高齢者のテレビ視聴の2年以上の変化に関連する社会人口学的、行動的および健康要因

背景：すべての年齢層の中で、高齢者はテレビを見るのに最も多くの時間を費やします。これは最も一般的な座りがちな行動の1つです。高齢の成人期におけるこのような座りがちな活動は、身体的および精神的機能、健康、幸福の悪化を危険にさらすと考えられています。テレビの視聴が時間とともに増加する高齢者の特徴を特定することは、最も緊急のニーズに応じて、座りがちな行動の減少介入をターゲットにするのに役立つ可能性があります。しかし、テレビ視聴に関連する要因の研究は、主に横断的でした。この研究では、将来の設計を使用して、2年間の追跡期間にわたるテレビ視聴の変化を説明し、視聴時間の観察された変化に関連する社会人口統計学的、行動的、健康要因をモデル化しました。 方法：6,090人の男性と雌の高齢者（平均年齢64.9±8.9歳）の2年間の追跡調査が、地域住居の高齢者のコホートである老化の英語縦断研究で実施されました。テレビ視聴時間は、ベースラインおよびフォローアップで自己報告されました。サンプルは、ベースラインのテレビ視聴期間（<2時間/d、2 <4時間/d、4 <6時間/d、≥6時間/d）に従って分類され、観察された視聴期間の変化の観察された方向と程度について説明しました。社会人口統計学的、行動的および健康変数（社会経済的状態、抑うつ症状、障害、慢性疾患、ボディマス指数、身体活動、喫煙）は、ベースラインで測定されたもので、ベースラインとフォローアップの間のテレビ視聴時間の予測因子として回帰モデルに入力されました。 結果：平均自己報告されたテレビ視聴時間は、ベースラインでの5.32±4.08時間/dからフォローアップ時の5.53±4.19時間/dに増加しました（P <0.001）。参加者の49％がテレビ視聴を増加させ（すべての参加者の23％が60分以上）、41％が視聴を減らし、10％が視聴期間の変化を報告しなかったと報告しました。フォローアップ時のテレビ視聴の増加は、社会経済的状態の低下、抑うつ症状の存在、BMIの高い、身体的不活動、およびベースラインの喫煙者であることに関連していました。 結論：調査結果は、高齢者間の非アクティブなテレビ視聴の増加に対抗するための効果的な行動変化の介入の開発を求めており、そのような介入のために優先順位を付ける必要があるサブグループを指摘しています。

BACKGROUND: Of all age groups, older adults spend the most time watching TV, which is one of the most common sedentary behaviours. Such sedentary activity in older adulthood is thought to risk deterioration of physical and mental functioning, health and wellbeing. Identifying the characteristics of older adults whose TV viewing increases over time may help to target sedentary behaviour reduction interventions to those in most urgent need. Yet, studies of the factors associated with TV viewing have predominantly been cross-sectional. This study used a prospective design to describe changes in TV viewing over a two-year follow-up period, and to model socio-demographic, behavioural and health factors associated with observed changes in viewing time. METHODS: A two-year follow-up of 6,090 male and female older adults (mean age 64.9 ± 8.9 years) was conducted in the English Longitudinal Study of Ageing, a cohort of community dwelling older adults. TV viewing time was self-reported at baseline and at follow-up. The sample was categorised according to baseline TV viewing duration (<2 hrs/d, 2 < 4 hrs/d, 4 < 6 hrs/d, ≥6 hrs/d), and the observed direction and extent of changes in viewing duration were described for each category. Socio-demographic, behavioural and health variables (socioeconomic status, depressive symptoms, disability, chronic illness, body mass index, physical activity, smoking), as measured at baseline, were entered into regression models as predictors of changes in TV viewing time between baseline and follow-up. RESULTS: Mean self-reported TV viewing time increased from 5.32 ± 4.08 hrs/d at baseline to 5.53 ± 4.19 hrs/d at follow-up (p < 0.001). Forty-nine per cent of participants increased their TV viewing (23% of all participants by 60 minutes or more), 41% decreased their viewing, and 10% reported no change in viewing duration. Increases in TV viewing at follow-up were associated with lower socioeconomic status, presence of depressive symptoms, higher BMI, physical inactivity, and being a smoker at baseline. CONCLUSIONS: Findings call for the development of effective behaviour change interventions to counter increases in inactive TV viewing among older adults, and point to subgroups who may need to be prioritised for such interventions.