Ausgewählte Ergebnisse

Im folgenden finden Sie ausgewählte Ergebnisse der Forschungsprojekte der DONALD Studie aus den letzten Jahren.

Ausgewählte Themen

Nachhaltige Ernährung

Nachhaltigere Ernährungsweisen rücken zunehmend in den Fokus der Wissenschaft. Im Jahr 2019 veröffentlichte die EAT-Lancet Komission ihre Empfehlungen zu einer nachhaltigen und gesundheitsförderlichen Ernährung, der EAT-Lancet-Referenzdiät. In einer umfassenden Analyse wurde, im Rahmen eines Promotionsprojekts, in der DONALD Studie der Zusammenhang zwischen der Einhaltung der EAT-Lancet-Referenzdiät von Jugendlichen (≥15 Jahre) mit ernährungsbezogenen, anthropometrischen und ökologischen Nachhaltigkeitsparametern (Treibhausgasemissionen und Landnutzung) im Jugend und Erwachsenenalter untersucht (1).

Zunächst wurde ein Ernährungsindex entwickelt, der die Einhaltung der EAT-Lancet-Referenzdiät reflektiert. In den anschließenden Untersuchungen zeigte sich, dass die Einhaltung der EAT-Lancet-Referenzdiät gemmesen anhand des Indexes mit günstigen Ernährungsmerkmalen verbunden, wie z. B. einer geringeren Aufnahme von zugesetztem Zucker und einer höheren Aufnahme von Ballaststoffen (1). Auch eine geringeren Umweltbelastung (Treibhausgasemissionen und Landnutzung) konnte beobachtet werden (1). Die Einhaltung der Referenzdiät im Jugendalter wirkte sich auch positiv auf anthropometrische Merkmale wie z. B. den BMI im frühen Erwachsenenalter (≥ 18 Jahre) aus, nicht jedoch auf andere kardiometabolische Risikomarker (1).

(1) Montejano et al., Associations of Adherence to a Dietary Index Based on the EAT-Lancet Reference Diet with Nutritional, Anthropometric, and Ecological Sustainability Parameters: Results from the German DONALD Cohort Study. J Nutr. 2022 Jul 6;152(7):1763-1772. doi: https://doi.org/10.1093/jn/nxac094. PMID: 35554563.

Lebensstil

Welchen Einfluss der Lebensstil im Jugendalter (9-16 Jahre) auf das spätere Leben hat, wurde kürzlich im Rahmen eines Promotionsprojektes untersucht. Hierzu wurde zunächst ein Lebensstil-Scores entwickelt, der 4 Lifestyle Faktoren berücksichtig, Ernährung, körperliche Aktivität, sitzende Tätigkeiten, Schlafdauer und/oder BMI-SDS (Body mass Index – Standard Deviation Score) (1). Je höher der Score (0-5), desto eher entsprechen Dabei wurden für jeden Lebensstilfaktor eine Punktzahl von 0 oder 1 vergeben. Ein Punkt wurde jeweils vergeben, wenn die Empfehlung der Fachgesellschaften vollständig erfüllt war. Somit gilt: je höher der Score, desto gesünder der Lebensstil.

Anschließend wurde der Zusammenhang mit kardiovalsukären Risikofaktoren (1) und Fettleberindizes (2) im Erwachsenenalter untersucht. Es zeigte sich ein inverser Zusammenhang zwischen dem Lebensstil-Score in der Jugend mit der Körperzusammensetzung und den Fettleber-Indizes im Erwachsenenalter (≥ 18 Jahre) (1, 2).

In einer weiteren Analyse wurde der Zusammenhang des Scores mit der fluiden Intelligenz in der Jugend untersucht (3). DieUntersuchungen zeigten einen positiven Zusammenhang. Vor allem die körperliche Inaktivität schien in diesem Zusammenhang eine wesentliche Rolle zu spielen, da zunehmende Stunden sitzender Tätigkeiten mit einem niedrigeren Wert der fluiden Intelligenz verbunden waren.

(1) Schnermann et al., A lifestyle pattern during adolescence is associated with cardiovascular risk markers in young adults: results from the DONALD cohort study. J Nutr Sci. 2021 Oct 12;10:e92. doi: https://doi.org/10.1017/jns.2021.84 doi: https://doi.org/10.1017/jns.2021.84. PMID: 34733504.

(2) Schnermann et al., A healthy lifestyle during adolescence was inversely associated with fatty liver indices in early adulthood: findings from the DONALD cohort study. Br J Nutr. 2023 Feb 14;129(3):513-522. doi: https://doi.org/10.1017/S0007114522001313 . PMID: 35492013.

(3) Schnermann et al., A lifestyle score in childhood and adolescence was positively associated with subsequently measured fluid intelligence in the DONALD cohort study. Eur J Nutr. 2022 Oct;61(7):3719-3729. doi: https://doi.org/10.1007/s00394-022-02921-z. PMID: 35704086.

Jodstatus

Die Untersuchung des Jodstatus durch regelmäßige Analysen der Jodausscheidung im 24-Stunden-Urin der DONALD-Teilnehmenden ist einer der Hauptforschungsaspekte unserer Studie. Mit diesem Biomarker, der als Goldstandard zur Bestimmung des Jodstatus gilt, konnten die groben Schätzungen des Jodstatus anhand von Spontanurinproben aus den repräsentativen Surveys KiGGS und DEGS des Robert Koch-Instituts regelmäßig bestätigt werden (1, 2). Erst kürzlich wurden aktuelle Trendanalyse zur Jodausscheidung veröffentlich und zeigt eine alarmierende Entwicklung (3): Während die Jodausscheidung zwischen 1993 und 2003 bei Kindern im Alter von 6 – 12 Jahren angestiegen war und sich bis 2012 auf einem stabilen Niveau hielt, zeigte sie sich bis 2018 rückläufig. Die beobachtete Verschlechterung der Jodversorgung in DONALD bestätigt somit den Rückgang der Jodausscheidung in KiGGS.

(1) Remer et al., DONALD – ein Sensor für die Jodversorgung in Deutschland. Ernährungs Umschau. 2016:M470-473. https://doi.org/10.4455/eu.2016.036.

(2) Johner et al., Iodine status in preschool children and evaluation of major dietary iodine sources: a German experience. European Journal of Nutrition. 2013;52:1711–9. https://doi.org/10.1007/s00394-012-0474-6. PMID: 23212532.

(3) Remer et al., The DONALD study as a longitudinal sensor of nutritional developments: iodine and salt intake over more than 30 years in German children. European Journal of Nutrition. 2022 Jan 18. https://doi.org/10.1007/s00394-022-02801-6. PMID: 35043251.

Zuckerzufuhr

In einem durch die BLE finanzierten Projekt wurde die Zuckerzufuhr von Kindern und Jugendlichen der DONALD Studie über den gesamten Studienverlauf hinweg untersucht. Die Untersuchungen lieferten Erkenntnisse zu detaillierten Alters- und Zeittrends der Aufnahme von Gesamt-, zugesetztem und freiem Zucker sowie von freiem Zucker aus Lebensmittelgruppen (z. B. zuckergesüßte Getränke, Säfte, Süßigkeiten) zwischen 1985 und 2016 bei Kindern und Jugendlichen im Alter von 3-18 Jahren.

Obwohl die Analysen einen rückläufigen Trend bei der Aufnahme von Gesamt-, zugesetztem und freiem Zucker seit 2005 und insbesondere seit 2010 zeigten, lag die Aufnahme von freiem Zucker in der DONALD-Bevölkerung in allen Altersgruppen und über den gesamten Beobachtungszeitraum (1985-2016) hinweg über den nationalen und internationalen Empfehlungen (1). Der Rückgang der Zufuhr an Gesamtzucker konnte mittels prädiktiven Biomarkern bestätigt werden (2). Zudem zeigte sich die Zufuhr von freiem Zucker aus Lebensmittelgruppen altersspezifisch. Während jüngere Kinder vor allem freien Zucker aus Säften aufnahmen, zeigten Grundschulkinder die höchste Aufnahme aus freiem Zucker aus Süßigkeiten und Jugendliche die höchste Aufnahme an freiem Zucker aus zuckergesüßten Getränken (3).

Im Rahmen dieses Projektes lieferte die DONALD Studie erstmals Daten zur Aufnahme von freiem Zucker von Kindern und Jugendlichen in Deutschland. Diese wurden 2018 in das Konsensuspapier der Deutschen Adipositas-Gesellschaft, der Deutschen Diabetes-Gesellschaft (DDG) und der Deutschen Gesellschaft für Ernährung (DGE) zur quantitativen Empfehlungen zur Zuckeraufnahme in Deutschland aufgenommen.

(1) Perrar et al., Age and time trends in sugar intake among children and adolescents: results from the DONALD study. European Journal of Nutrition. 2020;59:1043–54. doi:10.1007/s00394-019-01965-y. https://doi.org/10.1007/s00394-019-01965-y. PMID: 30976903.

(2) Perrar et al., Sugar intake among German adolescents: trends from 1990 to 2016 based on biomarker excretion in 24-h urine samples. British Journal of Nutrition. 2020:1–9. https://doi.org/10.1017/S0007114520000665. PMID: 32103699.

(3) Perrar et al., Time and Age Trends in Free Sugar Intake from Food Groups among Children and Adolescents between 1985 and 2016. Nutrients. 2020;12:20. https://doi.org/10.3390/nu12010020. PMID: 31861789.

Chronobiologie und Ernährung

Seit einigen Jahren beschäftigt sich die DONALD Studie in, durch die DFG geförderten, Forschungsprojekten, mit dem Thema Chronobiologie und Ernährung. Unter Chronobiologie wird, vereinfacht, der Wissenschaftszweig zusammengefasst, der sich mit dem inneren, biologischen Rhythmus beschäftigt.

Eine Untersuchung von chronobiologischen Parametern der DONALD-Studienteilnehmer*innen ergab Unterschiede in der Energieaufnahme in Abhängigkeit vom sog. Chronotyp (1). Jugendliche mit einem späteren Chronotyp nahmen einen geringeren Anteil ihrer gesamten täglichen Energiezufuhr vor 11 Uhr zu sich als Jugendliche mit einem früheren Chronotyp. Dagegen konnte bei diesen eine höhere Energieaufnahme nach 18 Uhr beobachtet werden, als bei denjenigen mit frühem Chronotyp.

Einige Auswertungen der letzten Jahre beschäftigten sich in diesem Zusammenhang mit kritischen Zeitfenstern für die Entwicklung von Übergewicht oder ernährungsmitbedingten Erkrankungen im späteren Leben. So konnte gezeigt werden, dass das gewohnheitsmäßige fettarme und kohlenhydratreiche Frühstück bei Grundschulkindern zu einem Anstieg des Fettmasseindex im frühen Jugendalter beitragen kann (2). Darüber hinaus konnte der Verzehr von Kohlenhydraten aus Quellen mit hohem glykämischen Index am Abend mit Risikomarkern für Typ-2-Diabetes im Erwachsenenalter assoziiert werden (3). Eine weitere Analyse konnte das Alter zwischen 12 und 15 Jahren als einen sensiblen Zeitraum identifizieren, in dem chronobiologische Veränderungen mit der Zunahme des Körperfetts verbunden sind (4).

(1) Roßbach et al., Relevance of chronotype for eating patterns in adolescents. Chronobiology International. 2018;35:336–47. https://doi.org/10.1080/07420528.2017.1406493. PMID: 29231764.

(2) Diederichs et al., Relevance of Morning and Evening Energy and Macronutrient Intake during Childhood for Body Composition in Early Adolescence. Nutrients. 2016;8:716. https://doi.org/10.3390/nu8110716. PMID: 27834901.

(3) Diederichs et al., Carbohydrates from Sources with a Higher Glycemic Index during Adolescence: Is Evening Rather than Morning Intake Relevant for Risk Markers of Type 2 Diabetes in Young Adulthood? Nutrients. 2017 Jun 10;9(6):591. https://doi.org/10.3390/nu9060591. PMID: 28604592.

(4) Jankovic et al., Changes in chronotype and social jetlag during adolescence and their association with concurrent changes in BMI-SDS and body composition, in the DONALD Study. European Journal of Clinical Nutrition. 2021 Oct 26. https://doi.org/10.1038/s41430-021-01024-y. PMID: 34702962.

kommerziell hergestellte Beikost

In Rahmen des Forschungsprojektes „Einfluss von kommerzieller Beikost auf das spätere Ernährungsverhalten“ wurde untersucht, ob die Zubereitungsart der Beikost, d. h. selbst hergestellt oder kommerziell, eine Rolle bei der Entwicklung individueller Ernährungspräferenzen spielt. Die Untersuchungen zeigten, dass ein höherer Verzehr von kommerzieller Beikost mit einem geringeren Gemüseverzehr, einer höheren Aufnahme von zugesetztem Zucker aus Beikost sowie einer höheren Gesamtaufnahme von zugesetztem Zucker im Säuglingsalter (0,5 – 0,75 Jahre) verbunden sind (1, 2). Die Aufnahme von kommerzieller Beikost im Säuglingsalter wurde zudem positiv mit der Aufnahme von zugesetztem Zucker im Vorschul- und Grundschulalter assoziiert (2). Des Weiteren wurde die Zusammensetzung von kommerziellen und selbsthergestellten Beikost-Produkten verglichen (3). Die Ergebnisse dieses Projekts wurden von der Ernährungskommission der Europäischen Gesellschaft für pädiatrische Gastroenterologie, Hepatologie und Ernährung (ESPGHAN) sowie von der British Nutrition Foundation in ihrem Positionspapier zur Beikost aufgegriffen.

(1) Foterek et al., Associations between commercial complementary food consumption and fruit and vegetable intake in children. Results of the DONALD study. Appetite. 2015;85:84–90. https://doi.org/10.1016/j.appet.2014.11.015. PMID: 25447022

(2) Foterek et al., Commercial complementary food consumption is prospectively associated with added sugar intake in childhood. Br J Nutr. 2016;115:2067–74. https://doi.org/10.1017/S0007114516001367. PMID: 27079145.

(3) Hilbig et al., Home-made and commercial complementary meals in German infants: results of the DONALD study. J Hum Nutr Diet. 2015;28:613–22. https://doi.org/10.1111/jhn.12325. PMID: 26173552.