Optimismus und objektive Gesundheitsparameter   Jürgen Hoyer1, Heide Glaesmer1, Jens Klotsche1 & Winfried März2, David Pittrow1, Hans-Ulrich Wittchen1,3   1Technische Universität Dresden Klinische Psychologie und Psychotherapie 2Universitätsklinikum Graz, Klinisches Institut für Medizinische und Chemische Labordiagnostik 3Max-Planck-Institut für Psychiatrie, München

Überblick Optimismus: Stärken und Schwächen des Konzepts und seiner empirischen Untersuchung Vorannahmen zum Zusammenhang zwischen körperlichen Erkrankungen und psychologischen Variablen Methodik der DETECT-Studie Ergebnisse Diskussion, Ausblick, Zusammenfassung

Optimismus: Stärken und Schwächen des Konzepts

Optimismus und Gesundheit Ein „großes Thema“ „Optimismus ist gesund!“ „Optimismus kann man lernen!“

Optimismus und Gesundheit 810 Arbeiten in PsycInfo Aber: wie viele davon sind... theoriegeleitet? an klinischen Stichproben durchgeführt? longitudinal angelegt? repräsentativ? und berücksichtigen objektive Parameter?

Weitere Probleme Unterschiedliche Konzepte und Operationalisierungen Carver/Scheier Taylor Seligman Schwarzer Überlappung mit anderen Konzepten „Big bullets“ Selbstwirksamkeit

2. Vorannahmen zum Zusammenhang zwischen körperlichen Erkrankungen und psychologischen Variablen

Mens sana in corpore sano

Mechanismen der Beeinflussung psychischer Variablen auf der Grundlage körperlicher Erkrankungen (nach Hoyer et al., 2002) Körperliche Erkrankung Schweregrad Dauer Schmerzen Beeinträchtigung Pathophysiologie Entstellung Biologische Mechanismen Direkte Effekte hormonelle neurochemische metabolische Indirekte Effekte Nebenwirkungen Schlafstörungen Verhaltens-mechanismen Unterbrechung der Routine Krankheitsverhalten Maladaptive Copingstrategien Kognitive Mechanismen Kognitive Verzerrung Wahrgenommener Stress und Kontrollverlust Bedrohung des Selbstwertgefühls und der Selbstwirksamkeit Soziale Mechanismen Interferenz in der sozialen Rollenfunktion Vermeidung durch Mitglieder des sozialen Netzwerkes Zerfall sozialer Netzwerke Psychische Variablen Negative Affektivität Selbstwirksamkeit

Mechanismen der Entstehung von körperlichen Erkrankungen auf der Grundlage von psychischen Störungen (nach Hoyer et al. 2002) Psychische Variablen Negativer state & trait Affekt Selbstwirksamkeit Soziale Mechanismen Interferenz mit der sozialen Rolle Vermeidung durch Mitglieder des sozialen Netzwerkes Zerfall sozialer Netzwerke Biologische Mechanismen Affektspezifische Reaktion (SAM & HPA) Affektunspezifische Reaktion Verhaltensmechanismen Ungünstiges Gesundheitsverhalten Problematisches Inanspruchnahmeverhalten Schlechte Mitarbeit Kognitive Mechanismen Verzerrte Interpretation physischer Stimuli Fehlerhafte Gesundheits-entscheidungen Körperliche Erkrankungen Gesundheitsverhalten Symptombericht Hilfesuchverhalten Schmerzen & Beeinträchtigungen Ausbruch Entwicklung Schweregrad Krankheitsstadium Episoden Krisen

Aber: Wie bedeutsam ist der Prädiktionswert körperliche Erkrankungen? von Optimismus für körperliche Erkrankungen? Ich möchte ein aktuell sehr kontrovers diskutiertes Thema aufgreifen: Die Frage, ob bzw. inwieweit sich klinisch-psychologisches Handeln analog der Evidence-based Medicine a) stringent auf eine empirische Befundlage gründen lässt und b) ob sich daraus sinnvollerweise sogar Leitlinien zur Behandlung spezifischer Störungen ableiten lassen.

PRO Review Carver & Scheier (1992): In optimists.... lower appearance of physical symptoms better physical recovery better health habits more positive mood more adaptive coping strategies more competent immune functioning diminished cardiovascular reactivity to stress

CONTRA Befunde in der großen Mehrzahl über subjektive Parameter (perceived social support, personal control over pain, perceived efficacy of pain coping, etc.) Amelang & Schmidt-Rathjens (2003, S.12): „Angesichts der geringen Bedeutung psychologischer Faktoren erscheinen Spekulationen darüber müßig, wie im einzelnen die Kausalketten von Persönlichkeit zu Krankheit beschaffen sind.“

Hauptzielsetzung Analyse der Assoziationen der in DETECT erhobenen objektiven Gesundheitsparameter mit einem Maß für dispositionellen Optimismus (globale habituelle Konsequenzerwartungen) Hauptfragestellung: Wie groß ist der Prädiktionswert der dispositionellen Optimismus?

3. Methodik der DETECT-Studie

Professor Dr. Hans-Ulrich Wittchen DETECT Diabetes Cardiovascular-Risk Evaluation, Targets and Essential Data for Commitment of Treatment Professor Dr. Hans-Ulrich Wittchen Institut für Klinische Psychologie und Psychotherapie, Technische Universität Dresden unter der Mitarbeit von: Heide Glaesmer (Projektleiterin) Elke Katze (Projektkoordinatorin) Axel Bayer, Beate Küpper, David Pittrow (wissenschaftliche Mitarbeiter) Jens Klotsche, Katharina Stieger (Datenmanagement/Statistik) sowie studentischen Hilfskräften, Regionalkoordinatoren und Monitoren mit Förderung (unrestricted educational grant) der Pfizer GmbH, Karlsruhe, Deutschland

Ziele - DETECT I (Querschnitt) Deskriptiv-epidemiologischer Teil Häufigkeit, Form und Schwere kardiovaskulärer Erkrankungen Identifikation und Feststellung der Größenordnung von Hochrisikokonstellationen (z.B. Stoffwechselstörungen, Lifestylefaktoren, bereits manifeste Erkrankungen) Feststellung ärztlicher Erkennens-, Diagnose- und Therapieraten Komorbidität von Depressivität mit chronischen Erkrankungen Versorgungsbezogener Teil Ermittlung der häufigsten Diagnose- und Therapiestrategien Beurteilung der Behandlungsgüte/ Leitlinienadäquates Handeln/ therapeutische Zielvorstellungen Unter- , Über- und Fehlversorgung Identifikation häufiger Versorgungsprobleme Einflussfaktoren (Arzt, Patient, Umfeld, System)

Ziele - DETECT II (1-Jahres-Follow-up) Veränderungen der Laborwerte und diagnostischen Beurteilungen (T1 zu T2), in Abhängigkeit von: initialem (T1) Diagnose- und Therapiestatus ausgewählten Interventions- und Versorgungsmerkmalen im Verlauf (T1...T2) T1-Risikoindices (z.B. PROCAM, Framingham etc.) psychologischen Merkmalen wie Depressivität und Optimismus Häufigkeit und Zeitpunkt kritischer Outcomes im Verlauf: z.B. Infarkt, Folgemorbidität Hospitalisierung, kritische medizinische Interventionen Veränderungen der psychosozialen Integration und des Funktionsstandes Gesundheitsbezogene Lebensqualität, Depressivität, Disabilities

Methodik Mehrstufiges Vorgehen mit Vorstudie zur Erhebung von Arzt- und Praxismerkmalen Stichtagserhebung mit Charakterisierung aller Patienten in einem Arzt- und einem Patientenbogen einer Laboruntersuchung in einer Teilstichprobe und einer Follow-up-Untersuchung in dieser Teilstichprobe

Überblick: Studienablauf Arztregister über Außendienst Bundesweite Auswahl API-Ärzten Zufallsauswahl für Studie Rekrutierung über Außendienst Information, Rekrutierung & Vorstudie (N = 3795) Arzt- und Praxismerkmale (Praxisfragebogen) Einweisung Instrumente Stichtagsbefragung (16./18. September 2003 - halbtags) möglichst aller Patienten (N = ca. 55 000) bei 3191 Ärzte Hauptstudie: Unterstützung der Ärzte und des Praxispersonals Patientenfragebogen Arztfragebogen Standardisiertes Laborscreening in einer Teilstichprobe (N= 7500 bei 851 Ärzten) 1-Jahres-Follow-up-Untersuchung in der Laborstichprobe

Hauptstudie – Laboruntersuchung 16./18. September 2003 Von 851 Ärzten wurde bei insgesamt 7517 Patienten eine Blutprobe entnommen. Die Qualität der Proben ist nach Aussagen des Labors sehr gut (99% vollständige und unbeschädigte Proben). Aus den Proben wurden folgende Parameter bestimmt (Befund an Ärzte): Klinische Chemie (Glukose, ALAT, ASAT, CK, gamma GT, alkalische Phosphatase, Harnstoff, Harnsäure, Kreatinin, Bilirubin) Hämatologie (Leukozyten, Thrombozyten, Hämoglobin, Hämatokrit, MCV, MCHC, MCH) Lipidstatus (Gesamt-Cholesterin, Triglyceride, HDL-Cholesterin, LDL-Cholesterin, VLDL-Cholesterin, Lp(a)) Serumproteine (CRPhs, Albumin) Glukosestoffwechsel (HbA1c)

Hauptstudie – Laboruntersuchung 16./18. September 2003 Alle Fragebogendaten der Laborpatienten sind elektronisch erfasst und qualitätsgesichert Momentan werden die Daten aus dem Labor mit den Fragebogendaten zusammengeführt  

Hauptstudie – Laboruntersuchung 16./18. September 2003 Selegierte Stichprobe: 59% Frauen (N= 4416) und 41% Männer (N=3061); höherer Anteil „Jüngerer“  

Das Optimismus-Maß: LOT-R   1. Wenn die Zeiten ungewiss sind, erwarte ich normalerweise das Beste. 2. Wenn bei mir etwas schief laufen kann, dann tut es das auch. (-) 3. Meine Zukunft sehe ich immer optimistisch. 4. Fast nie erwarte ich, dass sich die Dinge nach meinen Vorstellungen entwickeln. (-) 5. Ich zähle selten darauf, das mir etwas Gutes widerfährt. (-) 6. Alles in allem erwarte ich, das mir mehr gute als schlechte Sachen widerfahren. (-) umgepolte Items

4. Ergebnisse

Interne Konsistenz des LOT-R Gesamtstichprobe (N = 6034) a = 0,61 Männer (n = 2547) a = 0,56 Frauen (n = 3487) a = 0,63 Gesunde (n = 857) a = 0,68

Optimismus: diagnostische Gruppen Alle Vergleiche Erkrankung/Gesunde: p < .00001; r = -.17 (Depression) bis r = -.06 (Hyperlipidämie)

Optimismus und Zahl der Krankheiten SD 4,10 SD 3,74 SD 3,79 SD 3,66 SD 3,42 Alle Vergleiche Diagnosen/o.B.: p < .00001; grösstes r =-.10

Optimismus und Verhaltenspathogene (I) SD 3,81 SD 4,26

Optimismus und Verhaltenspathogene (II) SD 3,92 SD 3,86 SD 3,79 SD 3,91 SD 3,96 Alle Vergleiche Alkoholkonsum/“nie“: p < .00001, r = -.05

Optimismus und körperliche Aktivität SD 3,81 SD 4,04

Optimismus und Übergewicht SD 4,02 SD 3,79

Optimismus und Medikamentencompliance (r = -.14) SD 3,82 SD 3,80 p < .00001 SD 4,67 p < .00001 p < .02 SD 4,55 SD 3,89

Optimismus und Laborparameter

Zusammenfassung Dispositioneller Optimismus mit LOT-R nicht ausreichend reliabel messbar, insbesondere nicht bei Kranken! DO signifikant geringer bei Erkrankten, egal, welche Erkrankung DO höher bei Nicht-Rauchern, aber niedriger bei Nicht-Trinkern! DO geringer bei Übergewichtigen und höher bei körperlich Aktiven Compliance-Probleme sind geringer bei DO ABER: Bedeutsamkeit jeweils gering (r zwischen 0.05 und 0.14)

AUSBLICK „Überdeterminiertheit“ (Peterson & Bossio, 2002) könnte klarere bidirektionale Zusammenhänge verdecken

Disp. Optimismus und körperliche Erkrankungen Soziale Mechanismen + Biologische Mechanismen +/- Verhaltensmechanismen +/- Kognitive Mechanismen +/- Körperliche Erkrankungen Gesundheitsverhalten +/- Ausbruch Entwicklung Schweregrad Krankheitsstadium Episoden Krisen

AUSBLICK „Überdeterminiertheit“(Peterson & Bossio, 2002) könnte klarere bidirektionale Zusammenhänge verdecken Mikroanalysen auf Erkrankungsebene und Analyse spezifisch indikativer Laborparameter in Arbeit Longitudinale Daten: in 2 Jahren

Oder: Homepage Klinische Psychologie und Psychotherapie TU Dresden Kontakt www.detect-studie.de hoyer@psychologie.tu-dresden.de Oder: Homepage Klinische Psychologie und Psychotherapie TU Dresden