November 2019, Universität Uppsala, Schweden, u. a.

Dick durch langes Arbeiten?

Von Cornelia Brammen
Aktualisiert am 24. Mär. 2021

Übergewicht gilt als erheblicher Risikofaktor für Herz-Kreislauf-Krankheiten, Typ-2 Diabetes und diverse Krebsarten. Das Arbeitsumfeld kann dabei eine entscheidende Rolle spielen. Mehrere Studien zeigten, dass Stresslevel, ungünstige Ernährungsgewohnheiten und lange Sitzzeiten bei der Arbeit Ursachen für eine Gewichtszunahme sind. Vor allem die Arbeitszeit ist ein zentraler Faktor.

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Worum ging es bei dieser Studie?

  • Übergewicht betrifft heutzutage nahezu alle Bevölkerungs- und Altersgruppen. Die Arbeitszeit ist dabei nicht unwesentlich, denn sie hat Einfluss auf das Stresslevel und die Ernährungsgewohnheiten.
  • Die Forscher haben die Ergebnisse von 19 Kohortenstudien (Beobachtungsstudien) aus Europa, den USA und Australien miteinander verglichen, die einen Zusammenhang zwischen einer Veränderung des Body-Mass-Index (BMI) in Bezug auf die Arbeitszeiten vermuten lassen. 

Wie lautet die zentrale Forschungsfrage?

  • Hat die Anzahl der Wochenarbeitsstunden Auswirkung auf das Körpergewicht?

Welche Database wurde untersucht?

  • Es handelt sich um 19 Kohortenstudien mit einem Follow-Up von nicht mehr als zehn Jahren (Beobachtungszeitraum), die insgesamt 122.078 Probanden umfassten.

Welche Methode wurde angewandt?

  • Eine detaillierte prospektive Meta-Analyse der 19 Kohortenstudien.
  • BMI und Arbeitszeiten aller Kohorten wurden durch Kategorisierung der jeweiligen Wochenarbeitszeiten verglichen.
  • Folgende Kategorien wurden zu Beginn und im Nachgang berechnet:
    • Nicht übergewichtig (BMI < 25,0), übergewichtig (BMI 25,0 bis 29,9), adipös (30,0 oder mehr)
    • Bei den adipösen Probanden wurde zusätzlich ermittelt, ob sie zwischen Ausgangs- und Follow-Up Untersuchung Gewicht verloren haben oder nicht.
    • Außerdem wurden Kofaktoren wie der sozioökonomische Status und bereits bestehende (psychische und physische) Krankheiten, körperliche Aktivität und Raucher/Nichtraucher in der Aufstellung berücksichtigt.

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Was sind die wichtigsten Ergebnisse?

  • Die Analyse der BMI-Werte ergab, dass mehr als 55 Wochenarbeitsstunden das Risiko für Übergewicht erhöhen. Auch nach Bereinigung aller Kofaktoren stieg das Risiko um das 1,17-fache.
  • Die Forscher führen den Effekt darauf zurück, dass bei mehr als 55 Wochenarbeitsstunden einfach weniger Zeit für Bewegungseinheiten ist und weniger Möglichkeiten bestehen, sich mit selbstgekochtem Essen gesund zu ernähren.
  • Teilzeitangestellte hatten das geringste Risiko für eine Gewichtszunahme.

Wer hat die Studie finanziert und durchgeführt?

  • Verschiedene europäische Forschungseinrichtungen waren beteiligt: Era-Age2 grant (Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft), Academy of Finland, UK Medical Research Council, NordForsk, Academy of Finland, Helsinki Institute of Life Science.

Wo ist die Original-Studie zu finden?


Begriffe: Was ist/sind eigentlich...?


Wie bewertet EAT SMARTER diese Studie?

  • Wissenschaftliche Evidenz und Menschenverstand: Die sehr umfangreichen und teils unterschiedlichen Studien wurden durch ein komplexes Analyseverfahren und hohe Konfidenzintervalle (95 Prozent) bereinigt und die Daten vergleichbar dargestellt. Es handelt sich also um ein hohes wissenschaftliches Niveau. Ergebnis: Eine hohe Anzahl Wochenarbeitsstunden bei sitzender Tätigkeit erhöht das Risiko, dick zu werden. 55 Wochenarbeitsstunden und mehr sind einfach ungesund. Das hat eine politische Dimension. Denn wenn daraus Übergewicht resultiert, ist das Thema volkswirtschaftlich relevant. Für jeden von uns, der sitzend und sehr viel arbeitet, kann das zweierlei bedeuten: Arbeitszeit reduzieren und/oder in den Pausen richtig bewegen und gesund essen.
  • Ergänzende Studien erforderlich: Dass ein Mangel an Bewegung und ungesunde Ernährung für Stress sorgen und damit das Risiko für Übergewicht erhöhen, ist eine Vermutung, die das Forschungsteam anstellt. Der genaue Zusammenhang bedarf weiterer komplexer Untersuchungen oder Auswertungen vorhandener Daten unter einer spezifischen Fragestellung.
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