Junge Intensivtäter als besondere Herausforderung für Jugendstrafvollzug und Sozialtherapie

Aus der kriminologischen Forschung ist bekannt, dass junge IT bereits häufig in der Kindheit deviante und delinquente Verhaltensweisen zeigen (Stelly und Thomas 2006; Moffitt 1993). Hierfür werden u. a. biopsychosoziale Risikofaktoren verantwortlich gemacht, wie z. B. eine genetische Veranlagung für Impulskontrollprobleme, kognitive Defizite, ungünstige familiäre Erfahrungen (z. B. Gewalt, Kriminalität) und ein kriminogenes Wohnumfeld (Lösel und Bliesener 2003; Bliesener 2010; Block et al. 2009). Die Kumulation von Risiko- und Belastungsfaktoren in mehreren Lebensbereichen bei IT gilt dabei nicht nur als Begleiterscheinung, sondern als ursächlich für eine delinquente Entwicklung (z. B. Multiproblemmilieu; Lösel und Bliesener 2003). Andererseits wurde vielfach darauf hingewiesen, dass eine frühe Differenzierung, wer sich aus der Gruppe der jugendlichen Straftäter zum IT entwickeln wird und wer nicht, bislang kaum gelingt (Stelly und Thomas 2011; Boers 2009; Roth und Seifge-Krenke 2011).

Darüber hinaus belegen Verlaufsuntersuchungen, dass sich die Merkmale des Einstiegsalters und der Deliktbelastung in jungen Jahren nur bedingt eignen, längerfristige delinquente Entwicklungsverläufe vorherzusagen (Dahle 2001, 2005; Stelly und Thomas 2011; Boers 2009). Dahle (2001, 2005) identifizierte innerhalb der Gruppe der Straftäter mit frühem Karrierebeginn drei delinquente Entwicklungspfade im Erwachsenenalter, die auf Grundlage des strafrechtlichen Verhaltens im Jugendalter nicht zu differenzieren waren. Die größte dieser drei Gruppen, die Jungaktiven (40 % der Täter mit frühem Delinquenzbeginn), erreichte den Gipfel ihrer Delinquenzbelastung bereits mit Eintritt ins Jungerwachsenenalter. Spätestens ab dem 25. Lebensjahr setzte ein deutlicher Rückgang der delinquenten Aktivitäten ein. Die altersbegrenzten IT (28 %) steigerten in der Phase des frühen Erwachsenenalters nochmals erheblich die Intensität ihres strafrechtlichen Verhaltens, traten indes mehrheitlich nach dem 30. Lebensjahr – häufig nach Verbüßung einer längeren Freiheitsstrafe – strafrechtlich nicht mehr in Erscheinung. Nur eine kleine Gruppe dieser früh Auffälligen, die persistenten IT (32 %), wies die zugleich höchste und dauerhafteste delinquente Entwicklung bis in ein höheres Lebensalter auf und beging über die Hälfte der schweren Gewaltstraftaten der Gesamtstichprobe. Insoweit schlussfolgern Thomas und Stelly (2008, S. 202) treffend: „Selbst bei wiederholter oder schwerer Straffälligkeit in der Jugend ist die Beendigung der kriminellen Karriere beim Übergang ins Erwachsenenalter nicht die große Ausnahme, sondern der Normalfall.“

Ein etwaiger Migrationshintergrund bei jungen IT wird häufig als distaler Risikofaktor betrachtet, der wiederum mit einer Reihe anderer kriminalitätsbegünstigender Faktoren konfundiert ist (z. B. soziostrukturelle Benachteiligung; Hartmann 2009). Jüngere kulturvergleichende Studien weisen zudem darauf hin, dass es spezifische Einflussfaktoren auf kriminelles Verhalten zwischen Jugendlichen unterschiedlicher Herkunft gibt, die ein normkonformes Aufwachsen erschweren (Schmidt et al. 2017). Der Anteil der IT mit einem Migrationshintergrund scheint zudem regional stark zu schwanken. So haben in Berlin über 70 % der IT einen Migrationshintergrund (Ohder 2007; Reusch 2007), in Hessen weniger als die Hälfte (Koch-Arzberger et al. 2008). Dieser Unterschied wird noch deutlicher im Hinblick auf die regionale Herkunft. So sind IT mit Migrationshintergrund in Berlin mehrheitlich arabischer und türkischer Herkunft (Ohder 2007; Reusch 2007), in Hessen hingegen überwiegend osteuropäischer und türkischer Herkunft (Koch-Arzberger et al. 2008).

Ein in den letzten Jahren zunehmend in der polizeilichen und medialen Aufmerksamkeit stehendes Phänomen sind die „Mitglieder ethnisch abgeschotteter Subkulturen“ („Clankriminalität“) als neuere Erscheinungsform organisierter Kriminalität (OK; Bundeskriminalamt 2019b, S. 28). Bislang existiert keine einheitliche Definition zur Clankriminalität, es wurden lediglich Indikatoren für die mancherorts herausgebildeten kriminellen Machtstrukturen zusammengestellt (z. B. zumeist abgeschottete, patriarchalisch-hierarchisch geprägte familiäre Strukturen mit eigener Werteorientierung und mangelnder Integrationsbereitschaft; Bundeskriminalamt 2019b). Zusätzlich findet die allgemeine Arbeitsdefinition zur OK Anwendung (z. B. von Gewinn- oder Machtstreben bestimmte planmäßige Begehung von Straftaten, unter Verwendung gewerblicher oder geschäftsähnlicher Strukturen, Einsatz von Gewalt zu Einschüchterungszwecken; Bundeskriminalamt 2019b).

Im vergangenen Jahr wurden bundesweit rund 8 % aller OK-Verfahren der Clankriminalität zugeordnet, wobei sich 60 % dieser Verfahren gegen Mitglieder arabisch- und türkeistämmiger Familien richtete (Bundeskriminalamt 2019b). Eine Untersuchung der Clankriminalität überwiegend türkisch-arabischstämmiger Großfamilien in NRW ergab, dass 6 % der untersuchten Tatverdächtigen als IT galten (Landeskriminalamt Nordrhein-Westfalen 2019). Diese kleine Gruppe war indessen für über 30 % der registrierten Straftaten verantwortlich, mehrheitlich aus dem Bereich der Gewaltkriminalität. Wie es sich für andere Bundesländer nur vermuten lässt, war in NRW der Anteil an IT in einigen wenigen Clanfamilien überproportional hoch (Landeskriminalamt Nordrhein-Westfalen 2019). Die vorliegenden Erkenntnisse zur Clankriminalität beziehen sich mehrheitlich auf die Art und das Ausmaß der Straftaten, die von Mitgliedern dieser Familien begangen werden (Bundeskriminalamt 2019b). Demgegenüber liegen bislang nur wenige empirische Erkenntnisse zu spezifischen Sozialisations- und Belastungsfaktoren, Karriereverläufen und Rückfälligkeit von Jugendlichen und Heranwachsenden aus „Clanfamilien“ vor.

In Deutschland wurden seit den 1990er-Jahren bundesweit Mehrfach- und Intensivtäterprogramme (MIT) eingerichtet. Diese Programme zielen darauf ab, Ressourcen gezielt auf diese kleine Tätergruppe zu konzentrieren, um die Effektivität kriminalpräventiver Maßnahmen zu steigern und damit das Kriminalitätsaufkommen signifikant zu reduzieren (Naplava 2018). Zielgruppe sind junge (Gewalt‑)Täter, „die eine besondere kriminelle Energie oder eine erhöhte Gewaltbereitschaft gezeigt haben, die in der Regel wiederholt […] in Erscheinung getreten sind und bei denen eine Negativprognose insbesondere aufgrund der Wirkungslosigkeit bisheriger Erziehungs‑, Straf- und Resozialisierungsmaßnahmen […] gegeben ist“ (Gemeinsame Projektgruppe des Unterausschusses Führung, Einsatz und Kriminalitätsbekämpfung, der AG Kripo und der Justiz 2003, S. 6). Allerdings arbeiten die Landesbehörden bislang nicht nur mit unterschiedlichen Begrifflichkeiten, sondern auch mit unterschiedlichen Kriterien, die eine Aufnahme in das jeweilige Programm rechtfertigen, um den regionalen Kriminalitätsstrukturen, personellen Ressourcen und anlassbezogenen Handlungsnotwendigkeiten flexibler begegnen zu können (Sonka und Riesner 2012). Die Auswahlkriterien unterscheiden sich zwischen den Ländern zumeist hinsichtlich der Delikthäufigkeit und -schwere sowie der Altersgrenzen. In Abgrenzung zu sog. Mehrfachtätern treten IT aber grundsätzlich nicht nur wiederholt (üblicherweise 5 oder 10 polizeiliche Registrierungen in einem Kalenderjahr), sondern auch überwiegend mit schweren Gewaltdelikten in Erscheinung (etwa die Intensivtäterrichtlinie Berlin²). Ergänzend zu diesen quantitativen Kriterien erfolgt die Auswahl in ein Intensivtäterprogramm häufig anhand individueller polizeilicher Risikoeinschätzungen (Sonka und Riesner 2012; Bergmann 2019), die jedoch wegen ihres mangelnden theoretischen und empirischen Bezugs stark kritisiert wurden (Naplava 2018). Wie eingangs ausgeführt, ist eine zuverlässige Vorhersage langfristiger Entwicklungen zudem wegen der hohen Variabilität der unterschiedlichen Delinquenzverläufe erschwert (Dahle 2001).

Das täterorientierte und deliktübergreifende Vorgehen zählt bei diesen Programmen zu den klassischen Elementen (Bliesener 2010; Sonka und Riesner 2012). Erfolgt die Aufnahme in ein IT-Programm, wird dem Betreffenden ein Sondersachbearbeiter bei den Strafverfolgungsbehörden zugeteilt, um das Wissen über alle anhängigen strafrechtlichen Verfahren, aber auch über die familiäre und soziale Lebenssituation zusammenzufassen und zentral zur Verfügung zu stellen. Angestrebt werden dadurch eine Verbesserung der Kommunikation und Koordination zwischen den beteiligten Institutionen und des sozialen Umfelds sowie eine Beschleunigung von Ermittlungs- und Strafverfahren. Gefährderansprachen und eine Erhöhung der polizeilichen Kontrolle sind weitere Maßnahmen. Bislang liegen nur vereinzelt systematische Untersuchungen zur Wirksamkeit der zwischenzeitlich bundesweit eingerichteten polizeilichen MIT-Programme vor (z. B. Bliesener und Riesner 2012). Kritisiert wird an den Programmen u. a. der überwiegend repressive Umgang der Strafverfolgungsbehörden mit IT und die damit verbundenen Stigmatisierungsprozesse (Naplava 2018). Ferner scheint die Aufnahme in ein IT-Programm die Wahrscheinlichkeit einer gerichtlichen Verurteilung zu erhöhen, da bei IT seltener Diversionsmaßnahmen angewandt werden (Matt und Rother 2001).

Kriminalpräventive Maßnahmen im Umgang mit jungen IT (z. B. der Jugendhilfe) zielen je nach Alter und Deliktbelastung darauf ab, früh auf eine sich abzeichnende Entwicklung einzuwirken oder bei einer bereits manifestierten kriminellen Karriere weitere Straftaten zu verhindern (Sonka und Riesner 2012). Die Evidenzlage zur Wirksamkeit zeigt dabei ein heterogenes Bild, was in Anbetracht der Vielfältigkeit zunächst nicht verwundert (Bliesener 2010). In einer Übersichtsarbeit weist Walsh (2017) darauf hin, dass mitunter positive Effekte sozialpädagogischer Maßnahmen auf die Legalbewährung nachweisbar sind, demnach es zu einer geringeren Deliktbelastung und Wiederverurteilungsrate kommt. Jedoch wurden nach einigen Maßnahmen auch vermehrt Gewaltdelikte registriert oder keine Effekte auf die Legalbewährung gefunden (Walsh 2017). So führen die Maßnahmen bei einigen wenigen jungen IT nicht zum gewünschten Erfolg, weil sie entweder zum falschen Zeitpunkt ansetzen, unangemessen sind oder den Jugendlichen letztlich nicht erreichen (Bliesener 2010).

Freiheitsentziehende Maßnahmen gelten als schärfste Sanktionen des JGG und sind „das letzte Mittel der Wahl“ (Bliesener 2014, S. 71). Im Jahr 2018 waren 44 % aller Berliner IT inhaftiert oder nach JGG untergebracht.³ Ohder (2011, S. 9) gibt weiter an, „dass sich fast 80 % aller eingetragenen Intensivtäter zum Stichtag entweder in amtlichem Gewahrsam befanden oder seit 2004 dort befunden haben“. Internationale Befunde weisen i. Allg. darauf hin, dass rein strafende und abschreckende freiheitsentziehende Maßnahmen bei Jugendlichen und Heranwachsenden keinen oder einen gar negativen Effekt auf die zukünftige Legalbewährung haben (Lipsey und Cullen 2007). Auch für IT wird entsprechend vereinzelt auf deutlich erhöhte Rückfallquoten nach Verbüßung einer Jugendstrafe hingewiesen (Reusch 2007; Ohder 2007, 2011), es mangelt aber an systematischen Untersuchungen zur Legalbewährung dieser spezifischen Tätergruppe. Gleichwohl entspricht diese Einschätzung den hierzulande berichteten vergleichsweise hohen Rückfallquoten vergleichbarer Tätergruppen⁴, demnach bei 67 % ein allgemeiner und bei 31 % ein einschlägiger Rückfall innerhalb der ersten 3 Jahre nach Entlassung im Bundeszentralregister registriert wurden (Jehle und Grindel 2013).

Einige internationale Forschungsergebnisse belegen, dass Behandlungsprogramme im Jugendstrafvollzug einen positiven Einfluss auf die zukünftige Legalbewährung von jungen Straftätern (Lipsey 2012; Koehler et al. 2013) und auch IT nehmen können (Garrido und Morales 2007). Grundsätzlich erweisen sich strukturierte und kognitiv-behaviorale Programme, die sich überdies an den RNR-Prinzipien orientieren, am wirksamsten (Koehler et al. 2013). Aus Deutschland liegen bislang nur wenige abgeschlossene Untersuchungen zur Wirksamkeit einer sozialtherapeutischen Behandlung im Jugendstrafvollzug mit heterogenen Ergebnissen vor (Seitz und Specht 2002; Hosser et al. 2006; Wössner et al. 2013). Der Mangel an systematischen Untersuchungen ist indessen nicht weiter verwunderlich, denn erst mit der Föderalismusreform und der Verabschiedung von Landesgesetzen zur Regelung des Jugendstrafvollzuges erfuhr der Ausbau sozialtherapeutischer Abteilungen (SothA) im Jugendstrafvollzug einen deutlichen Aufschwung (Spöhr 2009). Während es 2007 bundesweit nur 6 solcher Abteilungen im Jugendstrafvollzug gab, hat sich die Anzahl zuletzt auf 21 gesteigert (Etzler 2018).

Mithilfe vielfältiger therapeutischer sowie sozialer Maßnahmen und unter Einbezug des sozialen Empfangsraumes sollen junge Strafgefangene befähigt werden, zukünftig ein straffreies Leben zu führen oder zumindest deren Risiko für weitere Straftaten zu reduzieren (Niemz 2015). Die Indikation für eine Unterbringung in der SothA orientiert sich grundsätzlich am Vorliegen einer erheblichen Gefährlichkeit und richtet sich vorwiegend an Jugendstrafgefangene, die wegen einer schweren Gewalt- oder Sexualstraftat verurteilt wurden und bei denen von einer hohen Rückfallgefahr auszugehen ist (etwa § 20 JStVollzG Bln). Obwohl IT definitionsgemäß⁵ zur Zielgruppe der SothA gehören, mangelt es an Studien zur Frage, inwieweit sie mit den Maßnahmen der Sozialtherapie zu erreichen sind.

Das erste Ziel der vorliegenden Studie bestand darin, zunächst zu untersuchen, in welchen Merkmalen sich IT von Nicht-IT in soziobiografischen und kriminologischen Merkmalen sowie unter Maßgabe eines Risk-Needs Assessment unterscheiden. In einem zweiten Schritt wurden Unterschiede im Hinblick auf ihre Legalbewährung nach Entlassung aus dem Jugendstrafvollzug untersucht. Das zweite Ziel bestand darin, den Einfluss einer sozialtherapeutischen Behandlung auf die Legalbewährung dieser Gruppen zu untersuchen. Das dritte Ziel bestand schließlich darin, Zusammenhänge mit OK-Zugehörigkeit näher zu beleuchten.

Erstens handelte es sich um eine Vollerhebung aller Inhaftierten, die zwischen Oktober 2008 (Eröffnung) und Mai 2016 in die SothA der JSA Berlin aufgenommen wurden. Die Ausgangsstichprobe umfasste insgesamt 208 Inhaftierte, die sowohl retrospektiv (n = 118; 56,7 %) als auch prospektiv erhoben wurde (n = 90; 43,27 %). Von den retrospektiv erhobenen Inhaftierten wurden 17 wegen fehlender Gefangenenpersonalakten (GPA) ausgeschlossen. Somit umfasste die SothA-Stichprobe n = 191 Inhaftierte. Bei rund der Hälfte handelte es sich um von den Strafverfolgungsbehörden als Intensivtäter (IT) registrierte Jugendliche und Heranwachsende (n = 100; 52,4 %).

Zweitens wurde im Zeitraum von Juni bis Juli 2016 eine hinsichtlich der Anlasstaten vergleichbare Stichprobe aus dem Regelvollzug erhoben. Berücksichtigt wurden all jene Inhaftierte, die zum genannten Zeitraum wegen eines Gewalt- oder Sexualdelikts zu einer Freiheitsstrafe von mehr als 2 Jahren verurteilt waren und für die in der Eingangsdiagnostik keine Indikation für eine SothA-Behandlung gestellt wurde. Von den ursprünglich n = 46 identifizierten Inhaftierten wurden drei wegen unzureichender Aktenlage ausgeschlossen (n = 43). Bei knapp der Hälfte handelte es sich um IT (n = 19; 44,2 %).

Die statistische Auswertung erfolgte mittels SPSS (IBM SPSS Statistics for Windows, Version 25.0. Armonk, NY: IBM Corp.). Je nach Merkmalsausprägung wurden zur Untersuchung von Gruppenvergleichen t-Tests bei unverbundenen Stichproben, F-Tests bei mehr als 2 Gruppen oder χ²-Tests durchgeführt. Paarweise Vergleiche bei mehr als 2 Gruppen bzw. Kategorien wurden bei F-Tests nach Games-Howell und bei χ²-Tests mittels z-Test jeweils mit korrigierten Signifikanzniveaus durchgeführt. Angaben von Effektstärken erfolgen bei t-Tests in Cohens d‑Werten (entspricht der Differenz zwischen den Gruppenmittelwerten, dividiert durch die gepoolte Standardabweichung). Zur besseren Vergleichbarkeit wurden bei F-Tests⁹ und χ²-Tests die Angaben von Effektstärken ebenfalls in Cohens d‑Werte umgerechnet (nach Rosenthal 1994; Rosenthal und DiMatteo 2001). d‑Werte von 0,2 weisen auf einen kleinen, 0,5 auf einen mittleren und über 0,8 auf einen großen Effekt hin (Cohen 1992). Schließlich wurden zur Untersuchung des Legalverhaltens nach der Entlassung Cox-Regressionsanalysen durchgeführt. Vorteil dieses Verfahrens ist einerseits die Berücksichtigung unterschiedlich langer Beobachtungszeiträume („time at risk“). Andererseits werden „hazard ratios“ geschätzt, die die Größe des Einflusses eines oder mehrerer Merkmale auf das Legalverhalten nach Haftentlassung widerspiegeln. Die Voraussetzungen des Verfahrens (keine Ausreißer sowie proportionale Hazard ratios) wurden in den Modellen nicht verletzt.

Anschließend wurde in einer Substichprobe von Inhaftierten (n = 201; davon n = 103 bzw. 51 % IT), zu denen Daten aus POLIKS vorlagen, das Legalverhalten nach Entlassung untersucht. Mit jeweils rund 3 Jahren unterschied sich dabei der Beobachtungszeitraum zwischen den Gruppen nicht (IT: M = 1147,75 Tage, SD = 428,38; N‑IT: M = 1109,81 Tage, SD = 388,24; t(199) = 0,66, p = 0,512). Die Gruppenvergleiche zwischen IT und N‑IT fasst Tab. 4 zusammen.

Zunächst ist festzuhalten, dass sich hinsichtlich dringender polizeilicher Tatverdachtsfälle aufgrund nichtgewalttätiger Delikte keine überzufälligen Unterschiede zwischen IT (62 %) und N‑IT fanden (52 %; χ²(1) = 2,09, p = 0,148). Auch die Anzahl nichtgewalttätiger Vorkommnisse unterschied sich nicht signifikant zwischen IT (M = 2,89, SD = 2,12) und N‑IT (M = 3,65, SD = 4,64; t(113) = −1,16, p = 0,248). Ein profilierteres Bild ergab sich im Hinblick auf Dringendtatverdachtsfälle mit Gewaltdelikten. Die IT fielen hier signifikant häufiger (60 %) mit gewalttätigen Vorkommnissen nach Entlassung auf als die N‑IT (31 %; χ²(1) = 17,71, p < 0,001, d = 0,62); der Unterschied weist eine mittlere Effektstärke auf. Bei der Anzahl gewalttätiger Vorkommnisse fand sich hingegen (knapp) kein bedeutsamer Unterschied zwischen den IT (M = 2,44, SD = 2,28) und N‑IT (M = 1,80, SD = 1,27; t(88,11) = −1,71, p = 0,090). Schließlich fand sich ein Unterschied mittlerer Effektstärke bei der Rückfallgeschwindigkeit nach Haftentlassung. Während die IT nach M = 432,52 Tagen (SD = 391,44) erstmalig mit einem gewalttätigen Vorkommnis auffielen, war der Zeitraum bei den N‑IT mit M = 649,38 Tagen (SD = 522,78; t(95) = 2,31, p < 0,05, d = 0,50) signifikant länger. Hinsichtlich des ersten nichtgewalttätigen Vorkommnisses ergab sich kein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen (t(119) = 1,00, p = 0,321).

Anschließend wurden 2 hierarchische Cox-Regressionsanalysen durchgeführt, um mögliche Unterschiede zwischen IT und N‑IT hinsichtlich ihrer Überlebenskurve zu überprüfen. Im ersten Schritt wurde jeweils der IT-Status aufgenommen, im zweiten Schritt zusätzlich die Variablen Alter, Migrationshintergrund, kein Schulabschluss, Vorstrafen, OK-Zugehörigkeit sowie der Gesamtwert des LSI‑R.

Das Modell zur Vorhersage nichtgewalttätiger Vorkommnisse wurde in Schritt 1 nicht signifikant, LR-χ²(1) = 1,34, p = 0,248, demnach fand sich für den IT-Status kein bedeutsamer Effekt (B = 0,23, p = 0,249). Im zweiten Schritt wurde das Modell zur Vorhersage nichtgewalttätiger Vorkommnisse signifikant, LR‑χ²(7) = 21,54, p < 0,01. Signifikante Prädiktoren im Modell waren die Variablen kein Schulabschluss (B = 0,48, p < 0,05, HR = 1,62, 95 %-KI [1,03, 2,53]), Vorstrafen (B = 0,11, p < 0,01, HR = 1,11, 95 %-KI [1,03, 1,20]) und OK-Zugehörigkeit (B = 0,39, p < 0,01, HR = 1,45, 95 %-KI [1,45, 1,91]).

Das Modell zur Vorhersage gewalttätiger Vorkommnisse wurde in Schritt 1 hoch signifikant, LR‑χ²(1) = 14,94, p < 0,001. Der IT-Status war ein signifikanter Prädiktor (B = 0,88, p < 0,001, HR = 2,42, 95 %-KI [1,52, 3,83]). Demnach zeigten IT ein gegenüber den N‑IT 2,42-fach erhöhtes Risiko, mit einem gewalttätigen Delikt polizeilich in Erscheinung zu treten. In Schritt 2 war das Modell ebenfalls signifikant, χ²(7) = 21,06, p < 0,01, die Aufnahme der Variablen führte aber zu keiner bedeutsamen Verbesserung des Modells, χ²(6) = 5,83, p = 0,443. Der IT-Status war weiterhin ein signifikanter Prädiktor (B = 0,74, p < 0,01, HR = 2,09, 95 %-KI [1,27, 3,44]), die verbleibenden Variablen indes nicht¹¹. In Tab. 5 sind die Modelle nochmals zusammengefasst.

Für eine Analyse des Einflusses einer SothA-Behandlung auf das Legalverhalten wurde die Stichprobe in 4 Gruppen aufgeteilt: 1) N-IT im Regelvollzug (N-IT RV; n = 24; 10,3 %), 2) N-IT in der SothA (N-IT SothA; n = 91; 38,9 %), 3) IT im Regelvollzug (IT RV; n = 19; 8,1 %), 4) IT in der SothA (IT SothA; n = 100; 42,7 %). Die 4 Gruppen wurden analog zum vorherigen Abschnitt hinsichtlich der polizeilich registrierten nichtgewalttätigen und gewalttätigen Tatverdachtsfälle untersucht und verglichen. Dabei ergaben sich hoch signifikante Unterschiede in den Beobachtungszeiträumen nach der Entlassung, F(3,197) = 42,66, p < 0,001. Paarweise Vergleiche zeigten, dass die Beobachtungszeiträume der N‑IT RV (M = 641,79 Tage, SD = 251,10) und IT RV (M = 418,00 Tage, SD = 242,72) signifikant kürzer waren als die der beiden SothA-Gruppen (jeweils p < 0,001). Für die nachfolgenden Analysen wurden daher die Beobachtungszeiträume gekürzt und nur die Vorkommnisse innerhalb des ersten Jahres nach Entlassung berücksichtigt. Die Ergebnisse fasst Tab. 6 zusammen.

Bei der Häufigkeit, χ²(3) = 3,81, p = 0,282, und Anzahl, F(3,65) = 0,18, p = 0,909, nichtgewalttätiger Tatverdachtsfälle fanden sich keine bedeutsamen Unterschiede zwischen den Gruppen. Hingegen ergaben sich zwischen den Gruppen signifikante Unterschiede in der Rückfallgeschwindigkeit mit einem nichtgewalttätigen Vorkommnis, F(3,65) = 4,70, p < 0,01, d = 0,93. Paarweise Vergleiche wiesen darauf hin, dass die IT RV (M = 104,67 Tage, SD = 113,44) nach kürzerer Zeit als die N‑IT SothA (M_diff = −154,96, p < 0,001) und IT SothA (M_diff = −114,23, p < 0,001) mit einem nichtgewalttätigen Vorkommnis auffällig wurden. Ebenso fielen die N‑IT RV (M = 179,00 Tage, SD = 128,69) im Vergleich zu den N‑IT SothA (M_diff = −96,14, p < 0,05) nach kürzerer Zeit auf.

Es fand sich zwischen den Gruppen ein signifikanter Unterschied mittlerer Effektstärke bei der Häufigkeit gewalttätiger Vorkommnisse, χ²(3) = 12,69, p < 0,01, d = 0,52, nicht jedoch bei der Anzahl, F(3,48) = 0,14, p = 0,935. Paarweise Vergleiche der Häufigkeit gewalttätiger Ereignisse wiesen darauf hin, dass die N‑IT SothA mit 17 % eine signifikant geringere Quote aufwiesen als die IT SothA (38 %). Die verbleibenden Gruppenvergleiche waren nicht signifikant. Schließlich ergaben sich bei der Rückfallgeschwindigkeit mit einem gewalttätigen Vorkommnis keine signifikanten Unterschiede.

Wie im vorherigen Abschnitt wurden anschließend Cox-Regressionsanalysen berechnet, um Unterschiede zwischen den 4 Gruppen hinsichtlich ihrer Überlebenskurve zu untersuchen. Bei den Analysen wurden wieder die gesamten Beobachtungszeiträume berücksichtigt. Als Referenzgruppe wurde die Gruppe IT SothA ausgewählt.

Das Modell zur Vorhersage eines nichtgewalttätigen Tatverdachts wurde signifikant, LR‑χ²(3) = 11,27, p < 0,05. Der Tab. 7 ist zu entnehmen, dass im Vergleich zur Gruppe der IT SothA die Gruppe der IT RV ein um das 2,78-Fache erhöhtes Risiko aufwies, nach der Entlassung mit einem nichtgewalttätigen Vorkommnis polizeilich in Erscheinung zu treten, B = 1,02, p < 0,05, HR = 2,78, 95 %-KI [1,24, 6,21]. Bei den restlichen Gruppen fand sich kein statistisch bedeutsamer Unterschied. Den Verlauf der Überlebenszeitkurven zur polizeilichen Auffälligkeit mit einem nichtgewalttätigen Vorkommnis für alle 4 Gruppen zeigt Abb. 1.

Das Modell zur Vorhersage eines polizeilich registrierten gewalttätigen Tatverdachts wurde hoch signifikant, LR‑χ²(3) = 21,35, p < 0,001. Der Tab. 7 ist zu entnehmen, dass im Vergleich zur Gruppe der IT SothA die N‑IT RV ein 0,26-fach (B = −1,36, p < 0,05, 95 %-KI [0,08, 0,82]) und die N‑IT SothA ein 0,40-fach (B = −0,92, p < 0,001, 95 %-KI [0,25, 0,63]) verringertes Risiko aufwiesen, nach der Entlassung mit einem gewalttätigen Vorkommnis polizeilich in Erscheinung zu treten. Kein Unterschied fand sich zwischen den IT-Gruppen der SothA und des RV. Den Verlauf der Überlebenszeitkurven zur polizeilichen Auffälligkeit mit einem gewalttätigen Vorkommnis für alle 4 Gruppen zeigt Abb. 2.

Zur weiteren Untersuchung der Expertinneneinschätzung zur OK-Zugehörigkeit wurden korrelative Zusammenhänge mit den berichteten Variablen in der Gesamtstichprobe berechnet. Im Folgenden werden nur die signifikanten Zusammenhänge berichtet. Es ergaben sich folgende signifikante Zusammenhänge mit den Merkmalen aus Tab. 1: deutsche Staatsangehörigkeit (r(195) = −0,29, p < 0,001), Migrationshintergrund (r(195) = 0,50, p < 0,001), arabische Herkunft (r(153) = 0,37, p < 0,001), osteuropäische Herkunft (r(153) = −0,20, p < 0,05), afrikanische Herkunft (r(153) = −0,19, p < 0,05), Alter (r(195) = −0,15, p < 0,05), Anlassdelikt Raub (r(195) = 0,15, p < 0,05). Mit dem LSI‑R (Tab. 2) ergaben sich die folgenden signifikanten Zusammenhänge: kriminelle Vorgeschichte (r(195) = 0,17, p < 0,05), Freundschaften/Bekanntschaften (r(195) = 0,28, p < 0,001), Alkohol‑/Drogenproblematik (r(195) = 0,19, p < 0,05) und Einstellungen/Orientierungen/Werthaltungen (r(195) = 0,16, p < 0,05). Folgende Zusammenhänge ergaben sich mit den Variablen aus Tab. 3: Disziplinarmaßnahmen (r(195) = 0,38, p < 0,001), Strafanzeige (r(195) = 0,31, p < 0,001), Lockerungszulassung (r(184) = −0,22, p < 0,01) und SothA-Abbruch (r(184) = 0,29, p < 0,001). Abschließend ergaben sich folgende signifikanten Korrelationen mit dem Legalverhalten aus Tab. 4: nichtgewalttätiger Tatverdacht (r(168) = 0,19, p < 0,05), gewalttätiger Tatverdacht (r(168) = 0,15, p = 0,055) und Anzahl gewalttätige Vorkommnisse (r(82) = 0,24, p < 0,05).

Erwartungsgemäß waren bei IT einige soziobiografische wie kriminologische Merkmale, die kriminelles und insbesondere auch gewalttätiges Verhalten bedingen können, höher ausgeprägt (Koch-Arzberger et al. 2008; Ohder 2007; Reusch 2007; Freiheit et al. 2018). IT wiesen insgesamt eine stärkere strafrechtliche Vorbelastung auf. Zunächst fanden sich keine bedeutsamen Unterschiede in der Anzahl an Voreintragungen im BZR. Dabei ist allerdings zu berücksichtigen, dass die IT nicht nur bei der Erstverurteilung, sondern auch bei der aktuellen Anlassverurteilung deutlich jünger waren. Die IT hatten somit im Mittel ein Jahr weniger Zeit als die N‑IT, strafrechtlich in Erscheinung zu treten. Relativiert am jüngeren der Alter fanden sich dann auch signifikante Unterschiede im Hinblick auf die Vorstrafen. Deutlicher wurde dieser Unterschied im Hinblick auf gewalttätige Straftaten in der Vorgeschichte, die auch unabhängig vom Altersunterschied signifikant höher ausfielen bei den IT. Schließlich wurden IT mehrheitlich aufgrund eines Raubdelikts verurteilt. Die Ergebnisse korrespondieren zu großen Teilen mit dem umschriebenen Vorgehen der Strafverfolgungsbehörden, demnach die Aufnahme in ein Intensivtäterprogramm überwiegend anhand von festgelegten Kriterien erfolgt (z. B. Alter sowie Anzahl, Art und Schwere der begangenen Delikte; Sonka und Riesner 2012).

Knapp 9 von 10 der IT wiesen einen Migrationshintergrund auf, unter den N‑IT hingegen „nur“ etwa 7 von 10. Gleichwohl besaß jeweils rund die Hälfte beider Gruppen die deutsche Staatsbürgerschaft. Die hier ermittelten Raten decken sich zwar mit den Ergebnissen einiger Studien, demnach junge Straftäter mit Migrationshintergrund unter den IT überpräsentiert sind (z. B. Freiheit et al. 2018; Ohder 2007; Reusch 2007; Koch-Arzberger et al. 2008), lassen sich aber wegen der regionalen Besonderheiten Berlins als städtisches Ballungsgebiet nicht bundesweit generalisieren (Bliesener 2014). Es fanden sich keine bedeutsamen Unterschiede mit Blick auf die regionale und ethnische Herkunft, wobei die IT in der Tendenz häufiger arabischer Herkunft waren. Überdies wurden IT, die keine deutsche Staatsangehörigkeit hatten, häufiger über die Prüfung einer möglichen Ausweisung oder über eine drohende Abschiebung informiert. Möglicherweise mit dem erhöhten Migrationshintergrund einhergehend, verfügten IT zum Zeitpunkt der Inhaftierung seltener über einen Schulabschluss. Bliesener (2010) weist darauf hin, dass bei jungen Menschen mit Migrationshintergrund häufig eine geringere Bildungsaspiration vorliegt, die im Verbund mit Sprachdefiziten und soziostrukturellen Nachteilen die Ausbildungsmöglichkeiten reduzieren und insoweit kriminelles Verhalten begünstigen. Schließlich ergaben sich Hinweise, dass IT eine ausgeprägtere Zugehörigkeit zur OK aufweisen, was im Einklang mit der Untersuchung aus NRW steht (Landeskriminalamt NRW 2018).

Somit fanden sich bei IT einige Risiko- und Belastungsfaktoren, die nicht nur biografisch zu identifizieren waren, sondern auch maßgeblich den zukünftigen sozialen Empfangsraum und das Entlassumfeld mitbestimmen. Umso erstaunlicher ist es, dass unter Anwendung eines in Deutschland etablierten Risk-Needs Assessment, dem LSI‑R (Dahle et al. 2012), nur geringfügige Unterschiede im statistischen Ausgangsrisiko allgemeiner Rückfallrisiken zu identifizieren waren. Die IT wiesen zwar leicht erhöhte Gesamtwerte auf, waren aber letztlich – wie die N‑IT – dem moderaten Risikobereich zuzuordnen. Betrachtet man hingegen die zugrunde liegenden Risikobereiche des LSI‑R, ergaben sich doch einige bedeutsame Unterschiede mittlerer Effektstärke im Hinblick auf die kriminogenen Bedürfnisse. IT wiesen demnach eine höhere Belastung in den Bereichen kriminelle Vorgeschichte, kriminogene Freundschaften und Bekanntschaften sowie kriminogene Einstellungen und Orientierungen auf. Diese Risikobereiche zählen zu den „big four“, für die konsistent die höchsten Zusammenhänge mit Rückfälligkeit berichtet werden (Bonta und Andrews 2017).

IT wurden im Haftverlauf häufiger für Fehlverhalten disziplinarisch sanktioniert, welches infolge auch häufiger zu einer Strafanzeige führte. Eine Studie, die sich mit den Gründen für Behandlungsabbrüche in der SothA der JSA Berlin beschäftigte, wies darauf hin, dass Rückverlegungen (in den Jugend- oder Erwachsenenvollzug) nahezu ausnahmslos aus disziplinarischen und motivationalen Gründen von der Einrichtung initiiert werden (Warth 2015). Vor diesem Hintergrund überrascht es durchaus, dass es keine bedeutsamen Unterschiede in der Abbruchrate, der Behandlungsdauer oder der Lockerungspraxis im Rahmen der sozialtherapeutischen Behandlung gab. Dieses Ergebnis spräche zumindest für eine nicht grundsätzlich schwerere Erreichbarkeit der IT im Vergleich zu den N‑IT.

Die Ergebnisse zum Legalverhalten nach Entlassung korrespondieren weitgehend mit bisherigen Erkenntnissen (Ohder 2007; Reusch 2007) und unterstreichen, dass es sich bei IT um eine Gruppe junger Straftäter mit vornehmlich gewalttätigen Rückfallrisiken handelt. IT traten nicht nur häufiger (60 % vs. 31 %), sondern auch schneller nach ihrer Entlassung aus dem Jugendstrafvollzug (1,2 Jahre vs. 1,8 Jahre) mit einem gewalttätigen Vorkommnis polizeilich in Erscheinung. IT weisen im Vergleich zu N‑IT ein um das 2,5-Fache (bzw. 142 %) erhöhtes Risiko auf, mit einem gewalttätigen Delikt in Erscheinung zu treten. Dieser Zusammenhang blieb auch nach Hinzunahme weiterer kovariierender Merkmale bestehen. Der IT-Status vermochte indes nicht hinsichtlich nichtgewalttätiger Ereignisse nach Entlassung zu differenzieren. Jeweils mehr als die Hälfte beider Gruppen trat mit einem nichtgewalttätigen Vorkommnis polizeilich in Erscheinung. Auf die Ergebnisse der hierarchischen Regressionsanalysen wird im abschließenden Abschnitt zur Clankriminalität nochmals eingegangen.

Bemerkenswerterweise erwies sich der LSI‑R in der Vorhersage des Legalverhaltens nach Entlassung als nichtvalide. In Anbetracht des hohen Anteils von Probanden mit Migrationshintergrund in der vorliegenden Studie (rd. 80 %) bieten jüngere kulturvergleichende Untersuchungen eine mögliche Erklärung (Dahle und Schmidt 2014; Schmidt et al. 2018). Diese Studien untersuchten die Vorhersageleistung des LSI‑R in divergierenden kulturellen Kontexten. Vor allem für Täter mit arabischem und türkischem Migrationshintergrund (immerhin rd. 55 % der hiesigen Gesamtstichprobe) zeigten sich dabei erhebliche Schwächen bei der Vorhersage von Rückfälligkeit. Die Ergebnisse der vorliegenden Studie reihen sich somit möglicherweise in eine Forschungslandschaft ein, die darauf hinweist, dass für diese Gruppe möglicherweise andere Risiko- und Schutzfaktoren bedeutsam sind, als sie im LSI‑R erfasst werden.

Schließlich wurde das Legalverhalten der IT und N‑IT nach Entlassung in Abhängigkeit der Intervention untersucht (SothA vs. RV). Aus methodischen Überlegungen blieben die Abbrecher der SothA bei den Analysen einbezogen, da bei diesen Probanden initial eine Behandlungsindikation vorgelegen und ein Behandlungsversuch stattgefunden hat. Hierdurch sollte erreicht werden, etwaige Behandlungseffekte nicht künstlich durch Selektion zu generieren („intention to treat“, hierzu: Endres et al. 2016). Die Ergebnisse wiesen zunächst darauf hin, dass IT offensichtlich weitgehend unabhängig von der Intervention häufiger als N‑IT nach Entlassung aus der JSA Berlin polizeilich mit gewalttätigen Delikten in Erscheinung treten. Dieses Muster fand sich übereinstimmend bei Betrachtung des (gekürzten) einjährigen Zeitraums sowie bei regressionsanalytischer Untersuchung des gesamten Beobachtungszeitraums.

Demgegenüber weisen die Ergebnisse auf einen Behandlungseffekt im Hinblick auf nichtgewalttätige Delikte nach Entlassung aufseiten der IT hin. Die IT aus dem RV fielen im Vergleich zu den IT der SothA signifikant häufiger und deutlich schneller mit einem nichtgewalttätigen Delikt auf. Den Regressionsanalysen nach weisen IT aus dem RV im Vergleich zu den IT der SothA ein um das knapp 3‑Fache (bzw. 178 %) erhöhtes Risiko auf. Die IT der SothA hingegen unterschieden sich nicht signifikant von den N‑IT.

Die vorliegende Studie unternahm schließlich den Versuch einer empirischen Annäherung an das Phänomen der sog. Clankriminalität. Mit Clankriminalität sind zumeist abgeschottete, patriarchalisch-hierarchisch geprägte Familien mit eigener Werteorientierung und mangelnder Integrationsbereitschaft gemeint, die unter Verwendung gewerblicher oder geschäftsähnlicher Strukturen planmäßig Straftaten begehen (Bundeskriminalamt 2019b). In der methodischen Anlage fokussierte die Einschätzung zwar auf das Vorliegen allgemeiner OK. Die korrelativen Analysen wiesen indessen darauf hin, dass die OK-Zugehörigkeit in der vorliegenden Stichprobe überwiegend (wenn auch nicht ausschließlich) in der eingangs beschriebenen arabisch-stämmigen Clankriminalität zu verorten ist. Die meisten Erkenntnisse zur Clankriminalität beziehen sich auf die Art und das Ausmaß der Straftaten, die von Mitgliedern dieser Familien begangen werden (Bundeskriminalamt 2019b). Demgegenüber liegen bislang nur wenige empirische Erkenntnisse zu spezifischen Sozialisations- und Belastungsfaktoren sowie zur Delinquenzentwicklung und Rückfälligkeit von Jugendlichen und Heranwachsenden aus „Clanfamilien“ vor. Die meisten Untersuchungen zu jungen Straftätern im OK-Kontext stammen aus dem Bereich der Gangkriminalität. Einige dieser Studien konnten zeigen, dass junge Gang-Mitglieder erhöhte Werte in Risk-Needs Assessment erzielen und deutlich erhöhte Rückfallraten aufweisen (Huebner et al. 2007; Stys und Ruddell 2013). Dabei ist zu berücksichtigen, dass sich die Clankriminalität von anderen Erscheinungsformen der OK in wesentlichen Merkmalen unterscheidet (Bundeskriminalamt 2019b).

In der vorliegenden Studie konnten zunächst einige wenige Zusammenhänge mit den Subskalen des LSI‑R gefunden werden (u. a. kriminelle Vorgeschichte, Peers und Einstellungen). Zudem deuten die Ergebnisse an, dass der Umgang mit OK-nahen Jugendlichen und Heranwachsenden bereits im Vollzug problembehaftet ist. Mit zunehmenden OK-Hinweisen gingen mehr sanktionswürdige Fehlverhaltensweisen und Behandlungsabbrüche sowie weniger Lockerungszulassungen einher. Schließlich weisen die Ergebnisse auf einen Zusammenhang mit dem Legalverhalten nach Entlassung auf. Insbesondere das hierarchische Regressionsmodell zur Vorhersage nichtgewalttätiger Vorkommnisse offenbarte interessante Erkenntnisse. Neben den Merkmalen Alter, Schulabschluss und Vorstrafen, die gemeinhin als robuste Risikofaktoren für Rückfälligkeit gelten (z. B. Bonta und Andrews 2017), erwies sich auch die Einschätzung zur OK-Zugehörigkeit als zusätzlicher signifikanter Prädiktor. Der Anstieg um eine Kategorie (im Sinne zunehmender Hinweise auf OK) erhöhte das Risiko, nach Entlassung auffällig zu werden, jeweils um das 1,5-Fache (bzw. um 45 %). Ein vergleichbarer Zusammenhang fand sich hingegen nicht bei der Vorhersage gewalttätiger Vorkommnisse, wenngleich ein korrelativer Zusammenhang mit der Anzahl gewalttätiger Vorkommnisse nach Haftentlassung gefunden wurde.

Gängige Prognoseinstrumente umfassen Risikofaktoren, die sich als zentrale Merkmale von Mitgliedern der Clankriminalität vermuten lassen (z. B. kriminelle Familie, Peers, Kognitionen und Normorientierung). Offen bleibt aber, inwieweit diese Risikofaktoren bei Tätern aus Clanfamilien gleichermaßen wirken wie bei „gewöhnlichen“ Straftätern. Analog zu den obigen Befunden zur Bedeutung interkulturell divergierender Risikofaktoren (Schmidt et al. 2018) könnten solche Unterschiede auch bei Tätern aus Clanfamilien Implikationen für die Vorhersage zukünftigen Legalverhaltens haben. Insoweit stellt sich ebenfalls die Frage, inwieweit diese (dynamischen) Risikofaktoren in Anbetracht der sozialisationsbedingten familiären Einflüsse bei dieser Klientel prinzipiell zu adressieren und veränderbar sind (z. B. durch sozialtherapeutische Behandlung), oder ob ggf. andere, spezifische Faktoren zu adressieren wären, oder ob Interventionen nicht eher im Entlassumfeld ansetzen müssten. Weiterführende Erkenntnisse zur potenziellen (Nicht‑)Erreichbarkeit von jungen Tätern aus Clanfamilien durch therapeutische Maßnahmen wären – trotz der letztlich geringen Fallzahlen, die sich zudem auf einige wenige städtische Ballungsräume konzentrieren – von einiger Bedeutung für die Behandlungsindikation und -durchführung im Jugendstrafvollzug.

In der methodischen Anlage weist die Studie vorrangig im Hinblick auf die Stichprobenauswahl einige Limitationen auf. So handelte es sich bei der Teilgruppe aus dem Regelvollzug zwar um eine hinsichtlich der Anlassverurteilung mit der Behandlungsgruppe aus der SothA parallelisierte Gruppe. Dabei handelte es sich jedoch um eine querschnittliche Erhebung aus dem Regelvollzug aus einem Zeitraum von lediglich 2 Monaten, während die SothA-Stichprobe eine Vollerhebung über knapp 10 Jahre abbildete. Folglich wurden die Gruppen (IT und N‑IT) aus unterschiedlichen Zeiträumen generiert, in denen u. U. strukturelle Veränderungen des Jugendstrafvollzugs vorgenommen wurden. Zudem war die Stichprobe aus dem Regelvollzug vergleichsweise klein, wurde bei der Betrachtung des Legalverhaltens nach Entlassung nochmals reduziert und wies deutlich kürzere Beobachtungszeiträume auf.

Zudem ist zu berücksichtigen, dass anhand der vorliegenden Daten nur bedingt auf die Wirksamkeit der SothA-Behandlung geschlossen werden kann. Es ist wahrscheinlich, dass sich die IT aus dem RV und der SothA wegen der divergierenden Indikationsstellung für die Behandlung in wesentlichen Merkmalen systematisch voneinander unterscheiden, die ihrerseits für die Unterschiede in den Rückfallraten ganz unabhängig von der SothA-Behandlung verantwortlich sein könnten. Dies würde sich mit der Vorgabe decken, dass sich die Indikation für eine Behandlung an den Prinzipien wirksamer Straftäterbehandlung und empirisch gesicherten Risikofaktoren orientieren sollte (Spöhr 2009), wohingegen die hier untersuchten IT eine Kategorie gemäß den Kriterien der Strafverfolgungsbehörden darstellten. In einer früheren Überprüfung der Zuweisungspraxis durch die Zugangsabteilung der JSA Berlin erwies sich der IT-Status nicht als signifikanter Prädiktor für die Aufnahme in der SothA (Berscheid, 2017).

Hinweise auf das Legalverhalten nach Entlassung wurden anhand von polizeilichen Dringendtatverdachtsfällen eruiert. Um belastbarere Aussagen über die kriminalpräventive Wirksamkeit der SothA-Behandlung treffen zu können, sollte in zukünftigen Untersuchungen auf weitere Rückfallkriterien zurückgegriffen werden (z. B. rechtskräftige Verurteilungen oder erneute Inhaftierungen).

Abschließend ist die Expertinneneinschätzung zur OK-Zugehörigkeit kritisch zu betrachten. So handelte es sich um die Einschätzung einer einzelnen Person unter Anwendung einer eigens im Rahmen des Evaluationsprojektes angefertigten Skala, für die bislang keine psychometrischen Gütekriterien vorliegen. Es handelte sich insoweit um eine phänomenologische Annäherung an ein bislang wenig erforschtes Problemgebiet, welches jedoch den Praktikern in der täglichen Arbeit im Strafvollzug begegnet und in der vorliegenden Studie empirisch untersucht werden konnte. In zukünftigen Arbeiten wäre es daher wünschenswert, die OK-Zugehörigkeit anderweitig zu erfassen (z. B. anhand polizeilicher Auskünfte).

Die Ergebnisse der vorliegenden Studie deuten an, dass junge IT im Jugendstrafvollzug eine besondere Herausforderung darstellen. IT weisen vielfältige soziale und kriminogene Risiko- und Belastungsfaktoren auf, zeigen ausgeprägte Verhaltensauffälligkeiten im Vollzug und treten nach Entlassung deutlich häufiger mit gewalttätigen Delikten polizeilich in Erscheinung. Basierend auf den Ergebnissen der vorliegenden Studie lässt sich vermuten, dass IT mit der SothA-Behandlung prinzipiell erreichbar sind, wobei dieser Effekt auf nichtgewalttätige Delikte begrenzt zu sein scheint. Folglich scheint zur Ausweitung des präventiven Effekts eine stärkere Ausrichtung an die kriminogenen und mit den Gewaltdelikten assoziierten Bedürfnisse junger IT im Rahmen der SothA-Behandlung unabdingbar. Die hohe OK-Belastung der IT stellt dabei eine besondere Herausforderung für die grundsätzliche und insbesondere nachhaltige Wirksamkeit der Behandlung, der Entlassungsvorbereitung, des Übergangsmanagements und der potenziellen Nachsorge dar.