Bericht zur EvAKuJ-Studie* im Rahmen des ... · gewicht und Adipositas für die Altersgruppe 3 bis...

Bericht zur EvAKuJ-Studie*

im Rahmen des

Qualitätssicherungsprozesses der BZgA

zur Prävention und Therapie von

Übergewicht bei Kindern und Jugendlichen

Thomas Böhler, Jürgen Bengel, Cornelia Goldapp, Reinhard Mann und die EvAKuJ- Studiengruppe Mitglieder der EvAKuJ-Studiengruppe sind: Prof. Monika Bullinger, Hamburg

Dr. Andreas van Egmond-Fröhlich, Wien

Dr. Ulrike Hoffmeister, Ulm

Prof. Reinhard Holl, Ulm (Studienleiter)

Prof. Ulrike Ravens-Sieberer, Hamburg

Prof. Thomas Reinehr, Datteln

Prof. Joachim Westenhöfer, Hamburg

Nora Wille, Hamburg Stand: Juni 2012 * EvAKuJ: Beobachtungsstudie Evaluation Adipöser Kinder und Jugendlicher

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Vorwort

Die Beobachtungsstudie zur „Evaluation der Adipositastherapie bei Kindern und Jugendli-

chen in Deutschland“ (EvAKuJ-Studie) wurde im Auftrag der Bundeszentrale für gesundheit-

liche Aufklärung zwischen 2005 und 2010 durchgeführt. Im Frühjahr 2011 wurde der Projekt-

bericht vorgelegt. Parallel dazu wurden in nationalen und internationalen Fachzeitschriften

verschiedene Ergebnisse der Studie publiziert. Der vorliegende Bericht fasst die wichtigsten

Ergebnisse zusammen und ordnet die Studie in die Versorgungsstruktur und den aktuellen

Forschungsstand ein.

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Inhalt Vorwort............................................ ..................................................................................... 1 Inhalt ............................................. ....................................................................................... 2 1. Einleitung...................................... ................................................................................... 4 2. Studiendesign................................... ............................................................................... 7

2.1 Zeitachse..................................................................................................................... 7 2.2 Datenerhebung............................................................................................................ 9 2.3 Definitionen ................................................................................................................12 2.4 Datenanalyse..............................................................................................................13

2.4.1 Analyse der Ausgangswerte ................................................................................13 2.4.2 Analyse des Behandlungserfolgs .........................................................................13 2.4.3 Prädiktorenanalyse ..............................................................................................14

3. Ergebnisse...................................... ................................................................................17 3.1 Grundgesamtheit, Drop-out und Loss-to-Follow-up ....................................................17

3.1.1 Clusteranalyse .....................................................................................................17 3.1.2 Settinganalyse .....................................................................................................18

3.2 Ausgangswerte bei Therapiebeginn............................................................................25 3.2.1 Body-Mass-Index (BMI) .......................................................................................25 3.2.2 Sozioökonomischer Status...................................................................................25 3.2.3 Adipositas-assoziierte Risikofaktoren und Erkrankungen.....................................26 3.2.4 Verhaltensparameter ...........................................................................................27 3.2.5 Lebensqualität und psychische Auffälligkeiten .....................................................29

3.3 Ergebnisse der Interventionen ....................................................................................31 3.3.1 Darstellung des Gesamtverlaufs ..........................................................................31 3.3.2 Kurzfristige Effekte der Interventionen im Settingvergleich...................................41 3.3.3 Mittelfristige Effekte der Interventionen im Settingvergleich .................................54 3.3.4 Längerfristige Effekte der Interventionen im Settingvergleich...............................67

3.4 Prädiktorenanalyse: Wovon hängt das Therapieergebnis ab? ....................................80 3.4.1 Somatische und psychosoziale Ausgangssituation ..............................................80 3.4.2 Therapieintensität ................................................................................................81

4. Diskussion ...................................... ................................................................................85 4.1 Daten des Studienkollektivs zum Zeitpunkt T0............................................................85 4.2 Verlaufsanalysen ........................................................................................................85

4.2.1 Primärer Therapieerfolg (Reduktion des BMI-SDS)..............................................87 4.2.2 Veränderungen der Komorbidität nach Therapie..................................................89 4.2.3 Veränderungen des Verhaltens nach Therapie ....................................................90 4.2.4 Veränderungen der Lebensqualität nach Therapie ..............................................91

4.3 Prädiktoren des Therapieverlaufs ...............................................................................92 4.4. Internationaler Forschungsstand................................................................................94

5. Schlussfolgerungen .............................. .........................................................................98 Erkenntnis 1 .....................................................................................................................98

Die Versorgungssituation während der Laufzeit der EvAKuJ-Studie ist gekennzeichnet durch eine erhebliche Veränderung und Instabilität. .....................................................98

Erkenntnis 2 .....................................................................................................................98 Die EvAKuJ-Studie liefert aussagekräftige Daten zur Ausgangssituation vor Therapiebeginn bei den eingeschlossenen Programmen..............................................98

Erkenntnis 3 .....................................................................................................................99 Die Effektivität und die Effizienz der in dieser Studie untersuchten Maßnahmen sind eingeschränkt. ..............................................................................................................99

Erkenntnis 4 ...................................................................................................................100 Eine Kosten-Nutzen-Analyse auf Grundlage der EvAKuJ-Studie ist schwierig............100

Erkenntnis 5 ...................................................................................................................101

3

Die EvAKuJ-Studie leistet als Beobachtungsstudie einen Beitrag zur Einschätzung der Qualität in der Versorgungslandschaft in Deutschland................................................101

Schlussfolgerungen ........................................................................................................103 Schlussfolgerung 1 .........................................................................................................103

Für alle Behandlungsangebote besteht Optimierungsbedarf.......................................103 Schlussfolgerung 2 .........................................................................................................105

Eine umfassende Einbindung in die Versorgungsstruktur, in die Gesundheitsförderung und in die Gemeinde ist erforderlich. ..........................................................................105

Schlussfolgerung 3 .........................................................................................................107 Systematische Erfassung der Programme und weitere Wirksamkeits- und Evaluationsforschung sind notwendig. ........................................................................107

Abbildungsverzeichnis .............................. ......................................................................109 Tabellenverzeichnis ................................ .........................................................................110 Literatur und Quellen .............................. .........................................................................111 Anhang 1: Publikationen der Projektgruppe .......... ........................................................117

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1. Einleitung Mit den Ergebnissen der KiGGS-Studie des Robert Koch Instituts [Kurth und Schaffrath Ro-

sario 2007] wurden erstmals für Deutschland repräsentative Zahlen zur Prävalenz von Über-

gewicht und Adipositas für die Altersgruppe 3 bis 17 Jahre vorgelegt. Aktuell sind danach

8,7 % der Kinder und Jugendlichen übergewichtig (BMI 90.–97. Perzentile), 6,3 % leiden

unter Adipositas (BMI >97. Perzentile). Derzeit leben in Deutschland momentan also ca. 1,1

Millionen übergewichtige Kinder, weitere 800.000 sind adipös. Bezogen auf die Referenzda-

ten aus dem Zeitraum 1985–1998 hat sich die Prävalenz der Adipositas damit verdoppelt.

Zahlreiche Ansätze zur Adipositastherapie bzw. zur Sekundär- und Tertiärprophylaxe von

Folgestörungen werden zurzeit in Deutschland angeboten – teils finanziert durch die gesetz-

liche Krankenversicherung (GKV), teils als private kommerzielle Angebote für Betroffene. Im

Jahr 2003 wurde eine strukturierte Bestandsaufnahme von ca. 200 Behandlungsangeboten

in Deutschland durch die Arbeitsgemeinschaft Adipositas im Kindes- und Jugendalter (AGA)

vorgelegt [Reinehr und Wabitsch 2003]. Die Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung

(BZgA) errechnete auf Basis einer bundesweiten Umfrage bei 1096 potenziellen Anbietern

solcher Maßnahmen, dass pro Jahr im Rahmen von 708 Maßnahmen schätzungsweise

44.000 Personen erreicht wurden [BZgA 2007]. Zwei Drittel der Anbieter arbeiteten ambu-

lant, 19 % rein stationär, 11 % mit Mischformen und 4 % in anderer Form, insbesondere in

Kindergärten, Schulen, Vereinen. Die Angebote von Kliniken erreichten ein Drittel, Ernäh-

rungsberatungsstellen und Gesundheitsämter je ein Fünftel der behandelten Betroffenen,

während niedergelassene Fachpraxen einen sehr geringen Versorgungsbeitrag leisteten.

Ein Vergleich zwischen Kliniken, Ernährungsberatungsstellen und anderen Beratungsstellen

zeigte deutliche Unterschiede über alle Qualitätsbereiche hinweg [BZgA 2007]. Eine multiva-

riate Clusteranalyse führte zur Charakterisierung von Angebotstypen mit vergleichsweise

homogenen Stärken-Schwächen-Profilen (Tabelle 1). Insgesamt fand sich eine erhebliche

Schwankungsbreite der numerisch erfassten Qualitätsindikatoren und der Kosten innerhalb

der Einrichtungsarten und Behandlungsrahmen.

Die BZgA schrieb daraufhin ein Forschungsprojekt mit dem Ziel aus, einen longitudinalen

Vergleich der verschiedenen therapeutischen und präventiven Ansätze zur Versorgung von

Kindern und Jugendlichen mit Übergewicht und Adipositas an zufällig ausgewählten Einrich-

tungen in Deutschland durchzuführen. Ziel der Studie war es, anhand einer möglichst reprä-

sentativen Auswahl von Versorgungseinrichtungen die kürzer- oder längerfristigen Ergebnis-

se der therapeutischen Interventionen vor dem Hintergrund von Struktur- und Prozessmerk-

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malen der Einrichtung bzw. der therapeutischen Strategie zu beschreiben. Es waren folgen-

de Fragestellungen formuliert worden:

• Welche Patienten werden aktuell in Adipositas-Therapieprogramme eingeschlossen?

o Zusammensetzung der behandelten Patienten in den jeweiligen Einrichtungen

nach soziodemographischen, psychosozialen und klinischen Aspekten.

o Welche Komorbidität besteht bei Therapiebeginn?

• Welche Effekte in medizinischen und psychologischen Ergebnisparametern lassen sich

ein Jahr nach Therapieende nachweisen?

o Reduktion BMI-SDS?

o Reduktion Komorbidität?

o Verhaltensänderung?

o Verbesserung der Lebensqualität?

• Wovon hängt das Therapieergebnis ab?

o Lässt sich der Therapieerfolg (Outcome) anhand der initialen somatischen

und psychosozialen Situation sowie anhand der durchgeführten Therapiepro-

zesse voraussagen?

o Zeigen sich Unterschiede zwischen Therapiekonzepten (Cluster von Thera-

pieprogrammen)?

o Hat die Intensität der Behandlung Einfluss auf den Therapieerfolg?

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Tabelle 1: Ergebnisse einer multivariaten Clusteranalyse [BZgA 2007] lassen 8 Typen von Angeboten mit vergleichsweise homogenen Stärken-Schwächen-

Profilen erkennen. Abkürzungen: aB = andere Beratung, EB = Ernährungsberatung, K = Klinik, KArz = Kinderarzt/Kinderärztin, KrK = Krankenkasse, PTh = Psy-

chotherapie, SpZ = Sozialpädiatrisches Zentrum; Qualitätsangaben: ++ = sehr gut, + = gut, +/- = befriedigend, - = mangelhaft, -- = unzureichend.

Cluster Typ 1 Typ 2 Typ 3 Typ 4 Typ 5 Typ 6 Typ 7 Typ 8 Rahmen (Setting) ambulant ambulant stationär ambulant ambulant ambulant ambulant stationär

bzw. ambu-lant und stationär

Anbieter (Profession) aB, EB, KrK EB, K, PTh EB, K, KArz aB, EB, K aB, EB, K EB, K, PTh EB, K, SpZ aB, EB, K (Anzahl) 49 75 79 75 31 33 54 21 Teilnehmer (pro Jahr) 4618 1956 9541 4712 2345 1254 2541 1679 Dosis (Stunden) 58 60 85 46 11 78 86 79 Kosten (€ pro Maß-

nahme) 310 507 2370 712 90 427 770 834

Konzeptqualität (1) +/- - + + -- +/- + ++ Zielgruppenauswahl (2) +/- - +/- ++ - +/- ++ +/- Diagnosequalität (3) -- + + +/- -- +/- ++ ++ Prozessqualität (4) +/- - ++ +/- - +/- + ++ Strukturqualität (5) +/- +/- + + - -- + ++ Gesamtqualität in % (6) 46 % 45 % 71 % 64 % 21 % 47 % 79 % 87 % (1) Manualisierung (schriftliches Konzept); Vorliegen von Ausschlusskriterien für die Programmteilnahme; vier Hauptzielsetzungen nach Leitlinien (Verbesserung

von Bewegungs- und Essverhalten, Gewichtsreduktion oder Gewichtsstabilisierung) (2) Eingegrenzte Altersgruppe; Einbeziehung der Eltern als Zielgruppe (3) Ärztliche Untersuchung zum Ausschluss somatischer und psychischer Erkrankungen; Ermittlung der Änderungsmotivation zu Beginn (Gespräch oder Test);

Diagnostik zu Anfang und Ende (BMI, Essverhalten, Bewegung, Belastungen, Labor) (4) Multimodales Vorgehen (Module für die vier Hauptinhalte nach Leitlinien: Bewegung, Ernährung, Gesundheitsinformation, Verhaltensmodifikation); Angebot

für Eltern in mindestens einem Interventionsbereich; Erfassung der Abbrecherquoten (5) Multidisziplinäres Team (Medizin, Bewegung, Psychologie, Ernährung); behandelnde Form der Nachbetreuung (6) Errechnet aus Punktwerten für „Qualitätsschätzer I“ ([BZgA 2007], S. 39 – Tab. 2, Text. S. 38–40)

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2. Studiendesign Der Auftrag zur Durchführung der BZgA-Beobachtungsstudie zur „Evaluation der Adiposi-

tastherapie bei Kindern und Jugendlichen in Deutschland“ (EvAKuJ-Studie) wurde an eine

Projektgruppe vergeben, die sich aus allen Antragstellern zusammensetzte, die sich um den

Projektauftrag beworben hatten. Die Gruppe wurde verpflichtet, die jeweiligen methodischen

und inhaltlichen Schwerpunkte (Stärken) in ein gemeinsames Projekt einzubringen.

Das EvAKuJ-Projekt wurde zwischen Juli 2005 und Juli 2010 als nichtkontrollierte multizent-

rische Kohortenstudie durchgeführt. Von den 471 Zentren, die auf Grundlage der Clusterana-

lyse der Therapieanbieter kontaktiert wurden, erklärten sich 135 zur Teilnahme bereit. 52

Anbieter wurden per Los ermittelt, 48 Zentren nahmen schließlich aktiv an der Studie teil

(Tabelle 2).

2.1 Zeitachse

Die Patienten wurden vor Therapiebeginn (T0), am Therapieende (T1) sowie zum Follow-up

ein (T2) und zwei Jahre (T3) nach Therapieende untersucht (Abbildung 1). Katamnestische

Messungen, die zwischen 0,5 und 1,5 Jahren nach dem Behandlungsende (T1) erfolgten,

wurden bei der Datenerfassung als Einjahreskatamnese (T2) gewertet und Messungen, die

mehr als 1,5 Jahre nach Behandlungsende erfolgten, als Zweijahreskatamnese (T3).

Abbildung 1: Zeitplan der Rekrutierung und Nachuntersuchungen der EvAKuJ-Studie.

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Tabelle 2: An der EvAKuJ-Studie aktiv teilnehmende Zentren.

1 Adipositaszentrum Oberhausen 2 Bella Bimba Maxi Power Bad Segeberg 3 BKK Essanelle Hannover 4 Bunter Kreis-Nachsorgezentrum Augsburg 5 Charité Kinderklinik Berlin 6 Deutsche Klinik für Diagnostik / Kinderheilkunde Wiesbaden 7 Ernährungsmedizinisches Zentrum Braunschweig 8 Fachklinik für Kinder und Jugendliche "Am Wellengarten" Bad Rothenfelde 9 Fachklinik “Am Hochwald“ Bruchweiler 10 FITOC-Adipositasprogramm Freiburg 11 Helios-Klinik Pädiatrie Gotha 12 Institut für Kreislaufforschung und Sportmedizin Deutsche Sporthochschule Köln 13 Katholisches Kinderkrankenhaus Wilhelmstift Hamburg 14 Kinderhospital Osnabrück 15 Kinder- und Jugendpsychiatrische Praxis Rendsburg 16 Kinderklinik Datteln 17 Kinderklinik der Stadt Köln 18 Kinderklinik Dritter Orden Passau 19 Kinderklinik Kohlhof – Sozialpädiatrisches Zentrum (SPZ) Neunkirchen 20 Kinderklinik Salzgitter 21 Kinderleicht Adipositasschulung Paderborn 22 Kindersportschule und BigKids Kinderarztpraxis Böblingen 23 Klinik für Kinder- und Jugendmedizin Bad Hersfeld 24 Klinik für Kinder und Jugendmedizin Ulm 25 Kinderklinik Bremen-Nord 26 KOALA-Adipositasschulungsprogramm, Kinderklinik Lörrach 27 Kinderkrankenhaus Dorsten 28 Gesundheitsamt Düren 29 Spessart-Klinik Bad Orb 30 Moby Dick Hamburg 31 Moby-Dick Ernährungsberatung Munster 32 Ostseestrandklinik Klaus Störtebeker Bad Kölpinsee 33 Paritätisches Sozialpädiatrisches Zentrum (SPZ) Mops fidel Berlin 34 Präventions-Erziehungs-Programm (PEP) Nürnberg 35 Praxis für Diät- und Ernährungsberatung Zwickau 36 Praxis für Ernährungsberatung Gröbenzell 37 Praxis für Ernährungsberatung „Issgut" Düsseldorf 38 Praxis für Ernährungsberatung Kilokids Oldendorf 39 Praxis für Ernährungsberatung Waltrop 40 Praxis für Ernährungsberatung und -therapie Bensheim 41 Praxis für Ernährungsberatung und -therapie Schliengen 42 Praxis für Ernährungsmedizin Herne 43 Praxis für Ernährungstherapie Bühl 44 Rehaklinik „Charlottenhall" Bad Salzungen 45 Sozialpädiatrisches Zentrum (SPZ) Göttingen 46 Universitäts-Kinderklinik Erlangen 47 Universitäts-Kinderklinik Fit Kids / christliches Jugenddorf Homburg 48 Zentrale für Ernährungsberatung Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg

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2.2 Datenerhebung

Eine Übersicht über die in der EvAKuJ-Studie erhobenen Parameter und die dafür verwen-

deten Messmethoden bzw. Referenzwerte findet sich in Tabelle 3. Bei der Eingangsuntersu-

chung wurden die somatischen Daten der Teilnehmer über die Adipositas-Patienten-

Verlaufsdokumentation (APV; www.a-p-v.de), ein EDV-basiertes Dokumentationsprogramm

für Kinder und Jugendliche mit Übergewicht und Adipositas, erfasst. Die klinische Basisdia-

gnostik in der EvAKuJ-Studie orientierte sich an den Leitlinien der AGA (www.a-g-a.de;

Stand: 2006/2007) und umfasste Gewicht und Größe, Blutdruck sowie den Lipidstatus (Ge-

samtcholesterin, HDL-Cholesterin, LDL-Cholesterin, Triglyceride) und eine Messung des

Nüchternblutzuckerspiegels.

Die Lebensmittelauswahl wurde mit einer aus 11 Items bestehenden Liste günstiger, un-

günstiger und ambivalenter Lebensmittel erfasst, wobei die Anzahl der verzehrten Portionen

pro Woche ermittelt wurde. Zur Erfassung des Bewegungs- und Medienverhaltens wurde

nach der Anzahl der Tage gefragt, in denen sich die Kinder bzw. Jugendlichen in der voran-

gegangenen Woche mindestens eine Stunde lang körperlich angestrengt oder Sport getrie-

ben haben, sowie nach Anzahl der Stunden pro Tag, an denen Fernsehen oder Videos ge-

schaut bzw. Computer gespielt wurde.

Zur Erfassung des Essverhaltens wurde die Kinderversion des Fragebogens zum Essverhal-

ten (K-FEV) eingesetzt. Es wurden vier Skalen erfasst:

1. Kognitive Kontrolle des Essverhaltens: diese Skala erfasst die Tendenz, die Nahrungs-

aufnahme bewusst einzuschränken und zu kontrollieren, um abzunehmen oder um nicht

zuzunehmen (0–8 Punkte).

2. Flexible Kontrolle des Essverhaltens: dies ist eine Subskala der kognitiven Kontrolle.

Flexible Kontrolle ist langfristig und dauerhaft angelegt. Die selbst auferlegten Verhal-

tensregeln und Vorsätze sind moderat und lassen Spielräume für situative Anpassun-

gen. Flexible Kontrolle ist eine günstige Variante der kognitiven Kontrolle (0–5 Punkte).

3. Rigide Kontrolle des Essverhaltens: Rigide Kontrolle ist durch starre und strenge Verhal-

tensregeln gekennzeichnet, die häufig nach dem Alles-oder-nichts-Prinzip erfolgt. Die

Kontrolle des Essverhaltens wird häufig nur für einen bestimmten Zeitraum beabsichtigt,

danach will der Betroffene wieder „normal“, d. h. unkontrolliert essen. So kommt es zu

häufigen, aber immer nur kurzfristigen Diäten (0–3 Punkte).

4. Störbarkeit des Essverhaltens: Ausmaß in dem äußere Reize/Umweltreize oder emotio-

nale Befindlichkeiten zu einer vermehrten Nahrungsaufnahme führen (0–8 Punkte).

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Die gesundheitsbezogene Lebensqualität von Kindern und Jugendlichen wurde mit Hilfe des

generischen KIDSCREEN-27-Fragebogens, der Selbstwahrnehmungsskala aus dem

KIDSCREEN-52-Fragebogen, und dem Fragebogen des KINDL® Adipositas-Moduls erfasst.

Psychische Auffälligkeiten wurden im Elternurteil mit Hilfe des Strengths-and-Difficulties-

Questionnaire (SDQ) erhoben, der die Berechnung eines Gesamtproblemwerts und die Un-

terscheidung unauffälliger, grenzwertiger und auffälliger Werte erlaubt. Auch das Familien-

klima, die elterliche Unterstützung und die sozioökonomische Situation wurden erfasst. Die

Variablen wurden mit Hilfe von Fragebögen für Eltern und Kinder erhoben.

Durch eine Abstimmung einiger Fragebogeninstrumente mit den Instrumenten der bundes-

weiten KiGGS-Erhebung [Kamtsiuris, Lange und Schaffrath, 2007] war ein direkter Vergleich

mit einer repräsentativen Stichprobe von 7.451 normalgewichtigen Kindern und Jugendlichen

möglich. Weitere Vergleiche des untersuchten Patientenkollektivs mit repräsentativen deut-

schen Stichproben zogen die deutsche Normstichprobe des KIDSCREEN-Instruments

(www.kidscreen.org) heran. Datenbasis für Vergleiche mit der Allgemeinbevölkerung bildet

der Mikrozensus des Statistischen Bundesamtes (Statistisches Bundesamt 2006). Die Er-

gebnisse beziehen sich auf Familien bzw. Lebensformen am Hauptwohnsitz.

Die Behandlungsintensität in den Kategorien Ernährung, Bewegung, psychologische Betreu-

ung und medizinische Beratung wurde als Anzahl der Schulungseinheiten à 45 Minuten er-

fasst.

Die somatischen Daten wurden anonymisiert aus der APV-Software von den Therapiezent-

ren exportiert, an die Studienzentrale übermittelt und über SQL-Statements in eine Daten-

bank aggregiert. Das Ausmaß des Übergewichts wurde als Body Mass Index (BMI = Gewicht

in kg / Größe in m zum Quadrat) erfasst. Da der BMI im Kindes- und Jugendalter alters- und

geschlechtsspezifisch ist, wurde entsprechend den Leitlinien der AGA (Stand: 2006/2007)

der (alters- und geschlechtsstandardisierte) BMI-SDS nach der LMS-Methode [Cole 1990]

berechnet. Die Fragebögen wurden nach Doppeleingabe digitalisiert und mit den somati-

schen Daten verknüpft. Für jede Person waren der Ausgangs-BMI sowie mindestens ein

ausgefüllter psychometrischer Fragebogen zu Therapiebeginn erforderlich, um in die Aus-

wertung einzugehen.

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Tabelle 3: In der EvAKuJ-Studie erhobene Patienten-bezogene Informationen und Messwerte, die für

den hier erstellten Bericht analysiert wurden

Parameter Messwert Informationen zum Erfassungs-instrument und Referenzwerte

Anthropometrie und ärztliche Untersuchung Body-Mass-Index (BMI) Körpergewicht, Körpergröße [Kromeyer-Hauschild et al.

2001]

Arterielle Hypertonie Arterieller Blutdruck

[de Man et al. 1991]

Dyslipidämie Gesamtcholesterin, HDL-Cholesterin, LDL-Cholesterin, Triglyceride im Plasma

[Kavey et al. 2003]

Glukosestoffwechselstörung Nüchternblutzucker und orale Glu-kosetoleranz

[Kavey et al. 2003]

Verhalten (Selbst- und Fremdbeobachtung) Lebensmittelauswahl Anzahl der pro Woche verzehrten

Portionen „ungünstiger" Lebensmit-tel (Cola- und Limonadengetränke, Fruchtsaft, Schokolade, Süßigkei-ten)

Food Frequency List [Pudel und Westenhöfer 1989, KgAS 2007]

Essverhalten Kognitive und flexible Kontrolle, Störbarkeit

Kinderversion des Fragebogens zum Essverhalten (K-FEV) [Westenhöfer 1992, KgAS 2007]

Bewegungsverhalten Anzahl der Tage mit körperlicher Anstrengung oder Sport in der zu-rückliegenden Woche

Fragebogen zum Bewegungs- und Freizeitverhalten [KgAS 2007]

Freizeitverhalten Durchschnittliche Nutzung von Fernseher, Video und Computer (Stunden pro Tag)

Fragebogen zum Bewegungs- und Freizeitverhalten [KgAS 2007]

Lebensqualität, psychische Auffälligkeiten und sozi oökonomischer Status Generische Lebensqualität KIDSCREEN-10-Index KIDSCREEN-27-Fragebogen,

Selbstwahrnehmungsskala aus dem KIDSCREEN-52-Fragebogen [The KIDSCREEN Group Euro-pe 2006]

Adipositas-spezifische Le-bensqualität

KINDL®-Adipositas-Modul [Ravens-Sieberer 2003]

Psychische Auffälligkeiten Strengths and Difficulties Question-naires (SDQ)

[Goodman 1997]

Sozioökonomischer Status Materieller Wohlstand Family affluence scale (FAS) [Currie et al. 1997], Sozialschichtindex [Winkler und Stolzenberg 1999]

Familienklima Familienklima

[Currie et al. 2001]

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2.3 Definitionen

Drop-out: in die Studie aufgenommene Patienten, die die Intervention abbrachen oder für

die keine Daten aus der ersten Nachuntersuchung zum Zeitpunkt T1 vorliegen, wurden als

„Drop-out" gezählt.

Loss-to-Follow-up: in die Studie aufgenommene Patienten, die an der Intervention teilnah-

men (und für die Daten aus der ersten Nachuntersuchung zum Zeitpunkt T1 vorliegen), für

die jedoch keine Daten an den weiteren Nachuntersuchungsterminen erhoben werden konn-

ten (Zeitpunkt T2 oder T3), wurden als „Loss-to-Follow-up" gezählt.

Kurzfristiger Erfolg: Unterschiede der Messwerte zwischen Zeitpunkt T0 und T1.

Mittelfristiger Erfolg: Unterschiede der Messwerte zwischen Zeitpunkt T0 und T2.

Längerfristiger Erfolg: Unterschiede der Messwerte zwischen Zeitpunkt T0 und T3.

Intention-to-treat-Analyse: die Daten aller Patienten, die man vorher beabsichtigte (intenti-

on) zu behandeln (to treat), wurden nachher auch ausgewertet. Dies geschah unabhängig

davon, ob die Behandlung auch tatsächlich in der geplanten Form durchgeführt wurde. Feh-

lende Messwerte aufgrund von „Drop-out" und „Loss-to-Follow-up" werden dabei gesondert

aufgeführt.

Per-Protokoll-Analyse: lediglich die Daten derjenigen Patienten wurden ausgewertet, die

tatsächlich an der im Studienprotokoll vorgesehenen Intervention teilgenommen haben und

nachverfolgt werden konnten.

(Behandlungs-)Cluster: zu vergleichende Typklassen (Cluster) von Interventionen: Cluster

A (Stationäre Therapie), Cluster B (Ambulante Therapie mit stationärer Vorphase), Cluster C

(Ambulantes multiprofessionelles Team), Cluster D (Ambulante Therapie mit Schwerpunkt

„Ernährung“), Cluster E (Ambulante Therapie mit Schwerpunkt „Bewegung“), Cluster F (Am-

bulante Therapie mit Schwerpunkt „Psychologie“).

(Behandlungs-)Setting: Behandlungserfolge wurden verglichen zwischen Behandlungsset-

tings, d. h. zwischen ambulanter Therapie über mindestens 3 Monate (ambulantes Setting,

lange Therapie) und stationärer Therapie für weniger als 3 Monate (stationäres Setting, kur-

ze Therapie).

Ambulante (lange) Behandlung: eine Therapiedauer von mehr als 3 Monaten („lange" The-

rapie) entsprach einer ambulanten Schulung von meist einem Jahr. Die durchschnittliche

Behandlungsdauer im ambulanten Bereich betrug 10 Monate.

Stationäre (kurze) Behandlung: eine Therapiedauer von weniger als 3 Monaten („kurze"

Therapie) entsprach einer stationären Therapie in Rehabilitationseinrichtungen.

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2.4 Datenanalyse

2.4.1 Analyse der Ausgangswerte

Es wurden Daten von 1.916 Kindern und Jugendlichen analysiert, welche sich in der Rekru-

tierungsphase (Juli 2005 bis September 2006) an einem der 48 teilnehmenden Zentren einer

Adipositas-Schulung unterzogen hatten. Einschlusskriterien waren ein Body-Mass-Index

(BMI) über der 90. Perzentile und ein Alter bei Therapiebeginn von 8,0 bis 16,9 Jahren. Als

Mindestdokumentation wurden der Ausgangs-BMI sowie ein ausgefüllter psychometrischer

Fragebogen gefordert. Die statistische Auswertung erfolgte mittels SAS Version 9.13 (The

SAS Institute, Cary, NC, USA) und SPSS Version 16 (SPSS Inc., Chicago, Illinois, USA).

Wegen der schiefen Verteilung der Hauptzielgrößen (z. B. BMI) wurden Gruppenvergleiche

mit nicht-parametrischen Testverfahren (Wilcoxon, Kruskal-Wallis) durchgeführt.

Um die Auswertung und Darstellung der Lebensmittelauswahl zu strukturieren, wurde zu-

nächst eine Faktoren-Analyse (Principal-Component-Analysis) der Lebensmittel berechnet,

um anhand der Verzehrhäufigkeiten Gruppen von Lebensmitteln (Faktoren) mit ähnlicher

Verzehrhäufigkeit zu identifizieren. Als Datenbasis für diese Faktorenanalyse wurden die

Baselinedaten (T0) aller Studienteilnehmer gewählt. Die Daten zur Lebensqualität zum Zeit-

punkt T0 wurden mittels t-Tests mit den Normwerten der jeweiligen Subskalen verglichen, die

Raten psychischer Auffälligkeiten (SDQ) im Studienkollektiv mit Referenzdaten aus der deut-

schen Allgemeinbevölkerung. Effektstärken „d“ der Unterschiede wurden als Differenz der

Mittelwerte, relativiert an der Standardabweichung, ermittelt [Cohen 1988].

2.4.2 Analyse des Behandlungserfolgs

2.4.2.1 Somatische Parameter

Als Therapieerfolg wurde entsprechend den Leitlinien der AGA eine SDS-BMI-Reduktion

>0,2 und als guter Erfolg eine SDS-BMI-Reduktion >=0,5 definiert. Die statistische Analyse

des Behandlungserfolgs erfolgte zum einen „per Protokoll" (pP = optimistische Einschätzung

des Therapieerfolgs) und zum anderen in der „Intention-to-Treat" (ITT)-Form (= pessimisti-

sche Einschätzung des Therapieerfolgs; Kinder und Jugendliche, die wegen „Drop-out" oder

„Loss-to-Follow-up" nicht nachuntersucht werden konnten, wurden dabei als Therapieversa-

ger eingeordnet).

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2.4.2.2 Verhaltensparameter

Die Veränderung der Verhaltensparameter im Verlauf wurde danach klassifiziert, ob (bezo-

gen auf T0) eine Verschlechterung, Konstanz/geringe Verbesserung (0–0,5 Standardabwei-

chungen) oder eine deutliche Verbesserung (>0,5 Standardabweichungen) erreicht wurde.

2.4.2.3 Parameter der Lebensqualität

Verbesserungen und Verschlechterungen der Lebensqualitätswerte und der psychischen

Symptombelastung wurden nach Größenordnung gruppiert. Hierbei wurde unterschieden in

Verbesserungen von mindestens 0,5 Standardabweichungen und Verbesserungen von we-

niger als 0,5 aber mindestens 0,2 Standardabweichungen und Veränderungen kleiner 0,2

Standardabweichungen. Geringfügige Verbesserungen und konstante Werte wurden zu-

sammengefasst, Verschlechterungen jeglichen Ausmaßes sowie fehlende Werte gesondert

ausgewiesen.

Für die Analyse der psychischen Auffälligkeiten (Entwicklung der SDQ-

Gesamtproblemwerte) über die Zeit wurden analog zum Vorgehen bei der Lebensqualität

Gruppen gebildet um den Anteil der Patienten ermitteln zu können, bei denen sich der Ge-

samtproblemwert in den genannten Größenordnungen verbessert oder verschlechtert hat.

Varianzanalysen mit Messwiederholung wurden eingesetzt, um Veränderungen der Lebens-

qualitäts- und SDQ-Gesamtproblemwerte über die Zeit festzustellen, wobei eta2 > 0,01 als

kleiner, eta2 > 0,04 als mittlerer und eta2 > 0,16 als großer Effekt gilt. Der Zusammenhang

zwischen Gewichtsverlust und Lebensqualitätssteigerung wurde mittels des Korrelationsko-

effizienten nach Pearson zwischen der Differenz der BMI-SDS-Werte zu T0 und T2 und der

Differenz der Lebensqualitätswerte zwischen T0 und T2 berechnet.

2.4.3 Prädiktorenanalyse

Es wurde eine multiple Regressionsanalyse mit der Abnahme des BMI als abhängiger Vari-

able und Alter durchgeführt. BMI-SDS zu Beginn, Geschlecht, BMI der Eltern, Migrationssta-

tus und Behandlungsstrategie dienten als unabhängige Variablen zur Berechnung von Prä-

diktoren des kurz- und mittelfristigen Erfolgs. Als Prädiktorvariablen wurden aufgrund der

Ergebnisse einer Literaturanalyse zusätzlich die Variablen Hyperaktivität/Unaufmerksamkeit/

Impulsivität (gemessen mit den „SDQ-Hyper"-Subskalen im Elternbogen), die Adipositas-

spezifische Selbstwirksamkeit, die elterliche Unterstützung aus Sicht der Kinder und die Ge-

schwisterzahl einbezogen. Darüber hinaus wurde Hypothesen bildend auch die Prädiktion

15

durch den sozioökonomischen Status und Migrationsstatus untersucht, sowie das kindliche

Verhalten zum Ausgangszeitpunkt (Ess-, Bewegungs- und Medienverhalten), die Lebens-

qualität und personale Ressourcen.

Der gewichtsbezogene Therapieerfolg wurde dabei als Reduktion des BMI-SDS um mindes-

tens 0,2 definiert. Die Prädiktion der Ergebnisvariable zu Behandlungsende (T1) bzw. zur 1-

Jahres-Katamnese (T2) durch psychosoziale Variablen zu Therapiebeginn (T0), wurde mit

uni- und multivariabler binärer logistischer Regression, unter Einbeziehung von Alter, Ge-

schlecht und Ausgangs-BMI-SDS als Kovariaten, geprüft. Für die multivariable Analyse wur-

den Variablen ausgewählt, die in einer univariablen Analyse in mindestens einem Intervall

einen P-Wert von 0,05/3 (Bonferroni-Korrektur für wiederholtes Testen bei drei Messinterval-

len) unterschritten. Fehlende Daten wurden entweder im Sinne einer Intention-to-Treat-

Analyse als Misserfolg gewertet oder im Sinne einer per Protokoll-Analyse ignoriert.

Der unvollständige Datensatz führte zu unterschiedlichen Stichprobengrößen bei den einzel-

nen Parametern und den verschiedenen Messzeitpunkten. Auf der Grundlage des internen

Abschlussberichts der Forschergruppe aus dem Jahr 2010, den von der Studiengruppe vor-

gelegten Publikationen (siehe Anhang 1) und ergänzender Materialien (z. B. Foliensätze der

Kongresspräsentationen der Studiengruppe) gelang es jedoch, die Ergebnisse im Sinne ak-

tueller Qualitätsanforderungen in der internationalen Fachliteratur [Des Jarlais et al. 2004,

Boutron et al. 2008, Pfaff et al. 2009, Mühlhauser et al. 2011] mit größtmöglicher Transpa-

renz darzustellen. Dazu wurden

1. die im gesamten Bericht verwendeten Definitionen vereinheitlicht und dokumentiert (s.

Kap. 2.3).

2. die zu den verschiedenen Untersuchungszeitpunkten in jedem Setting erhobenen Daten

transparent in Flussdiagrammen und bei jeder einzelnen Ergebnisbeschreibung darge-

stellt [Des Jarlais et al. 2004, Boutron et al. 2008].

3. die Ergebnisse der Intention-to-Treat (ITT)- und der per Protokoll (pP)-Analysen der Da-

ten konsequent im Vergleich dargestellt und interpretiert. Zwar ist im Sinne einer strin-

genten Interpretation Evidenz-basierter Medizin eine ITT-Analyse zu fordern (auf indivi-

dueller Ebene ist die Verteilung der fehlenden Werte nicht zufällig, da nicht erfolgreiche

Patienten seltener bereit sind, an Nachuntersuchungen teilzunehmen als erfolgreiche).

Die per Protokoll-Ergebnisse werden jedoch nicht verworfen, sondern einer narrativen

Beschreibung unterzogen (Was kann man daraus lernen?). Eine formal aufwändige „rea-

listic evaluation" [Kane et al. 2010] erfolgte nicht.

16

Nicht für jeden Parameter standen den Berichterstattern für die Verlaufsanalysen Auswer-

tungen der Studiengruppe zur Verfügung, die eine Berechnung von Mittelwertunterschieden

und 95 % Konfidenzintervall und/oder Effektstärken für den Vergleich zwischen den Zeit-

punkten T0 und Tx ermöglichten. Eine eigenständige Analyse der Rohdaten wurde nicht

durchgeführt. Es konnte lediglich die von der Studiengruppe vorgegebene Darstellungsform

einer Patientenklassifizierung nach Response-Kriterien (%-Anteile der Patienten mit Verbes-

serung, Verschlechterung oder Konstanz der Werte) mit geringen, z. T. durch die unter-

schiedlichen Messmethoden vorgegebenen Modifikationen abgebildet werden.

17

3. Ergebnisse

3.1 Grundgesamtheit, Drop-out und Loss-to-Follow-up

3.1.1 Clusteranalyse

Zunächst wurde von der Studiengruppe in Zusammenarbeit mit der BZgA eine Neudefinition

der zu vergleichenden Typklassen (Cluster) von Interventionen diskutiert und festgelegt. Ta-

belle 4 zeigt die zentralen Charakteristika der neuen Cluster und führt die Zahlen der letztlich

pro Cluster rekrutierten und gemäß Studienprotokoll nachverfolgten Patienten auf: Cluster A

(Stationäre Therapie), Cluster B (Ambulante Therapie mit stationärer Vorphase), Cluster C

(Ambulantes multiprofessionelles Team), Cluster D (Ambulante Therapie mit Schwerpunkt

„Ernährung“), Cluster E (Ambulante Therapie mit Schwerpunkt „Bewegung“) und Cluster F

(Ambulante Therapie mit Schwerpunkt „Psychologie“). Ein statistischer Vergleich des länger-

fristigen Behandlungserfolgs (Reduktion des BMI-SDS um mindestens 0,2) zwischen den

Therapieclustern war aufgrund fehlender Werte der Nachuntersuchungen (Drop-out und

Loss-to-Follow-up) nur mit Einschränkungen möglich (Daten von 62 bis 81 % der ursprüng-

lich rekrutierten Patienten fehlten).

Dem Wirksamkeitsvergleich zwischen Behandlungsclustern (Tabelle 5) liegt folgende Logik

zugrunde: Da es einen hohen Loss-to-Follow-up gibt, werden fehlende Werte sowohl pessi-

mistisch (Intention-to-treat: fehlende BMI-Werte werden durch den Ausgangs-BMI ersetzt),

als auch optimistisch (Extrapolation: fehlende BMI-Werte werden durch die extrapolierten

Ausgangs-BMI-Werte ersetzt) ersetzt. Es wird implizit angenommen, dass die pessimistische

und die optimistische Schätzung der Wirksamkeit gleich wahrscheinlich sind. Um eine Über-

legenheit der Wirksamkeit eines Clusters annehmen zu können, muss die optimistisch ge-

schätzte Wirksamkeit des unterlegenen Clusters unter der pessimistisch geschätzten Wirk-

samkeit des überlegenen Clusters liegen.

Der Wirksamkeitsvergleich zwischen Clustern ergab keine Hinweise auf eine Überlegenheit

der Wirksamkeit eines Clusters gegenüber einem anderen Cluster. Die optimistisch („per

Protokoll") und die pessimistisch (mittels „Intention-to-Treat") geschätzte Wirksamkeit der

Cluster in Bezug auf eine Verringerung des BMI-SDS um mehr als 0,2 überlappten sich. Die

Ergebnisse der Cluster-bezogenen Datenanalyse suggerieren besonders in ambulanten

Zentren eine gute und sehr gute längerfristige Gewichtsabnahme (obwohl sich wegen der

hohen Drop-out- und Loss-to-Follow-up-Rate signifikante Unterschiede zwischen den

Clustern mittels Intention-to-Treat-Analyse nicht aufzeigen lassen). Kleine ambulante Praxen

18

(Ernährungsberatungsstellen, psychologische Beratungsstellen und Bewegungs-

/Sportzentren) können in der Lage sein, mit geringen Kosten (vgl. Tab. 4) vergleichbare Ef-

fekte zu erzielen wie größere Anbieter multidisziplinärer Interventionen in Kliniken oder sozi-

alpädiatrischen Zentren. Ein systematischer Vergleich der Therapieeinrichtungen bzw. der in

den einzelnen Clustern verfolgten unterschiedlichen Behandlungsansätze ist jedoch auf-

grund einer Vielzahl von Einschränkungen nicht möglich.

3.1.2 Settinganalyse

Statt einer Cluster-bezogenen Auswertung wurde daher eine Setting-bezogene Auswertung

durchgeführt. Vergleiche von Einrichtungen im stationären und ambulanten Setting wurden

über die jeweilige Therapiedauer erstellt. Eine Therapiedauer von weniger als 3 Monaten

wurde als „kurze" Therapie bezeichnet und entsprach der stationären Therapie in Rehabilita-

tionseinrichtungen. Eine Therapiedauer von mehr als 3 Monaten („lange" Therapie) ent-

sprach einer ambulanten Schulung meist von mehreren Monaten Dauer. Behandlungserfolge

wurden verglichen zwischen Behandlungssettings, d. h. zwischen ambulanter Therapie über

mindestens 3 Monate (ambulantes Setting, lange Therapie; n = 1041) und stationärer Thera-

pie für weniger als 3 Monate (stationäres Setting, kurze Therapie; n = 875).

Charakteristika der beiden Behandlungssettings sind Tabelle 6 zu entnehmen. Im Vergleich

zum stationären Setting zeichnete sich das ambulante Setting durch mehr Behandlungsein-

heiten für Eltern und tendenziell weniger Behandlungseinheiten zum Thema Ernährung aus.

Alle Erfolgsanalysen werden getrennt für die beiden Therapiesettings dargestellt in Bezug

auf den kurzfristigen Erfolg am Ende der Intervention (Unterschiede zwischen Zeitpunkt T0 →

T1) unter Berücksichtigung der Abbrecherquote („Drop-out"). Der mittelfristige Erfolg ein Jahr

nach Ende der Intervention (Unterschiede zwischen Zeitpunkt T0 → T2) und der längerfristige

Erfolg zwei Jahre nach Ende der Intervention (Unterschiede zwischen Zeitpunkt T0 → T3)

werden unter Berücksichtigung des „Drop-out" und der Verlustquote an Nachuntersuchungen

(„Loss-to-Follow-up") beschrieben und statistisch mit dem Wilcoxon Rangsummentest ge-

prüft (adjustiert für multiple Vergleiche) [Reinehr et al. 2009]. Ein p-Wert unter 0,001 galt als

Hinweis auf statistische Signifikanz. Die Signifikanz der Unterschiede zwischen den Erfolgs-

raten dieser Settings (kurz/stationär vs. lang/ambulant) wurde mittels χ²-Test ermittelt.

19

Tabelle 4: Charakteristika der Versorgungscluster, die der EvAKuJ-Studie primär zugrunde gelegt wurden, und der pro Cluster in die Studie eingeschlossenen

Patienten zum Zeitpunkt der Rekrutierung (T0). Abkürzungen: BMI = Body-Mass-Index, BMI-SDS = Standardabweichungsscore des BMI, k.A. = keine Angaben,

MW = Mittelwert, SD = Standardabweichung

Cluster A B C D E F Therapieform Stationäre Thera-

pie Ambulante Thera-pie mit stationärer

Vorphase

Ambulante Thera-pie

(multidisziplinär)

Ambulante Thera-pie (Schwerpunkt:

Ernährung)

Ambulante Thera-pie (Schwerpunkt:

Bewegung)

Ambulante Thera-pie (Schwerpunkt: Psychosoziales)

Anzahl der Anbieter 5 7 14 12 4 6 Therapiedauer [Monate] 1,32±0,48 11,16±5,52 10,2±4,08 7,44±4,32 10,92±2,16 13,08±5,52 Mittlere Anzahl der Behandlungseinheiten pro Cluste r (1 Einheit = 45 Minuten):

Ernährung 81 11 55 59 4 20 Bewegung 69 34 108 26 37 24 Verhalten 15 7 13 9 6 29 Eltern 1 15 28 17 14 40

Gesamt 166 67 204 111 61 113 Charakterisierung der Teilnehmer bei Studienbeginn (T0) Anzahl [n] 871 271 403 218 67 86 Alter [Jahre; MW±SD] 13,5±1,9 11,5±2,0 12,2±2,1 11,6±2,0 12,0±2,0 11,5±1,9 Anteil männlich [%] 41 % 44 % 45 % 44 % 37 % 55 % BMI [kg/m2; MW±SD] 31,9±5,4 28,1±4,6 29,0±4,7 27,4±4,1 28,8±4,3 27,8±3,6 BMI-SDS [MW±SD] 2,57±0,52 2,32±0,46 2,4±0,5 2,22±0,47 2,36±0,47 2,29±0,44 Anteil mit extremer Adipositas (BMI-SDS über der 99,5. Perzentile) [%]

49 % 27 % 33 % 16 % 27 % 31 %

Adipositas-assoziierte Erkrankungen der Teilnehmer bei Studienbeginn (Komorbidität zum Zeitpunkt T 0) Blutdruck gemessen [n (%)] 618 (71 %) 222 (82 %) 310 (77 %) 116 (53 %) 60 (90 %) 75 (87 %) davon arterielle Hypertonie [n (%)] 192 (31 %) 71 (32 %) 102 (33 %) 36 (31 %) 23 (38 %) 29 (39 %) Lipidstatus bestimmt [n (%)] 592 (68 %) 195( 72 %) 258 (64 %) 100 (46 %) 61 (91 %) 74 (86 %) davon Dyslipidämie [n (%)] 142 (24 %) 49 (25 %) 80 (31 %) 56 (56 %) 25 (41 %) 42 (57 %) Blutzuckerstatus bestimmt [n (%)] k.A. k.A. k.A. k.A. k.A. k.A. davon erhöhter Nüchternblutzucker [n (%)]

k.A. k.A. k.A. k.A. k.A. k.A.

20

Tabelle 5: Abbrecherquote („Drop-out"), Verlustquote während der Nachuntersuchungen („Loss-to-Follow-up") und Behandlungserfolg in den Versorgungsc-

lustern, die der EvAKuJ-Studie primär zugrunde gelegt wurden. Da für einige Berechnungen die Daten der beiden Nachuntersuchungstermine T2 und T3 zusam-

mengefasst wurden („gepoolte" oder „kombinierte" Nachuntersuchungen), wurde der Loss-to-Follow-up auch für den kombinierten Zeitpunkt T2+3 berechnet. Wer-

te in eckigen Klammern zeigen die Berechnungen für Teilnehmer, bei denen sowohl eine Berechnung des BMI möglich war, als auch mindestens ein Fragebo-

gen des jeweiligen Nachuntersuchungstermins vorlag

Cluster A B C D E F Therapieform Stationäre Thera-

pie Ambulante The-

rapie mit stationä-rer Vorphase

Ambulante The-rapie

(multidisziplinär)

Ambulante The-rapie (Schwer-

punkt: Ernährung)


punkt: Bewegung)


punkt: Psychoso-ziales)

Rekrutierung falls Werte für die Berechnung des BMI und mindestens 1 ausgefüllter Fragebogen zum Zeitpunkt T 0 verfügbar waren: Teilnehmer T 0 (n) 871 271 403 218 67 86 Vollständige Teilnahme und "Drop-out" bis zum Ende der Intervention (T 1) für die Zielvariable BMI [BMI und mindestens 1 ausgefüllter Fragebogen] Teilnehmer T 1 (n) 787 [462] 243 [153] 354 [276] 197 [153] 65 [54] 77 [56] Nicht-Teilnehmer T1 (n) 84 [408] 28 [118] 49 [127] 21 [65] 3 [14] 9 [30] Drop-out T1 (% von T0) 10 % [47 %] 10 % [44 %] 12 % [32 %] 10 % [30 %] 4 % [21 %] 10 [35 %] Nachuntersuchung und "Loss-to-Follow-up" nach einem Jahr (T 2) für die Zielvariable BMI [BMI und mindestens 1 ausgefüllter Fragebogen] Teilnehmer T 2 (n) 88 [69] 85 [67] 182 [147] 91 [88] 50 [37] 44 [36] Nicht-Teilnehmer T2 (n) 699 [393] 158 [86] 172 [129] 106 [65] 15 [17] 33 [20] Loss-to-Follow-up T2 (% von T1) 89 % [85 %] 65 % [56 %] 49 % [47 %[ 54 % [42 %] 23 % [31 %] 43 % [36 %] Nachuntersuchung und "Loss-to-Follow-up" nach zwei Jahren (T 3) für die Zielvariable BMI [BMI und mindestens 1 ausgefüllter Fragebogen] Teilnehmer T 3 (n) 167 [139] 88 [49] 141 [108] 75 [56] 21 [17] 33 [26] Nicht-Teilnehmer T3 (n) 611 [323] 155 [104] 213 [168] 122 [97] 44 [37] 44 [30] Loss-to-Follow-up T3 (%) 78 % [70 %] 64 % [68 %] 60 % [61 %] 62 % [63 %] 68 % [69 %] 57 % [54 %] Nachuntersuchung und "Loss-to-Follow-up" nach einem oder zwei Jahren (T 2+3) für die Zielvariable BMI [BMI und mindestens 1 ausgefüllter Fragebogen] Teilnehmer T 2+3 (n) 241 [207] 121 [100] 206 [166] 127 [124] 50 [38] 49 [42] Nicht-Teilnehmer T2+3 (n) 546 [255] 122 [53] 148 [110] 70 [29] 15 [16] 28 [14] Loss-to-Follow-up T2+3 (% von T1 69 % [55 %] 50 % [35 %] 42 % [40 %] 36 % [19 %] 23 % [30 %] 36 % [25 %] Längerfristiger Behandlungserfolg = Anzahl der Patienten (n) mit Veränderung des Body-Mass-Index-Standardabweichungsscores (∆BMI-SDS) zwei Jahre nach Therapieende (T3) im Vergleich zum Ausgangswert (% von T0; Intention-to-treat-Analyse) ∆BMI-SDS mindestens +0,5 [n (%)] 35 (4 %) 27 (10 %) 32 (8 %) 26 (12 %) 5 (8 %) 10 (12 %) ∆BMI-SDS +0,2 bis +0,49 [n (%)] 26 (3 %) 27 (10 %) 24 (6 %) 13 (6 %) 6 (9 %) 8 (9 %) ∆BMI-SDS bis +0,19 [n (%)] 17 (2 %) 11 (4 %) 28 (7 %) 11 (5 %) 3 (5 %) 6 (7 %) ∆BMI-SDS keine [n (%)] 87 (10 %) 22 (8 %) 56 (14 %) 24 (11 %) 6 (9 %) 9 (10 %) Kein BMI bei T3 verfügbar [n (%)] 706 (81 %) 184 (68 %) 263 (65 %) 144 (66 %) 47 (70 %) 53 (62 %)

21

Tabelle 6: Charakteristika der Behandlungssettings und der pro Setting in die Studie eingeschlossenen Patienten zum Zeitpunkt der Rekrutierung (T0). Die statis-tische Signifikanz der Mittelwertunterschiede wurde mit dem Wilcoxon Rangsummentest (adjustiert für multiple Vergleiche [Reinehr et al. 2009]) berechnet und für einen p-Wert unter 0,001 angenommen. Keine Informationen über Setting-spezifische Ausgangswerte fanden sich für Sozioökonomischer Statusscore, Anteil der Patienten mit Migrationshintergrund, Skalenwerte im Family Affluence Scale, Gesamtproblemwerte psychischer Auffälligkeiten im Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ), Lebensmittelauswahl, Ess-, Bewegungs- und Freizeitverhalten. BMI = Body-Mass-Index, BMI-SDS = Standardabweichungsscore des BMI, k.A. = keine Angaben, MW = Mittelwert, n.d. = nicht durchgeführt, NS = nicht signifikant, SD = Standardabweichung, SE = Standardfehler Setting Stationär Ambulant p-Wert Therapieform kurz (<3 Monate) lang (>3 Monate) Therapiedauer [Monate; MW±SD] 1,2±0,48 10,2±4,8 n.d. Anzahl der Anbieter 6 42 n.d. Mittlere Anzahl der Behandlungseinheiten (1 Einheit = 45 Minuten):

Ernährung [Median und Quartile] 79,5 (28; 144) 18 (6; 34) n.d. Bewegung [Median und Quartile] 78 (50; 89) 39,5 (11; 82) n.d. Verhalten [Median und Quartile] 18 (10; 18) 13 (5; 18) n.d. Medizin [Median und Quartile] 7 (5; 8) 3 (2; 6) n.d. Eltern [Median und Quartile] 1 (0; 2) 19 (6; 32) n.d.

Gesamt [Median und Quartile] 136 (131; 248) 65 (12; 137) n.d. Charakterisierung der Teilnehmer bei Studienbeginn (T0): Anzahl [n] 875 1041 n.d. Alter [Jahre; MW±SD] 13,5±1,9 11,8±2,1 <0,001 Anteil männlich [%] 41 % 45 % NS BMI [kg/m2; MW±SD] 31,9±5,4 28,4±4,5 <0,001 BMI-SDS [MW±SD] 2,56±0,52 2,32±0,48 <0,001 Adipositas-assoziierte Erkrankungen (Komorbidität) der Teilnehmer bei Studienbeginn (T 0): Blutdruck gemessen [n (%)] 621 (71 %) 781 (75 %) NS

davon arterielle Hypertonie [n (%)] 180 (29 %) 266 (34 %) NS Lipidstatus bestimmt [n (%)] 604 ( 69 %) 687 (66 %) NS

davon Dyslipidämie [n (%)] 212 (20 %) 275 (40 %) <0,001 Blutzucker bestimmt [n (%)] 481 (55 %) 552 (53 %) NS

davon erhöhter Nüchternblutzucker [n (%)] 10 (2 %) 44 (8 %) <0,001 Leitliniengerechte Diagnostik durchgeführt [n (%)] 472 (54 %) 520 (50 %) NS

davon Teilnehmer mit mindestens einem kardiovaskulären Risikofaktor (Bluthochdruck, Dyslipidämie oder erhöhter Nüchternblutzucker) [n (%)]

199 (42 %) 296 (57 %) <0,001

Psychosoziale Parameter der Teilnehmer bei Studienb eginn (T 0): Anteil mit monatl. Nettoeinkommen der Familie <1.300 € [%] 23,4 % 16,6 % k.A. Anteil mit monatl. Nettoeinkommen der Familie >4.500 € [%] 2,0 % 6,0 % k.A. Lebensqualität und psychische Auffälligkeiten der T eilnehmer bei Studienbeginn (T 0): KIDSCREEN-10-Index (generische Lebensqualität) gemessen [Skalenwerte MW±SE (n)] 49,7±0,3 (871) 47,3±0,3 (1045) <0,001

KINDL® Adipositas-Modul (Adipositas-spezifische Lebensqualität) [Skalenwerte MW±SE (n)] 67,5±0,5 (871) 60,6±0,6 (1045) <0,001

22

Die Zahl der in die Studie aufgenommenen Patienten und ihre Zuweisung zum ambulanten

oder stationären Setting, die Zahl der Patienten, welche die Intervention nicht beendeten

oder deren Daten zum Therapieende (Zeitpunkt T1) nicht übermittelt wurden („Drop-out"),

sowie die Zahl der Patienten, die während der Nachuntersuchungstermine ein (Zeitpunkt T2)

und zwei Jahre (Zeitpunkt T3) nach Therapieende nicht mehr erreicht werden konnten

(„Loss-to-Follow-up"), ist Abbildung 2 (Zielvariable: BMI verfügbar) bzw. Abbildung 3 (Zielva-

riable: BMI und ein ausgefüllter psychometrischer Fragebogen verfügbar) zu entnehmen. Der

Vergleich zwischen beiden Abbildungen zeigt, dass insbesondere zum Zeitpunkt T1 fast ein

Drittel weniger Patienten mit psychometrischen Fragebögen nachverfolgt werden konnten

(n=1.154) als mit dem BMI alleine (n=1.714). Für die aus den Fragebögen abgeleiteten

Messwerte ergibt sich somit ein deutlich höherer Drop-out als für die BMI-Werte. Dieser Un-

terschied besteht – wenn auch weniger ausgeprägt – auch bei den Nachuntersuchungster-

minen ein Jahr (Zeitpunkt T2) und zwei Jahre (Zeitpunkt T3) nach Therapieende fort.

Aufgrund der erheblichen Datenverluste wurde das Design für die einige Auswertungen post

hoc dahingehend geändert, dass alle Patienten, für die Daten eines der beiden Nachunter-

suchungstermine vorlagen, einer kombinierten Auswertung unterzogen wurden (kombiniertes

Follow-up an den Zeitpunkten T2 und T3, d. h. der Wert von T3 wurde verwendet, falls die

Untersuchung zum Zeitpunkt T2 versäumt worden war).

23

Abbildung 2: Zahlen der in die Studie aufgenommenen Patienten, ihre Zuweisung zum ambulanten oder statio-

nären Setting und deren Teilnahme an den Nachuntersuchungen, sofern zumindest ein Wert für den Body-Mass-

Index (BMI) ermittelt werden konnte

24

Abbildung 3: Zahlen der in die Studie aufgenommenen Patienten, ihre Zuweisung zum ambulanten oder statio-

nären Setting und deren Teilnahme an den Nachuntersuchungen, sofern zumindest ein Wert für den Body-Mass-

Index (BMI) ermittelt werden konnte und ein ausgefüllter psychometrischer Fragebogen vorlag

25

3.2 Ausgangswerte bei Therapiebeginn

3.2.1 Body-Mass-Index (BMI)

Der durchschnittliche BMI lag bei Therapiebeginn bei 29,98 (± 5,24 kg/m²), der BMI-SDS bei +2,43

±0,51. 14 % der Kinder und Jugendlichen waren übergewichtig (BMI zwischen 90. und 97. Perzenti-

le), 48 % adipös (97. und 99.5. Perzentile) und 38 % extrem adipös (BMI > 99,5 Perzentile). 43 %

der behandelten Kinder und Jugendlichen waren Jungen. Von den extrem adipösen Patienten wa-

ren 61 % weiblich, wohingegen der Mädchenanteil bei übergewichtigen und adipösen Patienten bei

jeweils 54 % lag.

Das mittlere Alter bei Therapiebeginn (T0) betrug 12,6 Jahre. Übergewichtige Patienten hatten bei

T0 ein mittleres Alter von 12,1 Jahren, adipöse von 12,4 Jahren und extrem adipöse von 13,1 Jah-

ren. In den verschiedenen Altersgruppen (< 12 Jahre; 12–15,9 Jahre; > 16 Jahre) unterschied sich

die Geschlechtsverteilung der untersuchten Patienten nicht signifikant. Der Ausgangs-BMI-SDS

stieg jedoch mit zunehmendem Alter an (< 12 Jahre: +2,31; 12–15,9 Jahre: +2,47; > 16 Jahre:

+2,84).

54 % der Kinder wurden stationär in einer Rehabilitationseinrichtung behandelt, 46 % ambulant (vgl.

Tab. 6). Patienten, die im stationären Setting behandelt wurden, waren bei Therapiebeginn signifi-

kant adipöser als die Patienten im ambulanten Settings und im Mittel signifikant älter als ambulant

behandelte Kinder.

3.2.2 Sozioökonomischer Status

Bei Behandlungsbeginn (T0) waren Kinder und Jugendliche aus Familien mit niedrigem sozioöko-

nomischen Status älter und wiesen einen signifikant höheren Schweregrad der Adipositas auf. Bei

446 Patienten (23 %) mit Migrationshintergrund lag im Mittel ein signifikant höherer Ausgangs-BMI-

SDS im Vergleich zu Kindern ohne Migrationshintergrund vor. Bezüglich Geschlecht und Alter bei

Therapiebeginn unterschieden sich die beiden Gruppen nicht signifikant voneinander. Im Vergleich

zur Gesamtpopulation des Kinder- und Jugendsurveys (KiGGS) war der sozioökonomische Status

der EvAKuJ-Probanden signifikant geringer. Unter den Patienten im ambulanten Setting der EvA-

KuJ-Studie fanden sich weniger Kinder und Jugendliche aus Familien mit niedrigem sozioökonomi-

schem Status als nach den KiGGS-Daten erwartet, bei den stationären Patienten waren Kinder und

Jugendliche aus Familien mit hohem sozioökonomischem Status unterrepräsentiert.

26

3.2.3 Adipositas-assoziierte Risikofaktoren und Erkrankungen

Bei 73 % der Patienten wurde der Blutdruck (RR) bei Therapiebeginn (T0) gemessen, bei 67 % die

Lipidwerte (vgl. Tab. 7). Bei 32 % der untersuchten Patienten fand sich vor Therapiebeginn eine

Hypertonie, bei 31 % eine Dyslipidämie. Beide Komorbiditäten traten bei Mädchen und Jungen

gleich häufig auf. Bei 3,7 % der Kinder und Jugendlichen wurde zu Beginn der Maßnahmen ein er-

höhter Nüchternblutzuckerspiegel als Hinweis auf einen pathologischen Kohlenhydratstoffwechsel

gemessen.

Bei älteren Kindern und Jugendlichen fand sich häufiger eine Hypertonie (8- bis 12-Jährige 29 %,

12- bis 16-Jährige 33 %, 16- bis 20-Jährige 47 %), jedoch nur geringe Unterschiede bei den Lipi-

den. Das Risiko erhöhter Blutdruckwerte stieg mit der BMI-Kategorie an. Die Odds-Ratio betrug bei

Übergewicht 5,3 (95 % Konfidenzintervall [KI]: 3,5 bis 7,9), bei Adipositas 8,0 (95 % KI: 6,5 bis 9,9)

und bei extremer Adipositas 14,1 (95 % KI: 11,4 bis 17,4; jeweils p<0.001) [Flechtner-Mors et al.

2011].

Ein Regressionsmodell mit Einflussfaktoren (Übergewichtskategorie, Geschlecht, Alter, Migrations-

hintergrund, BMI von Vater und Mutter) zeigte ein relatives Risiko für Hypertonie von 190 % bei Adi-

pösen und 287 % bei extrem Adipösen verglichen mit übergewichtigen Patienten. Das Risiko einer

Dyslipidämie bei Adipösen im Vergleich zu Übergewichtigen war nicht signifikant erhöht, bei extrem

Adipösen jedoch mit 168 % signifikant erhöht.

Das Körpergewicht war positiv mit der Cholesterinkonzentration assoziiert. Mit steigender BMI-

Kategorie verminderten sich die HDL-Cholesterinkonzentrationen, und das Risiko für ein erhöhtes

LDL-Cholesterin stieg an. Durch den Vergleich mit den normalgewichtigen Kindern und Jugendli-

chen aus der KiGGS-Studie konnte festgestellt werden, dass für übergewichtige Kinder ein erhöh-

tes Risiko für kardiovaskuläre Erkrankungen bzw. einer Persistenz kardiovaskulärer Risikofaktoren

im späteren Lebensverlauf besteht. Der engste Zusammenhang besteht dabei zwischen BMI und

erhöhtem Blutdruck sowie zwischen BMI und erniedrigtem HDL-Cholesterin [Flechtner-Mors et al.

2011].

Bei der Vollständigkeit der Komorbiditäts-Diagnostik zeigten sich zwischen ambulant behandelten

Patienten (75 % RR, 66 % Lip) und stationär behandelten Kindern und Jugendlichen (70 % RR, 67

% Lip) keine wesentlichen Unterschiede. Obwohl die im stationären Setting behandelten Kinder und

Jugendlichen älter und stärker übergewichtig waren als jene im ambulanten Setting, fand sich bei

ambulant behandelten – sofern eine entsprechende Diagnostik durchgeführt wurde – häufiger eine

Dyslipidämie als bei stationär behandelten; eine Hypertonie konnte ungefähr gleich häufig beobach-

tet werden.

27

Tabelle 7: Anthropometrische, klinische und biochemische Parameter bei Kindern und Jugendlichen in der

Altersstufe 8–17 Jahre zu Beginn der der EvAKuJ-Studie (Zeitpunkt T0, alle Settings zusammen) und bei nor-

malgewichtigen Teilnehmern der KiGGS-Studie. Werte sind Mittelwerte ± Standardabweichung, n = Anzahl

der untersuchten Patienten bzw. Probanden

EvAKuJ-Studie

(n=1916)

KiGGS-Studie, nur Normalge-wichtige (n=7451)

Anthropometrie

Alter 12,3±3,3 12,3±2,5

Geschlecht, Anteil männlich 43 % 51 %

Gewicht (kg) 77,0±21,4 44,5±13,3

Größe (cm) 157,9±15,2 153,8 ±15,5

BMI (kg/m²) 30,0±5,2 18,3±2,5

BMI-SDS 2,4±0,5 -0,1±0,8

Klinische Parameter

Blutdruck systolisch (mmHg) 121,0±15,6 (n=1278)

109,1±10,2

Blutdruck diastolisch (mmHg) 70,8±11,0 (n=1270)

65,7±7,3

Biochemische Parameter (Blutentnahme nach >8 Std. Nahrungskarenz)

Gesamtcholesterin (mg/dl)

162,8±35,4 (n=1078)

162,6±27,6 (n=6969)

HDL-Cholesterin (mg/dl)

50,5±12 (n=1124)

58,9±13,0 (n=6970)

LDL-Cholesterin (mg/dl)

96,0±34,1 (n=1108)

91,9±24,2 (n=6922)

Triglyzeride (mg/dl),

91,4±56,1 (n=1154)

73,3±37,2 (n=86)

3.2.4 Verhaltensparameter

3.2.4.1 Ernährung

Die behandelten Patienten gaben zu Behandlungsbeginn an, pro Woche 18,7 ± 17,1 Portionen un-

günstige Lebensmittel (Mittelwert ± SD, Minimum – Maximum 0 – 84, n = 1855) zu verzehren, zu

denen hier Süßigkeiten, Limonadengetränke und Fruchtsäfte zusammengefasst worden sind. Das

entspräche einem durchschnittlichen Konsum von etwas weniger als 3 Portionen pro Tag, was ge-

genüber den OptimiX-Empfehlungen (FKE 2005: weniger als 10 % der Gesamtenergiezufuhr, also

ca. 180 – 310 kcal je nach Alter und Geschlecht) für „geduldete Lebensmittel“ deutlich erhöht ist.

Jedoch ist der selbstberichtete Verzehr der Studienteilnehmer mit den Angaben anderer Kinder und

Jugendlichen im Eskimo-Modul der KiGGS-Studie [Mensink et al. 2007] durchaus vergleichbar und

nicht erhöht, sondern eher etwas geringer. Dieser Unterschied könnte entweder auf die unter-

28

schiedliche Erhebungsmethodik zurückzuführen sein oder widerspiegeln, dass adipöse Patienten

oft ihre Nahrungszufuhr unterschätzen (sogenanntes „underreporting“).

Hinsichtlich der günstigen Lebensmittel (Vollkornbrot, Obst, Gemüse, Rohkost) geben die behandel-

ten Patienten pro Woche einen durchschnittlichen Verzehr von 31,0 ± 22,3 Portionen ungünstige

Lebensmittel (Mittelwert ± SD, Minimum – Maximum 0 – 112, n = 1859), also ca. 4½ pro Tag an.

Gemessen daran, dass die Empfehlung [FKE 2005] allein für Obst und Gemüse 5 Portionen pro

Tag lautet, und weitere ca. 5 Portionen für kohlenhydrathaltige Lebensmittel wie Brot, Reis und Nu-

deln hinzukommen, ist der Verzehr günstiger Lebensmittel insgesamt zu gering. Dies trifft aber glei-

chermaßen für die Kinder und Jugendlichen im Eskimo-Modul zu.

Hinsichtlich des Essverhaltens zeichnen sich die Studienteilnehmer dieser Beobachtungsstudie

gegenüber einem Vergleichskollektiv von Schülerinnen und Schülern durch eine deutlich stärkere

kognitive Kontrolle des Essverhaltens, also ein deutlich stärkeres Bemühen die Nahrungsaufnahme

einzuschränken, aus, aber auch durch eine signifikant erhöhte Störbarkeit des Essverhaltens (Tab.

8).

Tabelle 8: Skalen zum Essverhalten im Vergleich einer Referenzgruppe von n = 470 Schülerinnen und Schü-

lern zwischen 11 und 16 Jahren [Feddersen und Schulz 2005] mit den Patienten der EvAKuJ-Studie vor The-

rapiebeginn (Zeitpunkt T0, alle Settings zusammen). Abkürzungen: MW = Mittelwert, SD = Standardabwei-

chung. Der Mittelwertvergleich erfolgte durch t-Test: ** p < 0,01; *** p < 0,001. Die Anzahl der Messwerte im

EvAKuJ-Studienkollektiv sind Tabelle 13 zu entnehmen, eine geschlechtsspezifische Auftrennung erfolgt dort

jedoch nicht

Mädchen Jungen

Referenzgruppe EvAKuJ-Studie Referenzgruppe EvAKuJ-Studie

Kognitive Kontrolle

(MW ± SD) 2,3 ± 1,9 3,0 ± 2,0*** 1,7 ± 1,5 2,7 ± 2,0***

Flexible Kontrolle

(MW ± SD) 1,8 ± 1,3 2,2 ± 1,5 ** 1,5 ± 1,1 2,0 ± 1,5***

Rigide Kontrolle

(MW ± SD) 0,5 ± 0,8 0,8 ± 0,8 ** 0,3 ± 0,6 0,8 ± 0,8***

Störbarkeit

(MW ± SD) 2,0 ± 1,9 2,5 ± 2,1 ** 1,9 ± 1,8 2,5 ± 2,1***

3.2.4.2 Bewegung

Zu Behandlungsbeginn geben die Patienten an, dass sie an 3 bzw. 3½ Tagen pro Woche körperlich

aktiv sind bzw. Sport treiben. In der KiGGS-Studie geben die 11- bis 17-jährigen Jungen an, durch-

29

schnittlich 7,8 Stunden pro Woche mit körperlich-sportlicher Aktivität zu verbringen, die Mädchen

durchschnittlich 4,5 Stunden pro Woche [Lampert et al. 2007]. Im Vergleich dazu zeichnet sich das

Studienkollektiv der EvAKuJ Studie insbesondere bei Jungen durch ein geringeres Ausmaß an kör-

perlicher Aktivität aus.

3.2.4.3 Medienkonsum

Die untersuchten Mädchen haben zu Behandlungsbeginn einen durchschnittlichen TV- und Video-

konsum von 2,6 Stunden, sowie eine zusätzliche Nutzung von Computer etc. von 0,9 Stunden pro

Tag, also insgesamt 3,5 Stunden pro Tag. Bei den Jungen lauten die entsprechenden Werte 2,8

Stunden TV- und Video sowie 1,4 Stunden Computer pro Tag, insgesamt also 4,2 Stunden elektro-

nische Medien. Im Vergleich zu den 11- bis 17-Jährigen in der KiGGS-Studie ist der Medienkonsum

somit leicht erhöht (KiGGS: Mädchen 2,7 Stunden, Jungen 3,8 Stunden pro Tag [Lampert, Sygusch

und Schlack 2007]).

Körperliche Aktivität und Medienkonsum zeigen deutliche Geschlechts- und Alterseffekte. Jungen

sind einerseits körperlich aktiver als Mädchen, allerdings ist auch der Fernseh- und Computerkon-

sum bei Jungen stärker ausgeprägt. Die Häufigkeit von Sport und körperlicher Anstrengung sinkt

mit zunehmendem Lebensalter, während der Umfang des Medienkonsums, sowohl Fernse-

hen/Video als auch insbesondere Computernutzung mit dem Lebensalter ansteigt.

3.2.5 Lebensqualität und psychische Auffälligkeiten

Mit Hilfe des zusammenfassenden Indexwerts der generischen Lebensqualität (KIDSCREEN-10-

Index) und der deutschen KIDSCREEN-Normstichprobe [KIDSCREEN Group Europe 2006] konnte

die Lebensqualität der übergewichtigen und adipösen Patienten mit einer repräsentativen Gruppe

von Kindern und Jugendlichen in Deutschland verglichen werden (Tab. 9). Die Lebensqualität der in

die Studie eingeschlossenen Mädchen und Jungen zeigte sich zum Zeitpunkt des Behandlungsan-

tritts (T0) unabhängig von Altersgruppe und Geschlecht gegenüber dem Normkollektiv deutlich be-

einträchtigt. Beide Geschlechter zeigten im physischen Wohlbefinden und in der Selbst-

wahrnehmung Werte, die etwa eine Standardabweichung unterhalb der Norm lagen (bei Kontrolle

des Vergleichs für Alter, Geschlecht und sozioökonomischen Status). Die Effektstärken „d“ liegen

dabei zwischen einer drittel und einer halben Standardabweichung.

Auch die Raten psychischer Auffälligkeiten sind in dem Studiensample gegenüber einer repräsenta-

tiven Stichprobe von Kindern und Jugendlichen aus Deutschland deutlich erhöht (Tab. 10). Ein An-

teil von 29 % der Patienten weist nach dem SDQ-Elternurteil auffällige Werte auf, weitere 15 % zei-

gen grenzwertige Werte. Die Vergleichswerte der repräsentativen KiGGS-Studie bei Kindern und

Jugendliche in Deutschland liegen um den Faktor 4 bzw. um den Faktor 2 niedriger. Besonders in

30

den Bereichen Peer-Probleme, aber auch bei den emotionalen und Verhaltensproblemen liegen im

Patientenkollektiv stark erhöhte Werte vor, während die Raten an Hyperaktivitäts-Problemen ge-

genüber der Allgemeinbevölkerung weniger deutlich erhöht sind.

Tabelle 9: KIDSCREEN-10-Index im Vergleich einer Referenzgruppe von Schülerinnen und Schülern zwi-

schen 8 und 16 Jahren (n = 1484) mit den Patienten der EvAKuJ-Studie vor Therapiebeginn (Zeitpunkt T0,

alle Settings zusammen, n = 1916). Der Mittelwertvergleich erfolgte durch Berechnung der Effektstärke d =

Differenz der Mittelwerte als Vielfaches der jeweiligen Standardabweichung der Mittelwertunterschiede. Ab-

kürzungen: MW = Mittelwert, SEM = Standardfehler des Mittelwerts, n = Anzahl der Messwerte

Mädchen Jungen

Referenzgruppe

MW ± SEM

EvAKuJ-Studie

MW ± SEM

Referenzgruppe

MW ± SEM

EvAKuJ-Studie

MW ± SEM

Alter 8-11 Jahre 55,8 ± 0,6

(n = 295)

50,4 ± 0,5

(n = 427)

54,9 ± 0,5

(n = 305)

49,9 ± 0,5

(n = 348)

p-Wert* - <0,001 - <0,001

Effektstärke d* - 0,53 - 0,51

Alter 12-16 Jahre 49,8 ± 0,4

(n= 465)

46,7 ± 0,3

(n = 660)

51,8 ± 0,4

(n= 419)

49,0 ± 0,4

(n = 481)

p-Wert* - <0,001 - <0,001

Effektstärke d* - 0,37 - 0,34

* für den Vergleich EvAKuJ-Studienkollektiv vs. Referenzgruppe

Tabelle 10: Häufigkeit normaler, grenzwertiger und auffälliger Gesamtproblemwerte im Strengths and Difficul-

ties Questionnaire (SDQ) im Vergleich zwischen Patienten der EvAKuJ-Studie (Alter zwischen 8 und 16 Jah-

ren) vor Therapiebeginn (Zeitpunkt T0, alle Settings zusammen, n = 1839) und der KiGGS Referenzgruppe

(Alter zwischen 3 und 17 Jahren; Daten aus [Hölling et al. 2007])

EvAKuJ-Studie KiGGS-Studie

Normal 56,0 % 85,3 %

Grenzwertig 15,3 % 7,5 %

Auffällig 28,7 % 7,2 %

Bereits zu Therapiebeginn nachweisbare Lebensqualitätsunterschiede zwischen den verschiedenen

Behandlungssettings (Tab. 11) weisen darauf hin, dass sich die Patienten der verschiedenen Be-

handlungszweige bereits bei Behandlungsantritt systematisch unterscheiden. So weisen stationär

behandelte Patienten eine signifikant geringere Lebensqualität auf als die Patienten der ambulanten

31

Einrichtungen, auch wenn für Unterschiede hinsichtlich der Alters- und Geschlechtsstruktur sowie

für den höheren BMI der stationär behandelten Patienten kontrolliert wurde.

Tabelle 11: Skalenwerte des KIDSCREEN-10-Index (generische Lebensqualität) und des KINDL®-

Adipositasmoduls (Adipositas-spezifische Lebensqualität) der Patienten der EvAKuJ-Studie vor Therapiebe-

ginn (Zeitpunkt T0; n = 1916) im Vergleich zwischen stationärem und ambulantem Behandlungssetting. Der

Mittelwertvergleich erfolgte durch Berechnung der Effektstärke d = Differenz der Mittelwerte als Vielfaches der

jeweiligen Standardabweichung der Mittelwertunterschiede. Abkürzungen: MW = Mittelwert, SEM = Standard-

fehler des Mittelwerts, n = Anzahl der Messwerte

Stationä-

res Setting

Ambulantes

Setting

p-Wert* Effektstärke d*

n 1045 871 - -

KIDSCREEN-10-Index (MW ± SEM) 47,3 ± 0,3 49,7 ± 0,3 <0,001 0,28

KINDL®-Adipositasmodul (MW ± SEM) 60,6 ± 0,6 67,5 ± 0,5 <0,001 0,39

* für den Vergleich stationäres vs. ambulantes Setting

3.3 Ergebnisse der Interventionen

3.3.1 Darstellung des Gesamtverlaufs

Im Folgenden werden die Verläufe der Messparameter im Studienverlauf dargestellt. Für die Verhal-

tensparameter und die Lebensmittelauswahl werden Absolutwerte gezeigt (Tab. 13), die jedoch

ebenso wie die Angaben zur Häufigkeit normaler, grenzwertiger und auffälliger Gesamtproblemwer-

te im Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ) im Studienverlauf (Tab. 14) nicht nach Be-

handlungssettings differenziert wurden. Lediglich die relativen Veränderungen (gleichbleibende

Werte, Verschlechterung, Verbesserung) konnten für alle dargestellten Parameter ermittelt und be-

schrieben werden. Dies geschieht sowohl in tabellarischer Form (Tab. 15–17) als auch mittels Gra-

fiken (Abb. 4–42). Es werden dabei jeweils die Ergebnisse des stationären und ambulanten Settings

in der Intention-to-Treat-Analyse (ITT) und in der per Protokoll-Analyse (pP) gegenübergestellt.

3.3.1.1 Body-Mass-Index (BMI)

Die absolute mittlere SDS-BMI-Veränderung aller nachuntersuchten Patienten betrug zwischen T0

und T1 -0,27±0,28, zwischen T0 und T2 -0,23±0,47 und zwischen T0 und T3 -0,19±0,63. Zieht man

als Erfolgskriterium eine BMI-SDS-Reduktion von >0,2 heran, dann stellen sich in der Intention-to-

Treat-Analyse, bei der die nicht nachuntersuchten Patienten (Drop-out und Loss-to-Follow-up) als

Misserfolge gewertet werden, die Erfolgsquoten wie folgt dar: Therapieende (T1) 56 %, ein Jahr

nach Therapieende (T2) 13 %, zwei Jahre nach Therapieende (T3) 14 %. Bei der Beurteilung dieser

32

Ergebnisse muss der hohe Loss-to-Follow-up bei T2 und T3 berücksichtigt werden. Bei alleiniger

Berücksichtigung der Daten der nachuntersuchten Patienten (per Protokoll-Analyse) waren am The-

rapieende (T1) 60 % erfolgreich, ein Jahr nach Therapieende (T2) 45 % und 2 Jahre nach Therapie-

ende (T3) 50 %.

3.3.1.2 Adipositas-assoziierte Risikofaktoren und Erkrankungen

Am Ende der Therapie sank im gesamten Studienkollektiv die Häufigkeit von arterieller Hypertonie

von 32 % auf 26 % und die Häufigkeit der Dyslipidämie von 31 % auf 28 % (vgl. Tab. 12). Ein Jahr

nach Therapieende (Zeitpunkt T2) wurde nur noch bei 13 % der initial rekrutierten Patienten der

Blutdruck gemessen und bei 10 % die Lipide bestimmt, zwei Jahre nach Therapieende (Zeitpunkt

T3) war bei 15 % der initial rekrutierten Patienten der Blutdruck, bei 6 % der Lipidstatus gemessen

und dokumentiert. Aufgrund der niedrigen Anzahl von Follow-up Untersuchungen und Messungen

des Blutdrucks bzw. des Lipidstatus ist eine Aussage zu den Zeitpunkten T2 bzw. T3 schwierig. Von

den nachuntersuchten Patienten hatten zum Zeitpunkt T2 28,3 % eine Hypertonie, zum Zeitpunkt T3

waren es 31,5 %. Eine Dyslipidämie fand sich zu den Zeitpunkten T2 und T3 bei jeweils 30 % der

untersuchten Patienten. Aufgrund des hohen Drop-Outs konnte das kardiovaskuläre Risiko letztlich

nur bei 10 % der Studienteilnehmer (n = 194) untersucht werden. Zu beachten sei hier insbesonde-

re, dass nur 2 % der im stationären Setting behandelten Patienten in diese Untersuchung einflos-

sen.

3.3.1.3 Verhaltensänderungen

Ihre Lebensmittelauswahl konnte rund die Hälfte der Patienten kurzfristig verbessern (mehr gesun-

de, weniger ungesunde Nahrungsmittel). 20 % der Patienten behielten die Verbesserung auch ein

Jahr nach Therapieende bei [Hoffmeister et al. 2011]. Es lassen sich bei kurzer, stationärer Thera-

pie zum Therapieende stärkere Effekte als bei längerer, ambulanter Therapie beschreiben. Unter-

schiede der Verzehrhäufigkeiten von günstigen oder ungünstigen Lebensmitteln zwischen den ver-

schiedenen ambulanten Behandlungsclustern konnten mittelfristig nicht identifiziert werden.

33

Tabelle 12: Veränderung der Häufigkeit Adipositas-assoziierter Risikofaktoren und Erkrankungen bei nachuntersuchten Teilnehmer der EvAKuJ-Studie als Anteil

an den rekrutierten Teilnehmer zum Zeitpunkt T0 (Intention-to-treat-Analyse). Abkürzungen: k.A. = keine Angaben

Setting Ambulant / lang Stationär / kurz Therapieeffekt Ausgangswert kurzfristig

(T0→T1) mittelfristig (T0→T2)

längerfristig (T0→T3)

Ausgangswert kurzfristig (T0→T1)

mittelfristig (T0→T2)


Zeitpunkt T0 T1 T2 T3 T0 T1 T2 T3 Blutdruck gemessen [n (% der rekrutierten Teilnehmer zum Zeitpunkt T0)]

781 (75 %) 437 (42 %) 208 (20 %) 146 (14 %) 613 (70 %) 105 (12 %) 53 (6 %) 149 (17 %)

davon Patienten mit arte-rieller Hypertonie [n (%)]

258 (33 %) 127 (29 %) 60 (29 %) 41 (28 %) 190 (31 %) 14 (13 %) 13 (25 %) 52 (35 %)

Lipidstatus bestimmt [n (% der rekrutierten Teilnehmer zum Zeitpunkt T0)]

687 (66 %) 333 (32 %) 146 (14 %) 73 (7 %) 586 (67 %) 8 (1 %) 44 (5 %) 35 (4 %)

davon Patienten mit Dys-lipidämie [n (%)]

247 (36 %) 93 (28 %) 47 (32 %) 19 (26 %) 141 (24 %) 3 (30 %) 10 (22 %) 14 (40 %)

Blutzucker gemessen [n (% der rekrutierten Teilnehmer zum Zeitpunkt T0)]

552 (53 %) k.A. k.A. k.A. 481 (55 %) k.A. k.A. k.A.

davon Patienten mit er-höhtem Nüchternblutzu-cker [n (%)]

44 (8 %) k.A. k.A. k.A. 10 (2 %) k.A. k.A. k.A.

34

Die Kontrolle des Essverhaltens (gezügeltes Essen und flexible Kontrolle) steigerte sich

kurzfristig bei 30 % der Patienten. Ein Jahr nach Therapieende waren es nur noch 15 %.

Rigide Kontrolle und Störbarkeit ihres Essverhaltens konnten kurzfristig 15 % der Patienten

reduzieren, nach einem Jahr waren es nur noch 10 %.

Eine Verbesserung der körperlichen Aktivität und eine Verringerung des Medienkonsums

konnte nur als Tendenz beschrieben werden [Hoffmeister et al. 2011]. Insgesamt scheint die

Adipositasbehandlung nur geringe Auswirkungen auf körperliche Aktivität und Medienkon-

sum zu haben. Mittelfristig, d. h. ein Jahr nach Therapieende kann nur bei ca. 15 % der Pati-

enten eine Steigerung der körperlichen Aktivität und bei weniger als 15 % eine Verringerung

des Medienkonsums festgestellt werden, wobei die hohe Rate an Loss-to-Follow-up zu be-

rücksichtigen ist.

35

Tabelle 13: Kennzahlen zum Essverhalten, zur Lebensmittelauswahl, zum Bewegungs- und Freizeit-

verhalten im Studienverlauf (alle Settings zusammen). Abkürzungen: n = Anzahl verfügbarer Mess-

werte, SD = Standardabweichung, T0 = vor Therapiebeginn, T1 = zum Therapieende, T2 = Follow-up

ein Jahr nach Therapieende, T3 = Follow-up zwei Jahre nach Therapieende

Messzeitpunkt T0 T1 T2 T3

Kognitive Kontrolle des Essverhaltens

Mittelwert ± SD 3,0 ± 2,0

(n=1851)

4,2 ± 2,1

(n=1148)

3,6 ± 2,1

(n=579)

3,3 ± 2,1

(n=497)

Flexible Kontrolle des Essverhaltens


(n=1848)

3,2 ± 1,5

(n=1145)

2,8 ± 1,6

(n=577)

2,5 ± 1,5

(n=498)

Rigide Kontrolle des Essverhaltens


(n=1844)

1,1 ± 0,8

(n=1141)

0,9 ± 0,9

(n=579)

0,8 ± 0,9

(n=498)

Störbarkeit des Essverhaltens


(n=1851)

2,5 ± 1,5

(n=1149)

2,6 ± 1,6

(n=579)

2,8 ± 1,7

(n=499)

Auswahl günstiger Lebensmittel


(n=1859)

38,9 ± 23,0

(n=1154)

34,7 ± 22,4

(n=579)

31,5 ± 23,2

(n=498)

Auswahl ambivalenter Lebensmittel


(n=1858)

21,7 ± 15,0

(n=1154)

19,7 ± 13,6

(n=579)

18,8 ± 12,6

(n=499)

Auswahl ungünstiger Lebensmittel


(n=1855)

12,6 ± 13,5

(n=1148)

13,4 ± 12,7

(n=579)

13,5 ± 13,6

(n=497)

Anzahl der Tage mit körperlicher Aktivität oder Spo rt in den letzten sieben Tagen

Mädchen

Mittelwert ± SD

3,1 ± 1,9 (n=1049)

4,4 ± 1,9 (n=680)

3,3 ± 1,7 (n=327)

3,2 ± 1,8 (n=277)

Jungen

Mittelwert ± SD

3,5 ± 1,9 (n=801)

4,4 ± 1,8 (n=473)

3,9 ± 1,8 (n=253)

3,6 ± 1,9 (n=218)

Anzahl der Stunden TV- und Videokonsum pro Tag

Mädchen

Mittelwert ± SD

2,6 ± 1,5 (n=1042)

2,3 ± 1,3 (n=672)

2,3 ± 1,4 (n=322)

2,3 ± 1,4 (n=275)

Jungen

Mittelwert ± SD

2,8 ± 1,5 (n=794)

2,6 ± 1,4 (n=474)

2,3 ± 1,3 (n=249)

2,6 ± 1,5 (n=218)

Anzahl der Stunden Computerkonsum in der Freizeit p ro Tag

Mädchen

Mittelwert ± SD

0,9 ± 1,2 (n=1044)

1,0 ± 1,1 (n=667)

1,5 ± 1,3 (n=326)

1,9 ± 1,5 (n=274)

Jungen

Mittelwert ± SD

1,36 ± 1,38 (n=796)

1,6 ± 1,6 (n=472)

1,9 ± 1,6 (n=249)

2,5 ± 1,8 (n=219)

36

3.3.1.4 Lebensqualität und psychische Auffälligkeiten

Absolute Messwerte stehen lediglich indirekt für die Analyse der psychischen Auffälligkeiten

(Entwicklung der SDQ-Gesamtproblemwerte) zur Verfügung (Tab. 14). Für den Gesamtwert

der generischen Lebensqualität (KIDSCREEN-10 Index) lassen sich im Zeitverlauf mehr Zu-

nahmen der Werte (Verbesserungen) als Reduktionen nachweisen (Tab. 15). Zwischen Be-

handlungsbeginn und Behandlungsende erzielen 31 % der Patienten einen Lebensqualitäts-

zugewinn – 20 % erzielen sogar einen großen Lebensqualitätszuwachs von über einer hal-

ben Standardabweichung. Es findet sich jedoch auch bei 17,6 % der Patienten eine Redukti-

on der Lebensqualität – die bei 10 % größer als eine halbe Standardabweichung ist.

Tabelle 14: Anteile von Patienten mit normalen, grenzwertigen und auffälligen SDQ-Gesamtproblemwerten im

Studienverlauf (alle Settings zusammen). Abkürzungen: n = Anzahl verfügbarer Messwerte, T0 = vor Therapie-

beginn, T1 = zum Therapieende, T2 = Follow-up ein Jahr nach Therapieende, T3 = Follow-up zwei Jahre nach

Therapieende

Messzeitpunkt T0 T1 T2 T3

n = 1839 1058 1368 490

Normal 56,0 % 69,8 % 76,6 % 74,9 %

Grenzwertig 15,3 % 13,1 % 9,9 % 11,8 %

Auffällig 28,7 % 17,1 % 13,5 % 13,3 %

Nach Therapieende (d. h. kurzfristig) hatte sich die Lebensqualität signifikant verbessert,

insbesondere im körperlichen Wohlbefinden (eta²=0,25) und in der Selbstwahrnehmung

(eta²=0,13). Ein Jahr nach Behandlungsende fanden sich immer noch signifikante Verbesse-

rungen (zwischen eta²=0,02 und 0,08). Allerdings konnte nur ein Viertel der Ausgangsstich-

probe nachuntersucht werden. Für 46,5 % der Patienten konnte aufgrund fehlender Daten

kein Verlauf ermittelt werden. Ein Jahr (Zeitpunkt T2) bzw. zwei Jahre (Zeitpunkt T3) nach der

Behandlung hatte sich der Anteil, der Patienten, für die keine Verlaufsangaben gemacht

werden können, auf 72,7 % bzw. 77,7 % erhöht, so dass Bewertungen der Therapieeffekte

kaum möglich sind.

Ein positiveres Bild ergibt sich hinsichtlich der Entwicklung der Adipositas-spezifischen Le-

bensqualität, bei der ein Jahr nach Behandlungsende (Zeitpunkt T2) 14,3 % große Verbesse-

rungen 3,4 % großen Verschlechterungen gegenüber standen und sich auch zwei Jahre

nach Behandlungsende (Zeitpunkt T3) nahezu unverändert 13,9 % große Lebensqualitäts-

steigerungen 3,2 % großen Lebensqualitätseinbußen gegenüberstanden (Tab. 16). Ein be-

37

sonders großer Effekt zeigte sich bei der Adipositas-spezifischen Lebensqualität vor- und

nach der Intervention (eta²=0,17). Die Skalen „Körperliches Wohlbefinden“, „Selbstwahrneh-

mung“ und „Adipositas-spezifische Lebensqualität“ korrelierten nach einem Jahr signifikant

mit der Reduktion des BMI-SDS (r=-0,2). Kinder und Jugendliche mit größerer Gewichtsre-

duktion wiesen einen höheren Gewinn an Lebensqualität auf, aber auch Kinder und Jugend-

liche ohne Gewichtsverlust gaben eine (jedoch demgegenüber geringere) Zunahme an Le-

bensqualität an [Hoffmeister et al. 2011].

In der Analyse der psychischen Auffälligkeiten (Entwicklung der SDQ-Gesamtproblemwerte)

über die Zeit konnten überwiegend Verbesserungen festgestellt werden. So zeigt sich zwi-

schen Behandlungsbeginn (Zeitpunkt T0) und Behandlungsende (Zeitpunkt T1) für insgesamt

35,0 % der Patienten eine Reduktion (ergo Verbesserung) des SDQ-Gesamtproblemwerts

(Tab. 17). Bei 18,2 % der Patienten ist diese Reduktion sogar mindestens 0,5 Standardab-

weichungen groß. Dem stehen 14,5 % Verschlechterungen – also Zunahmen des Gesamt-

problemwerts gegenüber. Kurzfristig zeigen die Kinder und Jugendlichen, die nachuntersucht

werden konnten, eine signifikante Verringerung der psychischen Auffälligkeiten (eta² = 0,15)

[Hoffmeister et al. 2011]. Beim Vergleich zwischen den Zeitpunkten T0 und T2 bzw. T0 und T3

überwiegen die Verbesserungen gegenüber den Verschlechterungen (18,8 % versus 7,5 %

bzw. 17,4 % versus 6,1 %). Es muss jedoch ein großer Anteil fehlender Werte von bis zu 75

% für den Vergleich zwischen den Zeitpunkten T0 und T3 berücksichtigt werden.

38

Tabelle 15: Veränderung der generischen Lebensqualität (KIDSCREEN-10-Index) bei nachuntersuchten Teilnehmern der EvAKuJ-Studie als Anteil an den rekru-

tierten Teilnehmern zum Zeitpunkt T0 (Intention-to-treat-Analyse). Abkürzungen: k.A. = keine Angaben, SD = Standardabweichung







Zeitpunkt T0 T1 T2 T3 T0 T1 T2 T3 KIDSCREEN-10-Index ver-fügbar [n (% der rekrutierten Teilnehmer zum Zeitpunkt T0)]

k.A. 610 (58,6 %) 411 (39,5 %)

252 (24,2 %) k.A. 416 (47,5 %) 114 (13,0 %) 176 (20,1 %)

generische Lebensquali-tät verbessert um mehr als 0,2 SD [n (% von T0)]

k.A. 304 (29,2 %) 212 (20,4 %)

139 (13,4 %) k.A. 245 (28 %) 61 (7 %) 87 (10 %)

generische Lebensquali-tät unverändert ±0,2 SD [n (% von T0)]

k.A. 111 (10,7 %) 56 (5,4 %) 35 (3,4 %) k.A. 72 (8,2 %) 21 (2,4 %) 28 (3,2 %)

generische Lebensquali-tät verschlechtert um mehr als 0,2 SD [n (% von T0)]

k.A. 195 (18,7 %) 143 (13,7 %)

78 (7,5 %) k.A. 99 (11,3 %) 32 (3,6 %) 61 (7,0 %)

39

Tabelle 16: Veränderung der Adipositas-spezifischen Lebensqualität (KINDL®-Adipositas-Modul) bei nachuntersuchten Teilnehmern der EvAKuJ-Studie als

Anteil an den rekrutierten Teilnehmern zum Zeitpunkt T0 (Intention-to-treat-Analyse). Abkürzungen: k.A. = keine Angaben, SD = Standardabweichung







Zeitpunkt T0 T1 T2 T3 T0 T1 T2 T3 KINDL®-Adipositas-Modul verfügbar [n (% von T0)]

k.A. 667 (64,1 %) 449 (43,1 %)

278 (26,7 %) k.A. 461 (52,7 %) 121 (13,8 %) 204 (23,4 %)

Adipositas-spezifische Lebensqualität verbessert um mehr als 0,2 SD [n (% von T0)]

k.A. 397 (38,1 %) 272 (26,1 %)

189 (18,2 %) k.A. 328 (37,5 %) 86 (9,8 %) 143 (16,3 %)

Adipositas-spezifische Lebensqualität unverän-dert ±0,2 SD [n (% von T0)]

k.A. 112 (10,8 %) 66 (6,3 %) 33 (3,2 %) k.A. 68 (7,8 %) 14 (1,6 %) 15 (1,7 %)

Adipositas-spezifische Lebensqualität ver-schlechtert um mehr als 0,2 SD [n (% von T0)]

k.A. 158 (15,2 %) 111 (10,7 %)

56 (5,4 %) k.A. 65 (7,4 %) 21 (2,4 %) 46 (5,3 %)

40

Tabelle 17: Veränderung der Rate psychischer Auffälligkeiten (Strengths and Difficulties Questionnaire; SDQ) bei nachuntersuchten Teilnehmern der EvAKuJ-

Studie als Anteil an den rekrutierten Teilnehmern zum Zeitpunkt T0 (Intention-to-treat-Analyse). Abkürzungen: k.A. = keine Angaben, SD = Standardabweichung







Zeitpunkt T0 T1 T2 T3 T0 T1 T2 T3 SDQ verfügbar [n (% von T0)]

k.A. 655 (62,9 %) 421 (40,4 %)

266 (25,5 %) k.A. 374 (42,8 %) 116 (13,2 %) 215 (24,6 %)

psychische Auffälligkeiten verbessert um mehr als 0,2 SD [n (% von T0)]

k.A. 337 (32,4 %) 242 (23,2 %)

173 (16,6 %) k.A. 215 (24,5 %) 67 (7,6 %) 121 (13,8 %)

psychische Auffälligkeiten unverändert ±0,2 SD [n (% von T0)]

k.A. 174 (16,7 %) 88 (8,5 %) 45 (4,3 %) k.A. 98 (11,2 %) 28 (3,2 %) 46 (5,3 %)

psychische Auffälligkeiten verschlechtert um mehr als 0,2 SD [n (% von T0)]

k.A. 144 (13,8 %) 91 (8,7 %) 48 (4,6 %) k.A. 62 (7,1 %) 21 (2,4 %) 48 (5,5 %)

41

3.3.2 Kurzfristige Effekte der Interventionen im Settingvergleich

3.3.2.1 Kurzfristige Effekte auf den Body-Mass-Index (BMI)

Die kurzfristige Reduktion des BMI-SDS um mindestens 0,2 am Ende der Intervention wurde

im stationären Setting (Therapiedauer weniger als 3 Monate) häufiger erreicht als im ambu-

lanten Setting (Therapiedauer durchschnittlich 10,2±4,8 Monate).

Abb. 4: Kurzfristige Effekte einer stationären (A+B) oder ambulanten (C+D) Intervention zur Therapie der Adipo-

sitas auf den Body-Mass-Index (BMI-SDS) berechnet mit dem Intention-to-Treat (ITT)-Ansatz (A+C) bzw. dem per

Protokoll (pP)-Ansatz (B+D). Die Daten beruhen auf Beobachtungen bei 787 Patienten im stationären Setting (91

% von 875 initial rekrutierten Teilnehmern) und 927 Patienten im ambulanten Setting (89 % von 1041 initial rekru-

tierten Teilnehmern). Torten- und Kreisdiagramme beginnen bei 0° (12 Uhr) mit dem Anteil der Patienten, d ie sich

nach Therapieende verschlechtert hatten

A B

D C

42

3.3.2.2 Kurzfristige Effekte auf die Lebensmittelauswahl

3.3.2.2.1 Auswahlhäufigkeit günstiger Lebensmittel Nach Ende einer stationären Intervention zeigte sich eine marginale Steigerung der Aus-

wahlhäufigkeit „günstiger" Lebensmittel. Auffallend ist die hohe Drop-out-Rate mit Verlust der

Daten von 45 % der eingeschlossenen Patienten im stationären und 35 % im ambulanten

Setting.

Abb. 5: Kurzfristige Effekte auf die Häufigkeit, mit der "günstige" Lebensmittel nach einer stationären (A+B) oder

ambulanten (C+D) Intervention zur Therapie der Adipositas ausgewählt wurden. Die Prozentzahlen wurden be-

rechnet mit dem Intention-to-Treat (ITT)-Ansatz (A+C) bzw. dem per Protokoll (pP)-Ansatz (B+D). Die Daten

beruhen auf Beobachtungen bei 483 von 875 initial rekrutierten Patienten im stationären Setting (55 %) und 684

von 1041 initial rekrutierten Patienten im ambulanten Setting (66 %). Torten- und Kreisdiagramme beginnen bei

0° (12 Uhr) mit dem Anteil der Patienten, die sich na ch Therapieende verschlechtert hatten

A B

D C

43

3.3.2.2.2 Auswahlhäufigkeit ungünstiger Lebensmittel Nach Ende einer stationären Intervention zeigte sich eine marginal stärkere Reduktion der

Auswahlhäufigkeit „ungünstiger" Lebensmittel. Auffallend ist die hohe Drop-out-Rate mit Ver-

lust der Daten von 45 % der eingeschlossenen Patienten im stationären und 36 % im ambu-

lanten Setting.

Abb. 6: Kurzfristige Effekte auf die Häufigkeit, mit der "ungünstige" Lebensmittel nach einer stationären (A+B)

oder ambulanten (C+D) Intervention zur Therapie der Adipositas ausgewählt wurden. Die Prozentzahlen wurden

berechnet mit dem Intention-to-Treat (ITT)-Ansatz (A+C) bzw. dem per Protokoll (pP)-Ansatz (B+D). Die Daten

beruhen auf Beobachtungen bei 480 von 875 initial rekrutierten Patienten im stationären Setting und 680 von

1041 initial rekrutierten Patienten im ambulanten Setting. Torten- und Kreisdiagramme beginnen bei 0° (12 Uhr)

mit dem Anteil der Patienten, die sich nach Therapieende verschlechtert hatten

A B

D C

44

3.3.2.3 Kurzfristige Effekte auf das Essverhalten

3.3.2.3.1 Kognitive Kontrolle des Essverhaltens Nach Ende einer stationären Intervention zeigte sich eine etwas deutlichere Verbesserung

der kognitiven Kontrolle des Essverhaltens als nach ambulanter Behandlung. Auffallend ist

die hohe Drop-out-Rate mit Verlust der Daten von 44 % der eingeschlossenen Patienten im

stationären und 35 % im ambulanten Setting.

Abb. 7: Kurzfristige Effekte auf die kognitive Kontrolle des Essverhaltens nach einer stationären (A+B) oder am-

bulanten (C+D) Intervention zur Therapie der Adipositas. Die Prozentzahlen wurden berechnet mit dem Intention-

to-Treat (ITT)-Ansatz (A+C) bzw. dem per Protokoll (pP)-Ansatz (B+D). Die Daten beruhen auf Beobachtungen

bei 488 von 875 initial rekrutierten Patienten im stationären Setting und 671 von 1041 initial rekrutierten Patienten

im ambulanten Setting. Torten- und Kreisdiagramme beginnen bei 0° (12 Uhr) mit dem Anteil der Patienten, die

sich nach Therapieende verschlechtert hatten. Die Verhaltensänderung wurde danach klassifiziert, ob (bezogen

auf T0) eine Verschlechterung, Konstanz/geringe Verbesserung (0-0,5 Standardabweichungen) oder eine deutli-

che Verbesserung (>0,5 Standardabweichungen) erreicht wurde oder ob keine Verlaufsdaten erhoben werden

konnten

A B

D C

45

3.3.2.3.2 Flexible Kontrolle des Essverhaltens Nach Ende einer stationären Intervention zeigte sich eine etwas deutlichere Verbesserung

der flexiblen Kontrolle des Essverhaltens als nach ambulanter Behandlung. Auffallend ist die

hohe Drop-out-Rate mit Verlust der Daten von 45 % der eingeschlossenen Patienten im sta-

tionären und 36 % im ambulanten Setting.

Abb. 8: Kurzfristige Effekte auf die flexible Kontrolle des Essverhaltens nach einer stationären (A+B) oder ambu-

lanten (C+D) Intervention zur Therapie der Adipositas. Die Prozentzahlen wurden berechnet mit dem Intention-to-

Treat (ITT)-Ansatz (A+C) bzw. dem per Protokoll (pP)-Ansatz (B+D). Die Daten beruhen auf Beobachtungen bei

485 von 875 initial rekrutierten Patienten im stationären Setting und 670 von 1041 initial rekrutierten Patienten im

ambulanten Setting. Torten- und Kreisdiagramme beginnen bei 0° (12 Uhr) mit dem Anteil der Patienten, die sich

nach Therapieende verschlechtert hatten. Die Verhaltensänderung wurde danach klassifiziert, ob (bezogen auf

T0) eine Verschlechterung, Konstanz/geringe Verbesserung (0-0,5 Standardabweichungen) oder eine deutliche

Verbesserung (>0,5 Standardabweichungen) erreicht wurde oder ob keine Verlaufsdaten erhoben werden konn-

ten

A B

D C

46

3.3.2.3.3 Rigide Kontrolle des Essverhaltens Nach Ende einer stationären Intervention zeigte sich eine deutlicher ausgeprägte Ver-

schlechterung (=Anstieg) der rigiden Kontrolle des Essverhaltens als nach ambulanter Be-

handlung. Auffallend ist jedoch auch hier die hohe Drop-out-Rate mit Verlust der Daten von

44 % der eingeschlossenen Patienten im stationären und 36 % im ambulanten Setting.

Abb. 9: Kurzfristige Effekte auf die rigide Kontrolle des Essverhaltens nach einer stationären (A+B) oder ambu-








ten

A B

D C

47

3.3.2.3.4 Störbarkeit des Essverhaltens Auch bei der Störbarkeit des Essverhaltens zeigen höhere Skalenwerte eine ungünstige

Verhaltensänderung an (Verschlechterung), während niedrigere Werte als Verbesserung

angesehen werden. Nach Ende einer stationären Intervention war die Störbarkeit des Ess-

verhaltens geringfügig öfter verbessert als nach ambulanter Behandlung. Wegen der hohen

Drop-out-Rate mit Verlust der Daten von 44 % der eingeschlossenen Patienten im stationä-

ren und 35 % im ambulanten Setting zeigt sich in der ITT-Analyse kein ausgeprägter Unter-

schied zwischen den Settings.

Abb. 10: Kurzfristige Effekte auf die Störbarkeit des Essverhaltens nach einer stationären (A+B) oder ambulanten

(C+D) Intervention zur Therapie der Adipositas. Die Prozentzahlen wurden berechnet mit dem Intention-to-Treat

(ITT)-Ansatz (A+C) bzw. dem per Protokoll (pP)-Ansatz (B+D). Die Daten beruhen auf Beobachtungen bei 486

von 875 initial rekrutierten Patienten im stationären Setting und 674 von 1041 initial rekrutierten Patienten im





ten

A B

D C

48

3.3.2.4 Kurzfristige Effekte auf das Bewegungs- und Freizeitverhalten

3.3.2.4.1 Häufigkeit von Sport und Bewegung Nach Ende einer stationären Intervention erhöhte sich bei etwas mehr Patienten als nach

ambulanter Behandlung die Anzahl der Tage pro Woche, an denen die Kinder und Jugendli-

chen mindestens 1 Std. körperlich aktiv waren (Verbesserung). Auffallend ist die hohe Drop-

out-Rate mit Verlust der Daten von 45 % der eingeschlossenen Patienten im stationären und

34 % im ambulanten Setting.

Abb. 11: Kurzfristige Effekte auf die Häufigkeit von Sport und Bewegung (Anzahl der Tage pro Woche mit min-

destens 1 Std. körperlicher Aktivität) nach einer stationären (A+B) oder ambulanten (C+D) Intervention zur The-

rapie der Adipositas. Die Prozentzahlen wurden berechnet mit dem Intention-to-Treat (ITT)-Ansatz (A+C) bzw.

dem per Protokoll (pP)-Ansatz (B+D). Die Daten beruhen auf Beobachtungen bei 482 von 875 initial rekrutierten

Patienten im stationären Setting und 682 von 1041 initial rekrutierten Patienten im ambulanten Setting. Torten-

und Kreisdiagramme beginnen bei 0° (12 Uhr) mit dem Anteil der Patienten, die sich nach Therapieende ver-

schlechtert hatten

A B

D C

49

3.3.2.4.2 Häufigkeit von Fernseh- und Videokonsum Mehr Stunden pro Tag, die vor Fernseh- und Videogeräten verbracht werden, zeigen eine

ungünstige Verhaltensänderung an (Verschlechterung). Nach Ende einer stationären Inter-

vention war der Fernseh- und Videokonsum geringfügig öfter verbessert als nach ambulanter

Behandlung. Wegen der hohen Drop-out-Rate mit Verlust der Daten von 46 % der einge-

schlossenen Patienten im stationären und 35 % im ambulanten Setting zeigt sich in der ITT-

Analyse kein ausgeprägter Unterschied der Erfolgsraten zwischen den Settings.

Abb. 12: Kurzfristige Effekte auf die Häufigkeit von Fernseh- und Videokonsum (Stunden pro Tag) nach einer

stationären (A+B) oder ambulanten (C+D) Intervention zur Therapie der Adipositas. Die Prozentzahlen wurden





A B

D C

50

3.3.2.4.3 Häufigkeit von Computernutzung Mehr Stunden pro Tag vor dem Computer zeigen eine ungünstige Verhaltensänderung an

(Verschlechterung). Nach Ende einer stationären Intervention wie auch der ambulanten Be-

handlung waren in beiden Gruppen ähnliche, allenfalls marginale Verbesserungen zu beo-

bachten. Es ist auf die hohe Drop-out-Rate mit Verlust der Daten von 46 % der eingeschlos-

senen Patienten im stationären und 36 % im ambulanten Setting hinzuweisen.

Abb. 13: Kurzfristige Effekte auf die Häufigkeit der Computernutzung (Stunden pro Tag) nach einer stationären

(A+B) oder ambulanten (C+D) Intervention zur Therapie der Adipositas. Die Prozentzahlen wurden berechnet mit

dem Intention-to-Treat (ITT)-Ansatz (A+C) bzw. dem per Protokoll (pP)-Ansatz (B+D). Die Daten beruhen auf

Beobachtungen bei 483 von 875 initial rekrutierten Patienten im stationären Setting und 669 von 1041 initial rek-

rutierten Patienten im ambulanten Setting. Torten- und Kreisdiagramme beginnen bei 0° (12 Uhr) mit dem Ant eil

der Patienten, die sich nach Therapieende verschlechtert hatten

A B

D C

51

3.3.2.5 Kurzfristige Effekte auf die gesundheitsbezogene Lebensqualität

3.3.2.5.1 KIDSCREEN-10-Index (generisch) Nach Ende einer stationären Intervention ebenso wie nach ambulanter Behandlung war die

generische Lebensqualität bei knapp einem Fünftel der Patienten deutlich (um mehr als 0,5

Standardabweichungen) verbessert (ITT-Analyse). Diesen positiven Effekten standen jedoch

negative und neutrale Effekte (Verschlechterungen bis allenfalls geringfügige Verbesserun-

gen) in ähnlicher Größenordnung gegenüber. Wegen der hohen Drop-out-Rate mit Verlust

der Daten von 52 % der eingeschlossenen Patienten im stationären und 40 % im ambulan-

ten Setting zeigt sich in der ITT-Analyse kein ausgeprägter Unterschied der Erfolgsraten zwi-

schen den Settings.

Abb. 14: Kurzfristige Effekte auf die generische Lebensqualität (KIDSCREEN-10-Index) nach einer stationären






A B

D C

52

3.3.2.5.2 KINDL®-Adipositas-Modul (Adipositas-spezifisch) Die Adipositas-spezifische Lebensqualität war nach Ende einer stationären Intervention bei

mehr als einem Viertel der Patienten deutlich (um mehr als 0,5 Standardabweichungen) ver-

bessert (ITT-Analyse), ähnliche Effekte zeigten sich nach ambulanter Behandlung. Wegen

der hohen Drop-out-Rate mit Verlust der Daten von 46 % der eingeschlossenen Patienten im

stationären und 36 % im ambulanten Setting zeigt sich in der ITT-Analyse kein wesentlicher

Unterschied der Erfolgsraten zwischen den Settings. Negative Effekte (Verschlechterungen)

waren jedoch häufiger nach ambulanter Behandlung.

Abb. 15: Kurzfristige Effekte auf die Adipositas-spezifische Lebensqualität (gemessen mit dem KINDL®-

Adipositas-Modul) nach einer stationären (A+B) oder ambulanten (C+D) Intervention zur Therapie der Adipositas.

Die Prozentzahlen wurden berechnet mit dem Intention-to-Treat (ITT)-Ansatz (A+C) bzw. dem per Protokoll (pP)-

Ansatz (B+D). Die Daten beruhen auf Beobachtungen bei 461 von 875 initial rekrutierten Patienten im stationären

Setting und 667 von 1041 initial rekrutierten Patienten im ambulanten Setting. Torten- und Kreisdiagramme be-

ginnen bei 0° (12 Uhr) mit dem Anteil der Patienten, die sich nach Therapieende verschlechtert hatten

A B

D C

53

3.3.2.5.3 Psychische Auffälligkeiten im SDQ Das Screening auf psychische Auffälligkeiten mittels SDQ ergab weder nach Ende einer sta-

tionären Intervention, noch nach ambulanter Behandlung einen eindeutigen Hinweis auf sta-

tistisch bedeutsame Veränderungen. Verbesserungen und Verschlechterungen hielten sich

die Waage. Auf die hohe Drop-out-Rate mit Verlust der Daten von 57 % der eingeschlosse-

nen Patienten im stationären und 36 % im ambulanten Setting sei hingewiesen.

Abb. 16: Kurzfristige Effekte auf die Häufigkeit psychischer Auffälligkeiten im Strengths and Difficulties Question-

naire (SDQ) nach einer stationären (A+B) oder ambulanten (C+D) Intervention zur Therapie der Adipositas. Die

Prozentzahlen wurden berechnet mit dem Intention-to-Treat (ITT)-Ansatz (A+C) bzw. dem per Protokoll (pP)-




A B

D C

54

3.3.3 Mittelfristige Effekte der Interventionen im Settingvergleich

3.3.3.1 Mittelfristige Effekte auf den Body-Mass-Index (BMI)

Ein Vergleich der in unterschiedlichen Behandlungssettings erzielten mittelfristigen Effekte

auf den BMI-SDS ist wegen der sehr hohen Drop-out- und Loss-to-Follow-up-Raten mit Ver-


lanten Setting mittels ITT-Analyse nicht möglich. Die pP-Analyse deutet einen Setting-

unabhängigen positiven Effekt auf den BMI-SDS bei etwa der Hälfte der nachuntersuchten

Patienten an. Ohne Kenntnis der Daten einer unbehandelten Kontrollgruppe sind diese Er-

gebnisse jedoch nicht verlässlich zu bewerten.

Abb. 17: Mittelfristige Effekte einer stationären (A+B) oder ambulanten (C+D) Intervention zur Therapie der Adi-

positas auf den Body-Mass-Index (BMI-SDS) berechnet mit dem Intention-to-Treat (ITT)-Ansatz (A+C) bzw. dem

per Protokoll (pP)-Ansatz (B+D). Die Daten beruhen auf Beobachtungen bei 88 Patienten im stationären Setting

(10 % von 875 initial rekrutierten Teilnehmern) und 452 Patienten im ambulanten Setting (43 % von 1041 initial

rekrutierten Teilnehmern). Torten- und Kreisdiagramme beginnen bei 0° (12 Uhr) mit dem Anteil der Patient en,

die sich nach Therapieende verschlechtert hatten

A B

D C

55

3.3.3.2 Mittelfristige Effekte auf die Lebensmittelauswahl

3.3.3.2.1 Auswahlhäufigkeit günstiger Lebensmittel Ein Jahr nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings Verbes-

serungen und Verschlechterungen der Auswahlhäufigkeit „günstiger" Lebensmittel bei etwa

der Hälfte der Patienten. Die hohe Drop-out- und Loss-to-Follow-up-Rate mit Verlust der Da-

ten von 85 % der eingeschlossenen Patienten im stationären und 56 % im ambulanten Set-

ting lässt einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht zu.

Abb. 18: Mittelfristige Effekte auf die Häufigkeit, mit der "günstige" Lebensmittel nach einer stationären (A+B)






A B

D C

56

3.3.3.2.2 Auswahlhäufigkeit ungünstiger Lebensmittel Ein Jahr nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings Verbes-

serungen und Verschlechterungen der Auswahlhäufigkeit "ungünstiger" Lebensmittel bei

etwa der Hälfte der Patienten. Die hohe Drop-out- und Loss-to-Follow-up-Rate mit Verlust


ten Setting lässt einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht zu.

Abb. 19: Mittelfristige Effekte auf die Häufigkeit, mit der "ungünstige" Lebensmittel nach einer stationären (A+B)






A B

D C

57

3.3.3.3 Mittelfristige Effekte auf das Essverhalten

3.3.3.3.1 Kognitive Kontrolle des Essverhaltens Ein Jahr nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings Verbes-

serungen und Verschlechterungen der kognitiven Kontrolle des Essverhaltens bei etwa der

Hälfte der Patienten. Die hohe Drop-out- und Loss-to-Follow-up-Rate mit Verlust der Daten

von 86 % der eingeschlossenen Patienten im stationären und 56 % im ambulanten Setting

lässt einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht zu.

Abb. 20: Mittelfristige Effekte auf die kognitive Kontrolle des Essverhaltens nach einer stationären (A+B) oder

ambulanten (C+D) Intervention zur Therapie der Adipositas. Die Prozentzahlen wurden berechnet mit dem Inten-

tion-to-Treat (ITT)-Ansatz (A+C) bzw. dem per Protokoll (pP)-Ansatz (B+D). Die Daten beruhen auf Beobachtun-

gen bei 125 von 875 initial rekrutierten Patienten im stationären Setting und 461 von 1041 initial rekrutierten Pati-

enten im ambulanten Setting. Torten- und Kreisdiagramme beginnen bei 0° (12 Uhr) mit dem Anteil der Patien ten,

die sich nach Therapieende verschlechtert hatten. Die Verhaltensänderung wurde danach klassifiziert, ob (bezo-

gen auf T0) eine Verschlechterung, Konstanz/geringe Verbesserung (0-0,5 Standardabweichungen) oder eine

deutliche Verbesserung (>0,5 Standardabweichungen) erreicht wurde oder ob keine Verlaufsdaten erhoben wer-

den konnten

A B

D C

58

3.3.3.3.2 Flexible Kontrolle des Essverhaltens Ein Jahr nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings Verbes-

serungen und Verschlechterungen der flexiblen Kontrolle des Essverhaltens bei etwa der




Abb. 21: Mittelfristige Effekte auf die flexible Kontrolle des Essverhaltens nach einer stationären (A+B) oder am-








konnten

A B

D C

59

3.3.3.3.3 Rigide Kontrolle des Essverhaltens Ein Jahr nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings bei je-

weils etwa einem Drittel der Patienten Verbesserungen, neutrale Effekte und Verschlechte-

rungen der rigiden Kontrolle des Essverhaltens. Die hohe Drop-out- und Loss-to-Follow-up-

Rate mit Verlust der Daten von 86 % der eingeschlossenen Patienten im stationären und 56

% im ambulanten Setting lässt einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht zu.

Abb. 22: Mittelfristige Effekte auf die rigide Kontrolle des Essverhaltens nach einer stationären (A+B) oder ambu-








ten.

A B

D C

60

3.3.3.3.4 Störbarkeit des Essverhaltens Ein Jahr nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse nur bei etwa einem Viertel der Patienten

im stationären Setting und bei einem Fünftel der Patienten im ambulanten Setting Verbesse-

rungen der Störbarkeit des Essverhaltens; neutrale Effekte und Verschlechterungen waren

relativ häufiger. Die hohe Drop-out- und Loss-to-Follow-up-Rate mit Verlust der Daten von 85

% der eingeschlossenen Patienten im stationären und 56 % im ambulanten Setting lässt

einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht zu.

Abb. 23: Mittelfristige Effekte auf die Störbarkeit des Essverhaltens nach einer stationären (A+B) oder ambulan-

ten (C+D) Intervention zur Therapie der Adipositas. Die Prozentzahlen wurden berechnet mit dem Intention-to-







ten

A B

D C

61

3.3.3.4 Mittelfristige Effekte auf das Bewegungs- und Freizeitverhalten

3.3.3.4.1 Häufigkeit von Sport und Bewegung Ein Jahr nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings bei je-

weils etwa der Hälfte der Patienten Verbesserungen (erhöhte Anzahl der Tage pro Woche,

an denen die Kinder und Jugendlichen mindestens 1 Std. körperlich aktiv waren) bzw. neut-

rale Effekte und Verschlechterungen des Sport- und Bewegungsverhaltens. Die hohe Drop-

out- und Loss-to-Follow-up-Rate mit Verlust der Daten von 85 % der eingeschlossenen Pati-

enten im stationären und 56 % im ambulanten Setting lässt einen Settingvergleich mittels

ITT-Analyse nicht zu.

Abb. 24: Mittelfristige Effekte auf die Häufigkeit von Sport und Bewegung (Anzahl der Tage pro Woche mit min-

destens 1 Std. körperlicher Aktivität) nach einer stationären (A+B) oder ambulanten (C+D) Intervention zur The-

rapie der Adipositas. Die Prozentzahlen wurden berechnet mit dem Intention-to-Treat (ITT)-Ansatz (A+C) bzw.

dem per Protokoll (pP)-Ansatz (B+D). Die Daten beruhen auf Beobachtungen bei 125 von 875 initial rekrutierten

Patienten im stationären Setting und 462 von 1041 initial rekrutierten Patienten im ambulanten Setting. Torten-

und Kreisdiagramme beginnen bei 0° (12 Uhr) mit dem Anteil der Patienten, die sich nach Therapieende ver-

schlechtert hatten

A B

D C

62

3.3.3.4.2 Häufigkeit von Fernseh- und Videokonsum Ein Jahr nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings bei ei-

nem überwiegenden Anteil der Patienten eine Verschlechterung des Fernseh- und Video-

konsums gegenüber den Werten vor Therapie (erhöhte Anzahl der Stunden pro Tag, die vor

Fernseh- und Videogeräten verbracht werden, um mindestens 0,2 Standardabweichungen).

Die pP-Analysen der kurz- und mittelfristigen Änderungen hatten ähnliche Ergebnisse ge-

zeigt (vgl. 3.3.2.4.2; Abb. 12). Die hohe Drop-out- und Loss-to-Follow-up-Rate mit Verlust der

Daten von 87 % der eingeschlossenen Patienten im stationären und 57 % im ambulanten

Setting lässt einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht zu.

Abb. 25: Mittelfristige Effekte auf die Häufigkeit von Fernseh- und Videokonsum (Stunden pro Tag) nach einer






A B

D C

63

3.3.3.4.3 Häufigkeit von Computernutzung Ein Jahr nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings bei ei-

nem überwiegenden Anteil der Patienten eine Verschlechterung (mehr Stunden pro Tag vor

dem Computer). Die Werte hatten sich gegenüber der pP-Analyse der kurzfristigen Ände-

rungen weiter verschlechtert (vgl. 3.3.2.4.3; Abb. 13). Die hohe Drop-out- und Loss-to-

Follow-up-Rate mit Verlust der Daten von 85 % der eingeschlossenen Patienten im stationä-

ren und 56 % im ambulanten Setting lässt einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht

zu.

Abb. 26: Mittelfristige Effekte auf die Häufigkeit der Computernutzung (Stunden pro Tag) nach einer stationären





der Patienten, die sich nach Therapieende verschlechtert hatten.

A B

D C

64

3.3.3.5 Mittelfristige Effekte auf die gesundheitsbezogene Lebensqualität

3.3.3.5.1 KIDSCREEN-10-Index (generisch) Ein Jahr nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings bei je-

weils etwa der Hälfte der Patienten Verbesserungen bzw. neutrale Effekte und Verschlechte-

rungen der generischen Lebensqualität. Die hohe Drop-out- und Loss-to-Follow-up-Rate mit

Verlust der Daten von 87 % der eingeschlossenen Patienten im stationären und 61 % im

ambulanten Setting lässt einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht zu.

Abb. 27: Mittelfristige Effekte auf die generische Lebensqualität (KIDSCREEN-10-Index) nach einer stationären






A B

D C

65

3.3.3.5.2 KINDL-Adipositas-Modul (Adipositas-spezifisch) Ein Jahr nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings bei etwa

zwei Drittel der Patienten Verbesserungen der Adipositas-spezifischen Lebensqualität, neut-

rale Effekte und Verschlechterungen bei etwa einem Drittel. Die hohe Drop-out- und Loss-to-

Follow-up-Rate mit Verlust der Daten von 86 % der eingeschlossenen Patienten im stationä-

ren und 57 % im ambulanten Setting lässt einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht

zu.

Abb. 28: Mittelfristige Effekte auf die Adipositas-spezifische Lebensqualität (gemessen mit dem KINDL®-






A B

D C

66

3.3.3.5.3 Psychische Auffälligkeiten im SDQ Ein Jahr nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings bei etwa

zwei Drittel der Patienten Verbesserungen im Screening auf psychische Auffälligkeiten mit-

tels SDQ, neutrale Effekte und Verschlechterungen bei etwa einem Drittel. Die hohe Drop-




Abb. 29: Mittelfristige Effekte auf die Häufigkeit psychischer Auffälligkeiten im Strengths and Difficulties Questi-

onnaire (SDQ) nach einer stationären (A+B) oder ambulanten (C+D) Intervention zur Therapie der Adipositas. Die





A B

D C

67

3.3.4 Längerfristige Effekte der Interventionen im Settingvergleich

3.3.4.1 Längerfristige Effekte auf den Body-Mass-Index (BMI)

Ein Vergleich der in unterschiedlichen Behandlungssettings erzielten längerfristigen Effekte

auf den BMI-SDS ist wegen der sehr hohen Drop-out- und Loss-to-Follow-up-Raten mit Ver-


lanten Setting mittels ITT-Analyse nicht durchzuführen. Die pP-Analyse deutet eine Verbes-

serung des BMI-SDS bei etwa einem Drittel der nachuntersuchten stationären und etwa der

Hälfte der nachuntersuchten ambulanten Patienten an. Ohne Kenntnis der Daten einer un-

behandelten Kontrollgruppe sind diese Ergebnisse jedoch nicht verlässlich zu bewerten.

Abb. 30: Längerfristige Effekte einer stationären (A+B) oder ambulanten (C+D) Intervention zur Therapie der

Adipositas auf den Body-Mass-Index (BMI-SDS) berechnet mit dem Intention-to-Treat (ITT)-Ansatz (A+C) bzw.

dem per Protokoll (pP)-Ansatz (B+D). Die Daten beruhen auf Beobachtungen bei 167 Patienten im stationären

Setting (19 % von 875 initial rekrutierten Teilnehmern) und 358 Patienten im ambulanten Setting (34 % von 1041

initial rekrutierten Teilnehmern). Torten- und Kreisdiagramme beginnen bei 0° (12 Uhr) mit dem Anteil de r Patien-

ten, die sich nach Therapieende verschlechtert hatten

A B

D C

68

3.3.4.2 Längerfristige Effekte auf die Lebensmittelauswahl

3.3.4.2.1 Auswahlhäufigkeit günstiger Lebensmittel Zwei Jahre nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings Ver-

besserungen der Auswahlhäufigkeit „günstiger" Lebensmittel um mehr als 0,2 Standardab-

weichungen bei etwa einem Drittel der Patienten. Die hohe Drop-out. und Loss-to-Follow-up-

Rate mit Verlust der Daten von 74 % der eingeschlossenen Patienten im stationären und 73

% im ambulanten Setting lässt einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht zu.

Abb. 31: Längerfristige Effekte auf die Häufigkeit, mit der "günstige" Lebensmittel nach einer stationären (A+B)






A B

D C

69

3.3.4.2.2 Auswahlhäufigkeit ungünstiger Lebensmittel Zwei Jahre nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings Ver-

besserungen der Auswahlhäufigkeit „ungünstiger" Lebensmittel um mehr als 0,2 Standard-

abweichungen bei etwas mehr als einem Drittel der Patienten. Die hohe Drop-out- und Loss-

to-Follow-up-Rate mit Verlust der Daten von 74 % der eingeschlossenen Patienten im statio-

nären und 73 % im ambulanten Setting lässt einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht

zu.

Abb. 32: Längerfristige Effekte auf die Häufigkeit, mit der „ungünstige" Lebensmittel nach einer stationären (A+B)






A B

D C

70

3.3.4.3 Längerfristige Effekte auf das Essverhalten

3.3.4.3.1 Kognitive Kontrolle des Essverhaltens Zwei Jahre nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings Ver-

besserungen und Verschlechterungen der kognitiven Kontrolle des Essverhaltens bei etwa

der Hälfte der Patienten. Die hohe Drop-out- und Loss-to-Follow-up-Rate mit Verlust der Da-

ten von 86 % der eingeschlossenen Patienten im stationären und 56 % im ambulanten Set-

ting lässt einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht zu.

Abb. 33: Längerfristige Effekte auf die kognitive Kontrolle des Essverhaltens nach einer stationären (A+B) oder








den konnten

A B

D C

71

3.3.4.3.2 Flexible Kontrolle des Essverhaltens Zwei Jahre nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings Ver-

besserungen und Verschlechterungen der flexiblen Kontrolle des Essverhaltens bei etwa der




Abb. 34: Längerfristige Effekte auf die flexible Kontrolle des Essverhaltens nach einer stationären (A+B) oder








den konnten

A B

D C

72

3.3.4.3.3 Rigide Kontrolle des Essverhaltens Zwei Jahre nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse bei etwa einem Viertel der stationär

behandelten und bei etwa zwei Fünftel der ambulant behandelten Patienten Verbesserungen

der rigiden Kontrolle des Essverhaltens, Verschlechterungen wurden bei etwa einem Drittel

der stationär und einem Viertel der ambulant behandelten festgestellt. Die hohe Drop-out-

und Loss-to-Follow-up-Rate mit Verlust der Daten von 75 % der eingeschlossenen Patienten

im stationären und 73 % im ambulanten Setting lässt einen Settingvergleich mittels ITT-

Analyse nicht zu.

Abb. 35: Längerfristige Effekte auf die rigide Kontrolle des Essverhaltens nach einer stationären (A+B) oder am-








konnten

A B

D C

73

3.3.4.3.4 Störbarkeit des Essverhaltens Zwei Jahre nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse nur bei etwa einem Viertel der Pati-

enten im stationären Setting und bei einem Fünftel der Patienten im ambulanten Setting Ver-

besserungen der Störbarkeit des Essverhaltens; neutrale Effekte und Verschlechterungen

waren relativ häufiger. Die pP-Analysen der kurz- und mittelfristigen Änderungen hatten ähn-

liche Ergebnisse gezeigt (vgl. 3.3.2.3.4 und Abb. 10; 3.3.3.3.4 und Abb. 23). Die hohe Drop-




Abb. 36: Längerfristige Effekte auf die Störbarkeit des Essverhaltens nach einer stationären (A+B) oder ambulan-

ten (C+D) Intervention zur Therapie der Adipositas. Die Prozentzahlen wurden berechnet mit dem Intention-to-







ten

A B

D C

74

3.3.4.4 Längerfristige Effekte auf das Bewegungs- und Freizeitverhalten

3.3.4.4.1 Häufigkeit von Sport und Bewegung Zwei Jahre nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings bei

jeweils etwa der Hälfte der Patienten Verbesserungen (erhöhte Anzahl der Tage pro Woche,

an denen die Kinder und Jugendlichen mindestens 1 Std. körperlich aktiv waren) bzw. neut-

rale Effekte und Verschlechterungen des Sport- und Bewegungsverhaltens. Die hohe Drop-




Abb. 37: Längerfristige Effekte auf die Häufigkeit von Sport und Bewegung (Anzahl der Tage pro Woche mit

mindestens 1 Std. körperlicher Aktivität) nach einer stationären (A+B) oder ambulanten (C+D) Intervention zur

Therapie der Adipositas. Die Prozentzahlen wurden berechnet mit dem Intention-to-Treat (ITT)-Ansatz (A+C)

bzw. dem per Protokoll (pP)-Ansatz (B+D). Die Daten beruhen auf Beobachtungen bei 215 von 875 initial rekru-

tierten Patienten im stationären Setting und 283 von 1041 initial rekrutierten Patienten im ambulanten Setting.

Torten- und Kreisdiagramme beginnen bei 0° (12 Uhr) mit dem Anteil der Patienten, die sich nach Therapieende

verschlechtert hatten

A B

D C

75

3.3.4.4.2 Häufigkeit von Fernseh- und Videokonsum Zwei Jahre nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse bei etwa der Hälfte der stationär be-

handelten und etwa einem Drittel der ambulant behandelten Patienten eine Verbesserung

des Fernseh- und Videokonsums gegenüber den Werten vor Therapie (geringere Anzahl der

Stunden pro Tag, die vor Fernseh- und Videogeräten verbracht werden, um mindestens 0,2

Standardabweichungen). Die pP-Analysen der kurz- und mittelfristigen Änderungen hatten

bereits ähnliche Ergebnisse gezeigt (vgl. 3.3.2.4.2 und Abb. 12; vgl. 3.3.3.4.2 und Abb. 25).

Die hohe Drop-out- und Loss-to-Follow-up-Rate mit Verlust der Daten von 74 % der einge-

schlossenen Patienten im stationären und 72 % im ambulanten Setting lässt einen Setting-

vergleich mittels ITT-Analyse nicht zu.

Abb. 38: Längerfristige Effekte auf die Häufigkeit von Fernseh- und Videokonsum (Stunden pro Tag) nach einer






A B

D C

76

3.3.4.4.3 Häufigkeit von Computernutzung Zwei Jahre nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings bei

einem überwiegenden Anteil der Patienten eine Verschlechterung (mehr Stunden pro Tag

vor dem Computer). Die Werte hatten sich gegenüber der pP-Analyse der kurz- und mittel-

fristigen Änderungen weiter verschlechtert (vgl. 3.3.2.4.3 und Abb. 13; vgl. 3.3.3.4.3 und

Abb. 26). Die hohe Drop-out- und Loss-to-Follow-up-Rate mit Verlust der Daten von 75 %

der eingeschlossenen Patienten im stationären und 73 % im ambulanten Setting lässt einen

Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht zu.

Abb. 39: Längerfristige Effekte auf die Häufigkeit der Computernutzung (Stunden pro Tag) nach einer stationären






A B

D C

77

3.3.4.5 Längerfristige Effekte auf die gesundheitsbezogene Lebensqualität

3.3.4.5.1 KIDSCREEN-10-Index (generisch) Zwei Jahre nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings bei

etwa der Hälfte der Patienten Verbesserungen der generischen Lebensqualität um mindes-

tens 0,2 Standardabweichungen. Die hohe Drop-out- und Loss-to-Follow-up-Rate mit Verlust


ten Setting lässt einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht zu.

Abb. 40: Längerfristige Effekte auf die generische Lebensqualität (KIDSCREEN-10-Index) nach einer stationären






A B

D C

78

3.3.4.5.2 KINDL-Adipositas-Modul (Adipositas-spezifisch) Zwei Jahre nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse in beiden Behandlungssettings bei

etwa zwei Drittel der Patienten Verbesserungen der Adipositas-spezifischen Lebensqualität,

neutrale Effekte und Verschlechterungen bei etwa einem Drittel. Die pP-Analysen der kurz-

und mittelfristigen Änderungen hatten bereits ähnliche Ergebnisse gezeigt (vgl. 3.3.2.5.2 und

Abb. 15; vgl. 3.3.3.5.2 und Abb. 28). Die hohe Drop-out- und Loss-to-Follow-up-Rate mit

Verlust der Daten von 77 % der eingeschlossenen Patienten im stationären und 74 % im

ambulanten Setting lässt einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse nicht zu.

Abb. 41: Längerfristige Effekte auf die Adipositas-spezifische Lebensqualität (gemessen mit dem KINDL®-






A B

D C

79

3.3.4.5.3 Psychische Auffälligkeiten im SDQ Zwei Jahre nach Therapieende zeigte eine pP-Analyse bei etwas mehr als der Hälfte der

stationär behandelten und bei etwa zwei Drittel der ambulant behandelten Patienten Verbes-

serungen im Screening auf psychische Auffälligkeiten mittels SDQ. Die hohe Drop-out- und

Loss-to-Follow-up-Rate mit Verlust der Daten von jeweils 75 % der eingeschlossenen Pati-

enten im stationären und ambulanten Setting lässt einen Settingvergleich mittels ITT-Analyse

nicht zu.

Abb. 42: Längerfristige Effekte auf die Häufigkeit psychischer Auffälligkeiten im Strengths and Difficulties Questi-

onnaire (SDQ) nach einer stationären (A+B) oder ambulanten (C+D) Intervention zur Therapie der Adipositas. Die





A B

D C

80

3.4 Prädiktorenanalyse: Wovon hängt das Therapieergebnis ab?

3.4.1 Somatische und psychosoziale Ausgangssituation

3.4.1.1 Kurz-, mittel- und längerfristiger Erfolg im ambulanten Setting

Prädiktoren des kurzfristigen ambulanten Erfolgs in der Intention-to-Treat (ITT)-Analyse

(definiert als Reduktion des BMI-SDS um mindestens 0,2; Tab. 18) waren das Alter

[p=0,001; odds ratio (OR)=0,87 pro Lebensjahr (Konfidenzintervall {KI} 0,81 – 0,93)], ein

niedriger Ausgangs-BMI-SDS [p<0,001; OR=0,52 pro Standardabweichung (KI 0,38 – 0,71)],

die Hyperaktivitäts-Subskala des SDQ [p<0,001; OR=0,88 pro Score-Einheit (KI 0,83 – 0,94)]

und die Anzahl der Geschwister [p<0,01; OR=0,83 (KI 0,73 – 0,95)]. Keine Vorhersagekraft

wiesen der sozioökonomische Schichtindexscore nach Winkler, der Migrationsstatus, die

Störbarkeit des Essverhaltens, die Adipositas-spezifische Selbstwirksamkeit, der BMI der

Eltern und die elterliche Unterstützung aus Sicht der Kinder und Jugendlichen auf.

Der längerfristige Therapieerfolg in der ambulanten Intervention (ein Jahr nach Ende) hing

mit der SDS-Hyperaktivitäts-Subskala [p<0,05; OR=0,908 pro Score-Einheit (KI 0,842 –

0,979)], der elterlichen Unterstützung aus Sicht des Kindes und Jugendlichen (p<0,05;

OR=2,02 pro Score-Einheit) und dem sozioökonomischen Schicht-Index nach Winkler

(p<0,01; OR=1,107) zusammen. Keine Vorhersagekraft hatten Alter, Geschlecht, BMI-SDS

bei Therapiebeginn, Störbarkeit des Essverhaltens, Adipositas-spezifische Selbstwirksam-

keit, Migrationsstatus und elterlicher BMI.

Die per Protokoll (pP)-Analyse (Tab. 19) bestätigte diese Ergebnisse und identifizierte zu-

sätzlich ein niedrigeres Lebensalter und eine höhere Adipositas-spezifische Lebensqualität

als Prädiktor des mittelfristigen Erfolgs und einen niedrigeren Ausgangs-BMI-SDS als Prädik-

tor des längerfristigen Erfolgs. Im Teilkollektiv der ambulanten Patienten mit vollständigen

Daten zum Zeitpunkt T2 (pP) konnte zudem festgestellt werden, dass ein mittelfristiger Ab-

nahmeerfolg mit einer Steigerung der kognitiven und flexiblen Kontrolle des Essverhaltens

einherging. Eine höhere Störbarkeit des Essverhaltens war hingegen mit einem schlechteren

Abnahmeerfolg assoziiert.

3.4.1.2 Kurz-, mittel- und längerfristiger Erfolg im stationären Setting

Prädiktor des kurz- und mittelfristigen stationären Erfolgs in der ITT-Analyse war lediglich

der BMI-SDS bei Therapiebeginn [p<0,005; OR=0,56 pro Standardabweichung (KI 0,39 –

0,81)]. Der längerfristige Erfolg wurde statistisch signifikant lediglich durch das Geschlecht

81

determiniert: männliche Patienten waren seltener erfolgreich [p<0,05; OR=0,52 (KI 0,29 –

0,96)]. Die pP-Analyse ergab zusätzlich den Hinweis auf eine positive Prädiktorfunktion der

Adipositas-spezifischen Lebensqualität [p<0,05; OR=1,95 (KI 1,12 – 3,39)].

3.4.2 Therapieintensität

Stationär behandelte Patienten erhielten deutlich mehr Therapieeinheiten als ambulant be-

handelte Patienten (Tab. 6). Die Länge der Behandlungsdauer begünstigte den Therapieer-

folg für alle Katamnesezeiträume im ambulanten, aber nur kurzfristig im stationären Setting

(ITT-Analyse; Tab. 20). Die Gesamtzahl der Schulungseinheiten für Kinder und Jugendliche

war zwar signifikant positiv mit dem ambulanten Erfolg verknüpft, während stationär nur der

mittelfristige Erfolg beeinflusst wurde. Die Zahl der Schulungseinheiten für Eltern determi-

nierte weder ambulant den mittel- und längerfristigen noch stationär den kurz-, mittel- oder

längerfristigen Erfolg. Die Größenordnungen der Vorhersage des Therapieerfolgs durch

Kennzahlen der Therapieintensität waren insgesamt eher gering. Aufgrund der starken Kor-

relation zwischen den Dimensionen der Therapieintensität kann die relative Bedeutung der

einzelnen Schulungskomponenten zudem nicht abschließend beurteilt werden.

82

Tabelle 18: Prädiktoranalyse mittels multivariater binärer logistischer Regression. Als Prädiktoren

wurden neben Geschlecht, Alter und Ausgangs-BMI-SDS diejenigen Variablen verwendet, die in ei-

nem der Zeitintervalle (kurzfristig, mittelfristig oder längerfristig) univariabel signifikant prädiktiv waren.

Behandlungserfolg wurde definiert als Verbesserung des BMI-SDS um mehr als 0,2, wobei fehlende

Messwerte als Therapieversager gewertet wurden (Intention-to-Treat-Analyse). Fettgedruckte p-Werte

weisen auf statistische Signifikanz der Prädiktorfunktion hin. Abkürzungen: E. = Einheit, 95 % KI = 95

% Konfidenzintervall, OR = odds ratio, p = statistische Irrtumswahrscheinlichkeit, SDQ Hyper = Score

der Subskala Hyperaktivität/Unaufmerksamkeit des Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ)

Ambulant (n = 964) Stationär (n = 754)

Prädiktorvariable OR [95% CI] p = OR [95% CI] p =

Kurzfristiger Erfolg (T 0→T1) Geschlecht (männlich) 1,347 [1,019-1,781] 0,0365 1,072 [0,730-1,574] 0,7223 Alter (Jahre) 0,879 [0,821-0,942] 0,0003 0,942 [0,848-1,046] 0,2620 BMI-SDS zum Zeitpunkt T0 (pro Einheit) 0,509 [0,369-0,703] 0,0000 0,555 [0,378-0,814] 0,0026 SDQ-Hyper (pro Einheit) 0,880 [0,825-0,938] 0,0001 0,997 [0,919-1,082] 0,9510 Geschwister (pro Geschwister) 0,831 [0,725-0,952] 0,0078 1,001 [0,854-1,173] 0,9929 Sozioökonomischer Statusscore (pro E.) 1,004 [0,968-1,041] 0,8416 1,013 [0,954-1,074] 0,6813 Adipositasbez. Lebensqualität (pro E.) 0,990 [0,793-1,237] 0,9329 0,950 [0,730-1,236] 0,7019 Mittelfristiger Erfolg (T 0→T2)

Geschlecht (männlich) 1,088 [0,786-1,504] 0,6118 0,910 [0,468-1,769] 0,7799 Alter (Jahre) 0,939 [0,868-1,016] 0,1155 0,931 [0,784-1,106] 0,4151 BMI-SDS zum Zeitpunkt T0 (pro Einheit) 1,070 [0,746-1,535] 0,7124 0,468 [0,235-0,935] 0,0314 SDQ-Hyper (pro Einheit) 0,919 [0,853-0,990] 0,0264 0,975 [0,844-1,126] 0,7311 Geschwister (pro Geschwister) 0,881 [0,751-1,035] 0,1235 0,939 [0,699-1,262] 0,6779 Sozioökonomischer Statusscore (pro E.) 1,051 [1,008-1,096] 0,0184 0,930 [0,836-1,033] 0,1748 Adipositasbez. Lebensqualität (pro E.) 1,242 [0,954-1,617] 0,1073 1,472 [0,906-2,390] 0,1182 Längerfristiger Erfolg (T 0→T3)

Geschlecht (männlich) 1,302 [0,920-1,843] 0,1370 0,524 [0,286-0,960] 0,0366 Alter (Jahre) 0,909 [0,834-0,992] 0,0320 0,890 [0,771-1,027] 0,1102 BMI-SDS zum Zeitpunkt T0 (pro Einheit) 0,596 [0,399-0,890] 0,0115 0,779 [0,440-1,381] 0,3930 SDQ-Hyper (pro Einheit) 0,841 [0,773-0,914] 0,0000 0,962 [0,850-1,089] 0,5392 Geschwister (pro Geschwister) 0,867 [0,728-1,031] 0,1071 1,065 [0,837-1,355] 0,6091 Sozioökonomischer Statusscore (pro E.) 0,979 [0,936-1,025] 0,3630 1,060 [0,978-1,150] 0,1576 Adipositasbez. Lebensqualität (pro E.) 1,137 [0,856-1,512] 0,3753 1,386 [0,923-2,081] 0,1160

83

Tabelle 19: Prädiktoranalyse mittels multivariater binärer logistischer Regression. Als Prädiktoren

wurden neben Geschlecht, Alter und Ausgangs-BMI-SDS diejenigen Variablen verwendet, die in ei-

nem der Zeitintervalle (Kurzfristig, mittelfristig oder längerfristig) univariabel signifikant prädiktiv waren.

Behandlungserfolg wurde definiert als Verbesserung des BMI-SDS um mehr als 0,2, wobei fehlende

Messwerte ignoriert wurden (per Protokoll-Analyse). Fettgedruckte p-Werte weisen auf statistische

Signifikanz der Prädiktorfunktion hin. Abkürzungen: E. = Einheit, 95 % KI = 95 % Konfidenzintervall,

OR = odds ratio, p = statistische Irrtumswahrscheinlichkeit, SDQ Hyper = Score der Subskala Hyper-

aktivität/Unaufmerksamkeit des Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ)

Ambulant Stationär

Prädiktorvariable OR [95% KI] p = OR [95% KI] p = Kurzfristiger Erfolg (T 0→T1) Ambulant (n = 855) Stationär (n = 680) Geschlecht (männlich) 1,276 [0,953-1,709] 0,1020 0,843 [0,502-1,414] 0,5171 Alter (Jahre) 0,854 [0,794-0,918] 0,0000 0,938 [0,813-1,082] 0,3776 BMI-SDS zum Zeitpunkt T0 (pro Einheit) 0,506 [0,362-0,706] 0,0001 0,416 [0,246-0,703] 0,0011 SDQ-Hyper (pro Einheit) 0,872 [0,815-0,934] 0,0001 1,054 [0,943-1,178] 0,3525 Geschwister (pro Geschwister) 0,814 [0,706-0,939] 0,0048 1,074 [0,866-1,333] 0,5156 Sozioökonomischer Statusscore (pro E.) 1,009 [0,971-1,049] 0,6409 0,983 [0,907-1,065] 0,6697 Adipositasbez. Lebensqualität (pro E.) 1,017 [0,805-1,284] 0,8878 1,114 [0,779-1,595] 0,5535

Mittelfristiger Erfolg (T 0→T2) Ambulant (n = 421) Stationär (n = 74) Geschlecht (männlich) 1,033 [0,691-1,544] 0,8742 0,688 [0,255-1,862] 0,4621 Alter (Jahre) 0,876 [0,791-0,970] 0,0109 0,966 [0,738-1,263] 0,7978 BMI-SDS zum Zeitpunkt T0 (pro Einheit) 1,141 [0,719-1,810] 0,5765 0,497 [0,158-1,560] 0,2310 SDQ-Hyper (pro Einheit) 0,910 [0,831-0,997] 0,0432 0,968 [0,789-1,186] 0,7512 Geschwister (pro Geschwister) 0,899 [0,730-1,108] 0,3183 1,147 [0,721-1,825] 0,5616 Sozioökonomischer Statusscore (pro E.) 1,053 [0,999-1,110] 0,0564 0,936 [0,785-1,116] 0,4634 Adipositasbez. Lebensqualität (pro E.) 1,466 [1,066-2,016] 0,0187 1,560 [0,740-3,287] 0,2426

Längerfristiger Erfolg (T 0→T3) Ambulant (n = 337) Stationär (n = 150) Geschlecht (männlich) 1,136 [0,723-1,785] 0,5804 0,337 [0,155-0,734] 0,0062 Alter (Jahre) 0,895 [0,797-1,006] 0,0627 1,072 [0,896-1,283] 0,4456 BMI-SDS zum Zeitpunkt T0 (pro Einheit) 0,475 [0,273-0,827] 0,0085 1,026 [0,511-2,058] 0,9432 SDQ-Hyper (pro Einheit) 0,848 [0,765-0,940] 0,0017 0,998 [0,855-1,164] 0,9804 Geschwister (pro Geschwister) 1,075 [0,842-1,373] 0,5630 0,980 [0,716-1,343] 0,9018 Sozioökonomischer Statusscore (pro E.) 0,971 [0,909-1,036] 0,3728 1,019 [0,907-1,145] 0,7504 Adipositasbez. Lebensqualität (pro E.) 1,138 [0,790-1,639] 0,4872 1,945 [1,116-3,391] 0,0189

84

Tabelle 20: Analyse der Prädiktion des kurzfristigen, mittelfristigen und längerfristigen Behandlungser-

folgs (definiert als Verbesserung des BMI-SDS um mehr als 0,2) mittels univariater binärer logistischer

Regression, adjustiert für Geschlecht, Alter, Ausgangs-BMI-SDS, SDQ Hyper (= Score der Subskala

Hyperaktivität/Unaufmerksamkeit des Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ) und sozioöko-

nomischen Statusscore. Fehlende Messwerte wurden ignoriert (per Protokoll-Analyse). Fettgedruckte

p-Werte weisen auf statistische Signifikanz der Prädiktorfunktion hin. Abkürzungen: 95 % KI = 95 %

Konfidenzintervall, OR = odds ratio, p = statistische Irrtumswahrscheinlichkeit

Ambulant (n = 902) Stationär (n = 775)

Prädiktorvariable OR [95 % KI] p = OR [95 % KI] p =

kurzfristiger Erfolg (T 0→T1)

Dauer der Behandlung (pro Monat) 1,090 [1,056-1,124]

(n = 870)

0,00000 5,634 [2,855-11,117]

(n = 714)

0,00000

Therapieeinheiten gesamt (pro TE) 1,002 [1,000-1,003] 0,068 1,002 [1,000-1,004] 0,042

Therapieeinheiten Eltern 1,007 [1,000-1,014] 0,055 0,884 [0,773-0,966] 0,010

Therapieeinheiten Kinder/Jugendl. 1,002 [1,000-1,004] 0,002 1,002 [1,000-1,004] 0,033

Psychologische Therapieeinheiten Kinder/Jugendliche

1,019 [1,002-1,037] 0,026 1,039 [1,012-1,066] 0,004

Therapieeinheiten „Ernährung" Kin-der/Jugendliche

0,999 [0,820-1,015] 0,630 1,001 [0,998-1,004] 0,651

Therapieeinheiten „Bewegung" Kin-der/Jugendliche

1,005 [1,001-1,009] 0,013 1,010 [1,005-1,015] 0,00045

mittelfristiger Erfolg (T 0→T2)


(n = 870)

0,00000 0,771 [0,382-1,558]

(n = 714)

0,469





1,033 [1,014-1,052] 0,00046 0,964 [0,921-1,008] 0,108


1,003 [0,997-1,009] 0,345 0.961 [0,943-0,979] 0,00003


1,008 [1,003-1,012] 0,00050 0,969 [0,957-0,980] 0,00000

längerfristiger Erfolg (T 0→T3)


(n = 870)

0,00008 1,187 [0,775-1,818]

(n = 714)

0,431





1,036 [1,016-1,056] 0,00033 0,998 [0,968-1,028] 0,887


0,997 [0,990-1,005] 0,454 1,006 [1,002-1,011] 0,007


1,010 [1,006-1,015 0,00001 1,002 [0,995-1,010] 0,530

85

4. Diskussion

4.1 Daten des Studienkollektivs zum Zeitpunkt T0

Die EvAKuJ-Studie war angelegt als nichtkontrollierte multizentrische Kohortenstudie und

wurde zwischen Juli 2005 und Juli 2010 durchgeführt. Grundlage für die einbezogenen Zent-

ren war eine Clusteranalyse der Therapieanbieter (vgl. Tab. 4), die sich in sechs Angebots-

gruppen unterteilen ließen. Aus den über 400 kontaktierten Zentren erklärten sich 135 zur

Teilnahme bereit. 52 Anbieter wurden per Los ermittelt, 48 Zentren nahmen schließlich aktiv

an der Studie teil.

Die Ausgangsuntersuchungen der Patienten bei Therapiebeginn (Zeitpunkt T0) ergaben ei-

nen gegenüber der Altersnorm je nach Behandlungscluster deutlich erhöhten Anteil extrem

adipöser Patienten. So hatte etwa die Hälfte der Patienten im stationären Cluster bzw. Set-

ting einen BMI-SDS >99,5. Perzentile (Tab. 4). Dennoch wurde insgesamt nur bei jedem

zweiten Patienten – und unabhängig vom Behandlungssetting – eine dem Übergewichtssta-

tus angemessene weiterführende Diagnostik gemäß geltender Leitlinien durchgeführt (s.

auch Tab. 12).

Die Teilnehmer der EvAKuJ-Studie unterschieden sich von den (Methoden-spezifischen)

Referenzpopulationen in der Verteilung des sozioökonomischen Status (siehe Kap. 3.2.2),

nicht aber im Essverhalten, ihre generische Lebensqualität war erniedrigt, die Häufigkeit

psychischer Auffälligkeiten erhöht, sie trieben weniger Sport und bewegten sich weniger,

sahen dafür mehr Fern und Videos oder saßen vor dem PC. Im Vergleich zwischen den Be-

handlungssettings waren stationär behandelte Patienten im Mittel älter, hatten einen höheren

BMI-SDS und eine stärker reduzierte Lebensqualität, wiesen aber erstaunlicherweise deut-

lich seltener eine Dyslipidämie auf. Diese Beobachtung entzieht sich einer schlüssigen biolo-

gisch-medizinischen Erklärung, könnte aber auf eine mangelnde präanalytische Sorgfalt bei

der Blutentnahme im ambulanten Setting hinweisen. Zu bedenken ist in diesem Kontext

auch, dass der Nachweis einer Dyslipidämie bei adipösen Kindern und Jugendlichen mögli-

cherweise eine Kostenübernahme für ambulante Schulungsprogramme durch die gesetzli-

che Krankenversicherung begründet (vgl. [BZgA 2005]).

4.2 Verlaufsanalysen

Im Verlauf der Studie sollten Daten zu vier Messzeitpunkten erhoben werden: zu Beginn und

am Ende der Maßnahme sowie 12 und 24 Monate nach Behandlungsende. Eine Fallzahlbe-

rechnung (Poweranalyse) war nicht durchgeführt worden. Die im Studienprotokoll dargestell-

86

ten Fallzahlplanungen für die Folgeuntersuchungen konnten aufgrund des geringen Rück-

laufs nicht realisiert werden. Der „Drop-out" bzw. „Loss-to-Follow-up" stellt somit das zentrale

Problem für die statistische Analyse und die Interpretation der Befunde der EvAKuJ-Studie

dar. Wenn die Drop-out-Rate bis Ende der Therapie mit knapp 10 % als „zufriedenstellend"

einzuschätzen ist, sind die Raten für den „Loss-to-Follow-up" zu den verschiedenen Mess-

zeitpunkten insgesamt zu hoch, um eine aussagekräftige Analyse der Verlaufsdaten durch-

führen zu können. Offenbar gelang es nicht, die Patienten nach der Therapie im erforderli-

chen Maß an die jeweilige Institution zu binden. Damit sind jedoch wichtige Voraussetzungen

für eine Durchführung langfristiger Evaluationen von Maßnahmen zur Adipositastherapie

nicht erfüllt.

Mögliche Gründe für diesen Datenverlust können im Desinteresse der betroffenen Familien

an einer Nachuntersuchung liegen, an einer damit verbundenen sozialen Diskriminierung, an

der schlechten Anbindung der Familien an Therapieangebote, an einem geringen Engage-

ment der Zentren oder an einer Instabilität der Therapieangebote. Für eine derartige Instabili-

tät gibt es konkrete Anhaltspunkte: 6 der teilnehmenden Einrichtungen wurden während der

Laufzeit der Studie komplett geschlossen, 5 Einrichtungen boten zum Ende der Studienlauf-

zeit keine Adipositastherapie mehr an, 7 Einrichtungen hatten einschneidende Personalver-

änderungen erlebt (neue Leitung, neues Team etc.), so dass an der Einrichtung keine Infor-

mationen über die EvAKuJ-Studie mehr verfügbar waren und insbesondere die zuvor einge-

schlossenen Patienten nicht mehr identifiziert werden konnten. Weitere 7 Einrichtungen teil-

ten mit, dass entgegen der initialen Einschätzung vor der Rekrutierung der Aufwand der

Nachuntersuchung nicht zu leisten ist.

Die Daten bzw. Stichproben der Studie unterliegen somit einer mehrfachen Selektion: Die

Motivation zur Teilnahme von Einrichtungen wird durch die Erwartung einer positiven Bewer-

tung, einer Sichtbarkeit des Angebots und damit verbundener wirtschaftlicher Interessen

mitbestimmt. Die Behandlungseinrichtungen mussten einen unterschiedlich hohen Aufwand

betreiben, um Langzeitdaten ihrer Patienten zu erlangen. So war es für stationäre Therapie-

einrichtungen, die Patienten aus zum Teil weit entfernten Regionen betreuen, viel schwieri-

ger Langzeitdaten zu generieren als für ambulante Therapiezentren, die Patienten aus der

näheren Umgebung betreuen. Der Aufwand bei der Datenerhebung führte zu einem zum Teil

gravierend unvollständigen Datenrücklauf und einem unvollständigen Datensatz. Reaktive

Effekte aufgrund der Teilnahme an der Studie im Sinne von Erwartungen der teilnehmenden

Einrichtungen und einer Anpassung oder Optimierung des eigenen Angebots sind zu erwar-

ten und sehr wahrscheinlich. Insgesamt stellt die Stichprobe eine hoch selektive Auswahl

aus dem gesamten Angebot dar. Die fehlende Dokumentation der Gründe für fehlende Da-

87

ten, die unterschiedlichen Routinen und das nachlassende Engagement in den Einrichtun-

gen führten dazu, dass der Datensatz sehr heterogen ist. Hinzu kommt, dass bestimmte

Zielgruppen nur schwer erreichbar sind und relevante Anbieter keinen Nutzen in einer Teil-

nahme an der Studie sahen.

4.2.1 Primärer Therapieerfolg (Reduktion des BMI-SDS)

Da speziell im stationären Setting viele Patienten nicht nachuntersucht wurden und die Ver-

teilung der fehlenden Fälle nicht zufällig ist, sind Vergleiche zwischen den Behandlungsset-

tings oder gar den Behandlungsclustern ein oder zwei Jahre nach Therapieende zumindest

problematisch, wenn nicht völlig unmöglich. Je höher die Drop-out-Rate in der Katamnese,

desto „besser“ wird möglicherweise die in der Studie gemessene Veränderung des BMI-SDS

sein, da Kinder und Jugendliche im Loss-to-Follow-up eher keinen Erfolg haben (im Gegen-

satz zu Kindern und Jugendlichen, die zu Verlaufsuntersuchungen bereit sind). Daher ist die

mittlere Veränderung des BMI-SDS immer nur zusammen mit der Loss-to-Follow-up-Rate zu

interpretieren.

Werden Fälle von Drop-out und Loss-to-Follow-up im Sinne der ITT-Analyse als Therapie-

versagen gewertet, ergibt sich eine erschreckend niedrige längerfristige Erfolgsrate stationä-

rer wie ambulanter Interventionen. Der nur relativ zufriedenstellende kurzfristige Effekt (in 56

% der Fälle eine Reduktion des BMI-SDS um mindestens 0,2) kann nicht aufrechterhalten

werden. Zum Zeitpunkt T2 erreichen nur noch 13 % der Teilnehmer diese Reduktion, zum

Zeitpunkt T3 14 %. Demnach muss man davon ausgehen, dass mittelfristig bis zu 87 % und

längerfristig bis zu 84 % der Kinder und Jugendlichen nicht die angestrebte BMI-SDS-

Reduktion erreichen.

Kurzfristige Effekte (BMI-SDS-Reduktion um mindestens 0,2; ITT-Analyse) wurden bei 80 %

der Patienten im stationären Setting und bei 35 % der ambulant behandelten Patienten ge-

sehen. Mittelfristig lag der Loss-to-Follow-up bei stationären Patienten bei etwa 90 %. Eine

ITT-Analyse war auf dieser Datengrundlage nicht mehr sinnvoll. Ob der mittels pP-Analyse

ermittelte Erfolgsanteil (im stationären Setting 60 %, ambulant 47 %) durch die Intervention

bedingt ist oder sich der BMI-SDS bei einer unbehandelten Kontrollgruppe über eine Beo-

bachtungszeit von 1,2 bis 2 Jahren ähnlich entwickelt hätte, kann nicht beurteilt werden.

Längerfristig lag der Loss-to-Follow-up stationär bei 81 %, ambulant bei 66 %. Auch hier war

eine aussagekräftige ITT-Analyse daher nicht möglich und die pP-Erfolgsanalyse ist wegen

der fehlenden Kontrollgruppe nicht valide genug. Insbesondere sind aus den zur Verfügung

stehenden Daten keine signifikanten Unterschiede in der Effektivität stationärer und ambu-

lanter Maßnahmen abzuleiten. Insgesamt erscheinen die Effekte der Interventionen aber

88

wenig zufriedenstellend: 40 % der Kinder und Jugendlichen erreichen bereits während der

Therapie keine ausreichende BMI-Reduktion, danach steigt dieser Anteil auf mindestens 50

% (bis 90 %) an.

Bei der Dateninterpretation ist zu bedenken, dass es sich bei der EvAKuJ-Studie nicht um

eine randomisierte Studie handelt: Die Kinder und Jugendlichen wurden einer Behandlungs-

art nicht zufällig zugeordnet. Während für Alter, Geschlecht, Migrationshintergrund und Aus-

maß des Übergewichts ggf. noch kontrolliert werden könnte, da diese Variablen erfasst wur-

den, kann dies für eine unter Umständen sehr wichtige Variable nicht geschehen, die Motiva-

tionslage. Die Motivation von Kind, Jugendlichen und Eltern ist entscheidend in der Behand-

lung der Adipositas, lässt sich jedoch bisher kaum standardisiert erfassen. Es ist auch wahr-

scheinlich, dass sich die Motivationslage zwischen den Patienten einzelner Therapieeinrich-

tungen deutlich unterschied. So wurden adipöse Patienten stationären Therapieeinrichtun-

gen zugewiesen, ohne dass diese eine Motivationsüberprüfung durchführten, während einige

ambulante Therapieeinrichtungen eine Motivationsüberprüfung vor Therapiebeginn verlang-

ten.

Die Patientengruppen in den einzelnen Clustern (und damit auch in den beiden Behand-

lungssettings) unterschieden sich bereits vor der Behandlung, was eine Überprüfung der

Wirksamkeit in den einzelnen Clustern schwierig macht (Motivation, Alter, Schwere des

Übergewichts) [Reinehr et al. 2009]. Die einzelnen Therapieangebote unterscheiden sich in

ihren Maßnahmen und Therapieelementen, ihrer Ausstattung und Finanzierung und in den

versorgten Patienten, ihrem sozialem Hintergrund, und vermutlich auch in ihrer Teilnahme-

motivation. Die genauen Unterschiede im therapeutischen Prozedere zwischen den Clustern

(Therapieintensität und Therapieausrichtung) sind nicht bekannt, scheinen sich jedoch nur

unwesentlich voneinander abzuweichen. Lediglich das Cluster A (stationäre Rehabilitation)

zeigte eine deutlich kürzere Behandlungsdauer als alle anderen Cluster, während die Intensi-

tät der Behandlung ähnlich war. Hinzu kommt, dass keine Behandlungssäule (Ernährung,

Bewegung oder Psychosoziales) in einem Cluster alleine durchgeführt wurde, so dass im

Prinzip nur multidisziplinäre Behandlungsansätze evaluiert wurden. Aus diesem Grund ist die

Annahme, dass aufgrund unterschiedlicher thematischer Schwerpunkte in den Clustern un-

terschiedliche Erfolgsraten zu erwarten sind, nicht zu überprüfen. In diesem Fall müsste eine

detailliertere Prozessanalyse der einzelnen Behandlungsschritte erfolgen [Oakley et al.

2006], um durch Korrelationsanalysen zwischen Therapievariablen und Erfolgsraten wenig

sichere Erkenntnis gewinnen.

89

Nachuntersuchungen der Patienten ein und zwei Jahre nach Therapieende lassen eine Ana-

lyse zu, in welchem Maß der am Ende der Therapie erzielte – kurzfristige – Effekt (der im

stationären Setting stärker als im ambulanten Setting zu beobachten war) aufrecht erhalten

werden kann. Eine Gewichtsreduktion ein Jahr nach Ende der Intervention bedeutet z.B. für

eine stationäre Rehabilitation 1,1 Jahre nach Beginn der Intervention, für die meisten ambu-

lanten Einrichtungen jedoch 2 Jahre nach Beginn der Intervention. Dieser Aspekt ist insofern

wichtig, da eine kurzfristige Gewichtsreduktion meist möglich ist, die Schwierigkeit jedoch

darin besteht eine langfristige Gewichtsreduktion zu erzielen. Am Ende der Behandlung sind

daher kurzfristige Behandlungsansätze (z. B. stationäre Rehabilitation) im Vorteil gegenüber

langfristigen, ambulanten Therapieansätzen, die das Problem einer langfristigen Gewichts-

reduktion am Therapieende bereits beinhalten. Ein Jahr nach Ende der Intervention tritt das-

selbe Problem auf, da die Beobachtungszeit in langfristigen (ambulanten) Therapiepro-

grammen doppelt so lang ist wie in kurzfristigen Therapieprogrammen.

Ein statistisch aussagekräftiger Vergleich der mittel- und längerfristigen Verlaufsdaten zwi-

schen den Settings ist daher nicht möglich. Möglicherweise müssen aber Maßnahmen zur

Erfolgssicherung entwickelt und evaluiert werden, die es erlauben, die im stationären Setting

erzielbaren kurzfristigen Effekte längerfristig zu erhalten. Ein erster Versuch hierzu war je-

doch erfolglos [van Egmond-Fröhlich et al. 2006]. Ambulante Zentren haben im Vergleich zu

stationären bescheidenere Kurzzeiteffekte, die jedoch etwas länger aufrechterhalten werden

können. Dennoch ist auch die langfristige Erfolgsquote ambulanter Interventionen von 17 %

relativ gering und der Anteil der Patienten, deren BMI-SDS sich im Verlauf wieder erhöht, zu

hoch.

4.2.2 Veränderungen der Komorbidität nach Therapie

Eine Diagnostik bezüglich Komorbidität entsprechend den Leitlinien der AGA wird bisher nur

bei etwas mehr als der Hälfte der Patienten zu Beginn der Intervention dokumentiert, so dass

hier ein dringender Verbesserungsbedarf in der klinischen Versorgung besteht. Auch im Ver-

lauf wird nur bei einer Minderheit der Patienten Blutdruck, Lipide und Blutzucker dokumen-

tiert. Bei Patienten, bei denen eine vollständige Diagnostik durchgeführt wurde, zeigte sich

bei Therapieende (Zeitpunkt T1) eine deutliche Verbesserung des kardiovaskulären Risiko-

profils, insbesondere auch der Blutdruckwerte [Hoffmeister et al. 2011]. Die Nachuntersu-

chung ein Jahr nach Therapieende (Zeitpunkt T2) konnte mangels Daten nicht verlässlich

ausgewertet werden; in die Analyse gingen nur Patienten ein, bei denen eine komplette Dia-

gnostik durchgeführt wurde und bei denen alle entsprechenden Daten vorlagen.

90

Drop-out und Loss-to-Follow-up stehen somit als sehr deutliches Grundproblem der Auswer-

tung der Verlaufsdaten insbesondere bei der Beurteilung der kurz-, mittel- und längerfristigen

Veränderungen von Blutdruckwerten, Parametern des Fettstoffwechsels und des Kohlenhyd-

ratstoffwechsels unter bzw. nach Therapie im Vordergrund. Eine klinische Verbesserung

hypertoner Blutdruckwerte und einer Dyslipidämie durch die Interventionen erscheint mög-

lich. Bei wie vielen Betroffenen dies tatsächlich eingetreten ist, lässt sich dem zur Verfügung

stehenden Datenmaterial nicht entnehmen.

4.2.3 Veränderungen des Verhaltens nach Therapie

Veränderungen im Ernährungs-, Ess-, Medien- und Bewegungsverhalten sind angesichts der

hohen Rate von Patienten, die im Follow-up nicht mehr nachuntersucht werden konnten,

schwierig zu beurteilen. Soweit anhand der vorhandenen Daten (Tab. 13) Aussagen getrof-

fen werden können, muss festgestellt werden, dass eine nachhaltige und langfristige Ver-

besserung der Lebensmittelauswahl und des Nahrungsverzehrs im hier untersuchten Stu-

dienkollektiv mit dem verwendeten Befragungsinstrument nicht dokumentiert werden kann.

Bezüglich einer Verhaltensänderung bei der Ernährung können nur Aussagen über ca. ein

Drittel der Patienten getroffen werden. Eine Adipositastherapie hatte nur kurzfristig einen

(marginalen) Effekt auf die Lebensmittelauswahl: von etwa einem Drittel der behandelten

Patienten wurde eine Verbesserung berichtet (mindestens 0,2 Standardabweichungen mehr

günstige und weniger ungünstige Lebensmittel wurden ausgewählt). Die kurzfristigen Verän-

derungen des Essverhaltens betrafen eine Zunahme der Kontrolle – allerdings sowohl der

positiven (kognitiv, flexibel), als auch der negativen Kontrollmechanismen (rigide) – und der

Störbarkeit des Essverhaltens. Das Sport- und Bewegungsverhalten war kurzfristig durch

stationäre wie ambulante Interventionen positiv zu beeinflussen, TV- und Videokonsum so-

wie die Computernutzung eher nicht.

Mittel- und längerfristige Effekte konnten wegen hohem Drop-out und Loss-to-Follow-up nicht

mit dem ITT-Ansatz analysiert werden. Die pP-Analyse der Daten ergab keinen sicheren

Anhalt für eine effektive mittel- oder längerfristige Beeinflussung der Lebensmittelauswahl

durch stationäre oder ambulante Interventionen, da in beiden Settings Verbesserungen und

Verschlechterungen in ähnlichem Ausmaß beobachtet wurden. Dies betrifft im Übrigen alle

Parameter des Ess-, Sport-, Bewegungs- und Freizeitverhaltens. Insbesondere die Compu-

ternutzung verschlechterte sich in der pP-Analyse deutlich. Zur Interpretation dieser Daten

wären jedoch Kenntnisse über den Verlauf in einer unbehandelten Kontrollgruppe erforder-

lich, die wegen des vorgegebenen Designs der EvAKuJ-Studie nicht verfügbar sind. Es stellt

91

sich jedoch die Frage nach möglichen langfristigen Folgen eines sich während bzw. nach der

Therapie verschlechternden Gesundheitsverhaltens.

Beim Fernseh- und Videokonsum sind die zu beobachtenden positiven Effekte im Sinn einer

Verringerung bestenfalls vorübergehend, d. h. kurzfristig unter Therapie zu beobachten, um

sich nach Ende der Therapie wieder dem Ausgangsniveau anzunähern. Etwas stärkere kurz-

fristige Effekte lassen sich bei älteren Jungen und Mädchen sowie bei kurzer (stationärer)

Therapie beobachten. Bei der Computernutzung zeigte sich im Verlauf eine durchschnittliche

Steigerung des Umfangs der Computernutzung trotz der Adipositasbehandlung. Die etwas

unterschiedlichen Verläufe dieses Anstiegs in den verschiedenen Behandlungsmodalitäten

waren gering und unsystematisch und lassen keine Schlussfolgerung hinsichtlich besonderer

Effekte zu.

Da körperliche Aktivität und Inaktivität bzw. Medienkonsum einerseits deutliche Alterseffekte

zeigen, andererseits aber auch erheblichen gesamtgesellschaftlichen Veränderungen in den

letzten Jahren unterworfen sind, ist eine differenziertere Einschätzung der gefundenen Ver-

läufe aufgrund einer fehlenden Kontrollgruppe schwierig bzw. nicht möglich. So lässt sich

insbesondere nicht beurteilen, ob die ohnehin wenig erfolgreiche Entwicklung in diesem Be-

reich ohne Intervention möglicherweise noch problematischer ausgefallen wäre.

Eine nachhaltig positive Veränderung des Lebensstils scheint durch Adipositastherapie bei

Kindern und Jugendlichen somit bislang überwiegend nicht zu gelingen. Es sei jedoch an-

gemerkt, dass aktuell noch Forschungsbedarf in Bezug auf die zur Erfassung des Gesund-

heitsverhaltens eingesetzten Instrumente zu konstatieren ist [Mensink und Burger 2004].

4.2.4 Veränderungen der Lebensqualität nach Therapie

Bereits die Daten zu kurzfristigen Therapie-induzierten Veränderungen der Lebensqualität

sind wegen des initialen Drop-out von 52 % im stationären und 40 % im ambulanten Setting

mit einer ITT-Analyse nicht verlässlich auswertbar. Der kurzfristige Effekt stellt sich in der pP-

Analyse ambivalent dar. Ambulant zeigten etwa gleich viele Patienten Verbesserungen der

generischen gesundheitsbezogenen Lebensqualität wie Verschlechterungen. Im stationären

Setting zeigten sich geringfügig mehr deutliche Verbesserungen. Die Adipositas-spezifische

Lebensqualität war unmittelbar nach stationärer wie nach ambulanter Intervention überwie-

gend verbessert, der SDQ-Gesamtproblemwert für psychische Auffälligkeiten tendenziell

gebessert. Mittel- und längerfristige ITT-Analysen waren wegen hohem zusätzlichem Loss-

to-Follow-up nicht durchführbar, in der pP-Analyse zeigten sich keine relevanten Änderungen

der Therapieeffekte über die Zeit.

92

Es wäre zur Dateninterpretation wichtig, den Verlauf dieser Parameter in einer unbehandel-

ten Kontrollgruppe heranziehen zu können und die Variabilität der Messungen bei in größe-

rem zeitlichem Abstand wiederholten Messungen zu kennen. Verlässliche Rückschlüsse auf

eine anhaltend positive Veränderung der gesundheitsbezogenen Lebensqualität lassen sich

aus den vorliegenden Daten nicht ableiten.

Die Gründe dafür liegen einerseits in typischen Unschärfen der Berichterstattung zur Le-

bensqualität im Rahmen klinischer Studien, die bei zukünftigen Studien durch eine Anpas-

sung der Standardvorgaben für das Design, die Durchführung und die Darstellung in Publika-

tionen vermieden werden sollen [Calvert et al. 2011]. Andererseits gelang es bei den hier

dargestellten Ergebnissen den Berichterstattern nicht, die Kategorisierung erfolgreicher Ver-

änderungen (im Sinne von Respondern) anhand von standardabweichungsbezogenen Diffe-

renzen transparent zu machen. Es bleibt unklar, welche Standardabweichungen hierbei he-

rangezogen werden. Möglich wären z. B. Standardabweichungen einer Eichstichprobe bzw.

der Normalbevölkerung, die Standardabweichung der Stichprobe zu T0, die aus T0 und T1

gepoolte Standardabweichung der Stichprobe, oder die Standardabweichung der Differen-

zen [T0-T1] der Stichprobe.

Von zentraler Bedeutung ist diese fehlende Information bei der Beschreibung der Reduktion

des BMI-SDS. So könnten unter Umständen „Scheinerfolge“ generiert werden, wenn die

Stichprobe zu Beginn sehr homogen war und eine entsprechend geringe Standardabwei-

chung aufwies. Im umgekehrten Fall könnten starke individuelle BMI-Reduktionen nicht als

Erfolg gewertet werden, wenn es auf Grund einer heterogenen Stichprobe zu einer entspre-

chend großen Standardabweichung kommt.

Die Auswirkungen von Adipositasinterventionen erscheinen in der Datenanalyse der EvA-

KuJ-Studie enttäuschend gering. Auch hier könnte also die Frage nach möglichen langfristi-

gen Folgen einer sich während bzw. nach der Therapie verschlechternden gesundheitsbe-

zogenen Lebensqualität stellen und Forschungsbedarf in Bezug auf weitere Fragestellungen

sowie die zur deren Erfassung eingesetzten Instrumente zu konstatieren sein.

4.3 Prädiktoren des Therapieverlaufs

Hoher Drop-out und Loss-to-Follow-up und die bereits vor Therapiebeginn beobachtbaren

Unterschiede zwischen den Patienten im stationären und ambulanten Behandlungssetting

lassen eine verlässliche Interpretation insbesondere der mittel- und längerfristigen Prädiktion

93

des Erfolgs von stationärer Therapie nicht zu. Ein junges Lebensalter und ein niedriger

Schweregrad der Adipositas sagen den kurzfristigen und mittelfristigen ambulanten und den

kurzfristigen stationären Erfolg, nicht aber den längerfristigen ambulanten Erfolg vorher. Dies

würde einen frühen Behandlungsbeginn bei wenig betroffenen Kindern und Jugendlichen

nahelegen. Es ist jedoch anzunehmen, dass jüngere und weniger übergewichtige Kinder

einen günstigeren Spontanverlauf zeigen. Mit dieser Schlussfolgerung würde eine Auswei-

tung der Adipositastherapie auf eine Patientengruppe begründet, die nach noch immer gel-

tendem Konsens diese Interventionen am wenigsten benötigt [BZgA 2005].

Weder der sozioökonomische Status, noch der Migrationsstatus erwiesen sich als signifikan-

te Prädiktoren für den kurz-, mittel- oder längerfristigen Erfolg einer Adipositastherapie. Die

elterliche Unterstützung aus der Sicht der Kinder und Jugendlichen konnte nur als marginaler

Trend für den längerfristigen ambulanten Erfolg (p=0,02) nachgewiesen werden. Eine signifi-

kante längerfristige Erfolgsprädiktion durch die elterliche Unterstützung zu Behandlungsbe-

ginn wurde kürzlich für das stationäre Setting in Rehabilitationskliniken beschrieben [van

Egmond-Fröhlich et al. 2006]. In Bezug auf die untersuchten Variablen zur Lebensqualität

wurde nur ein minimal besserer mittel- und längerfristiger ambulanter Erfolg bei höherer Adi-

positas spezifischer Lebensqualität verzeichnet.

Ein geringer Wert der SDQ-Subskala „Hyperaktivität-Unaufmerksamkeit“ erwies sich im am-

bulanten Setting kurz-, mittel- und längerfristig als Erfolgsprädiktor. Kinder und Jugendliche

mit geringer Impulsivität und Unaufmerksamkeit haben eine fast doppelt so hohe Erfolgs-

wahrscheinlichkeit wie Kinder und Jugendliche mit mittlerer oder hoher Impulsivität und Un-

aufmerksamkeit. Dies bestätigt andere vorliegende Studien, in denen die Antwortinhibition im

computerbasierten Stopp-Signal Task gemessen wurde [Nederkoorn et al. 2006a, 2006b].

Zwischen Behandlungsintensität und dem Therapieerfolg hinsichtlich Ess- und Bewegungs-

verhalten konnte ein schwacher Zusammenhang zwischen der Anzahl der Therapieeinheiten

zum Thema Ernährung und einer Steigerung der kognitiven Kontrolle des Essverhaltens do-

kumentiert werden. Allerdings bezieht sich diese Steigerung auf beide Komponenten der

kognitiven Kontrolle, sowohl auf die als günstig einzuschätzende flexible Kontrolle, als auch

auf die als eher ungünstig zu bewertende rigide Kontrolle des Essverhaltens. Somit gelingt

es offenbar, durch den Umfang der Ernährungsschulung ein etwas stärker selbstkontrollier-

tes Essverhalten zu fördern, wobei aber gleichermaßen günstige wie ungünstige Tendenzen

verstärkt werden.

94

4.4. Internationaler Forschungsstand

Für die Literaturübersicht wurde in Medline und PsychInfo für die Jahre 2005 bis 2011 mit

den Suchstichworten Adipositas, Overweight, Children, Adolescent gesucht. Die Literatur-

analyse zeigt, dass dem Problem des Übergewichts und der Adipositas bei Kindern und Ju-

gendlichen in vielen Ländern übereinstimmend hohe Bedeutung beigemessen wird. Zur Epi-

demiologie, zur Pathogenese und zu den gesundheitlichen Risiken der Adipositas bei Kin-

dern und Jugendlichen liegen vielfältige Daten und Befunde vor. Die Studien beklagen den

deutlichen Anstieg der Prävalenz in den letzten zwanzig Jahren. Die verschiedenen medizi-

nischen und psychosozialen Probleme und Folgen werden dokumentiert (u. a. Reilly & Wil-

son, 2006; Wyllie, 2005), das Risiko für das Erwachsenenalter wird hervorgehoben (Dietz &

Robinson, 2005; Whitlock et al., 2005; Boon & Clydesdale, 2005; Gill et al., 2009).

Es besteht Konsens, dass Adipositas und Übergewicht einer multiplen Determination unter-

liegen. Dabei sind Einflüsse aus dem häuslichen, schulischen und Lebensumfeld besonders

bedeutsam. Risikofaktoren für die Entstehung einer Adipositas sind u. a. geringer sozialer

Status, elterliches Übergewicht, schnelle Gewichtszunahme im Kindesalter, geringe Bewe-

gung, starker Medienkonsum, Ernährungs- und Essgewohnheiten wie Fast-Food und Verän-

derung der städtischen Lebensweise (Isganaitis & Levitsky, 2008; Dietz et al., 2007; Flod-

mark et al., 2005). Lebensbedingungen und Umfeld, aber auch die Angebote der Nahrungs-

mittelindustrie sind entscheidende Einflussgrößen (Schwartz & Brownell, 2007; Skelton &

Beech, 2011; Swinburn, 2008).

Eine große Zahl von Übersichtsarbeiten, Leitlinien und Empfehlungen dokumentieren die

Dringlichkeit von Prävention und Therapie bei Übergewicht und Adipositas bei Kindern und

Jugendlichen (Whitlock et al., 2010, US Preventive Services Task Force; Wyllie, 2005; Reilly,

2006; Dietz & Robinson, 2005, Guidelines der American Academy of Pediatrics, American

Dietetic Association, and the National Association of Pediatric Nurse Practitioners). Für

Deutschland finden sich aktuelle Übersichten und Forderungen bei Böhler & Dziuk (2008),

Moß, Kunze & Wabitsch (2011) sowie Loss & Leitzmann (2011).

Drei aktuelle Cochrane-Reviews zur Behandlung und zur Prävention liegen vor:

• Das Cochrane-Review von Oude Luttikhuis et al. (2009) zur Behandlung der Adipositas

im Kindes- und Jugendalter schließt 64 Studien ein, 54 davon untersuchen Lebensstil-

programme (Diät, Bewegung, Verhaltensänderung). Es findet sich erwartungsgemäß

keine Evidenz für die Überlegenheit eines bestimmten Programms. Bei umfassenden Le-

bensstilprogrammen sind jedoch die Effekte auch noch nach 6 und 12 Monaten nach-

weisbar. Die medikamentöse Therapie wird ergänzend bei schwerer Adipositas vorge-

95

schlagen. Für die Bewertung der chirurgischen Therapie liegen keine ausreichenden Da-

ten vor.

• Das Cochrane-Review von Summerbell et al. (2006, 2009) zur Prävention der Adipositas

im Kindes- und Jugendalter schließt 22 Studien mit Programmen von großer Varianz in

Umfang und Dauer ein. Auch hier zeigt sich keine Evidenz für ein bestimmtes Programm.

Umfassende Programme mit verschiedenen Elementen inklusive soziale Unterstützung

und Maßnahmen zur Verhältnisprävention werden positiv bewertet. Es findet sich keine

Evidenz für singuläre diätetische und Bewegungsprogramme.

• Das Cochrane-Review von Waters et al. (2011) zur Prävention der Adipositas im Kindes-

und Jugendalter schließt 55 Studien ein, davon 37 in die Meta-Analyse. Review bestätigt

frühere Befunde und findet Evidenz für schulbezogene Programme mit Beteiligung der

Eltern. Die Programme sollten spezifisch für Ort, Gruppenzugehörigkeit, berufliche Situa-

tion, Geschlecht, Bildungsstand und sozioökonomischer Status bzw. soziale Schicht kon-

zipiert und angeboten werden.

Die weiteren Reviews und Übersichtsarbeiten fokussieren unterschiedlich stark und ausführ-

lich auf verschiedene Elemente wie Ernährungsverhalten und Diätetik, körperliche Bewe-

gung und Sport, Einfluss der Familie und der Eltern sowie den Einfluss des Umfelds. Sie wird

darauf verwiesen, dass die Programme maximal auf die Zielgruppe und ihren Bedarf abge-

stimmt werden müssen (u. a. Alter, Ethnie, Schicht) (Boon & Clydesdale, 2005; Brennan et

al., 2011). Die Reviews beklagen ferner den vielfach noch geringen Forschungsstand, was

die Wirkungsweise und die Evaluation der einzelnen Komponenten angeht (Stuart et al.,

2005).

Auch wenn der elterliche Einfluss auf Ernährung nicht konsistent nachgewiesen wurde, geht

doch die Mehrzahl der Autoren von einer zentralen Einflussgröße aus (Müller et al., 2005).

Es besteht daher Einigkeit, dass Elterneinbezug unerlässlich ist und die Maßnahmen in den

sozialen Kontext und das familiäre Umfeld eingebettet werden müssen (Golley et al., 2010;

Gruber & Haldeman, 2009; Hingle et al., 2010; Neumark-Sztainer, 2005; Peterson, 2005;

Skouteris et al., 2011; Young et al., 2007; Wilfley et al., 2010).

Alle Programme beziehen das Ernährungsverhalten und diätetische Maßnahmen mit ein.

(Collins et al., 2006; Collins et al., 2007). Auch Maßnahmen zur Verstärkung der körperlichen

Aktivität, Bewegung und Sport müssen Therapieelemente sein. Allerdings wird beklagt, dass

sich der Effekt von Bewegung auf das Gewicht nur schwer nachweisen lässt (Atlantis, 2006;

Cliff et al., 2010; Henderson et al., 2008; Hills et al., 2011; Lee, et al., 2008; Pate & O´Neill;

2011; Livingstone et al., 2006).

96

Die Notwendigkeit einer Veränderung der Ernährungsgewohnheiten und des Essverhaltens

wird ebenfalls betont. Einbezogen werden sollen auch psychologische Faktoren wie u. a.

Emotionsregulation. Therapeutische Ansätze und Techniken sind Verhaltensmodifikation und

Selbstkontrolle (Carter & Bulik, 2008; Stewart et al. 2008).

Die meisten Arbeiten unterstreichen die Bedeutung von Interventionen im schulischen Set-

ting und die Einbettung von Therapie und Prävention der Adipositas in die vorschulische und

schulische Erziehung (De Bourdeaudhuij et al., 2011; Bradford, 2009; Brown & Summerbell,

2009; Budd & Volpe, 2006; Cole et al. 2006; Doak et al., 2006; Flodmark et al., 2006; Gonza-

lez-Suarez et al., 2009; Harris et al., 2009; Katz et al., 2008; Katz, 2009; Kropski et al., 2008;

Lanigan et al., 2010; Lissau, 2007; Naylor & McKay, 2011; Probart et al., 2007; Saunders,

2007; Sharma, 2006; Skelton & Beech, 2011; van Wijnen et al., 2009).

Häufig finden sich Hinweise auf die bessere Effektivität von Multi-Komponenten-

Programmen. Es wird ein Lebensweisenkonzept und ein Public-Health-Ansatz gefordert, der

die familiäre Situation und das soziale Umfeld berücksichtigt (Aranceta et al. 2009; Ben-

Sefer et al., 2009; Swinburn, 2008). Dies gilt insbesondere für präventive Programme und

Maßnahmen.

Als zentrale Probleme aller Programme werden mangelnde Passung der Maßnahmen für

bestimmte Zielgruppen (ethnische Minderheiten siehe Brennan et al., 2011; Dong-Chul & Sa,

2010; Wilson, 2009), hohe Abbrecherquoten und eine hohe Rückfallquote benannt (Stice et

al., 2005).

Die Verankerung der multidisziplinären Maßnahmen in der Gemeinde (Community) basie-

rend auf einem umfassenden sozial-ökologischen Modell werden gefordert, auch wenn erst

wenige Arbeiten dazu vorliegen (Ayliffe & Glanville, 2010; Economos & Irish-Hauser, 2007;

Desjardins & Schwartz, 2007; Hillier et al., 2011). Umfassenden Maßnahmen im Sinne eines

Lebensstilprogrammes und einer Verhältnisprävention wird eine größere Wirksamkeit zuge-

sprochen. Die verhältnisorientierte Prävention und eine multimodale Therapie soll nicht nur

personal am betroffenen Kind oder Jugendlichen ansetzen. Die Bereitstellung von gesunden

Lebensmitteln in Schule gehört beispielweise ebenso in die Prävention der Adipositas wie

„aktive Schulwege“.

Eine rein klinische Perspektive, die nach dem besten Programm für die Kinder und Jugendli-

chen sucht, so wird argumentiert, greift zu kurz. Sie sollte ergänzt werden durch einen Pub-

97

lic-Health-Ansatz, der die gesamte Gesundheitsversorgung aber vor allem die soziale Lage

und die Lebenswelten der Kinder und Jugendlichen sowie deren Eltern in den Blick nimmt.

Die Übersicht zeigt, dass auch in der internationalen Forschung nicht einzelne Programme

oder Konzepte als besonders wirksam klassifiziert und empfohlen werden. Die Überlegenheit

einzelner Programme kann nicht wissenschaftlich belegt werden, da die Programme in ihrem

jeweiligen Setting und Kontext und mit ihren spezifischen Teilnehmern und Patienten ihre

Wirkung entfalten. Eine Reduktion der Diskussion auf das richtige Programm mit den richti-

gen therapeutischen Elementen verkennt die Komplexität des Problems. Gesundheitsöko-

nomische Analysen können helfen, nicht nur die Bedeutung einer Prävention und Therapie

für die Gesundheitsversorgung, sondern für die Volkswirtschaft insgesamt darzustellen.

98

5. Erkenntnisse und Schlussfolgerungen

Die nachfolgenden Erkenntnisse und Schlussfolgerungen leiten sich von den Befunden der

Studie ab. Dabei werden inhaltliche und forschungsmethodische Fragen und Aspekte der

Prävention und Therapie sowie der Versorgungssituation thematisiert. Die Thesen werden

mit forschungsmethodischen Standards, den Ergebnissen aus der EvAKuJ-Studie und dem

internationalen Forschungsstand zu Übergewicht und Adipositas bei Kindern und Jugendli-

chen begründet.

Erkenntnisse

Erkenntnis 1

Die Versorgungssituation während der Laufzeit der EvAKuJ-Studie ist ge-

kennzeichnet durch eine erhebliche Veränderung und Instabilität.

Die Versorgungssituation ist im Beobachtungszeitraum deutlichen Veränderungen unterwor-

fen. Starke Fluktuationen sind in allen Clustern zu beobachten (siehe Kapitel 4.1). Die Grün-

de sind vielfältig: mangelnde Nachfrage, Finanzierungsprobleme, inhaltliche und strategische

Neuausrichtungen und viele andere Gründe können dazu führen, dass Programme vom

Markt genommen oder modifiziert werden. Das führt zu Einbußen im Rücklauf der Patien-

tendaten und erschwert Vergleiche. Dieses Phänomen war insbesondere in diesem Versor-

gungssektor nicht in diesem Ausmaß zu erwarten und kann nicht der Forschergruppe ange-

lastet werden. Die Bereitschaft der Zentren zur Teilnahme an der Studie war gering. Von 471

Zentren waren nur 135 hierzu bereit. Dies ist insofern erstaunlich, als laut AGA-Leitlinien und

BZgA-Qualitätskriterien eine Evaluation verlangt wird und die Evaluation für die Zentren kos-

tenfrei möglich war. Die Gründe für die mangelnde Teilnahmebereitschaft sind nicht syste-

matisch erfasst worden.

Erkenntnis 2

Die EvAKuJ-Studie liefert aussagekräftige Daten zur Ausgangssituation vor

Therapiebeginn bei den eingeschlossenen Programmen.

99

Die Studie konnte die Angebote im Bereich der Versorgung übergewichtiger Kinder und Ju-

gendlicher in Deutschland weder vollständig noch repräsentativ erheben. Auch wenn der

gewonnene Datensatz hoch selektiv ist, so liefert er doch einen Querschnitt der Versor-

gungslandschaft. Somit können Hinweise zum organisatorischen Kontext von Interventionen

zur Behandlung der Adipositas im Kindes- und Jugendalter gegeben werden: „Welche Pati-

enten werden aktuell in Adipositas-Therapieprogramme eingeschlossen?“, „Wie setzt sich

das Kollektiv der behandelten Patienten in den jeweiligen Einrichtungen nach soziodemo-

graphischen, psychosozialen und klinischen Aspekten zusammen?“ und „Welche Komorbidi-

tät besteht bei Therapiebeginn?"

Erkenntnis 3

Die Effektivität und die Effizienz der in dieser Studie untersuchten Maß-

nahmen sind eingeschränkt.

Die Beobachtungsstudie zeigt, dass im Einzelfall eine signifikante Gewichtsreduktion durch

Teilnahme an verschiedenen Programmen möglich ist, und sie dokumentiert die Wirksamkeit

von Programmen, ohne jedoch Aussagen zu Überlegenheit einzelner Programme, Konzepte

oder Elemente machen zu können. Die Daten zeigen allerdings auch, dass die Effekte der im

Rahmen der Studie untersuchten Adipositastherapien nicht zufriedenstellend sind. Die gilt

insbesondere für das stationäre Setting. Dort profitiert ein großer Anteil der Patienten länger-

fristig nicht. Verbesserungen sind auch in weiteren Parametern wie dem kardiovaskulären

Profil möglich. Es wird deutlich, dass inhaltliche Kriterien für eine Zuweisung zu Maßnahmen

im Sinne einer Passung auf Patientencharakteristika hoch relevant sind. Für eine empirisch

begründete differentielle Indikation fehlt jedoch die Datengrundlage.

Die Studie kann nicht nur aufgrund der methodischen und organisatorischen Einschränkun-

gen, sondern auch aufgrund der Komplexität der Angebotsstruktur keine validen Aussagen

über effektive und weniger effektive Programme machen. Diese Tatsache führt zu der be-

sonderen Gefahr, dass einzelne Anbieter daraus eine Bestätigung und Unterstützung ihres

spezifischen Ansatzes ableiten und die Studie für die Vermarktung ihres Programms nutzen.

Der internationale Forschungsstand kann zwar nicht die Wirkmechanismen genau benen-

nen, die zu signifikanten Verbesserungen des Therapieerfolgs führen, zeigt jedoch, welche

Elemente notwendig sind und dass umfassende Programme größeren Erfolg haben.

100

Erkenntnis 4

Eine Kosten-Nutzen-Analyse auf Grundlage der EvAKuJ-Studie ist schwierig.

Gesundheitsökonomische Analysen können helfen, die Bedeutung von Prävention und The-

rapie nicht nur für die Gesundheitsversorgung, sondern für die Volkswirtschaft insgesamt

darzustellen. Auch ein Kosten-Nutzen-Vergleich verschiedener Maßnahmen und Programme

wäre sinnvoll und wünschenswert. Voraussetzung für solche Analysen sind die Definition von

Kostenarten (direkte, indirekte und intangible Kosten) und der Arten von Effekten (u. a. klini-

sche Parameter, Lebensqualität) sowie die Bewertung von Effekten in monetären Einheiten.

Bezüglich der Therapiekosten können z. Zt. nur die direkten Kosten beziffert werden. Für

eine ambulante Therapie lagen sie bis zum Jahr 2006 im Mittel bei 700 Euro, eine stationäre

Therapie zu dieser Zeit etwa 2.200 Euro [BZgA 2007]. Der Aufwand für den Patienten be-

trägt ambulant 2–3 Termine pro Woche über ein Jahr, stationär bedeutet dies bis zu 3 Mona-

te Aufenthalt außerhalb der Familie. Den Therapiekosten steht der Therapienutzen gegen-

über. Angesichts der beschriebenen Schwierigkeiten in der abschließenden Beurteilung der

Effekte, die durch schlechten Rücklauf und lückenhafte Daten sowie durch unzureichend

durchgeführte Diagnostik entstanden sind, ist ein Kosten-Nutzen-Vergleich mit den Daten

der EvAKuJ-Studie schwierig.

Dennoch legen die hier beschriebenen sehr enttäuschenden Effekte (z. B. Gewichtsabnah-

me bei 14 % der Patienten, Verbesserung der psychischen Gesundheit bei 18 %, Verbesse-

rung des Gesundheitsverhaltens bei 10 bis 15 %) und die Höhe der anfallenden Kosten es

nahe, zukünftig nach Antworten auf die Frage nach dem Kosten-Nutzen-Verhältnis zu su-

chen. Die unterschiedlichen Kosten und Effekte der Angebotsformen müssen in Abhängig-

keit von den versorgten Patientengruppen und gewünschten Effekten betrachtet werden. Die

Bewertung des Therapienutzens ist ein komplexer Urteilsprozess, bei dem die Frage der

Versorgungspriorität und der Ressourcenallokation für die Therapie der Adipositas bei Kin-

dern und Jugendlichen im Kontext der gesamten Gesundheitsversorgung und ihrer Problem-

stellungen gesehen werden muss.

101

Erkenntnis 5

Die EvAKuJ-Studie leistet als Beobachtungsstudie einen Beitrag zur Ein-

schätzung der Qualität in der Versorgungslandschaft in Deutschland.

Die EvAKuJ-Studie ist eine Beobachtungsstudie, keine randomisierte kontrollierte Wirksam-

keitsstudie – sie kann keine abschließenden Aussagen zur Wertigkeit einzelner Maßnahmen

machen. Die Studie erfüllt nicht die Kriterien für eine randomisierte kontrollierte Therapiestu-

die, ein methodisch einwandfreier Wirksamkeitsnachweis kann daher nicht erbracht werden.

Die Begrenzungen im Untersuchungsfeld (naturalistisches Setting), das Forschungsdesign

und der selektive Datenrücklauf schränken die Aussagemöglichkeiten ein. Die Studie bietet

aber, wenn auch selektiv, eine Beschreibung der Versorgungslandschaft in Deutschland.

Die Forschergruppe repräsentiert ausgewiesene Experten aus dem Feld der Adipositasfor-

schung und der Versorgung übergewichtiger Kinder und Jugendlicher. Der multizentrische

Ansatz und die Verteilung auf verschiedene Forschungszentren waren sinnvoll und notwen-

dig. Die dezentrale Auswertung mit unterschiedlichen Stichproben erschwerte jedoch die

Forschungsarbeit und die Interpretation der Befunde. Die Hauptprobleme liegen im geringen

und selektiven Datenrücklauf und dem damit verbundenen lückenhaften Datensatz. Schluss-

folgerungen aus den Ergebnissen hinsichtlich der Wertigkeit einzelner Programme sind da-

her nicht möglich.

Die ursprünglich intendierte vergleichende Studie zu den einzelnen Präventions- und Thera-

pieangeboten wurde zu Recht durch eine Beschreibung der aktuellen Versorgungssituation

von adipösen Kindern und Jugendlichen in Deutschland ersetzt. Die gesamte Bandbreite von

Therapieangeboten in Deutschland sollte dokumentiert und soweit methodisch möglich mit

Hinweisen zur Qualität und Effektivität kommentiert werden (Beobachtungsstudie).

Die Forschergruppe hat eine Reihe von wissenschaftlichen Publikationen in renommierten

Zeitschriften vorgelegt. Dies zeigt, dass die wissenschaftliche Öffentlichkeit die Daten und

die Ergebnisse würdigt und rezipiert.

Eine Vielzahl von Studien und Reviews dokumentiert gut untersuchte Therapieelemente. Der

Wissenszuwachs im Bereich der Prävention und Therapie der Adipositas bei Kindern und

Jugendlichen folgt daher einem Stufenmodell, wie es beispielsweise von Campbell et al.

102

[2000] zur Implementierung komplexer Gesundheitsinterventionen in das bestehende Ver-

sorgungssystem (Abbildung 43) vorgestellt wurde.

Phase I des Modells im Sinne einer Theorie- und Literaturbasierten Identifikation relevanter

Interventionen, der dahinter stehenden Hypothesen und der zu beachtenden Störgrößen

(confounder) war im von der Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung moderierten

Konsensfindungsprozess durchlaufen worden und schlug sich in der Formulierung der Quali-

tätskriterien für präventive und therapeutische Maßnahmen für übergewichtige und adipöse

Kinder und Jugendliche nieder [BZgA 2005].

Abbildung 43: Stufenmodell nach Campbell et al. (2000) zur Implementierung komplexer Gesundheitsinterventi-

onen in das bestehende Versorgungssystem

Die verfügbaren Daten erlaubten es ebenfalls, relevante Ergebnisparameter solcher Maß-

nahmen zu identifizieren und die Wirkmechanismen von Teilkomponenten der Interventionen

zu modellieren (Phase II mit Entwicklung einer differenzierten Programmtheorie). In dieser

Situation erschien es möglich, als Phase III des Stufenmodells, in die Beschreibung und Op-

timierung der konstanten und variablen Elemente der Intervention einzutreten. Nach Pfaff et

al. [2009] sollen dabei Akzeptanz und Machbarkeit der Intervention überprüft, das Design

adaptiert, die Ergebnisparameter festgelegt, und die Kontrollbehandlung definiert werden, mit

der die Intervention in der Phase IV (definitive, randomisierte kontrollierte Versorgungsstu-

die) verglichen werden soll.

Eine solche randomisierte Interventionsstudie, die alle Programme mit ihren verschiedenen

Elementen und Modulen für verschiedene Zielgruppen und in verschiedenen Settings unter-

103

sucht, liegt in der internationalen Literatur nicht vor und ist – im Sinne des Stufenmodells

nach Campbell et al. (2000) – auch aufbauend auf den Ergebnissen der EvAKuJ-Studie

kaum zu realisieren.

Schlussfolgerungen

Die Autorinnen der HTA-Analyse, die die Effektivität und Effizienz von verschiedenen Maß-

nahmen und Programmen zur Primärprävention von Adipositas bei Kindern und Jugendli-

chen bewertet haben (Fröschl et al. 2009) empfehlen, „zukünftige Programme systematisch

zu erfassen (am besten online), um in Zukunft leichter Erfolgskriterien formulieren zu kön-

nen. Wichtig wäre dabei, auch nicht-erfolgreiche Projekte systematisch zu analysieren. Neue

Interventionen sollen gut vorbereitet und erst nach Durchsicht vorhandener Evidenz gestartet

werden. Solange keine guten Primärstudien vorliegen, sollte im Zweifelsfall auf die beste

verfügbare Evidenz zurückgegriffen werden, um eine einigermaßen brauchbare Entschei-

dungsgrundlage in Hinsicht auf durchzuführende Interventionen zu haben.“ Da die Situation

in Bezug auf die Wirksamkeit der therapeutischen Maßnahmen für übergewichtige und adi-

pöse Kinder und Jugendliche vergleichbar erscheint und diese Schlussfolgerungen von den

Ergebnissen der EvAKuJ-Studie bestätigt werden, werden hier für den therapeutischen Be-

reich ähnliche Empfehlungen formuliert. Dies führt zu den folgenden drei Schlussfolgerun-

gen:

Schlussfolgerung 1

Für alle Behandlungsangebote besteht Optimierungsbedarf.

Bedarf besteht in erster Linie in der Verbesserung der Rahmenbedingungen für die Anbieter,

damit diese ein verlässliches Angebot vorhalten können. Die in dieser Studie beobachtete

starke Fluktuation soll hiermit verhindert werden. Die von den teilnehmenden Zentren berich-

teten Gründe für die Instabilität waren: Schließung der Institution, Entschluss, das Angebot

aufgrund unsicherer Finanzierung nicht mehr vorzuhalten, einschneidende Personalverände-

rungen (neue Vorgesetzte, neues Team usw.), aber auch die fehlende Zeit für die Durchfüh-

rung der Evaluation.

Die Versorgungsstrukturen sind durch unterschiedliche Zuständigkeiten und Finanzierungs-

modalitäten bzw. Entscheidungskriterien der Kostenträger sowie Schnittstellen gekennzeich-

net. Benchmarking- und Qualitätssicherungsprogramme sind für alle Angebotsformen not-

104

wendig. Schnittstellen und Finanzierungszuständigkeit sind Bestandteil dieser Analysen. Ein

Stufenplan, der die unterschiedlichen Intensitäten von Behandlungen berücksichtigt, sollte

entwickelt werden. Dies erfordert Diskussion der Schnittstellen und Zuständigkeiten, z. B. ist

eine Einbindung der Rentenversicherungsträger notwendig. Die insbesondere im stationären

Sektor in Bezug auf die längerfristig erreichte Reduktion des BMI-SDS enttäuschenden Er-

gebnisse führen zu der Frage nach der Notwendigkeit von Nachsorgemaßnahmen und ggf.

einer entsprechenden Anpassung der Leitlinien der Fachgesellschaften.

Ein wichtiger Punkt ist ferner eine bessere Durchführung oder Dokumentation der Diagnos-

tik. Hier sollten den Anbietern Hilfestellungen und Anreize angeboten werden, um ein den

Leitlinien entsprechendes diagnostisches Vorgehen einzuhalten und die Vorgaben des Kon-

sensuspapiers (BZgA 2005) umzusetzen. Beispielsweise ist eine von der Erfüllung der ge-

forderten Standards abhängige Finanzierung bzw. Zertifizierung möglich. Gegebenenfalls

müssen die Leitlinien der Fachgesellschaften diesbezüglich angepasst werden.

Des Weiteren sollte dem Aspekt „Aufmerksamkeit / Impulskontrolle“, der sich als signifikanter

Prädiktor des gewichtsbezogenen Behandlungserfolgs zumindest im ambulanten Setting

erwiesen hat, stärkere Beachtung geschenkt werden. Eine geringe Impulskontrolle könnte

als Kontraindikation zur (ambulanten) Adipositasbehandlung verstanden werden. In Anbet-

racht dieses Einflusses sollten präventive und therapeutische Methoden zur Verbesserung

von Impulskontrolle und Aufmerksamkeit weiterentwickelt und evaluiert sowie bezüglich ihres

Nutzens im Rahmen der Adipositasbehandlung untersucht werden.

Im Zuge der Optimierung der Angebote sollte der aktuelle internationale Forschungsstand zu

Entwicklung von Übergewicht, den Co-Faktoren und den therapeutischen Maßnahmen be-

rücksichtigt werden. Es liegen gerade auch aus den letzten Jahren Arbeiten zur Therapie-

evaluation vor. Diese wurden auch in Cochrane-Reviews von Oude Luttikhuis et al. [2009],

Summerbell et al. [2009] und Waters et al. [2011] zusammengefasst. Diskutierte Elemente

und Forderungen, wenngleich unterschiedlich gut untersucht und bestätigt, sind:

• Element „Ernährung“ mit Berücksichtigung der Qualität der Ernährung,

• Element „Bewegung“ mit Einsatz von Methoden, die eine Reduktion sitzender Lebens-

weisen zugunsten von vermehrter Bewegung im Alltag erreichen,

• Anhaltende Änderung von Ernährungs- und Bewegungsverhalten im Alltag als Pro-

grammschwerpunkt; dazu Einsatz geeigneter (verhaltenstherapeutischer) Techniken,

• Aktive Einbindung der Eltern in die Schulung und die Verhaltensbeeinflussung der Kin-

der, inkl. häuslicher Intervention zu Bewegung, Ernährung und Medienkonsum,

105

• Schulbezogene Programme mit Ernährung, Bewegung und Körperbild, inkl. Training der

Lehrer,

• Überprüfung und ggf. Förderung der Motivation von Kindern, Jugendlichen und Familien

vor Beginn der Maßnahme.

Die EvAKuJ-Studie zeigt, dass die drei ersten geforderten Aspekte bereits Eingang in die

Angebote gefunden haben. Multimodale Programme werden von allen Anbietern umgesetzt.

Möglicherweise ist von den Fachgesellschaften zu diskutieren, ob die Schwerpunkte und die

Prozesse im Bereich der Elemente Ernährung, Bewegung und Verhaltensränderung neu

ausgerichtet werden sollen. Stärker in den Mittelpunkt sollte die Einbeziehung des Lebens-

umfeldes – also insbesondere Elternhaus/Familie und Schule rücken.

Gleichzeitig bestehen Hinweise auf schlechter erreichbare und schlechter versorgte Gruppen

von Betroffenen. Dazu zählen Menschen, die in schwierigen sozialen Lagen leben sowie

Kinder und Jugendliche mit Migrationshintergrund.

Schlussfolgerung 2

Eine umfassende Einbindung in die Versorgungsstruktur, in die Gesund-

heitsförderung und in die Gemeinde ist erforderlich.

Neben den in der Schlussfolgerung 1 genannten Elementen verweist der Forschungsstand

auf die jeweiligen Systembedingungen und spricht der verhältnisbezogenen Prävention und

auch einem verhältnisbezogenen Therapieansatz hohe Bedeutung zu. Einbeziehung des

Umfelds und Berücksichtigung der kulturellen Besonderheiten werden gefordert, insbesonde-

re auch Angebote für Minderheiten und Risikogruppen. Es besteht Einigkeit, dass ein Eltern-

einbezug unerlässlich ist und die Maßnahmen in den sozialen Kontext und das familiäre Um-

feld eingebettet werden müssen. Umfassenden Maßnahmen im Sinne eines Le-

bensstilprogrammes und einer Verhältnisprävention wird eine größere Wirksamkeit zuge-

sprochen.

Als zentrale Probleme werden eine mangelnde Passung der Programme für bestimmte Ziel-

gruppen, hohe Abbrecherquoten und eine hohe Rückfallquote benannt. Dies betont die Be-

deutung einer verhältnisorientierten Prävention und einer multimodalen Therapie, die nicht

nur individuell am betroffenen Kind oder Jugendlichen ansetzt. Die Bereitstellung von gesun-

den Lebensmitteln in Schulen gehört beispielweise ebenso in die Prävention der Adipositas

wie „aktive Schulwege“.

106

Eine rein klinische Perspektive, die nach dem besten Programm für die Kinder und Jugendli-

chen sucht, greift zu kurz. Sie muss ergänzt werden durch einen Public-Health-Ansatz, der

die gesamte Gesundheitsversorgung, vor allem aber die soziale Lage und die Lebenswelten

der Kinder und Jugendlichen und deren Eltern in den Blick nimmt. Eine Reduktion der Dis-

kussion auf das richtige Programm mit den richtigen therapeutischen Elementen verkennt die

Komplexität des Problems.

Im Gegensatz zur Verhaltensänderung bzw. Verhaltensprävention ist die Wirksamkeit einer

Verhältnisprävention bzw. eines verhältnistherapeutischen Ansatzes von der individuellen

Abbildung 44: Rahmenbedingungen zur Einordnung von Einflussfaktoren und Lösungswegen der globalen Adi-

positas-Pandemie (in Anlehnung an Swinburn et al. 2011; Figure 4)

Impulskontrolle und Aufmerksamkeit unabhängig. Auf der Mikroebene bedeutet dies z. B. die

Anleitung der Eltern zur Reduktion des Einkaufs und häuslichen Angebotes von ungesunden

Nahrungsmitteln und Medien sowie zur Steigerung des Einkaufs und der häuslichen Exposi-

tion mit gesundem Obst und Gemüse. Auf der Mesoebene entspricht diesem Ansatz z. B. die

Verfügbarkeit gesundheitlich optimierter und möglichst kostenfreier Gemeinschaftsverpfle-

107

gung und von Wasserspendern in Schulen sowie eine Intensivierung des Schulsports und

eine geeignete Ganztagsbetreuung. Auf der Makroebene könnten gesetzgeberische Eingriffe

in die Werbung für Nahrungsmittel sowie eine fiskale Begünstigung ballaststoffreicher und

energiearmer Nahrungsmittel gegenüber energiereichen und nährstoffarmen Nahrungsmit-

teln (z. B. höhere Mehrwertsteuer auf zuckerhaltige Getränke und fette Snacks) nützen.

Swinburn et al. [2011] begreifen Übergewicht und Adipositas als pandemisches Problem und

haben die Rahmenbedingungen und Einflussfaktoren in einem Schaubild vereinfacht zu-

sammengestellt (Abbildung 44). Die Darstellung zeigt, dass die Interventionen auf der über-

geordneten (politischen oder systemischen) Ebene größere Effekte zeigen könnten, aber

politisch schwerer durchsetzbar sind als Programme zur Gesundheitsförderung und medizi-

nischen Versorgung.

Daher sind neben den spezifischen Therapieangeboten ergänzend und komplementär un-

spezifische Maßnahmen der Gesundheitsförderung erforderlich: Schaffung bzw. Unterstüt-

zung von gesundheitsförderlichen Lebensbedingungen und Lebenskompetenzen im Bereich

Ernährung, Bewegung und Stressregulation. Empfohlen wird eine Kombination von verhal-

tens- und verhältnispräventiven Maßnahmen, die insbesondere an Bedürfnissen von sozial

benachteiligten Bevölkerungsgruppen sowie Menschen mit Migrationshintergrund ausgerich-

tet sind.

Schlussfolgerung 3

Systematische Erfassung der Programme und weitere Wirksamkeits- und

Evaluationsforschung sind notwendig.

Gut vorbereitete Maßnahmen sollten auch gut dokumentiert und evaluiert werden, um in Zu-

kunft relevante und signifikante Erfolgsfaktoren besser identifizieren zu können. Eine Ver-

ständigung auf ein einheitliches nationales Vorgehen ist hierzu erforderlich. Im Rahmen von

Forschungsvorhaben sollte gleichzeitig den Fragen nachgegangen werden,

- zu welchem Zeitpunkt Effekte von Maßnahmen wirksam werden,

- welche Nebenwirkungen während einer Intervention auf (z. B. Resistenz) auftreten,

- ob die aktuell verwendeten Evaluationsinstrumente und -fragen ausreichend und rich-

tig sind,

- wie zukünftig ein Kosten-Nutzen-Vergleich von Maßnahmen möglich wird,

- ob das Therapeut-Klienten-Verhältnis Auswirkungen auf den Therapieerfolg hat und

108

- ob möglicherweise Persönlichkeitsmerkmale oder Umwelteinflüsse der Betroffenen

für eine bestimmte Art der Behandlung eine Rolle spielen.

109

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Zeitplan der Rekrutierung und Nachuntersuchung der EvAKuJ-Studie

Abbildung 2: Zahlen der in die Studie aufgenommenen Patienten, ihre Zuweisung zum ambulanten oder stationären Setting und deren Teilnahme an den Nachuntersuchungen, sofern zumindest ein Wert für den Body-Mass-Index (BMI) ermittelt werden konnte.

Abbildung 3: Zahlen der in die Studie aufgenommenen Patienten, ihre Zuweisung zum ambulanten oder stationären Setting und deren Teilnahme an den Nachuntersuchungen, sofern zumindest ein Wert für den Body-Mass-Index (BMI) ermittelt werden konnte und ein ausgefüllter psychometrischer Fragebogen vorlag.

Abbildungen 4 – 42: Kurzfristige und längerfristige Effekte.

Abbildung 43: Stufenmodell nach Campbell et al. (2000) zur Implementierung komplexer Gesund-heitsinterventionen in das bestehende Versorgungssystem

Abbildung 44: Rahmenbedingungen zur Einordnung von Einflussfaktoren und Lösungswegen der globalen Adipositas-Pandemie (in Anlehnung an Swinburn et al. 2011; Figure 4)

110

Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Ergebnisse einer multivariaten Clusteranalyse [BZgA 2007] lassen 8 Typen von Angeboten mit vergleichsweise homogenen Stärken-Schwächen-Profilen erkennen.

Tabelle 2: An der EvAKuJ-Studie aktiv teilnehmende Zentren.

Tabelle 3: In der EvAKuJ-Studie erhobene Patienten-bezogene Informationen und Messwerte, die für den hier erstellten Bericht analysiert wurden. Tabelle 4: Charakteristika der Versorgungscluster, die der EvAKuJ-Studie primär zugrunde gelegt wurden, und der pro Cluster in die Studie eingeschl. Patienten zum Zeitpunkt der Rekrutierung (T0).

Tabelle 5: Abbrecherquote („Drop-out"), Verlustquote während der Nachuntersuchungen („Loss-to-Follow-up") und Behandlungserfolg in den Versorgungsclustern, die der EvAKuJ-Studie primär zugrunde gelegt wurden.

Tabelle 6: Charakteristika der Behandlungssettings und der pro Setting in die Studie eingeschlosse-nen Patienten zum Zeitpunkt der Rekrutierung (T0).

Tabelle 7: Anthropometrische, klinische und biochemische Parameter bei Kindern und Jugendlichen in der Altersstufe 8–17 Jahre zu Beginn der der EvAKuJ-Studie (Zeitpunkt T0, alle Settings zusam-men) und bei normalgewichtigen Teilnehmern der KiGGS-Studie.

Tabelle 8: Skalen zum Essverhalten im Vergleich einer Referenzgruppe von n = 470 Schülerinnen und Schülern zwischen 11 und 16 Jahren [Feddersen und Schulz 2005] mit den PatientInnen der EvAKuJ-Studie vor Therapiebeginn (Zeitpunkt T0, alle Settings zusammen).

Tabelle 9: KIDSCREEN-10-Index im Vergleich einer Referenzgruppe von Schülerinnen und Schülern zwischen 8 und 16 Jahren (n = 1484) mit den PatientInnen der EvAKuJ-Studie vor Therapiebeginn (Zeitpunkt T0, alle Settings zusammen, n = 1916).

Tabelle 10: Häufigkeit normaler, grenzwertiger und auffälliger Gesamtproblemwerte im Strengths-and-Difficulties-Questionnaire (SDQ) im Vergleich zwischen PatientInnen der EvAKuJ-Studie (Alter zwischen 8 und 16 Jahren) vor Therapiebeginn (Zeitpunkt T0, alle Settings zusammen, n = 1839) und der KiGGS-Referenzgruppe (Alter zwischen 3 und 17 Jahren; Daten aus [Hölling et al. 2007]).

Tabelle 11: Skalenwerte des KIDSCREEN-10-Index (generische Lebensqualität) und des KINDL®-Adipositasmoduls (Adipositas-spezifische Lebensqualität) der PatientInnen der EvAKuJ-Studie vor Therapiebeginn (Zeitpunkt T0; n = 1916) im Vergleich zwischen stationärem und ambulantem Behand-lungssetting.

Tabelle 12: Veränderung der Häufigkeit Adipositas-assoziierter Risikofaktoren und Erkrankungen bei nachuntersuchten Teilnehmern der EvAKuJ-Studie als Anteil an den rekrutierten Teilnehmern zum Zeitpunkt T0 (ITT).

Tabelle 13: Kennzahlen zum Essverhalten, zur Lebensmittelauswahl, zum Bewegungs- und Freizeit-verhalten im Studienverlauf (alle Settings zusammen).

Tabelle 14: Anteile von Patienten mit normalen, grenzwertigen und auffälligen SDQ-Gesamtproblemwerten im Studienverlauf (alle Settings zusammen).

Tabelle 15: Veränderung der generischen Lebensqualität (KIDSCREEN-10-Index) bei nachuntersuch-ten Teilnehmern der EvAKuJ-Studie als Anteil an den rekrutierten Teilnehmern zum Zeitpunkt T0 (ITT).

Tabelle 16: Veränderung der Adipositas-spezifischen Lebensqualität (KINDL®-Adipositas-Modul) bei nachuntersuchten Teilnehmern der EvAKuJ-Studie als Anteil an den rekrutierten Teilnehmern zum Zeitpunkt T0 (ITT).

Tabelle 17: Veränderung der Rate psychischer Auffälligkeiten (Strengths and Difficulties Questionnai-re; SDQ) bei nachuntersuchten Teilnehmern der EvAKuJ-Studie als Anteil an den rekrutierten Teil-nehmern zum Zeitpunkt T0 (ITT).

Tabelle 18: Prädiktoranalyse mittels multivariater binärer logistischer Regression (ITT).

Tabelle 19: Prädiktoranalyse mittels multivariater binärer logistischer Regression (pP).

Tabelle 20: Analyse der Prädiktion des kurzfristigen, mittelfristigen und längerfristigen Behandlungser-folgs (definiert als Verbesserung des BMI-SDS um mehr als 0,2) mittels univariater binärer logistischer Regression (pP).

111

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Anhang 1: Publikationen der Projektgruppe

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2. N. Wille, M. Bullinger, R. Holl, U. Hoffmeister, R. Mann, C. Goldapp, T. Reinehr, J. Westenhöfer, A. van Egmond-Fröhlich, U. Ravens-Sieberer. Health-related quality of life in overweight and obese youths: Results of a multicenter study. Health and Quality of Life Outcomes 2010, 8:36

3. U. Hoffmeister, M. Bullinger, A. van Egmond-Fröhlich, C. Goldapp, R. Mann, U. Ravens-Sieberer, T. Reinehr, J. Westenhöfer, R.W. Holl. Beobachtungsstudie der BZgA zur Adipositastherapie bei Kindern und Jugendlichen in Deutschland: Anthro pometrie, Komorbidität und Sozial-status. Klinische Pädiatrie 222 (2010) 1–5

4. U. Hoffmeister, M. Bullinger, A. van Egmond-Fröhlich, C. Goldapp, R. Mann, U. Ravens-Sieberer, T. Reinehr, J. Westenhöfer, N. Wille, R.W. Holl. Übergewicht und Adipositas in Kindheit und Jugend: Evaluation der ambulanten und stationären V ersorgung in Deutschland in der „EvAKuJ-Studie“. Bundesgesundheitsbl 54 (1) 2010, S. 128–135

5. U. Hoffmeister, E. Molz, M. Bullinger, A. van Egmond-Fröhlich, C. Goldapp, R. Mann, U. Ravens-Sieberer, T. Reinehr, J. Westenhöfer, N. Wille, R.W. Holl. Evaluation von Therapieangeboten für adipöse Kinder und Jugendliche (EvAKuJ-Projekt) : Welche Rolle spielen Behandlungs-konzept, AGA-Zertifizierung und initiale Qualitätsa ngaben? Bundesgesundheitsblatt 54 (5) 2011, S. 603–610

6. M. Flechtner-Mors, M. Thamm, A. S. Rosario, C. Goldapp, U. Hoffmeister, R. Mann, M. Bullinger, A. van Egmond-Fröhlich, U. Ravens-Sieberer, T. Reinehr, J. Westenhöfer, R.W. Holl. Hypertonie, Dyslipoproteinämie und BMI-Kategorie charakterisier en das kardiovaskuläre Risiko bei übergewichtigen oder adipösen Kindern und Jugendlic hen. Daten der BZgA-Beobachtungsstudie (EvAKuJ-Projekt) und der KiGGS-Studie. Klinische Pädiatrie 2011; 223: 445– 449

Weitere Datenquelle:

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Bericht zur EvAKuJ-Studie* im Rahmen des ... · gewicht und Adipositas für die Altersgruppe 3 bis...

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