>> Die drei medizinischen Datenbanken Pubmed, Cochrane Library und Livivo wurden anhand folgender Suchwortkombinationen durchsucht:
1. „overweight“ AND „screen time“
a. „overweight“ AND „screen time“ NOT „food“ (Pubmed)
b. „overweight“ AND „screen time“ AND „children“ (Livivo)

Dadurch abgebildete Studien wurden anhand definierter Ein- und Ausschlusskriterien minimiert und durch eine anschließende manuelle Suche bzw. ein Bewerten der Relevanz der gefundenen Studien anhand der Überschriften und des Abstracts gefiltert. Die vorher festgelegten Ausschlusskriterien lauten wie folgt:
A1: Studie ist nicht in englischer oder deutscher Sprache publiziert,
A2: Studie thematisiert andere Fragestellung und/oder anderes  Thema,
A3: Publikationsdatum vor 2008,
A4: Fallstudien, Reviews, Metaanalysen, Bücher, Querschnittstudien,
A5: Studien verwenden anderes Messverfahren als BMI,
A6: Studienteilnehmer sind Leistungs- oder Spitzensportler,
A7: ausschließlich Studienteilnehmer, die eine weitere diagnostizierte Krankheit (neben Adipositas) oder Behinderung aufweisen,
A8: Studie aus einem Nicht-Industrieland,
A9: Studienteilnehmer unter 4 und über 18 Jahren,
A10: Doppelpublikationen. Nachfolgend ist die Aufnahme der relevanten Studien als Flussdiagramm dargestellt (Abb. 1).

Durch die Literaturrecherche konnten sechs von insgesamt 1.150 Publikationen abgebildet werden, die die zuvor definierten Ein- und Ausschlusskriterien erfüllen. Allen Studien liegen randomisierte kontrollierte Untersuchungen (RCTs) zugrunde und erfassen sowohl BMI als auch Bildschirmzeit. Zur Übersicht sind in Tabelle 1 bis 3 die eingeschlossenen Publikationen inklusive Methoden, Interventionen, Kontrollgruppen (KG) und Ergebnissen dargestellt. Anschließend findet die Beurteilung der Validität der einzelnen Studien mithilfe der Physiotherapy Evidence Database scale (PEDro-Skala) statt.
Diskussion
Allen sechs Studien liegen randomisierte kontrollierte Untersuchungen zugrunde, die zwischen fünf und sieben Punkte der PEDro-Skala erreichen. Sie variieren hinsichtlich der Anzahl der Probanden von 51 bis 361 Teilnehmern pro Studie und decken ein Altersspektrum von 7 bis 14 Jahren ab. Vier Studien beziehen sich ausschließlich auf Kinder bis 12 Jahren (Christison et al., 2016; Lynch et al., 2016; Maddison et al., 2014; Robinson et al., 2013), eine Studie inkludiert 9 bis 14-Jährige (Nollen et al., 2015) und eine Publikation untersucht nur Jugendliche zwischen 12 und 14 Jahren (Smith et al., 2014). Außerdem misst die Studie von Smith et al. (2014) ausschließlich männliche Probanden, während die von Nollen et al. (2015) nur weibliche inkludiert. Die Unterschiede in Gruppenstärke, Alter und Geschlecht erschweren einen direkten Vergleich. Die Teilnehmeranzahlen dreier Studien beschränken sich auf kleine Stichprobengrößen von 51 bis 80 Probanden (Christison et al., 2016; Lynch et al., 2016; Nollen et al., 2015). Alle drei demonstrieren, dass die Intervention keinen signifikanten Effekt auf den BMI und auch nicht auf die Bildschirmzeit hat. Die Untersuchungen von Maddison et al. (2014) und Smith et al. (2014), die mit Stichprobengrößen von 251 bis 361 Probanden ein umfangreicheres Spektrum abdecken, bestätigen diese Ergebnisse. Sie können auch keine signifikante Veränderung im BMI feststellen, einzig Smith et al. (2014) berichtet von einer Signifikanz der Reduktion der Bildschirmzeit.
Mitchell et al. (2013) konnten in ihrer Längsschnittstudie „Greater screen time is associated with adolescent obesity“ eine Wirkung von angegebener Bildschirmzeit auf die Veränderung des BMI der oberen Perzentile (50, 75, 90) feststellen, während für die 10er und 25er Perzentile keine Wechselwirkung beobachtet wurde. Das würde für die Untersuchungen der sechs inkludierten RCTs bedeuten, dass sich je nach Ausgangswert des BMI der gemessenen Kinder unterschiedliche Ergebnisse herauskristallisieren müssten. Diejenigen Studien, die bereits übergewichtige und adipöse Kinder untersuchen, sollten einen positiven Effekt auf den BMI erzielen können. Maddison et al. (2014), Christison et al. (2016) und Robinson et al. (2013) inkludieren ausschließlich übergewichtige oder adipöse Kinder, während Smith et al. (2014) diejenigen inkludiert, die ein erhöhtes Risiko für Übergewicht und Adipositas aufweisen. Jedoch zeigen sie nach der Intervention keinen eindeutigen Effekt, genauso wenig wie Nollen et al. (2015) und Lynch et al. (2016), die den Gewichtsstatus nicht in die Ein- und Ausschlusskriterien mit einfließen lassen. Liegt der Fokus der Betrachtung auf der Geschlechtertrennung, rücken die Studien, die sich ausschließlich mit männlichen (Smith et al., 2014) bzw. ausschließlich mit weiblichen Probanden (Nollen et al.,2015) beschäftigten, in den Vordergrund. Sie sind sich dahingehend ähnlich, dass beide Untersuchungen digitale Medien (Apps bzw. Computer) als Unterstützung des Interventionsprogrammes und zur Steigerung der Motivation der Kinder und Jugendlichen nutzen. Sie bestätigen beide keine signifikanten Unterschiede des BMI, jedoch konnten die Jungen ihre Bildschirmzeit verringern, während Mädchen das nicht konnten. Fraglich ist einerseits inwiefern es realistisch ist, eine Bildschirmzeitreduktion zu erreichen, indem Bildschirme bzw. deren Nutzen über Apps eingeführt werden. Andererseits ist ungewiss, warum Mädchen der Studie von Nollen et al. (2015) diesen Effekt nicht erzielen konnten, wenn Jungen das konnten (Smith et al., 2014). Beide Teilnehmergruppen schätzten ihre Bildschirmzeit selbst anhand eines Fragebogens ein. In einer Studie von Feierabend et al. (2017a) wird beobachtet, dass Mädchen eine höhere zeitliche Nutzung digitaler Medien mit 206 Minuten am Tag aufweisen als Jungen mit 194 Minuten. Dies wurde ebenfalls anhand von Selbsteinschätzungen berechnet. Ob die Schätzungen mit der tatsächlichen Zeit übereinstimmen oder ob Mädchen sich tendenziell überschätzen, während Jungen sich womöglich unterschätzen oder ob sich ein Geschlecht realistischer einordnen kann, bleibt offen. Ebenso unklar bleiben die Resultate von Nollen et al. (2015) und Smith et al. (2014), da auf die Richtigkeit und Genauigkeit der Kinder im selbst auszufüllenden Fragebogen vertraut werden muss.

Aus den Ergebnissen geht hervor, dass es möglich ist, digitale Medien zu nutzen, um Kinder und Jugendliche zu erreichen, sie zu motivieren und ihnen immer wieder Erinnerungen, Aufgaben und individuelle Herausforderungen zu senden. Dadurch können sowohl Interesse als auch Eigenwahrnehmung gestärkt und Selbstkontrolle initiiert werden. Eine bewusstere Ernährung, weniger sitzendes Verhalten und mehr körperliche Aktivität konnte in geringem Maße erreicht werden, jedoch gibt es keine signifikante Auswirkung auf den BMI. Offensichtlich ist, dass keine der multifaktoriell angewandten Interventionen einen signifikanten Einfluss auf die Prävention von Übergewicht und Adipositas nehmen konnte. Nur die Intervention mit der für Jugendliche entwickelten Smartphone-App, stellt einen Effekt auf die Verringerung der Bildschirmzeit fest, wodurch der Nutzen digitaler Medien dargestellt wird. Das macht umso deutlicher, wie wichtig das Thema für die Zukunft und die Erarbeitung eines effektiven Konzeptes zur Bekämpfung der Adipositasepidemie ist. Es besteht weiterhin Forschungsbedarf, um innovative und evidenzbasierte Ansätze zu entwickeln. Dabei sollte in den Untersuchungen bedacht werden, ob die Möglichkeit besteht, tatsächliche Limitierungen von Bildschirmzeiten einzusetzen. Das Thema wird keineswegs an Relevanz verlieren, da die Vielfalt elektronischer Medien rasant zunimmt und sich kein aufhaltender oder gar umkehrender Trend erkennen lässt (Sandner, 2017). Weiterhin sollte der langfristige Einfluss durch Follow-Up-Studien untersucht werden. Die Studie „Family, Community and Clinic Collaboration to Treat Overweight and Obese Children: Stanford GOALS – a Randomized Controlled Trial of a Three-Year, Multi-Component, Multi-Level, Multi-Setting Intervention” von Robinson et al. (2013) setzt einen ersten Grundstein für eine umfassende Untersuchung mit einem hohen Evidenzniveau. <<