TY - JOUR A1 - Salzwedel, Annett A1 - Rabe, Sophie A1 - Zahn, Thomas A1 - Neuwirth, Julia A1 - Eichler, Sarah A1 - Haubold, Kathrin A1 - Wachholz, Anne A1 - Reibis, Rona Katharina A1 - Völler, Heinz T1 - Nutzerinteresse an mobilen digitalen Assistenzsystemen zur Förderung körperlicher Aktivität bei Studierenden und Mitarbeitern einer Universität T1 - User Interest in Digital Health Technologies to Enhance Physical Activity in Students and Staff of a University JF - Gesundheitswesen N2 - Hintergrund Einem Großteil der Bevölkerung gelingt es trotz ausreichenden Wissens um die protektiven Effekte nicht, ausreichende körperliche Aktivität in den Alltag zu integrieren. Digitale Assistenzsysteme könnten hierbei unterstützend eingesetzt werden. Dies setzt jedoch das Interesse potentieller Nutzer voraus. Methode In einer Online-Befragung wurden im Juni/Juli 2015 Mitarbeiter und Studierende der Universität Potsdam zum individuellen Ausmaß der sportlichen Aktivität, dem Interesse an elektronischer Trainingsunterstützung und weiteren Parametern befragt. Ergebnis 1217 Studierende und 485 Mitarbeiter (67,3 bzw. 67,5% Frauen, 26±4,9 bzw. 42,7±11,7 Jahre) nahmen an der Studie teil. Die empfohlene sportliche Aktivität (≥3 Tage bzw. 150 min/Woche) wurde von 70,1% der Mitarbeiter und 52,7% der Studierenden nicht erreicht. Innerhalb dieser Gruppen zeigten 53,2% (Studierende) bzw. 44,2% (Mitarbeiter), unabhängig von Alter, Geschlecht, BMI bzw. Bildungsniveau, Interesse an einer elektronischen Trainingsunterstützung. Schlussfolgerung Auch in jüngeren Bevölkerungsgruppen mit hohem Bildungsniveau ist die Mehrzahl der Personen unzureichend körperlich aktiv. Ein Interesse an Trainingsunterstützung besteht in etwa der Hälfte dieser sportlich inaktiven Gruppe. Dies legt den Schluss nahe, dass der personalisierte Einsatz mobiler Assistenzsysteme für die positive Beeinflussung des Lebensstils zunehmend an Bedeutung gewinnen könnte. N2 - Introduction Though health-enhancing effects of physical activity are well documented, the majority of the population is unable to implement present recommendations into daily routine. Mobile health (mHealth) technologies might be able to increase the physical activity level. However, the interest of potential users is a mandatory basis for this. Method We conducted an online-survey from 06-07/2015 by asking students and employees from the University of Potsdam for their activity level, interest in mHealth training support and other relevant parameters. Results 1 217 students and 485 employees (67.3 % and 67.5 % female, 26.0 +/- 4.9 and 42.7 +/- 11.7 years, respectively) participated in the survey. 70.1 % of employees and 52.7 % of students did not follow the recommendation for physical activity (3 times per week). 53.2 % (students) and 44.2 % (employees), independent of age, sex, BMI and level of education or professional qualification, indicated their interest in mHealth technology offering training support. Conclusion Even in a younger population with higher education, most respondents reported an insufficient level of physical activity. About half of them indicated their interest in training support. Therefore, the use of personalized mHealth technology may be of increasing significance for a positive change of lifestyle. KW - physical activity KW - digital health KW - prevention KW - lifestyle KW - mHealth KW - körperliche Aktivität KW - digitale Gesundheit KW - Prävention KW - Lebensstil KW - mobile Assistenzsysteme Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1055/s-0043-103951 SN - 0941-3790 SN - 1439-4421 VL - 80 IS - 11 SP - 1023 EP - 1025 PB - Thieme CY - Stuttgart ER - TY - JOUR A1 - Schiborn, Catarina A1 - Schulze, Matthias B. T1 - Diabetes risk scores T1 - Diabetesrisikoscores BT - use in diabetes prevention BT - Einsatz in der Diabetesprävention JF - Der Diabetologe N2 - Risk scores are used to identify high-risk individuals for type 2 diabetes (T2DM) who benefit from preventive measures. The DIfE-DEUTSCHER DIABETES-RISIKO-TEST (R) (DRT) is used to determine the absolute 5-year risk for T2DM. Since the calculation is based on non-clinical information, the test can be used independently of a doctor's visit. Data from prospective population-based long-term studies serve as the basis for the development of risk scores. As in the case of the DRT, the very good predictive quality of a score should be confirmed in independent populations. In addition to the use by doctors and for individual self-anamnesis, non-clinical risk scores can be used in the context of broader, population-based prevention concepts and information offers to reduce the risk of disease. Prevention services billable by health insurance companies should support the integration of health-promoting behavior into everyday life within the meaning of the German Prevention Act. Although obesity and diet are relevant lifestyle risk factors for T2DM, the proportion of preventive courses taken on this topic is only 3% of the courses billed. Appropriate recommendations in medical examinations could promote more extensive use. The use of risk scores as the basis for systematic and targeted recommendations for behavioral prevention could also support this, as is already established in guidelines for cardiovascular prevention. The further development of implementation research is also important for the efficient use of risk scores. N2 - Risikoscores werden zur Identifizierung von Hochrisikopersonen für Typ-2-Diabetes (T2DM) eingesetzt, die von Präventionsmaßnahmen profitieren. Der DIfE – DEUTSCHER DIABETES-RISIKO-TEST® (DRT [DIfE: Deutsches Institut für Ernährungsforschung Potsdam‐Rehbrücke]) wird genutzt, um das absolute 5‑Jahres-Risiko für T2DM zu bestimmen. Da die Berechnung auf nichtklinischen Informationen basiert, kann der Test unabhängig von einem Arztbesuch genutzt werden. Als Grundlage für die Entwicklung von Risikoscores dienen Daten aus prospektiven populationsbezogenen Langzeitstudien. Die sehr gute Vorhersagegüte eines Scores sollte, wie im Fall des DRT, in unabhängigen Populationen bestätigt werden. Neben dem Einsatz durch Ärzte/‑innen und zur individuellen Selbstanamnese können nichtklinische Risikoscores im Kontext breiterer, bevölkerungsbezogener Präventionskonzepte und Informationsangebote zur Senkung des Erkrankungsrisikos Anwendung finden. Durch Krankenkassen abrechenbare Präventionsleistungen sollen im Sinne des deutschen Präventionsgesetzes die Integration von gesundheitsförderndem Verhalten in den Alltag unterstützen. Obwohl Übergewicht und Ernährung relevante Lebensstilrisikofaktoren für T2DM sind, beträgt der Anteil der in Anspruch genommenen Präventionskurse in diesem Bereich nur 3 % der abgerechneten Kurse. Entsprechende Empfehlungen in ärztlichen Untersuchungen könnten eine umfangreichere Inanspruchnahme fördern. Die Verwendung von Risikoscores als Grundlage für systematische und gezielte Handlungsempfehlungen hinsichtlich einer Verhaltensprävention könnte dies, wie es bereits in Richtlinien der kardiovaskulären Prävention etabliert ist, darüber hinaus unterstützen. Auch die Weiterentwicklung der Implementationsforschung ist für den effizienten Einsatz von Risikoscores von Bedeutung. KW - Type 2 diabetes KW - preventive measures KW - risk assessment KW - life style KW - behavior KW - screening KW - Typ-2-Diabetes KW - Prävention KW - Risikoeinschätzung KW - Lebensstil KW - Verhalten Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1007/s11428-020-00592-0 SN - 1860-9716 SN - 1860-9724 VL - 16 IS - 3 SP - 226 EP - 233 PB - Springer CY - Heidelberg ER -