Definition

Der Indikator Angstsymptome: Prävalenz ist definiert als der Anteil der Erwachsenen mit einer auffälligen Belastung durch Angstsymptome in den letzten zwei Wochen gemäß Fragebogen.

Operationalisierung

Die Erfassung von zwei Angstsymptomen in der Bevölkerung basiert auf Selbstangaben der Befragten und wird mit dem standardisierten Kurzinventar „Generalized Anxiety Disorder-2“ (GAD-2) erfasst (Kroenke et al. 2007):

GEDA 2022 und GEDA 2023

• „Wie oft fühlten Sie sich im Verlauf der letzten 2 Wochen durch die folgenden Beschwerden beeinträchtigt?“
  • „Nervosität, Ängstlichkeit oder Anspannung“
  • „Nicht in der Lage sein, Sorgen zu stoppen oder zu kontrollieren“
• Antwortmöglichkeiten jeweils: „Überhaupt nicht“ (Wert 0), „An einzelnen Tagen“ (Wert 1), „An mehr als der Hälfte der Tage“ (Wert 2), „Beinahe jeden Tag“ (Wert 3)
• Die numerischen Werte der zwei Antworten werden zu einem Skalensummerwert von 0 bis 6 addiert. Das Vorliegen einer auffälligen Belastung durch Angstsymptome wird ab einem Skalensummerwert von mindestens 3 angenommen.

Bezugspopulation

Deutschsprachige Wohnbevölkerung in Privathaushalten ab 18 Jahren in Deutschland.

Datenquelle und Fallzahl

Die Ergebnisse basieren auf folgenden bundesweiten Befragungssurveys des Robert Koch-Instituts:

• GEDA 2022:
  • telefonische Befragungen mit Festnetz und Mobilfunk, Erhebung unterteilt in Welle 1 bis 10 mit einem Basismodul und bis zu vier Fragebogenmodulen; N = 33.149
  • gültige Werte für den Indikator aus Welle 1 bis 10, Basismodul: n = 32.725

• GEDA 2023:
  • telefonische Befragungen mit Festnetz und Mobilfunk, Erhebung unterteilt in Welle 11 bis 22 mit einem Basismodul und bis zu vier Fragebogenmodulen; N = 30.002 (relevante Teilstichprobe Welle 11 bis 13, Basismodul und Welle 14 bis 22, Modul 3: n = 20.969)
  • gültige Werte für den Indikator aus Welle 11 bis 13, Basismodul und Welle 14 bis 22, Modul 3: n = 20.776

Datenqualität

Die RKI-Befragungssurveys liefern repräsentative Ergebnisse für die deutschsprachige Wohnbevölkerung Deutschlands ab 18 Jahren in Privathaushalten. Wie bei allen bevölkerungsbezogenen Studien ist davon auszugehen, dass einige Personengruppen unterrepräsentiert sind, wie Personen der niedrigen Bildungsgruppe, Menschen mit Migrationsgeschichte oder Menschen mit Beeinträchtigungen und Behinderungen. Darüber hinaus basieren alle Informationen auf Selbstangaben und nicht auf ärztlichen Interviews.

Weiterführende Links

• GEDA: Gesundheit in Deutschland aktuell
• Mental Health Surveillance: MHS-Dashboard

Berechnung

• Beschreibung und Stratifizierung: Für den Indikator werden die Kennzahlen für Gesamt sowie nach Geschlecht, Alter, Region und Bildung ausgewiesen. In den GEDA-Wellen 2009 bis 2014/2015-EHIS wurden die Teilnehmenden gefragt, ob sie männlich oder weiblich sind. Seit GEDA 2019/2020-EHIS werden das Geburtsgeschlecht und die geschlechtliche Identität erhoben (Pöge et al. 2022). In den Analysen nach Geschlecht werden Personen ausgewiesen, die sich als weiblich oder männlich identifizieren. Genderdiverse Menschen, die sich diesen Kategorien nicht zuordnen, werden aufgrund der geringen Fallzahl nicht gesondert ausgewiesen, sind jedoch in der Gesamt-Kategorie enthalten. Die Darstellung nach Region basiert auf dem Wohnort der Befragten. Der Bildungsstatus wird anhand des CASMIN-Indexes bestimmt (Brauns et al. 2003). Dieser verwendet Angaben zu schulischer und beruflicher Bildung und ermöglicht die Einteilung in eine niedrige, mittlere und hohe Bildungsgruppe.
• Umgang mit unsicheren Werten: Voraussetzung für die stratifizierte Darstellung eines Indikators ist, dass die Fallzahl in der Gruppe mindestens 5 beträgt und die statistische Unsicherheit in der Schätzung der Kennziffer als akzeptabel angesehen wird (Konfidenzintervall schmaler als 25 Prozentpunkte und Variationskoeffizient ≤ 33,5 %). Letzteres bedeutet, dass die untere Grenze des Konfidenzintervalls mindestens die Hälfte des Schätzers betragen muss. Sind diese Kriterien nicht erfüllt, werden die Werte nicht berichtet („zu wenige Daten“). Berichtet, jedoch als unsicher markiert, werden Werte, die auf weniger als 10 Fällen basieren, deren Konfidenzintervall breiter als 20 Prozentpunkte ist oder wenn die Untergrenze weniger als ⅔ des Schätzers beträgt (Variationskoeffizient ≤ 16,6 %). Aufgrund der Unsicherheit sollten diese Werte mit Vorsicht interpretiert werden.
• Gewichtung: Um Abweichungen der Surveys von der zugrundeliegenden Bezugspopulation durch unterschiedliche Teilnahmebereitschaft oder Auswahlwahrscheinlichkeit zu korrigieren, wurde für die Berechnung des Indikators in jedem Survey ein Gewichtungsfaktor verwendet. Diese berücksichtigen die Ziehungswahrscheinlichkeit der Teilnehmenden und passen außerdem die Surveys an die Bevölkerungsstruktur Deutschlands hinsichtlich Geschlecht, Alter, Bundesland und Bildung an. Dabei wurden die Daten des Statistischen Bundesamts zum Stichtag 31.12.2021 (GEDA 2022, GEDA 2023) verwendet. Die Bildungsverteilung wurde dem Mikrozensus 2018 (GEDA 2022, GEDA 2023) entnommen.
• Altersstandardisierung: Eine Standardisierung nach Alter und Geschlecht wurde innerhalb der Bundesländer sowie innerhalb der Bildungsgruppen durchgeführt. Dazu wurde die europäische Standardbevölkerung 2013 verwendet. Es werden sowohl die Ergebnisse mit als auch die Ergebnisse ohne Altersstandardisierung ausgewiesen. Die Ergebnisse ohne Altersstandardisierung bilden die tatsächliche Alters- und Geschlechtsverteilung innerhalb der Bundesländer bzw. Bildungsgruppen ab und sind damit zum Beispiel geeignet, um Fragen des Versorgungsbedarfs zu beantworten. Bei den Ergebnissen mit Altersstandardisierung sind die Bundesländer und die Bildungsgruppen hinsichtlich Alter und Geschlecht vergleichbar. Dadurch können Unterschiede aufgezeigt werden, die sich nicht durch Alter und Geschlecht erklären lassen.
• Berechnung:
  • Konfidenzintervalle: Die zufallsbedingte Variabilität der Ergebnisse kann den 95 %-Konfidenzintervallen in den Tabellen und Abbildungen entnommen werden. Die Konfidenzintervalle wurden mit der Logit-Methode berechnet. Dabei wurde die Streuung der Gewichtungsfaktoren berücksichtigt.
  • Regionale Unterschiede: Statistisch signifikante Unterschiede zwischen den Regionen und dem Bundesdurchschnitt wurden mittels Chi-Quadrat-Test unter Adjustierung für multiples Testen ermittelt. Dabei wurden die einzelnen Regionen im Vergleich zu den jeweils verbleibenden Regionen (zusammengefasst) getestet. Die Einteilung in der Karte erfolgt anhand von fünf äquidistanten Kategorien.