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Unterlagen zur Antragstellung im Rahmen des Lehrförderungsfonds Inhalt Antrag an den Lehrförderungsfonds Leitfaden … Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf Antrag an den Lehrförderungsfonds 1 Antragssteller/in Name (Fakultät, Institut, Wissenschaftliche Einrichtung): Dr. Natalia Wege, Dr. Thomas Muth, Prof. Dr. Peter Angerer, Institut für Arbeitsmedizin und Sozialmedizin, Centre for Health and Society, Medizinische Fakultät der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 2 Ansprechpartner/in Titel: Name: Vorname: Dr. Muth Thomas Telefon: Fax: 0211 81 14996 0211 81 15334 E-Mail: Funktion (z.B. Dekan/in, Institutsleiter/in): Thomas.Muth@hhu.de Projektleiter 3 Projektkurzbeschreibung Bezeichnung: HeLD: Healthy Learning in Düsseldorf hier: Erfassung studienbezogener Belastungen und Ressourcen im Studium der Medizin Kurze Beschreibung zu Zielen und Inhalten (ausführlichen Projektbeschreibung an Hand des Leitfadens bitte in den Anhang): Das Medizinstudium beinhaltet aus arbeitsmedizinischer und arbeitspsychologischer Sicht eine hohe Belastung für die Studierenden. Dies kann unterschiedliche Beanspruchungen (unmittelbare geistige und körperliche Reaktionen) und längerfristige Beanspruchungsfolgen hervorrufen. Während Belastungen im Arbeitsleben durch Modelle aus der Arbeits- und Organisationspsychologie und der Medizinischen Soziologie gut charakterisiert werden können, gibt es für die Belastung von (Medizin) Studenten - anders als für die Beanspruchung und Beanspruchungsfolgen dieser Zielgruppe - keine validen, etablierten Erhebungsinstrumente. Das hier zur Förderung vorgeschlagene Forschungsprojekt hat zum Ziel, in Rahmen der aktuell laufenden HeLD-Studie (Healthy Learning in Düsseldorf), ein Erhebungsinstrument zur Erfassung spezifischer studentischer Belastungen wissenschaftlich fundiert weiter zu entwickeln. Die hier beantragten Mittel sind zur Deckung der Kosten der Etablierungsphase von 2 Jahren vorgesehen. Das fertige Erhebungsinstrument spezifischer studentischer Belastungen soll schließlich in etablierte Befragungen der Studierenden integriert werden und ermöglicht eine fundierte Beschreibung und ein kontinuierliches Monitoring des Arbeitsplatzes "Studium". Es soll so angelegt sein, dass es durch Berücksichtigung allgemeiner studentischer Belastungen und spezifischer Belastungen im Medizinstudium auch Vergleiche zu anderen Studiengängen erlaubt. Antragssumme (in Euro; max. 60.000 Euro): 59.707,19 Beantragter Förderzeitraum (mind. 1 bis max. 4 Semester, Beginn ist immer der Semesteranfang): vier Semester (2 Jahre) Stand: 26.04.2012 Antrag an den Lehrförderungsfonds Seite 2 von 4 Institut für Arbeitsmedizin und Sozialmedizin Direktor: Prof. Dr. med. Peter Angerer Teilprojekt “Erfassung der studienbezogenen Belastungen und Ressourcen im Medizinstudium“ November 2013 1. Hintergrund und Ziele des Projekts Hintergrund: Das Medizinstudium beinhaltet aus arbeitsmedizinischer und arbeitspsychologischer Sicht eine hohe Belastung für die Studierenden. Dies kann unterschiedliche Beanspruchungen (unmittelbare geistige und körperliche Reaktionen) und längerfristige Beanspruchungsfolgen hervorrufen. So werden Belastungen unterschieden in Anforderungen im Sinne positiver Stimuli, Ressourcen im Sinne von unterstützenden Faktoren und Stressoren im Sinne von fehlbeanspruchenden und evtl. krankmachenden Einflüssen. Für die Arbeitswelt, d.h. Erwerbstätige, gibt es gut entwickelte, valide Instrumente zur Erfassung von Belastungen, nicht zuletzt die Arbeitsstressmodelle von Karasek und Theorell ("Job strain") sowie Siegrist ("Gratifikationskrise"). Für die spezifischen Belastungen im Studium, insbesondere im Medizinstudium, fehlen solche Instrumente. Es gibt bislang kein anerkanntes Konzept, das erlauben würde - in Analogie zur Arbeitswelt - die psychischen Anforderungen, Ressourcen und Stressoren des Studiums zu erfassen. Damit fällt es schwer, einen Studiengang im Sinne seiner Lernförderlichkeit auf verschiedenen Ebenen (s.u.), aber auch seines Potentials an psychischen Gefährdungen zu analysieren und im Zeitverlauf zu überprüfen. Dies wäre in verschiedener Hinsicht dringend erforderlich. Nach aktueller Auffassung soll das Medizinstudium nicht nur zum Erwerb der erforderlichen Kenntnisse sondern auch der Kompetenzen im Sinne von Fähigkeiten und Fertigkeiten und professionellen Haltungen führen, die für den Arztberuf wünschenswert sind. So definiert der Nationale Kompetenzbasierte Lernzielkatalog Medizin (NKLM) die Ziele der Ausbildung nicht nur als die Rolle des "Medizinischen Experten" sondern auch als die des "Gelehrten", "Kommunikators", "Mitglied eines Teams", "Verantwortung Tragender und Manager", "Gesundheitsberater und Fürsprecher" und als " professionell Handelnder". Dies bedeutet, dass das Studium die richtigen Anforderungen auch für die Entwicklung dieser psychischen und sozialen Kompetenzen stellen muss. Zum WS 2013/14 ist das herkömmliche Studium an der Medizinischen Fakultät der HHU Düsseldorf durch den reformierten Modellstudiengang ("Düsseldorfer Curriculum") abgelöst worden, u.a. mit dem Ziel diese Kompetenzen zu fördern. Gleichzeitig muss vermieden werden, dass das Studium als Stressor wirkt, der die psychosoziale Entwicklung negativ beeinflusst und die Gesundheit der Studierenden gefährdet. Die Wirkung von Belastungen, als Anforderungen oder als Stressoren, hängt häufig (z.B. bei hoher Arbeitsmenge) davon ab, ob die erforderlichen Ressourcen wie z.B. Freiräume oder soziale Unterstützung zur Verfügung stehen. Zahlreiche wissenschaftliche Studien zeigen, dass der Beruf des Arztes u.a. mit einem erhöhten Risiko für psychische Störungen assoziiert ist. Hierzu gehören Erschöpfungssyndrome, affektive Störungen, aber auch Substanzmissbrauch oder Suchtprobleme. Neuere Studien weisen darauf hin, dass bereits während des Studiums erhöhte Prävalenzen für derartige Störungen bei Studierenden zu beobachten sind. Unklar blieb bislang allerdings, ob es sich hierbei um ein 2 Phänomen der Selektion der Studierenden und/oder eine durch das Studium hervorgerufene Fehlbeanspruchung handelt. Erste eigene Daten weisen darauf hin, dass individuelle Eigenschaften der Studierenden und Belastungen durch das Studium interagieren (siehe beiliegendes Manuskript). Beeinträchtigungen der psychischen Gesundheit haben wiederum erheblichen Einfluss auf die Motivation zum ärztlichen Beruf, ebenso wie für die ärztliche Behandlungskompetenz und damit - auch das ist nachgewiesen - auf die Qualität der Versorgung der Patienten. Vor diesem Hintergrund wurde im Oktober 2012 am Institut für Arbeitsmedizin und Sozialmedizin das Projekt HeLD (HeLD steht für Healthy Learning in Düsseldorf) an der medizinischen Fakultät der Universität Düsseldorf begonnen. Ziel dieser Kohortenstudie ist es, den Zusammenhang zwischen Belastungen, Beanspruchungen und Beanspruchungsfolgen durch das Medizinstudium zu untersuchen. Zielgruppe sind sowohl die Studierenden, die nach dem alten Curriculum ausgebildet werden, als auch - und dies ist der Schwerpunkt - diejenigen, die nach dem neuen Curriculum studieren: Eine Kernfragestellung von HeLD ist, ob diese Veränderung auch in einem veränderten Belastungs-Beanspruchungsmuster resultiert, und ob Verbesserungen des Curriculums zu Verminderung psychischer Fehlbeanspruchungen und von Erkrankungen bzw. zur Verbesserung der ärztlichen Motivation und Kompetenz beitragen können. Die Basiserhebung für die erste Studentenkohorte wurde im WS 2012/13 mit 318 beteiligten Studenten abgeschlossen. Im Juni 2013 erfolgte die Zweituntersuchung für die Kohorte 1. als Online-Befragung (N=204), mit dem Fokus, weitere personenbezogene Parameter und Belastungen in der Frühphase des Studiums zu erfassen. Im Oktober 2013 wurden die Erhebungen bei den Studienanfängern der zweiten Kohorte begonnen (Studierende ab WS 13/14). Auch hier konnte bislang eine sehr zufriedenstellende Beteiligung verzeichnet werden, die Erhebungen sind noch nicht abgeschlossen. Zur Abschätzung der Belastungen wurden zunächst Modelle bzw. Instrumente aus der Arbeitswelt (z.B. Jobstrain und Gratifikationskrisen Modell) eingesetzt. Ziele des Projekts: Das hier zur Förderung vorgeschlagene Forschungsprojekt hat zum Ziel, im Rahmen der aktuell laufenden HeLD-Studie (Healthy Learning in Düsseldorf) ein Erhebungsinstrument zur Erfassung spezifischer studentischer Belastungen wissenschaftlich fundiert (weiter) zu entwickeln. Dies dient im Kontext der HeLD-Studie dazu, die Zusammenhänge zwischen äußeren Belastungen und individueller Beanspruchung der Studierenden besser verstehen und Auswirkungen von Änderungen durch das neue Curriculum detailliert erfassen zu könnten, insbesondere mit Hinblick auf psychische Fehlbeanspruchungen, Erkrankungen, ärztliche Motivation und Kompetenz. Die hier beantragten Mittel sind vorgesehen, um dieses Erhebungsinstrument innerhalb von zwei Jahren zu konzipieren, zu erstellen und erproben sowie psychometrisch abzusichern. Am Ende soll das Instrument in die etablierten Befragungen und Maßnahmen zur Qualitätssicherung integriert und anderen Anwendern zur Verfügung gestellt werden. 3 2. Adressierte Zielgruppe(n) Zielgruppe sind primär Studierende der Humanmedizin der HHU Düsseldorf; das Instrument soll aber so konstruiert werden, dass auch die Erfassung allgemein mit einem Hochschulstudium verbundener Belastungen anderer Studenten möglich ist. Zudem kann es um spezifische Belastungen anderer Studiengänge erweitert werden. Somit sind für die praktische Anwendung in der Zukunft auch Studierende anderer Fakultäten bzw. Studiengänge als Zielgruppe vorgesehen. 3. Methodisches Vorgehen Bereits geleistete Vorarbeiten: Die Basiserhebung für die erste HeLD Studentenkohorte wurde im WS 2012/2013 mit 318 beteiligten Studenten abgeschlossen. Im Juni 2013 erfolgte die Zweituntersuchung für die Kohorte 1 als Online-Befragung (N=204), mit dem Fokus, weitere personenbezogene Parameter und Belastungen in der Frühphase des Studiums zu erfassen. Im Oktober 2013 wurden die Erhebungen bei den Studienanfängern der zweiten Kohorte begonnen (Studierende ab WS 13/14). Auch hier konnte bislang eine sehr zufriedenstellende Beteiligung verzeichnet werden, die Erhebungen sind noch nicht abgeschlossen. Bisher wurde das Projekt aus eigenen Mitteln des Instituts für Arbeitsmedizin und Sozialmedizin finanziert. Dies ist auch für die Zukunft geplant (vgl. Finanzierungsplan). Im nächsten Schritt ist geplant, die Datenerhebung um wesentliche spezifische Belastungen des Studiums zu erweitern. Dabei sollte das hier vorgeschlagene Fragebogeninstrument zum Einsatz kommen, das sich einerseits an die für die berufliche Arbeitswelt vorhandenen Instrumente der Gefährdungsbeurteilung anlehnt, andererseits Studium und Medizinstudium spezifische Belastungen abfragt, mit dem Ziel, Interventionen gestalten zu können. Um dieses Fragebogeninstrument wissenschaftlich fundiert weiter zu entwickeln - bis hin zu einem web-basierten Befragungsinstrument - beantragen wir die im nachfolgenden Finanzierungsplan ausgewiesenen Mittel. Die Entwicklung des Instruments soll in mehreren Schritten ablaufen: Zuerst wird eine qualitative Studie mit Kombination aus zwei Verfahren (Fokusgruppen und qualitative Datenanalyse der vorhandenen Daten) durchgeführt. Abschließend wird der erarbeitete Fragebogen für die quantitative Hauptstudie eingesetzt. Methodische Schritte dazu sind die folgenden: 1) Fokusgruppen zur Erfassung von Belastungen bei Studierenden (2 Fokusgruppen: vorklinische und klinische Semester, je 8-12 Studierende); 2) Qualitative Datenanalyse zu Studienbelastungen (offene Fragestellung = Freitextangaben im Rahmen der Erhebungen im WS 2012/13, WS 2013/14 und SS 2013); 3) Konstruktion des Fragebogens; 4 4) Pretesting des Fragebogens zur Identifizierung von schlecht verständlichen Fragen, Begriffsunklarheiten und Fehlinterpretationen bei Bearbeitung des Fragebogens (10-12 Teilnehmer, ggf. nach Verbesserungen erneuter Pretest). 5) Durchführung der ersten quantitativen Befragung (min. N=150); 6) Psychometrische Validierung des Fragebogens; 7) Durchführung der quantitativen Befragung der gesamten Kohorte und Prüfung der Kontent-, Kriteriums- und Konstruktvalidität des Fragebogens anhand eingesetzten Untersuchungsinstrumente 8) Erstellung der Online-Version des Fragebogens, wissenschaftliche Publikation der Ergebnisse. 4. Darstellung des Mehrwerts Konkret kann das hier dargestellte Teilprojekt im Zusammenhang mit dem Projekt HeLD folgende Beiträge für die Studierenden, für die Medizinische Fakultät und für die Universität leisten: Für die Studierenden: Durch regelmäßige Untersuchungen werden solche Belastungen des Medizinstudiums identifiziert, die - als Stressoren - psychische Fehlbelastungen und Belastungsfolgen nach sich ziehen. Gleichzeitig lässt sich erkennen, wo ein Mangel an Ressourcen herrscht. Im Rahmen der laufenden Bemühungen zur Verbesserung des neuen Curriculums helfen speziell die durch das hier vorgeschlagene Befragungsinstrument gewonnenen Erkenntnisse, Veränderungsbedarf und Verbesserungspotential gezielt zu identifizieren. Studienergebnisse werden mit der AG „Curriculumreform“ diskutiert. Durch die regelmäßige Befragung der Studierenden können Veränderungen gestützt auf die Expertise der Studenten hinsichtlich ihrer eigenen Studiumserfahrungen und somit partizipativ begründet werden. Es besteht die Chance, dass den Studenten die Ergebnisse ihres Engagements als Kohortenteilnehmer (ebenso wie ihren Kommilitonen) - Interventionen vorausgesetzt - auch unmittelbar zugute kommen. Für die medizinische Fakultät: Der erwartete Nutzen besteht in der erforderlichen Information für einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess. Insofern trägt das vorgeschlagene Projekt zur Studienreform bei. Die Einbindung des Projekts in das Curriculum durch die HeLD Kohorte ist offenkundig. Eine kontinuierliche arbeitsmedizinsch-arbeitspsychologische Begleitung des Studiums ist derzeit ein Alleinstellungsmerkmal dieses Studiengangs, auch im Vergleich zu anderen Reformstudiengängen. Die Auseinandersetzung mit Belastungen und gesundheitlichen Folgen bei Studierenden, aber auch die Etablierung zusätzlicher Service- und Hilfsangebote sollen die Grundlage liefern, gesündere, motiviertere und letztlich bessere Ärztinnen und Ärzte auszubilden. Dies kann mittelfristig ein Standortvorteil sein. 5 Für die Profilbildung der Medizinischen Fakultät bedeutet dies, dass nicht nur einmaliger Reformwille (neues Curriculum), sondern auch das Bemühen um eine systematische und kontinuierliche Verbesserung das Studiumskonzept prägt. Dies lässt sich öffentlichkeitswirksam darstellen. Gleichzeitig tragen Verbesserungsbemühungen bei, die Attraktivität für das Medizinstudium am Standort Düsseldorf zu erhöhen. Der Reformstudiengang wird bereits zur Profilbildung der Medizinischen Fakultät eingesetzt. Des Weiteren werden die wissenschaftlichen Forschungsergebnisse regelmäßig veröffentlicht, was auch zur wissenschaftlichen Profilbildung der HHU einen Beitrag leistet. Wissenschaftlich ist darüber hinaus - auch wegen des hohen Interesses amerikanischer Medical Schools an der Frage der psychischen Gesundheit von Medizinstudierenden - internationale Anschlussfähigkeit gegeben. 5. Konzept der Nachhaltigkeit Kontinuität und Nachhaltigkeit über den Förderzeitraum hinaus ist zum einen gegeben, da die Begleitung der HeLD Kohorte mindestens bis zum Jahr 2019 vorgesehen ist (Abschluss des Studiums durch die Erstsemester im WS 2013/14). Die HeLD Kohorte ist unabhängig von der hier beantragten Förderung und wird primär aus Mitteln des Instituts für Arbeitsmedizin und Sozialmedizin finanziert. Das Fragebogeninstrument soll - wie oben ausgeführt - so angelegt sein, dass es durch Berücksichtigung studentischer Belastungen allgemein Vergleiche zu anderen Studiengängen erlaubt. Es steht nach Fertigstellung sowohl der Medizinischen Fakultät und als auch der gesamten Heinrich-Heine-Universität zu Verfügung. Darüber hinaus kann das gesamte Projekt bzw. die HeLD Kohorte (als Basis für einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess) auch als Pilotprojekt für andere Studiengänge an der HHU betrachtet werden. 6. Einsatz der beantragten Mittel (siehe Anhang 1 „Finanzplan“) Die hier zur Förderung vorgeschlagenen Arbeiten haben die Entwicklung eines Erhebungsinstrumentes zum Gegenstand, das spezifisch Belastungen im Medizinstudium valide erfassen kann. Die Entwicklung und Etablierung eines neuen Erhebungsinstruments ist auch zeit- und kostenintensiv. Insbesondere für die Konzipierung und Etablierung der Fragebogens wird ein wissenschaftlicher Mitarbeiter / eine wissenschaftliche Mitarbeiterin benötigt. Die beantragten Mittel werden daher für einen/eine qualifizierte/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in für vier Semester (19,25 Stunden/Woche) angesetzt. Außerdem werden die finanziellen Mittel für Moderation und Transkription der Aufnahmen der Fokusgruppen, sowie für Probandenmittel verwendet (Mitarbeit der Studierenden bei zeitaufwändigen Fokusgruppen). 6 Anhang 1 - Finanzierungsplan 1. Beantragte Mittel Förderdauer: 4 Semester (2 Jahre). Förderzeitraum: SS 2014 – WS 2015/16. Tabelle 1. Beantragte Mittel Kosten 1x Wissenschaftliche Mitarbeiter TVL13 *56.148,19 € (24 Monate; 19,25h/Woche): Externe Fokusgruppenmoderation (2 Fokusgruppen*250€) 500,00 € Incentives Fokusgruppen (2 Gruppen, 8-12 Teilnehmer*15 €) 360,00 € Incentives Pretest (150 Teilnehmer*10 €) 1.500,00 € Audiotranskription (2 Fokusgruppen – 120 min. je Gruppe*5,30 Euro angefangene Min.) 1.262,00 € Insgesamt 59.707,19 € * Die Beträge beinhalten die Arbeitgeberanteile zur Sozialversicherung und Zuschlägen unter Berücksichtigung 2,55 % Tariferhöhung. Die tariflich festgelegte Wochenarbeitszeit beträgt 19,25 (halbe Stelle). 2. Sonstige laufende Kosten (Eigenbeteiligung) Aus der personellen Grundausstattung der Institut für Arbeitsmedizin und Sozialmedizin stehen für Organisation und Durchführung des Projektes folgende Mitarbeiter/innen folgendem zeitlichem Umfang für zur Verfügung (in Bezug auf eine Vollzeitstelle): Prof. Dr. Peter Angerer 5% Dr. Thomas Muth 20% Dr. Natalia Wege 20% Zusätzlich steht eine studentische Hilfskraftstelle aus der Grundausstattung für die gesamte Projektlaufzeit im Umfang von 10 Wochenstunden zur Verfügung. Das Sekretariat des Instituts steht zur Erledigung dringender Schreibarbeiten und als Ansprechpartner zur Kommunikation in begrenztem Umfang zur Verfügung. 7 Die laufende Sachkosten für das Projekt in Höhe ca. 7.000 € pro Jahr (siehe Tab. 2) werden von Institut für Arbeitsmedizin getragen. Tabelle 2. Laufende Kosten (nicht beantragte Mittel) Sachkosten Incentives laufende Kohorte* Büromaterial/Druckkosten ∑ Sachkosten 6.310,00 € 250,00 € 6.760,00 € *Incentives – Etwa 10-Euro-Wert Gutschein* ca. 318 Teilnehmer (lt. Baseline Befragung)*2 Befragungen*üromaterial/Druckkosten für Zwischen- und Abschlussberichte; schriftliche *Rückmeldung an Studierende. 8 Fachschaftsvertretung Medizin Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf Fachschaftsvertretung Medizin – Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf Universitätsstraße 1 – 40225 Düsseldorf Universitätsstraße 1 O.A.S.E. Geb. 16.61 40225 Düsseldorf An die zuständige Abteilung Universitätsstraße 1, 40225 Düsseldorf Fon: Fax: 0211 81 03165 0211 81 12631 fsmed@uni-duesseldorf.de fsmed@fsmed.de presse@fsmed.de fsmed.de forum.fsmed.de kreuzmich.fsmed.de Sonntag, 1. Dezember 2013 Unterstützung des Antrags an den Lehrförderungsfond für die Entwicklung eines Fragebogens zur Ermittlung der psychischen Belastung von Medizinstudierenden. Sehr geehrte Damen und Herren, die Fachschaft Medizin der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf unterstützt den Projektantrag an den Lehrförderungsfond für die Erstellung eines wissenschaftlich ermittelten Fragebogens zur zuverlässigen Messung von psychischer Belastung von Medizinstudierenden. Da unter Ärztinnen und Ärzten sowohl eine erhöhte Suizidrate, als auch eine verstärkte Neigung zu Drogen- und Medikamentenmissbrauch zu verzeichnen ist, stellt sich für uns die Frage, ob diese Entwicklung auch schon unter Medizinstudierenden zu beobachten ist, bzw. ob und wie dieser Problematik schon im Studium effektiv zu begegnen ist. Die Fachschaft Medizin sieht in dem Projekt zur Entwicklung eines Fragebogens zur Ermittlung der psychischen Belastung von Medizinstudierenden eine großartige Möglichkeit, diese Probleme anzugehen und zu ermitteln, inwieweit der hohe Leistungsdruck im Studium und das erstmalige Erleben belastender Patientenkontakte zu diesen Problemen beitragen. Mit freundlichen Grüßen Vorstand 1. Vorsitzender 2. Vorsitzender Finanzen Geschäftsführung Ellen Bauchrowitz Ansprechpartner Caroline Rump Alexander Eißner Lukas Gördes Aktionen Lehre Kommissionen Austausch Medien / PR Bankverbindung Omid Ahmad Fenna Romina Post Pascal Kahlben Friederike Jonas Michael Klein Fachschaft Medizin Kontonr. BLZ 1006547622 30050110 Stadtsparkasse Düsseldorf Seite 2 Vorstand 1. Vorsitzender 2. Vorsitzender Finanzen Geschäftsführung Ellen Bauchrowitz Ansprechpartner Marbod Kohns Alexander Eißner Juliane Hamm Aktionen Lehre Kommissionen Austausch Medien / PR Bankverbindung Max Baaken Nibras Naami Anne Kübart Caroline Rump Michael Klein Fachschaft Medizin Kto BLZ 5293154 30070024 Deutsche Bank Mental health and psychosomatic symptoms among first year medical students in Germany: results from the German HeLD study. Authors: Wege, Natalia, Muth, Thomas, Li, Jian and Angerer, Peter Institute of Occupational Health and Social Medicine, Centre of Health and Society (CHS), Faculty of Medicine, University of Duesseldorf To be submited in Epidemiology and Psychiatric Sciences Corresponding author: Dr. med. Natalia Wege, MPH Institute of Occupational Health and Social Medicine Centre of Health and Society (CHS) Faculty of Medicine, University of Duesseldorf Tel. 0211 0108163 Natalia.wege@uni-duesseldorf.de Abstract Purpose: To identify the prevalence of common mental disorders and psychosomatic complains, and its associated factors in a sample of German medical students immediately before the first year of education. Methods: In 2012, all first year medical students from the university of Dusseldorf (N = 312, response rate about 80 %) were invited to participate in the HeLD (Healthy Learning in Dusseldorf) Study. Mental health outcomes were measured by PHQ (Patients Health Questionnaire) including depressive symptoms, anxiety and psychosomatic complaints. Additionally psychotropic medication use was measured. Explanatory variables of interest included age, gender, parental education grade, academic performance and financial difficulties. Multiple logistic regression analysis was used to estimate independent associations with the mental health outcomes. Results: Proportions reporting major depression, other depressive symptoms, anxiety, panic disorders and psychosomatic complains, measured by PHQ, were 6.7%, 6.1%, 3.5%, 1.0%, and 9.7%, respectively, while 14.1 % of students had at least one of common mental disorders. These prevalence figures are considerably higher than those in the general population of this age group, but lower than reported in medical students in the course of medical studies. In the fully adjusted model higher academic performance prior to university and anticipated financial difficulties were associated with poor mental health (Odds Ratios (ORs) [95% Confidence Interval (CI)]: 3.32 [1.00-11.01] and 2.15 [1.10-4.25] respectively). Conclusion: Given higher rates of mental disorders among medical students before medical education, and the even higher prevalence during the studies as reported in the literature, promotion of mental health with special emphasis on vulnerable students groups and a thorough analysis of study conditions, e.g. the stressors and resources that may influence mental health, are needed. Keywords: Medical students - Mental health - Depression Anxiety – Psychotropic medication Introduction International and national studies have shown higher prevalence rates of common mental disorders among physicians compared to the general population (1), (2), (3). These findings could be partly explained by adverse working conditions (4), (5), (6), (7), (8), (9). However, it is largely unknown to which extent at the beginning of the medical career selection of persons prone to mental disorders into medical education takes place, and whether work stress during medical education already imposes a deleterious strain on medical students. Here we report about mental health of medical students at the very first day of their medical studies. Physicians are often confronted with various job stressors, including heavy workload, characterized by long working hours, work under the time pressure, or dealing with emotional content and high demanding tasks (10), (11). It is well known that chronic stress can lead to an increased risk of mental disorders (12), (13), (14), (15). Recent research has indicated an increased prevalence of common mental disorders, burnout and lower quality of life in medical students during the medical education training compared with the general population (16) (17), (18),(19) or students of other disciplines (20) (21). To shed more light on the causes of this phenomenon and to gain the necessary informations to design targeted interventions the HeLD study (Healthy learning in Düsseldorf) was initiated. This cohort study follows medical students of two academic years from their first to their last day of medical school with particular focus on mental ill health in the association with study-related psychosocial risk factors. It has been argued that medical education is particularly stressful, but also that medical students carry certain personality traits, that make them vulnerable to mental distress (22), (23). It is known that medical education is highly challenging, with an intensive and time-consuming workload and large intellectual and emotional demands. Previous studies suggest that the current educational process may have an adverse effect on students’ health (24), (25) (26) (27), (28). Higher academic load, long working hours, competitive environment, work-life conflict, lack of recreational activities, staying away from home, financial problems have been shown to contribute to the mental ill health among medical students (29), (30). With an average of 6.8 years of training, medical education in Germany has the longest average duration compared to other disciplines. Furthermore, the current pre-selection procedure in Germany creates a competitive environment even before the educational training begins. A prerequisite for admission to higher Education is the General Certificate of Aptitude for Higher Education [Abitur] and requires 12 to 13 years of schooling. Roughly 39% of all school children in Germany obtain the Abitur (31). The number of applicants to German medical schools largely exceeds the number of available places; on average four to five prospective students apply for each place) (31). Therefore, it can be assumed that medical students present personality traits that differ comparison to the general population. Furthermore, high competitive environment and the imperative to provide high academic performance to fulfil the entry requirements both might contribute to adverse mental health at the beginning of the educational programme. In the current investigation prevalence of common mental disorders as depression, anxiety, somatoform disorders, and psychotropic drug medication among medical students immediately before starting medical education was examined. Moreover, the differences by sociodemographic and socioeconomic characteristics were explored. Methods Design and participants: Evaluation was provided as part of the prospective HeLD study. Here results of the baseline examination are presented. All medical students in the Heinrich-HeineUniversity of Dusseldorf with start of educational training programme in October 2012 without exclusion criteria were invited to participate. The current evaluation is based on of 312 completed questionnaires. The response rate is about 80%, but remains somewhat vague. Due to the mode of student's inscription, it is not possible to gather the basic population exactly. As part of the baseline investigation sociodemographic and socioeconomic characteristics, mental health and psychotropic substances use were assessed. Explanatory variables of interest included age, gender, parental education grade, academic performance and financial difficulties. The study was approved by the University of Duesseldorf institutional ethic committee. All participants included in the survey gave the written informed consent. Students were informed about the study, and their rights as potential participants. Participants received financial compensation as a bookstore gift coupon in value of 10 Euros. Instruments: Information was obtained through self-administered questionnaires. Participants were asked to provide information about parental educational position, own initial academic performance in terms of final school examination results (“Abitur grades”) and expected financial difficulties during their education. For Abitur grades, 1 represents a very good and 6 an unsufficient result. Common mental disorders were assessed by Patient Health Questionnaire (PHQ), including subscales for depression (PHQ-9) and anxiety (GAD-7). Additionally, 15 PHQ questions for somatisation were applied (32), (33) (34, 35), (36). Depression (PHQ-9) Depression was assessed by the PHQ nine item depression module (PHQ-9) (37) (38). Each of the nine PHQ depression items corresponds to one of the DSM-IV Diagnostic Criteria A symptoms for major depressive disorder (37). Subjects were asked how often, over the last two weeks, they have been bothered by each of the depressive symptoms. Response options are “not at all”, “several days”, “more than half the days”, and “nearly every day”, scored as 0, 1, 2 and 3, respectively. Major depression was diagnosed if 5 or more of the 9 depressive symptom criteria have been present at least “more than half the days” in the past 2 weeks, and 1 of the symptoms is depressed mood or anhedonia. Other depression was diagnosed if 2, 3, or 4 depressive symptoms have been present at least “more than half the days” in the past 2 weeks, and 1 of the symptoms is depressed mood or anhedonia. One of the 9 symptom criteria, suicidal ideation (“thoughts that you would be better off dead or of hurting yourself in some way”) was counted if present at all, regardless of duration. For the further analysis this item was analyzed as separate outcome. Anxiety (GAD-7). Anxiety disorders were assessed by the seven items anxiety module (GAD-7) (39). Response options are “not at all”, “several days”, “more than half the days”, and “nearly every day”, scored as 0, 1, 2 and 3, respectively, with GAD-7 total score ranged from 0 to 21. Anxiety disorder was defined by GAD-7 sum score of 10 or greater. Panic syndrome (PHQ-5) Panic syndrome was assessed by the five PHQ-items module (40) with response categories of yes (1) or no (0). Panic syndrome is diagnosed if all five anxiety symptoms are reported to be present (during the last 4 weeks). Somatisation (PHQ-15) Somatisation was measured using questions of the somatic symptom module of the PHQ, the PHQ-15 (41), (42). The items include the most prevalent DSM-IV somatisation disorder symptoms. Subjects were asked to rate the frequency of 15 symptoms during the last 4 weeks. For scoring, response options for these symptoms are coded as 0 (“not at all”), 1 (“several days”), 2 (“more than half the days”) or 3 (“nearly every day”). Summary score was computed with the range from 0 to 15. Persistence of psychosomatic complaints was defined by reporting psychosomatic symptoms “more than half the days” and “nearly every day”. Psychotropic substances consumption To assess consumption of psychotropic substances participants were asked: "How often do you consume substances (1) to improve your cognitive performance, (2) to calm down, (3) to improve your sleep, (4) to improve your mood. As a regular consumption was referred at least monthly consumption of psychotropic substances. Statistical analysis For the evaluation of the prevalence of mental disorders, psychosomatic complaints and drugs consumption, a frequency analysis was performed in order to specify both an absolute and a relative frequency for selected cut-off levels above the specific degrees of severity. Logistic regression analysis war applied to investigate association between socio-demographic and psychosocial factors and mental ill health. Results were presented as OR and 95% CI. For data analysis, the statistical program SPSS Statistics was used. Results A total number of 312 students were included in the study with a response rate of nearby 80 %. Descriptive statistics of the study variables by gender are presented in Table 1. Mean age of our study sample was 20.94 years (SD 3.60), an average of academic performance, as measured by Abitur grade, was 1.59 (SD 0.66). The majority of first-year medical students (67%) come from academic households. Fathers were more likely to have an academic degree (60.6%) than mothers (45.6%). Prevalence of major depression, as measured by the PHQ questionnaire was 6.7% (n = 21), prevalence of "other depressive symptoms" 6.1% (n = 19), panic disorders 1.0 % (n = 3) and "other anxiety disorders" 3.5% (n = 11). Prevalence of suicidal ideation or thoughts was 9.0 %. The most common bodily complaints were musculoskeletal pain, followed by headache, gastrointestinal complaints, cardiological complaints and dizziness. 10% of the students reported regular psychotropic substances use: 5.8% of students use substances “to calm down”, 5.1% “to improve their sleep”, 3.2% “to elevate mood” and 1.9 % "to improve cognitive performance". To explore the association between variables of interest and mental ill health indicators, logistic regression analysis was provided. Results that explore the association between sociodemographic / socioeconomic factors and mental ill health indicators are presented in Table 2. Bivariate regression analysis reveals significant association between financial difficulties with common mental disorders and psychosomatic complaints, with higher likelihood of mental ill health among students expecting financial difficulties during the education programme. Psychotropic medication use is significantly associated with parental socioeconomic position with higher likelihood of medication use among students with academic background. Elevated odds ratios for common mental disorders are observed by female gender and those with higher academic performance, but this association was not significant. In the fully adjusted model financial difficulties remain significantly associated with all mental ill health indicators: common mental disorder, psychosomatic complaints, suicidal thoughts and psychotropic medication. After adjustment for age, gender, parental SEP and financial difficulties, a significant association between academic performance and common mental disorders was observed with higher probability for mental disorders among students with higher academic performance. Discussion Aim of the current investigation was to identify the prevalence of common mental disorders and associated socioeconomic factors in German medical student population at the very beginning of the educational training. Particularly, prevalence of depressive and anxiety disorders, psychosomatic complaints and psychoactive medication use was examined. Further, the differences by socio-demographic and socioeconomic characteristics were explored. When comparing mental health of the HeLD cohort with general population, physicians, or medical students in advanced educational training, differences can be found. Concerning major depression, students in the current study sample show significantly higher prevalence rates, defined by PHQ-9 criteria (female 7.8%, male 4.3%) compared to the general population (1.8% by male and 0.9% by female), but slightly lower in comparison to the prevalence presented among advanced medical students (female 10.4% and male 6.5%) reported by Seliger und Bähler (17). Using cut-off of PHQ score >10, 14.2% of participants in our study sample reported depressive symptoms (16.9% female and 8.6% female). This prevalence is significantly higher in comparison to those reported in the German Health Interview and Examination Survey for Adults (DEGS): 8.1% of participants indicate depressive symptoms (10.2% female and 6.1% male) (43). Moreover, the prevalence rate of depressive symptoms of 9.9% among DEGS younger participants aged 18 to 29, which is higher compared to other DEGS age groups (43), was nevertheless lower than reported in our study sample of medical students. Unrath et al. reported a prevalence of 23.0% depression among 760 primary care physicians (PCPs) in Germany, using the PHQ-2 cutoff value of >=3 for depression (44). Using the same criteria for defining depressive symptoms in the current study sample of first year medical students, we found the prevalence of 12.8%, which is clearly lower than among physicians in the study reported above (44). Our results suggest that German medical students before the first year of education have a higher prevalence of depression than in general population, but lower than advanced medical students or physicians (17),(44). Similar results could be observed for anxiety and panic disorders (17). This suggests that there is a combined effect of selection of persons with mental problems into medical education and of stress during medical education and later during work life, that both contribute to the development of mental problems. Concerning psychoactive medications, the prevalence of 10.5% in our study sample is considerably lower than 17.5%, which have been reported among primary care physicians (44). However this comparison has to regard the methodological differences between both studies. The higher prevalence of common mental disorders among medical students compared to the general population is in accordance with previous studies (16), (17), (18). For example, if depression scores are categorised according to severity grade, 30,1% of participants in our study reveal mild, 10,3 % moderate and 4,2% severe depression. Similar results were presented by Honney and colleagues (32), who reported prevalences of 32.4%, 10.8% and 5.6% of mild, moderate and severe depression among medical students in Great Britain. However, all of these studies examined medical students during - not before - medical education. The possible explanation for higher rates of mental disorders among medical students before they start medical education compared to general population could be a selection of especially vulnerable personalities ("high performers") of medical students and strain due to the highly competitive environment caused by the high entry requirements for medical studies. Indirect evidence for this hypothesis is given by the observation in this study that medical students with higher initial academic performance reported significantly higher prevalence of common mental disorders compared to lower-performing fellows. Higher prevalence of poor mental health in terms of symptoms of depression, anxiety and somatisation, in female students compared to male, is in accordance with previous research (45), (46). Consistent association between socioeconomic position and mental health, apart from psychotropic medication, were found. Students from non-academic households, or those expecting financial difficulties, have a higher likelihood to have at least one mental disorder. However, in the fully adjusted model the association between the parental socioeconomic position was not significant. In concordance to our results, Gilman and colleagues (47) (N=1132) have found that lower childhood SES, indexed by parental occupation, was significantly related to the development of major depression. Fan (48) and colleagues have reported higher prevalence of suicidal ideation among medical students with lower SEP. In the current study financial difficulties had the greatest contribution to mental ill health. Similar, Butterworth and colleagues (49) (50) in the PATH (Through Life Study), with 6715 respondents representing three birth cohorts (1975–1979; 1956–1960; and 1937–1941) have shown that financial difficulties were significantly associated with depression. Reverse association was observed between parental socioeconomic position and psychotropic medication use, with more frequently reported substances use among students from academic households. This could be partly explained by more frequent use of mental health services among high educated families. In contrary, von Soest and collegues (51), investigated the association between SES and antidepressant prescription in longitudinal survey data from a population-based Norwegian sample (N = 2606), with data collection of four waves over a 13-year period. These authors have shown that all indicators of one's own low SES were related to higher rates of antidepressant prescription. A part of the relationship between SES and antidepressant prescription was due to low SES being related to higher levels of anxiety and depression. Moreover, low SES was related to more frequent use of mental health services, which again was related to higher rates of antidepressant prescription. Both contact with physicians and other mental healthcare professionals accounted for some of the relationship between SES and antidepressant prescription. No significant association was found between parents' education and antidepressant prescription (51). The study has some limitations. First, we cannot exclude reverse causation due to the crosssectional design of the study. Moreover, mentally ill students may answer self-reported items in a systematically different way, thus producing a bias in both assessments - mental health and influencing factors. However, that concerns mostly self-reported financial difficulties. Particularly, depressed medical students might report higher self-perceived prevalence of financial difficulties than non-depressed students. Second, this study did not include a clinical diagnosis of common mental disorders, but was restricted to self-reported symptoms. Concerning psychosomatic disorders, we cannot exclude (chronic) somatic disorders that could arouse this kind of complaints. Furthermore, this finding must be interpreted in light of the large number of female participants (70,2%) in our study sample that may raise the prevalence of depression. These limitations are balanced by several strengths. First, data were obtained from a representative homogenous sample of medical students before the first year of education. That allowed us the assessment of mental health status, excluding influencing factors related to medical studies. Second, we used a theoretically grounded and clinically validated measurement for mental health assessment, covering a broad range of common mental disorders (35). Finally, we included important potential influencing factors, such as parental socioeconomic position, financial difficulties, and academic performance in multivariable analysis. To our knowledge, this is the first study testing the initial mental health status and role of socioeconomic and sociodemographic factors for common mental disorders among first year medical students in Germany, using data from a representative sample of medical students immediately before they start medical education. As negative consequences of poor mental health among medical students poorer academic performance, alcohol and substance abuse, drop out, and suicide were reported (52),(53). Moreover, it was established that those students that were distressed in the beginning of educational programme were more likely to remain so throughout the training period (54). Furthermore, mental ill health due to medical education has been shown to be a predictor of later distress in the physician (52), (55), (56). On this account, identification of the health relevant factors from early on in their development is highly important not just for improved health, but also for the further carrier development of medical students. In conclusion, in this study, we confirmed that medical students of the first year of education have poorer mental health compared to general population, but better than reported among physicians and advanced medical students. Higher rates of mental disorders were presented among female students, among those with none-academic background, or reporting financial difficulties. A significant association between psychotropic medication use and parental educational grade was observed, with lower probability of substances use among students from the none-academic households. Moreover, strong association between initial academic performance and common mental disorders was found, with poorer mental health among students with higher academic performance. As our investigation was provided at the very beginning of educational program, the influence of the adverse study environment could be particular excluded. The higher prevalence of common mental disorders among first year medical students could be partly explained by selection effect. Higher rates of mental ill health among advanced medical students and physicians reported in several studies are conform to our hypothesis and cold be addressed to additional effect of adverse study- or working environment. If supported by additional evidence, these findings have practical implications for the further research and prevention. Given given the elevated risk of depression and suicide among physicians (3), (57), (58), and in view of the higher rated of common mental disorders reported during medical training programme, further investigation of study-related stressors and resources, and preventive efforts of stress management during medical training seem well justified. Strategies are needed to promote mental health in this population with special emphasis on vulnerable students groups. Table 1. Socioeconomic characteristics and prevalence of mental disorders of medical students before starting medical education Construct Variable % (N) Age Mean ± SD 20.94 ± 3.60 Pre-high school academic performance Mean ± SD 1.59 ± 0.66 Mothers education None-academic - % (n) 58.0 (177) Fathers education None-academic - % (n) 38.9 (118) Parental education Both none-academic - % (n) 34.0 (102) Either mother or father academic - % (n) 29.7 (89) Both academic - % (n) 36.3 (109) % (n) 40.0 (123) Major Depression 6.7 (21) Other depressive disorders 6.1 (19) Anxiety 3.5 (11) Panic disorders 1.0 (3) Headache 8.4 (26) Musculoskeletal complaints 13.2 (41) Gastrointestinal complaints 9.1 (28) Cardiological complaints 1.6 (5) Dizziness 0.6 (2) Psychosomatic disorder 9.7 (30) Anxiolytics 5.8 (18) Sleep medication 5.1 (16) Antidepressants 3.2 (10) Cognitive enhancers 1.9 (6) At least one medication 10.0 (31) From time to time / almost every day 9.0 (28) Financial difficulties Mental ill health Psychosomatic complains Psychotropic medication Suizidal Ideation/ thoughts Table 2. Association between sociodemographic and socioeconomic variables and mental ill health indicators. Results of logistic regression analysis. Unadjusted Simultaneously adjusted Mental ill health Age Gender (female vs. male) Academic performance (higher vs. lower) Parental SEP (none-academic vs. academic) Financial difficulties (yes vs. no) 1.20 [0.63-2.29] 2.09 [0.93-4.69] 2.60 [0.89-7.57] 1.17 [0.60-2.28] 2.00 [1.05-3.81] 1.21 [0.58-2.52] 1.95 [0.85-4.45] 3.32 [1.00-11.01] 1.17 [0.57-2.38] 2.15 [1.10-4.25] Psychosomatic complaints Age Gender (female vs. male) Academic performance (higher vs. lower) Parental SEP (none-academic vs. academic) Financial difficulties (yes vs. no) 1.23 [0.57-2.66] 1.77 [0.70-4.49] 1.56 [0.52-4.66] 2.50 [1.17-5.34] 2.76 [1.26-6.08] 0.93 [0.37-2.34] 2.01 [0.73-5.55] 1.94 [0.53-7.09] 2.21 [0.97-5.01] 2.54 [1.11-5.80] Psychotropic medication Age Gender (female vs. male) Academic performance (higher vs. lower) Parental SEP (none-academic vs. academic) Financial difficulties (yes vs. no) 1.29 [0.60-2.77] 1.89 [0.75-4.77] 1.22 [0.45-3.34] 0.27 [0.09-0.80] 1.70 [0.81-3.58] 0.85 [0.33-2.18] 1.91 [0.74-4.95] 0.86 [0.25-3.00] 0.23 [0.07-0.70] 2.24 [1.02-4.93] Suicidal thougths Age Gender (female vs. male) Academic performance (higher vs. lower) Parental SEP (none-academic vs. academic) Financial difficulties (yes vs. no) 1.51 [0.68-3.40] 1.11 [0.47-2.62] 2.06 [0.60-7.09] 1.14 [0.50-2.56] 2.06 [0.98-4.71] 1.27 [0.50-3.23] 1.18 [0.48-2.94] 2.05 [0.49-8.47] 1.11 [0.47-2.61] 2.35 [1.03-5.33] References 1. Lindeman, S., et al., A systematic review on gender-specific suicide mortality in medical doctors. Br J Psychiatry, 1996. 168(3): p. 274-9. 2. Embriaco, N., et al., Symptoms of depression in ICU physicians. Ann Intensive Care, 2012. 2(1): p. 34. 3. Angerer, P., et al., Working conditions and depression in physicians. Deutsche medizinische Wochenschrift (1946), 2008. 133(1-2): p. 26–29. 4. Pajonk, F.G., et al., Trauma and stress-related disorders in German emergency physicians: the predictive role of personality factors. Int J Emerg Ment Health, 2012. 14(4): p. 257-68. 5. Tomioka, K., et al., Working hours, occupational stress and depression among physicians. Occup Med (Lond), 2011. 61(3): p. 163-70. 6. Buddeberg-Fischer, B., et al., Work stress and reduced health in young physicians: prospective evidence from Swiss residents. Int Arch Occup Environ Health, 2008. 82(1): p. 31-8. 7. Fridner, A., et al., Work environment and recent suicidal thoughts among male university hospital physicians in Sweden and Italy: the health and organization among university hospital physicians in Europe (HOUPE) study. Gend Med, 2011. 8(4): p. 269-79. 8. Weigl, M., et al., Depressive symptoms in junior doctors: a follow-up study on work-related determinants. Int Arch Occup Environ Health, 2012. 85(5): p. 559-70. 9. Li J, W.M., Glaser J, Petru R, Siegrist J, Angerer P., Changes in psychosocial work environment and depressive symptoms: A prospective study in junior physicians. . Am J Ind Med 2013. 56 (12): p. 1414–1422. 10. Virtanen, P., et al., Work stress and health in primary health care physicians and hospital physicians. Occup Environ Med, 2008. 65(5): p. 364-6. 11. Tsutsumi, A., S. Kawanami, and S. Horie, Effort-reward imbalance and depression among private practice physicians. Int Arch Occup Environ Health, 2012. 85(2): p. 153-61. 12. Bonde, J.P., Psychosocial factors at work and risk of depression: a systematic review of the epidemiological evidence. Occup Environ Med, 2008. 65(7): p. 438-45. 13. Ndjaboue, R., C. Brisson, and M. Vezina, Organisational justice and mental health: a systematic review of prospective studies. Occup Environ Med, 2012. 69(10): p. 694-700. 14. Nieuwenhuijsen, K., D. Bruinvels, and M. Frings-Dresen, Psychosocial work environment and stress-related disorders, a systematic review. Occup Med (Lond), 2010. 60(4): p. 277-86. 15. Stansfeld, S. and B. Candy, Psychosocial work environment and mental health--a meta-analytic review. Scand J Work Environ Health, 2006. 32(6): p. 443-62. 16. Kumar, G.S., A. Jain, and S. Hegde, Prevalence of depression and its associated factors using Beck Depression Inventory among students of a medical college in Karnataka. Indian journal of psychiatry, 2012. 54(3): p. 223–226. 17. Seliger, K. and E. Brähler, Psychische Gesundheit von Studierenden der Medizin. Psychotherapeut 2007. 52(4): p. 280-286. 18. Jurkat, H.B., et al., Depression and stress management in medical students. A comparative study between freshman and advanced medical students. Der Nervenarzt, 2011. 82(5): p. 646–652. 19. Dyrbye, L.N., M.R. Thomas, and T.D. Shanafelt, Systematic review of depression, anxiety, and other indicators of psychological distress among U.S. and Canadian medical students. Academic medicine : journal of the Association of American Medical Colleges, 2006. 81(4): p. 354–373. 20. Dahlin, M., et al., Mental distress, alcohol use and help-seeking among medical and business students: a cross-sectional comparative study. BMC medical education, 2011. 11: p. 92. 21. Henning, M.A., et al., The quality of life of medical students studying in New Zealand: a comparison with nonmedical students and a general population reference group. Teaching and learning in medicine, 2012. 24(4): p. 334–340. 22. ENNS, M.W., COX, B. J., SAREEN, J. & FREEMAN, P., Adaptive and maladaptive perfectionism in medical students: a longitudinal investigation. Medical Education, 2001. 35: p. 1034-1042. 23. DAHLIN, M.E.R., B., Burnout and psychiatric morbidity among medical students entering clinical training: a three year prospective questionnaire and interview-based study. BMC Medical Education, 2007. 7(6). 24. Adams, J., Straining to describe and tackle stress in medical students. Med Educ, 2004. 38(5): p. 463-4. 25. Yusoff, M.S.B., et al., The impact of medical education on psychological health of students: A cohort study. Psychology, health & medicine, 2012. 26. Dyrbye, L.N., M.R. Thomas, and T.D. Shanafelt, Medical student distress: causes, consequences, and proposed solutions. Mayo Clin Proc, 2005. 80(12): p. 1613-22. 27. Bernhardt, V., H.J. Rothkotter, and E. Kasten, Psychological stress in first year medical students in response to the dissection of a human corpse. GMS Z Med Ausbild, 2012. 29(1): p. Doc12. 28. Singh, R., et al., Effect of examination stress on mood, performance and cortisol levels in medical students. Indian J Physiol Pharmacol, 2012. 56(1): p. 48-55. 29. Wolf, T.M., Stress, coping and health: enhancing well-being during medical school. Med Educ, 1994. 28(1): p. 8-17; discussion 55-7. 30. Singh, R., et al., Effect of examination stress on mood, performance and cortisol levels in medical students. Indian journal of physiology and pharmacology, 2012. 56(1): p. 48–55. 31. Chenot, J.-F., Undergraduate medical education in Germany. Ger Med Sci, 2009. 7. 32. Spitzer, R.L., K. Kroenke, and J.B. Williams, Validation and utility of a self-report version of PRIME-MD: the PHQ primary care study. Primary Care Evaluation of Mental Disorders. Patient Health Questionnaire. JAMA, 1999. 282(18): p. 1737-44. 33. Rizzo, R., et al., The Personal Health Questionnaire: a new screening instrument for detection of ICD-10 depressive disorders in primary care. Psychol Med, 2000. 30(4): p. 831-40. 34. Lowe, B., et al., Diagnosing ICD-10 depressive episodes: superior criterion validity of the Patient Health Questionnaire. Psychother Psychosom, 2004. 73(6): p. 386-90. 35. Lowe, B., et al., Comparative validity of three screening questionnaires for DSM-IV depressive disorders and physicians' diagnoses. J Affect Disord, 2004. 78(2): p. 131-40. 36. de Vroege, L., et al., Validation of the PHQ-15 for somatoform disorder in the occupational health care setting. J Occup Rehabil, 2012. 22(1): p. 51-8. 37. Kroenke, K., R.L. Spitzer, and J.B. Williams, The PHQ-9: validity of a brief depression severity measure. J Gen Intern Med, 2001. 16(9): p. 606-13. 38. Martin, A., et al., Validity of the Brief Patient Health Questionnaire Mood Scale (PHQ-9) in the general population. Gen Hosp Psychiatry, 2006. 28(1): p. 71-7. 39. Lowe, B., et al., Validation and standardization of the Generalized Anxiety Disorder Screener (GAD-7) in the general population. Med Care, 2008. 46(3): p. 266-74. 40. Lowe, B., et al., Detecting panic disorder in medical and psychosomatic outpatients: comparative validation of the Hospital Anxiety and Depression Scale, the Patient Health Questionnaire, a screening question, and physicians' diagnosis. J Psychosom Res, 2003. 55(6): p. 515-9. 41. Schat, A.C., E.K. Kelloway, and S. Desmarais, The Physical Health Questionnaire (PHQ): construct validation of a self-report scale of somatic symptoms. J Occup Health Psychol, 2005. 10(4): p. 363-81. 42. Han, C., et al., Psychometric properties of the Patient Health Questionnaire-15 (PHQ-15) for measuring the somatic symptoms of psychiatric outpatients. Psychosomatics, 2009. 50(6): p. 5805. 43. B.-M., K., Erste Ergebnisse aus der „Studie zur Gesundheit Deutschland“(DEGS). Bundesgesundheitsbl 2012 90: p. 980–990. 44. Unrath M, Z.H., Letzel S, Claus M, Escobar Pinzón LC, The mental health of primary care physicians in Rhineland-Palatinate, Germany: the prevalence of problems and identification of possible risk factors. Dtsch Arztebl Int. , 2012. 109(11): p. 201-7. 45. Seedat, S., et al., Cross-national associations between gender and mental disorders in the World Health Organization World Mental Health Surveys. Arch Gen Psychiatry, 2009. 66(7): p. 785-95. 46. Brugha, T.S., et al., Gender differences in mental health expectancies in early- and midlife in six European countries. Br J Psychiatry, 2013. 202(4): p. 294-300. 47. Gilman, S.E., et al., Socioeconomic status in childhood and the lifetime risk of major depression. Int J Epidemiol, 2002. 31(2): p. 359-67. 48. Fan, A.P.C., et al., Suicidal ideation in medical students: who is at risk? Annals of the Academy of Medicine, Singapore, 2012. 41(9): p. 377–382. 49. Butterworth, P., B. Rodgers, and T.D. Windsor, Financial hardship, socio-economic position and depression: results from the PATH Through Life Survey. Soc Sci Med, 2009. 69(2): p. 229-37. 50. Butterworth, P., et al., The association between financial hardship and amygdala and hippocampal volumes: results from the PATH through life project. Soc Cogn Affect Neurosci, 2012. 7(5): p. 548-56. 51. von Soest T, B.J., Pedersen W, Wichstrøm L., The relationship between socio-economic status and antidepressant prescription: a longitudinal survey and register study of young adults. Epidemiol Psychiatr Sci. , 2012(21(1)): p. 87-95. 52. Tyssen R, V.P., Grønvold NT, Ekeberg O. . Suicidal ideation among medical students and young physicians: a nationwide and prospective study of prevalence and predictors. J Affect Disord. 2001 64(1)]; 69-79]. 53. Mandal, A., et al., Factors affecting the performance of undergraduate medical students: a perspective. Indian journal of community medicine : official publication of Indian Association of Preventive & Social Medicine, 2012. 37(2): p. 126–129. 54. Guthrie, E., et al., Psychological stress and burnout in medical students: a five-year prospective longitudinal study. J R Soc Med, 1998. 91(5): p. 237-43. 55. Stoen Grotmol, K., et al., Risk factors at medical school for later severe depression: A 15-year longitudinal, nationwide study (NORDOC). Journal of affective disorders, 2012. 56. Walkiewicz, M., et al., Academic achievement, depression and anxiety during medical education predict the styles of success in a medical career: a 10-year longitudinal study. Medical teacher, 2012. 34(9): p. e611-9. Erwachsener in 57. Lindeman, S., et al., Suicides among physicians, engineers and teachers: the prevalence of reported depression, admissions to hospital and contributory causes of death. Acta Psychiatr Scand, 1997. 96(1): p. 68-71. 58. Gold, K.J., A. Sen, and T.L. Schwenk, Details on suicide among US physicians: data from the National Violent Death Reporting System. Gen Hosp Psychiatry, 2013. 35(1): p. 45-9.