Skip to main content
Hauptrubriken
CME Facharzt-Training Webinare Zeitschriften Bücher e.Medpedia Podcast
Service
Jobbörse Info & Hilfe
Fachgebiete
Anästhesiologie Allgemeinmedizin Arbeitsmedizin Augenheilkunde Chirurgie Dermatologie Gynäkologie und Geburtshilfe HNO Innere Medizin Kardiologie Neurologie Onkologie und Hämatologie Orthopädie und Unfallchirurgie Pädiatrie Pathologie Psychiatrie Radiologie Rechtsmedizin Urologie Zahnmedizin
Themen
Klimawandel und Gesundheit Neues aus dem Markt COVID-19 Praxis und Beruf Seltene Erkrankungen GOÄ & EBM Panorama
Sammlungen
Kasuistiken Algorithmen & Infografiken Blickdiagnosen Arthropedia FlapFinder (für Dermatochirurgen) Videos Kongressberichterstattung Medizin für Apothekerinnen und Apotheker Für Ärztinnen und Ärzte in Weiterbildung Für Medizinstudierende

Live-Webinar: Aktuelle Leitlinien bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen

Konkret geht es um den Diabetes-Patienten mit kardiovaskulären Erkrankungen oder Risiken, die Herzinsuffizienz sowie die kardiovaskuläre Primär- und Sekundärprävention. Sind Sie hier schon auf dem neuesten Stand? Unsere Experten beleuchten, wo und warum das bisherige Procedere geändert werden soll und was in der Praxis sinnvoll ist. Holen Sie sich Ihr Update und 2 CME-Punkte beim MMW-Webinar am 24. April von 17.30 bis 19 Uhr. 
Erweiterte Suche
Anmelden
Suchformular schließen
Psychiatrie, Psychosomatik, Psychotherapie
Info
Publiziert am: 06.07.2016

Epidemiologie psychischer Störungen

Verfasst von: Frank Jacobi, Manuel Becker, Susanne Müllender, Julia Bretschneider, Julia Thom und Manfred M. Fichter
Die Epidemiologie beschäftigt sich mit der räumlichen und zeitlichen Verbreitung einer Krankheit sowie deren Einflussfaktoren. Seit ihren Anfängen als eigenständige Disziplin ist sie eine Grundlagenwissenschaft des öffentlichen Lebens, da ihr Interesse traditionell der Bevölkerung gilt. Epidemiologische Modelle befassen sich mit den Wechselwirkungen zwischen dem Individuum und seinen Entwicklungs- und Lebensbedingungen (einschließlich spezieller Stressfaktoren) und ihren Auswirkungen auf Gesundheit und Krankheit. Die psychiatrische Epidemiologie nutzt Konzepte der klinischen Psychologie, der klinischen Forschung, der Genetik und der Molekularbiologie, der Ökologie, der Soziologie, der Gesundheitsökonomie sowie weitere Ansätze und versucht, Untersuchungsansätze und Ergebnisse aus unterschiedlichen Forschungsgebieten in einen einheitlichen Bezugsrahmen zu integrieren. Erkenntnisse über die weite Verbreitung psychischer Störungen und ihre große Krankheitslast belegen die Notwendigkeit ihrer Prävention und Behandlung durch Psychiatrie, Psychotherapie, Psychosomatik und andere Versorgungsansätze.

Einleitung und Definition

Die Epidemiologie beschäftigt sich mit der räumlichen und zeitlichen Verteilung von Erkrankungen in genau definierten Populationen sowie mit sozialen, genetischen, Umwelt- und Verhaltensfaktoren, die das Auftreten dieser Erkrankungen beeinflussen. Darüber hinaus untersucht die Epidemiologie neben der Morbidität (Krankheitshäufigkeit) allgemeine Determinanten von Gesundheit und Krankheit, Verletzungen, Beeinträchtigungen und Mortalität (Sterblichkeit). Bei der Untersuchung psychischer Störungen liefert die Epidemiologie drei wesentliche Arten von Information, nämlich über:
  • die Morbidität psychischer Störungen, d. h. Prävalenz- und Inzidenzraten (s. Abschn. 2),
  • Veränderungen dieser Raten über Zeit und Ort sowie,
  • die Identifizierung von Risiko- und Schutzfaktoren für bestimmte psychische Störungen (s. Abschn. 2.6).
Dazu ist zunächst festzulegen, für welche Population (Grundgesamtheit) Aussagen getroffen werden sollen und es ist eine entsprechende Stichprobe zu definieren.
Falldefinition
Grundlegend ist hierbei die Falldefinition: Nach welchen diagnostischen Kriterien soll vorgegangen werden und wie sollen diese erfasst werden (z. B. nach den festgelegten Syndrombeschreibungen der „International Classification of Diseases“ [ICD] oder des „Diagnostic and statistical Manual of mental Disorders“ [DSM] anhand eines standardisierten diagnostischen Interviews, oder anhand der Abrechnungsdaten einer Krankenkasse)? Die Vor- und Nachteile solcher Erhebungen mit epidemiologischen Feldstudien in Bevölkerungsstichproben vs. Nutzung von Routinestatistiken von Kostenträgern („administrative Daten“) zeigt Tab. 1.
Tab. 1
Charakteristiken von Bevölkerungsdaten und administrativen Daten
Bevölkerungsdaten aus Feldstudien (Primärerhebungen)
Administrative Statistiken (Sekundärerhebungen)
Vorteile
Vorteile
- i. d. R. bevölkerungsrepräsentative Stichprobe
- hohe Reliabilität und Valididät durch standardisierte State-of-the-Art-Diagnostik
- unabhängig vom Inanspruchnahmebias
- meist sehr große Stichproben, die auch die Untersuchung seltener Störungen sowie kleinräumige Analysen ermöglichen
- Abbildung der realen Diagnose- und Verschreibungspraxis
- hohe Relevanz für bestimmte Fragestellungen oder Störungsgruppen, wie z. B. psychotische Störungen (vgl. Riedel-Heller et al. 2004)
Nachteile
Nachteile
- meist auf bestimmtes Störungsspektrum eingegrenzt
- eingehendere Untersuchung seltener Störungen oder kleinräumige Analysen durch geringe Fallzahlen bzw. wegen geringer „Power“ schwierig
- in Bevölkerungsuntersuchungen meist systematische Unterrepräsentation bestimmter Bevölkerungsgruppen (z. B. Migranten, Obdachlose, sehr schwer psychisch Erkrankte oder institutionalisierte Personen), falls die Studie nicht eigens auf solche Gruppen ausgerichtet ist
- fragliche Reliabilität und Validität der zugrunde liegenden Diagnostik (IGES 2012; Melchior et al. 2014; Sielk et al. 2009; Wittchen und Pittrow 2002)
- Inanspruchnahmepopulation: Erfassung von Versicherten, die einen Arzt aufsuchen und ihm Symptome berichten, die dann als psychische Störung kodiert werden
- Zusammenhänge mit den Angebotsstrukturen, z. B. führt höhere Behandlerdichte zu mehr Depressionsdiagnosen (Melchior et al. 2014)
- Beeinflussung durch (sich verändernde) Rahmenbedingungen (z. B. Versichertenstatus und spezielle Anreize für Diagnosestellung; vgl. Rattay et al. 2013; Sundmacher und Ozegowski 2013)
Das Verhältnis zu verwandten Wissenschaftsdisziplinen
In der Epidemiologie psychischer Störungen treffen verschiedene wissenschaftliche Disziplinen aufeinander und beeinflussen ihre jeweiligen Erkenntnisfortschritte wechselseitig. Während die Epidemiologie psychischer Störungen in ihren Anfängen v. a. mit der der Belegung psychiatrischer Anstalten sowie der Sozialpsychiatrie in Verbindung gebracht wurde, erweitern sich die Perspektiven stetig u. a. durch psychologische und genetische Forschung. Heute liefern insbesondere die klinische Psychologie, die Psychiatrie und die psychosomatische Medizin Wissen und Definitionskriterien für psychische Störungen und bilden damit eine Grundlage für epidemiologische Untersuchungen und Falldefinitionen. Hierbei spielte v. a. die Einführung von Klassifikationssystemen (aktuell ICD-10 DSM-5) eine wichtige Rolle (s. Abschn. 2.2; vgl. Sektion Klassifikation und Diagnostik in diesem Buch). Die Ergebnisse epidemiologischer Untersuchungen werden wiederum auch von anderen Gesundheitswissenschaften genutzt, wie z. B. der Public-Health-Forschung, der Gesundheitsökonomie oder der Versorgungsforschung (s. Abschn. 4).

Aufgaben und Forschungsfragen

Das Aufgabenspektrum der Epidemiologie ist breit und facettenreich. Die zentralen Aufgaben der Epidemiologie (Wittchen und Jacobi 2011) bestehen in
  • der Feststellung der Häufigkeit psychischer Störungen sowie
  • Beiträgen zu ihrer besseren Definition (deskriptive Epidemiologie und Psychopathologie),
  • der Untersuchung von Inanspruchnahmeverhalten und der Evaluation des Versorgungssystems sowie der Abschätzung des Versorgungsbedarfs (Versorgungsepidemiologie),
  • Beiträgen zur Erforschung der Entstehungsbedingungen (Ätiologie) und des Verlaufs (Pathogenese) psychischer Störungen (analytische und genetische Epidemiologie ) und
  • daraus abgeleiteten Konsequenzen für Prävention und Therapie, Gesundheitsförderung und Rehabilitation.
Neben der Bestimmung der Häufigkeit spezifischer Diagnosen in bestimmten Bevölkerungsgruppen (deskriptive Epidemiologie) befasst sich die Epidemiologie also auch mit Folgen (Krankheitslast) und Ursachenfaktoren, die Ansatzpunkte für Interventionen liefern können. Hierbei stellt sich die Frage, inwieweit gefundene (korrelative) Assoziationen auch (kausalen) Erklärungswert haben (analytische Epidemiologie). In der Regel haben epidemiologische Studien sowohl deskriptive als auch analytische Anteile.

Deskriptive Epidemiologie

Um die räumliche und zeitliche Verteilung von psychischen Störungen oder anderen gesundheitsrelevanten Variablen zu untersuchen, werden in der deskriptiven Epidemiologie neben der Ermittlung von Prävalenz- und Inzidenzzahlen in der Regel auch Zielpopulationen und Variablen definiert, die mit der Häufigkeit des Auftretens einer Störung in Zusammenhang stehen können.
Zielpopulationen können beispielsweise sein:
  • Subgruppen in Bevölkerungsuntersuchungen an repräsentativen Stichproben der Allgemeinbevölkerung („epidemiologische Feldstudien“ z. B. eines Landes, einer Region, einer Stadt), z. B. gruppiert nach soziodemografischen Merkmalen,
  • Einrichtungsbezogene Stichproben, z. B. Gesamtheit aller stationär-psychiatrischen Patienten einer Region oder Gesamtheit aller Patienten, die an einem Stichtag den Hausarzt aufsuchen,
  • Ereignisbezogene Stichproben, z. B. Überlebende eines Flugzeugabsturzes,
  • Störungsbezogene Stichproben, z. B. in Kohortenstudien (s. Abschn. 2.3)
Werden die Daten der Populationen über einrichtungsbezogene Routinedaten (z. B. codierte Diagnosen der psychiatrischen Stationen oder ärztliche Diagnosen in der ambulanten Versorgung) erhoben, spricht man von administrativer Epidemiologie oder ergebnisbezogen auch von administrativen Prävalenzen.
Anhand deskriptiv-epidemiologischer Untersuchungen lassen sich u. a. Zusammenhänge abbilden, Krankheitshäufigkeiten und Komorbiditäten aufzeigen, bestehende klinische Störungsbilder kohärenter beschreiben sowie neue Syndromcluster identifizieren.
Beispiele für deskriptive Fragestellungen
  • Wie häufig sind psychische Störungen in der Allgemeinbevölkerung? Welche Arten und Konstellationen psychischer Störungen (z. B. verschiedene Schweregrade, Komorbidität) kommen häufig, welche weniger häufig vor?
  • Welche Krankheitslast (Störungsfolgen wie z. B. Komplikationen, Beeinträchtigungen oder Produktivitätsverlust) ist mit den untersuchten Störungen assoziiert?
  • Wie viele Menschen mit psychischen Störungen werden wie und wo (z. B. in welchen Einrichtungen) vom Versorgungssystem erkannt und diagnostiziert?
  • Was lässt sich über den Verlauf von psychischen Störungen sagen? Wann beginnen diese typischerweise (Erstmanifestation)? Welche Verlaufstypen zeigen sich über die Zeit hinweg?

Analytische Epidemiologie

Die analytische Epidemiologie geht über das bloße Beschreiben von Häufigkeiten und korrelativen Zusammenhängen hinaus und sucht auf dieser Grundlage nach Risikofaktoren, Schutzfaktoren oder Ursachen (Auslösefaktoren) für die jeweiligen Erkrankungen und die Interaktion bestimmter Variablen mit bestimmten Störungen. Beispielsweise könnte man in einer prospektiven Längsschnittstudie eine Geburtskohorte (Personengruppe, die in einem bestimmten Zeitraum geboren ist) auf das Vorliegen spezifischer Kriterien, wie traumatische Erfahrungen, prüfen und Entwicklung und Verlauf psychischer Störungen beobachten. In Fallkontrollstudien würde man z. B. eine Personengruppe, die traumatischen Erfahrungen ausgesetzt war, direkt mit einer Kontrollgruppe vergleichen, die keinen solchen Erfahrungen ausgesetzt war, um so Aufschluss über die Ursache-Wirkungs-Beziehung von traumatischen Erfahrungen und psychischen Störungen zu erlangen. Mit bestimmten statistischen Verfahren wird das Ausmaß des jeweiligen Risikos geschätzt oder gewichtet.
Beispiele für analytische Fragestellungen
  • Wie interagieren genetische Faktoren mit Umweltfaktoren bei Entstehung und Verlauf psychischer Störungen?
  • Welche Risiko- und Schutzfaktoren gibt es für psychische Störungen und wie lässt sich das Zusammenspiel von biologischen, sozialen und individuellen psychologischen Faktoren beschreiben? Wie beeinflussen diese den Beginn (Erstmanifestation) und Verlauf von psychischen Störungen?
  • Welche Behandlungsangebote werden von Menschen mit psychischen Störungen wahrgenommen (Inanspruchnahme) und wie beeinflussen diese Interventionen den Verlauf?

Design, Methodik und Auswertung epidemiologischer Studien

Stichprobenziehung

Zielpopulation einer epidemiologischen Studie kann die gesamte Bevölkerung eines Landes sein, aber auch spezielle Gruppen wie etwa Hochbetagte, Alleinerziehende, Soldaten oder Lehrer – je nach epidemiologischer Fragestellung. Eine komplette Untersuchung der gesamten Zielpopulation ist aufgrund von technischen, finanziellen und pragmatischen Gründen meist nicht realisierbar. Somit wird in der Regel nur ein Teil der Zielpopulation als Stichprobe erhoben. Die ausgewählte Untersuchungsgruppe sollte dabei möglichst repräsentativ für die Zielpopulation sein, also z. B. strukturell (hinsichtlich Alter oder weiterer soziodemografischer Faktoren) gut mit der Grundgesamtheit übereinstimmen. Sämtliche Aussagen über epidemiologische Häufigkeitsmaßzahlen haben dann – mit einem gewissen Fehlerbereich versehen – ihre Gültigkeit in Bezug auf die gesamte betrachtete Population. Grundsätzlich kann man die Verfahren, Stichproben zu ermitteln, in drei verschiedene Herangehensweisen unterteilen:
1.
Die gänzlich zufällige Auswahl von Individuen aus der Grundgesamtheit (dies ist die aussagekräftigste, aber auch aufwendigste Methode),
 
2.
die geschichtete Auswahl nach vorheriger Beurteilung, z. B. Auswahl in Abhängigkeit eines Wertes in einem zuvor durchgeführten Screening oder nach einer Quotenregel gemäß einem vorgegebenen Anteil von Männern und Frauen, Altersgruppen etc. (dies erhöht die sog. Teststärke der Analysen bzw. führt dazu, dass insgesamt weniger Personen für die Stichprobe gezogen werden müssen als bei kompletter Zufallsauswahl),
 
3.
die Auswahl aufs „ Geratewohl “ (engl. convenience sample), bei der jene Personen ausgewählt werden, die am leichtesten erreichbar sind (dies geht mit großen Einschränkungen der Repräsentativität einher, die aber ggf. mit nachträglichen statistischen Gewichtungen z. T. wieder ausgeglichen werden können).
 
Mit der Populationsbezogenheit verbunden ist eine Vielzahl von stichprobentheoretischen und technischen Ansätzen, die unter anderem Überlegungen zu einer möglichst aufwands- und kosteneffizienten Durchführung von derartigen Untersuchungen sowie zu ihrer statistischen Aussagekraft einbeziehen. Hier geht es z. B. im Falle von nationalen Prävalenzstudien um folgende Fragen:
  • Wie kann ich eine ausreichend große Stichprobe aus der Allgemeinbevölkerung ziehen, um die Häufigkeit depressiver Störungen für Deutschland in einem möglichst engen Vertrauensintervall adäquat abzubilden?
  • Kann ich mich ohne systematische Fehler auf eine kleinere Anzahl umschriebener Regionen beschränken, um den Untersuchungsaufwand regional zu bündeln und so Kosten zu sparen?
  • Kann ich bei Zufallsstichproben aus dem Einwohnermeldeamtsregister den Zielpersonen unterschiedliche Ziehungswahrscheinlichkeiten zuordnen, um z. B. quantitativ kleinere Subpopulationen (beispielsweise Migranten) stärker zu gewichten und so genügend Fälle für Aussagen über diese Gruppe zu gewinnen?
Zur Lösung solcher Fragen bietet die Epidemiologie statistische und technische Ansätze an (u. a. bei Rothman et al. 2008).
Diese populationsbezogene Herangehensweise hat gewisse Vorzüge gegenüber klinischen Studien an bereits identifizierten Patienten und kann somit die klinische Forschung ergänzen. Klinische Studien weisen in der Regel einen systematischen Selektionsbias auf. Dieses ergibt sich aus einer Reihe von Faktoren: In therapeutischen Einrichtungen rekrutierte Patienten mit einer bestimmten Diagnose sind nur eine Teilgruppe aller in der Bevölkerung tatsächlich anzutreffenden Personen mit dieser Diagnose – nämlich diejenigen, die möglicherweise wegen der Schwere der Symptome, des Komplexitätsgrads und des Stadiums der Störung sowie vor dem Hintergrund versicherungsrechtlicher und sozialer Rahmenbedingungen Hilfe gesucht haben und tatsächlich in die Einrichtung vermittelt wurden. Vor allem wenn das Untersuchungsziel darin besteht, für eine Störungsgruppe verallgemeinernde Aussagen über Risikofaktoren für Beginn und Verlauf oder über Korrelate zu machen (beispielsweise Arbeitsproduktivität, Lebensqualität oder Behinderungen), dann ergeben sich bei klinischen Stichproben möglicherweise gravierende Einschränkungen. Diesen Nachteil können epidemiologische Studien vermeiden.

Messinstrumente zur Fallbestimmung

Abhängig von der Frage, welche Störungen und Problembereiche untersucht werden sollen, bedarf es zunächst einer genauen Festlegung der Kriterien, nach denen eine Diagnose gestellt wird bzw. nach denen Fälle von Nichtfällen unterschieden werden. Die Epidemiologie psychischer Störungen orientiert sich in der Diagnostik idealerweise an den gebräuchlichen Diagnosesystemen der Weltgesundheitsorganisation, der internationalen Klassifikation psychischer Störungen (aktuelle Version: ICD-10; Graubner 2014) und dem aktuell gültigen DSM-5 der amerikanischen Fachgesellschaft für Psychiatrie (deutsche Version: Falkai et al. 2015) bzw. an dem vormals lange gültigen DSM-IV (DSM-IV-TR; deutsche Version: Saß et al. 2003) (vgl. Sektion Klassifikation und Diagnostik in diesem Buch). Für die konkrete Fallfindung stehen standardisierte und strukturierte Interviewverfahren zur Verfügung, deren Anwendung dringend empfohlen wird, da diese eine hohe Reliabilität der Diagnosen gewährleisten und gegenüber reinen Fragebogenstudien detaillierter und weniger fehleranfällig sind. Häufig eingesetzt werden das „Strukturierte Klinische Interview für DSM-IV“ (SKID: Wittchen et al. 1997) oder das vollstandardisierte „Composite International Diagnostic Interview“ (CIDI: Robins et al. 1988; Wittchen und Pfister 1997).
Fallkriterien können jedoch nicht nur psychische Störungen nach ICD oder DSM sein, sondern auch (ggf. störungsübergreifende) Symptome oder Syndrome (z. B. Suizidalität oder Panikattacken). Falldefinitionen können auch dimensional (also nicht dichotom als Fall vs. Nichtfall) angelegt sein wie z. B. anhand der Symptombelastung. Dabei werden etablierte Symptomskalen verwendet, wie z. B. Depressions- und Angstskalen oder Skalen zur Erhebung von Einschränkungen durch Persönlichkeitsstörungen (u. a. PHQ-9: Kroenke et al. 2001) oder hierfür neu entwickelte Skalen des DSM-5. Die dimensionalen Maße werden in epidemiologischen Studien v. a. dann benutzt, wenn es um Veränderung von Symptomen und Syndromen, um die Prüfung von komplexeren Bedingungsmodellen oder um genetische Fragestellungen geht.
Da selbst kleine Unterschiede in der Falldefinition oder den Untersuchungsinstrumenten große Effekte auf die Häufigkeitsschätzung haben können (z. B. wenn die genauere Weiteruntersuchung von der Bejahung sog. „Stammfragen“ abhängig gemacht wird), sollten hierbei folgende Fragen beachtet werden:
  • Werden die etablierten diagnostischen Kriterien für psychische Störungen verwendet und wenn ja, über welche diagnostische Methode oder welche Interviews? (vgl. Sektion Klassifikation und Diagnostik in diesem Buch)
  • Werden aus inhaltlichen Gründen Modifikationen in den diagnostischen Kriterien vorgenommen, z. B. um die sich aus Symptomen ergebenden sozialen und psychologischen Einschränkungen genauer zu untersuchen oder um den Wert neuer bzw. alternativer Kriterien im Hinblick auf eine verbesserte Klassifikation zu prüfen?
  • Werden Approximationen verwendet, z. B. statt der Kriterien für Major Depression lediglich ein syndromaler Depressionsfragebogen wie z. B. das Beck-Depressions-Inventar (BDI-II: Beck et al. 2009)? Wenn derartige dimensionale Instrumente zur Anwendung kommen, wie wurden die Schwellenwerte für die Falldefinition bzw. Aussagen zu reliablen Veränderungen abgeleitet und begründet?

Untersuchungsdesigns

Die Epidemiologie benutzt verschiedene Untersuchungsdesigns (Tab. 2), die sich im Zusammenhang mit psychischen Störungen grob unterteilen lassen in experimentelle Designs (bei denen bestimmte unabhängige Variablen systematisch manipuliert werden, um bestimmte Effekte in abhängigen Variablen zu identifizieren) und nichtexperimentelle Designs (Beobachtungsstudien), wobei diese wiederum zu unterscheiden sind in Querschnittuntersuchungen, Kohortenstudien und Fallkontrollstudien; bei hybriden Designs werden beide Typen kombiniert (vgl. Wittchen und Jacobi 2011).
Tab. 2
Untersuchungsdesigns in der Epidemiologie
Design
Merkmale
Experimentell vs. nichtexperimentell
Ein experimentelles Design ist streng genommen kein epidemiologischer Designtyp mit Ausnahme von sog. „hybriden“ Designs, die experimentelle Ergänzungen haben. Dabei werden epidemiologisch identifizierte Gruppen experimentell weiteruntersucht. Merkmal ist die weitestgehende Kontrolle der Zuteilung und der Rahmenbedingungen sowie die experimentelle Variation unabhängiger und abhängiger Variablen bzw. verschiedene Formen von Gruppendesigns (Randomisierung, Kontrollgruppe).
Nichtexperimentelle Designs (naturalistische oder „observational“ Designs) weisen keine oder eine nur geringe Untersucherkontrolle auf. Die drei wichtigsten Formen sind die Querschnitt-, Kohorten- und Fallkontrollstudien als epidemiologische Untersuchungsdesigns im eigentlichen Sinne.
Querschnittstudie
Die Querschnittstudie liefert eine Momentaufnahme anhand der einmaligen Untersuchung einer geografisch definierten Population oder einer definierten Kohorte zu einem bestimmten Zeitpunkt (bzw. für den Zeitraum, der für die Durchführung der Studie erforderlich ist). Darüber hinaus können über Zusatzannahmen auch retrospektiv erhobene Merkmale berücksichtigt werden.
Längsschnittstudie
Die prospektive Untersuchung einer Ausgangsstichprobe (Kohorte oder eine erste Querschnittuntersuchung) in verschiedenen Untersuchungswellen (d. h. zu verschiedenen Zeitpunkten mit möglichst vergleichbarer Methodik) in Longitudinalstudien erlaubt: (a) die Feststellung von Inzidenzen, (b) die Deskription von Verläufen und (c) die Untersuchung von (Kausal-)Zusammenhängen und Wechselwirkungen zwischen der Exposition von Vulnerabilitäts- und Risikofaktoren und dem interessierenden Outcome.
Kohortenstudie
Kohortenstudien können Quer- und Längsschnittstudien sein. Ziel ist es, einen Zusammenhang zwischen einer oder mehreren Expositionen mit krankheitsverursachenden Faktoren und dem Auftreten einer Krankheit aufzudecken. Dabei wird eine Gruppe exponierter und eine Gruppe nichtexponierter Personen über einen bestimmten Zeitraum hinsichtlich des Auftretens bestimmter Krankheiten beobachtet. Entscheidend für eine Kohortenstudie ist, dass die Auswahl der Personen anhand von Merkmalen erfolgt, die vor Eintreten des interessierenden Krankheitsmerkmals vorhanden sind (z. B. ein gemeinsam erlebtes Trauma, ein Persönlichkeitsmerkmal oder ein genetisches Merkmal). Ferner spielt bei Kohortenstudien die Zeit (seit dem Ereignis) eine wichtige Rolle, z. B. wie lange es dauert, bis ein Krankheitszustand auftritt, nachdem eine Person bestimmten Faktoren ausgesetzt (exponiert) war.
Fallkontrollstudie und Interventionsstudie
Im Unterschied zu Querschnitt- und Longitudinalstudien geht man bei Fallkontrollstudien von Personen mit einer bestimmten Störung oder mit einer besonderen Exposition gegenüber einem angenommenen Risikofaktor aus (Indexgruppe) und vergleicht diese systematisch mit solchen, die die Störung nicht haben bzw. dem untersuchten Faktor nicht (in gleichem Maße) ausgesetzt sind (Kontrollgruppe).
Mithilfe von Interventionsstudien ist es zudem möglich, Ursache-Wirkungs-Beziehungen dadurch zu untersuchen, dass der vermutete kausale Faktor bei weitgehender Kontrolle der Untersuchungsbedingungen (experimentell) modifiziert wird. Ein Spezialfall der Interventionsstudie ist das „natürliche Experiment“, bei dem eine Anzahl von Menschen durch ungeplante gleichartige und gleich schwere oder nach Schwere graduierbare Ereignisse (z. B. Naturkatastrophen) getroffen wird, die als unabhängige Variablen von großem Interesse sind.

Auswertungen und Kennzahlen

Zur Beschreibung der Häufigkeit des Auftretens von psychischen Störungen in der Bevölkerung bzw. in Bevölkerungsgruppen werden in der Epidemiologie zwei grundlegende Konzepte unterschieden: die Prävalenz und die Inzidenz. Beide Konzepte beinhalten Angaben zu Auftretenshäufigkeiten, sind jedoch unterschiedlich zu interpretieren. Sowohl bei der Prävalenz als auch bei der Inzidenz umfasst die Risikopopulation alle Personen, die prinzipiell die jeweilige Störung entwickeln können.

Prävalenz

Die Prävalenz beschreibt den Anteil an Personen in einer definierten Risikopopulation, der zu einem bestimmten Zeitpunkt bzw. innerhalb einer definierten Zeitspanne die Störung aufzeigt. Die Punktprävalenz beschreibt den Anteil an Personen der Risikopopulation, der die untersuchte Störung zu einem ganz bestimmten Zeitpunkt bzw. in einem engen Zeitfenster (z. B. vier Wochen vor Erhebung) aufweist. Die Periodenprävalenz hingegen beschreibt den Anteil an Personen der Risikopopulation, der die Störung innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls aufweist (z. B. während des Verlaufs von 12 Monaten = „12-Monats-Prävalenz“). Bei der Bestimmung der Periodenprävalenz ist es irrelevant, ob die Störung vor oder während des untersuchten Zeitintervalls erstmals auftritt. Die Lebenszeitprävalenz beschreibt den Anteil an Personen der Risikopopulation, der bis zum Zeitpunkt der Erhebung mindestens einmal im Verlauf des bisherigen Lebens die Kriterien für die untersuchte Störung erfüllt hat. Das Verhältnis von Lebenszeit- zur Periodenprävalenz kann Hinweise zur Persistenz der untersuchten Störung liefern. Das Lebenszeitrisiko kann dazu in Ergänzung geschätzt werden, indem mit bestimmten statistischen Methoden (z. B. Survival-Analyse) bestimmt wird, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, irgendwann einmal bis zu einem definierten Alter (also auch in der Zukunft, nach der epidemiologischen Erhebung) die Kriterien für die untersuchte Störung zu erfüllen.
Es ist wichtig, bei der Interpretation epidemiologischer Studien Studien den Zeitraum zu beachten, auf den sich die Prävalenzschätzung bezieht, da sich die Werte immens unterscheiden können und nicht miteinander vergleichbar sind, wenn sie sich auf unterschiedliche Zeiträume beziehen (Abb. 1).

Inzidenz

Die Inzidenz beschreibt den Anteil an Personen einer Risikopopulation, der die untersuchte Störung innerhalb eines bestimmten Zeitraums neu entwickelt bzw. erstmalig manifestiert. Die Risikopopulation schließt alle Personen ein, die die Störung bis zum Beginn des Beobachtungszeitraums nicht bzw. noch nie zeigten. Da die Inzidenz nur vormals gesunde Personen einbezieht, ist sie ein Maß für das Neuerkrankungsrisiko . Weitere wichtige Kennzahlen, mit denen der Vergleich von Krankheitsrisiken ermöglicht wird, sind die Odds Ratio (OR), das relative Risiko (RR) und das „attributable“ Risiko (AR), die in der folgenden Übersicht genauer erläutert werden (vgl. Wittchen und Jacobi 2011).
Maßzahlen für den Vergleich der Wahrscheinlichkeit bzw. der Chance, eine bestimmte Erkrankung zu entwickeln
Odds Ratio (OR)
  • Das „Odds“ ist der Quotient p/(1–p) aus dem Risiko bzw. der Wahrscheinlichkeit (z. B. für eine Angststörung) und der Gegenwahrscheinlichkeit (keine Angststörung).
  • Die Odds Ratio (OR) ist der Quotient aus den Odds in zwei Gruppen, etwa Frauen vs. Männer: OR Frauen/Männer = OddsFrauen/OddsMänner = [pFrauen/(1–pFrauen)]/[pMänner/(1–pMänner)].
  • Die OR wird oft fälschlicherweise mit dem verwechselt, ist bei geringen Basisraten fast gleich und wird häufiger eingesetzt, da sie statistisch betrachtet bessere Eigenschaften hat und in verschiedensten epidemiologischen Designs verwendet werden kann.
Risk Ratio (RR)
  • Verhältnis der Krankheitshäufigkeit in einer Bevölkerung mit einem bestimmten Risikofaktor im Vergleich zu einer Bevölkerung ohne diesen Risikofaktor.
  • Beispiel: Das relative Risiko für eine Angststörung bei Frauen gegenüber Männern wird definiert als der Quotient aus dem Risiko pFrauen für eine Angststörung bei Frauen und dem Risiko pMänner bei Männern. RRFrauen/Männer = pFrauen/pMänner.
Attributables Risiko (AR)
  • Das AR gibt in der Gruppe der erkrankten Personen den Anteil des Risikos (Wahrscheinlichkeit) an, der auf eine bestimmte Exposition mit einem Risikofaktor zurückgeführt werden kann.
  • Beispiel: Wenn 30 % der Personen, die ein frühes Trauma erleben, und 15 % der Personen, die kein Trauma erleben eine Depression entwickeln, so kann bei den exponierten Personen der Anteil des Risikos, der auf die Exposition „frühes Trauma“ zurückgeführt werden kann, wie folgt berechnet werden: (Inzidenzexponierte Gruppe – Inzidenznicht exponierte Gruppe)/Inzidenzexponierte Gruppe. Das AR würde somit z. B. (0,3–0,15)/0,3 = 0,5 = 50 % betragen.
  • Auch wenn der Ausdruck „attribuierbar“ eine Kausalität nahelegt, sollte das attributable Risiko nicht kausal interpretiert werden – z. B. wäre es falsch anzunehmen, dass, wenn man durch geeignete Prävention frühkindliche Störungen verhinderte, damit automatisch das Depressionsrisiko um 50 % gesenkt würde.
Konfidenzintervall (KI)
  • Sowohl für die analytische als auch für die deskriptive Epidemiologie ist die Berechnung eines KI (= Vertrauensintervall) von großer Bedeutung, wenn nicht die gesamte Population, sondern nur eine Stichprobe untersucht wurde.
  • Um die Genauigkeit einer Punktschätzung, wie z. B. einer Prävalenz in % oder eines durch eine OR quantifizierten Zusammenhangs, transparent zu machen, sollten KI stets mitberichtet werden.
  • KI sind abhängig von der Stichprobengröße, der Varianz des untersuchten Merkmals und dem gewünschten Signifikanzniveau (z. B. 95 % KI als 95 %ige Wahrscheinlichkeit, dass der wahre Wert innerhalb des KI liegt).
  • Das KI berechnet sich meist als die Punktschätzung plus/minus den Standardfehler (SE), multipliziert mit einer dem Signifikanzniveau entsprechenden Konstante (z. B. 1,96 für α = 0,05).

Qualitätskriterien epidemiologischer Studien

Für die Interpretation epidemiologischer Studien gilt grundsätzlich, dass ohne Kenntnis der methodischen Qualität der einzelnen Studie sowie ihres Gültigkeitsbereichs Missverständnisse und Fehlschlüsse wahrscheinlich sind. Die wichtigsten Kriterien der Beurteilung sind deswegen im Folgenden aufgeführt.

Stichprobenziehung

  • Die Stichprobe sollte möglichst für diejenige Population repräsentativ sein, über die eine Aussage getroffen werden soll (optimal für die Gesamtbevölkerung: entsprechend offiziellen Statistiken geschichtete zufällige Einwohnermeldestichprobe).
  • Wichtig ist eine möglichst hohe Ausschöpfungsquote („response rate“) unter denjenigen, die für die Stichprobe infrage kommen („eligible“).
  • Es sollten keine Verzerrungen dahingehend auftreten, dass bestimmte Bevölkerungsgruppen systematisch in der Stichprobe seltener vertreten sind. Gegebenenfalls können solche Verzerrungen durch eine spezielle Gewichtung der Daten nachträglich teilweise bereinigt werden (Beispiel: Ist in einer Bevölkerungsstudie die Responserate bei Jüngeren niedriger als bei Älteren, so kann über eine „Hochgewichtung“ der Daten der jüngeren Studienteilnehmer statistisch versucht werden, die Stichprobe an die wahre Altersverteilung anzupassen).
  • Die Stichprobengröße sollte ausreichend groß sein, um für die angezielten späteren Analysen genügend „Power“ zu haben. Dabei gilt: Je seltener ein Merkmal, desto größer muss die Stichprobe sein.

Datenerhebung

  • Ideal ist der Einsatz bewährter standardisierter Verfahren und diagnostischer Interviews mit hoher Reliabilität und Validität, insbesondere zur exakten Falldefinition.
  • Die Durchführung sollte optimiert sein durch: Einsatz klinisch geschulter Interviewer, Interviewertraining und -supervision, Plausibilitätsprüfung und Missing-Analysen durch an der Erhebung nicht selbst beteiligte Editoren, stichprobenartige Prüfung von Eingabefehlern und weitere Qualitätschecks.
  • Zusätzlich zu erhebende Variablen sollten sorgfältig ausgewählt und optimiert erhoben werden, wenn nicht nur die Prävalenz psychischer Diagnosen, sondern auch damit einhergehende Korrelate untersucht werden sollen.

Auswertung und Darstellung der Ergebnisse

  • Alle Interpretationen und ihre Generalisierbarkeit sollten nachvollziehbar sein. Beispielsweise sollte die Fallfindung (Instrumente, Diagnosekriterien) genau beschrieben werden, es sollte dargestellt werden, für welche Bevölkerungsgruppe die Ergebnisse repräsentativ sind und für welche nicht und welche Gewichtungen vorgenommen wurden. Die Berechnungen sollten so beschrieben sein, dass sie replizierbar sind.
  • Es sollten Konfidenzintervalle angegeben werden, um die Genauigkeit der Ergebnisse beurteilen zu können.
  • Es sollten angemessene statistische Methoden verwendet worden sein (z. B. indem die Verteilung des untersuchten Merkmals berücksichtigt wurde: Unter Umständen müssen unterschiedliche regressionsanalytische Verfahren eingesetzt werden, wenn es sich um häufige und normalverteilte oder aber um seltene und mehrgipflige Verteilungen handelt).
Leitlinien guter epidemiologischer Praxis, die nicht nur für epidemiologische Studien im psychiatrischen Bereich, sondern für alle epidemiologischen Studien gültig sind, werden von der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie zur Verfügung gestellt (Bellach 2000). Dort werden Anforderungen an das forschungsethische (z. B. „informed consent“, Datenschutz) und methodische Vorgehen (z. B. genaue Operationalisierung der Fragestellung, kritische Diskussion der Ergebnisse) definiert, u. a. um sicherzustellen, dass die Studie auch aussagekräftige und nützliche Ergebnisse erbringen kann.

Die Frage der Kausalität in epidemiologischen Studienergebnissen

Bei der Interpretation von Zusammenhängen ist es entscheidend, ob es sich um korrelative Zusammenhänge ohne eindeutige Wirkrichtung handelt oder ob man von kausalen Wirkungen etwa eines Risikofaktors (z. B. chronische Schmerzen) auf eine interessierende Ziel- bzw. Outcome-Variable (z. B. Depression) ausgehen darf. Ohne experimentelle Methoden ist die Beurteilung möglicher kausaler Faktoren oder Mechanismen streng genommen nur unter Vorbehalt möglich. Während bei experimentellen Designs die interessierenden unabhängigen und abhängigen Faktoren sowie mögliche intervenierende Variablen systematisch variiert und bestmöglich kontrolliert werden, ist dies bei epidemiologischen Beobachtungsdesigns und klinischen Fragestellungen zumeist weder möglich noch gewünscht. Hier steht eher im Vordergrund, die „natürliche“ Komplexität der Bedingungsfaktoren in der Realität der jeweiligen Population abzubilden bzw. zumindest ansatzweise „kausale“ Zusammenhänge in diesem natürlichen Kontext zu entdecken. Dabei geht es in der Regel um Wahrscheinlichkeitsaussagen (probabilistische Aussagen).
Um eine Annäherung an kausale Aussagen zu erreichen, sind zumeist Zusatzannahmen nötig, d. h. man wählt ein (möglicherweise mit Fehlern behaftetes) heuristisches Vorgehen. Ausgewählte Heuristiken zur praktischen Beurteilung von Kausalität im epidemiologischen Kontext (vgl. Friis und Sellers 2009) sind im Folgenden zusammengefasst:
1.
Zeitliche Kontingenz: Ein kausaler Faktor muss dem interessierenden Outcome zeitlich vorausgehen.
 
2.
Plausibilität: Der Zusammenhang hat eine plausible und substanzwissenschaftliche Erklärung (z. B. Vorliegen einer experimentell fundierten Theorie).
 
3.
Kohärenz: Die gefundene Assoziation sollte mit bestehendem Wissen übereinstimmen; hierbei muss allerdings bedacht werden, dass ein wissenschaftlicher Fortschritt natürlich auch von Ergebnissen ausgeht, die mit gegenwärtigen Theorien nicht erklärbar sind.
 
4.
Effektstärke: Bei der Beurteilung kommt es nicht nur auf die statistische Signifikanz, sondern auch auf die Effektstärke an; stärkere Effekte, also stärkere Assoziationen zwischen Risikofaktor und Zielgröße (z. B. ausgedrückt durch das relative Risiko oder die Odds Ratio) sind mit größerer Wahrscheinlichkeit kausal interpretierbar.
 
5.
Dosis-Wirkungs-Beziehung: Der Zusammenhang wächst systematisch mit der Dosis (z. B. je häufiger spontane Panikattacken in der Vergangenheit auftraten, umso höher das Risiko, im späteren Verlauf depressive Episoden zu entwickeln).
 
6.
Spezifität: Die Variation des vermuteten kausalen Faktors (z. B. durch eine Intervention) wirkt sich spezifisch auf die Auftretenswahrscheinlichkeit eines Outcome aus und nicht auf mehrere.
 
7.
Konsistenz und Replikation: Der Zusammenhang ist bei unterschiedlichen, voneinander unabhängigen Studien immer wieder zu beobachten.
 
Risikofaktor
Ein Risikofaktor begünstigt das Auftreten einer Erkrankung; umgekehrt verhindert ein Schutzfaktor bei gegebenen Risikokonstellationen das Auftreten einer Störung. Der Risikofaktor kann veränderbar sein (z. B. Alter oder Körpergewicht) oder experimentell beeinflusst werden (z. B. Medikamenteneinnahme); ein sog. fester Marker dagegen ist unveränderlich (z. B. Geschlecht). Ein interessierender Faktor kann nur dann „echter Risikofaktor“ genannt werden, wenn ein Zusammenhang zwischen diesem Faktor und einem Outcome besteht (Korrelat) und dieses Korrelat dem Outcome zeitlich vorausgeht, d. h. dass seine Manipulation wiederum das Outcome verändert (Kraemer et al. 1997). Ist dies nicht der Fall, handelt es sich um eine Begleiterscheinung oder eine Konsequenz. Weitere wichtige Aspekte zur Definition von Kausalität und zu Risikofaktoren finden sich bei Höfler (2004) und Kraemer et al. (1997).
Bei der Untersuchung kausaler Zusammenhänge werden häufig Moderator- und Mediatorvariablen untersucht:
Mediatorvariable
Eine Mediatorvariable ist eine intervenierende Variable (M), die den Einfluss eines Risikofaktors (X) auf ein späteres Ergebnis (Y) vermittelt (s. Abb. 2a). So kann z. B. der Zusammenhang zwischen Depression und ungünstigem Verlauf koronarer Herzerkrankungen über ein ungünstiges Copingverhalten vermittelt werden. Eine Mediation kann partiell (X und M sind kodominant) oder vollständig (M dominiert X) wirken.
Moderatorvariable
Eine Moderatorvariable beeinflusst den Zusammenhang zwischen Variablen X und Y. So kann soziale Unterstützung (= Moderator) den Zusammenhang zwischen frühkindlichem Trauma und späterem psychischen Befinden beeinflussen (s. Abb. 2b), z. B. in dem Sinne, dass das frühkindliche Trauma nur bei denjenigen das Risiko einer späteren Depression erhöht, die auch eine schlechte soziale Unterstützung erfahren haben. Im Idealfall korreliert die Moderatorvariable weder mit X noch mit Y; es existiert ausschließlich ein Interaktionseffekt zwischen Prädiktor und Moderatorvariable (genauer bei: Höfler 2004).

Epidemiologische Ergebnisse in der historischen Entwicklung

Bevor auf zentrale aktuelle Ergebnisse epidemiologischer Forschung eingegangen wird, soll zur besseren Einordnung ein historischer Abriss zur Entwicklung der Befundlage vorangestellt werden. In Anlehnung an Robins und Regier (1991) ist die epidemiologische Erforschung psychischer Störungen zumindest drei „Generationen“ zuzuordnen, die jeweils ihren eigenen methodischen Verständnisrahmen erfordern. Solche historischen Veränderungen hängen eng mit der Entwicklung von neueren und verlässlicheren Methoden bei der diagnostischen Klassifikation zusammen und sollen hier grob skizziert werden.

Studien vor Einführung des DSM-III

Im Bereich der administrativen Epidemiologie galt das Bemühen in den Anfängen der epidemiologischen Forschung der Auswertung von Krankenhaus- und Mortalitätsstatistiken mit Esquirol in Frankreich (1838), Griesinger in Berlin (1867) und Maudsley in London (1872; alle zit. n. Häfner und Bojanovsky 1978). In ersten „Krankenzählungen“ berichtete Eschenburg (1885) über Morbiditätsraten von ca. 3 ‰ für „Geisteskranke“ in Lübeck (zit. n. Fichter und Elton 1990). Brugger berichtete in den 1930er-Jahren über eine „Geisteskrankenzählung“ in Thüringen und nannte in Bayern eine psychiatrische Morbiditätsrate von 3,5 % (Brugger 1937).
Solche eher niedrigen Morbiditätsraten psychischer Störungen lassen sich retrospektiv u. a. mit unzureichenden Falldefinitionen erklären. Die Auswahl der Fälle bezog sich v. a. auf sozial auffällige, schwer gestörte Patienten. Die durchschnittliche Prävalenz für psychische Erkrankungen liegt nach Dohrenwend (1972) aufgrund von 33 Feldstudien, die nach 1950 durchgeführt wurden und auch leichtere psychische Störungen berücksichtigen, mit ungefähr 18 % deutlich höher.
Deutsche Studien der 1980er-Jahre
Die epidemiologische Erforschung von psychischen Störungen begann in Deutschland zeitverzögert – überschattet und erschüttert von der tief greifenden Verstrickung der Psychiatrie in die Verbrechen an psychisch Kranken während der Nazizeit (Riedel-Heller et al. 2004). In der Oberbayern-Studie führten Dilling und Weyerer (1984) in den Jahren 1974–1979 in einer Stichprobe von Probanden im Alter von 15 Jahren und älter eine epidemiologische Studie bei einer ländlichen Bevölkerungsstichprobe im Landkreis Traunstein durch, bei der von „neurotischen“ Störungen bei 24 % der Untersuchungspersonen gesprochen wurde. Die Arbeitsgruppe um Schepank stellte in der Mannheimer-Kohortenstudie eine Morbiditätsrate von 25 % für psychosomatische, neurotische und andere überwiegend psychogene Erkrankungen fest (Schepank 1982, 1987). Eine ausführliche Aufführung weiterer relevanter Studien findet sich bei Riedel-Heller et al. (2004).
Angloamerikanische Studien
Im angloamerikanischen Raum wurde Mitte des 20. Jahrhunderts die Midtown-Manhattan-Studie durchgeführt, die bei 23 % der Bevölkerung eine bedeutsame Beeinträchtigung durch psychische Erkrankungen feststellte. Wurden leichtere Behinderungen durch psychische Symptome miteinbezogen, erhöhte sich die Morbiditätsrate gar auf 82 % (Srole et al. 1962).
In der Baltimore-Morbidity-Studie (Commission on Chronic Illness 1957) wurde eine Prävalenzrate von 10,9 % für psychiatrische Diagnosen berichtet, die mit dem damals noch vergleichsweise rudimentären Diagnoseschlüssel der ICD gestellt wurden. In der Stirling-County-Studie untersuchten Leighton et al. (1963) erwachsene Bürger eines ländlichen Bezirks in Kanada. Auf der Basis ihrer Ergebnisse kamen sie zu der Schätzung, dass 20 % der erwachsenen Bevölkerung eine behandlungsbedürftige psychische Störung aufwiesen. Hervorzuheben ist hierbei der Versuch, implizite Kriterien des „Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders“ (DSM-I) der American Psychiatric Association explizit in Itemformulierungen für das psychiatrische Interview zu fassen. Nach Reanalyse der Daten der Stirling-County-Studie ermittelte Murphy (1990) eine Prävalenzrate von ca. 5 % für Depression.
Probleme früher epidemiologischer Studien
Ein Großteil der bis in die 1970er-Jahre durchgeführten Studien ist grundsätzlich mit größten Vorbehalten zu beurteilen, da weder national noch international Einigkeit über die klinische Diagnostik psychischer Störungen bestand noch darüber, wie diese in epidemiologischen Feldstudien reliabel und valide zu definieren sind. Dohrenwend und Dohrenwend (1982) wiesen darauf hin, dass ein wesentlicher Teil der damals dokumentierten enormen Ergebnisvarianz psychischer Störungen von Studien aus den 1960er- und 1970er-Jahren auf gravierende Unterschiede bzw. methodische Mängel der Fallfindung zurückzuführen war. So wurde z. B. die Mid-Town-Manhattan-Studie wegen der „inflationären“ Fallidentifikation („Manhattan Madness“) und der Tatsache, dass sie zwischen einzelnen psychiatrischen Diagnosen nicht unterschied, kritisiert. Epidemiologische Fragestellungen, die Inzidenz, Spontanverlauf und Ersterkrankungsalter betreffen, konnten also bis dahin nicht ausreichend beantwortet werden.

Studien nach Einführung des DSM-III und aktuelle Forschungslandschaft

Die Einführung der modernen klassifikatorischen Diagnostik im Rahmen des DSM-III im Jahr 1980 bot eine rationale und methodisch befriedigendere Lösung dieses Grundsatzproblems. Da nunmehr ein expliziter definierter erster Katalog psychischer Störungen zusammen mit einer einheitlichen Nomenklatur, expliziten Kriterien und diagnostischen Algorithmen vorlag, konnten erste strukturierte und später standardisierte diagnostische Fallfindungsinstrumente in der Epidemiologie entwickelt werden, wie z. B. das „Composite International Diagnostic Interview“ (CIDI; s. Abschn. 2.2).
US-amerikanische Studien
Als entscheidender Meilenstein ist in diesem Zusammenhang die US-amerikanische Studie „Epidemiological Catchment Area Program“ (ECA; Robins und Regier 1991) zu nennen. Diese multizentrische Studie untersuchte Ende der 1970er-Jahre 18.572 Personen aus stratifizierten Haushaltsstichproben und Institutionen (aus Heimen, Gefängnissen und Kliniken) und stellte eine 6-Monats-Prävalenz von 19,1 % zum Zeitpunkt der Untersuchung für eine psychische Erkrankung nach DSM-III fest, darunter v. a. Angst-, Sucht- und affektive Störungen. Lediglich ein Viertel der Betroffenen erhielt eine Behandlung (Regier et al. 1984, 1988; Regier und Kaelbert 1995). Diese Studie und ihre späteren Ergänzungen gaben weltweit den Impuls für ähnliche epidemiologische Querschnittstudien, der bis heute nicht nur wegweisend für die Epidemiologie war, sondern auch die systematische psychopathologische Forschung zur verbesserten Diagnostik psychischer Störungen insgesamt befruchtet hat. Ein Überblick findet sich bei (Wittchen und Perkonigg 1996).
Als weitere wichtige US-amerikanische Studie ist der National Comorbidity Survey (NCS) zu erwähnen (Kessler et al. 1994), der 10 Jahre später wiederholt wurde (Kessler et al. 2005). Bei über 8000 mithilfe des CIDI diagnostizierten Probanden wurde ursprünglich eine Lebenszeitprävalenz von 50 % für psychische Störungen festgestellt, 30 % litten innerhalb eines Jahres an einer psychischen Störung (12-Monats-Prävalenz); in der Nachfolgestudie liegt die 12-Monats-Prävalenz mit 26 % in einem ähnlichen Bereich.
Deutsche Untersuchungen
Die Oberbayern-Studie – eine der wenigen Langzeitverlaufsuntersuchungen, die Bevölkerungsstichproben verwendet – wurde in einer längsschnittlichen Untersuchung fortgeführt und erhob nach der Ursprungsuntersuchung aus den 1970er-Jahren erneut Bevölkerungsstichproben in den 80er-Jahren sowie 25 Jahre später (Fichter et al. 2008; Fichter et al. 2009). Dabei wurde u. a. festgestellt, dass sich die Prävalenzrate für das Vorliegen von depressiven Syndromen über diese langen Zeiträume über die gleiche Personengruppe insgesamt weder verringert noch erhöht hatte (Fichter et al. 2008), das Vorliegen zum ersten Erhebungszeitpunkt an sich aber für eine erhöhte spätere Belastung und Beeinträchtigung sowie verringerte Lebensqualität prädisponiert. Zudem scheinen sich Angstsyndrome über den Lebensverlauf eher in depressive Syndrome zu wandeln als umgekehrt (Fichter et al. 2009).
Eine spezielle Position nimmt die ABC-Schizophrenie-Studie ein, die den Zusammenhang zwischen Alter (Age), Erstmanifestation (Beginning) und Verlauf (Course) bei schizophrenen Erkrankungen störungsspezifisch an Erstaufnahmepatienten von psychiatrischen Stationen in Mannheim, Heidelberg und Umgebung untersuchte (Häfner et al. 1998). Die Fokussierung auf behandelte Patienten ließ im Falle der ABC-Studie wichtige Schlüsse über den Erkrankungsverlauf zu. So manifestierten sich schizophrene Störungen bei Frauen ca. 3–4 Jahre später als bei Männern, begannen in der Regel aber mit negativer bzw. affektiver Symptomatik, die über den Lebensverlauf gegenüber der positiven Symptomatik überwiegt (Häfner et al. 1998; Häfner et al. 2013). Die Studie bezog übrigens auch neurobiologische Korrelate mit ein.
Genetische Studien
Mehr und mehr gehen auch genetische Studien in die analytisch-epidemiologische Forschung mit ein. Bemerkenswert sind hier die Befunde von Caspi et al. (2003), die in einer repräsentativen prospektiven Längsschnittstudie eine Geburtenkohorte in Neuseeland untersuchten und feststellten, dass ein funktionaler Polymorphismus in der Promotorregion des Serotonintransportergens 5-HTT den Einfluss von „stressful life events“ auf die Entwicklung von Depression moderiert. Dies sprach für eine Gen-Umwelt-Interaktion, in der Personen mit ihrer individuellen genetischen Ausstattung unterschiedlich auf stressreiche Ereignisse reagieren – allerdings konnten die Ergebnisse dieser ausgesprochen populären Studie später nur eingeschränkt repliziert werden (Risch et al. 2009).
Analytisch-epidemiologische Studien können daher Licht ins Dunkel der bislang wenig erforschten Gen-Umwelt-Interaktionen im Bereich der psychischen Störungen bringen. Zusammenfassend ist die aktuelle epidemiologische Erforschung psychischer Störungen durch folgende zentrale Punkte charakterisiert:
  • verbesserte diagnostische Kriterien und reliable Instrumente für psychische Störungen,
  • ein wesentlich breiteres Störungsspektrum,
  • hohe Ergebniskonvergenz über Regionen und Länder hinweg,
  • die Anwendung dieser Methoden nicht nur in Feldstudien, sondern auch in klinischen Kohortenstudien,
  • eine wachsende Anzahl von prospektiv-longitudinalen Studien mit hybriden Designs einschließlich labortechnischer Methoden auf dem Gebiet der analytischen Epidemiologie.
Im Folgenden wird detaillierter auf aktuelle Prävalenzschätzungen verschiedener Störungsbilder (aus Deutschland und der EU), die der aktuellen Forschungsgeneration zuzuordnen sind, eingegangen.

Zentrale neuere Befunde

Prävalenzdaten aus Bevölkerungsstudien

In repräsentativen epidemiologischen Studien, die in den vergangenen 20 Jahren durchgeführt wurden, erhielt etwa jeder dritte bis vierte Erwachsene mindestens eine aktuelle 12-Monats-Diagnose aus dem Bereich der psychischen und Verhaltensstörungen, d. h. dass bei diesen Personen in den vergangenen zwölf Monaten die Kriterien für mindestens eine psychische Störung zumindest zeitweise erfüllt waren (Wittchen et al. 2011). Das Lebenszeitrisiko, irgendwann im Laufe seines bisherigen Lebens von einer psychischen Störung betroffen zu sein, wird auf über 50 % geschätzt (Kessler et al. 2005).
Abb. 3 zeigt die über verschiedene Studien aus dem europäischen Raum hinweg gemittelten Prävalenzen für wichtige Diagnosen psychischer Störungen (definiert nach DSM-IV). Die häufigsten Störungsgruppen sind
Psychotische Störungen und Essstörungen sind zwar niedrig prävalente Störungsbilder, jedoch besonders oft mit schwerwiegenden Konsequenzen und Chronizität assoziiert.
Dass hierbei einige besonders versorgungsrelevante Diagnosebereiche wie Persönlichkeitsstörungen oder Stress- und Anpassungsstörungen fehlen, liegt daran, dass diese in solchen Bevölkerungsstudien meist schwer zu erfassen sind. Die Durchführung eines vollständigen klinischen Interviews für Persönlichkeitsstörungen durch psychotherapeutisch geschulte Interviewer (und ggf. unter Hinzuziehung von weiteren Informanden zur Abklärung von tief greifenden Interaktionsstörungen) ist in der Regel schlichtweg zu aufwendig. Allerdings erfüllen Personen mit solchen Diagnosen meist zumindest zeitweise auch die Kriterien für weitere (komorbide) psychische Störungen, sodass sie als „Fall“ dennoch im Rahmen einer solchen Studie entdeckt werden. In der Allgemeinbevölkerung kann von einer 12-Monats-Prävalenz von etwa 5–10 % an Betroffenen mit Persönlichkeitsstörungen ausgegangen werden, wobei in einzelnen Studien auch deutlich höhere Werte berichtet wurden (Wittchen et al. 2011).
In Deutschland können Referenzdaten auf Grundlage der repräsentativen Bevölkerungsstudie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1; Scheidt-Nave et al. 2012) und deren Vertiefung im Bereich psychischer Störungen (DEGS1-MH; Jacobi et al. 2014) berichtet werden. Die vom Robert Koch-Institut durchgeführte Studie zu allgemeinen Gesundheitsaspekten wurde – in Kooperation mit der TU Dresden und der Arbeitsgruppe um Hans-Ulrich Wittchen, der auch bereits die Vorgängerstudie im Rahmen des Bundesgesundheitssurvey 1998 durchgeführt hatte – um psychische Störungen erweitert. In Übereinstimmung mit der internationalen Datenlage waren in den 12 Monaten vor Durchführung der Untersuchung knapp 28 % der deutschen Allgemeinbevölkerung im Alter von 18–79 Jahren von mindestens einer der in Tab. 3 aufgeführten psychischen Störungen betroffen.
Tab. 3
12-Monats-Prävalenzen (DSM-IV-TR) in der erwachsenen Allgemeinbevölkerung (Alter 18–79 Jahre)1
Störung bzw. Störungsgruppe (mit ICD-10-Code)
12-Monats-Prävalenz: % (95 %-KI)
 
Frauen
Männer
gesamt
Psychische Störung aufgrund eines medizinischen Krankheitsfaktors oder substanzinduzierte Störung (F06)
1,2 (0,8–1,9)
1,2 (0,8–1,8)
1,2 (0,9–1,6)
Störung durch Substanzgebrauch (F1) 2
14,0 (12,5–15,7)
19,4 (17,5–21,3)
16,7 (15,5–18,0)
Störung durch Substanzgebrauch (ohne Nikotinabhängigkeit)
3,5 (2,8–4,5)
8,0 (6,7–9,4)
5,7 (5,0–6,6)
Alkoholmissbrauch
0,4 (0,2–0,9)
3,1 (2,4–4,1)
1,8 (1,4–2,3)
Alkoholabhängigkeit
1,6 (1,1–2,2)
4,4 (3,5–5,5)
3,0 (2,5–3,6)
Medikamentenmissbrauch
1,7 (1,1–2,4)
1,5 (1,0–2,2)
1,6 (1,2–2,1)
Medikamentenabhängigkeit
0,7 (0,4–1,3)
0,3 (0,1–0,6)
0,5 (0,3–0,8)
Nikotinabhängigkeit
11,8 (10,4–13,4)
14,6 (13,01–6,3)
13,2 (12,1–14,3)
mögliche psychotische Störung (F2 und andere Gruppen psychotischer Störungen) 3
3,1 (2,3–4,1)
2,1 (1,6–2,9)
2,6 (2,1–3,2)
Affektive Störungen (F3)
13,1 (11,5–14,8)
6,4 (5,4–7,6)
9,8 (8,8–10,8)
unipolare Depression
11,3 (9,8–12,9)
5,1 (4,3–6,1)
8,2 (7,3–9,2)
Major Depression
9,5 (8,2–11,1)
4,0 (3,3–4,9)
6,8 (6,0–7,7)
Dysthyme Störung
2,1 (1,6–2,8)
1,2 (0,8–1,8)
1,7 (1,3–2,1)
bipolare Störung
1,7 (1,2–2,5)
1,3 (0,8–2,0)
1,5 (1,1–2,0)
Bipolar I
1,1 (0,8–1,7)
0,9 (0,5–1,5)
1,0 (0,7–1,4)
Bipolar II
0,7 (0,4–1,4)
0,5 (0,2–1,1)
0,6 (0,4–1,0)
Angststörung (F40, F41)
1,4 (19,5–23,4)
9,3 (8,1–10,8)
15,4 (14,2–16,6)
Panikstörung4
2,8 (2,2–3,6)
1,2 (0,8–1,8)
2,0 (1,6–2,5)
Agoraphobie
5,6 (4,6–6,9)
2,3 (1,7–3,1)
4,0 (3,4–4,7)
Soziale Phobie
3,6 (2,7–4,9)
1,9 (1,4–2,6)
2,8 (2,2–3,4)
Generalisierte Angststörung
3,0 (2,2–4,0)
1,5 (1,1–2,2)
2,3 (1,8–2,9)
Spezifische Phobien5
15,5 (13,9–17,2)
5,1 (4,2–6,2)
10,3 (9,3–11,4)
Zwangsstörung
4,0 (3,1–5,1)
3,3 (2,5–4,2)
3,6 (3,0–4,3)
Posttraumatische Belastungsstörung
3,6 (2,8–4,7)
0,9 (0,6–1,5)
2,3 (1,8–2,9)
Somatoforme Störung (F45)
5,2 (4,3–6,4)
1,7 (1,3–2,4)
3,5 (3,0–4,2)
SSI4,66
0,9 (0,6–1,6)
0,6 (0,4–1,0)
0,8 (0,6–1,1)
Schmerzstörung
5,0 (4,1–6,2)
1,3 (0,9–1,8)
3,2 (2,6–3,8)
Essstörung (F50)
1,4 (0,9–2,1)
0,5 (0,3–0,9)
0,9 (0,7–1,3)
Anorexia nervosa
1,2 (0,7–1,8)
0,3 (0,2–0,8)
0,8 (0,5–1,1)
Bulimia Nervosa
0,3 (0,2–0,5)
0,1 (0,0–0,3)
0,2 (0,1–0,3)
Binge-Eating-Störung
0,1 (0,0–0,4)
0,1 (0,0–0,2)
0,1 (0,0–0,2)
irgendeine der genannten (ohne Nikotinabhängigkeit)
33,5 (31,4–35,7)
22,1 (20,2–24,1)
27,8 (26,4–29,3)
unter diesen: % mit einer Diagnose
49,8
63,2
55,0
zwei Diagnosen
22,2
21,8
22,0
drei Diagnosen
12,0
6,9
10,0
vier und mehr Diagnosen
16,0
8,2
13,0
1: DEGS1-MH, n = 5303, Daten (% und Konfidenzintervalle) gewichtet nach Alter, Geschlecht und Designfaktoren; ohne Anwendung von DSM-IV-Hierarchieregeln; eine Addition der einzelnen Prävalenzen (insgesamt und in Unterkategorien) ergibt aufgrund von Komorbidität der Diagnosen untereinander eine höhere Zahl als die jeweils angegebene Gesamtprävalenz und ist daher nicht zulässig
2: Ohne Missbrauch/Abhängigkeit von illegalen Drogen (nicht erhoben)
3: Screening für Schizophrenie und andere psychotische Störungen ohne weitere Differenzialdiagnose; enthält psychotische Merkmale bei affektiven Störungen sowie psychotische Störungen aufgrund von medizinischem Krankheitsfaktor und substanzinduzierte psychische Störungen
4: Mit und ohne Agoraphobie
5: Tierphobien, Phobien vor Naturereignissen (z. B. Gewitter), situationale Phobien (z. B. Höhe), Blut-/Spritzen-/Verletzungsphobien
6: Somatic Symptom Index 4,6 (Escobar et al. 1989), Schmerzstörung
DEGS1-MH Modulstudie zur psychischen Gesundheit; ergänzt die Studie des Robert Koch-Instituts zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland; KI Konfidenzintervall
Diese Übersicht soll eine breite Einordnung ermöglichen und wird hier nicht störungsspezifisch weiter kommentiert – epidemiologische Basisinformationen zu einzelnen Störungsbereichen finden sich in den jeweiligen Störungskapiteln dieses Buches.
Nehmen psychische Störungen zu?
Administrative Daten der Krankenkassen zeigen seit Mitte der 1990er-Jahre enorme Zuwachsraten an diagnostizierten Fällen sowie an Krankheitstagen durch psychische Störungen. Um zu prüfen, ob dies tatsächlich eine zunehmende psychische Morbidität widerspiegelt, bedarf es epidemiologischer Daten, die psychische Störungen im Gegensatz zu Abrechnungsdaten standardisiert, bevölkerungsrepräsentativ und unabhängig vom Hilfesuch- bzw. Inanspruchnahmeverhalten der Betroffenen erfassen, sog. wahre Prävalenzen (vgl. Tab. 1). Geeignete epidemiologische Daten liefern die 2012 abgeschlossene Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland und ihre Erweiterung um den Zusatzsurvey zur psychischen Gesundheit (DEGS1-MH; Jacobi et al. 2014). Sie ermöglichen einen Vergleich mit den Daten aus dem Bundesgesundheitssurvey von 1998 (BGS98; Wittchen und Jacobi 2001).
Demnach sind die 12-Monats-Prävalenzen psychischer Störungen insgesamt unter den 18- bis 65-Jährigen 1998 und 2012 ähnlich hoch (31,1 % vs. 30,1 %; vgl. Abb. 4). Auch die Abweichungen der quantitativ wichtigsten Gruppen der affektiven Störungen und der Angststörungen bewegen sich im Bereich des 95 %-Konfidenzintervalls und sind somit nicht signifikant. Demnach kann auf Bevölkerungsebene keine generelle Zunahme psychischer Störungen seit Ende der 1990er-Jahre verzeichnet werden.
Wenn die Zunahme der psychischen Diagnosen in Abrechnungsdaten nicht auf eine echte Zunahme psychischer Störungen zurückführbar ist, wie lässt sie sich dann erklären?
Abrechnungsdaten von Krankenkassen zeigen, dass sich die administrativen Prävalenzen den wahren Prävalenzen in den letzten Jahren zunehmend annähern (Jacobi et al. 2015). Neben der verbesserten Routinediagnostik könnte die Zunahme der administrativen Prävalenzen durch das Inanspruchnahmeverhalten der Betroffenen erklärt werden, z. B. infolge geringerer Stigmatisierung und besseren Wissens über psychische Störungen, deren Behandlungsmöglichkeiten sowie besserer Versorgungsangebote. Ein Teil der Zunahme lässt sich möglicherweise dadurch erklären, dass sich Menschen zu schnell als behandlungsbedürftig erleben und auch bei „normalen“ und vorübergehenden Belastungen das Hilfesystem aufsuchen (Gefahr der „Medikalisierung“ bzw. der Delegation eigentlich sozialer bzw. gesellschaftlicher Probleme an das medizinische System). Des Weiteren könnte eine z. T. systembedingte Diagnosepraxis insbesondere im primärärztlichen Bereich eine Rolle spielen, indem z. B. auch bei leicht beeinträchtigten Personen Diagnosen gestellt werden, um überhaupt Hilfe anbieten zu können. Zudem könnte die fortschreitende Digitalisierung eine Rolle spielen: Krankheitsdaten werden zunehmend per Computer erfasst und verbleiben in den Krankenakten und Leistungslisten der Versicherer, ohne dass die Betroffenen auch wieder „gesundgeschrieben“ werden (vgl. Linden 2013).
Jedenfalls scheint der Bedarf nach Behandlung psychischer Störungen deutlich gestiegen zu sein (z. B. aufgrund veränderter beruflicher Anforderungsprofile, bei denen eine psychische Beeinträchtigung schneller zu negativen Folgen führt) und die Erkennensrate ist gegenüber früher angestiegen. Im Jahr 2015 hat fast jeder dritte Krankenversicherte eine F-Diagnose diagnostiziert bekommen – ob sich der Zuwachs gegenüber den 1990er-Jahren weiter so fortsetzen wird (demnach würden im Jahr 2030 zwei Drittel der Bevölkerung eine 12-Monats-Diagnose erhalten), ist zu bezweifeln.

Krankheitslast psychischer Störungen und gesundheitsökonomische Aspekte

Als „Volkskrankheiten“ werden nichtübertragbare Krankheiten bezeichnet, die aufgrund großer Verbreitung und großer wirtschaftlicher Auswirkungen (Behandlungskosten, Arbeitsunfähigkeit, Frühberentung) sozial ins Gewicht fallen, also eine besondere Public-Health-Relevanz besitzen – mittlerweile gehören hierzu auch psychische Störungen (Jacobi 2012). Die Errungenschaften unserer Zivilisation, allen voran Kanalisation und verbesserte Hygiene, medizinischer Fortschritt in der Krankheitsprävention (z. B. Impfungen) und Therapie (z. B. Antibiotikatherapie) sowie eine gesicherte Nahrungsversorgung haben dazu geführt, dass zahlreiche Krankheiten, die in vorindustrieller Zeit häufig waren, heute deutlich seltener auftreten und v. a. seltener zum Tode führen. Gleichzeitig nahm die Häufigkeit von Krankheiten zu, die man in früheren Zeiten kaum kannte, und dies sind die Volkskrankheiten – oder auch „Zivilisationskrankheiten“ – unserer Tage. Für diese wurden für Mortalität und andere Krankheitsfolgen bestimmte in industrialisierten Ländern verbreitete Lebensstile, Verhaltensweisen und Umweltfaktoren als verantwortlich identifiziert.
Innerhalb der Volkskrankheiten kommt psychischen Störungen sowie psychischen Aspekten im Zusammenhang mit körperlichen Erkrankungen und deren Risikofaktoren eine herausragende Bedeutung zu: Entwicklung, Erhalt und Wiederherstellung psychischer Gesundheit können als die größte Herausforderung – bzw. das größte Potenzial – in der Gesundheitsversorgung des 21. Jahrhunderts betrachtet werden. Gründe hierfür sind:
  • Die (monetären) Krankheitskosten sind immens. So konnte in einer gesundheitsökonomischen Analyse gezeigt werden, dass in der EU psychische und neurologische Erkrankungen so kostenträchtig sind wie Krebs, Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen zusammen (Gustavsson et al. 2011).
  • Insbesondere die indirekten Kosten durch Produktivitätsverlust (lange Krankschreibungen, großer Anteil von mittlerweile fast 50 % an den Erwerbsminderungsrenten) fallen bei psychischen Störungen ins Gewicht.
  • Auch im Zusammenhang mit gleichzeitig bestehenden körperlichen Erkrankungen spielen psychische Störungen eine Rolle: So sind etwa die Ausfalltage aufgrund körperlicher Erkrankungen im Durchschnitt dreimal so häufig, wenn eine zusätzliche F-Diagnose gestellt wurde (gegenüber den gleichen körperlichen Erkrankungen ohne psychische Zusatzdiagnose).
  • Nicht nur die monetäre, sondern auch die nichtmonetäre Krankheitslast ist bei psychischen Störungen ausgesprochen hoch: So sind unter allen Krankheitsarten etwa 30 % aller aufgrund Krankheit und deren Einschränkungen verlorenen Lebensjahre („disability-adjusted life years“, DALY, vgl. nachfolgende Übersicht) in der EU mit psychischen Störungen assoziiert (Wittchen et al. 2011).
„Krankheitslast“ und Einschätzung von Belastungen und Behinderungen als Krankheitsfolge
In neueren international und global angelegten Studien wird zunehmend die Bedeutung von psychischen Störungen an der allgemeinen „Krankheitslast“ („burden of disease“) diskutiert. Anhand von verschiedenen Kennzahlen soll die Relevanz verschiedener körperlicher und psychischer Erkrankungen in der Beeinträchtigung unserer Bevölkerung (also auch jenseits einer verkürzten Lebenserwartung), in der Gesundheitsversorgung und bzgl. der direkten und indirekten gesellschaftlichen Folgekosten dieser Erkrankungen geschätzt werden. Die Kennzahlen setzen dabei die durch psychische oder körperliche Beeinträchtigung „verlorenen“ Lebensjahre in Relation zu den zu erwartenden Lebensjahren.
Ermittelt werden „disability-adjusted life years“ ( DALY ) als Summe aus den „years of life lost“ (YLL; durch vorzeitigen Tod verlorene Lebensjahre) und „years lived with disability“ (YLD; mit Krankheit/Behinderung gelebte Lebensjahre, einer krankheitsspezifischen Schätzung anhand von Prävalenz der Erkrankung, Schweregrad und Chronizität bzw. Dauer der Erkrankung).
Zwar sind DALY aufgrund der nicht immer transparenten Ermittlung der verwendeten Schweregradfaktoren und anderer Probleme (z. B. dass man damit Komorbiditäten nicht berücksichtigen kann) nicht leicht zu interpretieren, aber sie geben gerade im Vergleich der Krankheitslast verschiedener Erkrankungsgruppen deutliche Hinweise auf die jeweilige Public-Health-Relevanz von Erkrankungen (z. B. Vos et al. 2015).
Weitere Ansätze zur Einschätzung von krankheitsbedingten Belastungen und Beeinträchtigungen sind:
  • WHO Disability Assessment Schedule 2.0 (WHODAS 2.0): Neben klar formulierten sowie reliabel und valide gestellten Diagnosen sind weitere Aussagen zu durch die Störung bedingten Einschränkungen (z. B. Arbeitsunfähigkeit) und erforderlichen Behandlungen für konkrete Planungen im Gesundheitswesen notwendig. Im WHODAS 2.0 (WHO 2014) werden Einschränkungen, Beeinträchtigungen und Behinderungen, die für die Einschätzung des Behandlungsbedarfs und für eine Quantifizierung des Outcomes relevant sind, standardisiert erfasst.
  • International Classification of Functioning, Disabilities and Health (ICF ): Ein weiterer Ansatz der WHO in diese Richtung ist die Entwicklung der ICF, die von einer Interaktion zwischen Erkrankung, Person und sozialer Umwelt ausgeht sowie Einschränkungen (engl. disability) und Dysfunktionen auf dem körperlichen, persönlichen und sozialen Level beinhaltet. Für die deutsche Kurzversion siehe Linden et al. (2015).
  • Erfassung der Lebensqualität : Auch die Einbeziehung der (gesundheitsbezogenen) Lebensqualität der von (psychischen) Störungen betroffenen Personen ist vielversprechend. Die Quantifizierung beruht in der Regel auf subjektiven Angaben der Betroffenen. Neben dem „WHO Quality of Life Assessment“ (The WHOQOL Group 1995) ist der „SF-36-Health-Survey“ (Bullinger 2000) ein anderes weit verbreitetes Maß zur Erfassung der gesundheitsbezogenen körperlichen und psychischen Lebensqualität. Für repräsentative deutsche Ergebnisse zum SF-36 anhand der DEGS1-Studie siehe Ellert und Kurth (2013).
Doch wie kann es sein, dass vermeintlich „weiche“ Diagnosen wie psychische Störungen heutzutage insgesamt höhere Krankheitskosten produzieren sollen als klassische „harte“ Diagnosen wie Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Diabetes zusammen? Wichtige Gründe dafür sind:
  • Die hohen Prävalenzen psychischer Störungen lassen die Gesamtkosten in der Summe auch bei vergleichsweise niedrigen Kosten des Einzelfalls in die Höhe schnellen.
  • Die Zeit bzw. die Dauer, die mit psychischen Störungen (und damit assoziierten Einschränkungen) verbracht wird, ist angesichts des oft chronischen oder episodischen Verlaufs länger als bei mancher körperlichen Erkrankung oder Verletzung, die eventuell unter Aufwendung relativ hoher, aber einmaliger Kosten vergleichsweise kurzfristig geheilt werden kann.
  • Von psychischen Störungen sind, anders als bei den körperlichen Volkskrankheiten, vermehrt jüngere Menschen im produktiven und reproduktiven Alter betroffen, was ebenfalls aus gesamtgesellschaftlicher Sicht zu einem vergleichsweise höheren Schaden führt. Außerdem fallen die Einschränkungsprofile bei psychischen Störungen in der modernen Arbeitswelt mit ihren vermehrten psychomentalen, emotionalen und kommunikativen Anforderungen besonders ins Gewicht. Personen mit psychischen Vulnerabilitäten oder manifesten Störungen wären in früheren Zeiten, in denen Arbeit vorrangig eine körperliche Tätigkeit war, noch leichter beruflich unauffällig geblieben, als dies heutzutage der Fall ist. Die Krankheitslasten durch verschiedene Erkrankungsarten haben sich also in ihrer Größenordnung von der körperlichen Seite hin zur psychosozialen verschoben.
  • Ein quasi versteckter und bislang noch unzureichend quantifizierter Faktor ist der Aspekt der Auswirkungen von körperlich-psychischer Komorbidität und den damit verbundenen indirekten Kostenfaktoren. Quantitativ besonders bedeutsam ist dies im Bereich der Störungen im Zusammenhang mit Alkohol und Tabak. Den durch erhöhten Konsum dieser Substanzen verursachten enormen Krankheitskosten durch körperliche Folgeerkrankungen sind in der überwiegenden Mehrzahl der Fälle die psychischen Diagnosen Substanzmissbrauch und -Abhängigkeit „vorgeschaltet“ (d. h., ohne Missbrauchs- und Abhängigkeitsphänomene hätten die Erkrankten auch weniger konsumiert). Die Diagnosen Nikotinabhängigkeit und Alkoholmissbrauch werden aber in Krankheitskostenrechnung en wie z. B. bei Gustavsson et al. (2011) oft gar nicht berücksichtigt (u. a. weil es zurzeit in der Öffentlichkeit noch schwer vermittelbar ist, etwas so „Normales“ als „psychische Störung“ zu bezeichnen). Ein weiteres Beispiel betrifft den gesundheitsökonomisch immens wichtigen Risikofaktor Übergewicht: Auch wenn die individuelle Gewichtsentwicklung stark genetisch determiniert ist und auch wenn Adipositas in unseren Diagnosesystemen nicht als psychische Störung gewertet wird, sind es doch in entscheidendem Maße Verhaltensfaktoren und weitere psychologische sowie soziale Einflüsse, die zu Übergewicht als fehlangepasster Bilanz zwischen Nahrungszufuhr und Bewegung führen.

Komorbidität

Komorbidität psychischer Störungen untereinander
Bemerkenswert und grundsätzlich charakteristisch für psychische Störungen ist eine ausgeprägte Komorbidität . Mit Komorbidität ist das Vorliegen mehrerer spezifischer Diagnosen bei einer Person innerhalb eines definierten Zeitraums gemeint (Wittchen 1996). Komorbidität kann sowohl zwischen verschiedenen psychischen Störungen als auch zwischen psychischen und körperlichen Erkrankungen bestehen. Epidemiologische Studien zeigen, dass sowohl zwischen als auch innerhalb der Störungsgruppen psychischer Störungen bei den spezifischen Diagnosen große Überschneidungen bestehen: Laut Daten des DEGS1-MH hatten 55 % der Betroffenen eine „reine“ psychische Störung (12-Monats-Diagnose) und alle anderen zwei Diagnosen oder mehr; 13 % waren sogar von vier oder mehr Diagnosen betroffen.
Zur Bedeutung dieser Komorbidität werden verschiedene pathogenetische Implikationen diskutiert. Dabei steht u. a. die Frage im Raum, inwieweit z. B. „frühe“ psychische Störungen (im Sinne von Erstmanifestation zumeist im Kindes- und Jugendalter) Risikofaktoren für spätere Störungen sein können. In epidemiologischen Studien wird regelmäßig konstatiert, dass die Wahrscheinlichkeit, Kontakt mit Behandlungseinrichtungen – also einen „echten“ Patientenstatus – zu haben, stark mit der Komorbidität und auch der Krankheitsdauer (Chronifizierung) assoziiert ist. Daher ist in Inanspruchnahmepopulationen Komorbidität durchschnittlich stärker ausgeprägt als in Stichproben aus der Allgemeinbevölkerung.
Komorbidität psychischer Störungen mit körperlichen Erkrankungen
Zahlreiche epidemiologische und klinische Studien zeigen außerdem, dass psychische Störungen überzufällig häufig gemeinsam mit körperlichen Erkrankungen auftreten (Iacovides und Siamouli 2008; Scott et al. 2009). Auch im BGS98 wurde gezeigt, dass das Risiko, in einem 12-Monats-Zeitraum an irgendeiner (komorbiden) psychischen Störung zu leiden 1,5- bis 2-fach erhöht ist, wenn eine chronisch somatische Erkrankung vorliegt (Jacobi 2007). Ein solches gemeinsames Auftreten körperlicher und psychischer Störungen stellt nicht nur eine besondere „doppelte“ Belastung für die betroffenen Patienten dar, sondern belegt auch höhere Morbidität- und Mortalitätsraten, eine niedrigere Lebensqualität sowie erhöhte Versorgungskosten (Baumeister und Härter 2005; Sareen et al. 2005). Besonders problematisch ist außerdem die verringerte Compliance und das damit verbundene unzureichende Einhalten verhaltensbezogener Empfehlungen sowie die Fortsetzung von Risikoverhalten (wie z. B. Rauchen, Bewegungsmangel) bei Patienten, die sowohl von einer körperlichen als auch einer psychischen Erkrankung betroffen sind (Dimatteo et al. 2008).

Unterschiede im Geschlecht und im Alter

Geschlechtsunterschiede
Konsistent werden in verschiedenen epidemiologischen Studien deutliche Unterschiede zwischen Männern und Frauen berichtet. So lag in der DEGS1-MH-Studie die 12-Monats-Prävalenz irgendeiner psychischen Störung (ohne Nikotinabhängigkeit) für Frauen bei 33 % und für Männer bei „nur“ 22 % (vgl. Tab. 3). Diese Unterschiede sind v. a. auf höhere Raten für Frauen bei Angststörungen (21 % vs. 9 %) und affektiven Störungen (13 % vs. 6 %) zurückzuführen. Bei anderen Störungen wie beispielsweise den Zwangsstörungen zeigen sich keine substanziellen Geschlechtsunterschiede. Männer weisen allerdings deutlich häufiger substanzbezogene Störungen wie z. B. Alkoholabhängigkeit auf als Frauen (4 % vs. 2 %). Bei Kindern und Jugendlichen werden hingegen bei Angststörungen und depressiven Störungen keine wesentlichen Geschlechtsunterschiede beobachtet – diese scheinen erst nach der Pubertät zu entstehen (Kessler 1993).
Altersabhängigkeit
Konsistent mit internationalen Befunden sind die Raten psychischer Störungen unterschiedlich in Abhängigkeit vom Alter der Befragten. Unter den 18- bis 79-Jährigen gibt es den Daten der DEGS1-MH-Studie zufolge die höchsten Prävalenzraten bei der jüngsten Gruppe der 18- bis 34-Jährigen (irgendeine psychische Störung: 36 %). Die Häufigkeiten bei Personen zwischen 35 und 49 Jahren liegt bei durchschnittlich 28 % und bei den 50- bis 64-Jährigen bei 26 %. Bei der ältesten Bevölkerungsgruppe (65- bis 79-Jährige) liegt die Rate mit etwa 20 % niedriger, wobei hier zum einen berücksichtigt werden muss, dass demenzielle Erkrankungen, die im Alter zunehmen, in dieser Studie nicht berücksichtigt wurden. Zum anderen identifizieren internationale Studien bei Älteren und Hochbetagten auch relevante syndromale psychische Beeinträchtigungen jenseits der Diagnoseschlüssel (El-Gabalawy et al. 2011; Volkert et al. 2013) und auch die im Alter typische Multimorbidität erfordert möglicherweise die Entwicklung eigener oder zusätzlicher Kriterien für psychische Störungen im höheren Lebensalter – schließlich ist psychische Gesundheit im Alter nicht weniger wichtig als bei Jüngeren.
Im hohen Lebensalter dominieren bei den psychischen Störungen Demenzerkrankungen, vorrangig Demenzen des Alzheimer-Typus, denen vaskuläre Demenzen folgen. Die Prävalenzraten steigen steil mit dem Alter an. Sie nehmen von etwas mehr als 1 % in der Altersgruppe der 65- bis 69-Jährigen auf rund 40 % bei den über 90-Jährigen zu. Im klinischen Bereich geraten die „Altersdepressionen“ zunehmend in den Fokus der Aufmerksamkeit. In der Berliner Altersstudie (BASE; Lindenberger et al. 2009), in der 70- bis über 100-Jährige untersucht wurden, erfüllten fast 10 % die Kriterien einer depressiven Störung nach DSM-III-R (Linden et al. 1998). Eine Pflegebedürftigkeit verdoppelte die Depressionsrate.
Befunde zu den Raten psychischer Störungen bei Kindern und Jugendlichen sind mit methodischen und konzeptuellen Schwierigkeiten verbunden, und die Prävalenzraten schwanken besonders stark aufgrund unterschiedlicher Falldefinitionen und Erhebungsmethoden. Problematisch ist u. a. die Anwendung der ICD-10-Kriterien, die für Erwachsene entwickelt wurden und somit bei der Anwendung für Kinder zu Problemen führen. Es sind häufig andere, komplexere multimethodale sowie multiaxiale Erfassungsmethoden notwendig, wie die Beurteilung der Kinder durch Tests, Befragung und Beobachtung hinsichtlich affektiver, kognitiver, entwicklungs- und verhaltensbezogener Aspekte, kombiniert mit einer Befragung der Eltern. Eine umfassende Darstellung der Herausforderungen und Methoden findet sich bei Esser (2008).
Die mittlere Häufigkeit von psychischen Störungen und Verhaltensstörungen bei Kindern und Jugendlichen beträgt laut einer Metaanalyse rund 18 % (Barkmann und Schulte-Markwort 2012). Die Bella-Studie (Modul zur psychischen Gesundheit und Lebensqualität des bundesweiten Kinder- und Jugendgesundheitssurveys [KiGGS] des Robert Koch-Instituts) liefert Daten zu einzelnen Störungsbereichen, wobei jedoch auch Fragebogenskalen zur Falldefinition verwandt wurden. Psychische Auffälligkeiten bei Kindern und Jugendlichen belasten die Betroffenen, die Familie und das soziale Umfeld. Bei ca. 20 % der Kinder und Jugendlichen zwischen 3 und 17 Jahren wurden Hinweise auf psychische Störungen festgestellt. Jungen (23 %) waren dabei häufiger betroffen als Mädchen (17 %). 12 % der Kinder und Jugendlichen mit psychischen Auffälligkeiten hatten zusätzlich deutliche Beeinträchtigungen im sozialen und familiären Alltag. Kinder und Jugendliche aus Familien mit niedrigem Sozialstatus waren häufiger von psychischen Auffälligkeiten betroffen. Bei 5 % der Kinder und Jugendlichen wurde irgendwann eine Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS) ärztlich oder psychologisch diagnostiziert (Ravens-Sieberer et al. 2008).

Suizid, suizidales Verhalten und Suizidalität

Informationen zur Epidemiologie einzelner Störungsbereiche finden sich in den jeweiligen Störungskapiteln dieses Buches – an dieser Stelle soll lediglich exemplarisch auf das „Querschnittthema“ Suizidalität näher eingegangen werden. Der besondere Wert epidemiologischer Untersuchungen von Suizidalität und Suizidversuchen besteht darin, dass auf der Basis derartiger Erhebungen Suizidpräventionsstrategien abgeleitet werden können.
Suizide
Daten zu Suiziden sind zugänglich über Todesursachenstatistiken, die durch das Statistische Bundesamt veröffentlicht werden. Allerdings wird die Validität von Todesstatistiken immer wieder diskutiert, da diese auf Todesscheinen basieren, die z. T. unvollständig oder widersprüchlich ausgefüllt werden (Genz et al. 2009). Für das Jahr 2013 wurden insgesamt 10.076 Todesfälle (davon etwa 75 % Männer) durch Suizid berichtet; die Suizidrate betrug 12,5 pro 100.000 Einwohner.
Insgesamt zeichnet sich in den vergangenen 50 Jahren ein deutlicher Rückgang ab. Zurückzuführen ist das u. a. vermutlich auf deutliche Verbesserungen in der medizinisch-psychosozialen Versorgung (u. a. Krisendienste, Sorgentelefone, Psychiatrien und Psychotherapeuten). Die Suizidraten sind in den Regionen Deutschlands unterschiedlich, die höchsten Raten finden sich in Sachsen (13,4 pro 100.000) und Bayern (12,3 pro 100.000). Am niedrigsten ist die Suizidrate in Berlin (9,2 pro 100.000) und Nordrhein-Westfalen (8,7 pro 100.000). Bedeutsame Unterschiede finden sich außerdem in unterschiedlichen Altersgruppen: Die Suizidrate steigt ab 75 Jahren v. a. bei Männern rapide an und liegt bei den 90-Jährigen bei etwa 90 pro 100.000.
Suizidversuche
Im Gegensatz zu den vom statistischen Bundesamt erfassten und jährlich ausgewerteten Daten zu Suiziden gibt es keine landesweite Erfassung von Suizidversuchen. Eine systematische und möglichst umfassende Erhebung zu Suizidversuchen in verschiedenen europäischen Zentren fand beispielsweise innerhalb des MONSUE-Projekts (Monitoring Suicidal Behaviour in Europe; Schmidtke et al. 2004) statt. Die Falldefinition erfolgte auf Grundlage der ICD-10-Definition eines Suizidversuchs: „…jede Handlung mit nicht-tödlichem Ausgang, bei der das Individuum entweder gezielt ein nicht-habituelles Verhalten zeigt, das ohne Intervention von dritter Seite eine Selbstschädigung bewirken würde, oder absichtlich eine Substanz in einer Dosis einnimmt, die über die verschriebene oder im Allgemeinen als therapeutisch angesehene Dosis hinausgeht und die zum Ziel hat, durch die aktuellen oder erwarteten Konsequenzen Veränderungen zu bewirken“ (Schmidtke et al. 2004).
Die interpersonale Theorie suizidalen Verhaltens (vgl. Wachtel und Teismann 2013) geht davon aus, dass es unter den vielen Menschen, die unter Suizidgedanken leiden, bei denjenigen tatsächlich zu Suizidhandlungen bzw. zum Suizid komme, die einerseits wahrnehmen, nicht Teil einer wertgeschätzten Gruppe zu sein („thwarted belongingness“) und denken, für andere eine Belastung darzustellen („perceived burdensomeness“) und andererseits eine vom Wunsch zu sterben (potenziell) unabhängige Furchtlosigkeit vor Schmerz, Sterben und Tod („acquired capability“) haben.
Es lassen sich folgende Ergebnisse zu Suizidversuchen zusammenfassen:
  • Suizidversuche sind bei Frauen wesentlich häufiger als bei Männern (wobei hingegen vollendete Suizide – zumeist mit „harten“ Methoden wie Erhängen, Todessturz aus großer Höhe, vor Zug oder Auto, Erschießen – bei Männern wesentlich häufiger sind).
  • Die höchsten Suizidversuchsraten finden sich bei jungen Frauen im Alter von 15–24 Jahren.
  • Versuche mit „weicheren“ Suizidmethoden (zumeist Tabletten) sind insgesamt häufiger.
  • Die Wiederholungsgefahr bei Suizidversuchen ist groß: 31 % der Männer und 38 % der Frauen hatten bereits vormals einen Selbstmordversuch begangen.
  • Psychische Störungen sind der bedeutsamste Risikofaktor für Suizidversuche und vollendete Suizide. Die häufigsten Diagnosen, die bei Personen nach einem Suizidversuch gestellt wurden, waren bei Männern „Anpassungsstörungen“ (23 %), „affektive Psychosen“ (17 %) und Suchterkrankungen (15 %). Bei den Frauen waren die am häufigsten Diagnosen ebenfalls „Anpassungsstörungen“ (22 %) und „affektive Psychosen“ (20 %). Die dritthäufigste Diagnosegruppe bildeten die „Neurosen und Persönlichkeitsstörungen“ (19 %).
Die Daten der DEGS1-MH-Studie zeigen, dass ungefähr 11 % der Bevölkerung schon einmal Suizidgedanken oder -pläne hatten oder bereits versucht haben, sich umzubringen, Frauen dabei häufiger als Männer. Risikofaktoren waren außerdem eine nicht vorhandene Partnerschaft und Arbeitslosigkeit sowie psychische Störungen. 83 % der Personen, die Suizidalität äußerten, hatten mindestens eine psychische Störung. Umgekehrt sprachen knapp 19 % der Personen mit psychischen Störungen von Suizidgedanken, -plänen oder -versuchen. Am häufigsten waren Personen mit bipolaren, psychotischen oder posttraumatischen Störungen suizidal veranlagt. Ca. 40 % der Personen, die von Suizidalität betroffen waren, suchten keine Hilfe auf. Ca. 30 % gaben an, bislang nicht darüber nachgedacht zu haben, sich professionelle Hilfe zu suchen (Voss et al. 2015).

Regionale Unterschiede in Morbidität und Versorgung

Regionale Versorgungsstrukturen
Die Betrachtung regionaler Variationen von Versorgungsstrukturen gewinnt in der Versorgungs- und Gesundheitssystemforschung stark an Bedeutung. John E. Wennberg, der sich bereits seit den 1970er-Jahren dem Problem regionaler Unterschiede im Bereich der Gesundheitsversorgung widmet, stellte fest, dass Umfang und Qualität der Versorgung, die man erhält, statt vom eigentlichen Behandlungsbedarf viel eher davon abhängt, wo man lebt bzw. welche Versorgungsangebote dort vorgehalten werden (Thom et al. 2015). Eine Untersuchung der analytisch-epidemiologischen Fragestellung, ob Menschen mit psychischen Störungen flächendeckend, wohnortnah und am Bedarf orientiert versorgt werden oder nicht, benötigt neben Prävalenzzahlen weitere Daten zur Versorgungssituation in Deutschland. Daten zur ambulanten Versorgung, u. a. zur Anzahl der Ärzte nach Regionen, werden vom Zentralinstitut der Kassenärztlichen Vereinigung in Deutschland zur Verfügung gestellt (www.versorgungsatlas.de).
Auch wenn die Zahl der ambulant tätigen Ärzte seit 1990 um mehr als 50 % gestiegen ist (Bundesärztekammer 2014) und Deutschland bezüglich der Ärztedichte im internationalen Vergleich im oberen Drittel liegt (OECD 2013), gibt es immer noch erhebliche Unterschiede in der regionalen Verteilung der Anzahl von Ärzten (vgl. Abb. 5 und 6).
Für die Nervenärzte finden sich deutliche Unterschiede zwischen Regionen je nach Siedlungsstruktur. So weisen die Großstädte mit ca. 9 Nervenärzten pro 100.000 Einwohner die höchste Dichte auf, wohingegen in allen anderen (ländlicheren) Kreistypen deutlich weniger Nervenärzte praktizieren. Mit einer Streuung von 3 Ärzten pro 100.000 Einwohner sind die ländlichen Räume dabei sehr unterschiedlich versorgt. Die höchste Psychotherapeutendichte unter allen Bundesländern weisen die Stadtstaaten Berlin, Hamburg und Bremen mit durchschnittlich 56 auf. In den alten Bundesländern ist die Psychotherapeutendichte im Schnitt doppelt so hoch wie im ehemaligen Osten, ebenso lässt sich ein Nord-Süd-Gefälle erkennen. Allerdings finden sich auch innerhalb von Bundesländern große Disparitäten (beispielsweise Nord- vs. Südbayern). Nicht für jeden Erkrankten sind die Ärzte und die Behandlungsangebote gleich gut erreichbar. Es gibt Hinweise darauf, dass besonders bei schwer psychisch kranken Menschen die Inanspruchnahme von Gesundheitsleistungen mit der zunehmenden Wegstrecke zum Behandler sinkt (Kluge et al. 2007).
Dennoch gibt es laut Wennberg (2010) auch Gründe, die eine regionale Ungleichverteilung von Versorgungsangeboten rechtfertigen können und zwar dann, wenn
1.
mangels Evidenzbasierung keine Aussage über die Angemessenheit der Versorgung gemacht werden kann und somit z. B. lokale Behandlungskulturen akzeptabel sind,
 
2.
sich im Falle mehrerer Behandlungsoptionen Patientenpräferenzen regional unterscheiden oder
 
3.
die tatsächliche Krankheitshäufigkeit und -schwere regional variieren.
 
Im letzten Fall könnte z. B. der Faktor Urbanisierungsgrad Einfluss auf eine vermehrte Häufigkeit psychischer Störungen in Großstädten haben. Es könnten sowohl spezifische Stress auslösende Faktoren der städtischen Umgebung – wie z. B. hohe Bevölkerungsdichte – eine Rolle spielen als auch Selektionseffekte dazu beitragen, dass psychisch vulnerable bzw. belastete Menschen infolge sozialer Benachteiligung vermehrt in Städte ziehen bzw. dort verbleiben (Heinz et al. 2013; Lederbogen et al. 2011; Peen et al. 2010).
Regionale Morbidität
Somit werden für eine (evidenzbasierte) Bedarfsplanung epidemiologische Daten zur Morbidität in verschiedenen Regionen gebraucht, denn im Bereich psychischer Störungen sind evidenzbasierte Interventionsmethoden vorhanden und die Patientenpräferenzen scheinen sich regional nicht so sehr zu unterscheiden, dass damit die großen regionalen Variationen an Behandlungsmöglichkeiten gerechtfertigt werden könnten. Bislang gibt es allerdings zur Angleichung von regionaler Morbidität und Versorgungsangebot nur wenige Befunde, die meist aus administrativen Daten gewonnen wurden (z. B. Melchior et al. 2014), welche, wie bereits erwähnt, mit gewissen Unsicherheiten behaftet und zugleich vom Versorgungsangebot selbst abhängig sind:
  • In der Tat korrelieren die bei den Krankenkassen verzeichneten Diagnoseraten positiv mit der regionalen Dichte an Psychiatern, Psychotherapeuten und Hausärzten – allerdings ist unklar, inwieweit die Diagnosehäufigkeit der „wahren“ Morbidität entspricht, da z. B. niedrigere Diagnoseraten in Regionen mit geringer Arztdichte schlichtweg darin begründet sein können, dass es dort weniger Instanzen gibt, die eine Diagnose stellen.
  • Epidemiologische Studien wie DEGS1-MH liefern Hinweise darauf, dass die Variabilität der Versorgungsangebote nur schwach mit der „wahren“ Morbidität zusammenhängen (Jacobi et al., 2016) – z. B. finden sich bezüglich der Prävalenz irgendeiner psychischen Störung keine Ost-West-Unterschiede, obwohl in den neuen Bundesländern deutlich weniger Versorgungsangebote existieren als in den alten Bundesländern. Auch die Stadt-Land-Unterschiede psychischer Störungen sind bei DEGS1-MH weitaus geringer ausgeprägt als die entsprechenden Unterschiede bei den Arztdichten.

Fazit

Wichtige Fakten zur Epidemiologie psychischer Störungen
  • Nahezu ein Drittel der Bevölkerung litt in den letzten 12 Monaten unter einer oder mehreren psychischen Störungen.
  • Fast jeder Zweite leidet irgendwann in seinem Leben unter einer psychischen Störung.
  • Die Untersuchung der gesamtgesellschaftlichen Folgen psychischer Störungen hinsichtlich Krankheitslast und volkswirtschaftlicher Belastungen wird zunehmend relevanter.
  • Psychische und neurologische Erkrankungen sind so kostenträchtig wie Krebs, Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen zusammen.
  • Von depressiven Störungen, Angststörungen und somatoformen Störungen sind Frauen deutlich häufiger betroffen als Männer, Männer haben jedoch wesentlich häufiger Substanzmissbrauch und -Abhängigkeit.
  • Im hohen Alter nehmen neurologische Erkrankungen wie Demenzen rapide zu.
  • Bei jedem fünften Kind bzw. Jugendlichen zeigen sich Symptome psychischer Störungen.
  • Die Suizidraten sind in den letzten Jahrzehnten rückläufig und liegen bei ca. 12 Suiziden pro 100.000 Einwohner; psychische Störungen sind einer der wichtigsten Risikofaktoren für vollendete Suizide und Suizidversuche.
  • Epidemiologische Studien zeigen keine bedeutsamen regionalen Unterschiede hinsichtlich psychischer Störungen in Deutschland, jedoch gibt es beträchtliche regionale Unterschiede in der Diagnostik und Versorgung psychischer Störungen.
Im vorliegenden Kapitel wurde angestrebt, neben der Darstellung zentraler epidemiologischer Befunde zu psychischen Störungen auch Herangehensweisen und Methoden der Epidemiologie zu erläutern, um die Interpretation epidemiologischer Befunde zu erleichtern. Da die psychiatrische Diagnostik und diagnostische Klassifikationen seit den 1980er-Jahren erhebliche Fortschritte machen, haben sie auch die psychiatrische Epidemiologie verändert und zu präziseren Ergebnissen geführt. Nachdem große Feldstudien das deskriptive Wissen über die Verteilung spezifischer psychischer Störungen in der Allgemeinbevölkerung und ihre große Krankheitslast belegt haben, ergeben sich für die Zukunft darüber hinausgehende Fragestellungen. Bei der Identifikation von Risikofaktoren, der Ableitung von Präventionsstrategien sowie der Bedarfsanalyse notwendiger zu planender Gesundheitsdienste spielt die Epidemiologie auch zukünftig eine herausragende Rolle.
Literatur
Barkmann C, Schulte-Markwort M (2012) Prevalence of emotional and behavioural disorders in German children and adolescents: a meta-analysis. J Epidemiol Community Health 66(3):194–203PubMedCrossRef
Baumeister H, Härter M (2005) Auswirkungen komorbider psychischer Störungen bei chronischen körperlichen Erkrankungen. Z Med Psychol 14(4):175–189
Beck AT, Steer RA, Brown GK (2009). Beck-Depressions-Inventar (BDI–II, dt. Version: M. Hautzinger, F. Keller & C. Kühner), 2. Aufl. Frankfurt: Pearson Assessment
Bellach B-M (2000) Leitlinien und Empfehlungen zur Sicherung von Guter Epidemiologischer Praxis (GEP). Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 43(6):468–475CrossRef
Brugger C (1937) Psychiatrische Ergebnisse einer medizinischen orthopologischen und soziologischen Bevölkerungsuntersuchung. Z Gesamte Neurol Psychiatr 160:189–207CrossRef
Bullinger M (2000) Erfassung der gesundheitsbezogenen Lebensqualität mit dem SF-36-Health Survey. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 43(3):190–197CrossRef
Bundesärztekammer (2014) Ergebnisse der Ärztestatistik zum 31.12.2014. Verfügbar unter: http://​www.​bundesaerztekamm​er.​de/​ueber-uns/​aerztestatistik/​aerztestatistik-2014/​. Zugegriffen am 16.06.2015
Caspi A, Sugden K, Moffitt TE, Taylor A, Craig IW, Harrington H et al (2003) Influence of life stress on depression: moderation by a polymorphism in the 5-HTT gene. Science 301(5631):386–389PubMedCrossRef
Commission on Chronic Illness (1957) Chronic Illness in the United States: Volume IV: chronic illness in a large city the baltimore study. Harvard University Press, Cambridge, MACrossRef
Dilling H, Weyerer S (1984) Psychische Erkrankungen in der Bevölkerung bei Erwachsenen und Jugendlichen. In: Dilling H, Weyerer S, Castell R (Hrsg) Psychische Erkrankungen in der Bevölkerung. Enke, Stuttgart, S 1–122
Dimatteo MR, Lepper HS, Croghan TW (2008) Depression is a risk factor for noncompliance with medical treatment. Arch Internal Med 160:2101–2107CrossRef
Dohrenwend B (1972) Psychiatric epidemiology: an analysis of true prevalence studies. In: Golann SE, Eisdorfer C (Hrsg) Handbook of community mental health. Appleton-Century-Crofts, New York
Dohrenwend BP, Dohrenwend BS (1982) Perspectives on the past and future of psychiatric epidemiology. The 1981 Rema Lapouse Lecture. Am J Public Health 72(11):1271–1279PubMedPubMedCentralCrossRef
El-Gabalawy R, Mackenzie CS, Shooshtari S, Sareen J (2011) Comorbid physical health conditions and anxiety disorders: a population-based exploration of prevalence and health outcomes among older adults. Gen Hosp Psychiatry 33(6):556–564. doi:10.​1016/​j.​genhosppsych.​2011.​07.​005 PubMedCrossRef
Ellert U, Kurth BM (2013) Gesundheitsbezogene Lebensqualität bei Erwachsenen in Deutschland: Ergebnisse der Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1). Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 56(5-6):643–649PubMedCrossRef
Escobar JI, Rubio-Stipec M, Canino G, Karno M (1989) Somatic symptom index (SSI): a new and abridged somatization construct. Prevalence and epidemiological correlates in two large community samples. J Nerv Ment Dis 177(3):140–146PubMedCrossRef
Esser G (2008) Lehrbuch der Klinischen Psychologie und Psychotherapie des Kindes- und Jugendalters, 2. Aufl. Thieme, Stuttgart
Falkai P, Wittchen H-U, Döpfner M, American Psychiatric Association (Hrsg) (2015) Diagnostisches und statistisches Manual psychischer Störungen DSM-5. Hogrefe, Göttingen
Fichter MM, Elton M (1990) Häufigkeit psychischer Erkrankungen nach dem „Diagnostic and Statistical Manual for Mental Disorder“ (DSM III) der American Psychiatric Association. In: Fichter MM (Hrsg) Verlauf psychischer Erkrankungen in der Bevölkerung. Springer, Berlin/HeidelbergCrossRef
Fichter MM, Kohlboeck G, Quadflieg N (2008) The upper bavarian longitudinal community study 1975–2004. 2. Long-term course and outcome of depression: a controlled study. Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci 258(8):476–488PubMedCrossRef
Fichter MM, Quadflieg N, Fischer UC, Kohlboeck G (2009) Twenty-five-year course and outcome in anxiety and depression in the upper bavarian longitudinal community study: anxiety and depression longtime course 1975-2004. Acta Psychiatr Scand 122(1):75–85PubMedCrossRef
Friis RH, Sellers TA (2009) Epidemiology for public health practice. Jones and Bartlett, Sudbury
Genz A, Krause T, Pietsch M, Bogerts B (2009) Die Fehlklassifikation von Suiziden und das Ausmaß der Problemunterschätzung in der offiziellen Statistik. Das Gesundheitswesen 71(08/09):A255. doi:10.​1055/​s-0029-1239305
Graubner B (Hrsg) (2014) ICD-10-GM 2014: internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme; 10. Revision – German Modification (ICD-10-GM). Deutscher Ärzte-Verlag, Köln
Gustavsson A, Svensson M, Jacobi F, Allgulander C, Alonso J, Beghi E et al (2011) Cost of disorders of the brain in Europe 2010. Eur Neuropsychopharmacol 21(10):718–779PubMedCrossRef
Häfner H, Bojanovsky JJ (Hrsg) (1978) Psychiatrische Epidemiologie: Geschichte, Einführung und ausgewählte Forschungsergebnisse. Springer, Berlin
Häfner H, Maurer K, Löffler W, an der Heiden W, Munk-Jørgensen P, Hambrecht M et al (1998) The ABC Schizophrenia Study: a preliminary overview of the results. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol 33(8):380–386PubMedCrossRef
Häfner H, Maurer K, an der Heiden W (2013) ABC Schizophrenia study: an overview of results since 1996. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol 48(7):1021–1031PubMedCrossRef
Heinz A, Deserno L, Reininghaus U (2013) Urbanicity, social adversity and psychosis. World Psychiatry 12(3):187–197PubMedPubMedCentralCrossRef
Höfler M (2004) Statistik in der Epidemiologie psychischer Störungen. Springer, BerlinCrossRef
Iacovides A, Siamouli M (2008) Comorbid mental and somatic disorders: an epidemiological perspective. Curr Opin Psychiatry 21(4):417–421PubMedCrossRef
IGES (2012) Bewertung der Kodierqualität von vertragsärztlichen Diagnosen – Eine Studie im Auftrag des GKV-Spitzenverbands in Kooperation mit der BARMER GEK. Berlin: IGES Institut GmbH. Verfügbar unter: www.​gkv-spitzenverband.​de. Zugegriffen am 31.07.2014
Jacobi F (2007) Psychische Störungen bei Patienten mit körperlichen Erkrankungen in der Allgemeinbevölkerung. In: Härter M, Baumeister H, Bengel J (Hrsg) Psychische Störungen bei körperlichen Erkrankungen. Springer, Berlin/Heidelberg, S 45–53CrossRef
Jacobi F (2012) Warum sind psychische Störungen Volkskrankheiten? (Psychologie – Gesellschaft – Politik). In: Berufsverband Deutscher Psychologinnen und Psychologen (Hrsg) Die grossen Volkskrankheiten: Beiträge der Psychologie zu Prävention, Gesundheitsförderung und Behandlung, 1. Aufl. Deutscher Psychologen Verlag, Berlin, S 16–23
Jacobi F, Höfler M, Strehle J, Mack S, Gerschler A, Scholl L et al (2014) Psychische Störungen in der Allgemeinbevölkerung: Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland und ihr Zusatzmodul Psychische Gesundheit (DEGS1-MH). Nervenarzt 85(1):77–87PubMedCrossRef
Jacobi F, Bretschneider J, Müllender S (2015) Veränderungen und Variationen der Häufigkeit psychischer Störungen in Deutschland – Krankenkassenstatistiken und epidemiologische Befunde. In: Kliner K, Rennert D, Richter M (Hrsg) Gesundheit in Regionen – Blickpunkt Psyche. BKK Gesundheitsatlas 2015. Medizinisch wissenschaftliche Verlagsgesellschaft, Berlin, S 63–71
Jacobi F, Becker M, Bretschneider J, Müllender S, Thom J, Hapke U, Maier W (2016) Ambulante fachärztliche Versorgung psychischer Störungen: Kleine regionale Unterschiede im Bedarf, große regionale Unterschiede in der Versorgungsdichte Der Nervenarzt. doi:10.​1007/​s00115-016-0147-4
Kessler R (1993) Sex and depression in the National Comorbidity Survey I: Lifetime prevalence, chronicity and recurrence. J Affect Disord 29(2-3):85–96PubMedCrossRef
Kessler RC, McGonagle KA, Zhao S, Nelson CB, Hughes M, Eshleman S et al (1994) Lifetime and 12-month prevalence of DSM-III-R psychiatric disorders in the United States. Results from the National Comorbidity Survey. Arch Gen Psychiatry 51(1):8–19PubMedCrossRef
Kessler RC, Chiu WT, Demler O, Walters EE (2005) Prevalence, severity, and comorbidity of 12-month DSM-IV disorders in the national comorbidity survey replication. Arch Gen Psychiatry 62(6):617PubMedPubMedCentralCrossRef
Kluge H, Becker T, Kallert T, Matschinger H, Angermeyer M (2007) Auswirkungen struktureller Faktoren auf die Inanspruchnahme Sozialpsychiatrischer Dienste – eine Mehrebenenanalyse. Psychiatr Prax 34(1):20–25PubMedCrossRef
Kraemer HC, Kazdin AE, Offord DR, Kessler RC, Jensen PS, Kupfer DJ (1997) Coming to terms with the terms of risk. Arch Gen Psychiatry 54(4):337–343PubMedCrossRef
Kroenke K, Spitzer RL, Williams JBW (2001) The PHQ-9. J Gen Intern Med 16(9):606–613PubMedPubMedCentralCrossRef
Lederbogen F, Kirsch P, Haddad L, Streit F, Tost H, Schuch P et al (2011) City living and urban upbringing affect neural social stress processing in humans. Nature 474(7352):498–501PubMedCrossRef
Leighton D, Harding JS, Macklin DB, Macmillan AM, Leighton AH (1963) The character of danger psychiatric symptoms in selected communities. Basic Books, New York
Linden M (2013) Diagnose „Gesundheit“. Psychotherapeut 58(3):249–256CrossRef
Linden M, Kurtz G, Baltes MM, Geiselmann B, Lang FR, Reischies FM et al (1998) Depression bei Hochbetagten. Nervenarzt 69(1):27–37PubMedCrossRef
Linden M, Baron S, Muschalla B (2015) Mini-ICF-APP – Mini-ICF-Rating für Aktivitäts- und Partizipationsbeeinträchtigungen bei psychischen Erkrankungen Ein Kurzinstrument zur Fremdbeurteilung von Aktivitäts- und Partizipationsbeeinträchtigungen bei psychischen Erkrankungen in Anlehnung an dieInternationale Klassifikation der Funktionsfähigkeit, Behinderung und Gesundheit (ICF) der WHO, 2. Aufl. Huber, Bern
Lindenberger U, Smith J, Mayer KU, Baltes PB (2009) Die Berliner Altersstudie, 3. Aufl. Oldenbourg Akademieverlag, Berlin
Melchior H, Schulz H, Härter M (2014) Faktencheck Gesundheit – Regionale Unterschiede in der Diagnostik und Behandlung von Depressionen. Bertelsmann Stiftung, Gütersloh
Murphy JM (1990) Diagnostic comorbidity and symptom co-occurence: the stirling county study. In: Maser JD (Hrsg) Comorbidity of mood and anxiety disorders. American Psychiatric Publishing, Washington, DC
OECD (2013) Health at a Glance 2013. Verfügbar unter: www.​oecd-ilibrary.​org. Zugegriffen am 30.06.2015
Peen J, Schoevers RA, Beekman AT, Dekker J (2010) The current status of urban-rural differences in psychiatric disorders. Acta Psychiatr Scand 121(2):84–93PubMedCrossRef
Rattay P, Butschalowsky H, Rommel A, Prütz F, Jordan S, Nowossadeck E et al (2013) Inanspruchnahme der ambulanten und stationären medizinischen Versorgung in Deutschland: Ergebnisse der Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1). Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 56(5-6):832–844. doi:10.​1007/​s00103-013-1665-x PubMedCrossRef
Ravens-Sieberer U, Wille N, Erhart M, Bettge S, Wittchen H-U, Rothenberger A et al (2008) Prevalence of mental health problems among children and adolescents in Germany: results of the BELLA study within the National Health Interview and Examination Survey. Eur Child Adolesc Psychiatry 17(S1):22–33PubMedCrossRef
Regier DA, Kaelbert CT (1995) The epidemiologic catchment area (ECA) program: studying the prevalance and incidence of psychopathology. In: Tsuang MT, Tohen M, Zahner G (Hrsg) Textbook of psychiatric epidemiology. Wiley, New York/Manchester, S 135–155
Regier DA, Myers JK, Kramer M, Robins LN, Blazer DG, Hough RL et al (1984) The NIMH epidemiologic catchment area program. Historical context, major objectives, and study population characteristics. Arch Gen Psychiatry 41(10):934–941PubMedCrossRef
Regier DA, Boyd JH, Burke JD, Rae DS, Myers JK, Kramer M et al (1988) One-month prevalence of mental disorders in the United States. Based on five epidemiologic catchment area sites. Arch Gen Psychiatry 45(11):977–986PubMedCrossRef
Riedel-Heller SG, Luppa M, Angermeyer MC (2004) Psychiatrische Epidemiologie in Deutschland: Stand der Forschung. Psychiatr Prax 31(6):288–297PubMedCrossRef
Risch N, Herrell R, Lehner T, Liang K-Y, Eaves L, Hoh J et al (2009) Interaction between the serotonin transporter gene (5-HTTLPR), stressful life events, and risk of depression: a meta-analysis. JAMA 301(23):2462PubMedPubMedCentralCrossRef
Robins LN, Regier DA (Hrsg) (1991) Psychiatric disorders in America: the epidemiologic catchment area study. The Free Press, New York
Robins LN, Wing J, Wittchen HU, Helzer JE, Babor TF, Burke J et al (1988) The composite international diagnostic interview. An epidemiologic Instrument suitable for use in conjunction with different diagnostic systems and in different cultures. Arch Gen Psychiatry 45(12):1069–1077PubMedCrossRef
Rothman KJ, Greenland S, Lash TL (2008) Modern epidemiology, 3. Aufl., thoroughly rev. and updated. Wolters Kluwer Health/Lippincott Williams & Wilkins, Philadelphia
Sareen J, Cox BJ, Clara I, Asmundson GJG (2005) The relationship between anxiety disorders and physical disorders in the U.S. National Comorbidity Survey. Depress Anxiety 21(4):193–202. doi:10.​1002/​da.​20072 PubMedCrossRef
Saß H, Wittchen H-U, Zaudig M, Houben I (Hrsg) (2003) Diagnostisches und statistisches Manual psychischer Störungen: Textrevision – DSM-IV-TR: übersetzt nach der Textrevision der, 4. Aufl. Hogrefe, Göttingen
Scheidt-Nave C, Kamtsiuris P, Gößwald A, Hölling H, Lange M, Busch MA et al (2012) German health interview and examination survey for adults (DEGS) – design, objectives and implementation of the first data collection wave. BMC Public Health 12(1):730PubMedPubMedCentralCrossRef
Schepank H (1982) Epidemiologie psychogener Erkrankungen: Ein Beitrag zur Grundlagenforschung aus einer Feldstudie. Z Psychosom Med Psychoanal 28(2):104–125PubMed
Schepank H (1987) Psychogene Erkrankungen der Stadtbevölkerung. Eine epidemiologisch-tiefenpsychologische Untersuchung in Mannheim. Springer, Berlin/HeidelbergCrossRef
Schmidtke A, Bille-Brahe U, Kerkhof AJFM, De Leo D (Hrsg) (2004) Suicidal behaviour in Europe: results from the WHO/Euro multicentre study on suicidal behaviour. Hogrefe & Huber, Cambridge, MA
Scott KM, Von Korff M, Alonso J, Angermeyer MC, Bromet E, Fayyad J et al (2009) Mental–physical co-morbidity and its relationship with disability: results from the World Mental Health Surveys. Psychol Med 39(01):33PubMedCrossRef
Sielk M, Altiner A, Janssen B, Becker N, de Pilars M, Abholz H-H (2009) Prävalenz und Diagnostik depressiver Störungen in der Allgemeinarztpraxis. Psychiatr Prax 36(04):169–174PubMedCrossRef
Srole L, Langner TS, Michael ST, Opler MK, Rennie TAC (1962) Mental health in the metropolis: the midtown manhattan study. McGraw Hill, New YorkCrossRef
Sundmacher L, Ozegowski S (2013) Ziehen Privatpatienten Ärzte an? Gesundheit und Gesellschaft 16(12/13):31–35
The WHOQOL Group (1995) The World Health Organization quality of life assessment (WHOQOL): position paper from the World Health Organization. Soc Sci Med 41(10):1403–1409CrossRef
Thom J, Bretschneider J, Müllender S, Becker M, Jacobi F (2015) Regionale Variationen der ambulanten primär- und fachärztlichen Versorgung psychischer Störungen. Regionale Bedarfsunterschiede oder Versorgungsungerechtigkeit? Die Psychiatrie 12(4):247–254
Volkert J, Schulz H, Härter M, Wlodarczyk O, Andreas S (2013) The prevalence of mental disorders in older people in Western countries – a meta-analysis. Ageing Res Rev 12(1):339–353PubMedCrossRef
Vos T, Barber RM, Bell B, Bertozzi-Villa A, Biryukov S, Bolliger I et al (2015) Global, regional, and national incidence, prevalence, and years lived with disability for 301 acute and chronic diseases and injuries in 188 countries, 1990–2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet. doi:10.​1016/​S0140-6736(15)60692-4 PubMedCentral
Voss C, Jacobi F, Wittchen H-U, Strehle J, Beesdo-Baum K (2015) Suizidalität in der deutschen Allgemeinbevölkerung – Ergebnisse aus dem DEGS Survey (Posterpräsentation). Gehalten auf dem 9. Workshopkongress für Klinische Psychologie und Psychotherapie, Dresden
Wachtel S, Teismann T (2013) Die Interpersonale Theorie suizidalen Verhaltens: Eine systematische Übersichtsarbeit. Z Klin Psychol Psychother 42(2):96–106CrossRef
Wennberg JE (2010) Tracking medicine: a researcher’s quest to understand health care. Oxford University Press, New York
WHO (2014) WHO Disability Assessment Schedule 2.0 (WHODAS 2.0). WHO. Verfügbar unter: http://​www.​who.​int/​classifications/​icf/​whodasii/​en/​. Zugegriffen am 25.08.2015
Wittchen HU (1996) Critical issues in the evaluation of comorbidity of psychiatric disorders. Br J Psychiatry Suppl 30:9–16PubMed
Wittchen H-U, Jacobi F (2001) Die Versorgungssituation psychischer Störungen in Deutschland Eine klinisch-epidemiologische Abschätzung anhand des Bundes-Gesundheitssurveys 1998. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 44(10):993–1000CrossRef
Wittchen H-U, Jacobi F (2011) Epidemiologische Beiträge zur Klinischen Psychologie. In: Wittchen H-U, Hoyer J (Hrsg) Klinische Psychologie & Psychotherapie. Springer, Berlin/Heidelberg, S 57–90CrossRef
Wittchen H-U, Perkonigg A (1996) Epidemiologie psychischer Störungen. Grundlagen, Häufigkeit, Risikofaktoren und Konsequenzen. In: Ehlers A, Hahlweg K (Hrsg) Grundlagen der klinischen Psychologie. Hogrefe, Göttingen, S 69–144
Wittchen H-U, Pfister H (1997) DIA-X-Interviews: Manual für Screening-Verfahren und Interview. Swets und Zeitlinger, Frankfurt
Wittchen H-U, Pittrow D (2002) Prevalence, recognition and management of depression in primary care in Germany: the Depression 2000 study. Hum Psychopharmacol Clin Exp 17(S1):S1–S11CrossRef
Wittchen H-U, Zaudig M, Fydrich T (1997) SKID-I und SKID-II – Strukturiertes Klinisches Interview für DSM-IV. Hogrefe (Testzentrale), Göttingen
Wittchen H-U, Jacobi F, Rehm J, Gustavsson A, Svensson M, Jönsson B et al (2011) The size and burden of mental disorders and other disorders of the brain in Europe 2010. Eur Neuropsychopharmacol 21(9):655–679PubMedCrossRef

e.Medpedia durchsucht die medizinischen Referenzwerke von Springer.
Die Artikel werden von über 4.000 Autorinnen und Autoren aus Lehre, Forschung und Klinik verfasst und aktualisiert. 

Über e.Medpedia   Startseite   Index

e.Medpedia gibt es auch als App:

 

e.Medpedia ist eine Co-Publikation von Springer Verlag und Springer Medizin Verlag.