Background Atherosclerosis develops from early childhood; physical activity could positively affect this process. This study's aim was to assess the associations of objectively measured physical activity with clustering of cardiovascular disease risk factors in children and derive guidelines on the basis of this analysis. Methods We did a cross-sectional study of 1732 randomly selected 9-year-old and 15-year-old school children from Denmark, Estonia, and Portugal. Risk factors included in the composite risk factor score (mean of Z scores) were systolic blood pressure, triglyceride, total cholesterol/HDL ratio, insulin resistance, sum of four skinfolds, and aerobic fitness. Individuals with a risk score above 1 SD of the composite variable were defined as being at risk. Physical activity was assessed by accelerometry. Findings Odds ratios for having clustered risk for ascending quintiles of physical activity (counts per min; cpm) were 3·29 (95% CI 1·96–5·52), 3·13 (1·87–5·25), 2·51 (1·47–4·26), and 2·03 (1·18–3·50), respectively, compared with the most active quintile. The first to the third quintile of physical activity had a raised risk in all analyses. The mean time spent above 2000 cpm in the fourth quintile was 116 min per day in 9-year-old and 88 min per day in 15-year-old children. Interpretation Physical activity levels should be higher than the current international guidelines of at least 1 h per day of physical activity of at least moderate intensity to prevent clustering of cardiovascular disease risk factors.

RIDDOCH, C. J., L. B. ANDERSEN, N. WEDDERKOPP, M. HARRO, L. KLASSON-HEGGEBØ, L. B. SARDINHA, A. R. COOPER, and U. EKELUND. Physical Activity Levels and Patterns of 9- and 15-yr-Old European Children. Med. Sci. Sports Exerc., Vol. 36, No. 1, pp. 86–92, 2004. Purpose The purpose of this study was to assess physical activity levels and patterns from children participating in the European Youth Heart Study (EYHS). Very limited physical activity data exist that have been collected from representative samples of children and even fewer data collected where physical activity has been measured using objective methods. Methods Subjects were 2185 children aged 9 and 15 yr from Denmark, Portugal, Estonia, and Norway. Physical activity data were obtained using MTI (formerly CSA) accelerometers. The primary outcome variable was established as the child’s activity level (accelerometer counts per minute). Children wore the accelerometer for 3 or 4 d, which included at least 1 weekend day. Results Boys were more active than girls at age 9 (784 ± 282 vs 649 ± 204 counts·min−1) and 15 yr (615 ± 228 vs 491 ± 163 counts·min−1). With respect to time engaged in moderate-intensity activity, gender differences were apparent at age 9 (192 ± 66 vs 160 ± 54 min·d−1) and age 15 (99 ± 45 vs 73 ± 32 min·d−1). At age 9, the great majority of boys and girls achieved current health-related physical activity recommendations (97.4% and 97.6%, respectively). At age 15, fewer children achieved the guidelines and gender differences were apparent (boys 81.9% vs girls 62.0%). Conclusions Accelerometers are a feasible and accurate instrument for use in large epidemiological studies of children’s activity. Boys tend to be more active than girls, and there is a marked reduction in activity over the adolescent years. The great majority of younger children achieve current physical activity recommendations, whereas fewer older children do so—especially older girls.

Physical activity and sedentary behaviour in youth have been reported to vary by sex, age, weight status and country. However, supporting data are often self-reported and/or do not encompass a wide range of ages or geographical locations. This study aimed to describe objectively-measured physical activity and sedentary time patterns in youth. The International Children’s Accelerometry Database (ICAD) consists of ActiGraph accelerometer data from 20 studies in ten countries, processed using common data reduction procedures. Analyses were conducted on 27,637 participants (2.8–18.4 years) who provided at least three days of valid accelerometer data. Linear regression was used to examine associations between age, sex, weight status, country and physical activity outcomes. Boys were less sedentary and more active than girls at all ages. After 5 years of age there was an average cross-sectional decrease of 4.2 % in total physical activity with each additional year of age, due mainly to lower levels of light-intensity physical activity and greater time spent sedentary. Physical activity did not differ by weight status in the youngest children, but from age seven onwards, overweight/obese participants were less active than their normal weight counterparts. Physical activity varied between samples from different countries, with a 15–20 % difference between the highest and lowest countries at age 9–10 and a 26–28 % difference at age 12–13. Physical activity differed between samples from different countries, but the associations between demographic characteristics and physical activity were consistently observed. Further research is needed to explore environmental and sociocultural explanations for these differences.

Background TV viewing has been linked to metabolic-risk factors in youth. However, it is unclear whether this association is independent of physical activity (PA) and obesity. Methods and Findings We did a population-based, cross-sectional study in 9- to 10-y-old and 15- to 16-y-old boys and girls from three regions in Europe (n = 1,921). We examined the independent associations between TV viewing, PA measured by accelerometry, and metabolic-risk factors (body fatness, blood pressure, fasting triglycerides, inverted high-density lipoprotein (HDL) cholesterol, glucose, and insulin levels). Clustered metabolic risk was expressed as a continuously distributed score calculated as the average of the standardized values of the six subcomponents. There was a positive association between TV viewing and adiposity (p = 0.021). However, after adjustment for PA, gender, age group, study location, sexual maturity, smoking status, birth weight, and parental socio-economic status, the association of TV viewing with clustered metabolic risk was no longer significant (p = 0.053). PA was independently and inversely associated with systolic and diastolic blood pressure, fasting glucose, insulin (all p < 0.01), and triglycerides (p = 0.02). PA was also significantly and inversely associated with the clustered risk score (p < 0.0001), independently of obesity and other confounding factors. Conclusions TV viewing and PA may be separate entities and differently associated with adiposity and metabolic risk. The association between TV viewing and clustered metabolic risk is mediated by adiposity, whereas PA is associated with individual and clustered metabolic-risk indicators independently of obesity. Thus, preventive action against metabolic risk in children may need to target TV viewing and PA separately.

High levels of cardiorespiratory fitness (CRF) and physical activity (PA) are associated with a favourable metabolic risk profile. However, there has been no thorough exploration of the independent contributions of cardiorespiratory fitness and subcomponents of activity (total PA, time spent sedentary, and time spent in light, moderate and vigorous intensity PA) to metabolic risk factors in children and the relative importance of these factors. We performed a population-based, cross-sectional study in 9- to 10- and 15- to 16-year-old boys and girls from three regions of Europe (n = 1709). We examined the independent associations of subcomponents of PA and CRF with metabolic risk factors (waist circumference, BP, fasting glucose, insulin, triacylglycerol and HDL-cholesterol levels). Clustered metabolic risk was expressed as a continuously distributed score calculated as the average of the standardised values of the six subcomponents. CRF (standardised β = −0.09, 95% CI −0.12, −0.06), total PA (standardised β = −0.08, 95% CI −0.10, −0.05) and all other subcomponents of PA were significantly associated with clustered metabolic risk. After excluding waist circumference from the summary score and further adjustment for waist circumference as a confounding factor, the magnitude of the association between CRF and clustered metabolic risk was attenuated (standardised β = −0.05, 95% CI −0.08, −0.02), whereas the association with total PA was unchanged (standardised β = −0.08 95% CI −0.10, −0.05). PA and CRF are separately and independently associated with individual and clustered metabolic risk factors in children. The association between CRF and clustered risk is partly mediated or confounded by adiposity, whereas the association between activity and clustered risk is independent of adiposity. Our results suggest that fitness and activity affect metabolic risk through different pathways.

The rising prevalence of obesity in children may be due to a reduction in physical activity (PA). Our aim was to study the associations of objectively measured PA volume and its subcomponents with indicators of body fatness. A cross-sectional study of 1292 children aged 9–10 y from 4 distinct regions in Europe (Odense, Denmark; the island of Madeira, Portugal; Oslo; and Tartu, Estonia) was conducted. PA was measured by accelerometry, and indicators of body fatness were the sum of 5 skinfold thicknesses and body mass index (BMI; in kg/m2). We examined the associations between PA and body fatness by using general linear models adjusted for potential confounding variables. After adjustment for sex, study location, sexual maturity, birth weight, and parental BMI, time (min/d) spent at moderate and vigorous PA (P = 0.032) and time (min/d) spent at vigorous PA were significantly (P = 0.015) and independently associated with body fatness. Sex, study location, sexual maturity, birth weight, and parental BMI explained 29% (adjusted R2 = 0.29) of the variation in body fatness. Time spent at vigorous PA explained an additional 0.5%. Children who accumulated <1 h of moderate PA/d were significantly fatter than were those who accumulated >2 h/d. The accumulated amount of time spent at moderate and vigorous PA is related to body fatness in children, but this relation is weak; the explained variance was <1%.

Long‐term behavioral self‐regulation is the hallmark of successful weight control. We tested mediators of weight loss and weight loss maintenance in middle‐aged women who participated in a randomized controlled 12‐month weight management intervention. Overweight and obese women ( N = 225, BMI = 31.3 ± 4.1 kg/m 2 ) were randomly assigned to a control or a 1‐year group intervention designed to promote autonomous self‐regulation of body weight. Key exercise, eating behavior, and body image variables were assessed before and after the program, and tested as mediators of weight loss (12 months, 86% retention) and weight loss maintenance (24 months, 81% retention). Multiple mediation was employed and an intention‐to‐treat analysis conducted. Treatment effects were observed for all putative mediators (Effect size: 0.32–0.79, P < 0.01 vs. controls). Weight change was −7.3 ± 5.9% (12‐month) and −5.5 ± 5.0% (24‐month) in the intervention group and −1.7 ± 5.0% and −2.2 ± 7.5% in controls. Change in most psychosocial variables was associated with 12‐month weight change, but only flexible cognitive restraint ( P < 0.01), disinhibition ( P < 0.05), exercise self‐efficacy ( P < 0.001), exercise intrinsic motivation ( P < 0.01), and body dissatisfaction ( P < 0.05) predicted 24‐month weight change. Lower emotional eating, increased flexible cognitive restraint, and fewer exercise barriers mediated 12‐month weight loss ( R 2 = 0.31, P < 0.001; effect ratio: 0.37), but only flexible restraint and exercise self‐efficacy mediated 24‐month weight loss ( R 2 = 0.17, P < 0.001; effect ratio: 0.89). This is the first study to evaluate self‐regulation mediators of weight loss and 2‐year weight loss maintenance, in a large sample of overweight women. Results show that lowering emotional eating and adopting a flexible dietary restraint pattern are critical for sustained weight loss. For long‐term success, interventions must also be effective in promoting exercise intrinsic motivation and self‐efficacy.

Successful weight management relies on at least two health behaviors, eating and exercise. However, little is known about their interaction on a motivational and behavioral level. Based on the Hierarchical Model of Motivation the authors examined whether exercise-specific motivation can transfer to eating regulation during a lifestyle weight control program. The authors further investigated whether general, treatment-related, and exercise motivation underlie the relation between increased exercise and improved eating regulation.Overweight/obese women participated in a 1-year randomized controlled trial (N = 239). The intervention focused on promoting physical activity and internal motivation for exercise and weight loss, following Self-Determination Theory. The control group received general health education.General and exercise specific self-determination, eating self-regulation variables, and physical activity behavior.General self-determination and more autonomous exercise motivation predicted eating self-regulation over 12 months. Additionally, general and exercise self-determination fully mediated the relation between physical activity and eating self-regulation.Increased general self-determination and exercise motivation seem to facilitate improvements in eating self-regulation during weight control in women. These motivational mechanisms also underlie the relationship between improvements in exercise behavior and eating regulation.