ArchivDeutsches Ärzteblatt17/2017Bedeutung psychischer Symptome für die Arbeitsunfähigkeitsdauer
Als E-Mail versenden...
Auf facebook teilen...
Twittern...
Drucken...

Hintergrund: Das Ziel der Querschnittsstudie war die Ermittlung des Zusammenhangs von Arbeitsunfähigkeitsdauer, Burnout-Symptomen, Depression, Angststörungen und Somatisierungsstörungen in der Hausarztpraxis.

Methode: Patienten aus 14 Hausarztpraxen, die eine Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung erhielten, wurden konsekutiv um Studienteilnahme gebeten. Die Teilnehmer füllten einen Fragebogen aus, der den „Maslach Burnout Inventory“-“General Survey“ (MBI-GS) und den Patient Health Questionnaire (PHQ-D) mit den Skalen Depression, Somatisierung und Angststörung (GAD-7) beinhaltete. Von den Ärzten wurde die zur Arbeitsunfähigkeit (AU) führende Diagnose dokumentiert. Es wurde eine Quasi-Poisson-Regressionsanalyse zur Bestimmung des Einflusses von Burnout-Symptomen, Depression und Angst auf die Arbeitsunfähigkeitsdauer durchgeführt.

Ergebnisse: 225 Patienten nahmen teil, 122 (54,2 %) waren weiblich. Das Durchschnittsalter lag bei 39,5 Jahren. Die AU-Dauer korrelierte mit emotionaler Erschöpfung (p = 0,005), Depersonalisation (p = 0,013), Depression (p = 0,006), Angst (p = 0,023) und Somatisierung (p = 0,001). Bei der Regressionsanalyse verblieben jedoch lediglich die Angststörungen (exp[0,081] = 1,084; p = 0,013), Alter (exp[0,017] = 1,017; p = 0,041) und Schulbildung (exp[- 0,508] = 0,602; p = 0,029) als Prädiktoren. Das Pseudo-R2 des Modells betrug 0,25.

Schlussfolgerung: Die Bedeutung von Angststörungen für Burnout-Symptome und auf die Arbeitsunfähigkeitsdauer könnte bislang unterschätzt worden sein. Ein ganzheitlicher Zugang im Rahmen der patientenzentrierten Kommunikation sollte eine Erfassung der psychischen Komorbidität unter Berücksichtigung bereits etablierter Konzepte von Depression und Angststörung berücksichtigen, um eine adäquate Diagnostik und optimale Therapie zu gewährleisten.

LNSLNS

Eine zunehmende arbeitsplatzbezogene Stressbelastung wird in der Gesellschaft wahrgenommen und auch in den öffentlichen Medien breit diskutiert (1). Fortdauernder Stress in der Arbeit führt zu emotionalem Ausgebranntsein, körperlicher Schwäche und kognitivem Leistungsverlust, was letztlich einem „Burnout“ zugeschrieben wird (2, 3). Die Bedeutung von arbeitsplatzbezogenem Stress bei Ärzten und bei anderen Sozial- beziehungsweise helfenden Berufen wurde bereits in zahlreichen Studien untersucht (49). Allerdings gibt es bislang keine Studien, in denen die Bedeutung von Burnout für die Behandlung beziehungsweise Betreuung von Patienten in der Hausarztpraxis untersucht wurde. Burnout wird konzeptualisiert als ein multidimensionales Stresssyndrom, das eine Reduktion von physischen und emotionalen Ressourcen umfasst (2). Das Konzept „Burnout“ ist jedoch durchaus umstritten, insbesondere, weil es im Hinblick auf die Symptompräsentation eine deutliche Überlappung mit dem Krankheitsbild der Depression (1, 10, 11) und Assoziationen mit Angststörungen gibt (12, 13). Aufgrund der mangelnden Abgrenzungsmöglichkeit wurde daher die Diagnose „Burnout“ nach wie vor nicht in die neuen Klassifikationssysteme DSM V und ICD-11 aufgenommen.

Dennoch wird die Diagnose Burnout (ICD-10 Kodierung Z73) zunehmend von den Hausärzten in Deutschland dokumentiert, wenn Patienten von körperlichen oder seelischen Beschwerden berichten und diese Beschwerden auf die Arbeitswelt attribuieren (14). In der „Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland“ (DEGS), in der eine repräsentative Stichprobe der Bevölkerung zu Symptomen von Depression und Burnout befragt wurde, zeigte sich, dass 1,5 % der über 15 000 interviewten Teilnehmer innerhalb der letzte 12 Monate unter Burnout-Symptomen litten (15). Als therapeutische Optionen gelten Lebenstiländerungen, wie zum Beispiel Stressreduktion und Neuausrichtung der eigenen Work-Life-Balance, was insbesondere für milde Formen empfohlen wird, während psychotherapeutische Interventionen und eine medikamentöse antidepressive Therapie eher den schweren Stadien vorbehalten sind (11). Kürzlich wurde auch die Effektivität eines multimodalen Programms mit einer Kombination von Stressmanagement, Bewegungs- und Entspannungstraining und Mooranwendungen gezeigt (16).

Burnout wird häufig von körperlichen Symptomen wie muskuloskeletalen Beschwerden, Kopfschmerzen, gastrointestinalen Symptomen und Atemwegserkrankungen begleitet, welche auch häufige Beratungsanlässe in der Hausarztpraxis darstellen. Darüber hinaus sind diese Symptome häufig mit einer erhöhten psychischen Komorbidität assoziiert, was wiederum zu einer verstärkten Inanspruchnahme von Ressourcen im Gesundheitssystem, also zu häufigeren Arztbesuchen, mehr Überweisungen und mehr Krankschreibungen, führt (17). Bislang ist sowohl für Deutschland als auch international unklar, in welchem Ausmaß Burnout-Symptome zu Krankschreibungen in der hausärztlichen Versorgungsebene führen.

Unsere Hypothese war, dass Arbeitsunfähigkeitsdauer mit dem Ausmaß von Burnout-Symptomen und der psychischen Komorbidität korrelieren, auch wenn die Patienten wegen rein körperlicher Beschwerden, zum Beispiel wegen Erkältung oder Rückenschmerzen, eine Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung (AU) erhalten. Das Ziel dieser explorativen Studie war es dementsprechend, die Zusammenhänge zwischen der Dauer von Arbeitsunfähigkeitsbescheinigungen (AU) und Burnout-Symptomen zu untersuchen und dabei die explanatorische Power des „Maslach Burnout Inventory-General Survey“-Fragebogen (18) mit dem etablierten psychometrischen Fragebogen „Patient Health Questionnaire“ (PHQ), namentlich der Skalen Depression und Angst (1921) zu vergleichen. Darüber hinaus sollte untersucht werden, inwiefern Hausärzte in der täglichen Routine arbeitsplatzbezogene Stressoren bei Krankschreibungen thematisieren. Unsere Hypothese war, dass dies von der Mehrzahl der Patienten als hilfreich erlebt wird.

Methodik

Patientenstichprobe und Setting

Es nahmen 14 Hausarztpraxen mit insgesamt 16 Hausärzten/-innen im städtischen und vorstädtischen Bereich von München und aus ländlichen Regionen in Oberbayern an der Multicenter-Querschnittsstudie teil. Die Patientenbefragung erfolgte von September 2012 bis Februar 2013. Patienten im Arbeitsverhältnis, die eine AU erhielten, wurden konsekutiv eingeschlossen und von ihrem Hausarzt gefragt, ob sie einen Fragebogen ausfüllen würden. Patienten, die jünger als 18 Jahre alt waren und Patienten mit mangelnden Deutschkenntnissen wurden ausgeschlossen. Der Hausarzt dokumentierte sowohl von den teilnehmenden als auch von nicht teilnehmenden Patienten das Alter, Geschlecht, die AU-Dauer und die AU-relevante Diagnose. Insgesamt sollten 220 Patienten in die Studie eingeschlossen werden (Powerberechnung eKasten). Die Studie wurde von der Ethikkommission der Medizinischen Fakultät des Klinikums rechts der Isar/TU München bewilligt.

Powerberechnung
eKasten
Powerberechnung

Fragebögen

Die Hausärzte wurden aufgefordert, die aktuelle Diagnose, die zur Krankmeldung geführt hat, und die AU-Dauer in einem strukturierten Fragebogen zu dokumentieren. Die Patienten wurden gebeten, in einem strukturierten Fragebogen zu notieren, ob ihr Hausarzt von sich aus die Problematik von chronischer Erschöpfung, reduzierter Produktivität und Niedergeschlagenheit thematisiert hat, und ob das als hilfreich erlebt wurde. Alter, Geschlecht, Familienstand, Schulbildung und die Arbeitsstunden pro Woche wurden zusätzlich abgefragt.

Die Dimensionen von Burnout wurden mithilfe des „Maslach Burnout Inventory-General Survey“ (MBI-GS) erfasst (18). Der MBI-Fragebogen wurde ursprünglich entwickelt, um Burnout bei helfenden Berufen und Sozialarbeitern zu messen. Im Verlauf wurde der Einsatzbereich auf die gesamte Arbeitswelt ausgedehnt. Daher wurde der MBI-GS als Fragebogen für allgemeine Erhebungen angepasst, um eine Generalisierung zu ermöglichen. Der MBI-GS enthält drei Subskalen:

  • emotionale Erschöpfung (5 Items),
  • Depersonalisation (5 Items) und
  • persönliche Leistungsfähigkeit (6 Items).

Das Intervall reicht von 1 (niedrigste Beeinträchtigung Wert) bis 6 (höchste Beeinträchtigung).

Für die Einschätzung der psychischen Komorbidität wurden die drei Subskalen Depression (19), Angststörung (20, 21) und Somatisierung (22) der deutschen Version des PHQ verwendet. Die Depressionsskala umfasst 9 Items, die aufsummiert werden können. Das Intervall reicht von 0 (keine Depression) bis 27 (maximale Ausprägung). Die überlegene Kriteriumsvalidität des PHQ im Vergleich zu anderen etablierten Selbstmessungsinstrumenten wurde bezüglich der Diagnosen „major depressive disorder“ und „andere Depressive Erkrankungen“ anhand eines standardisierten klinischen Interviews gezeigt (19). Der Fragebogen „Generalized Anxiety Disorder Scale“ (GAD-7), dessen Validität auch für den Einsatz in der Primärversorgung gezeigt werden konnte (20, 21), wurde zur Einschätzung der Angststörung verwendet. Er wurde als zuverlässiges und valides Selbstmessinstrument zur Detektion von Angststörungen etabliert, auch für die deutsche Version. Er umfasst 7 Items, das Intervall reicht von 0 bis 21. Die Scores ≥ 5, ≥ 10 und ≥ 15 repräsentieren milde, moderate und schwere Symptomausprägungen. Die Schwere der Somatisierung wurde mithilfe des Moduls „Somatisierung“, dem PHQ-15, ermittelt (22). Der PHQ-15 besitzt eine hohe interne Reliabilität und Konstruktvalidität. Der PHQ-15 untersucht 15 körperliche Symptome oder Symptomcluster, die für mehr als 90 % der körperlichen Beschwerden verantwortlich sind, die von Patienten in der ambulanten Versorgung berichtet werden.

Statistische Analyse

Aufgrund der nonparametrischen Verteilung der Skalen des MBI-GS, PHQ und GAD-7 wurden die diesbezüglichen Subgruppenunterschiede mit dem Mann-Whitney-U-Test beziehungsweise dem Kruskal-Wallis-Test berechnet. Zusammenhänge zwischen der AU-Dauer, MBI-Skalen, PHQ und GAD-7 wurden mit der Spearman-Korrelation untersucht. Für Patienten ohne psychosomatische beziehungsweise psychiatrische Diagnose wurde diesbezüglich eine Subgruppenanalyse durchgeführt. Für die Analyse wurde die Statistiksoftware SPSS, PC Version 23.0 verwendet.

Der lineare Prädiktor in der Regressionsanalyse modelliert den Einfluss von Depression und Angst bezüglich der Ausprägung von Burnout-Symptomen und AU-Dauer, wobei für die demografischen Variablen Alter, Geschlecht und Schulbildung kontrolliert wird. Hierdurch wird eine Gewichtung der unterschiedlichen Prädiktoren in Bezug auf die abhängige Variable „AU-Dauer“ ermöglicht. Der lineare Prädiktor wurde für die „Quasi-Poisson“-Regressionsanalyse mit dem Statistikprogramm „R“ berechnet (R Development Core Team, 2013, Version 3.3.2 „Fire Safety”; family = quasipoisson; link = „log“) (23). Eine detaillierte Beschreibung ist im eKasten einsehbar. Im Bewusstsein des explorativen Charakters der Studie wurde das Signifikanzniveau bei p < 0,05 gesetzt. Alle statistischen Tests wurden zweiseitig durchgeführt. Für hohe Korrelationen haben wir die Kollinearität der Variablen mithilfe der doppelten Minderungskorrektur überprüft (eKasten).

Ergebnisse

317 Patienten wurden zur Studienteilnahme aufgefordert, 225 (71 %) erklärten sich zur Teilnahme bereit und füllten den Fragebogen aus. 122 (54,2 %) waren weiblich, das Durchschnittsalter lag bei 39,5 Jahren (weiblich: 38,6 Jahre, männlich 40,5 Jahre). Die meisten Teilnehmer hatten einen Lebenspartner und eine gehobene Schulbildung (Tabelle 1). Die mittlere AU-Dauer lag bei 7,3 Tagen (Standardabweichung [SD] 13,4). Eine niedrigere Schulbildung war mit längerer AU-Dauer assoziiert. 92 Patienten wollten nicht an der Studie teilnehmen. Die Nonresponder-Analyse zeigte keinen Unterschied bezüglich des Alters (Alter der Nonresponder war 38,8 Jahre; p = 0,271) und des Geschlechts (53,3 % weiblich; p = 0,902). Allerdings war die AU-Dauer der Nonresponder länger (Mittelwert 15,2 Tage; SD 9,6; p = 0,001).

Charakteristika der teilnehmenden Patienten
Tabelle 1
Charakteristika der teilnehmenden Patienten

Bei Patienten mit psychosomatischen beziehungsweise psychiatrischen und muskuloskeletalen Beschwerden und mit Hauterkrankungen lag die längste AU-Dauer vor (Grafik), wobei die letztere Gruppe durch einen Patienten mit Axillarabszess mit 58 Krankheitstagen dominiert wurde. Die AU-Dauer korrelierte mit emotionaler Erschöpfung, Depersonalisation, Depression, Angst und Somatisierung (Tabelle 2). In der Subgruppenanalyse unter Ausschluss von Patienten mit psychosomatischen/psychiatrischen Diagnosen zeigte sich eine Korrelation zwischen AU-Dauer und emotionaler Erschöpfung (r = 0,154; p = 0,025), Somatisierung (r = 0,215; p = 0,002) und beinahe signifikant auch mit Depression (r = 0,135; p = 0,051) (keine tabellarische Darstellung). Die Tabelle 2 illustriert auch die deutliche Korrelation zwischen den Burnout- und den PHQ-Skalen beziehungsweise dem GAD-7.

Durchschnittliche Arbeitsunfähigkeitsdauer in Abhängigkeit von der zur Arbeitsunfähigkeit fu&#776;hrenden Diagnose.
Grafik
Durchschnittliche Arbeitsunfähigkeitsdauer in Abhängigkeit von der zur Arbeitsunfähigkeit führenden Diagnose.
Korrelation zwischen Dauer der Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung und den Skalen des Maslach-Burnout Inventory (MBI-GS) und Patient Health Questionnaire (PHQ-D) beziehungsweise Generalised Anxiety Disorder (GAD-7)
Tabelle 2
Korrelation zwischen Dauer der Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung und den Skalen des Maslach-Burnout Inventory (MBI-GS) und Patient Health Questionnaire (PHQ-D) beziehungsweise Generalised Anxiety Disorder (GAD-7)

Bei der Regressionsanalyse verblieb lediglich die Angststörung als psychologischer Prädiktor für die AU-Dauer (exp[0,081] = 1,084; p = 0,013; Tabelle 3). Das bedeutet, dass ein zusätzlicher Punkt auf der Angstskala zu einer Multiplikation des vorhergesagten Wertes für AU-Dauer mit 1,084 führt, was der Zunahme von 8,4 % entspricht, wenn alle anderen Variablen konstant gehalten werden. Alter (exp[0,017] = 1,017; p = 0,041) und Schulbildung (exp[-0,508] = 0,602; p = 0,029) waren ebenfalls statistisch auffällig. Das heißt, dass – wenn alle anderen Variablen konstant gehalten werden – jede Zunahme des Alters um ein Jahr zu einem Anstieg von 1,7 % bei der AU-Dauer führt, wohingegen eine höhere Schulbildung mit einer Reduktion von 40 % einhergeht. Das Pseudo-R2 des Modells betrug 0,25 (Nullabweichung: 1 899,1 und residuale Abweichung: 1 426,7). Geschlecht, Depression und die drei Skalen des MBI-GS waren weit von statistischer Signifikanz entfernt.

Quasi-Poisson-Regressionsanalyse
Tabelle 3
Quasi-Poisson-Regressionsanalyse

Emotionale Erschöpfung, Depersonalisation, Depression, Angst und Somatisierung nahmen mit der Anzahl an Arbeitsstunden pro Woche zu (Tabelle 4). Es zeigte sich allerdings keine statistisch auffällige Beziehung zwischen der AU-Dauer und der Anzahl von wöchentlichen Arbeitsstunden. Die Hausärzte explorierten psychische Belastungen und arbeitsplatzbedingte Stressfaktoren in 85 Fällen. Bei diesen Patienten waren emotionale Erschöpfung, Depersonalisation, Depression und Angststörung höher angegeben. Am häufigsten fragten die Hausärzte nach chronischer Erschöpfung (28,4 %), gefolgt von Stimmungstief (26,7 %) und reduzierter Leistungsfähigkeit (24,0 %). Die Thematisierung durch die Hausärzte wurde von beinahe allen Patienten als hilfreich erlebt (93,8 %, 94,9 %, 96,4 %).

Zusammenhang zwischen der Anzahl von Überstunden, Dauer der Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung und den Skalen des Maslach-Burnout- Inventory (MBI-GS) und Patient Health Questionnaire (PHQ-D) beziehungsweise Arzt-Patient-Gespräch zu arbeitsplatzbezogenen Stressoren
Tabelle 4
Zusammenhang zwischen der Anzahl von Überstunden, Dauer der Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung und den Skalen des Maslach-Burnout- Inventory (MBI-GS) und Patient Health Questionnaire (PHQ-D) beziehungsweise Arzt-Patient-Gespräch zu arbeitsplatzbezogenen Stressoren

Diskussion

In der vorliegenden Studie wurde nach unserem besten Wissen erstmalig der Einfluss von Burnout-Symptomen und der assoziierten psychischen Komorbidität auf die AU-Dauer von Patienten in der hausärztlichen Praxis untersucht. Die AU-Dauer korrelierte mit emotionaler Erschöpfung, Depersonalisation, Depression, Angst und Somatisierung. Allerdings erwies sich die Angststörung als einziger statistisch auffälliger psychologischer Prädiktor in der Quasi-Poisson-Regressionsanalyse. Patienten erlebten es als sehr hilfreich, wenn Hausärzte arbeitsplatzbedingte Stressoren in der Konsultation thematisierten.

Patienten mit psychischer Komorbidität, die lediglich körperliche Symptome präsentieren, sind oft schwer zu identifizieren und zeigen häufig eine erhöhte Inanspruchnahme der Ressourcen im Gesundheitswesen, einschließlich längerer Arbeitsunfähigkeitsbescheinigungen (17). Bekanntlich ist eine Diskussion der psychischen Genese als Ursache des Krankfühlens beziehungsweise Krankseins mit den gelegentlich als schwierig erlebten Patienten häufig herausfordernd (24, 25). Im Sinne des aktuellen Zeitgeists könnte die soziale Akzeptanz höher sein, wenn die körperlichen Beschwerden als Burnout-Symptome attribuiert werden. Das könnte wiederum das Arzt-Patient-Gespräch über die Ursachen einer Krankschreibung und deren Assoziation mit psychischen Stressoren erleichtern. Passend hierzu zeigt die Korrelation zwischen der AU-Dauer und den Burnout-Skalen den offensichtlichen Zusammenhang auf. Allerdings fanden wir eine starke Korrelation zwischen den Skalen des MBI-GS und des PHQ, was auf eine hohe psychische Komorbidität in diesem Kontext hinweist. Das Quasi-Poisson-Regressionsmodell offenbarte, dass der Zusammenhang zwischen Krankheitstagen und Burnout oberflächlich ist. Bemerkenswerterweise verblieb alleine die Angststörung als einziger psychologischer Prädiktor, um die Länge der AU-Dauer zu erklären, während die übrigen Skalen, insbesondere auch MBI-GS, keinen Einfluss in dem Modell hatten. Es wird kritisch diskutiert, ob es sich bei dem Burnout-Konzept um eine eigene Krankheitsentität handelt, oder ob die Symptome nicht auch durch andere etablierte psychiatrische Konzepte, insbesondere durch depressive Störungen, erklärbar sind (1, 10), wobei burnout-spezifische Therapieansätze durchaus Erfolg zeigen (11, 16). Unsere Ergebnisse zeigen, dass der Beitrag von Angststörungen zu Burnout-Symptomen bislang unterschätzt worden sein könnte. Interessanterweise war der prädiktive Wert von Angst sogar höher als derjenige von Alter und Schulbildung, welche bereits gut bekannte Prädiktoren für lange krankheitsbedingte Ausfallzeiten darstellen (26, 27).

Die Thematisierung von arbeitsplatzbedingten Stressoren als Ursache für das Kranksein wurde von den Patienten als sehr wertvoll eingeschätzt. Weitere Untersuchungen sind notwendig, um optimale Herangehensweisen zu etablieren, wie arbeitsplatzbezogene Themen mit den Patienten besprochen werden könnten. Erste Anhaltspunkte könnten Fragen zu Arbeitsbelastung und Überstunden liefern. Es wurde bereits gezeigt, dass Depression (28, 29) und Angst (30) bei Überstunden zunehmen. Unsere Studie ergab auch einen Zusammenhang mit Somatisierung. Besonders Patienten, bei denen vom Hausarzt Erschöpfung thematisiert wurde, zeigten eine erhöhte emotionale Erschöpfung, Depersonalisation und eine erhöhte psychische Komorbidität.

Eine Limitation der Studie ist, dass die Angabe zu Überstunden subjektiv durch die Patienten erfolgte. Dabei könnte eine Assoziation zwischen a-priori vorhandener psychischer Komorbidität und Selbstangabe von Überstunden bestehen. Dies würde jedoch nicht den Nutzen der Thematisierung von arbeitsplatzbezogenen Stressoren durch den Hausarzt abschwächen. Eine weitere Limitation ist durch das Querschnittsdesign der Studie gegeben. Eine longitudinale Evaluation könnte eine Einschätzung der Bedeutung von Burnout für den Verlauf von seelischen Beeinträchtigungen im Vergleich zu den etablierten psychosomatischen Konzepten erlauben. Darüber hinaus handelt es sich um eine explorative Studie, sodass die Ergebnisse mit Vorsicht interpretiert werden müssen. Generell deuten die Korrelationen der MBI-GS- und PHQ-Skalen alle in die gleiche Richtung, sodass insgesamt ein bedeutsamer Zusammenhang zwischen AU-Dauer und psychischer Komorbidität gegeben zu sein scheint. Zuletzt sei darauf hingewiesen, dass die AU-Dauer bei den Nonrespondern deutlich länger war. Diese Patienten könnten unter schwereren psychischen Beeinträchtigungen leiden, was wiederum zu einer Unterschätzung unserer Ergebnisse geführt haben könnte.

Resümee

Insbesondere wenn psychische oder körperliche Symptome während der hausärztlichen Konsultation unerklärt bleiben, kann ein Gespräch über arbeitsplatzbezogenen Stress diagnostische Hinweise liefern, denn Burnout-Symptome scheinen bedeutsam zu sein, wenn Patienten eine Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung einfordern beziehungsweise benötigen. Das sollte allerdings nicht verbergen, dass Burnout keine eigene Krankheitsentität darstellt, die eine lange AU-Dauer erklären könnte. Die Bedeutung von Angststörungen für die Ausprägung von Burnout-Symptomen und AU-Dauer wurde eventuell bislang unterschätzt. Ein ganzheitlicher Zugang bei der patientenzentrierten Kommunikation sollte eine Erfassung der psychischen Komorbidität unter Berücksichtigung der bereits etablierten Konzepte von Depression und Angststörungen beinhalten, um eine optimale Diagnostik und Therapie der Patienten zu gewährleisten. In diesem Zusammenhang sollte der Kontext des „Krank-seins“ über die Welt des Arbeitsplatzes hinaus ausgeweitet werden. Diesbezüglich könnte es für die Patienten hilfreich sein, wenn die Bedeutung von depressiven und angstbesetzten Episoden im täglichen Leben, unter Einschluss der Arbeitssituation als Teil davon, vom Hausarzt exploriert und behandelt werden.

Danksagung
Die Autoren bedanken sich bei den Hausärztinnen und Hausärzten für die Unterstützung und den Einsatz im Rahmen der Studie.

Interessenkonflikt

Die Autoren erklären, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Manuskriptdaten
eingereicht: 17. 10. 2016, revidierte Fassung angenommen: 16. 1. 2017

Anschrift für die Verfasser
Prof. Dr. med. Antonius Schneider

Institut für Allgemeinmedizin

Technische Universität München/Klinikum rechts der Isar

Orleansstraße 47

81667 München

antonius.schneider@tum.de

Zitierweise
Schneider A, Hilbert S, Hamann J, Skadsem S, Glaser J, Löwe B, Bühner M: The implications of psychological symptoms for length of sick leave—
burnout, depression, and anxiety as predictors in a primary care setting.
Dtsch Arztebl Int 2017; 114: 291–7. DOI: 10.3238/arztebl.2017.0291

The English version of this article is available online:
www.aerzteblatt-international.de

Zusatzmaterial:
eKasten:
www.aerzteblatt.de/17m0291 oder über QR-Code

1.
Kaschka WP, Korczak D, Broich K: Burnout: a fashionable diagnosis. Dtsch Arztebl Int 2011; 108: 781–7 VOLLTEXT
2.
Schaufeli WB, Buunk BP: Burnout: an overview of 25 years of research and theorizing. In: The handbook of work and health psychology. Schabracq MJ, Winnubst J A M, Cooper C L (eds.): Chichester England: Wiley 2003; 383–425.
3.
Shirom A: Job-related burnout. In: Quick JC, Tetrick LE (eds.): handbook of occupational health psychology. Washington DC: American Psychological Association 2003; 245–65 CrossRef
4.
Kushnir T, Greenberg D, Madjar N, Hadari I, Yermiahu Y, Bachner YG: Is burnout associated with referral rates among primary care physicians in community clinics? Fam Pract 2014; 31: 44–50 CrossRef MEDLINE
5.
Scheuch K, Haufe E, Seibt R: Teachers‘ health. Dtsch Arztebl Int 2015; 112: 347–56 VOLLTEXT
6.
Orton P, Orton C, Pereira GD: Depersonalised doctors: a cross-sectional study of 564 doctors, 760 consultations and 1876 patient reports in UK general practice. BMJ Open 2014; 2: e000274 CrossRef MEDLINE PubMed Central
7.
Weigl M, Hornung S, Petru R, Glaser J, Angerer P: Depressive symptoms in junior doctors: A follow-up study on work-related determinants. Int Arch Occup Environ Health 2012; 85: 559–70 CrossRef MEDLINE
8.
Putnik K, de Jong A, Verdonk P: Road to help-seeking among (dedicated) human service professionals with burnout. Patient Educ Couns 2011; 83: 49–54 CrossRef MEDLINE
9.
Isaksson Ro KE, Gude T, Tyssen R, Aasland OG: A self-referral preventive intervention for burnout among Norwegian nurses: one-year follow-up study. Patient Educ Couns 2010; 78: 191–7 CrossRef MEDLINE
10.
Bianchi R, Schonfeld IS, Laurent E: Burnout-depression overlap: A review. Clin Psychol Rev 2015; 36: 28–41 CrossRef MEDLINE
11.
Hamann J, Parchmann A, Mendel R, Bühner M, Reichhart T, Kissling W: Understanding the term burnout in psychiatry and psychotherapy. Nervenarzt 2013; 84: 838–43 CrossRef MEDLINE
12.
Shirom A, Ezrachi Y: On the discriminant validity of burnout, depression and anxiety: a re-esamination of the burnout measure. Anxiety, Stress and Coping 2013; 16: 83–97 CrossRef
13.
Turnipseed DL: Anxiety and burnout in the health care work environment. Psychol Rep 1998; 82: 627–42 CrossRef MEDLINE
14.
Bundespsychotherapeutenkammer-Studie zur Arbeitsunfähigkeit – Psychische Erkrankungen und Burnout, 2012. www.bptk.de/uploads/media/20120606_AU-Studie-2012.pdf (last accessed on 16 December 2016).
15.
Kurth BM: Erste Ergebnisse aus der „Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland” (DEGS). Bundesgesundheitsbl 2012; 55: 980–90 CrossRef
16.
Stier-Jarmer M, Frisch D, Oberhauser C, Berberich G, Schuh A: The effectiveness of a stress reduction and burnout prevention program—a randomized controlled trial of an outpatient intervention in a health resort setting. Dtsch Arztebl Int 2016; 113: 781–8 VOLLTEXT
17.
Schneider A, Hilbert BE, Hörlein E, Wagenpfeil S, Linde K: The effect of mental comorbidity on service delivery planning in primary care: an analysis with particular reference to patients who request referral without prior assessment. Dtsch Arztebl Int 2013; 110: 653–9 VOLLTEXT
18.
Schaufeli WB, Leiter MP, Maslach C, Jackson SE: The MB—General Survey (MBI-GS). In: Maslach C, Jackson SE, Leiter MP, (eds.): Maslach Burnout Inventory Manual. (3rd edition) Palo Alto: Consulting Psychologists Press 1996 MEDLINE
19.
Löwe B, Spitzer RL, Gräfe K, et al.: Comparative validity of three screening questionnaires for DSM-IV depressive disorders and physicians‘ diagnoses. J Affect Disord 2004; 78: 131–40 CrossRef
20.
Kroenke K, Spitzer RL, Williams JB, Monahan PO, Löwe B: Anxiety disorders in primary care: prevalence, impairment, comorbidity, and detection. Ann Intern Med 2007; 146: 317–25 CrossRef
21.
Löwe B, Decker O, Müller S, et al.: Validation and standardization of the Generalized Anxiety Disorder Screener (GAD-7) in the general population. Med Care 2008; 46: 266–74 CrossRef MEDLINE
22.
Kroenke K, Spitzer RL, Williams JB: The PHQ-15: validity of a new measure for evaluating the severity of somatic symptoms. Psychosom Med 2002; 64: 258–66 CrossRef
23.
R Core Team, 2015. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. www.R-project.org/ (last accessed on 16 December 2016).
24.
Gask L, Dowrick C, Salmon P, Peters S, Morriss R: Reattribution reconsidered: Narrative review and reflections on an educational intervention for medically unexplained symptoms in primary care settings. J Psychosom Res 2011; 71: 325–34 CrossRef MEDLINE
25.
Henningsen P, Zipfel S, Herzog W: Management of functional somatic syndromes. Lancet 2007; 369: 946–55 CrossRef
26.
Beemsterboer W, Stewart R, Groothoff J, Nijhuis F: A literature review on sick leave determinants (1984–2004). Int J Occup Med Environ Health 2009; 22: 169–79 CrossRef MEDLINE
27.
Lund T, Labriola M, Christensen KB, Bultmann U, Villadsen E: Return to work among sickness-absent Danish employees: Prospective results from the Danish Work Environment Cohort Study/National Register on Social Transfer Payments. Int J Rehabil Res 2006; 29: 229–35 CrossRef MEDLINE
28.
Kato R, Haruyama Y, Endo M, Tsutsumi A, Muto T: Heavy overtime work and depressive disorder among male workers. Occup Med 2014; 64: 622–8 CrossRef MEDLINE
29.
Virtanen M, Stansfeld SA, Fuhrer R, Ferrie JE, Kivimaki M: Overtime work as a predictor of major depressive episode: A 5-year follow-up of the Whitehall II Study. PLoS ONE 2012; 7: e30719 CrossRef MEDLINE PubMed Central
30.
Kleppa E, Sanne B, Tell GS: Working overtime is associated with anxiety and depression: The Hordaland Health Study. J Occup Environ Med 2008; 50: 658–66 CrossRef MEDLINE
Institut für Allgemeinmedizin, Klinikum rechts der Isar, Technische Universität München: Prof. Dr. med. Schneider, Svenja Skadsem; Lehrstuhl für psychologische Methodenlehre und Diagnostik, Abteilung für Psychologie, Ludwig-Maximilians-Universität München: Dr. phil. Hilbert, Prof. Dr. phil. Bühner; Fakultät für Psychologie, Pädagogik und Sportwissenschaft, Universität Regensburg: Dr. phil. Hilbert; Klinik und Poliklinik für Psychiatrie und Psychotherapie, Technische Universität München: Prof. Dr. med. Hamann; Institut für Psychologie, Universität Innsbruck: Prof. Dr. phil. Glaser; Institut und Poliklinik für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie, Universitätsklinikum Hamburg Eppendorf: Prof. Dr. med. Dipl. Psych. Löwe
Durchschnittliche Arbeitsunfähigkeitsdauer in Abhängigkeit von der zur Arbeitsunfähigkeit fu&#776;hrenden Diagnose.
Grafik
Durchschnittliche Arbeitsunfähigkeitsdauer in Abhängigkeit von der zur Arbeitsunfähigkeit führenden Diagnose.
Charakteristika der teilnehmenden Patienten
Tabelle 1
Charakteristika der teilnehmenden Patienten
Korrelation zwischen Dauer der Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung und den Skalen des Maslach-Burnout Inventory (MBI-GS) und Patient Health Questionnaire (PHQ-D) beziehungsweise Generalised Anxiety Disorder (GAD-7)
Tabelle 2
Korrelation zwischen Dauer der Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung und den Skalen des Maslach-Burnout Inventory (MBI-GS) und Patient Health Questionnaire (PHQ-D) beziehungsweise Generalised Anxiety Disorder (GAD-7)
Quasi-Poisson-Regressionsanalyse
Tabelle 3
Quasi-Poisson-Regressionsanalyse
Zusammenhang zwischen der Anzahl von Überstunden, Dauer der Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung und den Skalen des Maslach-Burnout- Inventory (MBI-GS) und Patient Health Questionnaire (PHQ-D) beziehungsweise Arzt-Patient-Gespräch zu arbeitsplatzbezogenen Stressoren
Tabelle 4
Zusammenhang zwischen der Anzahl von Überstunden, Dauer der Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung und den Skalen des Maslach-Burnout- Inventory (MBI-GS) und Patient Health Questionnaire (PHQ-D) beziehungsweise Arzt-Patient-Gespräch zu arbeitsplatzbezogenen Stressoren
Powerberechnung
eKasten
Powerberechnung
1. Kaschka WP, Korczak D, Broich K: Burnout: a fashionable diagnosis. Dtsch Arztebl Int 2011; 108: 781–7 VOLLTEXT
2. Schaufeli WB, Buunk BP: Burnout: an overview of 25 years of research and theorizing. In: The handbook of work and health psychology. Schabracq MJ, Winnubst J A M, Cooper C L (eds.): Chichester England: Wiley 2003; 383–425.
3. Shirom A: Job-related burnout. In: Quick JC, Tetrick LE (eds.): handbook of occupational health psychology. Washington DC: American Psychological Association 2003; 245–65 CrossRef
4. Kushnir T, Greenberg D, Madjar N, Hadari I, Yermiahu Y, Bachner YG: Is burnout associated with referral rates among primary care physicians in community clinics? Fam Pract 2014; 31: 44–50 CrossRef MEDLINE
5. Scheuch K, Haufe E, Seibt R: Teachers‘ health. Dtsch Arztebl Int 2015; 112: 347–56 VOLLTEXT
6. Orton P, Orton C, Pereira GD: Depersonalised doctors: a cross-sectional study of 564 doctors, 760 consultations and 1876 patient reports in UK general practice. BMJ Open 2014; 2: e000274 CrossRef MEDLINE PubMed Central
7. Weigl M, Hornung S, Petru R, Glaser J, Angerer P: Depressive symptoms in junior doctors: A follow-up study on work-related determinants. Int Arch Occup Environ Health 2012; 85: 559–70 CrossRef MEDLINE
8. Putnik K, de Jong A, Verdonk P: Road to help-seeking among (dedicated) human service professionals with burnout. Patient Educ Couns 2011; 83: 49–54 CrossRef MEDLINE
9. Isaksson Ro KE, Gude T, Tyssen R, Aasland OG: A self-referral preventive intervention for burnout among Norwegian nurses: one-year follow-up study. Patient Educ Couns 2010; 78: 191–7 CrossRef MEDLINE
10. Bianchi R, Schonfeld IS, Laurent E: Burnout-depression overlap: A review. Clin Psychol Rev 2015; 36: 28–41 CrossRef MEDLINE
11. Hamann J, Parchmann A, Mendel R, Bühner M, Reichhart T, Kissling W: Understanding the term burnout in psychiatry and psychotherapy. Nervenarzt 2013; 84: 838–43 CrossRef MEDLINE
12.Shirom A, Ezrachi Y: On the discriminant validity of burnout, depression and anxiety: a re-esamination of the burnout measure. Anxiety, Stress and Coping 2013; 16: 83–97 CrossRef
13. Turnipseed DL: Anxiety and burnout in the health care work environment. Psychol Rep 1998; 82: 627–42 CrossRef MEDLINE
14. Bundespsychotherapeutenkammer-Studie zur Arbeitsunfähigkeit – Psychische Erkrankungen und Burnout, 2012. www.bptk.de/uploads/media/20120606_AU-Studie-2012.pdf (last accessed on 16 December 2016).
15. Kurth BM: Erste Ergebnisse aus der „Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland” (DEGS). Bundesgesundheitsbl 2012; 55: 980–90 CrossRef
16. Stier-Jarmer M, Frisch D, Oberhauser C, Berberich G, Schuh A: The effectiveness of a stress reduction and burnout prevention program—a randomized controlled trial of an outpatient intervention in a health resort setting. Dtsch Arztebl Int 2016; 113: 781–8 VOLLTEXT
17. Schneider A, Hilbert BE, Hörlein E, Wagenpfeil S, Linde K: The effect of mental comorbidity on service delivery planning in primary care: an analysis with particular reference to patients who request referral without prior assessment. Dtsch Arztebl Int 2013; 110: 653–9 VOLLTEXT
18. Schaufeli WB, Leiter MP, Maslach C, Jackson SE: The MB—General Survey (MBI-GS). In: Maslach C, Jackson SE, Leiter MP, (eds.): Maslach Burnout Inventory Manual. (3rd edition) Palo Alto: Consulting Psychologists Press 1996 MEDLINE
19. Löwe B, Spitzer RL, Gräfe K, et al.: Comparative validity of three screening questionnaires for DSM-IV depressive disorders and physicians‘ diagnoses. J Affect Disord 2004; 78: 131–40 CrossRef
20. Kroenke K, Spitzer RL, Williams JB, Monahan PO, Löwe B: Anxiety disorders in primary care: prevalence, impairment, comorbidity, and detection. Ann Intern Med 2007; 146: 317–25 CrossRef
21. Löwe B, Decker O, Müller S, et al.: Validation and standardization of the Generalized Anxiety Disorder Screener (GAD-7) in the general population. Med Care 2008; 46: 266–74 CrossRef MEDLINE
22. Kroenke K, Spitzer RL, Williams JB: The PHQ-15: validity of a new measure for evaluating the severity of somatic symptoms. Psychosom Med 2002; 64: 258–66 CrossRef
23. R Core Team, 2015. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. www.R-project.org/ (last accessed on 16 December 2016).
24. Gask L, Dowrick C, Salmon P, Peters S, Morriss R: Reattribution reconsidered: Narrative review and reflections on an educational intervention for medically unexplained symptoms in primary care settings. J Psychosom Res 2011; 71: 325–34 CrossRef MEDLINE
25. Henningsen P, Zipfel S, Herzog W: Management of functional somatic syndromes. Lancet 2007; 369: 946–55 CrossRef
26. Beemsterboer W, Stewart R, Groothoff J, Nijhuis F: A literature review on sick leave determinants (1984–2004). Int J Occup Med Environ Health 2009; 22: 169–79 CrossRef MEDLINE
27. Lund T, Labriola M, Christensen KB, Bultmann U, Villadsen E: Return to work among sickness-absent Danish employees: Prospective results from the Danish Work Environment Cohort Study/National Register on Social Transfer Payments. Int J Rehabil Res 2006; 29: 229–35 CrossRef MEDLINE
28. Kato R, Haruyama Y, Endo M, Tsutsumi A, Muto T: Heavy overtime work and depressive disorder among male workers. Occup Med 2014; 64: 622–8 CrossRef MEDLINE
29. Virtanen M, Stansfeld SA, Fuhrer R, Ferrie JE, Kivimaki M: Overtime work as a predictor of major depressive episode: A 5-year follow-up of the Whitehall II Study. PLoS ONE 2012; 7: e30719 CrossRef MEDLINE PubMed Central
30. Kleppa E, Sanne B, Tell GS: Working overtime is associated with anxiety and depression: The Hordaland Health Study. J Occup Environ Med 2008; 50: 658–66 CrossRef MEDLINE

Der klinische Schnappschuss

Alle Leserbriefe zum Thema

Stellenangebote