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Weltweit leiden aktuell über 300 Millionen Menschen unter einer Depression [1]. In Deutschland ist jeder zehnte Erwachsene von rezidivierenden, depressiven Symptomen betroffen [2]. Diese sind auch bei Medizinstudierenden besonders häufig zu finden und wurden bei Assistenzärzt*innen mit Behandlungsfehlern, wie zum Beispiel vermeidbaren Medikationsfehlern, in Verbindung gebracht [3], [4], so dass eine frühzeitige Erkennung der Symptome besonders wichtig ist. Da es nur wenige Erkenntnisse darüber gibt, ob Depressionen erst während des Medizinstudiums auftreten oder bereits bei Studienanfänger*innen vorhanden sind, soll diese Studie zu einem besseren Verständnis der Faktoren beitragen, die mit depressiven Symptomen bei Medizinstudierenden im ersten Jahr assoziiert sind. Frühere Studien haben gezeigt, dass Medizinstudierende eine besondere Risikogruppe für Depressionen darstellen, mit einer durchschnittlichen Prävalenz von 27,2% mindestens mittelschwerer depressiver Symptome [3], [5], was deutlich höher ist, als die Prävalenz in der Allgemeinbevölkerung [6]. Hier weisen die Altersgruppen zwischen 18 und 29 Jahren, zu denen auch die große Mehrheit der Studierenden gehört, nur eine Prävalenz von 16,4% bei Frauen und 9,5% bei Männern auf [2]. Bereits die Zugehörigkeit zu dem weiblichen Geschlecht erhöht das Lebenszeitrisiko für Depression [7], letztlich ist jedoch die Interaktion von biologischen Faktoren und Umwelteinflüssen ausschlaggebend [8]. Im Vulnerabilitäts-Stress-Modell beschreibt der Terminus Vulnerabilität die multifaktoriell vermittelte Disposition für eine Depression, während sich der Terminus Stress auf Lebensereignisse bezieht [9]. Ein solches belastendes Lebensereignis kann auch der Beginn eines Studiums sein, da dieser Zeitpunkt mit neuen Herausforderungen verknüpft ist. Vorherige Studien unserer Arbeitsgruppen fanden erhöhte Raten depressiver Symptome bei Studienanfänger*innen am Ende des ersten Studiensemesters [10]. Aus diesem Grund wurde es notwendig, Personen zu Beginn ihres Medizinstudiums näher zu untersuchen. Die Studienzulassung basiert in Deutschland hauptsächlich auf der Abiturnote. In geringem Umfang werden Ausbildungen in einem medizinischen Fachberuf, die Ergebnisse im Medizinertest (TMS) und die Wartezeit auf einen Studienplatz berücksichtigt [11]. Studierende, die nach diesen Methoden zum Studium zugelassen wurden, unterscheiden sich in ihrem Risiko für Depression in Abhängigkeit von ihrer Persönlichkeitsstruktur [12]. Zum Beispiel, erwiesen sich Personen mit einer Merkmalskombination aus hohem Neurotizismus und hoher Gewissenhaftigkeit im Medizinstudium besonders anfällig für Stress [13][. Weitere prädisponierende Faktoren schließen eine negative Selbstwahrnehmung, ein niedriges Selbstbewusstsein, einen Mangel an Optimismus und einen unsicheren Bindungsstil mit ein [14], [15]. Aufgrund der bisherigen Datenlage ergibt sich für uns folgende Frage: Weisen Medizinstudierende bereits zu Beginn ihres Studiums erhöhte Raten depressiver Symptome auf oder ist die Entwicklung dieser Symptome mit spezifischen Einflussfaktoren während des Studiums verbunden? Unser Ziel ist es, zu einem besseren Verständnis der Gründe beizutragen, die eine hohe Prävalenz depressiver Symptome bei Medizinstudierenden im ersten Studienjahr verursachen. Darüber hinaus möchten wir detaillierter untersuchen, zu welchem Zeitpunkt Symptome unterschiedlicher Schwere vorhanden, und mit welchen Risikofaktoren sie verbunden sind.

Um mögliche Veränderungen in der Schwere depressiver Symptome innerhalb des ersten Semesters zu identifizieren, führten wir eine Längsschnittstudie während der ersten und der letzten Woche des ersten Studiensemesters in einer Kohorte von Medizinstudierenden durch. Um diese möglichst vollständig befragen zu können, wurden Fragebögen in Seminaren mit Anwesenheitspflicht verteilt. Die Studienteilnehmer*innen wurden vorab über die Ziele der Studie informiert. Es gab keine Entschädigung für die freiwillige und anonyme Studienteilnahme. Dem Fragebogen war ein Informationsblatt über den Umfang der Studie und bestehende Unterstützungsangebote vorangestellt (siehe Anhang 1 [Anh. 1] und Anhang 2 [Anh. 2]). Die vollständige Bearbeitung des Fragebogens nahm ca. 30 Minuten in Anspruch und erfolgte jeweils am Ende der Kurse. Alternativ konnten die Studienteilnehmer*innen den Fragebogen mit nach Hause nehmen, und diesen zu einem späteren Zeitpunkt in dafür bereitgestellte Boxen auf dem Campus einwerfen. Durch dieses Prozedere konnten Studierende, die nicht an der Studie teilnehmen wollten, auch nicht ausgefüllte Fragebögen ohne Offenlegung ihrer Studienablehnung abgeben. Die Regelungen zur Vertraulichkeit und zum Datenschutz wurden durch die Verwendung eines anonymen Codes für die Studienteilnehmer*innen gewährleistet, der es ermöglichte, die zuerst erhobenen Daten mit denen der zweiten Erhebung am Ende des ersten Semesters individuell zu verknüpfen. Hierfür wurde von den Studierenden ein Pseudonym nach einem vorgegebenen Schema generiert. Die ethische Genehmigung für die Erhebungsfragen und -methoden wurde von der lokalen Ethikkommission (Bearbeitungsnummer 2017-138) vor Beginn im Wintersemester 2018/2019 eingeholt.

Unter den 236 Studierenden, die ihr Medizinstudium im Wintersemester 2018/19 begannen, wurden zunächst keine Ausschlusskriterien zur Studienteilnahme definiert. N=220 Studierende nahmen an der ersten Untersuchung (T0) während der ersten Studiumswoche teil. Diese Anzahl repräsentierte 93,2% der Zielpopulation. N=156 Probanden (70,9%) dieser Eingangsstichprobe waren biologisch weiblich, n=64 Teilnehmer (29,1%) waren biologisch männlich. Diese Geschlechterverteilung unterschied sich nicht signifikant von der Population aller 236 Studierenden, die ihr Medizinstudium im Wintersemester 2018/2019 an der Martin-Luther-Universität begannen (χ²[df=1] =0,349; p=0,555). Der deutschlandweite Anteil weiblicher Studierender im Fach Humanmedizin lag im Wintersemester 2018 bei 62,0% [14]. In drei Fällen wich das biologische Geschlecht vom selbst zugeschriebenen, sozialen Geschlecht ab. Das Alter der Studienteilnehmer*innen lag zwischen 17 und 36 Jahren mit einem Mittelwert von 20,5 Jahren (SD=3,43). Von diesen nahmen n=148 Medizinstudierende bei der zweiten Befragung (T1) am Ende des ersten Studiensemesters teil (62,7%). Grund für den Rückgang der Teilnehmenden ist in den Anwesenheitsbestimmungen zu finden, die es den Studierenden erlaubten, einen der Kurse zu diesem Zeitpunkt des Studiums zu versäumen. Untersuchungsdaten derjenigen Studierenden, die ausschließlich an der ersten Befragung teilnahmen, wurden aus den weiteren Auswertungen exkludiert. Die verbliebenen N=148 Studienteilnehmer*innen zum Messzeitpunkt T1 unterschieden sich nicht signifikant von der initialen Stichprobe zu T0 in Bezug auf die Verteilung der Geschlechter (χ²[df=1]=1,404; p=0,236) bzw. des Alters (F[df=1]=0,670; p=0,414).

Soziodemografische Daten wie Alter, biologisches Geschlecht, soziales Geschlecht, Beziehungsstatus, Herkunft, Familienstand und bisherige Berufsausbildung wurden im Fragebogen erfasst. Anschließend untersuchten wir potentielle Risikofaktoren für depressive Erkrankungen, einschließlich des Bildungsniveaus der Eltern, sowie deren Beruf und damit der sozioökonomische Status. Letzterer wurde als niedrig klassifiziert und stellte damit einen Risikofaktor dar, wenn die berufliche Entwicklung beider Eltern als „ohne Abschluss“, „Mittelschulabschluss“ oder „unqualifiziert“ beschrieben wurde. Darüber hinaus wurde erfragt, ob ein Elternteil durch Tod oder Scheidung verloren wurde. Zusätzlich wurde die persönliche und familiäre Anamnese für psychische Erkrankungen erhoben. Letztere wurde als positiv gewertet, wenn mindestens ein Familienmitglied ersten oder zweiten Grades wegen einer anderen psychischen Erkrankung als Demenz in Behandlung war. Um den Persönlichkeitsfaktor Neurotizismus zu erfassen, wurde die standardisierte Neurotizismus-Subskala des NEO-FFI [16] als Selbsteinschätzungsinstrument verwendet. Diese Eigenschaft wird mit Nervosität, Ängstlichkeit, Stressanfälligkeit und Reizbarkeit in Verbindung gebracht, weshalb eine hohe Ausprägung als Risikofaktor für Depressionen angesehen werden kann [17]. Die deutsche Version [18] des Fragebogens besteht aus 12 Aussagen, die jeweils mit Hilfe einer vierstufigen Likert-Skala bewertet werden. Dabei reichen die Bewertungsmöglichkeiten von starker Ablehnung (0/4) bis zu starker Zustimmung (4/4). Hierdurch bietet sich eine objektive, reliable und gut validierte Möglichkeit zur Erfassung des Faktors Neurotizismus [19].

In der nachfolgenden Datenpräsentation erfolgt eine theoretische Unterscheidung zwischen generellen Belastungsfaktoren und studiumsbezogenen Belastungsfaktoren. Letztere umfassen eine Arbeitsbelastung, die subjektiv als zu hoch bewertet wurde, geringe Flexibilität in der Organisation des Studiums, Leistungsdruck, Zeitmangel, übermäßige Anforderungen, Einsamkeit, eine wahrgenommene Konkurrenz unter den Studierenden, sowie unsichere Zukunftsperspektiven. Finanzielle Belastung, als einer der folgenden generellen Belastungsfaktoren, wurde definiert durch die Angabe mindestens „manchmal zu geringe finanzielle Ressourcen zur Verfügung zu haben“. Zudem wurden Informationen über Drogen- und Substanzmissbrauch gesammelt. In Übereinstimmung mit Hodgson et al. [20] wurde Alkoholkonsum als riskant bewertet, wenn eine Frau mehr als sechs alkoholische Getränke pro Anlass häufiger als einmal im Monat konsumierte. Für Männer betrug die Anzahl konsumierter Getränke mehr als acht, wobei ein Getränk 250ml Bier, einem Glas Wein oder 2 cl Schnaps entspricht. Zusätzlich wurde der Gebrauch von Drogen oder Medikamenten zur Verbesserung der Konzentration, des Schlafs oder zur Beruhigung erfragt.

Protektive Faktoren wurden mit Fragen zur Motivation und zur Einstellung gegenüber der Studienentscheidung erhoben [21]. Das bestehende soziale Netzwerk der Teilnehmer*innen wurde im Hinblick auf Beziehungsprobleme, als ausreichend empfundene soziale Kontakte, trotz geografischer Distanz zu Freund*innen oder Familie, und emotionale Unterstützung analysiert [22]. Darüber hinaus wurden die Wochenstunden ermittelt, die mit der Ausübung von Hobbys, sportlicher Aktivität [23] oder dem Spielen eines Musikinstrumentes [24] verbracht werden. Auch nach regelmäßigen Mahlzeiten, einer gesunden Ernährung [25] und der eigenen Körperwahrnehmung wurde gefragt. Abschließend wurde die Anwendung spezifischer Entspannungstechniken, wie Yoga oder autogenem Training, erfasst [26].

Diese Selbstbeurteilungsskala setzten wir ein, um die Schwere depressiver Symptome zu erfassen [27]. Das Testverfahren kann sowohl im klinischen als auch im nicht-klinischen Umfeld eingesetzt werden und gilt als objektiv, reliabel und valide [28]. Der Schweregrad von 21 Symptomen wird auf einer vierstufigen Skala bewertet, wobei der Punktwert null für “tritt überhaupt nicht auf” und vier für “tritt in der höchsten Ausprägung auf” steht. Der BDI-II-Gesamtwert wurde als primäre Outcome-Variable der Studie genutzt. Der Gesamtwert kann als „keine Depression“ (0-8 Punkte), „minimale Depression“ (9-13 Punkte), „milde Depression“ (14-19 Punkte), „moderate Depression“ (20-28 Punkte) oder „schwere Depression“ (29-63 Punkte) klassifiziert werden. Verschiedene bisherige Studien liefern Vergleichswerte, wie zum Beispiel die Untersuchung von 12677 College-Studierenden, bei denen der BDI-II-Mittelwert bei 6,99 (SD=7,56) [29] lag, oder eine weitere Gruppe von 15233 Studierenden, die einen mittleren BDI-II-Score von 9,14 (SD=8,454) [30] aufwiesen.

Die Daten wurden mittels IBM SPSS 25.0 ausgewertet. Deskriptive Werte wurden anhand von Mittelwert und Standardabweichung bzw. relativer Häufigkeit dargestellt. Unterschiede zwischen den Messzeitpunkten T0 und T1 wurden bei Vorliegen von Nominaldaten anhand von Chi2-Statistiken bewertet. Für metrische Daten kamen Avaice-Analysen für Messwiederholungen zum Einsatz.

Der BDI-II-Gesamtwert wurde mittels des Kolmogorov-Smirnov-Tests auf Normalverteilung geprüft. Da beide Summenwerte sowohl zu T0, als auch zu T1 links gipfelig verzerrt waren (beide p<.001), kamen nicht parametrische Statistiken wie der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test für verbundene Daten und die Spearman Rangkorrelation zum Einsatz, um Messwiederholungen und Korrelationen zwischen Risiko- oder Resilienzfaktoren und Depression zu ermitteln. Für die Daten der T1-Untersuchung wurden Partialkorrelationen mit dem BDI-II-Gesamtwert zu T0 als Kontrollvariable errechnet. Die Vorhersage des BDI-II-Gesamtwertes wurde über schrittweise lineare Regressionsmodelle (p_in=0,05; p_out=0,10) geprüft. Für die Vorhersage des BDI-II-Gesamtscores zu T1 wurde der initiale BDI-II-Gesamtwert zu T0 in einem ersten Schritt in die Regressionsmodelle aufgenommen. Um zu prüfen, ob sich die Prävalenz von Belastungsfaktoren zwischen T0 und T1 veränderte, wurden McNemar-Tests für gepaarte nominale Daten berechnet [31]. Fehlende Werte traten für die Variablen „Positive Familienanamnese für psychische Erkrankungen“ und „Aufgewachsen außerhalb Deutschlands“ auf (jeweils n=13), sowie auch für die Variable „Gebrauch von Drogen oder Medikamenten“ (n=2). Fehlende Werte wurden nicht imputiert.

Der mittlere BDI-II-Gesamtwert zu T0 lag bei M=8,28 (SD=6,69). 82,7% der Studienteilnehmer*innen zeigten keine oder minimale Symptome, 9,6% hatten milde Symptome und 7,7% zeigten moderate oder hohe Symptomwerte. Zu T1 lag der BDI-II-Gesamtwert mit einem Mittelwert von M=10,12 (SD=8,44) vor. 78,6% zeigten keine oder minimale Symptome, 6,9% hatten milde Symptomwerte und 14,5% zeigten mittlere oder hohe Symptomwerte. Dieser Unterschied war statistisch signifikant (Wilcoxon Z=1,96; p=0,050). Die Spearman Rangkorrelation zwischen den BDI-II-Gesamtwerten von T0 und T1 lag bei r=0,65 (p<0,001). Die Veränderung des BDI-II-Wertes lag zwischen -12 und +23 Punkten mit einem statistischen Mittel von +1,23 (SD=6,10) Punkten.

Die Studierenden berichteten im Mittel 2,04 Risikofaktoren (SD=0,98) zu T0 (siehe Tabelle 1 [Tab. 1]).

Die individuelle Summe der zutreffenden Risikofaktoren korrelierte mit dem BDI-II Gesamtwert zu T0 mit r=0,37 (p<0,001). Die Partialkorrelation (kontrolliert für den BDI-II Gesamtscore zu T0) zwischen der Summe von Risikofaktoren und dem BDI-II Gesamtscore zu T1 lag bei r_p=0,19 (p=0,038). Ein lineares Regressionsmodell (schrittweise p_in=0,05, p_out=0,10) zur Vorhersage des BDI-II Gesamtscores zu T0 zeigte, dass Neurotizismus, weibliches Geschlecht und eine positive Familienanamnese für psychische Erkrankungen 44% der Varianz erklärten. Für die Vorhersage des BDI-II Gesamtscores zu T1 wurde ein lineares Regressionsmodell mit der Variable BDI-II Gesamtscore zu T0 (Einschluss) und den Risikofaktoren (schrittweise) berechnet. Jedoch zeigte sich neben dem BDI-II Gesamtscore zu T0 (R²=0,50) kein signifikanter, weiterer Prädiktor.

Die Studierenden berichteten eine mittlere Anzahl von M=1,96 (SD=1,31) Belastungsfaktoren zu T0 (siehe Tabelle 2 [Tab. 2]). Die Summe der individuellen Belastungsfaktoren zu T0 korrelierte mit dem BDI-II Gesamtscore zu T0 mit r=0,45 (p<0,001), die Partialkorrelation zwischen dem BDI-II Gesamtscore zu T1 (kontrolliert für den BDI-II Gesamtscore zu T0) lag bei r_p=0,21 (p=0,016). Ein lineares schrittweises Regressionsmodell zur Vorhersage des BDI-II Gesamtscores zu T0 zeigte, dass der Konsum von Drogen oder Medikamenten, Einsamkeit, Überforderung, Leistungsdruck und finanziellen Belastung das Kriterium vorhersagten und gemeinsam 32% der Varianz erklärten. Zu T1 wurden im Mittel M=2,35 Belastungsfaktoren (SD=1,44; Wilcoxon Z=-3,33; p=0,001) von den Studierenden berichtet. Die Summe der Belastungsfaktoren zu T1 korrelierte mit dem BDI-II Gesamtscore zu T1 mit r=0,47 (p<0,001). Die folgenden Faktoren veränderten sich über die Zeit (McNemar-Test für Nominaldaten): Zeitdruck (p=0,001), Leistungsdruck (p<0,001), Alkoholkonsum (p<0,001) und in Tendenz auch der Missbrauch von Drogen oder Medikamenten (p=0,070). Für die Vorhersage des BDI-II Gesamtscores zu T1 wurde wiederum ein lineares Regressionsmodell mit dem BDI-II-Gesamtscore zu T0 (Inklusion) und den Belastungsfaktoren zu T0 (schrittweise) angewandt. Zusätzlich zum BDI-II-Gesamtscore zu T0 erwies sich der Missbrauch von Drogen oder Medikamenten als ein signifikanter Prädiktor mit einer zusätzlichen Varianzaufklärung von R²=0,10.

Die Studierenden gaben M=3,67 (SD=1,36) Resillienzfaktoren zu T0 an (siehe Tabelle 3 [Tab. 3]). Die Summe der individuellen Resillienzfaktoren zu T0 korrelierte mit dem BDI-II Gesamtwert zu T0 mit r=-0,37, (p<0,001), die Partialkorrelation zwischen dem BDI-II-Gesamt-Score zu T1 (kontrolliert für den BDI-II-Gesamtscore zu T0) lag bei rp=-0,10 (nicht signifikant). Ein lineares schrittweises Regressionsmodell zur Vorhersage des BDI-II-Gesamt-Scores zu T0 zeigte, dass emotionale Unterstützung, sportliche Aktivität und ausreichend Zeit für soziale Kontakte das Kriterium mit einer Varianzaufklärung von 30% vorhersagten. Zu T1 berichteten die Studierenden M=3,00 Resilienzfaktoren (SD=1,46). Die Veränderung über die Zeit war signifikant (Wilcoxon Z=-5,70; p<0,001). Die Summe der Resilienzfaktoren zu T1 korrelierte mit dem BDI-II-Gesamtscore zu T1 mit r= -0,48 (p<0,001). McNemar-Tests zeigten signifikante Veränderungen zwischen T0 und T1 bei der Zufriedenheit mit der Studienwahl (P<0,001), dem aktiven Musizieren (p=0,001) und der sportlichen Aktivität (p<0,001). Neben dem BDI-II-Gesamtscore zu T0 (R²=.50) erklärte jedoch keiner der Resilienzfaktoren zu T0 zusätzliche Varianz des BDI-II Gesamtscores zu T1.

Ziel dieser Studie war die Untersuchung der Frage, ob Medizinstudierende aufgrund prädisponierender Faktoren bereits zu Beginn ihres Studiums depressive Symptome zeigen, oder ob sich diese erst im Studienverlauf entwickeln. Die von uns gemessenen BDI-II-Werte unterschieden sich signifikant in der ersten Semesterwoche und am Ende des ersten Semesters. Insgesamt stellten wir fest, dass der BDI-II-Mittelwert am Ende des ersten Semesters höher war, als zu Beginn des Medizinstudiums, wobei die Werte zu T0 und T1 positiv miteinander korrelierten. Obwohl die Mittelwerte beider Messzeitpunkte im Bereich keiner oder minimaler depressiver Symptome lagen, deutet die Veränderung über einen Zeitraum von nur fünf Monaten auf einen sich verschlechternden Trend hin, wie bereits in verschiedenen Studien gezeigt werden konnte [32], [33], [34]. Darüber hinaus zeigten bereits zu Studienbeginn 16,3% der Studierenden mindestens milde depressive Symptome, ein höherer Prozentsatz als in einer vergleichbaren Alters- (18-29 Jahre) und Bildungsschicht der Allgemeinbevölkerung in Deutschland zu erwarten ist [2]. Auch wenn bei diesem Vergleich die unterschiedliche Geschlechterverteilung in unserem Studienkollektiv berücksichtigt werden muss, weisen Studien in anderen Ländern und Kontinenten ebenso auf eine erhöhte Prävalenz von Depressionen bei Medizinstudierenden hin [35], [36], [37]. Besonderes Augenmerk liegt auf der Beobachtung, dass sich der prozentuale Anteil von Studierenden mit moderaten oder hohen BDI-II-Scores (BDI-II>19) zum zweiten Messzeitpunkt fast verdoppelte. Da der Anteil der Studierenden ohne oder mit minimalen Symptomen in etwa gleichgeblieben ist, die Gruppe mit milden Symptomen aber deutlich kleiner wurde, kann von einer zunehmenden Verschlechterung, insbesondere in der letztgenannten Gruppe, ausgegangen werden. Dies deutet darauf hin, dass Studierende, die depressive Symptome bereits zu Studiumsbeginn zeigen, von einer frühzeitigen psychologischen Unterstützung profitieren könnten, um einer Symptomaggravation vorzubeugen [38], [39], [40]. Während auch die Summe individueller Risikofaktoren mit dem BDI-II Gesamtscore zu T0 korrelierte, hatten unter diesen im Einzelnen Neurotizismus, weibliches Geschlecht sowie eine positive Familienanamnese für psychische Erkrankungen den größten Einfluss auf das Ausmaß depressiver Symptome. Dieser Befund stimmt mit den Ergebnissen vorheriger Studien überein [13]. Weibliche Studierende zeigen ein größeres Risiko, unter Depressionen zu leiden im Vergleich zu ihren männlichen Kommilitonen [7]. Dieser Punkt verdient besondere Beachtung, gerade mit Blick auf die Geschlechterverteilung mit 70,9% weiblichen Studierenden in unserer Stichprobe. Unsere Erkenntnisse über den Einfluss einer positiven Familienanamnese können sowohl psychosoziale, genetische als auch sozioökonomische Komponenten in der Pathogenese der Depression repräsentieren [41], [42]. Eine frühzeitige Psychoedukation für betroffene Studierende sollte daher diskutiert werden [43]. Das Aufwachsen im Ausland korrelierte ebenfalls positiv mit dem BDI-II-Wert bei T0 (siehe Tabelle 1 [Tab. 1]). Es wird vermutet, dass zusätzliche Belastungen wie struktureller Rassismus, soziale Isolation, aufgrund der Trennung von Familie, oder eine Sprachbarriere einen Einfluss auf die psychische Gesundheit ausländischer Studierender haben [22], [44], [45]. Da jedoch nur 7,3% der von uns befragten Studierenden einen ausländischen Hintergrund haben, ist eine Interpretation dieser Daten nur sehr eingeschränkt möglich. Das Aufwachsen in den neuen Bundesländern korrelierte hingegen negativ mit dem BDI-II-Wert bei T0 und betraf 67,6% der Studierenden. Da die befragte Hochschule ebenfalls in Ostdeutschland liegt, gehen wir hier davon aus, dass ortsabhängige Umstände wie ein bereits bestehendes soziales Netzwerk protektiv wirkten [22]. Schlussendlich erwies sich neben dem BDI-II Gesamtwert zu T0 kein weiterer Risikofaktor als verlässlicher Prädiktor des BDI-II Gesamtwertes zu T1.

In Bezug auf die untersuchten studienbezogenen Belastungsfaktoren zeigten Einsamkeit, Überforderung und Leistungsdruck die größten Zusammenhänge mit dem BDI-II-Gesamtscore zu T0. Die Anzahl Studierender, die unter Zeitdruck und Leistungsdruck litten, nahm über den Beobachtungszeitraum bis T1 zu (siehe Tabelle 2 [Tab. 2]). Hinsichtlich dieser Veränderungen ist allerdings auch die Prüfungsphase am Ende des Studiensemesters ursächlich zu diskutieren. Unter den allgemeinen Belastungsfaktoren zeigten der Missbrauch von Drogen oder Medikamenten sowie finanzielle Belastung den stärksten Einfluss auf den BDI-II-Gesamtwert. Auch wenn die Semesterbeiträge in Deutschland im internationalen Vergleich niedrig sind, sind einige Studierende von einer finanziellen Belastung betroffen, deren Zusammenhang mit dem Auftreten depressiver Symptome bereits aus Studien in anderen Ländern bekannt ist [36], [37]. Der Missbrauch von Drogen oder Medikamenten erwies sich sogar als zusätzlicher, signifikanter Prädiktor des BDI-II-Gesamtwertes zu T1. Obwohl die zugehörige Prävalenz von 10,1% bei T1 vergleichsweise niedrig ist, ist zu betonen, dass sich diese im Untersuchungszeitraum nahezu verdoppelt hat. Zwischen dem Missbrauch von Drogen oder Medikamenten und depressiven Symptomen ist eine wechselseitige Beziehung anzunehmen. Einerseits wird der Konsum oft als eine Art Selbstmedikation in depressiven Zuständen angesehen. Andererseits kann chronischer oder früher Drogenmissbrauch zu neurobiologischen Veränderungen führen, die das Risiko, an einer Depression zu erkranken, erhöhen [46]. Substanzmissbrauch zur Verbesserung der Konzentration, des Schlafs oder zur Beruhigung kann als Versuch gesehen werden, seine Leistungsfähigkeit zusätzlich zu erhöhen, um den hohen akademischen Anforderungen des Medizinstudiums gerecht zu werden [47]. Es ist allerdings anzumerken, dass in zukünftigen Studien eine genauere Unterscheidung zwischen verschriebener Medikation und dem Missbrauch von Drogen oder Medikamenten vorgenommen werden sollte. Das Fehlen einer positiven Korrelation zwischen dem Konsum der anderen untersuchten Droge, Alkohol, zu T0 und dem BDI-II-Score zu T0 erklären wir am ehesten damit, dass der Alkoholkonsum in diesem Fall ebenso die soziale Integration widerspiegeln könnte [48].

Wie erwartet, korrelierten die untersuchten Resilienzfaktoren negativ mit dem BDI-II Score zu T0. Die einzige Ausnahme stellte die Anwendung von Entspannungstechniken, wie Yoga oder Meditation dar, die eine positive Korrelation mit den erhobenen BDI-II-Werten zeigt. Dies widerspricht früheren Erkenntnissen, dass solche Entspannungstechniken Stress und Angst reduzieren können [26], [39]. Da die Stichprobe der Studierenden, die Entspannungstechniken anwenden, jedoch sehr klein ist und die Häufigkeit der Anwendung nicht erfragt wurde, ist die Interpretation dieses Ergebnisses sehr eingeschränkt. Dennoch könnte angenommen werden, dass vor allem Studierende, die unter Stress oder depressiven Symptomen litten, diese Techniken anwendeten, da sie in früheren Universitätskursen unterrichtet worden waren.

Emotionale Unterstützung, sportliche Aktivität und genügend Zeit für soziale Kontakte zeigten erwartungsgemäß negative Zusammenhänge mit depressiven Symptomen. Der protektive Effekt sozialer Unterstützung [49] und sportlicher Aktivität [23] wurde bereits gezeigt. Im Untersuchungsverlauf nahm jedoch die Zahl der sportlich aktiven Studierenden ab, ebenso wie die Zahl derer, die aktiv ein Musikinstrument spielten, wobei Zeitmangel eine wesentliche Ursache sein dürfte [50]. Dies lässt den Schluss zu, dass in Zukunft eine Umstrukturierung des Studiums in Erwägung gezogen werden sollte, um die nötigen Freiräume für Freizeit und sportliche Aktivitäten zu schaffen. Darüber hinaus nahm insbesondere die Zufriedenheit mit der Studienwahl ab, wobei die Gründe, aus denen die Entscheidung für eine medizinische Laufbahn getroffen wurde, eine Rolle spielten. So entwickelten Studierende, die sich wegen eines möglicherweise überdurchschnittlichen Einkommens oder Prestiges in der Gesellschaft für ein Medizinstudium entschieden, höhere Depressionswerte als Studierende, die diese Entscheidung in erster Linie aus einem grundsätzlichen Interesse an der Medizin selbst trafen [21]. Abschließend lässt sich zusammenfassen, dass der gemessene BDI-II-Wert umso höher ist, je mehr individuelle Risiko- oder Stressfaktoren vorhanden sind. Im Gegensatz dazu sind bei einer höheren Summe individueller Resilienzfaktoren niedrigere BDI-II-Werte zu erwarten.

Es muss zunächst darauf hingewiesen werden, dass das Untersuchungsintervall der vorliegenden Studie mit fünf Monaten vergleichsweise kurz ist und lediglich einem Studiensemester entspricht. Folglich erwiesen sich die BDI-II-Gesamtwerte zu beiden Messzeitpunkten als hoch miteinander korreliert, da das Untersuchungsintervall nur kleine Veränderungen erlaubte. Dennoch war unser Fokus auf diesen Zeitabschnitt bewusst gewählt, da bereits vorliegende Studien den Gesamtverlauf des Medizinstudiums beobachteten.

Möglicherweise ist zudem unser gewählter Zeitpunkt T0 bereits zu spät zur Beantwortung der Frage, ob Medizinstudierende schon depressive Symptome vor Beginn ihres Studiums zeigen. Auch wenn angenommen werden kann, dass der akademische Leistungsdruck in den ersten Wochen des Studiums noch gering ist, müssen viele andere Faktoren, wie zum Beispiel ein Wohnortswechsel, bereits Berücksichtigung finden. Eine differenziertere Antwort könnten Studien geben, die initiale Daten bereits in der Schulzeit vor Studienbeginn erheben. Leider ist dies in der Realität nur schwer umsetzbar, da nur die wenigsten Schüler*innen die Gewissheit eines Studienplatzes so weit im Voraus haben.

Bezüglich unseres Untersuchungszeitpunktes T1 ist anzumerken, dass dieser während einer Prüfungsphase stattfand. Daher kann nicht ausgeschlossen werden, dass die Verschlechterung des BDI-II-Gesamtwerts durch ein höheres Belastungserleben zu diesem Zeitpunkt verursacht wurde, und sich eine Trendumkehr nach Abschluss dieser Phase einstellt. Um diesen Einfluss bei einer ähnlichen Erhebung in Zukunft zu vermeiden, könnte auch der Beginn des zweiten Semesters als zweiter Messzeitpunkt in Betracht gezogen werden. Eine weitere Limitation unserer Studie stellt die reduzierte Stichprobengröße dar, von initial 220 Personen bei T0, die nahezu die komplette Studienkohorte des ersten Semesters repräsentieren, auf 148 zu T1 (60,4%). Folglich kann ein Selektions- oder Freiwilligenbias nicht ausgeschlossen werden, wodurch die Generalisierbarkeit der Ergebnisse eingeschränkt ist. Eine Weiterentwicklung der Teststrategie scheint erforderlich, um zukünftig in der Folgebefragung eine höhere Rücklaufquote zu erreichen. Des Weiteren, ist anzumerken, dass die Studie an lediglich einer einzelnen Universität in Deutschland stattgefunden hat. Eine aktuelle Untersuchung zeigt, dass depressive Symptome signifikant häufiger bei Jugendlichen in Deutschland auftreten als im europäischen Durchschnitt [51]. Die Übertragbarkeit der Daten auf Medizinstudierende anderer Universitäten oder Länder ist daher fraglich. Ebenso ist die Auswahl der in die Untersuchung einbezogenen Variablen zu hinterfragen. Obwohl zahlreiche Einflussfaktoren untersucht wurden, ist es kaum möglich, deren vollständige Bandbreite in einer Studie zu berücksichtigen. So könnte beispielsweise eine präzisere Unterscheidung zwischen illegalem Drogenkonsum und verschriebenen Medikamenten erfolgen. Da unsere Studie eine große Auswirkung des Substanzkonsums auf den BDI-II-Wert zeigt, sollte zukünftige Forschung dieses Thema differenzierter beleuchten. Außerdem ist anzumerken, dass die Datenerhebung mittels Fragebogen verschiedene Fehlerquellen aufweist, durch zum Beispiel soziale Erwünschtheit [52] oder eine Erhöhung der Korrelation von Variablen, wenn diese zusammen erhoben werden [53]. In Bezug auf den BDI-II als Messinstrument muss berücksichtigt werden, dass die Anwendung eines Selbstbeurteilungsfragebogens nicht die professionelle Diagnose einer depressiven Erkrankung ersetzen kann. Dennoch ist von einer hohen Übereinstimmung zwischen der klinischen Diagnose einer Depression und den Punktwerten, die durch den BDI-II erfasst werden, auszugehen [28], [54].

Im Rahmen dieser Studie litten 16,3% der Studierenden bereits in der ersten Woche des Medizinstudiums an zumindest milden depressiven Symptomen. Zum Ende des ersten Studiensemesters hatte sich dieser Anteil auf 21,4% erhöht. Mit Blick auf diese Symptomzunahme kann die vorliegende Studie aber nur eingeschränkt über die zugrunde liegenden Ursachen Auskunft geben. Wichtig ist, dass der zentrale Prädiktor für depressive Symptome zu T1 die Depressivität zu T0 ist. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, frühzeitig auf depressive Belastung zu achten, sie zu erkennen und ihr entgegenzuwirken, da insbesondere der Beginn eines Hochschulstudiums einen vulnerablen Zeitpunkt darstellt. Psychoedukative und präventive Angebote sollten daher von Beginn an zur Verfügung gestellt werden. Risikofaktoren wie Einsamkeit, Leistungsdruck, Konkurrenz unter den Studierenden, finanzielle Belastung, exzessive Anforderungen und Substanzmissbrauch sind mit einer Verschlechterung depressiver Symptome assoziiert. Diese Beobachtungen und die darüber hinaus signifikant höhere Inzidenz von ärztlichen Kunstfehlern bei depressiven Ärzt*innen unterstreichen, wie wichtig es ist, bereits an den Universitäten Strukturen zu schaffen, die der psychischen Gesundheit zukünftiger Ärzt*innen dienen [55]. Keiner der untersuchten Faktoren, abgesehen von Substanzmissbrauch, trägt separat signifikant zur Entwicklung depressiver Symptome bei. Dies kann so interpretiert werden, dass insbesondere initial vorliegende Depressivität das Risiko erhöht, sich im weiteren Verlauf des Studiums durch sozialen Rückzug einsam zu fühlen. Ebenso wird es wahrscheinlicher, sich als überfordert und unter Leistungsdruck wahrzunehmen, was wiederum zu einer negativen Selbsteinschätzung und Zukunftsbewertung führen kann. Daraus kann eine erhöhte Wahrnehmung von Konkurrenz unter den Studierenden resultieren, die wiederum eine negative Bewertung der Umwelt nach sich zieht. Diese Beobachtungen stimmen mit der kognitiven Triade nach Beck überein und sind mit der Verschlechterung depressiver Symptome assoziiert [56]. Folglich ist anzunehmen, dass nicht ein einzelner spezifischer Risiko- oder Resilienzfaktor die Entwicklung depressiver Symptome unter Medizinstudierenden bedingt. Zwar könnte eine bestimmte Auswahl spezifischer Persönlichkeitsmerkmale eine Depression begünstigen, führt allein jedoch nicht unweigerlich zu einer Erkrankung. Allerdings lassen sich Risikokonstellationen finden, die das Auftreten von depressiven Symptomen deutlich wahrscheinlicher machen [57]. Ebenso kann ein Medizinstudium als psychisch sehr belastend angesehen werden, lässt sich aber mit Hilfe gesunder Copingmechanismen meistern [49]. Wenn jedoch die individuell verfügbaren Ressourcen nicht ausreichen, den Anforderungen standzuhalten, kann dies zur Entwicklung einer depressiven Erkrankung führen. Folglich sollte sich zukünftige Forschung darauf konzentrieren, Methoden zu entwickeln, um Studierende mit spezifischen Risikokonstellationen möglichst früh zu identifizieren, und ihnen effektive Unterstützungsangebote zur Verfügung stellen.

• TMS: Test für medizinische Studiengänge
• z.B.: Zum Beispiel
• BDI-II: Beck-Depressions-Inventar-II
• NEO-FFI: Neurotizismus, Extraversion, Offenheit für Erfahrungen-Fünf-Faktoren-Inventar
• SD: Standardabweichung
• ANOVA: Analysis of variance

Die Autoren trugen zur Vorbereitung, Organisation und Durchführung der Studie sowie zur Auswertung und Verschriftlichung des vorliegenden Manuskripts bei.

Die Studie wurde in Übereinstimmung mit der Erklärung von Helsinki durchgeführt. Ein positives Ethikvotum wurde vom lokalen Ethikkomitee der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg 2018 eingeholt.

Die Zustimmung zur Teilnahme wurde von allen Studienteilnehmer*innen vor Beginn der Studie eingeholt.

Der Datensatz der vorliegenden Studie ist vom Korrespondenzautor bei fundiertem Interesse abzufragen.

Wir möchten unsere Dankbarkeit den Medizinstudierenden gegenüber zum Ausdruck bringen, die an unserer Studie teilnahmen.

Die Autor*innen erklären, dass sie keinen Interessenkonflikt im Zusammenhang mit diesem Artikel haben.