Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-22231
Titel: Der Zusammenhang zwischen körperlicher Leistungsfähigkeit und Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen : eine Sekundäranalayse von Daten der SAusE-Studie
Verfasser: Steffen, Anke
Sprache: Deutsch
Erscheinungsjahr: 2016
SWD-Schlagwörter: Prävention
Training
Risikofaktor
Sport
Freie Schlagwörter: prevention
phyical activity
cardiovascular risk factors
DDC-Sachgruppe: 796 Sport
Dokumentart : Dissertation
Kurzfassung: Körperliche Aktivität sowie körperliche Fitness haben einen protektiven Einfluss auf die Entwicklung von Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen (HKE). Entsprechend kommt einer gezielten Erhöhung der körperlichen Aktivität eine große präventive Bedeutung zu. Inwieweit Fitnessveränderungen durch körperliches Training mit den entsprechenden Veränderungen kardiovaskulärer Risikomarker in Zusammenhang stehen - und damit zur Abschätzung des gesundheitlichen Benefits dienen können - ist bislang jedoch nicht geklärt. Ähnliches gilt für die körperliche Leistungsfähigkeit und das kardiovaskuläre Risikoprofil untrainierter, gesunder Erwachsener. Im Rahmen einer kontrollierten, randomisierten Trainingsstudie wurde daher der Zusammenhang zwischen körperlicher Leistungsfähigkeit und den Risikofaktoren für HKE untersucht. Die Studie erstreckte sich über einen Trainingszeitraum von sechs Monaten. Die Studienteilnehmer, gesunde, untrainierte Erwachsene zwischen 30 und 60 Jahren, wurden stratifiziert nach Geschlecht und maximaler Sauerstoffaufnahme (VO2max) in eine von vier Interventionsgruppen randomisiert (Kontrollbedingung (KoG), Dauermethode (DM), Intervallmethode (IV) und Kraftausdauertraining (KA)). Bei der DM wurde ein 45-minütiges Ausdauertraining bei 60 % der Herzfrequenzreserve absolviert. Die IV trainierte 4 x 4 min Intervalle bei 85 – 95 % der maximalen Herzfrequenz. Die KA absolvierte ein 30 – 40-minütiges Ganzkörperprogramm. Die Trainingsfrequenz belief sich auf drei wöchentliche Trainingseinheiten. Die Probanden der KoG sollten ihre Lebensumstände nicht verändern und keinen ausdauerwirksamen Sport ausüben. Insgesamt konnten von 266 randomisierten Probanden 124 Teilnehmer (48,5 ± 7 Jahre, 170 ± 10 cm, 70,8 ± 14 kg, ♂=47, ♀=77) ausgewertet werden. Es zeigte sich für die Laufgruppen eine hochsignifikante Verbesserung (p<0,001) und für die KA eine sehr signifikante Verbesserung (p<0,01) der maximalen Laufgeschwindigkeit (Vmax). Die IV erzielte die größte Verbesserung von im Mittel um 1,5 ± 0,6 km/h, die DM um 1,1 ± 0,6 km/h, und die Probanden der KA verbesserten sich um 0,5 ± 0,7 km/h. Für die Physical Work Capacity (PWC130) konnte eine hochsignifikante Verbesserung für IV (p<0,001) und eine sehr signifikante Verbesserung für DM (p=0,01) gefunden werden. Hinsichtlich der fixen 2 mmol/l-Laktatschwelle zeigte sich eine sehr signifikante Verbesserung der DM im Vergleich zur KoG (p<0,01). Ein signifikanter Trainingseffekt für die unterschiedlichen Trainingsgruppen konnte für den Gesundheitsparameter „nicht veresterte Fettsäure“ [NEFA, p=0,031, F(3, 119)=3,067] gezeigt werden. Für die Glukosehomöostase (logHOMA, p=0,527) sowie den systolischen (p=0,117), diastolischen (p=0,603) und mittleren (p=0,372) Ruheblutdruck konnten keine signifikanten Trainingseffekte gefunden werden. Die Laufgruppen erzielten die größte Senkung des Gesamtcholesterins (Cholges, DM: -9 ± 20 ml/dl, IV: -5 ± 21 ml/dl), verfehlten aber das Signifikanzniveau [p=0,104, F(3, 118)=2,1002]. Bei den Triglyzeriden (TG) erzielte die Intervallgruppe die größte Verbesserung um -13 ± 51 ml/dl. Im Mittel kam es zu einer nicht signifikanten Senkung um -1 ± 36 ml/dl [p=0,282, F(3, 119)=1,2885]. Das High-Density-Lipoprotein [HDL, p=0,447, F(3,119)=0,89260] und das Low-Density-Lipoprotein [LDL, p=0,161, F(3, 119)=1,7454] sowie Irisin [p=0,084, F(3, 108)=2,2772] konnten durch die Trainingsintervention nicht signifikant beeinflusst werden. Die Zusammenhangsanalyse zwischen der Leistungsfähigkeit und den Gesundheitsparametern ergab bezüglich der Ausgangswerte eine signifikante Korrelation der maximalen und submaximalen Leistungsfähigkeit mit NEFA (Vmax: p<0,001, r=-0,36; PWC130: p=0,007,r=-0,32; 2 mmol/l-Schwelle: p=0,002, r=-0,35) und dem RRdias (Vmax: p<0,001, r=-0,39; PWC130: p=0,01, r=-0,30; 2 mmol/l-Schwelle: p=0,002, r=-0,37). Des Weiteren zeigte sich dieser Zusammenhang für den RRaverage (Vmax: p=0,01, r=-0,28; 2 mmol/l-Schwelle: p=0,01, r=-0,29). Für diese Gesundheitsparameter zeigte sich somit, dass die untrainierten „Gesünderen“ die besseren Leistungen erzielten. Dieses Ergebnis konnte nicht für HDL gefunden werden. Hier waren die Probanden mit dem schlechteren, niedrigeren HDL-Wert diejenigen, die die beste PWC-Leistung erzielten (PWC130: p=0,01 r=-0,29). Für die Trainingseffekte zeigten sich Zusammenhänge zwischen der Vmax und den Gesundheitsindikatoren für logHOMA (p=0,027, r=-0,24), Cholges (p=0,026, r=-0,24) und TG (p=0,048; r=-0,21). Eine verbesserte maximale Laufleistung war mit einer Verbesserung dieser Risikofaktoren assoziiert. Ein Zusammenhang mit der submaximalen Leistungsfähigkeit konnte nur für den PWC130 und logHOMA (p=0,035, r=-0,26) nachgewiesen werden. Zur besseren Kontrastierung des Trainingseffekts wurden die Probanden in Low- und High-Responder klassifiziert. Hierzu wurden jeweils die 16 Probanden mit dem geringsten und dem größten Trainingseffekt auf die Vmax herangezogen. Es zeigte sich ein signifikanter systolischer Blutdruckanstieg [p=0,042, F(1, 29)=4,5410] der High-Responder im Vergleich zu den Low-Respondern. Die Studie lässt den Schluss zu, dass nach einem 26-wöchigen ausdauerbasierten Training die Probanden mit dem höchsten Zuwachs an Leistungsfähigkeit positive Ergebnisse hinsichtlich der Gesundheitsparameter logHOMA, Cholesterin und TG erzielten und somit ihr Risikoprofil verbessern konnten. Allerdings konnten diese Ergebnisse im Regressionsmodell nicht mehr bestätigt werden. Hierbei war weiterhin zu sehen, dass vor allem der Ausgangswert einen wichtigen Einfluss einnahm. Die Ergebnisse lassen jedoch auf keinen durchgängigen Zusammenhang zwischen der Leistungsfähigkeit und den Gesundheitsindikatoren schließen.
Physical activity as well as physical fitness have a positive influence on the development of risk factors for cardiovascular diseases (CVD). It is well known that physical activity is a strong preventive predictor, but it is still unclear whether there is a relationship between changes in cardiorespiratory fitness induced by physical activity, and changes in cardiovascular risk factors. The present study was designed to investigate the relationship between physical fitness and cardiovascular risk factors, and was part of the SAusE study, a randomized controlled exercise intervention trial. Healthy, untrained adults at the age of 30 to 60 years took part and trained 3 times a week for a period of 6 months. Participants were stratified according to sex and maximum oxygen uptake (VO2max), and randomized into one of 4 groups – control group (CG), continuous running group (CRG), high-intensity interval training (HIT) or high repetition strength training group (STG). The subjects in the CG were asked to maintain their sedentary lifestyle without any changes. The continuous running group ran 45 min at 60 % at HRReserve. Interval training was designed at 4 x 4 min intervals at 85 – 95 % HRmax, and subjects who participated in the strength training group performed a progressive machine-based 8-exercises program. Overall 124 out of 266 randomized subjects could be analyzed (48,5 ± 7 yrs, 170 ± 10 cm, 70,8± 14 kg, ♂=47, ♀ 77). Significant changes were examined for the running groups for maximal speed (Vmax) (p<0,001) as well as for the strength training group (p<0,01). Physical Work Capacity (PWC) showed a significant improvement for HIT (p<0,001) and for CRG (p=0,01). Furthermore, the CRG improved significantly their 2mmol-lactate threshold after 26 weeks of training. For the health indicator free fatty acid [NEFA] a significant training effect (p=0,031) was found after 26 weeks for the training groups. There was no significant effect for glucose homeostasis (logHOMA, p=0,527), systolic blood pressure (RRsyst, p=0,117), diastolic blood pressure (RRdias, p=0,603) and average blood pressure (RRaverage, p=0,372). After 26 weeks, total cholesterol decreased in the running groups by -9 ± 20 ml/dl (CRG) and -5 ± 2 ml/dl (HIT) but these findings were statistically not significant (p=0,104).Triglyceride (TG) (p=0,282), low-density lipoprotein (LDL, p=0,161), high-density lipoprotein (HDL, p=0,447) and Irisin (p=0,084) did not show any significant differences after the training intervention. Analyzing the interrelation between physical fitness and health at baseline, a significant correlation was found between maximum and submaximum performance as indicators of physical fitness, and the health parameters NEFA, RRdias, RRaverage and 2mmol-lactate-threshold. These findings indicate that among the untrained subjects, the healthier ones were able to physically perform better. These results could not be shown for HDL – subjects with the lowest HDL showed a better performance, as measured by PWC. Regarding the training effects, a relationship could be found between Vmax increase and the improvement of the health indicators logHOMA, total cholesterol, and triglyceride. A better maximal running speed after the training intervention was associated with a positive influence of these risk factors. For submaximum performance, such a relation could only be observed between PWC and logHOMA (p=0,035, r=-0,26). To obtain a better contrast for the training effects as indicated by Vmax, subjects were classified into Low–Responder (n=16, Vmax change by -0,8-0 km/h)- and High-Responder (n=16, Vmax change by 1,6-2,4 km/h). The results showed that the High-Responders had a significant increase in RRsyst [p=0,042, F(1,29)=5,5410] in comparison to the Low-Responders. The SAusE-Study indicates that a 26-week endurance-based program helps to reduce the risk profile for the heath indicators logHOMA, total cholesterol, and triglyceride for those subjects who improved their performance the most. Furthermore, the baseline level seems to have an influence on how much the profile can be changed. But these data also suggest that there is no consistent relationship between performance and health indicators.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-67288
hdl:20.500.11880/22287
http://dx.doi.org/10.22028/D291-22231
Erstgutachter: Meyer, Tim
Tag der mündlichen Prüfung: 5-Dez-2016
SciDok-Publikation: 20-Jan-2017
Fakultät: Fakultät 2 - Medizin
Fachrichtung: M - Sport- und Präventivmedizin
Fakultät / Institution:M - Medizinische Fakultät



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