Gesundheitswesen 2017; 79(08/09): 656-804
DOI: 10.1055/s-0037-1605952
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Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Unterschätzung des BMI bei Eigenangaben zu Größe und Gewicht

A Draeger
1   Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Hamburg
,
N Obi
1   Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Hamburg
,
A Jagodzinski
2   Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Epidemiologisches Studienzentrum, Hamburg
,
H Becher
1   Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Hamburg
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Publication Date:
01 September 2017 (online)

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Der Body Mass Index (BMI) ist die übliche Maßzahl für die Bewertung des Körpergewichts eines Menschen in Relation zu seiner Körpergröße, definiert als kg/m2. In epidemiologischen Studien ist es häufig nicht möglich Gewicht und Körpergröße zu messen, so dass auf Eigenangaben zurückgegriffen wird. Eigenangaben unterschätzen den gemessenen BMI. In einer früheren Studie (Vucsanovic et al. 2014) wurde mit einem Regressionsmodell eine Schätzung des BMI auf der Basis von Eigenangaben vorgeschlagen.

In der NAKO Gesundheitsstudie werden Gewicht und Größe sowohl per Eigenangabe als auch per Messung erhoben. Zur Validierung des genannten Regressionsmodells bzw. zur Neubewertung des Zusammenhangs liegen Daten aus dem Studienzentrum Hamburg von 3492 Probanden (1657 Männer, 1835 Frauen) vor, davon bei 935 mit vollständigen Angaben, die bis 18.1.2017 erhoben wurden.

Die Korrelation (BMI berichtet/gemessen) ist bei Männern und Frauen mit r = 0,982 (0,985) sehr hoch. In Übereinstimmung mit der früheren Studie unterschätzen Männer um 0,26 und Frauen um 0,51 ihren BMI (Mittelwert/SD gemessen vs. Eigenangaben 27,2 ± 4,2 vs. 26,9 ± 4,2 Männer; 26,3 ± 5,5 vs. 25,8 ± 5,4 Frauen), wobei das Gewicht unterschätzt und die Körpergröße überschätzt wird. Es zeigt sich außerdem eine stärkere Unterschätzung des BMI mit höherem Alter bei Frauen, aber nicht bei Männern.

Fehlende Messwerte lassen sich in großen bevölkerungsbezogenen Studien nicht vermeiden. Die Daten zeigen, dass Eigenangaben gut als Surrogatwerte für den tatsächlichen BMI verwendet werden können, wobei eine Korrektur entsprechend des Regressionsmodells empfohlen wird. Bei Studien zur Untersuchung des Effekts des BMI auf Erkrankungen sollten fehlende Messungen durch adjustierte Eigenangaben auf der Basis eines Regressionsmodells ersetzt werden. Weitere Untersuchungen zur Abschätzung des Informationsgewinns gegenüber eines gewöhnlichen Imputationsverfahrens, welches generell für fehlende Werte empfohlen wird, erscheinen sinnvoll.