VERSCHILLEN IN FYSIEKE ACTIVITEIT EN VOEDINGSGEWOONTES TUSSEN KOTSTUDENTEN EN THUISSTUDENTEN

3

Faculteit Geneeskunde en Gezondheidswetenschappen Academiejaar 2010-2011

VERSCHILLEN IN FYSIEKE ACTIVITEIT EN VOEDINGSGEWOONTES TUSSEN KOTSTUDENTEN EN THUISSTUDENTEN

Masterproef voorgelegd tot het behalen van de graad van Master in de Gezondheidsvoorlichting en –bevordering (GVO) Door Daphné Stouten

Prof. Dr. Ilse De Bourdeaudhuij Prof. Dr. Benedicte Deforche Lic. Delfien Van Dyck Dr. Heleen Spittaels

II

III

ABSTRACT Doelstelling: Deze studie onderzocht de veranderingen in fysieke activiteit, voedingsgewoontes en lichaamsgewicht bij kotstudenten en thuisstudenten gedurende de evolutie van het laatste jaar secundair onderwijs naar het tweede jaar hoger onderwijs. Methode: De studie maakt deel uit van een longitudinaal onderzoek met pre en followup design over een tijdsperiode van twee jaar. De dataverzameling startte in 2007 bij leerlingen uit het laatste jaar secundair onderwijs. Hierbij werd het gewicht, de lendenomtrek en de lichaamslengte gemeten. De voedingsgewoontes en mate van fysieke activiteit werden bevraagd aan de hand van de volgende vragenlijsten op papier: de Food Frequency Questionnaire en de Flemish Physical Activity Questionnaire. Er namen in totaal 291 studenten deel aan zowel de premeting als de follow-upmeting. Resultaten: Er werd een significante toename gevonden in lichaamsgewicht en BMI bij de overgang naar het hoger onderwijs. Dit ging gepaard met een daling van fysieke activiteit, waarbij thuisstudenten meer fysiek actief waren dan kotstudenten behalve voor actief transport. De consumptie van fruit en groenten, zetmeelhoudende producten, melkproducten en ongezonde zaken daalde significant bij de overgang naar het hoger onderwijs. Kotstudenten kenden een sterkere daling van de consumptie van melkproducten en fruit en groenten. Thuisstudenten aten meer zetmeelhoudende producten dan kotstudenten. Besluit: De gewichtstoename bij de overgang van het secundair onderwijs naar het hoger onderwijs is vermoedelijk eerder te wijten aan een daling in energieverbruik dan aan een stijging in energieopname. Thuisstudenten waren over het algemeen meer fysiek actief. Er was weinig verschil in voedingsgewoontes tussen thuisstudenten en kotstudenten.

“Aantal woorden masterproef: 15 701 (exclusief bijlagen en bibliografie)”

IV

INHOUDSOPGAVE ABSTRACT --------------------------------------------------------------------------------------------------- II INHOUDSOPGAVE ---------------------------------------------------------------------------------------- IV VOORWOORD---------------------------------------------------------------------------------------------- VI INLEIDING ----------------------------------------------------------------------------------------------------1 LITERATUUROVERZICHT -------------------------------------------------------------------------------2 1. Fysieke activiteit --------------------------------------------------------------------------------------------2 1.1 Definities: fysieke activiteit – oefening – fysieke fitheid – gezondheid -----------------------2 1.2 Prevalentie van fysieke activiteit --------------------------------------------------------------------3 1.3 Voordelen van fysieke activiteit ---------------------------------------------------------------------6 1.3.1 Mentale voordelen --------------------------------------------------------------------------------6 1.3.2 Fysieke voordelen --------------------------------------------------------------------------------6 1.4 Ecologisch model van gezondheidsgedragingen --------------------------------------------------7 1.5 Determinanten van fysieke activiteit bij adolescenten ----------------------------------------- 10 1.5.1 Sociodemografische factoren ----------------------------------------------------------------- 10 1.5.2 Psychosociale factoren ------------------------------------------------------------------------- 11 1.5.3 Omgevingsfactoren ----------------------------------------------------------------------------- 12 1.5.4 Beleidsgerichte factoren ----------------------------------------------------------------------- 13 2. Voedingsgewoontes -------------------------------------------------------------------------------------- 14 2.1 Voedingsgewoontes bij adolescenten ------------------------------------------------------------- 14 2.2 Richtlijnen met betrekking tot voeding bij adolescenten -------------------------------------- 15 2.3 Gevolgen van inadequate voedingsgewoontes -------------------------------------------------- 16 2.3.1 Gevolgen op korte termijn--------------------------------------------------------------------- 16 2.3.2 Gevolgen op lange termijn -------------------------------------------------------------------- 17 2.4 Determinanten van voedingsgewoontes ---------------------------------------------------------- 18 2.4.1 Sociodemografische factoren ----------------------------------------------------------------- 18 2.4.2 Psychosociale factoren ------------------------------------------------------------------------- 18 2.4.3 Omgevingsfactoren ----------------------------------------------------------------------------- 19 2.4.4 Beleidsgerichte factoren ----------------------------------------------------------------------- 20 3. Overgang van middelbaar naar hoger onderwijs----------------------------------------------------- 21 3.1 Evolutie van lichaamsafmetingen, fysieke activiteit en voedingsgewoontes --------------- 21 3.2 Verschillen in deze evolutie naargelang woonomgeving (kot versus thuis) ---------------- 22 Probleemstelling en onderzoeksvragen ------------------------------------------------------------------- 24

V

ONDERZOEKSMETHODE------------------------------------------------------------------------------- 25 1. Onderzoeksdesign en procedure ------------------------------------------------------------------------ 25 2. Steekproef-------------------------------------------------------------------------------------------------- 27 3. Meetinstrumenten----------------------------------------------------------------------------------------- 29 3.1 Vragenlijst --------------------------------------------------------------------------------------------- 29 3.1.1 Demografische gegevens ---------------------------------------------------------------------- 29 3.1.2 Voedingsgewoontes --------------------------------------------------------------------------- 29 3.1.3 Fysieke activiteit -------------------------------------------------------------------------------- 29 3.2 Lichaamsmetingen ----------------------------------------------------------------------------------- 30 4. Statistische analyses -------------------------------------------------------------------------------------- 31 RESULTATEN ---------------------------------------------------------------------------------------------- 33 1. Demografische gegevens -------------------------------------------------------------------------------- 33 2. Lichaamsmetingen---------------------------------------------------------------------------------------- 33 2.1 Gemiddeldes van lichaamslengte, gewicht en lendenomtrek --------------------------------- 33 2.2 Verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in lichaamsafmetingen bij de overgang naar het hoger onderwijs -------------------------------------------------------------------- 35 3. Fysieke activiteit ------------------------------------------------------------------------------------------ 38 3.1 Norm fysieke activiteit ------------------------------------------------------------------------------ 38 3.2 Verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in fysieke activiteit bij de overgang naar het hoger onderwijs -------------------------------------------------------------------- 39 4. Voeding ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 42 4.1 Frequenties met betrekking tot voeding ---------------------------------------------------------- 42 4.2 Verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in voedingsgewoontes bij de overgang naar het hoger onderwijs -------------------------------------------------------------------- 45 DISCUSSIE--------------------------------------------------------------------------------------------------- 49 REFERENTIELIJST ---------------------------------------------------------------------------------------- 55 BIJLAGEN --------------------------------------------------------------------------------------------------- 62 LIJST VAN TABELLEN ---------------------------------------------------------------------------------- 63 LIJST VAN FIGUREN ------------------------------------------------------------------------------------- 64

VI

VOORWOORD Het schrijven van deze masterproef was een hele opdracht die veel tijd in beslag nam. Gelukkig kon ik rekenen op de steun van veel mensen. Langs deze weg wil ik hen dan ook bedanken. Een eerste dankwoord is gericht aan Delfien Van Dyck en Heleen Spittaels voor de goede begeleiding van de masterproef. Verder wil ik mijn promotor Ilse De Bourdeaudhuij en copromotor Benedicte Deforche bedanken voor het mogelijk maken van dit onderzoek. Ten slotte wil ik de mensen vanuit mijn nabije omgeving bedanken, meer specifiek mijn ouders. Zij hebben ervoor gezorgd dat ik deze studies kon aanvatten. Verder wil ik mijn vriend en kotgenote bedanken voor het luisterend oor en de morele steun. Als laatste in de rij wil ik Mieke bedanken voor het samen analyseren van de data.

1

INLEIDING De overgang van de middelbare school naar het hoger onderwijs is een kritische periode voor gewichtstoename bij adolescenten (Levitsky, Halbmaier, Mrdjenovic, 2004 in Edmonds et al., 2008). In de Verenigde Staten spreekt men over „freshman 15‟. Hiermee wordt de gewichtstoename van 15 pond of 6,8 kg bedoeld bij studenten gedurende het eerste jaar hoger onderwijs (Brown, 2008). Een daling in fysieke activiteit en een gewijzigd voedingspatroon kunnen een mogelijke oorzaak vormen (Edmonds et al., 2008). Verder kan de keuze om al dan niet op kot te gaan tevens een invloed hebben op de evolutie van fysieke activiteit en voedingsgewoontes. Gezien er nog niet veel onderzoek gebeurd is, en zeker niet in België, omtrent de overgang naar het hoger

onderwijs en de invloed hiervan op

de

fysieke activiteit en

voedingsgewoontes, dringt de nood aan onderzoek. Deze masterproef kan een bijdrage leveren aan het verzamelen van bovenstaande informatie. Meer specifiek werd er getracht een antwoord te bieden op de vraag of er een verschil is in evolutie bij kotstudenten en thuisstudenten inzake gewicht, fysieke activiteit en voedingsgewoontes bij de overgang naar het hoger onderwijs. Deze empirische studie maakt deel uit van een longitudinaal onderzoek met pre, post en follow-up design waarbij de data verkregen werd aan de hand van vragenlijsten die afgenomen werden van studenten. Daarnaast werd ook de lengte, het gewicht en de lendenomtrek gemeten. De masterproef bestaat uit een literatuurgedeelte en een kwantitatief onderzoek. Het literatuurgedeelte bestaat uit 3 hoofdstukken. Vooreerst wordt gesproken over fysieke activiteit. Het tweede deel van de literatuur gaat over voedingsgewoontes en het derde en laatste deel omvat de overgang van het middelbaar onderwijs naar het hoger onderwijs. De literatuur wordt afgesloten met de probleemstelling en onderzoeksvragen. In het tweede deel wordt de methodiek, met name de procedure, de steekproef, de meetinstrumenten, het onderzoeksdesign en de statistische analyses, nader beschreven. Vervolgens wordt overgegaan naar de resultaten. Deze worden kritisch onder de loep genomen in het volgend stuk, namelijk de discussie. Hierbij worden ook sterktes en zwaktes van de studie en aanbevelingen voor verder onderzoek geformuleerd.

2

LITERATUUROVERZICHT 1. Fysieke activiteit 1.1 Definities: fysieke activiteit – oefening – fysieke fitheid – gezondheid De termen fysieke activiteit, oefening en fysieke fitheid worden vaak door elkaar gebruikt, hoewel ze elk iets anders betekenen. Fysieke activiteit wordt gedefinieerd als “elke lichamelijke beweging die geproduceerd wordt door de skeletspieren en die uiteindelijk resulteert in een stijging van het energieverbruik” (Caspersen, Powell & Christenson, 1985, p. 126). Dit energieverbruik wordt uitgedrukt in kilocalorieën of kilojoules. De hoeveelheid energie die verbruikt wordt is een continue variabele en varieert van laag tot hoog. Het gemiddeld energieverbruik voor wandelen bijvoorbeeld, uitgedrukt per kilogram lichaamsgewicht per uur, bedraagt 4,8 kcal. Met squash daarentegen verbruik je gemiddeld 12,7 kcal (Vaes, 1991). De totale hoeveelheid energieverbruik, gerelateerd met fysieke activiteit, wordt bepaald door de intensiteit, de duur en de frequentie van spiercontracties (Caspersen et al.,1985). De meest gebruikelijke manier om het energieverbruik van de totale dagelijkse fysieke activiteit te berekenen, bestaat uit het identificeren van het energieverbruik tijdens het slapen, tijdens het werken en tijdens de vrije tijd. Met behulp van onderstaande formule kan de hoeveelheid kilocalorieën van elke categorie berekend worden in vergelijking met het totale energieverbruik, veroorzaakt door fysieke activiteit. kcalslaap+ kcal werken + kcalvrije tijd = kcaltotaal dagelijkse fysieke activiteit Het energieverbruik tijdens de slaap is klein. De fysieke activiteit die men doet tijdens de vrije tijd kan nog eens worden onderverdeeld in sport, conditieoefeningen, huishoudelijke taken en andere activiteiten (Caspersen et al.,1985). Oefening (exercise) wordt vaak verwisseld met fysieke activiteit. Zowel bij oefening als bij fysieke activiteit zijn er spiercontracties aanwezig, die resulteren in een stijging van het energieverbruik. Verder kunnen beide gemeten worden aan de hand van het verbruik van het aantal kilocalorieën en zijn ze positief gecorreleerd met fysieke fitheid indien de intensiteit, de duur en de frequentie stijgen. Oefening is echter een onderdeel van fysieke activiteit. In feite is het fysieke activiteit die gepland, gestructureerd en repetitief is. Het is tevens gericht om de fysieke fitheid te verbeteren of te behouden.

3

Onderstaande formule geeft het onderscheid weer tussen energieverbruik bij oefening (exercise) en fysieke activiteit (Caspersen et al., 1985). Kcaloefening+ kcalrust = kcaltotaal dagelijkse fysieke activiteit Fysieke fitheid wordt gedefinieerd als “de mogelijkheid om dagelijkse taken met kracht en alertheid uit te voeren, zonder onnodige vermoeidheid en met voldoende energie om van de vrijetijdsbestedingen te genieten en om te voldoen aan onvoorziene noodsituaties” (Caspersen et al., 1985, p.128). Hoewel concepten als “kracht”, “alertheid”, “vermoeidheid” en “genieten van” moeilijk meetbaar zijn, bestaan er een aantal andere, meetbare elementen die bijdragen tot fysieke fitheid. Meer specifiek bestaan er twee soorten fysieke fitheid, namelijk gezondheidsgerelateerde fitheid en prestatiegerelateerde fitheid. Gezien gezondheidsgerelateerde fitheid een belangrijkere rol heeft op de volksgezondheid dan prestatiegerelateerde fitheid, wordt enkel deze besproken. De gezondheidgerelateerde componenten van fysieke fitheid zijn: cardiorespiratoir

uithoudingsvermogen,

uithoudingsvermogen

van

de

spieren,

spiersterkte, lichaamssamenstelling en flexibiliteit. Net zoals de hoeveelheid fysieke activiteit kan schommelen, is dit ook het geval voor fysieke fitheid. Bovendien hoeven de niveaus van de verschillende componenten niet gelijktijdig te schommelen. Zo kan een persoon bijvoorbeeld sterk zijn maar weinig flexibiliteit bezitten (Caspersen et al., 1985). Gezondheid wordt door de World Health Organization (WHO, 1948) gedefinieerd als “een toestand van volledig lichamelijk, geestelijk en sociaal welzijn en niet enkel de afwezigheid van ziekte of andere lichamelijke gebreken”. Deze definitie wordt gezien als breed, utopisch en statisch.

1.2 Prevalentie van fysieke activiteit De centra voor Disease Control and Prevention (CDC) en de American College of Sports Medicine (ACSM) stelden volgende norm omtrent fysieke activiteit op voor de volksgezondheid in 1995: iedere Amerikaanse volwassene moet 30 minuten of meer fysieke activiteit beoefenen minstens vijf dagen per week en dit bij voorkeur elke dag. Deze fysieke activiteit heeft minstens een matige intensiteit en mag geaccumuleerd worden gedurende de dag. Deze aanbeveling is een internationale richtlijn. Het doel van deze aanbeveling was om een duidelijk en beknopt volksgezondheidsbericht te lanceren

4

dat een grotere participatie in fysieke activiteit zou aanmoedigen bij een groot deel van de sedentaire Amerikaanse bevolking. Recente studies toonden echter aan dat fysieke inactiviteit een belangrijk gezondheidsprobleem blijft. Data van 2005 (zie figuur 1) toont aan dat ongeveer de helft (49.1%) van de Amerikaanse volwassenen de aanbeveling van de CDC en ACSM niet haalt. Mannen (50,7%) voldoen iets meer aan de aanbeveling dan vrouwen (47.9%). Jongeren (59,6%), die fungeren als doelgroep van deze studie, zijn doorgaans meer actief dan ouderen (39%) (Haskell et al., 2007).

Figuur 1: Prevalentie mannen en vrouwen uit Amerika die de CDC/ACSM norm halen, gegroepeerd per leeftijd (Haskell et al., 2007)

In België besteedt 38% van de bevolking, van 15 jaar en ouder, minstens 30 minuten per dag aan matige of intensieve fysieke activiteit en 26% besteedt minstens 60 minuten per dag aan matige of intensieve fysieke activiteit. Wanneer er een analyse volgens leeftijd en geslacht (zie figuur 2) wordt gemaakt, blijkt dat 29% van de vrouwen minstens 30 minuten per dag aan fysieke activiteit besteedt (matig tot intensief), tegenover 49% van de mannen. Het percentage van de bevolking dat minstens 30 minuten per dag aan matige tot intensieve fysieke activiteit besteedt, neemt bij de mannen gestaag af met de leeftijd, terwijl dit bij de vrouwen vanaf het begin al tamelijk laag is (40% bij de 15-24 jarigen), dan stabiel blijft (30% van 25 tot 74 jaar), om vervolgens te dalen bij de vrouwen van 75 jaar en ouder (10%) (Demarest, Drieskens, Gisle, Van der Heyden & Tafforeau, 2008). De doelgroep van deze studie, namelijk adolescenten, wordt in deze figuur gecategoriseerd in de groep van 15- tot 24jarigen.

5

Figuur 2: Percentage van de bevolking (van 15 jaar en ouder) dat minstens 30 minuten per dag aan fysieke activiteit (matig tot intensief) besteedt, volgens leeftijd en geslacht (Demarest et al., 2008)

Het percentage van de bevolking dat minstens 30 minuten per dag aan matige tot intensieve fysieke activiteit besteedt, varieert ook in functie van het opleidingsniveau. Dit gaat van 25% tot 43% naargelang de individuen een opleiding basisonderwijs of een opleiding hoger onderwijs hebben gevolgd. Het percentage van de bevolking dat minstens 30 minuten per dag aan matige tot intensieve fysieke activiteit besteedt, varieert in functie van de urbanisatiegraad. Dit gaat van 35% in stedelijke gebieden tegenover 41% in halfstedelijke en landelijke gebieden (Demarest et al., 2008). De evolutie van het percentage van de bevolking dat minstens 30 minuten per dag aan fysieke activiteit (matig tot intensief) besteedt, is in de loop van de tijd de volgende: 35% in 2001, 30% in 2004, 29% in 2008 (Demarest et al., 2008). Wat kinderen en jongeren tot 18 jaar betreft, wordt de norm opgetrokken tot één uur fysieke activiteit per dag (De Bourdeaudhuij & Bouckaert, 2000 in Stevens & Van den Broucke, 2001). Vlaams minister van Welzijn, Volksgezondheid en Gezin Vandeurzen

6

stelde eveneens aanbevelingen op in het actieplan van 2009. De richtlijn in Vlaanderen luidt als volgt: schoolgaande kinderen en jongeren dienen 60 minuten per dag matig tot intens fysiek actief te zijn en dit alle dagen van de week. De schoolgaande jeugd dient ook minstens tweemaal per week fysieke activiteiten uit te voeren die de verschillende componenten van de fysieke fitheid behouden of verbeteren (Vandeurzen, 2009).

1.3 Voordelen van fysieke activiteit Fysieke activiteit heeft tal van gezondheidsvoordelen. Deze voordelen kunnen best onderverdeeld worden in mentale voordelen en fysieke voordelen. Cavill, Kahlmeier & Racioppi (2006) vormden een overzicht op basis van reeds bestaande literatuur. 1.3.1 Mentale voordelen

Fysieke activiteit zorgt voor een daling van de symptomen van depressie en mogelijks ook van stress en angst. Verder levert fysieke activiteit ook andere voordelen op, met name op psychologisch en sociaal vlak. Zo leidt fysieke activiteit bijvoorbeeld tot het opbouwen van sociale vaardigheden bij kinderen, een positief zelfbeeld bij vrouwen, een positief gevoel van eigenwaarde bij kinderen en adolescenten en een verbeterde levenskwaliteit (Cavill et al., 2006). 1.3.2 Fysieke voordelen

Fysieke activiteit heeft een gunstig effect op chronische aandoeningen zoals een daling van cardiovasculaire ziektes (Cavill et al., 2006). Inactieve personen hebben namelijk dubbel zoveel kans op een cardiovasculaire ziekte in vergelijking met actieve personen (Powell, Thompson, Caspersen & Kendrick, 1987). Bovendien helpt fysieke activiteit bij het voorkomen van een beroerte en leidt het tot een verbetering van de risicofactoren van cardiovasculaire ziektes (Cavill et al., 2006). Te weinig fysieke activiteit zorgt tevens voor een dramatische stijging van obesitas. Obesitas ontstaat ten gevolge van een langdurig onevenwicht tussen energie-inname en energieverbruik (Cavill et al., 2006). Obesitas wordt vastgesteld vanaf een BMI van 30 kg/m2. Overgewicht daarentegen wordt vastgesteld bij een BMI vanaf 25 kg/m2 (WHO, 2011). De toenemende prevalentie van diabetes type 2 kan door een stijging van de fysieke activiteit afnemen. Het risico op diabetes type 2 ligt 30% lager voor personen die fysiek actief zijn (Tuomilehto et al., 2001).

7

Verder is fysieke activiteit geassocieerd met een daling van het risico op kanker. Verscheidene studies (Colditz, Cannuscio & Frazier, 1997; Thune & Furberg, 2001) hebben het beschermend effect van fysieke activiteit op darmkanker aangetoond. Actieve personen hebben ongeveer 40% minder kans. Fysieke activiteit leidt ook tot een verminderd risico op borstkanker bij vrouwen na de menopauze en heeft een beschermend effect op prostaatkanker bij mannen (Cavill et al., 2006). Tenslotte zorgt fysieke activiteit voor het onderhouden van spiersterkte en flexibiliteit, wat belangrijk is bij oudere mensen voor het uitvoeren van hun dagelijkse activiteiten (Huang, Macera, Blair, Brill, Kohl & Kronenfeld, 1998). Regelmatig fysieke activiteit uitoefenen zorgt bij ouderen ook voor een daling van heupfracturen (Cavill et al., 2006).

1.4 Ecologisch model van gezondheidsgedragingen Fysieke inactiviteit wordt gezien als een serieus gezondheidsprobleem (Villeneuve, Morrison, Craig, & Schaubel, 1998). Veel individugerichte interventies die fysieke activiteit trachtten te promoten, hebben slechts een gering succes geboekt op het vlak van gedragsbehoud (Dishman & Buckworth, 1996; Marcus & Forsyth, 1999 in Spence & Lee, 2003). Naast het individueel niveau, dient er ook rekening gehouden te worden met

de sociale- en omgevingsinvloeden die gedrag kunnen faciliteren of inhiberen (Sallis & Owen, 1997 in Spence & Lee, 2003). Ecologische modellen houden rekening met beide niveaus. Zij stellen dat er verschillende niveaus zijn die het gedrag bepalen. Er wordt onderscheid gemaakt tussen het intra-individuele level (individu) en het extraindividuele level (omgeving). Het intra-individuele level omvat individuele attributies, overtuigingen en gedragingen terwijl het extra-individuele level de sociale en culturele context en het beleid omvat. Ecologische modellen stellen dat er een „fit‟ moet zijn tussen beide, wat op zijn beurt leidt tot een positief gezondheidsgedrag (Spence & Lee, 2003). Verscheidene auteurs (Dzewaltowski, 1997; Sallis & Owen, 1997; Welk, 1999 in Spence & Lee, 2003) benadrukken het belang van een ecologische benadering bij de promotie en onderzoek van fysieke activiteit. Wachs (1992) ontwikkelde een ecologisch model voor fysieke activiteit (figuur 3) dat gebaseerd is op het structurele model van de omgeving. Dit model beschrijft de invloed van de omgeving op het fysieke activiteitsgedrag. Op het meest proximale niveau van het model, bevindt zich het microsysteem. Dit is de omgeving waar individuen interageren met elkaar en het kan

8

bestaan uit zowel sociale (bijvoorbeeld verbale steun) als fysieke (bijvoorbeeld de aanwezigheid van een veilige speelplaats) karakteristieken. Voorbeelden van microsystemen zijn werkplaatsen, scholen, huizen en parken. Mogelijks speelt meer dan één microsysteem een rol in het begrijpen van fysieke activiteit (Spence & Lee, 2003). Wanneer twee of meer microsystemen interageren, ontstaat een mesosysteem. De belangrijkste functies op dit level en de volgende levels zijn “verbindingen en processen” die voorkomen tussen de settings. Het is dus niet enkel de aanwezigheid van positieve facetten (bijvoorbeeld een wandelpad) in de setting die van belang zijn maar ook de kwaliteit van de interactie binnen en tussen de settings. De fysieke activiteit van een kind kan bijvoorbeeld beïnvloed worden door verbale steun vanuit de microomgeving thuis maar ook door de sociale en fysieke micro-omgeving op school (Spence & Lee, 2003). Ook andere microsystemen, buiten het individu, hebben invloed op fysieke activiteit. Exosysteem dimensies bestaan uit verbindingen en processen tussen twee of meer microsystemen, waarbij er tenminste één de fysiek actieve/inactieve persoon niet omvat. Een voorbeeld van een exosysteem dimensie is de relatie tussen de werkplaats van een ouder en de fysieke activiteit van een kind op school via het bestaan van een gezondheidspromotieprogramma (Spence & Lee, 2003). Het vierde en het meest distale level bestaat uit macrosysteem dimensies. Het macrosysteem omvat de grotere socioculturele context (bijvoorbeeld culturele waarden, gemeenschap) in welke een persoon woont. Het bevat micro-, meso- en exosystemen (Spence & Lee, 2003).

9

Figuur 3: Het ecologisch model van fysieke activiteit (Spence & Lee, 2003)

Biologische processen beïnvloeden het gedrag ongetwijfeld volgens Bouchard & Shephard (1994 in Spence & Lee, 2003). Er wordt gesuggereerd dat energieverbruik in een bepaalde mate gecontroleerd wordt door een biologisch setpunt. Dit setpunt

10

controleert namelijk de hoeveelheid fysieke activiteit waartoe een individu in staat is. Onderzoek toont tevens aan dat veel facetten van fysieke fitheid (bijvoorbeeld lichaamssamenstelling, maximale zuurstofopname, flexibiliteit, snelheid) gedeeltelijk genetisch bepaald zijn (Bouchard, Malina, & Perusse, 1997). Biologische processen worden eerder gezien als moderator dan als mediator tussen extra-individuele factoren en gedrag. Zij beïnvloeden het type en de omvang van de activiteit maar vormen geen reden om fysiek actief te zijn (Spence & Lee, 2003). Psychologische factoren zoals cognitieve constructen en persoonlijkheidsconstructen worden eerder als mediatoren beschouwd (Spence & Lee, 2003). Fysieke ecologie heeft een direct effect op biologische en psychologische factoren, welke op zijn beurt de fysieke ecologische-fysieke activiteitsrelatie modereert of mediëert. Hitte en luchtvervuiling kunnen bijvoorbeeld de biologische capaciteit van het lichaam om fysiek actief te zijn, verminderen. Fysieke ecologie kan ook psychologische factoren beïnvloeden, die op hun beurt de fysieke activiteitsparticipatie kunnen limiteren. Ernstige klimaatsomstandigheden bijvoorbeeld, zoals kou en ijs, worden vaak gezien als barrières voor de deelname aan buitenhuisactiviteiten bij ouderen. Deze zorgen dan voor een verminderde deelname aan fysieke activiteit (Spence & Lee, 2003).

1.5 Determinanten van fysieke activiteit bij adolescenten Nu wordt er dieper ingegaan op de verschillende determinanten van fysieke activiteit bij adolescenten gezien zij de doelgroep vormen van deze empirische studie. Elke studie hanteert echter een andere leeftijdsnorm die de adolescentie kenmerkt. De leeftijd die voor de huidige studie vooral in aanmerking komt, is de leeftijd van 17 jaar tot 20 jaar. 1.5.1 Sociodemografische factoren

Wat geslacht betreft, toonden Sallis, Prochaska & Taylor (2000) in hun review aan dat Amerikaanse jongens meer fysiek actief zijn dan meisjes in het middelbaar onderwijs (Sallis et al., 2000). Bij jongens was er een significant hogere frequentie van participatie in intensieve oefeningen buiten school, sportteams, L.O.-lessen, intensieve oefeningen in de L.O.-lessen en in het totaal aantal intensieve oefeningen binnen en buiten school (Sallis, Zakarian, Hovell & Hofstetter, 1996). In totaal rapporteerden jongens een frequentie van intensieve oefeningen die 41% hoger lag dan bij meisjes. Jongens rapporteerden 860 minuten per week te spenderen aan hun fysieke activiteiten, terwijl

11

dit maar 489 minuten per week was bij meisjes. Gewichtheffen, baseball, basketbal, joggen en fietsen waren de voornaamste activiteiten bij Amerikaanse jongens terwijl dit dansen, wandelen, aerobic, baseball en gymnastiek waren bij Amerikaanse meisjes (Sallis et al., 1996). Wat betreft de socio-economische status (SES), berekend op basis van het inkomen van de ouders, was er een verschil tussen lage en hoge SES schooldistricten. AngloAmerikaanse studenten met een hoge SES hadden meer de neiging om sportlessen te nemen en dachten meer na over de mogelijkheid om de kosten van de lessen te kunnen betalen. Deze groep scoorde eveneens beter wat betreft de frequentie van L.O.-lessen, intensieve oefeningen gedurende de L.O.-lessen en voor het totaal van veeleisende oefeningen. Deze resultaten gaven aan dat meer welvarende schooldistricten frequenter en veel meer L.O.-lessen hadden in vergelijking met andere etnische groepen en mensen met een lage SES (Sallis et al., 1996). Wat betreft leeftijd, werd er een negatieve associatie gevonden met fysieke activiteit (Sallis et al., 2000). Hoe ouder men dus wordt, hoe minder fysiek actief men is. 1.5.2 Psychosociale factoren

Uit een studie van Kahn et al. (2008) bleek dat de waargenomen attitudes van peers betreffende fitheid en lichaamsvorm geassocieerd waren met fysieke activiteit bij jongens en meisjes. Voor meisjes werd er een positieve associatie gevonden tussen fysieke activiteit en het mager willen zijn om een goed voorkomen te hebben bij hun vrienden, terwijl er bij jongens een associatie was tussen fysieke activiteit en fysieke fitheid en gespierd zijn. Attitudes van de ouders betreffende lichaamsvorm en fysieke activiteit waren positief geassocieerd met fysieke activiteit bij jongens maar niet bij meisjes: jongens die geloven dat hun vader hen fit en gespierd wil zien, waren meer fysiek actief. Er was tevens een positieve associatie, die sterker was bij de moeder van de participanten dan bij de vader, tussen het geloven dat fysieke activiteit belangrijk is enerzijds en fysieke activiteit anderzijds (Kahn et al., 2008). Een gebrek aan transport naar de plaats waar men fysiek actief kan zijn, was geassocieerd met een lagere fysieke activiteit bij jongens en meisjes (Kahn et al., 2008). Jongens en meisjes vertoonden een grotere kans op onvoldoende fysieke activiteit indien zij weinig sociale steun verkregen van familie en vrienden en indien zij weinig genot ervaarden van fysieke activiteit (Leslie et al., 1999).

12

Ook de eigeneffectiviteit speelt een rol in het uitoefenen van fysieke activiteit. Met eigeneffectiviteit bedoelt men het geloof dat men in staat is om een bepaald doel te bereiken. Indien er een hoge eigeneffectiviteit was, resulteerde dit in een hogere graad van fysieke activiteit. Eigeneffectiviteit beïnvloedde positief fysieke activiteit in situaties waarbij er een lage of hoge gepercipieerde bedreiging was. Indien er een hoge gepercipieerde bedreiging was, dienden de gepercipieerde barrières als moderator. Hoe hoger de eigeneffectiviteit en hoe lager de waargenomen barrières, hoe meer men de neiging had om fysiek actief te zijn (Von Ah, Ebert, Ngamvitroj, Park & Kang, 2004). Gyurcsik, Spink, Bray, Chad & Kwan (2006) wezen op barrières die gepaard gaan met fysieke activiteit bij jongeren in Amerika. Laatstejaarsstudenten van het middelbaar onderwijs gaven gebrek aan vaardigheden en gebrek aan motivatie aan als voornaamste barrières, terwijl bij studenten in het eerste jaar aan de universiteit de werklast die gepaard gaat met het naar school gaan zorgde voor een verminderde fysieke activiteit. Tot slot bleken ook attitude, subjectieve norm en gedragscontrole significante predictoren voor de intentie tot fysieke activiteit. Attitude verwijst naar de mate waarin een persoon een positieve of negatieve evaluatie geeft aan een gedrag. Subjectieve norm verwijst naar de sociale druk om al dan niet een gedrag te stellen. De controle over het uitvoeren van een gedrag wordt aangeduid met de term gedragscontrole. Deze drie concepten maken deel uit van de „theory of planned behavior‟. De verklaarde variantie van intentie bedroeg 56%. Verder bleek dat intentie een significante predictor was van het stellen van fysieke activiteit, de verklaarde variantie van fysieke activiteit bedroeg 41% (Murnaghan et al., 2010). 1.5.3 Omgevingsfactoren

Veel studies suggereren dat er een reden is om te geloven dat de fysieke omgeving een belangrijke rol speelt in fysieke activiteit (Owen, Leslie, Salmon & Fotheringham, 2000). Onderzoek in Portugal van Mota, Almeida, Santos & Ribreiro (2005) toonde aan dat een grotere proportie van actieve adolescenten, in vergelijking met niet-actieve adolescenten, akkoord ging met het belang van de toegankelijkheid van winkels, de sociale omgeving, buurten met recreationele faciliteiten en de esthetiek. Er werden tevens associaties gevonden tussen fysieke activiteit enerzijds en de sociale omgeving, buurten met recreationele faciliteiten en esthetiek anderzijds. Deze laatste twee bleken ook predictoren te zijn van fysieke activiteit (Mota et al., 2005).

13

Een andere omgevingsfactor die een rol speelt in het al dan fysiek actief zijn, is het weer. Hoe kouder en natter, hoe lager de activiteitsgraad (Uitenbroek, 1993 in Owen et al., 2000). Ook de plaats waar men woont, is van belang. Mensen die aan de kust wonen in Australië neigden meer fysiek actief te zijn in vergelijking met mensen die in het binnenland wonen (Bauman, Smith, Stroker, Bellew & Booth, 1999). Sommige studies toonden aan dat hoe hoger de urbanisatiegraad was en hoe minder motorvoertuigen er gebruikt werden, hoe meer mensen beroep deden op fysieke activiteit (Cervero & Gorham, 1995). Straten die het toelaten om met de fiets of te voet boodschappen te doen en de effecten van het verkeer op de gepercipieerde veiligheid zijn tevens een aantal omgevingsfactoren die een invloed kunnen hebben op de fysieke activiteit (Owen et al., 2000). 1.5.4 Beleidsgerichte factoren

Het beleid kan tevens bijdragen tot de bevordering van fysieke activiteit. Bij het promoten van fysieke activiteit binnen scholen, is het belangrijk dat er een aantal regels vanuit het beleid worden opgelegd aan de scholen. Er moet bijvoorbeeld worden voldaan aan het aantal uren L.O. vanaf het kleuteronderwijs tot in het secundair onderwijs. Wat de L.O.-lessen betreft, is het zeker belangrijk om te kijken naar de invulling ervan. De lessen moeten namelijk activiteiten omvatten die zorgen voor een behoud van fysieke activiteit doorheen de levensloop. Tevens kan het beleid aangeven in welke mate de promotie van fysieke activiteit, vanuit een gezondheid- en welzijnsperspectief, aan bod komt in de school. Zo wordt er bijvoorbeeld in Vlaanderen gepleit voor het aan bod laten komen van gezondheidsgerelateerde topics. Verder moet het beleid zorgen voor de nodige financiële middelen voor de uitbouw van sport- en bewegingsfaciliteiten in scholen (Borms, Rzewnicki & De Bourdeaudhuij, 2001). Ook bij het veranderen van de omgeving speelt het beleid een rol, met name voor het veranderen van bestaande infrastructuur of voor het zorgen van nieuwe infrastructuur, voor het opleggen of afschaffen van bepaalde wetten en regels en voor economische maatregelen waarbij vooral het voorzien van financiële middelen een speciale rol speelt. Beleidsmakers kunnen gesensibiliseerd worden via mediacampagnes, die hen aansporen om acties ter bevordering van fysieke activiteit te steunen en het beleid erop af te stemmen (Borms, Rzewnicki & De Bourdeaudhuij, 2001).

14

2. Voedingsgewoontes 2.1 Voedingsgewoontes bij adolescenten Adolescentie is een periode die gekenmerkt wordt door een intens fysieke, psychosociale en cognitieve ontwikkeling. Deze transitie verdient dan ook de nodige aandacht wat de voeding betreft, gezien de drastische fysieke verandering van het lichaam. De verhoogde vraag naar voedingstoffen kan verklaard worden door het feit dat de groeispurt verantwoordelijk is voor 50% van het gewicht als volwassen persoon, meer dan 20% van de lichaamslengte en 50% van de skeletmassa op volwassen leeftijd (World Health Organization, 1995 in Matthys, De Henauw, Devos & De Backer, 2003). De kwaliteit van voeding bij adolescenten is er de laatste jaren op achteruit gegaan door de toegenomen energie-inname van onder andere softdrinks, gezouten snacks en de verminderde groente- en fruitinname (Cutler, Flood, Hannan, Neumark-Sztainer, 2009). Paulus, Saint-Remy, Jeanjean (2001) hebben de voedingsgewoontes van Belgische adolescenten geanalyseerd en kwamen tot een aantal vaststellingen. De meerderheid van de adolescenten (59%) at dagelijks geen groenten en 17% at minder dan één keer per week groenten. Met de fruitinname was het beter gesteld: 54% van de populatie at tenminste één stuk fruit per dag en 10% at minder dan één maal per week fruit. Melk, yoghurt en fruit werden dagelijks geconsumeerd, respectievelijk door 56,3%, 23,2% en 32,9% van de respondenten. Vis werd door 32.2% wekelijks geconsumeerd. Paulus et al. (2001) wezen tevens op het belang van culturele invloeden, Belgische lekkernijen beïnvloeden namelijk de keuze van voeding. Zo at 77% tenminste één keer per week frieten. Geïmporteerde voeding, zoals hamburgers en chips, kenden minder succes. De meerderheid (82%) at minder dan één keer per week een hamburger. Een andere Belgische lekkernij is chocolade, 25% van de respondenten aten dit dagelijks. Dit terwijl andere populaire chocoladerepen minder gekozen werden. Bij het analyseren van de drinkgewoontes kwam men tot de vaststelling dat limonade hetzelfde succes kende als fruitsap (34%). Wat alcoholgebruik betreft, consumeerde 33% van de adolescenten tenminste één keer per week alcohol, meestal was dit bier (Paulus et al., 2001). De gemiddelde consumptie van water bij de Vlaamse bevolking, van 15 tot 75 jaar, bedroeg 615 ml per dag (Gezondheidsconferentie Voeding en Beweging, 2008). Gemiddeld 15 à 16% van de totale energie-inname komt uit het ontbijt, 32% uit de lunch 30,5% uit het avondmaal en 20 à 24% komt uit snacks. Deze laatste bevatten veel

15

koolhydraten en vrije suikers. De bijdrage van het ontbijt aan de totale inname van voeding en de energie-inname daalt met ouder worden. Zo werd er een afname gevonden bij 16- tot 18-jarigen in vergelijking met de leeftijd van 13 tot 15 jaar (Matthys et al., 2003).

2.2 Richtlijnen met betrekking tot voeding bij adolescenten In wat nu volgt worden de richtlijnen met betrekking tot bepaalde voedingsmiddelen, met name deze die in deze studie zullen opgenomen worden, besproken (zie figuur 4). De aanbevolen hoeveelheid groenten bedraagt 300 gram per dag. Wat fruit betreft, wordt er aanbevolen om twee à drie stuks fruit per dag te eten. Er wordt best niet meer dan drie à vier glazen melkproducten geconsumeerd per dag en 2 sneden kaas. Verder is het van belang om dagelijks anderhalve liter water te drinken. De aanbevolen hoeveelheid brood bedraagt zeven à twaalf sneden per dag. Wat vis betreft, volstaat 100 gram per dag. De restgroep tenslotte, die onder andere bestaat uit snoep, frisdrank en chips, is op zich niet nodig in een evenwichtige voeding en dient dus onder controle gehouden te worden (Gezondheidsconferentie Voeding en Beweging, 2008).

Figuur 4: De actieve voedingsdriehoek: aanbevelingen inname voedingsmiddelengroepen en lichaamsbeweging per dag vanaf de leeftijd van 6 jaar (VIG, 2004)

16

2.3 Gevolgen van inadequate voedingsgewoontes Het voedingsgedrag dat zich ontwikkelt tijdens de adolescentie kan gevolgen hebben op korte en lange termijn (Stockman, Schenkel, Brown & Duncan, 2005; Centers for Disease Control and Prevention, 1996). Met korte termijneffecten worden de onmiddellijke effecten bedoeld op het vlak van gezondheid, lichaamsgroei en intellectuele ontwikkeling gedurende de adolescentie. Met lange termijneffecten worden de chronische ziektes tijdens de volwassenheid bedoeld (Centers for Disease Control and Prevention, 1996). Centers for Disease Control and Prevention (1996) geven op basis van bestaande literatuur een overzicht van deze gevolgen. 2.3.1 Gevolgen op korte termijn

Een eerste korte termijn effect van onevenwichtige voedingsgewoontes is anemie ten gevolge van ijzerdeficiëntie. Dit is de voornaamste oorzaak van anemie in de Verenigde Staten. Een tekort aan ijzer belemmert de aanmaak van hemoglobine door het lichaam, wat nodig is voor het zuurstoftransport in het lichaam. Dit tekort kan leiden tot vermoeidheid, een verminderde aandacht, een verminderde weerstand tegen infecties en aantasting van de intellectuele mogelijkheden. Bij de schoolgaande jeugd zijn meisjes meer vatbaar voor het risico op ijzerdeficiëntie. Het eten van voldoende voedsel met een hoog ijzergehalte en vitamine C zijn preventieve maatregelen (Public Health Service, 1988 in Centers for Disease Control and Prevention, 1996). Een tweede korte termijn effect van onevenwichtige voeding of een te hoge calorieinname is obesitas. Zoals eerder (1.3.2) vermeld kan te weinig fysieke activiteit tevens leiden tot de toename van obesitas. Obesitas is gerelateerd aan verhoogde cholesterolwaarden en een hoge bloeddruk. Sommige obese jongeren kunnen te kampen krijgen met ademhalingsproblemen, orthopedische aandoeningen en hyperinsulinemie. Verder worden zij ook vaak buitengesloten door peers, gediscrimineerd door volwassenen en hebben zij psychologische stress, een laag zelfbeeld en een lage zelfwaardering. Fysieke activiteit en een geschikte calorie-inname zijn aanbevolen om obesitas te verminderen en te voorkomen (Centers for Disease Control and Prevention, 1996). Een derde korte termijn effect van onevenwichtige voedingsgewoontes zijn tandcariës. Dit is een progressieve aandoening die kan leiden tot acute infecties, pijn, dure behandelingen en het verlies van tanden indien dit niet behandeld wordt. Er bestaat een

17

sterke relatie tussen het eten van suiker en tandcariës (Public Health Service, 1988 in Centers for Disease Control and Prevention, 1996). Om tandcariës te voorkomen kunnen kinderen en adolescenten gefluorideerd water drinken, gefluorideerde tandpasta gebruiken, regelmatig de tanden poetsen en flossen en de suikerinname beperken (Centers for Disease Control and Prevention, 1996). 2.3.2 Gevolgen op lange termijn

Een eerste lange termijn effect van onevenwichtige voedingsgewoontes zijn coronaire hartziektes. Voedingsgerelateerde risicofactoren voor coronaire hartziektes omvatten hoge cholesterolwaarden, een hoge bloeddruk en obesitas. Deze risicofactoren kunnen gereduceerd worden door het eten van minder vet, voornamelijk verzadigd vet, en cholesterol en door middel van fysieke activiteit (National Heart, Lung, and Blood Institute, 1990 in Centers for Disease Control and Prevention, 1996). Osteoporose vormt een tweede lange termijn effect. Osteoporose is een ernstige afname in de hoeveelheid botmassa zodat het breken van botten veel gemakkelijker gebeurt. Een lage inname van calcium via voeding gedurende de adolescentie is geassocieerd met een groter risico op osteoporose (Public Health Service, 1988 in Centers for Disease Control and Prevention, 1996). Voor meisjes is het innemen van voldoende calcium voornamelijk van belang tijdens de adolescentie, gezien de botten dan hun maximale densiteit bereiken (Centers for Disease Control and Prevention, 1996). Kanker vormt een derde lange termijn effect van onevenwichtige voedingsgewoontes. Voedingsfactoren zijn geassocieerd met verschillende types van kanker, vooral met colon-, borst- en prostaatkanker (Public Health Service, 1988 in Centers for Disease Control and Prevention, 1996). Sterfte ten gevolge van kanker kan met 35% gereduceerd worden door middel van wijzigingen in de voeding (Centers for Disease Control and Prevention, 1996). Een daling van het risico voor sommige types kan bewerkstelligd worden door het behouden van een gezond gewicht; slechts een beperkte hoeveelheid vet, alcohol en gezouten en gerookte voeding te consumeren; en meer voeding te eten die een beschermend effect heeft tegen kanker zoals groenten, fruit, volkoren granen en andere vezelrijke voedingsmiddelen (Butrum, Clifford & Lanza, 1988).

18

2.4 Determinanten van voedingsgewoontes 2.4.1 Sociodemografische factoren

Indien er gekeken wordt naar verschillen in geslacht kan men concluderen dat meisjes gezondere voedingskeuzes maken dan jongens. Paulus et al. (2001) vonden namelijk dat zij meer fruit en groenten aten en minder limonade en alcohol consumeerden. Wat de voedingsstoffen betreft, hadden jongens een hogere energie-inname dan meisjes (Paulus et al., 2001). Forshee & Storey (2006) beschreven het gebruik van de Healthy Eating Index (HEI) voor het beoordelen van de kwaliteit van voeding in hun artikel. Deze index bestaat uit 10 componenten die gebaseerd zijn op verschillende aspecten van gezonde voeding zoals onder andere de consumptie van granen, groenten, fruit, melk, mager vlees en variatie in de voeding. Voor elke component wordt er een score van 0 tot 10 toegekend (Forshee & Storey, 2006). De totale score zit dus tussen 0 en 100 (Kennedy, Ohls, Carlson & Fleming, 1995). Een score van 80 wijst op gezonde voeding. Indien de score zich tussen 51 en 80 bevindt, wijst dit erop dat de kwaliteit van voeding verbeterd dient te worden. Een score onder 51 verwijst naar voeding van slechte kwaliteit (Forshee & Storey, 2006). De resultaten van het onderzoek van Forshee & Storey (2006) toonden aan dat de HEI-score daalde, zowel bij jongens als bij meisjes, bij de overgang van de leeftijdsgroep 6- tot 12-jarigen naar 13- tot 19-jarigen. De HEI-score was op zijn laagst in de groep van 13- tot 19-jarigen bij vrouwen en bij de 20- tot 29-jarigen bij mannen. Inkomsten van het gezin waren positief geassocieerd met de HEI-score. 2.4.2 Psychosociale factoren

Granner, Sargent, Calderon, Hussey, Evans & Watkins (2004) toonden in hun studie aan dat sociale invloed en de overtuigingen van peers een belangrijke rol speelden bij jongens in verband met hun voedingskeuze. Het vermijden van gewichtstoename was de voornaamste factor voor de keuze van voeding bij meisjes. Volgens Backman, Haddad, Lee, Johnston & Hodgkin (2002) bleek dat de intentie om gezond voedingsgedrag te stellen sterk beïnvloed werd door attitude, subjectieve norm en waargenomen gedragscontrole. Dit zijn drie concepten vanuit de „theory of planned behaviour‟. Deze drie concepten werden tevens besproken als psychosociale factoren bij fysieke activiteit (1.5.2). Attitude verwijst naar de mate waarin een persoon een positieve of negatieve evaluatie geeft aan een bepaald gedrag. Uit het onderzoek van

19

Backman et al. (2002) bleek dat er vier overtuigingen bijdragen aan het vormen van een attitude, namelijk het houden van de smaak van gezond voedsel, een goed gevoel hebben over zichzelf, het kunnen opgeven van voedsel dat men graag eet en gewicht verliezen of een gezond gewicht handhaven. Subjectieve norm verwijst naar de sociale druk om al dan niet een gedrag te stellen. Vrienden en gezinsleden speelden volgens Backman et al. (2002) een belangrijke rol in het voorspellen van de subjectieve norm. Voornamelijk de moeder, broers en zussen waren van belang, hetgeen niet kon gezegd worden van de vader en leerkrachten. Gedragscontrole verwijst naar de graad van moeilijkheid om een bepaald gedrag uit te voeren en werd volgens Backman et al. (2002) bepaald door vier factoren, namelijk kennis over hoe men gezond eet, de beschikbaarheid van gezond voedsel, motivatie en het beschikken over voldoende financiële middelen (Backman et al., 2002). Stevenson, Doherty, Barnett, Muldoon & Trew (2007) gaven in hun studie aan dat hoewel adolescenten wisten wat gezonde voeding was, dit geen grote motivatie bleek voor wat de keuze van voeding betreft. Hun eetgedrag zou eerder bepaald worden door de fysieke aspecten die eigen zijn aan het voedsel en psychologische aspecten die eigen zijn aan het individu. Ongezonde voeding werd gezien als intrinsiek belonend vanwege de fysieke aspecten zoals de smaak. Onder de psychologische aspecten werd bijvoorbeeld emotie gerekend. Adolescenten zagen een link tussen emoties en de consumptie van verschillende types voedsel. Chocolade werd bijvoorbeeld gelinkt aan een bepaalde gemoedstoestand. Zo zou chocolade zorgen voor een positieve gemoedstoestand indien men zich depressief voelt, zich verveelt of ontsteld is. 2.4.3 Omgevingsfactoren

Volgens Story, Neumark-Sztainer & French (2002) bleek dat de fysieke omgeving in de gemeenschap een grote impact had op de voedingsgewoontes van adolescenten, ze beïnvloedde tevens de toegang en beschikbaarheid van voedsel en ze beïnvloedde de normen betreffende eetgedragingen (Story, Neumark-Sztainer & French, 2002). Een Vlaams onderzoek naar het beleid van voedsel op basisscholen en secundaire scholen toonde aan dat de meeste secundaire scholen geen geschreven regels opgesteld hebben om de consumptie van zoete snacks te verminderen. Verder bleek dat de consumptie van frisdrank, zoetigheden en chips niet enkel te wijten is aan individuele factoren maar dat ook de school hier een rol in speelt (Vereecken, Bobelijn & Maes, 2005). De school

20

kan dus een grote impact hebben op de keuze van voeding, gezien adolescenten een grote proportie van hun totale dagelijkse energie consumeren op school. Veel scholen bezitten een verkoopautomaat van snacks en drank. Hoewel scholen een omgeving zouden moeten zijn waarin gezonde voeding gepromoot wordt, is de makkelijke toegang tot voeding met een hoge vet- of suikerwaarde hieraan contradictorisch (Story et al., 2002). 2.4.4 Beleidsgerichte factoren

Grote wijzigingen aan de kostprijs van voedsel kunnen een invloed uitoefenen op de consumptie van bepaalde voedingsmiddelen (French, Story & Jeffery, 2001). French, Jeffery & Story (2000) concludeerden in hun onderzoek dat een daling in de prijs van snacks met een laag vetgehalte leidde tot een hogere verkoop van deze snacks op scholen en werkplaatsen. Een andere factor is reclame. Het is algemeen geweten dat reclame omtrent fruit en groenten verwaarloosbaar is, dit in tegenstelling met reclame van voorverpakt voedsel. Televisie is het favoriete medium van de voedingsindustrie. Zo verspreiden fa stfoodrestaurants bijvoorbeeld meer dan 95% van hun reclame via televisie (Gallo, 1999 in Story, Neumark-Sztainer & French, 2002). Blootstelling aan reclame van onder andere fast-food beïnvloedde volgens Story, Neumark-Sztainer & French (2002) de kijker zijn voedingskeuze in de richting van vetrijk en energierijk voedsel.

21

3. Overgang van middelbaar naar hoger onderwijs 3.1 Evolutie van lichaamsafmetingen, fysieke activiteit en voedingsgewoontes De overgang van de middelbare school naar het hoger onderwijs is een kritische periode voor gewichtstoename bij adolescenten (Levitsky, Halbmaier, Mrdjenovic, 2004 in Edmonds et al., 2008). Verschillende factoren zoals de toegenomen onafhankelijkheid van de ouders, binge drinken (dit is op korte tijd veel alcohol drinken), overeten, alcohol- en druggebruik, slaaponthouding en het omgaan met stress spelen hierbij een rol (Nelson, Kocos, Lyttle & Perry, 2009). Onderzoek bij Canadese studentes aan de universiteit leidde tot de conclusie dat er een gemiddelde gewichtstoename is van 2,4 kg gedurende de eerste zes à zeven maanden aan de universiteit. Deze toename was significant hoger in de periode tussen de zomer en de herfst dan tussen de herfst en de winter. De buikomtrek nam tevens toe met 2,5 cm, wat wees op een toename van het abdominaal vet (Edmonds et al., 2008). In een ander onderzoek uit de V.S. van Wengreen & Moncur (2009) werd aangetoond dat studenten in het eerste jaar hoger onderwijs gemiddeld 1,51 kg bijkomen gedurende de periode van augustus tot december. Zij vonden geen significant verschil tussen jongens en meisjes in gewichtstoename. Qua lichaamslengte was er geen significant verschil tussen de pre- en postmeting. Gezien jongens groter zijn dan meisjes, was de stijging in BMI tussen de pre- en postmeting verschillend voor jongens en meisjes. Jongens kwamen gemiddeld 0,33 kg/m2 bij en de BMI bij meisjes steeg met gemiddeld 0,60 kg/m2 (Wengreen & Moncur, 2008). In hun studie vonden Edmonds et al. (2008) dat de daling van de frequentie van matige fysieke activiteit als een belangrijke predictor voor het finale gewicht werd beschouwd. Een verklaring voor de afname van de fysieke activiteit kan liggen in het feit dat studenten in hun eerste week in het hoger onderwijs nogal wat chaos ervaren. Het vergt tijd om terug routine op te bouwen om naar de lessen te gaan, te studeren, het studeren eventueel te combineren met werken en het combineren van sociale activiteiten met studeren. Deze zaken kunnen ertoe leiden dat de student te kampen krijgt met het opstellen van een gebrekkige planning die kan bijdragen tot een daling van de fysieke activiteit (Buckworth, 2001). Wengreen & Moncur (2009) gingen op zoek naar associaties tussen fysieke activiteit, gewicht en BMI bij adolescenten tijdens de transitie naar het hoger onderwijs.

22

Participanten die meer dan 5% van het lichaamsgewicht bijgekomen waren, rapporteerden dat zij minder fysieke activiteit uitvoerden gedurende de eerste drie maanden van het hoger onderwijs in vergelijking met de hoeveelheid fysieke activiteit die uitgevoerd werd op de middelbare school. Butler, Black, Blue & Gretebeck (2004) stelden vast dat meisjes 5 maanden na de overgang naar het hoger onderwijs een daling kenden op het vlak van totale fysieke activiteit en sportactiviteiten. Wat voeding betreft, was er een stijging van de vetinname en een stijging van alcoholconsumptie bij meisjes (Butler, Black, Blue & Gretebeck, 2004). Levitsky, Halbmaier & Mrdjenovic (2004) keken naar voedingsfactoren die gerelateerd waren aan gewichtstoename. Zij voerden twee regressiemodellen uit. Uit het eerste regressiemodel bleek dat de consumptie van snacks ‟s avonds en de consumptie van vetrijke voeding het best de gewichtstoename voorspelden. Het tweede regressiemodel nam het initiële lichaamsgewicht op als covariaat, waardoor het eten van junkfood kon gezien worden als voornaamste voorspeller van gewichtstoename. Ondanks deze resultaten wezen Butler et al. (2004) op een daling in energie-inname van 378.78 kcal/dag na de transitie waardoor de gewichtstoename dus vooral te wijten zou zijn aan de daling van fysieke activiteit. Zoals hoger vermeld vonden ook Edmonds et al. (2008) geen stijging in energie-inname bij de overgang en werd de daling van matige fysieke activiteit als voornaamste predictor gezien voor het finale gewicht.

3.2 Verschillen in deze evolutie naargelang woonomgeving (kot versus thuis) Studenten aan het hoger onderwijs kunnen kiezen om ofwel thuis te blijven of om zelfstandig te wonen (op of dichtbij de campus). Zij die op of dichtbij de campus verblijven, combineren koken voor zichzelf, eten in plaatselijke restaurants, eten afhalen op bestelling of eten in studentenrestaurants (Pliner & Saunders, 2007). Uit Canadees onderzoek van Pliner & Saunders (2007) bleek dat studenten die op de campus verbleven te maken kregen met een stijging van hun BMI. Verder maakten Pliner & Saunders (2007) een onderverdeling in „restrained‟ en „unrestrained‟ eetgedrag. Het verschil tussen beide zit hem in het feit dat „restrained‟ eters meer vatbaar zijn voor externe of omgevingscues zoals het zicht, de geur of de gedachte aan eten. De stijging in BMI bij campusblijvers was enkel van toepassing bij studenten met een „restrained‟ eetgedrag.

23

Papadaki, Hondros, Scott & Kapsokefalou (2007) deden onderzoek naar de voedingsgewoontes bij Griekse eerstejaarsstudenten. Hierbij keken zij of er een verschil was tussen studenten die thuis woonden en studenten die niet meer thuis woonden. Zij vonden dat er niet veel veranderd was in het eetpatroon bij studenten die thuis woonden. De enige veranderingen die zij vonden waren een daling in de consumptie van volle melk en vers fruitsap en een stijging in de consumptie van alcoholhoudende drank. Studenten die niet meer thuis woonden kenden daarentegen een grotere verandering op het vlak van voedingsgewoontes. Zo was er een daling te merken voor onder andere fruitinname en de consumptie van rauwe en gekookte groenten. De inname van onder andere suiker, wijn en alcoholhoudende drank kende een stijging. Voor beide groepen was er een daling te merken voor thuisbereide maaltijden en een stijging van diepvriesmaaltijden en meeneemmaaltijden. Toch bleven deze wijzigingen het grootst voor studenten die niet thuis woonden. Nelson et al. (2009) brachten in hun studie een aantal verklarende oorzaken aan betreffende de gewijzigde voedingsgewoontes en fysieke activiteit voor onder andere campusblijvers in het eerste en tweede jaar van de Midwestern University in de Verenigde Staten. Daaruit bleek dat de beschikbaarheid van voeding op de campus een belangrijke factor was. Studenten waren van mening dat de aangeboden buffetvorm slechte voedingsgewoontes beïnvloedde en overconsumptie aanmoedigde. Verder bleek ook dat de adolescenten gedurende de ganse dag snacks aten en vaak laat op de avond aten. Alcoholgebruik

bleek

een andere oorzaak van gewichtstoename. Het

alcoholgebruik werd vaak gerelateerd aan het eetgedrag. Zo aten studenten laat op de avond na hun alcoholconsumptie of aten zij juist voor het uitgaan zodat zij meer alcohol konden verdragen. Gebrek aan tijd, onder andere wegens studeren en naar school gaan, zorgde er volgens de studenten voor dat zij meer de neiging hadden om te kiezen voor snelle maaltijden, het doen van schoolwerk of slapen in plaats van fysieke activiteit. Studenten gaven aan minstens één keer per week te eten in een fastfoodketen of een restaurant. Vaak aten studenten tijdens het studeren of wegens socializing en niet omdat zij honger hadden. Ook stress en het hebben van een druk schema leidde tot meer eten en minder beweging (Nelson et al., 2009).

24

Probleemstelling en onderzoeksvragen Uit de literatuurstudie bleek dat de overgang naar het hoger onderwijs gepaard gaat met een gewichtstoename. Deze gewichtstoename zou in de eerste plaats te wijten zijn aan een daling van de hoeveelheid fysieke activiteit en in de tweede plaats aan een wijziging van de voedingsgewoontes bij adolescenten. Een ander gegeven waar adolescenten mee te maken krijgen bij de overgang naar het hoger onderwijs is de keuze om al dan niet thuis te wonen. Uit Grieks en Amerikaans onderzoek bleek dat vooral de studenten die niet meer thuis wonen minder fysiek actief werden en ongezondere voedingsgewoontes vertoonden dan studenten die thuis blijven. Wegens gebrek aan Belgisch onderzoek, dringt de nood aan resultaten over hoe adolescenten deze transitie ervaren in België. Op basis van de gevonden resultaten uit literatuur, wordt verwacht dat er tevens een gewichtstoename zal zijn die gepaard gaat met verminderde fysieke activiteit en veranderde, ongezonde voedingsgewoontes. Deze veranderingen zullen het sterkst te zien zijn bij kotstudenten. In deze studie worden volgende onderzoeksvragen getoetst bij studenten die studeren in Gent:

Onderzoeksvraag 1: Is er een verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in lichaamsafmetingen bij de overgang naar het hoger onderwijs? Onderzoeksvraag 2: Is er een verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in fysieke activiteit bij de overgang naar het hoger onderwijs? Onderzoeksvraag 3: Is er een verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in voedingsgewoontes bij de overgang naar het hoger onderwijs?

25

ONDERZOEKSMETHODE 1. Onderzoeksdesign en procedure Dit onderzoek is een longitudinaal design met pre, post en follow-up design. Tabel 1 geeft een overzicht van de gehanteerde procedure. In het schooljaar 2007-2008 werd de eerste premeting georganiseerd (golf 1). Deze premeting was bedoeld voor leerlingen van het zesde middelbaar ASO in scholen in West-Vlaanderen en OostVlaanderen. De keuze voor scholen in West- en Oost-Vlaanderen was omdat bij deze scholen de kans het grootst was dat leerlingen zouden verder studeren in Gent, wat belangrijk was voor de postmeting. In totaal deden 1438 studenten mee aan de premeting. Er werd gevraagd aan de leerlingen om een vragenlijst in te vullen. Daarnaast werden hun lichaamslengte, gewicht en lendenomtrek gemeten. Er werd tevens een informed consent getekend. In het schooljaar 2008-2009 werd nog een premeting georganiseerd op dezelfde manier als de voorgaande (golf 2). Deze gebeurde bij 1446 leerlingen van het zesde middelbaar ASO. In 2008-2009 werd een postmeting uitgevoerd bij de leerlingen die in het schooljaar 2007-2008 een premeting hadden gedaan (golf 1). De leerlingen moesten verder studeren in Gent om te mogen deelnemen aan de postmeting. In het schooljaar 20092010 werd een postmeting afgenomen van de leerlingen die in 2008-2009 in het zesde jaar secundair onderwijs zaten (golf 2). Bij golf 1 van de postmeting namen 104 studenten deel en bij golf 2 96. In 2009-2010 werd er tevens een follow-upmeting gehouden van de leerlingen die in 2007-2008 in het zesde middelbaar zaten (golf 1). In het schooljaar 2010-2011 tenslotte werd er een follow-upmeting georganiseerd voor de leerlingen die in 2008-2009 in het zesde middelbaar zaten (golf 2). Hier namen voor golf 1 van de follow-upmeting 152 leerlingen deel en voor golf 2 139 leerlingen. De meetmomenten gingen door in eenzelfde week in november 2010 op verschillende locaties in Gent en op verschillende tijdstippen. De proefpersonen werden via mail op de hoogte gehouden van de data en locaties. De studenten die zouden komen naar de follow-upmeting maar die toch niet opdaagden, werden opnieuw gecontacteerd via mail. Een tweede meetmoment vond plaats in december 2010.

26

Tabel 1: Overzicht van de verschillende metingen

PRE POST FOLLOW-

2007-2008

2008-2009

Golf 1 (1438 ll.)

Golf 2 (1446 ll.) Golf 1 (104 ll.)

2009-2010

2010-2011

Golf 2 (96 ll.) Golf 1 (152 ll.)

Golf 2 (139 ll.)

UP Het contacteren van de leerlingen gebeurde telefonisch, aan de hand van een protocol. De personen gaven namelijk meerdere telefoonnummers op via de vragenlijst die afgenomen werd van hen toen zij in het zesde middelbaar zaten. Elke persoon van wie minstens één telefoonnummer beschikbaar was, werd opgebeld. Indien er meerdere telefoonnummers waren en de persoon niet bereikt kon worden op één nummer, werden deze nummers opgebeld. Elke persoon werd drie maal opgebeld op alle beschikbare telefoonnummers, op verschillende dagen en op verschillende tijdstippen van de dag. Indien de persoon na drie pogingen niet bereikt kon worden, werd deze aangeduid als „niet bereikt‟ op de lijst. Enkel degene die verder studeerden in Gent kwamen in aanmerking voor de studie. Het e-mailadres werd genoteerd van de personen die konden deelnemen. Als beloning voor deelname kregen de studenten een Fnac-bon ter waarde van tien euro. Verder werd er goed bijgehouden wie niet bereikt werd, wie niet kon deelnemen aan het onderzoek, wie niet wou deelnemen aan het onderzoek, wie wel wilde deelnemen en wie uiteindelijk opdaagde. De response rate bedroeg 20,42%.

27

2. Steekproef De data van de premetingen van 2007-2008 en 2008-2009 werd samengevoegd met de data van de follow-upmetingen van 2009-2010 en 2010-2011. Er namen in totaal 291 studenten deel aan zowel de premeting als de follow-up. Dit aantal is dus de som van beide golven. Tabel 2 geeft een overzicht van de demografische gegevens. De gemiddelde leeftijd bij de premeting bedroeg 17,20 jaar (±0,50). Van de deelnemers was 33,7% man en 66,3% vrouw. Op één student na hadden alle participanten de Belgische nationaliteit (99,7%). Tijdens de premeting woonde 82,8% bij hun beide ouders. Van alle deelnemers woonden er 41,2% in een dorp, 31,5% in een stad, 22,8% op het platteland en 4,5% aan zee. Wat de socio-economische status van de proefpersonen betreft, behaalde 72,6% van de moeders een diploma hoger of universitair onderwijs in vergelijking met 66,5% van de vaders. Van de moeders werkte er 88,9% en van de vaders 99,6%. Wat het rookgedrag bij de premeting betreft, was 6,9% roker.

28

Tabel 2: Demografische gegevens

Variabele

% of gemiddelde 17,20 ±0,50

Leeftijd Jongens

33,7%

Meisjes

66,3%

Nationaliteit

Belg

99,7%

Woonsituatie

Beide ouders

82,8%

Niet bij beide ouders

17,2%

In een dorp

41,2%

In een stad

31,5%

Op het platteland

22,8%

Aan zee

4,5%

Hoger onderwijs

72,6%

Geen hoger onderwijs

27,4%

Hoger onderwijs

66,5%

Geen hoger onderwijs

33,5%

Werkt

88,9%

Werkt niet

11,1%

Werkt

99,6%

Werkt niet

0,4%

Rookt

6,9%

Rookt niet

93,1%

Geslacht

Woonomgeving

Diploma moeder

Diploma vader

Werk moeder

Werk vader

Rookgedrag

29

3. Meetinstrumenten 3.1 Vragenlijst De vragenlijst die werd afgenomen bestaat uit de volgende onderdelen: demografische gegevens, voedingsgewoontes, mate van fysieke activiteit, sedentaire activiteiten, de woonomgeving, psychosociale factoren en de ouders. Deze laatste vier onderdelen worden binnen deze studie niet gebruikt en zullen aldus niet verder besproken worden. 3.1.1 Demografische gegevens

In het eerste deel van de vragenlijst werden een aantal demografische gegevens bevraagd. Zo werd er gevraagd naar het adres, het geslacht, de leeftijd, de nationaliteit, aantal broers en zussen, aantal voertuigen ter beschikking in het gezin, de woonsituatie, de woonomgeving, het hoogst behaalde diploma van moeder en vader en het werk van moeder en vader. Verder werd de rookstatus en het aantal biertjes en/of andere alcoholische dranken dat men gemiddeld drinkt per week bevraagd. 3.1.2 Voedingsgewoontes

De voedingsgewoontes werden bevraagd aan de hand van de Food Frequency Questionnaire (FFQ) van Vereecken en Maes (2003). Het doel van de FFQ is het voorzien van een betrouwbare en accurate methode voor het beschrijven van de voedingspatronen van jonge mensen, waarbij het aantal vragen echter gelimiteerd is (Vereecken & Maes, 2003). Eerder onderzoek van Vereecken en Maes (2003) toonde aan dat deze FFQ valide is. Hiervoor werd de FFQ vergeleken met de Food Behavior Checklist (FBC) en de Food Diary (FD). Voor de meeste items was er een goede overeenkomst tussen de FFQ en de FBC. De vergelijking van de FFQ met de FD toonde een overschatting voor bijna alle items. De Spearman correlatie varieerde van 0,10 tot 0,65. Wat de betrouwbaarheid betreft, waren alle kappawaarden groter dan 0,40 en het „percentage of agreement‟ varieerde van 37% tot 87% (Vereecken & Maes, 2003). 3.1.3 Fysieke activiteit

In het tweede deel van de vragenlijst werd er gepeild naar de mate van fysieke activiteit. Meer specifiek werden volgende zaken bevraagd: actief transport naar school, fysieke activiteit als deel van de studentenjob en als deel van de opleiding, transport in de vrije tijd en fysieke activiteit tijdens de vrije tijd. Om de fysieke activiteit te meten heeft men

30

zich gebaseerd op de Flemish Physical Activity Questionnaire (FPAQ) (Haerens et al., 2006; Philippaerts et al., 2006). De Flemish Physical Activity Computerized Questionnaire (FPACQ) werd ontwikkeld om gedetailleerde informatie te bekomen omtrent de verschillende dimensies van fysieke activiteit en sedentair gedrag in een gemiddelde week (Matton et al., 2007). De vragenlijst werd echter niet ingevuld op de computer maar met pen en papier. Er werd een correlatiecoëfficiënt berekend tussen de FPAQ en de Computer Science Application (CSA) accelerometer om de validiteit na te gaan (Philippaerts et al., 2006). De Pearson correlatie coëfficiënt was significant en varieerde van 0,43 tot 0,79 (Haerens et al., 2006). De variabelen van de FPAQ bleken nuttig en valide om de fysieke activiteit van adolescenten na te gaan (Philippaerts et al., 2006). Wat de betrouwbaarheid van de FPAQ betreft, varieerde de intraclass correlatie coëfficiënt van 0,68 tot 1 (Philippaerts et al., 2006). Deze is dus gemiddeld tot hoog (Haerens et al., 2006). Er kan dus algemeen besloten worden dat de FPAQ een betrouwbaar en valide instrument is (Philippaerts et al., 2006).

3.2 Lichaamsmetingen Het lichaamsgewicht van de proefpersonen werd gemeten met een weegschaal, namelijk met de SECA 813 Robusta. Deze weegschaal meet tot op 0,1 cm nauwkeurig. Aan de proefpersonen werd gevraagd dat zij hun schoenen uitdeden en dat zij slechts met één kledinglaag op de weegschaal stonden. De lengte werd gemeten met een lengtemeter, namelijk de SECA 214. Deze meet tot op 0,1 cm nauwkeurig. De proefpersonen werden gemeten zonder schoenen aan. De lendenomtrek werd gemeten met een lintmeter, namelijk de SECA 200. Deze meet tot op 0,1 cm nauwkeurig. De lendenomtrek van de proefpersonen werd gemeten ter hoogte van de navel, met één kledinglaag aan.

31

4. Statistische analyses De data werd op zo‟n wijze geselecteerd dat enkel studenten die zowel aan de premeting als aan de follow-upmeting deelnamen in één bestand samengenomen werden. De variabelen die nodig waren voor de analyses werden gehercodeerd. Vóór de analyses werd de data eerst gecheckt door het laten lopen van frequenties. Indien er gegevens niet correct waren of ontbraken werden deze gedefinieerd als missing values. De missing values werden vervolgens gehercodeerd naar nul en indien de waarden de vooropgestelde limiet overschreden werden deze afgetopt naar de limiet. Deze outliers werden gecheckt door middel van boxplots en aan de hand van frequenties. De voedingsmiddelen werden gehercodeerd zodat men het aantal dagen per week dat men een bepaald voedingsmiddel consumeert, bekwam. Vervolgens werden de voedingsmiddelen gegroepeerd en opgeteld. In totaal waren er zes groepen, namelijk fruit en groenten, zetmeelhoudende producten, melkproducten, water, ongezonde zaken en vis. Wit brood, bruin brood en ontbijtgranen werden samengenomen tot één groep: “de zetmeelhoudende producten”. Magere of halfvolle melk, volle melk, kaas en overige melkproducten werden gegroepeerd in “de melkproducten”. Snoep of chocolade, cola of andere gezoete frisdrank met suiker, cola-light of andere dieetdranken, chips en frieten tenslotte behoorden tot de groep “ongezonde zaken”. De variabelen omtrent fysieke activiteit werden gehercodeerd zodat elke schaal uitgedrukt werd in minuten per week. Vervolgens werden verschillende indexen berekend door middel van het optellen van de schalen. De sportindex voor de premeting bestond uit de som van het aantal uren les lichamelijke opvoeding op school, het aantal minuten fysieke activiteit op school en de fysieke activiteit in de vrije tijd. Actief transport bestond uit de som van het actief transport naar school en het actief transport in de vrije tijd. De totale fysieke activiteitsgraad voor de premeting was de som van de sportindex en het actief transport. Bij de berekening van fysieke activiteit tijdens de follow-upmeting bestond de sportindex uit fysieke activiteit in de vrije tijd en fysieke activiteit als deel van de opleiding. Actief transport bestond uit transport in de vrije tijd. De totale fysieke activiteitsgraad bestond tenslotte opnieuw uit de som van beide indexen. Voor zowel de premeting als de follow-upmeting werd de totale fysieke activiteitsgraad vermenigvuldigd met 0,80 om overrapportering te voorkomen. De data werd geanalyseerd met behulp van het programma PASW Statistics 18.

32

De antropometrische gegevens werden verkregen aan de hand van frequenties. Bij de eerste onderzoeksvraag (verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in lichaamsafmetingen bij de overgang naar het hoger onderwijs) werden eerst en vooral de gemiddeldes van de lendenomtrek, gewicht, BMI en lichaamslengte nagegaan, apart voor jongens en meisjes. BMI werd berekend door het lichaamsgewicht te delen door de lichaamslengte in het kwadraat. Gezien de lichaamslengte niet opnieuw gemeten werd tijdens de follow-upmeting, werd zowel voor de berekening van de BMI tijdens de pretest als voor de berekening van de BMI tijdens de follow-uptest gewerkt met de lichaamslengte die verkregen werd vanuit de pretest. Vervolgens werd de evolutie van het gewicht, de lendenomtrek en de BMI nagegaan aan de hand van Repeated Measures MANOVA, eveneens apart voor jongens en meisjes. Bij een significant interactie-effect werd de plot geïnterpreteerd. Aan de hand van een split file Repeated Measures ANOVA werd gekeken of de verkregen stijging en/of daling significant was. Voor de tweede onderzoeksvraag (verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in fysieke activiteit bij de overgang naar het hoger onderwijs) werd eerst en vooral gekeken naar het aantal studenten, uitgedrukt in percentages, die de norm omtrent fysieke activiteit behalen. Aan de hand van een chi-kwadraat werd er gekeken of er een groter percentage aan de norm voldeed van de premeting naar de followupmeting. Vervolgens werd opnieuw een Repeated Measures MANOVA uitgevoerd om de evolutie na te gaan. Bij significante hoofdeffecten van de woonsituatie werd een subanalyse uitgevoerd. Bij de derde onderzoeksvraag (verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in voedingsgewoontes bij de overgang naar het hoger onderwijs) werd eerst gekeken naar de frequenties met betrekking tot voeding. Vervolgens werd via een chi-kwadraat gekeken of er een kleiner/groter aantal studenten een regelmatige of onregelmatige inname had van het secundair naar het hoger onderwijs. De onderzoeksvraag zelf werd eveneens onderzocht aan de hand van Repeated Measures MANOVA. Bij significante interactie-effecten werd de plot geïnterpreteerd en werd er nagegaan of de daling en/of stijging significant was voor een bepaalde groep. De significantiedrempel van p<0.05 werd gehanteerd om de statistische significantie aan te duiden. Bij een p-waarde tussen 0.10 en 0.05 werd er gesproken van een trend tot significantie.

33

RESULTATEN 1. Demografische gegevens Bij de follow-upmeting zat 70,1% van de respondenten op kot in Gent, 24,4% was thuiswonend buiten Gent en 5,5% was thuiswonend in Gent (zie tabel 3). Tabel 3: Woonsituatie tijdens follow-upmeting

Variabele

%

Op kot in Gent

70,1%

Thuiswonend buiten Gent

24,4%

Thuiswonend in Gent

5,5%

2. Lichaamsmetingen 2.1 Gemiddeldes van lichaamslengte, gewicht en lendenomtrek De gemiddelde lichaamslengte tijdens de premeting bij jongens bedroeg 179,92 cm (±7,04), bij meisjes bedroeg dit 167,59 cm (±5,99). De lichaamslengte werd bij de follow-upmeting niet opnieuw gemeten. Het gemiddelde gewicht bij jongens tijdens de premeting bedroeg 68,46 kg (±8,43), tijdens de follow-upmeting bedroeg dit 72,46 kg (±10,00). Zij kwamen dus Meisjes hadden een gemiddeld gewicht van 59,70 kg (±7,32) tijdens de premeting en wogen gemiddeld 61,56 kg (±8,06) tijdens de follow-upmeting. De gemiddelde toename in gewicht voor jongens en meisjes samen bedroeg 2,7 kg. Jongens hadden tijdens de premeting een gemiddelde lendenomtrek van 76,88 cm (±6,87), tijdens de follow-upmeting bedroeg dit 78,66 cm (±7,60). Bij meisjes bedroeg dit 72,73 cm (±8,21) tijdens de premeting en 72,26 cm (±5,50) tijdens de followupmeting. Het gemiddelde BMI bij jongens tijdens de premeting bedroeg 21,15 kg/m2 (±2,47). Tijdens de follow-upmeting bedroeg dit 22,45 kg/m2 (±2,94). Voor meisjes was dit bij de premeting en follow-upmeting respectievelijk 21,26 kg/m2 (±2,40) en 21,96 kg/m2 (±2,56) (zie tabel 4).

34

Tabel 4: Antropometrische gegevens

Variabele

Lichaamslengte

PRETEST

FOLLOW-

PRETEST

FOLLOW-UP

jongens

UP jongens

meisjes

meisjes

(gemiddelde)

(gemiddelde)

(gemiddelde)

(gemiddelde)

179,92 ±7,04

167,59 ±5,99

(cm) Gewicht (kg)

68,46 ±8,43

72,46 ±10,00

59,70 ±7,32

61,56 ±8,06

Lendenomtrek

76,88 ±6,87

78,66 ±7,60

72,73 ±8,21

72,26 ±5,50

21,15 ±2,47

22,45 ±2,94

21,26 ±2,40

21,96 ±2,56

(cm)

BMI (kg/m2 )

35

2.2 Verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in lichaamsafmetingen bij de overgang naar het hoger onderwijs Deze onderzoeksvraag ging na of er een verschil was in gewicht, BMI en lendenomtrek tussen kotstudenten en thuisstudenten doorheen de tijd (zie tabel 5 en 6). Allereerst werd het interactie-effect bekeken. Zowel bij de analyse van jongens als bij de analyse van meisjes was dit niet significant voor de variabelen gewicht en BMI. Dit wil zeggen dat de evolutie in lichaamsgewicht en BMI niet afhankelijk was van het feit of men op kot of thuis verblijft. Enkel voor de variabele lendenomtrek was er een significant interactie-effect (p=0,002) bij meisjes. De evolutie in lendenomtrek bij meisjes was dus afhankelijk van het feit of men op kot of thuis studeert. Indien er naar de grafiek (figuur 5) gekeken wordt, kan men afleiden dat er een daling is in lendenomtrek voor studentes die ervoor kiezen om thuis te studeren. Via subanalyses werd gevonden dat deze daling significant was (F=7,3; p=0,01) en van 75,36 cm overging naar 72,45 cm tijdens de follow-upmeting. Bij studentes die ervoor kiezen om op kot te gaan, werd er geen significante stijging (F=0,78; p=0,38) gevonden. De lendenomtrek bleef dus gelijk overheen de tijd.

Pre

Follow-up

Figuur 5: Interactie-effect lendenomtrek meisjes Vervolgens werd het tijdseffect bekeken. Dit hoofdeffect gaat na of er een evolutie is van het lichaamsgewicht doorheen de tijd. Dit bleek significant voor zowel jongens als meisjes voor de variabelen gewicht (p<0,001), BMI (p<0,001) en lendenomtrek (p=0,01 voor jongens). Jongens en meisjes hadden een significant hoger lichaamsgewicht en BMI gedurende de follow-up. Jongens kwamen gemiddeld 4,23 kg bij in gewicht en 1,31 kg/m2 bij in BMI en meisjes kwamen 1,93 kg bij in gewicht en 0,67 kg/m2 bij in

36

BMI tijdens de overgang naar het hoger onderwijs. Wat lendenomtrek betreft, was er een stijging te zien voor jongens van 1,88 cm tijdens de follow-up. Het hoofdeffect van de woonsituatie ten slotte geeft aan of er een verschil is tussen kotstudenten en thuisstudenten, los van de evolutie in tijd. Het hoofdeffect van de woonsituatie was niet significant voor gewicht bij zowel jongens als meisjes. Er was dus geen significant verschil tussen studenten die kiezen om op kot te gaan en studenten die kiezen om thuis te blijven wat het lichaamsgewicht betreft. Wat BMI betreft, werd er een significant verschil (p=0,02) gevonden voor jongens maar niet voor meisjes. Het gemiddeld BMI bij jongens lag hoger voor studenten die kiezen om thuis te studeren (23,44 kg/m2) dan voor studenten die kiezen om op kot te gaan (22,07 kg/m2). Voor lendenomtrek tenslotte, werd een trend tot significantie gevonden voor meisjes (p=0,05) maar niet voor jongens. De lendenomtrek lag hoger voor meisjes die kiezen om thuis te studeren (72,45 cm) dan voor studentes die kiezen om op kot te gaan (72,19 cm).

37

Tabel 5: Verschil bij jongens in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in gewicht bij de overgang naar het hoger onderwijs

Variabele

Gemiddelde ±SD PRE Thuis

70,81 ±10,37 2 22,25 BMI (kg/m ) ±3,27 Lendenomtrek 78,66 ±8,60 (cm) Gewicht (kg)

Hoofdeffect

FOLLOW-UP

Kot

Totaal

Thuis

Kot

Totaal

67,50 ±7,48 20,71 ±1,92 76,16 ±6,00

68,50 ±8,54 21,17 ±2,49 76,92 ±6,93

74,60 ±12,27 23,44 ±3,95 80,45 ±9,84

71,93 ±8,70 22,07 ±2,33 78,08 ±6,43

72,73 ±9,92 22,48 ±2,96 78,80 ±7,64

Tijd

Interactie-effect

Woonsituatie

F

p

Tijd x woonsituatie F p

F

p

87,131*** <0,001

1,88

0,17

0,53

0,47

88,21***

<0,001

5,32*

0,02

0,36

0,55

7,08*

0,01

2,69

0,10

0,01

0,93

Tabel 6: Verschil bij meisjes in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in gewicht bij de overgang naar het hoger onderwijs

Variabele

Gemiddelde ±SD PRE Thuis

60,07 ±7,83 2 21,41 BMI (kg/m ) ±2,82 Lendenomtrek 75,36 ±8,93 (cm) Gewicht (kg)

1

Hoofdeffect

FOLLOW-UP

Kot

Totaal

Thuis

Kot

Totaal

59,60 ±7,17 21,21 ±2,23 71,74 ±7,71

59,73 ±7,35 21,27 ±2,41 72,79 ±8,23

61,88 ±8,28 22,03 ±2,70 72,45 ±5,53

61,56 ±7,97 21,91 ±2,49 72,19 ±5,56

61,66 ±8,04 21,94 ±2,55 72,27 ±5,54

***p<0,001; **p<0,01; *p<0,05

Tijd F

Interactie-effect

Woonsituatie p

F

p

Tijd x woonsituatie F p

36,18*** <0,001

0,11

0,75

0,06

0,81

33,96*** <0,001

0,18

0,67

0,12

0,73

5,33*

3,88

0,05

10,04**

0,002

0,02

38

3. Fysieke activiteit 3.1 Norm fysieke activiteit Indien er gekeken wordt naar het aantal studenten die de norm van intens fysieke activiteit behalen (3 x per week gedurende minstens 20 minuten ononderbroken intens fysiek actief zijn), kunnen volgende zaken geconcludeerd worden (zie tabel 7). 39,2% behaalde de norm voor intens fysieke activiteit op de pretest. Bij de follow-up behaalde slechts 25,8% de norm. De chi2 -waarde (32,05) was significant (p<0,001). Een lager percentage behaalde de norm op de follow-upmeting in vergelijking met de premeting. De norm voor matige fysieke activiteit, deze houdt in dat men minstens 60 minuten per dag matige fysieke activiteit doet, werd door 2,7% van de studenten behaald tijdens de pretest. Tijdens de follow-up bedroeg dit 2,1%. De chi2 -waarde (4,44) bleek ook hier significant (p=0,04) te zijn. Ook hier behaalde een lager percentage de norm op de follow-upmeting in vergelijking met de premeting. De norm voor matige fysieke activiteit, waarbij er minstens 30 minuten matige fysieke activiteit wordt uitgevoerd per dag, werd door 18,2% behaald tijdens de pretest en door 14,1% tijdens de follow-up. Er was een trend tot significantie (p=0,05) voor de chi2 -waarde (3,92). Tabel 7: Het halen van de norm van fysieke activiteit

PRE (%)

FOLLOW-UP

Chi2-waarde

p

(%) Intens fysieke

39,2%

25,8%

32,05***

<0,001

2,7%

2,1%

4,44*

0,04

18,2%

14,1%

3,92

0,05

activiteit (minstens 20 minuten) Matige fysieke activiteit (minstens 60 minuten/dag) Matige fysieke activiteit (minstens 30 minuten/dag)

39

3.2 Verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in fysieke activiteit bij de overgang naar het hoger onderwijs Deze onderzoeksvraag ging na of er een verschil was in fysieke activiteit tussen kotstudenten en thuisstudenten doorheen de tijd (zie tabel 8). Allereerst werd gekeken naar het interactie-effect van de drie variabelen van fysieke activiteit. Uit de resultaten bleek dat er geen significante interactie-effecten waren. Dit wil zeggen dat de evolutie van fysieke activiteit niet afhankelijk was van het feit of men thuis studeert of op kot verblijft. Vervolgens werd naar het tijdseffect gekeken. Dit gaat na of er een verschil is tussen de premeting en de follow-upmeting in fysieke activiteit. Het tijdseffect was significant voor sportindex (p<0,001), actief transport (p<0,001) en totale fysieke activiteitsgraad (p<0,001). Indien er naar de gemiddelden gekeken wordt, kan geconcludeerd worden dat het aantal minuten per week in het hoger onderwijs daalde voor zowel de sportindex (-86,87 min/week) als voor actief transport (-89,16 min/week). De totale fysieke activiteitsgraad kende echter de grootste daling (-140,83 min/week). Hieruit kan geconcludeerd worden dat studenten minder fysiek actief zijn in het hoger onderwijs, ongeacht of men op kot of thuis studeert. Tenslotte werd het hoofdeffect van de woonsituatie bekeken. Dit hoofdeffect geeft aan of er een verschil is tussen kotstudenten en thuisstudenten, los van de evolutie in tijd. Uit de resultaten bleek dat de sportindex (p=0,004) significant was, terwijl een trend tot significantie gevonden werd bij de totale fysieke activiteitsgraad (p=0,08). De gemiddeldes voor de sportindex voor studenten die thuis verbleven (275,29), lagen hoger dan deze voor studenten die op kot bleven (167,65). De gemiddeldes voor de totale fysieke activiteitsgraad lagen tevens hoger voor thuisstudenten (381,24) dan voor kotstudenten (311,49). Thuisstudenten zijn dus meer fysiek actief dan kotstudenten. Er werd geen significant verschil gevonden tussen kot- en thuisstudenten wat actief transport betreft. Via subanalyses werd een significant verschil gevonden op de pretest tussen de studenten die kiezen om op kot te gaan en studenten die thuis blijven voor de variabele sportindex (t=2,17; p=0,03). Het gemiddelde voor studenten die kiezen om thuis te studeren (333,57) lag hoger dan voor studenten die kiezen om op kot te gaan (266,72). Voor totale fysieke activiteitsgraad werd geen significant verschil (t=0,84;

40

p=0,41) gevonden voor de pretest. Studenten die kiezen om thuis te blijven, zijn dus ook meer fysiek actief op de pretest wat de sportindex betreft.

41

Tabel 8: Verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in fysieke activiteit bij de overgang naar het hoger onderwijs

Variabele

Gemiddelde ±SD

Hoofdeffect

Interactieeffect

PRE

FOLLOW-UP

Tijd

Woonsituatie

Tijd x woonsituatie

Thuis

Kot

Thuis

Kot

333,57

266,72

286,70

275,29

167,65

199,83

±257,04

±197,69

±218,84

±339,53

±331,89

±337,24

Actief

283,31

313,91

304,76

201,26

221,72

215,60

transport

±207,97

±199,54

±202,22

±139,88

±124,97

±129,70

Totale FA

493,51

464,50

473,17

381,24

311,49

332,34

graad

±280,21

±248,54

±258,27

±288,53

±287,55

±289,12

Sportindex

Totaal

Totaal

F

p

F

14,75***

<0,001

8,63**

37,84***

<0,001

39,48***

< 0,001

p

F

p

0,004

0,99

0,32

2,40

0,12

0,13

0,72

3,12

0,08

0,93

0,34

42

4. Voeding 4.1 Frequenties met betrekking tot voeding Tabel 9 geeft een overzicht van de frequenties gedurende de premeting en de followupmeting voor de inname van fruit, groenten, bruin brood, water, vis, magere of halfvolle melk en kaas. Een onregelmatige inname wordt gedefinieerd als het nooit tot maximum drie keer per week eten van de desbetreffende voedingssoort. Een regelmatige inname wordt gezien als het vijf tot meer dan zeven keer per week eten van de desbetreffende voedingssoort. Voor alle voedingssoorten werd een significante chi 2 waarde gevonden (p<0,001). Voor fruit, groenten, bruin brood, magere of halfvolle melk en kaas kende een groter percentage een regelmatige inname op de premeting in vergelijking met de follow-upmeting. Water en vis kenden daarentegen een groter percentage met een regelmatige inname op de follow-upmeting in vergelijking met de premeting. Deze voedingssoorten worden nu meer in detail besproken. Wat de fruitinname betreft, had 40,2% een onregelmatige inname tijdens het secundair onderwijs, terwijl dit 53,6% bedroeg tijdens het hoger onderwijs. 59,8% had een regelmatige inname gedurende het secundair onderwijs en 46,4% had dit tijdens het hoger onderwijs. Van de studenten van het secundair onderwijs behaalde 93,1% een regelmatige groenteinname, dit daalde naar 87,6% bij de overgang naar het hoger onderwijs. Het aantal studenten met een onregelmatige inname steeg van 6,9% naar 12,4% bij de overgang. 0,3% van de studenten in het hoger onderwijs at niet dagelijks groenten. Het aantal studenten met een onregelmatige inname van bruin brood tijdens de premeting steeg van 34,7% naar 48,5% tijdens de follow-up. Het aantal studenten met een regelmatige inname daalde van 65,3% naar 51,5%. Wat de waterinname betreft, had 6,9% van de studenten tijdens het secundair onderwijs een onregelmatige waterinname, dit daalde naar 4,5% in het hoger onderwijs. 93,1% had een regelmatige waterinname tijdens het secundair onderwijs. In het hoger onderwijs bedroeg dit 95,5%. 84,2% van de studenten kenden een onregelmatige inname van vis in het secundair onderwijs, dit bedroeg 82,5% in het hoger onderwijs. Het aantal studenten met een regelmatige inname in het secundair en hoger onderwijs bedroeg respectievelijk 15,8% en 17,5%.

43

41,2% van de studenten in het secundair kenden een onregelmatige melkinname, terwijl dit 45,4% bedroeg tijdens het hoger onderwijs. Het aantal studenten met een regelmatige inname daalde van 58,5% in het secundair onderwijs naar 53,6% in het hoger onderwijs. Het aantal studenten met een onregelmatige inname van kaas steeg van 62,5% naar 72,5%. Het aantal studenten met een regelmatige inname daalde van 37,5% tijdens de premeting naar 27,5% tijdens de follow-upmeting.

44

Tabel 9: Frequenties met betrekking tot voeding

Voedingssoort Fruit

Groenten

Bruin brood

Water

Vis

Magere of halfvolle melk

Kaas

PRE (%) 40,2%

FOLLOW-UP Chi2p (%) waarde 53,6% 56,23*** <0,001

Regelmatige inname

59,8%

46,4%

Onregelmatige inname

6,9%

12,4%

Regelmatige inname

93,1%

87,6%

Onregelmatige inname

34,7%

48,5%

Regelmatige inname

65,3%

51,5%

Onregelmatige inname

6,9%

4,5%

Regelmatige inname

93,1%

95,5%

Onregelmatige inname

84,2%

82,5%

Regelmatige inname

15,8%

17,5%

Onregelmatige inname

41,2%

46,4%

Regelmatige inname

58,8%

53,6%

Onregelmatige inname

62,5%

72,5%

Regelmatige inname

37,5%

27,5%

Inname Onregelmatige inname

54,87*** <0,001

58,58*** <0,001

12,14*** <0,001

21,37*** <0,001

63,35*** <0,001

53,78*** <0,001

45

4.2 Verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in voedingsgewoontes bij de overgang naar het hoger onderwijs Deze onderzoeksvraag ging na of er een verschil was in voedingsgewoontes tussen kotstudenten en thuisstudenten doorheen de tijd (zie tabel 10). Allereerst werd het interactie-effect bekeken. Het interactie-effect was significant voor de groepen fruit en groenten (p=0,02) en melkproducten (p=0,01). De evolutie van de consumptie van fruit en groenten en melkproducten verschilde dus significant naargelang men op kot verblijft of thuis woont. Indien er naar de grafiek (figuur 6) gekeken wordt, kan men afleiden dat kotstudenten een sterkere daling kenden qua consumptie van fruit en groenten tussen de premeting en de follow-upmeting in vergelijking met thuisstudenten. Bij kotstudenten varieerde de consumptie van fruit en groenten van 11,21 keren per week op de premeting naar 9,77 op de follow-upmeting, bij thuisstudenten varieerde dit respectievelijk van 11,44 keren per week naar 10,90. Via subanalyses werd gevonden dat de daling significant was (F=43,29; p<0,001) voor kotstudenten en er een trend tot significantie (F=3,38; p=0,07) werd gevonden voor thuisstudenten.

Pre

Follow-up

Figuur 6: Interactie-effect fruit en groenten

Wat melkproducten betreft, was er opnieuw een sterkere daling in consumptie voor kotstudenten tussen de premeting en de follow-upmeting in vergelijking met thuisstudenten (figuur 7). De consumptie van melkproducten varieerde van 12,67 keren per week op de premeting naar 9,87 op de follow-upmeting voor kotstudenten en van 11,45 keren per week naar 10,48 voor thuisstudenten. Ook hier werd de daling

46

significant (F=56,54; p<0,001) bevonden voor kotstudenten en was er een trend tot significantie (F=4,15; p=0,05) voor thuisstudenten. Voor de rest van de voedingsvariabelen werd geen significant verschil gevonden, de evolutie was voor deze variabelen dus niet afhankelijk van de woonsituatie.

Pre

Follow-up

Figuur 7: Interactie-effect melkproducten

Vervolgens werd er gekeken naar het tijdseffect. Hierbij wordt nagegaan of er een evolutie is van voedingsgewoontes doorheen de tijd. Er werd een significant verschil gevonden voor fruit en groenten (p<0,001), zetmeelhoudende producten (p<0,001), melkproducten (p<0,001) en ongezonde zaken (p<0,001). Voor fruit en groenten en melkproducten werd reeds een significant interactie-effect gevonden. Zetmeelhoudende producten kenden een daling bij de overgang van het secundair (9,68) naar het hoger onderwijs (8,40). Ongezonde zaken tenslotte daalden van 10,52 keren per week naar 9,20. Voor vis en water werden geen significante veranderingen waargenomen tijdens de overgang naar het hoger onderwijs. Het hoofdeffect van de woonsituatie tenslotte, gaat het verschil na tussen studenten die kiezen om op kot te gaan en studenten die kiezen om thuis te blijven onafhankelijk van de evolutie in tijd. Hierbij was er een trend tot significantie voor fruit en groenten (p=0,05). Studenten die kiezen om thuis te blijven, aten meer fruit en groenten (10,90) dan studenten die kiezen om op kot te gaan (9,77). Er werd een significant verschil gevonden voor zetmeelhoudende producten (p=0,04). Ook hier aten studenten die thuis wonen (8,76) meer zetmeelhoudende producten dan studenten die op kot verblijven

47

(8,25). Voor de andere voedingsvariabelen werd geen significant verschil gevonden tussen kot- en thuisstudenten.

48

Tabel 10: Verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in voedingsgewoontes bij de overgang naar het hoger onderwijs

Variabele

Gemiddelde ±SD

PRE Thuis

Kot

Hoofdeffect

FOLLOW-UP Totaal

Thuis

Kot

Tijd Totaal

F

Interactie-effect

Woonsituatie p

F

p

Tijd x woonsituatie F

p

Fruit en groenten

11,44 ±3,14

11,21 ±2,85

11,27 ±2,93

10,90 ±3,42

9,77 ±3,23

10,11 ±3,32

26,30*** <0,001

3,74

0,05

5,37*

0,02

Zetmeelhoudende producten

10,33 ±3,44

9,40 ±3,39

9,68 ±3,42

8,76 ±3,15

8,25 ±3,25

8,40 ±3,22

31,80*** <0,001

4,33*

0,04

0,76

0,38

Melkproducten

11,45 ±5,67

12,67 ±5,21

12,30 ±5,37

10,48 ±5,37

9,87 ±4,90

10,05 ±5,04

33,66*** <0,001

0,27

0,60

7,98*

0,01

Water

6,60 ±1,31

6,45 ±1,65

6,49 ±1,56

6,76 ±0,96

6,63 ±1,19

6,67 ±1,12

2,64

0,97

0,33

0,01

0,92

Ongezonde zaken

10,52 ±5,40

10,51 ±5,05

10,52 ±5,14

9,44 ±5,50

9,09 ±5,01

9,20 ±5,16

16,07*** <0,001

0,09

0,77

0,30

0,59

Vis

0,99 ±1,13

1,05 ±1,20

1,03 ±1,18

1,09 ±1,07

0,97 ±1,15

1,01 ±1,13

0,01

0,05

0,82

1,19

0,28

0,11

0,91

49

DISCUSSIE Het

doel

van

deze

studie

was

om

veranderingen

in

fysieke

activiteit,

voedingsgewoontes en lichaamsgewicht bij kotstudenten en thuisstudenten bij de overgang van het laatste jaar secundair onderwijs naar het tweede jaar hoger onderwijs na te gaan. Bij de eerste onderzoeksvraag werd vooreerst nagegaan hoeveel de gemiddelde student bijkwam van het secundair onderwijs naar het tweede jaar hoger onderwijs in gewicht, lendenomtrek en BMI. In de huidige studie kwamen jongens gemiddeld 4,23 kg bij tijdens de overgang naar het hoger onderwijs. Bij meisjes bedroeg dit gewichtsverschil 1,93 kg. Edmonds et al. (2008) vonden een gemiddelde gewichtstoename van 2,4 kg gedurende de eerste zes à zeven maanden bij Canadese studentes. De gemiddelde toename in lichaamsgewicht in de huidige studie, voor jongens en meisjes samen, bedroeg 2,7 kg. Wengreen & Moncur (2009) concludeerden dat studenten in het eerste jaar hoger onderwijs na vier maanden gemiddeld 1,51 kg bijkomen. Het cijfer dat gevonden werd in de huidige studie ligt dus iets hoger. Een mogelijke verklaring hiervoor is het feit dat Wengreen & Moncur (2009) keken naar de gewichtstoename na vier maanden in het eerste jaar hoger onderwijs terwijl de huidige steekproef studenten omvat die in het tweede jaar hoger onderwijs zitten. Edmonds et al. (2008) vonden tevens een toename in buikomtrek van 2,5 cm bij meisjes. In de huidige studie was er echter een daling van lendenomtrek bij meisjes van 0,52 cm. Bij jongens was er wel een stijging in lendenomtrek van 1,88 cm. De stijging in BMI van de premeting naar de follow-upmeting in de huidige studie was groter bij jongens (1,31 kg/m2) dan bij meisjes (0,67 kg/m2). Dit is een ander resultaat dan hetgeen Wengreen & Moncur (2009) vonden. Zij vonden namelijk een grotere toename bij meisjes (0,60 kg/m2) dan bij jongens (0,33 kg/m2). Een mogelijke verklaring kan zijn dat jongens nog groeien na het secundair onderwijs. Dit kon in de huidige studie niet nagegaan worden, gezien de lichaamslengte niet opnieuw gemeten werd voor de follow-upmeting. Bij het nagaan van de invloed van al dan niet op kot zitten op de gewichtstoename ongeacht de tijd, bleek dat de BMI bij jongens in de huidige studie significant hoger lag voor studenten die kiezen om thuis te studeren dan voor studenten die kiezen om op kot

50

te gaan. De gemiddelde lendenomtrek bij meisjes lag tevens hoger voor degene die kiezen om thuis te studeren dan voor degene die kiezen om op kot te gaan. Er werd geen verschil gevonden tussen kot- en thuisstudenten wat het lichaamsgewicht betreft. De evolutie in BMI en lichaamsgewicht in de huidige studie bleken niet afhankelijk te zijn van het al dan niet op kot verblijven. Pliner & Saunders (2007) vonden net dat er een stijging was van de BMI voor studenten die op de campus verbleven. De verklarende oorzaken die aangebracht worden in de studie van Nelson et al. (2009) kunnen een antwoord bieden op voorgaande resultaten. Campusblijvers in de V.S. vonden dat de aangeboden buffetvorm slechte voedingsgewoontes beïnvloedde en overconsumptie aanmoedigde. In de huidige studie hebben we te maken met kotstudenten. Indien zij eten in studentenrestaurants kunnen zij kiezen uit gezonde en evenwichtige voeding. Vervolgens werd er gekeken naar de mate van fysieke activiteit. In de literatuur werd gevonden dat 59,6% van de jongeren (18-24 jaar) de norm van matige fysieke activiteit behaalt (Haskell et al., 2007). In België behaalt 40% van de vrouwen en 69% van de mannen van 15 tot 24 jaar de norm van matige tot intensieve fysieke activiteit. (Demarest et al., 2008). 38% van de bevolking van 15 jaar en ouder besteedt minstens 30 minuten per dag aan matige of intensieve fysieke activiteit, terwijl 26% minstens 60 minuten per dag aan matige of intensieve fysieke activiteit besteedt (Demarest et al., 2007). Deze cijfers liggen beduidend hoger dan deze van de huidige studie. Hierbij behaalde 18,2% tijdens de premeting en 14,1% tijdens de follow-upmeting de norm van matige fysieke activiteit waarbij er minstens 30 minuten per dag fysieke activiteit wordt beoefend. Slechts 2,7% tijdens de premeting en 2,1% tijdens de follow-upmeting behaalde de norm van minstens 60 minuten per dag matige fysieke activiteit. Tot slot behaalde 39,2% de norm van intens fysieke activiteit van minstens 20 minuten tijdens de premeting en 25,8% behaalde deze norm tijdens de follow-upmeting. Dit betekent dat studenten dus meer intens fysiek actief zijn in vergelijking met matige fysieke activiteit. Vervolgens werd de evolutie van fysieke activiteit, afhankelijk van de woonsituatie, nagegaan. Uit de resultaten bleek dat het aantal minuten fysieke activiteit daalde bij de overgang naar het hoger onderwijs voor de variabelen sportindex, actief transport en totale fysieke activiteitsgraad. In de literatuur werd tevens een daling van fysieke

51

activiteit gevonden tijdens de overgang naar het hoger onderwijs. Wengreen & Moncur (2009) stelden vast dat studenten die meer dan 5% van het lichaamsgewicht bijgekomen waren, rapporteerden dat zij minder fysieke activiteit uitvoerden gedurende de eerste drie maanden van het hoger onderwijs in vergelijking met de hoeveelheid fysieke activiteit die uitgevoerd werd op de middelbare school. Daarnaast vonden Butler, Black, Blue & Gretebeck (2004) dat meisjes 5 maanden na de overgang naar het hoger onderwijs een daling kenden op het vlak van totale fysieke activiteit en sportactiviteiten. Een verklaring voor de afname van fysieke activiteit kan liggen in het feit dat studenten in het begin van het hoger onderwijs nogal wat chaos ervaren. Het vergt tijd om routine op te bouwen om naar de lessen te gaan, te studeren, het studeren eventueel te combineren met werken en het combineren van sociale activiteiten met studeren. Deze zaken kunnen ertoe leiden dat de student te kampen krijgt met het maken van een gebrekkige planning die kan bijdragen tot de daling van fysieke activiteit (Buckworth, 2001). Verder bleek uit de huidige studie dat de gemiddeldes voor sportindex en totale fysieke activiteitsgraad hoger lagen voor studenten die kiezen om thuis te blijven in vergelijking met studenten die kiezen om op kot te gaan. In het secundair onderwijs waren studenten die kiezen om thuis te blijven reeds meer fysiek actief. Uit de literatuur bleek dat gebrek aan tijd, stress en het hebben van een druk schema belangrijke oorzaken vormen voor de verminderde fysieke activiteit bij kotstudenten (Nelson et al., 2009). Verder kan het beoefenen van een clubsport ervoor zorgen dat studenten ervoor kiezen om thuis te blijven. Dit kan tevens bijdragen tot de grotere hoeveelheid fysieke activiteit bij thuisstudenten. Tot slot werden de voedingsgewoontes bekeken. De norm kon niet nagegaan worden zoals deze werd voorgesteld volgens de actieve voedingsdriehoek. Wel werd er gekeken of er een kleiner/groter aantal studenten een regelmatige of onregelmatige inname had van het secundair naar het hoger onderwijs voor de voedingsmiddelen die besproken werden binnen de actieve voedingsdriehoek. Een onregelmatige inname werd gedefinieerd als het nooit tot maximum drie keer per week eten van de desbetreffende voedingssoort. Een regelmatige inname werd gezien als het vijf tot meer dan zeven keer per week eten van de desbetreffende voedingssoort. Voor fruit, groenten, bruin brood, melk en kaas kende een groter percentage een regelmatige inname op de premeting in vergelijking met de follow-upmeting. Water en vis kenden daarentegen een groter

52

percentage met een regelmatige inname op de follow-upmeting in vergelijking met de premeting. Paulus et al. (2001) vonden dat 59% van de adolescenten dagelijks geen groenten at, terwijl 17% minder dan één keer per week groenten at. Tijdens de followupmeting van de huidige studie at 0,3% niet dagelijks groenten. Verder had 12,4% van de studenten een onregelmatige inname terwijl 87,6% een regelmatige inname kende. De onderzochte steekproef deed het dus opmerkelijk beter dan degene in de studie van Paulus et al. (2001). Wat de fruitinname betreft in de studie van Paulus et al. (2001), at 54% van de steekproef tenminste één stuk fruit per dag en 10% at minder dan één maal per week fruit. In de huidige studie at 53,6% van de studenten nooit tot drie keer per week fruit en 46,4% at vijf tot meer dan zeven keer per week fruit tijdens de follow-up. Hier deed de onderzochte populatie het slechter in vergelijking met de studie van Paulus et al. (2001). 53,6% van de onderzochte studenten in de huidige studie had een regelmatige inname van melk tijdens de follow-up. Dit ligt dicht bij het percentage dat Paulus et al. (2001) vonden, namelijk 56,3%. Vis kende voor 17,5% van de studenten in de huidige studie een regelmatige inname tijdens de follow-up. Paulus et al. (2001) vonden in hun studie dat vis wekelijks door 32,2% geconsumeerd werd. Hoewel er dus een stijging was voor visinname, lag deze nog steeds lager dan hetgeen door Paulus et al. (2001) werd vastgesteld. Een mogelijke verklaring voor de verschillen in inname van de voedingssoorten kan zijn door de andere FFQ die afgenomen werd in de studie van Paulus et al. (2001) in vergelijking met de FFQ van de huidige studie. Vervolgens werd nagegaan of de evolutie anders is naargelang men thuis of op kot verblijft. Enkel voor fruit en groenten en melkproducten verschilde de evolutie significant naargelang men op kot of thuis verblijft. Er werd een significante daling gevonden qua consumptie van fruit en groenten en melkproducten voor kotstudenten van de premeting naar de follow-upmeting en een trend tot significantie voor de daling van thuisstudenten van de premeting naar de follow-upmeting. Papadaki et al. (2007) vonden tevens een daling voor de inname van fruit en groenten bij studenten die niet meer thuis woonden. Daarnaast kenden ook ongezonde zaken en zetmeelhoudende producten in de huidige studie een daling in het hoger onderwijs, ongeacht of men op kot of thuis verbleef. Tot slot aten studenten die kiezen om thuis te blijven meer fruit en groenten en zetmeelhoudende producten.

53

Kotstudenten aten dus minder fruit en groenten en melkproducten maar zij aten niet meer ongezonde zaken in vergelijking met thuisstudenten. Integendeel, ongezonde zaken kenden een daling naar het hoger onderwijs toe. Hierdoor zou de gewichtstoename eerder te wijten kunnen zijn aan de daling van fysieke activiteit dan aan het gewijzigde voedingspatroon. Butler et al. (2004) wezen tevens op een daling in energie-inname van 378,78 kcal/dag na de overgang, waardoor de gewichtstoename vooral te wijten zou zijn aan de daling van fysieke activiteit. Ook Edmonds et al. (2008) vonden geen stijging in energie-inname bij de overgang en zagen de daling van matige fysieke activiteit als voornaamste predictor voor het finale gewicht.

 Sterktes en zwaktes van het onderzoek Elk onderzoek heeft zijn sterktes en zwaktes. Een sterkte van dit onderzoek was dat het deel uitmaakt van een longitudinaal onderzoek, waarbij twee jaar aan één stuk dezelfde proefpersonen werden gevolgd. Het grote voordeel van een longitudinaal onderzoek is de mogelijkheid om een oorzaakgevolg relatie na te gaan. Een andere sterkte van deze studie is het feit dat dit het eerste Belgisch onderzoek is omtrent de evolutie van gewicht, fysieke activiteit en voedingsgewoontes bij kotstudenten en thuisstudenten bij de overgang naar het hoger onderwijs. Een zwakte van dit onderzoek was dat er slechts een klein aantal studenten zijn komen opdagen bij de follow-upmeting. De response rate bedroeg 20,42%. Een verklaring hiervoor kan liggen in het feit dat studenten zelf initiatief moesten ondernemen om aanwezig te zijn op de follow-upmeting. Er werd getracht om de response rate te verhogen door een beloning toe te kennen bij deelname. Verder kan er sprake zijn van een overrepresentatie van personen die fysiek actief zijn, een normaal voedingspatroon en een normaal lichaamsgewicht hebben, gezien de drempel om deel te nemen aan de follow-upmeting mogelijks hoger ligt voor personen die weinig fysiek actief zijn, een ongezond voedingspatroon hebben en zichzelf zwaarder achten dan het gemiddelde.

 Aanbevelingen Er kunnen enkele suggesties geformuleerd worden voor verder onderzoek. Ten eerste zou een meer representatieve steekproef leiden tot meer correcte resultaten. Uit drop-

54

outanalyses zou kunnen blijken dat de steekproef te select was. Verder zou deze steekproef verspreid moeten zijn over heel België zodat de resultaten gegeneraliseerd kunnen worden. Tot slot kan men ervoor kiezen om de meetmomenten op een andere wijze te laten doorgaan om hierdoor de response rate te verhogen. Zo kunnen de onderzoekers zelf langsgaan bij kot- en thuisstudenten die de motivatie niet vinden om naar een meetmoment te komen. Daarnaast kunnen ook de bestaande meetmomenten aanwezig blijven. Om het aantal studenten die de norm van fysieke activiteit behalen, te vergroten kan er geopteerd worden voor het uitdelen van een stappenteller aan studenten. Hierbij dient dan ook de nodige aandacht besteed te worden aan de voorlichting die hiermee gepaard gaat. Zo moet er uitleg volgen omtrent het nut en het juiste gebruik van de stappenteller. De keuze voor de stappenteller volgt uit het feit dat het gebruik ervan laagdrempelig is. Hoewel het met de voedingsgewoontes tamelijk goed gesteld is bij deze steekproef, blijft het verder belangrijk om het belang van gezonde voeding toe te lichten.

 Algemeen besluit Dit onderzoek toonde aan dat de overgang naar het tweede jaar hoger onderwijs gepaard gaat met een gewichtsstijging. Deze toename is mogelijks te wijten aan de verminderde fysieke activiteitsgraad, gezien er een daling te zien was van ongezonde zaken, en dus van energie-inname, van het secundair onderwijs naar het hoger onderwijs. Dit werd tevens gestaafd vanuit de literatuur. Er was geen verschil tussen kotstudenten en thuisstudenten in gewichtstoename. Wat het onderscheid tussen kot- en thuisstudenten betreft, kan gesteld worden dat thuisstudenten meer fysiek actief zijn dan kotstudenten. Reeds op de pretest waren thuisstudenten meer fysiek actief. Thuisstudenten aten tevens meer fruit en groenten en zetmeelhoudende producten in vergelijking met kotstudenten. Met deze studie werd getracht een beeld te schetsen omtrent de invloed van de overgang naar het hoger onderwijs op de voedingsgewoontes en fysieke activiteit. Verder onderzoek is echter aangewezen om nog meer sluitende conclusies te kunnen trekken.

55

REFERENTIELIJST Backman, D.R., Haddad, E.H., Lee, J.W., Johnston, P.K., Hodgkin, G.E. (2002). Psychosocial predictors of healthful dietary behavior in adolescents. Journal of Nutrition Education & Behavior, 34 (4), 184-194. Bauman, A., Smith, B., Stroker, L., Bellew, B. & Booth, M. (1999). Geographical influences upon physical activity participation: evidence of a „coastal effect‟. Australian and New Zealand Journal of Public Health, 2, 322-324. Borms, J., Rzewnicki, R. & De Bourdeaudhuij, I. (2001). Interventiestrategieën op individueel

en

maatschappelijk

vlak.

Vlaams

Tijdschrift

voor

Sportgeneeskunde & - Wetenschappen, speciale uitgave, 89-102. Bouchard, C., Malina, R. M., & Pérusse, L. (1997). Genetics of fitness and physical performance. Champaign, IL: Human Kinetics. Brown, C. (2008). The information trail of the freshman 15 - a systematic review of a health myth within the research and popular literature. Health information and Libraries Journal, 25, 1-12. Buckworth, J. (2001). Exercise Adherence in College Students: Issues and Preliminary Results. Quest, 53, 335-345. 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. American Journal of Health Behavior, 28, 24-32. Butrum, R.R., Clifford, C.K., Lanza, E. (1988). NCI dietary guidelines: rationale. American Journal of Clinical Nutrition, 48 (3), 888-895. Caspersen, C.J., Powell, K.E., & Christenson, G.M. (1985). Physical activity, exercise and physical fitness: definitions and distinctions for health related research. Public Health Reports, 100, 126-131. Cavill, N., Kahlmeier, S., Racioppi, S. (2006). Physical activity and health in Europe: evidence for action. Copenhagen: WHO.

56

Centers for Disease Control and Prevention. (1996). Guidelines for school health programs to promote lifelong healthy eating. Journal of School Health, 67 (1), 9-26. Cervero, R., Gorham, R. (1995). Commuting in transit versus automobile neighborhoods. Journal of the American Planning Association, 6, 210-225. Colditz, G., Cannuscio, C., Frazier, A. (1997). Physical activity and reduced risk of colon cancer: implications for prevention. Cancer Causes and Control, 8, 649-667. Cutler, G.J., Flood, A., Hannan, P. & Neumark-Sztainer D. (2009). Major patterns of dietary intake in adolescents and their stability over time. Journal of Nutrition, 139 (2), 323-328. De Bourdeaudhuij, I. (2000). Promotie van fysieke activiteit. In Stevens & Van den Broucke (Eds.), Gezondheidspromotie 2001. Tien jaar gezondheidspromotie in Vlaanderen (pp. 173-182). Leuven-Apeldoorn: Garant. Demarest, S., Drieskens, S., Gisle, L., Van der Heyden, J., Tafforeau, J. (2008). Gezondheidsenquête België, 2008. Rapport V – De Gezondheid van de Ouderen.

Opgehaald

14

november,

2010,

van

http://www.wiv-

isp.be/epidemio/epinl/CROSPNL/HISNL/his08nl/r2/3.lichaamsbeweging_r2. pdf Edmonds, M.J., Ferreira, K.J., Nikiforuk, E.A., Finnie, A.K., Leavey, S.H., Duncan, A.M. et al. (2008). Body weight and percent body fat increase during the transition from high school to university in females. Journal of the American Dietetic Association 108, 1033-1037. Forshee, R.A., Storey, M.L. (2006) Demographics, not beverage consumption, is associated with diet quality. International Journal of Food Sciences and Nutrition, 57, 494-511.

57

French, S.A., Jeffery, R.W., Story, M. (2000). Pricing and promotion effects on low-fat vending snack purchases: the CHIPS study. American Journal of Public Health, 91, 112-117. French, S.A., Story, M., Jeffery, R.W. (2001). Environmental influences on eating and physical activity. Annual Review of Public Health, 22, 309-335. Gezondheidsconferentie Voeding en Beweging (2008). Ontwerp van actieplan voeding en

beweging

2008-2015.

Opgehaald

29

maart,

2011,

van

http://gezondheidsconferentie.be/uploadedFiles/subsite02/actieplan_versie_2 2sep08.pdf Granner, M.L., Sargent, R.G., Calderon, K.S., Hussey, J.R., Evans, A.E., Watkins, K.W. (2004). Factors of fruit and vegetable intake by race, gender, and age among young adolescents. Journal of Nutrition, Education and Behaviour, 36 (4), 173-180. 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. Journal of Adolescent Health, 38, 704711. Haerens, L., Deforche, B., Maes, L., Cardon, G., Stevens, V., De Bourdeaudhuij, I. (2006). Evaluation of a 2-year physical activity and healthy eating intervention in middle school children. Health Education Research, 21 (6), 911-921. Haskell, W.L., Lee, I., Pate, R.R., Powell, K.E., Blair, S.N., Franklin, B.A. et al. (2007). Physical activity and public health: updated recommendation for adults from the American College of Sports Medicine and the American Heart Association. Circulation, 116, 1081-1093. Huang, Y., Macera, C.A., Blair, S.N., Brill, P.A., Kohl, H.W., Kronenfeld, J.J. (1998). Physical fitness, physical activity, and functional limitation in adults aged 40 and older. Medicine and Science in Sports and Exercise, 30, 1430-1435.

58

Kahn, J.A., Huang, B., Gillman, M.W., Field, A.E., Austin, B., Colditz, G.A. et al. (2008). Patterns and determinants of physical activity in US adolescents. Journal of Adolescent Health, 42, 369-377. Kennedy, E.T., Ohls, J., Carlson, S., Fleming, K. (1995). The Healthy Eating Index: Design and Applications. Journal of the American Dietetic Association, 95 (10), 1103-1108. Leslie, E., Owen, N., Salmon, J., Bauman, A., Sallis, J.F., Sing, K.L. (1999). Insufficiently active Australian college students: perceived personal, social, and environmental influences. Preventive Medicine, 28, 20-27. Levitsky, D.A., Halbmaier, C.A., Mrdjenovic, G. (2004). The freshman weight gain: a model for the study of the epidemic of obesity. International Journal of Obesity, 28, 1435-1442. Matton, L., Wijndaele, K., Duvigneaud, N., Duquet, W., Philippaerts, R., Thomis, M. et al. (2007). Reliability and validity of the Flemish Physical Activity Computerized Questionnaire in adults. Research Quarterly for Exercise and Sport, 78 (4), 293-306. Matthys, C., De Henauw, S., Devos, C., De Backer, G. (2003). Estimated energy intake, macronutrient intake and meal pattern of Flemish adolescents. European Journal of Clinical Nutrition, 57, 366- 375. Mota, J., Almeida, M., Santos, P., Ribreiro, J.C. (2005). Perceived neighbourhood environments and physical activity in adolescents. Preventive Medicine, 41, 834-836. Murnaghan, D.A., Blanchard, C.M., Rodgers, W.M., LaRosa, J.N., MacQuarrie, C.R., MacLellan, D.L. et al. (2010). Predictors of physical activity, healthy eating and being smoke-free in teens: a theory of planned behaviour approach. Psychology and Health, 25 (8), 925-941.

59

Nelson, M. C., Kocos, R., Lyttle, L. A., Perry, C. L. (2009). Understanding the perceived determinants of weight-related behaviors in late adolescence: a qualitative analysis among college youth. Journal of Nutrition Education and Behavior, 41 (4), 287-292. Owen, N., Leslie, E., Salmon, J., Fotheringham, M.J. (2000). Environmental determinants of physical activity and sedentary behavior. Exercise and Sport Sciences Reviews, 28, 153-158. Papadaki, A., Hondros, G., Scott, J. & Kapsokefalou, M. (2007). Eating habits of University students living at, or away from home in Greece. Appetite, 49, 169-176. Paulus, D., Saint-Remy, A., Jeanjean, M. (2001). Dietary habits during adolescence – Results of the Belgian Adolux Study. European Journal of Clinical Nutrition, 55, 130-136. Philippaerts, R.M., Matton, L., Wijndaele, K., Balduck, A.-L., De Bourdeaudhuij, I. & Lefevre, J. (2006). Validity of a physical activity computer questionnaire in 12- to 18-year-old boys and girls. International Journal of Sports Medicine 27, 131-136. Pliner, P. & Saunders, T. (2007). Vulnerability to freshman weight gain as a function of dietary restraint and residence. Physiology & Behavior, 93 (1-2), 76-82. Powell, K.E., Thompson, P.D., Caspersen, C.J., Kendrick J.S. ( 1987). Physical activity and the incidence of coronary heart disease. Annual Review of Public Health, 8, 253-287. Sallis, J.F., Zakarian, J.M., Hovell, M.F., Hofstetter, C.R. (1996). Ethnic, socioeconomic, and sex differences in physical activity among adolescents. Journal of clinical epidemiology, 49, 125-134.

60

Sallis, J.F., Prochaska, J.J., Taylor, W.C. (2000). A review of correlates of physical activity of children and adolescents. Medicine and Science in Sports and Exercise, 32, 963-975. Spence, J.C., Lee, R.E. (2003). Toward a comprehensive model of physical activity. Psychology of sport and exercise, 4, 7-24. Stevenson, C., Doherty, G., Barnett, J., Muldoon, O.T. & Trew, K. (2007). Adolescents' views of food and eating: Identifying barriers to healthy eating. Journal of Adolescence, 30, 417-434. Stockman, N.K.A., Schenkel, T.C., Brown, J.N. & Duncan, A.M. (2005). Comparison of energy and nutrient intakes among meals and snacks of adolescent males. Preventive Medicine, 41 (1), 203-210. Story, M., Neumark-Sztainer, D., French, S. (2002). Individual and environmental influences on adolescent eating behaviors. Journal of the American Dietetic Association, 102 (3), 40-50. Thune, I., Furberg, A.S. (2001). Physical activity and cancer risk: dose-response and cancer, all sites and site-specific. Medicine and Science in Sports and Exercise, 33, 530-550. Tuomilehto, J., Lindström, J., Eriksson, J.G., Valle, T.T., Hämäläinen, H., IlanneParikka, P. et al. (2001). Finnish Diabetes Prevention Study Group. Prevention of type 2 diabetes mellitus by changes in lifestyle among subjects with impaired glucose tolerance. The New England Journal of Medicine, 344 (18), 1343-1350. Vaes, I. (1991). 120 vragen over sportvoeding. Bodytalk, 84-85. Vandeurzen, J. (2009). Gezondheidsdoelstelling ‘Voeding en Beweging’ en Vlaams actieplan

2009-2015.

Opgehaald

15

november,

http://docs.vlaamsparlement.be/docs/stukken/2009/g112-1.pdf

2010,

van

61

Vereecken, C.A., Maes, L. (2003). A Belgian study on the reliability and relative validity of the Health Behavior in School-Aged Children food-frequency questionnaire. Public Health Nutrition, 6 (6), 581-588. Vereecken, C., Bobelijn, K., Maes, L. (2005). School food policy at primary and secondary schools in Belgium-Flanders: does it influence young people‟s food habits? European Journal of Clinical Nutrition, 59 (2), 271-277. Villeneuve, P. J., Morrison, H. I., Craig, C. L., & Schaubel, D. E. (1998). Physical activity, physical fitness, and risk of dying. Epidemiology, 9, 626-631. Von Ah, D., Ebert, S., Ngamvitroj, A., Park, N., Kang, D.H. (2004). Predictors of health behaviours in college students. Journal of advanced nursing, 48, 463-474. Wachs, T. D. (1992). The nature of nurture. Newbury Park, CA: Sage. Wengreen, H.J., Moncur, C. (2009). Change in diet, physical activity and body weight among young-adults during the transition from high school to college. Nutrition Journal 8, (32). World Health Organization (1948). WHO definition of Health. Opgehaald 4 november, 2010, van http://www.who.int/about/definition/en/print.html World Health Organization (2011). Obesity and overweight. Opgehaald 28 maart, 2011, van http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs311/en/

62

BIJLAGEN Bijlage 1: Vragenlijst

63

LIJST VAN TABELLEN Tabel 1: Overzicht van de verschillende metingen Tabel 2: Demografische gegevens Tabel 3: Woonsituatie tijdens follow-upmeting Tabel 4: Antropometrische gegevens Tabel 5: Verschil bij jongens in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in gewicht bij de overgang naar het hoger onderwijs

Tabel 6: Verschil bij meisjes in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in gewicht bij de overgang naar het hoger onderwijs Tabel 7: Het halen van de norm van fysieke activiteit Tabel 8: Verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in fysieke activiteit bij de overgang naar het hoger onderwijs Tabel 9: Frequenties met betrekking tot voeding Tabel 10: Verschil in evolutie tussen kotstudenten en thuisstudenten in voedingsgewoontes bij de overgang naar het hoger onderwijs

64

LIJST VAN FIGUREN Figuur 1: Prevalentie mannen en vrouwen uit Amerika die de CDC/ACSM norm halen, gegroepeerd per leeftijd (Haskell et al., 2007) Figuur 2: Percentage van de bevolking (van 15 jaar en ouder) dat minstens 30 minuten per dag aan fysieke activiteit (matig tot intensief) besteedt, volgens leeftijd en geslacht (Demarest et al., 2008) Figuur 3: Het ecologisch model van fysieke activiteit (Spence & Lee, 2003) Figuur 4: De actieve voedingsdriehoek: aanbevelingen inname voedingsmiddelengroepen en lichaamsbeweging per dag vanaf de leeftijd van 6 jaar (VIG, 2004) Figuur 5: Interactie-effect lendenomtrek meisjes Figuur 6: Interactie-effect fruit en groenten Figuur 7: Interactie-effect melkproducten