Ecological Momentary Assessment (EMA) und ähnliche Verfahren, wie Experience Sampling und Daily Diaries, ermöglichen die Erfassung von Erleben und Varhalten in Echtzeit und im Alltag, sei es zu Hause mit der Familie, in der Schule oder in der Freizeit. Gerade in der Kinder- und Jugendgesundheit ist dieser Ansatz zentral, weil viele relevante Prozesse (z. B. Essverhalten, körperliche Aktivität oder Umgang mit digitalen Medien) stark durch den unmittelbaren Kontext beeinflusst werden. Im Vergleich zu retrospektiven Befragungen, können z. B. Befragungen von Kindern und Jugendlichen direkt im Moment durchgeführt werden (Shiffman et al., 2008). So lässt sich ein unverfälschter Einblick in Alltagssituationen erhalten, die für ihre körperliche und psychische Gesundheit und deren Entwicklung bis ins Erwachsenenalter entscheidend sind.

Eine weitere Form von EMA ist neben der aktiven Datenerhebung (z. B. Befragungen) auch die passive Datenerhebung. Das sog. Passive Sensing bezeichnet eine automatische, kontinuierliche Datenerfassung, z. B. über Smartphone-Nutzungsdaten, GPS oder Accelerometer. Dies eröffnet neue Möglichkeiten, gesundheitsrelevante Verhaltensweisen im Alltag besser zu verstehen und zu kontextualisieren, etwa der Zusammenhang von Alltagsmobilität wie Schulwege, Schlafrhythmen und -qualität, Nutzung digitaler Medien mit Stress, Ernährung und Wohlbefinden (Cornet & Holden, 2018).

Ziel der AG ist, die bisherige Forschung zur Kinder- und Jugendgesundheit unter Berücksichtigung aktiver und passiver EMA-Methoden der Datenerhebung zu systematisieren, soziale Determinanten und Aspekte gesundheitlicher Chancengleichheit zu berücksichtigen (z. B. Vorliegen von chronischen Erkrankungen) und ihre Nutzung für Präventions- und Versorgungsforschung zu eruieren. 

Zu diesem Zweck werden einerseits meta-analytische Arbeiten und Evidenzsynthesen durchgeführt (z. B. systematische Reviews und Meta-Analysen), methodische Ansätze erarbeitet und erprobt (z. B. Kombinationen EMA-basierter Methoden mit registerbasierten Studien und Kohorten) und anhand von Use Case deren Potenziale und Herausforderungen in der medizinischen Praxis untersucht.

Literaturverzeichnis

• Cornet, V. P., & Holden, R. J. (2018). Systematic review of smartphone-based passive sensing for health and wellbeing. Journal of biomedical informatics, 77, 120-132.
• Shiffman, S., Stone, A. A., & Hufford, M. R. (2008). Ecological momentary assessment. Annu. Rev. Clin. Psychol., 4(1), 1-32.