Abstract:
Körperliche Inaktivität wurde als viertgrößter Risikofaktor für die globale Sterblichkeit identifiziert. Technologische und soziale Veränderungen im häuslichen, ökologischen und beruflichen Umfeld haben zu einem zunehmend inaktiven Lebensstil in verschiedenen Kulturen und Ländern geführt. So haben beispielsweise Computer einst körperlich anstrengende Arbeit ersetzt. Als Konsequenz werden heutzutage viele Alltagsaktivitäten ohne anstrengende körperliche Aktivität ausgeführt. Mit anderen Worten, eine Vielzahl an Menschen verbringt einen Großteil ihrer Zeit in einer sitzenden Körperhaltung mit geringem Energieaufwand, d.h. ... mehrim sedentären Verhalten. Ausgehend von Forschungsergebnissen über die physiologischen Auswirkungen ist sedentäres Verhalten nicht nur „körperliche Inaktivität“, sondern vielmehr ein eigenständiges Verhalten mit eigenen physiologischen Mechanismen. Angesichts der dringenden Notwendigkeit körperliche Inaktivität zu reduzieren, könnte es ein vielversprechender Ansatz sein das Konstrukt des sedentären Verhaltens gründlich zu untersuchen.
Ein Jahrzehnt später, trotz der gestiegenen Anzahl der Studien über sedentäres Verhalten, befindet sich das Forschungsgebiet noch immer in einem frühen Stadium. Es dauerte eine Weile, bis sich die Forschungsgemeinschaft auf eine weithin akzeptierte Definition des Konstruktes geeinigt hat. Sedentäres Verhalten wird durch zwei Komponenten gekennzeichnet, zum einen durch eine liegende/zurücklehnende/sitzende Körperhaltung und zum anderen durch eine Bewegungsintensität von ≤ 1,5 metabolischen Äquivalenten (METs). Entsprechend anspruchsvoll sind die Anforderungen an die Methodik sedentäres Verhalten gemäß den Gütekriterien (Validität, Objektivität, Reliabilität) zu erfassen. In einigen früheren Studien wurde die selbst berichtete Sitzzeit oder die Zeit des Fernsehens als Indikator für das sedentäre Verhalten verwendet. Aufgrund von Erinnerungsverzerrungen und dem Effekt der sozialen Erwünschtheit können Selbstauskünfte bzw. subjektive Methoden zu einer ungenauen Messung des sedentären Verhaltens führen. Seit einiger Zeit haben sich objektive Geräte wie Akzelerometer dank ihrer Tragbarkeit und der Möglichkeit, große Mengen an Informationen zu sammeln, zur bevorzugten Messmethodik entwickelt. Nichtsdestotrotz bleibt die Erfassung beider Komponenten (d.h. Körperhaltung und Energieverbrauch) des sedentären Verhaltens auch für Aktivitätssensoren eine anspruchsvolle Aufgabe. Da nur sehr wenige Aktivitätssensoren sedentäres Verhalten genau erfassen können, besteht ein dringender Bedarf an der Entwicklung weiterer gerätebasierter Methoden. Obwohl Aktivitätssensoren derzeit bevorzugt werden um quantitative Aspekte (z.B. Dauer oder Intensität) des sedentären Verhaltens zu erfassen, sind Sensoren limitiert hinsichtlich der Erfassung qualitativer Aspekte (z.B. Art des Verhaltens oder Umgebungskontext). Die Erfassung des vollständigen Musters des sedentären Verhaltens, d.h. aller qualitativer und quantitativer Aspekte, ist relevant um vertiefte Einblicke in Determinanten und Konsequenzen zu erhalten, was wiederrum die Grundlage für die Entwicklung individuell zugeschnittener Interventionen zur Verringerung des sedentären Verhaltens bilden kann.
In der Vergangenheit haben sich die Studien vor allem auf den Zusammenhang zwischen einer sedentären Lebensweise und physiologischen Markern wie der kardiometabolischen Gesundheit fokussiert. Vorrangig haben diese Studien meist experimentelle Studiendesigns unter Laborbedingungen oder Querschnittdesigns angewandt und dabei Unterschiede zwischen Probanden entdeckt, z.B. haben Personen, die mehr Zeit in einer sedentären Verhaltensweise verbringen, einen schlechteren Gesundheitszustand. Insgesamt betrachtet wurden jedoch zwei Themen nicht ausführlich beleuchtet. Zum einen liefern experimentelle und querschnittliche Studiendesigns einen bedeutenden wissenschaftlichen Beitrag und haben zu einem höheren Bewusstsein für das sedentäre Verhalten sowohl in den öffentlichen Medien („Sitzen ist das neue Rauchen“) als auch in der Forschung geführt. Dennoch besitzen diese Erkenntnisse nur eine begrenzte ökologische Validität und die dynamischen Innersubjekt-Meschanismen wurden bislang kaum betrachtet. Zum anderen haben sich – wie oben erwähnt – die meisten Studien auf den Zusammenhang zwischen sedentärem Verhalten und physiologischen Markern konzentriert, während die psychische Komponente der Gesundheit nur selten berücksichtigt wurde. Dies ist bedeutsam, da die Prävalenz und Inzidenz psychischer Störungen in den letzten Jahren anstieg. Die Erforschung der Zusammenhänge zwischen sedentärem Verhalten und psychischen Konstrukten würde die Erkenntnisse über die möglichen gesundheitlichen Folgen von „zu viel Sitzen“ erweitern.
Die Stimmung ist ein zentraler Indikator für das psychische Wohlbefinden bei gesunden Menschen und wird bei vielen psychischen Störungen als verändert wahrgenommen (z.B. verschlechterte Stimmung bei schweren Depressionen, verbesserte Stimmung bei manischen Episoden und hohe Stimmungsschwankungen bei Borderline-Persönlichkeitsstörungen). Darüber hinaus ist bekannt, dass die Stimmung ein diffuser Zustand ist, der über die Zeit variiert. Demnach könnte ein dynamischer Innersubjekt-Mechanismus zwischen sedentärem Verhalten und Stimmung eine plausible Annahme sein, z.B. könnte ununterbrochenes Sitzen zu einer Verschlechterung der Stimmung führen. Ambulantes Assessment (AA) ist derzeit die vielversprechendste Methodik zur Erfassung von Innersubjekt-Mechanismen zwischen (in)aktivem Verhalten und Stimmung. Die Forschungsmethode umfasst die kontinuierliche und gerätegestützte Messung des (in)aktiven Verhaltens mittels Akzelerometrie und die wiederholte selbstberichtete Auskunft der Stimmung mittels elektronischer Tagebücher (z.B. als Applikation auf dem Smartphone). Darüber hinaus hat AA viele Vorteile, nämlich die Erfassung im Alltag, in Echtzeit sowie die dichte und hochfrequentierte Datenerfassung. Dementsprechend können laborbedingte Verzerrungen oder Erinnerungsverzerrungen minimiert werden, die mit traditionellen Ansätzen wie einer retrospektiven schriftlichen Befragung verbunden sind. Fortgeschrittene statistische Ansätze, wie die Mehrebenen-Modellierung, ermöglichen die Analyse verschachtelter Datenstrukturen (z.B. Messzeitpunkte verschachtelt in Personen). In einem statistischen Modell können so gleichzeitig Inner- und Zwischensubjekt-Effekte geschätzt werden.
Die primären Ziele dieser Arbeit waren i) methodische Aspekte der Erfassung des sedentären Verhaltens zu betrachten und ii) die Erkenntnisse über psychobehaviorale Determinanten und Konsequenzen des sedentären Verhaltens im täglichen Leben zu erweitern.
In der ersten Arbeit wurde die Validität verschiedener Akzelerometer (ActivPAL, ActiGraph und Move) verglichen. Es nahmen 20 gesunde Erwachsene unter Laborbedingungen an einem strukturierten Studienprotokoll mit einer Reihe von voll- und halbstandardisierten Bedingungen teil. Die direkte Beobachtung mittels Videoaufzeichnung wurde als Kriterium für die Körperposition (sitzend/liegend vs. nicht sitzend/liegend) verwendet. Durch die Kombination der direkten Beobachtung mit metabolischen Äquivalenztabellen wurden die Protokollaktivitäten zudem als sedentär oder nicht sedentär kategorisiert. Die Ergebnisse offenbarten, dass der Move 4 [Oberschenkel] ausgezeichnete Bewertungen, der Move 4 [Hüfte] mäßige bis ausgezeichnete Bewertungen und der ActiGraph schwache bis gute Bewertungen für die Klassifizierung von Körperposition erhielt. Für die Komponente des sedentären Verhaltens zeigte der Move 4 [Oberschenkel] ausgezeichnete Bewertungen, der ActivPAL nahezu ausgezeichnete Bewertungen, der Move 4 [Hüfte] gute bis ausgezeichnete Bewertungen und der ActiGraph schwache bis ausgezeichnete Bewertungen. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die am Oberschenkel getragenen Geräte, nämlich der Akzelerometer Move 4 und der ActivPAL, eine ausgezeichnete Validität bei der Messung der Körperposition und des sedentären Verhaltens erreichen und für zukünftige Studien empfohlen werden.
In der zweiten Arbeit wurde das getriggerte sedentäre „Ecological Momentary Assessment (EMA)“ als ein methodischer Fortschritt im Bereich der Forschung über sedentäres Verhalten vorgestellt. Zusätzlich wurde die Genauigkeit der getriggerten sedentären EMA in drei verschiedenen Studien an gesunden Erwachsenen untersucht. Darüber hinaus untersuchten wir den Mehrwert der getriggerten sedentären EMA im Vergleich zu einer Simulation eines zufälligen Abfragedesigns. Getriggertes sedentäres EMA umfasst die kontinuierliche Erfassung des sedentären Verhaltens mittels Akzelerometrie und wiederholte kontextbezogene Abfragen über elektronische Tagebücher (d.h. eine Applikation auf einem Smartphone). Genauer beschrieben überträgt der Akzelerometer Daten zur Körperposition (sitzend, liegend oder aufrecht) via Bluetooth Low Energy (BLE) in Echtzeit auf ein Smartphone und triggert zu beantwortende Fragebögen. Jedes Mal, wenn ein Proband eine bestimmte Zeit (z.B. 20 Minuten) in sitzender Körperposition verbringt, löst das elektronische Tagebuch kontextbezogene Abfragen aus. Um die Genauigkeit dieser Methode zu testen wurde die prozentuale Genauigkeit aller sedentär getriggerter Abfragen im Verhältnis zur Gesamtzahl der sedentären Phasen, die durch Akzelerometer erfasst wurden und potentiell eine Abfrage auslösen könnten, berechnet. Im Durchschnitt lag die Genauigkeit über alle Probanden hinweg bei über 80 %. Im Vergleich zu Simulationen eines zufälligen Abfragedesigns (alle 120 Minuten) war die Genauigkeit des getriggerten sedentären EMA um bis zu 47,9 % höher. Die Ergebnisse zeigten darüber hinaus, dass sedenäre Phasen (≥ 20 Minuten) vorwiegend außerhalb des Arbeitskontextes auftraten und wenn die Probanden nicht allein waren. Zusammengefasst zeigte die Studie, dass getriggertes sedentäres EMA einen methodischen Fortschritt darstellt, der zur Erfassung sozialer und umweltbezogener Kontextinformationen oder zur Auflösung dynamischer Assoziationen verwendet werden kann.
In der dritten Arbeit wurde untersucht, inwiefern sedentäres Verhalten Stimmungsdimensionen beeinflusst. Hierbei wurde eine AA–Studie im Alltag von 92 Universitätsangestellten über fünf Tage durchgeführt. Sedentäres Verhalten wurde kontinuierlich mittels Akzelerometrie gemessen und die Stimmung mehrmals täglich in elektonischen Tagebüchern via Smartphone-Applikation erfasst. Zur Varianzmaximierung verwendeten wir einen getriggerten sedentären Algorithmus, der in der zweiten Arbeit vorgestellt wurde. Die Ergebnisse zeigten, dass sedentäres Verhalten (15-Minuten-Intervalle vor jeder Stimmungsbewertung) und sedentäre Phasen (30-Minuten-Intervalle mit ununterbrochenem sedentären Verhalten) die Stimmungsdimensionen Gute-Schlechte Stimmung und Wache-Müde negativ beeinflussten. In anderen Worten: Mehr sedentäres Verhalten im täglichen Leben führte zu einem niedrigeren Niveau des Wohlbefindens und des Energielevels. Dementsprechend verweisen erste Erkenntnisse darauf, dass sedentäres Verhalten ein allgemeiner Risikofaktor sein könnte, der sowohl die somatische als auch die psychische Gesundheit beeinflusst.
In der vierten Arbeit untersuchten wir den reziproken Einfluss der dritten Arbeit, inwiefern die aktuelle Stimmungsbewertung das nachfolgende sedentäre Verhalten beeinflusst. Darüber hinaus untersuchten wir, ob der Zusammenhang zwischen Stimmung und sedentärem Verhalten von der methodischen Perspektive abhängen könnte. Hierfür verwendeten wir multiple Regressionsanalysen zur Auswertung von Zwischensubjekt-Effekten aus Fragebogendaten und den Ansatz der Mehrebenen-Modellierung zur Analyse von Innersubjekt-Effekten aus der AA-Studie. Die Ergebnisse zeigten, dass höhere Bewertungen der Stimmungsdimensionen Gute-Schlechte Stimmung und Wach-Müde zu einer geringeren nachfolgendenen Dauer des sedentären Verhaltens prognostizierten, während höhere Bewertungen der Stimmungsdimension Ruhe-Unruhe eine längere Dauer an nachfolgendem sedentären Verhalten prognostizierten. Die Effekte der Stimmungsdimensionen Wach-Müde und Ruhe-Unruhe auf das sedentäre Verhalten wurden durch den Umgebungskontext moderiert; so fallen die Effekte im Setting „Zuhause“ stärker aus als im Setting „Arbeit“. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Stimmung das sedentäre Verhalten im Alltag regulieren könnte. Zeitsensitive Analysen, wie z.B. von Abfragezeitpunkt zu Abfragezeitpunkt, ergaben einen Zusammenhang zwischen Stimmung und sedentärem Verhalten (Innersubjekt-Analyse), während Analysen zwischen verschiedenen Personen keine Zusammenhänge ergaben (Zwischensubjekt-Analysen). Basierend auf den Erkenntnissen der zweiten und dritten Arbeit deuten die Ergebnisse auf eine reziproke Beziehung zwischen sedentärem Verhalten und Stimmung hin.
In der fünften Arbeit wurde der Einfluss verschiedener Facetten einer Unterbrechung des sedentären Verhaltens auf die Stimmungsdimensionen im Alltag untersucht. In der aus Arbeit zwei beschriebenen AA-Studie wurden verschiedene Unterbrechungsmuster wie folgt definiert: Variation in der Häufigkeit (Anzahl der Unterbrechungen), Dauer (Länge der Unterbrechungen), Intensität (metabolisches Äquivalent der Unterbrechung) und Umgebungskontext (Zuhause/Arbeitsplatz). Der Einfluss des jeweiligen Unterbrechungsmusters auf die Stimmung wurde in einem Innersubjekt-Design analysiert. Die Ergebnisse zeigten, dass die Intenstät der Unterbrechung positiv mit den nachfolgenden Stimmungsdimensionen Gute-Schlechte Stimmung, Wach-Müde und Ruhe-Unruhe assoziiert war. Die Häufigkeit der Unterbrechung war positiv mit den nachfolgenden Stimmungsdimensionen Gute-Schlechte Stimmung und Wach-Müde assoziiert, während die Dauer der Unterbrechung nicht mit der Stimmung assoziiert war. Explorative Analysen zeigten zudem, dass Unterbrechungen des sedentären Verhaltens im Setting „Zuhause“ einen größeren Effekt zeigten als im Setting „Arbeit“. Insgesamt betrachtet deuten die Ergebnisse darauf hin, dass ein häufiges und intensives Unterbrechen des sedentären Verhaltens, z.B. durch Gehen statt Stehen, am vorteilhaftesten für die Verbesserung der Stimmung sein könnte. Diese Erkenntnisse aus dem Alltag können als Beitrag für die Formulierung präziserer Gesundheitsempfehlungen dienen, die darauf abzielen, „das sedentäre Verhalten im Alltag zu minimieren“.
Nach dem derzeitigen Wissensstand tragen unsere angeführten Ergebnisse in unterschiedlicher Hinsicht zu einem Erkentnissgewinn im Bereich des sedentären Verhaltens bei. Zum einen wurde in Übereinstimmung mit früheren Studien gezeigt, dass Akzelerometer die bevozugte Methode ist um quantitative Aspekte des sedentären Verhaltens zu messen. Darüber hinaus können sich elektronische Tagebücher (z.B. eine Applikation auf dem Smartphone) als wertvoll für die Erfassung der qualitativen Aspekte des sedentären Verhaltens erweisen. Zum anderen untersuchten wir als eine der ersten Studien die Zusammenhänge zwischen sedentärem Verhalten und Stimmung im Alltag und fanden erste Evidenz für einen reziproken Zusammenhang zwischen beiden Konstrukten sowie, dass Unterbrechungen des sedentären Verhaltens sich positiv auf die Stimmung auswirken können. Vor dem Hintergrund dieser zentralen Ergebnisse werden im letzten Kapitel dieser Thesis diverse Themen disktutiert, die in weiteren Untersuchungen betrachtet werden könnten. Wir gehen davon aus, dass die gleichzeitige Erfassung und Analyse aller Aspekte des (in)aktivem Verhaltens (d.h. Schlaf, sedentäres Verhalten und körperliche Aktivität) für das Verständnis der Wechselbeziehung und deren gesundheitlichen Auswirkungen immer wichtiger werden. Weiterhin gehen wir davon aus, dass sich die Frage der Kausalität stellen wird, wenn zukünftige Forschungsarbeiten den reziproken Zusammenhang zwischen sedentärem Verhalten und Stimmung bestätigen. Letztlich erwarten wir, dass die psychophysiologische Reaktion des sedentären Verhaltens zunehmend in den Mittelpunkt der Forschung rücken wird.
Abstract (englisch):
Physical inactivity has been identified as the fourth leading risk factor for global mortality. Technological and social changes in domestic, environmental and occupational settings have led to an increasingly inactive lifestyle among different cultures and countries. For example, computers have replaced once physically exhausting work. Thus, many activities in today’s daily life are performed without the need to be physically active. In other words, humans spend much of their time in a sitting position with low energy expenditure, i.e., sedentary behavior. According to physiological studies, more than the mere absence of physical activity, sedentary behavior is an independent behavior with its own physiological mechanisms. ... mehrThus, given the urgent need to reduce physical inactivity, it might be a promising direction to thoroughly examine the nature of sedentary behavior.
A decade later, although the number of studies on sedentary behavior has greatly increased, the research field is still in its early stages. It took a while for researchers to agree on a widely accepted definition of the concept. Sedentary behavior is characterized by dual components, i.e., a lying/reclining/sitting body posture and an intensity of ≤ 1.5 metabolic equivalents (METs). Accordingly, appropriate methods are required to accurately assess sedentary behavior. Many previous studies have used self-reported sedentary time or television time as an indicator of sedentary behavior. However, due to recall and social desirability biases, self-reported methods may lead to an inappropriate measurement of sedentary behavior. Recently, activity monitors such as accelerometers have become the preferred method thanks to their portability, affordability and to the opportunity they afford to gather large amounts of dense information. Nevertheless, assessing the two components (i.e., body posture and energy expenditure) of sedentary behavior is a challenging task. Thus, while only very few monitors can capture sedentary behavior accurately, there is an urgent need to develop further device-based methods. Although accelerometers are currently the instrument of choice to assess quantitative aspects of sedentary behavior, they are limited to informing researchers about qualitative aspects such as type of behavior or contextual information. However, assessing complete patterns of sedentary behavior (i.e., both quantitative and qualitative aspects) might be relevant to obtaining in-depth insights into antecedents and consequences, which forms the basis for developing individually tailored interventions to reduce sedentary behavior.
More recently, studies have focused primarily on the association between sedentary behavior and physiological markers such as cardiometabolic health. In particular, these studies have mostly applied experimental study designs under laboratory conditions or cross-sectional study designs yielding between-subject effects; e.g., individuals who spend more time in a sedentary position have a poorer health status. However, two issues have been less thoroughly explored. First, of course experimental and cross-sectional studies are crucial and have led to a higher awareness of sedentary behavior in public media (“Sitting is the new smoking”) and in research, but their results have limited ecological validity and have not unraveled dynamic within-subject associations. Second, as mentioned above, most studies have focused on the association between sedentary behavior and physiological markers, whereas the mental component has rarely been taken into account. This is critical, since the prevalence and incidence of mental disorders have increased over the past few years. Exploring the associations between sedentary behavior and mental health outcomes would expand our knowledge of the possible health consequences of too much sitting.
Mood is a central indicator of mental well-being in healthy populations and is altered in many mental disorders (e.g., diminished mood in major depression disorder, enhanced mood in manic episodes, and high mood fluctuations in borderline personality disorder). Moreover, mood is known to be a fluctuating state that varies across time. Thus, a dynamic within-subject process between sedentary behavior and mood might be a reasonable assumption, e.g., prolonged sitting may lead to a worsened mood. Ambulatory Assessment (AA) is currently the state-of-the-art methodology for assessing within-subject associations between physical behavior and mood. This method comprises the continuous and device-based measurement of physical behavior via accelerometers and the repeated assessment of psychological states such as mood via electronic diaries on smartphones. Furthermore, AA has many advantages, namely, an assessment in everyday life and in real time, and assessing data with a high sampling frequency. Thus it bypasses laboratory distortions and minimizes the recall biases associated with more traditional approaches such as paper-pencil questionnaires. Advanced statistical approaches such as multilevel modeling enable the analysis of nested data structures (e.g., assessments nested within persons). Moreover, within-subject and between-subject effects can be estimated simultaneously in one statistical model.
The primary purposes of this thesis were i) to address the methodological aspects of the assessment of sedentary behavior and ii) to expand our knowledge of the psychological antecedents and consequences of sedentary behavior in daily life.
In our first paper, therefore, we compared the validity of different accelerometers (ActivPAL, ActiGraph, and Move). More specifically, 20 healthy adults participated in a structured protocol with a series of full- and semi-standardized sessions under laboratory conditions. Direct observation via video recording was used as a criterion measure of body positions (sitting/lying vs. nonsitting/lying). Furthermore, by combining direct observation with metabolic equivalent tables, protocol activities were also categorized as sedentary or nonsedentary. Our results indicated that the Move 4 [thigh] showed excellent ratings, the Move 4 [hip] showed moderate-to-excellent ratings, and the ActiGraph showed weak-to-good ratings for the assessment of body postures. For the sedentary behavior component, the Move 4 [thigh] revealed excellent ratings, the ActivPAL showed almost excellent ratings, the Move 4 [hip] showed good-to-excellent ratings, and the ActiGraph showed weak-to-excellent ratings. These findings suggest that thigh-worn devices, namely, the Move 4 accelerometer and the ActivPAL, achieved up to excellent validity in measuring body position and sedentary behavior and are recommended for future studies.
In our second paper, we introduced sedentary triggered Ecological Momentary Assessment (EMA) as a methodological advancement in the field of sedentary behavior research and examined the accuracy of sedentary triggered EMA in three different studies among healthy adults. Moreover, we estimated the added value of sedentary triggered EMA compared to a simulation of a random-trigger design. Sedentary triggered EMA comprises the continuous assessment of sedentary behavior via accelerometers and repeated contextual assessments via electronic diaries (i.e., an application on a smartphone). More specifically, the accelerometer analyzes and transfers data on body position (sitting/lying or upright) via Bluetooth Low Energy (BLE) to a smartphone in real time and triggers the deployment of questionnaires. Each time a participant spends a specified amount of time (e.g., 20 min) in a sedentary position, the e-diary triggers contextual assessments. To test the accuracy of this method, we calculated a percentage score for all triggered prompts in relation to the total number of bouts that could trigger a prompt. On average, the accuracy by participant was over 80%. Compared to simulations of random prompts (every 120 min), the accuracy of the sedentary triggered EMA was up to 47.9% higher. Moreover, prolonged bouts (≥ 20 min) occurred during leisure activities and when participants were not alone. Thus, study findings suggest that sedentary triggered EMA offers a real advancement, as it can be used to collect social and environmental contextual information or to unravel dynamic associations.
In our third paper, we investigated whether sedentary behaviors influence mood dimensions. In particular, we conducted an Ambulatory Assessment study of the everyday life of 92 university employees over 5 days. We continuously measured sedentary behavior via accelerometers and repeatedly assessed mood multiple times each day on smartphone diaries. To optimize our sampling strategy, we used a sophisticated sedentary triggered algorithm as introduced in our second paper. Our study showed that sedentary time (15-min intervals prior to each e-diary assessment) and sedentary bouts (30-min intervals of uninterrupted sedentary behavior) negatively influenced valence and energetic arousal. Simply put, being more sedentary in daily life led to lower levels of well-being and energy. Accordingly, preliminary evidence shows that sedentary behavior might be a general risk factor because it impacts both somatic and mental health.
In our fourth paper, we changed the direction of paper three and investigated whether mood dimensions influence subsequent sedentary behavior. Moreover, we examined whether the association between mood and sedentary behavior may depend on the methodological perspective. Therefore, we employed multiple regression analyses to analyze between-subject effects from questionnaire data and multilevel modeling to analyze within-subject effects from the Ambulatory Assessment study. Our results revealed that higher momentary ratings of valence and energetic arousal predicted lower amounts of subsequent sedentary behavior, whereas higher ratings of calmness predicted higher amounts of subsequent sedentary behavior. The context moderated the effect of energetic arousal and calmness on sedentary behavior, with increased effects in the home compared to the work context. Our results indicated that mood might regulate sedentary behavior in everyday life. Time-sensitive analyses, such as moment-to-moment analysis, revealed an association between mood and sedentary behavior (within-subject), whereas analyses between different individuals revealed no associations (between-subject). According to the results of our third paper, there is preliminary evidence of a reciprocal relationship between sedentary behavior and mood.
In our fifth paper, we focused on the potential positive effects of sedentary breaks on mood enhancement. In particular, we investigated the degree to which sedentary break patterns influence mood dimensions in everyday life. We analyzed data from the above-mentioned Ambulatory Assessment study. We defined distinct break patterns, such as variations in frequency (number of breaks), duration (length of breaks), intensity (metabolic equivalent) and context (home or work) to analyze the within-subject effects of sedentary break patterns on mood. Our results showed that break intensity was positively associated with subsequent valence, energetic arousal and calmness. Break frequency was positively associated with subsequent valence and energetic arousal, while break duration was not associated with mood. Exploratory analyses indicated that breaking up sedentary behavior was more beneficial at home than at work. These findings suggest that breaking up sedentary behavior frequently and intensively, for example by walking instead of standing, may be most beneficial to enhancing mood. Such ecologically valid findings can serve as the impetus to formulating more precise public health recommendations aiming to “minimize sedentary time in everyday life.”
According to the current state of knowledge, our results above contribute to the field of sedentary behavior in several ways. First, in line with previous studies, we have shown that accelerometers are the method of choice to assess the quantitative aspects of sedentary behavior. Moreover, electronic diaries (e.g., an application on a smartphone) may prove valuable in assessing the qualitative aspects of sedentary behavior. Second, as one of the first studies to do so, we investigated the relationship between sedentary behavior and mood in everyday life and found evidence of a reciprocal relationship between both constructs and that breaking up sedentary behavior may enhance one’s mood. With these key findings in mind, we discuss issues for further investigation at the end of this work. In particular, we assume that assessing and analyzing all aspects of physical behavior (i.e., sleep, sedentary behavior, and physical activity) simultaneously will become increasingly important to understanding the interrelatedness of health effects. Furthermore, we assume that the issue of causality will arise if future research work verifies the reciprocal relationship between sedentary behavior and mood. Lastly, we assume that the psychophysiological response to sedentary behavior will become an increasing focus of research.
