MEDIZIN: Originalarbeit

Prävalenzen psychischer Erkrankungen bei wohnungslosen Menschen in Deutschland

Eine systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse

The prevalence of mental illness in homeless people in Germany—a systematic review and meta-analysis

Dtsch Arztebl Int 2017; 114(40): 665-72; DOI: 10.3238/arztebl.2017.0665

Schreiter, Stefanie; Bermpohl, Felix; Krausz, Michael; Leucht, Stefan; Rössler, Wulf; Schouler-Ocak, Meryam; Gutwinski, Stefan

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Hintergrund: Die Zahl wohnungsloser Menschen nimmt in Deutschland zu. Internationale Studien zeigen, dass die Mehrheit wohnungsloser Personen unter behandlungsbedürftigen psychischen Erkrankungen leidet. Zahlen zur Prävalenz psychischer Erkrankungen bei wohnungslosen Menschen in Deutschland können dazu beitragen, für diese vulnerable Gruppe Versorgungsstrukturen zu verbessern.

Methode: Es erfolgte eine systematische Literaturrecherche und Metaanalyse zu Prävalenzen psychischer Erkrankungen unter wohnungslosen Personen in Deutschland.

Ergebnisse: Es konnten 11 Studien identifiziert werden, die zwischen 1995 und 2013 veröffentlicht wurden. Die gesamte Studienpopulation umfasste 1 220 wohnungslose Personen. Für Achse-I-Störungen ergab sich eine gepoolte Prävalenz von 77,4 %, 95-%-Konfidenzintervall [95-%-KI: 71,3; 82,9]. Die häufigsten psychischen Erkrankungen machten dabei die substanzbezogenen Störungen mit einer gepoolten Prävalenz von 60,9 % [ 53,1; 68,5] aus, allen voran die Alkoholabhängigkeit mit einer Prävalenz von 55,4 % [49,2; 61,5]. Es zeigte sich eine deutliche Heterogenität zwischen den Studien.

Schlussfolgerung: In Deutschland leiden wohnungslose Menschen im Vergleich zur Allgemeinbevölkerung häufiger unter behandlungsbedürftigen psychischen Erkrankungen. Die Entwicklung und Implementierung geeigneter Versorgungsmodelle für diese marginalisierte und vulnerable Gruppe ist essenziell um ihrer erhöhten Morbidität und Mortalität zu begegnen.

Der Zusammenhang zwischen psychischen Erkrankungen und Wohnungslosigkeit ist seit Beginn des 20. Jahrhunderts (1) nicht nur Teil gesellschaftspolitischer Diskussionen, sondern auch Gegenstand psychiatrischer Forschung. Internationale Studien der letzten 20 Jahre fanden bei wohnungslosen Menschen Lebenszeitprävalenzraten psychischer Erkrankungen zwischen 60 und 93,3 % (26). Es fanden sich 1-Monats-Prävalenzen zum Beispiel der Alkoholabhängigkeit zwischen 8,1 % und 58,5 % und psychotischer Erkrankungen zwischen 2,8 % und 42,3 % (7). Damit verbunden sind eine erhöhte Mortalität zum Beispiel durch Suizid (8, 9) und Substanzmissbrauch (10) sowie ein erhöhtes Risiko schwerer körperlicher Erkrankungen insbesondere Infektionskrankheiten (11, 12) und erhöhte Raten von Kriminalität (1315) und Gewalt (16).

Zahlen einer Metaanalyse zu Prävalenzen psychischer Erkrankungen unter wohnungslosen Menschen westlicher Länder (häufigste Erkrankungen: Alkoholabhängigkeit 8,1–58,5 %, Drogenabhängigkeit 4,5–54,2 %, psychotische Erkrankungen 2,8–42,3 %) (7) sind nur eingeschränkt mit der Situation in Deutschland vergleichbar und müssen vor dem Hintergrund der jeweiligen kulturellen, sozialen und medizinischen Versorgungsbedingungen interpretiert werden, da gesellschaftliche beziehungsweise soziale Phänomene wie Wohnungslosigkeit, Armut und Marginalisierung mit den jeweiligen Sozialsystemen in Zusammenhang stehen.

In Deutschland gibt es keine einheitlich staatliche Erfassung von wohnungslosen Personen. Schätzungen der Bundesarbeitsgemeinschaft Wohnungslosenhilfe gehen jedoch von einem deutlichen Anstieg der Wohnungslosigkeit in Deutschland aus: 2014 waren etwa 335 000 Menschen in Deutschland ohne eigene Wohnung – was einen Anstieg um schätzungsweise 18 % gegenüber 2012 darstellt (17). Bis 2018 erwartet die Bundesarbeitsgemeinschaft Wohnungslosenhilfe einen weiteren Anstieg um 200 000 auf etwa 536 000 wohnungslose Menschen in Deutschland (17), auch im Kontext von Migration und Flucht.

Verlässliche Zahlen über die Verteilung psychischer Erkrankungen innerhalb der Gruppe wohnungsloser Menschen können sowohl für Politik als auch öffentliche Träger sowie psychiatrische Einrichtungen die Grundlage dafür schaffen, die dringend notwendigen Unterstützungsmöglichkeiten für diese vulnerable Gruppe zu verbessern. Das Risiko einer medizinischen Unterversorgung wohnungsloser Personen mit psychischer Erkrankung ist hoch: Europaweit erhalten weniger als ein Drittel dieser Personen eine Behandlung (18).

Ziel dieser Arbeit ist es, durch eine systematische Literaturrecherche und Metaanalyse einen Überblick über bisherige deutsche Studien zum Vorliegen seelischer Erkrankungen innerhalb der Gruppe von wohnungslosen Menschen in Deutschland zu geben.

Methode

Es erfolgte eine systematische Literaturrecherche zu Untersuchungen der Prävalenz psychischer Erkrankungen wohnungsloser Menschen in Deutschland durch elektronische Suchplattformen mit den Suchbegriffen „homeless“ (oder „homeless persons“) und „German“ (oder „Germany“ oder „Hamburg“, „Berlin“, „Munich“) (Grafik 1). Weiterhin wurden die Literaturverzeichnisse wichtiger Publikationen durchsucht und einzelne Autoren kontaktiert. Die Literaturrecherche wurde durch einen Arzt in Unterstützung einer Bibliothekarin vorgenommen. Studien wurden durch einen Arzt bewertet.

Flussdiagramm
Grafik 1
Flussdiagramm

Für den Einschluss von Studien wurden die folgenden Kriterien herangezogen:

  • Es lag eine Definition von Wohnungslosigkeit vor; standardisierte Diagnosestellung mittels ICD oder DSM
  • die psychiatrische Diagnosestellung erfolgte durch eine klinische Untersuchung auf Grundlage eines validierten diagnostischen Instruments
  • Angabe genauer 1-Monats-Prävalenzraten, außer bei Persönlichkeitsstörungen
  • Erhebungsort Deutschland.

Es fanden verschiedene Definitionen von Wohnungslosigkeit Anwendung: Dabei fanden Populationen von nur direkt auf der Straße lebender Personen Einschluss bis hin zu weiteren Definitionen, die ebenfalls Einrichtungen der Wohnungslosenhilfe umfassen. Fünf Studien legten ein Zeitkriterium an, das zwischen 30 Tagen und drei Monaten variierte.

Prävalenzkalkulationen wurden mittels der Varianz-stabilisierenden „Double Arcsine Transformation via MetaXL 5.3“ vorgenommen (19). Dabei fand ein Random-Effects-Model Anwendung. Die Heterogenität unter den eingeschlossenen Studien wurde mittels Cochran’s Q- und I2-Statistik geschätzt und mittels eines 95-%-Konfidenzintervalls dargestellt. Eine weitere Exploration der Heterogenität erfolgte durch Subgruppenanalysen anhand kategorialer Variablen (Erhebungszeitpunkt [Beginn vor und nach 2000], Studiengröße [< und > 100], Geschlecht [Männer vs. Frauen], Teilnahmerate [< 80 % und > 80 %]). Das Vorgehen orientierte sich hierbei an den MOOSE-Kriterien (Metaanalysis of Observational Studies in Epidemiology) (20).

Ergebnisse

Wir fanden 11 veröffentlichte Studien zwischen 1995 und 2013 (Tabelle 1) (2, 11, 12, 2140, e1). Der Erhebungszeitraum lag zwischen 1989 und 2012. Die gesamte Studienpopulation umfasste 1 220 wohnungslose Personen, davon waren 131 Frauen (10,7 %). Sechs Studien erfassten nur männliche (11, 12, 21, 26, 2830, 3235, 3840), zwei nur weibliche Personen (22, 31, 37) und drei untersuchten eine geschlechtsgemischte Stichprobe (Frauenanteil zwischen 13,7 und 20,7 %) (2, 2325, 27, 36, e1). Das Durchschnittsalter der untersuchten wohnungslosen Personen lag zwischen 29 und 48,1 Jahren. Fünf Studien wurden im Raum München erhoben (n = 804) (2, 11, 27, 29, 3139, e1), zwei in Tübingen (n = 108) (22, 30), jeweils eine in Berlin (n = 72) (28, 40), Münster (n = 52) (26), Mannheim (n = 102) (2325) und Dortmund (n = 82) (12, 21). Bei der Münchner longitudinalen Studie wurde der Ersterhebungszeitpunkt berücksichtigt (27, 36). Bis auf Tübingen fanden alle Erhebungen in Großstädten statt. Einen Überblick über Strategien der Stichprobenkollektion, Definition der Wohnungslosigkeit, Teilnahmeraten und verwendete Messinstrumente gibt Tabelle 1.

Details der erfassten Studien
Tabelle 1
Details der erfassten Studien

Für seelische Erkrankungen ergab sich eine gepoolte Prävalenz von 77,5 %, 95-%-KonfidenzintervallI [95-%-KI: 72,4; 82,3] (11 Studien) und für ausschließliche Achse-I-Störungen eine Prävalenz von 77,4 % [71,3; 82,9] (8 Studien) (2, 11, 22, 30, 31, 36, 39, 40). In abnehmender Reihenfolge fanden sich folgende gepoolte Prävalenzen: Die substanzbezogenen Störungen machten mit 60,9 % [53,1; 68,5], sechs Studien (22, 25, 31, 33, 36, 39) die häufigsten Erkrankungen aus, für die Alkoholabhängigkeit betrug diese 55,4 % [49,2; 61,5], 8 Studien (21, 22, 25, 31, 32, 36, 38, 40) und für die Drogenabhängigkeit 13,9 % [7,2; 22,2], 6 Studien (21, 22, 31, 33, 39, 40). Die zweithäufigsten Erkrankungen sind Angststörungen mit einer gepoolten Prävalenz von 17,6 % [12,9; 22,8], 6 Studien (22, 31, 33, 36, 39), gefolgt von affektiven Störungen mit 15,2 % [9,8; 21,5], 8 Studien (21, 22, 24, 30, 31, 33, 39, 40), dabei majore Depression mit 11,6 % [4,4; 21,3], 5 Studien (22, 31, 33, 36, 39) und den psychotischen Erkrankungen mit 8,3 % [5,4; 11,8] 10 Studien (21, 22, 24, 26, 30, 31, 33, 36, 39, 40). Für kognitive Störungen ergab sich eine gepoolte Prävalenz von 11,7 % [6,0; 18,9], 7 Studien (21, 22, 31, 33, 36, 39, 40), für Persönlichkeitsstörungen 29,1 % [5,6; 59,5], 3 Studien (2, 21, 24) (Zusammenfassung eTabelle 2 sowie Grafiken 2–4, eGrafiken 1–7).

Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Seelische Erkrankungen Gesamt. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Grafik 2
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Seelische Erkrankungen Gesamt. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle]: Substanzbezogene Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Grafik 3
Forest Plot (Random-Effects-Modelle]: Substanzbezogene Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle]: Alkoholabhängigkeit. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Grafik 4
Forest Plot (Random-Effects-Modelle]: Alkoholabhängigkeit. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Achse-I-Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
eGrafik 1
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Achse-I-Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Psychotische Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
eGrafik 2
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Psychotische Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Affektive Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
eGrafik 3
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Affektive Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Drogenabhängigkeit. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
eGrafik 4
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Drogenabhängigkeit. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Angststörungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
eGrafik 5
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Angststörungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Kognitive Beeinträchtigung. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
eGrafik 6
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Kognitive Beeinträchtigung. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Persönlichkeitsstörungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
eGrafik 7
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Persönlichkeitsstörungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Details der erfassten Studien
eTabelle 1
Details der erfassten Studien
Ergebnisse der Subgruppenanalyse
eTabelle 2
Ergebnisse der Subgruppenanalyse

Insgesamt war die Heterogenität hoch (I2 rangierte zwischen 58,66 und 96,84 %, Q zwischen 12,09 und 63,36). Durch Subgruppenanalysen konnten einzelne Faktoren näher beleuchtet werden (eTabelle 2).

Diskussion

Wir konnten in der hier vorliegenden systematischen Übersichtsarbeit und Metaanalyse zu psychischen Erkrankungen wohnungsloser Menschen in Deutschland 11 Studien, mit 1 220 Personen, einschließen. Im Vergleich zu anderen westlichen Ländern (unter anderem USA, Großbritannien, Australien) zeigte sich bei der Alkoholabhängigkeit eine um das 1,5-Fache erhöhte Prävalenzrate (55,4 % [49,2; 61,5] versus 37,9 % [27,8; 48,0]) (7). Prävalenzen für psychotische Erkrankungen und Abhängigkeit von Drogen fielen im Vergleich zu anderen westlichen Ländern niedriger aus (Tabelle 2).

Punktprävalenzen seelischer Erkrankungen
Tabelle 2
Punktprävalenzen seelischer Erkrankungen

In der Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1), die von 2008 bis 2011 in einer bevölkerungsrepräsentativen Stichprobe durchgeführt wurde, ergaben sich 1-Monats-Prävalenzen von DSM-IV-Störungen von 19,8 % (e4). In den vorliegenden Daten bei wohnungslosen Menschen zeigt sich somit im Vergleich zur Allgemeinbevölkerung eine um das 3,8-Fache erhöhte Rate seelischer Erkrankungen. Dies betrifft alle Störungsspektren (Tabelle 2). Die Prävalenzrate substanzbezogener Störungen lag um das 21-Fache erhöht im Vergleich zur Allgemeinbevölkerung (2,9 %) (e4), und für die Alkoholabhängigkeit um das 22-Fache erhöht, wobei hier in der Allgemeinbevölkerung mit einer Rate von 2,5 % sowohl die Abhängigkeit als auch der schädliche Gebrauch von Alkohol erfasst wurden (e4).

Drei Erklärungsmodelle für die deutlich erhöhten Raten der Alkoholabhängigkeit wären dabei zu diskutieren:

  • Ein zum Teil auf Abstinenz orientiertes Hilfesystem erschwert den Zugang für besonders gefährdete Personen: Zahlreiche internationale Studien zum „housing first“-Konzept (e5) zeigen, dass die Implementierung niederschwelliger Unterkünfte und Angebote mit Akzeptanz von Konsum es ermöglichen, wohnungslose Menschen von der Straße zu bringen.
  • Die Verfügbarkeit und Preisregulation von Suchtmitteln, in Deutschland bedingt durch vergleichsweise preiswerten Alkohol, ist vermutlich ein weiterer wesentlicher Faktor. So fallen umgekehrt die Raten für Abhängigkeiten anderer Substanzen wie beispielsweise Crack oder anderer Stimulanzien in Nordamerika deutlich höher aus als unter deutschen wohnungslosen Menschen (e6). Alkohol ist dort hingegen ein vergleichsweise teures Suchtmittel und unter wohnungslosen Menschen weniger verbreitet (e6).
  • Der Konsum psychotroper Substanzen ist eine wichtige Coping-Strategie bei marginalisierten Lebensverhältnissen mit wenigen anderen Problemlösungsressourcen und kaum Zugang zum Hilfesystem (e7).

Inwieweit sich psychische Erkrankung bzw. Substanzkonsum und Wohnungslosigkeit wechselseitig beeinflussen ist Frage aktueller Diskussionen. Dass Wechselwirkungen in beide Richtungen bestehen, scheint unbestritten. Eine kürzlich erschienene Meta-analyse an US-Veteranen legt nahe, dass psychische Erkrankungen bzw. schädlicher Substanzkonsum den konsistentesten Risikofaktor für die Entstehung von Wohnungslosigkeit darstellen (e8). Dabei können sowohl Substanzkonsum als auch Wohnungslosigkeit mit einer erhöhten Mortalität verbunden sein: Tsai et al. berichten unter wohnungslosen Personen von einer 3- bis 5-fach erhöhten Alkohol-assoziierte Mortalität und einer um das 8- bis 17-Fache erhöhten drogenassoziierten Mortalität im Vergleich zur Allgemeinbevölkerung (e9). Auch Daten aus Kanada zeigen, dass psychische Erkrankung und Substanzkonsum mit einem frühen Beginn der Wohnungslosigkeit assoziiert sind (e10).

In der hier vorliegenden Arbeit ergab sich eine gepoolte Prävalenz für relevante kognitive Defizite von 11,7 % [6,0; 18,9]. Ein eingeschränktes kognitives Funktionsniveau zum Beispiel im Kontext von Schädel-Hirn-Traumata stellt eine wichtige gesundheitliche Beeinträchtigung unter wohnungslosen Personen dar (e11). Auch Tsai et al. identifizierten kognitive Beeinträchtigungen als wichtigen Risikofaktor für Wohnungslosigkeit (e9). Ein ausgeprägter Substanzkonsum, aber auch Schädel-Hirn-Traumata sind dabei Faktoren, die das Auftreten kognitiver Defizite begünstigen (e6).

Durch Subgruppenanalysen ließen sich interessante Befunde für einzelne Subgruppen von wohnungslosen Personen ableiten. Ein wichtiger Faktor ist hierbei das Geschlecht. Von den insgesamt 1 220 Wohnungslosen waren nur 131 Personen weiblichen Geschlechts (10,7 %). In unseren Subgruppenanalysen fielen besonders hohe Prävalenzen in den Studien mit ausschließlich weiblichen Wohnungslosen, im Bereich der Gesamtheit der Achse-I-Störungen (83,3 % [56,9; 100,0] versus 76,6 % [68,7; 83,7]), der psychotischen Erkrankungen (23,1 % [5,0; 47,7] versus 7,6 % [5,8; 9,7]) und der Drogenabhängigkeit (24,6 % [17,4; 32,6] versus 10,1 % [4,8; 16,9]) auf, sodass hier von einer besonders gefährdeten Gruppe auszugehen ist. Obwohl für die affektiven Störungen nur eine Studie an ausschließlich weiblichen Wohnungslosen vorlag, zeigte sich auch hier mit 46,9 % eine höhere Prävalenz als für die Gruppe ausschließlich männlicher wohnungsloser Personen (14,6 % [9,4; 20,6]). Geringere Prävalenzraten bei wohnungslosen Frauen gegenüber Männern zeigten sich bei den substanzbezogenen Störungen sowie der Alkoholabhängigkeit. Bei wohnungslosen Frauen handelt es sich um eine Subgruppe, die möglicherweise mit besonderen Schwierigkeiten konfrontiert ist: So liegen die Dunkelziffern für wohnungslose Frauen besonders hoch, da sie seltener direkt auf der Straße leben, häufiger bei Bekannten unterkommen und sich damit häufiger in versteckter Wohnungslosigkeit befinden und das Hilfesystem oft nicht nutzen (e12, e13). Wohnungslose Frauen sind hierdurch öfter mit Schwierigkeiten wie Abhängigkeitsverhältnissen und dem Fehlen von Absicherung konfrontiert (e12, e13). Da sich die Stichprobengewinnung der Studien vor allem auf das Aufsuchen von wohnungslosen Menschen auf der Straße bzw. in Einrichtungen der Wohnungslosenhilfe konzentrierte, werden wohnungslose Frauen bisher nicht ausreichend erfasst.

Bei den Achse-I-Störungen ergab sich bei der ausschließlichen Berücksichtigung von Studien mit einer Teilnahmerate von > 80 % eine Prävalenz von 84,0 % [74,7; 91,6] (Vergleich 73,3 % [68,5; 77,9] bei einer Teilnahmerate < 80 %). Eine ähnliche Tendenz fand sich für psychotische Erkrankungen (Prävalenz von 9,8 % [4,9; 16,0] bei einer Teilnahmerate > 80 % versus 8,6 % [3,5; 10,5] bei einer Teilnahmerate < 80 %). Einen vergleichbaren Zusammenhang zwischen hoher Teilnahmerate und hohen Prävalenzen fanden auch Fazel et al. für depressive Erkrankungen und Persönlichkeitsstörungen (7, e14). Hierbei könnte eine Ablehnung der Studienteilnahme bei eventuell ausgeprägter Symptomatik eine Erklärung für diesen Zusammenhang darstellen (7, e14). Der Zusammenhang zwischen niedrigeren Prävalenzen bei niedrigen Teilnahmeraten legt nahe, wohnungslose Menschen mit besonderer Berücksichtigung zu untersuchen, beispielsweise durch Re-Befragungen oder Erhebungen von Informationen aus anderen zusätzlichen Quellen (7).

Die Subgruppenanalysen bezüglich des Erhebungszeitpunktes (Erhebungen ab dem Jahr 2000) zeigen vor allem einen Mangel an aktuellen Studien auf. Hinsichtlich der Achse-I-Störungen zeigte sich die gepoolte Prävalenz der Studien nach dem Jahr 2000 als geringer (73,3 % [68,5; 77,9] versus 80,6 % [71,1; 88,5]). Allerdings fiel die Prävalenz bei den psychotischen Erkrankungen in den Studien nach dem Jahr 2000 leicht höher aus (8,6 % [3,9; 14,7] versus 8,2 % [4,9; 12,2]), was die von einigen Autoren angenommen Zunahme von Patienten mit psychotischen Erkrankungen im Zeitverlauf innerhalb der Gruppe Wohnungsloser durch zum Beispiel Mechanismen der Dehospitalisierung unterstreicht (e15, e16).

Beinahe durchweg fielen geringere gepoolte Prävalenzen bei ausschließlicher Betrachtung von Studien mit einer Stichprobengröße von > 100 Teilnehmern auf gegenüber Studien mit einer geringeren Fallzahl. Dieser Befund traf für die Achse-I-Störungen, psychotische Erkrankungen, affektive Störungen, die Alkohol- sowie Drogenabhängigkeit, Angsterkrankungen sowie kognitive Störungen zu, sodass hier insgesamt eine vorsichtige Interpretation von Studien mit geringer Fallzahl angezeigt scheint im Sinne möglicher falsch hoher Prävalenzen.

Ausblick

Die hier vorliegende Arbeit zeigt mehrere offene Fragen auf, die in zukünftigen Studien zur Wohnungslosigkeit in Deutschland adressiert werden könnten:

  • Die Studien zeichnen sich durch eine nicht einheitliche Definition der Wohnungslosigkeit aus. Einige Studien berücksichtigen nur auf der Straße lebende Personen; andere Studien auch Personen in Wohnungslosenhilfeeinrichtungen. Wir halten es für geeignet, sich bei künftigen Erfassungen an der Definition der Europäischen Kommission zu orientieren, die alle Personen ohne eigenes festes Wohnverhältnis einschließt (e17).
  • Die Einbeziehung wohnungsloser Frauen in Studien ist unzureichend: Der Großteil der Studien untersuchte eine ausschließlich männliche Population, was es erschwert, die Bedürfnisse wohnungsloser Frauen angemessen zu berücksichtigen. Von den insgesamt 1 220 Wohnungslosen waren nur 10,7 % Personen weiblichen Geschlechts.
  • Wenig untersucht bleiben bisher nicht deutsch-sprachige Wohnungslose und damit geflüchtete Menschen und Menschen mit Migrationshintergrund.
  • Weiterhin handelt es sich häufig um kleine Stichproben. Zum Einsatz kommen dabei unterschiedliche Erhebungsinstrumente, was eine Vergleichbarkeit erschwert. Eine Erfassung von Persönlichkeitsstörungen erfolgte lediglich in drei Studien (2, 12, 21, 24, 25).

Als Einschränkung unserer Analyse ist zu nennen, dass in München mehrere Studien durchgeführt wurden, sodass nicht auszuschließen ist, dass es zu einer doppelten Zählung derselben Teilnehmer gekommen sein könnte (Die Studienabstände betrugen 4–14 Jahre). Zudem fanden Untersuchungen durchweg in Städten statt, in denen das Risiko für psychische Erkrankungen generell höher ausfällt als in ländlichen Regionen (e18).

Soziale Marginalisierung und Wohnungslosigkeit sind ein brisantes und zunehmendes Problem unter Menschen mit psychischen Problemen. Versorgungsmodelle für diese gefährdete Randgruppe zu entwickeln stellt eine dringende Aufgabe sozialer, politischer sowie psychiatrischer Träger dar. In der Versorgung psychisch erkrankter wohnungsloser Menschen haben sich in internationalen Studien vor allem Programme des „Assertive Communitiy Treatment“ (ACT) mit einer Intensivversorgung direkt auf der Straße bzw. in Einrichtungen der Wohnungslosenhilfe oder des „Intensive Case Management“ (ICM) bewährt (e5, e19). Entscheidend bei der Versorgung sind aufsuchende Strategien und ein aktiv-haltender Kontakt, denn diese besonders gefährdete Randgruppe betreffend sind individuell angepasste und niedrigschwellige Angebote von besonderer Wichtigkeit. Derartige niedrigschwellige, aufsuchende Angebote finden sich beispielsweise im „Mainzer Modell“ – welches nach dem Leitsatz „Kommt der Patient nicht zum Arzt, muss der Arzt zum Patienten gehen“ funktioniert (e20). Ein weiterer Ansatz liegt in der Prävention von Wohnungslosigkeit: So konnten Modelle im Mannheimer und Freiburger Raum zeigen, dass eine frühzeitige Zuweisung in Richtung einer fachpsychiatrischen Behandlung von durch Wohnungslosigkeit bedrohten Personen zu einer Verbesserung von Lebensqualität und sozialer Unterstützung führte (e21). Nicht nur psychische Erkrankungen, wie hier dargestellt, sondern auch körperliche Erkrankungen erhöhen die Mortalität und den dringenden Hilfebedarf wohnungsloser Menschen und stellen einen wichtigen Gegenstand von Forschung und Versorgung dar (11). Vor allem der Zugang zur Behandlung stellt ein wesentliches Problem dar.

In einer kürzlich erschienen EU-Studie hinsichtlich des Zugangs zum Hilfesystem für sozial marginalisierte Randgruppen wurden als Ansatzpunkte für eine verbesserte Versorgung insbesondere folgende Faktoren identifiziert:

  • eine aufsuchende Arbeit in den Gemeinden
  • Angebote zur Vermeidung von Notfällen zur Verringerung der Belastung akuter Krankenhausversorgung
  • Verbesserung von Schnittstellenproblemen und
  • eine intensivere Öffentlichkeitsarbeit (e22).

In diesem Zusammenhang schein es besonders wichtig, internationale Erfahrungen als weitere Grundlage auszuwerten und Versorgungsmodelle und ihre Übertragbarkeit zu diskutieren.

Danksagung
Wir möchten uns besonders bei Prof. Seena Fazel, University of Oxford, Great Britain, für die Unterstützung in der Durchführung der Metaanalyse bedanken.

Wir möchten uns bei Gabriele Menzel von der Bibliothek der Charité für die Unterstützung bei der Durchführung der systematischen Literaturrecherche bedanken.

Interessenkonflikt

Die Autoren erklären, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Manuskriptdaten
eingereicht: 27. 03. 2017, revidierte Fassung angenommen: 05. 07. 2017

Anschrift für die Verfasser
Dr. med. Stefanie Schreiter
Charité – Universitätsmedizin Berlin, Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie
Charité Campus Mitte, Charitéplatz 1, 10117 Berlin
stefanie.schreiter@charite.de

Zitierweise
Schreiter S, Bermpohl F, Krausz M, Leucht S, Rössler W, Schouler-Ocak M,Gutwinski S: The prevalence of mental illness in homeless people in Germany—a systematic review and meta-analysis. Dtsch Arztebl Int 2017; 114: 665–72. DOI: 10.3238/arztebl.2017.0665

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

Zusatzmaterial
Mit „e“ gekennzeichnete Literatur:
www.aerzteblatt.de/lit4017 oder über QR-Code

eGrafiken, eTabellen:
www.aerzteblatt.de/17m0665 oder über QR-Code

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Charité Universitätsmedizin Berlin, corporate member of Freie Universität Berlin, Humboldt-Universität zu Berlin, and Berlin Institute of Health, Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie: Dr. med. Schreiter, Dr. med. Gutwinski, PD Dr. med. Schouler-Ocak, Prof. Dr. med. Bermpohl
Department of Psychiatry, University of British Columbia (UBC), Vancouver, Kanada: Prof. Dr. med. Krausz
Technische Universität München, Klinikum rechts der Isar, Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie: Prof. Dr. med. Leucht
Universität Zürich, Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie, Psychiatrische Universitätsklinik: Prof. Dr. med. Rössler
Flussdiagramm
Grafik 1
Flussdiagramm
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Seelische Erkrankungen Gesamt. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Grafik 2
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Seelische Erkrankungen Gesamt. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle]: Substanzbezogene Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Grafik 3
Forest Plot (Random-Effects-Modelle]: Substanzbezogene Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle]: Alkoholabhängigkeit. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Grafik 4
Forest Plot (Random-Effects-Modelle]: Alkoholabhängigkeit. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Details der erfassten Studien
Tabelle 1
Details der erfassten Studien
Punktprävalenzen seelischer Erkrankungen
Tabelle 2
Punktprävalenzen seelischer Erkrankungen
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Achse-I-Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
eGrafik 1
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Achse-I-Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Psychotische Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
eGrafik 2
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Psychotische Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Affektive Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
eGrafik 3
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Affektive Störungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Drogenabhängigkeit. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
eGrafik 4
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Drogenabhängigkeit. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Angststörungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
eGrafik 5
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Angststörungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Kognitive Beeinträchtigung. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
eGrafik 6
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Kognitive Beeinträchtigung. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Persönlichkeitsstörungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
eGrafik 7
Forest Plot (Random-Effects-Modelle): Persönlichkeitsstörungen. Präv, Prävalenz; 95-5-KI, 95-%-Konfidenzintervall
Details der erfassten Studien
eTabelle 1
Details der erfassten Studien
Ergebnisse der Subgruppenanalyse
eTabelle 2
Ergebnisse der Subgruppenanalyse
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