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Background. Wearable technology is used by consumers and researchers worldwide for continuous activity monitoring in daily life. Results of high-quality laboratory-based validation studies enable us to make a guided decision on which study to rely on and which device to use. However, reviews in adults that focus on the quality of existing laboratory studies are missing. Methods. We conducted a systematic review of wearable validation studies with adults. Eligibility criteria were: (i) study under laboratory conditions with humans (age ≥ 18 years); (ii) validated device outcome must belong to one dimension of the 24-hour physical behavior construct (i.e., intensity, posture/activity type, and biological state); (iii) study protocol must include a criterion measure; (iv) study had to be published in a peer-reviewed English language journal. Studies were identified via a systematic search in five electronic databases as well as back- and forward citation searches. The risk of bias was assessed based on the QUADAS-2 tool with eight signaling questions. Results. Out of 13,285 unique search results, 545 published articles between 1994 and 2022 were included. Most studies (73.8% (N = 420)) validated an intensity measure outcome such as energy expenditure; only 14% (N = 80) and 12.2% (N = 70) of studies validated biological state or posture/activity type outcomes, respectively. Most protocols validated wearables in healthy adults between 18 and 65 years. Most wearables were only validated once. Further, we identified six wearables (i.e., ActiGraph GT3X+, ActiGraph GT9X, Apple Watch 2, Axivity AX3, Fitbit Charge 2, Fitbit, and GENEActiv) that had been used to validate outcomes from all three dimensions, but none of them were consistently ranked with moderate to high validity. Risk of bias assessment resulted in 4.4% (N = 24) of all studies being classified as “low risk”, while 16.5% (N = 90) were classified as “some concerns” and 79.1% (N = 431) as “high risk”. Conclusion. Laboratory validation studies of wearables assessing physical behaviour in adults are characterized by low methodological quality, large variability in design, and a focus on intensity. Future research should more strongly aim at all components of the 24-hour physical behaviour construct, and strive for standardized protocols embedded in a validation framework.

Psychological stress and physical activity are interrelated, constituting a relevant association to human health, especially in children. However, the association’s nature remains elusive, i.e., why psychological stress predicts both decreased and increased physical activity. To test whether effects vary as a function of the level of analyses, we derived intensive longitudinal data via accelerometers and stress questionnaires from 74 children across 7 days as they went about their daily routines (\(\it n\) = 513 assessments). Multilevel modelling analyses revealed that between children, higher psychological stress predicted decreased physical activity (standardized beta coefficient = −0.14; \(\it p\) = 0.046). Concurrently, within those children, higher psychological stress predicted increased physical activity across days (standardized beta coefficient = 0.09; \(\it p\) = 0.015). Translated to practice, children who experienced more stress than others moved less, but children were more active on days when they experienced heightened stress. This suggests that the analyses level is crucial to the understanding of the association between psychological stress and physical activity and should be considered to receive unequivocal results. If replicated, e.g., including high-frequency sampling and experimental manipulation in everyday life for in-depth insights on underlying mechanisms and causality, our findings may be translated to individually tailored (digital) prevention and intervention strategies which target children's distress-feelings despite impairing their heightened physical activity in stressful situations and identify tipping points of chronic stress phases. Therefore, we especially call for more intensive longitudinal data approaches to tackle thus far neglected within-subject issues in the field of physical activity, sport and exercise research.

Psychological stress and physical activity are interrelated, constituting a relevant association to human health, especially in children. However, the association’s nature remains elusive, i.e., why psychological stress predicts both decreased and increased physical activity. To test whether effects vary as a function of the level of analyses, we derived intensive longitudinal data via accelerometers and stress questionnaires from 74 children across 7 days as they went about their daily routines (n = 513 assessments). Multilevel modelling analyses revealed that between children, higher psychological stress predicted decreased physical activity (standardized beta coefficient = −0.14; p = 0.046). Concurrently, within those children, higher psychological stress predicted increased physical activity across days (standardized beta coefficient = 0.09; p = 0.015). Translated to practice, children who experienced more stress than others moved less, but children were more active on days when they experienced heightened stress. This suggests that the analyses level is crucial to the understanding of the association between psychological stress and physical activity and should be considered to receive unequivocal results. If replicated, e.g., including high-frequency sampling and experimental manipulation in everyday life for in-depth insights on underlying mechanisms and causality, our findings may be translated to individually tailored (digital) prevention and intervention strategies which target children’s distress-feelings despite impairing their heightened physical activity in stressful situations and identify tipping points of chronic stress phases. Therefore, we especially call for more intensive longitudinal data approaches to tackle thus far neglected within-subject issues in the field of physical activity, sport and exercise research.

Background: Wearable technology is a leading fitness trend in the growing commercial industry and an established method for collecting 24-hour physical behavior data in research studies. High-quality free-living validation studies are required to enable both researchers and consumers to make guided decisions on which study to rely on and which device to use. However, reviews focusing on the quality of free-living validation studies in adults are lacking. Objective: This study aimed to raise researchers’ and consumers’ attention to the quality of published validation protocols while aiming to identify and compare specific consistencies or inconsistencies between protocols. We aimed to provide a comprehensive and historical overview of which wearable devices have been validated for which purpose and whether they show promise for use in further studies. Methods: Peer-reviewed validation studies from electronic databases, as well as backward and forward citation searches (1970 to July 2021), with the following, required indicators were included: protocol must include real-life conditions, outcome must belong to one dimension of the 24-hour physical behavior construct (intensity, posture or activity type, and biological state), the protocol must include a criterion measure, and study results must be published in English-language journals. The risk of bias was evaluated using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 tool with 9 questions separated into 4 domains (patient selection or study design, index measure, criterion measure, and flow and time). Results: Of the 13,285 unique search results, 222 (1.67%) articles were included. Most studies (153/237, 64.6%) validated an intensity measure outcome such as energy expenditure. However, only 19.8% (47/237) validated biological state and 15.6% (37/237) validated posture or activity-type outcomes. Across all studies, 163 different wearables were identified. Of these, 58.9% (96/163) were validated only once. ActiGraph GT3X/GT3X+ (36/163, 22.1%), Fitbit Flex (20/163, 12.3%), and ActivPAL (12/163, 7.4%) were used most often in the included studies. The percentage of participants meeting the quality criteria ranged from 38.8% (92/237) to 92.4% (219/237). On the basis of our classification tree to evaluate the overall study quality, 4.6% (11/237) of studies were classified as low risk. Furthermore, 16% (38/237) of studies were classified as having some concerns, and 72.9% (173/237) of studies were classified as high risk. Conclusions: Overall, free-living validation studies of wearables are characterized by low methodological quality, large variability in design, and focus on intensity. Future research should strongly aim at biological state and posture or activity outcomes and strive for standardized protocols embedded in a validation framework. Standardized protocols for free-living validation embedded in a framework are urgently needed to inform and guide stakeholders (eg, manufacturers, scientists, and consumers) in selecting wearables for self-tracking purposes, applying wearables in health studies, and fostering innovation to achieve improved validity.

Objectives Studies that assess all three dimensions of the integrative 24-hour physical behaviour (PB) construct, namely, intensity, posture/activity type and biological state, are on the rise. However, reviews on validation studies that cover intensity, posture/activity type and biological state assessed via wearables are missing. Design Systematic review. The risk of bias was evaluated by using the QUADAS-2 tool with nine signalling questions separated into four domains (ie, patient selection/study design, index measure, criterion measure, flow and time). Data sources Peer-reviewed validation studies from electronic databases as well as backward and forward citation searches (1970-July 2021). Eligibility criteria for selecting studies Wearable validation studies with children and adolescents (age

Additional file 1.

Physical behavior (ie, physical activity, sedentary behavior, and sleep) is a crucial lifestyle factor for preventing and managing diseases across the lifespan. However, less is known about potential work-related psychological and cognitive outcomes such as productivity. The present study examined within-person associations between physical behavior and self-perceived work ability. To investigate the degree to which physical behavior parameters influence self-perceived work ability in everyday life, we conducted an Ambulatory Assessment study in 103 university students over 5 days. Physical behavior was assessed continuously via a multi-sensor system. Self-perceived work ability was assessed repeatedly up to six times per day on smartphones. We employed multilevel modeling to analyze the within-person effects of physical behavior on self-perceived work ability. Physical activity intensity (MET) (β = 0.15 ± 0.06, t = 2.59, p = 0.012) and sit-to-stand transitions (β = 0.07 ± 0.03, t = 2.44, p = 0.015) were positively associated with self-perceived work ability. Sedentary bouts (≥20 min) (β = −0.21 ± 0.08, t = −2.74, p = 0.006) and deviation from a recommended sleep duration (ie, 8 h) (β = −0.1 ± 0.04, t = −2.38, p = 0.018) were negatively associated with self-perceived work ability. Exploratory analyses supported the robustness of our findings by comparing various time frames. Total sedentary time and sleep quality were not associated with self-perceived work ability. Regular sleep durations, breaking up sedentary time through sit-to-stand transitions, and higher intensities of physical activity may be important for the regulation of self-perceived work ability in university students’ daily lives.

Sedentary behaviors (SB) and especially prolonged sitting bouts are highly prevalent in daily life and studies indicated an association with an increased risk for several non-communicable diseases. Consequently, guidelines to reduce SB were developed. At the same time, an in-depth knowledge regarding SB such as where, what and with whom people spend time sedentary as well as correlates such as affective states of prolonged sitting bouts, is still lacking. A more differentiated view on SB is necessary to identify detrimental and modifiable sedentary bouts. We addressed this gap by conducting an ambulatory assessment study including accelerometer and sedentary-triggered e-diaries that captures data during prolonged sitting bouts (> 20 min). We investigated how contextual factors of prolonged sitting bouts are associated with momentary affective states. published

Little is known about physical, physiological,and psychological performance indicatorspredicting recreational athletes’performance. This information maymotivate players to become more activeand inform coaches where to focus to buildconfidence, cohesion, and cooperation.This study investigated which performanceindicators were related to the plus-minus statistic in German recreational icehockey players (n= 20 players; 1 female;mean age= 36.25±12.91 years;height=178.85±8.64cm;weight=81.36±12.89kg; meanyears of ice hockey experience=5.68±8.93)over a season. Anthropometrics,psychological and on-ice performancedata were collected mid-season and plus-minus were recorded after each game.Due to the small sample size, significanceinterpretations are not meaningful;therefore, Cohen’s guidelines were used forr=0.2(small),r=0.5(medium)andr=0.8(large). Medium size positive correlationsof plus/minus were found for push-ups(r= 0.52) and squats (r= 0.37). Small positivecorrelations were found for shot speed(r= 0.33), competitiveness orientation(r= 0.28), and years on team (r= 0.23).Small negative correlations were foundfor win orientation (r= –0.30), body massindex (r= –0.28), task cohesion (r= –0.24),and percent body fat (r= –0.20). Someperformance and psychological indicatorsare relatedto recreational icehockey players’plus-minus statistic over a season. Coachesand players of recreational teams shouldfocus on muscular strength and endurance,shooting speed, body composition, andenjoying the challenge of competition whilelowering their win orientation.

Körperliche Inaktivität wurde als viertgrößter Risikofaktor für die globale Sterblichkeit identifiziert. Technologische und soziale Veränderungen im häuslichen, ökologischen und beruflichen Umfeld haben zu einem zunehmend inaktiven Lebensstil in verschiedenen Kulturen und Ländern geführt. So haben beispielsweise Computer einst körperlich anstrengende Arbeit ersetzt. Als Konsequenz werden heutzutage viele Alltagsaktivitäten ohne anstrengende körperliche Aktivität ausgeführt. Mit anderen Worten, eine Vielzahl an Menschen verbringt einen Großteil ihrer Zeit in einer sitzenden Körperhaltung mit geringem Energieaufwand, d.h. im sedentären Verhalten. Ausgehend von Forschungsergebnissen über die physiologischen Auswirkungen ist sedentäres Verhalten nicht nur „körperliche Inaktivität“, sondern vielmehr ein eigenständiges Verhalten mit eigenen physiologischen Mechanismen. Angesichts der dringenden Notwendigkeit körperliche Inaktivität zu reduzieren, könnte es ein vielversprechender Ansatz sein das Konstrukt des sedentären Verhaltens gründlich zu untersuchen. Ein Jahrzehnt später, trotz der gestiegenen Anzahl der Studien über sedentäres Verhalten, befindet sich das Forschungsgebiet noch immer in einem frühen Stadium. Es dauerte eine Weile, bis sich die Forschungsgemeinschaft auf eine weithin akzeptierte Definition des Konstruktes geeinigt hat. Sedentäres Verhalten wird durch zwei Komponenten gekennzeichnet, zum einen durch eine liegende/zurücklehnende/sitzende Körperhaltung und zum anderen durch eine Bewegungsintensität von ≤ 1,5 metabolischen Äquivalenten (METs). Entsprechend anspruchsvoll sind die Anforderungen an die Methodik sedentäres Verhalten gemäß den Gütekriterien (Validität, Objektivität, Reliabilität) zu erfassen. In einigen früheren Studien wurde die selbst berichtete Sitzzeit oder die Zeit des Fernsehens als Indikator für das sedentäre Verhalten verwendet. Aufgrund von Erinnerungsverzerrungen und dem Effekt der sozialen Erwünschtheit können Selbstauskünfte bzw. subjektive Methoden zu einer ungenauen Messung des sedentären Verhaltens führen. Seit einiger Zeit haben sich objektive Geräte wie Akzelerometer dank ihrer Tragbarkeit und der Möglichkeit, große Mengen an Informationen zu sammeln, zur bevorzugten Messmethodik entwickelt. Nichtsdestotrotz bleibt die Erfassung beider Komponenten (d.h. Körperhaltung und Energieverbrauch) des sedentären Verhaltens auch für Aktivitätssensoren eine anspruchsvolle Aufgabe. Da nur sehr wenige Aktivitätssensoren sedentäres Verhalten genau erfassen können, besteht ein dringender Bedarf an der Entwicklung weiterer gerätebasierter Methoden. Obwohl Aktivitätssensoren derzeit bevorzugt werden um quantitative Aspekte (z.B. Dauer oder Intensität) des sedentären Verhaltens zu erfassen, sind Sensoren limitiert hinsichtlich der Erfassung qualitativer Aspekte (z.B. Art des Verhaltens oder Umgebungskontext). Die Erfassung des vollständigen Musters des sedentären Verhaltens, d.h. aller qualitativer und quantitativer Aspekte, ist relevant um vertiefte Einblicke in Determinanten und Konsequenzen zu erhalten, was wiederrum die Grundlage für die Entwicklung individuell zugeschnittener Interventionen zur Verringerung des sedentären Verhaltens bilden kann. In der Vergangenheit haben sich die Studien vor allem auf den Zusammenhang zwischen einer sedentären Lebensweise und physiologischen Markern wie der kardiometabolischen Gesundheit fokussiert. Vorrangig haben diese Studien meist experimentelle Studiendesigns unter Laborbedingungen oder Querschnittdesigns angewandt und dabei Unterschiede zwischen Probanden entdeckt, z.B. haben Personen, die mehr Zeit in einer sedentären Verhaltensweise verbringen, einen schlechteren Gesundheitszustand. Insgesamt betrachtet wurden jedoch zwei Themen nicht ausführlich beleuchtet. Zum einen liefern experimentelle und querschnittliche Studiendesigns einen bedeutenden wissenschaftlichen Beitrag und haben zu einem höheren Bewusstsein für das sedentäre Verhalten sowohl in den öffentlichen Medien („Sitzen ist das neue Rauchen“) als auch in der Forschung geführt. Dennoch besitzen diese Erkenntnisse nur eine begrenzte ökologische Validität und die dynamischen Innersubjekt-Meschanismen wurden bislang kaum betrachtet. Zum anderen haben sich – wie oben erwähnt – die meisten Studien auf den Zusammenhang zwischen sedentärem Verhalten und physiologischen Markern konzentriert, während die psychische Komponente der Gesundheit nur selten berücksichtigt wurde. Dies ist bedeutsam, da die Prävalenz und Inzidenz psychischer Störungen in den letzten Jahren anstieg. Die Erforschung der Zusammenhänge zwischen sedentärem Verhalten und psychischen Konstrukten würde die Erkenntnisse über die möglichen gesundheitlichen Folgen von „zu viel Sitzen“ erweitern. Die Stimmung ist ein zentraler Indikator für das psychische Wohlbefinden bei gesunden Menschen und wird bei vielen psychischen Störungen als verändert wahrgenommen (z.B. verschlechterte Stimmung bei schweren Depressionen, verbesserte Stimmung bei manischen Episoden und hohe Stimmungsschwankungen bei Borderline-Persönlichkeitsstörungen). Darüber hinaus ist bekannt, dass die Stimmung ein diffuser Zustand ist, der über die Zeit variiert. Demnach könnte ein dynamischer Innersubjekt-Mechanismus zwischen sedentärem Verhalten und Stimmung eine plausible Annahme sein, z.B. könnte ununterbrochenes Sitzen zu einer Verschlechterung der Stimmung führen. Ambulantes Assessment (AA) ist derzeit die vielversprechendste Methodik zur Erfassung von Innersubjekt-Mechanismen zwischen (in)aktivem Verhalten und Stimmung. Die Forschungsmethode umfasst die kontinuierliche und gerätegestützte Messung des (in)aktiven Verhaltens mittels Akzelerometrie und die wiederholte selbstberichtete Auskunft der Stimmung mittels elektronischer Tagebücher (z.B. als Applikation auf dem Smartphone). Darüber hinaus hat AA viele Vorteile, nämlich die Erfassung im Alltag, in Echtzeit sowie die dichte und hochfrequentierte Datenerfassung. Dementsprechend können laborbedingte Verzerrungen oder Erinnerungsverzerrungen minimiert werden, die mit traditionellen Ansätzen wie einer retrospektiven schriftlichen Befragung verbunden sind. Fortgeschrittene statistische Ansätze, wie die Mehrebenen-Modellierung, ermöglichen die Analyse verschachtelter Datenstrukturen (z.B. Messzeitpunkte verschachtelt in Personen). In einem statistischen Modell können so gleichzeitig Inner- und Zwischensubjekt-Effekte geschätzt werden. Die primären Ziele dieser Arbeit waren i) methodische Aspekte der Erfassung des sedentären Verhaltens zu betrachten und ii) die Erkenntnisse über psychobehaviorale Determinanten und Konsequenzen des sedentären Verhaltens im täglichen Leben zu erweitern. In der ersten Arbeit wurde die Validität verschiedener Akzelerometer (ActivPAL, ActiGraph und Move) verglichen. Es nahmen 20 gesunde Erwachsene unter Laborbedingungen an einem strukturierten Studienprotokoll mit einer Reihe von voll- und halbstandardisierten Bedingungen teil. Die direkte Beobachtung mittels Videoaufzeichnung wurde als Kriterium für die Körperposition (sitzend/liegend vs. nicht sitzend/liegend) verwendet. Durch die Kombination der direkten Beobachtung mit metabolischen Äquivalenztabellen wurden die Protokollaktivitäten zudem als sedentär oder nicht sedentär kategorisiert. Die Ergebnisse offenbarten, dass der Move 4 [Oberschenkel] ausgezeichnete Bewertungen, der Move 4 [Hüfte] mäßige bis ausgezeichnete Bewertungen und der ActiGraph schwache bis gute Bewertungen für die Klassifizierung von Körperposition erhielt. Für die Komponente des sedentären Verhaltens zeigte der Move 4 [Oberschenkel] ausgezeichnete Bewertungen, der ActivPAL nahezu ausgezeichnete Bewertungen, der Move 4 [Hüfte] gute bis ausgezeichnete Bewertungen und der ActiGraph schwache bis ausgezeichnete Bewertungen. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die am Oberschenkel getragenen Geräte, nämlich der Akzelerometer Move 4 und der ActivPAL, eine ausgezeichnete Validität bei der Messung der Körperposition und des sedentären Verhaltens erreichen und für zukünftige Studien empfohlen werden. In der zweiten Arbeit wurde das getriggerte sedentäre „Ecological Momentary Assessment (EMA)“ als ein methodischer Fortschritt im Bereich der Forschung über sedentäres Verhalten vorgestellt. Zusätzlich wurde die Genauigkeit der getriggerten sedentären EMA in drei verschiedenen Studien an gesunden Erwachsenen untersucht. Darüber hinaus untersuchten wir den Mehrwert der getriggerten sedentären EMA im Vergleich zu einer Simulation eines zufälligen Abfragedesigns. Getriggertes sedentäres EMA umfasst die kontinuierliche Erfassung des sedentären Verhaltens mittels Akzelerometrie und wiederholte kontextbezogene Abfragen über elektronische Tagebücher (d.h. eine Applikation auf einem Smartphone). Genauer beschrieben überträgt der Akzelerometer Daten zur Körperposition (sitzend, liegend oder aufrecht) via Bluetooth Low Energy (BLE) in Echtzeit auf ein Smartphone und triggert zu beantwortende Fragebögen. Jedes Mal, wenn ein Proband eine bestimmte Zeit (z.B. 20 Minuten) in sitzender Körperposition verbringt, löst das elektronische Tagebuch kontextbezogene Abfragen aus. Um die Genauigkeit dieser Methode zu testen wurde die prozentuale Genauigkeit aller sedentär getriggerter Abfragen im Verhältnis zur Gesamtzahl der sedentären Phasen, die durch Akzelerometer erfasst wurden und potentiell eine Abfrage auslösen könnten, berechnet. Im Durchschnitt lag die Genauigkeit über alle Probanden hinweg bei über 80 %. Im Vergleich zu Simulationen eines zufälligen Abfragedesigns (alle 120 Minuten) war die Genauigkeit des getriggerten sedentären EMA um bis zu 47,9 % höher. Die Ergebnisse zeigten darüber hinaus, dass sedenäre Phasen (≥ 20 Minuten) vorwiegend außerhalb des Arbeitskontextes auftraten und wenn die Probanden nicht allein waren. Zusammengefasst zeigte die Studie, dass getriggertes sedentäres EMA einen methodischen Fortschritt darstellt, der zur Erfassung sozialer und umweltbezogener Kontextinformationen oder zur Auflösung dynamischer Assoziationen verwendet werden kann. In der dritten Arbeit wurde untersucht, inwiefern sedentäres Verhalten Stimmungsdimensionen beeinflusst. Hierbei wurde eine AA–Studie im Alltag von 92 Universitätsangestellten über fünf Tage durchgeführt. Sedentäres Verhalten wurde kontinuierlich mittels Akzelerometrie gemessen und die Stimmung mehrmals täglich in elektonischen Tagebüchern via Smartphone-Applikation erfasst. Zur Varianzmaximierung verwendeten wir einen getriggerten sedentären Algorithmus, der in der zweiten Arbeit vorgestellt wurde. Die Ergebnisse zeigten, dass sedentäres Verhalten (15-Minuten-Intervalle vor jeder Stimmungsbewertung) und sedentäre Phasen (30-Minuten-Intervalle mit ununterbrochenem sedentären Verhalten) die Stimmungsdimensionen Gute-Schlechte Stimmung und Wache-Müde negativ beeinflussten. In anderen Worten: Mehr sedentäres Verhalten im täglichen Leben führte zu einem niedrigeren Niveau des Wohlbefindens und des Energielevels. Dementsprechend verweisen erste Erkenntnisse darauf, dass sedentäres Verhalten ein allgemeiner Risikofaktor sein könnte, der sowohl die somatische als auch die psychische Gesundheit beeinflusst. In der vierten Arbeit untersuchten wir den reziproken Einfluss der dritten Arbeit, inwiefern die aktuelle Stimmungsbewertung das nachfolgende sedentäre Verhalten beeinflusst. Darüber hinaus untersuchten wir, ob der Zusammenhang zwischen Stimmung und sedentärem Verhalten von der methodischen Perspektive abhängen könnte. Hierfür verwendeten wir multiple Regressionsanalysen zur Auswertung von Zwischensubjekt-Effekten aus Fragebogendaten und den Ansatz der Mehrebenen-Modellierung zur Analyse von Innersubjekt-Effekten aus der AA-Studie. Die Ergebnisse zeigten, dass höhere Bewertungen der Stimmungsdimensionen Gute-Schlechte Stimmung und Wach-Müde zu einer geringeren nachfolgendenen Dauer des sedentären Verhaltens prognostizierten, während höhere Bewertungen der Stimmungsdimension Ruhe-Unruhe eine längere Dauer an nachfolgendem sedentären Verhalten prognostizierten. Die Effekte der Stimmungsdimensionen Wach-Müde und Ruhe-Unruhe auf das sedentäre Verhalten wurden durch den Umgebungskontext moderiert; so fallen die Effekte im Setting „Zuhause“ stärker aus als im Setting „Arbeit“. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Stimmung das sedentäre Verhalten im Alltag regulieren könnte. Zeitsensitive Analysen, wie z.B. von Abfragezeitpunkt zu Abfragezeitpunkt, ergaben einen Zusammenhang zwischen Stimmung und sedentärem Verhalten (Innersubjekt-Analyse), während Analysen zwischen verschiedenen Personen keine Zusammenhänge ergaben (Zwischensubjekt-Analysen). Basierend auf den Erkenntnissen der zweiten und dritten Arbeit deuten die Ergebnisse auf eine reziproke Beziehung zwischen sedentärem Verhalten und Stimmung hin. In der fünften Arbeit wurde der Einfluss verschiedener Facetten einer Unterbrechung des sedentären Verhaltens auf die Stimmungsdimensionen im Alltag untersucht. In der aus Arbeit zwei beschriebenen AA-Studie wurden verschiedene Unterbrechungsmuster wie folgt definiert: Variation in der Häufigkeit (Anzahl der Unterbrechungen), Dauer (Länge der Unterbrechungen), Intensität (metabolisches Äquivalent der Unterbrechung) und Umgebungskontext (Zuhause/Arbeitsplatz). Der Einfluss des jeweiligen Unterbrechungsmusters auf die Stimmung wurde in einem Innersubjekt-Design analysiert. Die Ergebnisse zeigten, dass die Intenstät der Unterbrechung positiv mit den nachfolgenden Stimmungsdimensionen Gute-Schlechte Stimmung, Wach-Müde und Ruhe-Unruhe assoziiert war. Die Häufigkeit der Unterbrechung war positiv mit den nachfolgenden Stimmungsdimensionen Gute-Schlechte Stimmung und Wach-Müde assoziiert, während die Dauer der Unterbrechung nicht mit der Stimmung assoziiert war. Explorative Analysen zeigten zudem, dass Unterbrechungen des sedentären Verhaltens im Setting „Zuhause“ einen größeren Effekt zeigten als im Setting „Arbeit“. Insgesamt betrachtet deuten die Ergebnisse darauf hin, dass ein häufiges und intensives Unterbrechen des sedentären Verhaltens, z.B. durch Gehen statt Stehen, am vorteilhaftesten für die Verbesserung der Stimmung sein könnte. Diese Erkenntnisse aus dem Alltag können als Beitrag für die Formulierung präziserer Gesundheitsempfehlungen dienen, die darauf abzielen, „das sedentäre Verhalten im Alltag zu minimieren“. Nach dem derzeitigen Wissensstand tragen unsere angeführten Ergebnisse in unterschiedlicher Hinsicht zu einem Erkentnissgewinn im Bereich des sedentären Verhaltens bei. Zum einen wurde in Übereinstimmung mit früheren Studien gezeigt, dass Akzelerometer die bevozugte Methode ist um quantitative Aspekte des sedentären Verhaltens zu messen. Darüber hinaus können sich elektronische Tagebücher (z.B. eine Applikation auf dem Smartphone) als wertvoll für die Erfassung der qualitativen Aspekte des sedentären Verhaltens erweisen. Zum anderen untersuchten wir als eine der ersten Studien die Zusammenhänge zwischen sedentärem Verhalten und Stimmung im Alltag und fanden erste Evidenz für einen reziproken Zusammenhang zwischen beiden Konstrukten sowie, dass Unterbrechungen des sedentären Verhaltens sich positiv auf die Stimmung auswirken können. Vor dem Hintergrund dieser zentralen Ergebnisse werden im letzten Kapitel dieser Thesis diverse Themen disktutiert, die in weiteren Untersuchungen betrachtet werden könnten. Wir gehen davon aus, dass die gleichzeitige Erfassung und Analyse aller Aspekte des (in)aktivem Verhaltens (d.h. Schlaf, sedentäres Verhalten und körperliche Aktivität) für das Verständnis der Wechselbeziehung und deren gesundheitlichen Auswirkungen immer wichtiger werden. Weiterhin gehen wir davon aus, dass sich die Frage der Kausalität stellen wird, wenn zukünftige Forschungsarbeiten den reziproken Zusammenhang zwischen sedentärem Verhalten und Stimmung bestätigen. Letztlich erwarten wir, dass die psychophysiologische Reaktion des sedentären Verhaltens zunehmend in den Mittelpunkt der Forschung rücken wird.

Little is known about physical, physiological,and psychological performance indicatorspredicting recreational athletes’performance. This information maymotivate players to become more activeand inform coaches where to focus to buildconfidence, cohesion, and cooperation.This study investigated which performanceindicators were related to the plus-minus statistic in German recreational icehockey players (n= 20 players; 1 female;mean age= 36.25±12.91 years;height=178.85±8.64cm;weight=81.36±12.89kg; meanyears of ice hockey experience=5.68±8.93)over a season. Anthropometrics,psychological and on-ice performancedata were collected mid-season and plus-minus were recorded after each game.Due to the small sample size, significanceinterpretations are not meaningful;therefore, Cohen’s guidelines were used forr=0.2(small),r=0.5(medium)andr=0.8(large). Medium size positive correlationsof plus/minus were found for push-ups(r= 0.52) and squats (r= 0.37). Small positivecorrelations were found for shot speed(r= 0.33), competitiveness orientation(r= 0.28), and years on team (r= 0.23).Small negative correlations were foundfor win orientation (r= –0.30), body massindex (r= –0.28), task cohesion (r= –0.24),and percent body fat (r= –0.20). Someperformance and psychological indicatorsare relatedto recreational icehockey players’plus-minus statistic over a season. Coachesand players of recreational teams shouldfocus on muscular strength and endurance,shooting speed, body composition, andenjoying the challenge of competition whilelowering their win orientation.

Humans in the industrialized world spend a large amount of daily time in sedentary behavior. Since sedentariness negatively impacts a variety of psychophysiological outcomes, the identification of antecedents that lead to sedentary behavior is an im- portant public health issue. In this context, mood, a central indicator for both psy- chological well-being and mental health, is severely understudied. To investigate whether mood dimensions influence subsequent sedentary behavior, we assessed both constructs at baseline via questionnaires and via ambulatory assessment (AA) over 5days in 92 university employees. We continuously measured sedentary behav- ior using accelerometers and assessed mood repeatedly 10 times each day on smart- phone diaries. We employed multiple regression analyses to analyze between-subject effects and multilevel modeling to analyze within-subject effects. Higher momentary ratings of valence (P

A neural mechanism underlying the real-life effects of nonexercise activity on well-being promises novel intervention targets., Physical activity substantially improves well-being and mental health, but the underlying brain processes remain unclear. Most research concerns exercise, although the majority of everyday human behaviors, such as walking or stair climbing, are nonexercise activities. Combining neuroimaging with ecological assessment of activity and GPS-triggered smartphone diaries, we show a specific association of nonexercise activity with energy in two independent samples mediated by the subgenual part of the anterior cingulate cortex (sgACC), a key emotion regulatory site. Furthermore, energy predicted a range of mental health metrics. sgACC volume moderated humans’ emotional gain from nonexercise activity in real life: Individuals with low sgACC volume, a risk factor for depression, felt less energized when inactive but benefited more from periods of high nonexercise activity. This suggests an everyday life mechanism affecting affective well-being in the general population and, if substantiated in patient samples, a risk and resilience process for mood disorders.

Refereed/Peer-reviewed Objective: Given the increasing number of mental disorders, a growing body of studies now focuses on the relationship between physical activity (PA), sedentary behavior (SB), and mental health. However, momentary mechanisms and interrelatedness between PA, SB, and mood in daily life are highly understudied. Methods: To investigate whether the composition of light physical activity (LPA), moderate-to-vigorous physical activity (MVPA), and SB influences mood, we conducted an Ambulatory Assessment study in the everyday life of 103 university students over five days. We measured PA and SB via accelerometers and assessed mood up to six times each day on smartphone diaries. We combined compositional data analyses (CoDA) with multilevel modeling to analyze within-person effects of the behavioral composition on mood. Results: Higher ratio of the SB to LPA and MVPA composition within the 60 min prior to a diary rating negatively influenced valence (p = 0.006) and energetic arousal (p < 0.001). Furthermore, a higher ratio of LPA to SB and MVPA positively influenced energetic arousal (p < 0.001) and a higher ratio of MVPA to SB and LPA positively influenced valence (p = 0.004) and energetic arousal (p = 0.022). Simulation analyses revealed that replacing 20 min of SB with PA can influence mood rating up to 3.39 units [range from 0–100]. Conclusions: Findings suggest that minutely replacements of SB with PA may lead to mood enhancements. Given the high prevalence of mental disorders, more studies are warranted to deepen the understanding of momentary compositional mechanisms between SB, PA, and mood. Applying CoDA to intensive longitudinal data can serve as a starting point to identify the optimal composition of SB, LPA, and MVPA for mood enhancements in everyday life.