Resilienz und psychische Belastung im Erwachsenenalter: Zum Einfluss von Alter und sozialer Ungleichheit

Pechmann, Christina; Petermann, Franz; Brähler, Elmar; Decker, Oliver; Schmidt, Sören

doi:10.1055/s-0034-1368729

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“…Taken together, sense of control, resilience, delay discounting, cultural activities and daily hassles were found to be negatively related to depression (Brunwasser et al, 2009; Cuypers et al, 2012; Hammen & Watkins, 2008; Parrish, Cohen, & Laurenceau, 2011), positively to PMH (Helzer & Jayawickreme, 2015; Lai & Mak, 2009; Lu, Wang, Liu, & Zhang, 2014; Velten et al, 2014), and to diminish with lower SES (Cuypers et al, 2012; Farhood & Dimassi, 2012; Pechmann, Petermann, Brahler, Decker, & Schmidt, 2014). However, most of the studies did not investigate all three components, SES, psychosocial characteristics, and mental health, together.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 93%

Education and mental health: Do psychosocial resources matter?

Niemeyer

Bieda

Michalak

et al. 2019

SSM - Population Health

106

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Prevalence rates for mental health problems are higher when an individual's socioeconomic status (SES) is low, but the underlying mechanisms are not clearly understood. We investigated associations between education as indicator for SES and depressive symptoms as well as positive mental health (PMH). Moreover, we hypothesized that low education is associated with a lack of psychosocial resources and more daily hassles, which in turn mediate the relationships between education and mental health. In a German representative sample ( N = 7937), we cross-sectionally first examined whether a person's educational level was associated with depressive symptoms and PMH. Educational level was defined as the highest academic qualification achieved. Second, we investigated whether also sense of control, resilience, delay of gratification, cultural activity and daily hassles followed gradients along the educational level. Third, we investigated whether they mediated the relationship between education and mental health. Results showed that depressive symptoms measured by items from the DASS-42 depression subscale were more prevalent for persons with a low educational level, PMH operationalized by the Positive Mental Health Scale was equally distributed, and all psychosocial characteristics followed the gradient of educational level. In addition, the group with a high school diploma was particularly burdened. Structural equation modeling indicated that the associations between education and mental health were mediated by all psychosocial characteristics and daily hassles, apart from the delay of gratification. In the group with the lowest educational level the model fit indices for depressive symptoms and PMH were acceptable ( χ2 = 10007.243 (627), CFI = 0.869, RMSEA = 0.04 (90% CI [0.04, 0.04], SRMR = 0.05; and χ2 = 12779.968 (741), CFI = 0.86, RMSEA = 0.05 (90% CI [0.05, 0.05], SRMR = 0.05), respectively). The effect size P m refers to the proportion of the total effect that is mediated by one or more variables (“M”), and the effect size of all indirect effects in the model for depressive symptoms was P m = .80 and for PMH it was P m = .68. The results support our hypotheses that low education is associated with less psychosocial resources, which in turn serve together with daily hassles as pathways between education and depressive symptoms as well as PMH. Building on these findings, longitudinal studies are necessary to investigate causality.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 93%

Education and mental health: Do psychosocial resources matter?

Niemeyer

Bieda

Michalak

et al. 2019

SSM - Population Health

106

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“…These results extend previous research and emphasize the relevance of professional life for resilience. One possible explanation is the higher income and higher social status of full-time work, which has been associated with resilience in other studies [ 18 , 55 ]. Our results implicate that special attention should be given to the needs of those without satisfactory employment or upon retirement.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 92%

What Builds Resilience? Sociodemographic and Social Correlates in the Population-Based LIFE-Adult-Study

Weitzel

Glaesmer

Hinz

et al. 2022

IJERPH

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Resilience is closely related to mental health and well-being. Identifying risk groups with lower resilience and the variables associated with resilience informs preventive approaches. Previous research on resilience patterns in the general population is heterogeneous, and comprehensive large-scale studies are needed. The aim of our study is to examine sociodemographic and social correlates of resilience in a large population-based sample. We examined 4795 participants from the LIFE-Adult-Study. Assessments included resilience (RS-11), social support (ESSI), and social network (LSNS), as well as the sociodemographic variables age, gender, marital status, education, and occupation. The association of resilience with sociodemographic and social correlates was examined using linear regression analyses. Higher resilience was associated with female gender, married marital status, high education, and full-time occupation. Social support and social network were positively associated with resilience. Our results implicate that resilience is related to various sociodemographic variables. Social variables seem to be particularly important for resilience. We identified risk groups with lower resilience, which should be given special attention by public health policies, especially in times of crisis. Reducing loneliness and promoting social connectedness may be promising ways to build resilience in the general population.

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“…Der Effekt des Merkmals Einkommen zeigte sich im Regressionsmodell nicht mehr signifikant, was auf eine Interkorrelation zwischen Bildung und Einkommen zurückgeführt werden kann. In der Literatur werden ebenfalls signifikante Zusammenhänge zwischen Bildung, Einkommen und der Resilienz beschrieben [11,12,15]. Es kann zusammengefasst werden, dass ein hoher sozioökonomischer Stand mit einer höheren Resilienz assoziiert ist.…”

Section: Diskussionunclassified

“…Zum anderen zeigt das Alter aber in Konstellation mit weiteren spezifischen Merkmalen Zusammenhänge mit geringer ausgeprägter Resilienz auf und geht mit einer erhöhten Anfälligkeit für psychische Belastung einher. Als besondere "Risikogruppe" für niedrig ausgeprägte Resilienz gelten ältere Frauen mit geringem sozioökonomischem Status [15].…”

unclassified

Resilienz bei langzeitüberlebenden Patienten mit einer Krebserkrankung – Zusammenhänge mit psychischer Belastung und soziodemografischen Merkmalen

Plitzko

Mehnert‐Theuerkauf

Götze

2019

Psychother Psych Med

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Zusammenfassung Einleitung Resilienz gilt als persönliche Ressource bei der Verarbeitung belastender und traumatischer Erfahrungen und findet in der psychoonkologischen Forschung zunehmend Beachtung. Ziel dieser Studie ist es, die Resilienz bei langzeitüberlebenden Krebspatienten in Abhängigkeit von Depressivität, Angst sowie soziodemografischen und krankheitsbezogenen Faktoren zu untersuchen und mit der Allgemeinbevölkerung zu vergleichen. Material und Methoden Es wurden 972 Krebspatienten (53% männlich, im Mittel 67 Jahre, 25% Prostatakrebs, 22% Brustkrebs) befragt, deren Diagnose 5 bzw. 10 Jahre zurücklag. Erhoben wurden Resilienz (RS-11), Depressivität (PHQ-9) und Angst (GAD-7). Die Rekrutierung erfolgte über das Regionale Klinische Krebsregister Leipzig (RKKL). Ergebnisse Die Resilienz unterschied sich nicht signifikant in den beiden Kohorten (5 Jahre nach Diagnose: M=58,5 / 10 Jahre nach Diagnose: M=59,0; p=0,631). Im Regressionsmodell zeigten sich signifikante Zusammenhänge zwischen hoher Resilienz und geringer Depressivität (Beta=0,307; p<0,001) sowie den Variablen Familienstand (verheiratet, Beta=0,080; p=0,016), höherer Bildung (Beta=0,101; p=0,002) und Erwerbstätigkeit (Beta=0,087; 0,008). 20% der Varianz der Resilienz konnten durch die unabhängigen Variablen erklärt werden. Diskussion Die Befunde unterstützen die Theorie, dass es sich bei der Resilienz um ein stabiles Personenmerkmal handelt, welches Zusammenhänge zu bestimmten soziodemografischen Merkmalen oder Merkmalskonstellationen aufweist. Eine niedrige Resilienz zeigte sich insbesondere bei alleinstehenden Patienten, Patienten ohne Arbeit sowie Patienten mit einem niedrigen sozioökonomischen Status. Patienten mit Krebserkrankung und einer geringen psychischen Widerstandsfähigkeit und dem damit verbundenen erhöhten Risiko für psychische Belastungen können somit zu einem frühen Zeitpunkt der Erkrankung ermittelt werden. Schlussfolgerung Vor allem Patienten mit einer geringen Resilienz benötigen langfristige Unterstützung bei der Verarbeitung der Krebserkrankung und eine Einbindung in psychosoziale Nachsorge-Programme (Cancer-Survivorship-Care-Pläne).

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Resilienz und psychische Belastung im Erwachsenenalter: Zum Einfluss von Alter und sozialer Ungleichheit

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Education and mental health: Do psychosocial resources matter?

Education and mental health: Do psychosocial resources matter?

What Builds Resilience? Sociodemographic and Social Correlates in the Population-Based LIFE-Adult-Study

Resilienz bei langzeitüberlebenden Patienten mit einer Krebserkrankung – Zusammenhänge mit psychischer Belastung und soziodemografischen Merkmalen

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