenomtrek) en werd de mate van FA bevraagd door
middel van de Flemish Physical Activity Questionnaire. Een jaar later werden
deze metingen opnieuw gedaan. Enkel Gentse studenten kwamen in
aanmerking voor de postmeting.
Resultaten: Bij overgang naar het hoger onderwijs stijgt het gewicht gemiddeld
1,88 kg (p < 0,001) en daalt de fysieke activiteit met gemiddeld 275,41
min/week (p < 0,001). Qua voeding daalt de inname van groenten en fruit (resp.
p = 0,005 en p < 0,001) en stijgt de inname van alcohol met gemiddeld twee
consumpties per week (p < 0,001). De belangrijkste beïnvloedende factoren
hierbij zijn het geslacht en het al dan niet op kot gaan.
Conclusie: Ook in Vlaanderen gaat de overgang naar het hoger onderwijs
gepaard met een gewichtsstijging, een daling in de hoeveelheid fysieke
activiteit en een verandering in het voedingspatroon.
IV
Inhoudstafel
Woord vooraf ................................................................................ VIII Inleiding.............................................................................................9
1 Deel I: Literatuuroverzicht........................................................12
1.1 Hoofdstuk 1: Fysieke activiteit.......................................................... 12
1.1.1 Definitie.......................................................................................... 12
1.1.2 De gezondheidsnorm met betrekking tot fysieke activiteit ............. 13
1.1.3 De intensiteit van fysieke activiteit ................................................. 14
1.1.4 Prevalentie van fysieke activiteit.................................................... 16
1.2 Hoofdstuk 2: Overgewicht en obesitas ............................................ 18
1.2.1 Definitie.......................................................................................... 18
1.2.2 Meten van overgewicht en obesitas .............................................. 18
1.2.2.1 Body Mass Index .................................................................... 18
1.2.2.2 Lendenomtrek ......................................................................... 20
1.2.3 Prevalentie van overgewicht en obesitas....................................... 20
1.3 Hoofdstuk 3: De energiebalans......................................................... 21
1.4 Hoofdstuk 4: Gevolgen van fysieke inactiviteit en obesitas .......... 22
1.4.1 Algemeen ...................................................................................... 22
1.4.2 Metabool syndroom ....................................................................... 23
1.4.3 Osteoporose .................................................................................. 24
1.5 Hoofdstuk 5: Determinanten van fysieke inactiviteit, overgewicht
en obesitas.................................................................................................. 25
1.5.1 Intrapersoonlijke determinanten .................................................... 25
1.5.1.1 Fysieke inactiviteit................................................................... 25
1.5.1.2 Overgewicht en obesitas......................................................... 26
1.5.2 Interpersoonlijke determinanten .................................................... 27
1.5.2.1 Fysieke inactiviteit................................................................... 27
1.5.2.2 Overgewicht en obesitas......................................................... 28
1.5.3 Institutionele en community determinanten ................................... 28
1.5.3.1 Fysieke inactiviteit................................................................... 28
V
1.5.4 Omgevingsdeterminanten.............................................................. 29
1.5.4.1 Fysieke inactiviteit................................................................... 29
1.5.4.2 Overgewicht en obesitas......................................................... 29
1.6 Hoofdstuk 6: Specifieke veranderingen bij overgang van secundair
naar hoger onderwijs ................................................................................. 31
1.6.1 Het bewegingspatroon................................................................... 31
1.6.2 Het voedingspatroon...................................................................... 33
1.6.2.1 Portiegrootte ........................................................................... 34
1.6.2.2 Trend naar “gemaksvoedsel” .................................................. 35
1.6.2.3 Voeding thuis of op kot............................................................ 36
1.6.2.4 Alcohol .................................................................................... 37
1.6.2.5 Recente voedings- en dieetgewoontes ................................... 38
1.6.3 Studenten en roken ....................................................................... 39
1.7 Hoofdstuk 7: Probleemstelling ......................................................... 41
1.8 Hoofdstuk 8: Hypothesen.................................................................. 42
1.8.1 Hypothesen i.v.m. lichaamsgewicht............................................... 42
1.8.2 Hypothesen i.v.m. fysieke activiteit................................................ 42
1.8.3 Hypothesen i.v.m. sedentaire activiteiten ...................................... 42
1.8.4 Hypothesen i.v.m. voeding ............................................................ 42
1.8.5 Hypothesen i.v.m. roken................................................................ 43
2 Deel II: Praktijkonderzoek ........................................................44
2.1 Hoofdstuk 9: Methodiek van het onderzoek .................................... 44
2.1.1 Opzet............................................................................................. 44
2.1.2 Procedure...................................................................................... 44
2.1.3 Design ........................................................................................... 45
2.1.4 Studiepopulatie.............................................................................. 45
2.1.5 Meetinstrumenten.......................................................................... 45
2.1.5.1 Antropometrie ......................................................................... 45
2.1.5.2 Vragenlijst ............................................................................... 46
2.1.6 Gegevensverwerking en analyse................................................... 47
2.1.7 Dataverificatie................................................................................ 47
2.1.8 Statistische analyse....................................................................... 47
VI
2.2 Hoofdstuk 10: Resultaten van het onderzoek.................................. 48
2.2.1 Demografische gegevens.............................................................. 48
2.2.2 Lichaamsmetingen ........................................................................ 48
2.2.2.1 Verschillen in geslacht ............................................................ 50
2.2.2.2 Invloed van de BMI bij de premetingen op de BMI verandering
bij overgang naar het hoger onderwijs: apart voor jongens en meisjes . 51
2.2.3 Fysieke activiteit ............................................................................ 52
2.2.3.1 Verschillen in geslacht ............................................................ 54
2.2.3.2 Invloed van de BMI bij de premetingen op de totale fysieke
activiteit: apart voor jongens en meisjes................................................ 55
2.2.3.3 Sociaal Economische Status (SES) ........................................ 56
2.2.3.4 Op kot of niet op kot................................................................ 57
2.2.3.5 Gewichtsevolutie..................................................................... 59
2.2.3.6 Clubsporters en competitiesporters......................................... 60
2.2.4 Sedentaire activiteiten ................................................................... 63
2.2.5 Predictoren van fysieke activiteit en sedentaire activiteiten in het
hoger onderwijs......................................................................................... 64
2.2.6 Voeding ......................................................................................... 64
2.2.6.1 Fruit / Groenten....................................................................... 65
2.2.6.2 Melkproducten ........................................................................ 67
2.2.6.3 Cola of andere gezoete frisdrank met suiker / Cola-light of
andere dieetdranken.............................................................................. 68
2.2.6.4 Alcohol .................................................................................... 68
2.2.7 Roken ............................................................................................ 69
2.2.7.1 Verschillen in geslacht ............................................................ 70
2.2.8 Predictoren van gewichtsverandering en het lichaamsgewicht in het
hoger onderwijs......................................................................................... 71
2.3 Hoofdstuk 11: Discussie ................................................................... 72
2.3.1 Beperkingen en sterktes................................................................ 77
2.3.1.1 Beperkingen............................................................................ 77
2.3.1.2 Sterktes................................................................................... 78
2.3.2 Suggesties voor toekomstig onderzoek......................................... 78
VII
2.3.3 Algemene conclusie....................................................................... 79
Literatuurlijst...................................................................................80
Lijst van figuren..............................................................................90
Lijst van tabellen ............................................................................91
VIII
Woord vooraf
Via deze weg willen we Lic. Delfien Van Dyck bedanken voor de begeleiding
van deze masterproef. We willen ook Prof. Dr. Ilse De Bourdeaudhuij en Prof.
Dr. Benedicte Deforche bedanken als promotor en copromotor van deze
verhandeling.
Ook een dank je wel aan onze ouders, die ons de mogelijkheid gegeven
hebben deze studies tot een goed einde te brengen.
Verder willen we ook Sofie en Evert bedanken voor de vele koffiemomenten en
steun.
Tot slot een dank je wel aan de bewoners van ‘Huisje Weltevree’! Merci Miet
voor het nalezen van onze scriptie en voor de ongelooflijk zalige babbels! Merci
Mauke voor alle hulp (weloveyouweloveyou)! En merci Jan voor de spannende
verhalen…!
9
Inleiding
Wanneer in de Verenigde Staten gesproken wordt over “freshman 15”, weet het
grootste deel van de studentenpopulatie waarover het gaat (Graham & Jones,
2002). Met “freshman 15” wordt namelijk de gewichtsstijging van 15 pond of 6,8
kg lichaamsgewicht bedoeld waarmee een eerstejaarsstudent tijdens zijn eerste
jaar hoger onderwijs te maken zou krijgen (Brown, 2008).
In Noord-Amerika worden studenten op allerlei manieren met het concept
geconfronteerd. Dit heeft ertoe geleid dat het begrip legendarisch is geworden
en dat een groot deel van de studenten er op een angstvallige manier over
spreekt (Brown, 2008; Holm-Denoma, Joiner Jr., Vohs & Heatherton, 2008).
Brown (2008) wijst hierbij op het grote contrast tussen het ruime aantal
websites over dit onderwerp en het beperkt aantal peer reviewed artikels. De
oorzaak hiervan ligt, volgens haar, deels bij de media die geregeld
lekentheorieën lanceren die meestal gebaseerd zijn op impliciete, niet-
specifieke assumpties. Coomarasamy, Gee, Publicover & Khan (2001) leggen
de klemtoon op het feit dat medische tijdschriften de wetenschappelijke
resultaten niet in een vorm gieten die onmiddellijk bruikbaar is in de praktijk en
makkelijk te verspreiden is onder het gewone volk.
In 1985 verscheen voor het eerst in de wetenschappelijke literatuur een artikel
over de gewichtstoename bij eerstejaarsstudenten (Brown, 2008). Nergens in
het artikel werd gesproken over een gewichtsstijging van 15 pond (Hovell,
Mewborn, Randle & Fowlerjohnson, 1985). Vier jaar later, in 1989, werd in het
tienermagazine Seventeen voor de eerste keer de term “freshman 15” gebruikt
(Brown, 2008).
Veel onderzoekers zijn het er over eens dat er bij een bepaald percentage van
de eerstejaarsstudenten een gewichtsevolutie kan voorkomen bij de overgang
van het laatste jaar secundair onderwijs naar het eerste jaar hoger onderwijs.
Weinigen onder hen durven echter stellen dat deze toename 15 pond of meer
zou bedragen (Graham & Jones, 2002; Levitsky, Halbmaier & Mrdjenovic,
2004; Levitsky, Garay, Naubaum, Neighbors & Della Vella, 2006; Economos,
Hildebrandt & Hyatt, 2008; Gores, 2008; Holm-Denoma et al., 2008; Jung, Bray
10
& Ginis, 2008; Crombie, IlIch, Dutton, Panton & Abood, 2009).
Sommige onderzoekers namen tijdens hun studies bij een aantal
proefpersonen zelfs een daling in gewicht waar (Graham & Jones, 2002;
Economos et al., 2008; Gores, 2008; Jung et al., 2008).
Naast de positieve invloed dat het concept “freshman 15” kan hebben op de
gezondheid van studenten, door het onder de aandacht brengen van obesitas
en overgewicht... waarschuwt Brown (2008) ook voor de negatieve gevolgen
van een overdreven aandacht hiervoor. Zo zou de “15 pound theory” volgens
haar kunnen leiden tot eetstoornissen, zoals anorexia nervosa en
vitaminetekorten die op hun beurt leiden tot anemie en osteoporose bij
studenten. Graham & Jones wezen in 2002 ook al op dit probleem door te
stellen dat de “freshman 15 mythe” een belangrijke rol kan spelen in de
negatieve houding die mensen vaak aannemen ten aanzien van gewicht. Zo
zouden eerstejaarsstudenten een negatiever lichaamsbeeld ontwikkelen,
zichzelf meer categoriseren in de klasse van overgewicht en zouden ze hoger
scoren op de EAT, een instrument dat de symptomen en eigenschappen van
eetstoornissen taxeert. Het is dan ook belangrijk dat studenten toegang krijgen
tot een betrouwbaar en vertrouwelijk medium aangaande deze thematiek
(Brown, 2008).
Mogelijke verklaringen, die in de literatuur worden gegeven, voor het al dan niet
stijgen van het lichaamsgewicht bij overgang van het secundair naar het hoger
onderwijs zullen later in deze masterproef behandeld worden.
Verder zal ook gekeken worden naar mogelijke gewichts- en
levensstijlveranderingen bij Belgische studenten die deze overgang maakten.
Tot nu toe zijn de meeste onderzoeken hieromtrent in de Verenigde Staten
gevoerd en werd dit nog niet specifiek onderzocht in België. De reeds
verschenen resultaten kunnen daarom niet gegeneraliseerd worden naar de
Vlaamse studentenpopulatie, waardoor nader onderzoek zich opdringt.
Het eerste deel van deze masterproef omvat het literatuuroverzicht, gebaseerd
op wetenschappelijke publicaties en bestaat uit acht hoofdstukken. Het eerste
hoofdstuk gaat specifiek over fysieke activiteit. Hoofdstuk twee handelt over
11
overgewicht en obesitas. Hoofdstuk drie omvat een omschrijving van de
energiebalans. In het vierde hoofdstuk worden de gevolgen van fysieke
inactiviteit en obesitas nader bekeken. Hoofdstuk vijf gaat dieper in op de
determinanten van fysieke inactiviteit, overgewicht en obesitas. Hoofdstuk zes
handelt over de specifieke veranderingen bij studenten die overgaan naar het
hoger onderwijs. In hoofdstuk zeven en acht worden tot slot de probleemstelling
en hypothesen besproken. Het tweede deel van deze verhandeling omvat het
praktijkonderzoek. In hoofdstuk negen wordt de methodiek van het onderzoek
beschreven en in hoofdstuk tien de resultaten. Hoofdstuk elf sluit af met de
discussie.
In het literatuuroverzicht en de resultatensectie van deze masterproef, heeft
Julie Deman de onderdelen met betrekking tot voeding, overgewicht en
obesitas geschreven. Joris Van Damme is verantwoordelijk voor de onderdelen
met betrekking tot fysieke en sedentaire activiteiten.
Het abstract, de inleiding, de probleemstelling, de hypothesen, de methodiek en
de discussie werden gezamenlijk geschreven.
12
1 Deel I: Literatuuroverzicht 1.1 Hoofdstuk 1: Fysieke activiteit
1.1.1 Definitie
Fysieke activiteit wordt door de WHO gedefinieerd als alle
lichaamsbewegingen, voortgebracht door de skeletspieren, die energieverbruik
vereisen (www.who.int).
Het omvat dus zowel fysieke activiteiten die verband houden met sport,
ontspanning en vrije tijd als actief transport, huishoudelijk werk, klusjes en
gezinstaken als fysieke activiteiten tijdens het werk en op school. De som van
al deze facetten van fysieke activiteit geeft dan een beeld van de totale fysieke
activiteit (Caspersen, Powell & Christenson, 1985; De Bourdeaudhuij, Lefevre,
Deforche, Wijndaele, Matton & Philippaerts, 2005; www.ipaq.ki.se).
De hoeveelheid energie nodig om fysiek actief te zijn kan uitgedrukt worden in
kilocalorieën (kcal) of kilojoules (kJ), waarbij één kcal gelijk is aan 4,184 kJ
(Caspersen et al., 1985). Caspersen et al. (1985) merken hierbij op dat,
ondanks het feit dat kcal historisch gezien een warmtemaat is, deze maat toch
vaak gebruikt wordt als maat voor het energieverbruik. In principe zou het dus
correcter zijn om hiervoor kJ te gebruiken, aangezien dit de maat voor
energieverbruik is.
Volgens het consensus model van Bouchard, Shephard & Stephens (1994)
moet het begrip fysieke activiteit in een breder kader geplaatst worden (Figuur
1). Fysieke activiteit maakt dan deel uit van een groter geheel dat bestaat uit
drie grote luiken, namelijk ‘fysieke activiteit’, ‘gezondheidsgerelateerde fitheid’
en ‘gezondheid’. Deze drie concepten beïnvloeden elkaar onderling en worden
zelf ook beïnvloed door erfelijkheidsfactoren, de fysieke omgeving, gedragingen
met betrekking tot de levensstijl (lifestyle), persoonlijke kenmerken en de
sociale omgeving.
13
Figuur 1: Consensusmodel, Bouchard et al. (1994)
Zoals hierboven verduidelijkt wordt, zijn fysieke activiteit en fysieke fitheid twee
verschillende begrippen. Gezondheidsgerelateerde fitheid kan gedefinieerd
worden als een set van eigenschappen die mensen bezitten of kunnen
verwerven, gerelateerd aan de mogelijkheid om dagelijkse taken uit te voeren.
Belangrijk hierbij is dat ze deze taken met voldoende vitaliteit en alertheid
kunnen verrichten, zonder buitensporige vermoeidheid en met voldoende
energie om te kunnen genieten van activiteiten in de vrije tijd en om te kunnen
reageren op onvoorziene omstandigheden. Voorbeelden van deze
eigenschappen zijn kracht, snelheid, lenigheid, uithouding... (Caspersen et al.,
1985).
1.1.2 De gezondheidsnorm met betrekking tot fysieke activiteit
De mate waarin iemand fysiek actief is, varieert van persoon tot persoon en van
tijd tot tijd (Caspersen et al., 1985). Daarom werd een gezondheidsnorm voor
fysieke activiteit opgesteld om op een objectieve manier te kunnen beoordelen
of iemand voldoende fysiek actief is om zijn of haar gezondheid te behouden en
te bevorderen.
Voor kinderen en jongeren (5 tot 18 jaar) bedraagt de norm dagelijks 60
14
minuten matige tot intense fysieke activiteit. Voor volwassenen (18 tot 65 jaar)
bedraagt de norm minstens vijf dagen per week 30 minuten matige fysieke
activiteit of drie dagen per week 20 minuten intense fysieke activiteit,
gecombineerd met twee dagen per week acht tot tien spierversterkende
oefeningen. Deze norm geldt ook voor ouderen (65+), maar dan aangepast aan
de mogelijkheden van de persoon, gecombineerd met lenigheid- en
evenwichtsoefeningen (www.who.int). Hierbij dient opgemerkt te worden dat de
hoeveelheid fysieke activiteit cumulatief is doorheen de dag met een minimum
van 10 minuten per keer. Dus drie keer per dag 10 minuten aan fysieke
activiteit doen, heeft voor een volwassene, hetzelfde effect als één keer per dag
30 minuten aan fysieke activiteit doen (www.who.int).
Tot slot wijst de WHO er ook op dat er een dosis-respons relatie bestaat tussen
fysieke activiteit en gezondheid, waarbij er meer gezondheidswinst geboekt
wordt bij het overtreffen van bovenstaande minimum aanbevelingen.
1.1.3 De intensiteit van fysieke activiteit
Om de intensiteit van fysieke activiteit uit te drukken, wordt veelal gebruik
gemaakt van Metabolic Equivalents of MET’s.
Eén MET staat voor de energie die verbruikt wordt in rust en komt overeen met
de calorische consumptie van één kcal/kg/u of het verbruik van 3,5 ml
O2/kg/min (Sidney & Blumchen, 1990; www.who.int). Het concept geeft op een
eenvoudige manier de energiekost van een fysieke activiteit weer, als veelvoud
van het energieverbruik voor het basaal metabolisme (Sidney & Blumchen,
1990; www.who.int). Zo ligt, in vergelijking met een persoon in rust, de
calorische consumptie van een persoon die een matige fysieke inspanning doet
drie tot zes maal hoger, wat overeenkomt met drie tot zes MET’s. Bij een
persoon die een intense fysieke inspanning doet, ligt de calorische consumptie
meer dan zes maal hoger, wat overeenkomt met meer dan zes MET’s
(www.who.int).
Naar analogie met het bovenstaande kan dan voor elke activiteit, zoals
voetballen, joggen, kuisen, studeren... de MET-waarde bepaald worden,
15
waarop deze dan gecategoriseerd kan worden als matige of intense fysieke
inspanning (Tabel 1) (Sidney & Blumchen, 1990; www.who.int).
Tabel 1: Voorbeelden matige en intense fysieke inspanningen (www.who.int)
Matige Fysieke Activiteit
(3 tot 6 MET’s)
Intense Fysieke Activiteit
(> 6 MET’s)
Snel wandelen Lopen
Dansen Wandelen/klimmen op een heuvel/berg
Tuinieren Snel Fietsen
Huishoudelijke taken Aerobic
Jagen Snel zwemmen
Activiteiten met, bijv., de kinderen
Gaan wandelen met een huisdier
Competitieve sporten en spelen
Dragen / verplaatsen van lasten < 20 kg Dragen / verplaatsen van lasten > 20kg
Naast bovenstaande theoretische benadering kan de intensiteit van fysieke
activiteit ook geconceptualiseerd worden op basis van de hartslag. Zo toonden
Strath, Swartz, Bassett, O’Brien, King & Ainsworth (2000) aan dat de
hartfrequentie een goede predictor is van het energieverbruik en bijgevolg zeer
bruikbaar is als indicator van de intensiteit in de dagelijkse praktijk. Het zijn dan
voornamelijk de relatief lage kostprijs van de meetmethode, de niet-invasieve
meettechniek en de extra informatie met betrekking tot de trainingsduur,
frequentie... weergegeven door de registratietoestelletjes, die deze methode
gebruiksvriendelijk maakt. Wel dient hierbij opgemerkt te worden dat elementen
zoals de omgevingstemperatuur, emotionele status, hydratatie, type van
spiercontractie en de hoeveelheid spieren betrokken bij de fysieke activiteit de
kwaliteit van de voorspelling kunnen beïnvloeden (Strath et al., 2000).
Naast bovenstaande methode is er nog een manier om de intensiteit te meten.
Deze wordt voornamelijk gebruikt door mensen die niet in het bezit zijn van een
hartslagmeter. Bij deze (minder nauwkeurige) methode wordt gewezen op
duidelijk waarneembare veranderingen in onder andere het
16
ademhalingspatroon, de zweetproductie... Zo gaat een matig fysieke
inspanning gepaard met zweten en een lichte verhoging van de pols en
ademhalingsfrequentie waarbij praten mogelijk moet blijven (www.acsm.org).
1.1.4 Prevalentie van fysieke activiteit
Volgens de Gezondheidsenquête van 2004 (www.iph.fgov.be) doet 34% van de
Belgische bevolking (van 15 jaar en ouder) minimum 30 minuten aan fysieke activiteit per dag. Het betreft hier zowel matige als intense fysieke activiteit
thuis, op het werk, op weg naar het werk en in de vrije tijd. Wanneer dit op
Vlaams niveau bekeken wordt, kan vastgesteld worden dat 40% van de
Vlamingen de gezondheidsnorm haalt. Verder zouden volgens de
Gezondheidsenquête mannen meer aan fysieke activiteit doen dan vrouwen,
wat geldt voor alle leeftijdscategorieën. Een gelijkaardige tendens wordt
waargenomen voor het Vlaamse gewest wanneer dieper wordt ingegaan op de
fysieke activiteit in de vrije tijd. Opvallend hierbij is dat dit verschil het meest
uitgesproken is bij de jongeren tussen 15 en 24 jaar.
In verband met de sedentaire activiteiten in de vrije tijd wordt voor het
Vlaamse gewest bij 21% van de bevolking een gebrek aan fysieke activiteit in
de vrije tijd vastgesteld. Voor België bedraagt dit 25% van de bevolking. Let
wel, bij dit percentage wordt enkel de fysieke activiteit in de vrije tijd in rekening
gebracht. Er wordt geen aandacht besteed aan de fysieke activiteit door actief
transport, op het werk... zoals hierboven wel het geval is. Op vlak van geslacht
wordt voor Vlaanderen een zelfde trend gezien als bij fysieke activiteit in de
vrije tijd. Zo wordt bij vrouwen een relatief hoger percentage personen met een
gebrek aan lichaamsbeweging waargenomen (Figuur 2). Voor België bedragen
deze cijfers voor de vrouwen ongeveer 30% en voor de mannen 19%.
Wanneer tot slot gekeken wordt naar lichaamsbeweging en de impact ervan
op de gezondheid, dan valt op dat volgens de criteria van de IPAQ 2002 57%
van de Belgische bevolking onvoldoende aan fysieke activiteit doet om een
positief effect te hebben op de gezondheid. Voor Vlaanderen bedraagt dit 52%
van de bevolking. Wordt er opnieuw meer specifiek naar een verschil tussen
mannen en vrouwen gekeken, dan doet in België een hoger percentage van de
17
vrouwen (66%) niet voldoende aan fysieke activiteit in vergelijking met de
mannen (46%). In Vlaanderen wordt een gelijkaardige tendens waargenomen.
Figuur 2: Percentage van de bevolking (van 15 jaar en ouder) met een gebrek aan lichaamsbeweging in de vrije tijd volgens leeftijd en geslacht - Vlaams Gewest (www.iph.fgov.be)
18
1.2 Hoofdstuk 2: Overgewicht en obesitas
1.2.1 Definitie
Overgewicht en obesitas worden gedefinieerd als een abnormale of
buitensporige opeenhoping van vet die de gezondheid kan beïnvloeden
(www.who.int).
1.2.2 Meten van overgewicht en obesitas 1.2.2.1 Body Mass Index
De Body Mass Index (BMI), ook wel Quetelet Index genoemd, is een
eenvoudige index die algemeen wordt gebruikt om overgewicht en obesitas te
classificeren bij volwassenen (en jongvolwassenen vanaf 18 jaar) door gewicht
tegenover lengte te berekenen (Tabel 2). De BMI wordt gedefinieerd als het
lichaamsgewicht in kg gedeeld door het kwadraat van de lichaamslengte in
meter (Figuur 3).
Figuur 3: Formule Body Mass Index
Volgens de definitie van de WHO wordt een BMI tussen 25 kg/m2 en 30 kg/m2
beschouwd als overgewicht. Epidemiologische studies tonen aan dat de
morbiditeit en de mortaliteit toenemen vanaf een BMI van 25 kg/m2. Wanneer
de BMI 30 kg/m2 of meer bedraagt, spreekt men van zwaarlijvigheid of
obesitas.
De Body Mass Index is de meest bruikbare maat voor prevalentiestudies van
overgewicht en obesitas bij de bevolking. Het kan de epidemiologische
vergelijkbaarheid bevorderen door schattingen en vergelijkingen te maken
tussen subgroepen overheen de tijd. Het is dan ook vanwege de praktische
haalbaarheid en omwille van de uniforme registratie van overgewicht dat het
19
gebruik ervan internationaal wordt aanbevolen (Renders, Seidell, Van
Mechelen & Hirasing, 2004).
Tabel 2: Classificatie van overgewicht bij volwassenen (www.who.int )
BMI (kg/m2) Risico op comorbiditeit
Ondergewicht < 18,5 Laag
Normaal gewicht 18,5 - 24,9 Gemiddeld
Overgewicht 25,0 - 29,9 Verhoogd
Obesitas
Klasse 1 30,0 - 34,9 Matig verhoogd
Klasse 2 35,0 - 39,9 Ernstig verhoogd
Klasse 3 > 40,0 Zeer ernstig verhoogd
Het gebruik van de BMI als maat voor overgewicht kent echter enkele
beperkingen. Zo wordt bij het bepalen van de BMI geen onderscheid gemaakt
tussen overmatig vet en spieren. Hierdoor kan een sportbeoefenaar een te
hoge BMI hebben, maar een normale vetmassa en kunnen personen met
weinig spiermassa (zoals ouderen) de indruk geven over weinig lichaamsvet te
beschikken. Daarom is de BMI geen goede maat voor mensen met een grote
spiermassa, ouderen en zwangere vrouwen. Ook bij kinderen mag de BMI niet
gebruikt worden, aangezien dit gemakkelijk een overschatting geeft van
overgewicht bij kleine kinderen en een onderschatting bij grote kinderen. Wel
worden bij kinderen en jongeren onder de 18 jaar de voor leeftijd gecorrigeerde
BMI-grenswaarden toegepast (www.who.int; Renders et al., 2004).
Verder wordt bij het gebruik van de BMI ook geen aandacht besteed aan de
verdeling van de vetmassa over het lichaam. Zo is het risico op chronische
aandoeningen gerelateerd aan obesitas hoger bij vet in de buikholte en is deze
abdominale vetverdeling schadelijker dan vet in de billen of heupen. Vandaar
dat vaak aanvullend de lendenomtrek als diagnostisch criterium wordt gebruikt.
20
1.2.2.2 Lendenomtrek
De lendenomtrek geeft een idee van de hoeveelheid visceraal of abdominaal
vet. De omtrek van de buik wordt gemeten tussen de onderkant van de
onderste rib en de bovenkant van het bekken met behulp van een lintmeter.
Bij vrouwen is er sprake van een verhoogd risico bij een buikomvang vanaf 80
cm en een ernstig verhoogd risico vanaf 88 cm. Voor mannen liggen deze
grenswaarden op 94 cm voor een verhoogd risico en op 102 cm voor een
ernstig verhoogd risico (Tabel 3) (Lean, Han & Seidell, 1998).
Tabel 3: Grenswaarden lendenomtrek
Verhoogd risico Sterk verhoogd risico
Vrouwen ≥ 80 cm ≥ 88 cm
Mannen ≥ 94 cm ≥ 102 cm
1.2.3 Prevalentie van overgewicht en obesitas
Volgens de resultaten van de Gezondheidsenquête van 2004
(www.iph.fgov.be) is de gemiddelde BMI-waarde voor volwassenen in het
Vlaamse Gewest 24,9 kg/m2. Dit gemiddelde is, net zoals in het hele land,
significant hoger bij mannen dan bij vrouwen, respectievelijk 25,4 kg/m2 voor
mannen en 24,5 kg/m2 voor vrouwen. Ook geven meer mannen (49,6%) dan
vrouwen (35,9%) aan overgewicht te hebben. Voor wat betreft obesitas zijn er
meer vrouwen (13%) dan mannen (10%) obees. In heel België wordt een
toename van de BMI waargenomen naarmate de leeftijd stijgt (met uitzondering
van de leeftijdsgroep 75+). Het aantal personen met overgewicht en obesitas is
significant hoger bij mensen met een lager opleidingsniveau.
Voor jongeren en jongvolwassenen in de leeftijdscategorie 15 - 24 jaar is de
gemiddelde BMI 22,1 kg/m2. Het percentage overgewicht in deze categorie
bedraagt 14,1%. Bij de 15 tot 24-jarigen heeft 3% obesitas.
21
1.3 Hoofdstuk 3: De energiebalans
Men spreekt van een goede energiebalans als de energieopname in balans is
met het energieverbruik (Figuur 4). Als er meer energie via de voeding wordt
opgenomen dan er wordt verbruikt door middel van lichamelijke activiteit, is de
energiebalans verstoord. Het teveel aan voedingsstoffen kan dan niet worden
verbrand en wordt omgezet in lichaamsvet. Situaties met een laag
energieverbruik of een te hoge energie-inname zorgen voor een positieve
energiebalans wat op termijn kan leiden tot een gewichtstoename
(Gezondheidsraad, 2003; Renders et al., 2004).
Het onevenwicht tussen energie-inname en energieverbruik is het gevolg van
hedendaagse maatschappelijke tendensen. Die zouden mogelijke oorzaken kunnen zijn van de relatief hoge prevalentiecijfers van fysieke (in)activiteit, overgewicht en obesitas (Keating, Guan, Piñero & Bridges, 2005). Minstens
twee derde van de volwassenen in de EU-landen zijn onvoldoende lichamelijk
actief voor een optimale gezondheid. Een groot deel van de bevolking verbruikt
bovendien teveel energierijke voedingsmiddelen en dranken en consumeert
onvoldoende groenten en fruit (WHO Challenge, 2006).
Om overgewicht te voorkomen is het van belang dat de energie-inname en het
energieverbruik op elkaar zijn afgestemd.
Figuur 4: De energiebalans, Wendel-Vos, Nooyens & Schuit (2004)
22
1.4 Hoofdstuk 4: Gevolgen van fysieke inactiviteit en obesitas
1.4.1 Algemeen
Door de stijgende prevalentie en de hoge medische kosten worden
overgewicht, obesitas en fysieke inactiviteit niet enkel meer beschouwd als
risicofactoren voor vele aandoeningen, maar steeds meer als een belangrijke
bedreiging voor de volksgezondheid (Figuur 5). De impact van deze drie
factoren gaat immers gepaard met een aanzienlijke stijging in morbiditeit en
mortaliteit. Een hoge BMI en een sedentaire levensstijl in de adolescentie
voorspellen dan ook een verhoogde kans op onder andere hart- en vaatziekten
en verhoogde sterftecijfers bij volwassenen (Wendel-Vos et al., 2004).
Figuur 5: De volksgezondheidsaspecten van lichamelijke activiteit, Wendel-Vos et al. (2004)
23
Naast hart- en vaatziekten (myocardinfarct, ischemische…) worden deze
factoren ook gelinkt aan tal van chronische aandoeningen zoals bepaalde
vormen van kanker, galziekten, longaandoeningen, aandoeningen van het
bewegingsapparaat (artrose, jicht en rugklachten), infertiliteit, osteoporose,
metabool syndroom… (Gezondheidsraad, 2003; www.who.int).
Ook kan overgewicht en inactiviteit psychosociale problemen zoals depressie,
angst, stress en een laag zelfbeeld met zich meebrengen. Mensen die reeds
zwaarlijvig zijn, worden vaak geconfronteerd met stigmatisering of discriminatie.
De morbiditeit die gepaard gaat met overgewicht, obesitas en inactiviteit leidt
veelal tot medische behandelingen, arbeidsongeschiktheid, absenteïsme,
verminderde productiviteit en hogere kosten aan de gezondheidszorg
(Gezondheidsraad, 2003; Visscher & Seidell, 2001; www.who.int).
1.4.2 Metabool syndroom
Het metabool syndroom wordt gedefinieerd als een opmerkelijke combinatie
van aandoeningen waarbij een persoon lijdt aan abdominale obesitas (dus een
lendenomtrek van ≥ 94 cm voor de mannen en ≥ 80 cm voor de vrouwen)
gecombineerd met minstens twee van de volgende factoren: teveel triglyceriden
in het bloed (≥ 150mg/dl), te weinig HDL cholesterol (< 40 mg/dl voor mannen
en < 50 mg/dl voor vrouwen), verhoogde bloeddruk (systolisch druk ≥ 130
mmHg, diastolische druk ≥ 85 mmHg), teveel ‘fasting plasma glucose’ (≥ 100
mg/dl) of eerder gediagnosticeerde diabetes type 2 (www.idf.org). Mensen die
leiden aan het metabool syndroom zouden een verhoogde kans hebben op
hartziekten en diabetes type 2 (Ford, Kohll, Mokdad & Ajani, 2005). Volgens
Ford et al. (2005) zou fysieke activiteit een positief effect hebben op het
metabool syndroom en zou een sedentaire levensstijl gerelateerd zijn aan een
verhoogde prevalentie van dit syndroom bij Amerikaanse volwassenen.
Wijndaele, Duvigneaud, Matton, Duquet, Delecluse, Thomis et al. (2009)
vonden gelijkaardige verbanden bij de Vlaamse volwassenen.
24
1.4.3 Osteoporose
De “wet” van Wolf stelt dat de inwendige structuur en de uitwendige vorm van
levend bot in belangrijke mate wordt bepaald door de overheersende
mechanische belasting op dit bot. Mechanische belasting, door fysieke
activiteit, is dus essentieel om onze botten in vorm te houden (Wolff, 1986).
Op 20 à 25 jarige leeftijd bereikt het skelet zijn maximale massa en sterkte.
Hierna neemt de botmassa met een bijna constant percentage af door het
natuurlijk remodeling proces van het bot (Mosekilde, 2001). Dit proces omvat
botafbraak door osteoclastcellen, gevolgd door botopbouw door
osteoblastcellen. Hierdoor wordt eventuele schade hersteld en wordt de
botarchitectuur continu aangepast aan de mechanische belasting op de botten
(Hadjidakis & Androulakis, 2006). Het remodeling proces kent echter een lichte
negatieve balans (meer afbraak dan opbouw) wat in combinatie met de hoge
turnover van de botcellen de natuurlijke afname van de botmassa verklaart
(Mosekilde, 2001). Het is dus van cruciaal belang dat vóór de leeftijd van 20 à
25 jaar een voldoende hoog botkapitaal wordt opgebouwd om problemen (zoals
osteoporose) op latere leeftijd te vermijden. Vandaar dat het belangrijk is om
reeds op jonge leeftijd voldoende aan fysieke activiteit te doen (Morris,
Naughton, Gibbs, Carlson & Wark, 1997).
25
1.5 Hoofdstuk 5: Determinanten van fysieke inactiviteit, overgewicht en obesitas
Om preventief te kunnen ingrijpen en zo de toenemende trend in overgewicht
een halt toe te roepen, is het belangrijk om de oorzaak van dit probleem te
identificeren. Zoals reeds eerder besproken, hebben veranderingen in de
voedingsgewoonten en fysieke activiteit een belangrijke invloed op de
ontwikkeling van overgewicht. Deze veranderingen worden in grote mate
beïnvloed door genetische, biologische, psychologische, sociale en
omgevingsfactoren (Gezondheidsraad, 2003).
De interventieontwikkeling maakt vaak gebruik van het ecologische model om
determinanten van een probleem te identificeren. Daarom zullen de
determinanten van fysieke inactiviteit, overgewicht en obesitas bij
eerstejaarsstudenten ook volgens dit model besproken worden. Er zal dus een
onderscheid gemaakt worden tussen intrapersoonlijke, interpersoonlijke,
institutionele, community en omgevingsdeterminanten (Bartholomew, Parcel,
Kok & Gottlieb, 2006).
1.5.1 Intrapersoonlijke determinanten
1.5.1.1 Fysieke inactiviteit
Bij dit type determinanten zijn het voornamelijk de keuze voor ontspanning in
plaats van fysieke activiteit en gezondheidsproblemen, zoals kwetsuren en
ziekte, die voor minder fysieke activiteit bij studenten zorgen (Buckworth, 2001;
Gyurcsik, Bray & Brittain, 2004).
Volgens de Gezondheidsenquête van 2004 (www.iph.fgov.be) is de
sociaaleconomische status (SES) in België ook een belangrijke
intrapersoonlijke determinant. Zo blijkt dat een groter percentage van de lager
geschoolden minder fysiek actief is en meer sedentaire activiteiten doet dan
hoger opgeleiden. Dit is alleen geldig voor de fysieke activiteit in de vrije tijd.
Indien ook andere vormen van fysieke activiteit, zoals actief transport en
beweging op het werk... mee in rekening worden gebracht, dan is te zien dat
lager opgeleiden meer bewegen dan hoger opgeleiden.
26
Kantomaa, Tammelin, Näyhä en Taanila (2007) bevestigen bovenstaande
bevindingen door te stellen dat het familie-inkomen en het opleidingsniveau van
de ouders positief geassocieerd is met de hoeveelheid en het type fysieke
activiteit dat jongeren beoefenen. Hierbij stellen ze wel dat het opleidingsniveau
van de ouders een grotere invloed heeft dan het familie-inkomen.
Voor wat het geslacht betreft geeft de Gezondheidsenquête (www.iph.fgov.be)
aan dat in België de vrouwen procentueel gezien minder aan fysieke activiteit
doen dan mannen. Voor de hoeveelheid fysieke activiteit in de vrije tijd is dit
verschil zelfs het meest uitgesproken voor jongeren tussen 15 en 24 jaar. De
reden voor dit verschil is op dit moment nog niet geheel duidelijk (Keating et al.,
2005). Wel zouden mannen meer voor team- en krachtsporten kiezen en
vrouwen voor aerobic, dans en yoga (Keating et al., 2005). Volgens McArthur &
Raedeke (2009) is de motivatie om aan sport te doen bij meisjes eerder uiterlijk
gerelateerd en zouden ze ook de amusementswaarde van fysieke activiteit
belangrijk vinden.
Gyurcsik, Spink, Bray, Chad & Kwan (2006) stellen ook dat een hoge
eigeneffectiviteit voor hogere fysieke activiteit zorgt, wat vooral bij vrouwen
bijdraagt tot ‘stagesveranderingen’.
Tot slot zou de factor plezier een belangrijke intrapersoonlijke determinant zijn
die studenten stimuleert om fysiek actief te zijn (Gyurcsik et al., 2006).
1.5.1.2 Overgewicht en obesitas
Lichaamsgewicht wordt vaak geassocieerd met de socio-economische status
van een persoon. De grootte en de richting van dit verband verschilt naargelang
het geslacht en de graad van economische ontwikkeling. Historisch gezien
staat een hoog lichaamsgewicht symbool voor rijkdom, macht, welvaart en een
hoge sociale status. Tegenwoordig hangt een hoog lichaamsgewicht en
obesitas vaak samen met ongunstige socio-economische omstandigheden. Dit
geldt in de ontwikkelde landen en met name vooral voor vrouwen. Bij mannen
in ontwikkelde landen is er slechts een zwak verband tussen gewicht, BMI en
socio-economische status, wat erop wijst dat lichaamsgewicht nauwer
verbonden is met de sociale en culturele rol van de vrouw dan die van de man
(Ogden, Carrol & Flegal, 2003; Wendel-Vos et al., 2004). De gemiddelde BMI is
27
groter bij lager opgeleide personen dan bij hoger opgeleide personen en dit
geldt voor alle leeftijden (vanaf 18 jaar). Jongeren die in een gezin wonen waar
het opleidingsniveau laag is, hebben vaak ook meer kans op overgewicht dan
jongeren die tot een gezin behoren met een hoog opleidingsniveau
(www.iph.fgov.be).
Een lage SES hangt samen met een ongunstig voedingspatroon. Eén van de
redenen hiervoor is dat ‘ongezond’ voedsel vaak het goedkoopst is.
Bij jongvolwassenen (19 – 30 jaar) met een lage SES (enkel gemeten op basis
van opleiding) wordt, net zoals bij de totale bevolking, een lagere consumptie
aan groenten en fruit waargenomen. Ook de inname van verzadigde vetten ligt
hoger bij lager opgeleide jongvolwassen mannen. Dit verschil wordt niet gezien
bij vrouwen (Ocké, Hulshof & Löwik, 2005; www.iph.fgov.be).
Overgewicht en obesitas komt vaak voor binnen dezelfde familie. Dit kan zowel
verklaard worden door de gewoontes en de omgeving die familieleden met
elkaar gemeenschappelijk hebben, maar ook door de genetische factoren die
een invloed hebben op het ontstaan van overgewicht en obesitas. Welke genen
daarvoor precies verantwoordelijk zijn, zijn nog niet bekend (Wendel-Vos et al.,
2004, www.overgewicht.org).
1.5.2 Interpersoonlijke determinanten
1.5.2.1 Fysieke inactiviteit
Sociale evenementen tijdens de geplande fysieke activiteiten, het gebrek aan
een trainingspartner, andere belangrijke verplichtingen en het in de weekends
steeds moeten naar huis rijden om het thuisfront te bezoeken, zijn de
belangrijkste determinanten die er voor zorgen dat studenten minder aan
fysieke activiteit gaan doen (Gyurcsik et al., 2006).
Keating et al. (2005) bevestigen hierbij het belang van sociale steun met
betrekking tot fysieke activiteit. Dit geldt zowel voor mannelijke als voor
vrouwelijke studenten en zorgt ervoor dat men meer aan fysieke activiteit gaat
doen. Vrouwen verkiezen hierbij eerder de steun van familie en mannen eerder
van vrienden en peers.
28
Tot slot wijzen Gyurcsik et al. (2004) ook op een tekort aan slaap als
determinant voor minder fysieke activiteit. Dit kan ook verklaard worden door de
grote hoeveelheid sociale evenementen waarmee een eerstejaarsstudent
geconfronteerd wordt, gecombineerd met de academische verplichtingen, zoals
taken en examens, jobverplichtingen en familiale activiteiten.
1.5.2.2 Overgewicht en obesitas
Ouders hebben een grote invloed op het voedingsgedrag van kinderen en
jongeren. De directe modelling van gedragingen is dan ook één van de
belangrijkste processen van sociale invloed, zowel van de ouders als van de
peers. Dit observationeel leren houdt in dat mensen bij hun voedingsgedrag
sterk worden beïnvloed door hun sociale omgeving. Zo leren kinderen,
bijvoorbeeld, eten wat ze hun ouders en leeftijdsgenoten zien eten. Wanneer
jongeren thuis blijven wonen, blijft de invloed van de ouders deels bestaan. Als
studenten op kot gaan, vergroot de invloed van de peers (Lau, Quadres &
Hartman, 1990; Gezondheidsraad, 2003).
1.5.3 Institutionele en community determinanten
1.5.3.1 Fysieke inactiviteit
• Institutionele determinanten
Hiertoe behoren voornamelijk de hoge werkbelasting van de school en het al
dan niet hebben van een job. In het kader van planning moet een student
namelijk voortdurend keuzes maken, gebaseerd op de eigen behoeften en
prioriteiten. Zo zal bijvoorbeeld op het einde van het academiejaar de tijd van
de student vooral ingevuld worden door academische verplichtingen (Gyurcsik
et al., 2006). Deze periodieke veranderingen in verplichtingen vergen een grote
flexibiliteit van de student. Hierdoor is de kans groot dat studenten die net
regelmatiger fysiek actief geworden zijn, hervallen in oude gewoonten
(Buckworth, 2001).
29
• Community determinanten
Het gebrek aan een sportvereniging om zich bij aan te sluiten en gebrekkige
transportmogelijkheden naar sportfaciliteiten, zijn de voornaamste
determinanten die tot deze categorie behoren (Gyurcsik et al., 2006).
1.5.4 Omgevingsdeterminanten
1.5.4.1 Fysieke inactiviteit
Het merendeel van de omgevingsdeterminanten zijn weergerelateerd. Zo
hebben studenten een significant lagere aërobe capaciteit en hogere
rusthartslag in de winter ten opzichte van de herfst en een hogere aërobe
capaciteit en lagere rusthartslag in de zomer ten opzichte van de lente (Calfas
et al., 2000; Buckworth, 2001).
Buckworth (2001) en Keating et al. (2005) wijzen ook op de geografische
kenmerken, campusgrootte, kwaliteit en openingsuren van de faciliteiten als
mogelijke determinanten. De precieze invloed van deze laatste factoren is
echter nog niet geheel duidelijk. Verder zou volgens Keating et al. (2005) ook
de leefomgeving een belangrijke invloed hebben op de fysieke activiteit. Zo
zullen studenten die in een studentencommune leven meer geneigd zijn om te
participeren aan intramurale fysieke activiteiten dan diegenen die elders leven.
Een mogelijke reden is dat dergelijke studentencommunes georganiseerd zijn
om het tegen elkaar op te nemen in intramurale sporten. Hierbij dient wel
opgemerkt te worden dat het om Amerikaanse studentenverenigingen gaat die
toch fundamenteel verschillen van deze in Vlaanderen.
1.5.4.2 Overgewicht en obesitas
De invloed van omgevingsfactoren blijkt een doorslaggevende rol te spelen in
de verklaring van overgewicht en obesitas (Wendel-Vos et al., 2004), hoewel
hier nog maar weinig gedetailleerd onderzoek naar verricht is. Wel zijn er
aanwijzingen dat de hedendaagse ‘obesogene’ omgeving met zijn verschillende
fysieke, sociale, economische… factoren mensen aanzet om veel te eten.
Fysieke omgevingsfactoren zoals de aanwezigheid van frisdrankautomaten, de
marketing van voedingsmiddelen… kunnen dan ook de voedselconsumptie
30
stimuleren. Net zoals de sociale omgeving (sociaal-culturele tradities), de
economische omgeving (prijs-kwaliteitverhouding) en de politieke omgeving
(regels en wetten) een grote impact kunnen uitoefenen op de voedselkeuze van
mensen. Al deze omgevingsfactoren kunnen verder onderverdeeld worden op
micro- en macroniveau. De omgeving op microniveau verwijst naar de context
waarbinnen het gedrag wordt uitgevoerd (school, werkplek,…). Met
macrofactoren worden hogere niveaus van omgevingsinvloeden bedoeld die
gedrag kunnen sturen. Voorbeelden hiervan zijn economische regels, culturele
normen en waarden, politieke acties… (Brug, Van Assema & Lechner, 2007;
Sallis & Glanz, 2009; www.overgewicht.org).
31
1.6 Hoofdstuk 6: Specifieke veranderingen bij overgang van secundair naar hoger onderwijs
Verschillende onderzoekers zijn het er over eens dat de overgang van het
secundair naar het hoger onderwijs een belangrijke, maar stresserende
gebeurtenis is. Deze kan aan de basis liggen van de veranderingen in het
voedings- en bewegingspatroon bij eerstejaarsstudenten (Buckworth, 2001;
Bray & Born, 2004; Bray, Millen & Kwan, 2004; Gyurcsik et al., 2004; Gyurcsik
et al., 2006; Jung et al., 2008; Kremmyda, Papadaki, Hondros, Kapsokefalou &
Scott, 2008). Het is een stap naar volwassenheid, waarbij de jongere zelf
keuzes leert maken en heel wat vrijheid verwerft door, bijvoorbeeld,
onafhankelijk te gaan wonen (Kremmyda et al., 2008). Daarbij ontwikkelen de
meeste studenten “self-management” vaardigheden, zoals het beheren van
geld, time-management enzovoort…, noodzakelijk om een succesvol
onafhankelijk leven te kunnen leiden (Buckworth, 2001).
Bij de transitie naar het hoger onderwijs worden verschillende gewoontes en
routines die zich vestigden binnen de relatief gestructureerde omgeving van de
secundaire school en thuis verstoord. Zo verdwijnen aspecten zoals veiligheid,
voorspelbaarheid en controlegevoel, waardoor een ambiguïteit ontstaat en
referentiepunten verloren gaan die voordien centraal stonden binnen de
identiteit van de jongere (Bray & Born, 2004). Het is een kritieke
levensverandering die gepaard gaat met verhoogde stress, bedreiging van de
eigen waardering, verminderde sociale ondersteuning en een overvloed aan
gezondheidsrisicofactoren (Gyurcsik et al., 2006).
Om een inzicht te verkrijgen in de factoren die leiden tot eventuele
gewichtstoename in het eerste jaar hoger onderwijs, is het bijgevolg belangrijk
om de veranderingen in het leven van de nieuwe studenten te begrijpen.
1.6.1 Het bewegingspatroon
Bij overgang van het middelbaar naar het hoger onderwijs wordt er bij
studenten een daling in fysieke activiteit waargenomen, gecombineerd met de
32
ontwikkeling van een sedentaire levensstijl (Buckworth, 2001; Bray & Born,
2004; Keating et al., 2005; Jung et al., 2008).
Keating et al. (2005) stellen dat ongeveer 50% van de studenten niet fysiek
actief is. Hierbij delen ze de studenten in volgens de ‘stages of changes’ uit het
Transtheoretisch Model van Prochaska en DiClemente (1983). Zo zou volgens
hen 10 à 15% van de studenten zich in de precontemplatiefase bevinden en
bijgevolg niet van plan zijn om iets aan hun sedentaire levensstijl te doen.
Studenten die in de contemplatiefase zitten (25 à 30%) overwegen om binnen
de 6 maanden iets aan hun levensstijl te veranderen. De studenten in de
preparatiefase (15 à 20%) overwegen dat binnen de maand. Tot slot is er nog
de actie- en behoudsfase, waarin zich respectievelijk 15 à 20% en 20 à 30%
van de studenten zou bevinden.
Een verklaring hiervoor zou zijn dat de eerste weken van het academiejaar en
de eerste examenperiode zeer chaotisch kunnen zijn. Bij overgang naar het
hoger onderwijs gaan studenten van een relatief gestructureerd milieu met
verschillende verplichtingen (huiswerk maken, toetsen voorbereiden...) naar
een omgeving met veel minder verplichtingen. Hierdoor zijn studenten de
eerste weken van het academiejaar voornamelijk op zoek naar routines om
naar de lessen te gaan, de leerstof te verwerken, het studeren eventueel te
combineren met werken, sociale activiteiten te combineren met studeren... Dit
leidt ertoe dat een student zijn mogelijkheden worden beïnvloed om een
consistent schema, dat regelmatig fysieke activiteit inhoudt, te handhaven
(Buckworth, 2001).
Bray et al. (2004) wijzen ook op het feit dat studenten die thuis blijven wonen
tijdens de overgang van secundair naar hoger onderwijs minder
“ontwrichtingen” en stress ondervinden dan studenten die op kot gaan. Dit zou
kunnen verklaren waarom de veranderingen in het activiteitenpatroon van
studenten die bij hun ouders blijven wonen verschillend zijn van de
veranderingen in het activiteitenpatroon van studenten die alleen gaan wonen.
Studenten die thuis leven zijn namelijk meer in staat om hun huidige
activiteitenpatroon te behouden. Dit is in tegenstelling tot studenten die op kot
33
gaan, aangezien zij meer kwetsbaar zijn om een sedentaire levensstijl te
ontwikkelen.
Hierbij is het ook belangrijk om op te merken dat studenten die actief blijven
tijdens deze overgang meer kracht en minder spanningen of vermoeidheid
rapporteren dan studenten die fysiek inactief zijn tijdens deze overgang (Bray &
Born, 2004).
Bovenstaande cijfers houden een aantal belangrijke implicaties in naar de
toekomst toe. Het fysieke activiteitenpatroon blijkt tijdens de jeugd, adolescentie
en jongvolwassenheid bepalend te zijn voor het activiteitenniveau op latere
leeftijd (Keating et al., 2005; Dobbins, De Corby, Robeson, Husson & Tirilis,
2009). Dit heeft op zijn beurt dan weer belangrijke gevolgen voor de kwaliteit
van leven op latere leeftijd (Buckworth, 2001; Gyurcsik et al., 2004). Zo zou
volgens Keating et al. (2005) 84% van de studenten hoger onderwijs die fysiek
actief waren tijdens hun studententijd dit nog steeds zijn vijf tot tien jaar na het
afstuderen. Een zelfde trend toont zich bij de mensen die er een sedentair
leven op nahielden: namelijk 81,3% van de studenten hoger onderwijs die
inactief waren tijdens hun studententijd ontwikkelden een sedentaire levensstijl
op latere leeftijd.
Tot slot wijzen Buckworth (2001) en Keating et al. (2005) ook op de grote
impact van de attitude van studenten ten aanzien van fysieke activiteit. Veel
studenten hoger onderwijs zullen in de toekomst een leidinggevende functie
bekleden binnen de maatschappij. Wanneer deze studenten er een actieve
levensstijl op nahouden nadat ze afgestudeerd zijn, beïnvloedt dit niet enkel de
eigen gezondheid, maar ook de gezondheid van anderen, aangezien ze als
rolmodel fungeren voor de algemene populatie. Hierbij komt ook dat deze
mensen in de toekomst vaak de ‘juiste’ posities zullen bekleden om de
determinanten van fysieke activiteit op metaniveau te beïnvloeden zoals,
bijvoorbeeld, het ondersteunen van fitnessprogramma’s op de werkplek...
1.6.2 Het voedingspatroon
Tal van studies rond de voedingsgewoonten van universitaire studenten
hebben een verscheidenheid van ongewenste gedragingen aangetoond.
34
Voorbeelden hiervan zijn het overslaan van maaltijden, het eten van veel
tussendoortjes (vooral snacks) en een lage inname van groenten en fruit
(Kremmyda et al., 2008). Ook een hogere consumptie van fastfood en alcohol,
buitenshuis eten, grotere porties, enzovoort… kunnen bijdragen tot een hogere
energie-inname (Economos et al., 2008). De eetgewoonten van de studenten
kunnen dus een drastische verandering ondergaan tijdens het eerste jaar hoger
onderwijs, waardoor het studentenleven een grote impact kan hebben op de
energiebalans. Dit kan dan ook als een significante predictor van
gewichtstoename bij deze studenten gezien worden (Pliner & Saunders, 2007).
Toch wijzen enkele studies bij Amerikaanse jongeren er op dat, hoewel de
prevalentie van overgewicht en obesitas sterk is toegenomen, de energie-
inname is gedaald (Cavadini, Siega-Riz & Popkin, 2000; Butler, Black, Blue &
Gretebeck, 2004). Bij de eerstejaarsstudenten hoger onderwijs vonden Butler et
al. (2004) een daling van 349 kcal per dag. Er werd dan voornamelijk een
daling in de hoeveelheid groenten, brood, pasta, melk en vlees gerapporteerd.
Wel werd een stijging in het percentage vet en alcohol waargenomen. Uit
andere studies blijkt dat de energie-inname is verhoogd, maar dat de
zelfgerapporteerde energie-inname is afgenomen (Harnack, Jeffery & Boutelle,
2000). Hajhosseini et al. (2006) vond geen significante stijging, maar wel
stijging van gemiddeld 55 kcal per dag wat op termijn tot een positieve
energiebalans kan leiden.
1.6.2.1 Portiegrootte
De inname van calorieën speelt een primaire rol in het onderhouden van het
gewicht. Mensen eten echter vaak meer dan ze nodig hebben en dit om
verschillende redenen. De ene eet uit verveling of gewoonte, de andere om
vermoeidheid tegen te gaan of omdat het dorstgevoel verward wordt met het
hongergevoel. Uit een studie van Pliner & Mann (2003) blijkt dat wanneer
tafelgenoten een grote portie eten, de neiging groter is om zelf ook meer te
eten. Ook het aantal mensen dat per tafel een maaltijd nuttigen en de variatie
aan voedsel die aangeboden wordt, heeft een invloed op de duur van de
maaltijd en de hoeveelheid die gegeten wordt (Bell & Pliner, 2003; Norton,
Anderson & Hetherington, 2006).
35
Een andere reden voor ‘te veel eten’, is de hoeveelheid voedsel die wordt
geserveerd. Hoewel de portiegrootte in de Verenigde Staten nog steeds sterk
verschilt van die bij ons, is ook hier een duidelijke tendens naar steeds grotere
hoeveelheden (supersizing) merkbaar. Vooral voor snacks, frisdrank, desserts,
fastfood en maaltijden in restaurants, zijn de porties aanzienlijk toegenomen.
Deze zijn meestal groter dan de aanbevolen hoeveelheden volgens de
voorlichtingsinstanties (Gezondheidsraad, 2003). Verder is er ook rond
verpakkingsomvang (hoeveelheid per verpakking) een toenemende trend
waarneembaar. Vooral dranken en tussendoortjes worden steeds volumineuzer
(Gezondheidsraad, 2003; Kasparek, Corwin, Valois, Sargent & Morris, 2008).
Studies tonen aan dat de portiegrootte een belangrijke invloed heeft op het
totale aantal calorieën dat geconsumeerd wordt. Wanneer grote porties worden
aangeboden, gaan mensen tot 30% meer consumeren dan wanneer kleine
porties worden aangeboden (Kasparek et al., 2008). Grotere porties kunnen
dus leiden tot een positieve energiebalans en vergroten zo de kans op het
ontstaan van overgewicht.
De maaltijden die buitenshuis worden gegeten zijn meestal niet alleen groter in
omvang, maar bevatten dikwijls meer energie en vet dan zelfbereide maaltijden,
wat ook een nadelig effect heeft op de energiebalans (Economos et al., 2008;
Gezondheidsraad, 2003).
1.6.2.2 Trend naar “gemaksvoedsel”
In meerdere studies komt naar voor dat de gemiddelde inname van fruit en
(rauwe en gekookte) groenten gedaald is (Butler et al., 2004; Levitsky et al.,
2004; Economos et al., 2008; Kremmyda et al., 2008). De hoge prijs en slechte
kwaliteit van verse producten worden vaak aangegeven als barrières om fruit
en groenten te kopen. Zo wordt in de landen rond de Middellandse Zee, waar
de prijs van dergelijke voedingsmiddelen veel lager ligt, opvallend meer
groenten en fruit geconsumeerd (RIVM, 2005).
De RIVM (2005) spreekt van een “trend naar gemaksvoedsel”. Kant- en
klaarmaaltijden of voedsel dat gemakkelijk mee te nemen, te bewaren en te
bereiden is, bevatten slechts een kleine hoeveelheid groenten. Ook wordt de
traditionele warme maaltijd met aardappelen steeds meer vervangen door rijst-
36
en pastagerechten waarbij minder groenten worden gegeten. Deze gerechten
worden vaak gekozen omwille van hun relatief gemakkelijke bereidingswijze en
omwille van het feit dat ze goedkoop zijn.
De populariteit en de gemakkelijke beschikbaarheid van snacks, frieten en
afhaalmaaltijden verklaren de stijging van deze voedingsmiddelen (RIVM, 2005;
Kremmyda et al., 2008).
Voor wat betreft de ontbijtgranen is er ook een stijging merkbaar. Toch wordt dit
niet als een gewenste verandering gezien, aangezien ontbijtgranen vaak veel
suiker, vet en zout bevatten (Kremmyda et al., 2008).
Verder is ook frisdrank erg populair onder de jongeren. Een meta-analyse van
Vartanian, Schwartz & Brownell (2007) toont aan dat de consumptie van
frisdrank geassocieerd wordt met een verhoogde energie-inname en een
verhoogd lichaamsgewicht. Zo levert frisdrank veel calorieën (één blikje van 33
cl bevat ca. 150 kcal) en kan het de eetlust stimuleren. Hierbij komt nog dat
Amerikaanse frisdranken (zoals Coca-Cola) fructose bevatten, wat nadelige
metabole effecten heeft en het lichaamsgewicht negatief kan beïnvloeden. Tot
slot zou frisdrank de plaats van melk en andere nuttige voedingsstoffen
innemen (Wolff & Dansinger, 2008). Zo werd bij adolescenten een positieve
associatie gevonden tussen de consumptie van frisdrank en overgewicht en
obesitas (Haerens, 2006). Aangezien frisdrankconsumptie echter ook
samenhangt met andere ongezonde gedragingen, is deze associatie niet
noodzakelijk gerelateerd aan frisdrank op zich. Personen die veel frisdrank
drinken hebben namelijk vaak een voedingspatroon dat gekenmerkt wordt door
een grotere inname van calorieën en verzadigde vetten, minder vezels en
zuivelproducten en kennen meestal een meer sedentair leven (Dhingra,
Sullivan, Jacques, Wang, Fox, Meigs et al., 2007)
1.6.2.3 Voeding thuis of op kot
Bij studenten die het ouderlijk huis niet verlaten en dus de meeste maaltijden
thuis met hun familie consumeren, blijkt het studentenleven weinig impact te
hebben op de voedingsgewoonten. Jongeren die niet meer thuis wonen
vertonen daarentegen een significante daling in de consumptie van vers fruit,
vlees en kaas, en een verhoogde consumptie van snacks. Er wordt dus
37
vastgesteld dat zij allerlei veranderingen in hun eetpatronen ontwikkelen
(Kremmyda et al., 2008).
Bij studenten die voor de eerste keer verantwoordelijk zijn voor de aankoop van
voedsel en de bereiding ervan en/of bij studenten met weinig belangstelling
voor een gezonde voeding, is de kwaliteit van de voeding eerder slecht
(Kremmyda et al., 2008). Meestal combineren ze ook koken voor zichzelf, eten
in plaatselijke restaurants, afhalen op bestelling en eten in studentenrestaurants
(Pliner & Saunders, 2007). Zij die op kot gaan, hebben dus meer kans op een
hogere gewichtsstijging ten opzichte van hun leeftijdsgenoten die thuis wonen.
Uit een Canadese studie van Pliner & Saunders (2007) blijkt dat studenten die
op een campus leven gemiddeld 4,1 kg bijkomen in vergelijking met de
gemiddelde gewichtsstijging van 1,5 kg bij studenten die thuis wonen.
1.6.2.4 Alcohol
Alcohol is een populaire drank bij jongeren en volwassenen. Voor veel jongeren
maakt ze deel uit van het studentenleven. Studenten consumeren meer en
frequenter alcohol dan hun leeftijdsgenoten die niet studeren. Ze nemen deel
aan sociale activiteiten waar alcoholconsumptie bij hoort. Gezien de grote
vrijheid van studenten, kunnen ze hun tijd zelf indelen en maken ze meer tijd
vrij om uit te gaan en te drinken. Vooral studenten die lid zijn van een
studentenvereniging drinken veel. Deze leden drinken anderhalf keer meer
alcohol dan niet-leden (VAD, 2005).
Alcohol bevat veel (‘lege’) calorieën: 7 kcal/g. Het wordt na inname door het
lichaam geoxideerd ten koste van andere energieleverende voedingsstoffen. Bij
matig alcoholgebruik wordt de energie uit alcoholische dranken (die bovendien
vaak erg koolhydraatrijk zijn) meestal niet gecompenseerd door een geringere
consumptie van andere voedingsmiddelen, waardoor de totale energie-inname
stijgt en dit op termijn tot een positieve energiebalans kan leiden. Uit studies
blijkt wel dat de rol van alcohol bij het ontstaan van overgewicht niet eenduidig
is (Seidell & Visscher, 2003; Gezondheidsraad, 2003; Suter, 2005).
Lloyd-Richardson, Lucero, DiBello, Jacobson & Wing (2008) stellen dat 65,7%
van de studenten niet op de hoogte is van het aantal calorieën dat
alcoholhoudende dranken bevatten. Ook zouden volgens hen matige
38
risicodrinkers (vier à vijf consumpties, één à drie dagen / week), na het drinken
van alcohol, meer voedsel eten en minder gezonde voedselkeuzes maken dan
lage risicodrinkers (twee à drie consumpties, één à twee keer / maand).
1.6.2.5 Recente voedings- en dieetgewoontes
Veel meer vrouwen dan mannen volgen een dieet of wensen te vermageren
(21% tegenover 8%). Vooral in de jonge leeftijdscategorie (18 – 24 jaar) willen
veel mensen met overgewicht afvallen (www.iph.fgov.be). In deze categorie
vallen tevens de eerstejaarsstudenten hoger onderwijs.
Voor jongeren met overgewicht uit het Vlaamse Gewest (18 – 24 jaar) is de
meest populaire methode om te vermageren het volgen van een dieet. Ook
lichaamsbeweging is een veelgebruikte methode om af te vallen.
Vermageringsproducten worden meer door vrouwen (10%) dan door mannen
(4%) gehanteerd en voornamelijk jongeren gebruiken deze producten. Vasten
of het overslaan van een of meerdere maaltijden kent ook enige populariteit,
vooral in de leeftijdscategorie 18 – 24 jaar (18%). Daarnaast blijft een klein
percentage (6%) van de personen met overgewicht roken om te vermageren of
het gewicht te behouden (www.iph.fgov.be).
Vermageringspogingen zonder daarbij de levensstijl aan te passen, zijn meestal
succesvol op korte termijn. Gewoonlijk slagen deze mensen er niet in om het
lichaamsgewicht ook op lange termijn te onderhouden. Velen die een dieet
hebben gevolgd, komen nadien dan ook terug aan in gewicht (jojo-effect). Zo
komen ze in een vicieuze cirkel terecht waarin ze telkens opnieuw
dieetpogingen ondernemen met gewichtstoename en frustratie als gevolg.
Levitsky et al. (2004) noemen een vermageringspoging zelfs één van de
belangrijkste predictoren van latere gewichtstoename. Ook uit een studie van
Korkeila, Rissanen, Kaprio, Sorensen & Koskenvuo (1999) blijkt dat pogingen
om gewicht te verliezen kunnen gepaard gaan met een latere (grote)
gewichtstoename. Jonge mannen (18 - 29 jaar) die bij aanvang van de studie
bezig waren met een dieet hadden twee à drie keer meer kans op een
gewichtsstijging (> 10 kg) bij de follow-up na 6 en 15 jaar dan wanneer ze dat
niet deden. Dit effect was het grootst bij mannen die bij de start van de studie
een normaal gewicht hadden. Bij vrouwen was de kans één tot twee keer zo
39
groot en niet afhankelijk van het gewicht bij aanvang. Een recente poging tot
diëten bij eerstejaarsstudenten zou dus geassocieerd kunnen worden met
gewichtsverandering.
1.6.3 Studenten en roken
Het gebruik van tabak is wijdverspreid en kan gezien worden als een
determinant van overgewicht en obesitas. Roken leidt tot een lager
lichaamsgewicht en een lagere prevalentie van overgewicht en obesitas.
Rookstop wordt vaak in verband gebracht met een toename in gewicht (Ogden
et al., 2003).
Stoppen met roken gaat gepaard met aanzienlijke gezondheidsvoordelen. Het
gaat echter ook gepaard met een aantal ontwenningsverschijnselen en
ongewenste korte termijn effecten. Eén van de onmiddellijke en meest
ongewenste gevolgen van een rookstop is dan ook een gewichtstoename.
Studies tonen aan dat in het algemeen rokers minder wegen dan niet-rokers,
mensen die stoppen met roken in gewicht bijkomen en mensen die beginnen te
roken in gewicht afvallen (Klesges, Klesges, Meyers & Andrew, 1991; Gratziou,
2009; Parsons, Shraim, Inglis, Aveyard & Hajek, 2009).
Hoewel de precieze mechanismen niet helemaal duidelijk zijn, blijkt er een
direct effect van nicotine te zijn op het metabolisme. Enerzijds verhoogt nicotine
het energieverbruik en vermindert het de eetlust, wat waarschijnlijk verklaart
waarom rokers een lager lichaamsgewicht hebben dan niet-rokers en waarom
stoppen met roken gevolgd wordt door een gewichtstoename. Anderzijds blijkt
uit studies dat zware rokers een hoger lichaamsgewicht hebben dan lichte
rokers. Verder zijn er ook steeds meer aanwijzingen dat roken een invloed heeft
op de verdeling van lichaamsvet (Ogden et al., 2003; Chiolero, Faeh, Paccaud
& Cornuz, 2008).
Nicotine simpelweg labelen als een anorectisch of thermogenetisch middel
biedt echter een zeer onvolledige verklaring voor deze veranderingen. De
“setpoint”-hypothese kan eventueel helpen om te begrijpen waarom mensen die
stoppen met roken aan gewicht winnen. Het setpoint is een punt waarnaar ons
lichaamsgewicht geregeld wordt en dat eigen is voor elke persoon De
40
hypothese stelt dat veranderingen in het lichaamsgewicht onder of boven het
setpoint worden tegengegaan door veranderingen in het eetgedrag of
activiteitenpatroon. Nicotine en andere tabaksproducten zouden het setpoint
kunnen verlagen en bijgevolg het lichaamsgewicht onderdrukken. Bij het
stoppen met roken zou het setpoint van de ex-rokers terugkeren naar het
oorspronkelijke setpoint omdat het acute metabole effect van het roken wordt
opgeheven. Hierdoor neemt het gewicht toe (Chiolero et al., 2008; Perkins,
1992). Ex-rokers zoeken bovendien alternatieven voor hun sigaretten en grijpen
vaak naar vetrijke en suikerrijke voedingsmiddelen ter compensatie van het
roken. Deze (voorbijgaande) toename van eten kan eveneens bijdragen tot de
gewichtstoename (Berlin, 2009).
De toename in gewicht na stoppen met roken is groter voor vrouwen dan
mannen. Zo bedraagt de gemiddelde gewichtstoename, te wijten aan stoppen
met roken bij mannen 2,8 kg en bij vrouwen 3,8 kg (Williamson, Madans, Anda,
Kleinman, Giovino & Byers, 1991). Een mogelijke verklaring voor dit
geslachtsverschil is dat mannen nicotine vlugger metaboliseren dan vrouwen.
Aangezien de serumspiegel van nicotine bij vrouwen langer verhoogd blijft, luidt
de hypothese dat de metabole effecten van roken groter zijn bij vrouwen
(Klesges et al., 1991). Vooral bij hen heerst dan ook een grote bezorgdheid
over de gewichtstoename. Vandaar dat dit vaak als een drempel wordt gezien
om te stoppen met roken. De gewichtstoename wordt vaak als oorzaak van
herval aangeduid (Parsons et al., 2009; Son, Jung, Park, Kam, Park & Lee,
2009). Zo bleek uit een studie bij jongeren dat starten met roken frequenter
voorkomt bij vrouwen met overgewicht en vrouwen die willen afvallen.
Vrouwelijke studenten die eerder pogingen hadden ondernomen om gewicht te
verliezen of die rapporteerden voortdurend met hun gewicht bezig te zijn,
hadden tweemaal zoveel kans om te starten met roken. Verder speelt ook bij
mannen de gedachte dat roken een efficiënte manier is om het gewicht te
beheersen (Chiolero et al., 2008).
41
1.7 Hoofdstuk 7: Probleemstelling
De laatste 10 à 20 jaar is in de Verenigde Staten een continue toename van de
prevalentie van overgewicht en obesitas waarneembaar (Ogden, Carroll, Curtin,
McDowell, Tabak & Flegal, 2006). Sommige auteurs spreken zelfs over een
epidemie (Mokdad, Serdula, Dietz, Bowman, Marks & Koplan, 2000). Een
belangrijke oorzaak hiervan ligt in een verstoorde energiebalans ten gevolge
van een onevenwichtig voedings- en bewegingspatroon (Keating et al., 2005). Onderzoek toont aan dat het voedings- en bewegingspatroon en daaraan
gekoppeld het gewicht op jonge leeftijd bepalend kan zijn voor het gewicht op
oudere leeftijd (Keating et al., 2005; Dobbins et al., 2009).Veel aandacht gaat
dan ook naar het bestuderen van de determinanten van ongezonde voeding en
inactiviteit bij kinderen en adolescenten en naar de invloed van
omgevingsveranderingen op deze twee factoren. De overgang van het
secundair naar het hoger onderwijs is een moment in het leven van de
adolescent, waarbij de omgeving spontaan verandert. Verschillende
onderzoekers stellen hierbij vast dat studenten tijdens deze overgang een
gewichtsverandering ondergaan. Langzaam maar zeker begint de prevalentie
van overgewicht en obesitas ook in Europa toe te nemen. Dit leidt automatisch
tot een aantal vragen: bijvoorbeeld ondergaan Europese, meer specifiek
Vlaamse, jongeren bij de overgang naar het hoger onderwijs ook een
gewichtsverandering? Indien dit het geval is, zijn de determinanten
verantwoordelijk voor deze verandering vergelijkbaar met die uit Amerikaans
onderzoek?
Tot op heden is hieromtrent nog maar weinig literatuur verschenen, waardoor
de noodzaak zich opdringt dit te onderzoeken.
42
1.8 Hoofdstuk 8: Hypothesen
1.8.1 Hypothesen i.v.m. lichaamsgewicht
Op basis van de geanalyseerde literatuur kan verwacht worden dat bij de
onderzochte steekproef een gewichtsstijging zal plaatsvinden bij overgang naar
het hoger onderwijs. Verder zal ook worden nagegaan of de stijging in
lichaamsgewicht geslachtsafhankelijk is.
1.8.2 Hypothesen i.v.m. fysieke activiteit
Op basis van de literatuur kan voor de steekproef een daling in fysieke activiteit
verwacht worden bij overgang naar het hoger onderwijs. Meer specifiek zal
hierbij nagegaan worden of de verandering in fysieke activiteit verschillend is
voor geslacht, SES en het al dan niet op kot gaan.
Verder kan ook verwacht worden dat een daling in fysieke activiteit positief
gerelateerd is aan de gewichtsstijging bij overgang van secundair naar hoger
onderwijs.
1.8.3 Hypothesen i.v.m. sedentaire activiteiten
Op basis van een daling in fysieke activiteit kan verwacht worden dat
sedentaire activiteiten zullen stijgen bij overgang naar hoger onderwijs. Hierbij
zal ook ingegaan worden op de tijd besteed aan het maken van schoolwerk.
1.8.4 Hypothesen i.v.m. voeding
Uit studies blijkt dat de eetgewoonten van studenten vaak ongewenste
veranderingen met zich meebrengen tijdens het eerste jaar hoger onderwijs. Op
basis hiervan wordt een daling in de inname van groenten, fruit en
melkproducten en een stijging in de consumptie van (light-)frisdranken en
alcoholische dranken verwacht.
Verder is de hypothese ook dat de veranderingen in het voedingspatroon
aanleiding zullen geven tot een gewichtsstijging bij overgang naar het hoger
onderwijs.
43
1.8.5 Hypothesen i.v.m. roken
Op basis van de literatuur wordt verwacht dat het al dan niet roken in het
secundair onderwijs een invloed heeft op de verandering van BMI bij overgang
naar het hoger onderwijs.
44
2 Deel II: Praktijkonderzoek
2.1 Hoofdstuk 9: Methodiek van het onderzoek
2.1.1 Opzet
Dit onderzoek kaderde binnen een grootschalig project waarin gezocht werd
naar variabelen die een verandering in bewegingsgedrag en gewichtsevolutie
verklaren bij jongeren die spontaan van omgeving veranderen. Hierbij werd
zowel het ecologisch model als de zelfdeterminatietheorie getoetst. Specifiek
binnen deze scriptie werd gezocht of er een gewichtstoename en/of
verandering is in bewegingsgedrag bij studenten die overgaan van secundair
naar hoger onderwijs. De goedkeuring voor dit onderzoek werd verkregen van
het Ethisch Comité van het UZ Gent.
2.1.2 Procedure
In 2007 werden verschillende schooldirecties van middelbare scholen
telefonisch gecontacteerd voor een vrijblijvende deelname aan dit onderzoek.
Enkel scholen van het Algemeen Secundair Onderwijs in West- en Oost-
Vlaamse scholen kwamen in aanmerking, omdat bij deze scholen de kans het
grootst was dat er leerlingen verder studeren in Gent (dit was belangrijk voor de
postmetingen). De nodige informatie en het toestemmingsformulier werden per
mail naar de directie gestuurd.
Op het moment van meten werd aan de leerlingen gevraagd een informed
consent te tekenen en een vragenlijst in te vullen over beweging,
woonomgeving en de opvoedingsstijl van hun ouders. Daarnaast werden ook
het lichaamsgewicht, de lichaamslengte en de lendenomtrek gemeten. Tot slot
werd ook nog een brief voor de ouders meegegeven die deze terug dienden te
bezorgen indien ze niet akkoord waren met de deelname van hun kind aan dit
onderzoek (= passief informed consent van de ouders).
Van de 77 scholen die werden gecontacteerd, gaven er 21 de toestemming. Op
die manier werden de gegevens van 1448 leerlingen uit het laatste jaar
secundair onderwijs verzameld. In november 2008 werden al deze mensen
45
opnieuw gecontacteerd d.m.v. een brief waarin gevraagd werd of ze nog een
tweede maal wilden deelnemen aan dit onderzoek. Wanneer geen reactie
volgde, werd er telefonisch contact met hen opgenomen. Enkel de studenten
die in Gent verder studeerden, kwamen in aanmerking voor de postmetingen,
dit omwille van de praktische uitvoerbaarheid van het onderzoek. De
postmetingen vonden plaats in februari 2009. Deze meetmomenten werden op
verschillende campussen van de universiteit Gent georganiseerd gedurende
zes dagen, dit om zoveel mogelijk studenten aan te moedigen om te
participeren aan de postmetingen. Bovendien werden prijzen verloot onder de
deelnemende studenten
De dataverzameling werd uitgevoerd door zes studenten uit de Masteropleiding
Gezondheidsvoorlichting & Bevordering en twee studenten uit de
Masteropleiding Lichamelijke Opvoeding & Bewegingswetenschappen. Alle
gegevens werden anoniem verwerkt.
2.1.3 Design
Dit is een longitudinale studie met pre-post design.
2.1.4 Studiepopulatie
Van de 1448 leerlingen die deelnamen aan de premetingen hebben 104
studenten geparticipeerd aan de postmetingen.
Om een grotere steekproef te vormen, zullen de metingen gedurende de
volgende jaren herhaald worden. Zo werd in november 2008 en februari 2009
door ons reeds een tweede reeks premetingen gestart. Dit maal werden 58
scholen gecontacteerd en gaven er 18 hun toestemming. Samen goed voor
1225 leerlingen die aan de premetingen deelnamen.
2.1.5 Meetinstrumenten
2.1.5.1 Antropometrie
• Gewicht
Het lichaamsgewicht van de proefpersonen werd gemeten met een digitale
opstapweegschaal, SECA 813 ROBUSTA, die tot op 0,1 kg nauwkeurig meet.
46
De proefpersonen werden gewogen zonder schoenen en in lichte kledij. De
studenten werden gevraagd GSM’s, portefeuilles en sleutels uit hun broekzak
te halen en hun broeksriem uit te doen. Aangezien de premetingen
plaatsvonden in november en de postmetingen in februari, droegen de
studenten op beide tijdstippen gelijkaardige (winter)kledij.
• Lengte
De lengte van de proefpersonen werd gemeten met een mobiele lengtemeter,
SECA (214), die tot op 0,1 cm nauwkeurig meet. De proefpersonen werden
gemeten zonder schoenen.
• Lendenomtrek
De lendenomtrek van de proefpersonen werd gemeten met een SECA meetlint
(200), die tot op 0,5 cm nauwkeurig meet. De lendenomtrek werd gemeten
tussen de onderkant van de onderste rib en de bovenkant van het bekken en
met één kledingslaag aan.
2.1.5.2 Vragenlijst
De leerlingen werden bevraagd door middel van de “Flemisch Physical Activity
Questionnaire” (FPAQ). Dit is een vragenlijst die opgesteld werd om
gedetailleerde informatie te verzamelen over de verschillende dimensies van
fysieke activiteit en sedentair gedrag en dit over een tijdspanne van één week.
Zo werd aan de jongeren gevraagd hoeveel minuten per week zij besteden aan
actief transport, sport en fysieke activiteit als onderdeel van een job of een
opleiding.
De FPAQ heeft een goede betrouwbaarheid (ICC’s = 0,67 tot 0,99) en een
goede validiteit (r = 0,37 tot 0,88). Fysieke activiteit wordt over het algemeen
echter overschat en sedentair gedrag over het algemeen onderschat.
Als besluit mag gesteld worden dat de FPAQ een betrouwbaar en valide
instrument is (Matton, Wijndaele, Duvigneaud, Duquet, Philippaerts, Thomi et
al., 2007).
Naast de FPAQ werden ook nog een aantal socio-demografische gegevens
bevraagd. Meer specifiek betreft het hier geslacht, leeftijd, nationaliteit, aantal
47
broers en/of zussen, aantal voertuigen thuis, gezinssituatie, woonomgeving en
opleidingsniveau van de ouders.
Het invullen van de vragenlijst gebeurde individueel en nam ongeveer een uur
in beslag. Nadien werden de vragenlijsten terug verzameld, waardoor de
responsrate relatief hoog lag bij de premetingen.
2.1.6 Gegevensverwerking en analyse
De vragenlijsten werden gescand met behulp van het softwareprogramma
Cardiff Teleform. Het lezen en scannen van de enquêteformulieren gebeurde
via de ‘Teleform Scanner’ en de ‘Teleform Reader’. Het verbeteren van de fout
ingevulde enquêtevragen via de ‘Teleform Verifier’. De gegevens van de
gescande en verbeterde vragenlijsten werden doorgestuurd naar een SPSS
bestand. Om deze gegevens te analyseren werd gebruik gemaakt van het
statische softwareprogramma SPSS 15.0.
2.1.7 Dataverificatie
Vooraleer met het analyseren van de gegevens werd gestart, werd nagegaan of
de gegevens correct werden ingevoerd. Daarom was het zinvol eerst de
frequenties te laten lopen van de variabelen en de frequentietabellen na te
gaan. Wanneer de proefpersonen gegevens niet of niet correct hadden
ingevuld, werden deze gedefinieerd als missing values.
2.1.8 Statistische analyse
Voor de statistische analyses werd gebruik gemaakt van Paired-Samples T-
testen voor het analyseren en vergelijken van de scores op de premetingen met
de scores op de postmetingen. Repeated Measures Anova’s werden toegepast
om eventuele verschillen tussen groepen, zoals geslacht (mannen en vrouwen),
SES (hoge, gemiddelde of lage SES)... op te sporen. Verder werd ook gebruik
gemaakt van Chi-kwadraattesten en correlaties om verbanden tussen
variabelen aan te tonen. Tot slot werden ook Multiple en Logistische Regressie-
analyses uitgevoerd om predictoren van variabelen op te sporen.
48
2.2 Hoofdstuk 10: Resultaten van het onderzoek
2.2.1 Demografische gegevens
Aan deze studie namen 41 (39,4%) jongens en 63 (60,6%) meisjes deel. Alle
deelnemers hadden de Belgische nationaliteit. Bij de premeting was de
gemiddelde leeftijd van de scholieren 17,31 jaar (SD = 0,50), bij de
postmetingen in februari was dit 18,61 jaar (SD = 0,42). Van alle scholieren
woonden 87 (83,7%) jongeren bij beide ouders en kenden 17 (16,3%) jongeren
een andere gezinssituatie. Verder woonden 40 (38,8%) scholieren in een dorp,
28 (27,2%) scholieren op het platteland, 20 (19,2%) scholieren aan de rand van
de stad en de overige 16 (14,8%) woonden aan zee, in de stad of ergens
anders. Tot slot hadden 17 (16,3%) jongeren een lage SES (beide ouders
hadden enkel een diploma middelbaar en/of secundair onderwijs), 36 (34,6%)
jongeren een middelmatige SES (één van beide ouders was laagopgeleid) en
50 (48,1%) jongeren een hoge SES (beide ouders waren hoogopgeleid en
hadden een diploma hogeschool of universiteit). Van één persoon ontbraken de
gegevens met betrekking tot de SES.
2.2.2 Lichaamsmetingen
Zowel het gewicht, de lengte als de lendenomtrek van de studenten is bij
overgang van het laatste jaar secundair onderwijs naar het eerste jaar hoger
onderwijs significant toegenomen (Tabel 4).
Het gewicht van de studenten is significant gestegen van 62,87 kg (SD = 8,71)
naar 64,75 kg (SD = 9,77) (p < 0,001; t = -7,05). Ook de lengte van de
studenten is significant toegenomen: van 171,35 cm (SD = 8,99) bij de
premeting naar 172,02 cm (SD = 8,95) bij de postmeting (p = 0,001; t = -3,28).
Tot slot is de gemiddelde lendenomtrek significant gestegen van 71,93 cm (SD
= 6,55) naar 80,46 cm (SD = 7,65) (p < 0,001; t = -13,89).
49
Tabel 4: Antropometrische gegevens
Pretest Posttest t p Gemiddelde SD Gemiddelde SD
Gewicht (kg) 62,87 8,71 64,75 9,77 -7,05 < 0,001
Lengte (cm) 171,35 8,99 172,02 8,95 -3,28 0,001
Lendenomtrek (cm) 71,93 6,55 80,41 7,52 -13,89 < 0,001
BMI (kg/m2) 21,40 2,36 21,84 2,53 -4,27 < 0,001
Noot: SD= standaarddeviatie; BMI= Body Mass Index
In wat volgt zal steeds de Body Mass Index als maat van gewicht gehanteerd
worden. Zo wordt bij een gewichtsverandering ook de lengte mee in rekening
gebracht. In tabel 5 worden de studenten geclassificeerd op basis van hun BMI.
Van de 104 participanten zijn er, bij de premeting, 9 studenten met
ondergewicht, 85 met normaal gewicht, 5 met overgewicht, 1 persoon met
obesitas en 4 missings. Bij de postmeting daalt het aantal personen met
ondergewicht (n = 3) en stijgt het aantal personen met normaal gewicht (n = 87)
en overgewicht (n = 13). Het aantal personen met obesitas blijft gelijk (n = 1).
Tabel 5: Classificatie van de studenten volgens BMI
Pretest Posttest Aantal % Aantal %
Ondergewicht 9 9,0 3 2,9
Normaal gewicht 85 85,0 87 83,7
Overgewicht 5 5,0 13 12,5
Obesitas 1 1,0 1 1,0
Missing 4 --- --- ---
Noot: N = 104; % = valide percentage
Van de 104 studenten ondergaan 71 studenten een gewichtsstijging en 29
studenten een gewichtsdaling. Bij 4 studenten ontbreken de gegevens met
betrekking tot het gewicht.
De BMI van de studenten bij de premeting varieert van 17,89 kg/m2 tot 32,14
kg/m2, met een gemiddelde BMI van 21,40 kg/m2 (SD = 2,36). Bij de
postmeting bedraagt de BMI gemiddeld 21,84 kg/m2 (SD = 2,53) en varieert
50
deze van 18,00 kg/m2 tot 33,09 kg/m2. Een Paired-Samples T-test toont aan
dat de BMI significant is toegenomen tussen het laatste jaar secundair
onderwijs en het eerste jaar hoger onderwijs (p < 0,001; t = -4,27).
2.2.2.1 Verschillen in geslacht
Om na te gaan of deze stijging in BMI afhankelijk is van het geslacht van de
student, wordt een Repeated Measures Anova uitgevoerd. Er wordt een
significant interactie-effect gevonden (p = 0,003; F = 9,19). De BMI van de
jongens stijgt meer over de tijd dan die van de meisjes (Figuur 6). Bij de
jongens is er een toename van 21,63 kg/m2 (SD = 2,98) naar 22,48 kg/m2 (SD
= 3,23), bij de meisjes van 21,25 kg/m2 (SD = 1,87) naar 21,46 kg/m2 (SD =
1,98). Verder wordt een significant hoofdeffect van tijd vastgesteld en een niet-
significant hoofdeffect van geslacht (p = 0,154; F = 2,07) wat betekent dat er
geen verschil is tussen meisjes en jongens.
Tijd
POSTPRE
BMI
22,50
22,25
22,00
21,75
21,50
21,25
Jongens
Meisjes
Figuur 6: Stijging BMI overheen de tijd voor geslacht
51
2.2.2.2 Invloed van de BMI bij de premetingen op de BMI verandering bij
overgang naar het hoger onderwijs: apart voor jongens en meisjes
Er wordt nagegaan of de BMI van de student bij de premeting bepalend is voor
de mate van stijging in BMI van pre naar post. Hiervoor wordt een Repeated
Measures Anova uitgevoerd met een aparte analyse voor jongens en meisjes.
Voor de jongens wordt geen significant interactie-effect gevonden (p = 0,743; F
= 0,30). De stijging in BMI van pre naar post is bij de jongens dus niet
afhankelijk van de BMI bij de premeting. Bij de meisjes wordt wel een significant
interactie-effect gevonden (p = 0,008; F = 5,31), met andere woorden de BMI
van de meisjes bij de premeting is wel van invloed op het verloop van de BMI
bij overgang naar het hoger onderwijs. Uit de Post Hoc-test blijkt dat meisjes
met ondergewicht of normaal gewicht bij aanvang van de studie een hogere
BMI-stijging kennen dan meisjes met overgewicht of obesitas (Figuur 7). Zo
stijgt bij meisjes met ondergewicht de BMI van 18,26 kg/m2 (SD = 0,03) naar
18,77 kg/m2 (SD = 0,56), net zoals bij scholieren met normaal gewicht bij wie
de BMI stijgt van 21,10 kg/m2 (SD = 1,48) naar 21,40 kg/m2 (SD = 1,85). Enkel
de meisjes die bij de premeting overgewicht of obesitas hadden, dalen qua BMI
van 26,02 kg/m2 (SD = 0,98) naar 24,30 kg/m2 (SD = 1,86)
Figuur 7: Invloed van BMI bij premeting op het BMI-verloop bij meisjes
52
2.2.3 Fysieke activiteit
Bij overgang van het secundair naar hoger onderwijs daalt de totale fysieke
activiteit van de jongeren significant.
De totale fysieke activiteit wordt voor de premetingen gedefinieerd als de som
van actief transport (naar school en in de vrije tijd), sportparticipatie (op school
en in de vrije tijd) en fysieke activiteit als deel van een job. Voor de
postmetingen is dit de som van actief transport, sportparticipatie, fysieke
activiteit als deel van een job en fysieke activiteit als deel van een opleiding.
De voornaamste daling wordt waargenomen bij actief transport en bij
sportparticipatie (Tabel 6).
De totale fysieke activiteit van de studenten daalt significant van gemiddeld
804,05 minuten per week (min/week) (SD = 380,61) naar 528,64 min/week
(SD = 341,55) (p < 0,001; t = 7,07). Het actief transport is hierbij significant
gedaald van gemiddeld 383,69 min/week (SD = 216,90) naar 304,18 min/week
(SD = 149,02) (p = 0,001; t = 3,47) en de sportparticipatie van gemiddeld
359,74 min/week (SD = 247,98) naar 175,14 min/week (SD = 257,94) (p <
0,001; t = 7,72). Voor sportparticipatie in de vrije tijd daalt de fysieke activiteit
significant van gemiddeld 223,50 min/week (SD = 230,78) naar 136,73 min/week (SD = 209,58) (p < 0,001; t = 4,17).
Het aantal minuten fysieke activiteit als onderdeel van een job daalt van
gemiddeld 82,01 min/week (SD = 155,42) naar 60,38 min/week (SD = 168,30).
Dit verschil is niet significant (p = 0,233; t = 1,20), daarom worden hieromtrent
geen verdere analyses gedaan. Bovenstaande resultaten werden gevonden op
basis van Paired-Samples T-toetsen.
De algemene sportparticipatie voor het secundair onderwijs is de som van het
aantal minuten sportparticipatie in de vrije tijd en het aantal minuten
sportparticipatie op school. Voor het hoger onderwijs is dit de som van het
aantal minuten sportparticipatie in de vrije tijd en het aantal minuten fysieke
activiteit als onderdeel van de opleiding. Dit laatste werd echter door slechts 17
proefpersonen ingevuld en vertegenwoordigd, in vergelijking met het aantal
minuten sportparticipatie op school in het secundair onderwijs, slechts een klein
53
deel van het aantal minuten sportparticipatie in het hoger onderwijs. Om te
voorkomen dat er een verkeerd beeld wordt geschetst, wordt in de verdere
analyses enkel gebruik gemaakt van sportparticipatie in de vrije tijd.
Tabel 6: Evolutie fysieke activiteit
Pretest Posttest t p Gemiddelde SD Gemiddelde SD
Totale FA (min/week)
804,05 380,61 528,64 341,55 7,07 < 0,001
Actief Transport (min/week)
383,69 216,90 304,18 149,02 3,47 0,001
Sportparticipatie (min/week)
359,74 247,98 175,14 257,94 7,72 < 0,001
Sportparticipatie i/d vrije tijd (min/week)
223,50 230,78 136,73 209,58 4,17 < 0,001
Van de 104 scholieren in het secundair onderwijs beoefenen er 80 minstens
één maal per week een sport in de vrije tijd, één jaar later loopt dit cijfer terug
tot 65 personen. In totaal zijn er 60 scholieren aangesloten bij een sportclub en
doen er 39 aan competitie. Na overgang naar het hoger onderwijs zijn dit nog
respectievelijk 44 en 29 studenten.
In het zesde middelbaar geven 86 van de 104 scholieren aan de
gezondheidsnorm met betrekking tot fysieke activiteit niet te halen. In het hoger
onderwijs daalt dit aantal tot 70 personen. Voor de sportnorm (3 x 20 min
intense fysieke activiteit per week) bedragen de cijfers respectievelijk 56
personen in het secundair onderwijs en 95 personen in het hoger onderwijs
(Tabel 7).
54
Tabel 7: Algemene gegevens rond fysieke activiteit
Pretest Posttest Aantal % Aantal %
Doen min 1x/week aan sport in VT
80 76 65 62
Clubsporters 60 57 44 42
Competitiesporters 39 37 29 27
Halen gezondheidsnorm niet (5x30’) 86 82 70 67
Halen sportnorm niet (3x20’) 56 53 95 91
Noot: VT= vrije tijd
2.2.3.1 Verschillen in geslacht
Om na te gaan of de daling in totale fysieke activiteit afhankelijk is van het
geslacht van de studenten wordt een Repeated Measures Anova uitgevoerd.
Het interactie-effect is significant (p = 0,010; F = 6,93). De totale fysieke
activiteit daalt bij overgang van secundair naar hoger onderwijs dus sterker bij
jongens dan bij meisjes (Figuur 8). Zo daalt de totale fysieke activiteit bij de
jongens van gemiddeld 944,53 min/week (SD = 404,36) naar 546,46 min/week
(SD = 355,31). Bij de meisjes daalt dit van gemiddeld 711,16 min/week (SD =
336,12) naar 516,85 min/week (SD = 334,56). Er wordt ook een significant
hoofdeffect van tijd vastgesteld (p < 0,001; F = 58,59), wat de eerder genoemde
resultaten bevestigt. Het hoofdeffect van geslacht is ook significant (p = 0,030;
F = 4,83), wat een verschil in totale fysieke activiteit tussen jongens en meisjes
aantoont. Met andere woorden jongens zijn meer fysiek actief dan meisjes.
Deze significantie wijst ook op het feit dat er reeds bij aanvang van het
onderzoek een significant verschil is in totale fysieke activiteit tussen beide
geslachten.
Wordt er meer specifiek gekeken naar sportparticipatie in de vrije tijd, dan wordt
een trend tot significantie gevonden voor het interactie-effect (p = 0,068; F =
3,41). Dit toont aan dat de sportparticipatie in de vrije tijd voor jongens sterker is
gedaald dan voor meisjes. Bij de jongens evolueert dit van gemiddeld 290,37
min/week (SD = 232,72) naar 156,46 min/week (SD = 187,65) en bij de
55
meisjes van gemiddeld 180,00 min/week (SD = 220,60) naar 123,89 min/week
(SD = 223,22). Ook het hoofdeffect van tijd is significant (p < 0,001; F = 20,33).
Bij het hoofdeffect van geslacht is een trend tot significantie waarneembaar (p =
0,065; F = 3,48). Dit toont aan dat er een verschil is in sportparticipatie in de
vrije tijd tussen jongens en meisjes. Jongens doen namelijk meer aan sport in
de vrije tijd dan meisjes. Verder wijst deze trend tot significantie er ook op dat
dit verschil tussen beide geslachten reeds aanwezig was bij het begin van de
metingen.
Figuur 8: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor geslacht
2.2.3.2 Invloed van de BMI bij de premetingen op de totale fysieke activiteit:
apart voor jongens en meisjes
Er wordt nagegaan of de BMI van de proefpersonen in het secundair onderwijs
bepalend is voor de daling in totale fysieke activiteit. Hiervoor wordt gebruik
gemaakt van een Repeated Measures Anova met een aparte analyse voor
jongens en meisjes. Bij de jongens wordt geen significant interactie-effect
waargenomen (p = 0,083; F = 2,67). De daling van totale fysieke activiteit is met
andere woorden onafhankelijk van de BMI van de jongens in het humaniora. Bij
56
de meisjes is het interactie-effect wel significant (p = 0,009; F = 5,18). Hier heeft
de BMI in het humaniora bij overgang naar het hoger onderwijs wel een effect
op de evolutie van de totale fysieke activiteit (Figuur 9).
Meisjes met overgewicht en obesitas in het humaniora dalen meer in totale
fysieke activiteit dan meisjes met een normale BMI. De eerste groep daalt van
gemiddeld 1150,00 min/week (SD = 385,87) naar 516,66 min/week (SD =
551,75), de tweede groep van gemiddeld 694,94 min/week (SD = 315,11) naar
491,63 min/week (SD = 295,81). Meisjes met ondergewicht stijgen in totale
fysieke activiteit bij overgang naar het hoger onderwijs van gemiddeld 615,00
min/week (SD = 289,91) naar 888,00 min/week (SD = 721,25).
Figuur 9: Invloed van BMI bij premetingen op de evolutie van fysieke activiteit bij meisjes
2.2.3.3 Sociaal Economische Status (SES)
Om na te gaan of de daling in fysieke activiteit afhankelijk is van de SES van de
studenten wordt een Repeated Measures Anova uitgevoerd. Om de SES van
de studenten te bepalen wordt gebruik gemaakt van het opleidingsniveau van
hun ouders. De daling in totale fysieke activiteit is onafhankelijk van de SES
van de proefpersonen (p = 0,905; F = 0,10). Ook het hoofdeffect van SES is
niet significant (p = 0,456; F = 0,79), wat betekent dat er geen significant
verschil kan waargenomen worden tussen de verschillende categorieën van
57
SES. Voor sportparticipatie in de vrije tijd en actief transport worden geen
significante interactie-effecten (resp. p = 0,870; F = 0,14 en p = 0,543; F = 0,37)
en hoofdeffecten van SES (resp. p = 0,861; F = 0,15 en p = 0,305; F = 1,06)
gevonden.
2.2.3.4 Op kot of niet op kot
Ongeveer de helft van de studenten (47,1%) woont thuis tijdens het eerste jaar
verder studeren, de andere helft (52,9%) woont op kot. Er wordt gebruik
gemaakt van een Repeated Measures Anova om na te gaan of het al dan niet
op kot gaan een invloed heeft op de daling in totale fysieke activiteit. Zo wordt
een significant interactie-effect (p = 0,036; F = 4,52) waargenomen, wat
betekent dat bij overgang van het secundair naar het hoger onderwijs een
sterkere daling in totale fysieke activiteit wordt waargenomen bij studenten die
op kot gaan in vergelijking met studenten die thuis blijven wonen (Figuur 10).
De fysieke activiteit van de studenten die thuis blijven wonen, daalt namelijk
van 742 min/week (SD = 389,00) naar 553,85 min/week (SD = 313,11) en bij
studenten die op kot gaan van 858,11 min/week (SD = 368,14) naar 506,63 min/week (SD = 366,00). Het hoofdeffect van het al dan niet op kot, gaan is
niet significant (p = 0,586; F = 0,33). Er is dus geen significant verschil in het
aantal min/week totale fysieke activiteit tussen studenten die op kot gaan en
studenten die niet op kot gaan.
58
Figuur 10: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor woonomgeving
Voor sportparticipatie in de vrije tijd wordt er noch voor het interactie-effect,
noch voor het hoofdeffect van het al dan niet op kot gaan een significant effect
gevonden.
Voor actief transport daarentegen wordt wel een significant interactie-effect
waargenomen (p = 0,016; F = 6,04). Dit betekent dat er een grotere daling in
actief transport waarneembaar is bij jongeren die op kot zitten dan bij jongeren
die thuis blijven wonen (Figuur 11). Studenten die thuis blijven wonen dalen van
346,06 min/week (SD = 187,76) actief transport in het humaniora naar 324,80 min/week (SD = 141,28) in het hoger onderwijs. Studenten die op kot gaan,
dalen respectievelijk van 417,21 min/week (SD = 236,58) naar 285,82 min/week (SD = 154,57). Het hoofdeffect van het al dan niet op kot gaan, is
niet significant (p = 0,574; F = 0,32). Dit wil zeggen dat er geen significant
verschil is in actief transport tussen jongeren die op kot gaan en jongeren die
thuis blijven wonen.
59
Figuur 11: Daling actief transport over de tijd voor woonomgeving
2.2.3.5 Gewichtsevolutie
Binnen deze steekproef worden met betrekking tot de gewichtsevolutie twee
groepen onderscheiden. Enerzijds zijn er de jongeren die in gewicht stijgen,
anderzijds zijn er de jongeren die in gewicht dalen. Om de fysieke activiteit in
functie van de gewichtsevolutie te onderzoeken, worden de jongeren, aan de
hand van de verandering in BMI, in bovenstaande groepen opgedeeld.
Om de invloed van de gewichtsevolutie op de totale fysieke activiteit na te
gaan, wordt gebruik gemaakt van een Repeated Measures Anova. Het
interactie-effect is niet significant (p = 0,192; F = 1,73), wat betekent dat de
daling in totale fysieke activiteit niet afhankelijk is van de gewichtsevolutie. Het
hoofdeffect van gewichtsevolutie is ook niet significant (p = 0,527; F = 0,40). Er
is dus geen significant verschil in totale fysieke activiteit tussen jongeren die in
BMI stijgen en studenten die in BMI dalen.
Wanneer meer specifiek naar sportparticipatie in de vrije tijd wordt gekeken,
kunnen dezelfde conclusies getrokken worden (interactie-effect: p = 0,957; F =
0,003; hoofdeffect van gewichtsevolutie: p = 0,955; F = 0,003).
60
Voor wat actief transport betreft, wordt er een significant interactie-effect
waargenomen (p = 0,037; F = 4,49). Dit betekent dat er bij overgang naar het
hoger onderwijs een grotere daling in actief transport kan waargenomen
worden bij mensen die in gewicht dalen ten opzichte van mensen die in gewicht
stijgen (Figuur 12). De eerste groep evolueert namelijk van 439,34 min/week
(SD = 220,39) in het humaniora naar 275,86 min/week (SD = 93,41) in het
hoger onderwijs, de tweede groep daalt respectievelijk van 370,04 min/week
(SD = 211,90) naar 310,92 min/week (SD = 167,47). Het hoofdeffect van
gewichtsevolutie is niet significant, dus er is geen significant verschil in actief
transport tussen jongeren die in gewicht stijgen en jongeren die in gewicht
dalen bij overgang naar het hoger onderwijs.
Figuur 12: Daling in actief transport over de tijd voor gewichtsevolutie
2.2.3.6 Clubsporters en competitiesporters
Om na te gaan of het al dan niet sporten binnen een club in het humaniora een
invloed heeft op de evolutie in de totale fysieke activiteit wordt gebruik gemaakt
61
van een Repeated Measures Anova. Er wordt een significant interactie-effect
gevonden (p = 0,040; F = 4,35), wat betekent dat er een sterkere daling in
totale fysieke activiteit wordt waargenomen bij jongeren die in het secundair
onderwijs sportten in clubverband ten opzichte van jongeren die dit niet deden
(Figuur 13). Voor scholieren die in het zesde middelbaar in clubverband trainen,
daalt de totale fysieke activiteit van 951,77 min/week (SD = 377,32) naar 597 min/week (SD = 366,77). Scholieren die niet in clubverband trainen, evolueren
van gemiddeld 647,13 min/week (SD = 274,11) in het humaniora naar 479 min/week (SD = 320,36). Het hoofdeffect van het al dan niet clubsporten is ook
significant (p = 0,001; F = 10,83). Dit wil zeggen dat er een significant verschil is
in totale fysieke activiteit tussen jongeren die in het humaniora in clubverband
sporten en jongeren die dat niet doen. Studenten die bij de premetingen in
clubverband trainen, blijven op de posttest meer aan fysieke activiteit doen dan
studenten die dat niet doen.
Figuur 13: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor clubsporters
Om na te gaan of het al dan niet competitie spelen in het zesde middelbaar een
invloed heeft op de daling van de totale fysieke activiteit wordt een Repeated
Measures Anova toegepast. Het interactie-effect was significant (p = 0,005; F =
62
8,50). Dit betekent dat er een sterkere daling in totale fysieke activiteit kan
worden waargenomen bij competitiesporters bij overgang naar het hoger
onderwijs dan bij niet-competitiesporters (Figuur 14). Competitiesporters
evolueren van gemiddeld 1094,72 min/week (SD = 356,31) in het humaniora
naar 664,47 min/week in het hoger onderwijs. Niet-competitiesporters
daarentegen evolueren van respectievelijk gemiddeld 663,64 min/week (SD =
265,64) naar 476,05 min/week (SD = 311,09).
Het hoofdeffect van het al dan niet competitiesporten is eveneens significant (p
< 0,001; F = 31,14), wat betekent dat er een significant verschil is in het aantal
minuten fysieke activiteit tussen mensen die aan competitiesporten deden in
het secundair en mensen die dat niet deden. Jongeren die dus aan competitie
doen, doen meer aan fysieke activiteit dan jongeren die niet aan competitie
doen.
Figuur 14: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor competitiesporters
63
2.2.4 Sedentaire activiteiten
Scholieren spenderen gemiddeld 3723,89 min/week (SD = 1335,97) aan
sedentaire activiteiten, studenten gemiddeld 3859,61 min/week (SD =
1512,76). Dit verschil is volgens de Paired-Samples T-test niet significant (p =
0,370; t = -0,90). Hierbij maakt een scholier 1780,38 min/week (48%) (SD =
930,12) gebruik van elektronica, zoals een TV, computer, MP3 speler... en een
student voor 1789,04 min/week (46%) (SD = 964,50). Ook dit verschil is
volgens de Paired-Samples T-test niet significant (p = 0,924; t = -0,10).
Scholieren besteden gemiddeld 782,91 min/week (SD = 403,41) aan huiswerk
en studenten gemiddeld 915,58 min/week (SD = 428,36). Dit verschil is wel
significant (p = 0,005; t = -2,89) (Tabel 8).
Om na te gaan of de SES een invloed heeft op de evolutie in sedentaire
activiteiten tussen secundair en hoger onderwijs wordt gebruik gemaakt van
een Repeated Measures Anova. Er wordt geen significant interactie-effect
gevonden (p = 0,093; F = 2,44), wat betekent dat de evolutie van sedentaire
activiteiten onafhankelijk is van de SES. Verder is ook het hoofdeffect van de
evolutie in sedentaire activiteiten niet significant (p = 0,186; F = 1,78), wat
bovenstaande conclusie bevestigt. Het hoofdeffect van SES is evenmin
significant (p = 0,430; F = 0,85).
Tabel 8: Overzicht sedentaire activiteiten
Pretest Posttest t p Gemiddelde SD Gemiddelde SD
Sedentaire activiteiten (min/week)
3723,89 1335,97 3859,61 1512,76 - 0,90 0,370
Sed. act. met elektronica (min/week)
1780,38 930,12 1789,04 964,50 - 0,10 0,924
Huiswerk (min/week)
782,91 403,41 915,58 428,36 - 2,89 0,005
64
2.2.5 Predictoren van fysieke activiteit en sedentaire activiteiten in het hoger onderwijs
Via een logistische regressie wordt onderzocht welke predictoren de fysieke en
sedentaire activiteiten in het hoger onderwijs kunnen voorspellen. Om deze
analyse te kunnen uitvoeren, worden bovenstaande uitkomstvariabelen eerst
dummy gecodeerd op basis van de mediaan. Voor totale fysieke activiteit in het
hoger onderwijs bedraagt deze 412 min/week, voor sedentaire activiteiten in het
hoger onderwijs is de mediaan 3742 min/week.
Het meer of minder dan 3585 min/week beoefenen van sedentaire activiteiten
en aan competitie doen in het humaniora zijn twee significante predictoren van
de totale fysieke activiteit in het hoger onderwijs. Zo hebben scholieren die er
een minder sedentaire levensstijl op na houden in het zesde middelbaar meer
kans om meer fysiek actief te zijn in het hoger onderwijs (p = 0,05; OR = 0,396;
CI = 0,156 – 1,001). Ook jongeren die in het secundair aan competitie doen,
hebben meer kans om in het hoger onderwijs meer fysiek actief te blijven (p =
0,014; OR = 4,869; CI = 1,379 – 17,198).
Het meer of minder drinken dan drie alcoholische drankjes per week in het
humaniora en het al dan niet op kot gaan als eerstejaarsstudent zijn twee
significante predictoren van het aantal min/week sedentaire activiteiten in het
hoger onderwijs. Zo hebben jongeren die in het secundair minder dan drie
alcoholhoudende consumpties per week drinken meer kans op een sedentaire
levensstijl in het hoger onderwijs (p = 0,020; OR = 0,271; CI = 0,090 – 0,813)
en hebben kotstudenten meer kans om een sedentaire levensstijl te
ontwikkelen dan jongeren die thuis blijven wonen (p = 0,032; OR = 2,800; CI =
1,095 – 7,164).
2.2.6 Voeding
De voeding van een persoon kan een belangrijke impact uitoefenen op het
lichaamsgewicht. Om een zicht te krijgen op het voedingspatroon van de
student bij overgang van het secundair naar hoger onderwijs werd de vraag
“Hoe vaak eet of drinkt u volgende voedingsmiddelen?” in de vragenlijst
opgenomen. Zowel bij de pre- als postmeting kon de student hierop antwoorden
65
aan de hand van een 7-puntenschaal (Figuur 15). Zo werd gepeild naar de
frequentie van het gebruik van zestien voedingsmiddelen. Hierdoor is het echter
niet mogelijk om een accuraat beeld te krijgen van de energie-inname van de
student. Wel kan een oppervlakkige schets gemaakt worden van het verbruik
van enkele voedingsmiddelen en de verandering van eetgewoonten in het
eerste jaar hoger onderwijs.
Nooit Minder dan 1x / week
1 dag / week
2 – 4 dagen / week
5 – 6 dagen / week
1x / dag elke dag
Elke dag >1x
Score 1 2 3 4 5 6 7
Figuur 15: 7-puntenschaal, met daaraan gekoppelde scores
De voedingsmiddelen die bij de studenten werden geanalyseerd in relatie tot
gewichtsstijging zijn: fruit en groenten, melkproducten, (light-) frisdranken en
alcohol.
2.2.6.1 Fruit / Groenten
Fruit en groenten leveren koolhydraten, voedingsvezels, vitamines en
mineralen. De aanbeveling is om twee stuks fruit per dag te eten en 300 gram
groenten (200 gram bereid en 100 gram rauwkost).
FRUIT
Van de jongeren uit het zesde middelbaar zegt 45,2% elke dag één of
meerdere stukken fruit te eten. Eén vijfde (20,2%) rapporteert meer dan één
keer fruit te eten per dag. Eén persoon eet nooit fruit. Tijdens het eerste jaar
hoger onderwijs zegt 35,6% elke dag één of meerdere stukken fruit te eten,
12,5% eet elke dag meer dan één keer fruit (Tabel 9).
66
Tabel 9: Fruitinname in percentages
Fruit PRE (%) Fruit POST (%)
Nooit 1,0 0,0
Minder dan 1x / week 1,9 3,8
1 dag / week 8,7 13,5
2 – 4 dagen / week 24,0 32,7
5 – 6 dagen / week 19,2 14,4
1x / dag elke dag 25,0 23,1
Elke dag > 1keer 20,2 12,5
Met behulp van een Paired-Samples T-test wordt nagegaan of de studenten
ook daadwerkelijk minder fruit eten. Er wordt gevonden dat tijdens het eerste
jaar hoger onderwijs significant minder fruit wordt gegeten in vergelijking met
het laatste jaar secundair onderwijs (p = 0,005; t = 2,86). Dit komt overeen met
een score van 5,14 (op de 7-puntenschaal) bij de premeting en een score van
4,77 bij de postmeting.
Verschillen in geslacht
Om na te gaan of er geslachtsverschillen zijn in de fruitinname wordt een
Repeated Measures Anova uitgevoerd. Er wordt geen significant interactie-
effect gevonden (p = 0,839; F = 0,04). Dat wil zeggen dat er geen verschil is
tussen jongens en meisjes voor wat betreft het eten van fruit overheen de tijd.
Wel wordt een significant hoofdeffect van geslacht vastgesteld (p = 0,044; F =
4,16). Er is dus een verschil in fruitinname tussen jongens en meisjes. Meisjes
scoren hoger dan jongens, zowel op de pretest (respectievelijk 5,35 en 4,83)
als op de posttest (respectievelijk 4,95 en 4,49), dus meisjes eten meer fruit dan
jongens.
GROENTEN
Van de jongeren uit het zesde middelbaar zegt 73,1% elke dag één of
meerdere keren groenten te eten en 20,2% meer dan één keer per dag
groenten te eten. Tijdens het eerste jaar hoger onderwijs zegt 55,7% elke dag
67
één of meerdere keren groenten te eten en 6,7% eet elke dag meer dan één
keer groenten (Tabel 10).
Tabel 10: Groenteninname in percentage
Groenten PRE (%) Groenten POST (%)
Nooit 0,0 0,0
Minder dan 1x / week 1,0 1,0
1 dag / week 1,9 2,9
2 – 4 dagen / week 6,7 15,4
5 – 6 dagen / week 17,3 25,0
1x/dag elke dag 52,9 49,0
Elke dag > 1keer 20,2 6,7
Ook voor groenten wordt een significante daling aangetoond (Paired-Samples
T-test: p < 0,001; t = 4,58). Tijdens het eerste jaar hoger onderwijs (score =
5,38) wordt significant minder groenten gegeten in vergelijking met het laatste
jaar secundair onderwijs (score = 5,80).
Verschillen in geslacht
In tegenstelling tot de fruitinname worden er voor wat betreft de groenten geen
verschillen tussen jongens en meisjes bij overgang naar het hoger onderwijs
gevonden. Er wordt geen significant interactie-effect aangetoond (Repeated
Measures Anova: p = 0,837; F = 0,04). Ook het hoofdeffect van geslacht is niet
significant (p = 0,525; F = 0,41). Er is dus geen verschil in groeteninname
tussen jongens en meisjes.
2.2.6.2 Melkproducten
Melkproducten zijn een belangrijke bron van eiwitten, calcium en vitamine B. Er
wordt aangeraden elke dag 2 à 4 glazen melk (450 – 600 ml) en 1 à 2 sneden
kaas (20 – 40 gram) te gebruiken. In de vragenlijst zijn vier vragen met
betrekking tot de melkproducten opgenomen. Bij overgang van secundair naar
hoger onderwijs wordt geen significant verschil voor de consumptie van
magere of halfvolle melk gevonden (Paired-Samples T-test: p = 0,159; t =
1,42). Wel wordt een significante daling voor volle melk (p = 0,004; t = 2,95);
een significante daling van kaas (p = 0,039; t = 2,09) en een significante daling
68
van overige melkproducten zoals yoghurt en chocomelk (p = 0,024; t = 2,29)
aangetoond. Voor wat betreft volle melk daalt de score op de 7-puntenschaal
van 1,66 naar 1,26 op de postmeting. Voor kaas daalt de score van 3,93 naar
3,72 en voor de overige melkproducten daalt de score van 4,34 naar 3,98.
2.2.6.3 Cola of andere gezoete frisdrank met suiker / Cola-light of andere
dieetdranken
In het secundair onderwijs drinkt 22,1% van de laatstejaarsstudenten één of
meerdere keren per dag frisdrank tegenover 17,3% van de studenten hoger
onderwijs. Dit verschil is niet significant (Paired-Samples T-test: p = 0,518; t =
0,65). Voor cola-light en andere dieetdranken wordt eveneens een niet-
significant verschil gevonden (p = 0,917; t = -0,10) tussen de premeting en de
postmeting. Zo drinkt 7,7% van de laatstejaarsstudenten één of meerdere keren
per dag light-frisdranken tegenover 6,7% van de studenten hoger onderwijs.
2.2.6.4 Alcohol
Om de alcoholconsumptie van de student te achterhalen werd in de vragenlijst
volgende vraag opgenomen: “Hoeveel biertjes en/of andere alcoholische
dranken drinkt u gemiddeld per week (week + weekend)?”
In het secundair onderwijs varieert het aantal consumpties van 0 per week tot
16 per week. Eenentwintig scholieren (20,2%) geven aan geen alcohol te
drinken. Bij de eerstejaarsstudenten varieert het aantal consumpties van 0 per
week tot 28 per week. Er zijn 12 jongeren die geen alcohol drinken (11,5%).
Scholieren drinken gemiddeld drie biertjes en/of andere alcoholische dranken
in het laatste jaar secundair onderwijs (M = 3,12; SD = 2,96). In het eerste jaar
hoger onderwijs stijgt dit aantal significant tot vijf consumpties per week (M =
4,97; SD = 5,04) (Paired-Samples T-test: p < 0,001; t = -4,68).
Verder wordt ook een significant verband gevonden tussen de hoeveelheid
alcohol die gedronken wordt in het secundair onderwijs en de BMI van de
jongeren in zowel het hoger als het secundair onderwijs (resp. p = 0,011; r =
0,26 en p = 0,010; r = 0,26). Hoe meer alcohol geconsumeerd wordt, hoe hoger
de BMI. Eenzelfde verband wordt gezien voor de hoeveelheid alcohol
gedronken in het hoger onderwijs en de BMI van de eerstejaarsstudenten (p =
69
0,040; r = 0,20). Ook hier geldt: hoe meer alcohol, hoe hoger de BMI. Tot slot
wordt een significant verband gevonden tussen de hoeveelheid alcohol
gedronken in het secundair onderwijs en de hoeveelheid alcohol gedronken in
het hoger onderwijs (p < 0,001; r = 0,61). Scholieren die reeds veel alcohol
drinken in het secundair onderwijs, drinken ook meer alcohol in het hoger
onderwijs.
VERSCHILLEN IN GESLACHT
Om na te gaan of jongens meer drinken dan meisjes (of omgekeerd) wordt een
Repeated Measures Anova uitgevoerd. Er wordt een significant interactie-effect
(p = 0,038; F = 4,42) en een niet-significant hoofdeffect van geslacht (p = 0,107;
F = 2,64) gevonden. Het aantal alcoholische dranken stijgt dus sterker voor
jongens dan voor meisjes. Zo evolueert het aantal alcoholische consumpties
van 3,33 (SD = 3,07) naar 6,21 (SD = 5,07) bij de jongens en van 2,98 (SD =
2,89) naar 4,18 (SD = 4,81) bij de meisjes.
Om de predictieve waarde van enkele voedingsfactoren (incl. alcohol) na te
gaan op de gewichtsverandering bij overgang van secundair naar hoger
onderwijs, wordt een multiple regressie uitgevoerd met voeding en alcohol als
onafhankelijke variabelen en de gewichtsverandering als afhankelijke variabele.
Voor de predictor voeding wordt een totale somscore gemaakt van enkele
voedingsitems. Hoe hoger de score, hoe gezonder de voeding van de student.
Zowel de voedingscore als de mate van alcoholconsumptie vertonen geen
significanties (respectievelijk: p = 0,680; t = -0,41 en p = 0,513; t = 0,66) en zijn
dus geen significante predictoren van de gewichtstoename van de student bij
de overgang naar hoger onderwijs.
2.2.7 Roken
Van de 104 studenten zijn er bij de premeting 10 rokers, 2 ex-rokers en 92 niet-
rokers. Bij de postmeting evolueert dit aantal naar 14 rokers, 2 ex-rokers en 88
niet-rokers. Dat wil zeggen dat het aantal rokers is toegenomen van 9,6% naar
13,5% (Tabel 11).
70
Tabel 11: Indeling studenten o.b.v.rookstatus
PRETEST POSTTEST J M Totaal J M Totaal
Roker Aantal
% 2 8
10
9,6
2
12
14
13,5
Ex-roker Aantal
%
0 2
2
1,9
0
2 2
1,9
Niet-roker Aantal
%
39
53 92
88,5
39
49 88
84,6
Noot: J= jongen; M= meisje
Ook worden significant meer sigaretten gerookt van pre naar post (Paired-
Samples T-test: p = 0,021; t = -2,79). Bij de premeting worden gemiddeld 4,6 sigaretten gerookt (SD = 2,27), bij de postmeting gemiddeld 7,6 (SD = 5,40).
2.2.7.1 Verschillen in geslacht
Om na te gaan of er een verband is tussen de rookstatus en het geslacht van
de student wordt een kruistabel opgevraagd met daaraan gekoppeld een chi-
kwadraatanalyse. Voor de premeting wordt een significant verband gevonden
tussen roken en geslacht (p = 0,039; Pearson Chi-Square = 4,28). Vooral een
groot percentage van de rokers zijn meisjes, namelijk 85,7% meisjes ten
opzichte van 14,3% jongens. Voor de postmeting wordt geen significant
verband gevonden tussen roken en geslacht (p = 0,186; Pearson Chi-Square =
1,75) (Tabel 12).
Tabel 12: Roken*Geslacht kruistabel (%)
Pretest
J M Totaal
Roker 14,3 85,7 100,0
Ex- en Niet Roker 43,3 56,7 100,0
Noot: Bovenstaande percentages zijn kolompercentages
Om na te gaan of het al dan niet roken bij aanvang van de studie een invloed
heeft op het verloop van de BMI van pre naar post, wordt een Repeated
Measures Anova uitgevoerd. Het interactie-effect is niet significant (p = 0,668; F
71
= 0,19), net zoals het hoofdeffect van roken (p = 0,356; F = 0,86). Het al dan
niet roker zijn in het secundair onderwijs heeft dus geen invloed op de
verandering van BMI bij overgang naar hoger onderwijs.
2.2.8 Predictoren van gewichtsverandering en het lichaamsgewicht in het hoger onderwijs
Om te onderzoeken welke predictoren een gewichtsverandering en het
lichaamsgewicht in het hoger onderwijs kunnen voorspellen, wordt gebruik
gemaakt van een logistische regressie. Om deze analyse te kunnen uitvoeren,
worden bovenstaande uitkomstvariabelen eerst dummy gecodeerd. Voor
lichaamsgewicht in het hoger onderwijs gebeurt dit op basis van de mediaan,
die 62,7 bedraagt. Voor gewichtsverandering gebeurt dit op basis van het al
dan niet stijgen in gewicht tijdens de overgang naar het hoger onderwijs. Zo
worden jongeren die in gewicht dalen of gelijk blijven als nul gecodeerd en
jongeren die in gewicht stijgen als één.
Voor wat betreft de gewichtsverandering wordt één significante predictor
gevonden, namelijk geslacht. Zo hebben mannen meer kans om bij overgang
naar het hoger onderwijs in gewicht te stijgen dan vrouwen (p = 0,030; OR =
0,301; CI = 0,102 – 0,888).
Het meer of minder drinken dan drie alcoholische consumpties per week, het al
dan niet aangesloten zijn bij een sportclub en het al dan niet doen aan
competitie in het secundair zijn significante predictoren van het
lichaamsgewicht in het hoger onderwijs. Zo hebben mensen die in het
humaniora meer dan drie alcoholhoudende dranken per week drinken meer
kans op een hoger gewicht in het hoger onderwijs (p = 0,007; OR = 5,510; CI =
1,578 – 19,237), net zoals mensen die in het secundair niet aangesloten zijn bij
een sportclub (p = 0,013; OR = 0,177; CI = 0,045 – 0,690). Ook jongeren die in
het zesde middelbaar aan competitiesport doen, hebben als eerstejaarsstudent
een grotere kans op een hoger lichaamsgewicht (p = 0,003; OR = 7,316; CI =
1,928 – 27,763). Voor het al dan niet op kot zitten, wordt een trend tot
significantie gevonden als predictor van het lichaamsgewicht. Zo hebben ook
studenten die op kot gaan meer kans op een hoger lichaamsgewicht in het
hoger onderwijs (p = 0,057; OR = 2,776; CI = 0,969 – 7,956).
72
2.3 Hoofdstuk 11: Discussie
In dit laatste hoofdstuk wordt een algemeen besluit geformuleerd. Eerst zal
worden ingegaan op de gewichtsstijging van studenten bij overgang van
secundair naar hoger onderwijs. Deze gewichtsevolutie wordt daarna gelinkt
aan de fysieke activiteit, de sedentaire activiteiten en het voedingspatroon van
studenten. Ook het al dan niet roken wordt mee in rekening gebracht.
Vervolgens worden enkele predictoren van gewichtsverandering en
lichaamsgewicht in het hoger onderwijs besproken. Als laatste worden de
beperkingen en de sterktes van dit onderzoek en suggesties voor verder
onderzoek aangehaald.
In de onderzochte steekproef werd een gemiddelde gewichtsstijging
waargenomen van 1,88 kg (= 4,14 pond) bij overgang van secundair naar hoger
onderwijs. Deze resultaten zijn in overeenstemming met de bevindingen van
onder andere Levitsky et al. (2004), Pliner & Saunders (2007) en Holm-Denoma
et al. (2008) die een gewichtsstijging vonden tussen de 3,3 en 4,2 pond. Dit is
beduidend lager dan de 15 pond weergegeven door het begrip “freshman 15”.
Net zoals bij Graham & Jones (2002), Economos et al. (2008), Gores (2008), en
Jung et al. (2008) onderging ook in deze steekproef een deel van de studenten
een gewichtsdaling. Zo daalde bij 29 jongeren het gewicht bij overgang naar het
hoger onderwijs en ondervonden 71 studenten een gewichtsstijging.
Wanneer naast het gewicht ook de lengte mee in rekening werd gebracht, werd
een gemiddelde BMI-stijging van 0,44 kg/m2 gevonden. Dit sluit aan bij de
bevindingen van Hajhosseini et al. (2006) die een gemiddelde BMI-stijging
aantonen van 0,60 kg/m2 bij eerstejaarsstudenten. Voor wat betreft het geslacht
werd bij overgang naar het hoger onderwijs bij de jongens een grotere BMI-
stijging waargenomen dan bij de meisjes. Deze resultaten komen niet overeen
met die van Wendel-Vos et al. (2004) die aantonen dat er geen associatie
bestaat tussen geslacht en gewichtsstijging. Anderzijds blijkt uit de
Gezondheidsenquête (www.iph.fgov.be) wel dat de gemiddelde BMI-waarden,
tijdens het hele leven, bij de mannen hoger liggen dan bij de vrouwen.
Aangezien rond de invloed van geslacht op lichaamsgewicht bij adolescenten
73
nog maar weinig literatuur verschenen is, is het op dit moment nog niet mogelijk
een verklaring voor dit verschil te geven.
Verder heeft de BMI bij de premeting een invloed op de BMI-stijging bij meisjes.
Meisjes met ondergewicht of normaal gewicht kennen een hogere stijging in
BMI dan meisjes met overgewicht of obesitas. Gezien het gebrek aan literatuur
hieromtrent, is dit nog niet toe te lichten.
Tot slot werd ook nagegaan of de verandering in lichaamsgewicht afhankelijk is
van het al dan niet op kot zitten. Zo werd gezien dat op kot gaan een invloed
heeft op de BMI-stijging bij overgang naar het hoger onderwijs. Kotstudenten
hadden namelijk meer kans op een hogere gewichtsstijging dan hun
leeftijdsgenoten die thuis bleven wonen. Dit is in overeenstemming met de
resultaten van Pliner & Saunders (2007). Uit hun studie blijkt namelijk dat
eerstejaarsstudenten gemiddeld 1,5 kg in gewicht stijgen. Kotstudenten
daarentegen zouden volgens hen gemiddeld 4,1 kg in gewicht toenemen.
Kotstudenten zijn volgens Bray et al. (2004) meer kwetsbaar om een sedentaire
levensstijl te ontwikkelen. Ook wordt gesteld dat leven op kot meer stressvol is
dan thuis wonen (Pliner & Saunders, 2007). Bovendien is de kwaliteit van de
voeding eerder slecht bij studenten die voor het eerst verantwoordelijk zijn voor
de aankoop en bereiding van voeding (Kremmyda et al., 2008). Dit alles kan
verklaren waarom kotstudenten een hogere gewichtsstijging kennen.
Zoals in het eerste deel van deze masterproef reeds beschreven werd, hangt
een gewichtsevolutie nauw samen met het voedings- en bewegingspatroon van
jongeren. Zo werd in deze steekproef bij overgang naar het hoger onderwijs
een daling van 275,81 min/week in fysieke activiteit waargenomen. Ook Bray
& Born (2004), Keating et al. (2005) en Jung et al. (2008) vinden een daling in
fysieke activiteit bij eerstejaarsstudenten. Zo stellen bovenstaande auteurs vast
dat in het hoger onderwijs tussen de 34% en 50% van de studenten fysiek
actief is in vergelijking met, volgens Bray & Born (2004), 66,2% in het secundair
onderwijs. Verder werd voor jongens een sterkere daling in fysieke activiteit
waargenomen dan voor meisjes. Hierbij dient wel opgemerkt te worden dat
jongens bij de premeting meer fysiek actief waren dan meisjes, wat
overeenkomt met de cijfers voor jongeren tussen 15 en 24 jaar uit de
74
Gezondheidsenquête van 2004 (www.iph.fgov.be). Volgens de meta-analyse
van Keating et al. (2005) rapporteren veel studies hieromtrent conflicterende
bevindingen. Sommige studies vinden geen geslachtsverschil, terwijl andere
studies aantonen dat mannelijke studenten meer aan fysieke activiteit doen dan
hun vrouwelijke leeftijdsgenoten. Een reden voor dit verschil is dus op dit
ogenblik nog niet geheel duidelijk.
Voor de onderzochte steekproef is de daling in fysieke activiteit onafhankelijk
van de SES. Deze bevindingen komen niet overeen met de resultaten van de
Gezondheidsenquête van 2004 (www.iph.fgov.be) en Kantomaa et al. (2007).
Deze stellen namelijk dat de SES en fysieke activiteit positief geassocieerd zijn.
Een mogelijke verklaring hiervoor is dat aan deze studie voornamelijk jongeren
met een hoge SES hebben deelgenomen, aangezien het vooral deze jongeren
zijn die verder studeren. Jongeren met een lage SES werden hierdoor minder
bereikt. Een tweede verklaring kan zijn dat in deze studie voor de SES, in
tegenstelling tot de Gezondheidsenquête (www.iph.fgov.be), enkel rekening
gehouden werd met het opleidingsniveau van de ouders.
Verder daalde, binnen deze steekproef, de fysieke activiteit bij kotstudenten
meer dan bij hun leeftijdsgenoten die thuis bleven wonen. Zo waren studenten
die in hun eerste jaar op kot zaten, bij de premeting, meer fysiek actief dan
studenten die thuis bleven wonen, maar wisselde deze verhouding bij overgang
naar het hoger onderwijs. Deze bevindingen zijn gelijkaardig aan deze van Bray
et al. (2004) die stellen dat studenten die thuis blijven wonen meer in staat zijn
hun huidige activiteitenpatroon te behouden in tegenstelling tot kotstudenten die
meer kwetsbaar zijn voor het ontwikkelen van een sedentaire levensstijl.
Tot slot had de BMI bij de premeting een invloed op de hoeveelheid fysieke
activiteit bij de meisjes op de postmeting. Zo daalde het aantal min/week
fysieke activiteit bij meisjes met normaal gewicht, overgewicht en obesitas en
steeg de fysieke activiteit bij meisjes met ondergewicht. Verder kon er geen
verband aangetoond worden tussen de evolutie in fysieke activiteit en de
evolutie in gewicht.
Ondanks het feit dat de fysieke activiteit bij overgang naar het hoger onderwijs
daalde, werd geen verandering in sedentaire activiteiten gevonden. Wel werd
75
vastgesteld dat studenten in het hoger onderwijs gemiddeld meer tijd
besteedden aan schoolwerk dan scholieren. Dit komt overeen met de
bevindingen van Gyurcsik et al. (2004) die toelichten dat eerstejaarsstudenten
geconfronteerd worden met een hoge werkbelasting voor school. Het ontbreken
van een verschil in sedentaire activiteit tussen scholieren en studenten kan,
ondanks de grotere tijdsinvestering in schoolwerk, verklaard worden door de
grote hoeveelheid sociale evenementen waaraan studenten deelnemen
(Gyurcsik et al., 2004).
Binnen deze steekproef was het aantal min/week dat studenten besteedden
aan sedentaire activiteiten onafhankelijk van de SES. Deze resultaten zijn
tegenstrijdig met de cijfers uit de Gezondheidsenquête van 2004
(www.iph.fgov.be) die stelt dat lager geschoolden er een meer sedentaire
levensstijl op nahouden dan hoger opgeleiden. Wel dient hierbij opgemerkt te
worden dat in de Gezondheidsenquête de SES betrekking heeft op de
ondervraagde personen zelf en dat in deze studie het opleidingsniveau van de
ouders als maatstaf voor SES werd gebruikt. Verder werd ook gevonden dat
studenten die op kot zitten meer kans hadden op het ontwikkelen van een
sedentaire levensstijl. Dit is naar analogie met de bevindingen van Bray et al.
(2004) die stellen dat kotstudenten meer blootstaan aan ontwrichtingen en
stress, waardoor ze meer geneigd zijn tot een sedentaire leven.
Met betrekking tot het voedingspatroon werd een daling vastgesteld in de
consumptie van groenten, fruit en melkproducten bij overgang van het
secundair naar het hoger onderwijs. Dezelfde resultaten werden gevonden door
Butler et al. (2004), Levitsky et al. (2004), Economos et al. (2008) en
Kremmyda et al. (2008). Voor wat betreft cola of andere gezoete frisdranken
met suiker en light-frisdranken werd geen verschil waargenomen. Wel werd een
stijging gezien in het verbruik van alcoholische dranken bij de overgang naar
het hoger onderwijs. Dit kwam ook naar voor in de studie van Butler et al.
(2004), die eveneens een stijging in alcoholische consumpties vaststellen.
Bovendien was deze stijging beduidend hoger voor jongens dan voor meisjes.
Dit komt overeen met de studie van Lloyd-Richardson et al. (2008) die stellen
dat jongens meer drinken dan meisjes. Ook werd een positief verband gezien
76
tussen de hoeveelheid alcohol gedronken in het secundair onderwijs en de
hoeveelheid alcohol gedronken in het hoger onderwijs. Hierover werden echter
geen vergelijkbare gegevens gevonden.
Binnen deze steekproef werd geen verband aangetoond tussen de verandering
in het voedingspatroon en de veranderingen in lichaamsgewicht. De voeding
werd binnen deze studie echter oppervlakkig bevraagd, waardoor het moeilijk is
om hieromtrent conclusies te trekken. Dit kan dan ook verklaren waarom deze
bevindingen niet overeenkomen met deze van Pliner & Saunders (2007). Deze
auteurs zeggen namelijk dat ongezonde eetgewoonten een gewichtstoename
voorspellen.
In dit onderzoek heeft roken geen invloed op de verandering van BMI bij
overgang naar het hoger onderwijs. Dit komt echter niet overeen met de
bevindingen van Ogden et al. (2003) die stelt dat roken gepaard gaat met een
gewichtsdaling. Hierbij dient opgemerkt te worden dat binnen deze steekproef
slechts weinig jongeren roken.
Tot slot werd nagegaan welke predictoren het lichaamsgewicht in het hoger
onderwijs en een gewichtsverandering kunnen voorspellen. Geslacht kwam
naar voor als een voorspeller van de gewichtsverandering. Zo hadden jongens
meer kans om bij overgang naar het hoger onderwijs in gewicht te stijgen dan
meisjes. Een reden hiervoor kan zijn dat jongens hun normale groei nog niet
bereikt hebben, terwijl meisjes reeds volgroeid zijn op het moment van de
metingen (Pliner & Saunders, 2007).
Het meer of minder drinken dan drie alcoholische consumpties per week, het al
dan niet aangesloten zijn bij een sportclub en het al dan niet doen aan
competitie in het secundair voorspelden een hoger lichaamsgewicht in het
hoger onderwijs. Studenten die meer dan drie alcoholhoudende dranken per
week dronken, hadden ook meer kans op een hoger lichaamsgewicht. Net
zoals jongeren die in het secundair niet aangesloten waren bij een sportclub.
Ook jongeren die in het zesde middelbaar aan competitiesport deden, hadden
als eerstejaarsstudent een grotere kans op een hoger lichaamsgewicht.
77
Voor het al dan niet op kot zitten, werd een trend tot significantie gevonden als
predictor van het lichaamsgewicht. Zo hadden kotstudenten meer kans op een
hoger lichaamsgewicht.
2.3.1 Beperkingen en sterktes
2.3.1.1 Beperkingen
Er is een groot verschil tussen het aantal leerlingen die bij de premeting werden
bevraagd (N = 1448 ) en het aantal eerstejaarsstudenten (N = 104) bij de
postmeting. Een belangrijke verklaring hiervoor is dat de premetingen
georganiseerd werden tijdens de LO-lessen, waardoor een groot aantal
leerlingen bereikt werd. Bij de postmetingen dienden de studenten vrijwillig
langs te komen op vaste tijdstippen en plaatsen. Ook werden studenten die niet
(in Gent) verder studeerden geëxcludeerd.
Met betrekking tot de lichaamsmetingen kan opgemerkt worden dat de
studenten door verschillende onderzoekers gewogen en gemeten werden
(onderzoekerbias) en dat verschillende weegschalen en lengtemeters werden
gebruikt. Dit kan dan ook verklaren dat er een significante lengtestijging van
gemiddeld 0,65 cm werd waargenomen bij de postmeting. Voor wat betreft de
lendenomtrek is deze sterk afhankelijk van de plaats op het lichaam waar
gemeten wordt, wat gedeeltelijk het verschil tussen pre- en postmetingen kan
verklaren. Tot slot is het tijdstip van meten een beïnvloedende factor van het
gewicht. Zo werd een deel van de studenten voor de middag gemeten en werd
een ander deel van de studenten net na de middag of in de late namiddag
gemeten.
Doordat de postmetingen op vrijwillige basis werden georganiseerd, is de kans
groot op een selectiebias. Vermoedelijk zijn ook zwaardere jongens en meisjes,
omwille van de gewichtsmeting, niet naar de postmetingen gekomen wat tot
een onderschatting van de resultaten kan leiden. Vandaar is verder onderzoek
aangewezen om na te gaan of de resultaten van deze studie kunnen
gegeneraliseerd worden.
Bij het uitvoeren van de statistische analyses werd gebruik gemaakt van de
BMI. Hierbij dient opgemerkt te worden dat de BMI geen onderscheid maakt
78
tussen overmatig vet en spieren. Het is dus mogelijk dat een aantal gespierde
leerlingen met een hoge BMI onterecht in de klasse van overgewicht werden
ingedeeld.
Door het feit dat de premetingen voor de zomervakantie vallen en de
postmetingen na de zomervakantie, is het mogelijk dat de gewichtstoename bij
studenten veroorzaakt wordt door gedrag gesteld in de zomervakantie i.p.v. de
gedragsverandering bij overgang naar het hoger onderwijs.
2.3.1.2 Sterktes
Doordat dit een longitudinale pre-post studie is, is dit één van de eerste
onderzoeken in Europa die een gewichtsevolutie bij overgang naar het hoger
onderwijs onderzoekt en hiermee rekening houdt bij het onderzoeken van de
determinanten hiervan.
Aangezien studenten een belangrijke doelgroep zijn met het oog op
obesitaspreventie op latere leeftijd en deze studie specifiek op zoek gaat naar
determinanten van gewichtsevolutie bij deze populatie kunnen de resultaten
van deze studie toekomstige preventieprogramma’s onderbouwen.
2.3.2 Suggesties voor toekomstig onderzoek
Een eerste suggestie voor toekomstig onderzoek is dat naast studenten ook
rekening gehouden wordt met niet-studenten. Uit een studie van Georgiou et al.
(1997) blijkt namelijk dat het vooral de niet-studenten zijn die minder gezonde
(eet)gewoonten vertonen en ongezonde voedselkeuzes maken. In deze groep
komt bijgevolg vaker overgewicht voor. Dit kan te wijten zijn aan het feit dat
deze jongeren gaan werken en dus meer geld verdienen dat ze dan kunnen
uitgeven aan voeding. Een andere reden kan zijn dat deze jongeren na het
werk nog onvoldoende energie hebben om aan sport te doen. Jongeren die na
het secundair niet verder studeren, hebben ook een laag opleidingsniveau wat
vaak samenhangt met een grotere kans op overgewicht (www.rcgzhn.nl).
Om de responsrate op de postmeting naar de toekomst toe te verhogen,
kunnen de postmetingen zodanig georganiseerd worden dat de onderzoekers
de studenten thuis of op kot opzoeken. Bij de huidige studie kwam het namelijk
79
geregeld voor dat studenten telefonisch hun deelname aan de postmetingen
bevestigden, maar uiteindelijk niet kwamen opdagen.
Tot slot kan, naar de toekomst toe, gebruik gemaakt worden van bv. bio-
elektrische impedantiemetingen om een nauwkeuriger beeld te krijgen van het
lichaamsvetpercentage. Deze meetmethode is echter duur in gebruik en neemt
veel tijd in beslag.
2.3.3 Algemene conclusie
Aangezien er in Europa de laatste jaren een toenemende trend zichtbaar is in
de prevalentie van overgewicht en obesitas, komen gezondheidswerkers in de
toekomst voor een belangrijke uitdaging te staan. Onderzoek heeft aangetoond
dat preventie op jonge leeftijd belangrijke effecten heeft op lange termijn. Het is
dan ook van belang dat studies zich richten op deze doelgroep.
Deze studie toont aan dat jongeren bij overgang van het secundair naar het
hoger onderwijs een gewichtsstijging ondergaan. Hieraan gekoppeld kan ook
gesteld worden dat de fysieke activiteit in het hoger onderwijs afneemt en dat
de voedingsgewoonten van studenten ongewenste veranderingen ondergaan.
Hoewel in dit onderzoek reeds een aantal predictoren van deze
gedragsveranderingen geïdentificeerd werden, is het noodzakelijk dat verder
onderzoek deze resultaten bevestigt en andere predictoren blootlegt. Dit is dan
ook één van de belangrijkste uitdagingen voor de toekomst.
80
Literatuurlijst
Bartholomew, L. K., Parcel, G. S., Kok, G. & Gottlieb, N. H. (2006). Planning
Health Promotion Programs: An Intervention Mapping Approach. San
Francisco, CA: Jossey-Bass.
Bayingana, K., Demarest, S., Gisle, L., Hesse, E., Miermans, P. J., Tafforeau, J.
& Van der Heyden, J. (2004). Gezondheidsenquête door middel van
Interview, België, 2004. Afdeling Epidemiologie, 2006; Brussel.
Wetenschappelijk Instituut Volksgezondheid. Depotnummer:
D/2006/2505/4, IPH/EPI REPORTS N° 2006 – 035. Opgehaald 23 februari
2008, van www.iph.fgov.be
Bell, R. & Pliner, P. L. (2003). Time to eat: the relationship between the number
of people eating and meal duration in three lunch settings [Elektronische
versie]. Appetite, 41(2), 215-218.
Berlin, I. (2009). Endocrine and metabolic effects of smoking cessation
[Elektronische versie]. Current Medical Research and Opinion, 25(2), 527-
534.
Bouchard, C., Shephard, R. J. & Stephens, T. (1994). Physical activity, fitness,
and health: International proceedings and consensus statement.
Champaign, Illinois: Human Kinetics Publishers.
Bray, S. R. & Born, H. A. (2004). Transition to University and Vigorous Physical
Activity for Health and Psychological Well-Being [Elektronische versie].
Journal of American College Health, 52(4), 181-188.
Bray, S. R., Millen, J. A. & Kwan, M. Y. W. (2004). “There’s no place like home”:
living at home eases the negative effect of transition on physical activity
during first-year university [Elektronische versie]. Journal of Sport and
Exercise Psychology, 26, S40.
81
Brown, C. (2008). The information trail of the freshman 15 - a systematic review
of a health myth within the research and popular literature [Elektronische
versie]. Health information and Libraries Journal, 25, 1-12.
Brug, J., Van Assema, P. & Lechner, L. (2007). Gezondheidsvoorlichting en
gedragsverandering: een planmatige aanpak. Assen: Van Gorcum.
Buckworth, J. (2001). Exercise Adherence in College Students: Issues and
Preliminary Results [Elektronische versie]. Quest, 53, 335-45.
Butler, S. M., Black, D. R., Blue, C. L. & Gretebeck, R. J. (2004). Change in
Diet, Physical Activity, and Body Weight in Female College Freshman
[Elektronische versie]. American Journal of Health Behaviour, 28(1), 24-
32.
Calfas, K. J., Sallis, J. F., Nichols, J. F., Sarkin, J. A., Johnson, M. F.,
Caparosa, S. et al. (2000) Project GRAD: two year outcomes of a
randomized controlled physical activity intervention amoung young adults
[Elektronische versie]. American Journal of Preventive Medicine, 18, 28-
37.
Caspersen, C. J., Powell, K. E. & Christenson, G. M. (1985). Physical activity,
exercise, and physical fitness: definitions and distinctions for health-
related research [Elektronische versie]. Public Health Reports, 100(2),
126-131.
Cavadini, C., Siega-Riz, A. M. & Popkin, B. M. (2000). US adolescent food
intake trends from 1965 to 1996. Archives in Disease in Childhood, 83(1),
18-24.
Chiolero, A., Faeh, D., Paccaud, F. & Cornuz, J. (2008). Consequences of
smoking for body weight, body fat distribution, and insulin resistance
[Elektronische versie]. The American Journal of Clinical Nutrition, 87, 801-
809.
82
Coomarasamy, A., Gee, H., Publicover, M. & Khan, K. S. (2001). Medical
journals and effective dissemination of health research. Health information
and Libraries Journal, 18, 183-91.
Crombie, A. P., Ilich, J. Z., Dutton, G. R., Panton, L. B. & Abood, D. A. (2009).
The freshman weigt gain phenomenon revisited [Elektronische versie].
Nutrition Reviews, 67(2), 83-94.
De Bourdeaudhuij, I., Lefevre, J., Deforche, B., Wijndaele, K., Matton, L. &
Philipaerts, R. (2005). Physical Activity and psychosocial correlates in
normal weight and overweight 11 to 19 year olds [Elektronische versie].
Obesity Research, 13(6), 1097-1105.
Dhingra, R., Sullivan, L., Jacques, P. F., Wang T. J., Fox, C.S., Meigs, J.B. et
al. (2007). Soft Drink Consumption and Risk of Developing
Cardiometabolic Risk Factors and the Metabolic Syndrome in Middle-Aged
Adults in the Community [Elektronische versie]. Circulation, 116, 480-488.
Dobbins, M., De Corby, K., Robeson, P., Husson, H. & Tirilis, D. (2009). School-
based physical activity programs for promoting physical activity and fitness
in children and adolescents aged 6-18. Cochrane Database of Systematic
Reviews 2009, Issue 1. Opgehaald 19 maart 2008, van
http://www.cochrane.org/reviews/en/ab007651.html
Economos, C. D., Hildebrandt, M. L. & Hyatt, R. R. (2008). College Freshman
Stress and Weight Change: Differences by Gender [Elektronische versie].
American Journal of Health Behaviour, 32(1), 16-25.
Ford, E. S., Kohl, H. W., Mokdad, A. H. & Ajani, U. A. (2005). Sedentary
behavior, physical activity, and the metabolic syndrome among US Adults
[Elektronische versie]. Obesity Research, 13(3), 608-614.
83
Georgiou, C. C., Betts, N. M., Hoerr, S. L., Keim, K., Peters, P. K., Stewart, B.
et al. (1997). Among young adults, college students and graduates
practiced more healthful habits and made more healthful food choices than
did nonstudents. Journal of the American Dietetic Assocation., 97(7), 754-
759.
Gezondheidsraad. Overgewicht en obesitas. Den Haag: Gezondheidsraad;
2003. Publicatie nr 2003/07.
Gores, S. E. (2008) Adressing nutritional issues in the college aged client:
strategies for the nurse practitioner [Elektronische versie]. Journal of the
American Academy of Nurse Practitioners, 20, 5-10.
Graham, M. A. & Jones, A. L. (2002). Freshman 15: Valid Theory or Harmful
myth [Elektronische versie]. Journal of American College Health, 50(4),
171-173.
Gratziou, C. (2009). Respiratory, cardiovascular and other physiological
consequences of smoking cessation [Elektronische versie]. Current Medical
Research and Opinion, 25(2), 535-545.
Gyurcsik, N. C., Bray, S. R. & Brittain, D. R. (2004). Coping With Barriers to
Vigorous Pysical Activity During Transition to University [Elektronische
versie]. Family and Community Health, 27(2), 130-142.
Gyurcsik, N. C., Spink, K. S., Bray, S. R., Chad, K. & Kwan, M. (2006). An
ecologically based examination of barriers to physical activity in students
from grade seven through first-year university [Elektronische versie].
Journal of Adolescent Health, 38, 704-711.
Hadjidakis, D. J., Androulakis, I. I. (2006). Bone Remodeling. Annals of the New
York Academy of Sciences, 1092, 385-396.
Haerens, L. (2006). Promoting healthy eating and physical activity among
adolescents. Doctoraatsproefschrift van Universiteit gent. Opgehaald 2
april, 2008, van http://archive.ugent.be
84
Hajhosseini, L., Holmes, T., Mohamadi, P., Goudarzi, V., McProud L., &
Hollenbeck, C. B. (2006). Changes in body weight, body composition and
resting metabolic rate in first-year university freshmen students. Journal of
the American College of Nutrition, 25(2), 123-127.
Harnack, L. J., Jeffery, R. W. & Boutelle, K. N. (2000). Temporal trends in
energy intake in the United States: an ecologic perspective. American
Journal of Clinical Nutrition, 71(6), 1478-1484.
Holm-Denoma, J. M., Joiner Jr., T. E., Vohs, K. D. & Heatheron, T. F. (2008).
The freshman fifteen (the freshman five Actually): Predictors and possible
explanations [Elektronische versie]. Health Psychology, 27(1), S3-S9.
Hovell, M. F., Mewborn, C. R., Randle, Y. & Fowlerjohnson, S. (1985). Risk of
excess weight-gain in university women - a 3 year community controlled
analysis [Elektronische versie]. Addictive Behaviours, 10(1), 15-28.
Jung, M. E., Bray, S. R. & Ginis, K. A. M. (2008). Behaviour Change and
Freshman 15: Tracking Physical Activity and Dietary Patterns in 1st-Year
University Women [Elektronische versie]. Journal of American College
Health, 56(5), 523-530.
Kantomaa, K. T., Tammelin, T. H., Näyhä, S., Taanila, A. M. (2007).
Adolescents’ physical activity in relations to family income and parents
education [Elektronische versie]. Preventive Medicine, 44(5), 410-15.
Kasparek, D. G., Corwin, S. J., Valois, R. F., Sargent, R. G. & Morris, R. L.
(2008). Selected Health Behaviors That Influence College Freshman
Weight Change [Elektronische versie]. Journal of American College Health,
56(4), 437-444.
Keating, X. D., Guan, J., Piñero, J. C. & Bridges, D. M. (2005). A meta-analysis
of college students’ physical activity behaviours [Elektronische versie].
Journal of American College Health, 54(2), 116-125.
85
Klesges, R. C., Klesges, L. M. & Meyers, A. W. (1991). Relationship of smoking
status, energy balance, and body weight: Analysis of the Second National
Health and Nutrition Examination Survey [Elektronische versie]. Journal of
Counsulting and Clinical Psychology, 59(6), 899-905.
Korkeila, M., Rissanen, A., Kaprio, J., Sorensen, T. I. & Koskenvuo, M. (1999).
Weight-loss attempts and risk of major weight gain: a prospective study in
Finnish adults [Elektronische versie]. American Journal of Clinical Nutrition,
70(6), 965 - 975.
Kremmyda, L. S., Papadaki, A., Hondros, G., Kapsokefalou, M. & Scott, J. A.
(2008). Differentiating between the effect of rapid dietary acculturation and
the effect of living away from home for the first time, on the diets of Greek
students studying in Glasgow [Elektronische versie]. Appetite, 50, 455–463.
Lau, R. R., Quadres, M. J. & Hartman, K. A. (1990). Development and Change
of Young Adults’ Preventive Health Beliefs and Behavior: Influence from
Parents and Peers [Elektronische versie]. Journal of Health and Social
Behavior, 31, 240-259.
Lean, M. E., Han, T. S. & Seidell, J. C. (1998). Impairment of health and quality
of life in people with large waist circumference [Elektronische versie].
Lancet, 351, 853-856.
Levitsky, D. A., Halbmaier, C. A. & Mrdjenovic, G. (2004). The freshman weight
gain: a model for the study of the epidemic of obesity [Elektronische versie].
International Journal of Obesity, 28, 1435-1442.
Levitsky, D. A., Garay, J., Naubaum, M., Neighbors, L. & DellaValle, D. M.
(2006). Monitoring weight daily blocks the freshman weight gain: a model
for combating the epidemic of obesity [Elektronische versie]. International
Journal of Obesity, 1003-1010.
86
Lloyd-Richardson, E. E., Lucero, M. L., DiBello, J. R., Jacobson, A. E. & Wing,
R. R. (2008). The relationship between alcohol use, eating habits and
weight change in college freshmen [Elektronische versie]. Eating Behaviors,
9, 504–508.
Matton, L., Wijndaele, K., Duvigneaud, N., Duquet, W., Philippaerts, R., Thomis,
M. et al. (2007). Reliability and validatie of the Flemish physical activity
computerized qeustionnaire in adults. Research Quarterly for Exercise and
Sport, 78(4), 293-306.
McArthur, L. H. & Raedeke, T.D. (2009). Race and Sex Differences in College
Student Physical Activity Correlates [Elektronische versie]. American
Journal of Health Behaviour, 33(1), 80-90.
Mokdad, A. H., Serdula, M. K., Dietz, W.H., Bowman, B. A., Marks, J. S. &
Koplan, J. P. (2000). The Continuing Epidemic of Obesity in the United
States. The Journal of the American Medical Association, 284(13), 1650-
1651.
Morris, F. L., Naughton, G. A., Gibbs, J. L., Carlson, J. S., Wark, J. D. (1997).
Prospective Ten-Month Exercise Intervention in Premenarcheal Girls:
Positive Effects om Bean and lean Mass [Elektronische versie]. Journal of
Bone And Mineral Research, 12(9), 1453-1462.
Mosekilde, L. (2001). Mechanisms of Age-Related Bone Loss. In G. Bock & J.
A. Goode (Eds.), Ageing Vulnerability: causes and interventions (pp.150 –
166). Chichester: John Wiley & Sons Ltd.
Norton, G. N., Anderson, A. S. & Hetherington, M. M. (2006). Volume and
variety: relative effects on food intake. Physiology & Behavior, 87(4), 714-
722.
87
Ocké, M. C., Hulshof, K. F. A. M. & Löwik, M. R. H. (2005) Zijn er verschillen
naar sociaal-economische status? In: Volksgezondheid Toekomst
Verkenning, Nationaal Kompas Volksgezondheid. Opgehaald 18 december,
2008, van http://www.rivm.nl
Ogden, C. L., Carroll, M. D. & Flegal, K. M. (2003). Epidemiologic trends in
overweight and obesity [Elektronische versie]. Endocrinology and
Metabolism Clinics of North AMerica, 32(4), 741-760.
Ogden, C. L., Carroll, M. D., Curtin, L. R., McDowell, M. A., Tabak, C. J. &
Flegal, K. M. (2006). Prevalence of overweight and obesity in the United
States, 1999-2004. The Journal of the American Medical Association,
295(13), 1549-1555.
Parsons, A. C., Shraim, M., Inglis, J., Aveyard, P. & Hajek, P. (2009).
Interventions for preventing weight gain after smoking cessation (Review).
The Cochrane Collaboration, issue 1.
Perkins, K. A. (1992). Metabolic effects of cigarette smoking. Journal of Applied
Physiology, 72(2), 401-409.
Pliner, P. & Mann, N. (2003). Influence of social norms and palatability on
amount consumed and food choice. Appetite, 42(2), 227-237.
Pliner, P. & Saunders, T. (2007). Vulnerability to freshman weight gain as a
function of dietary restraint and residence [Elektronische versie]. Physiology
& Behavior, 93(1-2), 78-82.
Prochaska, J. O. & DiClemente, C. C. (1983). Stages and Processes of Self-
Change of Smoking: Toward an Integrative Model of Change. Journal of
Consulting and Clinical Psychology, 51(3), 390-395.
Renders, C. M., Seidell, J. C., Van Mechelen, W. & Hirasing, R. A. (2004).
Overgewicht en obesitas bij kinderen en adolescenten en preventieve
maatregelen [Elektronische versie]. Nederlands Tijdschrift Geneeskunde,
148(42).
88
RIVM (2005). Wat zijn de mogelijke oorzaken van een ongezond
voedingspatroon? In: Volksgezondheid Toekomst Verkenning, Nationaal
Kompas Volksgezondheid. Opgehaald 18 februari, 2005, van
http://www.nationaalkompas.nl
Sallis, J. F., Glanz, K. (2009). Physical activity and food environments: solutions
to the obesity epidemic [Elektronische versie]. The Milbank quarterly, 87(1),
123-154.
Seidell, J. C. & Visscher, T. L. S. (2003). Voeding en gezondheid – obesitas
[Elektronische versie]. Nederlands Tijdschrift Geneeskunde, 147, 281-286.
Sidney, J. M. & Blumchen, G. (1990). Metabolic equivalents (METS) in exercise
testing, exercise prescription and evaluation capacity [Elektronische versie].
Clinical Cardiology, 13(8), 555-565.
Son, H. K., Jung, U. Y., Park, K. S., Kam, S., Park, S. K. & Lee, W. K. (2009).
The factors implicated when an individual starts to smoke again after a 6
month cessation [Elektronische versie]. Journal of preventive medicine and
public health, 42(1), 42-48.
Strath, S. J., Swartz, A. M., Bassett, D. R., O’Brien, W. L., King, G. A. &
Ainsworth, B. E. (2000). Evaluation of harte rate as a method for asessing
moderate intensity physical activity [Elektronische versie]. Medicine And
Science in Sports and Exercise, 32(9), 465-470.
Suter, P. M. (2005). Is alcohol consumption a risk factor for weight gain and
obesity? [Elektronische versie] Critical Reviews in clinical laboratory
sciences, 42(3), 197-227.
VAD (2005). Dossier: Alcohol & Jongeren Opgehaald 11 november, 2008, van
http://www.vad.be
Vartanian, L. R., Schwartz, M. B. & Brownell, K., D. (2007). Effects of soft drink
consumption on nutrition and health: a systematic review and meta-analysis
[Elektronische versie]. American Journal of Public Health, 97(4), 667–675.
89
Visscher, T. L. & Seidell, J. C. (2001). The public health impact of obesity
[Elektronische versie]. Annual Review of Public Health, 22, 355-375.
Wendel-Vos, G. C. W., Nooyens, A. C. J. & Schuit, A. J. (2004). De bijdrage
van leefstijl aan gewichtsstijging bij jongvolwassenen. RIVM rapport
260301001/2004. Opgehaald 2 april, 2008, van http://www.rivm.nl
WHO (2006). The challenge of obesity in the WHO European Region and the
strategies for response Opgehaald 8 februari, 2009, van
http://www.euro.who.int
Wijndaele, K., Duvigneaud, N., Matton, L., Duquet, W., Delecluse, C., Thomis et
al. (2009). Sedentary behaviour, physical activity and continuous metabolic
syndrome risk score in adults [Elektronische versie]. European Journal of
Clinical Nutrition, 63(3), 421-409.
Williamson, D. F., Madans, J., Anda, R. F., Kleinman, J. C. & Giovino, G. A. &
Byers, T. (1991). Smoking cessation and severity of weight gain in a
national cohort. The New England Journal of Medicine, 324(11), 739 - 745.
Wolff, E. & Dansinger, M. L. (2008). Soft Drinks and Weight Gain: How Strong
Is the Link [Elektronische versie]? The Medscape Journal of Medicine,
10(8), 189.
Wolff J. (1986). The Law of Bone Remodeling. Berlin Heidelberg New York:
Springer.
90
Lijst van figuren
Figuur 1: Consensusmodel, Bouchard et al. (1994)
Figuur 2: Percentage van de bevolking (van 15 jaar en ouder) met een gebrek
aan lichaamsbeweging in de vrije tijd volgens leeftijd en geslacht - Vlaams
Gewest (www.iph.fgov.be)
Figuur 3: Formule Body Mass Index
Figuur 4: De energiebalans; Wendel-Vos, Nooyens & Schuit (2004)
Figuur 5: De volksgezondheidsaspecten van lichamelijke activiteit, Wendel-Vos
et al. (2004)
Figuur 6: Stijging BMI overheen de tijd voor geslacht
Figuur 7: Invloed van BMI bij premeting op het BMI-verloop bij meisjes
Figuur 8: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor geslacht
Figuur 9: Invloed van BMI bij premetingen op de evolutie van fysieke activiteit
bij meisjes
Figuur 10: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor woonomgeving
Figuur 11: Daling actief transport over de tijd voor woonomgeving
Figuur 12: Daling in actief transport over de tijd voor gewichtsevolutie
Figuur 13: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor clubsporters
Figuur 14: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor competitiesporters
Figuur 15: 7-puntenschaal, met daaraan gekoppelde scores
91
Lijst van tabellen
Tabel 1: Voorbeelden matige en intense fysieke inspanningen (www.who.int)
Tabel 2: Classificatie van overgewicht bij volwassenen (www.who.int)
Tabel 3: Grenswaarden lendenomtrek
Tabel 4: Antropometrische gegevens
Tabel 5: Classificatie van de studenten volgens BMI
Tabel 6: Evolutie fysieke activiteit
Tabel 7: Algemene gegevens rond fysieke activiteit
Tabel 8: Overzicht sedentaire activiteiten
Tabel 9: Fruitinname in percentages
Tabel 10: Groenteninname in percentage
Tabel 11: Indeling studenten o.b.v.rookstatus
Tabel 12: Roken*Geslacht kruistabel (%)