mate van fysieke activiteit en gewichtsevolutie bij...

UNIVERSITEIT GENT Faculteit Geneeskunde en Gezondheidswetenschappen

Academiejaar 2008-2009

MATE VAN FYSIEKE ACTIVITEIT EN

GEWICHTSEVOLUTIE BIJ OVERGANG VAN

SECUNDAIR NAAR HOGER ONDERWIJS

Masterproef voorgelegd tot het behalen van de graad van

Master in de Gezondheidsvoorlichting en –Bevordering

Door Julie Deman en Joris Van Damme

Prof Dr Ilse De Bourdeaudhuij

Prof Dr Benedicte Deforche

Lic Delfien Van Dyck

III

Abstract

Doelstelling: In deze masterproef werd nagegaan of in Vlaanderen de

overgang van het secundair naar het hoger onderwijs, net zoals in de V.S.,

gepaard gaat met een gewichtsstijging. Hieraan gekoppeld werden de

veranderingen in het bewegings- en voedingspatroon en de mogelijke

determinanten hiervan in kaart gebracht.

Steekproef: Er namen 104 jongeren deel aan zowel de premetingen in het

secundair onderwijs, als aan de postmetingen in het eerste jaar hoger

onderwijs. Methodologie: Bij de premetingen werden de scholieren gewogen,

gemeten (lengte en lendenomtrek) en werd de mate van FA bevraagd door

middel van de Flemish Physical Activity Questionnaire. Een jaar later werden

deze metingen opnieuw gedaan. Enkel Gentse studenten kwamen in

aanmerking voor de postmeting.

Resultaten: Bij overgang naar het hoger onderwijs stijgt het gewicht gemiddeld

1,88 kg (p < 0,001) en daalt de fysieke activiteit met gemiddeld 275,41

min/week (p < 0,001). Qua voeding daalt de inname van groenten en fruit (resp.

p = 0,005 en p < 0,001) en stijgt de inname van alcohol met gemiddeld twee

consumpties per week (p < 0,001). De belangrijkste beïnvloedende factoren

hierbij zijn het geslacht en het al dan niet op kot gaan.

Conclusie: Ook in Vlaanderen gaat de overgang naar het hoger onderwijs

gepaard met een gewichtsstijging, een daling in de hoeveelheid fysieke

activiteit en een verandering in het voedingspatroon.

IV

Inhoudstafel

Woord vooraf ................................................................................ VIII Inleiding.............................................................................................9

1 Deel I: Literatuuroverzicht........................................................12

1.1 Hoofdstuk 1: Fysieke activiteit.......................................................... 12

1.1.1 Definitie.......................................................................................... 12

1.1.2 De gezondheidsnorm met betrekking tot fysieke activiteit ............. 13

1.1.3 De intensiteit van fysieke activiteit ................................................. 14

1.1.4 Prevalentie van fysieke activiteit.................................................... 16

1.2 Hoofdstuk 2: Overgewicht en obesitas ............................................ 18

1.2.1 Definitie.......................................................................................... 18

1.2.2 Meten van overgewicht en obesitas .............................................. 18

1.2.2.1 Body Mass Index .................................................................... 18

1.2.2.2 Lendenomtrek ......................................................................... 20

1.2.3 Prevalentie van overgewicht en obesitas....................................... 20

1.3 Hoofdstuk 3: De energiebalans......................................................... 21

1.4 Hoofdstuk 4: Gevolgen van fysieke inactiviteit en obesitas .......... 22

1.4.1 Algemeen ...................................................................................... 22

1.4.2 Metabool syndroom ....................................................................... 23

1.4.3 Osteoporose .................................................................................. 24

1.5 Hoofdstuk 5: Determinanten van fysieke inactiviteit, overgewicht

en obesitas.................................................................................................. 25

1.5.1 Intrapersoonlijke determinanten .................................................... 25

1.5.1.1 Fysieke inactiviteit................................................................... 25

1.5.1.2 Overgewicht en obesitas......................................................... 26

1.5.2 Interpersoonlijke determinanten .................................................... 27



1.5.3 Institutionele en community determinanten ................................... 28


V

1.5.4 Omgevingsdeterminanten.............................................................. 29



1.6 Hoofdstuk 6: Specifieke veranderingen bij overgang van secundair

naar hoger onderwijs ................................................................................. 31

1.6.1 Het bewegingspatroon................................................................... 31

1.6.2 Het voedingspatroon...................................................................... 33

1.6.2.1 Portiegrootte ........................................................................... 34

1.6.2.2 Trend naar “gemaksvoedsel” .................................................. 35

1.6.2.3 Voeding thuis of op kot............................................................ 36

1.6.2.4 Alcohol .................................................................................... 37

1.6.2.5 Recente voedings- en dieetgewoontes ................................... 38

1.6.3 Studenten en roken ....................................................................... 39

1.7 Hoofdstuk 7: Probleemstelling ......................................................... 41

1.8 Hoofdstuk 8: Hypothesen.................................................................. 42

1.8.1 Hypothesen i.v.m. lichaamsgewicht............................................... 42

1.8.2 Hypothesen i.v.m. fysieke activiteit................................................ 42

1.8.3 Hypothesen i.v.m. sedentaire activiteiten ...................................... 42

1.8.4 Hypothesen i.v.m. voeding ............................................................ 42

1.8.5 Hypothesen i.v.m. roken................................................................ 43

2 Deel II: Praktijkonderzoek ........................................................44

2.1 Hoofdstuk 9: Methodiek van het onderzoek .................................... 44

2.1.1 Opzet............................................................................................. 44

2.1.2 Procedure...................................................................................... 44

2.1.3 Design ........................................................................................... 45

2.1.4 Studiepopulatie.............................................................................. 45

2.1.5 Meetinstrumenten.......................................................................... 45

2.1.5.1 Antropometrie ......................................................................... 45

2.1.5.2 Vragenlijst ............................................................................... 46

2.1.6 Gegevensverwerking en analyse................................................... 47

2.1.7 Dataverificatie................................................................................ 47

2.1.8 Statistische analyse....................................................................... 47

VI

2.2 Hoofdstuk 10: Resultaten van het onderzoek.................................. 48

2.2.1 Demografische gegevens.............................................................. 48

2.2.2 Lichaamsmetingen ........................................................................ 48

2.2.2.1 Verschillen in geslacht ............................................................ 50

2.2.2.2 Invloed van de BMI bij de premetingen op de BMI verandering

bij overgang naar het hoger onderwijs: apart voor jongens en meisjes . 51

2.2.3 Fysieke activiteit ............................................................................ 52


2.2.3.2 Invloed van de BMI bij de premetingen op de totale fysieke

activiteit: apart voor jongens en meisjes................................................ 55

2.2.3.3 Sociaal Economische Status (SES) ........................................ 56

2.2.3.4 Op kot of niet op kot................................................................ 57

2.2.3.5 Gewichtsevolutie..................................................................... 59

2.2.3.6 Clubsporters en competitiesporters......................................... 60

2.2.4 Sedentaire activiteiten ................................................................... 63

2.2.5 Predictoren van fysieke activiteit en sedentaire activiteiten in het

hoger onderwijs......................................................................................... 64

2.2.6 Voeding ......................................................................................... 64

2.2.6.1 Fruit / Groenten....................................................................... 65

2.2.6.2 Melkproducten ........................................................................ 67

2.2.6.3 Cola of andere gezoete frisdrank met suiker / Cola-light of

andere dieetdranken.............................................................................. 68

2.2.6.4 Alcohol .................................................................................... 68

2.2.7 Roken ............................................................................................ 69


2.2.8 Predictoren van gewichtsverandering en het lichaamsgewicht in het

hoger onderwijs......................................................................................... 71

2.3 Hoofdstuk 11: Discussie ................................................................... 72

2.3.1 Beperkingen en sterktes................................................................ 77

2.3.1.1 Beperkingen............................................................................ 77

2.3.1.2 Sterktes................................................................................... 78

2.3.2 Suggesties voor toekomstig onderzoek......................................... 78

VII

2.3.3 Algemene conclusie....................................................................... 79

Literatuurlijst...................................................................................80

Lijst van figuren..............................................................................90

Lijst van tabellen ............................................................................91

VIII

Woord vooraf

Via deze weg willen we Lic. Delfien Van Dyck bedanken voor de begeleiding

van deze masterproef. We willen ook Prof. Dr. Ilse De Bourdeaudhuij en Prof.

Dr. Benedicte Deforche bedanken als promotor en copromotor van deze

verhandeling.

Ook een dank je wel aan onze ouders, die ons de mogelijkheid gegeven

hebben deze studies tot een goed einde te brengen.

Verder willen we ook Sofie en Evert bedanken voor de vele koffiemomenten en

steun.

Tot slot een dank je wel aan de bewoners van ‘Huisje Weltevree’! Merci Miet

voor het nalezen van onze scriptie en voor de ongelooflijk zalige babbels! Merci

Mauke voor alle hulp (weloveyouweloveyou)! En merci Jan voor de spannende

verhalen…!

9

Inleiding

Wanneer in de Verenigde Staten gesproken wordt over “freshman 15”, weet het

grootste deel van de studentenpopulatie waarover het gaat (Graham & Jones,

2002). Met “freshman 15” wordt namelijk de gewichtsstijging van 15 pond of 6,8

kg lichaamsgewicht bedoeld waarmee een eerstejaarsstudent tijdens zijn eerste

jaar hoger onderwijs te maken zou krijgen (Brown, 2008).

In Noord-Amerika worden studenten op allerlei manieren met het concept

geconfronteerd. Dit heeft ertoe geleid dat het begrip legendarisch is geworden

en dat een groot deel van de studenten er op een angstvallige manier over

spreekt (Brown, 2008; Holm-Denoma, Joiner Jr., Vohs & Heatherton, 2008).

Brown (2008) wijst hierbij op het grote contrast tussen het ruime aantal

websites over dit onderwerp en het beperkt aantal peer reviewed artikels. De

oorzaak hiervan ligt, volgens haar, deels bij de media die geregeld

lekentheorieën lanceren die meestal gebaseerd zijn op impliciete, niet-

specifieke assumpties. Coomarasamy, Gee, Publicover & Khan (2001) leggen

de klemtoon op het feit dat medische tijdschriften de wetenschappelijke

resultaten niet in een vorm gieten die onmiddellijk bruikbaar is in de praktijk en

makkelijk te verspreiden is onder het gewone volk.

In 1985 verscheen voor het eerst in de wetenschappelijke literatuur een artikel

over de gewichtstoename bij eerstejaarsstudenten (Brown, 2008). Nergens in

het artikel werd gesproken over een gewichtsstijging van 15 pond (Hovell,

Mewborn, Randle & Fowlerjohnson, 1985). Vier jaar later, in 1989, werd in het

tienermagazine Seventeen voor de eerste keer de term “freshman 15” gebruikt

(Brown, 2008).

Veel onderzoekers zijn het er over eens dat er bij een bepaald percentage van

de eerstejaarsstudenten een gewichtsevolutie kan voorkomen bij de overgang

van het laatste jaar secundair onderwijs naar het eerste jaar hoger onderwijs.

Weinigen onder hen durven echter stellen dat deze toename 15 pond of meer

zou bedragen (Graham & Jones, 2002; Levitsky, Halbmaier & Mrdjenovic,

2004; Levitsky, Garay, Naubaum, Neighbors & Della Vella, 2006; Economos,

Hildebrandt & Hyatt, 2008; Gores, 2008; Holm-Denoma et al., 2008; Jung, Bray

10

& Ginis, 2008; Crombie, IlIch, Dutton, Panton & Abood, 2009).

Sommige onderzoekers namen tijdens hun studies bij een aantal

proefpersonen zelfs een daling in gewicht waar (Graham & Jones, 2002;

Economos et al., 2008; Gores, 2008; Jung et al., 2008).

Naast de positieve invloed dat het concept “freshman 15” kan hebben op de

gezondheid van studenten, door het onder de aandacht brengen van obesitas

en overgewicht... waarschuwt Brown (2008) ook voor de negatieve gevolgen

van een overdreven aandacht hiervoor. Zo zou de “15 pound theory” volgens

haar kunnen leiden tot eetstoornissen, zoals anorexia nervosa en

vitaminetekorten die op hun beurt leiden tot anemie en osteoporose bij

studenten. Graham & Jones wezen in 2002 ook al op dit probleem door te

stellen dat de “freshman 15 mythe” een belangrijke rol kan spelen in de

negatieve houding die mensen vaak aannemen ten aanzien van gewicht. Zo

zouden eerstejaarsstudenten een negatiever lichaamsbeeld ontwikkelen,

zichzelf meer categoriseren in de klasse van overgewicht en zouden ze hoger

scoren op de EAT, een instrument dat de symptomen en eigenschappen van

eetstoornissen taxeert. Het is dan ook belangrijk dat studenten toegang krijgen

tot een betrouwbaar en vertrouwelijk medium aangaande deze thematiek

(Brown, 2008).

Mogelijke verklaringen, die in de literatuur worden gegeven, voor het al dan niet

stijgen van het lichaamsgewicht bij overgang van het secundair naar het hoger

onderwijs zullen later in deze masterproef behandeld worden.

Verder zal ook gekeken worden naar mogelijke gewichts- en

levensstijlveranderingen bij Belgische studenten die deze overgang maakten.

Tot nu toe zijn de meeste onderzoeken hieromtrent in de Verenigde Staten

gevoerd en werd dit nog niet specifiek onderzocht in België. De reeds

verschenen resultaten kunnen daarom niet gegeneraliseerd worden naar de

Vlaamse studentenpopulatie, waardoor nader onderzoek zich opdringt.

Het eerste deel van deze masterproef omvat het literatuuroverzicht, gebaseerd

op wetenschappelijke publicaties en bestaat uit acht hoofdstukken. Het eerste

hoofdstuk gaat specifiek over fysieke activiteit. Hoofdstuk twee handelt over

11

overgewicht en obesitas. Hoofdstuk drie omvat een omschrijving van de

energiebalans. In het vierde hoofdstuk worden de gevolgen van fysieke

inactiviteit en obesitas nader bekeken. Hoofdstuk vijf gaat dieper in op de

determinanten van fysieke inactiviteit, overgewicht en obesitas. Hoofdstuk zes

handelt over de specifieke veranderingen bij studenten die overgaan naar het

hoger onderwijs. In hoofdstuk zeven en acht worden tot slot de probleemstelling

en hypothesen besproken. Het tweede deel van deze verhandeling omvat het

praktijkonderzoek. In hoofdstuk negen wordt de methodiek van het onderzoek

beschreven en in hoofdstuk tien de resultaten. Hoofdstuk elf sluit af met de

discussie.

In het literatuuroverzicht en de resultatensectie van deze masterproef, heeft

Julie Deman de onderdelen met betrekking tot voeding, overgewicht en

obesitas geschreven. Joris Van Damme is verantwoordelijk voor de onderdelen

met betrekking tot fysieke en sedentaire activiteiten.

Het abstract, de inleiding, de probleemstelling, de hypothesen, de methodiek en

de discussie werden gezamenlijk geschreven.

12

1 Deel I: Literatuuroverzicht 1.1 Hoofdstuk 1: Fysieke activiteit

1.1.1 Definitie

Fysieke activiteit wordt door de WHO gedefinieerd als alle

lichaamsbewegingen, voortgebracht door de skeletspieren, die energieverbruik

vereisen (www.who.int).

Het omvat dus zowel fysieke activiteiten die verband houden met sport,

ontspanning en vrije tijd als actief transport, huishoudelijk werk, klusjes en

gezinstaken als fysieke activiteiten tijdens het werk en op school. De som van

al deze facetten van fysieke activiteit geeft dan een beeld van de totale fysieke

activiteit (Caspersen, Powell & Christenson, 1985; De Bourdeaudhuij, Lefevre,

Deforche, Wijndaele, Matton & Philippaerts, 2005; www.ipaq.ki.se).

De hoeveelheid energie nodig om fysiek actief te zijn kan uitgedrukt worden in

kilocalorieën (kcal) of kilojoules (kJ), waarbij één kcal gelijk is aan 4,184 kJ

(Caspersen et al., 1985). Caspersen et al. (1985) merken hierbij op dat,

ondanks het feit dat kcal historisch gezien een warmtemaat is, deze maat toch

vaak gebruikt wordt als maat voor het energieverbruik. In principe zou het dus

correcter zijn om hiervoor kJ te gebruiken, aangezien dit de maat voor

energieverbruik is.

Volgens het consensus model van Bouchard, Shephard & Stephens (1994)

moet het begrip fysieke activiteit in een breder kader geplaatst worden (Figuur

1). Fysieke activiteit maakt dan deel uit van een groter geheel dat bestaat uit

drie grote luiken, namelijk ‘fysieke activiteit’, ‘gezondheidsgerelateerde fitheid’

en ‘gezondheid’. Deze drie concepten beïnvloeden elkaar onderling en worden

zelf ook beïnvloed door erfelijkheidsfactoren, de fysieke omgeving, gedragingen

met betrekking tot de levensstijl (lifestyle), persoonlijke kenmerken en de

sociale omgeving.

13

Figuur 1: Consensusmodel, Bouchard et al. (1994)

Zoals hierboven verduidelijkt wordt, zijn fysieke activiteit en fysieke fitheid twee

verschillende begrippen. Gezondheidsgerelateerde fitheid kan gedefinieerd

worden als een set van eigenschappen die mensen bezitten of kunnen

verwerven, gerelateerd aan de mogelijkheid om dagelijkse taken uit te voeren.

Belangrijk hierbij is dat ze deze taken met voldoende vitaliteit en alertheid

kunnen verrichten, zonder buitensporige vermoeidheid en met voldoende

energie om te kunnen genieten van activiteiten in de vrije tijd en om te kunnen

reageren op onvoorziene omstandigheden. Voorbeelden van deze

eigenschappen zijn kracht, snelheid, lenigheid, uithouding... (Caspersen et al.,

1985).

1.1.2 De gezondheidsnorm met betrekking tot fysieke activiteit

De mate waarin iemand fysiek actief is, varieert van persoon tot persoon en van

tijd tot tijd (Caspersen et al., 1985). Daarom werd een gezondheidsnorm voor

fysieke activiteit opgesteld om op een objectieve manier te kunnen beoordelen

of iemand voldoende fysiek actief is om zijn of haar gezondheid te behouden en

te bevorderen.

Voor kinderen en jongeren (5 tot 18 jaar) bedraagt de norm dagelijks 60

14

minuten matige tot intense fysieke activiteit. Voor volwassenen (18 tot 65 jaar)

bedraagt de norm minstens vijf dagen per week 30 minuten matige fysieke

activiteit of drie dagen per week 20 minuten intense fysieke activiteit,

gecombineerd met twee dagen per week acht tot tien spierversterkende

oefeningen. Deze norm geldt ook voor ouderen (65+), maar dan aangepast aan

de mogelijkheden van de persoon, gecombineerd met lenigheid- en

evenwichtsoefeningen (www.who.int). Hierbij dient opgemerkt te worden dat de

hoeveelheid fysieke activiteit cumulatief is doorheen de dag met een minimum

van 10 minuten per keer. Dus drie keer per dag 10 minuten aan fysieke

activiteit doen, heeft voor een volwassene, hetzelfde effect als één keer per dag

30 minuten aan fysieke activiteit doen (www.who.int).

Tot slot wijst de WHO er ook op dat er een dosis-respons relatie bestaat tussen

fysieke activiteit en gezondheid, waarbij er meer gezondheidswinst geboekt

wordt bij het overtreffen van bovenstaande minimum aanbevelingen.

1.1.3 De intensiteit van fysieke activiteit

Om de intensiteit van fysieke activiteit uit te drukken, wordt veelal gebruik

gemaakt van Metabolic Equivalents of MET’s.

Eén MET staat voor de energie die verbruikt wordt in rust en komt overeen met

de calorische consumptie van één kcal/kg/u of het verbruik van 3,5 ml

O2/kg/min (Sidney & Blumchen, 1990; www.who.int). Het concept geeft op een

eenvoudige manier de energiekost van een fysieke activiteit weer, als veelvoud

van het energieverbruik voor het basaal metabolisme (Sidney & Blumchen,

1990; www.who.int). Zo ligt, in vergelijking met een persoon in rust, de

calorische consumptie van een persoon die een matige fysieke inspanning doet

drie tot zes maal hoger, wat overeenkomt met drie tot zes MET’s. Bij een

persoon die een intense fysieke inspanning doet, ligt de calorische consumptie

meer dan zes maal hoger, wat overeenkomt met meer dan zes MET’s

(www.who.int).

Naar analogie met het bovenstaande kan dan voor elke activiteit, zoals

voetballen, joggen, kuisen, studeren... de MET-waarde bepaald worden,

15

waarop deze dan gecategoriseerd kan worden als matige of intense fysieke

inspanning (Tabel 1) (Sidney & Blumchen, 1990; www.who.int).

Tabel 1: Voorbeelden matige en intense fysieke inspanningen (www.who.int)

Matige Fysieke Activiteit

(3 tot 6 MET’s)

Intense Fysieke Activiteit

(> 6 MET’s)

Snel wandelen Lopen

Dansen Wandelen/klimmen op een heuvel/berg

Tuinieren Snel Fietsen

Huishoudelijke taken Aerobic

Jagen Snel zwemmen

Activiteiten met, bijv., de kinderen

Gaan wandelen met een huisdier

Competitieve sporten en spelen

Dragen / verplaatsen van lasten < 20 kg Dragen / verplaatsen van lasten > 20kg

Naast bovenstaande theoretische benadering kan de intensiteit van fysieke

activiteit ook geconceptualiseerd worden op basis van de hartslag. Zo toonden

Strath, Swartz, Bassett, O’Brien, King & Ainsworth (2000) aan dat de

hartfrequentie een goede predictor is van het energieverbruik en bijgevolg zeer

bruikbaar is als indicator van de intensiteit in de dagelijkse praktijk. Het zijn dan

voornamelijk de relatief lage kostprijs van de meetmethode, de niet-invasieve

meettechniek en de extra informatie met betrekking tot de trainingsduur,

frequentie... weergegeven door de registratietoestelletjes, die deze methode

gebruiksvriendelijk maakt. Wel dient hierbij opgemerkt te worden dat elementen

zoals de omgevingstemperatuur, emotionele status, hydratatie, type van

spiercontractie en de hoeveelheid spieren betrokken bij de fysieke activiteit de

kwaliteit van de voorspelling kunnen beïnvloeden (Strath et al., 2000).

Naast bovenstaande methode is er nog een manier om de intensiteit te meten.

Deze wordt voornamelijk gebruikt door mensen die niet in het bezit zijn van een

hartslagmeter. Bij deze (minder nauwkeurige) methode wordt gewezen op

duidelijk waarneembare veranderingen in onder andere het

16

ademhalingspatroon, de zweetproductie... Zo gaat een matig fysieke

inspanning gepaard met zweten en een lichte verhoging van de pols en

ademhalingsfrequentie waarbij praten mogelijk moet blijven (www.acsm.org).

1.1.4 Prevalentie van fysieke activiteit

Volgens de Gezondheidsenquête van 2004 (www.iph.fgov.be) doet 34% van de

Belgische bevolking (van 15 jaar en ouder) minimum 30 minuten aan fysieke activiteit per dag. Het betreft hier zowel matige als intense fysieke activiteit

thuis, op het werk, op weg naar het werk en in de vrije tijd. Wanneer dit op

Vlaams niveau bekeken wordt, kan vastgesteld worden dat 40% van de

Vlamingen de gezondheidsnorm haalt. Verder zouden volgens de

Gezondheidsenquête mannen meer aan fysieke activiteit doen dan vrouwen,

wat geldt voor alle leeftijdscategorieën. Een gelijkaardige tendens wordt

waargenomen voor het Vlaamse gewest wanneer dieper wordt ingegaan op de

fysieke activiteit in de vrije tijd. Opvallend hierbij is dat dit verschil het meest

uitgesproken is bij de jongeren tussen 15 en 24 jaar.

In verband met de sedentaire activiteiten in de vrije tijd wordt voor het

Vlaamse gewest bij 21% van de bevolking een gebrek aan fysieke activiteit in

de vrije tijd vastgesteld. Voor België bedraagt dit 25% van de bevolking. Let

wel, bij dit percentage wordt enkel de fysieke activiteit in de vrije tijd in rekening

gebracht. Er wordt geen aandacht besteed aan de fysieke activiteit door actief

transport, op het werk... zoals hierboven wel het geval is. Op vlak van geslacht

wordt voor Vlaanderen een zelfde trend gezien als bij fysieke activiteit in de

vrije tijd. Zo wordt bij vrouwen een relatief hoger percentage personen met een

gebrek aan lichaamsbeweging waargenomen (Figuur 2). Voor België bedragen

deze cijfers voor de vrouwen ongeveer 30% en voor de mannen 19%.

Wanneer tot slot gekeken wordt naar lichaamsbeweging en de impact ervan

op de gezondheid, dan valt op dat volgens de criteria van de IPAQ 2002 57%

van de Belgische bevolking onvoldoende aan fysieke activiteit doet om een

positief effect te hebben op de gezondheid. Voor Vlaanderen bedraagt dit 52%

van de bevolking. Wordt er opnieuw meer specifiek naar een verschil tussen

mannen en vrouwen gekeken, dan doet in België een hoger percentage van de

17

vrouwen (66%) niet voldoende aan fysieke activiteit in vergelijking met de

mannen (46%). In Vlaanderen wordt een gelijkaardige tendens waargenomen.

Figuur 2: Percentage van de bevolking (van 15 jaar en ouder) met een gebrek aan lichaamsbeweging in de vrije tijd volgens leeftijd en geslacht - Vlaams Gewest (www.iph.fgov.be)

18

1.2 Hoofdstuk 2: Overgewicht en obesitas

1.2.1 Definitie

Overgewicht en obesitas worden gedefinieerd als een abnormale of

buitensporige opeenhoping van vet die de gezondheid kan beïnvloeden

(www.who.int).

1.2.2 Meten van overgewicht en obesitas 1.2.2.1 Body Mass Index

De Body Mass Index (BMI), ook wel Quetelet Index genoemd, is een

eenvoudige index die algemeen wordt gebruikt om overgewicht en obesitas te

classificeren bij volwassenen (en jongvolwassenen vanaf 18 jaar) door gewicht

tegenover lengte te berekenen (Tabel 2). De BMI wordt gedefinieerd als het

lichaamsgewicht in kg gedeeld door het kwadraat van de lichaamslengte in

meter (Figuur 3).

Figuur 3: Formule Body Mass Index

Volgens de definitie van de WHO wordt een BMI tussen 25 kg/m2 en 30 kg/m2

beschouwd als overgewicht. Epidemiologische studies tonen aan dat de

morbiditeit en de mortaliteit toenemen vanaf een BMI van 25 kg/m2. Wanneer

de BMI 30 kg/m2 of meer bedraagt, spreekt men van zwaarlijvigheid of

obesitas.

De Body Mass Index is de meest bruikbare maat voor prevalentiestudies van

overgewicht en obesitas bij de bevolking. Het kan de epidemiologische

vergelijkbaarheid bevorderen door schattingen en vergelijkingen te maken

tussen subgroepen overheen de tijd. Het is dan ook vanwege de praktische

haalbaarheid en omwille van de uniforme registratie van overgewicht dat het

19

gebruik ervan internationaal wordt aanbevolen (Renders, Seidell, Van

Mechelen & Hirasing, 2004).

Tabel 2: Classificatie van overgewicht bij volwassenen (www.who.int )

BMI (kg/m2) Risico op comorbiditeit

Ondergewicht < 18,5 Laag

Normaal gewicht 18,5 - 24,9 Gemiddeld

Overgewicht 25,0 - 29,9 Verhoogd

Obesitas

Klasse 1 30,0 - 34,9 Matig verhoogd

Klasse 2 35,0 - 39,9 Ernstig verhoogd

Klasse 3 > 40,0 Zeer ernstig verhoogd

Het gebruik van de BMI als maat voor overgewicht kent echter enkele

beperkingen. Zo wordt bij het bepalen van de BMI geen onderscheid gemaakt

tussen overmatig vet en spieren. Hierdoor kan een sportbeoefenaar een te

hoge BMI hebben, maar een normale vetmassa en kunnen personen met

weinig spiermassa (zoals ouderen) de indruk geven over weinig lichaamsvet te

beschikken. Daarom is de BMI geen goede maat voor mensen met een grote

spiermassa, ouderen en zwangere vrouwen. Ook bij kinderen mag de BMI niet

gebruikt worden, aangezien dit gemakkelijk een overschatting geeft van

overgewicht bij kleine kinderen en een onderschatting bij grote kinderen. Wel

worden bij kinderen en jongeren onder de 18 jaar de voor leeftijd gecorrigeerde

BMI-grenswaarden toegepast (www.who.int; Renders et al., 2004).

Verder wordt bij het gebruik van de BMI ook geen aandacht besteed aan de

verdeling van de vetmassa over het lichaam. Zo is het risico op chronische

aandoeningen gerelateerd aan obesitas hoger bij vet in de buikholte en is deze

abdominale vetverdeling schadelijker dan vet in de billen of heupen. Vandaar

dat vaak aanvullend de lendenomtrek als diagnostisch criterium wordt gebruikt.

20

1.2.2.2 Lendenomtrek

De lendenomtrek geeft een idee van de hoeveelheid visceraal of abdominaal

vet. De omtrek van de buik wordt gemeten tussen de onderkant van de

onderste rib en de bovenkant van het bekken met behulp van een lintmeter.

Bij vrouwen is er sprake van een verhoogd risico bij een buikomvang vanaf 80

cm en een ernstig verhoogd risico vanaf 88 cm. Voor mannen liggen deze

grenswaarden op 94 cm voor een verhoogd risico en op 102 cm voor een

ernstig verhoogd risico (Tabel 3) (Lean, Han & Seidell, 1998).

Tabel 3: Grenswaarden lendenomtrek

Verhoogd risico Sterk verhoogd risico

Vrouwen ≥ 80 cm ≥ 88 cm

Mannen ≥ 94 cm ≥ 102 cm

1.2.3 Prevalentie van overgewicht en obesitas

Volgens de resultaten van de Gezondheidsenquête van 2004

(www.iph.fgov.be) is de gemiddelde BMI-waarde voor volwassenen in het

Vlaamse Gewest 24,9 kg/m2. Dit gemiddelde is, net zoals in het hele land,

significant hoger bij mannen dan bij vrouwen, respectievelijk 25,4 kg/m2 voor

mannen en 24,5 kg/m2 voor vrouwen. Ook geven meer mannen (49,6%) dan

vrouwen (35,9%) aan overgewicht te hebben. Voor wat betreft obesitas zijn er

meer vrouwen (13%) dan mannen (10%) obees. In heel België wordt een

toename van de BMI waargenomen naarmate de leeftijd stijgt (met uitzondering

van de leeftijdsgroep 75+). Het aantal personen met overgewicht en obesitas is

significant hoger bij mensen met een lager opleidingsniveau.

Voor jongeren en jongvolwassenen in de leeftijdscategorie 15 - 24 jaar is de

gemiddelde BMI 22,1 kg/m2. Het percentage overgewicht in deze categorie

bedraagt 14,1%. Bij de 15 tot 24-jarigen heeft 3% obesitas.

21

1.3 Hoofdstuk 3: De energiebalans

Men spreekt van een goede energiebalans als de energieopname in balans is

met het energieverbruik (Figuur 4). Als er meer energie via de voeding wordt

opgenomen dan er wordt verbruikt door middel van lichamelijke activiteit, is de

energiebalans verstoord. Het teveel aan voedingsstoffen kan dan niet worden

verbrand en wordt omgezet in lichaamsvet. Situaties met een laag

energieverbruik of een te hoge energie-inname zorgen voor een positieve

energiebalans wat op termijn kan leiden tot een gewichtstoename

(Gezondheidsraad, 2003; Renders et al., 2004).

Het onevenwicht tussen energie-inname en energieverbruik is het gevolg van

hedendaagse maatschappelijke tendensen. Die zouden mogelijke oorzaken kunnen zijn van de relatief hoge prevalentiecijfers van fysieke (in)activiteit, overgewicht en obesitas (Keating, Guan, Piñero & Bridges, 2005). Minstens

twee derde van de volwassenen in de EU-landen zijn onvoldoende lichamelijk

actief voor een optimale gezondheid. Een groot deel van de bevolking verbruikt

bovendien teveel energierijke voedingsmiddelen en dranken en consumeert

onvoldoende groenten en fruit (WHO Challenge, 2006).

Om overgewicht te voorkomen is het van belang dat de energie-inname en het

energieverbruik op elkaar zijn afgestemd.

Figuur 4: De energiebalans, Wendel-Vos, Nooyens & Schuit (2004)

22

1.4 Hoofdstuk 4: Gevolgen van fysieke inactiviteit en obesitas

1.4.1 Algemeen

Door de stijgende prevalentie en de hoge medische kosten worden

overgewicht, obesitas en fysieke inactiviteit niet enkel meer beschouwd als

risicofactoren voor vele aandoeningen, maar steeds meer als een belangrijke

bedreiging voor de volksgezondheid (Figuur 5). De impact van deze drie

factoren gaat immers gepaard met een aanzienlijke stijging in morbiditeit en

mortaliteit. Een hoge BMI en een sedentaire levensstijl in de adolescentie

voorspellen dan ook een verhoogde kans op onder andere hart- en vaatziekten

en verhoogde sterftecijfers bij volwassenen (Wendel-Vos et al., 2004).

Figuur 5: De volksgezondheidsaspecten van lichamelijke activiteit, Wendel-Vos et al. (2004)

23

Naast hart- en vaatziekten (myocardinfarct, ischemische…) worden deze

factoren ook gelinkt aan tal van chronische aandoeningen zoals bepaalde

vormen van kanker, galziekten, longaandoeningen, aandoeningen van het

bewegingsapparaat (artrose, jicht en rugklachten), infertiliteit, osteoporose,

metabool syndroom… (Gezondheidsraad, 2003; www.who.int).

Ook kan overgewicht en inactiviteit psychosociale problemen zoals depressie,

angst, stress en een laag zelfbeeld met zich meebrengen. Mensen die reeds

zwaarlijvig zijn, worden vaak geconfronteerd met stigmatisering of discriminatie.

De morbiditeit die gepaard gaat met overgewicht, obesitas en inactiviteit leidt

veelal tot medische behandelingen, arbeidsongeschiktheid, absenteïsme,

verminderde productiviteit en hogere kosten aan de gezondheidszorg

(Gezondheidsraad, 2003; Visscher & Seidell, 2001; www.who.int).

1.4.2 Metabool syndroom

Het metabool syndroom wordt gedefinieerd als een opmerkelijke combinatie

van aandoeningen waarbij een persoon lijdt aan abdominale obesitas (dus een

lendenomtrek van ≥ 94 cm voor de mannen en ≥ 80 cm voor de vrouwen)

gecombineerd met minstens twee van de volgende factoren: teveel triglyceriden

in het bloed (≥ 150mg/dl), te weinig HDL cholesterol (< 40 mg/dl voor mannen

en < 50 mg/dl voor vrouwen), verhoogde bloeddruk (systolisch druk ≥ 130

mmHg, diastolische druk ≥ 85 mmHg), teveel ‘fasting plasma glucose’ (≥ 100

mg/dl) of eerder gediagnosticeerde diabetes type 2 (www.idf.org). Mensen die

leiden aan het metabool syndroom zouden een verhoogde kans hebben op

hartziekten en diabetes type 2 (Ford, Kohll, Mokdad & Ajani, 2005). Volgens

Ford et al. (2005) zou fysieke activiteit een positief effect hebben op het

metabool syndroom en zou een sedentaire levensstijl gerelateerd zijn aan een

verhoogde prevalentie van dit syndroom bij Amerikaanse volwassenen.

Wijndaele, Duvigneaud, Matton, Duquet, Delecluse, Thomis et al. (2009)

vonden gelijkaardige verbanden bij de Vlaamse volwassenen.

24

1.4.3 Osteoporose

De “wet” van Wolf stelt dat de inwendige structuur en de uitwendige vorm van

levend bot in belangrijke mate wordt bepaald door de overheersende

mechanische belasting op dit bot. Mechanische belasting, door fysieke

activiteit, is dus essentieel om onze botten in vorm te houden (Wolff, 1986).

Op 20 à 25 jarige leeftijd bereikt het skelet zijn maximale massa en sterkte.

Hierna neemt de botmassa met een bijna constant percentage af door het

natuurlijk remodeling proces van het bot (Mosekilde, 2001). Dit proces omvat

botafbraak door osteoclastcellen, gevolgd door botopbouw door

osteoblastcellen. Hierdoor wordt eventuele schade hersteld en wordt de

botarchitectuur continu aangepast aan de mechanische belasting op de botten

(Hadjidakis & Androulakis, 2006). Het remodeling proces kent echter een lichte

negatieve balans (meer afbraak dan opbouw) wat in combinatie met de hoge

turnover van de botcellen de natuurlijke afname van de botmassa verklaart

(Mosekilde, 2001). Het is dus van cruciaal belang dat vóór de leeftijd van 20 à

25 jaar een voldoende hoog botkapitaal wordt opgebouwd om problemen (zoals

osteoporose) op latere leeftijd te vermijden. Vandaar dat het belangrijk is om

reeds op jonge leeftijd voldoende aan fysieke activiteit te doen (Morris,

Naughton, Gibbs, Carlson & Wark, 1997).

25

1.5 Hoofdstuk 5: Determinanten van fysieke inactiviteit, overgewicht en obesitas

Om preventief te kunnen ingrijpen en zo de toenemende trend in overgewicht

een halt toe te roepen, is het belangrijk om de oorzaak van dit probleem te

identificeren. Zoals reeds eerder besproken, hebben veranderingen in de

voedingsgewoonten en fysieke activiteit een belangrijke invloed op de

ontwikkeling van overgewicht. Deze veranderingen worden in grote mate

beïnvloed door genetische, biologische, psychologische, sociale en

omgevingsfactoren (Gezondheidsraad, 2003).

De interventieontwikkeling maakt vaak gebruik van het ecologische model om

determinanten van een probleem te identificeren. Daarom zullen de

determinanten van fysieke inactiviteit, overgewicht en obesitas bij

eerstejaarsstudenten ook volgens dit model besproken worden. Er zal dus een

onderscheid gemaakt worden tussen intrapersoonlijke, interpersoonlijke,

institutionele, community en omgevingsdeterminanten (Bartholomew, Parcel,

Kok & Gottlieb, 2006).

1.5.1 Intrapersoonlijke determinanten

1.5.1.1 Fysieke inactiviteit

Bij dit type determinanten zijn het voornamelijk de keuze voor ontspanning in

plaats van fysieke activiteit en gezondheidsproblemen, zoals kwetsuren en

ziekte, die voor minder fysieke activiteit bij studenten zorgen (Buckworth, 2001;

Gyurcsik, Bray & Brittain, 2004).

Volgens de Gezondheidsenquête van 2004 (www.iph.fgov.be) is de

sociaaleconomische status (SES) in België ook een belangrijke

intrapersoonlijke determinant. Zo blijkt dat een groter percentage van de lager

geschoolden minder fysiek actief is en meer sedentaire activiteiten doet dan

hoger opgeleiden. Dit is alleen geldig voor de fysieke activiteit in de vrije tijd.

Indien ook andere vormen van fysieke activiteit, zoals actief transport en

beweging op het werk... mee in rekening worden gebracht, dan is te zien dat

lager opgeleiden meer bewegen dan hoger opgeleiden.

26

Kantomaa, Tammelin, Näyhä en Taanila (2007) bevestigen bovenstaande

bevindingen door te stellen dat het familie-inkomen en het opleidingsniveau van

de ouders positief geassocieerd is met de hoeveelheid en het type fysieke

activiteit dat jongeren beoefenen. Hierbij stellen ze wel dat het opleidingsniveau

van de ouders een grotere invloed heeft dan het familie-inkomen.

Voor wat het geslacht betreft geeft de Gezondheidsenquête (www.iph.fgov.be)

aan dat in België de vrouwen procentueel gezien minder aan fysieke activiteit

doen dan mannen. Voor de hoeveelheid fysieke activiteit in de vrije tijd is dit

verschil zelfs het meest uitgesproken voor jongeren tussen 15 en 24 jaar. De

reden voor dit verschil is op dit moment nog niet geheel duidelijk (Keating et al.,

2005). Wel zouden mannen meer voor team- en krachtsporten kiezen en

vrouwen voor aerobic, dans en yoga (Keating et al., 2005). Volgens McArthur &

Raedeke (2009) is de motivatie om aan sport te doen bij meisjes eerder uiterlijk

gerelateerd en zouden ze ook de amusementswaarde van fysieke activiteit

belangrijk vinden.

Gyurcsik, Spink, Bray, Chad & Kwan (2006) stellen ook dat een hoge

eigeneffectiviteit voor hogere fysieke activiteit zorgt, wat vooral bij vrouwen

bijdraagt tot ‘stagesveranderingen’.

Tot slot zou de factor plezier een belangrijke intrapersoonlijke determinant zijn

die studenten stimuleert om fysiek actief te zijn (Gyurcsik et al., 2006).

1.5.1.2 Overgewicht en obesitas

Lichaamsgewicht wordt vaak geassocieerd met de socio-economische status

van een persoon. De grootte en de richting van dit verband verschilt naargelang

het geslacht en de graad van economische ontwikkeling. Historisch gezien

staat een hoog lichaamsgewicht symbool voor rijkdom, macht, welvaart en een

hoge sociale status. Tegenwoordig hangt een hoog lichaamsgewicht en

obesitas vaak samen met ongunstige socio-economische omstandigheden. Dit

geldt in de ontwikkelde landen en met name vooral voor vrouwen. Bij mannen

in ontwikkelde landen is er slechts een zwak verband tussen gewicht, BMI en

socio-economische status, wat erop wijst dat lichaamsgewicht nauwer

verbonden is met de sociale en culturele rol van de vrouw dan die van de man

(Ogden, Carrol & Flegal, 2003; Wendel-Vos et al., 2004). De gemiddelde BMI is

27

groter bij lager opgeleide personen dan bij hoger opgeleide personen en dit

geldt voor alle leeftijden (vanaf 18 jaar). Jongeren die in een gezin wonen waar

het opleidingsniveau laag is, hebben vaak ook meer kans op overgewicht dan

jongeren die tot een gezin behoren met een hoog opleidingsniveau

(www.iph.fgov.be).

Een lage SES hangt samen met een ongunstig voedingspatroon. Eén van de

redenen hiervoor is dat ‘ongezond’ voedsel vaak het goedkoopst is.

Bij jongvolwassenen (19 – 30 jaar) met een lage SES (enkel gemeten op basis

van opleiding) wordt, net zoals bij de totale bevolking, een lagere consumptie

aan groenten en fruit waargenomen. Ook de inname van verzadigde vetten ligt

hoger bij lager opgeleide jongvolwassen mannen. Dit verschil wordt niet gezien

bij vrouwen (Ocké, Hulshof & Löwik, 2005; www.iph.fgov.be).

Overgewicht en obesitas komt vaak voor binnen dezelfde familie. Dit kan zowel

verklaard worden door de gewoontes en de omgeving die familieleden met

elkaar gemeenschappelijk hebben, maar ook door de genetische factoren die

een invloed hebben op het ontstaan van overgewicht en obesitas. Welke genen

daarvoor precies verantwoordelijk zijn, zijn nog niet bekend (Wendel-Vos et al.,

2004, www.overgewicht.org).

1.5.2 Interpersoonlijke determinanten


Sociale evenementen tijdens de geplande fysieke activiteiten, het gebrek aan

een trainingspartner, andere belangrijke verplichtingen en het in de weekends

steeds moeten naar huis rijden om het thuisfront te bezoeken, zijn de

belangrijkste determinanten die er voor zorgen dat studenten minder aan

fysieke activiteit gaan doen (Gyurcsik et al., 2006).

Keating et al. (2005) bevestigen hierbij het belang van sociale steun met

betrekking tot fysieke activiteit. Dit geldt zowel voor mannelijke als voor

vrouwelijke studenten en zorgt ervoor dat men meer aan fysieke activiteit gaat

doen. Vrouwen verkiezen hierbij eerder de steun van familie en mannen eerder

van vrienden en peers.

28

Tot slot wijzen Gyurcsik et al. (2004) ook op een tekort aan slaap als

determinant voor minder fysieke activiteit. Dit kan ook verklaard worden door de

grote hoeveelheid sociale evenementen waarmee een eerstejaarsstudent

geconfronteerd wordt, gecombineerd met de academische verplichtingen, zoals

taken en examens, jobverplichtingen en familiale activiteiten.


Ouders hebben een grote invloed op het voedingsgedrag van kinderen en

jongeren. De directe modelling van gedragingen is dan ook één van de

belangrijkste processen van sociale invloed, zowel van de ouders als van de

peers. Dit observationeel leren houdt in dat mensen bij hun voedingsgedrag

sterk worden beïnvloed door hun sociale omgeving. Zo leren kinderen,

bijvoorbeeld, eten wat ze hun ouders en leeftijdsgenoten zien eten. Wanneer

jongeren thuis blijven wonen, blijft de invloed van de ouders deels bestaan. Als

studenten op kot gaan, vergroot de invloed van de peers (Lau, Quadres &

Hartman, 1990; Gezondheidsraad, 2003).

1.5.3 Institutionele en community determinanten


• Institutionele determinanten

Hiertoe behoren voornamelijk de hoge werkbelasting van de school en het al

dan niet hebben van een job. In het kader van planning moet een student

namelijk voortdurend keuzes maken, gebaseerd op de eigen behoeften en

prioriteiten. Zo zal bijvoorbeeld op het einde van het academiejaar de tijd van

de student vooral ingevuld worden door academische verplichtingen (Gyurcsik

et al., 2006). Deze periodieke veranderingen in verplichtingen vergen een grote

flexibiliteit van de student. Hierdoor is de kans groot dat studenten die net

regelmatiger fysiek actief geworden zijn, hervallen in oude gewoonten

(Buckworth, 2001).

29

• Community determinanten

Het gebrek aan een sportvereniging om zich bij aan te sluiten en gebrekkige

transportmogelijkheden naar sportfaciliteiten, zijn de voornaamste

determinanten die tot deze categorie behoren (Gyurcsik et al., 2006).

1.5.4 Omgevingsdeterminanten


Het merendeel van de omgevingsdeterminanten zijn weergerelateerd. Zo

hebben studenten een significant lagere aërobe capaciteit en hogere

rusthartslag in de winter ten opzichte van de herfst en een hogere aërobe

capaciteit en lagere rusthartslag in de zomer ten opzichte van de lente (Calfas

et al., 2000; Buckworth, 2001).

Buckworth (2001) en Keating et al. (2005) wijzen ook op de geografische

kenmerken, campusgrootte, kwaliteit en openingsuren van de faciliteiten als

mogelijke determinanten. De precieze invloed van deze laatste factoren is

echter nog niet geheel duidelijk. Verder zou volgens Keating et al. (2005) ook

de leefomgeving een belangrijke invloed hebben op de fysieke activiteit. Zo

zullen studenten die in een studentencommune leven meer geneigd zijn om te

participeren aan intramurale fysieke activiteiten dan diegenen die elders leven.

Een mogelijke reden is dat dergelijke studentencommunes georganiseerd zijn

om het tegen elkaar op te nemen in intramurale sporten. Hierbij dient wel

opgemerkt te worden dat het om Amerikaanse studentenverenigingen gaat die

toch fundamenteel verschillen van deze in Vlaanderen.


De invloed van omgevingsfactoren blijkt een doorslaggevende rol te spelen in

de verklaring van overgewicht en obesitas (Wendel-Vos et al., 2004), hoewel

hier nog maar weinig gedetailleerd onderzoek naar verricht is. Wel zijn er

aanwijzingen dat de hedendaagse ‘obesogene’ omgeving met zijn verschillende

fysieke, sociale, economische… factoren mensen aanzet om veel te eten.

Fysieke omgevingsfactoren zoals de aanwezigheid van frisdrankautomaten, de

marketing van voedingsmiddelen… kunnen dan ook de voedselconsumptie

30

stimuleren. Net zoals de sociale omgeving (sociaal-culturele tradities), de

economische omgeving (prijs-kwaliteitverhouding) en de politieke omgeving

(regels en wetten) een grote impact kunnen uitoefenen op de voedselkeuze van

mensen. Al deze omgevingsfactoren kunnen verder onderverdeeld worden op

micro- en macroniveau. De omgeving op microniveau verwijst naar de context

waarbinnen het gedrag wordt uitgevoerd (school, werkplek,…). Met

macrofactoren worden hogere niveaus van omgevingsinvloeden bedoeld die

gedrag kunnen sturen. Voorbeelden hiervan zijn economische regels, culturele

normen en waarden, politieke acties… (Brug, Van Assema & Lechner, 2007;

Sallis & Glanz, 2009; www.overgewicht.org).

31

1.6 Hoofdstuk 6: Specifieke veranderingen bij overgang van secundair naar hoger onderwijs

Verschillende onderzoekers zijn het er over eens dat de overgang van het

secundair naar het hoger onderwijs een belangrijke, maar stresserende

gebeurtenis is. Deze kan aan de basis liggen van de veranderingen in het

voedings- en bewegingspatroon bij eerstejaarsstudenten (Buckworth, 2001;

Bray & Born, 2004; Bray, Millen & Kwan, 2004; Gyurcsik et al., 2004; Gyurcsik

et al., 2006; Jung et al., 2008; Kremmyda, Papadaki, Hondros, Kapsokefalou &

Scott, 2008). Het is een stap naar volwassenheid, waarbij de jongere zelf

keuzes leert maken en heel wat vrijheid verwerft door, bijvoorbeeld,

onafhankelijk te gaan wonen (Kremmyda et al., 2008). Daarbij ontwikkelen de

meeste studenten “self-management” vaardigheden, zoals het beheren van

geld, time-management enzovoort…, noodzakelijk om een succesvol

onafhankelijk leven te kunnen leiden (Buckworth, 2001).

Bij de transitie naar het hoger onderwijs worden verschillende gewoontes en

routines die zich vestigden binnen de relatief gestructureerde omgeving van de

secundaire school en thuis verstoord. Zo verdwijnen aspecten zoals veiligheid,

voorspelbaarheid en controlegevoel, waardoor een ambiguïteit ontstaat en

referentiepunten verloren gaan die voordien centraal stonden binnen de

identiteit van de jongere (Bray & Born, 2004). Het is een kritieke

levensverandering die gepaard gaat met verhoogde stress, bedreiging van de

eigen waardering, verminderde sociale ondersteuning en een overvloed aan

gezondheidsrisicofactoren (Gyurcsik et al., 2006).

Om een inzicht te verkrijgen in de factoren die leiden tot eventuele

gewichtstoename in het eerste jaar hoger onderwijs, is het bijgevolg belangrijk

om de veranderingen in het leven van de nieuwe studenten te begrijpen.

1.6.1 Het bewegingspatroon

Bij overgang van het middelbaar naar het hoger onderwijs wordt er bij

studenten een daling in fysieke activiteit waargenomen, gecombineerd met de

32

ontwikkeling van een sedentaire levensstijl (Buckworth, 2001; Bray & Born,

2004; Keating et al., 2005; Jung et al., 2008).

Keating et al. (2005) stellen dat ongeveer 50% van de studenten niet fysiek

actief is. Hierbij delen ze de studenten in volgens de ‘stages of changes’ uit het

Transtheoretisch Model van Prochaska en DiClemente (1983). Zo zou volgens

hen 10 à 15% van de studenten zich in de precontemplatiefase bevinden en

bijgevolg niet van plan zijn om iets aan hun sedentaire levensstijl te doen.

Studenten die in de contemplatiefase zitten (25 à 30%) overwegen om binnen

de 6 maanden iets aan hun levensstijl te veranderen. De studenten in de

preparatiefase (15 à 20%) overwegen dat binnen de maand. Tot slot is er nog

de actie- en behoudsfase, waarin zich respectievelijk 15 à 20% en 20 à 30%

van de studenten zou bevinden.

Een verklaring hiervoor zou zijn dat de eerste weken van het academiejaar en

de eerste examenperiode zeer chaotisch kunnen zijn. Bij overgang naar het

hoger onderwijs gaan studenten van een relatief gestructureerd milieu met

verschillende verplichtingen (huiswerk maken, toetsen voorbereiden...) naar

een omgeving met veel minder verplichtingen. Hierdoor zijn studenten de

eerste weken van het academiejaar voornamelijk op zoek naar routines om

naar de lessen te gaan, de leerstof te verwerken, het studeren eventueel te

combineren met werken, sociale activiteiten te combineren met studeren... Dit

leidt ertoe dat een student zijn mogelijkheden worden beïnvloed om een

consistent schema, dat regelmatig fysieke activiteit inhoudt, te handhaven

(Buckworth, 2001).

Bray et al. (2004) wijzen ook op het feit dat studenten die thuis blijven wonen

tijdens de overgang van secundair naar hoger onderwijs minder

“ontwrichtingen” en stress ondervinden dan studenten die op kot gaan. Dit zou

kunnen verklaren waarom de veranderingen in het activiteitenpatroon van

studenten die bij hun ouders blijven wonen verschillend zijn van de

veranderingen in het activiteitenpatroon van studenten die alleen gaan wonen.

Studenten die thuis leven zijn namelijk meer in staat om hun huidige

activiteitenpatroon te behouden. Dit is in tegenstelling tot studenten die op kot

33

gaan, aangezien zij meer kwetsbaar zijn om een sedentaire levensstijl te

ontwikkelen.

Hierbij is het ook belangrijk om op te merken dat studenten die actief blijven

tijdens deze overgang meer kracht en minder spanningen of vermoeidheid

rapporteren dan studenten die fysiek inactief zijn tijdens deze overgang (Bray &

Born, 2004).

Bovenstaande cijfers houden een aantal belangrijke implicaties in naar de

toekomst toe. Het fysieke activiteitenpatroon blijkt tijdens de jeugd, adolescentie

en jongvolwassenheid bepalend te zijn voor het activiteitenniveau op latere

leeftijd (Keating et al., 2005; Dobbins, De Corby, Robeson, Husson & Tirilis,

2009). Dit heeft op zijn beurt dan weer belangrijke gevolgen voor de kwaliteit

van leven op latere leeftijd (Buckworth, 2001; Gyurcsik et al., 2004). Zo zou

volgens Keating et al. (2005) 84% van de studenten hoger onderwijs die fysiek

actief waren tijdens hun studententijd dit nog steeds zijn vijf tot tien jaar na het

afstuderen. Een zelfde trend toont zich bij de mensen die er een sedentair

leven op nahielden: namelijk 81,3% van de studenten hoger onderwijs die

inactief waren tijdens hun studententijd ontwikkelden een sedentaire levensstijl

op latere leeftijd.

Tot slot wijzen Buckworth (2001) en Keating et al. (2005) ook op de grote

impact van de attitude van studenten ten aanzien van fysieke activiteit. Veel

studenten hoger onderwijs zullen in de toekomst een leidinggevende functie

bekleden binnen de maatschappij. Wanneer deze studenten er een actieve

levensstijl op nahouden nadat ze afgestudeerd zijn, beïnvloedt dit niet enkel de

eigen gezondheid, maar ook de gezondheid van anderen, aangezien ze als

rolmodel fungeren voor de algemene populatie. Hierbij komt ook dat deze

mensen in de toekomst vaak de ‘juiste’ posities zullen bekleden om de

determinanten van fysieke activiteit op metaniveau te beïnvloeden zoals,

bijvoorbeeld, het ondersteunen van fitnessprogramma’s op de werkplek...

1.6.2 Het voedingspatroon

Tal van studies rond de voedingsgewoonten van universitaire studenten

hebben een verscheidenheid van ongewenste gedragingen aangetoond.

34

Voorbeelden hiervan zijn het overslaan van maaltijden, het eten van veel

tussendoortjes (vooral snacks) en een lage inname van groenten en fruit

(Kremmyda et al., 2008). Ook een hogere consumptie van fastfood en alcohol,

buitenshuis eten, grotere porties, enzovoort… kunnen bijdragen tot een hogere

energie-inname (Economos et al., 2008). De eetgewoonten van de studenten

kunnen dus een drastische verandering ondergaan tijdens het eerste jaar hoger

onderwijs, waardoor het studentenleven een grote impact kan hebben op de

energiebalans. Dit kan dan ook als een significante predictor van

gewichtstoename bij deze studenten gezien worden (Pliner & Saunders, 2007).

Toch wijzen enkele studies bij Amerikaanse jongeren er op dat, hoewel de

prevalentie van overgewicht en obesitas sterk is toegenomen, de energie-

inname is gedaald (Cavadini, Siega-Riz & Popkin, 2000; Butler, Black, Blue &

Gretebeck, 2004). Bij de eerstejaarsstudenten hoger onderwijs vonden Butler et

al. (2004) een daling van 349 kcal per dag. Er werd dan voornamelijk een

daling in de hoeveelheid groenten, brood, pasta, melk en vlees gerapporteerd.

Wel werd een stijging in het percentage vet en alcohol waargenomen. Uit

andere studies blijkt dat de energie-inname is verhoogd, maar dat de

zelfgerapporteerde energie-inname is afgenomen (Harnack, Jeffery & Boutelle,

2000). Hajhosseini et al. (2006) vond geen significante stijging, maar wel

stijging van gemiddeld 55 kcal per dag wat op termijn tot een positieve

energiebalans kan leiden.

1.6.2.1 Portiegrootte

De inname van calorieën speelt een primaire rol in het onderhouden van het

gewicht. Mensen eten echter vaak meer dan ze nodig hebben en dit om

verschillende redenen. De ene eet uit verveling of gewoonte, de andere om

vermoeidheid tegen te gaan of omdat het dorstgevoel verward wordt met het

hongergevoel. Uit een studie van Pliner & Mann (2003) blijkt dat wanneer

tafelgenoten een grote portie eten, de neiging groter is om zelf ook meer te

eten. Ook het aantal mensen dat per tafel een maaltijd nuttigen en de variatie

aan voedsel die aangeboden wordt, heeft een invloed op de duur van de

maaltijd en de hoeveelheid die gegeten wordt (Bell & Pliner, 2003; Norton,

Anderson & Hetherington, 2006).

35

Een andere reden voor ‘te veel eten’, is de hoeveelheid voedsel die wordt

geserveerd. Hoewel de portiegrootte in de Verenigde Staten nog steeds sterk

verschilt van die bij ons, is ook hier een duidelijke tendens naar steeds grotere

hoeveelheden (supersizing) merkbaar. Vooral voor snacks, frisdrank, desserts,

fastfood en maaltijden in restaurants, zijn de porties aanzienlijk toegenomen.

Deze zijn meestal groter dan de aanbevolen hoeveelheden volgens de

voorlichtingsinstanties (Gezondheidsraad, 2003). Verder is er ook rond

verpakkingsomvang (hoeveelheid per verpakking) een toenemende trend

waarneembaar. Vooral dranken en tussendoortjes worden steeds volumineuzer

(Gezondheidsraad, 2003; Kasparek, Corwin, Valois, Sargent & Morris, 2008).

Studies tonen aan dat de portiegrootte een belangrijke invloed heeft op het

totale aantal calorieën dat geconsumeerd wordt. Wanneer grote porties worden

aangeboden, gaan mensen tot 30% meer consumeren dan wanneer kleine

porties worden aangeboden (Kasparek et al., 2008). Grotere porties kunnen

dus leiden tot een positieve energiebalans en vergroten zo de kans op het

ontstaan van overgewicht.

De maaltijden die buitenshuis worden gegeten zijn meestal niet alleen groter in

omvang, maar bevatten dikwijls meer energie en vet dan zelfbereide maaltijden,

wat ook een nadelig effect heeft op de energiebalans (Economos et al., 2008;

Gezondheidsraad, 2003).

1.6.2.2 Trend naar “gemaksvoedsel”

In meerdere studies komt naar voor dat de gemiddelde inname van fruit en

(rauwe en gekookte) groenten gedaald is (Butler et al., 2004; Levitsky et al.,

2004; Economos et al., 2008; Kremmyda et al., 2008). De hoge prijs en slechte

kwaliteit van verse producten worden vaak aangegeven als barrières om fruit

en groenten te kopen. Zo wordt in de landen rond de Middellandse Zee, waar

de prijs van dergelijke voedingsmiddelen veel lager ligt, opvallend meer

groenten en fruit geconsumeerd (RIVM, 2005).

De RIVM (2005) spreekt van een “trend naar gemaksvoedsel”. Kant- en

klaarmaaltijden of voedsel dat gemakkelijk mee te nemen, te bewaren en te

bereiden is, bevatten slechts een kleine hoeveelheid groenten. Ook wordt de

traditionele warme maaltijd met aardappelen steeds meer vervangen door rijst-

36

en pastagerechten waarbij minder groenten worden gegeten. Deze gerechten

worden vaak gekozen omwille van hun relatief gemakkelijke bereidingswijze en

omwille van het feit dat ze goedkoop zijn.

De populariteit en de gemakkelijke beschikbaarheid van snacks, frieten en

afhaalmaaltijden verklaren de stijging van deze voedingsmiddelen (RIVM, 2005;

Kremmyda et al., 2008).

Voor wat betreft de ontbijtgranen is er ook een stijging merkbaar. Toch wordt dit

niet als een gewenste verandering gezien, aangezien ontbijtgranen vaak veel

suiker, vet en zout bevatten (Kremmyda et al., 2008).

Verder is ook frisdrank erg populair onder de jongeren. Een meta-analyse van

Vartanian, Schwartz & Brownell (2007) toont aan dat de consumptie van

frisdrank geassocieerd wordt met een verhoogde energie-inname en een

verhoogd lichaamsgewicht. Zo levert frisdrank veel calorieën (één blikje van 33

cl bevat ca. 150 kcal) en kan het de eetlust stimuleren. Hierbij komt nog dat

Amerikaanse frisdranken (zoals Coca-Cola) fructose bevatten, wat nadelige

metabole effecten heeft en het lichaamsgewicht negatief kan beïnvloeden. Tot

slot zou frisdrank de plaats van melk en andere nuttige voedingsstoffen

innemen (Wolff & Dansinger, 2008). Zo werd bij adolescenten een positieve

associatie gevonden tussen de consumptie van frisdrank en overgewicht en

obesitas (Haerens, 2006). Aangezien frisdrankconsumptie echter ook

samenhangt met andere ongezonde gedragingen, is deze associatie niet

noodzakelijk gerelateerd aan frisdrank op zich. Personen die veel frisdrank

drinken hebben namelijk vaak een voedingspatroon dat gekenmerkt wordt door

een grotere inname van calorieën en verzadigde vetten, minder vezels en

zuivelproducten en kennen meestal een meer sedentair leven (Dhingra,

Sullivan, Jacques, Wang, Fox, Meigs et al., 2007)

1.6.2.3 Voeding thuis of op kot

Bij studenten die het ouderlijk huis niet verlaten en dus de meeste maaltijden

thuis met hun familie consumeren, blijkt het studentenleven weinig impact te

hebben op de voedingsgewoonten. Jongeren die niet meer thuis wonen

vertonen daarentegen een significante daling in de consumptie van vers fruit,

vlees en kaas, en een verhoogde consumptie van snacks. Er wordt dus

37

vastgesteld dat zij allerlei veranderingen in hun eetpatronen ontwikkelen

(Kremmyda et al., 2008).

Bij studenten die voor de eerste keer verantwoordelijk zijn voor de aankoop van

voedsel en de bereiding ervan en/of bij studenten met weinig belangstelling

voor een gezonde voeding, is de kwaliteit van de voeding eerder slecht

(Kremmyda et al., 2008). Meestal combineren ze ook koken voor zichzelf, eten

in plaatselijke restaurants, afhalen op bestelling en eten in studentenrestaurants

(Pliner & Saunders, 2007). Zij die op kot gaan, hebben dus meer kans op een

hogere gewichtsstijging ten opzichte van hun leeftijdsgenoten die thuis wonen.

Uit een Canadese studie van Pliner & Saunders (2007) blijkt dat studenten die

op een campus leven gemiddeld 4,1 kg bijkomen in vergelijking met de

gemiddelde gewichtsstijging van 1,5 kg bij studenten die thuis wonen.

1.6.2.4 Alcohol

Alcohol is een populaire drank bij jongeren en volwassenen. Voor veel jongeren

maakt ze deel uit van het studentenleven. Studenten consumeren meer en

frequenter alcohol dan hun leeftijdsgenoten die niet studeren. Ze nemen deel

aan sociale activiteiten waar alcoholconsumptie bij hoort. Gezien de grote

vrijheid van studenten, kunnen ze hun tijd zelf indelen en maken ze meer tijd

vrij om uit te gaan en te drinken. Vooral studenten die lid zijn van een

studentenvereniging drinken veel. Deze leden drinken anderhalf keer meer

alcohol dan niet-leden (VAD, 2005).

Alcohol bevat veel (‘lege’) calorieën: 7 kcal/g. Het wordt na inname door het

lichaam geoxideerd ten koste van andere energieleverende voedingsstoffen. Bij

matig alcoholgebruik wordt de energie uit alcoholische dranken (die bovendien

vaak erg koolhydraatrijk zijn) meestal niet gecompenseerd door een geringere

consumptie van andere voedingsmiddelen, waardoor de totale energie-inname

stijgt en dit op termijn tot een positieve energiebalans kan leiden. Uit studies

blijkt wel dat de rol van alcohol bij het ontstaan van overgewicht niet eenduidig

is (Seidell & Visscher, 2003; Gezondheidsraad, 2003; Suter, 2005).

Lloyd-Richardson, Lucero, DiBello, Jacobson & Wing (2008) stellen dat 65,7%

van de studenten niet op de hoogte is van het aantal calorieën dat

alcoholhoudende dranken bevatten. Ook zouden volgens hen matige

38

risicodrinkers (vier à vijf consumpties, één à drie dagen / week), na het drinken

van alcohol, meer voedsel eten en minder gezonde voedselkeuzes maken dan

lage risicodrinkers (twee à drie consumpties, één à twee keer / maand).

1.6.2.5 Recente voedings- en dieetgewoontes

Veel meer vrouwen dan mannen volgen een dieet of wensen te vermageren

(21% tegenover 8%). Vooral in de jonge leeftijdscategorie (18 – 24 jaar) willen

veel mensen met overgewicht afvallen (www.iph.fgov.be). In deze categorie

vallen tevens de eerstejaarsstudenten hoger onderwijs.

Voor jongeren met overgewicht uit het Vlaamse Gewest (18 – 24 jaar) is de

meest populaire methode om te vermageren het volgen van een dieet. Ook

lichaamsbeweging is een veelgebruikte methode om af te vallen.

Vermageringsproducten worden meer door vrouwen (10%) dan door mannen

(4%) gehanteerd en voornamelijk jongeren gebruiken deze producten. Vasten

of het overslaan van een of meerdere maaltijden kent ook enige populariteit,

vooral in de leeftijdscategorie 18 – 24 jaar (18%). Daarnaast blijft een klein

percentage (6%) van de personen met overgewicht roken om te vermageren of

het gewicht te behouden (www.iph.fgov.be).

Vermageringspogingen zonder daarbij de levensstijl aan te passen, zijn meestal

succesvol op korte termijn. Gewoonlijk slagen deze mensen er niet in om het

lichaamsgewicht ook op lange termijn te onderhouden. Velen die een dieet

hebben gevolgd, komen nadien dan ook terug aan in gewicht (jojo-effect). Zo

komen ze in een vicieuze cirkel terecht waarin ze telkens opnieuw

dieetpogingen ondernemen met gewichtstoename en frustratie als gevolg.

Levitsky et al. (2004) noemen een vermageringspoging zelfs één van de

belangrijkste predictoren van latere gewichtstoename. Ook uit een studie van

Korkeila, Rissanen, Kaprio, Sorensen & Koskenvuo (1999) blijkt dat pogingen

om gewicht te verliezen kunnen gepaard gaan met een latere (grote)

gewichtstoename. Jonge mannen (18 - 29 jaar) die bij aanvang van de studie

bezig waren met een dieet hadden twee à drie keer meer kans op een

gewichtsstijging (> 10 kg) bij de follow-up na 6 en 15 jaar dan wanneer ze dat

niet deden. Dit effect was het grootst bij mannen die bij de start van de studie

een normaal gewicht hadden. Bij vrouwen was de kans één tot twee keer zo

39

groot en niet afhankelijk van het gewicht bij aanvang. Een recente poging tot

diëten bij eerstejaarsstudenten zou dus geassocieerd kunnen worden met

gewichtsverandering.

1.6.3 Studenten en roken

Het gebruik van tabak is wijdverspreid en kan gezien worden als een

determinant van overgewicht en obesitas. Roken leidt tot een lager

lichaamsgewicht en een lagere prevalentie van overgewicht en obesitas.

Rookstop wordt vaak in verband gebracht met een toename in gewicht (Ogden

et al., 2003).

Stoppen met roken gaat gepaard met aanzienlijke gezondheidsvoordelen. Het

gaat echter ook gepaard met een aantal ontwenningsverschijnselen en

ongewenste korte termijn effecten. Eén van de onmiddellijke en meest

ongewenste gevolgen van een rookstop is dan ook een gewichtstoename.

Studies tonen aan dat in het algemeen rokers minder wegen dan niet-rokers,

mensen die stoppen met roken in gewicht bijkomen en mensen die beginnen te

roken in gewicht afvallen (Klesges, Klesges, Meyers & Andrew, 1991; Gratziou,

2009; Parsons, Shraim, Inglis, Aveyard & Hajek, 2009).

Hoewel de precieze mechanismen niet helemaal duidelijk zijn, blijkt er een

direct effect van nicotine te zijn op het metabolisme. Enerzijds verhoogt nicotine

het energieverbruik en vermindert het de eetlust, wat waarschijnlijk verklaart

waarom rokers een lager lichaamsgewicht hebben dan niet-rokers en waarom

stoppen met roken gevolgd wordt door een gewichtstoename. Anderzijds blijkt

uit studies dat zware rokers een hoger lichaamsgewicht hebben dan lichte

rokers. Verder zijn er ook steeds meer aanwijzingen dat roken een invloed heeft

op de verdeling van lichaamsvet (Ogden et al., 2003; Chiolero, Faeh, Paccaud

& Cornuz, 2008).

Nicotine simpelweg labelen als een anorectisch of thermogenetisch middel

biedt echter een zeer onvolledige verklaring voor deze veranderingen. De

“setpoint”-hypothese kan eventueel helpen om te begrijpen waarom mensen die

stoppen met roken aan gewicht winnen. Het setpoint is een punt waarnaar ons

lichaamsgewicht geregeld wordt en dat eigen is voor elke persoon De

40

hypothese stelt dat veranderingen in het lichaamsgewicht onder of boven het

setpoint worden tegengegaan door veranderingen in het eetgedrag of

activiteitenpatroon. Nicotine en andere tabaksproducten zouden het setpoint

kunnen verlagen en bijgevolg het lichaamsgewicht onderdrukken. Bij het

stoppen met roken zou het setpoint van de ex-rokers terugkeren naar het

oorspronkelijke setpoint omdat het acute metabole effect van het roken wordt

opgeheven. Hierdoor neemt het gewicht toe (Chiolero et al., 2008; Perkins,

1992). Ex-rokers zoeken bovendien alternatieven voor hun sigaretten en grijpen

vaak naar vetrijke en suikerrijke voedingsmiddelen ter compensatie van het

roken. Deze (voorbijgaande) toename van eten kan eveneens bijdragen tot de

gewichtstoename (Berlin, 2009).

De toename in gewicht na stoppen met roken is groter voor vrouwen dan

mannen. Zo bedraagt de gemiddelde gewichtstoename, te wijten aan stoppen

met roken bij mannen 2,8 kg en bij vrouwen 3,8 kg (Williamson, Madans, Anda,

Kleinman, Giovino & Byers, 1991). Een mogelijke verklaring voor dit

geslachtsverschil is dat mannen nicotine vlugger metaboliseren dan vrouwen.

Aangezien de serumspiegel van nicotine bij vrouwen langer verhoogd blijft, luidt

de hypothese dat de metabole effecten van roken groter zijn bij vrouwen

(Klesges et al., 1991). Vooral bij hen heerst dan ook een grote bezorgdheid

over de gewichtstoename. Vandaar dat dit vaak als een drempel wordt gezien

om te stoppen met roken. De gewichtstoename wordt vaak als oorzaak van

herval aangeduid (Parsons et al., 2009; Son, Jung, Park, Kam, Park & Lee,

2009). Zo bleek uit een studie bij jongeren dat starten met roken frequenter

voorkomt bij vrouwen met overgewicht en vrouwen die willen afvallen.

Vrouwelijke studenten die eerder pogingen hadden ondernomen om gewicht te

verliezen of die rapporteerden voortdurend met hun gewicht bezig te zijn,

hadden tweemaal zoveel kans om te starten met roken. Verder speelt ook bij

mannen de gedachte dat roken een efficiënte manier is om het gewicht te

beheersen (Chiolero et al., 2008).

41

1.7 Hoofdstuk 7: Probleemstelling

De laatste 10 à 20 jaar is in de Verenigde Staten een continue toename van de

prevalentie van overgewicht en obesitas waarneembaar (Ogden, Carroll, Curtin,

McDowell, Tabak & Flegal, 2006). Sommige auteurs spreken zelfs over een

epidemie (Mokdad, Serdula, Dietz, Bowman, Marks & Koplan, 2000). Een

belangrijke oorzaak hiervan ligt in een verstoorde energiebalans ten gevolge

van een onevenwichtig voedings- en bewegingspatroon (Keating et al., 2005). Onderzoek toont aan dat het voedings- en bewegingspatroon en daaraan

gekoppeld het gewicht op jonge leeftijd bepalend kan zijn voor het gewicht op

oudere leeftijd (Keating et al., 2005; Dobbins et al., 2009).Veel aandacht gaat

dan ook naar het bestuderen van de determinanten van ongezonde voeding en

inactiviteit bij kinderen en adolescenten en naar de invloed van

omgevingsveranderingen op deze twee factoren. De overgang van het

secundair naar het hoger onderwijs is een moment in het leven van de

adolescent, waarbij de omgeving spontaan verandert. Verschillende

onderzoekers stellen hierbij vast dat studenten tijdens deze overgang een

gewichtsverandering ondergaan. Langzaam maar zeker begint de prevalentie

van overgewicht en obesitas ook in Europa toe te nemen. Dit leidt automatisch

tot een aantal vragen: bijvoorbeeld ondergaan Europese, meer specifiek

Vlaamse, jongeren bij de overgang naar het hoger onderwijs ook een

gewichtsverandering? Indien dit het geval is, zijn de determinanten

verantwoordelijk voor deze verandering vergelijkbaar met die uit Amerikaans

onderzoek?

Tot op heden is hieromtrent nog maar weinig literatuur verschenen, waardoor

de noodzaak zich opdringt dit te onderzoeken.

42

1.8 Hoofdstuk 8: Hypothesen

1.8.1 Hypothesen i.v.m. lichaamsgewicht

Op basis van de geanalyseerde literatuur kan verwacht worden dat bij de

onderzochte steekproef een gewichtsstijging zal plaatsvinden bij overgang naar

het hoger onderwijs. Verder zal ook worden nagegaan of de stijging in

lichaamsgewicht geslachtsafhankelijk is.

1.8.2 Hypothesen i.v.m. fysieke activiteit

Op basis van de literatuur kan voor de steekproef een daling in fysieke activiteit

verwacht worden bij overgang naar het hoger onderwijs. Meer specifiek zal

hierbij nagegaan worden of de verandering in fysieke activiteit verschillend is

voor geslacht, SES en het al dan niet op kot gaan.

Verder kan ook verwacht worden dat een daling in fysieke activiteit positief

gerelateerd is aan de gewichtsstijging bij overgang van secundair naar hoger

onderwijs.

1.8.3 Hypothesen i.v.m. sedentaire activiteiten

Op basis van een daling in fysieke activiteit kan verwacht worden dat

sedentaire activiteiten zullen stijgen bij overgang naar hoger onderwijs. Hierbij

zal ook ingegaan worden op de tijd besteed aan het maken van schoolwerk.

1.8.4 Hypothesen i.v.m. voeding

Uit studies blijkt dat de eetgewoonten van studenten vaak ongewenste

veranderingen met zich meebrengen tijdens het eerste jaar hoger onderwijs. Op

basis hiervan wordt een daling in de inname van groenten, fruit en

melkproducten en een stijging in de consumptie van (light-)frisdranken en

alcoholische dranken verwacht.

Verder is de hypothese ook dat de veranderingen in het voedingspatroon

aanleiding zullen geven tot een gewichtsstijging bij overgang naar het hoger

onderwijs.

43

1.8.5 Hypothesen i.v.m. roken

Op basis van de literatuur wordt verwacht dat het al dan niet roken in het

secundair onderwijs een invloed heeft op de verandering van BMI bij overgang

naar het hoger onderwijs.

44

2 Deel II: Praktijkonderzoek

2.1 Hoofdstuk 9: Methodiek van het onderzoek

2.1.1 Opzet

Dit onderzoek kaderde binnen een grootschalig project waarin gezocht werd

naar variabelen die een verandering in bewegingsgedrag en gewichtsevolutie

verklaren bij jongeren die spontaan van omgeving veranderen. Hierbij werd

zowel het ecologisch model als de zelfdeterminatietheorie getoetst. Specifiek

binnen deze scriptie werd gezocht of er een gewichtstoename en/of

verandering is in bewegingsgedrag bij studenten die overgaan van secundair

naar hoger onderwijs. De goedkeuring voor dit onderzoek werd verkregen van

het Ethisch Comité van het UZ Gent.

2.1.2 Procedure

In 2007 werden verschillende schooldirecties van middelbare scholen

telefonisch gecontacteerd voor een vrijblijvende deelname aan dit onderzoek.

Enkel scholen van het Algemeen Secundair Onderwijs in West- en Oost-

Vlaamse scholen kwamen in aanmerking, omdat bij deze scholen de kans het

grootst was dat er leerlingen verder studeren in Gent (dit was belangrijk voor de

postmetingen). De nodige informatie en het toestemmingsformulier werden per

mail naar de directie gestuurd.

Op het moment van meten werd aan de leerlingen gevraagd een informed

consent te tekenen en een vragenlijst in te vullen over beweging,

woonomgeving en de opvoedingsstijl van hun ouders. Daarnaast werden ook

het lichaamsgewicht, de lichaamslengte en de lendenomtrek gemeten. Tot slot

werd ook nog een brief voor de ouders meegegeven die deze terug dienden te

bezorgen indien ze niet akkoord waren met de deelname van hun kind aan dit

onderzoek (= passief informed consent van de ouders).

Van de 77 scholen die werden gecontacteerd, gaven er 21 de toestemming. Op

die manier werden de gegevens van 1448 leerlingen uit het laatste jaar

secundair onderwijs verzameld. In november 2008 werden al deze mensen

45

opnieuw gecontacteerd d.m.v. een brief waarin gevraagd werd of ze nog een

tweede maal wilden deelnemen aan dit onderzoek. Wanneer geen reactie

volgde, werd er telefonisch contact met hen opgenomen. Enkel de studenten

die in Gent verder studeerden, kwamen in aanmerking voor de postmetingen,

dit omwille van de praktische uitvoerbaarheid van het onderzoek. De

postmetingen vonden plaats in februari 2009. Deze meetmomenten werden op

verschillende campussen van de universiteit Gent georganiseerd gedurende

zes dagen, dit om zoveel mogelijk studenten aan te moedigen om te

participeren aan de postmetingen. Bovendien werden prijzen verloot onder de

deelnemende studenten

De dataverzameling werd uitgevoerd door zes studenten uit de Masteropleiding

Gezondheidsvoorlichting & Bevordering en twee studenten uit de

Masteropleiding Lichamelijke Opvoeding & Bewegingswetenschappen. Alle

gegevens werden anoniem verwerkt.

2.1.3 Design

Dit is een longitudinale studie met pre-post design.

2.1.4 Studiepopulatie

Van de 1448 leerlingen die deelnamen aan de premetingen hebben 104

studenten geparticipeerd aan de postmetingen.

Om een grotere steekproef te vormen, zullen de metingen gedurende de

volgende jaren herhaald worden. Zo werd in november 2008 en februari 2009

door ons reeds een tweede reeks premetingen gestart. Dit maal werden 58

scholen gecontacteerd en gaven er 18 hun toestemming. Samen goed voor

1225 leerlingen die aan de premetingen deelnamen.

2.1.5 Meetinstrumenten

2.1.5.1 Antropometrie

• Gewicht

Het lichaamsgewicht van de proefpersonen werd gemeten met een digitale

opstapweegschaal, SECA 813 ROBUSTA, die tot op 0,1 kg nauwkeurig meet.

46

De proefpersonen werden gewogen zonder schoenen en in lichte kledij. De

studenten werden gevraagd GSM’s, portefeuilles en sleutels uit hun broekzak

te halen en hun broeksriem uit te doen. Aangezien de premetingen

plaatsvonden in november en de postmetingen in februari, droegen de

studenten op beide tijdstippen gelijkaardige (winter)kledij.

• Lengte

De lengte van de proefpersonen werd gemeten met een mobiele lengtemeter,

SECA (214), die tot op 0,1 cm nauwkeurig meet. De proefpersonen werden

gemeten zonder schoenen.

• Lendenomtrek

De lendenomtrek van de proefpersonen werd gemeten met een SECA meetlint

(200), die tot op 0,5 cm nauwkeurig meet. De lendenomtrek werd gemeten

tussen de onderkant van de onderste rib en de bovenkant van het bekken en

met één kledingslaag aan.

2.1.5.2 Vragenlijst

De leerlingen werden bevraagd door middel van de “Flemisch Physical Activity

Questionnaire” (FPAQ). Dit is een vragenlijst die opgesteld werd om

gedetailleerde informatie te verzamelen over de verschillende dimensies van

fysieke activiteit en sedentair gedrag en dit over een tijdspanne van één week.

Zo werd aan de jongeren gevraagd hoeveel minuten per week zij besteden aan

actief transport, sport en fysieke activiteit als onderdeel van een job of een

opleiding.

De FPAQ heeft een goede betrouwbaarheid (ICC’s = 0,67 tot 0,99) en een

goede validiteit (r = 0,37 tot 0,88). Fysieke activiteit wordt over het algemeen

echter overschat en sedentair gedrag over het algemeen onderschat.

Als besluit mag gesteld worden dat de FPAQ een betrouwbaar en valide

instrument is (Matton, Wijndaele, Duvigneaud, Duquet, Philippaerts, Thomi et

al., 2007).

Naast de FPAQ werden ook nog een aantal socio-demografische gegevens

bevraagd. Meer specifiek betreft het hier geslacht, leeftijd, nationaliteit, aantal

47

broers en/of zussen, aantal voertuigen thuis, gezinssituatie, woonomgeving en

opleidingsniveau van de ouders.

Het invullen van de vragenlijst gebeurde individueel en nam ongeveer een uur

in beslag. Nadien werden de vragenlijsten terug verzameld, waardoor de

responsrate relatief hoog lag bij de premetingen.

2.1.6 Gegevensverwerking en analyse

De vragenlijsten werden gescand met behulp van het softwareprogramma

Cardiff Teleform. Het lezen en scannen van de enquêteformulieren gebeurde

via de ‘Teleform Scanner’ en de ‘Teleform Reader’. Het verbeteren van de fout

ingevulde enquêtevragen via de ‘Teleform Verifier’. De gegevens van de

gescande en verbeterde vragenlijsten werden doorgestuurd naar een SPSS

bestand. Om deze gegevens te analyseren werd gebruik gemaakt van het

statische softwareprogramma SPSS 15.0.

2.1.7 Dataverificatie

Vooraleer met het analyseren van de gegevens werd gestart, werd nagegaan of

de gegevens correct werden ingevoerd. Daarom was het zinvol eerst de

frequenties te laten lopen van de variabelen en de frequentietabellen na te

gaan. Wanneer de proefpersonen gegevens niet of niet correct hadden

ingevuld, werden deze gedefinieerd als missing values.

2.1.8 Statistische analyse

Voor de statistische analyses werd gebruik gemaakt van Paired-Samples T-

testen voor het analyseren en vergelijken van de scores op de premetingen met

de scores op de postmetingen. Repeated Measures Anova’s werden toegepast

om eventuele verschillen tussen groepen, zoals geslacht (mannen en vrouwen),

SES (hoge, gemiddelde of lage SES)... op te sporen. Verder werd ook gebruik

gemaakt van Chi-kwadraattesten en correlaties om verbanden tussen

variabelen aan te tonen. Tot slot werden ook Multiple en Logistische Regressie-

analyses uitgevoerd om predictoren van variabelen op te sporen.

48

2.2 Hoofdstuk 10: Resultaten van het onderzoek

2.2.1 Demografische gegevens

Aan deze studie namen 41 (39,4%) jongens en 63 (60,6%) meisjes deel. Alle

deelnemers hadden de Belgische nationaliteit. Bij de premeting was de

gemiddelde leeftijd van de scholieren 17,31 jaar (SD = 0,50), bij de

postmetingen in februari was dit 18,61 jaar (SD = 0,42). Van alle scholieren

woonden 87 (83,7%) jongeren bij beide ouders en kenden 17 (16,3%) jongeren

een andere gezinssituatie. Verder woonden 40 (38,8%) scholieren in een dorp,

28 (27,2%) scholieren op het platteland, 20 (19,2%) scholieren aan de rand van

de stad en de overige 16 (14,8%) woonden aan zee, in de stad of ergens

anders. Tot slot hadden 17 (16,3%) jongeren een lage SES (beide ouders

hadden enkel een diploma middelbaar en/of secundair onderwijs), 36 (34,6%)

jongeren een middelmatige SES (één van beide ouders was laagopgeleid) en

50 (48,1%) jongeren een hoge SES (beide ouders waren hoogopgeleid en

hadden een diploma hogeschool of universiteit). Van één persoon ontbraken de

gegevens met betrekking tot de SES.

2.2.2 Lichaamsmetingen

Zowel het gewicht, de lengte als de lendenomtrek van de studenten is bij

overgang van het laatste jaar secundair onderwijs naar het eerste jaar hoger

onderwijs significant toegenomen (Tabel 4).

Het gewicht van de studenten is significant gestegen van 62,87 kg (SD = 8,71)

naar 64,75 kg (SD = 9,77) (p < 0,001; t = -7,05). Ook de lengte van de

studenten is significant toegenomen: van 171,35 cm (SD = 8,99) bij de

premeting naar 172,02 cm (SD = 8,95) bij de postmeting (p = 0,001; t = -3,28).

Tot slot is de gemiddelde lendenomtrek significant gestegen van 71,93 cm (SD

= 6,55) naar 80,46 cm (SD = 7,65) (p < 0,001; t = -13,89).

49

Tabel 4: Antropometrische gegevens

Pretest Posttest t p Gemiddelde SD Gemiddelde SD

Gewicht (kg) 62,87 8,71 64,75 9,77 -7,05 < 0,001

Lengte (cm) 171,35 8,99 172,02 8,95 -3,28 0,001

Lendenomtrek (cm) 71,93 6,55 80,41 7,52 -13,89 < 0,001

BMI (kg/m2) 21,40 2,36 21,84 2,53 -4,27 < 0,001

Noot: SD= standaarddeviatie; BMI= Body Mass Index

In wat volgt zal steeds de Body Mass Index als maat van gewicht gehanteerd

worden. Zo wordt bij een gewichtsverandering ook de lengte mee in rekening

gebracht. In tabel 5 worden de studenten geclassificeerd op basis van hun BMI.

Van de 104 participanten zijn er, bij de premeting, 9 studenten met

ondergewicht, 85 met normaal gewicht, 5 met overgewicht, 1 persoon met

obesitas en 4 missings. Bij de postmeting daalt het aantal personen met

ondergewicht (n = 3) en stijgt het aantal personen met normaal gewicht (n = 87)

en overgewicht (n = 13). Het aantal personen met obesitas blijft gelijk (n = 1).

Tabel 5: Classificatie van de studenten volgens BMI

Pretest Posttest Aantal % Aantal %

Ondergewicht 9 9,0 3 2,9

Normaal gewicht 85 85,0 87 83,7

Overgewicht 5 5,0 13 12,5

Obesitas 1 1,0 1 1,0

Missing 4 --- --- ---

Noot: N = 104; % = valide percentage

Van de 104 studenten ondergaan 71 studenten een gewichtsstijging en 29

studenten een gewichtsdaling. Bij 4 studenten ontbreken de gegevens met

betrekking tot het gewicht.

De BMI van de studenten bij de premeting varieert van 17,89 kg/m2 tot 32,14

kg/m2, met een gemiddelde BMI van 21,40 kg/m2 (SD = 2,36). Bij de

postmeting bedraagt de BMI gemiddeld 21,84 kg/m2 (SD = 2,53) en varieert

50

deze van 18,00 kg/m2 tot 33,09 kg/m2. Een Paired-Samples T-test toont aan

dat de BMI significant is toegenomen tussen het laatste jaar secundair

onderwijs en het eerste jaar hoger onderwijs (p < 0,001; t = -4,27).

2.2.2.1 Verschillen in geslacht

Om na te gaan of deze stijging in BMI afhankelijk is van het geslacht van de

student, wordt een Repeated Measures Anova uitgevoerd. Er wordt een

significant interactie-effect gevonden (p = 0,003; F = 9,19). De BMI van de

jongens stijgt meer over de tijd dan die van de meisjes (Figuur 6). Bij de

jongens is er een toename van 21,63 kg/m2 (SD = 2,98) naar 22,48 kg/m2 (SD

= 3,23), bij de meisjes van 21,25 kg/m2 (SD = 1,87) naar 21,46 kg/m2 (SD =

1,98). Verder wordt een significant hoofdeffect van tijd vastgesteld en een niet-

significant hoofdeffect van geslacht (p = 0,154; F = 2,07) wat betekent dat er

geen verschil is tussen meisjes en jongens.

Tijd

POSTPRE

BMI

22,50

22,25

22,00

21,75

21,50

21,25

Jongens

Meisjes

Figuur 6: Stijging BMI overheen de tijd voor geslacht

51

2.2.2.2 Invloed van de BMI bij de premetingen op de BMI verandering bij

overgang naar het hoger onderwijs: apart voor jongens en meisjes

Er wordt nagegaan of de BMI van de student bij de premeting bepalend is voor

de mate van stijging in BMI van pre naar post. Hiervoor wordt een Repeated

Measures Anova uitgevoerd met een aparte analyse voor jongens en meisjes.

Voor de jongens wordt geen significant interactie-effect gevonden (p = 0,743; F

= 0,30). De stijging in BMI van pre naar post is bij de jongens dus niet

afhankelijk van de BMI bij de premeting. Bij de meisjes wordt wel een significant

interactie-effect gevonden (p = 0,008; F = 5,31), met andere woorden de BMI

van de meisjes bij de premeting is wel van invloed op het verloop van de BMI

bij overgang naar het hoger onderwijs. Uit de Post Hoc-test blijkt dat meisjes

met ondergewicht of normaal gewicht bij aanvang van de studie een hogere

BMI-stijging kennen dan meisjes met overgewicht of obesitas (Figuur 7). Zo

stijgt bij meisjes met ondergewicht de BMI van 18,26 kg/m2 (SD = 0,03) naar

18,77 kg/m2 (SD = 0,56), net zoals bij scholieren met normaal gewicht bij wie

de BMI stijgt van 21,10 kg/m2 (SD = 1,48) naar 21,40 kg/m2 (SD = 1,85). Enkel

de meisjes die bij de premeting overgewicht of obesitas hadden, dalen qua BMI

van 26,02 kg/m2 (SD = 0,98) naar 24,30 kg/m2 (SD = 1,86)

Figuur 7: Invloed van BMI bij premeting op het BMI-verloop bij meisjes

52

2.2.3 Fysieke activiteit

Bij overgang van het secundair naar hoger onderwijs daalt de totale fysieke

activiteit van de jongeren significant.

De totale fysieke activiteit wordt voor de premetingen gedefinieerd als de som

van actief transport (naar school en in de vrije tijd), sportparticipatie (op school

en in de vrije tijd) en fysieke activiteit als deel van een job. Voor de

postmetingen is dit de som van actief transport, sportparticipatie, fysieke

activiteit als deel van een job en fysieke activiteit als deel van een opleiding.

De voornaamste daling wordt waargenomen bij actief transport en bij

sportparticipatie (Tabel 6).

De totale fysieke activiteit van de studenten daalt significant van gemiddeld

804,05 minuten per week (min/week) (SD = 380,61) naar 528,64 min/week

(SD = 341,55) (p < 0,001; t = 7,07). Het actief transport is hierbij significant

gedaald van gemiddeld 383,69 min/week (SD = 216,90) naar 304,18 min/week

(SD = 149,02) (p = 0,001; t = 3,47) en de sportparticipatie van gemiddeld

359,74 min/week (SD = 247,98) naar 175,14 min/week (SD = 257,94) (p <

0,001; t = 7,72). Voor sportparticipatie in de vrije tijd daalt de fysieke activiteit

significant van gemiddeld 223,50 min/week (SD = 230,78) naar 136,73 min/week (SD = 209,58) (p < 0,001; t = 4,17).

Het aantal minuten fysieke activiteit als onderdeel van een job daalt van

gemiddeld 82,01 min/week (SD = 155,42) naar 60,38 min/week (SD = 168,30).

Dit verschil is niet significant (p = 0,233; t = 1,20), daarom worden hieromtrent

geen verdere analyses gedaan. Bovenstaande resultaten werden gevonden op

basis van Paired-Samples T-toetsen.

De algemene sportparticipatie voor het secundair onderwijs is de som van het

aantal minuten sportparticipatie in de vrije tijd en het aantal minuten

sportparticipatie op school. Voor het hoger onderwijs is dit de som van het

aantal minuten sportparticipatie in de vrije tijd en het aantal minuten fysieke

activiteit als onderdeel van de opleiding. Dit laatste werd echter door slechts 17

proefpersonen ingevuld en vertegenwoordigd, in vergelijking met het aantal

minuten sportparticipatie op school in het secundair onderwijs, slechts een klein

53

deel van het aantal minuten sportparticipatie in het hoger onderwijs. Om te

voorkomen dat er een verkeerd beeld wordt geschetst, wordt in de verdere

analyses enkel gebruik gemaakt van sportparticipatie in de vrije tijd.

Tabel 6: Evolutie fysieke activiteit


Totale FA (min/week)

804,05 380,61 528,64 341,55 7,07 < 0,001

Actief Transport (min/week)

383,69 216,90 304,18 149,02 3,47 0,001

Sportparticipatie (min/week)

359,74 247,98 175,14 257,94 7,72 < 0,001

Sportparticipatie i/d vrije tijd (min/week)

223,50 230,78 136,73 209,58 4,17 < 0,001

Van de 104 scholieren in het secundair onderwijs beoefenen er 80 minstens

één maal per week een sport in de vrije tijd, één jaar later loopt dit cijfer terug

tot 65 personen. In totaal zijn er 60 scholieren aangesloten bij een sportclub en

doen er 39 aan competitie. Na overgang naar het hoger onderwijs zijn dit nog

respectievelijk 44 en 29 studenten.

In het zesde middelbaar geven 86 van de 104 scholieren aan de

gezondheidsnorm met betrekking tot fysieke activiteit niet te halen. In het hoger

onderwijs daalt dit aantal tot 70 personen. Voor de sportnorm (3 x 20 min

intense fysieke activiteit per week) bedragen de cijfers respectievelijk 56

personen in het secundair onderwijs en 95 personen in het hoger onderwijs

(Tabel 7).

54

Tabel 7: Algemene gegevens rond fysieke activiteit

Pretest Posttest Aantal % Aantal %

Doen min 1x/week aan sport in VT

80 76 65 62

Clubsporters 60 57 44 42

Competitiesporters 39 37 29 27

Halen gezondheidsnorm niet (5x30’) 86 82 70 67

Halen sportnorm niet (3x20’) 56 53 95 91

Noot: VT= vrije tijd


Om na te gaan of de daling in totale fysieke activiteit afhankelijk is van het

geslacht van de studenten wordt een Repeated Measures Anova uitgevoerd.

Het interactie-effect is significant (p = 0,010; F = 6,93). De totale fysieke

activiteit daalt bij overgang van secundair naar hoger onderwijs dus sterker bij

jongens dan bij meisjes (Figuur 8). Zo daalt de totale fysieke activiteit bij de

jongens van gemiddeld 944,53 min/week (SD = 404,36) naar 546,46 min/week

(SD = 355,31). Bij de meisjes daalt dit van gemiddeld 711,16 min/week (SD =

336,12) naar 516,85 min/week (SD = 334,56). Er wordt ook een significant

hoofdeffect van tijd vastgesteld (p < 0,001; F = 58,59), wat de eerder genoemde

resultaten bevestigt. Het hoofdeffect van geslacht is ook significant (p = 0,030;

F = 4,83), wat een verschil in totale fysieke activiteit tussen jongens en meisjes

aantoont. Met andere woorden jongens zijn meer fysiek actief dan meisjes.

Deze significantie wijst ook op het feit dat er reeds bij aanvang van het

onderzoek een significant verschil is in totale fysieke activiteit tussen beide

geslachten.

Wordt er meer specifiek gekeken naar sportparticipatie in de vrije tijd, dan wordt

een trend tot significantie gevonden voor het interactie-effect (p = 0,068; F =

3,41). Dit toont aan dat de sportparticipatie in de vrije tijd voor jongens sterker is

gedaald dan voor meisjes. Bij de jongens evolueert dit van gemiddeld 290,37

min/week (SD = 232,72) naar 156,46 min/week (SD = 187,65) en bij de

55

meisjes van gemiddeld 180,00 min/week (SD = 220,60) naar 123,89 min/week

(SD = 223,22). Ook het hoofdeffect van tijd is significant (p < 0,001; F = 20,33).

Bij het hoofdeffect van geslacht is een trend tot significantie waarneembaar (p =

0,065; F = 3,48). Dit toont aan dat er een verschil is in sportparticipatie in de

vrije tijd tussen jongens en meisjes. Jongens doen namelijk meer aan sport in

de vrije tijd dan meisjes. Verder wijst deze trend tot significantie er ook op dat

dit verschil tussen beide geslachten reeds aanwezig was bij het begin van de

metingen.

Figuur 8: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor geslacht

2.2.3.2 Invloed van de BMI bij de premetingen op de totale fysieke activiteit:

apart voor jongens en meisjes

Er wordt nagegaan of de BMI van de proefpersonen in het secundair onderwijs

bepalend is voor de daling in totale fysieke activiteit. Hiervoor wordt gebruik

gemaakt van een Repeated Measures Anova met een aparte analyse voor

jongens en meisjes. Bij de jongens wordt geen significant interactie-effect

waargenomen (p = 0,083; F = 2,67). De daling van totale fysieke activiteit is met

andere woorden onafhankelijk van de BMI van de jongens in het humaniora. Bij

56

de meisjes is het interactie-effect wel significant (p = 0,009; F = 5,18). Hier heeft

de BMI in het humaniora bij overgang naar het hoger onderwijs wel een effect

op de evolutie van de totale fysieke activiteit (Figuur 9).

Meisjes met overgewicht en obesitas in het humaniora dalen meer in totale

fysieke activiteit dan meisjes met een normale BMI. De eerste groep daalt van

gemiddeld 1150,00 min/week (SD = 385,87) naar 516,66 min/week (SD =

551,75), de tweede groep van gemiddeld 694,94 min/week (SD = 315,11) naar

491,63 min/week (SD = 295,81). Meisjes met ondergewicht stijgen in totale

fysieke activiteit bij overgang naar het hoger onderwijs van gemiddeld 615,00

min/week (SD = 289,91) naar 888,00 min/week (SD = 721,25).

Figuur 9: Invloed van BMI bij premetingen op de evolutie van fysieke activiteit bij meisjes

2.2.3.3 Sociaal Economische Status (SES)

Om na te gaan of de daling in fysieke activiteit afhankelijk is van de SES van de

studenten wordt een Repeated Measures Anova uitgevoerd. Om de SES van

de studenten te bepalen wordt gebruik gemaakt van het opleidingsniveau van

hun ouders. De daling in totale fysieke activiteit is onafhankelijk van de SES

van de proefpersonen (p = 0,905; F = 0,10). Ook het hoofdeffect van SES is

niet significant (p = 0,456; F = 0,79), wat betekent dat er geen significant

verschil kan waargenomen worden tussen de verschillende categorieën van

57

SES. Voor sportparticipatie in de vrije tijd en actief transport worden geen

significante interactie-effecten (resp. p = 0,870; F = 0,14 en p = 0,543; F = 0,37)

en hoofdeffecten van SES (resp. p = 0,861; F = 0,15 en p = 0,305; F = 1,06)

gevonden.

2.2.3.4 Op kot of niet op kot

Ongeveer de helft van de studenten (47,1%) woont thuis tijdens het eerste jaar

verder studeren, de andere helft (52,9%) woont op kot. Er wordt gebruik

gemaakt van een Repeated Measures Anova om na te gaan of het al dan niet

op kot gaan een invloed heeft op de daling in totale fysieke activiteit. Zo wordt

een significant interactie-effect (p = 0,036; F = 4,52) waargenomen, wat

betekent dat bij overgang van het secundair naar het hoger onderwijs een

sterkere daling in totale fysieke activiteit wordt waargenomen bij studenten die

op kot gaan in vergelijking met studenten die thuis blijven wonen (Figuur 10).

De fysieke activiteit van de studenten die thuis blijven wonen, daalt namelijk

van 742 min/week (SD = 389,00) naar 553,85 min/week (SD = 313,11) en bij

studenten die op kot gaan van 858,11 min/week (SD = 368,14) naar 506,63 min/week (SD = 366,00). Het hoofdeffect van het al dan niet op kot, gaan is

niet significant (p = 0,586; F = 0,33). Er is dus geen significant verschil in het

aantal min/week totale fysieke activiteit tussen studenten die op kot gaan en

studenten die niet op kot gaan.

58

Figuur 10: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor woonomgeving

Voor sportparticipatie in de vrije tijd wordt er noch voor het interactie-effect,

noch voor het hoofdeffect van het al dan niet op kot gaan een significant effect

gevonden.

Voor actief transport daarentegen wordt wel een significant interactie-effect

waargenomen (p = 0,016; F = 6,04). Dit betekent dat er een grotere daling in

actief transport waarneembaar is bij jongeren die op kot zitten dan bij jongeren

die thuis blijven wonen (Figuur 11). Studenten die thuis blijven wonen dalen van

346,06 min/week (SD = 187,76) actief transport in het humaniora naar 324,80 min/week (SD = 141,28) in het hoger onderwijs. Studenten die op kot gaan,

dalen respectievelijk van 417,21 min/week (SD = 236,58) naar 285,82 min/week (SD = 154,57). Het hoofdeffect van het al dan niet op kot gaan, is

niet significant (p = 0,574; F = 0,32). Dit wil zeggen dat er geen significant

verschil is in actief transport tussen jongeren die op kot gaan en jongeren die

thuis blijven wonen.

59

Figuur 11: Daling actief transport over de tijd voor woonomgeving

2.2.3.5 Gewichtsevolutie

Binnen deze steekproef worden met betrekking tot de gewichtsevolutie twee

groepen onderscheiden. Enerzijds zijn er de jongeren die in gewicht stijgen,

anderzijds zijn er de jongeren die in gewicht dalen. Om de fysieke activiteit in

functie van de gewichtsevolutie te onderzoeken, worden de jongeren, aan de

hand van de verandering in BMI, in bovenstaande groepen opgedeeld.

Om de invloed van de gewichtsevolutie op de totale fysieke activiteit na te

gaan, wordt gebruik gemaakt van een Repeated Measures Anova. Het

interactie-effect is niet significant (p = 0,192; F = 1,73), wat betekent dat de

daling in totale fysieke activiteit niet afhankelijk is van de gewichtsevolutie. Het

hoofdeffect van gewichtsevolutie is ook niet significant (p = 0,527; F = 0,40). Er

is dus geen significant verschil in totale fysieke activiteit tussen jongeren die in

BMI stijgen en studenten die in BMI dalen.

Wanneer meer specifiek naar sportparticipatie in de vrije tijd wordt gekeken,

kunnen dezelfde conclusies getrokken worden (interactie-effect: p = 0,957; F =

0,003; hoofdeffect van gewichtsevolutie: p = 0,955; F = 0,003).

60

Voor wat actief transport betreft, wordt er een significant interactie-effect

waargenomen (p = 0,037; F = 4,49). Dit betekent dat er bij overgang naar het

hoger onderwijs een grotere daling in actief transport kan waargenomen

worden bij mensen die in gewicht dalen ten opzichte van mensen die in gewicht

stijgen (Figuur 12). De eerste groep evolueert namelijk van 439,34 min/week

(SD = 220,39) in het humaniora naar 275,86 min/week (SD = 93,41) in het

hoger onderwijs, de tweede groep daalt respectievelijk van 370,04 min/week

(SD = 211,90) naar 310,92 min/week (SD = 167,47). Het hoofdeffect van

gewichtsevolutie is niet significant, dus er is geen significant verschil in actief

transport tussen jongeren die in gewicht stijgen en jongeren die in gewicht

dalen bij overgang naar het hoger onderwijs.

Figuur 12: Daling in actief transport over de tijd voor gewichtsevolutie

2.2.3.6 Clubsporters en competitiesporters

Om na te gaan of het al dan niet sporten binnen een club in het humaniora een

invloed heeft op de evolutie in de totale fysieke activiteit wordt gebruik gemaakt

61

van een Repeated Measures Anova. Er wordt een significant interactie-effect

gevonden (p = 0,040; F = 4,35), wat betekent dat er een sterkere daling in

totale fysieke activiteit wordt waargenomen bij jongeren die in het secundair

onderwijs sportten in clubverband ten opzichte van jongeren die dit niet deden

(Figuur 13). Voor scholieren die in het zesde middelbaar in clubverband trainen,

daalt de totale fysieke activiteit van 951,77 min/week (SD = 377,32) naar 597 min/week (SD = 366,77). Scholieren die niet in clubverband trainen, evolueren

van gemiddeld 647,13 min/week (SD = 274,11) in het humaniora naar 479 min/week (SD = 320,36). Het hoofdeffect van het al dan niet clubsporten is ook

significant (p = 0,001; F = 10,83). Dit wil zeggen dat er een significant verschil is

in totale fysieke activiteit tussen jongeren die in het humaniora in clubverband

sporten en jongeren die dat niet doen. Studenten die bij de premetingen in

clubverband trainen, blijven op de posttest meer aan fysieke activiteit doen dan

studenten die dat niet doen.

Figuur 13: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor clubsporters

Om na te gaan of het al dan niet competitie spelen in het zesde middelbaar een

invloed heeft op de daling van de totale fysieke activiteit wordt een Repeated

Measures Anova toegepast. Het interactie-effect was significant (p = 0,005; F =

62

8,50). Dit betekent dat er een sterkere daling in totale fysieke activiteit kan

worden waargenomen bij competitiesporters bij overgang naar het hoger

onderwijs dan bij niet-competitiesporters (Figuur 14). Competitiesporters

evolueren van gemiddeld 1094,72 min/week (SD = 356,31) in het humaniora

naar 664,47 min/week in het hoger onderwijs. Niet-competitiesporters

daarentegen evolueren van respectievelijk gemiddeld 663,64 min/week (SD =

265,64) naar 476,05 min/week (SD = 311,09).

Het hoofdeffect van het al dan niet competitiesporten is eveneens significant (p

< 0,001; F = 31,14), wat betekent dat er een significant verschil is in het aantal

minuten fysieke activiteit tussen mensen die aan competitiesporten deden in

het secundair en mensen die dat niet deden. Jongeren die dus aan competitie

doen, doen meer aan fysieke activiteit dan jongeren die niet aan competitie

doen.

Figuur 14: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor competitiesporters

63

2.2.4 Sedentaire activiteiten

Scholieren spenderen gemiddeld 3723,89 min/week (SD = 1335,97) aan

sedentaire activiteiten, studenten gemiddeld 3859,61 min/week (SD =

1512,76). Dit verschil is volgens de Paired-Samples T-test niet significant (p =

0,370; t = -0,90). Hierbij maakt een scholier 1780,38 min/week (48%) (SD =

930,12) gebruik van elektronica, zoals een TV, computer, MP3 speler... en een

student voor 1789,04 min/week (46%) (SD = 964,50). Ook dit verschil is

volgens de Paired-Samples T-test niet significant (p = 0,924; t = -0,10).

Scholieren besteden gemiddeld 782,91 min/week (SD = 403,41) aan huiswerk

en studenten gemiddeld 915,58 min/week (SD = 428,36). Dit verschil is wel

significant (p = 0,005; t = -2,89) (Tabel 8).

Om na te gaan of de SES een invloed heeft op de evolutie in sedentaire

activiteiten tussen secundair en hoger onderwijs wordt gebruik gemaakt van

een Repeated Measures Anova. Er wordt geen significant interactie-effect

gevonden (p = 0,093; F = 2,44), wat betekent dat de evolutie van sedentaire

activiteiten onafhankelijk is van de SES. Verder is ook het hoofdeffect van de

evolutie in sedentaire activiteiten niet significant (p = 0,186; F = 1,78), wat

bovenstaande conclusie bevestigt. Het hoofdeffect van SES is evenmin

significant (p = 0,430; F = 0,85).

Tabel 8: Overzicht sedentaire activiteiten


Sedentaire activiteiten (min/week)

3723,89 1335,97 3859,61 1512,76 - 0,90 0,370

Sed. act. met elektronica (min/week)

1780,38 930,12 1789,04 964,50 - 0,10 0,924

Huiswerk (min/week)

782,91 403,41 915,58 428,36 - 2,89 0,005

64

2.2.5 Predictoren van fysieke activiteit en sedentaire activiteiten in het hoger onderwijs

Via een logistische regressie wordt onderzocht welke predictoren de fysieke en

sedentaire activiteiten in het hoger onderwijs kunnen voorspellen. Om deze

analyse te kunnen uitvoeren, worden bovenstaande uitkomstvariabelen eerst

dummy gecodeerd op basis van de mediaan. Voor totale fysieke activiteit in het

hoger onderwijs bedraagt deze 412 min/week, voor sedentaire activiteiten in het

hoger onderwijs is de mediaan 3742 min/week.

Het meer of minder dan 3585 min/week beoefenen van sedentaire activiteiten

en aan competitie doen in het humaniora zijn twee significante predictoren van

de totale fysieke activiteit in het hoger onderwijs. Zo hebben scholieren die er

een minder sedentaire levensstijl op na houden in het zesde middelbaar meer

kans om meer fysiek actief te zijn in het hoger onderwijs (p = 0,05; OR = 0,396;

CI = 0,156 – 1,001). Ook jongeren die in het secundair aan competitie doen,

hebben meer kans om in het hoger onderwijs meer fysiek actief te blijven (p =

0,014; OR = 4,869; CI = 1,379 – 17,198).

Het meer of minder drinken dan drie alcoholische drankjes per week in het

humaniora en het al dan niet op kot gaan als eerstejaarsstudent zijn twee

significante predictoren van het aantal min/week sedentaire activiteiten in het

hoger onderwijs. Zo hebben jongeren die in het secundair minder dan drie

alcoholhoudende consumpties per week drinken meer kans op een sedentaire

levensstijl in het hoger onderwijs (p = 0,020; OR = 0,271; CI = 0,090 – 0,813)

en hebben kotstudenten meer kans om een sedentaire levensstijl te

ontwikkelen dan jongeren die thuis blijven wonen (p = 0,032; OR = 2,800; CI =

1,095 – 7,164).

2.2.6 Voeding

De voeding van een persoon kan een belangrijke impact uitoefenen op het

lichaamsgewicht. Om een zicht te krijgen op het voedingspatroon van de

student bij overgang van het secundair naar hoger onderwijs werd de vraag

“Hoe vaak eet of drinkt u volgende voedingsmiddelen?” in de vragenlijst

opgenomen. Zowel bij de pre- als postmeting kon de student hierop antwoorden

65

aan de hand van een 7-puntenschaal (Figuur 15). Zo werd gepeild naar de

frequentie van het gebruik van zestien voedingsmiddelen. Hierdoor is het echter

niet mogelijk om een accuraat beeld te krijgen van de energie-inname van de

student. Wel kan een oppervlakkige schets gemaakt worden van het verbruik

van enkele voedingsmiddelen en de verandering van eetgewoonten in het

eerste jaar hoger onderwijs.

Nooit Minder dan 1x / week

1 dag / week

2 – 4 dagen / week

5 – 6 dagen / week

1x / dag elke dag

Elke dag >1x

Score 1 2 3 4 5 6 7

Figuur 15: 7-puntenschaal, met daaraan gekoppelde scores

De voedingsmiddelen die bij de studenten werden geanalyseerd in relatie tot

gewichtsstijging zijn: fruit en groenten, melkproducten, (light-) frisdranken en

alcohol.

2.2.6.1 Fruit / Groenten

Fruit en groenten leveren koolhydraten, voedingsvezels, vitamines en

mineralen. De aanbeveling is om twee stuks fruit per dag te eten en 300 gram

groenten (200 gram bereid en 100 gram rauwkost).

FRUIT

Van de jongeren uit het zesde middelbaar zegt 45,2% elke dag één of

meerdere stukken fruit te eten. Eén vijfde (20,2%) rapporteert meer dan één

keer fruit te eten per dag. Eén persoon eet nooit fruit. Tijdens het eerste jaar

hoger onderwijs zegt 35,6% elke dag één of meerdere stukken fruit te eten,

12,5% eet elke dag meer dan één keer fruit (Tabel 9).

66

Tabel 9: Fruitinname in percentages

Fruit PRE (%) Fruit POST (%)

Nooit 1,0 0,0

Minder dan 1x / week 1,9 3,8

1 dag / week 8,7 13,5

2 – 4 dagen / week 24,0 32,7

5 – 6 dagen / week 19,2 14,4

1x / dag elke dag 25,0 23,1

Elke dag > 1keer 20,2 12,5

Met behulp van een Paired-Samples T-test wordt nagegaan of de studenten

ook daadwerkelijk minder fruit eten. Er wordt gevonden dat tijdens het eerste

jaar hoger onderwijs significant minder fruit wordt gegeten in vergelijking met

het laatste jaar secundair onderwijs (p = 0,005; t = 2,86). Dit komt overeen met

een score van 5,14 (op de 7-puntenschaal) bij de premeting en een score van

4,77 bij de postmeting.

Verschillen in geslacht

Om na te gaan of er geslachtsverschillen zijn in de fruitinname wordt een

Repeated Measures Anova uitgevoerd. Er wordt geen significant interactie-

effect gevonden (p = 0,839; F = 0,04). Dat wil zeggen dat er geen verschil is

tussen jongens en meisjes voor wat betreft het eten van fruit overheen de tijd.

Wel wordt een significant hoofdeffect van geslacht vastgesteld (p = 0,044; F =

4,16). Er is dus een verschil in fruitinname tussen jongens en meisjes. Meisjes

scoren hoger dan jongens, zowel op de pretest (respectievelijk 5,35 en 4,83)

als op de posttest (respectievelijk 4,95 en 4,49), dus meisjes eten meer fruit dan

jongens.

GROENTEN

Van de jongeren uit het zesde middelbaar zegt 73,1% elke dag één of

meerdere keren groenten te eten en 20,2% meer dan één keer per dag

groenten te eten. Tijdens het eerste jaar hoger onderwijs zegt 55,7% elke dag

67

één of meerdere keren groenten te eten en 6,7% eet elke dag meer dan één

keer groenten (Tabel 10).

Tabel 10: Groenteninname in percentage

Groenten PRE (%) Groenten POST (%)

Nooit 0,0 0,0

Minder dan 1x / week 1,0 1,0

1 dag / week 1,9 2,9

2 – 4 dagen / week 6,7 15,4

5 – 6 dagen / week 17,3 25,0

1x/dag elke dag 52,9 49,0

Elke dag > 1keer 20,2 6,7

Ook voor groenten wordt een significante daling aangetoond (Paired-Samples

T-test: p < 0,001; t = 4,58). Tijdens het eerste jaar hoger onderwijs (score =

5,38) wordt significant minder groenten gegeten in vergelijking met het laatste

jaar secundair onderwijs (score = 5,80).

Verschillen in geslacht

In tegenstelling tot de fruitinname worden er voor wat betreft de groenten geen

verschillen tussen jongens en meisjes bij overgang naar het hoger onderwijs

gevonden. Er wordt geen significant interactie-effect aangetoond (Repeated

Measures Anova: p = 0,837; F = 0,04). Ook het hoofdeffect van geslacht is niet

significant (p = 0,525; F = 0,41). Er is dus geen verschil in groeteninname

tussen jongens en meisjes.

2.2.6.2 Melkproducten

Melkproducten zijn een belangrijke bron van eiwitten, calcium en vitamine B. Er

wordt aangeraden elke dag 2 à 4 glazen melk (450 – 600 ml) en 1 à 2 sneden

kaas (20 – 40 gram) te gebruiken. In de vragenlijst zijn vier vragen met

betrekking tot de melkproducten opgenomen. Bij overgang van secundair naar

hoger onderwijs wordt geen significant verschil voor de consumptie van

magere of halfvolle melk gevonden (Paired-Samples T-test: p = 0,159; t =

1,42). Wel wordt een significante daling voor volle melk (p = 0,004; t = 2,95);

een significante daling van kaas (p = 0,039; t = 2,09) en een significante daling

68

van overige melkproducten zoals yoghurt en chocomelk (p = 0,024; t = 2,29)

aangetoond. Voor wat betreft volle melk daalt de score op de 7-puntenschaal

van 1,66 naar 1,26 op de postmeting. Voor kaas daalt de score van 3,93 naar

3,72 en voor de overige melkproducten daalt de score van 4,34 naar 3,98.

2.2.6.3 Cola of andere gezoete frisdrank met suiker / Cola-light of andere

dieetdranken

In het secundair onderwijs drinkt 22,1% van de laatstejaarsstudenten één of

meerdere keren per dag frisdrank tegenover 17,3% van de studenten hoger

onderwijs. Dit verschil is niet significant (Paired-Samples T-test: p = 0,518; t =

0,65). Voor cola-light en andere dieetdranken wordt eveneens een niet-

significant verschil gevonden (p = 0,917; t = -0,10) tussen de premeting en de

postmeting. Zo drinkt 7,7% van de laatstejaarsstudenten één of meerdere keren

per dag light-frisdranken tegenover 6,7% van de studenten hoger onderwijs.

2.2.6.4 Alcohol

Om de alcoholconsumptie van de student te achterhalen werd in de vragenlijst

volgende vraag opgenomen: “Hoeveel biertjes en/of andere alcoholische

dranken drinkt u gemiddeld per week (week + weekend)?”

In het secundair onderwijs varieert het aantal consumpties van 0 per week tot

16 per week. Eenentwintig scholieren (20,2%) geven aan geen alcohol te

drinken. Bij de eerstejaarsstudenten varieert het aantal consumpties van 0 per

week tot 28 per week. Er zijn 12 jongeren die geen alcohol drinken (11,5%).

Scholieren drinken gemiddeld drie biertjes en/of andere alcoholische dranken

in het laatste jaar secundair onderwijs (M = 3,12; SD = 2,96). In het eerste jaar

hoger onderwijs stijgt dit aantal significant tot vijf consumpties per week (M =

4,97; SD = 5,04) (Paired-Samples T-test: p < 0,001; t = -4,68).

Verder wordt ook een significant verband gevonden tussen de hoeveelheid

alcohol die gedronken wordt in het secundair onderwijs en de BMI van de

jongeren in zowel het hoger als het secundair onderwijs (resp. p = 0,011; r =

0,26 en p = 0,010; r = 0,26). Hoe meer alcohol geconsumeerd wordt, hoe hoger

de BMI. Eenzelfde verband wordt gezien voor de hoeveelheid alcohol

gedronken in het hoger onderwijs en de BMI van de eerstejaarsstudenten (p =

69

0,040; r = 0,20). Ook hier geldt: hoe meer alcohol, hoe hoger de BMI. Tot slot

wordt een significant verband gevonden tussen de hoeveelheid alcohol

gedronken in het secundair onderwijs en de hoeveelheid alcohol gedronken in

het hoger onderwijs (p < 0,001; r = 0,61). Scholieren die reeds veel alcohol

drinken in het secundair onderwijs, drinken ook meer alcohol in het hoger

onderwijs.

VERSCHILLEN IN GESLACHT

Om na te gaan of jongens meer drinken dan meisjes (of omgekeerd) wordt een

Repeated Measures Anova uitgevoerd. Er wordt een significant interactie-effect

(p = 0,038; F = 4,42) en een niet-significant hoofdeffect van geslacht (p = 0,107;

F = 2,64) gevonden. Het aantal alcoholische dranken stijgt dus sterker voor

jongens dan voor meisjes. Zo evolueert het aantal alcoholische consumpties

van 3,33 (SD = 3,07) naar 6,21 (SD = 5,07) bij de jongens en van 2,98 (SD =

2,89) naar 4,18 (SD = 4,81) bij de meisjes.

Om de predictieve waarde van enkele voedingsfactoren (incl. alcohol) na te

gaan op de gewichtsverandering bij overgang van secundair naar hoger

onderwijs, wordt een multiple regressie uitgevoerd met voeding en alcohol als

onafhankelijke variabelen en de gewichtsverandering als afhankelijke variabele.

Voor de predictor voeding wordt een totale somscore gemaakt van enkele

voedingsitems. Hoe hoger de score, hoe gezonder de voeding van de student.

Zowel de voedingscore als de mate van alcoholconsumptie vertonen geen

significanties (respectievelijk: p = 0,680; t = -0,41 en p = 0,513; t = 0,66) en zijn

dus geen significante predictoren van de gewichtstoename van de student bij

de overgang naar hoger onderwijs.

2.2.7 Roken

Van de 104 studenten zijn er bij de premeting 10 rokers, 2 ex-rokers en 92 niet-

rokers. Bij de postmeting evolueert dit aantal naar 14 rokers, 2 ex-rokers en 88

niet-rokers. Dat wil zeggen dat het aantal rokers is toegenomen van 9,6% naar

13,5% (Tabel 11).

70

Tabel 11: Indeling studenten o.b.v.rookstatus

PRETEST POSTTEST J M Totaal J M Totaal

Roker Aantal

% 2 8

10

9,6

2

12

14

13,5

Ex-roker Aantal

%

0 2

2

1,9

0

2 2

1,9

Niet-roker Aantal

%

39

53 92

88,5

39

49 88

84,6

Noot: J= jongen; M= meisje

Ook worden significant meer sigaretten gerookt van pre naar post (Paired-

Samples T-test: p = 0,021; t = -2,79). Bij de premeting worden gemiddeld 4,6 sigaretten gerookt (SD = 2,27), bij de postmeting gemiddeld 7,6 (SD = 5,40).


Om na te gaan of er een verband is tussen de rookstatus en het geslacht van

de student wordt een kruistabel opgevraagd met daaraan gekoppeld een chi-

kwadraatanalyse. Voor de premeting wordt een significant verband gevonden

tussen roken en geslacht (p = 0,039; Pearson Chi-Square = 4,28). Vooral een

groot percentage van de rokers zijn meisjes, namelijk 85,7% meisjes ten

opzichte van 14,3% jongens. Voor de postmeting wordt geen significant

verband gevonden tussen roken en geslacht (p = 0,186; Pearson Chi-Square =

1,75) (Tabel 12).

Tabel 12: Roken*Geslacht kruistabel (%)

Pretest

J M Totaal

Roker 14,3 85,7 100,0

Ex- en Niet Roker 43,3 56,7 100,0

Noot: Bovenstaande percentages zijn kolompercentages

Om na te gaan of het al dan niet roken bij aanvang van de studie een invloed

heeft op het verloop van de BMI van pre naar post, wordt een Repeated

Measures Anova uitgevoerd. Het interactie-effect is niet significant (p = 0,668; F

71

= 0,19), net zoals het hoofdeffect van roken (p = 0,356; F = 0,86). Het al dan

niet roker zijn in het secundair onderwijs heeft dus geen invloed op de

verandering van BMI bij overgang naar hoger onderwijs.

2.2.8 Predictoren van gewichtsverandering en het lichaamsgewicht in het hoger onderwijs

Om te onderzoeken welke predictoren een gewichtsverandering en het

lichaamsgewicht in het hoger onderwijs kunnen voorspellen, wordt gebruik

gemaakt van een logistische regressie. Om deze analyse te kunnen uitvoeren,

worden bovenstaande uitkomstvariabelen eerst dummy gecodeerd. Voor

lichaamsgewicht in het hoger onderwijs gebeurt dit op basis van de mediaan,

die 62,7 bedraagt. Voor gewichtsverandering gebeurt dit op basis van het al

dan niet stijgen in gewicht tijdens de overgang naar het hoger onderwijs. Zo

worden jongeren die in gewicht dalen of gelijk blijven als nul gecodeerd en

jongeren die in gewicht stijgen als één.

Voor wat betreft de gewichtsverandering wordt één significante predictor

gevonden, namelijk geslacht. Zo hebben mannen meer kans om bij overgang

naar het hoger onderwijs in gewicht te stijgen dan vrouwen (p = 0,030; OR =

0,301; CI = 0,102 – 0,888).

Het meer of minder drinken dan drie alcoholische consumpties per week, het al

dan niet aangesloten zijn bij een sportclub en het al dan niet doen aan

competitie in het secundair zijn significante predictoren van het

lichaamsgewicht in het hoger onderwijs. Zo hebben mensen die in het

humaniora meer dan drie alcoholhoudende dranken per week drinken meer

kans op een hoger gewicht in het hoger onderwijs (p = 0,007; OR = 5,510; CI =

1,578 – 19,237), net zoals mensen die in het secundair niet aangesloten zijn bij

een sportclub (p = 0,013; OR = 0,177; CI = 0,045 – 0,690). Ook jongeren die in

het zesde middelbaar aan competitiesport doen, hebben als eerstejaarsstudent

een grotere kans op een hoger lichaamsgewicht (p = 0,003; OR = 7,316; CI =

1,928 – 27,763). Voor het al dan niet op kot zitten, wordt een trend tot

significantie gevonden als predictor van het lichaamsgewicht. Zo hebben ook

studenten die op kot gaan meer kans op een hoger lichaamsgewicht in het

hoger onderwijs (p = 0,057; OR = 2,776; CI = 0,969 – 7,956).

72

2.3 Hoofdstuk 11: Discussie

In dit laatste hoofdstuk wordt een algemeen besluit geformuleerd. Eerst zal

worden ingegaan op de gewichtsstijging van studenten bij overgang van

secundair naar hoger onderwijs. Deze gewichtsevolutie wordt daarna gelinkt

aan de fysieke activiteit, de sedentaire activiteiten en het voedingspatroon van

studenten. Ook het al dan niet roken wordt mee in rekening gebracht.

Vervolgens worden enkele predictoren van gewichtsverandering en

lichaamsgewicht in het hoger onderwijs besproken. Als laatste worden de

beperkingen en de sterktes van dit onderzoek en suggesties voor verder

onderzoek aangehaald.

In de onderzochte steekproef werd een gemiddelde gewichtsstijging

waargenomen van 1,88 kg (= 4,14 pond) bij overgang van secundair naar hoger

onderwijs. Deze resultaten zijn in overeenstemming met de bevindingen van

onder andere Levitsky et al. (2004), Pliner & Saunders (2007) en Holm-Denoma

et al. (2008) die een gewichtsstijging vonden tussen de 3,3 en 4,2 pond. Dit is

beduidend lager dan de 15 pond weergegeven door het begrip “freshman 15”.

Net zoals bij Graham & Jones (2002), Economos et al. (2008), Gores (2008), en

Jung et al. (2008) onderging ook in deze steekproef een deel van de studenten

een gewichtsdaling. Zo daalde bij 29 jongeren het gewicht bij overgang naar het

hoger onderwijs en ondervonden 71 studenten een gewichtsstijging.

Wanneer naast het gewicht ook de lengte mee in rekening werd gebracht, werd

een gemiddelde BMI-stijging van 0,44 kg/m2 gevonden. Dit sluit aan bij de

bevindingen van Hajhosseini et al. (2006) die een gemiddelde BMI-stijging

aantonen van 0,60 kg/m2 bij eerstejaarsstudenten. Voor wat betreft het geslacht

werd bij overgang naar het hoger onderwijs bij de jongens een grotere BMI-

stijging waargenomen dan bij de meisjes. Deze resultaten komen niet overeen

met die van Wendel-Vos et al. (2004) die aantonen dat er geen associatie

bestaat tussen geslacht en gewichtsstijging. Anderzijds blijkt uit de

Gezondheidsenquête (www.iph.fgov.be) wel dat de gemiddelde BMI-waarden,

tijdens het hele leven, bij de mannen hoger liggen dan bij de vrouwen.

Aangezien rond de invloed van geslacht op lichaamsgewicht bij adolescenten

73

nog maar weinig literatuur verschenen is, is het op dit moment nog niet mogelijk

een verklaring voor dit verschil te geven.

Verder heeft de BMI bij de premeting een invloed op de BMI-stijging bij meisjes.

Meisjes met ondergewicht of normaal gewicht kennen een hogere stijging in

BMI dan meisjes met overgewicht of obesitas. Gezien het gebrek aan literatuur

hieromtrent, is dit nog niet toe te lichten.

Tot slot werd ook nagegaan of de verandering in lichaamsgewicht afhankelijk is

van het al dan niet op kot zitten. Zo werd gezien dat op kot gaan een invloed

heeft op de BMI-stijging bij overgang naar het hoger onderwijs. Kotstudenten

hadden namelijk meer kans op een hogere gewichtsstijging dan hun

leeftijdsgenoten die thuis bleven wonen. Dit is in overeenstemming met de

resultaten van Pliner & Saunders (2007). Uit hun studie blijkt namelijk dat

eerstejaarsstudenten gemiddeld 1,5 kg in gewicht stijgen. Kotstudenten

daarentegen zouden volgens hen gemiddeld 4,1 kg in gewicht toenemen.

Kotstudenten zijn volgens Bray et al. (2004) meer kwetsbaar om een sedentaire

levensstijl te ontwikkelen. Ook wordt gesteld dat leven op kot meer stressvol is

dan thuis wonen (Pliner & Saunders, 2007). Bovendien is de kwaliteit van de

voeding eerder slecht bij studenten die voor het eerst verantwoordelijk zijn voor

de aankoop en bereiding van voeding (Kremmyda et al., 2008). Dit alles kan

verklaren waarom kotstudenten een hogere gewichtsstijging kennen.

Zoals in het eerste deel van deze masterproef reeds beschreven werd, hangt

een gewichtsevolutie nauw samen met het voedings- en bewegingspatroon van

jongeren. Zo werd in deze steekproef bij overgang naar het hoger onderwijs

een daling van 275,81 min/week in fysieke activiteit waargenomen. Ook Bray

& Born (2004), Keating et al. (2005) en Jung et al. (2008) vinden een daling in

fysieke activiteit bij eerstejaarsstudenten. Zo stellen bovenstaande auteurs vast

dat in het hoger onderwijs tussen de 34% en 50% van de studenten fysiek

actief is in vergelijking met, volgens Bray & Born (2004), 66,2% in het secundair

onderwijs. Verder werd voor jongens een sterkere daling in fysieke activiteit

waargenomen dan voor meisjes. Hierbij dient wel opgemerkt te worden dat

jongens bij de premeting meer fysiek actief waren dan meisjes, wat

overeenkomt met de cijfers voor jongeren tussen 15 en 24 jaar uit de

74

Gezondheidsenquête van 2004 (www.iph.fgov.be). Volgens de meta-analyse

van Keating et al. (2005) rapporteren veel studies hieromtrent conflicterende

bevindingen. Sommige studies vinden geen geslachtsverschil, terwijl andere

studies aantonen dat mannelijke studenten meer aan fysieke activiteit doen dan

hun vrouwelijke leeftijdsgenoten. Een reden voor dit verschil is dus op dit

ogenblik nog niet geheel duidelijk.

Voor de onderzochte steekproef is de daling in fysieke activiteit onafhankelijk

van de SES. Deze bevindingen komen niet overeen met de resultaten van de

Gezondheidsenquête van 2004 (www.iph.fgov.be) en Kantomaa et al. (2007).

Deze stellen namelijk dat de SES en fysieke activiteit positief geassocieerd zijn.

Een mogelijke verklaring hiervoor is dat aan deze studie voornamelijk jongeren

met een hoge SES hebben deelgenomen, aangezien het vooral deze jongeren

zijn die verder studeren. Jongeren met een lage SES werden hierdoor minder

bereikt. Een tweede verklaring kan zijn dat in deze studie voor de SES, in

tegenstelling tot de Gezondheidsenquête (www.iph.fgov.be), enkel rekening

gehouden werd met het opleidingsniveau van de ouders.

Verder daalde, binnen deze steekproef, de fysieke activiteit bij kotstudenten

meer dan bij hun leeftijdsgenoten die thuis bleven wonen. Zo waren studenten

die in hun eerste jaar op kot zaten, bij de premeting, meer fysiek actief dan

studenten die thuis bleven wonen, maar wisselde deze verhouding bij overgang

naar het hoger onderwijs. Deze bevindingen zijn gelijkaardig aan deze van Bray

et al. (2004) die stellen dat studenten die thuis blijven wonen meer in staat zijn

hun huidige activiteitenpatroon te behouden in tegenstelling tot kotstudenten die

meer kwetsbaar zijn voor het ontwikkelen van een sedentaire levensstijl.

Tot slot had de BMI bij de premeting een invloed op de hoeveelheid fysieke

activiteit bij de meisjes op de postmeting. Zo daalde het aantal min/week

fysieke activiteit bij meisjes met normaal gewicht, overgewicht en obesitas en

steeg de fysieke activiteit bij meisjes met ondergewicht. Verder kon er geen

verband aangetoond worden tussen de evolutie in fysieke activiteit en de

evolutie in gewicht.

Ondanks het feit dat de fysieke activiteit bij overgang naar het hoger onderwijs

daalde, werd geen verandering in sedentaire activiteiten gevonden. Wel werd

75

vastgesteld dat studenten in het hoger onderwijs gemiddeld meer tijd

besteedden aan schoolwerk dan scholieren. Dit komt overeen met de

bevindingen van Gyurcsik et al. (2004) die toelichten dat eerstejaarsstudenten

geconfronteerd worden met een hoge werkbelasting voor school. Het ontbreken

van een verschil in sedentaire activiteit tussen scholieren en studenten kan,

ondanks de grotere tijdsinvestering in schoolwerk, verklaard worden door de

grote hoeveelheid sociale evenementen waaraan studenten deelnemen

(Gyurcsik et al., 2004).

Binnen deze steekproef was het aantal min/week dat studenten besteedden

aan sedentaire activiteiten onafhankelijk van de SES. Deze resultaten zijn

tegenstrijdig met de cijfers uit de Gezondheidsenquête van 2004

(www.iph.fgov.be) die stelt dat lager geschoolden er een meer sedentaire

levensstijl op nahouden dan hoger opgeleiden. Wel dient hierbij opgemerkt te

worden dat in de Gezondheidsenquête de SES betrekking heeft op de

ondervraagde personen zelf en dat in deze studie het opleidingsniveau van de

ouders als maatstaf voor SES werd gebruikt. Verder werd ook gevonden dat

studenten die op kot zitten meer kans hadden op het ontwikkelen van een

sedentaire levensstijl. Dit is naar analogie met de bevindingen van Bray et al.

(2004) die stellen dat kotstudenten meer blootstaan aan ontwrichtingen en

stress, waardoor ze meer geneigd zijn tot een sedentaire leven.

Met betrekking tot het voedingspatroon werd een daling vastgesteld in de

consumptie van groenten, fruit en melkproducten bij overgang van het

secundair naar het hoger onderwijs. Dezelfde resultaten werden gevonden door

Butler et al. (2004), Levitsky et al. (2004), Economos et al. (2008) en

Kremmyda et al. (2008). Voor wat betreft cola of andere gezoete frisdranken

met suiker en light-frisdranken werd geen verschil waargenomen. Wel werd een

stijging gezien in het verbruik van alcoholische dranken bij de overgang naar

het hoger onderwijs. Dit kwam ook naar voor in de studie van Butler et al.

(2004), die eveneens een stijging in alcoholische consumpties vaststellen.

Bovendien was deze stijging beduidend hoger voor jongens dan voor meisjes.

Dit komt overeen met de studie van Lloyd-Richardson et al. (2008) die stellen

dat jongens meer drinken dan meisjes. Ook werd een positief verband gezien

76

tussen de hoeveelheid alcohol gedronken in het secundair onderwijs en de

hoeveelheid alcohol gedronken in het hoger onderwijs. Hierover werden echter

geen vergelijkbare gegevens gevonden.

Binnen deze steekproef werd geen verband aangetoond tussen de verandering

in het voedingspatroon en de veranderingen in lichaamsgewicht. De voeding

werd binnen deze studie echter oppervlakkig bevraagd, waardoor het moeilijk is

om hieromtrent conclusies te trekken. Dit kan dan ook verklaren waarom deze

bevindingen niet overeenkomen met deze van Pliner & Saunders (2007). Deze

auteurs zeggen namelijk dat ongezonde eetgewoonten een gewichtstoename

voorspellen.

In dit onderzoek heeft roken geen invloed op de verandering van BMI bij

overgang naar het hoger onderwijs. Dit komt echter niet overeen met de

bevindingen van Ogden et al. (2003) die stelt dat roken gepaard gaat met een

gewichtsdaling. Hierbij dient opgemerkt te worden dat binnen deze steekproef

slechts weinig jongeren roken.

Tot slot werd nagegaan welke predictoren het lichaamsgewicht in het hoger

onderwijs en een gewichtsverandering kunnen voorspellen. Geslacht kwam

naar voor als een voorspeller van de gewichtsverandering. Zo hadden jongens

meer kans om bij overgang naar het hoger onderwijs in gewicht te stijgen dan

meisjes. Een reden hiervoor kan zijn dat jongens hun normale groei nog niet

bereikt hebben, terwijl meisjes reeds volgroeid zijn op het moment van de

metingen (Pliner & Saunders, 2007).

Het meer of minder drinken dan drie alcoholische consumpties per week, het al

dan niet aangesloten zijn bij een sportclub en het al dan niet doen aan

competitie in het secundair voorspelden een hoger lichaamsgewicht in het

hoger onderwijs. Studenten die meer dan drie alcoholhoudende dranken per

week dronken, hadden ook meer kans op een hoger lichaamsgewicht. Net

zoals jongeren die in het secundair niet aangesloten waren bij een sportclub.

Ook jongeren die in het zesde middelbaar aan competitiesport deden, hadden

als eerstejaarsstudent een grotere kans op een hoger lichaamsgewicht.

77

Voor het al dan niet op kot zitten, werd een trend tot significantie gevonden als

predictor van het lichaamsgewicht. Zo hadden kotstudenten meer kans op een

hoger lichaamsgewicht.

2.3.1 Beperkingen en sterktes

2.3.1.1 Beperkingen

Er is een groot verschil tussen het aantal leerlingen die bij de premeting werden

bevraagd (N = 1448 ) en het aantal eerstejaarsstudenten (N = 104) bij de

postmeting. Een belangrijke verklaring hiervoor is dat de premetingen

georganiseerd werden tijdens de LO-lessen, waardoor een groot aantal

leerlingen bereikt werd. Bij de postmetingen dienden de studenten vrijwillig

langs te komen op vaste tijdstippen en plaatsen. Ook werden studenten die niet

(in Gent) verder studeerden geëxcludeerd.

Met betrekking tot de lichaamsmetingen kan opgemerkt worden dat de

studenten door verschillende onderzoekers gewogen en gemeten werden

(onderzoekerbias) en dat verschillende weegschalen en lengtemeters werden

gebruikt. Dit kan dan ook verklaren dat er een significante lengtestijging van

gemiddeld 0,65 cm werd waargenomen bij de postmeting. Voor wat betreft de

lendenomtrek is deze sterk afhankelijk van de plaats op het lichaam waar

gemeten wordt, wat gedeeltelijk het verschil tussen pre- en postmetingen kan

verklaren. Tot slot is het tijdstip van meten een beïnvloedende factor van het

gewicht. Zo werd een deel van de studenten voor de middag gemeten en werd

een ander deel van de studenten net na de middag of in de late namiddag

gemeten.

Doordat de postmetingen op vrijwillige basis werden georganiseerd, is de kans

groot op een selectiebias. Vermoedelijk zijn ook zwaardere jongens en meisjes,

omwille van de gewichtsmeting, niet naar de postmetingen gekomen wat tot

een onderschatting van de resultaten kan leiden. Vandaar is verder onderzoek

aangewezen om na te gaan of de resultaten van deze studie kunnen

gegeneraliseerd worden.

Bij het uitvoeren van de statistische analyses werd gebruik gemaakt van de

BMI. Hierbij dient opgemerkt te worden dat de BMI geen onderscheid maakt

78

tussen overmatig vet en spieren. Het is dus mogelijk dat een aantal gespierde

leerlingen met een hoge BMI onterecht in de klasse van overgewicht werden

ingedeeld.

Door het feit dat de premetingen voor de zomervakantie vallen en de

postmetingen na de zomervakantie, is het mogelijk dat de gewichtstoename bij

studenten veroorzaakt wordt door gedrag gesteld in de zomervakantie i.p.v. de

gedragsverandering bij overgang naar het hoger onderwijs.

2.3.1.2 Sterktes

Doordat dit een longitudinale pre-post studie is, is dit één van de eerste

onderzoeken in Europa die een gewichtsevolutie bij overgang naar het hoger

onderwijs onderzoekt en hiermee rekening houdt bij het onderzoeken van de

determinanten hiervan.

Aangezien studenten een belangrijke doelgroep zijn met het oog op

obesitaspreventie op latere leeftijd en deze studie specifiek op zoek gaat naar

determinanten van gewichtsevolutie bij deze populatie kunnen de resultaten

van deze studie toekomstige preventieprogramma’s onderbouwen.

2.3.2 Suggesties voor toekomstig onderzoek

Een eerste suggestie voor toekomstig onderzoek is dat naast studenten ook

rekening gehouden wordt met niet-studenten. Uit een studie van Georgiou et al.

(1997) blijkt namelijk dat het vooral de niet-studenten zijn die minder gezonde

(eet)gewoonten vertonen en ongezonde voedselkeuzes maken. In deze groep

komt bijgevolg vaker overgewicht voor. Dit kan te wijten zijn aan het feit dat

deze jongeren gaan werken en dus meer geld verdienen dat ze dan kunnen

uitgeven aan voeding. Een andere reden kan zijn dat deze jongeren na het

werk nog onvoldoende energie hebben om aan sport te doen. Jongeren die na

het secundair niet verder studeren, hebben ook een laag opleidingsniveau wat

vaak samenhangt met een grotere kans op overgewicht (www.rcgzhn.nl).

Om de responsrate op de postmeting naar de toekomst toe te verhogen,

kunnen de postmetingen zodanig georganiseerd worden dat de onderzoekers

de studenten thuis of op kot opzoeken. Bij de huidige studie kwam het namelijk

79

geregeld voor dat studenten telefonisch hun deelname aan de postmetingen

bevestigden, maar uiteindelijk niet kwamen opdagen.

Tot slot kan, naar de toekomst toe, gebruik gemaakt worden van bv. bio-

elektrische impedantiemetingen om een nauwkeuriger beeld te krijgen van het

lichaamsvetpercentage. Deze meetmethode is echter duur in gebruik en neemt

veel tijd in beslag.

2.3.3 Algemene conclusie

Aangezien er in Europa de laatste jaren een toenemende trend zichtbaar is in

de prevalentie van overgewicht en obesitas, komen gezondheidswerkers in de

toekomst voor een belangrijke uitdaging te staan. Onderzoek heeft aangetoond

dat preventie op jonge leeftijd belangrijke effecten heeft op lange termijn. Het is

dan ook van belang dat studies zich richten op deze doelgroep.

Deze studie toont aan dat jongeren bij overgang van het secundair naar het

hoger onderwijs een gewichtsstijging ondergaan. Hieraan gekoppeld kan ook

gesteld worden dat de fysieke activiteit in het hoger onderwijs afneemt en dat

de voedingsgewoonten van studenten ongewenste veranderingen ondergaan.

Hoewel in dit onderzoek reeds een aantal predictoren van deze

gedragsveranderingen geïdentificeerd werden, is het noodzakelijk dat verder

onderzoek deze resultaten bevestigt en andere predictoren blootlegt. Dit is dan

ook één van de belangrijkste uitdagingen voor de toekomst.

80

Literatuurlijst

Bartholomew, L. K., Parcel, G. S., Kok, G. & Gottlieb, N. H. (2006). Planning

Health Promotion Programs: An Intervention Mapping Approach. San

Francisco, CA: Jossey-Bass.

Bayingana, K., Demarest, S., Gisle, L., Hesse, E., Miermans, P. J., Tafforeau, J.

& Van der Heyden, J. (2004). Gezondheidsenquête door middel van

Interview, België, 2004. Afdeling Epidemiologie, 2006; Brussel.

Wetenschappelijk Instituut Volksgezondheid. Depotnummer:

D/2006/2505/4, IPH/EPI REPORTS N° 2006 – 035. Opgehaald 23 februari

2008, van www.iph.fgov.be

Bell, R. & Pliner, P. L. (2003). Time to eat: the relationship between the number

of people eating and meal duration in three lunch settings [Elektronische

versie]. Appetite, 41(2), 215-218.

Berlin, I. (2009). Endocrine and metabolic effects of smoking cessation

[Elektronische versie]. Current Medical Research and Opinion, 25(2), 527-

534.

Bouchard, C., Shephard, R. J. & Stephens, T. (1994). Physical activity, fitness,

and health: International proceedings and consensus statement.

Champaign, Illinois: Human Kinetics Publishers.

Bray, S. R. & Born, H. A. (2004). Transition to University and Vigorous Physical

Activity for Health and Psychological Well-Being [Elektronische versie].

Journal of American College Health, 52(4), 181-188.

Bray, S. R., Millen, J. A. & Kwan, M. Y. W. (2004). “There’s no place like home”:

living at home eases the negative effect of transition on physical activity

during first-year university [Elektronische versie]. Journal of Sport and

Exercise Psychology, 26, S40.

81

Brown, C. (2008). The information trail of the freshman 15 - a systematic review

of a health myth within the research and popular literature [Elektronische

versie]. Health information and Libraries Journal, 25, 1-12.

Brug, J., Van Assema, P. & Lechner, L. (2007). Gezondheidsvoorlichting en

gedragsverandering: een planmatige aanpak. Assen: Van Gorcum.

Buckworth, J. (2001). Exercise Adherence in College Students: Issues and

Preliminary Results [Elektronische versie]. Quest, 53, 335-45.

Butler, S. M., Black, D. R., Blue, C. L. & Gretebeck, R. J. (2004). Change in

Diet, Physical Activity, and Body Weight in Female College Freshman

[Elektronische versie]. American Journal of Health Behaviour, 28(1), 24-

32.

Calfas, K. J., Sallis, J. F., Nichols, J. F., Sarkin, J. A., Johnson, M. F.,

Caparosa, S. et al. (2000) Project GRAD: two year outcomes of a

randomized controlled physical activity intervention amoung young adults

[Elektronische versie]. American Journal of Preventive Medicine, 18, 28-

37.

Caspersen, C. J., Powell, K. E. & Christenson, G. M. (1985). Physical activity,

exercise, and physical fitness: definitions and distinctions for health-

related research [Elektronische versie]. Public Health Reports, 100(2),

126-131.

Cavadini, C., Siega-Riz, A. M. & Popkin, B. M. (2000). US adolescent food

intake trends from 1965 to 1996. Archives in Disease in Childhood, 83(1),

18-24.

Chiolero, A., Faeh, D., Paccaud, F. & Cornuz, J. (2008). Consequences of

smoking for body weight, body fat distribution, and insulin resistance

[Elektronische versie]. The American Journal of Clinical Nutrition, 87, 801-

809.

82

Coomarasamy, A., Gee, H., Publicover, M. & Khan, K. S. (2001). Medical

journals and effective dissemination of health research. Health information

and Libraries Journal, 18, 183-91.

Crombie, A. P., Ilich, J. Z., Dutton, G. R., Panton, L. B. & Abood, D. A. (2009).

The freshman weigt gain phenomenon revisited [Elektronische versie].

Nutrition Reviews, 67(2), 83-94.

De Bourdeaudhuij, I., Lefevre, J., Deforche, B., Wijndaele, K., Matton, L. &

Philipaerts, R. (2005). Physical Activity and psychosocial correlates in

normal weight and overweight 11 to 19 year olds [Elektronische versie].

Obesity Research, 13(6), 1097-1105.

Dhingra, R., Sullivan, L., Jacques, P. F., Wang T. J., Fox, C.S., Meigs, J.B. et

al. (2007). Soft Drink Consumption and Risk of Developing

Cardiometabolic Risk Factors and the Metabolic Syndrome in Middle-Aged

Adults in the Community [Elektronische versie]. Circulation, 116, 480-488.

Dobbins, M., De Corby, K., Robeson, P., Husson, H. & Tirilis, D. (2009). School-

based physical activity programs for promoting physical activity and fitness

in children and adolescents aged 6-18. Cochrane Database of Systematic

Reviews 2009, Issue 1. Opgehaald 19 maart 2008, van

http://www.cochrane.org/reviews/en/ab007651.html

Economos, C. D., Hildebrandt, M. L. & Hyatt, R. R. (2008). College Freshman

Stress and Weight Change: Differences by Gender [Elektronische versie].

American Journal of Health Behaviour, 32(1), 16-25.

Ford, E. S., Kohl, H. W., Mokdad, A. H. & Ajani, U. A. (2005). Sedentary

behavior, physical activity, and the metabolic syndrome among US Adults

[Elektronische versie]. Obesity Research, 13(3), 608-614.

83

Georgiou, C. C., Betts, N. M., Hoerr, S. L., Keim, K., Peters, P. K., Stewart, B.

et al. (1997). Among young adults, college students and graduates

practiced more healthful habits and made more healthful food choices than

did nonstudents. Journal of the American Dietetic Assocation., 97(7), 754-

759.

Gezondheidsraad. Overgewicht en obesitas. Den Haag: Gezondheidsraad;

2003. Publicatie nr 2003/07.

Gores, S. E. (2008) Adressing nutritional issues in the college aged client:

strategies for the nurse practitioner [Elektronische versie]. Journal of the

American Academy of Nurse Practitioners, 20, 5-10.

Graham, M. A. & Jones, A. L. (2002). Freshman 15: Valid Theory or Harmful

myth [Elektronische versie]. Journal of American College Health, 50(4),

171-173.

Gratziou, C. (2009). Respiratory, cardiovascular and other physiological

consequences of smoking cessation [Elektronische versie]. Current Medical

Research and Opinion, 25(2), 535-545.

Gyurcsik, N. C., Bray, S. R. & Brittain, D. R. (2004). Coping With Barriers to

Vigorous Pysical Activity During Transition to University [Elektronische

versie]. Family and Community Health, 27(2), 130-142.

Gyurcsik, N. C., Spink, K. S., Bray, S. R., Chad, K. & Kwan, M. (2006). An

ecologically based examination of barriers to physical activity in students

from grade seven through first-year university [Elektronische versie].

Journal of Adolescent Health, 38, 704-711.

Hadjidakis, D. J., Androulakis, I. I. (2006). Bone Remodeling. Annals of the New

York Academy of Sciences, 1092, 385-396.

Haerens, L. (2006). Promoting healthy eating and physical activity among

adolescents. Doctoraatsproefschrift van Universiteit gent. Opgehaald 2

april, 2008, van http://archive.ugent.be

84

Hajhosseini, L., Holmes, T., Mohamadi, P., Goudarzi, V., McProud L., &

Hollenbeck, C. B. (2006). Changes in body weight, body composition and

resting metabolic rate in first-year university freshmen students. Journal of

the American College of Nutrition, 25(2), 123-127.

Harnack, L. J., Jeffery, R. W. & Boutelle, K. N. (2000). Temporal trends in

energy intake in the United States: an ecologic perspective. American

Journal of Clinical Nutrition, 71(6), 1478-1484.

Holm-Denoma, J. M., Joiner Jr., T. E., Vohs, K. D. & Heatheron, T. F. (2008).

The freshman fifteen (the freshman five Actually): Predictors and possible

explanations [Elektronische versie]. Health Psychology, 27(1), S3-S9.

Hovell, M. F., Mewborn, C. R., Randle, Y. & Fowlerjohnson, S. (1985). Risk of

excess weight-gain in university women - a 3 year community controlled

analysis [Elektronische versie]. Addictive Behaviours, 10(1), 15-28.

Jung, M. E., Bray, S. R. & Ginis, K. A. M. (2008). Behaviour Change and

Freshman 15: Tracking Physical Activity and Dietary Patterns in 1st-Year

University Women [Elektronische versie]. Journal of American College

Health, 56(5), 523-530.

Kantomaa, K. T., Tammelin, T. H., Näyhä, S., Taanila, A. M. (2007).

Adolescents’ physical activity in relations to family income and parents

education [Elektronische versie]. Preventive Medicine, 44(5), 410-15.

Kasparek, D. G., Corwin, S. J., Valois, R. F., Sargent, R. G. & Morris, R. L.

(2008). Selected Health Behaviors That Influence College Freshman

Weight Change [Elektronische versie]. Journal of American College Health,

56(4), 437-444.

Keating, X. D., Guan, J., Piñero, J. C. & Bridges, D. M. (2005). A meta-analysis

of college students’ physical activity behaviours [Elektronische versie].

Journal of American College Health, 54(2), 116-125.

85

Klesges, R. C., Klesges, L. M. & Meyers, A. W. (1991). Relationship of smoking

status, energy balance, and body weight: Analysis of the Second National

Health and Nutrition Examination Survey [Elektronische versie]. Journal of

Counsulting and Clinical Psychology, 59(6), 899-905.

Korkeila, M., Rissanen, A., Kaprio, J., Sorensen, T. I. & Koskenvuo, M. (1999).

Weight-loss attempts and risk of major weight gain: a prospective study in

Finnish adults [Elektronische versie]. American Journal of Clinical Nutrition,

70(6), 965 - 975.

Kremmyda, L. S., Papadaki, A., Hondros, G., Kapsokefalou, M. & Scott, J. A.

(2008). Differentiating between the effect of rapid dietary acculturation and

the effect of living away from home for the first time, on the diets of Greek

students studying in Glasgow [Elektronische versie]. Appetite, 50, 455–463.

Lau, R. R., Quadres, M. J. & Hartman, K. A. (1990). Development and Change

of Young Adults’ Preventive Health Beliefs and Behavior: Influence from

Parents and Peers [Elektronische versie]. Journal of Health and Social

Behavior, 31, 240-259.

Lean, M. E., Han, T. S. & Seidell, J. C. (1998). Impairment of health and quality

of life in people with large waist circumference [Elektronische versie].

Lancet, 351, 853-856.

Levitsky, D. A., Halbmaier, C. A. & Mrdjenovic, G. (2004). The freshman weight

gain: a model for the study of the epidemic of obesity [Elektronische versie].

International Journal of Obesity, 28, 1435-1442.

Levitsky, D. A., Garay, J., Naubaum, M., Neighbors, L. & DellaValle, D. M.

(2006). Monitoring weight daily blocks the freshman weight gain: a model

for combating the epidemic of obesity [Elektronische versie]. International

Journal of Obesity, 1003-1010.

86

Lloyd-Richardson, E. E., Lucero, M. L., DiBello, J. R., Jacobson, A. E. & Wing,

R. R. (2008). The relationship between alcohol use, eating habits and

weight change in college freshmen [Elektronische versie]. Eating Behaviors,

9, 504–508.

Matton, L., Wijndaele, K., Duvigneaud, N., Duquet, W., Philippaerts, R., Thomis,

M. et al. (2007). Reliability and validatie of the Flemish physical activity

computerized qeustionnaire in adults. Research Quarterly for Exercise and

Sport, 78(4), 293-306.

McArthur, L. H. & Raedeke, T.D. (2009). Race and Sex Differences in College

Student Physical Activity Correlates [Elektronische versie]. American

Journal of Health Behaviour, 33(1), 80-90.

Mokdad, A. H., Serdula, M. K., Dietz, W.H., Bowman, B. A., Marks, J. S. &

Koplan, J. P. (2000). The Continuing Epidemic of Obesity in the United

States. The Journal of the American Medical Association, 284(13), 1650-

1651.

Morris, F. L., Naughton, G. A., Gibbs, J. L., Carlson, J. S., Wark, J. D. (1997).

Prospective Ten-Month Exercise Intervention in Premenarcheal Girls:

Positive Effects om Bean and lean Mass [Elektronische versie]. Journal of

Bone And Mineral Research, 12(9), 1453-1462.

Mosekilde, L. (2001). Mechanisms of Age-Related Bone Loss. In G. Bock & J.

A. Goode (Eds.), Ageing Vulnerability: causes and interventions (pp.150 –

166). Chichester: John Wiley & Sons Ltd.

Norton, G. N., Anderson, A. S. & Hetherington, M. M. (2006). Volume and

variety: relative effects on food intake. Physiology & Behavior, 87(4), 714-

722.

87

Ocké, M. C., Hulshof, K. F. A. M. & Löwik, M. R. H. (2005) Zijn er verschillen

naar sociaal-economische status? In: Volksgezondheid Toekomst

Verkenning, Nationaal Kompas Volksgezondheid. Opgehaald 18 december,

2008, van http://www.rivm.nl

Ogden, C. L., Carroll, M. D. & Flegal, K. M. (2003). Epidemiologic trends in

overweight and obesity [Elektronische versie]. Endocrinology and

Metabolism Clinics of North AMerica, 32(4), 741-760.

Ogden, C. L., Carroll, M. D., Curtin, L. R., McDowell, M. A., Tabak, C. J. &

Flegal, K. M. (2006). Prevalence of overweight and obesity in the United

States, 1999-2004. The Journal of the American Medical Association,

295(13), 1549-1555.

Parsons, A. C., Shraim, M., Inglis, J., Aveyard, P. & Hajek, P. (2009).

Interventions for preventing weight gain after smoking cessation (Review).

The Cochrane Collaboration, issue 1.

Perkins, K. A. (1992). Metabolic effects of cigarette smoking. Journal of Applied

Physiology, 72(2), 401-409.

Pliner, P. & Mann, N. (2003). Influence of social norms and palatability on

amount consumed and food choice. Appetite, 42(2), 227-237.

Pliner, P. & Saunders, T. (2007). Vulnerability to freshman weight gain as a

function of dietary restraint and residence [Elektronische versie]. Physiology

& Behavior, 93(1-2), 78-82.

Prochaska, J. O. & DiClemente, C. C. (1983). Stages and Processes of Self-

Change of Smoking: Toward an Integrative Model of Change. Journal of

Consulting and Clinical Psychology, 51(3), 390-395.

Renders, C. M., Seidell, J. C., Van Mechelen, W. & Hirasing, R. A. (2004).

Overgewicht en obesitas bij kinderen en adolescenten en preventieve

maatregelen [Elektronische versie]. Nederlands Tijdschrift Geneeskunde,

148(42).

88

RIVM (2005). Wat zijn de mogelijke oorzaken van een ongezond

voedingspatroon? In: Volksgezondheid Toekomst Verkenning, Nationaal

Kompas Volksgezondheid. Opgehaald 18 februari, 2005, van

http://www.nationaalkompas.nl

Sallis, J. F., Glanz, K. (2009). Physical activity and food environments: solutions

to the obesity epidemic [Elektronische versie]. The Milbank quarterly, 87(1),

123-154.

Seidell, J. C. & Visscher, T. L. S. (2003). Voeding en gezondheid – obesitas

[Elektronische versie]. Nederlands Tijdschrift Geneeskunde, 147, 281-286.

Sidney, J. M. & Blumchen, G. (1990). Metabolic equivalents (METS) in exercise

testing, exercise prescription and evaluation capacity [Elektronische versie].

Clinical Cardiology, 13(8), 555-565.

Son, H. K., Jung, U. Y., Park, K. S., Kam, S., Park, S. K. & Lee, W. K. (2009).

The factors implicated when an individual starts to smoke again after a 6

month cessation [Elektronische versie]. Journal of preventive medicine and

public health, 42(1), 42-48.

Strath, S. J., Swartz, A. M., Bassett, D. R., O’Brien, W. L., King, G. A. &

Ainsworth, B. E. (2000). Evaluation of harte rate as a method for asessing

moderate intensity physical activity [Elektronische versie]. Medicine And

Science in Sports and Exercise, 32(9), 465-470.

Suter, P. M. (2005). Is alcohol consumption a risk factor for weight gain and

obesity? [Elektronische versie] Critical Reviews in clinical laboratory

sciences, 42(3), 197-227.

VAD (2005). Dossier: Alcohol & Jongeren Opgehaald 11 november, 2008, van

http://www.vad.be

Vartanian, L. R., Schwartz, M. B. & Brownell, K., D. (2007). Effects of soft drink

consumption on nutrition and health: a systematic review and meta-analysis

[Elektronische versie]. American Journal of Public Health, 97(4), 667–675.

89

Visscher, T. L. & Seidell, J. C. (2001). The public health impact of obesity

[Elektronische versie]. Annual Review of Public Health, 22, 355-375.

Wendel-Vos, G. C. W., Nooyens, A. C. J. & Schuit, A. J. (2004). De bijdrage

van leefstijl aan gewichtsstijging bij jongvolwassenen. RIVM rapport

260301001/2004. Opgehaald 2 april, 2008, van http://www.rivm.nl

WHO (2006). The challenge of obesity in the WHO European Region and the

strategies for response Opgehaald 8 februari, 2009, van

http://www.euro.who.int

Wijndaele, K., Duvigneaud, N., Matton, L., Duquet, W., Delecluse, C., Thomis et

al. (2009). Sedentary behaviour, physical activity and continuous metabolic

syndrome risk score in adults [Elektronische versie]. European Journal of

Clinical Nutrition, 63(3), 421-409.

Williamson, D. F., Madans, J., Anda, R. F., Kleinman, J. C. & Giovino, G. A. &

Byers, T. (1991). Smoking cessation and severity of weight gain in a

national cohort. The New England Journal of Medicine, 324(11), 739 - 745.

Wolff, E. & Dansinger, M. L. (2008). Soft Drinks and Weight Gain: How Strong

Is the Link [Elektronische versie]? The Medscape Journal of Medicine,

10(8), 189.

Wolff J. (1986). The Law of Bone Remodeling. Berlin Heidelberg New York:

Springer.

90

Lijst van figuren

Figuur 1: Consensusmodel, Bouchard et al. (1994)

Figuur 2: Percentage van de bevolking (van 15 jaar en ouder) met een gebrek

aan lichaamsbeweging in de vrije tijd volgens leeftijd en geslacht - Vlaams

Gewest (www.iph.fgov.be)

Figuur 3: Formule Body Mass Index

Figuur 4: De energiebalans; Wendel-Vos, Nooyens & Schuit (2004)

Figuur 5: De volksgezondheidsaspecten van lichamelijke activiteit, Wendel-Vos

et al. (2004)

Figuur 6: Stijging BMI overheen de tijd voor geslacht

Figuur 7: Invloed van BMI bij premeting op het BMI-verloop bij meisjes

Figuur 8: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor geslacht

Figuur 9: Invloed van BMI bij premetingen op de evolutie van fysieke activiteit

bij meisjes

Figuur 10: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor woonomgeving

Figuur 11: Daling actief transport over de tijd voor woonomgeving

Figuur 12: Daling in actief transport over de tijd voor gewichtsevolutie

Figuur 13: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor clubsporters

Figuur 14: Daling totale fysieke activiteit over de tijd voor competitiesporters

Figuur 15: 7-puntenschaal, met daaraan gekoppelde scores

91

Lijst van tabellen

Tabel 1: Voorbeelden matige en intense fysieke inspanningen (www.who.int)

Tabel 2: Classificatie van overgewicht bij volwassenen (www.who.int)

Tabel 3: Grenswaarden lendenomtrek

Tabel 4: Antropometrische gegevens

Tabel 5: Classificatie van de studenten volgens BMI

Tabel 6: Evolutie fysieke activiteit

Tabel 7: Algemene gegevens rond fysieke activiteit

Tabel 8: Overzicht sedentaire activiteiten

Tabel 9: Fruitinname in percentages

Tabel 10: Groenteninname in percentage

Tabel 11: Indeling studenten o.b.v.rookstatus

Tabel 12: Roken*Geslacht kruistabel (%)

mate van fysieke activiteit en gewichtsevolutie bij...

Documents