Arbeitslosigkeitserfahrung, soziale Unterstützung und Depression

Ergebnisse der DEGS1-MH-Studie

Stephan Müters, Lars E. Kroll, Julia Thom & Jens Hoebel

Psychotherapie-Wissenschaft 10 (2) 21–28 2020

www.psychotherapie-wissenschaft.info

CC BY-NC-ND

https://doi.org/10.30820/1664-9583-2020-2-21

Zusammenfassung: Der Verlust des Arbeitsplatzes geht mit erheblichen gesundheitlichen Folgen einher, Arbeitslose sind von Depressionen häufiger betroffen als Erwerbstätige. Der Beitrag geht der Frage nach, inwiefern der Zusammenhang zwischen Arbeitslosigkeitserfahrung und Depression durch soziale Unterstützung vermittelt wird. Dazu werden bevölkerungsweite Querschnittsdaten des Zusatzmoduls «Psychische Gesundheit» der Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1-MH, 2008–2011) verwendet und depressive Störungen anhand der DSM-IV-Kriterien des psychiatrischen Dia­gnoseinterviews «Composite International Diagnostic Interview» (DIA-X/M-CIDI) gemessen. Die Fallzahl für multivariate Analysen beträgt n=2.806 im Alter zwischen 18 und 64 Jahren. Frauen und Männer mit Arbeitslosigkeitserfahrung sind etwa doppelt so oft von Depressionen betroffen wie Erwerbstätige ohne Arbeitslosigkeitserfahrung in den letzten fünf Jahren. Der Erklärungsanteil sozialer Unterstützung am Zusammenhang zwischen Arbeitslosigkeitserfahrungen und Depression liegt bei Frauen bei 20,8% (p=0.008), bei Männern bei 15,7% (p=0.140) Die Analysen betonen die Bedeutung sozialer Ressourcen für den Zusammenhang zwischen Arbeitslosigkeit und Depressionen.

Schlüsselwörter: Arbeitslosigkeit, soziale Ungleichheit, soziale Determinanten, soziale Unterstützung, Depression

Einleitung

Depressionen gehören zu den häufigsten psychischen Störungen in der Allgemeinbevölkerung (Jacobi et al., 2015) und sind mit einer grossen Krankheitslast (Murray et al., 2012) sowie einem hohen psychosozialen Versorgungsbedarf und folglich erheblichen Kosten im Gesundheitswesen verbunden (Statistisches Bundesamt, 2017). Die 12-Monats-Prävalenz einer unipolaren Depression (Major Depression oder Dysthymie) in der Allgemeinbevölkerung Deutschlands wird für das Jahr 2010 auf 8,2% geschätzt, 11,3% bei Frauen und 5,1% bei Männern (Jacobi et al., 2015). Depressive Erkrankungen zu verhindern, früh zu erkennen und nachhaltig zu behandeln, gehört seit 2006 zu den nationalen Gesundheitszielen für Deutschland (Bermejo et al., 2009).

Reviews und Metaanalysen zeigen, dass Arbeitslose häufiger von psychischen Gesundheitsproblemen wie Depressionen betroffen sind als Erwerbstätige, das Risiko ist ungefähr um das Doppelte erhöht (Paul & Moser, 2009; Herbig et al., 2013). Dabei prägen Arbeitslosigkeitserfahrungen die Biografie im Sinne einer erhöhten Vulnerabilität nachhaltig negativ, denn noch viele Jahre nach Arbeitslosigkeitsepisoden lassen sich erhöhte Risiken für psychische Störungen feststellen (Stöbel-Richter et al., 2010; Strandh et al., 2014). Arbeitslosigkeit trägt dabei einerseits zur Verschlechterung der psychischen Gesundheit bei (sog. Kausalitätshypothese), kann aber auch die Folge einer psychischen Störung sein (sog. Selektionshypothese). Die internationale Studienlage spricht insgesamt dafür, dass die Bedeutung der Verursachung psychischer Erkrankungen durch Arbeitslosigkeit in der Regel grösser ist als die der Selektionsprozesse (Paul & Moser, 2001, 2009). Dem sozialen Netzwerk kommt bei der Bewältigung von Arbeitslosigkeitserfahrungen eine wichtige Rolle zu. In internationalen Metaanalysen und Längsschnittstudien zeigt sich, dass eine hohe soziale Unterstützung den negativen gesundheitlichen Folgen von Arbeitslosigkeit entgegenwirken kann (Bjarnason & Sigurdardottir, 2003 [1982]; McKee-Ryan et al., 2005; Milner et al., 2016a).

Epidemiologische Analysen zu Depressionen zeigen, dass die Diagnose Depression zwar mittlerweile immer häufiger gestellt bzw. von Behandelnden vergeben wird, wodurch die Diagnoseprävalenz in den letzten Jahren angestiegen ist. Die depressive Störung selbst hat in der Bevölkerung aber nicht zugenommen (Bretschneider et al., 2018). Die Routinedaten der Krankenversicherungen reflektieren hierbei Entwicklungen des Diagnose- und Kodierverhaltens von Behandelnden sowie der Inanspruchnahme des Versorgungssystems durch Patient*innen und sind durch die Verfügbarkeit von Versorgungsangeboten beeinflusst (Rommel et al., 2017). Um davon unverzerrte Ergebnisse zu erhalten, sind Daten aus Bevölkerungsstudien, die die Häufigkeit von Depressionen unabhängig vom Versorgungsgeschehen abbilden, von grosser Bedeutung.

Der vorliegende Beitrag untersucht, inwieweit soziale Unterstützung den Zusammenhang zwischen Arbeitslosigkeitserfahrung und Depressionen vermittelt. Dazu kann auf bevölkerungsweite Daten der Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1) zurückgegriffen werden, in denen depressive Störungen mithilfe eines klinischen Interviews standardisiert und unabhängig von ärztlicher oder psychotherapeutischer Inanspruchnahme erhoben worden sind.

Methodik

Für die empirischen Analysen wurden Daten des DEGS1-Zusatzmoduls «Psychische Gesundheit» (DEGS1-MH) verwendet, die im Zeitraum von 2009 bis 2012 im Rahmen der DEGS1-Studie erhoben wurden. Grundgesamtheit waren die im Erhebungszeitraum in Deutschland lebenden und in den Einwohnermelderegistern gemeldeten Erwachsenen im Alter zwischen 18 und 79 Jahren. Die Responserate der DEGS1-Studie lag bei 62% für wieder eingeladene Personen, die bereits am Bundes-Gesundheitssurvey 1998 teilgenommen hatten bzw. bei 42% für erstmals eingeladene Personen (Kamtsiuris et al., 2013). 6.027 DEGS1-Teilnehmende, die am dort durchgeführten Interview und den zugehörigen Untersuchungen teilgenommen hatten, konnten als Brutto-Stichprobe für das Zusatzmodul DEGS1-MH ausgewählt werden. 5.303 Teilnehmende entsprechen einer konditionalen Responserate der DEGS1-MH-Zusatzstudie von 88% (Jacobi et al., 2013, 2015).

Für die vorliegenden Analysen wurde eine Einschränkung des Altersbereichs auf 18 bis 64-jährige Teilnehmende vorgenommen (n=3.284). Ausgeschlossen wurden Befragte, für die keine Angabe zur Erwerbstätigkeit bzw. zu Arbeitslosigkeitserfahrungen vorlagen (n=52), sowie Personen, die zum Zeitpunkt der Befragung weder erwerbstätig waren, noch Arbeitslosigkeitserfahrungen gemacht hatten (n=426). Damit konnten n=2.806 Befragte in die Analysen einbezogen werden, für die Angaben zu möglichen Arbeitslosigkeitserfahrungen in den letzten fünf Jahren vor dem Befragungszeitpunkt vorlagen. Die retrospektive Erfassung von Arbeitslosigkeitserfahrungen erfolgt in DEGS1 über die Angabe der Befragten, ob sie in den letzten fünf Jahren vor dem Befragungszeitpunkt arbeitslos waren. Für die Auswertungen wurden zwei Gruppen gebildet: a) Personen, die erwerbstätig sind und in den letzten fünf Jahren keine Arbeitslosigkeitserfahrung gemacht haben, und b) Personen, die zum Zeitpunkt der Befragung arbeitslos waren oder mindestens eine Arbeitslosigkeitserfahrung in den letzten fünf Jahren vor dem Befragungszeitpunkt gemacht haben.

Wahrgenommene soziale Unterstützung wurde mittels der Oslo-Social-Support-Scale erhoben, die die Anzahl der Personen des primären Unterstützungsnetzwerkes sowie das wahrgenommene Interesse anderer Personen und die praktische Verfügbarkeit nachbarschaftlicher Unterstützungsleistungen erfasst. Dieser Indikator ist für europäisch vergleichbare Surveys gebräuchlich (Dalgard et al., 2006; Eurostat, 2013).

Die Diagnose einer unipolaren Depression wurde gemäss DSM-IV-TR-Kriterien der majoren Depression sowie dysthymen Störung erfasst. Sie wurde durch geschulte Interviewer*innen mit dem standardisierten klinischen Interview «Composite International Diagnostic Interview» (DIA-X/M-CIDI) erhoben (Jacobi et al., 2013).

Als Kovariablen werden neben dem Lebensalter der Bildungsstatus und das Einkommen in den Analysen berücksichtigt. Die Bildungskategorien wurden gemäss der etablierten Klassifikation «Comparative Analysis of Social Mobility in Industrial Nations – CASMIN» auf Basis von Angaben der Befragten zu ihren schulischen und beruflichen Bildungsabschlüssen gebildet (Brauns et al., 2003). Die Berücksichtigung des Einkommens erfolgt über das bedarfsgewichtete Haushaltsnettoeinkommen, das sogenannte Netto-Äquivalenzeinkommen. Hier wurde zudem ein regressionsbasiertes Imputationsverfahren für fehlende Einkommenswerte eingesetzt (Lampert et al., 2013). Die Verteilung der Variablen in der Studienpopulation findet sich in Tabelle 1.

Variablen

Kategorie

Gesamt (n=2.806)

Frauen (n=1.450)

Männer (n=1.356)

Stichprobe (%)

Grundgesamtheit (%)*

Stichprobe (%)

Grundgesamtheit (%)*

Stichprobe (%)

Grundgesamtheit (%)*

Alter

18–29 Jahre

17,9%

22,7%

18,3%

24,1%

17,5%

21,4%

30–44 Jahre

29,1%

34,1%

28,0%

33,5%

30,3%

34,8%

45–64 Jahre

52,3%

43,2%

53,7%

42,5%

52,2%

43,8%

missing

0,0%

0,0%

0,0%

Unipolare Depression (12 Monate) (CIDI)

keine Depression

89,8%

91,2%

87,3%

87,6%

92,4%

94,7%

Depression

8,5%

8,8%

11,0%

12,4%

5,7%

5,4%

missing

1,8%

1,7%

1,9%

Arbeitslosigkeitserfahrung in den letzten 5 Jahren

keine, aktuell erwerbstätig

77,2%

76,7%

77,4%

77,0%

77,1%

76,5%

mind. einmal arbeitslos

22,8%

23,3%

22,6%

23,1%

22,9%

23,5%

Soziale Unterstützung (Oslo-3-Item-Scale)

gering

9,3%

10,4%

8,7%

10,3%

10,0%

10,5%

mittel

48,9%

49,2%

47,3%

47,3%

50,7%

51,1%

stark

41,5%

40,4%

43,8%

42,4%

39,1%

38,5%

missing

0,3%

0,2%

0,3%

Bildung (CASMIN)

niedrig

20,1%

26,2%

18,6%

24,9%

21,7%

27,4%

mittel

58,4%

58,5%

61,7%

61,6%

54,8%

55,6%

hoch

21,5%

15,3%

19,7%

13,5%

23,5%

17,0%

missing

0,0%

0,0%

0,1%

Einkommen

Äquivalenzeinkommen (Mittelwert)

1.581

1.478

1.508

1.422

1.660

1.528

missing

0,0%

0,0%

0,0%

* hochgerechnet auf die Bevölkerung Deutschlands zum Stand 31.12.2010

Tab.1: Beschreibung der Stichprobe der Studie DEGS1-MH, 18–64 Jahre (n=2.806)

Die statistische Analyse orientiert sich am klassischen Vorgehen bei Mediationsanalysen (Baron & Kenny, 1986). Mittels logistischer Regressionen wird der Zusammenhang zwischen Arbeitslosigkeitserfahrung und sozialer Unterstützung sowie zwischen sozialer Unterstützung und Depressionen untersucht. Die relative Bedeutung sozialer Unterstützung für die Erklärung des Zusammenhangs zwischen Arbeitslosigkeitserfahrung und Depressionen ergibt sich aus der Reduktion der Effektstärken der Arbeitslosigkeitserfahrung aus den Ausgangsmodellen durch die Aufnahme sozialer Unterstützung in das Gesamtmodell. Für die Berechnung des Anteils des Zusammenhangs von Arbeitslosigkeitserfahrungen und Depressionen, der durch Unterschiede in der sozialen Unterstützung erklärt wird, dient die Dekompositionsmethode nach Karlson, Holm und Breen (KHB-Methode). Diese Methode wird verwendet, da das klassische Vorgehen aufgrund der Nichtlinearität des logistischen Modells zu verzerrten Ergebnissen des Erklärungsanteils kommen kann (Kohler et al., 2011; Karlson et al., 2012). Nach der KHB-Methode wird eine Regression von der abhängigen Variablen auf den Mediator berechnet und die hier errechneten Residuen werden als zusätzliche Variable wieder in das Ausgangsmodell eingesetzt. Durch diese Reskalierung der Fehlervarianz können die Koeffizienten der Regressionsmodelle subtrahiert und die Erklärungsanteile berechnet werden. Die Analysen wurden mit gewichteten Daten vorgenommen. Die DEGS1-Haupstudie ist anhand der Randverteilung der Bevölkerungszahlen des Statistischen Bundesamtes für Deutschland zum Stand vom 31. Dezember 2010 durch eine Poststratifizierung an die Verteilung nach Bundesländern, Gemeindegrössenklassen, Altersgruppen, Geschlecht, Bildung und Migrationsstatus anhand von Daten des Mikrozensus gewichtet (Kamtsiuris et al., 2013). Die Daten des DEGS1-MH-Moduls werden zusätzlich anhand sozioökonomischer Informationen mit dem Kehrwert ihrer Teilnahmewahrscheinlichkeit in der DEGS1-Hauptstudie gewichtet (Jacobi et al., 2013). Alle Analysen wurden mit dem Programm Stata in der Version 14.2 SE durchgeführt.

Ergebnisse

Insgesamt liegen bei Männern und Frauen, die in den letzten fünf Jahren vor dem Befragungszeitpunkt von Arbeitslosigkeit betroffen waren, mit 13,6% deutlich häufiger unipolare Depressionen vor als in der Vergleichsgruppe ohne Arbeitslosigkeitserfahrung mit 7,3%. Bei Frauen mit Arbeitslosigkeitserfahrung ist die Prävalenz doppelt so hoch wie in der Vergleichsgruppe ohne Arbeitslosigkeitserfahrung. Bei Männern sind Depressionen insgesamt deutlich seltener, es zeigt sich aber ebenfalls eine deutlich erhöhte Prävalenz für Männer mit Arbeitslosigkeitserfahrung (vgl. Abb. 1).

Abb. 1: Arbeitslosigkeitserfahrung und unipolare Depression (12-Monats-Prävalenz), n=2.756

Arbeitslosigkeitserfahrung ist ebenfalls deutlich mit dem Ausmass sozialer Unterstützung assoziiert. Erwerbstätige mit Arbeitslosigkeitserfahrung geben mit einem Anteil von 19,5% deutlich häufiger an, geringe soziale Unterstützung zu erfahren als Erwerbstätige, die in den letzten fünf Jahren nicht von Arbeitslosigkeit betroffen waren, bei denen dies nur zu 7,6% angegeben wird (Frauen 22,9% vs. 6,5%, Männer 16,5% vs. 8,7%).

Weiterhin zeigt sich ein deutlicher Zusammenhang zwischen sozialer Unterstützung und Depression. Frauen und Männer mit geringer sozialer Unterstützung weisen deutlich höhere Depressionsprävalenzen auf als Frauen und Männer, die eine mittlere oder starke soziale Unterstützung wahrnehmen. So erfüllen 20,5% der Befragten mit geringer sozialer Unterstützung die diagnostischen Kriterien einer Depression, während die Anteile in den Vergleichsgruppen mit mittlerer und hoher sozialer Unterstützung nur bei 8,1% bzw. 6,7% liegen. Im Geschlechtervergleich ist die Assoziation bei Frauen stärker ausgeprägt als bei Männern (vgl. Abb. 2).

Abb. 2: Soziale Unterstützung und unipolare Depression (12-Monats-Prävalenz), n=2.749

Die in der deskriptiven Analyse gefundenen Zusammenhänge zwischen Arbeitslosigkeitserfahrung und Depressionen zeigen sich auch nach Kontrolle für Alters- und Geschlechtsunterschiede sowie regionalen Disparitäten in multivariaten logistischen Regressionsmodellen. So ist die statistische Chance einer Depression für Personen mit Arbeitslosigkeitserfahrung im Vergleich zu Erwerbstätigen ohne Arbeitslosigkeitserfahrung in den letzten fünf Jahren im adjustierten Modell um etwa das Doppelte erhöht, wobei dieser Unterschied bei Frauen etwas stärker ausgeprägt ist als bei Männern (vgl. Tab. 2, Modell 1).

M 1

M 2

M 3

Gesamt (n=2.748)

OR

p

OR

p

OR

p

Arbeitslosigkeitserfahrung

nein

Ref.

Ref.

Ref.

ja

1,99

(<0.000)

1,68

(0.006)

1,57

(0.026)

Soziale Unterstützung

stark

Ref.

mittel

1,19

(0.386)

1,17

(0.439)

gering

3,23

(<0.000)

3,20

(<0.000)

Frauen (n=1.423)

Arbeitslosigkeitserfahrung

nein

Ref.

Ref.

Ref.

ja

2,37

(<0.000)

1,87

(0.010)

1,84

(0.018)

Soziale Unterstützung

stark

Ref.

mittel

1,24

(0.406)

1,23

(0.426)

gering

4,07

(<0.000)

4,00

(<0.000)

Männer (n=1.325)

Arbeitslosigkeitserfahrung

nein

Ref.

Ref.

Ref.

ja

1,78

(0.055)

1,63

(0.117)

1,40

(0.345)

Soziale Unterstützung

stark

Ref.

mittel

1,17

(0.624)

1,16

(0.659)

gering

2,62

(0.013)

2,81

(0.012)

M1: Arbeitslosigkeitserfahrung, adjustiert für Alter, Ost-West, pol. Gemeindegrößenklasse, (sowie für Geschlecht im Gesamtmodell)

M2: M1 + soziale Unterstützung

M3: M2 + Bildung und Einkommen

Tab. 2: Einflussfaktoren auf Depressionen; Ergebnisse multivariater logistischer Regressionen (Datenbasis: DEGS1-MH, 18–64 Jahre)

Nach zusätzlicher Kontrolle für soziale Unterstützung (Modell 2) verringert sich der Zusammenhang zwischen Arbeitslosigkeitserfahrung und Depression vom 2-Fachen auf das 1,7-Fache, bleibt aber weiterhin statistisch signifikant. Die Reduzierung ist dabei für Frauen deutlicher als für Männer. Soziale Unterstützung ist stark mit Depressionen assoziiert, Frauen und Männer mit geringer sozialer Unterstützung haben im Vergleich zu denjenigen mit starker sozialer Unterstützung eine um das 4-fach bzw. 2,6-fach erhöhte statistische Chance einer unipolaren Depression.

Im Gesamtmodell (Modell 3) unter weiterer Kontrolle für Bildung und Einkommen zeigt sich für Frauen keine wesentliche Veränderung der Zusammenhänge zwischen Arbeitslosigkeitserfahrung sowie sozialer Unterstützung und Depression.

Weitere nicht dargestellte logistische Regressionsmodelle mit geringer sozialer Unterstützung als abhängige Variablen zeigen sowohl für Frauen als auch für Männer signifikante Assoziationen zwischen Arbeitslosigkeitserfahrung und sozialer Unterstützung. Frauen und Männer mit Arbeitslosigkeitserfahrung haben eine höhere statistische Chance einer geringen sozialen Unterstützung als aktuell Erwerbstätige ohne Arbeitslosigkeitserfahrung.

Die Mediation des Zusammenhangs zwischen Arbeitslosigkeitserfahrung und Depressionen durch soziale Unterstützung wird anhand der KHB-Methode getestet. Insgesamt zeigt sich eine Mediation des Effektes von Arbeitslosigkeitserfahrung über soziale Unterstützung um 18,1% (p=0.002) des Gesamteffektes bei Kontrolle aller Variablen des Gesamtmodells (Modell 3). Das heisst, dass knapp ein Fünftel des Zusammenhangs von Arbeitslosigkeitserfahrungen und Depression durch Unterschiede in der sozialen Unterstützung erklärt werden. Bei Frauen liegt der Erklärungsanteil bei 20,8% (p=0.008), bei Männern beträgt er 15,7% (p=0.140).

Weiterführende, nicht dargestellte Analysen, bei denen anhand von Interaktionseffekten ein möglicher Moderationseffekt sozialer Unterstützung auf den Zusammenhang zwischen Arbeitslosigkeitserfahrung und Depression überprüft wurde, zeigten keine signifikanten Interaktionsterme zwischen sozialer Unterstützung und Arbeitslosigkeitserfahrung.

Diskussion

Wie dem Forschungsstand nach zu erwarten ist, zeigen die Daten des Zusatzmoduls DEGS1-MH eine höhere Verbreitung unipolarer Depressionen bei Personen mit Arbeitslosigkeitserfahrung als bei aktuell Erwerbstätigen. Etwa ein Fünftel des Zusammenhangs von Arbeitslosigkeitserfahrung und Depression wird über soziale Unterstützung vermittelt. Die vorliegenden Ergebnisse weisen also darauf hin, dass das erhöhte Depressionsrisiko von Personen, die von Arbeitslosigkeit betroffen sind, durch eine Stärkung der sozialen Unterstützung zwar reduziert, aber nicht vollständig abgepuffert werden kann. Angesichts der Verbreitung unipolarer Depressionen kann auf einen hohen Bedarf psychosozialer Versorgung bei arbeitslosen Personen bzw. solchen mit Arbeitslosigkeitserfahrungen ausgegangen werden (Berth et al., 2008).

Zu den Stärken der vorliegenden Analyse zählt, dass Depressionen mittels eines standardisierten klinischen Interviews diagnostiziert wurden und damit, im Gegensatz zu Daten gesetzlicher Krankenversicherungen, psychische Morbidität unabhängig von der Inanspruchnahme von Versorgungsleistungen abgebildet wurde. Die Analyse der Stichprobenausschöpfung und -zusammensetzung weist auf eine hohe Repräsentativität der DEGS1-Daten hin, die aufgrund der hohen konditionalen Response sowie der regressionsbasierten Gewichtung mit Informationen zu den Ausfallwahrscheinlichkeiten auch für das DEGS1-MH-Zusatzmodul angenommen werden kann (Jacobi et al., 2013; Kamtsiuris et al., 2013). Die Berechnung der Reduktion der Koeffizienten in den logistischen Regressionsmodellen mit der KHB-Methode erlaubt die Interpretation unverzerrter Schätzer bzw. Erklärungsanteile.

Limitationen der Aussagekraft der Ergebnisse bestehen dagegen insbesondere aufgrund der relativ geringen Fallzahl und der Verwendung von Querschnittsdaten. Mögliche Interaktionseffekte, die eine Moderation des Zusammenhangs zwischen Arbeitslosigkeitserfahrung und Depression belegen würden, könnten durch die geringe Fallzahl unentdeckt bleiben. Dabei müssen sich beide Erklärungsmechanismen nicht gegenseitig ausschliessen, empirisch können sowohl mediierende als auch moderierende Effekte sozialer Unterstützung bezüglich des Zusammenhangs zwischen Arbeitslosigkeit und psychischer Gesundheit gleichzeitig festgestellt werden (Milner et al., 2016a).

Der Zusammenhang zwischen Arbeitslosigkeitserfahrung und Depression könnte zudem in der vorliegenden Studie unterschätzt sein, da die Beteiligungsrate von arbeitslosen Personen an Surveys meist unterdurchschnittlich ist. So nehmen insbesondere diejenigen, die sich in finanziell und psychosozial prekärer Lebenslage befinden, seltener an entsprechenden Studien teil (Henkel, 2008). Weitere Verzerrungen der Ergebnisse könnten daraus resultieren, dass die psychische Gesundheit, insbesondere depressive Symptome, die Wahrnehmung sozialer Unterstützung beeinflussen kann, sodass diejenigen, die depressiv sind, subjektiv eine geringere soziale Unterstützung wahrnehmen. Sofern Personen aufgrund ihrer Depression eine ihre objektiv stabile soziale Unterstützung als subjektiv vermindert wahrnehmen, würde dies zu einer Überschätzung der Erklärungsanteile beitragen. Anhand der vorliegenden Querschnittsdaten können zudem keine Rückschlüsse bezüglich der kausalen Wirkungsrichtungen im Zusammenhang von Arbeitslosigkeitserfahrungen mit sozialer Unterstützung und Depression gewonnen werden. Künftige Studien zu dieser Fragestellung sollten nach Möglichkeit prospektive Daten verwenden, um diese Limitation der vorliegenden Studien zu überwinden.

Die hier aufgezeigten Zusammenhänge stehen im Einklang mit den Ergebnissen verschiedener Längsschnittstudien, die belegen, dass sich eine geringere soziale Unterstützung oder wahrgenommene Isolation kausal negativ auf Depressionen auswirkt (Cacioppo et al., 2010; Milner et al., 2016b). Dabei weisen die Ergebnisse darauf hin, dass Frauen bezüglich ihrer psychischen Gesundheit etwas stärker als Männer von einer hohen sozialen Unterstützung profitieren (Milner et al., 2016b). Zugleich stellt soziale Unterstützung eine wichtige Ressource zur Verbesserung der psychischen Gesundheit bei Arbeitslosigkeit dar, wie vielfältige internationale Längsschnittstudien nachweisen (Bjarnason & Sigurdardottir, 2003 [1982]; Ziersch et al., 2014; Milner et al., 2016a). So kann die psychische Gesundheit von Arbeitslosen mit starker wahrgenommener sozialer Unterstützung besser sein als bei Erwerbstätigen mit geringer wahrgenommener sozialer Unterstützung (Milner et al., 2016a). Für arbeitslose Jugendliche und junge Erwachsene zeigt sich die emotionale elterliche soziale Unterstützung als protektiv für die psychische Gesundheit (Bjarnason & Sigurdardottir, 2003 [1982]). Eine qualitativ angelegte Studie untersucht und illustriert die Wirkungsweise sozialer Netzwerke als mögliche Ressource für den erfolgreichen Umgang mit Langzeitarbeitslosigkeit. Hierbei zeigt sich, dass die Befragten neben Familie und Freunden die unterstützenden Beziehungen institutioneller Helfer*innen häufig positiv bewerten. Dazu gehören Sachbearbeiter*innen des Jobcenters, Mitarbeiter*innen von Massnahmenträgern, Sozialpädagog*innen im Bereich der Ehrenamtskoordination oder Beschäftigte des Jugendamtes, die praktische Unterstützung oder Beratung leisten oder indirekt durch die Schaffung von Gelegenheiten zur gesellschaftlichen Teilhabe unterstützen (Klärner & Knabe, 2016). Modellprojekte zwischen Jobcentern und Krankenkassen weisen auf positive Effekte einer arbeitsmarktintegrativen Gesundheitsförderung von arbeitslosen Menschen zur Prävention psychischer Störungen hin, insbesondere wenn sie die Förderung von Selbstwirksamkeit, Kohärenzerleben und praktische Problemlösefähigkeiten adressieren (Otto & Scheel, 2014; Schreiner-Kürten et al., 2016). Da Symptome psychischer Störungen wie Antriebsmangel, Konzentrationsprobleme, Selbstzweifel und Schwierigkeiten in der sozialen Interaktion die erfolgreiche Arbeitssuche erheblich erschweren, sollten Interventionen möglichst früh erfolgen (Schubert et al., 2013).

Insgesamt bleibt festzustellen, dass soziale Beziehungen eine wichtige Ressource für die Gesundheit von arbeitslosen Menschen sind. Interventionen für Arbeitslose sollten den Bereich der sozialen Unterstützung als mögliche Bewältigungsressource berücksichtigen. Wichtig ist es, institutionell Gelegenheitsstrukturen für soziale Begegnungen und Beziehungen zu schaffen, sowie soziale Teilhabe in der Arbeitslosigkeit zu fördern und aufzuwerten, wie bspw. bürgergesellschaftliches Engagement oder Nachbarschaftshilfe (Klärner & Knabe, 2016). Die Ergebnisse der vorliegenden Studie weisen aber auch da­rauf hin, dass die möglichen Effekte sozialer Unterstützung begrenzt sind. Die gesellschaftlichen Rahmenbedingen der Arbeitslosigkeit und die Ausgestaltung der sozialen Sicherungssysteme dürfen darum für den Zusammenhang von Arbeitslosigkeit und Gesundheit nicht vernachlässigt werden (Bambra & Eikemo, 2009).

Literatur

Bambra, C. & Eikemo, T.A. (2009). Welfare state regimes, unemployment and health: a comparative study of the relationship between unemployment and self-reported health in 23 European countries. Journal of Epidemiology and Community Health, 63(2), 92–98.

Baron, R.M. & Kenny, D.A. (1986). The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality & Social Psychology, 51(6), 1173–1182.

Bermejo, I., Klärs, G., Böhm, K. et al. (2009). Evaluation des nationalen Gesundheitsziels «Depressive Erkrankungen: verhindern, früh erkennen, nachhaltig behandeln». Bundesgesundheitsblatt – Gesundheitsforschung – Gesundheitsschutz, 52(10), 897–904.

Berth, H., Förster, P., Balck, F. et al. (2008). Arbeitslosigkeitserfahrungen, Arbeitsplatzunsicherheit und der Bedarf an psychosozialer Versorgung. Gesundheitswesen, 70(05), 289–294.

Bjarnason, T. & Sigurdardottir, T.J. (2003 [1982]). Psychological distress during unemployment and beyond: social support and material deprivation among youth in six northern European countries. Social science & medicine, 56(5), 973–985.

Brauns, H., Scherer, S. & Steinmann, S. (2003). The CASMIN educational classification in international comparativ research. In J.H.P. Hoffmeyer-Zlotnik & C. Wolf (Hrsg.), Advances in cross-national comparison (S. 221–244). New York: Kluwer.

Bretschneider, J., Janitza, S., Jacobi, F. et al. (2018). Time trends in depression prevalence and health-related correlates: results from population-based surveys in Germany 1997–1999 vs. 2009–2012. BMC psychiatry, 18(1), 394.

Cacioppo, J.T., Hawkley, L.C. & Thisted, R.A. (2010). Perceived social isolation makes me sad: 5-year cross-lagged analyses of loneliness and depressive symptomatology in the Chicago Health, Aging, and Social Relations Study. Psychology and aging, 25(2), 453–463.

Dalgard, O.S., Dowrick, C., Lehtinen, V. et al. (2006). Negative life events, social support and gender difference in depression: a multinational community survey with data from the ODIN study. Social psychiatry and psychiatric epidemiology, 41(6), 444–451.

Eurostat (2013). European Health Interview Survey (EHIS wave 2). Methodological manual. Eurostat, European Commission, Methodologies and Working papers.

Henkel, D. (2008). Stand der internationalen Forschung zur Prävalenz von Substanzproblemen bei Arbeitslosen und zur Arbeitslosigkeit als Risikofaktor für die Entwicklung von Substanzproblemen: Alkohol, Tabak, Medikamente, Drogen. In D. Henkel & U. Zemlin (Hrsg.), Arbeitslosigkeit und Sucht. Ein Handbuch für Wissenschaft und Praxis (S. 10–69). Frankfurt/M.: Fachhochschulverlag.

Herbig, B., Dragano, N. & Angerer, P. (2013). Health in the long-term unemployed. Deutsches Ärzteblatt international, 110(23–24), 413–419.

Jacobi, F., Höfler, M., Strehle, J. et al. (2015). Twelve-months prevalence of mental disorders in the German Health Interview and Examination Survey for Adults – Mental Health Module (DEGS1-MH): a methodological addendum and correction. International Journal of Methods in Psychiatric Research, 24(4), 305–313.

Jacobi, F., Mack, S., Gerschler, A. et al. (2013). The design and methods of the mental health module in the German Health Interview and Examination Survey for Adults (DEGS1-MH). Int J Methods Psychiatr Res, 22(2), 83–99.

Kamtsiuris, P., Lange, M., Hoffmann, R. et al. (2013). Die erste Welle der Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1): Stichprobendesign, Response, Gewichtung und Repräsentativität. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz, 56(5–6), 620–630.

Karlson, K., Holm, A. & Breen, R. (2012). Comparing Regression Coefficients Between Same-sample Nested Models Using Logit and Probit: A New Method. Sociological Methodology, 42, 286–313.

Klärner, A. & Knabe, A. (2016). Soziale Netzwerke als Ressource für den Umgang mit Langzeitarbeitslosigkeit. WSI Mitteilungen, (5), 353–364.

Kohler, U., Karlson, K.B. & Holm, A. (2011). Comparing coefficients of nested nonlinear probability models. The Stata Journal, 11(3), 420–438.

Lampert, T., Kroll, L.E., Müters, S. et al. (2013). Messung des sozioökonomischen Status in der Studie «Gesundheit in Deutschland aktuell» (GEDA). Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz, 56(1), 131–143.

McKee-Ryan, F., Song, Z., Wanberg, C.R. et al. (2005). Psychological and physical well-being during unemployment: a meta-analytic study. The Journal of applied psychology, 90(1), 53–76.

Milner, A., Krnjacki, L., Butterworth, P. et al. (2016a). The role of social support in protecting mental health when employed and unemployed: A longitudinal fixed-effects analysis using 12 annual waves of the HILDA cohort. Social Science & Medicine, 153(Supp. C), 20–26.

Milner, A., Krnjacki, L. & LaMontagne, A.D. (2016b). Age and gender differences in the influence of social support on mental health: a longitudinal fixed-effects analysis using 13 annual waves of the HILDA cohort. Public Health, 140(Supp. C), 172–178.

Murray, C.J.L., Vos, T., Lozano, R. et al. (2012). Disability-adjusted life years (DALYs) for 291 diseases and injuries in 21 regions, 1990–2010: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010. The Lancet, 380(9859), 2197–2223.

Otto, K. & Scheel, T. (2014). Psychische Gesundheit und Erwerbslosigkeit: Zusammenhänge und Interventionen. In J. Klein-Heßling & D. Krause (Hrsg.), Psychische Gesundheit in der Arbeitswelt Medhochzwei (S. 65–76). Heidelberg.

Paul, K.I. & Moser, K. (2001). Negatives psychisches Befinden als Wirkung und als Ursache von Arbeitslosigkeit: Ergebnisse einer Metaanalyse. In J. Zempel, J. Bacher & K. Moser (Hrsg.), Erwerbslosigkeit Ursachen, Auswirkungen und Interventionen Psychologie sozialer Ungleichheit, Bd. 12 (S. 83–110). Opladen: Leske & Budrich.

Paul, K.I. & Moser, K. (2009). Unemployment impairs mental health: Meta-analyses. Journal of Vocational Behavior, 74, 264–282.

Rommel, A., Bretschneider, J., Kroll, L.E. et al. (2017). Inanspruchnahme psychiatrischer und psychotherapeutischer Leistungen – Individuelle Determinanten und regionale Unterschiede. Journal of Health Monitoring, 2(4), 3–23.

Schreiner-Kürten, K., Melzer, K. & Guggemos, P. (2016). Modellprojekt zur Verknüpfung von Arbeits- und Gesundheitsförderung im Setting. Gesamtbericht zur Evaluation. Nürnberg, Berlin: Bundesagentur für Arbeit und GKV Spitzenverband.

Schubert, M., Parthier, K., Kupka, P. et al. (2013). Menschen mit psychischen Störungen im SGB II. IAB-Forschungsbericht 12/2013. Nürnberg: Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung.

Statistisches Bundesamt (2017). Gesundheit: Krankheitskosten 2015. DESTATIS wissen nutzen Fachserie 12 (Reihe 7.2.1).

Stöbel-Richter, Y., Zenger, M. & Berth, H. (2010). (Spät-)Folgen von Arbeitslosigkeit auch im Rentenalter? In T. Rigotti, S. Korek & K. Otto (Hrsg.), Gesund mit und ohne Arbeit (S. 395–408). Lengerich: Pabst.

Strandh, M., Winefield, A., Nilsson, K. et al. (2014). Unemployment and mental health scarring during the life course. European journal of public health, 24(3), 440–445.

Ziersch, A.M., Baum, F., Woodman, R.J. et al. (2014). A Longitudinal Study of the Mental Health Impacts of Job Loss: The Role of Socioeconomic, Sociodemographic, and Social Capital Factors. Journal of Occupational and Environmental Medicine, 56(7), 714–720.

Unemployment, social support, and depression.

Results of the DEGS1-MH study

Abstract: Job loss is associated with considerable health consequences; unemployed people are affected by depression more often than employed people. The paper investigates the extent to which the connection between unemployment and depression is mediated by social support. To this end, population-wide cross-sectional data from the supplementary module «Mental Health» of the study on the health of adults in Germany (DEGS1-MH, 2008–2011) are used and depressive disorders are measured using the DSM-IV criteria of the psychiatric «Composite International Diagnostic Interview» (DIA-X/M-CIDI). The number of cases for multivariate analyses is n=2,806 between the ages of 18 and 64. Women and men who experience unemployment are roughly twice as likely to suffer from depression than employed persons who have not experience unemployment in the last five years. The explanatory share of social support in the connection between the experience of unemployment and depression is 20.8% for women (p=0.008) and 15.7% for men (p=0.140). The analyses emphasize the significance of social resources for the connection between unemployment and depression.

Key words: unemployment, social inequalities, social determinants, social support, depression

Disoccupazione, assistenza sociale e depressione.

I risultati dello studio DEGS1-MH

Riassunto: La perdita del posto di lavoro comporta conseguenze gravi per la salute. I soggetti disoccupati sono maggiormente colpiti da depressione rispetto alla popolazione degli occupati. Lo studio analizza la questione di quanto il rapporto tra disoccupazione e depressione sia mediato e influenzato dal supporto in ambito sociale. A tale scopo si ricorre all’impiego dei dati trasversali registrati nella popolazione nell’ambito del modulo aggiuntivo «Salute psichica», facente parte dello Studio sulla salute degli adulti in Germania (DEGS1-MH, 2008–2011), e alla valutazione dei disturbi depressivi, sulla base dei criteri DSM-IV e dell’intervista diagnostica psichiatrica «Composite International Diagnostic Interview» (DIA-X/M-CIDI). L’analisi multivariata prende in esame 2806 soggetti di età compresa tra 18 e 64 anni. La percentuale di donne e uomini disoccupati colpiti da depressione è il doppio rispetto a quella degli occupati negli ultimi 5 anni. La percentuale dei casi in cui il supporto in ambito sociale influenza la correlazione tra disoccupazione e depressione è risultata pari al 20,8% nelle donne (p=0,008) e al 15,7% negli uomini (p=0,140). I dati analizzati evidenziano l’importanza delle risorse in ambito sociale per la correlazione tra disoccupazione e depressione.

Parole chiave: disoccupazione, diseguaglianza sociale, determinanti sociali, assistenza sociale, depressione

Die Autor*innen

Stephan Müters, Fachgebiet Soziale Determinanten der Gesundheit, Abteilung für Epidemiologie und Gesundheitsmonitoring, Robert Koch-Institut Berlin.

Lars E. Kroll, Dr., ehemals Fachgebiet Soziale Determinanten der Gesundheit, Abteilung für Epidemiologie und Gesundheitsmonitoring, Robert Koch-Institut Berlin.

Julia Thom, Fachgebiet Psychische Gesundheit, Abteilung für Epidemiologie und Gesundheitsmonitoring, Robert Koch-In­stitut Berlin.

Jens Hoebel, Dr., Fachgebiet Soziale Determinanten der Gesundheit, Abteilung für Epidemiologie und Gesundheitsmonitoring, Robert Koch-Institut Berlin.

Kontakt

Jens Hoebel

E-Mail: j.hoebel@rki.de

Stephan Mueters

E-Mail: MuetersS@rki.de

Refbacks

  • Im Moment gibt es keine Refbacks


Copyright (c) 2020 Stephan Müters, Lars E. Kroll, Julia Thom, Jens Hoebel

Lizenz-URL: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/